1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定手法
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバルデータ・モネタイゼーション市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 方法別市場区分
6.1 データ・アズ・ア・サービス（DaaS）
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 インサイト・アズ・ア・サービス（IaaS）
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 アナリティクス対応プラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 組み込み型アナリティクス
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 企業規模別市場分析
7.1 大企業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 中小企業
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 用途別市場分析
8.1 BFSI（銀行・金融・保険）
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 Eコマース・小売
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 IT・通信
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 製造業
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 医療
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 エネルギー・公益事業
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 その他
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要プレイヤーのプロファイル
14.3.1 1010DATA (アドバンス・コミュニケーションズ社)
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 アクセンチュア・ピーエルシー
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務状況
14.3.2.4 SWOT分析
14.3.3 アダストラ・コーポレーション
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 コムビバ（テック・マヒンドラ）
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.5 インフォシス・リミテッド
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務状況
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務状況
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 モネタイズ・ソリューションズ社
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 オプティバ社
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.8.3 財務状況
14.3.8.4 SWOT分析
14.3.9 Paxata Inc. (Datarobot Inc.)
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Reltio
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 財務状況
14.3.11.4 SWOT分析
14.3.12 タレス・グループ
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.12.3 財務状況
14.3.12.4 SWOT分析
14.3.13 TIBCOソフトウェア社
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.13.3 SWOT分析
図2：グローバル：データ収益化市場：売上高（10億米ドル）、2017-2022年
図3：グローバル：データ収益化市場予測：売上高（10億米ドル）、2023-2028年
図4：グローバル：データ収益化市場：手法別内訳（％）、2022年
図5：グローバル：データ収益化市場：組織規模別内訳（％）、2022年
図6：グローバル：データ・モネタイゼーション市場：最終用途別内訳（%）、2022年
図7：グローバル：データ・モネタイゼーション市場：地域別内訳（%）、2022年
図8：グローバル：データ・モネタイゼーション（Data as a Service）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図9：グローバル：データ・モネタイゼーション（Data as a Service）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図10：グローバル：データ・モネタイゼーション（Insight as a Service）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図11：グローバル：データ・モネタイゼーション（インサイト・アズ・ア・サービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図12：グローバル：データ・モネタイゼーション（アナリティクス対応プラットフォーム・アズ・ア・サービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図13：グローバル：データ・モネタイゼーション（アナリティクス対応PaaS）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図14：グローバル：データ・モネタイゼーション（組み込み型アナリティクス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図15：グローバル：データ・モネタイゼーション（組み込み型アナリティクス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図16：グローバル：データ・モネタイゼーション（大企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図17：グローバル：データ・モネタイゼーション（大企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図18：グローバル：データ・モネタイゼーション（中小企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図19：グローバル：データ・モネタイゼーション（中小企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図20：グローバル：データ・モネタイゼーション（BFSI）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図21：グローバル：データ・モネタイゼーション（BFSI）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図22：グローバル：データ・モネタイゼーション（Eコマース・小売）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図23：グローバル：データ・モネタイゼーション（Eコマース・小売）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図24：グローバル：データ・モネタイゼーション（IT・通信）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図25：グローバル：データ・モネタイゼーション（IT・通信）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図26：グローバル：データ・モネタイゼーション（製造業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図27：グローバル：データ・モネタイゼーション（製造業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図28：グローバル：データ・モネタイゼーション（医療）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図29：グローバル：データ・モネタイゼーション（医療）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図30：グローバル：データ・モネタイゼーション（エネルギー・公益事業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図31：グローバル：データ・モネタイゼーション（エネルギー・公益事業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図32：グローバル：データ・モネタイゼーション（その他用途）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図33：グローバル：データ・モネタイゼーション（その他最終用途）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図34：北米：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図35：北米：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図36：米国：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図37：米国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図38：カナダ：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図39：カナダ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図40：アジア太平洋地域：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図41：アジア太平洋地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図42：中国：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図43：中国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図44：日本：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図45：日本：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図46：インド：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図47：インド：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図48：韓国：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図49：韓国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図50：オーストラリア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図51：オーストラリア：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図52：インドネシア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図53：インドネシア：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図54：その他地域：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図55：その他地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図56：欧州：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図57：欧州：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図58：ドイツ：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図59：ドイツ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図60：フランス：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図61：フランス：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図62：イギリス：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図63：英国：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図64：イタリア：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図65：イタリア：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図66：スペイン：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図67：スペイン：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図68：ロシア：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図69：ロシア：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図70：その他地域：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図71：その他地域：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図72：ラテンアメリカ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図73：ラテンアメリカ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図74：ブラジル：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図75：ブラジル：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図76：メキシコ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図77：メキシコ：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図78：その他：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図79：その他地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図80：中東・アフリカ：データ・モネタイゼーション市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図81：中東・アフリカ地域：データ・モネタイゼーション市場：国別内訳（％）、2022年
図82：中東・アフリカ地域：データ・モネタイゼーション市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図83：グローバル：データ・モネタイゼーション産業：SWOT分析
図84：グローバル：データ・モネタイゼーション産業：バリューチェーン分析
図85：グローバル：データ・モネタイゼーション産業：ポーターの5つの力分析
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Data Monetization Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Method
6.1 Data as a Service
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Insight as a Service
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Analytics-enabled Platform as a Service
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Embedded Analytics
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Organization Size
7.1 Large Enterprises
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Small and Medium Enterprises
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End Use
8.1 BFSI
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 E-commerce and Retail
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 IT and Telecommunications
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Manufacturing
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Healthcare
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Energy and Utilities
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
8.7 Others
8.7.1 Market Trends
8.7.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 1010DATA (Advance Communication Corp.)
