データヒストリアン市場の展望（2022-2032年）

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世界のデータヒストリアン市場の売上高は、2021年末時点で14億5,000万米ドルであった。市場は2032年までに26億7000万米ドルに達し、10年間のCAGRは5.8％で拡大すると予測されている。

データ・ヒストリアン・ソリューションは現在、世界のデータ可視化市場の約14％のシェアを占めている。

プラントデータヒストリアンソフトウェアやハイパーヒストリアンソフトウェアのような、資産パフォーマンス管理や生産追跡を含む様々なアプリケーションのための新技術の継続的な革新と展開は、データヒストリアン市場の成長を促進する可能性を秘めている。

データ・ヒストリアン・プラットフォームを構築しようとする試みは、より多くのデータ履歴を管理するという要件によって推進される。複数のデータセットを単一の均質なデータ履歴にまとめる作業は、データウェアハウジングのタスクとして要約されるかもしれません。データヒストリアンとは、データのバージョニングが現実のタイムスタンプに焦点を当てている点で異なります。

データヒストリアンシステムは、さまざまな工場フロアやビジネスソースからデータを収集、保存、分析、視覚化することで、リアルタイムの製造インテリジェンスソリューションを提供するために使用されます。データヒストリアンソリューションプロバイダーは、データ統合、データウェアハウジング、データ可視化などのハイエンドスキルに特化し、業界をリードするプロセスヒストリアンを使用してデータサービスを提供します。

産業用データヒストリアンは、施設のあらゆるエリアからのデータの収集と保存を合理化します。プロセス製造業は、高度な分析ツールと組み合わせてデータヒストリを使用することで、工場のあらゆる部分を可視化し、競争の激しい市場で効率性と収益性を高めることができます。

データヒストリアの需要分析（2017年～2021年）と市場予測（2022年～2032年）の比較
データヒストリアン市場は、2017年から2021年にかけての年平均成長率4.6 %に対し、2022年から2032年にかけては年平均成長率5.8%で拡大すると予測されている。最近のビッグデータへの関心の高まりにより、データヒストリアンソリューションの需要が増加している。

センサーデータが収集・保存される産業システムは、以前は時系列データベースであるデータヒストリアンに隣接して配置されていた。しかし現在では、クラウド環境で広く利用可能な人工知能やビッグデータ分析技術の恩恵を受けるために、これらのデータをクラウドベースのデータベースに転送、保存、検索可能にする必要がある。

データヒストリアン市場の成長は、生産データとプロセスデータの保存と検索を目的とした、産業分野におけるクラウドベースのデータヒストリアンソフトウェアに対する需要の高まりによって牽引されると予想される。

高速データ処理、遠隔データ収集、インテリジェント資産管理は、今後数年間の市場の大幅な上昇に貢献すると予想される要素のほんの一部に過ぎない。

データ・ヒストリアン市場の成長を促進するものとは？
“プラントデータヒストリアンソフトウェアの急速な進歩”

組織内には常に、保存する必要のある大量のデータが存在し、あるいは組織内の様々なアプリケーション間でデータの流れを管理する必要がある。企業内のすべてのアプリケーションが互いに通信する必要がある場合、作成されるインターフェースは指数関数的な数になる。

1,000のアプリケーションを持つ企業は、50万ものインターフェースを持っている可能性がある。その結果、データヒストリアンツールやソフトウェアには、マスターデータを作成するために組織内のすべてのアプリケーションのデータを格納する中心的な場所を提供するマスターデータ管理ハブが含まれる。

同じように、データウェアハウスもまた、必要なときにいつでもレポーティングや分析のためにデータを入手できるように、すべてのデータを一元的に保管する。したがって、これらのハブは、組織内のアプリケーション間のデータの流れを管理する問題を大幅に簡素化する。

したがって、プラントデータヒストリアンソフトウェアの採用が増加することで、予測期間中にデータヒストリアンソリューションの需要が促進されると予想される。

「ビッグデータ＆アナリティクスの進歩と新潮流

世界はデジタルトランスフォーメーションに向かっており、クラウドサービスの採用が増加している。テクノロジーの進歩は、データ・ヒストリアン・ソリューション・プロバイダーにとってより多くの機会を生み出すだろう。

