第1章：はじめに
1.1.レポート概要
1.2.主要市場セグメント
1.3.ステークホルダーへの主な利点
1.4.調査方法論
1.4.1.二次調査
1.4.2.一次調査
1.4.3.アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1.調査の主な結果
2.2.経営幹部層の視点
第3章：市場概要
3.1.市場定義と範囲
3.2.主要な調査結果
3.2.1.主要投資分野
3.3.ポーターの5つの力分析
3.4.市場動向
3.4.1.推進要因
3.4.1.1. ロボティクスによるプロセス自動化（RPA）によるスマートデータセンターの進展
3.4.1.2. データセンターサービスの採用拡大
3.4.1.3. 様々なエンドユーザーにおけるロボティクスの採用拡大が市場の成長を促進
3.4.2.抑制要因
3.4.2.1. 技術的熟練度の不足と認知度の低さ
3.4.2.2. データセンターロボティクスに関するセキュリティ・プライバシー懸念の高まり
3.4.3.機会
3.4.3.1. AI、機械学習（ML）、IoT技術の採用増加
3.5. COVID-19が市場に与える影響分析
第4章：データセンターロボティクス市場（コンポーネント別）
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2. ハードウェア
4.2.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.2.2 地域別市場規模と予測
4.2.3 国別市場シェア分析
4.3. ソフトウェア
4.3.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.3.2 地域別市場規模と予測
4.3.3 国別市場シェア分析
4.4. サービス
4.4.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.4.2 地域別市場規模と予測
4.4.3 国別市場シェア分析
第5章：企業規模別データセンターロボティクス市場
5.1 概要
5.1.1 市場規模と予測
5.2 大企業
5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.2.2 地域別市場規模と予測
5.2.3 国別市場シェア分析
5.3 中小企業
5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2 地域別市場規模と予測
5.3.3 国別市場シェア分析
第6章：産業分野別データセンターロボティクス市場
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2. 金融・保険・証券（BFSI）
6.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2 地域別市場規模と予測
6.2.3 国別市場シェア分析
6.3. 医療
6.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2 地域別市場規模と予測
6.3.3 国別市場シェア分析
6.4 教育
6.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.2 地域別市場規模と予測
6.4.3 国別市場シェア分析
6.5 IT・通信
6.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.2 地域別市場規模と予測
6.5.3 国別市場シェア分析
6.6. 不動産
6.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.6.2 地域別市場規模と予測
6.6.3 国別市場シェア分析
6.7. 政府
6.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.7.2 地域別市場規模と予測
6.7.3 国別市場シェア分析
6.8. その他
6.8.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.8.2 地域別市場規模と予測
6.8.3 国別市場シェア分析
第7章：地域別データセンターロボティクス市場
7.1 概要
7.1.1 市場規模と予測
7.2 北米
7.2.1 主要動向と機会
7.2.2 北米市場規模と予測（コンポーネント別）
7.2.3 北米市場規模と予測（企業規模別）
7.2.4 北米市場規模と予測（産業分野別）
7.2.5 北米市場規模と予測（国別）
7.2.5.1 米国
7.2.5.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.1.2 構成要素別市場規模と予測
7.2.5.1.3 企業規模別市場規模と予測
7.2.5.1.4 産業分野別市場規模と予測
7.2.5.2 カナダ
7.2.5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.2.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.2.5.2.3 企業規模別市場規模と予測
7.2.5.2.4 産業分野別市場規模と予測
7.3 欧州
7.3.1 主要トレンドと機会
7.3.2 欧州市場規模と予測（コンポーネント別）
7.3.3 欧州市場規模と予測（企業規模別）
7.3.4 欧州市場規模と予測（産業分野別）
7.3.5 欧州市場規模と予測（国別）
7.3.5.1 イギリス
7.3.5.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.1.2 市場規模と予測（コンポーネント別）
7.3.5.1.3 市場規模と予測（企業規模別）
7.3.5.1.4 市場規模と予測（業界別）
7.3.5.2 ドイツ
7.3.5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.2.2 構成要素別市場規模と予測
