ガートナー社が4月に発表した予測では、パブリッククラウドサービスのエンドユーザー支出は、2022年の4,910億ドルから2023年には21.7%増加して5,973億ドルに達すると見込まれている。ガートナー社によると、パブリッククラウドサービスの利用増加の要因には、生成AI、Web3、メタバース（仮想現実）などの新興技術が挙げられる。
ガートナーは、2026 年まで順調に成長が見込まれ、その時点で 75% の組織がクラウド ベースのデジタル変革モデルを採用すると予測しています。
ジャンプ先:
- パブリッククラウド支出の伸びをセクター別に見る
- クラウド支出増加の主な要因
- 技術開発が購買決定を変える
- 生成AIがパブリッククラウド支出に与える影響
パブリッククラウド支出の伸びをセクター別に見る
ガートナーはパブリッククラウドの支出をいくつかのセクターに分類しました。
- インフラストラクチャ・アズ・ア・サービスは、2022年から2023年に30.9%増加し、エンドユーザーの支出が最も増加すると予想されています。
- プラットフォーム・アズ・ア・サービスは 24.1% の成長が見込まれています。
- 現在、ユーザー支出額でクラウド市場最大のセグメントであるサービスとしてのソフトウェアは、2023 年には 17.9% の成長率で 1,970 億ドルに達すると予想されます。
ガートナーの副社長アナリストであるシド・ナグ氏は、アプリケーション層のプロバイダーは、顧客が「クラウドネイティブ機能、組み込みAI、コンポーザビリティを活用して生産性を向上させるためにSaaSサービスを再設計したい」と望んでいることを耳にしていると述べた。
経済の不確実性も今日の購買決定の要因となっている可能性があるが、特にクラウドへの投資を鈍化させているようには見えない。
1 月に発表された Wasabi 2023 Global Cloud Index Storage レポートでは、調査対象となった組織の 84% が 2023 年にパブリック クラウドの支出を増やす予定であると指摘されています。多くの組織 (70%) はすでに、グローバル ストレージ容量をパブリック クラウドと専用クラウドに保存しています。
クラウド支出増加の主な要因
「IaaSの成長の次の段階は、顧客体験、デジタルとビジネスの成果、そしてバーチャルファーストの世界によって推進されるでしょう」とナグ氏は述べた。「チャットボットやデジタルツインなど、企業が顧客とより緊密かつリアルタイムにやり取りすることを支援する新興技術は、コンピューティング能力とストレージ能力に対する高まる需要を満たすために、クラウドインフラストラクチャとプラットフォームサービスに依存しています。」
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デジタル変革は依然として進行中の課題であり、デジタルへの切り替えがまだ完了していない多くの組織はクラウドへの移行を開始したいと考えています。
「Web3とメタバースは、これらのテクノロジーを活用したアプリケーションにエンドユーザーエクスペリエンスを提供するために、最終的には非常にスケーラブルなインフラストラクチャを実行する必要があります」とNag氏は電子メールでTechRepublicに語った。
テクノロジーの購入者は「自社のアプリケーションやワークロードにこれらのテクノロジーをどの程度活用する予定かに基づいてクラウド支出を調整する必要がある」と同氏は述べた。
技術開発が購買決定を変える
組織は次のようなことが可能なテクノロジーを求めています。
- 業務を最適化したり、顧客に示す信頼を最適化したりします。
- ソリューションまたは製品の提供を拡大します。
- 新たな視聴者との交流やビジネスチャンスを開拓します。
これらすべての機能は、企業のニーズに応じて、クラウドでホストされるソフトウェアによって提供される可能性があります。
「デジタルへの移行に集中してください。現状維持ではなく」とナグ氏は助言する。「ターゲット領域へのクラウド支出を慎重に増やし、規範的な方法でデジタル変革イニシアチブを推進することで、競争に打ち勝つチャンスを掴みましょう。B2BとB2Cの視点から外部へのデジタル変革を推進するだけでなく、デジタル技術と変革モデルを導入することで社内ITを近代化することも重要です。」
多くのテクノロジー製品の購入はIT部門以外のビジネスリーダーによって行われるため、誰が購入を行うのかを予測することは難しい場合があります。しかし、IT部門はプロセスのどこかに関与することが多く、テクノロジー製品の購入者にとって依然として重要なオーディエンスです。
生成AIがパブリッククラウド支出に与える影響
生成AIは今や、企業のテクノロジー購入決定における重要な要素となっています。膨大な計算能力を必要とし、信頼の障壁にも直面しています。生成AIをめぐるプライバシーは大きな懸念事項ですが、ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、アヴィヴァ・リタン氏は、企業が導入を計画しているのであれば、今ここで躊躇する必要はないと述べています。
ハイパースケーラーは大規模な言語モデルのインフラストラクチャを処理するのに最適な設備を備えているため、その分野の開発を特に注意深く見守っています。
「ハイパースケーラーは、これらの AI モデルのニーズをサポートするためにクラウド機能を強化し続けており、[大規模言語モデルと基盤モデル] に向けて自社を位置付けています」と Nag 氏は述べています。
