ダークアナリティクス市場規模・シェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 2.60 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 6.90 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 21.60% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによるダークアナリティクス市場分析
ダークアナリティクス市場は2025年に26億USDと評価され、2030年までに69億USDに到達し、年平均成長率21.6%で拡大すると予測されています。この成長は、企業データの約80%が依然として非構造化データであり、従来の分析システムでは見えないものであることを企業が認識したことを反映しています。人工知能、機械学習、クラウドネイティブプラットフォームが組み合わさり、これらの休眠状態のデータ蓄積をリアルタイムの運用インテリジェンスに変換しています。IoT（モノのインターネット）デバイスの急速な普及、クラウドストレージコストの低下、広範なログ保持を要求する規制要件の拡大が、ダークデータ処理への需要をさらに加速させています。競争の勢いは、大規模言語モデル、ベクター検索、合成データ生成を組み込むプロバイダーに移っており、これらが組み合わさることで、より高速なモデル学習と強力なプライバシー制御を可能にしています。[1]Pure Storage, "The Relationship Between IoT and Big Data," purestorage.com
主要レポートポイント
- 分析タイプ別では、予測分析が2024年のダークアナリティクス市場シェアの43%を占めて首位に立ち、処方分析は2030年まで年平均成長率28.5%で成長すると予測されています。
- 展開モデル別では、クラウドが2024年のダークアナリティクス市場規模の67%の収益シェアを維持し、エッジおよびハイブリッド環境は2030年まで年平均成長率26.22%で拡大しています。
- エンドユーザー別では、金融サービスが2024年のダークアナリティクス市場規模の28%のシェアを占めましたが、医療が2030年まで最も速い年平均成長率25%を記録しています。
- 地域別では、北米が2024年のダークアナリティクス市場規模の37%を占めましたが、アジア太平洋地域は2030年まで年平均成長率24.4%で上昇する見込みです。
グローバルダークアナリティクス市場動向・洞察
推進要因インパクト分析
| 推進要因 | CAGR予測への影響（%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| AI/ML主導セキュリティ分析の導入 | +6.2% | グローバル、北米・EU主導 | 中期（2～4年） |
| IoTデータの指数的成長 | +5.8% | アジア太平洋中心、世界全体に波及 | 長期（4年以上） |
| クラウドストレージコストの低下 | +3.4% | グローバル、新興経済国で強い効果 | 短期（2年以下） |
| ゼロトラスト要件によるログウィンドウの拡大 | +2.9% | 北米・EU、アジア太平洋に拡大 | 中期（2～4年） |
| ダークデータを解放する合成データの成長 | +2.7% | 世界のテクノロジーハブ | 長期（4年以上） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
AI/ML主導セキュリティ分析の導入
セキュリティ中心のアーキテクチャがダークアナリティクス市場を再定義しており、米国の銀行の91%が現在不正検出にAIを使用しており、この実践により2027年までに400億USDの損失を節約できる可能性があります。最高情報セキュリティ責任者は、敵対的AIによる高度な脅威により自律的な対応が不可欠になったと報告しており、78%が防御態勢への重大な影響を認めています。金融機関は、OpenAIとのMongoDBベクター検索統合などの展開を通じて変化を実証しており、構造化および非構造化取引ストリーム全体でのリアルタイム分析を支援しています。大規模言語モデルが現在、複雑なセキュリティログを解釈していますが、シャドーAI（生成AI活動の72%が公式監視外で発生）の台頭により、高度な監視のみが対処できる新たな露出リスクが生まれています。[2]Darktrace, "State of AI Cybersecurity Report 2025," darktrace.com
