サービスとしてのプラットフォームの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（パブリック クラウド、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウド）アプリケーション別（銀行および金融セクター、政府および公共セクター、ヘルスケアおよびライフ サイエンス、教育、消費財および小売、通信および IT、その他）および地域別の洞察と 2034 年までの予測

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サービスとしてのプラットフォーム市場の概要

世界のサービスとしてのプラットフォーム市場規模は、2025 年に 381 億 2000 万米ドルで、2034 年までに 1,631 億 7000 万米ドルに達すると予測されており、予測期間中に 17.6% の CAGR を示します。

PaaS は、開発者が基盤となるインフラストラクチャを制御することなくアプリケーションを開発、テスト、実装、拡張できるようにするクラウド サービスの一種です。 PaaS は、ミドルウェア、ランタイム、アプリケーション開発者ツール、データベース、CI/CD パイプライン、およびアプリケーション ライフサイクル サービスを 1 つのマネージド サービスに結合し、チームがアイデアと実稼働サイクルの間をより迅速に移行できるようにし、運用オーバーヘッドを削減します。このモデルは、テンプレート、ランタイム、組み込みモニタリングを使用して迅速に開発でき、Web アプリケーションやモバイル バックエンド、マイクロサービス、イベント駆動型のサーバーレス機能など、幅広いワークロードをサポートします。 PaaS を使用すると、組織は市場投入までの時間を短縮し、共通の開発環境を使用して開発し、複数の場所に分散している人々のグループに対するセキュリティと制御を標準化できます。ここ数年、PaaS 市場は成熟段階に入り、アプリケーションをホストするのではなく、AI/ML に最適化された PaaS、コンテナネイティブ PaaS、アプリケーションの作成を民主化するローコード/ノーコードなどの特殊な製品がホストされます。クラウド プロバイダーの地理的拡大、開発者ツールのエコシステム、コンテナ化の標準化、Kubernetes によって市場は徐々に拡大し、SaaS 統合の需要も増加しています。専門的な市場調査筋によると、PaaS市場は2024年に数百億ドルから数千億ドル前半に達し、デジタルトランスフォーメーションとクラウドネイティブアプリケーションプロジェクトが業界全体で加速し続けるため、2020年代末までに潜在的に大きな利益をもたらすCAGRが予測される可能性があります。

新型コロナウイルス感染症の影響

サービスとしてのプラットフォーム市場新型コロナウイルス感染症のパンデミックによるサプライチェーンの混乱により悪影響があった

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較してすべての地域で予想を下回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症は、サービスとしてのプラットフォームの市場シェアを多要素的に加速し、短期的には破壊する要因でした。パンデミックの初期に、IT チームは採用の凍結、予算の再配分、リモート勤務への即時移行に直面し、大規模なオンプレミスのモダナイゼーションの取り組みの一部が延期されました。複数年にわたる PaaS 変革プロジェクトにとって一時的な障害となります。サプライチェーンのショックと特定の地域での資本支出の凍結により、オンプレミスからクラウドへの移行が妨げられ、マルチリージョン展開の実施が延期されました。一方、新型コロナウイルスの影響により、企業は迅速なデジタル配信、クラウドネイティブの取り組みの加速、リモート顧客エクスペリエンス、SaaS 導入に注力することを余儀なくされ、ビルド時間を短縮し、必要な運用人員を削減するマネージド PaaS サービスの需要が高まりました。全体的な影響としては、企業の特定の調達プロセスや大規模な変革への取り組みが一時的に停滞し、その後回復が加速し、組織が優先順位を俊敏性、リモート配信、クラウドファーストのアーキテクチャに移すことで PaaS の全体的な採用が拡大しました。そもそもクラウド スキルを持たなかった企業は PaaS に移行せず、より高度なクラウド プラクティスを持つ企業は、開発チームを拡大し、運用上のストレスが生じたときにインフラストラクチャの負荷を軽減するために PaaS に移行しました。この傾向（最初は調達抑制が始まり、その後強化され、より集中的にクラウド投資が行われた）は、新型コロナウイルス感染症後のクラウド市場の回復と成長に関するさまざまな業界調査にも反映されています。

