■本資料のポイント

• ビッグデータ市場をどう捉えるべきか、外部環境の変化からITまで幅広く俯瞰し記載
• ビッグデータの意義と今後の将来について詳細に分析
• 主要プロダクト提供ベンダーの事業戦略、現在の市場実態を詳細調査
   
• 「図表24　レコメンドエンジンの市場規模推移」は「エンタープライズサーチ・サイト内検索エンジン市場の現状と展望2011-2012」より引用。
• Ⅳ　参考　周辺市場動向の「13.1.ライフログ市場」「13.2.スマートフォン市場」は、それぞれ、「ライフログ活用ビジネス市場の現状と展望」、「2011-2012スマートフォン／タブレット／エマージングデバイス世界市場動向調査」より引用。

■本資料の概要

Ⅰ　概要
Ⅱ　ビッグデータ市場
Ⅲ　分野別動向
Ⅳ　参考　周辺市場動向
Ⅴ　個別企業の戦略

■掲載内容

Ⅰ　概要

1.ビッグデータ市場の将来シナリオ
　　　　図表1　ビッグデータ市場の発展推移イメージ
　　　　図表2　ビッグデータ市場規模推移予測
2.ビッグデータ市場での6つのビジネスモデル
　　　　図表3　ビジネスモデルの位置付け

Ⅱ　ビッグデータ市場

3.ビッグデータとは
　　3.1.本レポートの位置づけ
　　3.2.ビッグデータ3つの特性
　　　　図表4　ビッグデータの3特性
　　3.3.2012年以降、ビッグデータはどう変わったか
　　　　3.3.1.ビッグデータは後付けの言葉
　　　　3.3.2.データの活用に対する意識の高まり
　　　　3.3.3.データの多様化の進展
　　　　3.3.4.データの経済性
　　　　図表5　ビッグデータの活用場面
　　3.4.ビッグデータ市場の整理データ種類
　　　　図表6　ビッグデータの種類
4.社会・企業・個人の変化
　　4.1.社会の変化
　　　　4.1.1.M2Mの拡大による社会のスマート化
　　　　図表7　IoTからM2Mへ
　　　　4.1.2.社会に存在するデータ
　　　　4.1.3.公共データの共同利用の方向性とM2Mクラウド
　　　　図表8　ITベンダー各社の車両/交通情報サービスへの取組
　　　　4.1.4.M2Mに関する標準化の動向
　　　　4.1.5.震災復興の一助になるか、スマートシティ構想
　　　　図表9　震災復興に向けたスマートシティプロジェクト
　　4.2.企業の変化
　　　　4.2.1.既に成果を挙げる企業も
　　　　図表10　業界ごとのビッグデータ活用の特徴
　　　　4.2.2.企業に存在するデータ
　　　　4.2.3.構造・非構造の一元管理が企業内ビッグデータ
　　4.3.個人の変化
　　　　4.3.1.ライフログを蓄積する個人
　　　　図表11　構造／非構造別ライフログデータの種類
　　　　4.3.2.情報量拡大の背景
　　　　4.3.3.個人情報保護の問題とリスク
5.クラウドとビッグデータ
　　5.1.クラウドコンピューティングの変遷
　　　　図表12　クラウドに関するテーマの変化
　　　　図表13　視点の違いによるクラウドイメージの差
　　5.2.業界クラウド・業際クラウドの違い
　　　　5.2.1.業界クラウド・業際クラウドの違い
　　　　図表14　業界クラウドのイメージ図
　　　　図表15　業際クラウドのイメージ図
　　　　5.2.2.業界・業際クラウドがビッグデータ市場を革新する
　　　　図表16　データ活用基盤サービス（富士通）
　　　　図表17　Harmonious Cloudを活用したサービス提供（日立製作所）
6.ビッグデータで変わる・生まれるビジネスモデル
　　6.1.市場におけるビジネスチャンスの整理
　　　　図表18　ビジネスモデルの位置付け
　　6.2.ビッグデータ市場での6つのビジネスモデル
　　6.3.ユーザーのシステム構築形態でみるビジネスモデル
　　　　図表19　システム構築形態でみたビジネスモデル
7.ビッグデータの課題
　　7.1.「ビッグデータ」のバズワード化
　　7.2.人材不足
　　7.3.プライバシーの保護
8.ビッグデータ市場の将来予測
　　8.1.ビッグデータ市場の再定義
　　8.2.ビッグデータ市場の将来シナリオ
　　　　8.2.1.短期的（1年程度）な市場への影響
　　　　8.2.2.中期的（3年程度）な市場への影響
　　　　8.2.3.長期的（5年程度）な市場への影響
　　　　図表20　ビッグデータ市場の発展推移イメージ
　　8.3.ビッグデータ市場の将来シナリオ
　　　　図表21　ビッグデータ市場規模推移予測

