用語解説一覧

企業が外部エコシステム（顧客、市場）の破壊的な変化に対応しつつ、内部エコシステム（組織、文化、従業員）の変革を牽引しながら、第3のプラットフォームを利用して、新しい製品やサービス、新しいビジネスモデルを通して、ネットとリアルの両面での顧客エクスペリエンスの変革を図ることで価値を創出し、競争上の優位性を確立することを指す。

IDCが考案したDXの成熟度を測定する調査方法論、およびその調査結果。ステージ１からステージ５の5段階に成熟度が上がると定義される。ステージの概要は以下の通りである。
ステージ１：興味を持った個人がアドホックにDXを行っているが、会社の支援はない。
ステージ２：小グループや部課で会社の正式な承認は受けずに、DXをグループ活動として行っている。
ステージ３：全社で、DX活動が正式に承認され、予算がついて、活動を行うための組織やルールが定められているが、まだ、活動の試行段階の結果を次に生かす取り組みは行われていない。
ステージ４：全社での取り組みが行われPOCの成果が測定され、次にフィードバックされており、成果が一部見えてきてはいるが、会社を変える動きには至っていない。
ステージ５：全社でのDX活動が会社の業績に大きな影響を与えているばかりではなく、業界内で注目され、業界全体に影響を及ぼしている。イノベーションが通常業務として連鎖的に起き始めている。

企業が顧客に提供する製品／サービスにおける一連の動作である、選定時の情報提供、発注、契約、輸送／配信、設置／インストール、カスタマイズ、アフターサポート、保守、継続利用の意思などのすべてにおいて、顧客が企業に対して感じるブランド価値や企業評価、感情のこと。企業側の観点では、顧客とのエンゲージメントをより強固にするための戦略、ビジネスモデル、サービスを創造することであり、デジタル化された顧客に対するCXを向上させるために新技術を用いたITシステムが必要である。

製造業の生産プロセスが自動化され、さらに人、機械、部品などが自律的に連動し、工場外で起こる需給の変化やイベントに応じて、リアルタイムに調整が図られる状態を示す。また、スマートマニュファクチャリングを実現するためには、製品開発からアフターサービスに至るまでのバリューチェーンを通した統合が必要である。シミュレーションや分析技術によって、製品とプロセスとサービスが一体化しながら設計されシミュレーションが行われることで、市場投入までのリードタイムを短縮しかつ市場の期待に応える製品を生み出すことができる。

デジタルチャネルやデジタルメディアを活用して、企業が提供する製品／サービス販売、ブランド価値を高めるための一連のプロモーション活動。個別顧客に対する嗜好に合った情報提供、キャンペーン、見込み顧客へのリコメンデーションなどをデジタルチャネルを経由して行うことが含まれるが、デジタルマーケティングの手法は多岐に渡り、広告配信、コンテンツ作成／管理、実店舗誘導、購買行動予測、活動の成果分析など、あらゆるデジタルチャネルを通じたプロモーション活動とデータ分析が含まれる。

企業がIoTプラットフォームを通じて収集するデータ（IoTデータ）や、基幹系システムなどに蓄積されているデータなど、企業内部におけるさまざまなファーストパーティデータを、外部のセカンドパーティ（協業先の組織）／サードパーティ（協業先以外の外部組織）データと掛け合わせ、新たなビジネスモデル／収益モデルを創出すべく形成するステークホルダーの集合体を指す。

企業が従業員に提供する一連の動作である、雇用／昇進、教育、評価、給与／賞与／表彰／認定、従業員インセンティブなどに加えて、従業員が企業とより強固なエンゲージメントを感じるためのさまざまな従業員ライフサイクルを提供すること、または従業員が企業に感じるブランド価値、評価、感情のこと。従業員一人一人のライフサイクルをデジタル技術によって情報収集／管理し、従業員がより良い環境で柔軟に業務に従事し、離職率の低下や従業員満足度の向上、優秀な従業員の獲得などによって企業のブランド価値を企業内部から高めることを目的としている。

