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 リテールエッジコンピューティング市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、アプリケーション別（スマートシティ、産業用モノのインターネット、遠隔監視、コンテンツ配信、拡張現実、仮想現実、その他）、組織規模別（中小企業、大企業）、地域別、競合別セグメント、2020-2030FRetail Edge Computing Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component (Hardware, Software, Services), By Application (Smart Cities, Industrial Internet of Things, Remote Monitoring, Content Delivery, Augmented Reality, Virtual Reality, Others), By Organization Size (Small & Medium Enterprises, Large Enterprises), By Region & Competition, 2020-2030F 世界のリテールエッジコンピューティング市場は、2024年に48億7,000万米ドルと評価され、2030年までの年平均成長率は20.88%で、2030年には151億9,000万米ドルに達すると予測されている。リテール・エッジ・コンピ... もっと見る
サマリー世界のリテールエッジコンピューティング市場は、2024年に48億7,000万米ドルと評価され、2030年までの年平均成長率は20.88%で、2030年には151億9,000万米ドルに達すると予測されている。リテール・エッジ・コンピューティングとは、遠くのデータセンターやクラウドプラットフォームだけに頼るのではなく、小売店や配送センターの現場など、データが発生する場所の近くでデータを処理することを指す。このテクノロジーは、センサーやカメラ、IoT（モノのインターネット）システムなどのエッジデバイスを活用し、リアルタイムでデータを収集、処理、分析することで、小売業者はデータに基づいた迅速な意思決定を行うことができる。顧客のニーズへの迅速な対応、在庫管理の改善、パーソナライズされたショッピング体験、業務効率の改善などが可能になるため、小売業界ではエッジコンピューティングの導入が進んでいる。例えば、店内カメラからのリアルタイム分析により、店舗レイアウトの最適化、消費者行動の予測、さらには高度なセキュリティシステムによる盗難の削減が可能になります。エッジコンピューティングは、在庫レベルや顧客の嗜好に関するフィードバックをほぼ瞬時に提供することで、サプライチェーン管理を強化する。小売エッジコンピューティングの市場は、いくつかの主要な推進要因によって大きく成長すると予想される。即座にカスタマイズされたサービスを求める顧客の期待に後押しされ、超パーソナライズされたショッピング体験に対する需要が高まっているため、小売業者はリアルタイムの洞察を提供できるテクノロジーの採用を推進している。小売環境に設置されるIoTデバイスやセンサーの数が増え続ける中、これらのデバイスが生成する大量のデータを処理する分散型コンピューティングの必要性が高まっている。5Gは高速で低遅延の通信を可能にし、エッジコンピューティングをリアルタイムデータ処理により効果的にするためです。消費者が実店舗とデジタルプラットフォームの両方を通じてブランドとやり取りするオムニチャネル小売の台頭は、エッジコンピューティングがサポートできるシームレスで応答性の高いシステムを要求している。セキュリティへの懸念や、トランザクション処理におけるデータ遅延の削減の必要性も、エッジコンピューティングの採用に一役買っています。スマートシェルフ、自動チェックアウト、パーソナライズされたプロモーションなど、小売業務における自動化の重要性が高まっていることも、市場の成長を促す要因となっている。エッジコンピューティングにより、より高速でローカルな処理が可能になるため、小売業者は業務を効率化し、顧客エンゲージメントを強化することができ、混雑する市場においてより競争優位に立つことができる。したがって、小売エッジコンピューティング市場は、技術の進歩、業務効率化のニーズ、パーソナライズされたリアルタイムの顧客体験の推進によって、急成長する見通しである。 主な市場牽引要因 リアルタイムのデータ処理と意思決定への需要 小売エッジコンピューティング市場の主な促進要因の1つは、小売環境におけるリアルタイムデータ処理と意思決定に対する需要の高まりである。現代の小売業界は、ますますデータ主導型になりつつあり、小売業者は店舗内のセンサー、カメラ、POSシステム、オンラインでのやり取りから膨大な量の情報を収集しています。これらのデータには、顧客の行動、在庫レベル、取引の詳細などが含まれます。小売企業にとって、これらの情報を集中管理されたクラウドやデータセンターに送信することなく、生成されたまま処理する能力は、競争力を維持する上で非常に重要な要素となっています。小売企業は、顧客体験の向上、オペレーションの最適化、市場トレンドの先取りといったプレッシャーに常にさらされている。リアルタイムのデータ処理により、顧客動線の分析、価格設定の調整、在庫補充の決定など、業務に関する洞察を即座に得ることができます。エッジ・コンピューティングは、より発生地点に近いところでデータを処理できるため、待ち時間が短縮され、迅速な意思決定が可能になります。