IoTデータの指数的成長
IoTデバイスが年平均成長率40%でゼタバイト規模の非構造化データを作成し、ストレージおよび分析の経済性を根本的に再構築しています。製造業者は、このダークデータを活用することで大きな利得を実現しています。Jaguar Land Roverは、リアルタイムセンサーフィードにグラフ分析を適用することで、サプライチェーンクエリ時間を3週間から45分に短縮しました。2025年までに、企業が生成するデータの75%が従来のデータセンター外で処理される見込みであり、この傾向がエッジ採用を促進しています。エッジコンピューティングと軽量AIの組み合わせにより、自動化産業機械や接続医療機器などのミッションクリティカルな設定でミリ秒レベルのパターン認識が可能になります。
クラウドストレージコストの低下
推定30～40%の年間クラウドストレージ価格低下は、強化された圧縮とスマートなティアリングと組み合わさり、かつて小規模企業のダークアナリティクス市場ソリューション採用を制限していた財務障壁を取り除いています。規模の経済により企業がデータ保持ポリシーを延長することが推奨され、縦断的モデリングのためのより大きな歴史的リザーバーが作成されています。しかし、データセンターの電力需要により情報技術の炭素排出量が世界全体の約4%まで押し上げられており、気候重視の税制がコスト優位性の一部を逆転させ、企業をよりグリーンなライフサイクル管理戦略に押し進める可能性があります。合成学習データは、モデルパフォーマンスを向上させながらすべての元記録を保持する必要性を減らすため、ストレージフットプリントの抑制に役立っています。
ログ保持期間を拡大するゼロトラスト要件
ゼロトラストアーキテクチャは、ユーザーセッション、ネットワークインタラクション、アプリケーションイベントの徹底的な記録を義務付け、ダークアナリティクス市場に供給される非構造化ログリポジトリを劇的に成長させています。金融機関は、インシデントログ要求を強化するデジタル運用回復力法（DORA）の厳格なルールに直面し、複数年のセキュリティテレメトリを解析できるツールへの投資を促進しています。自然言語処理が、膨大なログファイルを実行可能な脅威物語に要約するためにますます使用されており、専門家が手動レビューではなく修復に集中できるようにしています。効果的なパイプラインオーケストレーションときめ細かなデータエンリッチメントは、コンプライアンスと予算現実を調和させなければならない組織にとって、重要なコスト制御レバーと見なされています。
制約要因インパクト分析
| 制約要因 | CAGR予測への影響（%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| データエンジニアリング・データサイエンスのスキル不足 | -4.1% | グローバル、新興市場で最も深刻 | 中期（2～4年） |
| コンプライアンスコスト増大（GDPR、CCPA、DORA） | -3.2% | 主にEUと北米 | 短期（2年以下） |
| データ保管に対する炭素フットプリント税の上昇 | -1.8% | EU主導、段階的なグローバル採用 | 長期（4年以上） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
データエンジニアリング・データサイエンスのスキル不足
2025年中、データセンター運営者の58%がエンジニアリング職の充足に苦労し、ダークアナリティクス市場展開におけるボトルネックを作り出しています。現代のプロジェクトは、分散コンピューティング、ドメイン知識、機械学習オペレーションにまたがる学際的スキルを要求しています。アジア太平洋地域の急速なデジタル化により希少な専門家の賃金が押し上げられ、小規模企業が不利な立場に置かれています。ローコードフレームワークはパイプライン作成を簡素化することでプレッシャーを軽減しますが、マルチモーダル推論などの高度なユースケースには依然として熟練した人材が必要です。多くの企業がギャップを埋めるためにマネージドプラットフォームを選択していますが、これは集中リスクをもたらし、カスタマイゼーションの柔軟性を制約する可能性があります。[3] IEEE Spectrum, "Data Centers Seek Engineers Amid a Talent Shortage," spectrum.ieee.org
コンプライアンスコスト増大（GDPR、CCPA、DORA）