「働き方の未来（Future of Workstyle、FoWと省略）」とは、ワークモデルを根本的に変えるコンセプトであり、人とマシンの協働を促進し、従業員スキルと従業員エクスペリエンスを向上させ、時間や物理的な場所といった制約から解放されたインテリジェントでダイナミックな労働環境を実現するためのフレームワークである。FoWはカルチャー、スペース、オーグメンテーション（増強／補強）の3つ領域で構成されており、これらの領域を俯瞰して取り組むことによりDX実現の礎を築くことができるとIDCは考える。

企業／組織がデータを活用して広範囲かつ継続的に学習を続けることにより、その結果が企業業績に効果的に反映され、ビジネス環境の変化に即応できる企業の無形資産となること。また、そのことによって市場における競合他社との競争優位性となりうることである。

顧客や消費者が何を欲しているか、どのように扱われたいかを、認知、関与、学習、測定のテクノロジーレンズを通して把握し、顧客と企業（ブランド）との間に共感的な関係性を構築すること。

オープン、ダイナミック、シェアード（共有）によって特徴づけられる新しい形のエコシステムであり、本物の生態系の様にプレッシャー、競争、破壊的な変化に対応して自らを変化させることができる。垂直統合の旧来型エコシステムではなく、パートナーと、データ、インサイト、専門性、アプリケーションなどを共有することで、スピード、透明性、柔軟性を有する産業エコシステムである。

オペレーションを、効率のみに焦点を当てたものから、レジリエンシードリブンなものへと転換するために、利用可能なすべてのデータと情報を使用して、オペレーションを顧客の期待と要求に対応させる意思決定を迅速かつ効果的に行う能力を備える企業／組織へと変革するプラクティスである。それによって、よりカスタマイズされた製品やエクスペリエンスに対する市場ニーズへ対応することができる。なお、業務効率の向上を否定しているわけではなく、効率性に加えてレジリエンシーが必要ということである。

消費者と企業のいずれにおいてもデジタルな関係への依存度が高まる中で、そこで求められるユビキタスで信頼性が高く、シームレスで広汎なネットワークと接続によるエクスペリエンスの創出を行うこと。

企業が、製品、サービスの差別化、エクスペリエンスの強化のために、ソフトウェアの消費者から、ソフトウェアの生産者にシフトすること。Plan（経営戦略プロセス）、Source（外部ソースの活用）、Develop（迅速／拡張）、Distribute（マネタイズ、デジタルリーチ）からなるデジタルサプライチェーンを構築する。

信頼性の高いデジタルサービスやエクスペリエンスをかつてない速さで提供するためのテクノロジー基盤のことである。多様なコンピューティングプラットフォームやSoftware-Definedテクノロジーなど、データアナリティクスによるビジネス価値の最大化やリソースの有効活用を実現するクラウドセントリックテクノロジー、コアからエッジまで至るところに存在するインフラストラクチャを柔軟な消費モデルで迅速かつ効率的に利用可能とするユビキタスデプロイメント、自動化された一貫性のある運用をあらゆるインフラストラクチャに適用するオートノマスオペレーションの3要素からなる。

DXによって、信頼を高める要素であるリスク、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーへの従来の個別アプローチが範囲と規模の両方で課題に直面している。そういった中、信頼の５つの要素（リスク、セキュリティ、コンプライアンス、社会的責任と倫理、プライバシー）を階層化し、階層化されたアプローチで信頼を実装していくことで直面している課題を解決すること。

2007年に始まった第3のプラットフォームは、4ピラーと呼ばれる、ビッグデータ／アナリティクス、ソーシャル技術、クラウド、モビリティの技術を用いたITプラットフォームを指す。デジタルトランスフォーメーションでは第3のプラットフォーム技術が用いられる。ユーザー数は10億人以上に拡大し、アプリケーション数は100万個以上に増加し、現在も増加し続けている。

1985年からWindows OSとPCが商品化され、コンピューターは個人でも所有できる身近な存在になった。コンピューターとデバイスの接続にはLANが用いられ、インターネットの商用利用の開始によって、クライアントサーバーシステムが広く普及した。Windows OS向けのSDKによって開発者が自由にアプリケーションソフトウェアの開発を行い、アプリケーション数が数十万個に拡大し、ユーザー数も1億人を超える規模になった。このクライアントサーバーシステムを用いたITプラットフォームを第2のプラットフォームとIDCでは呼ぶ。

