アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場2025年（世界主要地域と日本市場規模を掲載）：オンプレミス、クラウドベース

アプリケーションパフォーマンス監視スイート（APMスイート）は、ソフトウェアアプリケーションのパフォーマンスを監視し、分析するためのツールセットです。このスイートは、システムの可用性や応答性、ユーザーエクスペリエンスを向上させることを目的としています。アプリケーションが期待どおりに機能しない場合、問題を特定し、迅速に対応するための情報を提供します。

APMスイートの主要な機能には、リアルタイム監視、トランザクション追跡、エラーロギング、パフォーマンスメトリクスの収集、およびユーザー行動の分析が含まれます。これらの機能により、開発者や運用チームは、アプリケーションのボトルネックや潜在的な問題を特定し、迅速に解決策を講じることができます。また、ビジネス上の指標として、ユーザーの満足度や売上への影響を測定するための洞察も提供します。

APMスイートには、いくつかの種類があります。まず、エージェントベースのAPMがあります。これは、アプリケーションに直接インストールされて動作するエージェントを使用して、詳細なパフォーマンスデータを収集します。次に、エージェントレスAPMもあります。これは、アプリケーションの実行環境を通じてトレース情報をキャプチャし、追加のリソースを必要としない点が特徴です。さらに、統合型APMは、他の監視ツールと連携し、IT環境全体を一元管理できる機能を持っています。

APMスイートは多様な用途に利用されます。例えば、ウェブアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、トラフィックの増加時や負荷テスト時にその動作を検証することができます。また、バグやエラーの発見後、問題の根本原因を迅速に特定し、修正するためにも使用されます。さらには、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、どの機能が最も使用されているかや、どのページがボトルネックになっているかを分析することも可能です。

APMスイートの関連技術には、クラウドコンピューティングやマイクロサービス、コンテナ技術があります。クラウドサービスの普及に伴い、アプリケーションは複数のサーバーや環境に分散してホスティングされることが一般的となっています。そのため、APMはこれらの分散システムを監視する能力が求められています。マイクロサービスアーキテクチャでは、アプリケーションが小さなサービスの集合体として構成されるため、各サービスごとのパフォーマンスを個別に監視することが重要です。また、コンテナ技術（例：DockerやKubernetes）を利用したアプリケーションでは、動的に変化する環境への適応が必要となり、これに応じた監視ソリューションが求められます。

最近のAPMスイートは、AIや機械学習技術を取り入れたものも増えてきています。これにより、膨大なデータから自動的にパターンを識別し、異常を検出、通知する機能が強化されています。これにより、手動での監視では見逃す可能性のある問題を早期に発見することができ、より効果的な運用管理が可能になります。

アプリケーションパフォーマンス監視スイートは、現代のIT環境にとって欠かせないツールとなっています。アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、ビジネスの成功に向けた重要な要素を提供することで、システムの信頼性とユーザー体験を向上させる役割を果たしています。これからの企業は、APMを導入することで、競争優位を保ち続けることができるでしょう。

世界のアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模は2024年に76億5200万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）12.4％で成長し、2031年までに169億3900万米ドルに拡大すると予測されている。アプリケーションパフォーマンス監視（APM）とは、監視ソフトウェアとテレメトリデータを用いて主要なソフトウェアアプリケーションのパフォーマンス指標を追跡する手法である。実務者はAPMを活用し、システムの可用性を確保し、サービスパフォーマンスと応答時間を最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる。
アプリケーションパフォーマンス監視は、デジタルエクスペリエンス監視（DEM）、アプリケーション検出、トレースと診断、IT運用向け専用人工知能で構成される監視ソフトウェアスイートである。
グローバル化の進展に伴い、企業はデジタルプラットフォームを活用して事業活動を異なる地域へ拡大している。こうした企業は多様なアプリケーションやソフトウェア（複数のウェブサイトを含む）を通じて運営されており、事業拠点やユーザーが地理的に分散しているケースが多い。グローバルな環境で事業を展開するとは、多様なネットワークインフラや変動するネットワーク条件に直面することを意味し、デジタルプラットフォームの稼働やユーザー体験に関連する多くの問題を引き起こす可能性がある。これらの課題に対処するため、APMは組織に対しソフトウェアの自動検出・マッピングを提供し、そのパフォーマンスを評価・測定します。これによりAPMは問題の根本原因を特定し、解決プロセスを効率化します。APMを通じて組織はデジタルプラットフォームの最適パフォーマンスを維持し、グローバルユーザーにシームレスで良好な体験を保証できます。
インダストリー4.0の到来により、サービスを提供するデジタルプラットフォームが急増し、eコマース産業の拡大をもたらしています。その結果、ウェブサイトやモバイルアプリケーションなどのデジタルタッチポイントの数は大幅に増加しました。ソフトウェアやアプリケーションのアーキテクチャはより複雑化しており、エラーが発生しやすくなり、手動で常にエラーを特定し修正することが困難になっています。APMツールは、シームレスで応答性の高いユーザー体験を確保するため、これらの接点のパフォーマンス監視に不可欠です。APMツールはリアルタイムの洞察とボトルネックの特定機能を提供し、市場成長を推進する上で極めて重要です。
さらにAPMはデータセキュリティシステムとのシームレスな統合を実現します。この統合によりシステム性能問題を効果的に解決し、サイバー攻撃やデータ侵害検知の信頼性を高めます。リアルタイムアラート機能により異常や不審な活動を迅速に通知し、組織全体のセキュリティ強化に貢献します。