データ保護ルールは企業に記録のマッピング、分類、要求に応じた削除を義務付けており、これは扱う100万のアイデンティティあたり648,000USDのコストをもたらします。メール、音声メモ、チャット記録が豊富なダークリポジトリは、多くの場合完全なメタデータを欠いており、主体アクセス要求を困難にしています。DORAはさらに、欧州の金融企業に詳細なICTインシデントアーカイブの維持を義務付け、運用の厳格さと費用の層を追加しています。企業は自動化された発見およびポリシーエンジンで対応していますが、必要な資本により分析展開が遅延し、全体的な投資収益率が低下する可能性があります。
セグメント分析
分析タイプ別：処方ツールが洞察からアクションへの決定を転換
処方分析は年平均成長率28.5%で拡大しており、後知恵から自動化された決定オーケストレーションへの移行を強調しています。予測手法は、計画サイクルに供給される確率的予測を提供することで、2024年のダークアナリティクス市場シェアの最大43%のスライスを維持しました。現在の採用勢いが続けば、処方エンジンに起因するダークアナリティクス市場規模は2030年までに23億USDに膨らむ可能性があります。自然言語オーバーレイにより、ビジネスユーザーが会話的な「もしも」の質問を投げかけることができ、モデルがランク付けされた推奨事項で回答します。製造業者はこの進化を受け入れ、スタッフが生産を中断することなく調整をテストできるよう、サプライネットワーク全体をシミュレートするデジタルツインを構築しています。
記述的・診断的技術は、高次の最適化に供給するベースラインパターンと根本原因を発見するため関連性を保持しています。記述的ダッシュボードは、運用技術データと企業資源計画ストリームを融合するリアルタイムコネクターにより改善され、状況認識を広げています。医療における診断分析は、画像メモ、検査結果、臨床医コメントを組み合わせて、有害な結果を特定のプロセス間隙まで追跡し、後の処方的介入の基盤を形成します。これらの層が集合的に相互強化することで、ダークアナリティクス業界が戦略的先見性と日常的戦術実行の両方に対応できることを保証しています。[4]Eckerson, "Predictions 2025: Everything Is About to Change," eckerson.com
注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に利用可能
展開モデル別：エッジ・ハイブリッド設計が遅延に敏感なワークロードを固定
クラウドは2024年にダークアナリティクス市場シェアの圧倒的な67%を維持し、継続的なサービスアップグレードと従量課金制の弾力性から恩恵を受けました。それでも、企業が機密ワークロードを起点により近い場所にシフトするにつれ、エッジおよびハイブリッド構成を表すセグメントは2030年までにダークアナリティクス市場規模の追加14億USDを獲得すると予測されています。需要は、1秒未満の推論を必要とする製造、エネルギー、自律システムで最も強くなっています。エッジコンピューティングセクター自体は2025年に615.4億USDに到達すると予想され、分析モデルに豊富な処理余裕を提供しています。
企業は頻繁にパブリッククラウドとプライベートオンプレミスリソースを組み合わせ、主権要件とグローバルスケーラビリティのバランスを取っています。このハイブリッド調整はアーキテクチャの複雑さを高めます：データ同期、モデルガバナンス、ゼロトラスト制御がノード間でシームレスに機能しなければなりません。プロバイダーは現在、組み込みGPUと軽量オーケストレーションを備えたターンキーエッジゲートウェイをパッケージ化し、統合オーバーヘッドを削減しています。早期採用者は、電力網でのより速い異常検出と自律誘導車両のリアルタイム調整を報告しており、これらの結果は分散処理の経済的ケースを強化しています。
データソース別：非構造化入力がマルチモーダルインテリジェンスを促進
音声録音、画像、フリーテキストログ、ビデオストリームなどの非構造化入力は、ダークアナリティクス市場の最も急速に動くスライスを表し、構造化および半構造化カテゴリーを上回っています。予測期間にわたり、非構造化データワークロードは増分ダークアナリティクス市場規模増加の半分以上を形成すると予測されています。大規模言語モデルが現在顧客フィードバックからテーマを抽出し、一方でコンピュータビジョンエンジンがミリ秒以内に高解像度生産画像の欠陥を発見しています。JSONログなどの半構造化テレメトリはIoT展開と歩調を合わせて拡大し、スキーマ柔軟なストレージとリアルタイム解析を必要としています。
