1 市場概要
1.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームの定義
1.2 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測
1.3 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測
1.4 世界市場における中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場シェア
1.5 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模、中国VS世界、成長率（2018-2029）
1.6 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場ダイナミックス
1.6.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場ドライバ
1.6.2 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場の制約
1.6.3 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム業界動向
1.6.4 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム産業政策
2 世界主要企業市場シェアと順位
2.1 企業別の世界人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア（2018～2023）
2.2 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームのトップ企業、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場集中度
2.4 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの合併と買収、拡張計画
2.5 主要企業の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム製品タイプ
2.6 主要企業の本社とサービスエリア
3 中国主要企業市場シェアと順位
3.1 企業別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア（2018-2023年）
3.2 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームのトップ企業、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームの主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム調達モデル
4.7 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム販売モデル
4.7.2 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム代表的なディストリビューター
5 製品別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム一覧
5.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム分類
5.1.1 Platform（プラットフォーム）
5.1.2 Service（サービス）
5.2 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018年 VS 2022年 VS 2029年
5.3 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
6 用途別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム一覧
6.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム用途
6.1.1 Cloud（クラウド）
6.1.2 On-Premises（オンプレミス）
6.2 用途別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2023 VS 2029
6.3 用途別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
7 地域別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2018 VS 2022 VS 2029
7.2 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
7.3 北米
7.3.1 北米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測（2018～2029）
7.3.2 国別の北米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模・予測（2018～2029）
7.4.2 国別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模・予測（2018～2029）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測（2018～2029）
7.6.2 国別の南米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模一覧
8.1 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模＆CAGR、2018年 VS 2022年 VS 2029年
8.2 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
8.3 アメリカ
8.3.1 アメリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.3.2 製品別のアメリカ売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.3.3 “用途別のアメリカ売上市場のシェア、2022年 VS 2029年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.4.2 製品別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.4.3 用途別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.5 中国
8.5.1 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.5.2 製品別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.5.3 用途別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.6 日本
8.6.1 日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.6.2 製品別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.6.3 用途別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.7 韓国
8.7.1 韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.7.2 製品別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.7.3 用途別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.8.2 製品別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.8.3 用途別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.9 インド
8.9.1 インド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.9.2 製品別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
8.9.3 用途別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.10.3 用途別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
9 企業概要
9.1 AppDynamics
9.1.1 AppDynamics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 AppDynamics 企業紹介と事業概要
9.1.3 AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.1.4 AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.1.5 AppDynamics 最近の動向
9.2 BMC Software, Inc.
9.2.1 BMC Software, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 BMC Software, Inc. 企業紹介と事業概要
9.2.3 BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.2.4 BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.2.5 BMC Software, Inc. 最近の動向
9.3 Broadcom
9.3.1 Broadcom 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Broadcom 企業紹介と事業概要
9.3.3 Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.3.4 Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.3.5 Broadcom 最近の動向
9.4 HCL Technologies Limited
9.4.1 HCL Technologies Limited 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 HCL Technologies Limited 企業紹介と事業概要
9.4.3 HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.4.4 HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.4.5 HCL Technologies Limited 最近の動向
9.5 International Business Machines Corporation
9.5.1 International Business Machines Corporation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 International Business Machines Corporation 企業紹介と事業概要
9.5.3 International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.5.4 International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.5.5 International Business Machines Corporation 最近の動向
9.6 Micro Focus
9.6.1 Micro Focus 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Micro Focus 企業紹介と事業概要
9.6.3 Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.6.4 Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.6.5 Micro Focus 最近の動向
9.7 Moogsoft
9.7.1 Moogsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Moogsoft 企業紹介と事業概要
9.7.3 Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.7.4 Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.7.5 Moogsoft 最近の動向
9.8 ProphetStor Data Services, Inc.
9.8.1 ProphetStor Data Services, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 ProphetStor Data Services, Inc. 企業紹介と事業概要
9.8.3 ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.8.4 ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.8.5 ProphetStor Data Services, Inc. 最近の動向
9.9 Resolve Systems
9.9.1 Resolve Systems 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Resolve Systems 企業紹介と事業概要
9.9.3 Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.9.4 Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.9.5 Resolve Systems 最近の動向