例えば、エッジでリアルタイムのデータを活用することで、小売業者は顧客の行動パターンに基づいてプロモーションを調整したり、店舗レイアウトを管理したり、さらにはスタッフの配置を即座に最適化したりすることができる。このように、情報に基づいた意思決定を迅速に行えることが、小売エッジコンピューティング市場の成長を促す大きな要因となっている。2025年末までに、重要な意思決定を促進するために、企業データの80%をリアルタイムまたはほぼリアルタイムで処理する必要があると推定されている。 主な市場課題 既存インフラとの統合の複雑さ 小売エッジコンピューティング市場の主な課題の1つは、エッジコンピューティングソリューションと既存の小売インフラとの統合の複雑さです。小売企業、特にレガシー・ビジネスの多くは、集中型データセンター、クラウドベースのアプリケーション、従来のPOSシステムなど、業務用に確立されたシステムをすでに導入しています。エッジコンピューティングを導入するには、このインフラに大きな変更を加える必要があり、コストと時間がかかり、技術的にも困難な場合があります。小売企業は、円滑なオペレーションを維持し、混乱を回避するために、エッジコンピューティングソリューションがこれらのレガシーシステムとシームレスに統合されていることを確認する必要があります。これには、ハードウェアとソフトウェアの両方への多額の投資や、新しいシステムを管理・運用するための人材育成が必要になります。エッジ・コンピューティング・ソリューションの多くは、ローカル・データ処理ユニット、センサー、特殊なネットワーク機器など、特殊なハードウェアを必要とし、旧来の小売技術との互換性がない場合がある。このような多様なシステムを統合すると、互換性の問題、データのサイロ化、または非効率性が生じ、望ましいパフォーマンスの向上が妨げられる可能性があります。統合のプロセスでは、小売業特有のニーズに合わせるために、大幅なカスタマイズが必要になる場合があります。小売企業は、テクノロジー・ベンダーやサービス・プロバイダーと密接に協力し、エッジ・コンピューティング・ソリューションが特定の運用要件に適合するようにしなければなりません。幅広い店舗形態や多様な商品を提供する企業にとって、エッジコンピューティングを大規模に統合することは特に困難です。異なる小売環境間で標準化されたソリューションやプロセスがないため、パフォーマンスや運用上の課題に一貫性がなく、エッジコンピューティングの期待されるメリットが遅れる可能性があります。このように、小売企業は、エッジコンピューティングソリューションを既存のインフラに効果的に組み込み、運用の継続性を維持する上で、大きな課題に直面しています。 主な市場動向 エッジにおける人工知能と機械学習の採用増加 小売エッジコンピューティング市場の重要なトレンドの1つは、エッジで直接、人工知能と機械学習技術の統合が進んでいることである。従来、人工知能と機械学習モデルは、集中型のクラウド環境で重い処理能力を必要とし、その結果、待ち時間と帯域幅が課題となっていた。しかし、エッジ・コンピューティング技術の進歩により、小売企業はこれらの高度なアルゴリズムを、データが生成される場所に近いエッジで展開できるようになりました。これにより、顧客行動、在庫管理、店舗運営のリアルタイム分析が可能になります。例えば、人工知能を搭載したエッジデバイスは、店内カメラからのビデオフィードを即座に分析し、顧客の行動を認識し、パターンを検出し、将来の購買行動を予測することさえできます。小売企業はこのデータを活用することで、パーソナライズされたプロモーションの提供、店舗レイアウトの最適化、万引きのリアルタイム検知などが可能になる。機械学習アルゴリズムは、店舗内のデータに基づいて在庫の必要性を予測し、在庫切れや過剰在庫を削減するために使用することができます。このような高度なモデルをローカルで実行できるため、応答時間が短縮され、クラウドとの常時通信の必要性が最小限に抑えられるため、システム全体の効率が向上する。エッジにおける人工知能と機械学習への依存の高まりは、小売業者の業務方法を変革し、ビジネスの成功を促進する強化された洞察力と意思決定能力を小売業者に提供している。 主要市場プレイヤー - アマゾン・ドット・コム - マイクロソフト株式会社 - IBMコーポレーション - インテル コーポレーション - シスコシステムズ - ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社 - エヌビディア・コーポレーション - グーグル合同会社 - オラクル・コーポレーション - クアルコム・インコーポレイテッド レポートの範囲 本レポートでは、リテールエッジコンピューティングの世界市場を以下のカテゴリに分類し、さらに業界動向についても詳述しています： - 小売エッジコンピューティング市場、コンポーネント別 o ハードウェア o ソフトウェア o サービス - 小売エッジコンピューティング市場：用途別 o スマートシティ o 産業モノのインターネット o 遠隔監視 o コンテンツ配信 o 拡張現実 o バーチャルリアリティ o その他 - 小売エッジコンピューティング市場：組織規模別 o 中小企業 o 大企業 - 小売エッジコンピューティング市場：地域別 o 北米 § 米国 § カナダ § メキシコ o ヨーロッパ § ドイツ § フランス § イギリス § イタリア § スペイン § ベルギー o アジア太平洋 § 中国 § インド § 日本 § 韓国 § オーストラリア § インドネシア § ベトナム o 南米 § ブラジル § コロンビア § アルゼンチン § チリ 中東・アフリカ § サウジアラビア § アラブ首長国連邦 § 南アフリカ § トルコ § イスラエル 競合他社の状況 企業プロフィール：小売エッジコンピューティングの世界市場に参入している主要企業の詳細分析 利用可能なカスタマイズ TechSci Research社は、与えられた市場データをもとに、小売エッジコンピューティングの世界市場レポートにおいて、企業固有のニーズに合わせたカスタマイズを提供しています。