AIOps市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（オンプレミスおよびクラウド/SaaS）、アプリケーション別（メディアおよびエンターテイメント、ITおよび通信、小売、BFSI、ヘルスケアおよびその他のエンドユーザー業界）、地域別の洞察と2035年までの予測

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AIOps市場の概要

世界のAIOps市場規模は2025年に251億2,000万米ドルと評価され、2026年には286億9,000万米ドルに成長し、2035年までに2,216億8,000万米ドルに達すると予想されており、2025年から2035年の予測期間中のCAGRは14.2%と予測されています。

組織が IT 運用を装飾し、ワークフローを自動化し、リアルタイムの意思決定を強化するための AI 主導のソリューションを求めているため、AIOps 市場は予想外に拡大しています。 AIOps は、デバイスの学習、大規模な事実分析、自動化を活用して、異常を検出し、停止を予測し、ガジェットのパフォーマンスを最適化します。主な要因としては、IT 環境の複雑さの増大、問題の迅速な解決の要求、およびサイバーセキュリティの向上の必要性が挙げられます。企業は、ダウンタイムを短縮し、運用パフォーマンスを向上させ、デジタル変革を支援するために AIOps を導入しています。  IBM、Splunk、BMC、Moogsoft、Dynatrace で構成される市場の主要ゲーマーは、可観測性、予測分析、自動化を IT エコシステムに統合する革新を目指しています。 AI 時代が進むにつれて、AIOps 市場は大幅に成長すると予測されており、賢明な自己修復 IT インフラストラクチャが推進されます。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症の影響

ビジネス継続性を維持するためのデジタル変革の信頼性がますます高まったため、パンデミックにより市場の成長が促進された

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、企業の事業継続性を維持するためのデジタル変革の信頼性がますます高まったため、AIOps 市場の成長が大幅に加速しました。遠隔地での作業の増加、クラウドの導入、サイバーセキュリティの脅威により、組織はリアルタイムの追跡、自動化、予測分析を美しくするために AI を活用した IT 運用を必要としました。  AIOps ソリューションは、グループが増加した IT ワークロードを管理し、ダウンタイムを削減し、混乱下でのシステムの回復力を向上させるのに役立ちました。パンデミックはさらに、AI を活用した IT 運用管理への同様の投資を促進する、自動インシデント対応とプロアクティブなトラブル解決の必要性を浮き彫りにしました。企業がハイブリッド環境やマルチクラウド環境を導入し続ける中、パンデミックが続く世界において、IT インフラストラクチャを最適化し、運用コストを削減し、平均的な営利企業の機敏性を向上させるために、AIOps は引き続き重要なツールです。

最新のトレンド

予測分析への移行とトラブルのプロアクティブな解決顕著な傾向

AIOps マーケットプレイスは、AI、デバイス学習、自動化の進歩によって急速に進化しています。主な流行の 1 つは、IT グループが問題を事前に想定して解決できるようにする予測分析への移行です。リアルタイムの可観測性も同様に注目を集めており、企業は複雑な IT 環境を効果的に明らかにできるようになります。  もう 1 つの重要なトレンドは、AIOps を DevOps およびクラウドローカル インフラストラクチャと統合し、俊敏性と運用パフォーマンスを強化することです。 AI による自動化により、IT ワークフローが合理化され、手作業が軽減され、応答時間が短縮されます。さらに、自己修復構造の推進により、問題を定期的に検出して解決することで IT 運用が最適化されています。  さらに、**さまざまな IT 環境を操作するための統一された答えを求める施設として、ハイブリッドおよびマルチクラウドの AIOps の導入が増加しています。セキュリティを中心とした AIOps も成長しており、AI を活用してサイバー脅威をリアルタイムで検出して保護します。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST、2023 年) によると、IT 企業の約 64% が AI を活用した運用分析を統合して、リアルタイムのシステム監視を自動化しています。

• 米国エネルギー省 (DOE、2023) は、予測 AIOps ツールにより計画外の IT ダウンタイムが 42% 近く削減され、重要なインフラ全体にわたるサービスの信頼性が向上したと報告しています。

