■掲載内容

調査結果のポイント

１．市場動向
２．企業動向
３．展望と課題

ビッグデータ市場の展望

1.ビッグデータ市場の経緯
　　1.1.ビッグデータ市場のはじまり
　　　　1.1.1.バズワードか、本格展開か
　　　　図表1　GoogleTrendsによる「ビッグデータ」のトレンド
　　　　1.1.2.「ブーム」を迎えた当初のビッグデータ市場
　　　　1.1.3.ビッグデータ活用の失敗と成果
　　1.2.変容するビッグデータ市場
　　　　1.2.1.IoT（InternetofThings,モノのインターネット）への注目
　　　　図表2　M2MとP2P
　　　　図表3　エッジコンピューティングの概念
　　　　1.2.2.AI（人工知能）
　　　　図表4　従来のITとAIの利用目的
2.ビッグデータ市場の現状と将来予測
　　2.1.テクノロジーの進展とビッグデータ
　　　　図表5　テクノロジーの進展とビッグデータ活用の今後
　　2.2.ビッグデータの市場規模は535億円
　　　　図表6　ビッグデータへの取り組み状況と市場規模
　　　　図表7　ビッグデータへの取り組み状況
　　　　図表8　ビッグデータの予算
　　　　図表9　参考：国内企業のビッグデータ関連投資規模推計・予測（2015～2025年度）