産業ビッグデータは、複数のシステム、接続されたデバイス、アプリケーションから構成されるため、管理が困難な膨大な量のデータである。そのため、製造業では従来のソフトウェア・ソリューションをクラウドベースの新しいデータ・ヒストリアン・ソリューションに置き換える必要が出てきている。

アジアの先進国政府はビッグデータの利用を増やしている。各国政府は高度な技術を持ち、高度な訓練を受けた人材を育成しており、今後数十年にわたって各国の成長を牽引していくだろう。

データは飛躍的に増加しており、中小企業はビッグデータやIoT（モノのインターネット）対応機器から得られる実用的な情報を活用し始めている。

データ・ヒストリアンベンダーも、ハイブリッド・クラウド・データ保護ソリューションの最新ポートフォリオを発表し、中小企業にサイバーセキュリティの脅威からデータを保護する手ごろな方法を提供している。

地域分析
ヨーロッパは、地域全体で新しいイノベーションに対する研究開発費が増加していることから、2022年にはデータヒストリアン世界市場の約31％のシェアを占めると予想されている。

この地域にはデータヒストリアンソフトウェアとサービスプロバイダーが多く存在するため、欧州はデータヒストリアンソリューションの最大市場となっている。これは、リスクと監査管理、状態ベースのメンテナンス、資産利用モニタリング、生産追跡を含む様々なアプリケーションに対するデータヒストリアンソリューションのニーズが大幅に増加しているためである。

さらに、南アジア・太平洋地域では、都市化と経済発展の進展により、データ・ヒストリアン市場が最も大きく成長すると予測されている。プログラマブル・ネットワークやハイブリッド・クラウド・ソリューションなどの新技術の急速な進歩により、新しい産業への参入がよりシンプルで安価になった。

国別インサイト
英国におけるデータヒストリアンソリューションの採用機会はどの程度あるのか？

英国のデータヒストリアン需要は、2032年までに欧州市場シェアの約19.4％を占めると予想されている。英国は、クラウドコンピューティングやビッグデータ分析などの最先端技術の革新と採用で知られている。

現在、英国には新規データ分析企業への投資支援を行うプログラムが30以上ある。この分野は経済発展に不可欠であり、その結果多額の投資を受けている。

熟練した労働力、強力なインフラストラクチャー、確立された活気ある市場、これらすべてが、この国のデータ分析部門が将来有望であることを示している。

米国でデータヒストリアン・ソリューションの需要が高まっている理由とは？

米国のデータ・ヒストリアン市場は、2032年までに北米市場シェアの71.1％を占めると予想されている。

オンプレミスのソリューションからクラウドベースのプラットフォームへの移行が進む米国では、クラウドベースのソリューションの採用が急激に増加している。米国は、クラウド技術の利用が最も進んでいる国の1つとなっている。同国では、クラウドベースのデータ・ヒストリアン・ソリューションに多額の投資が行われている。

そのため、クラウド・ヒストリアン・ソリューションへの技術的進歩と多額の投資は、同国における優先事項であり、市場成長の原動力となっている。また、米国はIT、BFSI、ヘルスケア産業からの世界的なデータセンター需要にも大きく貢献している。

インドではデータヒストリアンソリューションの導入が進むか？

インドの売上高は、2022年から2032年にかけて年平均成長率6.2 ％という驚異的なペースで増加すると推定され、これは南アジア・太平洋地域の他の国と比べて最も高い年平均成長率である。

インドはインターネット普及率の上昇に伴い、デジタル技術を積極的に導入している。製造業、製薬、エネルギー、金属、鉱業などの分野のインド企業がデータ・ヒストリアン・ソリューションに投資しており、これが同国の市場拡大を後押ししている。