導入形態別では、2024年にオンプレミスセグメントが51%という最大の収益シェアを占めました。これはデータプライバシーとデータセキュリティの必要性に起因します。デジタルプラットフォームの増加に伴い、サイバー攻撃やデータ侵害が増加しており、特に個人データ、財務記録、独自のビジネスデータなどの機密情報を扱う企業にとって、サイバーセキュリティは最重要課題となっています。オンプレミス導入モデルは、クラウドベースソリューションと比較して、組織が自社データに対してより高いレベルの制御とセキュリティを提供します。APMツールをオンプレミスでホストすることで、組織はデータを自社の安全な環境内に保持でき、データ保護規制への準拠を確保し、データ侵害のリスクを最小限に抑えることができます。
クラウドセグメントは予測期間中、最も高いCAGRで成長すると見込まれています。クラウドAPMソリューションはコスト効率の高いサブスクリプション型料金モデルを採用することが多く、組織は使用したリソースに対して従量課金制で支払うことが可能です。この費用対効果の高いアプローチにより、ハードウェアやソフトウェアへの多額の先行投資が不要となり、組織はAPM費用を実際の使用量に連動させ、ニーズの変化に応じてリソースをコスト効率良く拡張できます。
エンドユース別では、IT・通信セグメントが2023年に最大の収益シェアで市場をリードした。容量計画と最適化の必要性が、このセグメントにおけるAPM需要を促進している。IT・通信企業は、インフラリソースを拡張し、増大するサービス需要に対応するために効果的な容量計画を必要とする。APMソリューションは、パフォーマンスの傾向分析、容量要件の予測、リソース配分の最適化を支援し、様々なワークロード下での最適なパフォーマンスを確保する。
学術分野は予測期間において最も高いCAGR（年平均成長率）を示すと予想される。APMは、学習管理システム（LMS）や学生ポータルなどのデジタルプラットフォームが最適なパフォーマンスを発揮し、学生・教職員のユーザー体験を向上させることを学術機関に保証します。また、アプリケーションリソースの活用にも活用され、学術IT部門がリソースを効率的に配分することを可能にします。さらに、eラーニングやeコースの台頭が、このセグメントにおけるAPMの需要を牽引しています。
アジア太平洋地域のアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると見込まれています。スマートフォンやモバイルデバイスの普及により、アジア太平洋地域の多くの国々がモバイルファースト戦略を採用しています。APMツールは、組織がモバイルアプリケーションのパフォーマンスを監視し、様々なデバイス、画面サイズ、オペレーティングシステム上でシームレスなユーザー体験を確保するために不可欠です。
中国市場は予測期間中に著しいCAGRで成長すると見込まれる。中国はアリババやJD.comなどのプラットフォームが巨大なオンライン小売取引を牽引する、eコマース分野の世界的リーダーである。APMはeコマースアプリケーションのパフォーマンス監視、高速な読み込み時間の確保、安全な取引、シームレスなユーザー体験の実現に広く活用され、同国における膨大なオンラインショッピング活動を支えている。
インドのアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場は、スタートアップエコシステムの隆盛により、予測期間中に著しいCAGRで成長すると見込まれています。インドのスタートアップエコシステムは、eコマース、フィンテック、医療、教育など様々な業界における急速なイノベーションと実験が特徴です。APMツールは、スタートアップが革新的なアプリケーションのパフォーマンスを監視し、改善点を特定し、新機能や更新を円滑に展開してユーザー体験を向上させるのに役立ちます。
世界の主要なアプリケーションパフォーマンス監視スイートベンダーには、Dynatrace、New Relic、Cisco（AppDynamics）、Datadog、Broadcom、IBM、OpenText、BMC Software、Microsoft、ManageEngine（Zoho）、Oracle、Splunk（Cisco）、Riverbed Technology、SolarWinds、Honeycomb（Hound Technology）、Amazon Web Services、Elastic、Alibaba Cloud、Huawei Cloud、ServiceNow、Grafana Labs、Logz.io（Logshero）、JenniferSoft、Sumo Logic、Bonree、Vixtel Technologies、Tingyun、OneAPM、Cloudwise、SmartBear、Lumigo、eG Innovations、Progress Software、TmaxSoft、Sematextなどが挙げられる。2024年のアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場において、上位5社のベンダーは売上高ベースで41％のシェアを占めた。
グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場は、企業別、地域別（国別）、タイプ別、アプリケーション別に戦略的にセグメント化されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、アプリケーション別の収益と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新たな機会を活用し、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕することを可能にします。
市場セグメンテーション
企業別：
Dynatrace
New Relic
Cisco (AppDynamics)
Datadog
ブロードコム
IBM
OpenText
BMC Software
Microsoft
マネージエンジン（Zoho）
Oracle
Splunk (Cisco)
Riverbed Technology
SolarWinds
Honeycomb (Hound Technology)
Amazon Web Services
Elastic
Alibaba Cloud
Huawei Cloud
ServiceNow
Grafana Labs
Logz.io (Logshero)
JenniferSoft
Sumo Logic
Bonree
Vixtel Technologies
Tingyun
OneAPM
Cloudwise
SmartBear
Lumigo
eG Innovations
Progress Software
TmaxSoft
Sematext
H3C
DCLINGCLOUD
タイプ別：（主力セグメント対高マージンイノベーション）
オンプレミス
クラウドベース
アプリケーション別：（中核需要ドライバー対新興機会）
