1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="5L5Y7cWYDK"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/decision-intelligence-market-mam/">意思決定インテリジェンス市場（プラットフォーム、ソリューション（統合型およびスタンドアロン型）、サービス）、展開タイプ（クラウド、オンプレミス）、組織規模、業種（BFSI、ヘルスケア＆ライフサイエンス、小売＆eコマース）、地域 – 2027年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/decision-intelligence-market-mam/embed/#?secret=5L5Y7cWYDK" width="600" height="338" title="“意思決定インテリジェンス市場（プラットフォーム、ソリューション（統合型およびスタンドアロン型）、サービス）、展開タイプ（クラウド、オンプレミス）、組織規模、業種（BFSI、ヘルスケア＆ライフサイエンス、小売＆eコマース）、地域 – 2027年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="5L5Y7cWYDK" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script type="text/javascript"> /* <![CDATA[ */ /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var 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意思決定インテリジェンスは、AIやMLといった新技術の恩恵を受け、デジタル化することが急務であることから、意思決定支援、意思決定管理、複雑なシステム・アプリケーションを組み合わせたソリューションとして台頭してきている。AIとMLはともに、予測と予測能力を向上させることで、意思決定インテリジェンスをサポートする。意思決定インテリジェンスは、さまざまなユースケースや業界において、意思決定プロセスの自動化と迅速化を支援するために組織で使用されています。意思決定インテリジェンスは、データの海で生き残ろうと奮闘している組織にとって、データとより良い意思決定とのギャップを埋めるものである。デシジョンインテリジェンスは、金融サービス、ヘルスケア、サプライチェーンなどの業界がデータを最大限に活用し、AIの可能性を最大限に引き出すのに役立つだろう。これらの業界では現在、正確な意思決定が急務となっている。MLとAIの導入と実装は、複数のソースから収集したデータを分析することで、プロバイダーが顧客の認識を理解する上で役立っている。企業は、顧客の購買パターンを分析することで、すべてのチャネルで統一された顧客体験を提供し、リアルタイムでオファーを提供することに重点を移している。 抑制：情報過多と意思決定支援システムへの依存 自動意思決定システムは時として、情報過多を招くかもしれない。問題のあらゆる側面を検討するため、ユーザーは何を検討し、何を無視すればいいのかわからなくなる。すべての情報が意思決定に必要なわけではない。しかし、そこに情報がある場合、意思決定者は重要でない情報を無視することに困難を感じる。意思決定支援システム（DSS）は、定型的な意思決定を容易にし、スピードアップするために企業に取り入れられているというのが正確なところである。意思決定者の中には、自動化された意思決定に過度に依存し、自分自身の判断を使おうとしない傾向がある。DSSに過度に依存することで、意思決定者のスキルがさらに向上しない可能性もある。 チャンス実用的なビジネス・インテリジェンスのためのビッグデータ技術の開発が急増 意思決定インテリジェンスは人工知能とデータサイエンスの分野で急速に発展しており、形態素解析や構文解析など、インターネット上で利用されている多くの意思決定インテリジェンス関連のソフトウェアタスクが解決・統合に成功している。意思決定インテリジェンスとビッグデータ解析は連携し、知識を発見し、テキスト分析とオピニオンマイニングを実行し、ビジネスと経営の意思決定を促進するために、大規模なビッグデータを扱うための強力なシステムを形成することができます。 