9.10 Splunk Inc.
9.10.1 Splunk Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Splunk Inc. 企業紹介と事業概要
9.10.3 Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.10.4 Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.10.5 Splunk Inc. 最近の動向
9.11 VMware, Inc.
9.11.1 VMware, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 VMware, Inc. 企業紹介と事業概要
9.11.3 VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
9.11.4 VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.11.5 VMware, Inc. 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
表 2. 市場の制約
表 3. 市場動向
表 4. 業界方針
表 5. 世界の主要企業人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2022年の収益に基づき順位（2018-2023、百万米ドル）
表 6. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームのメーカー市場集中率（CR3、HHI）
表 7. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの合併と買収、拡張計画
表 8. 主要企業の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム製品タイプ
表 9. 主要企業の本社所在地とサービスエリア
表 10. 中国の主要企業人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2022年の収益に基づき順位（2018-2023、百万米ドル）
表 11. 中国の主要企業人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上シェア、2018-2023
表 12. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの主な原材料の主要サプライヤー
表 13. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの代表的な顧客
表 14. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム代表的なディストリビューター
表 15. 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 16. 用途別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 17. 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 18. 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
表 19. 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 20. 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
表 21. 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア（2018～2029）
表 22. AppDynamics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 23. AppDynamics 企業紹介と事業概要
表 24. AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 25. AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 26. AppDynamics 最近の動向
表 27. BMC Software, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 28. BMC Software, Inc. 企業紹介と事業概要
表 29. BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 30. BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 31. BMC Software, Inc. 最近の動向
表 32. Broadcom 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 33. Broadcom 企業紹介と事業概要
表 34. Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 35. Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 36. Broadcom 最近の動向
表 37. HCL Technologies Limited 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 38. HCL Technologies Limited 企業紹介と事業概要
表 39. HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 40. HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 41. HCL Technologies Limited 最近の動向
表 42. International Business Machines Corporation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 43. International Business Machines Corporation 企業紹介と事業概要
表 44. International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 45. International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 46. International Business Machines Corporation 最近の動向
表 47. Micro Focus 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 48. Micro Focus 企業紹介と事業概要
表 49. Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 50. Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 51. Micro Focus 最近の動向
表 52. Moogsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 53. Moogsoft 企業紹介と事業概要
表 54. Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 55. Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 56. Moogsoft 最近の動向
表 57. ProphetStor Data Services, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 58. ProphetStor Data Services, Inc. 企業紹介と事業概要
表 59. ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 60. ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 61. ProphetStor Data Services, Inc. 最近の動向
表 62. Resolve Systems 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 63. Resolve Systems 企業紹介と事業概要
表 64. Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 65. Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 66. Resolve Systems 最近の動向
表 67. Splunk Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 68. Splunk Inc. 企業紹介と事業概要
表 69. Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 70. Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 71. Splunk Inc. 最近の動向
表 72. VMware, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 73. VMware, Inc. 企業紹介と事業概要
表 74. VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、用途
表 75. VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 76. VMware, Inc. 最近の動向
表 77. 調査対象範囲
図の一覧
図 1. 写真
図 2. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、（2018-2029、百万米ドル）
図 3. 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、（2018-2029、百万米ドル）
図 4. 世界における売上別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場シェア（2018-2029）