最新のトレンド

AI ネイティブと開発者拡張により、アプリケーションの構築、可観測性、エージェントのワークフローが加速されます。市場の成長

PaaS 製品は急速に AI 強化されており、ベンダーは生成 AI とモデル提供プリミティブを PaaS スタックに追加し、開発者支援、コード生成、自動テスト、モデル ホスティングをプラットフォームに提供しています。この変革により、PaaS はランタイム層とオーケストレーション層だけが焦点ではなくなる世界になるだけでなく、AI を使用して生産性を向上できる世界 (スキャフォールディング コード、API の自動生成、可観測性に関する洞察の提供など)、マネージド モデルの提供と微調整が最上級の機能になる世界にも変わります。主要ベンダーは、ML/AI アプリケーションのライフサイクルを短縮し、一般的なアプリケーションのワークロードと並行して推論サービスを展開しやすくするために、AI 中心の PaaS サービスと製品のアップグレードを表明しています。この傾向により、エージェント アプリケーションやマルチモーダル サービスを作成する際の摩擦が最小限に抑えられ、新しいガバナンス、データ常駐、およびコスト管理の要件が増加します。 AI PaaS カテゴリのサービスの導入は、既存の PaaS プロバイダーが開発者チームによる AI ネイティブの要求に対応する方向に進むため、モデルの開発を迅速化し、モデルの運用を容易にする機会であると同時に、競争力の転換点でもあります。

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サービスとしてのプラットフォーム市場セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はパブリック クラウド、プライベート クラウド、ハイブリッド クラウドに分類できます

• パブリック クラウド: 柔軟性が高く、世界中で利用できるマルチテナント PaaS (例: Azure App Service、Google App Engine、AWS Elastic Beanstalk)。チームがインフラストラクチャをあまり制御できず、ワークロードが予測できない場合に最適です。パブリック PaaS は、サービス、セキュリティ パッチのメンテナンス、および拡張可能なスタートアップやビジネスに適合するように設計された従量課金制のモデル プログラムを組み合わせたものです。

• プライベート クラウド: ワークロードを厳密に管理する必要がある場合、またはデータをサイトに常駐させる必要がある場合、PaaS を組織のデータ センター、または独自の個人クラウド (Red Hat OpenShift オンプレミス展開など) に展開します。構成可能であり、運用上のオーバーヘッドが増加する代わりに、より分離されます。

• ハイブリッド クラウド: 移植可能で移植性の一貫したマルチクラウド (オンプレミス、プライベート、およびパブリック) PaaS (例: OpenShift、Tanzu ハイブリッド オファリング)。段階的な移行、予測可能なワークロード、またはデータの局所性が要因となるエッジケースに最適です。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は銀行および金融部門、政府および公共部門、ヘルスケアおよびライフサイエンス、教育、消費財および小売、電気通信およびIT、その他に分類できます。

• 銀行および金融セクター: 銀行は顧客ポータル、リスク分析、迅速な製品開発で PaaS を活用し、コンプライアンスとセキュリティ管理を課します。金融 PaaS の導入では、暗号化、監査可能性、レガシー システムとの低遅延の相互運用性に重点が置かれています。

• 政府および公共部門: 政府機関は PaaS に対して慎重であり、主権、認証、オンプレミスまたは専用クラウドに関心を持っています。 PaaS は、市民サービスの最新化をサポートし、調達とセキュリティのニーズに対応します。

• ヘルスケアおよびライフ サイエンス: PaaS には、遠隔医療アプリケーション、臨床データ処理、HIPAA のような制御、認定されたランタイム、保護されたデータ操作に重点を置いた制御されたワークフローが含まれます。研究開発現場では素早いプロトタイピングとチームワークが重視されます。

• 教育: 学習機関も PaaS を e ラーニング プラットフォーム、学生プロジェクトのサンドボックス、研究用コンピューティングとして利用しており、研究室チームとソフトウェア開発者の両方によるインフラストラクチャ管理の軽減というメリットを享受しています。

• 消費財と小売: 小売業者は PaaS を使用して、ピーク時に拡張できる顧客対応アプリケーション、パーソナライゼーション エンジン、在庫マイクロサービスを構築しています。分析およびコマース プラットフォームとの統合が最優先事項です。