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です： 企業情報 - 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.ソリューションの概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主な市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査の目的 2.2.ベースラインの方法 2.3.調査範囲の設定 2.4.仮定と限界 2.5.調査の情報源 2.5.1.二次調査 2.5.2.一次調査 2.6.市場調査のアプローチ 2.6.1.ボトムアップ・アプローチ 2.6.2.トップダウン・アプローチ 2.7.市場規模と市場シェアの算出方法 2.8.予測手法 2.8.1.データの三角測量と検証 3.エグゼクティブサマリー 4.お客様の声 5.世界の小売エッジコンピューティング市場概要 6.小売エッジコンピューティングの世界市場展望 6.1.市場規模と予測 6.1.1.金額ベース 6.2.市場シェアと予測 6.2.1.コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス） 6.2.2.アプリケーション別（スマートシティ、産業用モノのインターネット、遠隔監視、コンテンツ配信、拡張現実、仮想現実、その他） 6.2.3.組織規模別（中小企業、大企業） 6.2.4.地域別（北米、欧州、南米、中東・アフリカ、アジア太平洋地域） 6.3.企業別（2024年） 6.4.市場マップ 7.北米小売エッジコンピューティング市場展望 7.1.市場規模と予測 7.1.1.金額ベース 7.2.市場シェアと予測 7.2.1.成分別 7.2.2.用途別 7.2.3.組織規模別 7.2.4.国別 7.3.北米国別分析 7.3.1.米国の小売エッジコンピューティング市場の展望 7.3.1.1.市場規模と予測 7.3.1.1.1.金額ベース 7.3.1.2.市場シェアと予測 7.3.1.2.1.成分別 7.3.1.2.2.用途別 7.3.1.2.3.組織規模別 7.3.2.カナダの小売エッジコンピューティング市場の展望 7.3.2.1.市場規模と予測 7.3.2.1.1.金額ベース 7.3.2.2.市場シェアと予測 7.3.2.2.1.成分別 7.3.2.2.2.用途別 7.3.2.2.3.組織規模別 7.3.3.メキシコの小売エッジコンピューティング市場の展望 7.3.3.1.市場規模と予測 7.3.3.1.1.金額ベース 7.3.3.2.市場シェアと予測 7.3.3.2.1.成分別 7.3.3.2.2.用途別 7.3.3.2.3.組織規模別 8.欧州小売エッジコンピューティング市場展望 8.1.市場規模と予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェアと予測 8.2.1.成分別 8.2.2.用途別 8.2.3.組織規模別 8.2.4.国別 8.3.ヨーロッパ国別分析 8.3.1.ドイツの小売エッジコンピューティング市場の展望 8.3.1.1.市場規模と予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.成分別 8.3.1.2.2.用途別 8.3.1.2.3.組織規模別 8.3.2.フランス小売エッジコンピューティング市場の展望 8.3.2.1.市場規模と予測 8.3.2.1.1.金額ベース 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.成分別 8.3.2.2.2.用途別 8.3.2.2.3.組織規模別 8.3.3.イギリスの小売エッジコンピューティング市場の展望 8.3.3.1.市場規模と予測 8.3.3.1.1.金額ベース 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.成分別 8.3.3.2.2.用途別 8.3.3.2.3.組織規模別 8.3.4.イタリアの小売エッジコンピューティング市場の展望 8.3.4.1.市場規模と予測 8.3.4.1.1.金額ベース 8.3.4.2.市場シェアと予測 8.3.4.2.1.成分別 8.3.4.2.2.用途別 8.3.4.2.3.組織規模別 8.3.5.スペインの小売エッジコンピューティング市場の展望 8.3.5.1.市場規模と予測 8.3.5.1.1.金額ベース 8.3.5.2.市場シェアと予測 8.3.5.2.1.成分別 8.3.5.2.2.用途別 8.3.5.2.3.組織規模別 8.3.6.ベルギー小売エッジコンピューティング市場展望 8.3.6.1.市場規模と予測 8.3.6.1.1.金額ベース 8.3.6.2.市場シェアと予測 8.3.6.2.1.成分別 8.3.6.2.2.用途別 8.3.6.2.3.組織規模別 9.アジア太平洋地域の小売エッジコンピューティング市場の展望 9.1.市場規模と予測 9.1.1.金額ベース 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.成分別 9.2.2.用途別 9.2.3.組織規模別 9.2.4.国別 9.3.アジア太平洋地域国別分析 9.3.1.