ニューラルネットワークソフトウェア市場規模・シェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 34.76 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 139.86 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 32.10% 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によるニューラルネットワークソフトウェア市場分析
ニューラルネットワークソフトウェア市場規模は2025年に347億6,000万米ドルと推定され、予測期間（2025年～2030年）において年平均成長率32.10%で2030年には1,398億6,000万米ドルに達すると予想されています。企業が概念実証から本格的な展開に移行する中で、ソブリンAIプログラム、基盤モデルエコシステム、採用障壁を下げるクラウドプラットフォームに支えられて拡大が加速しています。OpenAIの収益が2024年12月の55億米ドルから2025年6月の100億米ドルに急増したことは、大規模ニューラルネットワーク展開への商業需要の高まりを示しています。中国、日本、インド、韓国が大規模言語モデルを現地化し、国家AIクラウドを構築しているため、アジア太平洋地域が最も成長率の高い地域となっています。コンポーネント別トレンドでは、ソフトウェアツールが過半数のシェアを維持していますが、企業が統合と最適化の専門知識を求めているため、サービスがより速く拡大しています。クラウドハイパースケーラー、エンタープライズソフトウェアベンダー、専門AI企業がモデル効率、ガバナンス、業界特化ソリューションで差別化を図る競争が激化し続けています。
主要レポートハイライト
- コンポーネント別では、ソフトウェアツールが2024年売上の54.4%を占める一方、サービスは2030年まで年平均成長率35.4%で拡大すると予測されています。
- デプロイメントモード別では、クラウドソリューションが2024年にニューラルネットワークソフトウェア市場シェアの61.3%を占める一方、ハイブリッドアーキテクチャは2030年まで年平均成長率34.8%で成長すると予測されています。
- タイプ別では、データマイニングおよびアーカイブが2024年に38.7%の売上シェアでリード、最適化ソフトウェアは2030年まで年平均成長率34.2%で進歩すると予想されています。
- アプリケーション別では、不正検知が2024年売上の24.2%を占め、予知保全は2030年まで年平均成長率35.6%を記録すると予測されています。
- エンドユーザー業界別では、BFSIが2024年にニューラルネットワークソフトウェア市場規模の23.4%のシェアを占める一方、製造業は2030年まで年平均成長率34.6%で拡大すると予想されています。
- 地域別では、北米が2024年に38.06%の売上を獲得、アジア太平洋地域は2030年まで最も速い35.7%の年平均成長率を記録すると予測されています。
グローバルニューラルネットワークソフトウェア市場トレンド・インサイト
促進要因影響分析
| 促進要因 | 年平均成長率予測への影響（～%） | 地理的関連性 | 影響期間 |
|---|---|---|---|
| クラウドベースAIプラットフォームがニューラルネットワークを民主化 | +8.2% | グローバル、北米および欧州でより強い採用 | 中期（2～4年） |
| 予測分析に対する企業需要の高まり | +7.5% | グローバル、アジア太平洋および北米の製造ハブが主導 | 短期（≤2年） |
| ビッグデータとGPUの可用性向上 | +6.8% | 北米とアジア太平洋がコア、供給制約により抑制 | 中期（2～4年） |
| 基盤モデルが新しいツールチェーン需要を創出 | +5.9% | グローバル、技術先進地域に集中 | 長期（≥4年） |
| オープンソースモデルマーケットプレイスが採用を加速 | +4.1% | グローバル、開発者コミュニティで特に強い | 短期（≤2年） |
| ソブリンAIイニシアチブにはローカルニューラルネットワークスタックが必要 | +3.7% | 欧州、アジア太平洋、一部の新興市場 | 長期（≥4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
クラウドベースAIプラットフォームがアクセスを民主化
