時系列予測市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (ソフトウェア、サービス)、アプリケーション別 (事業計画、金融業界、医療)、および 2026 年から 2035 年までの地域予測

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時系列予測市場概要

世界の時系列予測市場は、2026年の約3.4億米ドルから2035年までに5.2億米ドルに達すると見込まれており、2026年から2035年の間に5.2%のCAGRで成長します。北米〜40%、欧州〜30%、アジア太平洋〜25%です。

時系列予測市場は、過去の統計に完全に基づいて将来の値を予測するツールと戦略に特化しています。この市場は、機械学習、人工知能、統計分析の進歩により大幅に成長しました。金融、小売、健康管理、生産では時系列予測を活用して、計画の作成、在庫管理、財務分析、予測保護の要件を満たします。主要企業は、リアルタイムの予測、異常検出、傾向の分析を提供するソフトウェアと構造を提供しています。データのサイズが大幅に増大し、計算能力が向上するにつれて、時系列予測の精度と適用性は、さまざまな分野での革新と激しい利益を利用して増幅され続けています。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症の影響

物流上の厳しい状況によりパンデミックにより市場の成長が抑制される

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上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（COVID-19）のパンデミックは、さまざまなアプローチで市場の成長を予測する時系列ブームに悪影響を及ぼしました。まず、パンデミックの例外的な性質により、過去のデータ パターンに大規模な混乱が生じ、予測の精度と信頼性が低下しました。安定した歴史的事実に依存していた多くの潮流は、不安定性の中で将来の傾向を予測する効果が大幅に低下しています。第二に、企業が長期にわたる戦略的取り組みよりも瞬間的な運用上の厳しい状況を優先したため、財務不況と財務削減により、優れた予測機器やテクノロジーへの投資が減少しました。さらに、サプライチェーンの混乱と購入者の行動の変化により、予測の取り組みが複雑になり、企業がモデルを迅速に変更することが困難になりました。これらの要因が重なって、パンデミックの過程で時系列予測市場の拡大と改善が妨げられました。

最新のトレンド

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジーの統合の増加が市場の成長を促進

時系列予測市場のブームを牽引する最新のトレンドは、合成知能 (AI) とガジェット学習 (ML) の統合です。これらのテクノロジーは、新しい統計スタイルと異常を機械的に適応させることで、予測の精度とパフォーマンスを強化します。深層学習モデルと長期短期記憶 (LSTM) ネットワークの併用により、複雑な非線形時系列記録を推測する能力が向上しました。さらに、クラウドベースの予測ソリューションが注目を集めており、リアルタイムの統計分析のためのスケーラブルで到達可能なシステムを提供しています。手動介入の必要性を軽減する自動予測装置の導入の増加も同様に市場の拡大を促進しています。これらの進歩により、企業は改善された最適な選択を行うことができ、運用パフォーマンスが向上します。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST) によると、2024 年の高度な分析ツールの 72% 以上が、エネルギー、ヘルスケア、製造などの分野の時系列予測モデルに AI ベースのアルゴリズム、特にディープラーニングを統合しました。
• 欧州委員会のデジタル経済社会指数 (DESI) のデータによると、EU の製造企業の 38% が、2025 年第 1 四半期までに予知保全とサプライ チェーンの自動化のために時系列予測ソフトウェアを採用しました。

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時系列予測市場 セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて市場はソフトウェアとサービスに分類できます

• ソフトウェア: このフェーズは、時系列予測用に設計されたさまざまなツールとシステムで構成されます。これらのソフトウェア プログラムは、統計戦略、機械学習、AI を利用して、古代の事実を調査し、将来の傾向を予測します。例には、特殊な予測ソフトウェア、広範な記録分析プラットフォーム内のモジュール、クラウドベースの総合予測ツールが含まれます。主な機能には、リアルタイムの記録分析、異常検出、カスタマイズ可能な予測モデルが含まれることがよくあります。