7.3.5.2.3 企業規模別市場規模と予測
7.3.5.2.4 産業分野別市場規模と予測
7.3.5.3 フランス
7.3.5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.3.2 構成要素別市場規模と予測
7.3.5.3.3 企業規模別市場規模と予測
7.3.5.3.4 産業分野別市場規模と予測
7.3.5.4 スペイン
7.3.5.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.4.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.3.5.4.3 企業規模別市場規模と予測
7.3.5.4.4 業界別市場規模と予測
7.3.5.5 イタリア
7.3.5.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.5.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.3.5.5.3 企業規模別市場規模と予測
7.3.5.5.4 業界別市場規模と予測
7.3.5.6 オランダ
7.3.5.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.6.2 市場規模と予測（コンポーネント別）
7.3.5.6.3 市場規模と予測（企業規模別）
7.3.5.6.4 市場規模と予測（業界別）
7.3.5.7 その他の欧州諸国
7.3.5.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.7.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.3.5.7.3 企業規模別市場規模と予測
7.3.5.7.4 産業分野別市場規模と予測
7.4 アジア太平洋地域
7.4.1 主要トレンドと機会
7.4.2 アジア太平洋地域市場規模と予測（コンポーネント別）
7.4.3 アジア太平洋地域市場規模と予測（企業規模別）
7.4.4 アジア太平洋地域市場規模と予測（産業分野別）
7.4.5 アジア太平洋地域市場規模と予測（国別）
7.4.5.1 中国
7.4.5.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.1.2 市場規模と予測（コンポーネント別）
7.4.5.1.3 市場規模と予測（企業規模別）
7.4.5.1.4 市場規模と予測（産業分野別）
7.4.5.2 日本
7.4.5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.2.2 構成要素別市場規模と予測
7.4.5.2.3 企業規模別市場規模と予測
7.4.5.2.4 産業分野別市場規模と予測
7.4.5.3 韓国
7.4.5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.3.2 構成要素別市場規模と予測
7.4.5.3.3 企業規模別市場規模と予測
7.4.5.3.4 産業分野別市場規模と予測
7.4.5.4 インド
7.4.5.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.4.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.4.5.4.3 企業規模別市場規模と予測
7.4.5.4.4 産業分野別市場規模と予測
7.4.5.5 オーストラリア
7.4.5.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.5.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.4.5.5.3 企業規模別市場規模と予測
7.4.5.5.4 産業分野別市場規模と予測
7.4.5.6 シンガポール
7.4.5.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.6.2 市場規模と予測（コンポーネント別）
7.4.5.6.3 市場規模と予測（企業規模別）
7.4.5.6.4 市場規模と予測（業界別）
7.4.5.7 アジア太平洋地域その他
7.4.5.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.7.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.4.5.7.3 企業規模別市場規模と予測
7.4.5.7.4 産業分野別市場規模と予測
7.5 LAMEA
7.5.1 主要動向と機会
7.5.2 LAMEA 市場規模と予測（コンポーネント別）
7.5.3 LAMEA 市場規模と予測（企業規模別）
7.5.4 LAMEA 市場規模と予測（産業分野別）
7.5.5 LAMEA 市場規模と予測（国別）
7.5.5.1 ラテンアメリカ
7.5.5.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.1.2 構成要素別市場規模と予測
7.5.5.1.3 企業規模別市場規模と予測
7.5.5.1.4 産業分野別市場規模と予測
7.5.5.2 中東
7.5.5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.2.2 構成要素別市場規模と予測
7.5.5.2.3 企業規模別市場規模と予測
7.5.5.2.4 産業分野別市場規模と予測
7.5.5.3 アフリカ
7.5.5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.3.2 コンポーネント別市場規模と予測
7.5.5.3.3 企業規模別市場規模と予測
7.5.5.3.4 業界別市場規模と予測
第8章：企業動向
8.1. はじめに
8.2. 主要成功戦略
