アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）は、ソフトウェアアプリケーションの性能や可用性を監視するためのプロセスや技術の総称です。APMは、アプリケーションがユーザーに提供する体験を向上させるために非常に重要です。アプリケーションの動作状態をリアルタイムで監視し、問題やボトルネックを特定することで、企業はトラブルシューティングを迅速に行い、サービスの質を維持することができます。

APMの根本的な目的は、アプリケーションの性能メトリクスを収集、分析することによって、ユーザーエクスペリエンスを向上させることです。これには、応答時間、スループット、エラー率、リソース使用率などのデータが含まれます。これらのメトリクスを把握することで、開発者や運用チームはアプリケーションの健康状態を理解し、必要な対策を講じることができます。

APMにはいくつかの種類があります。まず一つ目は、リアルユーザーモニタリング（RUM）です。RUMは、実際のユーザーがアプリケーションを使用する際のパフォーマンスを測定します。これにより、ユーザーのエクスペリエンスを直接的に理解することが可能になります。次に、合成監視があります。これは、スクリプトを使用して定期的にアプリケーションのパフォーマンスをテストし、問題を早期に発見する手法です。最後に、アプリケーションログ解析も重要です。アプリケーションのログをリアルタイムで分析することで、エラーや例外の発生を捕捉し、迅速な対応を可能にします。

APMの用途は多岐にわたります。主な用途には、システムの健康状態の監視、パフォーマンスのチューニング、トラブルシューティング、リソースの最適化が含まれます。特に、ビジネスにおけるサービスレベルアグリーメント（SLA）の遵守を確保するために、APMは不可欠な役割を果たします。また、APMツールは性能のベンチマークを提供し、新機能のリリースがパフォーマンスに与える影響を評価する際にも活用されます。

APMに関連する技術としては、クラウドコンピューティングやコンテナ技術、マイクロサービスアーキテクチャなどが挙げられます。これらの技術は、アプリケーションを動的かつ分散した環境で実行することを可能にし、そのモニタリングの複雑さを増しています。たとえば、マイクロサービスアーキテクチャでは、各サービスが独立して動作するため、個別のサービスの監視が必要になります。これにより、APMツールは、分散トレーシングなどの新しい手法を導入して、異なるサービス間の依存関係を把握する必要があります。

最近では、AIや機械学習を利用したAPMソリューションも登場しています。これらのツールは、通常のパフォーマンスパターンを学習し、異常を自動的に特定することができます。これにより、運用チームはより迅速に問題を解決し、手動での介入を減らすことが可能になります。

結論として、アプリケーションパフォーマンス監視は、現代のソフトウェア開発と運用において欠かせない要素です。企業はAPMを通じてアプリケーションの健康を管理し、ユーザーエクスペリエンスを最高のものに維持するためにますます求められています。APMの進化は、ビジネスの成功に直結するため、今後も重要性は増していくでしょう。

