2025年以降を形作る組み込み型分析ツールつの統計
これらの組み込み分析統計は、SaaS と ISV のリーダーがデータを使用して、より迅速なスケーリング、リテンションの向上、ユーザーが実際に必要とする機能の提供を開始している方法を示しています。2025年以降のロードマップを形作る明確なベンチマークとトレンドラインを入手してください。
Reveal 2025 年と 2024 年のアナリティクス
テクノロジーリーダーの51%が、2025年のソフトウェア開発の最重要課題としてセキュリティを挙げています。 [1]
45%がAIコードの信頼性が2025年のソフトウェア開発の最大の課題であると回答し、41%がデータプライバシーを最重要課題と考えています。 [2]
2025年の主な優先事項はAIの採用であり、テクノロジーリーダーの73%が来年、組織内でのAIの使用を拡大することを計画しています。 [3]
55%が、AIの導入が直面する最大の課題になると回答しています。 [4]
テクノロジーリーダーの42%が、2025年にリソースを効果的に活用するためにAIの使用を組み込むか、または増やすと予想しています。 [5]
リソースをより効果的に活用するために、データを使用して意思決定を改善すると回答したのはわずか13%でした。 [6]
テクノロジーリーダーの81%が、2024年にビジネスインテリジェンスまたはビジネス組み込み型分析ツールへの関心が大幅に高まったと回答しています。 [7]
2025年には、データ分析ユーザーの81%が組み込み型アナリティクスを使用しています。 [8]
ユーザーの 47% が生産性の追跡に BI を利用しています。42% – トレンド分析、33%が意思決定、31%がCRMです。 [9]
ユーザーの 42% は、組み込み型アナリティクスを採用する際の主な課題として、技術リソースに苦労していることを挙げています。 [10]
ユーザーの35%は、組み込み型分析を採用する際の主な課題として、変化する分析ニーズを特定しています。 [11]
ユーザーの32%は、レガシーインフラストラクチャが組み込み分析の採用の主な障壁であると回答しています。30%がコストの正当化を主なハードルと見なし、29%がユーザーによる採用であると主張しています。 [12]
お客様の 20.2% は、組み込み型アナリティクスを望み、それを利用する主な理由は、より適切な意思決定を行うことです。 [13]
調査回答者の 39% が、自社が組み込み型アナリティクスを使用して生産性を監視および改善していると回答しています。 [14]
調査回答者の 31.4% が、自社が組み込み型アナリティクスを使用して収益を上げていると回答しています。 [15]
ビジネス上の問題を理解することが、調査回答者の29.6%が組み込み型アナリティクスを使用する最大の理由です。 [16]
情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う能力は、調査回答者の 24.8% が組み込み型分析を使用する主な理由です。 [17]
Reveal、Reveal調査レポート:2025年のソフトウェア開発の主な課題。
Reveal、採用から統合まで:2025年から2029年のAI展開の課題の克服。
Reveal調査2024、組み込み型分析ツール調査レポート2024。
Reveal、採用から統合まで:2025年から2029年のAI展開の課題の克服。
Reveal調査2024、組み込み型分析ツール調査レポート2024。
ガートナー・アナリティクス
セールスオペレーションとRevOpsのリーダーの47%が、データ品質に関する最大の課題として、さまざまなシステムやプラットフォーム間でのデータ統合を挙げています。[1]
40%が、ユーザー入力に起因する不正確なデータを問題として報告しています。[2]
2026年までに、ソフトウェアベンダーの80%以上が自社製品にGenAI機能を組み込むことになります。[3]
2025 年までに、従来のデータに基づいて構築された既存のモデルの 60% が、コンテキスト駆動型分析と AI モデルに取って代わられるでしょう。[4]
CDAOの74%が、経営幹部が自社のD&A機能に自信を持っていると回答していますが、ステークホルダーがD&Aの価値を追跡できるようなビジネス成果主導の指標を確立しているのは49%に過ぎません。[5]
CDAOの23%がGen AIの所有権を主導しています。[6]
Gartner D&A調査の回答者の82%が、新しいD&Aプロジェクトに必要なデータ資産を特定できると回答しています。[7]
80% は、通常、データアセットを複数のユースケースで共有しています。[8]
D&Aガバナンスに価値志向のKPIを持っているユーザーはわずか46%です。[9]
2025年までに、合成データと転移学習により、AIに必要な実データの量が50%以上削減されます。[10]
2026年までに、組織全体の影響力と測定可能な影響を最優先事項にしていないCDAOの75%が、テクノロジー機能に同化されるでしょう。[11]
2025年までに、GenAIプロジェクトの少なくとも30%は、データ品質の低さ、不適切なリスク管理、コストの増大、またはビジネス価値の不明確さを理由に、概念実証後に放棄されるでしょう。[12]
現在の分析コンテンツ利用者の90%は、2025年末までにBIソリューションが提供するAI搭載ツールによって実現されるコンテンツクリエーターになるでしょう。[13]
組織の60%は、データガバナンスのフレームワークがまとまりがないため、拡張分析ソリューションを使用したAI分析のユースケースの価値を認識できません。[14]
企業ストラテジストの79%は、AIと分析が成功に不可欠であると考えています。[15]
戦略的な計画と実行活動の50%は、部分的または完全に自動化できます。現在、そうであるのはわずか15%です。[16]
機械学習や自然言語処理などのAI関連ツールを自分の職務に使用していると回答したストラテジストはわずか20%でした。[17]
回答者の94%がサードパーティのAPIを使用していると回答しています。[18]
2025年までに、組織が競争力を維持するためには、データおよび分析の人材市場で分析スキルとソフトスキルが最も求められるスキルとなるでしょう。[19]