• サービス: このセグメントには、収集時間予測の実装と最適化を支援するために提供される専門家によるサービスが含まれます。サービスには、コンサルティング、カスタム モデルの改善、現在の構造との統合、教育、継続的な援助も含まれます。これらのサービスは、企業が予測ツールの手数料を最大限に活用し、企業独自の要望や業界要件に合わせて正確で信頼性の高い予測を行うのに役立ちます。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は電力産業、建設産業、運輸産業、その他に分類できます。

• ビジネスプランニング: このセグメントでは、需要計画、在庫管理、サプライチェーンの最適化、販売予測に時系列予測ツールが使用されます。企業はこれらの予測を活用して、知識に基づいた選択を行い、運用を最適化し、戦略計画を強化します。

• 金融業界: このセクションでは、在庫価格、市場傾向、金融指標、脅威制御を予測するための時間収集予測の使用について説明します。金融機関は、優れた予測手法を利用して、売買テクニック、ポートフォリオ管理、経済計画に取り組んでいます。

• 医療: 科学分野では、時系列予測を適用して病気の発生、患者の入院、リソースの割り当てを推定します。病院や医療ベンダーは、予測を利用して病人の推移を監視し、人員配置の必要性を計画し、科学機器や消耗品の使用を最適化しています。

推進要因

クラウドベースのソリューションを採用して市場の成長を促進

クラウド コンピューティングは、スケーラブルで柔軟な構造を提供することで、高度な予測機能を民主的に利用できるようになりました。クラウドベースの予測により、政府機関は問題なく情報資産、設置予測方法を迅速に統合し、必要に応じて資産を拡張できます。このアクセシビリティにより、インフラストラクチャや維持費に関連する時期尚早な出費が削減され、あらゆる規模のグループが高度な予測時代を利用できるようになります。さらに、クラウド システムはグループ間のコラボレーションと情報共有を促進し、より多くのグループが機敏で記録主導の戦略を採用するにつれて、イノベーションを加速し、市場の成長を推進します。

• 国際電気通信連合 (ITU) によると、2023 年には世界中で 167 億台を超える IoT デバイスが存在し、物流、農業、インフラストラクチャ全体にわたるリアルタイムの時系列データ予測に対する需要が急増しています。
• 米国エネルギー省の調査結果によると、現在、米国の電力会社の 45% 以上が、特に再生可能エネルギーの統合において、エネルギー分配と負荷予測を最適化するために時系列予測ツールを採用しています。

市場の成長を促進するテクノロジーの進歩

機械学習アルゴリズム (LSTM ネットワークなど) などの AI テクノロジーは、精度と適応性を向上させることで時系列予測に革命をもたらしました。これらの AI 駆動モデルは、歴史的事実の中の複雑なスタイルを機械的に発見することができ、リスクがあり非線形な情報傾向の中でも予測の精度を高めます。あらゆる分野の企業が、リアルタイムの評価、異常検出、予測的洞察を可能にする AI を活用した予測ツールの恩恵を受け、意思決定と業務効率の向上を促進します。

抑制要因

プライバシーへの懸念とデータ可用性の障害が市場の成長を抑制

時系列予測市場の成長にはいくつかの抑制要素があります。まず、情報標準と可用性の障害により、特に過去の統計が不完全、一貫性がない、または偏っている場合、正しい予測が妨げられる可能性があります。第二に、優れた予測方法を課し、維持することの複雑さが障害となり、専門知識と資産が必要となり、もはやすべてのグループが所有しているわけではありません。第三に、記録の利用と保管に関する規制とプライバシーの問題により、特に医療や金融などの規制が厳しい業界での採用が制限される可能性があります。最後に、変化への抵抗と組織の惰性により、その潜在力に関係なく、新しい予測テクノロジーの導入が減り、市場の拡大と予測分析の革新が遅れる可能性があります。

• 世界経済フォーラムの 2024 年の報告書によると、グローバル組織の 53% が、時系列予測を運用システムに効果的に実装する際の障壁として、熟練した専門家の不足を挙げています。
• 欧州連合サイバーセキュリティ庁 (ENISA) が指摘したように、時系列予測を含む AI 主導のデータ モデルの 41% は、2023 年から 2024 年にかけて GDPR および同様のデータ保護規制への準拠が原因で導入が遅延またはブロックされました。

