矢野経済研究所、2016年の「ビッグデータ市場に関する調査結果 」の概要を公開

矢野経済研究所は、国内民間企業のビッグデータに関連した IT 投資実態と今後の展望について調査を実施し、一部の調査結果を公開した。

以下が矢野経済研究所による調査結果である。

調査概要

1.調査期間:2015年12月~2016年2月
2.調査対象:国内の企業、団体、公的機関等
3.調査方法:各種文献調査、民間企業、および公的団体・機関等に対する郵送アンケート

<本調査におけるビッグデータ市場>
本調査では国内のビッグデータ市場規模について、民間企業等に対する「ビッグデータに関する法人アンケート調査※1」を実施し、その結果を基に経済産業省の経済センサス等を活用して拡大推計を行い、国内のビッグデータ関連投資額を算出。本調査ではビッグデータの定義を規定せず、ユーザー企業自身がビッグデータとして取り組んでいるものを対象。
※1. 調査期間:2015 年8 月~10 月、調査対象:国内民間企業、および公的団体・機関 546 件、調査方法:郵送によるアンケート調査

<本調査におけるビッグデータ市場>
本調査では国内のビッグデータ市場規模について、民間企業等に対する「ビッグデータに関する法人アンケート調査※1」を実施し、その結果を基に経済産業省の経済センサス等を活用して拡大推計を行い、国内のビッグデータ関連投資額を算出。本調査ではビッグデータの定義を規定せず、ユーザー企業自身がビッグデータとして取り組んでいるものを対象。
※1. 調査期間:2015 年8 月~10 月、調査対象:国内民間企業、および公的団体・機関 546 件、調査方法:郵送によるアンケート調査

【調査結果サマリー】

・2015 年度の国内のビッグデータ関連投資規模は 535億円と推計
本調査では国内の民間企業、公的団体などにビッグデータに関する法人アンケート調査※1 を実施し、その調査結果をもとにビッグデータ関連投資規模を推計した。2015年度の国内のユーザー企業におけるビッグデータ関連投資額は 535 億円であった。また同アンケート調査において、ユーザー企業のビッグデータへの取り組み状況を調べたところ、「業務に取り込み済み(2.4%)」、「試験的に運用中(1.7%)」と回答した企業は合計で 4.1%に留まっている。

・ビッグデータは IoT、AI などの進展とともに急速に発展
現在注目されている「IoT(モノのインターネット)」、「AI(人工知能)」といった新たな領域は、ビッグデータの活用そのものであり、大量のデータがこれらの技術の進展に寄与している。今後もビッグデータは IoT、AI の技術基盤という位置付けで進展していくと予想する。

具体的な展望として、今後サービス基盤が低廉化することで IoT の活用機会が向上する。新たな技術の実用化が進むことで AI の応用分野が広がり、AI 技術の産業適用はさらなる広がりをみせるものと推測する。

 

2. 今後の展望

2-1. サービス基盤の低廉化(2016~2017年ごろ)

IoT プラットフォームとして汎用クラウドが拡大し、格安 MVNO(Mobile Virtual Network Operator; 仮想通信事業者)が普及する。これにより、IoT サービス基盤の低廉化、及び利便性向上が進み、大企業だけでなく中堅企業等においても IoT 活用機会の環境が整いつつあるものとみる。

AI 技術は主に金融分野を中心に進展し、本格普及の基盤を構築するものと考える。

2-2. 新たな技術の実用化(2018~2020 年ごろ)

ビッグデータ解析の課題としてリアルタイムでの膨大なデータ処理が挙げられる。こうした課題に対して、次世代のメモリ、低消費電力ネットワーク、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)センサーの実用化が期待され、技術的な目途が立ち始めるものとみる。

AI は画像や音声、センサーといったマルチメディア情報により複合的に事象を認識でき、こうした技術が実用化されると見込む。

2-3. 応用分野の広がり(2020~2025 年ごろ)

AI によって、医療分野では遺伝子情報を活用した先制医療が期待される。また自動車分野においては自動運転走行の実用化が挙げられる。

日本政府が 2020 年の東京オリンピック・パラリンピックまでに実用化を実現させる方針を打ち出していることから、2020 年は自動運転走行技術のデモンストレーションとしてひとつの契機になるものと考える。

2-4. 産業適用のさらなる進展(2025~2030 年ごろ)

ハードの側面ではセンサーシステムの普及が加速するものとみられる。また AI 技術は、自動車分野における自動運転走行、製造業のスマートファクトリー(産業ロボットの活用などによる工場の自動化)、高度な自動翻訳などを実現させると予想する。

さらに AIの知的作業における範囲が大きく広がり、社会基盤の一つとして更なる進展をするものと考える。AI の応用分野が広がるなかで、AI 技術の産業適用がさらなる広がりをみせるものと推測する。

【関連リンク】
矢野経済研究所
ビッグデータ市場に関する調査結果 2016

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