ビッグデータ用のデシジョンインテリジェンスを活用することで、関連情報を自動的に検索し、大量の情報の中からドキュメントの内容を要約して、集合的な洞察を得ることができる。ユーザーはもはや、探しているものを検索するために「適切な」キーワードを選んだり知っていたりする必要はなく、自分の言葉でクエリーを使った検索を通じてコンテンツと対話することができる。これは、情報への迅速なアクセスを助け、タイムリーな情報に依存するすべての下流プロセスをスピードアップし、リアルタイムの実用的なビジネスインテリジェンスへの利用を可能にする。このように、ビッグデータ向けの意思決定インテリジェンスは、コンテンツの大規模かつ増大するストアに含まれるものを活用し、異なるデータソースにわたるパターン、つながり、傾向を明らかにする機会を提供する。さらに、意思決定インテリジェンスは、ビッグデータを活用して革新的な手法で情報を導き出し、既存の市場動向や予測される市場動向に関する有益な洞察を生み出すことができる、データ分析における次の大きな話題と考えられている。 課題：意思決定インテリジェンスの普及を妨げるデータのセキュリティとプライバシーへの懸念 デシジョン・インテリジェンス・ソリューションのバックボーンであるデータは、ほとんどの組織で管理が困難な、極めて重要な側面であることに変わりはない。エクサバイトやペタバイトのデータを管理する非効率性が、セキュリティ侵害やデータ損失の可能性を高めている。今日の競争市場において、マーケティング・チームは優れた顧客体験を提供するために、リアルタイムで安全なデータを必要としている。組織は複数のタッチポイントを通じてデータを収集し、仮想的に測定している。このようなデータは、サポートやコミュニケーションに使用され、さまざまなデータタイプが含まれます。これらのデータ・タイプは、公開情報、ビッグ・データ、顧客から収集した小規模データから構成される。 このデータには、製品、サービス、コミュニケーション・プラットフォームに関する権限、個人の嗜好、最新の連絡先情報などが含まれる。したがって、ベンダーは、顧客の信頼を維持するために、高レベルのデータセキュリティを確保する必要があります。近年、サイバー犯罪者は、パスワードから秘密の質問、トークン生成パスワードに至るまで、あらゆるものを入手するための広範なツールにアクセスできるようになっている。このような状況では、マーケティング・チームとITチームは同時並行で作業を進め、データがいつ、どのように収集され、処理され、業務に利用されるかについて、互いに洞察を提供し合う必要がある。 このような強力なサイバー攻撃は、データ集約的な産業部門におけるデシジョン・インテリジェンスの広範な採用を引き続き妨げている。しかし、技術導入のメリットが関連リスクを上回り続け、データ・セキュリティ面でも全体的な進展が見られることから、予測期間を通じてこのシナリオは徐々に変化していくと予想される。 ヘルスケアとライフサイエンス分野が予測期間中最も高いCAGRを記録 意思決定インテリジェンス市場を業種別に分類すると、次のようになる：BFSI、テレコム、ヘルスケア＆ライフサイエンス、小売＆eコマース、政府＆防衛、製造、IT＆ITeS、エネルギー＆公益事業、運輸＆ロジスティクス、その他（メディア＆エンターテインメント、旅行＆ホスピタリティ、教育＆研究）。業種別では、ヘルスケア＆ライフサイエンス業種が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。意思決定インテリジェンス市場は、ヘルスケアとライフサイエンスの分野で成長機会が拡大している。AIは、独創的な分析戦術がますます正確になり、さまざまな業務に関連するようになったため、ヘルスケア業界を魅了している。現在、ヘルスケア業界においてAI開発を牽引している直接的な需要は、意思決定インテリジェンスである。AI、アナリティクス、データ統合により、意思決定プラットフォームは、判断の保持、増強、自動化、スピードアップを可能にする。 予測期間中、プラットフォーム分野が最大の市場規模を占めると予測 複数の独立したソースからの情報を組み合わせる要件は、企業が作成し収集するデータの数とともに急速に拡大する。IBM、マイクロソフト、グーグルのようなIT大手は、ビッグデータに相当する大量のデータにより、ITチームがプロセスを合理化し管理するのを支援するために、意思決定インテリジェンス・プラットフォームを作成・構築せざるを得なくなった。企業は、プログラムを導入する前に、利用可能な数多くの意思決定インテリジェンスを考慮して、自社のデータ要件を評価しなければならない。 