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Accenture Plc
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 Financials
14.3.2.4 SWOT Analysis
14.3.3 Adastra Corporation
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 Comviva (Tech Mahindra)
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.5 Infosys Limited
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.5.4 SWOT Analysis
14.3.6 International Business Machines Corporation
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.6.3 Financials
14.3.6.4 SWOT Analysis
14.3.7 Monetize Solutions Inc.
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 Optiva Inc.
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.8.3 Financials
14.3.8.4 SWOT Analysis
14.3.9 Paxata Inc. (Datarobot Inc.)
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Reltio
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.11.3 Financials
14.3.11.4 SWOT Analysis
14.3.12 Thales Group
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.12.3 Financials
14.3.12.4 SWOT Analysis
14.3.13 TIBCO Software Inc.
14.3.13.1 Company Overview
14.3.13.2 Product Portfolio
14.3.13.3 SWOT Analysis
| ※参考情報 データ収益化とは、企業や組織が保有するデータを活用して、経済的な利益を生み出すプロセスを指します。現代のデジタル社会においては、データが極めて重要な資産と見なされており、その効率的な活用が競争力の源泉となっています。データ収益化は、情報の種類や収集方法に応じて、さまざまな形で行われています。 データ収益化にはいくつかの種類があります。一つは、データの販売です。企業は、自社が保有するデータを他の企業に販売することで、直接的な収益を得ることができます。例えば、解析された市場データや顧客データを他の企業に提供することで、商業的な利益を生み出すケースがあります。また、データの販売は、個人情報や匿名化されたデータを扱う場合があります。 次に、データを利用した新しい商品やサービスの開発もデータ収益化の一環です。企業は、顧客の行動パターンや嗜好を分析することで、新たな市場ニーズに応える商品を生み出すことが可能です。例えば、特定の消費者セグメントに対してカスタマイズされた製品を提供するなどの方法が挙げられます。これにより、顧客満足度を向上させ、売上の増加を図ることができます。 さらに、データを用いたマーケティング戦略の強化も重要な収益化の手法です。データを分析することで、ターゲットとなる顧客層の特定や、適切なタイミングでのプロモーションが可能になります。これにより、マーケティング活動の効率が向上し、コスト削減や収益の最大化につながります。 データ収益化には、関連技術の活用が不可欠です。ビッグデータ解析や人工知能（AI）、機械学習は、膨大なデータを有意義な情報に変換するための重要な手段です。これらの技術を導入することで、データの収集、加工、分析が自動化され、より迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。また、クラウドコンピューティングの進展により、データの保存と処理が容易になり、スケーラビリティの向上も実現しています。 データ収益化は、さまざまな業種において広がりを見せています。たとえば、金融業界では、顧客の取引履歴を解析してリスクを評価するための予測モデルが作成され、個別化されたサービスを提供しています。また、小売業界では、購買データを元に在庫管理やマーケティング戦略の最適化が行われています。ヘルスケア業界においても、患者データを分析することで、個別化医療の実現や新薬の開発支援が行われています。 一方で、データ収益化には倫理的な側面も考慮する必要があります。特に、個人情報を扱う場合は、プライバシー保護やデータセキュリティが重要な課題として浮上します。そのため、多くの企業は、データ収益化の際に透明性を持ち、適切なデータ管理を行うことが求められます。GDPR（一般データ保護規則）やその他のデータ保護法令への適合も、データ収益化を実施する上での必須要件となっています。 総じて、データ収益化は企業にとって新たな収益源を開拓する重要な戦略となります。データをどのように収集し、分析し、活用するかが、今後のビジネスモデルにおいて重要な差別化要因となるでしょう。そのため、企業はデータに対する理解を深め、活用方法を模索し続ける必要があります。データ収益化は単なるトレンドではなく、持続可能な成長を支える基盤となるのです。 |
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