分野別動向

3.分野別のビッグデータ市場動向
　　3.1.ビッグデータ関連市場の概要
　　　　3.1.1.ビッグデータに関連するITソリューションの概要
　　　　3.1.2.ビッグデータ適用分野の概要
　　3.2.ビッグデータ関連ITソリューション市場動向
　　　　3.2.1.AI（人工知能）市場
　　　　※「2015AI（人工知能）・ビッグデータによる市場変革と将来展望」より引用
　　　　図表10　国内AI関連企業と事業会社の提携例
　　　　図表11　AI適用のロードマップ（2015年～2030年）
　　　　3.2.2.クラウドコンピューティング（IaaS/PaaS）市場
　　　　※「2015クラウドコンピューティング（IaaS/PaaS）市場の実態と展望」より引用
　　　　図表12　クラウド基盤（IaaS/PaaS）サービス売上高（2012～2018年予測）
　　　　図表13　クラウド基盤（IaaS/PaaS）サービス売上高シェア（2013～2015年予測）
　　　　3.2.3.ビッグデータアナリティクス市場
　　　　※「2013解析・分析ソリューション市場の展望-ビッグデータ時代の注目市場-」より引用
　　　　3.2.4.IoT/M2M市場
　　　　※「IoTで拡大するM2M市場2016～エネルギー、流通、監視、自動車など用途別普及予測～」より引用
　　　　図表14　国内M2M市場規模（売上高）推移
　　　　図表15　国内M2M市場規模（回線数）推移
　　　　図表16　カテゴリー別のM2M市場規模（回線数）推移
　　3.3.ビッグデータ適用分野の動向
　　　　3.3.1.製造業（Industrie4.0、IndustrialInternet）
　　　　※「IoT時代の製造業ITソリューション2015
　　　　　　-インダストリ4.0など次世代ものづくりとITベンダの戦略-」より引用
　　　　図表17　組み込みからIoTへの進化
　　　　図表18　IndustrialInternetの台頭
　　　　図表19　IndustrialInternetにおけるデータや知見の流れ
　　　　図表20　ブリリアント・ファクトリー
　　　　3.3.2.自動車産業（自動運転）
　　　　※「自動運転システムの可能性と市場展望2015～Tier1/自動車メーカーの開発動向～」より引用
　　　　図表21　NHTSAとSAEによる自動運転の定義
　　　　図表22　内閣府の自動化レベル及びそれを実現する自動走行システム・運転支援システムの定義
　　　　図表23　日本における自動運転システムの市場規模予測
　　　　図表24　自動運転の普及状況の予測
　　　　3.3.3.社会インフラ市場
　　　　※「社会インフラ向けICT市場の実態と展望2015
　　　　　　～道路、鉄道、港湾、空港、河川、ダム関連、水関連、防災、その他～」より引用
　　　　図表25　社会インフラでIT需要が高まる背景要因
　　　　図表26　社会インフラの老朽化状況（築50年を超えるインフラの割合
　　　　図表27　社会インフラIT市場規模予測（2012～2020年度）
　　　　図表28　分野別の社会インフラIT市場規模予測（2012～2020年度）
　　　　3.3.4.金融業（フィンテック）
　　　　※「FinTech市場の実態と展望2015-2016」より引用
　　　　図表29　FinTech系ベンチャー企業の市場規模推移予測（2015～2020年）
　　　　3.3.5.デジタルマーケティング（DMP・MA）
　　　　※「2015年版DMP/MA市場～急成長するデジタルマーケティングツールの現状とビジネス展望～」より引用
　　　　図表30　DMPとMAの定義
　　　　図表31　デジタルマーケティングサービス（DMP・MA）の売上高（2014～2020予）
　　　　3.3.6.小売業
　　　　※「2015年版リテールソリューション市場レポート～ビッグデータソリューションの市場動向～」より引用
　　　　図表32　小売業者の業態別ビッグデータの活用意向
　　　　3.3.7.医療機器産業（医用画像システム）
　　　　※「医用画像システム（PACS）・関連機器市場の展望と戦略」より引用
　　　　図表33　外部保存型クラウドの分類
　　　　3.3.8.コールセンター市場
　　　　※「コールセンター市場総覧2016～サービス＆ソリューション～」より引用
　　　　図表34　事業内容別の定義
　　　　図表35　広義のテレマーケティング売上高の市場規模推移・予測
　　　　3.3.9.キュレーションサービス市場
　　　　※「キュレーション市場の実態と展望2014～EC/小売/メディア/ビッグデータ分析における活用～」より引用
　　　　図表36　キュレーションサービス市場規模
　　　　3.3.10.パーソナルデータ
　　　　※「パーソナルデータ利活用に向けた市場動向と展望2014-ビッグデータ時代の新潮流-」より引用
　　　　図表37　個人情報保護法による個人情報の定義
　　　　図表38　個人情報やプライバシー保護に対する不安（男女別）
　　　　図表39　プライバシーや個人に関する情報が漏えいしないために行っている対策（MA）
　　　　図表40　プライバシーや個人情報が利用される場合に重視する項目（MA）
　　　　図表41　事前同意を求められた場合に重視する項目（MA）
　　　　図表42　提供したくないパーソナルデータの順位
　　　　図表43　提供したくないパーソナルデータ（内訳）
　　　　図表44　事例による利用の可否
　　　　図表45　情報を提供しても良い事例トップ5
　　　　図表46　情報を提供したくない事例ワースト5
　　　　図表47　メリットによる情報提供範囲の拡大
　　　　図表48　メリットとして期待するもの（MA）
　　　　図表49　金銭及び金銭に相当するもののうち最も欲しいもの
　　　　図表50　メリットとして妥当な金額
　　　　3.3.11.企業向け研修サービス