BFSI
IT・通信
電子商取引・小売
製造
医療
メディア・エンターテインメント
学術・政府機関
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的インサイト
– 競争環境：既存プレイヤーの優位性と新興企業の台頭（例：欧州におけるDynatrace）
– 新興製品トレンド：オンプレミス導入 vs クラウドベースプレミアム化
– 需要側の動向：中国のBFSI（銀行・金融・保険）分野の成長 vs 北米のIT・通信分野の潜在力
– 地域別消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場：
北米
欧州
中国
日本
東南アジア
インド
中南米
（追加地域はクライアントのニーズに基づきカスタマイズ可能です。）
章の構成
第1章：レポートの範囲、エグゼクティブサマリー、市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の規模と成長可能性に関する定量分析（グローバル、地域、国レベル）。
第3章：メーカーの競争力ベンチマーク（収益、市場シェア、M&A、R&Dの重点分野）。
第4章：タイプ別セグメント分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国におけるクラウドベース）。
第5章：アプリケーション別セグメント分析－高成長のダウンストリーム機会（例：インドにおけるIT・通信分野）。
第6章：企業別・タイプ別・用途別・顧客別地域収益内訳
第7章：主要メーカー概要 – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的展開。
第8章：市場動向 – 推進要因、抑制要因、規制の影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的提言。
本レポートの意義
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルな運用インテリジェンスを融合。アプリケーションパフォーマンス監視スイートのバリューチェーン全体でデータ駆動型の意思決定を可能にし、以下の課題に対応します：
– 地域別の市場参入リスク／機会
– 現地慣行に基づく製品構成の最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略

1 レポート概要
1.1 研究範囲
1.2 タイプ別市場
1.2.1 タイプ別グローバル市場規模の成長：2020年 VS 2024年 VS 2031年
1.2.2 オンプレミス
1.2.3 クラウドベース
1.3 用途別市場
1.3.1 用途別グローバル市場シェア：2020年対2024年対2031年
1.3.2 金融・保険・証券（BFSI）
1.3.3 ITおよび通信
1.3.4 電子商取引・小売
1.3.5 製造業
1.3.6 医療
1.3.7 メディア・エンターテインメント
1.3.8 学術・政府機関
1.3.9 その他
1.4 前提条件と制限事項
1.5 研究目的
1.6 対象年度
2 グローバル成長動向
2.1 グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の展望（2020-2031年）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年 VS 2024年 VS 2031年
2.3 地域別グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート収益市場シェア（2020-2025年）
2.4 地域別グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート収益予測（2026-2031年）
2.5 主要地域および新興市場分析
2.5.1 北米アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.2 欧州アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.3 中国アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.4 日本におけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.5 東南アジアにおけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.6 インドにおけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の規模と展望（2020-2031年）
2.5.7 中南米アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別内訳データ
3.1 グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート：タイプ別過去市場規模（2020-2025年）
3.2 グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート予測市場規模（タイプ別）（2026-2031）
3.3 各種アプリケーションパフォーマンス監視スイートにおける代表的なプレーヤー
4 アプリケーション別内訳データ
4.1 アプリケーションパフォーマンス監視スイートの世界市場規模（用途別、2020-2025年）
4.2 アプリケーションパフォーマンス監視スイートの世界市場規模予測（用途別）（2026-2031年）
4.3 アプリケーションパフォーマンス監視スイートにおける新たな成長源
5 主要プレイヤー別競争環境
5.1 収益別グローバル主要プレイヤー
5.1.1 収益別グローバル主要アプリケーションパフォーマンス監視スイート企業（2020-2025年）
5.1.2 グローバルAPMスイート収益市場におけるプレイヤー別シェア（2020-2025年）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：アプリケーションパフォーマンス監視スイート収益によるランキング
5.4 グローバルアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の集中度分析
5.4.1 アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場における集中度比率（CR5およびHHI）
5.4.2 2024年におけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート収益に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 アプリケーションパフォーマンス監視スイートのグローバル主要プレイヤー：本社所在地とサービス提供地域