• 電気通信と IT: PaaS は、通信会社や大規模な IT サービス プロバイダーによって、エッジおよびコンテナ オーケストレーション機能を備えたネットワーク対応アプリケーション、API プラットフォーム、パートナー エコシステムを提供するために使用されます。

• その他: これには、エネルギー、製造、メディアなど、PaaS を使用してメディアの取り込みと処理を行ったり、カスタムのコンプライアンスと接続要件を備えた迅速な社内アプリケーションを開発したりする業界も組み込まれています。

市場力学

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

開発者の生産性と市場投入までの時間を市場を促進する

サービスとしてのプラットフォーム市場の成長が中心的な推進力となっている理由の 1 つは、組織がソフトウェアを迅速に提供し、より迅速に反復する必要があるというプレッシャーにさらされていることです。 PaaS では、マネージド ランタイム、データベース、認証、CI/CD パイプライン、ロギング、スケーリングなどのインフラストラクチャの配管が削除されるため、操作の代わりにビジネス ロジックを実装できます。既製のテンプレート、言語ランタイム、組み込み開発者ツールは、開発サイクルの短縮、環境構成のバグの削減、DevOps のオーバーヘッドの削減に直接対応します。 PaaS は、企業内の複数のアプリケーション チームが使用するガードレールと標準パターンを提供して、プロジェクト間の相違を狭め、保守性とセキュリティ体制を強化できます。マイクロサービスやイベント駆動型アーキテクチャへの移行過程にある組織にとって特に魅力的なのは、生産性のメリットです。チームは比較的短期間で分離された標準化された環境を立ち上げ、プラットフォームを使用してライフサイクル操作を実行できるため、イノベーションのコストとリードタイムを削減できます。競争上の優位性は多くの場合、より迅速な提供と同義であるため、市場投入までの時間を大幅に短縮できる PaaS の能力は、あらゆる業界において戦略的投資となります。

クラウドネイティブ アーキテクチャ、コンテナ化、AI/ML 要件 拡大市場

PaaS の需要は、マイクロサービス、サービス メッシュ、可観測性、モデル サービングをネイティブに有効にするクラウド ネイティブな設計パターンとコンテナ ベースの展開への移行によって促進されています。 Kubernetes はオーケストレーション標準を提供しましたが、企業はビルド、イメージ管理、スケーリング、PaaS ベンダーが提供する管理された情報サービスなど、より単純なアプリのライフサイクル アクティビティを促進する最上位のプラットフォームを必要としています。さらに、AI/ML ワークフロー モデル トレーニング、特徴ストア、推論サービスを提供する需要が高まっているため、PaaS ベンダーはモデル サービス プリミティブ、GPU スケジューリング、データ パイプラインを組み合わせるようになりました。企業は 1 つのコントロール プレーンで従来のアプリケーション ワークロードと ML の両方を大規模に処理することを望んでおり、これにより PaaS が自然な抽象化となります。これらの力が合わさって、単純なアプリのホスティングを超えた PaaS 機能を完全なアプリケーションとモデルのプラットフォームにまでもたらし、組織が独自のアーキテクチャを最新化したり、AI 対応製品を展開したりするにつれて、その採用が増加しています。

抑制要因

セキュリティ、コンプライアンス、および複数の管轄区域にまたがるデータ常駐要件により、企業の PaaS 導入が遅れる可能性がある市場の成長を阻害する

規制された業界は、データの保存場所、暗号化、監査可能性に関して特定のニーズを抱える傾向もあります。マルチテナントのパブリック PaaS モデルには、分離、サードパーティのアクセス、コンプライアンス (地域の金融規制や医療規制など) に対する認証の調整といった問題があります。組織に厳しい規制が存在すると、プライベート展開かハイブリッド展開のどちらかを選択することになり、実装が複雑になり、コストが上昇する可能性があります。 PaaS プロバイダーの管理を認証するための追加作業、契約、コンプライアンス監査の実施により、特にデータ主権規制が厳しい領域では、調達プロセスが中断され、機密性の高いワークロードを伴うパブリック PaaS での運用が制限される可能性があります。この摩擦は依然として、規制対象の顧客への PaaS 導入の速度と範囲に対する重大な制約となっています。