アンケート分析編

4.データ保有状況とビッグデータに関するアンケート
　　アンケート実施内容
5.企業のビッグデータ分析の位置付け
　　5.1.ビッグデータ分析が自社のIT戦略や経営に与える影響
　　　　5.1.1.自社のIT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　図表51　自社のIT戦略や経営に大きな影響を与えそうなもの選択肢一覧
　　　　図表52　IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　図表53　業種別IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　図表54　従業員規模別IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　5.1.2.自社にとってのビッグデータの意味合い
　　　　図表55　自社にとってのビッグデータの意味合い
　　　　図表56　自社にとってのビッグデータの意味合い（昨年比較）
　　　　図表57　自社にとってのビッグデータの意味合い（業種別）
6.企業が保有するデータ量とビッグデータへの取り組み状況
　　6.1.企業が保有するデータ量
　　　　6.1.1.企業が保有するデータ量の推移
　　　　図表58　企業が保有する電子データ量の推移
　　　　図表59　保有する電子データ量
　　　　図表60　カテゴリーと階級値
　　　　保有データ量（自社内）
　　　　図表61　自社内に保有するデータ量
　　　　図表62　自社内に保有するデータ量（パレート図）
　　　　図表63　自社内に保有するデータ量（従業員規模別）
　　　　保有する電子データ量（社外）
　　　　図表64　社外に保有するデータ量
　　　　図表65　社外に保有するデータ量（従業員規模別）
　　　　保有データ量（自社内＋外部）
　　　　図表66　自社内＋外部に保有する電子データ量
　　　　図表67　自社内＋外部に保有する電子データ量（従業員規模別）
　　6.2.ビッグデータの取り組み状況
　　　　6.2.1.アンケート回答企業のビッグデータに関する取り組みの状況
　　　　図表68　ビッグデータの取り組み状況
　　　　図表69　ビッグデータへの取り組み状況（従業員規模別）
　　　　図表70　ビッグデータへの取り組み状況（売上高規模別）
　　　　6.2.2.ビッグデータの予算
　　　　図表71　ビッグデータの年間予算

アンケート集計編

7.プロフィール
　　7.1.業種
　　　　7.1.1.売上高規模別業種
　　　　7.1.2.従業員数規模別業種
　　7.2.売上高規模
　　　　7.2.1.業種別売上高規模
　　　　7.2.2.従業員数規模別売上高規模
　　7.3.従業員数規模
　　　　7.3.1.業種別従業員数規模
　　　　7.3.2.売上高規模別従業員数規模
　　7.4.IT関連要員数規模
　　　　7.4.1.業種別IT関連要員数規模
　　　　7.4.2.売上高規模別IT関連要員数規模
　　　　7.4.3.従業員数規模別IT関連要員数規模
8.保有データ量
　　8.1.自社内保有データ量
　　　　8.1.1.業種別自社内保有データ量
　　　　8.1.2.売上高規模別自社内保有データ量
　　　　8.1.3.従業員規模別自社内保有データ量
　　8.2.自社内保有データ量（わからない除外）
　　　　8.2.1.業種別自社内保有データ量（わからない除外）
　　　　8.2.2.売上高規模別自社内保有データ量（わからない除外）
　　　　8.2.3.従業員規模別自社内保有データ量（わからない除外）
　　8.3.外部保有データ量
　　　　8.3.1.業種別外部保有データ量
　　　　8.3.2.売上高規模別外部保有データ量
　　　　8.3.3.従業員規模別外部保有データ量
　　8.4.外部保有データ量（わからない除外）
　　　　8.4.1.業種別外部保有データ量（わからない除外）
　　　　8.4.2.売上高規模別外部保有データ量（わからない除外）
　　　　8.4.3.従業員規模別外部保有データ量（わからない除外）
　　8.5.自社内＋外部保有データ量
　　　　8.5.1.業種別自社内＋外部保有データ量
　　　　8.5.2.売上高規模別自社内＋外部保有データ量
　　　　8.5.3.従業員規模別自社内＋外部保有データ量
　　8.6.IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　8.6.1.業種別IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　8.6.2.売上高規模別IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　　　8.6.3.従業員規模別IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
　　8.7.ビッグデータへの取り組み状況
　　　　8.7.1.業種別ビッグデータへの取り組み状況
　　　　8.7.2.売上高規模別ビッグデータへの取り組み状況
　　　　8.7.3.従業員規模別ビッグデータへの取り組み状況
　　　　8.7.4.ビッグデータの予算
　　8.8.自社にとってのビッグデータの意味合い
　　　　8.8.1.業種別自社にとってのビッグデータの意味合い
　　　　8.8.2.売上高規模別自社にとってのビッグデータの意味合い
　　　　8.8.3.従業員規模別自社にとってのビッグデータの意味合い
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