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AIOps市場セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はオンプレミスとクラウド/SaaS に分類できます。

• オンプレミス: オンプレミスの AIOps 回答は政府機関のインフラストラクチャ内に展開され、操作性、安全性、カスタマイズ性が向上します。これらは、金融や医療など、厳格な事実準拠が必要な業界に最適です。ただし、スケーラビリティと全体的なパフォーマンスの最適化のために、時期尚早の費用の改善、専用の IT 資産、継続的な保存が必要です。

• クラウド/SaaS: クラウドベースの完全な AIOps ソリューションは、Software-as-a-Service (SaaS) 方式を活用し、スケーラビリティ、柔軟性、価格効率を提供します。これらの答えは、AI とガジェット学習を使用して、多額のインフラストラクチャ投資を必要とせずに IT 運用を自動化します。組織はリアルタイム分析、コンピューターによる更新、遠隔地からのアクセスの恩恵を受け、クラウド/SaaS AIOps が動的で分散型の成長する IT 環境に最適になります。

用途別

世界市場はアプリケーションに基づいて、メディアとエンターテイメント、ITと通信、小売、BFSI、ヘルスケア、その他のエンドユーザー業界に分類できます。

• メディアとエンターテイメント: AIOps は、コンテンツ素材のトランスポートを補完し、IT 運用を合理化し、問題解決の自動化、ダウンタイムの削減、ストリーミング、ゲーム、放送システムにおけるシームレスな消費者ストーリーの確保によってデジタル ワークフローを最適化します。

• IT および通信: AIOps は、通信および IT 企業がコミュニティ全体のパフォーマンスを向上させ、障害を予測し、トラブルシューティングを自動化し、グリーン インフラストラクチャ管理、より適切な購入者レポート、および運用価格の削減を確実に行うのに役立ちます。

• 小売業: AIOps は、リアルタイムで記録を調査し、オンライン取引、在庫管理、不正行為検出を強化することで、サプライ チェーン管理を最適化し、顧客ストーリーをパーソナライズし、IT の混乱を未然に防ぎます。

• BFSI: AIOps は、自動化された問題解決、予測分析、リアルタイム監視を通じてシームレスな銀行業務を確保しながら、不正行為の検出、危険管理、規制遵守を補完します。

• ヘルスケア: AIOps は、影響を受ける人々のケアを改善し、IT インフラストラクチャを合理化し、監視を自動化し、デバイスの失敗を予測し、必須のヘルスケア パッケージを確実にスムーズに運用することでファクト セキュリティを補完します。

• その他のエンド ユーザー業界: AIOps は、リアルタイム分析、自動化、予測保護を可能にし、クリーンな IT 運用と最適化された営利企業技術を保証することで、製造、物流、教育、政府部門に恩恵をもたらします。

市場ダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

市場の成長を促進するためのITインフラの急速な拡大

IT インフラストラクチャ、クラウド環境、デジタル変革タスクの急速な拡大により、さまざまなアプリケーション、ネットワーク、ガジェットを利用して生成されるログ ファクト、マシン メトリック、およびイベント レコードが大幅に増加しました。従来の IT 制御装置は、この大量のデータをリアルタイムで処理して分析するために戦いました。  AIOps (IT 運用のための人工知能) は、AI とシステム学習を活用して、情報収集を自動化し、パターンを特定し、実用的な洞察を抽出します。 AIOps は、大規模なデータセットを関連付けることにより、インシデント検出、異常予測、根本動機の評価を補完し、ダウンタイムを削減し、ガジェットのパフォーマンスを向上させます。組織はリアルタイムの監視、予測分析、自動応答から利益を得て、運用コストとリスクを最小限に抑えながら、シームレスな IT 全体のパフォーマンスを確保します。

• 米国商務省 (2023 年) によると、企業 IT システム内のデータ トラフィックは年間 58% 増加し、AIOps プラットフォームを介した AI ベースの分析のニーズが高まっています。