予測期間中、北米が最大の市場規模を占める 北米は意思決定インテリジェンス市場で最大の市場シェアを占めると予想される。北米は意思決定インテリジェンスの市場シェアにおいて主要な市場国の一つである。意思決定インテリジェンスは、米国やカナダのような国々で幅広い産業分野にわたって技術が採用された結果、この地域で拡大している。この地域は、研究開発への支出が増加しているため、予測される期間を通じてより速い速度で成長すると予想される。意思決定インテリジェンス産業の地域プレイヤー基盤の拡大は、市場のさらなる拡大を促進すると予測される。さらに、同市場は、著名なベンダーが製品能力と企業成長のために行った支出の増加によって支えられると予測される。 意思決定インテリジェンス市場のトップ企業 意思決定インテリジェンスベンダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。世界の意思決定インテリジェンス市場の主要ベンダーは以下の通りである。 グーグル 米IBM オラクル マイクロソフト ボードインターナショナル（スイス）（米国） クラリファイ Diwo.ai ドーモ H2O.AI インテル メタファクト（ドイツ） ペース・レベニュー（英国） パレトス（ドイツ） ピーク・アイ（英国） プロベニール この調査レポートは、意思決定インテリジェンス市場をコンポーネント、ソリューション、タイプ、アプリケーション、展開モード、組織規模、用途、垂直方向、地域に基づいて分類しています。 コンポーネント別： プラットフォーム ソリューション サービス ソリューション別 統合 スタンドアロン サービスによって： コンサルティング 展開と統合 サポートとメンテナンス デプロイメント・モード別： クラウド オンプレミス 組織規模別： 大企業 中小企業 垂直方向で BFSI 小売＆eコマース 政府・防衛 ヘルスケア＆ライフサイエンス 製造業 テレコム IT & ITeS エネルギー＆公益事業 運輸・物流 その他の事業 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 ドイツ フランス その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ 中東 アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ その他のラテンアメリカ 最近の動向 2022年9月、プロベニールはイノヴァテックと提携した。本提携により、自動車ローン利用者はイノヴァテックのLOSプラットフォームを通じてプロベニールのリスク判断ソリューションを利用できるようになる。 2022年6月、マイクロソフトはP&Gと協業した。 パートナーシップを通じて、P&Gは世界中の100以上の生産施設からの情報をデジタル化・統合し、エッジコンピューティング、AI、機械学習サービスを向上させ、リアルタイムの可視化を実現できる。P&Gの従業員は、生産データを評価し、人工知能を使用して、開発を強化し、飛躍的な効果をもたらす迅速な意思決定を行うことができるようになる。 2022年6月、IBMはDataband.aiを買収した。この買収により、Databand.aiは、最新のデータ・スタックを推進する、より多くのオープンソースおよび営利目的の製品とのより深い接続を可能にする観測可能な機能の範囲を拡大することができる。さらに、企業は、SaaS（Software-as-a-Service）として、またはセルフホストサブスクリプションとして、Databand.aiの使用方法を完全に制御できるようになります。 2022年4月、Sopra SteriaとIBMはSopra Steria Alive Intelligence（SSAI）の提供を開始した。あらゆる分野に対応するカスタマイズ可能なバーチャル・エージェントであるIBMワトソン・アシスタントが、ソプラ・ステリア・アライブ・インテリジェンス（SSAI）ソリューションの原動力となる。このデータは、意思決定を強化し、消費者やユーザーのニーズに合わせた新しいサービスを生み出すために活用される。この新しい人工知能サービスは、フランスにあるSopra SteriaのTrusted Digital Platform上で、ヨーロッパ中の企業や政府機関が利用できるようになる。 2022年3月、プロベニールはフランシスコ・フランチとともに、AIを活用したリスク決定ツールを求める金融サービス企業の増加を支援することを宣言した。フランチは、スペインの販売業務、会社の成長、マーケティング計画の管理を監督する。