5.6 アプリケーションパフォーマンス監視スイートのグローバル主要プレイヤー、製品及びアプリケーション
5.7 アプリケーションパフォーマンス監視スイートにおけるグローバル主要プレイヤー、業界参入時期
5.8 M&A、拡張計画
6 地域別分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント及び下流市場
6.1.1 北米アプリケーションパフォーマンス監視スイート収益（企業別、2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.1.2.2 北米アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.1.3 北米アプリケーション別市場規模
6.1.3.1 北米アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（用途別）（2020-2025年）
6.1.3.2 北米アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場におけるアプリケーション別シェア（2020-2025年）
6.1.4 北米市場の動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.2.1 欧州アプリケーションパフォーマンス監視スイート収益（企業別）（2020-2025年）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.2.1 欧州アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.2.2 欧州アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.3 欧州市場規模（アプリケーション別）
6.2.3.1 用途別欧州アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（2020-2025年）
6.2.3.2 欧州アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模：用途別（2020-2025年）
6.2.4 欧州市場の動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.3.1 中国アプリケーションパフォーマンス監視スイート収益（企業別）（2020-2025年）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.2.2 中国アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場におけるタイプ別シェア（2020-2025年）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（用途別）（2020-2025年）
6.3.3.2 中国アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場における用途別シェア（2020-2025年）
6.3.4 中国市場の動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.4.1 日本アプリケーションパフォーマンス監視スイート収益（企業別）（2020-2025年）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.4.2.1 日本アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.4.2.2 日本アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場におけるタイプ別シェア（2020-2025年）
6.4.3 日本市場規模（用途別）
6.4.3.1 日本アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（用途別）（2020-2025年）
6.4.3.2 日本アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模：用途別（2020-2025年）
6.4.4 日本市場の動向と機会
6.5 東南アジア市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.5.1 東南アジアにおけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート収益（企業別）（2020-2025年）
6.5.2 東南アジア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.5.2.1 東南アジアアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.5.2.2 東南アジアにおけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.5.3 東南アジアにおけるアプリケーション別市場規模
6.5.3.1 東南アジア アプリケーションパフォーマンス監視スイート 用途別市場規模（2020-2025年）
6.5.3.2 東南アジア アプリケーションパフォーマンス監視スイート 用途別市場シェア (2020-2025)
6.5.4 東南アジア市場の動向と機会
6.6 インド市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.6.1 インドアプリケーションパフォーマンス監視スイート収益（企業別）（2020-2025年）
6.6.2 インド市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.6.2.1 インドアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.6.2.2 インドアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.6.3 インド市場規模（用途別）
6.6.3.1 インド アプリケーションパフォーマンス監視スイート 用途別市場規模（2020-2025年）
6.6.3.2 インドアプリケーションパフォーマンス監視スイート市場における用途別シェア（2020-2025年）
6.6.4 インド市場の動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 ダイナトレース