合成データ生成は、統計的に代表的だが識別不可能な記録を生成することでプライバシー障壁を取り除く能力であり、医療セクターが患者情報を露出することなく、アルゴリズム学習のために画像ライブラリを共有するために使用しています。構造化データベースは規制の重い分野でその足場を保ち、より混沌とした入力を統一する基準ラベルと一貫したキーを提供しています。ソースタイプ間の相互作用により、分析パイプラインがあらゆる形式に対応でき、回復力を高め、ドメイン全体での適用性を拡大することが保証されています。
エンドユーザー業界別：患者中心のユースケースで医療採用が上昇
金融サービスは2024年のダークアナリティクス市場規模の28%で支出をリードし、パターン認識を活用して不正を抑制し、信用リスクを精緻化し、厳格な監査ルールを満たしています。しかし、医療は2030年まで最速の年平均成長率25%を記録しており、プロバイダーが医師メモ、CTスキャン、ウェアラブルテレメトリをマイニングして疾患進行を予測し、治療レジメンを調整しています。例えばUnitedHealth Groupは現在1,000以上のAIアプリケーションを実行しており、非構造化臨床データが診断と運用効率を改善できる規模を実証しています。
公共セクター機関も、統合センサーグリッドを通じて給付不正を検出し、都市サービスを最適化する努力を強化しています。通信事業者は通話詳細記録とネットワークログを活用して混雑ホットスポットを特定し、サービス劣化を未然に防いでいます。小売チェーンは、プロモーションと在庫を微調整するために、販売時点データとともにソーシャルメディアセンチメントを解釈しています。このような多様な採用は、ダークアナリティクス業界が事実上すべてのセクターにわたってデータ駆動型決定文化の基盤層になっていることを示しています。
注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に利用可能
地域分析
北米は成熟したクラウドエコシステム、早期AI普及、支援的政策環境により、2024年のダークアナリティクス市場規模の37%を獲得しました。連邦機関は安全なデータ共有を強調し、企業にプライバシー強化分析フレームワークの採用を奨励しています。専用ハードウェアへの大規模投資は同地域のコミットメントを強調しています：OracleだけでOpenAIのテキサス施設をバックアップするためにNvidiアクセラレータに400億USDを割り当て、AI計算における地域リーダーシップを強化する動きと予想されています。カナダは天然資源最適化に焦点を当て、一方メキシコは輸出競争力を高めるために自動車・電子機器製造で分析を推進しています。
アジア太平洋地域は、中国、インド、東南アジア全体の政府が次世代データセンターと人材パイプラインに資金提供するにつれ、年平均成長率24.4%で前進しています。中国は地域ビッグデータ支出の37.5%を占め、国家サイバーセキュリティ規制と整合する主権クラウドを活用しています。インドのITサービスセクターは世界中にターンキー分析ソリューションを輸出し、コスト優位性と深いエンジニアリングプールを使用して増分需要を獲得しています。日本と韓国は産業自動化に集中し、高精度ロボティクスと品質保証にエッジAIを活用しています。国境を越えたデータフロールールは依然として課題であり、多国籍企業に国内エッジクラスタなどのローカリゼーション戦略の展開を促しています。
欧州は厳格なGDPRと増加するAIガバナンス提案にも関わらず、意味のあるシェアを維持しています。ダークアナリティクス市場は、資産稼働時間を向上させるために予測保守を求めるドイツ、フランス、イタリア全体のレガシー製造基盤から恩恵を受けています。DORA規制は回復力基準を高め、それによってICTインシデントとサプライチェーン露出を評価する高度な分析への需要を増加させています。英国は金融サービス重視を通じて、モデル検証のための合成データ採用を加速し、一方北欧諸国は分析関連の炭素フットプリントを削減するためにグリーンデータセンタープラクティスを先駆けています。
総合的に、ラテンアメリカと中東・アフリカはより小さいながらも急成長する機会プールを表し、それぞれモバイルファースト消費者行動とフィンテック革新によって特徴付けられています。両地域は、計算コストを下げ、高度な分析ツールへのアクセスを広げるハイパースケール拡張から恩恵を受けています。通信データ収益化と公共セクターデジタルアイデンティティプログラムは、今世紀後半の地域浸透を高める可能性がある主要なユースケースとして浮上しています。
競争環境
