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AI活用型ストレージ市場調査― 製品別、ストレージ システム別、ストレージ アーキテクチャ別、ストレージ メディア別、エンド ユーザー別、および地域別―世界の予測2033年

AI活用型ストレージ 市場規模

AI活用型ストレージ市場は、2023年に271.4億米ドルの市場価値から、2033年までに2,985.8億米ドルに達すると推定され、2023-2033年の予測期間中に27.1%のCAGRで成長すると予想されています。

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AI活用型ストレージ 市場分析

データ量の大幅な増加、ストレージ アーキテクチャを更新するためのグローバル エンタープライズ インフラストラクチャの必要性、クラウドベースのサービスの採用の増加、HPC データ センターでの AI に対する需要の高まりにより、AI活用型ストレージソリューションに対する需要が生まれています。 限られた AI ハードウェアの専門家と、クラウドおよびサーバーベースのサービスにおけるデータ セキュリティの欠如は、AI活用型ストレージ市場の成長にとっていくつかの制約となる可能性があります。 業界を超えたパートナーシップやコラボレーションの増加、有用なデータ分析ツールの可用性と急速な開発など、AI活用型ストレージ市場の成長には多くの機会があります。 AI アルゴリズムの信頼性の低さとデータのプライバシーに関する懸念は、AI活用型ストレージ市場の成長に対する課題です。

AI活用型ストレージ市セグメント

AI活用型ストレージ市場は、製品別 (ハードウェア、ソフトウェア)、ストレージ システム別 (DAS、NAS、SAN)、ストレージ アーキテクチャ別 (ファイルおよびオブジェクト ベースのストレージ)、ストレージ メディア別 (ハードディスク ドライブ、ソリッド ステート ドライブ)、エンド ユーザー別 ( 企業、政府機関、クラウド サービス プロバイダー、通信会社)、および地域別に分割されます。これらのセグメントは、さまざまな要因に基づいてさらにサブセグメント化され、各セグメントおよびサブセグメントの複合年間成長率、評価期間の市場価値およびボリュームなど、市場に関するいくつかの追加情報で構成されます。

ストレージ システムに基づいて、ネットワーク接続ストレージ (NAS) セグメントの AI 搭載ストレージ市場は、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。

非構造化データの増加に対応するために、進化した NAS システムの需要が高まっています。 NAS は、ストレージ メディアの複数のラックを備えた専用ストレージ デバイスであり、データを格納するための専用ネットワーク上にセットアップされます。 スケールアウトは、NAS デバイスの改良された技術であり、エンド ユーザーの要件に基づいて容量を拡張できます。 これは、クラスター化されたノードの助けを借りて実現されます。 その結果、アップグレードのコストが削減されます。 小規模企業や中規模企業は、使いやすさ、自動化されたデータ バックアップ、簡単なサーバー セットアップ手順、優れたコラボレーションなどの機能により、クラウドベースの NAS ストレージ ソリューションを徐々に採用しています。

エンドユーザーに基づいて、ヘルスケアセグメントは予測期間中に最高のCAGRで成長すると予想されます

ヘルスケア エコシステムの AI は、タスクの自動化や患者データ セットの分析など、多くのメリットをもたらし、より低コストでより迅速なヘルスケアを提供します。 医療機関は、分析と AI の目的でデータのストレージと管理の改善を開始しています。 モバイル デバイス、ビデオ会議、組み込みアプリケーションを介したコラボレーション ソリューションなどの新しいヘルスケア サービスにより、AI を活用したストレージ システムの採用が必要になっています。 AI を活用したストレージ システムの需要は、電子カルテの使用に関する規制上の義務、精密医療への関心の高まり、およびヘルスケア向けの AI ソリューションの開発に携わるサービス プロバイダーの強力な存在によって推進されています。