中堅企業が資本障壁を排除する管理プラットフォームを採用する中で、エンタープライズ生成AI支出は2025年に30%増加しています。Red HatによるNeural Magicの買収により、最適化された推論ライブラリがハイブリッドクラウドスイートに追加され、プライベートクラスター内での効率的な展開が可能になります。[1]Red Hat, "Red Hat Announces Definitive Agreement to Acquire Neural Magic," redhat.com RackspaceのAI Anywhereサービスは、事前構築モデルを予測可能なサブスクリプション価格でパッケージ化し、社内専門知識を持たない企業にとって複雑なニューラルネットワークアーキテクチャを実現可能にします。[2]Rackspace Technology, "Enhance AI Performance in Private Cloud With Rackspace AI," rackspace.com GoogleのGeminiファミリーは、標準クラウドコンソール内にテキスト・トゥ・イメージおよびビデオ生成APIを組み込むことで民主化を拡大し、開発者が専用インフラストラクチャなしでマルチモーダル推論をテストできるようにします。これらのプラットフォームの動きにより、価値実現時間が短縮され、新しい企業採用者全体でニューラルネットワークソフトウェア市場が拡大しています。
予測分析に対する企業需要の高まり
ニューラルネットワークが故障予測で94%の精度に達する中で、製造業者は対応型から予防型保守へとシフトしています。BMWのレーゲンスブルク工場では、既存のコンポーネントデータを分析することで年間500分を超える組立中断を防止し、産業用途での強いROIを確認しています。[4]BMW Group, "Smart Maintenance Using Artificial Intelligence," press.bmwgroup.com General Motorsは、IoTセンサーをAI駆動スケジューリングエンジンと連携させた後、予期しないダウンタイムを15%削減し、年間2,000万米ドルを節約しました。金融機関も同様のメリットを見ており、ハイブリッド深層学習モデルが98.7%の不正決済をキャッチしています。このような明確な経済効果により、ソフトウェア調達サイクルが加速し、ベンダーからの迅速な展開サポートへの期待が高まっています。
ビッグデータとGPUの可用性向上
グローバルAIコンピュート容量は、チップノードの進歩と先進パッケージングに支えられて2027年までに10倍に成長すると予測されていますが、NVIDIAが個別GPU量の88%を支配し、限定的なCoWoSラインに依存しているため、供給は依然として逼迫しています。希少性により、資源豊富な企業がフロンティアモデルを追求し、その他の企業がより小さなアーキテクチャに依存する二層ハードウェア市場が生まれています。IntelのArc GPU とPyTorchの組み合わせにより、参入コストが下がり、ハードウェア選択肢が広がっています。正味の結果として、容量拡張は継続していますが、限られたリソースで高いパフォーマンスを維持する効率的なモデル圧縮への関心も高まり、ニューラルネットワークソフトウェア市場の勢いを維持しています。
基盤モデルが新しいツールチェーン需要を創出
DatabricksのDBRXは、オープン基盤モデルが企業に所有権を保持しながら独自データでファインチューニングを可能にし、ベンダーロックイン費用を削減する方法を示しています。TorchTitanは128GPU間で65%高速なトレーニングを実現し、分散トレーニングオーケストレーションの必要性を強調しています。ガバナンス層は並行して成熟し、IBM watsonx.governanceはEU AI法コンプライアンスチェックポイントを自動化し、モデルが透明性要件を満たすことを保証します。[3]IBM Staff, "IBM watsonx.governance," IBM, ibm.com これらの専門ツールチェーンは、MLOps、観測可能性、ポリシーエンジン全体で新しい収益プールを作成し、ニューラルネットワークソフトウェア市場のフットプリントを広げています。
制約影響分析
| 制約 | 年平均成長率予測への影響（～%） | 地理的関連性 | 影響期間 |
|---|---|---|---|
| 深層学習MLOps人材不足 | -4.8% | グローバル、欧州と北米で最も深刻 | 中期（2～4年） |
| データプライバシーとガバナンスの負担 | -3.2% | 欧州（GDPR）でグローバル影響拡大 | 長期（≥4年） |
| GPUサプライチェーンの変動性がコストを押し上げ | -2.9% | グローバル、コンピュート集約型アプリケーションに集中的影響 | 短期（≤2年） |
| トレーニングワークロードのエネルギーとESG審査 | -1.7% | 持続可能性要件を実施する先進市場 | 長期（≥4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
