1 市場概要
1.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームの定義
1.2 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測
1.3 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測
1.4 世界市場における中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場シェア
1.5 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模、中国VS世界、成長率（2018-2029）
1.6 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場ダイナミックス
1.6.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場ドライバ
1.6.2 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場の制約
1.6.3 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム業界動向
1.6.4 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム産業政策
2 世界主要企業市場シェアとランキング
2.1 企業別の世界人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア（2018～2023）
2.2 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームのトップ企業、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場集中度
2.4 グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの合併と買収、拡張計画
2.5 主要企業の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム製品タイプ
2.6 主要企業の本社とサービスエリア
3 中国主要企業市場シェアとランキング
3.1 企業別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア（2018-2023年）
3.2 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームのトップ企業、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームの主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム調達モデル
4.7 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム販売モデル
4.7.2 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム代表的なディストリビューター
5 製品別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム一覧
5.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム分類
5.1.1 Platform（プラットフォーム）
5.1.2 Service（サービス）
5.2 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018年 VS 2022年 VS 2029年
5.3 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
6 アプリケーション別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム一覧
6.1 人工知能を活用したIT運用プラットフォームアプリケーション
6.1.1 Cloud（クラウド）
6.1.2 On-Premises（オンプレミス）
6.2 アプリケーション別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2023 VS 2029
6.3 アプリケーション別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
7 地域別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2018 VS 2022 VS 2029
7.2 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
7.3 北米
7.3.1 北米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測（2018～2029）
7.3.2 国別の北米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模・予測（2018～2029）
7.4.2 国別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模・予測（2018～2029）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模・予測（2018～2029）
7.6.2 国別の南米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模一覧
8.1 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場規模＆CAGR、2018年 VS 2022年 VS 2029年
8.2 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029）
8.3 米国
8.3.1 米国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2022年 VS 2029年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.4.2 製品別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.5 中国
8.5.1 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.5.2 製品別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.5.3 アプリケーション別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.6 日本
8.6.1 日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.6.2 製品別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.6.3 アプリケーション別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.7 韓国
8.7.1 韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.7.2 製品別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.7.3 アプリケーション別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.8.2 製品別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.9 インド
8.9.1 インド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.9.2 製品別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
8.9.3 アプリケーション別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場規模（2018～2029）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
9 企業概要
9.1 AppDynamics
9.1.1 AppDynamics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 AppDynamics 企業紹介と事業概要
9.1.3 AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.1.5 AppDynamics 最近の動向
9.2 BMC Software, Inc.
9.2.1 BMC Software, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 BMC Software, Inc. 企業紹介と事業概要
9.2.3 BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.2.5 BMC Software, Inc. 最近の動向
9.3 Broadcom
9.3.1 Broadcom 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Broadcom 企業紹介と事業概要
9.3.3 Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.3.5 Broadcom 最近の動向
9.4 HCL Technologies Limited
9.4.1 HCL Technologies Limited 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 HCL Technologies Limited 企業紹介と事業概要
9.4.3 HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.4.5 HCL Technologies Limited 最近の動向
9.5 International Business Machines Corporation
9.5.1 International Business Machines Corporation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 International Business Machines Corporation 企業紹介と事業概要
9.5.3 International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.5.5 International Business Machines Corporation 最近の動向
9.6 Micro Focus
9.6.1 Micro Focus 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Micro Focus 企業紹介と事業概要
9.6.3 Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.6.5 Micro Focus 最近の動向
9.7 Moogsoft
9.7.1 Moogsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Moogsoft 企業紹介と事業概要
9.7.3 Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.7.5 Moogsoft 最近の動向
9.8 ProphetStor Data Services, Inc.
9.8.1 ProphetStor Data Services, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 ProphetStor Data Services, Inc. 企業紹介と事業概要
9.8.3 ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.8.5 ProphetStor Data Services, Inc. 最近の動向
9.9 Resolve Systems
9.9.1 Resolve Systems 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Resolve Systems 企業紹介と事業概要
9.9.3 Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.9.5 Resolve Systems 最近の動向
9.10 Splunk Inc.
9.10.1 Splunk Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Splunk Inc. 企業紹介と事業概要
9.10.3 Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.10.5 Splunk Inc. 最近の動向