インド市場の成長の原動力となっているのは、同国におけるデジタル化傾向の高まりを背景に、中小企業によるデータ歴史管理ソフトウェアとサービスの採用が増加していることである。また、さまざまな業界で効果的かつ効率的なデータ管理ソフトウェアやサービスに対する需要が高まっていることも、インド市場の成長を後押ししている。

カテゴリー別インサイト
クラウドベースのヒストリアン・ソリューションの需要が急増している理由とは？

クラウドベースのヒストリアン・ソリューション分野は、クラウドの導入が最も速いペースで増加すると予想されるため、年平均成長率6.7 ％で拡大すると予想される。

クラウドベースのデータヒストリアンには、大量のデータを保存することができ、ツールに接続することで、迅速に分析し、利用可能な情報に変換することができる。安全なクラウド・インフラストラクチャに接続することで、ユーザーはどのコンピューター、ウェブ・ブラウザー、モバイル・デバイスからでも膨大な量のデータにアクセスできる。

クラウドベースのデータヒストリアンソリューションは、パブリック、プライベート、またはハイブリッドクラウドアーキテクチャを使用することで、セキュリティを犠牲にすることなく、接続技術を使用してコラボレーションと生産性を高めることができます。

エネルギー・公益事業分野でデータヒストリアン導入が進む理由とは？

エネルギー・公益事業分野は、2022年の世界市場シェアの23.9％を占める。

数十億ドル規模のエネルギー・公益産業は、常にプロセスの最適化を必要としている。現代のテクノロジーは、膨大な量のデータを作成・収集することを可能にし、それを利用してより多くの知識を得たり、プロセスや資産の性能監視を強化したりして、収益を向上させることができる。機器や装置のメンテナンスの潜在的なニーズは、エネルギー探査から生まれる。

さらに、探査現場が人口密集地から離れているため、適切な設備を維持する必要がある。エネルギー・公益産業は数十億ドル規模の産業であるため、ちょっとした生産設備の故障でも大きな損失につながる。このため、この分野の企業は、設置されたデータヒストリアンソリューションの予測メンテナンス機能を活用することで、あらゆる機器の状態を評価し、故障を回避するために履歴データを頻繁に使用しています。

競争環境
データヒストリアンソリューションのトッププロバイダーは、新製品の導入と戦略的提携に大きく依存し、収益を上げている。市場シェアを拡大するため、データヒストリアンソリューションベンダーは革新的な製品とサービスの開発に注力しています。

2022年5月、GEデジタルは電力会社がデータ管理ツールProficy Historianを使用できるようになったと発表した。電力会社はProficy Historian for Gridで複雑さを軽減し、新たな価値を生み出すことができる。
2020年5月、シュナイダーエレクトリックとAVEVA Group plcは、ハイパースケールデータセンターの運用・保守に関する戦略的合意に至りました。シュナイダーエレクトリックの広範なデータセンターに関する知識とグローバルな実行スキルを、Avevaのエンドツーエンドの統合ソリューションを提供する強力な伝統と組み合わせることで、AVEVA Group plcは関係を新たな市場に拡大し、より多くの顧客にアプローチします。

データヒストリアン業界調査のセグメント化
データヒストリのソリューション別市場：

クラウドベース
オンプレミス
データヒストリの産業別市場：

エネルギー＆公益事業
医薬品
紙・パルプ
化学物質
マリン
データセンター
金属・鉱業
その他
データヒストリの地域別市場：

北米データヒストリ市場
ラテンアメリカのデータヒストリアン市場
欧州データヒストリアン市場
東アジアデータヒストリアン市場
南アジア・太平洋地域のデータヒストリアン市場
中東・アフリカ（MEA）データヒストリアン市場