8.3. トップ10企業の製品マッピング
8.4. 競争ダッシュボード
8.5. 競争ヒートマップ
8.6. 2021年トップ企業ポジショニング
第9章：企業プロファイル
9.1 BMC Software, Inc
9.1.1 会社概要
9.1.2 主要幹部
9.1.3 会社概要
9.1.4 事業セグメント
9.1.5 製品ポートフォリオ
9.1.6 業績
9.1.7 主要戦略的動向と展開
9.2 ConnectWise, LLC
9.2.1 会社概要
9.2.2 主要幹部
9.2.3 会社概要
9.2.4 事業セグメント
9.2.5 製品ポートフォリオ
9.2.6 業績
9.2.7 主要な戦略的動向と展開
9.3 ロックウェル・オートメーション社
9.3.1 会社概要
9.3.2 主要幹部
9.3.3 会社概要
9.3.4 事業セグメント
9.3.5 製品ポートフォリオ
9.3.6 業績
9.3.7 主要な戦略的動向と展開
9.4 マイクロソフト・コーポレーション
9.4.1 会社概要
9.4.2 主要幹部
9.4.3 会社概要
9.4.4 事業セグメント
9.4.5 製品ポートフォリオ
9.4.6 業績
9.4.7 主要な戦略的動向と展開
9.5 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・デベロップメントLP
9.5.1 会社概要
9.5.2 主要幹部
9.5.3 会社概要
9.5.4 事業セグメント
9.5.5 製品ポートフォリオ
9.5.6 業績
9.5.7 主要な戦略的動向と展開
9.6 シスコシステムズ社
9.6.1 会社概要
9.6.2 主要幹部
9.6.3 会社概要
9.6.4 事業セグメント
9.6.5 製品ポートフォリオ
9.6.6 業績
9.6.7 主要な戦略的動向と展開
9.7 シーメンスAG
9.7.1 会社概要
9.7.2 主要幹部
9.7.3 会社概要
9.7.4 事業セグメント
9.7.5 製品ポートフォリオ
9.7.6 業績
9.7.7 主要な戦略的動向と展開
9.8 ABB
9.8.1 会社概要
9.8.2 主要幹部
9.8.3 会社概要
9.8.4 事業セグメント
9.8.5 製品ポートフォリオ
9.8.6 業績
9.8.7 主要な戦略的動向と展開
9.9 ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社
9.9.1 会社概要
9.9.2 主要幹部
9.9.3 会社概要
9.9.4 事業セグメント
9.9.5 製品ポートフォリオ
9.9.6 業績
9.9.7 主要な戦略的動向と展開
9.10 NTTコミュニケーションズ
9.10.1 会社概要
9.10.2 主要幹部
9.10.3 会社概要
9.10.4 事業セグメント
9.10.5 製品ポートフォリオ
9.10.6 業績
9.10.7 主要な戦略的動向と展開
| ※参考情報 データセンター用ロボットは、主にデータセンター内での効率化や自動化を目的に設計されたロボットです。これらのロボットは、データストレージやコンピューティングリソースを管理・維持するための重要な役割を果たしています。データセンターは、高い運用効率と信頼性が求められるため、ロボット技術が導入されることが増えています。 データセンター用ロボットの定義としては、データセンター内での物理的な作業や運用の効率化、障害発生時の迅速な対応を行う自律または半自律の機械とされています。ロボットは、人間の作業を補助したり、作業を代替したりすることができるため、作業の負荷を軽減し、ヒューマンエラーのリスクを低減します。 データセンター用ロボットの種類には、いくつかのカテゴリーがあります。まず、物理的作業を行うロボットとしては、ラックの中のサーバー機器の管理や、ケーブルの整理などを行うロボットが挙げられます。これらは、機械アームや搬送機能を備えた特化型ロボットであり、特定の作業を効率化するために設計されています。また、自律搬送ロボットは、物品や部品をデータセンター内で運搬するために使われ、これにより人手を介さずに物品の移動を実現します。 次に、データセンターの監視や管理を行うためのロボットも存在します。これには、センサーを搭載し、温度や湿度、電力消費などのモニタリングを行うロボットが含まれます。特に、サーバーやストレージデバイスの温度管理は、性能向上と寿命を延ばすために極めて重要であり、ロボットがこの作業を支援することで、トラブルシューティングの迅速化や運用コストの低減が実現します。 用途としては、データセンターの運用効率を向上させるための多様なタスクがあります。清掃、メンテナンス、故障検知、ソフトウェアのアップデート、システムの監視など、多岐に渡る作業を自動化することで、オペレーターの負担を軽減し、全体の作業フローをスムーズにします。また、データセンターのサイズが大きくなるにつれて、ロボットの導入は効果的なソリューションとなります。 関連技術としては、AI（人工知能）やML（機械学習）、IoT（モノのインターネット）、クラウドコンピューティングが挙げられます。AI技術を用いることで、データセンター内のトラフィックや負荷を予測し、最適なリソース配分を行うことが可能です。また、IoTセンサーが収集したデータをもとに、リアルタイムでの環境監視や問題予測を行うことができます。これにより、ダウンタイムの低減や運用コストの最適化が図れます。 さらに、セキュリティの観点でもロボットの活用が期待されています。サイバー攻撃の脅威が高まる中、物理的なセキュリティを強化するためのロボット、例えば、巡回監視や監視カメラの制御を行うロボットが導入されることがあります。これにより、データセンター内の物理的な安全性を高めることができます。 データセンター用ロボットは、今後ますます重要性が増すと考えられています。データの増加に伴い、効率的な管理と運用が求められる中、自動化やロボティクス技術の進展が必要不可欠です。これらの技術が進化することで、データセンターの運用はさらに円滑になり、業界全体の成長を支えることになるでしょう。これからのデータセンターにおいて、ロボットは欠かせない存在となるのです。 |