Ⅲ　分野別動向

9.ビッグデータ要素技術と市場・製品分類
　　9.1.ビッグデータで活用される技術　全体像
　　　　図表22　ビッグデータ技術の分類
10.ビッグデータ処理基盤（総合・統合）
　　10.1.技術背景・製品
　　　　図表23　ビッグデータの活用ライフサイクル
　　10.2.市場動向・ベンダー動向
11.ビッグデータ処理基盤
　　11.1.データストリーム処理（CEP）
　　　　11.1.1.技術背景・製品
　　　　11.1.2.市場動向・ベンダー動向
　　11.2.分散処理基盤（Hadoop他）
　　　　11.2.1.技術背景・製品
　　　　11.2.2.市場動向・ベンダー動向
　　11.3.KVS
　　　　11.3.1.技術背景・製品
　　11.4.インメモリDB
　　　　11.4.1.技術背景・製品
　　　　11.4.2.市場動向・ベンダー動向
　　11.5.DWHアプライアンス
　　　　11.5.1.技術背景・製品
　　　　11.5.2.市場動向・ベンダー動向
　　11.6.ビッグデータ関連サービス
　　　　11.6.1.技術背景・製品
　　　　11.6.2.市場動向・ベンダー動向
12.解析・分析
　　12.1.検索・解析・テキストマイニング・レコメンド
　　　　12.1.1.技術背景・製品
　　　　12.1.2.市場動向・ベンダー動向
　　　　図表24　レコメンドエンジンの市場規模推移
　　12.2.BI
　　　　12.2.1.技術背景・製品
　　　　図表25　BIの活用領域の変化
　　　　12.2.2.市場動向・ベンダー動向

Ⅳ　参考　周辺市場動向

13.ビッグデータ周辺市場の動向
　　13.1.ライフログ市場
　　　　図表26　ライフログを活用したビジネス2形態
　　　　図表27　ライフログ市場規模
　　　　図表28　ライフログの認知度と今後の利用意向
　　13.2.スマートフォン市場
　　　　13.2.1.スマートフォンの国内市場動向
　　　　図表29　スマートフォンの日本国内市場規模
　　　　13.2.2.スマートフォンの世界市場動向
　　　　13.2.3.今後の展望
　　　　図表30　スマートフォンの世界市場規模

Ⅴ　個別企業の戦略

ウィングアークテクノロジーズ株式会社
SAPジャパン株式会社
株式会社NTTデータ（Hadoop事業）
オートノミー株式会社
サイジニア株式会社
サイベース株式会社
SAS Institute Japan株式会社
株式会社ジャストシステム
日本ヒューレットパッカード株式会社
日本オラクル株式会社
日本電気株式会社
日本マイクロソフト株式会社
ノーチラス・テクノロジーズ株式会社
株式会社野村総合研究所
株式会社日立製作所
富士通株式会社
株式会社プリファードインフラストラクチャー
株式会社ブレインパッド