• 連邦最高情報責任者評議会 (2023 年) は、米国連邦機関の 70% が現在、連邦デジタル変革イニシアティブの下で AI ベースの運用自動化を取り入れていることを強調しています。

AIとマシンマスタリングの統合により市場の成長を促進

IT 管理における AI とマシン マスタリング (ML) の統合は、企業が業務を監視および最適化する方法に革命をもたらしています。 AIOps (IT 運用のための人工知能) は、AI を活用した分析を利用してアビリティ ガジェットの故障を予測し、混乱が発生する前にプロアクティブなトラブル解決を可能にします。予測分析により、IT チームは全体的なパフォーマンスのボトルネックとセキュリティの脅威を予測し、ダウンタイムと運用上の危険を軽減できます。自己修復構造はトラブルを機械的に発見して解決し、パフォーマンスを向上させ、ガイドの介入を最小限に抑えます。 AI を活用した自動化は、根本原因分析、異常検出、インシデント対応を補完し、企業がリソースを最適化し、料金を削減できるようにします。  IT の複雑化に伴い、リアルタイムの AI 主導の洞察と自動化が業界全体で AIOps の導入を推進し、最新の仮想環境でのスケーラビリティ、復元力、シームレスな IT 全体のパフォーマンスを確保しています。

抑制要因

データ私有業者とセキュリティ上の懸念が市場の成長を妨げた

データ私有者とセキュリティ上の懸念は、IT 運用における AIOps の導入にとって大きな制限となっています。 AIOps は、AI とガジェットが IT インフラストラクチャ、ネットワーク、アプリケーションからの機密記録などの大量のリアルタイムの事実を分析することを前提としているため、サイバーセキュリティの脅威の危険性が高まります。これらのシステムは、十分なセキュリティが確保されていない場合、情報侵害、ハッキング、または不正な侵入に対して脆弱であることが判明し、記録の機密性と完全性の両方が危険にさらされる可能性があります。さらに、GDPR (一般データ保護規則) や CCPA (カリフォルニア州消費者プライバシー法) を含む規制の枠組みは、事実をどのように扱い、保存し、共有するかについて厳格な提案を課しています。 AIOps を使用する組織は、これらの法律を確実に遵守する必要があり、追加の安全機能の強制や監査も必要になる場合があります。規制遵守の維持と危険な事実の隠蔽に関連する複雑さとコストにより、一部の企業が AIOps ソリューションを完全に採用することを思いとどまる可能性があります。

• 米国労働統計局 (2023 年) によると、AI およびデータ運用の役割には 28% の人材ギャップがあり、中規模企業全体での AIOps の導入が遅れています。

• 米国立標準技術研究所 (NIST、2023 年) は、既存の IT フレームワークの 36% が、AI ベースのオペレーショナル インテリジェンス システムと統合する際に互換性の問題に直面していることを発見しました。

市場における自動化された IT 管理とリアルタイムの問題解決の機会に対して、AI を活用した回答をますます取り入れています。

機会

組織が自動化された IT 管理、予測分析、リアルタイムの問題解決のために AI を活用した回答に取り組むようになるにつれて、AIOps 市場は大きな運命の可能性をもたらします。クラウド コンピューティング、IoT、ハイブリッド環境によって IT インフラストラクチャがますます複雑になり、効率、保護、拡張性を高める AIOps の需要が高まっています。さらに、ガジェットの研究、大規模な統計、自動化の進歩により、IT 運用が最適化され、ダウンタイムが減少し、選択が改善されます。 AI 主導のサイバーセキュリティ、異常検出、可観測性への投資の増加により、AIOps 市場は金融、ヘルスケア、通信などの業界全体で急速に成長する態勢が整っています。

• 米国一般調達局 (GSA、2023 年) は、公共および民間の IT ワークロードの 62% 以上がクラウド エコシステムに移行し、スケーラブルな AIOps ツールにとって膨大な機会をもたらしていると述べています。

• 米国土安全保障省 (2023 年) によると、AI 主導の監視テクノロジーが国家インフラストラクチャ ネットワークの 48% に導入され、AIOps の利用率が高まっています。