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1.要旨

1.1.世界市場の展望

1.2.需要サイドの動向

1.3.供給サイドの動向

1.4.分析と提言

2.市場概要

2.1.市場範囲／分類

2.2.市場の定義／範囲／制限

3.主な市場動向

3.1.市場に影響を与える主なトレンド

3.2.製品革新／開発動向

4.価格分析

4.1.ソリューション別平均価格

4.2.地域別価格

5.データヒストリの世界市場需要（金額単位：百万米ドル）2017-2021年分析と2022-2032年予測

5.1.過去の市場価値（US$ Mn）分析、2017年～2021年

5.2.2022～2032年の現在と将来の市場価値（US$ Mn）予測

5.2.1.前年比成長トレンド分析

5.2.2.絶対価格機会分析

6.市場の背景

6.1.マクロ経済要因

6.2.予測要因-関連性と影響

6.3.バリューチェーン

6.4.COVID-19危機-データヒストリアン市場への影響評価

6.4.1.現在の統計

6.4.2.短期・中長期の見通し

6.4.3.リバウンドの可能性

6.5.市場ダイナミクス

6.5.1.ドライバー

6.5.2.制約

6.5.3.機会分析

7.データヒストリアの世界市場分析2017-2021年および予測2022-2032年、ソリューション別

7.1.はじめに／主な調査結果

7.2.ソリューション別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

7.3.ソリューション別の現在および将来市場規模（US$ Mn）分析と予測、2022-2032年

7.3.1.クラウドベースのデータヒストリアン

7.3.2.オンプレミス・データ・ヒストリアン

7.4.ソリューション別市場魅力度分析

8.データヒストリの世界市場分析2017-2021年および予測2022-2032年、産業別

8.1.はじめに／主な調査結果

8.2.産業別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

8.3.2022-2032年の産業別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

8.3.1.エネルギー＆ユーティリティ

8.3.2.医薬品

8.3.3.紙・パルプ

8.3.4.化学物質

8.3.5.マリン

8.3.6.データセンター

8.3.7.金属・鉱業

8.3.8.その他

8.4.産業別市場魅力度分析

9.データヒストリアの世界市場分析2017-2021年および予測2022-2032年、地域別

9.1.はじめに

9.2.地域別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

9.3.2022～2032年の地域別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

9.3.1.北米

9.3.2.ラテンアメリカ

9.3.3.ヨーロッパ

9.3.4.東アジア

9.3.5.南アジア・太平洋

9.3.6.中東・アフリカ（MEA）

9.4.地域別市場魅力度分析

10.北米データヒストリ市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

10.1.はじめに

10.2.市場分類別過去市場規模（US$ Mn）分析、2017-2021年

10.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022-2032年

10.3.1.国別

10.3.1.1.米国

10.3.1.2.カナダ

10.3.2.ソリューション別

10.3.3.産業別

10.4.市場魅力度分析

10.4.1.国別

10.4.2.ソリューション別

10.4.3.産業別

10.5.市場動向

10.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

11.ラテンアメリカのデータヒストリアン市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

11.1.はじめに

11.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）分析、2017～2021年

11.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022-2032年

11.3.1.国別

11.3.1.1.ブラジル

11.3.1.2.メキシコ

11.3.1.3.その他のラテンアメリカ

11.3.2.ソリューション別

11.3.3.産業別

11.4.市場魅力度分析

11.4.1.国別

11.4.2.ソリューション別

11.4.3.産業別

11.5.市場動向

11.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

12.欧州データヒストリアン市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

12.1.はじめに

12.2.市場分類別過去市場規模（US$ Mn）分析、2017年～2021年

12.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022-2032年

12.3.1.国別

12.3.1.1.ドイツ

12.3.1.2.イタリア

12.3.1.3.フランス

12.3.1.4.英国

12.3.1.5.スペイン

12.3.1.6.ベネルクス

12.3.1.7.ロシア

12.3.1.8.その他のヨーロッパ

12.3.2.ソリューション別

12.3.3.産業別

12.4.市場魅力度分析

12.4.1.国別

12.4.2.ソリューション別

12.4.3.産業別

12.5.市場動向

12.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

13.南アジア・太平洋地域のデータヒストリアン市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

13.1.はじめに

13.2.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）分析、2017～2021年

13.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022～2032年

13.3.1.国別

13.3.1.1.インド

13.3.1.2.アセアン

13.3.1.3.オセアニア

13.3.1.4.その他の南アジア・太平洋地域

13.3.2.解決策

13.3.3.業種別

13.4.市場魅力度分析

13.4.1.国別

13.4.2.解決方法

13.4.3.産業別

13.5.市場動向

13.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

14.東アジアのデータヒストリアン市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

14.1.はじめに

14.2.市場分類別過去市場規模（US$ Mn）分析、2017-2021年

14.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022-2032年

14.3.1.国別

14.3.1.1.中国

14.3.1.2.日本

14.3.1.3.韓国

14.3.2.解決策

14.3.3.業種別

14.4.市場魅力度分析

14.4.1.国別

14.4.2.解決方法

14.4.3.業種別

14.5.市場動向

14.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

15.中東・アフリカデータヒストリアン市場分析2017-2021年および予測2022-2032年

15.1.はじめに

15.2.市場分類別過去市場規模（US$ Mn）分析、2017-2021年

15.3.市場分類別現在および将来市場規模（百万米ドル）予測、2022-2032年

15.3.1.国別

15.3.1.1.GCC諸国

15.3.1.2.トルコ

15.3.1.3.アフリカ北部

15.3.1.4.南アフリカ

15.3.1.5.その他の中東・アフリカ

15.3.2.ソリューション別

15.3.3.業種別

15.4.市場魅力度分析

15.4.1.国別

15.4.2.ソリューション別

15.4.3.業種別

15.5.市場動向

15.6.主要市場参加者 – インテンシティ・マッピング

16.国別データヒストリアン市場分析

16.1.米国のデータヒストリアン市場分析

16.1.1.解決策

16.1.2.業種別

16.2.カナダのデータヒストリ市場分析

16.2.1.解決策

16.2.2.産業別

16.3.メキシコのデータヒストリ市場分析

16.3.1.解決策

16.3.2.業種別

16.4.ブラジルのデータヒストリ市場分析

16.4.1.解決方法

16.4.2.産業別

16.5.ドイツのデータヒストリ市場分析

16.5.1.解決策

16.5.2.業種別

16.6.イタリアのデータヒストリ市場分析

16.6.1.解決策

16.6.2.業種別

16.7.フランスのデータヒストリ市場分析

16.7.1.解決策

16.7.2.業種別

16.8.イギリスのデータヒストリアン市場分析

16.8.1.解決策

16.8.2.業種別

16.9.スペインのデータヒストリ市場分析

16.9.1.ソリューション別

16.9.2.業種別

16.10.ロシアのデータヒストリ市場分析

16.10.1.解決策

16.10.2.業界別

16.11.中国データヒストリの市場分析

16.11.1.解決策

16.11.2.業界別

16.12.日本のデータヒストリの市場分析

16.12.1.解決策

16.12.2.産業別

16.13.韓国データヒストリアン市場分析

16.13.1.解決策

16.13.2.業種別

16.14.インドのデータヒストリ市場分析

16.14.1.解決策

16.14.2.業界別

16.15.ASEANデータヒストリ市場分析

16.15.1.解決策

16.15.2.業界別

16.16.オセアニアデータヒストリアン市場分析

16.16.1.解決策

16.16.2.産業別

16.17.トルコのデータヒストリ市場分析

16.17.1.解決策

16.17.2.産業別

16.18.南アフリカのデータヒストリ市場分析

16.18.1.解決策

16.18.2.産業別

17.市場構造分析

17.1.階層別市場分析

17.2.上位プレイヤーの市場シェア分析

17.3.市場プレゼンス分析

18.競合分析

18.1.競技ダッシュボード

18.2.コンペティションの深層

18.2.1.ABB

18.2.1.1.事業概要

18.2.1.2.製品ポートフォリオ

18.2.1.3.市場セグメント別収益性

18.2.1.4.SWOT分析

18.2.1.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.1.6 主要戦略と開発

18.2.2.ゼネラル・エレクトリック

18.2.2.1.事業概要

18.2.2.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.2.4.SWOT分析

18.2.2.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.2.6 主要戦略と開発

18.2.3.シーメンス

18.2.3.1 事業概要

18.2.3.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.3.4. SWOT分析

18.2.3.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.3.6 主要戦略と開発

18.2.4.横河電機株式会社

18.2.4.1 事業概要

18.2.4.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.4.4. SWOT分析

18.2.4.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.4.6 主要戦略と開発

18.2.5.エマーソン

18.2.5.1 事業概要

18.2.5.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.5.4. SWOT分析

18.2.5.5. チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.5.6 主要戦略と開発

18.2.6ハネウェル・インターナショナル

18.2.6.1 事業概要

18.2.6.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.6.4. SWOT分析

18.2.6.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.6.6 主要戦略と開発

18.2.7AVEVA Group plc (シュナイダーエレクトリック)

18.2.7.1 事業概要

18.2.7.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.7.4. SWOT分析

18.2.7.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.7.6 主要戦略と開発

18.2.8.アスペン・テクノロジー社

18.2.8.1 事業概要

18.2.8.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.8.4. SWOT分析

18.2.8.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.8.6 主要戦略と開発

18.2.9. PTC

18.2.9.1 事業概要

18.2.9.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.9.4. SWOT分析

18.2.9.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.9.6 主要戦略と開発

18.2.10. 株式会社アイコニクス

18.2.10.1 事業概要

18.2.10.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.10.4. SWOT分析

18.2.10.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.10.6 主要戦略と開発

18.2.11.ゼニス・テクノロジーズ

18.2.11.1 事業概要

18.2.11.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.11.4. SWOT分析

18.2.11.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.11.6 主要戦略と開発

18.2.12. カナリアラボ

18.2.12.1 事業概要

18.2.12.2. 製品ポートフォリオ

18.2.12.3. 市場セグメント別収益性

18.2.12.4. SWOT分析

18.2.12.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.12.6 主要戦略と開発

18.2.13.ロックウェル・オートメーション社

18.2.13.1 事業概要

18.2.13.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.13.4. SWOT分析

18.2.13.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.13.6 主要戦略と開発

18.2.14. 誘導オートメーション

18.2.14.1 事業概要

18.2.14.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.14.4. SWOT分析

18.2.14.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.14.6 主要戦略と開発

18.2.15.COPA-DATA GmbH

18.2.15.1 事業概要

18.2.15.2. 製品ポートフォリオ

18.2.15.3. 市場セグメント別収益性

18.2.15.4. SWOT分析

18.2.15.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.15.6 主要戦略と開発

18.2.16. インテレック・エナジー・アンド・オートメーション

18.2.16.1 事業概要

18.2.16.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.16.4. SWOT分析

18.2.16.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.16.6 主要戦略と開発

18.2.17.オートソフト

18.2.17.1 事業概要

18.2.17.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

18.2.17.4. SWOT分析

18.2.17.5 チャネル・パートナーのエコシステム

18.2.17.6 主要戦略と開発

18.2.18. PcVue ソリューション

18.2.18.1 事業概要

18.2.18.2 製品ポートフォリオ

18.2.18.3. 市場セグメント別収益性

18.2.18.4. SWOT分析

18.2.18.5.チャネルパートナーエコシステム

18.2.18.6.主要戦略と開発

18.2.19.NDCテクノロジー

18.2.19.1.事業概要

18.2.19.2.製品ポートフォリオ

18.2.19.3.市場セグメント別収益性

18.2.19.4.SWOT分析

18.2.19.5.チャネルパートナーエコシステム

18.2.19.6.主要戦略と開発

18.2.20.dataPARC

18.2.20.1.事業概要

18.2.20.2.製品ポートフォリオ

18.2.20.3.市場セグメント別収益性

18.2.20.4.SWOT分析

18.2.20.5.チャネルパートナーエコシステム

18.2.20.6.主要戦略と開発

18.2.21.オープンシステムズ・インターナショナル

18.2.21.1.事業概要

18.2.21.2.製品ポートフォリオ

18.2.21.3.市場セグメント別収益性

18.2.21.4.SWOT分析

18.2.21.5.チャネルパートナーエコシステム

18.2.21.6.主要戦略と開発

19.前提条件と略語

20.研究方法

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