7.1.1 Dynatrace 会社概要
7.1.2 Dynatraceの事業概要
7.1.3 Dynatrace アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.1.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるDynatraceの収益（2020-2025年）
7.1.5 ダイナトレースの最近の動向
7.2 New Relic
7.2.1 New Relic 会社概要
7.2.2 New Relic 事業概要
7.2.3 New Relic アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.2.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるNew Relicの収益（2020-2025年）
7.2.5 New Relic の最近の動向
7.3 Cisco（AppDynamics）
7.3.1 Cisco（AppDynamics）企業詳細
7.3.2 Cisco（AppDynamics）事業概要
7.3.3 シスコ（AppDynamics）アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.3.4 Cisco（AppDynamics）アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業の収益（2020-2025）
7.3.5 シスコ（AppDynamics）の最近の動向
7.4 Datadog
7.4.1 Datadog 会社概要
7.4.2 Datadog 事業概要
7.4.3 Datadog アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.4.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるDatadogの収益（2020-2025年）
7.4.5 Datadogの最近の動向
7.5 ブロードコム
7.5.1 ブロードコムの詳細情報
7.5.2 ブロードコム事業概要
7.5.3 ブロードコムのアプリケーションパフォーマンス監視スイート導入
7.5.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるブロードコムの収益（2020-2025年）
7.5.5 ブロードコムの最近の動向
7.6 IBM
7.6.1 IBM 会社概要
7.6.2 IBMの事業概要
7.6.3 IBMアプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.6.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるIBMの収益（2020-2025年）
7.6.5 IBMの最近の動向
7.7 OpenText
7.7.1 OpenText 会社概要
7.7.2 OpenText 事業概要
7.7.3 OpenText アプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.7.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるOpenTextの収益（2020-2025年）
7.7.5 OpenText の最近の開発動向
7.8 BMC Software
7.8.1 BMC Software 会社概要
7.8.2 BMC Software 事業概要
7.8.3 BMC Software アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.8.4 BMCソフトウェアのアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025年）
7.8.5 BMC Software の最近の動向
7.9 マイクロソフト
7.9.1 マイクロソフト社の詳細
7.9.2 マイクロソフト事業概要
7.9.3 マイクロソフトのアプリケーションパフォーマンス監視スイート紹介
7.9.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるマイクロソフトの収益（2020-2025）
7.9.5 マイクロソフトの最近の動向
7.10 ManageEngine（Zoho）
7.10.1 ManageEngine（Zoho）会社概要
7.10.2 ManageEngine（Zoho）の事業概要
7.10.3 ManageEngine（Zoho）アプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.10.4 ManageEngine（Zoho）アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025）
7.10.5 ManageEngine（Zoho）の最近の動向
7.11 Oracle
7.11.1 Oracle 会社概要
7.11.2 Oracle 事業の概要
7.11.3 Oracle アプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.11.4 Oracleのアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025年）
7.11.5 オラクルの最近の動向
7.12 Splunk（Cisco）
7.12.1 Splunk（Cisco）企業詳細
7.12.2 Splunk（Cisco）事業概要
7.12.3 Splunk（Cisco）アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.12.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるSplunk（Cisco）の収益（2020-2025年）
7.12.5 Splunk（Cisco）の最近の動向
7.13 リバーベッド・テクノロジー
7.13.1 リバーベッド・テクノロジー 会社概要
7.13.2 リバーベッド・テクノロジー事業概要
7.13.3 リバーベッド・テクノロジー アプリケーションパフォーマンス監視スイート導入
7.13.4 リバーベッド・テクノロジーのアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025年）
7.13.5 リバーベッド・テクノロジーの最近の動向
7.14 SolarWinds