9.11 VMware, Inc.
9.11.1 VMware, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 VMware, Inc. 企業紹介と事業概要
9.11.3 VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
9.11.5 VMware, Inc. 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
表 2. 市場の制約
表 3. 市場動向
表 4. 業界方針
表 5. 世界の主要企業人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2022年の収益に基づきランキング（2018-2023、百万米ドル）
表 6. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームのメーカー市場集中率（CR3、HHI）
表 7. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの合併と買収、拡張計画
表 8. 主要企業の人工知能を活用したIT運用プラットフォーム製品タイプ
表 9. 主要企業の本社所在地とサービスエリア
表 10. 中国の主要企業人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2022年の収益に基づきランキング（2018-2023、百万米ドル）
表 11. 中国の主要企業人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上シェア、2018-2023
表 12. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの主な原材料の主要サプライヤー
表 13. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの代表的な顧客
表 14. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム代表的なディストリビューター
表 15. 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 16. アプリケーション別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 17. 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 18. 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
表 19. 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上とCAGR、2018 VS 2022 VS 2029、百万米ドル
表 20. 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
表 21. 国別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア（2018～2029）
表 22. AppDynamics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 23. AppDynamics 企業紹介と事業概要
表 24. AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 25. AppDynamics 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 26. AppDynamics 最近の動向
表 27. BMC Software, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 28. BMC Software, Inc. 企業紹介と事業概要
表 29. BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 30. BMC Software, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 31. BMC Software, Inc. 最近の動向
表 32. Broadcom 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 33. Broadcom 企業紹介と事業概要
表 34. Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 35. Broadcom 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 36. Broadcom 最近の動向
表 37. HCL Technologies Limited 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 38. HCL Technologies Limited 企業紹介と事業概要
表 39. HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 40. HCL Technologies Limited 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 41. HCL Technologies Limited 最近の動向
表 42. International Business Machines Corporation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 43. International Business Machines Corporation 企業紹介と事業概要
表 44. International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 45. International Business Machines Corporation 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 46. International Business Machines Corporation 最近の動向
表 47. Micro Focus 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 48. Micro Focus 企業紹介と事業概要
表 49. Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 50. Micro Focus 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 51. Micro Focus 最近の動向
表 52. Moogsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 53. Moogsoft 企業紹介と事業概要
表 54. Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 55. Moogsoft 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 56. Moogsoft 最近の動向
表 57. ProphetStor Data Services, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 58. ProphetStor Data Services, Inc. 企業紹介と事業概要
表 59. ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 60. ProphetStor Data Services, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 61. ProphetStor Data Services, Inc. 最近の動向
表 62. Resolve Systems 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 63. Resolve Systems 企業紹介と事業概要
表 64. Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 65. Resolve Systems 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 66. Resolve Systems 最近の動向
表 67. Splunk Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 68. Splunk Inc. 企業紹介と事業概要
表 69. Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 70. Splunk Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 71. Splunk Inc. 最近の動向
表 72. VMware, Inc. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 73. VMware, Inc. 企業紹介と事業概要
表 74. VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォームモデル、仕様、アプリケーション
表 75. VMware, Inc. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上と粗利益率（2018～2023、百万米ドル）
表 76. VMware, Inc. 最近の動向
表 77. 調査対象範囲
図の一覧
図 1. 写真
図 2. グローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、（2018-2029、百万米ドル）
図 3. 中国人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上、（2018-2029、百万米ドル）
図 4. 世界における売上別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム市場シェア（2018-2029）