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サンプル納品物ショーケース

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AI活用型ストレージ 市場レポートの洞察

 レポート範囲

 CAGR

 27.1%

 予測年

 2023-2033年

 基準年

 2022年

 予測年の市場価値

 2,985.8億米ドル

AI活用型ストレージ市の地域概要

AI活用型ストレージ市場は地域に基づいてさらに細分化されており、各国の市場成長が評価されます。これらには、北米(米国、カナダ、およびその他の北米)、ヨーロッパ(ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、英国、およびその他のヨーロッパ)、アジア太平洋(中国、日本、インド、オーストラリア、シンガポール、およびその他のアジア太平洋)およびその他の地域が含まれます。

地域に基づいて、北米地域の AI 搭載ストレージ市場は最大のシェアを保持すると予測され、APAC 地域の市場は予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。

北米地域の AI 搭載ストレージ市場は最大のシェアを保持すると予測されており、APAC 地域の市場は予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。北米地域のこの市場は、さらに米国、カナダ、メキシコに分かれています。クラウド コンピューティングの傾向が強まり、Amazon (米国)、Google (米国)、Microsoft (米国) などの主要なサービス プロバイダーによるデータ センターへの投資の経済的影響が増大しています。北米地域の企業は、競争上の優位性を獲得し、ビジネスの生産性を高めるために、AI ワークロード用のストレージ インフラストラクチャへの支出を増やしています。 IBM、NVIDIA、Intel などの他の著名な AI テクノロジ プロバイダーの存在は、この地域の AI を活用したスト​​レージ市場の成長を後押ししています。

 北米

  • 米国
  • カナダ

 ヨーロッパ

  • ドイツ
  • フランス
  • イギリス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ロシア
  • その他のヨーロッパ

 アジア太平洋地域

  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • シンガポール
  • その他のアジア太平洋地域

 ラテンアメリカ

  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • メキシコ
  • その他のラテンアメリカ

 中東とアフリカ

  • GCC
  • イスラエル
  • 南アフリカ
  • その他の中東とアフリカ

APAC 地域のこの市場は、中国、日本、インド、韓国、およびその他の APAC 地域にさらに分割されます。 その他の APAC 地域には、主にオーストラリア、ニュージーランド、ベトナム、インドネシアが含まれます。 この地域の国々は製造業に大きく依存しており、自動化されたサプライ チェーンの最適化を実装できるため、より迅速な生産が可能になります。 これらすべての活動は、各国により大きな経済的成果を生み出すのに役立ちます。 自動輸送は、この市場の成長を後押しする重要な役割を果たすことができます。車両全体の交通の流れを制御することで、上昇したレベルの渋滞を緩和できるからです。

AI活用型ストレージ 調査の場所

北米(米国およびカナダ)、ラテンアメリカ(ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ)、ヨーロッパ(英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ハンガリー、ベルギー、オランダおよびルクセンブルグ、NORDIC(フィンランド、スウェーデン、ノルウェー) 、デンマーク)、アイルランド、スイス、オーストリア、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ)、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ)、アジア太平洋(中国、インド、日本、韓国、シンガポール、インドネシア、マレーシア) 、オーストラリア、ニュージーランド、その他のアジア太平洋地域)、中東およびアフリカ(イスラエル、GCC(サウジアラビア、UAE、バーレーン、クウェート、カタール、オマーン)、北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)

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競争力ランドスケープ

AI活用型ストレージ市場の主要なキープレーヤーには、Intel Corporation (米国)、NVIDIA Corporation (米国)、IBM (米国)、Samsung Electronics (韓国)、Pure Storage (米国)、NetApp (米国)、Micron Technology (米国)、CISCO (米国)、Toshiba (日本) 、Hitachi (日本)、Lenovo (中国)、Dell Technologies (米国)、HPE (米国)、などがあります。この調査には、AI活用型ストレージ市場におけるこれらの主要企業の詳細な競合分析、企業プロファイル、最近の動向、および主要な市場戦略が含まれています。 

AI活用型ストレージ 主な主要プレーヤー

主要な市場プレーヤーの分析

1
Intel Corporation (US)
2
NVIDIA Corporation (US)
3
IBM (US)
4
Samsung Electronics (Korea)
5
Pure Storage (US)
6
NetApp (US)
7
Micron Technology (US)
8
CISCO (US)
9
Toshiba (Japan)
10
Hitachi (Japan)
Graphs
Source: SDKI Analytics

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