モデルのライフサイクルと生成的 AI ツールを新しいプラットフォームとして統合し、市場に製品の機会を創出

機会

生成 AI ツールとモデル提供の両方を PaaS に導入できることは、大きな市場機会となります。 PaaS ベンダーは、マネージド モデル ホスティング、推論エンドポイント、微調整、開発者支援 (コード生成、自動テスト、モデルの可観測性) などの機能を使用して、データ/ML チームと従来のアプリケーション チームの両方にアピールできます。これらの機能をまとめることにより、AI を実稼働環境に導入する際の管理オーバーヘッドが最小限に抑えられ、プロトタイプと製品の間の距離が縮まり、新しいカテゴリのエージェント アプリケーションとインテリジェント機能が可能になります。

PaaS 内で安全でコスト効率が高く、準拠した人工知能プリミティブを提供するベンダーを持つ企業は、競争上の優位性を獲得します。企業は実験速度が向上し、ML ベースのサービスの生産にかかる全体的なコストが削減されます。

コストガバナンスと予測不可能なリソース使用量により、大規模導入における PaaS の経済性が複雑になり、消費者にとって潜在的な課題となる可能性がある

チャレンジ

PaaS によりエンジニアリングの負担は軽減されますが、堅牢なガバナンス フレームワークが伴わない限り、基礎的なリソース費用が隠れてしまう可能性があります。自動スケーリング、マネージド サービス、モデル サービング インスタンス (特に GPU ベースのインスタンス) では、プラットフォームに強力なコスト監視、クォータ、チャージバック機能がない限り、予期せぬ請求が発生する可能性があります。

チーム内の支出を予測し、暴走した消費を管理することは、多数のワークロードを PaaS に移行している組織における実際の運用上の課題です。 PaaS を大規模に経済的に実行可能にするために、プラットフォームはオープン価格、コストの観察可能性、およびポリシー制御を提供する必要があります。

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サービス市場としてのプラットフォーム 地域の洞察

• 北米

最も発展した市場は北米、特に米国のサービスとしてのプラットフォーム市場であり、ハイパースケール クラウド プロバイダー (AWS、Microsoft Azure、Google Cloud) の密度とクラウド ネイティブおよび新興企業の数が顕著です。この地域の深い開発者エコシステム、マネージド サービスへの幅広いアクセス、クラウド ネイティブのスタートアップを構築するための強力なベンチャー キャピタルが、PaaS のイノベーションと導入のペースを推進しています。金融、テクノロジー、メディア、小売業は、より高度な PaaS 機能 (コンテナー、サーバーレス、AI に最適化されたランタイム) を早期に採用する傾向があり、大規模なパートナー エコシステムとの統合を必要とします。規制はある程度馴染みがあり、地域に準拠した展開を提供するベンダーが多数あります。急速な機能開発と大手クラウドプロバイダー間の競争力学への商業的関心により、北米は引き続き新しい PaaS 機能と消費トレンドのリーダーとしての地位を維持しています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパの PaaS 市場は拡大しており、データ セキュリティ、主権、コンプライアンス (GDPR など) に重点が置かれています。主な推進力は、公共部門の近代化、フィンテックの成長、国境を越えた電子商取引です。欧州のビジネス組織は、常駐性と認証に関する懸念に対処するために、ハイブリッドおよびプライベート PaaS サービス、またはローカルベースのパブリック クラウドを好む傾向があります。地元のクラウドおよび通信プロバイダーの利用可能性、およびデータセンターへの全ヨーロッパ投資によって、幅広いベンダーの利用が促進されます。欧州の購入者は、データ管理、認証情報、監査可能性に関する堅牢な契約上の保証を主張する傾向が高く、ベンダーが専用クラウド サービスまたはソブリン クラウド サービスを提供する場合には、より有利になります。

• アジア

アジアでは PaaS 市場が急成長しており、デジタル ファースト企業におけるクラウド導入のペースが速く、小売業とフィンテックの堅調な成長、パブリック クラウド インフラストラクチャへの投資の増加が見込まれています。東南アジアとインドの新興市場は、初期 IT 投資を最小限に抑える開発者加速ソリューションと消費主導型モデルに特に熱心です。しかし、アジアは均質ではありません。中国のクラウド エコシステム (地元のハイパースケーラー) と規制の枠組みは東南アジアやインドと同じではないため、導入の過程も異なります。現在、ほとんどのアジア企業はパブリック PaaS を使用して消費者向けアプリケーションやマイクロサービスをサポートしており、先進的な既存企業は規制されたワークロードをサポートするためにハイブリッド パターンを使用しています。