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時系列予測市場 地域の見識

インフラとテクノロジーへの巨額投資により北米が市場を支配

市場は主にヨーロッパ、ラテンアメリカ、アジア太平洋、北米、中東およびアフリカに分類されます。

北米は、時系列予測市場シェアにおいて主要な地域です。この優位性にはいくつかの要因が寄与しています。まず、この場所は、洗練された時間収集予測に重要な AI と機械学習の改善を強制する重要なテクノロジー企業と革新的な新興企業の高い割合を誇っています。第 2 に、北米にはクラウド コンピューティングと膨大な記録の分析をサポートする堅牢なインフラストラクチャがあり、予測ソリューションの大規模な導入が促進されています。さらに、研究開発へのフルサイズの投資と有利な規制環境が技術革新を促します。金融からヘルスケアに至るまで、データに基づいた意思決定に密接に依存する多様な業界の存在が、マーケットプレイスのブームをさらに推進しています。最後に、この地域が仮想変革と戦略的企業計画に重点を置いているということは、優位性を維持する上で正確な予測が重要な立場にあることを強調しています。

主要な業界関係者

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

イノベーションとパートナーシップのコラボレーションを通じて時系列予測市場を形成する主要な業界プレーヤー。これらのグループは、継続的に進歩する AI および機械学習アルゴリズムの助けを借りて市場の成長を促し、予測装置の精度と効率を高めています。 Microsoft Azure や Google Cloud などのクラウド構造と予測ソリューションの統合を含む、戦略的パートナーシップとコラボレーションにより、より広範なターゲット市場にスケーラブルで便利な機器を提供します。業界特有のリーダーとのジョイントベンチャーやコラボレーションにより、金融、ヘルスケア、小売などの分野の課題に対処する、カスタマイズされた回答が可能になります。イノベーションを促進し、相乗効果のあるパートナーシップを構築することで、これらのプレーヤーは市場での到達範囲を拡大し、さらに予測分析と意思決定における新しい基準を設定します。

• DataRobot: DataRobot の 2024 年の公式パフォーマンス レポートによると、その自動機械学習プラットフォームは、主に金融および保険分野で毎月 1,000 万件を超える時系列予測を処理しました。
• GMDH Streamline: 同社の報告によると、2024 年には 800 社を超える小売企業および製造企業が同社の需要予測ソリューションを使用し、在庫切れを平均 22% 削減することに貢献しました。

トップ時系列予測会社のリスト

• Amazon (U.S.)
• Google (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Time Series Lab (U.S.)

産業の発展

2023 年 9 月:時系列予測市場における最新の開発は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) Forecast のリリースです。 AWS Forecast は機械学習を活用して非常に正確な予測を提供し、政府機関が十分な情報に基づいて自信を持って選択できるようにします。この通信事業者は、予測方法のセットアップ、学習、展開を自動化することで、これまで複雑だった予測プロセスを簡素化します。ユーザーは、機械学習についてまったく理解していないか、ほとんど理解していなくても、複数のリソースからの履歴情報を統合し、優れたアルゴリズムを適用できます。このイノベーションは、スケーラブルで信頼性が高く、スムーズに使用できる予測機器のニーズに対応し、予測分析をより洗練され、より幅広い企業が利用できるようにします。 AWS Forecast は、技術的な障害を軽減し、予測精度を高めることで、さまざまな業界全体の業務効率と戦略計画に大きな影響を与えます。

レポートの範囲

時系列予測市場は、AI の進歩とクラウドベースのソリューションの採用の拡大によって、大幅な成長を遂げようとしています。情報標準の問題やモデル実装の複雑さなどの課題にもかかわらず、市場は堅実なイノベーションと主要業界プレーヤー間の戦略的パートナーシップによって有利になっています。北米などの地域は、技術インフラと研究開発資金により市場をリードしています。 AWS Forecast などの最近の開発では、洗練された予測ツールをさらに利用できるようにする傾向が強調されています。さまざまな業界の企業が正しい予測分析に依存するにつれて、時系列予測の市場は拡大し、進化すると考えられます。