コンピューターが1950年代に発明されてから、1985年頃までの間は、メインフレーム、ミニコンピューター、ターミナルがITプラットフォームの主流であったことから、この時代のプラットフォームを第1のプラットフォームとIDCが定義した。この時代のコンピューターのユーザー数は数百万人で、アプリケーション数は数千であったとIDCではみている。

IDCでは、第3のプラットフォームをその成熟過程によって、３つの章に分けている。第1章は、2007年からの試行期、第2章は、2015年からのイノベーションの拡大期、第３章は、2022年から始まる自律化である。
第1章　試行期：第3のプラットフォームの主要なテクノロジーであるクラウド、ビッグデータ、ソーシャル、モビリティが進化を始めた。この時期では、情報やワークスタイルがサイロ化されたため、これらの革新的な技術は高度に統合化されておらず、ユーザーは個々の製品を組み合わせる必要があった。
第2章　イノベーションの拡大期：データや情報の共有が容易になり、構造的なシフトが始まった。新しいイノベーションアクセラレーター技術が第3のプラットフォームを強化し、データ自体が大きな価値を持つデータの収益化が始まった。
第3章　自律化：製品、サービス、エクスペリエンスはより自律化する。この章では画像技術や音声認識、ロボティクス、ブロックチェーン、さらなる小型化が技術的な特徴になり、製品は自己修復型に進化する。

「クラウドサービス」（クラウドと略されることが多い）とは、ネットワークを介してリアルタイムに消費者向け／ビジネス用途の製品／サービスを提供、利用することである。クラウドサービスで重要な概念は「サービスの提供／利用モデル」である。また、クラウドサービスを実現する技術や手法のことを「クラウドコンピューティング」と呼称している。

ビッグデータ／アナリティクスはクラウド、モビリティ、ソーシャル技術と並ぶ第3のプラットフォームを構成するピラーの一つである。IDCでは、ビッグデータ／アナリティクスを多量かつ多種のデータから素早くビジネス価値を生み出すための新世代のテクノロジーおよびアーキテクチャとして定義している。ビッグデータ／アナリティクスのテクノロジーを用いることで、ユーザー企業はデータの管理、抽出、統合、移動、ガバナンス、分析、可視化などを行い、幅広い意思決定の支援や自動化を行うことができる。

人の関係やつながりをサポートするコミュニティ構成型のコミュニケーションツールをプラットフォームとして提供するサービスであり、個人間やコミュニティ内部で構成するグループ内、またはコミュニティ全体と個人がコミュニケーションを図るツールや技術。企業に適用することによって、エンタープライズソーシャルネットワークを構成し、企業内での簡易で素早いコラボレーションを実現するツールの一つでもある。

モビリティは、第3のプラットフォームの構成要素の一つである。外部エコシステムおよび内部エコシステムに関わるプロセスを変革するモバイルテクノロジーやモバイルソリューションを意味する。具体的なテクノロジーとしては、モバイルハードウェアはもちろんのこと、モバイル管理、モバイルアプリケーション開発、モバイルエンタープライズセキュリティといったソフトウェア、およびエンタープライズモビリティサービス、モバイルコネクティビティサービスといったサービスを包含する。

アイウェア（ARに分類）を除く人体に装着するコンピューティングデバイスを指す。コンピューティングデバイスとしての条件は、単体あるいはスマートフォンなどのセルラー機器を用いてインターネットに接続し双方向通信を行うことである。したがって、人体に装着しなくとも使用が可能なアクションカムや、使用時にインターネット接続を必要としないNFC機器およびBluetooth接続のヘッドフォンなどはウェアラブルデバイスに含まない。ただし、Siriなど音声アシスタント機能との連携機能を有するヘッドフォン・イヤフォンはウェアラブルデバイスに含むものとしている。