 

ハードルは、統合の複雑さが潜在的な課題となる可能性があることです

チャレンジ

AIOps (IT 運用のための人工知能) 市場は、運命の中でいくつかの課題に直面しています。重要なハードルの 1 つは、統合の複雑さです。企業は、AIOps の回答を現在の IT インフラストラクチャにシームレスに組み込むために奮闘する可能性もあります。さらに、AIOps 構造では、扱いやすい運用データにアクセスする権利が必要となるため、事実のプライバシーと保護に関する懸念は引き続き高まるでしょう。同様に、AIOps テクノロジーを処理および最適化できる専門家も不足しています。最後に、偽陽性を最小限に抑えながら AI 主導の意思決定の精度と効率を確保することは、IT のパフォーマンスと運用を美化するために AIOps ソリューションを導入する企業にとって依然として課題です。

• 連邦捜査局 (FBI、2023 年) は、AI 管理の IT システムを標的としたサイバー攻撃が 39% 増加していると報告し、自動化された AIOps 環境の脆弱性を浮き彫りにしました。

• 米国中小企業庁 (SBA、2023) によると、小規模企業の約 47% は、セットアップと統合のコストが高いため、AIOps の導入を避けています。

 

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AIOps市場の地域的洞察

• 北米

北米は、強力な技術進歩、クラウド導入、仮想変革プロジェクトに押されて、AIOps 市場シェアを独占しています。この地域は、AIOps ソリューションの革新を続ける IBM、BMC、Splunk、Dynatrace、Moogsoft などの主要な AI および IT サービス キャリアに対する高い認識の恩恵を受けています。  米国の AIOps 市場は、この優位性において重要な役割を果たしており、重要な企業が AI 主導の IT 自動化を迅速に実装して、ガジェットの全体的なパフォーマンス、サイバーセキュリティ、予測分析を強化しています。 AI、機械学習、ビッグ情報分析への投資の増加は、リアルタイムの IT 追跡と自動化に対する要求の高まりとともに、同様に米国市場を強化しています。クラウド コンピューティング、IoT、ハイブリッド IT 環境の推進により、AIOps の採用が拡大し、北米がこの分野で世界のトップとなっています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパの AIOps (IT 運用のための人工知能) 市場は、AI の採用の増加と IT 制御における機械の理解に牽引されて、大幅な成長を遂げています。銀行、医療、小売、製造などのあらゆる分野の企業が AIOps を活用して、IT の自動化、インシデント検出、予測分析を強化しています。 BMC、IBM、Splunk、Moogsoft、Dynatrace などの主要組織は、リアルタイムの IT 監視と異常検出に対する需要の高まりに応えるために、近隣地域内での存在感を拡大しています。クラウド コンピューティング、膨大な記録の分析、IOT の導入により、市場はさらに活性化します。さらに、厳格な情報規則 (GDPR) とサイバーセキュリティの必要性により、政府機関は AIOps への対応に投資しています。組織がITパフォーマンスと運用回復力を優先する中、ヨーロッパのAIOps市場は堅調な成長を続けると予想されています。

• アジア

アジア太平洋地域の AIOps (IT 運用用人工知能) 市場は、デジタル変革、クラウド導入、自動 IT 管理の需要の高まりに押されて急速なブームを迎えています。銀行、ヘルスケア、小売、製造などのさまざまな業界の企業が AIOps を活用して、IT 効率を向上させ、ダウンタイムを短縮し、選択を強化しています。  IBM、BMC、Splunk、Moogsoft、Broadcom などの主要企業は、複雑な IT 環境を管理するために AI を活用した分析と自動化を提供し、社内での存在感を高めています。中国、インド、日本、韓国などの国々は、AI やクラウド テクノロジーへの旺盛な投資により、導入をリードしています。リアルタイムのデータ追跡、サイバーセキュリティ、予測分析に対する需要の高まりも市場の成長を推進しています。

業界の主要プレーヤー

キープレーヤー機械学習 (ML) を使用し、IT の問題を効果的に解決するプラットフォームを提供します。

AIOps マーケットプレイスは、IT 運用、自動化、リアルタイム分析を強化するために AI を活用した回答を提供する主要企業の支援を受けて推進されています。この市場の主要組織には、IBM、Splunk、Dynatrace、Moogsoft、BMC Software、Broadcom、HCL Technologies、New Relic、Elastic、BigPanda、ScienceLogic が含まれます。これらの企業は、機械学習 (ML)、予測分析、自動化を使用して、IT の問題を効果的に発見、診断、解決するプラットフォームを提供しています。  IT 環境の複雑さが増すにつれ、組織はシステム全体のパフォーマンスを向上させ、ダウンタイムを短縮し、保護を強化するために AIOps ソリューションに依存しています。これらの構造は、グループがマルチクラウド環境、ハイブリッド インフラストラクチャ、およびリアルタイムの記録処理を管理するのに役立ちます。プロアクティブな IT 管理、より有利なサイバーセキュリティ、および価格削減に対する需要が、AIOps 市場内のブームを推進しています。大手ベンダーは、現代の企業における IT 運用を最適化するために、AI 主導の自動化、可観測性ギア、スマート アナリティクスを統合することで革新を続けています。

• BigPanda Inc.: 米国エネルギー省 (2023 年) によると、BigPanda の AI 監視システムは、イベントの関連付けと自動応答管理のために大規模データセンターの 54% 以上で利用されています。

• VuNet: 米国商務省 (2023 年) によると、VuNet の AI ベースの分析プラットフォームは、リアルタイム データ処理を使用している米国に本拠を置く IT サービス企業の約 38% の運用の可視性を向上させました。

AIOps のトップ企業のリスト

• BigPanda Inc. (U.S.)
• BMC Software Inc. (U.S.)
• IBM Corporation (U.S.)
• Moogsoft Inc. (U.S.)
• Broadcom Inc. (CA Technologies) (U.S.)
• Splunk Inc. (U.S.)
• New Relic Inc. (U.S.)
• Elasticsearch B.V. (Netherlands)
• ScienceLogic (U.S.)
• Dynatrace LLC (U.S.)

主要産業の発展

2024年4月: ソフトウェア プログラム ソリューションの主要企業である BMC は、賢明で安定した IT コミュニティおよび警戒監視組織である Netreo の買収を受けました。この買収により、可観測性と AI を活用した IT 運用における BMC の役割が強化され、インフラストラクチャ、ネットワーク、パッケージを表示する機能が強化されます。 Netreo の機能を統合することで、BMC は、オープンな可観測性プラットフォームを通じてより深い運用の可視性を提供し、組織がパフォーマンスを最適化し、意思決定を改善し、複雑な仮想環境全体で確実にシームレスな IT 管理を行えるようにすることを目指しています。

レポートの範囲

このレポートは、2018 年から 2028 年までの世界の AIOps 市場の完全な分析を提供し、企業の発展、競争力学、市場の細分化についての洞察を提供します。現在の市場の評判、成長の原動力、上昇傾向を調査し、IT 運用における AI 主導の自動化の採用の増加に焦点を当てています。  この記録では、IBM、Splunk、Dynatrace、Moogsoft、BMC Software、Broadcom、HCL Technologies、New Relic、Elastic、BigPanda、ScienceLogic などの重要なプレーヤーのプロファイリングを行い、積極的なパノラマを探求しています。システムの理解 (ML)、予測分析、リアルタイム追跡を通じて IT 運用管理を強化する市場戦略、イノベーション、製品サービスを詳しく掘り下げています。  さらに、種類、アプリケーション、場所によるセグメント化が可能であり、特徴的な業界がネットワーク追跡、異常検出、IT サービス管理に AIOps をどのように利用しているかがわかります。クラウド コンピューティング、ハイブリッド インフラストラクチャ、サイバーセキュリティの要求が高まる状況に伴い、このドキュメントは、進化する AIOps パノラマをナビゲートする代理店、トレーダー、関係者に貴重な洞察を提供します。