1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
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・インメモリコンピューティング市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場分析
6.1 インメモリデータ管理ソリューションおよびサービス
6.1.1 市場動向
6.1.2 タイプ別市場分析
6.1.2.1 データベース
6.1.2.2 データグリッド
6.1.3 市場予測
6.2 インメモリコンピューティングプラットフォーム
6.2.1 市場動向
6.2.2 タイプ別市場分析
6.2.2.1 サーバーアプリケーション
6.2.2.2 分析アプリケーション
6.2.3 市場予測
7 組織規模別の市場区分
7.1 中小企業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 大企業
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 業界別市場分析
8.1 BFSI
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 医療
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 政府
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 その他
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 米国
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 ヨーロッパ
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 中東およびアフリカ
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 購買者の交渉力
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 競争環境
13.1 市場構造
13.2 主要プレイヤー
13.3 主要プレイヤーのプロファイル
13.3.1 アルティベース株式会社
13.3.1.1 会社概要
13.3.1.2 製品ポートフォリオ
13.3.2 富士通株式会社
13.3.2.1 会社概要
13.3.2.2 製品ポートフォリオ
13.3.2.3 財務状況
13.3.2.4 SWOT 分析
13.3.3 GigaSpaces Technologies Inc.
13.3.3.1 会社概要
13.3.3.2 製品ポートフォリオ
13.3.4 GridGain Systems Inc.
13.3.4.1 会社概要
13.3.4.2 製品ポートフォリオ
13.3.5 HCL Technologies Limited
13.3.5.1 会社概要
13.3.5.2 製品ポートフォリオ
13.3.5.3 財務状況
13.3.5.4 SWOT分析
13.3.6 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
13.3.6.1 会社概要
13.3.6.2 製品ポートフォリオ
13.3.6.3 財務状況
13.3.6.4 SWOT分析
13.3.7 マイクロソフト株式会社
13.3.7.1 会社概要
13.3.7.2 製品ポートフォリオ
13.3.7.3 財務状況
13.3.7.4 SWOT 分析
13.3.8 NTT DATA Corporation (日本電信電話)
13.3.8.1 会社概要
13.3.8.2 製品ポートフォリオ
13.3.8.3 財務
13.3.8.4 SWOT 分析
13.3.9 オラクル社
13.3.9.1 会社概要
13.3.9.2 製品ポートフォリオ
13.3.9.3 財務
13.3.9.4 SWOT 分析
13.3.10 SAP SE
13.3.10.1 会社概要
13.3.10.2 製品ポートフォリオ
13.3.10.3 財務状況
13.3.10.4 SWOT分析
13.3.11 SAS Institute Inc.
13.3.11.1 会社概要
13.3.11.2 製品ポートフォリオ
13.3.11.3 SWOT分析
13.3.12 Software AG
13.3.12.1 会社概要
13.3.12.2 製品ポートフォリオ
13.3.12.3 財務
13.3.13 TIBCO Software Inc. (Vista Equity Partners)
13.3.13.1 会社概要
13.3.13.2 製品ポートフォリオ
13.3.13.3 SWOT 分析
表2:グローバル:インメモリコンピューティング市場予測:コンポーネント別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:インメモリコンピューティング市場予測:組織規模別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:インメモリコンピューティング市場予測:業種別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:インメモリコンピューティング市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:インメモリコンピューティング市場:競争構造
表7:グローバル:インメモリコンピューティング市場:主要プレイヤー
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 In-Memory Computing Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 In-Memory Data Management Solutions and Services
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Breakup by Type
6.1.2.1 Databases
6.1.2.2 Data Grids
6.1.3 Market Forecast
6.2 In-Memory Computing Platforms
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Breakup by Type
6.2.2.1 Server Applications
6.2.2.2 Analytics Applications
6.2.3 Market Forecast
7 Market Breakup by Organization Size
7.1 Small and Medium Enterprises
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Large Enterprises
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Vertical
8.1 BFSI
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Healthcare
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 IT and Telecom
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Government
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Others
8.5.1 Market Trends
8.5.2 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 Competitive Landscape