７インチ以上、16インチ未満のカラー表示の画面を持ち、ハードウェアキーボードを搭載せずタッチスクリーンで操作を行う機器を指す。通信方式はWi-Fiまたは3G以上の機能をサポートしている。また、タブレットは以下の2つのプロダクトに分類される。なお、16インチ以上のタブレット型製品はPC（デスクトップPC オールインワンタイプ：画面と本体が一体となっている製品）に分類される。
- Detachable Tablet：タブレットベンダーが提供する脱着型ハードウェアキーボードと共に利用できるタブレットを指す。この例としてマイクロソフト Surface、アップル iPad Proなどがある。
- Slate Tablet：タブレットベンダーから脱着型ハードウェアキーボードが提供されていないタブレットを指す。この例としてアップル iPad、エイスース Nexus 7などがある。

スマートホームデバイスは、家庭内において、「IP統合」（有線イーサネット、Wi-FiでIP接続する）と「IP隣接」（ハブ、ブリッジに、Bluetooth、ZigBeeなどのIP以外の接続またはネットワークプロトコルを使用して接続する）を使用して双方向で自律的に通信するものである（ただし、スマートフォン、タブレット、またはPCは該当しない）。スマートホームデバイス市場は、6つの独自のハードウェアカテゴリーに分類される。

照明：さまざまな種類の電球、蛍光灯、アクセン照明などのライトが含まれる。ライトスイッチ、およびそれらを接続する専用ハブ（Philips Hueバルブおよびハブ、WeMoライトスイッチ、およびNanoleaf照明システム）も該当する。
スマートスピーカー：これらのスピーカーにはスマートアシスタントが搭載されている。 スマートアシスタントは、個人／消費者またはエンタープライズ向けのためのタスクまたはサービスを実行するソフトウェアプラットフォームを実現可能とする、汎用性のあるもの、または認知的なタスクオリエンテッドなものとして定義している。このようなデバイスの例としては、Google AssistantをサポートするGoogle Home、SiriをサポートするApple HomePod、AlexaをサポートするAmazon Echoなどが該当する。
サーモスタット：Nestサーモスタット、ecobee3などHVACユニットを制御できるサーモスタットの製品が該当する。
ビデオエンターテイメント：このカテゴリーには、デジタルメディアアダプター（Google Chromecast、Fire TV、Apple TVなど）、テレビ（スマートホームデバイス基準を満たすテレビ）、セットトップボックス、ネットワーク化されたDVD/Blu-rayプレイヤー、およびA/Vレシーバーが該当する。すべてのデバイスは、ビデオプレイバック機能を踏査している。ビデオキャプチャデバイスはこのカテゴリーには含まれない。
ホームセキュリティ／監視：これらのデバイスは、一般的にホームオートメーションやセキュリティに使用される。従来の居住用家庭用セキュリティサービスのハードウェアもこのカテゴリーでは、別途定義されたスマートホームデバイスの基準を満たしている必要がある。このカテゴリーに含まれるデバイスのタイプは、ドアロック、モーションセンサー、温度センサー、ドアベル、煙探知機、ビデオカメラ、湿度センサー、電気コンセント、および家を自動化または保護するために主に設計された他のデバイスなどが含まれる。
その他：このカテゴリーのデバイスは、前述のいずれのカテゴリーにも適合しないもので、各デバイスはスマートホームデバイスとして定義されたものである。スプリンクラーシステムバルブ、オンボードのインテリジェントアシスタント（Sonos Play Oneなど）、ステレオシステム、ネットワークに接続されたトイレ／ミラーなどが該当する。

デスクトップPC、ポータブルPC、ワークステーションの3つの製品分類を合算したものを指す（x86サーバーは含まず）。なお、ワークステーションを除いたデスクトップPCとポータブルPCの2つの製品分類の場合は、PCと言う。

「クラウドサービス」（クラウドと略されることが多い）とは、ネットワークを介してリアルタイムに消費者向け／ビジネス用途の製品／サービスを提供、利用することである。クラウドサービスで重要な概念は「サービスの提供／利用モデル」である。また、クラウドサービスを実現する技術や手法のことを「クラウドコンピューティング」と呼称している。