図 5. 企業別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）、2022年
図 6. ティア別の中国主要企業の市場シェア、2020年 VS 2022年 VS 2022年
図 7. 産業チェーン
図 8. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム調達モデル分析
図 9. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム販売モデル
図 10. 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム販売チャネル：直販と流通
図 11. Platform（プラットフォーム）
図 12. Service（サービス）
図 13. 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 14. 製品別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上市場シェア（2018～2029）
図 15. Cloud（クラウド）
図 16. On-Premises（オンプレミス）
図 17. アプリケーション別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 18. アプリケーション別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上市場シェア（2018～2029）
図 19. 地域別のグローバル人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上市場シェア（2018～2029）
図 20. 北米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 21. 国別の北米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 22. ヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 23. 国別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 24. アジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 25. 国・地域別のアジア太平洋地域人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 26. 南米人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 27. 国別の南米人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年
図 28. 中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォームの売上と予測（2018～2029、百万米ドル）
図 29. 米国の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 30. 製品別の米国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上市場シェア、2022年 VS 2029年
図 31. アプリケーション別の米国売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 32. ヨーロッパ売上（2018～2029、百万米ドル）
図 33. 製品別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 34. アプリケーション別のヨーロッパ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 35. 中国の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 36. 製品別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 37. アプリケーション別の中国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 38. 日本の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 39. 製品別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 40. アプリケーション別の日本人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 41. 韓国の売上（2018～2029、百万米ドル）
図 42. 製品別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 43. アプリケーション別の韓国人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 44. 東南アジアの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 45. 製品別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年VS 2029年
図 46. アプリケーション別の東南アジア人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年VS 2029年
図 47. インドの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 48. 製品別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
図 49. アプリケーション別のインド人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
図 50. 中東・アフリカの売上（2018～2029、百万米ドル）
図 51. 製品別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022年 VS 2029年
図 52. アプリケーション別の中東・アフリカ人工知能を活用したIT運用プラットフォーム売上の市場シェア、2022 VS 2029年
図 53. インタビュイー
図 54. ボトムアップ・アプローチとトップダウン・アプローチ
図 55. データトライアングレーション
| ※参考情報 人工知能を活用したIT運用プラットフォーム（AIOps）は、企業のIT運用を効率化し、最適化するための重要な技術として注目されています。このプラットフォームは、機械学習やデータ分析を駆使してITインフラの監視、障害の予測、パフォーマンスの最適化などを行うことを目的としています。そのため、企業はより迅速に問題を解決し、リソースを効果的に活用することが可能となります。 まず、AIOpsの定義について考えてみます。AIOpsは、Artificial Intelligence for IT Operationsの略称であり、IT運用に関する様々なデータ（ログ、メトリクス、イベントなど）をリアルタイムで分析し、意思決定を支援するためのプラットフォームです。従来の運用管理手法と異なり、大量のデータを迅速に処理し、パターンを発見することで、潜在的な問題の早期発見や修正を支援します。 次に、AIOpsの特徴について述べます。このプラットフォームは、主に以下のような特徴を持っています。第一に、リアルタイム分析機能があります。AIOpsは、さまざまなデータソースから情報を収集し、それをリアルタイムで分析することができるため、即座に対応が必要な事象に対して素早くアラートを出すことが可能です。第二に、機械学習による学習機能があります。AIOpsは、過去のデータをもとに機械学習アルゴリズムを利用して、正常な動作を学習し、それに基づいて異常を検知する能力を持ちます。第三に、相関関係分析機能です。AIOpsは、異なるデータポイントの関係を分析し、それに基づいて原因を特定する能力も備えています。 AIOpsにはいくつかの種類があります。例えば、障害検知型AIOps、パフォーマンス最適化型AIOps、予測分析型AIOpsなどがあります。障害検知型AIOpsは、異常な動作や障害を早期に検出することに重点を置いています。パフォーマンス最適化型AIOpsは、システムのパフォーマンスを向上させるための分析を行い、リソースの配分を最適化します。予測分析型AIOpsは、将来的な問題を予測し、事前に対策を講じることを目的としています。 次に、AIOpsの用途について説明します。AIOpsは、様々な業界で活用されています。一般的な利用シーンには、ITインフラの監視、サイバーセキュリティの強化、アプリケーションパフォーマンスの最適化、クラウド環境の管理などがあります。特に、IT運用チームはAIOpsを利用することで、障害対応の時間を短縮し、運用コストを削減することができています。また、顧客サポートの強化やビジネスの成長に寄与する形で、AIOpsは企業にとっても重要な投資となります。 AIOpsを支える関連技術も豊富に存在します。例えば、ビッグデータ技術は、膨大なデータを効率的に処理するために不可欠です。また、クラウドコンピューティング技術は、AIOpsプラットフォームをスケーラブルかつ柔軟に提供するために役立っています。さらに、機械学習や人工知能技術は、AIOpsの根幹をなす技術として重要です。データを分析し、学習する能力は、AIOpsの成果を最大化するために必要不可欠です。 最後に、AIOpsがもたらす未来について考察します。今後、IT運用の複雑化が進む中で、AIOpsはますます重要な役割を果たすと予想されます。さまざまな業界でのデジタルトランスフォーメーションが進む中で、企業は迅速な意思決定や適応能力を求められています。AIOpsは、その要求に応えるための強力なツールとして位置づけられています。今後の IT 運用においては、AIOpsと他の技術が連携し、より高度な自動化と最適化が進むことが期待されます。 このように、AIOpsは単なる技術的なソリューションにとどまらず、企業のビジネス戦略にまで影響を与える存在となっていくでしょう。IT運用の向上、コスト削減、業務効率の向上といった成果を実現するためにも、AIOpsを適切に活用することが必要です。企業は、AIOpsを戦略的に導入することで、競争力を高め、持続可能な成長を実現できるでしょう。 |