ダークアナリティクス市場は適度に集中しています。確立されたクラウド・ソフトウェアプロバイダーは、取り込み、ストレージ、ベクター検索、モデル展開を単一プラットフォーム内に統合し、クライアントが統一APIを通じて複数のデータタイプにエンゲージできるようにしています。同時に、専門ベンダーは速度や業界専門知識で差別化を図っています。SAPのDatabricksとの提携は、企業資源計画データとLakehouseアーキテクチャを収束させ、トランザクション記録と探索的分析の間のギャップを埋めています。OracleのPalantirとのパートナーシップは、規制セクターを対象とした安全な主権クラウドスタックの上に可視化とモデル構築を配置しています。
既存企業が能力を追加するにつれ、合併・買収が激化しています：DatasiteのGrata買収は、企業金融ワークフローを補完するAI駆動取引調達を提供します。Qlikは会話型BIと代理AI機能を強化するために、リアルタイムデータ統合スタートアップの統合を続けています。一方、Apache IcebergやDelta Lakeなどのオープンソースエコシステムは、ベンダー中立的なガバナンスとパフォーマンス向上を提供することで勢いを集めています。エッジ分析アプライアンスサプライヤーは、産業コーデックに調整された耐久性のあるハードウェアと事前訓練されたモデルで競争し、ハードウェア・ソフトウェアの共同設計が過酷な環境でパフォーマンスを解放する方法を示しています。
セキュリティ分析は独特のサブセグメントを切り開いています。高容量ログ処理を合理化するベンダーは、ゼロトラストフレームワークがテレメトリフットプリントを膨らませるにつれて優位性を得ています。学習パイプラインへのプライバシー保護合成データの統合は、特に医療と金融において、もう一つの差別化要因です。価格圧力は、観測可能なリスク削減とコストを整合させる従量課金モデルへの関心を促進しています。新規参入者は、エネルギーグリッドや小売決済フローに調整された異常検出アルゴリズムなど、一般的なAIツールキットではなく独自のドメインモデルを適用する際に成功しています。
ダークアナリティクス業界リーダー
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IBM
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Microsoft
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Amazon Web Services
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SAP
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Palantir Technologies
- *免責事項:主要選手の並び順不同
業界最新動向
- 2025年6月：OracleがPalantirと戦略的提携を形成し、Oracle Cloud Infrastructure上でFoundryとGothamを提供し、高度なデータ可視化とモデリングに対する商用・政府需要を対象とする。
- 2025年6月：DatasiteがAIネイティブプライベート市場インテリジェンスプロバイダーGrataを買収、CapVest Partnersからの5億USD資金により取引調達分析を拡大。
- 2025年5月：OracleがOpenAIのテキサスデータセンター用にNvidiachipに400億USDをコミット、大規模AIインフラストラクチャにおける米国の優位性を強化。
- 2025年4月：Dataminrがテラバイトの公開ソースデータを処理するリアルタイムAIプラットフォームの拡張のため、Fortress Investment Groupから1億USDを確保。
グローバルダークアナリティクス市場レポート範囲
ダークアナリティクスは、企業に存在するダークデータの分析です。ダークデータは、さまざまなコンピューターネットワーク動作を通じて取得される情報ですが、いかなる方法、形式でも利用されていません。企業がさまざまなビジネス運営での使用のために蓄積・保存するすべては、テキスト、表、図の形での生データや情報に過ぎません。
ダークアナリティクス市場は、タイプ（予測、処方、記述）、エンドユーザー業界（銀行金融サービス保険業、医療、政府）、地域によりセグメント化されています。
市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて価値（100万USD）で提供されています。