ハイブリッドクラウドは、複数の配備モデルに渡るクラウドサービスあるいは従来型ITを、統一したフレームワークに基づいて統合的に運用管理するIT環境である。

マルチクラウドは、ユーザー企業が複数のベンダーから提供されるクラウドサービスを利用すること。

インダストリークラウドとは、拡張性／柔軟性に優れたプレインテグレーテッド（事前に検証され容易にインテグレートが可能）な産業特化型のクラウドソリューションである。インダストリークラウドは、各産業に求められる法規制／セキュリティ基準に準拠すると共に、産業におけるベストプラクティスを活用した「as a Service」であり、APIが公開、提供されている。なお、インダストリークラウドには、IT機能だけでなく、ビジネスプロセスや付加価値化されたデータなども含まれる。

特定企業／グループあるいはメンバーシップ制を有したコミュニティが、利用するクラウドサービスを指す。

Infrastructure as a Serviceのことを指す。IaaSでは、「コンピュート」「ストレージ」「ネットワーク」といったITリソースが、「サービスとして（as a Service）」提供（あるいは管理）される。

Platform as a Serviceのことを指す。PaaSでは、ミドルウェア（アプリケーションプラットフォーム、データベース、インテグレーション／オーケストレーションなど）機能が、「サービスとして（as a Service）」提供（あるいは管理）される。

Software as a Serviceのことを指す。SaaSでは、「アプリケーション」「セキュリティ」「システム管理」「バーチャルクライアントコンピューティング」などのソフトウェア機能が、「サービスとして（as a Service）」提供（あるいは管理）される。

Data as a Serviceとはデータの配信／アクセスサービスであり、「直接的に機械で扱うことができるデータ」の商業的な利用を可能とする。Data-aaSで扱うデータには「自らが所有するローデータ」や「自社（あるいは第三者）のデータに価値を加えた情報」が含まれる。Data-aaSで重要なことは、企業は自らが所有するデータ資産を外部に提供することによって、収益化を可能とする概念である。

第3のプラットフォーム上に、IT市場の成長を加速しイノベーションを創生するために使われる技術群としてIDCが選定した技術。以下の技術から構成される。
次世代セキュリティ、AR/VR、IoT、コグニティブ／AI、ロボティクス、3D プリンティング

製造設備、輸送機器、電力メーター、乗用車、医療機器、農業機械など、従来はネットワークにつながっていなかったモノをネットワークに接続し、企業の業務プロセスの改善や、個人消費者のライフスタイルの変革など、新しい付加価値を実現するための技術やアイデアなどを指す。

車外のネットワークと移動体通信でつながることで、安全運転や効率の良い移動のサポート、移動を楽しむ情報提供などさまざまなサービス／機能が実現される車を指す。車外への接続は、車載の通信機能やモバイル機器を介して行われる。自家用車、トラック、バン、バスなど、家庭用途から事業用途、公共交通機関などに活用されるものを含む。

ユーザーがスマートフォンのアプリケーションを通じてルート検索、予約、決済などの処理作業を効率良く快適に行える輸送サービスの概念であり、構成要素としてライドシェア、カーシェア、マイクロモビリティサービスなどを含む。単一のサービスを指す場合と、さまざまな移動手段を統合したモビリティサービスを指す場合がある。

マネージドセキュリティサービスは、ユーザー企業に設置しているファイアウォールやIDS/IPS（Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System）などのネットワークセキュリティ、エンドポイントセキュリティ、メッセージングセキュリティ、Webセキュリティといった外部脅威対策製品や、SIEM（Security Intelligence and Event Management）などのセキュリティ／脆弱性管理製品、アイデンティティ／アクセス管理製品に対して、常時監視、管理するサービスであり、一般的にはサービス提供事業者のSOC（Security Operation Center）で監視／管理が行われる。

脅威インテリジェンスプラットフォームは、防御プラットフォームとインテリジェンスプラットフォーム、インテリジェンスリサーチから構成される。防護プラットフォームであるファイアウォールやIDS/IPS（Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System）、メッセージングセキュリティ、Webセキュリティなどの外部脅威対策製品で発生したセキュリティイベントをSIEM（Security Information and Event Management）などのインテリジェンスプラットフォームでセキュリティ情報を収集し、収集したセキュリティ情報をインテリジェンスリサーチでセキュリティアナリストやデータサイエンティストがビッグデータ分析ツールやAIシステムなどを使って相関分析を行い、収集したセキュリティ情報から脅威の予知／予見に活用できる脅威情報を抽出する。

AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、人間の認知能力を補助し強化することで、意思決定時間の短縮や自動化による作業の減量、意思決定や作業の精度を向上させる技術である。適用範囲は広く、サービス、ソフトウェアなどのITから、自動車、工場生産設備、監視カメラなどあらゆる分野への適用が開始されている。

Pervasive AIは、AIが普遍化することを示しており、ビジネスや社会生活にAIが浸透し、あらゆる領域でAIが活用できる環境を言う。ユーザーがAIを利用していることを意識しているかどうかは問わない。

Machine Learning（機械学習）は、コンピューターによる多量のデータから類似性／パターンなどを見つけ出すためのアルゴリズムや機能のことであり、人間が行っている学習（情報を反復して比較したり認知するような）と同等の機能をコンピュータープログラムによって再現する研究や機能である。

Deep Learning（深層学習）は、機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワーク（人間の脳の構造を模した記憶ネットワーク）を利用して機械学習を行う手法。

ルールエンジン／機械学習などのAI技術を使い、一連のワークフローなど、主にホワイトカラー業務の自動化をソフトウェアロボットを利用して実現する仕組み。人間のワークフロー実行の補助として業務を遂行できることから、デジタルレイバー（仮想知的労働者）として取り扱われることがある。クライアント（PCなど）型とサーバー型がある。

ルールエンジン／機械学習などを利用したAI（人工知能）技術を使い、テキスト／音声などの複数のコミュニケーションメディアを含む人間の発する自然な言語を認識し、構文解析、意味の理解などを行い、質問応答系のシステムで適切な応答を行うための技術。実現形態としてはチャットボット、インテリジェントFAQオートメーションなどがあり、顧客サポート、受発注処理の自動化などのユースケースでの活用が期待される。

AR：デジタルコンテンツ、あるいはデジタルオブジェクトが個人の現実に見ているものに付加されるもの。
VR：個人が現実に見ているものは取り除かれ、個人（ユーザー）はデジタルコンテンツによって構築されるバーチャル環境に完全に没入するもの。なお、CardboardのようなペーパークラフトタイプのビューワーはIDC Quarterly Augmented and Virtual Reality Headset Trackerでは対象としていない。

デジタル情報から、プリント技術を使って造形材料を連続的に積層し、三次元の物体や形状を作り出す機器を指す。

ロボットの設計、組み立て、導入、運用を包含するテクノロジー。ロボティクスは複雑さや自動化の度合いによって、「特定用途」「多目的」あるいは「コグニティブ」に分類される。

製造現場で導入され、製品組立や製品加工を行うロボットを指す。

製造現場以外の営業店舗、倉庫／物流センター、商品販売店舗内あるいは病院などに導入され、作業代行や作業支援を行うロボットを指す。

商用で利用され、半自動あるいは完全自動によって遠隔操作される無人飛行体を指す。

トランザクションなどのデータを記録するためのチェーン構造の分散型デジタル台帳を指す。新たな記録はタイムスタンプと共に、暗号技術を用いたセキュアなデジタル署名などによって既存の情報チェーンの最後尾に追加される。ブロックチェーンは、改竄行為に強いという特性を持つ。一部のデータのみの改竄ができず、データの変更には、すべてのブロックの変更が必要になるためである。台帳に記録されたデータは、P2Pネットワークで結ばれた複数のノードにまたがって複製および共有され、単一の中央台帳リポジトリーは存在しない。
ブロックチェーンには、パブリックブロックチェーン（誰でもアクセスができる）とプライベートブロックチェーン（許可なしにはアクセスができない）のタイプがある。　ビットコインやイーサリアムはパブリックブロックチェーンであり、Hyperledger Fabricはプライベートブロックチェーンである。