図 5. 企業別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）、2022年
図 6. ティア別の中国主要企業の市場シェア、2020年 VS 2022年 VS 2022年
図 7. 産業チェーン
図 8. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム調達モデル分析
図 9. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム販売モデル
図 10. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム販売チャネル：直販と流通
図 11. Platform（プラットフォーム）
図 12. Service（サービス）
図 13. 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 14. 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上市場シェア（2018～2029）
図 15. Cloud（クラウド）
図 16. On-Premises（オンプレミス）
図 17. 用途別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 18. 用途別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上市場シェア（2018～2029）
図 19. 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上市場シェア（2018～2029）
図 20. 北米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 21. 国別の北米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 22. ヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 23. 国別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 24. アジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 25. 国・地域別のアジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 26. 南米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 27. 国別の南米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 28. 中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 29. アメリカの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 30. 製品別のアメリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上市場シェア、2022年 VS 2029年
図 31. 用途別のアメリカ売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 32. ヨーロッパ売上（2018～2029、百万米ドル）
図 33. 製品別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 34. 用途別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 35. 中国の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 36. 製品別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 37. 用途別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 38. 日本の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 39. 製品別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 40. 用途別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 41. 韓国の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 42. 製品別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 43. 用途別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 44. 東南アジアの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 45. 製品別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年VS 2029年
図 46. 用途別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年VS 2029年
図 47. インドの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 48. 製品別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
図 49. 用途別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
図 50. 中東・アフリカの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 51. 製品別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 52. 用途別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
図 53. インタビュイー
図 54. ボトムアップ・アプローチとトップダウン・アプローチ
図 55. データトライアングレーション
| ※参考情報 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム、いわゆるAIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）は、IT運用におけるデータ分析や効率的な運用管理を実現するための技術および手法を指します。AIOpsは、膨大な量のデータをリアルタイムで処理・分析し、運用チームの意思決定を支援することを目的としています。 AIOpsの特徴としては、以下のような点が挙げられます。第一に、大規模データ処理能力です。IT環境では、ログデータやパフォーマンスデータ、インシデントデータなどが常に生成されます。AIOpsはこれらのデータを自動的に収集し、迅速に分析することが可能です。例えば、数万台のサーバーから生成される膨大なログをリアルタイムで解析し、異常を検出することができます。 第二に、自動化の推進です。AIOpsはIT運用のさまざまなプロセスを自動化することで、人的エラーを減少させ、運用効率を向上させます。これにより、運用チームは日常的なタスクから解放され、より戦略的な業務に集中することができます。 第三に、予測分析機能です。AIOpsは過去のデータをもとに将来の問題を予測することができ、それに基づいて事前に対策を講じることが可能です。たとえば、サーバーの負荷が急増すると予測される場合、リソースのスケールアップを自動で実施することができます。 AIOpsの種類には、主に以下のようなものがあります。まず、監視ツールとしてのAIOpsです。これは、システムのパフォーマンスや健全性を常に監視し、異常を検知するためのツールを指します。次に、インシデント管理に特化したAIOpsがあります。これは、インシデントの発生を迅速に把握し、影響を最小限に抑えるためのプロセスやツールです。さらに、運用分析に特化したAIOpsもあり、これは運用データを分析し、ビジネス上の意思決定を支援するためのものです。 AIOpsの用途も多岐にわたります。企業の多くでは、障害の早期発見やトラブルシューティング、リソースの最適化といった目的でAIOpsを活用しています。例えば、ある企業では、AIOpsを利用してサーバーのパフォーマンスを常にmonitorし、異常が検知された際には自動的に関連する担当者にアラートを送る仕組みを構築しました。このように、運用の透明性と迅速な問題解決が求められる現代において、AIOpsは非常に重要な役割を果たしています。 関連技術としては、機械学習、ビッグデータ解析、自然言語処理などが挙げられます。機械学習は、AIOpsが異常の検知や予測を行う際に不可欠です。システムが過去のデータから学習し、パターンを特定することで、将来の異常を予測します。ビッグデータ解析技術はAIOpsがリアルタイムで大量のデータを処理する際に必要です。自然言語処理は、文章としてのログやインシデントレポートを理解し、関連性やトレンドを分析するのに役立ちます。 また、クラウドコンピューティングの普及に伴い、AIOpsもそのトレンドに合わせて進化しています。クラウド環境では、インフラやアプリケーションが多様化しているため、AIOpsの必要性がますます高まっています。クラウドベースのAIOpsプラットフォームは、異なる環境からのデータを統合的に分析し、運用の最適化を図ります。 AIOpsの導入にあたっては、いくつかの課題も存在します。まず、データの統一性の問題です。異なるシステムやツールからのデータを統合することが難しく、全体像を把握するのが困難になることがあります。また、運用チームが新しいツールを受け入れるための教育や文化の変革が必要になることもあります。 今後の展望としては、AIOpsはさらなる進化が期待されます。特に、AIの進化が進む中で、より高度な自動化や意思決定の支援が可能になるでしょう。また、他の技術との連携も進むと考えられます。例えば、DevOpsやSRE（Site Reliability Engineering）とAIOpsが統合されることで、より一体的な運用が実現されるでしょう。 このように、人工知能を活用したIT運用プラットフォームは、企業のIT運用において欠かせない存在となっています。膨大なデータを効率的に管理・分析することで、運用の効率化や障害の早期発見を実現し、ビジネスの継続性を支える役割を果たしています。今後もAIOpsの技術は進化し、ますます多くの企業で活用されていくことでしょう。 |
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