深層学習MLOps人材不足
AI採用者の28%のみが専門MLOpsエンジニアを雇用し、2024年に欧州雇用主の75%がAI職種の充足に苦労しており、持続的なスキルギャップが浮き彫りになっています。技術大手は現在、再スキル化を加速するため認定カリキュラムを提供していますが、カリキュラムは急速なフレームワーク変更に追いついていません。モデルを運用化するのに十分な実務者がいないため、展開タイムラインが長期化し、サービス収益が上昇し、需要が高まっても短期的なニューラルネットワークソフトウェア市場の利益が上限に達しています。
データプライバシーとガバナンスの負担
EU AI法は必須のリスク評価と開示を導入し、コンプライアンス負担を増加させています。アジアの金融機関は、レガシーシステムがデータ系統テストを満たせないため、AMLタスクでのAI使用を避けています。GDPRはさらにプライバシー保護推論を強制し、モデル監視と合成データ技術への投資を促しています。小規模企業は比例的に高いコストに直面し、強い関心があるにもかかわらず早期採用を妨げ、それによってニューラルネットワークソフトウェア市場拡大を抑制しています。
セグメント分析
コンポーネント別：ソフトウェア安定性とサービス上昇
ソフトウェアフレームワーク、ライブラリ、AutoMLスイートは2024年売上の54.4%を提供し、ニューラルネットワークソフトウェア市場の構造的バックボーンとしての役割を強調しています。TensorFlow、PyTorch、JAXなどのコア開発キットは不可欠なままですが、購買者は実験サイクルを短縮するターンキーモジュールをますます求めています。企業が統合、チューニング、ライフサイクル管理をアウトソースする中で、プロフェッショナルコンサルティングおよび管理運用を含むサービスは年平均成長率35.4%で上昇しています。
クラウドプロバイダーがサブスクリプションパッケージ内にAI専門家を組み込んで本番への時間を短縮する中で、管理サービスは2024年にニューラルネットワークソフトウェア市場規模の35.4%に等しい増分利益を獲得しました。プロフェッショナルサービスチームは医療画像コンプライアンスなどのセクター固有のニーズに対応し、サービスシェアをさらに押し上げています。予測期間中、ベンダー差別化はライセンシングのみではなく、ドメイン深度と成果ベース価格設定に依存するでしょう。
注記: レポート購入時に全個別セグメントのセグメントシェアが利用可能
デプロイメントモード別：ハイブリッド柔軟性がソブリンAIを支える
パブリッククラウドは、ハイパースケーラーがトレーニングと推論のための弾力的コンピュートを提供するため、2024年にニューラルネットワークソフトウェア市場シェアの61.3%を維持しました。企業は需要に応じてGPUクラスターを活用し、先行資本支出を回避しています。しかし、主権、遅延、規制要件により、2030年まで年平均成長率34.8%と予測されるハイブリッド展開へと成長がシフトしています。
ハイブリッドアーキテクチャにより、データはオンプレミスまたはプライベートクラウドに保持しながら、モデルトレーニングはスケーラブルなパブリック環境で実行できます。金融サービスおよび医療オペレーターは、機密データを保護しながらクラウド規模を活用するため、このトポロジーを採用しています。機密コンピューティングと連合学習の使用増加により、ハイブリッド需要が増幅され、ベンダーのリソース計画が再形成されるでしょう。
タイプ別：最適化エンジンが勢いを得る
データマイニングおよびアーカイブアプリケーションは、大規模データセット間でのパターン発見における定着した使用を反映し、2024年に38.7%の売上を支配しました。視覚化および分析ダッシュボードは、ニューラルネットワーク出力をビジネスユーザー向けの実行可能なインサイトに変換し、分析スタック内での地位を固めています。
最適化ソフトウェアは年平均成長率34.2%で最も速く上昇し、サプライチェーンルーティング、生産スケジューリング、リソース配分をターゲットにしています。自動車組立ラインでの早期採用により、予測アルゴリズムが切り替え時間とスクラップ率を削減し、直接的なコスト削減をもたらすことが示されています。リーン製造とESG目標が収束するにつれ、最適化モジュールへの需要がニューラルネットワークソフトウェア市場に新しい層を追加するでしょう。
アプリケーション別：予知保全が飛躍
不正検知は、BFSIの取引監視への注力により、2024年に24.2%のシェアで優位を保ちました。98%を超える精度は現在当たり前の基準となっており、ベンダーは説明可能AIアドオンに向かって進んでいます。