世界のアプリケーションパフォーマンス監視（APM）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ます。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、多くの場合、費用効率の高いサブスクリプションベース価格モデルを採用しており、組織は使用したリソースに対して従量制で支払うことができます。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合わせ、ニーズの変化に応じてリソースを費用対効果の高い方法で拡張することが可能になります。
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（APM）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（APM）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APM（アプリケーションパフォーマンス監視）企業には、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APM（アプリケーションパフォーマンス監視）収益において、上位5社のベンダーが市場の41％を占めた。
世界のアプリケーションパフォーマンス監視（APM）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・通信分野の潜在性
– 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
韓国
（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（APM）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・顧客別地域別収益内訳
第7章：主要メーカープロファイル－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（APM）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＆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（APM）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（APM）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（APM）収益予測（2026-2031年）
2.5 主要地域＆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（APM）市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州アプリケーションパフォーマンス監視（APM）市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.5 韓国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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モニタリング（APM）の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モニタリング（APM）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（APM）の代表的なプレーヤー
4 用途別データ内訳
4.1 グローバルアプリケーションパフォーマンスモニタリング（APM）の用途別過去市場規模（2020-2025年）
4.2 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）の用途別予測市場規模（2026-2031年）
4.3 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）アプリケーション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（APM）企業（2020-2025年）
5.1.2 グローバルAPM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（APM）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（APM）市場の集中度分析
5.4.1 グローバルアプリケーションパフォーマンスモニタリング（APM）市場集中比率（CR5＆HHI）
5.4.2 2024年アプリケーションパフォーマンス監視（APM）収益に基づくグローバルトップ10＆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（APM）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（APM）のグローバル主要プレイヤー、製品＆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（APM）の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（APM）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（APM）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（APM）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（APM）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（APM）市場規模：用途別（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（APM）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（APM）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（APM）市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.3 用途別欧州市場規模
6.2.3.1 欧州アプリケーションパフォーマンス監視（APM）市場規模：用途別（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（APM）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（APM）収益（企業別）（2020-2025年）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.2.1 中国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.3 中国におけるアプリケーション別市場規模
6.3.3.1 中国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）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（APM）収益（企業別）（2020-2025）
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（APM）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（APM）市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.4.3 日本におけるアプリケーション別市場規模
6.4.3.1 日本アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）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 韓国市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.5.1 韓国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）収益（企業別）（2020-2025）
6.5.2 韓国市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.5.2.1 韓国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.5.2.2 韓国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.5.3 韓国におけるアプリケーション別市場規模
6.5.3.1 韓国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）市場規模：用途別（2020-2025年）
6.5.3.2 韓国アプリケーションパフォーマンス監視（APM）市場規模：用途別（2020-2025年）
6.5.4 韓国市場の動向と機会
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（APM）の概要
7.1.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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の事業概要
7.2.3 New Relic アプリケーションパフォーマンス監視（APM）の概要
7.2.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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）会社概要
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（APM）の概要
7.3.4 Cisco（AppDynamics）アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の概要
7.4.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）導入
7.5.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業におけるブロードコムの収益（2020-2025）
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（APM）の概要
7.6.4 IBMのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業における収益（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（APM）の概要
7.7.4 OpenTextのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業における収益（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（APM）の概要
7.8.4 BMC Softwareのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）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 マイクロソフトの詳細情報
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（APM）の紹介
7.9.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）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（APM）事業の収益（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（APM）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（APM）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（APM）の概要
7.12.4 Splunk（Cisco）アプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業の収益（2020-2025）
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・テクノロジーのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）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（APM）の概要
7.14.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）導入概要
7.15.4 ハニカム（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（APM）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（APM）の紹介
7.16.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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 事業の概要
7.17.3 Elastic アプリケーションパフォーマンス監視（APM）の紹介
7.17.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業におけるElasticの収益（2020-2025年）
7.17.5 Elastic の最近の開発動向
7.18 Alibaba Cloud
7.18.1 Alibaba Cloud 会社概要
7.18.2 Alibaba Cloud 事業の概要
7.18.3 Alibaba Cloud アプリケーションパフォーマンス監視（APM）の紹介
7.18.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業におけるアリババクラウドの収益（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 事業の概要
7.19.3 Huawei Cloud アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）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（APM）の概要
7.20.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の概要
7.21.4 Grafana Labs のアプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業における収益（2020-2025）
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（APM）の概要
7.22.4 Logz.io（Logshero）アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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 ジェニファーソフト 会社概要
7.23.2 JenniferSoft 事業概要
7.23.3 JenniferSoft アプリケーションパフォーマンス監視（APM）の概要
7.23.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業におけるジェニファーソフトの収益（2020-2025年）
7.23.5 ジェニファーソフトの最近の動向
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（APM）の概要
7.24.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の紹介
7.25.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業におけるBonreeの収益（2020-2025）
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・テクノロジーズの事業概要
7.26.3 ヴィクステル・テクノロジーズのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）導入
7.26.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の紹介
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（APM）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（APM）の紹介
7.28.4 OneAPMのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業における収益（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（APM）の概要
7.29.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の概要
7.30.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の紹介
7.31.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の概要
7.32.4 eG Innovationsのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業における収益（2020-2025年）
7.32.5 eG Innovations の最近の動向
7.33 Progress Software
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（APM）導入概要
7.33.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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 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（APM）の紹介
7.34.4 TmaxSoftのアプリケーションパフォーマンス監視（APM）事業における収益（2020-2025年）
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（APM）の紹介
7.35.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の紹介
7.36.4 H3C のアプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）の紹介
7.37.4 DCLINGCLOUD アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）市場の動向
8.1 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）業界の動向
8.2 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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（APM）市場の課題
8.4 アプリケーションパフォーマンス監視（APM）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 調査プログラム／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