2016年「ビッグデータ解析」ビジネス実態総調査

【調査対象】

・Web上にて「ビッグデータ解析」と言及している事業者（プレイヤー）＜76社・団体＞すべてにアプローチを行った。そのうち「ビッグデータ解析」ビジネスのシーズを持っているプレイヤーに対して、徹底的に深堀インタビュー・分析を行った。但し、売上を伴わない「シーズ」は調査対象外とした。その結果、合計15社・団体（取材アプローチ企業全体の19.7％）に対して深堀ヒアリングを実施できた。

【調査方法】

・弊社専門調査員による電話による取材、並びにメールによる追加的な情報収集、弊社内データベースの活用により調査・分析を行った（主は電話取材であった）。

【調査＆レポート期間】

・2016年10月5日(電話ヒアリング開始)～2016年10月7日（電話ヒアリング、電話によるフォローヒアリング）まで深堀調査を実施した。その後レポーティング（集計＆分析）を実施し、2016年10月13日に集計＆分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

　2012年にビッグデータ（BigData）・ブームが起こった。以降、そのブームに便乗して需要が高まっているのが「ビッグデータ解析サービス」である。背景には、ここ数年、利用者が急激に拡大しているソーシャルメディア内のテキストデータ、スマートフォンの普及、VR×液晶関連の技術進化（リアルタイムに360度のバーチャルデータを描写するVRの世界）、センサー技術の発達、クラウドの浸透など、日々の生活の中で生み出されるデータが、膨大かつ複雑になってきているといったことがある。

　近年は、“情報爆発”とも形容されるほど、企業を取り巻くデータ量が増大しているものの、めまぐるしく変わる市場環境に追従するためには、従来からある構造化データのみならず、ソーシャルメディア上のテキストデータなど、非構造化データも活用対象としなければならない。大量の情報を効率的に収集・蓄積し、部門の壁を超えて柔軟に共有・活用する、分析する、予測・予兆・予見するなど、データを眠らせず、積極的に生かしていく取り組みが注目されている。特に、収集・蓄積・保存、共有、分析、コンサルティングといったビックデータ活用の在り方と意義が注目されている。

　加えて、AI（人工知能）による分析が大きなブレイクスルーと期待されていることや、IoTなどによるハードスペックの向上、マシンの小型化・高性能化・低価格化の方向と普及などが、ビッグデータのリアルタイム計算を可能にし、進展しつつある。

　このような理由・背景から、今回、 “2016年「ビッグデータ解析」ビジネス実態総調査（日本国内）”を発刊するに至った。ESP総研では、「ビッグデータ解析」ビジネスを展開しているプレイヤー76社・団体をリストアップし、当該参入プレイヤー76社・団体全て（100％）に対して専門調査員による電話による（ヒアリング）アプローチを行った。その結果、合計15社・団体（19.7％）から「ビッグデータ解析」ビジネスに対する取り組みを取材することができた。

　具体的には、当該主要各社に対して「ビッグデータ解析ビジネス」概要（具体的なメニュー内容、サービスの種類、ビジネスモデル）や料金体系：平均導入実績価格＜実績ベースを中心に＞など、適用分野・対象用途エリア（エリア・分野、業種・業務）、販売ターゲット、「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTの中のOTなど）、開始時期・導入実績・前年比伸長率（％）などを中心に多面的且つ多層的に調査を行った。

　今回、ESP総研では総力を結集して“2016年「ビッグデータ解析」ビジネス実態総調査（日本国内）”を刊行するに至ったが、主要プレイヤーへのヒアリングを通して、ビッグデータ解析（ビジネス）の今後への手応えを感じることができた。これから非常に期待できる市場であるが、今後、どのような変遷を経て成長していくのか、この過程を見守り続けたいと思っている。そして、当レポートが「ビッグデータ解析（ビジネス）」市場の成長の一役になれば幸いである。

　この調査報告書が「ビッグデータ解析」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

2016年「ビッグデータ解析」ビジネス実態総調査（T字型調査の実施：垂直深堀調査重視）P1

?.調査対象リスト一覧　編 P2

1）調査対象プレイヤーの抽出方法：「ビッグデータ解析（ビジネス）」プレイヤーは？ P3
2）「ビッグデータ解析」ポテンシャル･プレイヤー×マーケティング・マトリックス（76社／部門）P4