予知保全は現在わずかな割合を占めていますが、年平均成長率35.6%でニューラルネットワークソフトウェア市場規模に最大の増分重量を追加しています。産業機器メーカーおよびプロセス製造業者は、ダウンタイムと在庫コストを抑制するため、数日前に故障を予測するニューラルネットワークをエッジゲートウェイに組み込んでいます。自動車、化学、鉱業における成功したパイロットが企業全体の展開を促進し、堅調な将来需要を確保しています。
注記: レポート購入時に全個別セグメントのセグメントシェアが利用可能
エンドユーザー業界別：製造業上昇、BFSI地位保持
BFSIは不正、信用スコアリング、アルゴ取引での広範な採用により、2024年に23.4%の売上を維持しました。規制報告義務により支出は安定しています。
インダストリー4.0プロジェクトがIoTセンサー展開と収束する中で、製造業は年平均成長率34.6%を記録すると予測されています。このセグメントは、測定可能な歩留まり向上を提供する状態監視スイートに牽引されて、2024年から2025年の間に新しいニューラルネットワークソフトウェア市場規模の34.6%を獲得しました。概念実証から工場全体展開への移行により、複数年にわたるサブスクリプションコミットメントが促進され、ベンダー関係が強化されています。
地域分析
北米は確立されたベンチャーキャピタルエコシステム、先進的なクラウドインフラストラクチャ、密な人材プールにより、2024年に38.06%の売上を保持しました。OpenAIの年間定期収益が100億米ドルに倍増したことは商業的成熟を強調し、ハイパースケーラーは管理AIポートフォリオを継続的に拡大しています。カナダはモントリオールとトロントの学術クラスターを活用していますが、アジアへのチップ製造依存がソブリンコンピュート野心を制限しています。メキシコは物流と自動車生産におけるニューラルネットワークソリューション統合にニアショアリングを活用し、地域サプライチェーンを強化しています。
中国、日本、インド、韓国が国家AIクラウドを実装する中で、アジア太平洋地域は年平均成長率35.7%で成長し、ニューラルネットワークソフトウェア市場規模は2030年までに3,000億米ドルに急上昇すると予測されています。中国は44の重要R&D分野のうち37をリードし、産業AI アップグレードに国家資金を投入しています。日本はOpenAIの初のインド太平洋オフィスをホストし、言語的ニュアンスとデータレジデンシー法を尊重するエンタープライズGPTソリューションへの地域需要を確認しています。インドは政府サンドボックスを通じてスタートアップを育成し、オーストラリアとシンガポールは安全性とガバナンス研究に投資し、多様化した地域機会を創出しています。
欧州はソブリンAIプロジェクトを通じて技術的自立を追求しています。NVIDIAは欧州データセンターパートナーに3,000エクサフロップを超えるBlackwellクラスターを供給し、規制されたAIワークロード用の大陸的背骨を形成しています。ドイツの産業AIクラウドとフランスの通信主導モデルホスティングハブが深度を追加しています。しかし、雇用主の75%がAI職種を充足できず人材不足が持続し、賃金インフレと国境を越えた移住を促進しています。厳格なGDPRと今後のAI法要件により、ガバナンスツールを提供するベンダーが有利になり、調達優先順位が形成されています。
競合環境
ニューラルネットワークソフトウェア市場は適度に断片化されたままです。クラウドハイパースケーラーは統合スタックを活用し、消費ベース価格設定でコンピュート、フレームワーク、管理サービスをバンドルしています。エンタープライズアプリケーションベンダーはセクター要件をターゲットにし、例えばSAPはS/4HANA製造モジュールにニューラルネットワークを組み込んでいます。DataRobotなどの純粋AI企業は、ドメイン非依存AutoMLおよびMLOpsスイートに対する投資家の関心を反映してプレミアム評価を維持しています。
戦略的合併が増加しています。Red HatによるNeural Magicの買収は、市販CPUでモデル遅延を大幅削減するスパース行列推論技術を確保し、ハイブリッドクラウドパフォーマンスを差別化しています。IBMはwatsonx.governanceを主力データカタログ製品と統合し、ガバナンスをクロスセル促進要因として位置づけています。パートナーシップも重要です：NVIDIAは欧州政府と連携してソブリンデータセンター内にBlackwellシステムを組み込み、DatabricksとHugging Faceは規制業界向けに最適化されたトランスフォーマーパイプラインを共同開発しています。