IoTに資するITインフラストラクチャである。コンピュート（サーバー等）、ストレージシステム（外付型等）、ネットワーク（イーサネットスイッチ、ルーター等）が含まれる。IDCでは、IoTの基本アーキテクチャとして「IoTの3層モデル」を定義している。IoTの3層モデルは、「クラウド、 またはデータセンター層（IoTコア層）」「エッジコンピューティング層（IoTエッジ層）」「IoTエンドポイント層」の3層で構成される。その内、IoTコア層で使用されるIoTインフラストラクチャを「IoTコアインフラストラクチャ」、IoTエッジ層で使用されるIoTインフラストラクチャを「IoTエッジインフラストラクチャ」と呼ぶ。

エッジコンピューティングとは、「（IoTエンドポイントといった）データの生成」あるいは「データの利用者（人だけではなく、制御システムも含まれる）」に近い場所に設置されるコンピューティング環境である。また、エッジコンピューティングは独立した環境ではなく、ネットワークを介して「データセンター（エッジの対比として「コア」と呼称される）」と接続されている。エッジコンピューティングとデータセンターは連携し、ワークロードやデータの特性に合わせて分散処理を行う。

インテリジェントエッジとは、エッジコンピューティングで収集したデータを処理し、利用者／制御システムに対して「自動的」にフィードバックするシステムである。なお、インテリジェントエッジではAIが利用されることもあるが、重要なことはデータ収集からフィードバックまでのプロセスが自動化されていることである。また、インテリジェントエッジはデータセンターと連携しており、データ処理能力の高度化を実現する。

「働き方の未来（Future of Workstyle、FoWと省略）」とは、ワークモデルを根本的に変えるコンセプトであり、人とマシンの協働を促進し、従業員スキルと従業員エクスペリエンスを向上させ、時間や物理的な場所といった制約から解放されたインテリジェントでダイナミックな労働環境を実現するためのフレームワークである。FoWはカルチャー、スペース、オーグメンテーション（増強／補強）の3つ領域で構成されており、これらの領域を俯瞰して取り組むことによりDX実現の礎を築くことができるとIDCは考える。

コラボレーティブワークスペースは、場所／時間／デバイスに依存しない情報の交換を提供するITシステムであり、企業内部、企業外部（パートナー、顧客を含む）を問わない働き方の変革を提供するデジタルによる仮想的な業務遂行場所である。コンテンツサプライチェーンを拡張し、新たな働き方を提供する。

DXを推進するためには価値創造のためのマネタイゼーションモデルが必要であるが、そのための新しいビジネスモデルをコマースの未来（Future of Commerce）とIDCは定義した。コマースの未来には、ミーコマース、シェアリングエコノミー、データ資本などがあり、新しいビジネスモデルが考案されれば増えていく。

コマースの未来（Future of Commerce）のビジネスモデルの一つ。消費者参加型のモデルである。消費者がカスタマイズした製品を他の消費者にも販売する。ドミノ・ピザがオーストラリアで始めたPizza Mogul（ピザ・モーグル）では、消費者がカスタマイズしたトッピングをメニューに採用し、そのメニューが売れると1個当たり、4.25豪ドルを発案者である消費者に還元する。

コマースの未来（Future of Commerce）のビジネスモデルの一つ。従量課金制でサービスを提供する。中国の自転車シェアリングサービス「Mobike（モバイク）」や、新しいところでは、インドネシアで始まったモーターバイク宅配サービス「GO-JEK（ゴジェック）」がある。インドネシアでは主要な交通手段がモーターバイクであり、個人と契約して宅配を依頼する。

コマースの未来（Future of Commerce）のビジネスモデルの一つ。データそのものを販売するのではなく、データを利用して得られる価値をサービスとして提供する。Alibaba（アリババ）によるeコマースのデータを利用したSesame Credit Platformは個人のクレジットスコアを中国で提供する。Tencent（テンセント）のWeChat（微信）は、消費者の決済行動のデータ分析を用いて、消費者の支払い行動を予測し、すべての決済をモバイルアプリ内に閉じて行えるようにサービスを拡充している。