7.14.1 SolarWinds 会社概要
7.14.2 SolarWindsの事業概要
7.14.3 SolarWinds アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.14.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるSolarWindsの収益（2020-2025年）
7.14.5 SolarWindsの最近の動向
7.15 ハニーコム（ハウンド・テクノロジー）
7.15.1 ハニーコム（ハウンド・テクノロジー）会社概要
7.15.2 ハニカム（ハウンド・テクノロジー）事業概要
7.15.3 ハニカム（ハウンド・テクノロジー）アプリケーションパフォーマンス監視スイート導入概要
7.15.4 ハニーコム（ハウンド・テクノロジー）のアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025年）
7.15.5 ハニカム（ハウンド・テクノロジー）の最近の動向
7.16 Amazon Web Services
7.16.1 Amazon Web Services 会社概要
7.16.2 Amazon Web Services 事業概要
7.16.3 Amazon Web Services アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.16.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるAmazon Web Servicesの収益（2020-2025年）
7.16.5 Amazon Web Services の最近の開発動向
7.17 Elastic
7.17.1 Elastic 会社概要
7.17.2 Elastic 事業概要
7.17.3 Elastic アプリケーションパフォーマンス監視スイートの紹介
7.17.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるElasticの収益（2020-2025年）
7.17.5 Elastic の最近の動向
7.18 Alibaba Cloud
7.18.1 Alibaba Cloud 会社概要
7.18.2 Alibaba Cloud 事業概要
7.18.3 Alibaba Cloud アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.18.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるAlibaba Cloudの収益（2020-2025年）
7.18.5 アリババクラウドの最近の動向
7.19 Huawei Cloud
7.19.1 Huawei Cloud 会社概要
7.19.2 Huawei Cloudの事業概要
7.19.3 Huawei Cloudアプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.19.4 ファーウェイクラウドのアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025年）
7.19.5 Huawei Cloud の最近の開発動向
7.20 ServiceNow
7.20.1 ServiceNow 会社概要
7.20.2 ServiceNow 事業概要
7.20.3 ServiceNow アプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.20.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるServiceNowの収益（2020-2025年）
7.20.5 ServiceNow の最近の開発動向
7.21 Grafana Labs
7.21.1 Grafana Labs 会社概要
7.21.2 Grafana Labs 事業概要
7.21.3 Grafana Labs アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.21.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるGrafana Labsの収益（2020-2025年）
7.21.5 Grafana Labs の最近の開発動向
7.22 Logz.io（Logshero）
7.22.1 Logz.io（Logshero）会社概要
7.22.2 Logz.io（Logshero）事業概要
7.22.3 Logz.io（Logshero）アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.22.4 Logz.io (Logshero) アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益 (2020-2025)
7.22.5 Logz.io（Logshero）の最近の動向
7.23 ジェニファーソフト
7.23.1 ジェニファースフト会社概要
7.23.2 ジェニファーソフト事業概要
7.23.3 ジェニファーソフト アプリケーションパフォーマンス監視スイート 概要
7.23.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるジェニファーソフトの収益（2020-2025年）
7.23.5 ジェニファースフトの最近の動向
7.24 Sumo Logic
7.24.1 Sumo Logic 会社概要
7.24.2 Sumo Logic 事業概要
7.24.3 Sumo Logic アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.24.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるSumo Logicの収益（2020-2025年）
7.24.5 Sumo Logic の最近の動向
7.25 Bonree
7.25.1 Bonree 会社概要
7.25.2 Bonreeの事業概要
7.25.3 Bonree アプリケーションパフォーマンス監視スイート紹介
7.25.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるBonreeの収益（2020-2025年）
7.25.5 ボンリーの最近の動向
7.26 ヴィクステル・テクノロジーズ
7.26.1 ヴィクステル・テクノロジーズ 会社概要
7.26.2 ヴィクステル・テクノロジーズ事業概要
7.26.3 ヴィクステル・テクノロジーズ アプリケーションパフォーマンス監視スイート導入概要