中国小売エッジコンピューティング市場の展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.成分別 9.3.1.2.2.用途別 9.3.1.2.3.組織規模別 9.3.2.インドの小売エッジコンピューティング市場の展望 9.3.2.1.市場規模と予測 9.3.2.1.1.金額ベース 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.成分別 9.3.2.2.2.用途別 9.3.2.2.3.組織規模別 9.3.3.日本のリテールエッジコンピューティング市場の展望 9.3.3.1.市場規模と予測 9.3.3.1.1.金額ベース 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.成分別 9.3.3.2.2.用途別 9.3.3.2.3.組織規模別 9.3.4.韓国の小売エッジコンピューティング市場の展望 9.3.4.1.市場規模と予測 9.3.4.1.1.金額ベース 9.3.4.2.市場シェアと予測 9.3.4.2.1.成分別 9.3.4.2.2.用途別 9.3.4.2.3.組織規模別 9.3.5.オーストラリアの小売エッジコンピューティング市場の展望 9.3.5.1.市場規模と予測 9.3.5.1.1.金額ベース 9.3.5.2.市場シェアと予測 9.3.5.2.1.成分別 9.3.5.2.2.用途別 9.3.5.2.3.組織規模別 9.3.6.インドネシアの小売エッジコンピューティング市場展望 9.3.6.1.市場規模と予測 9.3.6.1.1.金額ベース 9.3.6.2.市場シェアと予測 9.3.6.2.1.成分別 9.3.6.2.2.用途別 9.3.6.2.3.組織規模別 9.3.7.ベトナムの小売エッジコンピューティング市場展望 9.3.7.1.市場規模と予測 9.3.7.1.1.金額ベース 9.3.7.2.市場シェアと予測 9.3.7.2.1.成分別 9.3.7.2.2.用途別 9.3.7.2.3.組織規模別 10.南米の小売エッジコンピューティング市場展望 10.1.市場規模と予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.成分別 10.2.2.用途別 10.2.3.組織規模別 10.2.4.国別 10.3.南アメリカ国別分析 10.3.1.ブラジルの小売エッジコンピューティング市場の展望 10.3.1.1.市場規模と予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.成分別 10.3.1.2.2.用途別 10.3.1.2.3.組織規模別 10.3.2.コロンビアの小売エッジコンピューティング市場展望 10.3.2.1.市場規模＆予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.成分別 10.3.2.2.2.用途別 10.3.2.2.3.組織規模別 10.3.3.アルゼンチンの小売エッジコンピューティング市場展望 10.3.3.1.市場規模と予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.成分別 10.3.3.2.2.用途別 10.3.3.2.3.組織規模別 10.3.4.チリ小売エッジコンピューティング市場展望 10.3.4.1.市場規模と予測 10.3.4.1.1.金額ベース 10.3.4.2.市場シェアと予測 10.3.4.2.1.成分別 10.3.4.2.2.用途別 10.3.4.2.3.組織規模別 11.中東・アフリカ小売エッジコンピューティング市場展望 11.1.市場規模と予測 11.1.1.金額ベース 11.2.市場シェアと予測 11.2.1.成分別 11.2.2.用途別 11.2.3.組織規模別 11.2.4.国別 11.3.中東・アフリカ国別分析 11.3.1.サウジアラビアの小売エッジコンピューティング市場の展望 11.3.1.1.市場規模と予測 11.3.1.1.1.金額ベース 11.3.1.2.市場シェアと予測 11.3.1.2.1.成分別 11.3.1.2.2.用途別 11.3.1.2.3.組織規模別 11.3.2.UAE小売エッジコンピューティング市場の展望 11.3.2.1.市場規模と予測 11.3.2.1.1.金額ベース 11.3.2.2.市場シェアと予測 11.3.2.2.1.成分別 11.3.2.2.2.用途別 11.3.2.2.3.組織規模別 11.3.3.南アフリカの小売エッジコンピューティング市場の展望 11.3.3.1.市場規模と予測 11.3.3.1.1.金額ベース 11.3.3.2.市場シェアと予測 11.3.3.2.1.成分別 11.3.3.2.2.用途別 11.3.3.2.3.組織規模別 11.3.4.トルコの小売エッジコンピューティング市場の展望 11.3.4.1.市場規模と予測 11.3.4.1.1.金額ベース 11.3.4.2.市場シェアと予測 11.3.4.2.1.成分別 11.3.4.2.2.用途別 11.3.4.2.3.組織規模別 11.3.5.イスラエル小売エッジコンピューティング市場展望 11.3.5.1.市場規模と予測 11.3.5.1.1.金額ベース 11.3.5.2.市場シェアと予測 11.3.5.2.1.成分別 11.3.5.2.2.用途別 11.3.5.2.3.組織規模別 12.市場ダイナミクス 12.1.促進要因 12.2.課題 13.市場動向 14.企業プロフィール 14.1.アマゾン・ドット・コム 14.1.1.事業概要 14.1.2.主な収益と財務 14.1.3.最近の動向 14.1.