技術的差別化は生のベンチマークスコアから効率とガバナンスにシフトしています。DeepSeekのmixture-of-expertsモデルは、わずか560万米ドルのトレーニング費用でフロンティアに近いパフォーマンスを達成し、コスト効果的なイノベーションが可能であることを証明し、コンピュート集約型の既存企業への競争圧力を激化させています。ベンダーは現在、責任あるAIを確保するため観測可能性ダッシュボードと並んで量子化、プルーニング、蒸留ツールキットを強調しています。GPUの供給制約により、希少なハードウェアでのスループットを最大化するソフトウェアが向上し、効率アルゴリズムにプレミアムが生まれています。
ニューラルネットワークソフトウェア業界リーダー
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DataRobot Inc.
-
H2O.ai Inc.
-
C3.ai Inc.
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Hugging Face Inc.
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DeepMind Technologies Ltd.
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年6月：OpenAIは年間定期収益100億米ドルを達成し、SoftBankが主導する400億米ドルの資金調達ラウンドを3,000億米ドル評価で追求しました。
- 2025年3月：NVIDIAは欧州諸国と提携し、ソブリンAIインフラストラクチャ用に3,000エクサフロップを超えるBlackwellシステムを展開しました。
- 2025年2月：DataRobotは企業環境での成果確保のためリアルタイム介入を可能にする生成AI監視ツールをリリースしました。
- 2025年1月：DeepSeekは6,710億パラメータのmixture-of-expertsアーキテクチャを持つオープンソースチャットボットを560万米ドルのみのトレーニング費用でローンチしました。
- 2024年11月：Red Hatはハイブリッドクラウド全体での生成AI推論を強化するためNeural Magicの買収に合意しました。
- 2024年5月：DataRobotは不正動作モデル用のライブロールバック機能を備えたAI観測可能性機能を追加しました。
グローバルニューラルネットワークソフトウェア市場レポート範囲
「ニューラルネットワークソフトウェア」（NNS）として知られるソフトウェアとハードウェアの組み合わせは、人間の脳に似たニューロンをモデル化しています。NNSの支援により、生物学的脳ネットワークから派生したソフトウェア概念の集合である人工ニューラルネットワーク（ANN）をモデル化、研究、使用することができます。時として、「ニューラルネットワーク」という用語は、複数の深層学習技術を使用して作成されたANNを指します。
ニューラルネットワークソフトウェア市場は、アプリケーション別（不正検知、ハードウェア診断、ポートフォリオ管理）、エンドユーザー業界別（BFSI、ヘルスケア、小売、防衛機関）、地域別（北米（アメリカ、カナダ）、欧州（ドイツ、イギリス、フランス、その他の欧州）、アジア太平洋（韓国、中国、オーストラリア、その他のアジア太平洋）、その他の世界）に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（百万米ドル）で提供されています。
| ソフトウェアツール | フレームワークとライブラリ |
| AutoMLプラットフォーム | |
| プラットフォーム（PaaS） | |
| サービス | 管理サービス |
| プロフェッショナルサービス |
| クラウド |
| オンプレミス |
| ハイブリッド |
| データマイニングとアーカイブ |
| 分析ソフトウェア |
| 最適化ソフトウェア |
| 視覚化ソフトウェア |
| 不正検知 |
| ハードウェア診断 |
| 財務予測 |
| 画像最適化 |
| 予知保全 |
| 自然言語処理 |
| 音声認識 |
| その他 |
| BFSI |
| ヘルスケア |
| 小売・Eコマース |
| 防衛・政府 |
| メディア・エンターテイメント |
| 物流・輸送 |
| エネルギー・公益事業 |
| 製造業 |
| その他のエンドユーザー業界 |
| 北米 | アメリカ | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| チリ | ||
| その他の南米 | ||
| 欧州 | ドイツ | |
| イギリス | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| スペイン | ||
| ロシア | ||