業界の主要プレーヤー

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

PaaS エコシステムは、大規模なハイパースケーラーと専門プラットフォーム ベンダーの強力なグループによって支配されています。最大のクラウド プロバイダーは、グローバルな存在感、プラットフォームの統合、エンタープライズ レベルのエコシステムにより、Amazon Web Services (Elastic Beanstalk や幅広いコンテナ/マネージド アプリケーション サービスのような PaaS のようなサービス)、Microsoft Azure (App Service、Azure Spring Apps、Azure Container Apps)、および Google Cloud (App Engine、Cloud Run、Firebase バックエンド) です。また、Salesforce Heroku (現在は AI-PaaS になりました)、Red Hat OpenShift (ハイブリッド環境におけるエンタープライズおよびコンテナベースの PaaS)、VMware Tanzu (アプリを最新化するエンタープライズ アプリケーション プラットフォーム)、Oracle Cloud PaaS ポートフォリオなどの独立した専門プラットフォーム (Red Hat 関連製品を含む) やミドルウェア ベンダーも重要な役割を果たしています。さらに、ニッチ市場や開発者コミュニティをターゲットとするクラウドネイティブのスタートアップや開発者指向のベンダー (Platform.sh、Render、小規模のマネージド PaaS プロバイダーなど) も存在します。競争環境は、専門プラットフォームのハイブリッド、規制、または開発者エクスペリエンスの利点に対してハイパースケーラーの幅を最適化します。また、最近の製品リリースでは、ベンダーは差別化を図るために AI/ML プリミティブ、より堅牢な可観測性、コスト ガバナンスを追加するために競い合っています。

サービスとしてのプラットフォームのトップ企業のリスト

• Google (U.S.)
• com (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• SAP (Germany)

主要産業の発展

2025 年 6 月:Heroku は、GenAI の機能と開発者ツールを強調して、AI Platform as a Service (AI PaaS) への進化を発表しました。

レポートの範囲

PaaS は、アプリケーションをホストするための利便性レイヤーから、アプリケーションのライフサイクル、アプリケーション開発者の生産性、そしてより広範な AI/ML 運用を統合する戦略的プラットフォームへと進化しています。エンタープライズ要件は、配信の高速化、セキュリティとガバナンスの標準化、従来のアプリケーションと最新の AI 対応ワークロードの両方を同じコントロール プレーン上で実行するという市場の原動力となっています。ハイパースケーラーは幅とスケールを提供し、スペシャリスト ベンダーとハイブリッド ベンダーはコンプライアンス、データ主権、オンプレミス機能を提供して、補完的なマルチベンダー環境を構築します。依然として一時的な制限が存在します。管理された業界の購入プロセス、マルチクラウド管理の複雑さ、透明性の高いコスト管理が必要であり、自動スケーリングと GPU 上で機能するモデルは急速にコストの不確実性を高めています。しかし、短期的な展望は大きなものです。モデルのライフサイクルと生成 AI プリミティブを PaaS (AI PaaS) に実装すると、ML プロダクトをイオン化できるようにする手間が軽減され、新しいクラスのインテリジェント アプリケーションが開かれます。北米はより速くイノベーションを起こし、リーチをより重視するでしょう。ヨーロッパはソブリンアプローチとハイブリッドアプローチをより重視する傾向があり、アジアはスケールとモバイルファーストの需要を最大限に活用し、必ずしも比較できるわけではない一連の市場開拓戦略を生み出します。プラットフォーム ベンダーの場合、その成功にはコスト管理の向上、組み込みのセキュリティとコンプライアンスの認定、AI ワークロードと可観測性のサポートが必要になります。成功する顧客戦略は、段階的に PaaS に移行することです。最初は高価値のサービスのみを迅速に提供し、コストとセキュリティのガードレールを課し、需要の変化に応じてワークロードのポータビリティを可能にするプラットフォームを選択します。一般に、PaaS は、より速いペースで革新し、アプリケーションと AI サービスの運用パターンを容易にしたいという組織の欲求の高まりにより、今後数年間健全な成長を続けるでしょう。