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.1.5.主要製品/サービス 14.2.マイクロソフト株式会社 14.2.1.事業概要 14.2.2.主な収益と財務 14.2.3.最近の動向 14.2.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.2.5.主要製品/サービス 14.3.IBMコーポレーション 14.3.1.事業概要 14.3.2.主な収益と財務 14.3.3.最近の動向 14.3.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.3.5.主要製品/サービス 14.4.インテル株式会社 14.4.1.事業概要 14.4.2.主な収益と財務 14.4.3.最近の動向 14.4.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.4.5.主要製品/サービス 14.5.シスコシステムズ 14.5.1.事業概要 14.5.2.主な収益と財務 14.5.3.最近の動向 14.5.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.5.5.主要製品/サービス 14.6.ヒューレット・パッカード エンタープライズ社 14.6.1.事業概要 14.6.2.主な収益と財務 14.6.3.最近の動向 14.6.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.6.5.主要製品/サービス 14.7.エヌビディアコーポレーション 14.7.1.事業概要 14.7.2.主な収益と財務 14.7.3.最近の動向 14.7.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.7.5.主要製品/サービス 14.8.グーグル合同会社 14.8.1.事業概要 14.8.2.主な収益と財務 14.8.3.最近の動向 14.8.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.8.5.主要製品/サービス 14.9.オラクル株式会社 14.9.1.事業概要 14.9.2.主な収益と財務 14.9.3.最近の動向 14.9.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.9.5.主要製品/サービス 14.10.クアルコム・インコーポレイテッド 14.10.1.事業概要 14.10.2.主な売上高と財務 14.10.3.最近の動向 14.10.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.10.5.主要製品／サービス 15.戦略的提言 16.会社概要と免責事項
SummaryThe Global Retail Edge Computing Market was valued at USD 4.87 billion in 2024 and is expected to reach USD 15.19 billion by 2030 with a CAGR of 20.88% through 2030. Retail Edge Computing refers to the practice of processing data closer to the location where it is generated, such as on-site at retail stores or distribution centers, rather than relying solely on distant data centers or cloud platforms. This technology leverages edge devices like sensors, cameras, and IoT (Internet of Things) systems to collect, process, and analyze data in real time, enabling retailers to make faster, data-driven decisions. The retail sector has been increasingly adopting edge computing as it allows for quicker responses to customer needs, better inventory management, personalized shopping experiences, and improved operational efficiency. For example, real-time analytics from in-store cameras can optimize store layouts, predict consumer behavior, and even reduce theft through advanced security systems. Edge computing enhances supply chain management by providing near-instantaneous feedback on inventory levels and customer preferences. Table of Contents1. Solution Overview
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