13.1 Market Structure
13.2 Key Players
13.3 Profiles of Key Players
13.3.1 Altibase Corp.
13.3.1.1 Company Overview
13.3.1.2 Product Portfolio
13.3.2 Fujitsu Ltd.
13.3.2.1 Company Overview
13.3.2.2 Product Portfolio
13.3.2.3 Financials
13.3.2.4 SWOT Analysis
13.3.3 GigaSpaces Technologies Inc.
13.3.3.1 Company Overview
13.3.3.2 Product Portfolio
13.3.4 GridGain Systems Inc.
13.3.4.1 Company Overview
13.3.4.2 Product Portfolio
13.3.5 HCL Technologies Limited
13.3.5.1 Company Overview
13.3.5.2 Product Portfolio
13.3.5.3 Financials
13.3.5.4 SWOT Analysis
13.3.6 International Business Machines Corporation
13.3.6.1 Company Overview
13.3.6.2 Product Portfolio
13.3.6.3 Financials
13.3.6.4 SWOT Analysis
13.3.7 Microsoft Corporation
13.3.7.1 Company Overview
13.3.7.2 Product Portfolio
13.3.7.3 Financials
13.3.7.4 SWOT Analysis
13.3.8 NTT DATA Corporation (Nippon Telegraph and Telephone)
13.3.8.1 Company Overview
13.3.8.2 Product Portfolio
13.3.8.3 Financials
13.3.8.4 SWOT Analysis
13.3.9 Oracle Corporation
13.3.9.1 Company Overview
13.3.9.2 Product Portfolio
13.3.9.3 Financials
13.3.9.4 SWOT Analysis
13.3.10 SAP SE
13.3.10.1 Company Overview
13.3.10.2 Product Portfolio
13.3.10.3 Financials
13.3.10.4 SWOT Analysis
13.3.11 SAS Institute Inc.
13.3.11.1 Company Overview
13.3.11.2 Product Portfolio
13.3.11.3 SWOT Analysis
13.3.12 Software AG
13.3.12.1 Company Overview
13.3.12.2 Product Portfolio
13.3.12.3 Financials
13.3.13 TIBCO Software Inc. (Vista Equity Partners)
13.3.13.1 Company Overview
13.3.13.2 Product Portfolio
13.3.13.3 SWOT Analysis
※参考情報 インメモリコンピューティングは、データ処理や計算を主に主記憶(RAM)内で行う技術やアプローチを指します。従来のコンピュータシステムでは、データはディスクストレージに保存され、その後必要に応じてRAMに読み込まれるプロセスを経るため、データのアクセス速度がボトルネックとなり、処理速度に影響を与えることがありました。しかし、インメモリコンピューティングでは、データをメモリ内に常駐させ、リアルタイムでの高速アクセスを実現します。このアプローチにより、大規模なデータセットの解析やリアルタイムデータ処理が可能となり、ビジネスインテリジェンスやオンライン分析処理(OLAP)、機械学習、ビッグデータ分析などの分野で非常に有用です。 インメモリコンピューティングの基本的な概念は、データ処理を最大限に効率化するために、ディスクI/Oの遅延を最小限に抑えることにあります。データがメモリ内にある状態で処理が行われるため、より高速な処理が可能となり、アプリケーションのパフォーマンスが向上します。また、インメモリデータベースは、データの保存と処理をメモリ内で行うため、大量のデータを瞬時に分析することができるメリットがあります。 インメモリコンピューティングには、特にデータの並列処理に優れた特性があります。多くのインメモリコンピュータでは、データを分散して保存し、並行して処理することができるため、処理タスクを迅速に完了させることが可能です。このため、商業分析やリアルタイムトランザクション処理、データマイニングなど、多様なアプリケーションで利用されています。さらに、インメモリコンピューティングは、データの圧縮や最適化機能を備えていることが多く、メモリの使用効率をさらに高め、コストを抑えることができます。 現在、インメモリコンピューティングは、特に企業がデータドリブンの意思決定を行う上で不可欠な技術となっています。たとえば、金融業界ではリアルタイム分析を通じてリスクを管理し、迅速な取引を実現するためにインメモリ技術が広く利用されています。また、小売業では、顧客の購買履歴や行動パターンを瞬時に分析することで、パーソナライズされたマーケティング施策を展開することが可能です。 技術的には、インメモリコンピューティングは様々な方法で実現されます。オープンソース技術としてはApache IgniteやHazelcastなどが広く使用されています。また、商業ソリューションでは、SAP HANAやOracle TimesTenなどの製品が存在し、企業のニーズに応じた様々なデータ処理の要求に応えることができます。 ただし、インメモリコンピューティングにもいくつかの課題があります。まず、RAMはディスクストレージに比べて高価であり、大量のデータをメモリに保持することはコスト面での制約となることがあります。また、データの持続性に関する懸念もあります。電源障害などのトラブルが発生した場合、メモリに保持されているデータが消失してしまう可能性があるため、バックアップやリカバリの手段を講じる必要があります。このため、永続化不能なデータは、別のストレージに保存されることが一般的です。 今後もインメモリコンピューティングは、データ量の増加や処理スピードのニーズの高まりとともに、ますます重要な技術として進化していくと考えられます。特にAIや機械学習の分野では、リアルタイムにデータを処理する必要性がますます高くなっているため、インメモリコンピューティングの導入はさらに加速するでしょう。様々な業界でのデジタルトランスフォーメーションが進行する中、インメモリコンピューティングの採用が進めば、より革新的なビジネスモデルの構築や、新たなサービスの創出が促進されることが期待されています。 |
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