ガートナーは、2025年までに、現在データを使用している意思決定の95%が少なくとも部分的に自動化されると予測しています。[20]
ガートナー社が400人の財務担当役員を対象に行った調査では、価値とテクノロジーの組み合わせとして最も多く選択されているのは、従業員の生産性を高めるためのセルフサービスデータと分析であり、回答者の49%がテクノロジーに対する認識を示していることがわかりました。[21]
ガートナーの調査によると、経営幹部の80%が、自動化はあらゆるビジネス上の意思決定に適用できると考えています。[22]
ガートナー、セールスアナリティクス。
ガートナー、製品開発およびGenAI。
ガートナー、データ分析のためのAI。
ガートナー、データ分析サミット2024。
ガートナー、データトレンド。
ガートナー、データガバナンス。
ガートナー、コーポレートストラテジスト調査2023。
ガートナー、新興技術トレンド。
トナー、データ&分析エッセンシャルガイド)Gartner, Data & Analytics Essential Guides(ガー
ガートナー、財務エグゼクティブ調査2022。
ガートナー、ビジネス意思決定調査における自動化 2022年。
ガートナー、製品開発およびGenAI。
ガートナー、データ分析のためのAI。
ガートナー、データ分析サミット2024。
ガートナー、データトレンド。
ガートナー、データガバナンス。
ガートナー、コーポレートストラテジスト調査2023。
ガートナー、新興技術トレンド。
トナー、データ&分析エッセンシャルガイド)Gartner, Data & Analytics Essential Guides(ガー
ガートナー、財務エグゼクティブ調査2022。
ガートナー、ビジネス意思決定調査における自動化 2022年。
Cloudtalk.io アナリティクス
ガートナー社によると、データを十分な速さで評価して常にトップに立つことができる組織はわずか29%です。Cloudtalk.io(ガートナー社より引用)
フォレスター・アナリティクス
規制の厳しい企業の 40% は、2025 年にデータと AI ガバナンスを組み合わせると予想しています。[1]
残りの80%は、データソーシング、データディスカバリー、データ統合、メトリクスとKPIの構築、分析の実行、インサイトの提供に、依然として20%に依存しています。[2]
エンベデッドアナリティクスは、テクノロジー以外の意思決定者の半数以上がデータドリブンなインサイトを活用できるようにするための鍵となるかもしれません。[3]
データと分析の意思決定者が、自社が高度なインサイト主導のビジネス能力を持っていると回答した人は、ビギナー段階の企業に比べて、自社の年間収益が 20% 以上増加したと報告する確率が 8.5 倍高くなっています。[4]
組織の 61% は依然として 4 つ以上のビジネス インテリジェンス プラットフォームを使用しており、アナリストやインサイトの専門家は常にタスクとコンテキストを切り替えており、生産性の 40% もが失われていることを意味します。[5]
Forrester が 2023 年に調査したデータと分析の意思決定者の 40% が、AI の最も重要なシナリオは、AI 主導の自動化と意思決定を通じて IT プロセスを合理化することであると回答しています。[6]
Forresterの「Marketing Survey, 2023」では、B2Bの回答者は、分析をサポートするデータの品質に対する信頼の欠如(40%)、チームの理解不足(39%)、接続されていないデータソースが多すぎる(38%)を、測定と分析を実行する際の最大の障害として挙げています。[7]
Forrester、2025年の予測:人工知能。
Forresterは、ビジネスインテリジェンスユーザーの残りの80%にデータを提供してください。
Forrester社、あなたのB2B組織はインサイトを重視していますか?
Forrester社、インサイト主導の意思決定の鍵は、好奇心の速さです。
Forrester社、Outcomes Drives Your Data Architecture Strategy(成果がデータアーキテクチャ戦略を推進する)
Forresterの皆さん、2023年を勝ち抜くための営業戦略にデータを活用してください。
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Forresterの皆さん、2023年を勝ち抜くための営業戦略にデータを活用してください。
フォーチュンビジネスインサイト分析
組み込み型分析ツール市場は2030年までに555億4000万ドルに達すると予想されています。[1]
データの品質が悪いと、企業や組織は毎年約1,290万米ドルの損失を被る可能性があります。[2]
2022年には、ITと通信が組み込み型分析ツールの最大のエンドユーザーであり、27.4%でした。[3]
フォーチュン ビジネス インサイト、組み込み型分析ツール市場レポート 2023-2030。
検証済み市場調査分析
組み込み型分析ツール市場規模は2024年に549億5000万米ドルと評価されました。[1]
組み込み型分析ツール市場規模は、2031年までに1,490億ドルに拡大し、CAGR14.65%で成長すると予想されています。[2]
検証済みの市場調査、世界の組み込み型分析ツール市場規模と予測。
マッキンゼー・アナリティクス
回答者の65%が、自分の組織がGenAIを定期的に使用していると報告しています。[1]
AIの採用は2024年には72%に急増し、前年の50%から大きく変化しています。[2]
企業はすでに、利払い・税引前利益(EBIT)の20%を人工知能(AI)が占めています。[3]
データと分析は、大規模に組み込めば、年間9兆5,000億ドルから15兆4,000億ドルの価値を生み出す可能性があります。[4]
高度な分析アプローチによって解き放たれる価値は、そのごく一部しか解き放たれておらず、一部のセクターではわずか10%に過ぎません。[5]
企業は、データクレンジングの取り組みの70%を浪費している可能性があります。[6]
データレイク全体の半数以上が目的に適していません。[7]