?.総括　編 P27

・総括（結論）（各社における「ビッグデータ解析」ビジネスの現状分析とコンサルティング） P28

1）「ビッグデータ解析」ビジネスの定義範囲について P29
2）市場概況（結論）×ライフサイクル・フェーズにおける現状のポジション＆今後のシナリオ予測 P30
3）当該15社・団体（個票要約分析）　ビジネスモデル×売上実績・予測から換算できる当該ビジネスモデル別　当該売上の変化・シナリオ：当該ビジネスモデル別　売上推移＜2015年度～2020年度＞ P31
4）当該15社・団体（個票要約分析）　ビジネスモデル×売上実績・予測から換算できる当該ビジネスモデル別　売上構成比率（％）の推移：当該ビジネスモデル別　売上構成比率（％）　推移＜2015年度～2020年度＞　表・グラフ P32
5）当該76社・団体（推計換算値）　ビジネスモデル×売上実績・予測から換算できる当該ビジネスモデル別　当該売上の変化・シナリオ：当該ビジネスモデル別　売上推移＜2015年度～2020年度＞ P33
6）当該売上予測＜2015年度（実績）～2020年度（予測）＞裏付資料（1）表　＊色字に着目 P34
6）当該売上予測＜2015年度（実績）～2020年度（予測）＞裏付資料（2）表　＊色字に着目 P35
7） 「ビッグデータ解析」ビジネスの市場占有率＜シェア＞（2016年度：見込）ならびに当該売上ランキング（2016年度：見込み）について（1）表 P36
7） 「ビッグデータ解析」ビジネスの市場占有率＜シェア＞（2016年度：見込）ならびに当該売上ランキング（2016年度：見込み）について（2）グラフ P37
8）当該15社・団体における「ビッグデータ解析ビジネス」シーズ別『 （1）戦略・導入支援、（2）基盤構築、（3）解析ソフト、（4）分析コンサルティング』（平均販売実績）価格帯×当該売上（2016年度　見込）　相関クロス P38
9）販売ターゲット　＊重点：3点、志向：1点とした＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P39
9）販売ターゲット　＊重点：3点、志向：1点とした＜Ｎ＝15（MA）＞（2）グラフ P40
9）販売ターゲット　＊重点：3点、志向：1点とした＜Ｎ＝15（MA）＞（3）表 P41
10）「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのO（機会））＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P42
10）「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのO（機会））＜Ｎ＝15（MA）＞（2）グラフ P43
10）「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのO（機会））＜Ｎ＝15（MA）＞（3）表 P44
11）「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのT（脅威））＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P45
11）「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのT（脅威））＜Ｎ＝15（MA）＞（2）グラフ P46
11）「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのT（脅威））＜Ｎ＝15（MA）＞（3）表 P47
12）開始時期×当該単年売上規模（2016年度　見込）の相関（XY軸）マッピング＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P48
12）開始時期×当該単年売上規模（2016年度　見込）の相関（XY軸）マッピング＜Ｎ＝15（MA）＞（2）表 P49
13)「ビッグデータ解析」ビジネス　当該ベンダ（今回、深堀調査実施：15社）当該売上予測（2015年度～2020年度：6カ年）推移×ビジネスモデルMAP　一覧 P50

14）「ビッグデータ解析」ベンダ×価格定義＆具体的な価格指標一覧(15社） P52

15）2016年「ビッグデータ解析」ビジネス実態総調査結果・マトリックス＜企業・団体別×調査項目別＞（15社・団体分） P53

?.個票　編 P55

1. ?IDCフロンティア P56
2.ウイングアーク1st? P60
3. NTTアドバンステクノロジ? P65
4. ?オージス総研 P68
5.サイバネットシステム? P71
6. SAS Institute Japan ? P75
7.デル? P78
8.東洋ビジネスエンジニアリング? P81
9.凸版印刷? P84
10.トランスコスモス? P87
11.日本システムウエア? P90
12.パナソニックソリューションテクノロジー? P93
13. ?日立ソリューションズ東日本 P96
14.マスワークス合同会社 P99
15. ?三菱総合研究所 P102

【当該プレイヤー×共通ヒアリング項目】

1.「ビッグデータ解析」概要（具体的なメニュー内容、サービスの種類、ビジネスモデル）や料金体系：平均導入実績価格＜実績ベースを中心に＞など

2．適用分野・対象用途エリア（エリア・分野、業種・業務）、販売ターゲット

3．「ビッグデータ解析」ビジネスを取り巻く環境（SWOTの中のOTなど）

4．開始時期・導入実績・前年比伸長率（％）

1）開始時期（　　年　月）
2）導入実績（累計数量、「ビッグデータ解析」ビジネス関連　単年売上）
3）前年比伸長率（ビッグデータ解析ビジネス関連売上で、前年と比べた直近伸長率％）

5．参考情報

＜1＞URL
＜2＞電話番号
＜3＞売上高（全社）
＜4＞従業員数
＜5＞設立年月

6．当該ビジネス×売上推移（予測）
2015年度（実績）
2016年度（見込）

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-86567-114-8　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1）企画・監修・編集：ESP総研　村岡 正悦
2）調査・分析・レポーティング：ESP総研　小林　貴幸

【トータル・ページ数（報告書）】

・104ページ
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