| 予測 |
| 処方 |
| 診断 |
| 記述 |
| オンプレミス |
| クラウド |
| エッジ/ハイブリッド |
| 構造化 |
| 半構造化 |
| 非構造化 |
| 銀行金融サービス保険業 |
| 医療 |
| 政府 |
| 通信 |
| 小売・電子商取引 |
| 製造 |
| その他（エネルギー、メディアなど） |
| 北米 | 米国 |
| カナダ | |
| メキシコ | |
| 南米 | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| 南米その他 | |
| 欧州 | 英国 |
| ドイツ | |
| フランス | |
| イタリア | |
| 欧州その他 | |
| アジア太平洋 | 中国 |
| 日本 | |
| インド | |
| 韓国 | |
| アジア太平洋その他 | |
| 中東 | イスラエル |
| サウジアラビア | |
| アラブ首長国連邦 | |
| トルコ | |
| 中東その他 | |
| アフリカ | 南アフリカ |
| エジプト | |
| アフリカその他 |
| 分析タイプ別 | 予測 | |
| 処方 | ||
| 診断 | ||
| 記述 | ||
| 展開モデル別 | オンプレミス | |
| クラウド | ||
| エッジ/ハイブリッド | ||
| データソース別 | 構造化 | |
| 半構造化 | ||
| 非構造化 | ||
| エンドユーザー業界別 | 銀行金融サービス保険業 | |
| 医療 | ||
| 政府 | ||
| 通信 | ||
| 小売・電子商取引 | ||
| 製造 | ||
| その他（エネルギー、メディアなど） | ||
| 地域別 | 北米 | 米国 |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| 南米その他 | ||
| 欧州 | 英国 | |
| ドイツ | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| 欧州その他 | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| 日本 | ||
| インド | ||
| 韓国 | ||
| アジア太平洋その他 | ||
| 中東 | イスラエル | |
| サウジアラビア | ||
| アラブ首長国連邦 | ||
| トルコ | ||
| 中東その他 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| エジプト | ||
| アフリカその他 | ||
レポートで回答された主要質問
ダークアナリティクス市場の急速な拡大を牽引している要因は何ですか？
主要な触媒は、爆発的なIoTデータ量、クラウドストレージコストの低下、詳細なログ保持を要求する規制要件であり、これらすべてが企業に以前は利用されていなかった非構造化データから価値を解放するよう促しています。
ダークデータ イニシアティブ内で最も急速に成長している分析タイプはどれですか？
処方分析が2030年まで年平均成長率28.5%でリードしています。これは洞察をビジネスプロセスを最適化するリアルタイムの実行可能な推奨事項に変換するためです。
エッジ・ハイブリッド展開が勢いを増している理由は何ですか？
これらにより、遅延に敏感なワークロードをデータソースにより近い場所で実行でき、主権要件を満たし、製造、エネルギー、自律システムアプリケーションでミリ秒レベルの推論を可能にします。
DORAなどの規制はダークアナリティクス採用にどのような影響を与えますか？
コンプライアンスコストを上げる一方で、これらの規制は分析プラットフォームが回復力洞察をマイニングできるログデータプールも拡大し、それによって課題と成長機会の両方を生み出しています。
将来の成長をリードする地域はどこですか？
アジア太平洋地域は2030年まで年平均成長率24.4%を記録すると予想され、中国、インド、東南アジアでの大規模デジタル変革プログラムと、データセンターインフラストラクチャへの国家の大幅な投資によって牽引されています。
組織はデータエンジニアリングの人材不足をどのように克服できますか？
多くの企業がローコードプラットフォームを採用し、マネージドサービスプロバイダーとパートナーを組み、複雑なダークデータパイプラインと機械学習オペレーションを処理できる学際的チームを構築するための訓練に投資しています。
最終更新日:
