グローバルデータラングリング市場の規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界概要と2032年までの予測

データラングリング市場規模

• データラングリング市場は2024年に30億ドルと評価され、 2032年までに66億ドル に達すると予想されています。
• 2025年から2032年の予測期間中、市場は 主に研究の最適化と新興セクターの成長に牽引され、10.7%のCAGRで成長すると予想されます。
• この成長は、データ準備の効率を高め、手作業を削減する AI を活用した自動化の導入の増加によって推進されています。

データラングリング市場分析

• データ処理の合理化、意思決定の強化、業務効率の向上のために、金融、ヘルスケア、小売、通信などの業界でデータラングリングがますます導入されています。
• AI、機械学習、自動化の進歩はデータ処理に革命をもたらし、分析、ビジネスインテリジェンス、予測モデリングのためのより高速で正確なデータ準備を可能にしています。
• 組織は、増大するデータの複雑性に対処し、クラウドおよびビッグデータ環境の拡張性を向上させるために、手動のデータクリーニングから自動データラングリングソリューションに移行しています。
• リアルタイムのデータ ラングリング ツールは、構造化データ ソースと非構造化データ ソースを統合することで実用的な洞察を提供し、ビジネスに優れた予測、パーソナライズされたサービス、データ主導の戦略に対する高い ROI をもたらします。
• 北米は、データラングリングサービスの採用の増加と、毎日収集されるデータによって大規模なデータラングリングの需要が増加しているため、予測期間中にデータラングリング市場を支配すると予測されています。

レポートの範囲とデータラングリング市場のセグメンテーション

データラングリング市場の動向

「クラウドベースのデータラングリングソリューションの採用拡大」

• クラウドベースのデータラングリングソリューションは、膨大なデータセットを動的に処理できるよう拡張性に優れ、高速処理、効率的なリソース割り当て、分散データ環境全体にわたる中断のないワークフローを実現します。クラウドソリューションは、リアルタイムのコラボレーション、自動更新、AI駆動型分析ツールとのシームレスな統合を可能にし、よりスマートな意思決定を可能にします。企業はITインフラの費用を削減しながらアクセシビリティを向上させることができます。
• 強力な暗号化、アクセス制御、コンプライアンス フレームワークにより、データの整合性と保護が確保され、組織は業界の規制を満たしながら、クラウド エコシステム全体で構造化データと非構造化データを安全に管理できるようになります。

•  クラウドベースのデータ ラングリングにより、瞬時のデータ変換が可能になり、ビッグ データ、IoT、AI を活用した分析とシームレスに統合されて、より迅速な洞察が提供され、ビジネス インテリジェンス機能が向上します。

例えば、

• Forbes Media LLCが公開したブログによると、2025年4月にラスベガスで開催されるGoogle Cloud Next 2025では、AIを活用したデータラングリング、クラウドコンピューティング、アナリティクスの進歩が注目される予定です。GeminiベースのデータベースやAI強化型データ管理ツールといった革新的な技術が発表され、業界を横断してクラウド、AI、データソリューションを統合するというGoogleの戦略が示されます。また、開発者の支援とAI人材の育成にも重点が置かれ、クラウド技術におけるGoogleの競争力強化が図られます。

• さらに、クラウド プラットフォームは機械学習と AI を活用して、データのクレンジング、重複排除、変換を自動化し、手作業によるエラーを削減し、精度を高め、データ ワークフローを最適化して、より適切な意思決定を実現します。

データラングリング市場のダイナミクス

ドライバ

「データ処理におけるAIと自動化の導入拡大」

•  データ処理におけるAIと自動化の導入拡大は、効率性と精度の向上により、データラングリング市場を大きく牽引しています。従来のデータラングリング手法は時間がかかり、人為的ミスが発生しやすいため、AI主導の自動化は画期的なソリューションとなります。機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はデータのクリーニング、変換、統合を自動化し、手作業を削減しながらデータ品質を向上させることができます。
• AIを活用した自動化により、リアルタイムのデータラングリングが可能になり、企業は即座にインサイトを抽出し、データに基づく意思決定を迅速化できます。金融、ヘルスケア、小売などの業界では、不正検出、予測モデリング、パーソナライズされた顧客体験の提供など、リアルタイム分析への依存度が高まっています。自動化されたデータラングリングツールは、データセットを継続的に洗練させ、一貫性と信頼性を確保しながら、AIベースの分析プラットフォームとの統合を可能にします。

例えば、

2025年4月、ブルームバーグのCTOであるショーン・エドワーズは、AIによってアナリストの作業負荷の80%を効率化し、生産性を大幅に向上させることができると発表しました。Financial Newsとのインタビューで、エドワーズは生成型AIが特に非構造化データの処理において、リサーチ効率を向上させる方法を強調しました。市場データ大手のブルームバーグは、銀行業務のジュニア部門に革命を起こすAI駆動型ツールを開発しており、特定の分野では生産性を10倍に高め、金融リサーチと分析のあり方を変革する可能性があります。

機会

「データガバナンスとコンプライアンスソリューションの需要の高まり」

• データガバナンスとコンプライアンスへのニーズの高まりが、データラングリング市場の需要を牽引しています。GDPRやCCPAといった規制により、企業はデータの正確性、セキュリティ、トレーサビリティを確保する必要があります。
• 金融、医療、政府などの分野では、データの標準化、監査のサポート、不正アクセスの防止のために、高度なデータラングリングツールを活用しています。AIを活用した自動化により、データリネージの追跡と、進化する規制へのコンプライアンスが向上します。
• 企業がクラウドおよびハイブリッド環境を導入するにつれて、データ ラングリング ツールに組み込まれたガバナンス、暗号化、アクセス制御がコンプライアンス リスクの管理に不可欠になります。

例えば、

• COMPLYは2025年2月、AIを活用したコンプライアンス自動化とデータガバナンスに重点を置いた2025年イノベーションロードマップを発表しました。同社の新しいダッシュボード「Employee360」は、最高コンプライアンス責任者（CCO）が従業員のリスクと規制上の義務をリアルタイムで監視できるようにします。規制の複雑化に伴い、データガバナンスとコンプライアンスソリューションの需要が高まっていることを浮き彫りにしています。これは、金融サービス企業の規制データ管理の合理化、精度向上、コンプライアンスプロセスの自動化といった、データラングリング市場にとって重要な機会を生み出しています。
• データガバナンスとコンプライアンスの重要性が高まるにつれ、データラングリングは組織にとって不可欠な機能として位置づけられています。最新のデータラングリングツールは、データ準備を効率化するだけでなく、組み込みの検証機能とセキュリティ機能を通じて規制への適合性を確保します。

抑制/挑戦

「データラングリングと自動化の熟練した専門家の不足」

• データドリブンな意思決定の急速な発展に伴い、データラングリングの熟練した専門家の需要が高まっています。しかしながら、複雑なデータ変換、AIを活用した自動化、そして規制コンプライアンスに対応できる専門家は著しく不足しています。多くの組織は、大規模で非構造化データセットを効率的に管理、クリーニング、構造化できる優秀な人材の確保に苦労しています。
• データラングリングには、データエンジニアリング、AI、機械学習など、複数の分野の専門知識が必要です。これらの分野を統合する複雑さから、適切なスキルセットを持つ専門家を見つけることは困難です。
• GDPRやCCPAといった進化するデータプライバシー規制へのコンプライアンスは、データラングリングをさらに複雑化させます。企業は、セキュリティ基準を維持しながらデータガバナンスを確保できる専門家を必要としています。データラングリングの専門知識を持つコンプライアンス専門家の不足は、規制違反のリスクを高め、法的および財務的な影響をもたらします。

例えば、

•  PRNewswireの報道によると、2024年8月、Multiverseのレポートによると、データスキルの不足により、企業はデータ処理の非効率性により、従業員1人当たり年間26日の労働時間を失っていることが明らかになりました。米国と英国の18業種にわたる12,000人の従業員を分析したこの調査では、従業員が週の36%をデータ関連業務に費やしており、そのうち4.34時間は非効率性によって失われていることが明らかになりました。この調査結果は、従業員におけるデータリテラシー、自動化、予測モデリングスキルの向上が喫緊の課題であることを浮き彫りにしています。
• データラングリングと自動化の熟練した専門家の不足は、複雑なデータを効率的に管理することを目指す組織にとって課題となっています。このギャップにより、手作業の労力を削減する、ユーザーフレンドリーなAI搭載ツールの必要性が高まっています。

データラングリング市場の範囲

市場は、ビジネス機能、コンポーネント、展開モデル、組織規模、業界に基づいて 5 つの主要なセグメントに分割されています。

データラングリング市場の国別分析

「北米は世界のデータラングリング市場において支配的な地域です」

•  北米は、AI、機械学習、自動化ツールの早期導入により、企業のデータ処理と分析の合理化を可能にし、世界のデータ ラングリング市場をリードしています。
• この地域には、IBM、Microsoft、Google、Amazonといった世界的なテクノロジーリーダーが拠点を置き、データ管理ソリューションの革新と拡大を続けています。AIを活用したデータ処理スタートアップ企業へのベンチャーキャピタルからの資金提供や企業投資も、市場の成長を牽引しています。
• さらに、企業と AI 研究機関の連携により、業界固有のニーズに合わせた、より洗練されたデータ ラングリング ツールの開発が可能になります。

「アジア太平洋地域は最も高い成長率を記録すると予測される」

• アジア太平洋地域では急速なデジタル変革が進んでおり、産業界はAIを活用した分析と自動化を導入しています。クラウドインフラとデータソリューションへの投資が急増し、効率的なデータラングリングツールへの需要が高まっています。
• Eコマース、フィンテック、スマートシティの成長により、大量の非構造化データが生成され、高度なラングリング機能の必要性が高まっています。中国、インド、日本などの国々では、競争力を高めるための洞察を得るために、リアルタイムのデータ処理を重視しています。
• 中国のPIPLやインドのDPDP法などの厳格なデータ保護法により、企業はコンプライアンス、正確性、合理化された規制報告を保証するデータ ラングリング ツールを導入するよう求められています。

データラングリング市場シェア

市場競争環境は、競合他社ごとに詳細な情報を提供します。企業概要、財務状況、収益、市場ポテンシャル、研究開発投資、新規市場への取り組み、グローバルプレゼンス、生産拠点・設備、生産能力、強みと弱み、製品投入、製品群の幅広さ、アプリケーションにおける優位性などの詳細が含まれます。上記のデータは、各社の市場への注力分野にのみ関連しています。

市場で活動している主要なマーケットリーダーは次のとおりです。

• トリファクタ（米国）
• データウォッチシステムズ社（米国）
• ダタイク（フランス）
• IBM（米国）
• SAS Institute Inc.（米国）
• オラクル（米国）
• Talend（フランス）
• Alteryx Inc.（米国）
• TIBCO Software Inc.（米国）
• パクサタ社（米国）
• インフォマティカ（米国）
• 日立ヴァンタラ株式会社（日本）
• テラデータ（米国）
• データミーア（米国）
• クールアダタ（イスラエル）
• ユビキティ社（米国）
• ラピッドインサイト（米国）
• Infogix Inc.（米国）
• ザロニ（米国）
• インペタス・テクノロジーズ社（米国）
• Ideata Analytics（インド）
• Onedot AG（スイス）
• IRI（米国）
• ブリリオ（米国）
• TMMData（米国） 

データラングリング市場の最新動向

DataPelagoは2024年10月、GenAIおよびアナリティクスワークロード向けに、あらゆるハードウェア上のあらゆるエンジンを高速化するユニバーサルデータ処理エンジンを発表しました。4,700万ドルの資金調達により、このエンジンは増大するデータの複雑性と非構造化データの課題に対処します。このエンジンはデータ処理効率を根本から見直し、コストとスケーラビリティの限界を克服します。CEOのRajan Goyal氏は、アクセラレーテッドコンピューティング時代において、様々なフォーマットにわたる大規模で複雑なデータセットを処理することで、画期的なインテリジェンスを実現するこのエンジンの能力を強調しています。

2025年4月、ドイツテレコムはGoogle Cloudとのパートナーシップを拡大し、Google Cloudを「ワンデータエコシステム」の基盤として活用することで、データシステムの合理化、処理速度の向上、そして規制遵守の確保を目指します。この協業は、ドイツテレコムのAIファースト変革を支援し、MyMagentaアプリのGeminiアシスタントをはじめとするAI活用ソリューションを通じて、業務と顧客体験の向上を実現します。Google Cloudは、ドイツテレコムの新しいAIプラットフォームにも基盤を提供し、イノベーションと柔軟性を推進することで、ユーザーエクスペリエンスの向上に貢献します。

2025年2月、オランダのプライバシー監視機関APは、中国のAI企業DeepSeekに対し、データ収集慣行とプライバシーポリシーに関する懸念から調査を開始すると発表しました。この調査は、イタリアによるDeepSeekアプリの禁止を受けて実施され、アイルランドやフランスなどの他のEU加盟国も同社のデータ処理に関する情報を求めています。EUの厳格なデータプライバシー規制は、安全でコンプライアンスを遵守したデータ処理慣行の重要性を強調しており、これはデータラングリング市場にとって重大な懸念事項であり、世界中のAIおよびデータ分析企業に影響を与えています。

• COMPLYは2025年2月、AIを活用したコンプライアンス自動化とデータガバナンスに重点を置いた2025年イノベーションロードマップを発表しました。同社の新しいダッシュボード「Employee360」は、最高コンプライアンス責任者（CCO）が従業員のリスクと規制上の義務をリアルタイムで監視できるようにします。規制の複雑化に伴い、データガバナンスとコンプライアンスソリューションに対する需要が高まっていることを浮き彫りにしています。これは、金融サービス企業の規制データ管理の合理化、精度向上、コンプライアンスプロセスの自動化といった、データラングリング市場にとって重要な機会を生み出しています。
• Clouderaは2024年6月、データ、分析、AIアプリケーションの開発を加速させるため、AIを活用した3つのアシスタントを発表しました。その一つであるCloudera Copilot for Cloudera Machine Learningは、事前学習済みのLLMを活用して、データ準備やモデルのデプロイといった課題の解決を支援します。 

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