| その他の欧州 | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| インド | ||
| 日本 | ||
| 韓国 | ||
| マレーシア | ||
| シンガポール | ||
| オーストラリア | ||
| その他のアジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | アラブ首長国連邦 |
| サウジアラビア | ||
| トルコ | ||
| その他の中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| ナイジェリア | ||
| その他のアフリカ | ||
| コンポーネント別 | ソフトウェアツール | フレームワークとライブラリ | |
| AutoMLプラットフォーム | |||
| プラットフォーム（PaaS） | |||
| サービス | 管理サービス | ||
| プロフェッショナルサービス | |||
| デプロイメントモード別 | クラウド | ||
| オンプレミス | |||
| ハイブリッド | |||
| タイプ別 | データマイニングとアーカイブ | ||
| 分析ソフトウェア | |||
| 最適化ソフトウェア | |||
| 視覚化ソフトウェア | |||
| アプリケーション別 | 不正検知 | ||
| ハードウェア診断 | |||
| 財務予測 | |||
| 画像最適化 | |||
| 予知保全 | |||
| 自然言語処理 | |||
| 音声認識 | |||
| その他 | |||
| エンドユーザー業界別 | BFSI | ||
| ヘルスケア | |||
| 小売・Eコマース | |||
| 防衛・政府 | |||
| メディア・エンターテイメント | |||
| 物流・輸送 | |||
| エネルギー・公益事業 | |||
| 製造業 | |||
| その他のエンドユーザー業界 | |||
| 地域別 | 北米 | アメリカ | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| チリ | |||
| その他の南米 | |||
| 欧州 | ドイツ | ||
| イギリス | |||
| フランス | |||
| イタリア | |||
| スペイン | |||
| ロシア | |||
| その他の欧州 | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| インド | |||
| 日本 | |||
| 韓国 | |||
| マレーシア | |||
| シンガポール | |||
| オーストラリア | |||
| その他のアジア太平洋 | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | アラブ首長国連邦 | |
| サウジアラビア | |||
| トルコ | |||
| その他の中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | |||
| その他のアフリカ | |||
レポートで回答される主要な質問
ニューラルネットワークソフトウェア市場の現在価値と成長見通しは何ですか？
市場は2025年に347億6,000万米ドルと評価され、年平均成長率32.1%で2030年には1,398億6,000万米ドルに達すると予測されています。
予測期間中に最も速く成長すると予想される地域はどこですか？
アジア太平洋地域は、中国、日本、インド、韓国での国家AIクラウドプログラムに牽引され、2030年まで最も高い35.7%の年平均成長率を記録すると予測されています。
最も急速に拡大しているアプリケーションセグメントはどれですか？
予知保全は最も成長の速い用途で、製造業者がダウンタイムを削減し機器寿命を延ばすためニューラルネットワークを採用する中で年平均成長率35.6%となっています。
なぜサービス収益がソフトウェアライセンス販売よりも速く上昇しているのですか？
企業が統合、チューニング、継続的なMLOpsサポートを必要とするため、コアツールキットが不可欠でありながら、プロフェッショナルおよび管理サービスが年平均成長率35.4%で成長しています。
市場拡大を制約する可能性のある主要課題は何ですか？
深層学習MLOps人材の深刻な不足と厳格なデータプライバシー要件により展開コストが増加し、実装タイムラインが長期化しています。
企業は限られたGPU可用性にどう対処していますか？
企業は量子化とプルーニングによりモデルを最適化し、Intel Arc GPUなどの代替ハードウェアを採用し、コストとコンピュートアクセスのバランスを取るハイブリッドクラウド展開を優先しています。
最終更新日:
