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 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場規模推定
2.4.1 ボトムアップ手法
2.4.2 トップダウン手法
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 市場パフォーマンス
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 企業規模別市場分析
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 業種別市場分析
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 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 政府機関
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 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
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 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 International Business Machines Corporation
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・コーポレーション
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データ株式会社（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 財務状況
13.3.8.4 SWOT分析
13.3.9 オラクル・コーポレーション
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 財務状況
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 財務状況
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
図2：グローバル：インメモリコンピューティング市場：売上高（10億米ドル）、2017-2022年
図3：グローバル：インメモリコンピューティング市場：構成要素別内訳（％）、2022年
図4：グローバル：インメモリコンピューティング市場：組織規模別内訳（%）、2022年
図5：グローバル：インメモリコンピューティング市場：業種別内訳（%）、2022年
図6：グローバル：インメモリコンピューティング市場：地域別内訳（%）、2022年
図7：グローバル：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（10億米ドル）、2023-2028年
図8：グローバル：インメモリコンピューティング（インメモリデータ管理ソリューションおよびサービス）市場：売上高（100万米ドル）、2017年および2022年
図9：グローバル：インメモリコンピューティング（インメモリデータ管理ソリューションおよびサービス）市場：タイプ別内訳（%）、2022年
図10：グローバル：インメモリコンピューティング（インメモリデータ管理ソリューションおよびサービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図11：グローバル：インメモリコンピューティング（インメモリコンピューティングプラットフォーム）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図12：グローバル：インメモリコンピューティング（インメモリコンピューティングプラットフォーム）市場：タイプ別内訳（％）、2022年
図13：グローバル：インメモリコンピューティング（インメモリコンピューティングプラットフォーム）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図14：グローバル：インメモリコンピューティング（中小企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図15：グローバル：インメモリコンピューティング（中小企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図16：グローバル：インメモリコンピューティング（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：インメモリコンピューティング（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：インメモリコンピューティング（BFSI）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図19：グローバル：インメモリコンピューティング（BFSI）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図20：グローバル：インメモリコンピューティング（医療）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図21：グローバル：インメモリコンピューティング（医療）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図22：グローバル：インメモリコンピューティング（IT・通信）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図23：グローバル：インメモリコンピューティング（IT・通信）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図24：グローバル：インメモリコンピューティング（政府）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図25：グローバル：インメモリコンピューティング（政府）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図26：グローバル：インメモリコンピューティング（その他業種）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図27：グローバル：インメモリコンピューティング（その他業種）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図28：北米：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図29：北米：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図30：米国：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図31：米国：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図32：カナダ：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図33：カナダ：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図34：アジア太平洋地域：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図35：アジア太平洋地域：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図36：中国：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図37：中国：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図38：日本：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図39：日本：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図40：インド：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図41：インド：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図42：韓国：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図43：韓国：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図44：オーストラリア：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図45：オーストラリア：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図46：インドネシア：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図47：インドネシア：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図48：その他地域：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図49：その他地域：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図50：欧州：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図51：欧州：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図52：ドイツ：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図53：ドイツ：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図54：フランス：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図55：フランス：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図56：イギリス：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図57：英国：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図58：イタリア：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図59：イタリア：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図60：スペイン：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図61：スペイン：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図62：ロシア：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図63：ロシア：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図64：その他地域：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図65：その他地域：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図66：ラテンアメリカ：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図67：ラテンアメリカ：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図68：ブラジル：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図69：ブラジル：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図70：メキシコ：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図71：メキシコ：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図72：その他地域：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図73：その他地域：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図74：中東・アフリカ：インメモリコンピューティング市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図75：中東・アフリカ地域：インメモリコンピューティング市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図76：グローバル：インメモリコンピューティング産業：SWOT分析
図77：グローバル：インメモリコンピューティング産業：バリューチェーン分析
図78：グローバル：インメモリコンピューティング産業：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 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とは、データを主にメモリ内に保持し、迅速に処理を行うコンピューティング技術のことです。従来のディスクベースのストレージと比較し、データの読み書き速度が大幅に向上するため、リアルタイムデータ処理やビッグデータ分析において特に有効です。インメモリコンピューティングは、データの格納と処理を近接させることで、レイテンシを減少させ、処理速度を向上させることを目指しています。 インメモリコンピューティングの基本的な概念は、データを主記憶装置（RAM）に常駐させることで、このデータに対するアクセスを瞬時に行えるようにすることです。これにより、従来のディスクIOに伴う待機時間を大幅に削減し、高速なデータ処理が可能になります。この技術は、高度なデータ分析や複雑な計算を必要とするアプリケーションに特に適しています。 インメモリコンピューティングにはいくつかの種類があります。まず、インメモリデータベースが挙げられます。これは、データをRAMに格納し、クエリ処理を行うデータベースの一種です。また、インメモリキャッシュも一つの例です。これは、データの読み込みや処理を高速化するために、頻繁に使用されるデータをメモリに一時的に保存する技術です。さらに、分散インメモリコンピューティングもあります。これは、複数のサーバーが協力して大規模なデータをメモリ上で処理する仕組みであり、スケーラビリティを重視しています。 インメモリコンピューティングの用途は非常に幅広いです。例えば、リアルタイム分析が求められるビジネスインテリジェンスや、金融市場におけるトレーディングシステム、ゲーム業界でのリアルタイムデータ処理などが代表的です。また、IoTデバイスから収集された大量のデータを即座に処理するためにもインメモリコンピューティングが使用されます。加えて、機械学習やデータマイニングの分野においても、膨大なデータセットを効率よく処理するための重要な技術とされています。 インメモリコンピューティングに関連する技術には、データ圧縮やデータストリーミング、パラレル処理などがあります。データ圧縮により、メモリ内に保存するデータ量を減少させることができ、これによりコスト削減や性能向上が得られます。また、データストリーミング技術を用いることで、リアルタイムにデータを処理し、分析結果を即座に得ることが可能です。さらに、パラレル処理技術により、複数のデータ処理を同時に行うことで、処理速度を向上させることができます。 インメモリコンピューティングは、特に高速なデータ処理が求められるシナリオにおいて、その効果を発揮します。ただし、メモリはディスクストレージと比較してコストが高いため、すべてのデータをメモリに保持することは現実的ではないこともあります。そのため、クリティカルなデータをメモリに保持し、それ以外のデータは従来のディスクストレージと併用するハイブリッドなアプローチが一般的です。 全体として、インメモリコンピューティングは、データの処理速度を飛躍的に向上させることができるという利点から、多くの企業や開発者に注目されています。金融、製造、ヘルスケアなど、さまざまな業種で活用されており、今後のデータ駆動型ビジネスの発展において欠かせない技術となるでしょう。この技術が進化することで、より高速かつ柔軟なデータ処理が実現され、さらなるビジネスの成果につながることが期待されます。 |
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