7.26.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるVixtel Technologiesの収益（2020-2025年）
7.26.5 ヴィクステル・テクノロジーズの最近の動向
7.27 ティンユン
7.27.1 Tingyun 会社概要
7.27.2 Tingyunの事業概要
7.27.3 Tingyun アプリケーションパフォーマンス監視スイート紹介
7.27.4 ティンユンにおけるアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業の収益（2020-2025年）
7.27.5 ティンユンの最近の動向
7.28 OneAPM
7.28.1 OneAPM 会社概要
7.28.2 OneAPM 事業概要
7.28.3 OneAPM アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.28.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるOneAPMの収益（2020-2025年）
7.28.5 OneAPM の最近の開発動向
7.29 Cloudwise
7.29.1 Cloudwise 会社概要
7.29.2 Cloudwise 事業概要
7.29.3 Cloudwise アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.29.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるCloudwiseの収益（2020-2025年）
7.29.5 Cloudwiseの最近の動向
7.30 SmartBear
7.30.1 SmartBear 会社概要
7.30.2 SmartBear 事業概要
7.30.3 SmartBear アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.30.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるSmartBearの収益（2020-2025年）
7.30.5 SmartBear の最近の動向
7.31 Lumigo
7.31.1 Lumigo 会社概要
7.31.2 Lumigoの事業概要
7.31.3 Lumigo アプリケーションパフォーマンス監視スイート紹介
7.31.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるLumigoの収益（2020-2025年）
7.31.5 Lumigoの最近の動向
7.32 eG Innovations
7.32.1 eG Innovations 会社概要
7.32.2 eG Innovations 事業概要
7.32.3 eG Innovations アプリケーションパフォーマンス監視スイート概要
7.32.4 eG Innovationsのアプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025年）
7.32.5 eG Innovations の最近の動向
7.33 進歩ソフトウェア
7.33.1 Progress Software 会社概要
7.33.2 プログレス・ソフトウェアの事業概要
7.33.3 プログレス・ソフトウェアのアプリケーションパフォーマンス監視スイート紹介
7.33.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業におけるプログレスソフトウェアの収益（2020-2025年）
7.33.5 プログレス・ソフトウェアの最近の動向
7.34 TmaxSoft
7.34.1 TmaxSoft 会社概要
7.34.2 TmaxSoftの事業概要
7.34.3 TmaxSoft アプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.34.4 TmaxSoft アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025）
7.34.5 TmaxSoft の最近の開発動向
7.35 Sematext
7.35.1 Sematext 会社概要
7.35.2 Sematext 事業概要
7.35.3 Sematext アプリケーションパフォーマンス監視スイートの概要
7.35.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における Sematext の収益 (2020-2025)
7.35.5 Sematext の最近の開発動向
7.36 H3C
7.36.1 H3C 会社概要
7.36.2 H3C 事業の概要
7.36.3 H3C アプリケーションパフォーマンス監視スイートの紹介
7.36.4 H3C アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益 (2020-2025)
7.36.5 H3C の最近の開発動向
7.37 DCLINGCLOUD
7.37.1 DCLINGCLOUD 会社概要
7.37.2 DCLINGCLOUD 事業概要
7.37.3 DCLINGCLOUD アプリケーションパフォーマンス監視スイート紹介
7.37.4 DCLINGCLOUD アプリケーションパフォーマンス監視スイート事業における収益（2020-2025）
7.37.5 DCLINGCLOUD の最近の開発動向
8 アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の動向
8.1 アプリケーションパフォーマンス監視スイート業界の動向
8.2 アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の推進要因
8.3 アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の課題
8.4 アプリケーションパフォーマンス監視スイート市場の抑制要因
9 調査結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論／調査アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム／設計
10.1.1.2 市場規模の推定
10.1.1.3 市場細分化とデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次情報源
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項