コマースの未来（Future of Commerce）のビジネスモデルの一つ。顧客以外の消費者をユーザーと定義すると、いかにしてユーザーを顧客にするかが重要であるが、ユーザーにとって価値ある瞬間を（広告機会として）販売するというアイデアを実現した例が、Under Armour（アンダーアーマー）のConnected Fitness Platformである。ユーザーが健康に関する目標設定を達成した瞬間を広告主が購入し、その目標に関連する広告を表示することで、顧客転換率を向上できる。

コマースの未来（Future of Commerce）のビジネスモデルの一つ。収益だけでなく損失もシェアするモデル。シンガポールの政府機関JTCでは、エネルギーコストの削減、超過に応じて収益、損失をSIerとシェアしている。

Virtual Client Computing（VCC）は、さまざまなコネクションブローカーソフトウェアおよびプロトコルを活用し、サーバーベースドコンピューティング（SBC型）を実現し、従来の分散型デスクトップ環境に関連する制限を改善している。仮想デスクトップおよび仮想アプリケーションを配信するために、VCC市場には、集中型仮想デスクトップ（VDI）、仮想ユーザーセッション（SBC）、その他のクライアント仮想化製品（タイプ2ハイパーバイザー、コンテナ化製品、クラウドベースのソリューションなど）の設定と管理を可能にする製品が含まれている。クライアント仮想化ソリューションの設定、制御、運用を対象とした管理ソフトウェアソリューションも該当する。

開発（Development）と運用（Operations）を組み合わせた用語を指す。ソフトウェアの開発、運用、テスト、ビジネスの各担当／チームが一体となって、ソフトウェアのライフサイクルを最適化し、継続的に進めていく方法論とそれを実践するための一連のプラクティスである。一般的にDevOpsを実践すると、ソフトウェアのリリーススピードや品質の向上を図ることができる。DevOpsを実現するためには、アジャイル開発や継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI／CD）の採用、組織と文化の改革が必要とされる。

新しいソフトウェア開発手法の一つである。最小限のコーディング（ローコード：Low-Code）あるいはコーディングを必要とせずに（ノーコード：No-Code）、ソフトウェアを開発する手法である。多くの場合、ローコード／ノーコード開発プラットフォームを使い、アプリケーションの構成要素がアイコンなどでビジュアル化されており、用意されたリストからドラッグ&ドロップで組み合わせ、データ、ロジック、フロー、UIを定義しながら処理を記述して開発していく。これによって、ソフトウェアの開発生産性が大幅に向上し、さらにはコーディングスキルがない人でもソフトウェアを開発できるようになる。

コンテナ技術とは、OS上に他のプロセスからは隔離されたアプリケーション実行環境を構築することで、1つのOS環境でありながらプロセスを分離することができるため、マルチOS環境を実現することができる。コンテナを実現する代表的な技術として、Linuxコンテナ（LXC）やDockerコンテナなどがある。

1つのアプリケーションを、ビジネス機能に沿った複数の小さなサービスの疎に結合された集合体として構成するサービス指向アーキテクチャである。マイクロサービスアーキテクチャでは、各サービスはきめ細かい粒度を持ち、軽量なプロトコルを用いて通信を行う。アプリケーションをコア機能ごとに異なる小さなサービスに分割することで、それぞれ独立して構築およびデプロイすることができる。

サーバー環境を必要とせず、関数を呼び出すことでアプリケーションを実行できるアーキテクチャ。イベント発生時に自動的に必要なリソースが割り当てられ、アプリケーションのコード（関数）が実行される。サーバーのプロビジョニングや管理を必要としない。ファンクションズ、またはFunctions as a Service（FaaS）とも呼ばれる。

エッジコンピューティングにおいて、エッジ側に置かれるコンピューティングリソース（サーバー、ストレージ、NW機器）のことを指す。処理するデータの範囲に応じて、「システムエッジ」「キャンパスエッジ」「メトロエッジ」「リージョンエッジ」という4つの階層で構成される。

エッジITの「キャンパスエッジ」および「メトロエッジ」のうち、サーバーなどのICT機器を、ある種の部屋（サーバールーム／データセンター）やキャビネット／ラックに収納しているものを、Edge Micro Datacenterと呼ぶ。たとえば、IoTゲートウェイ装置を工場の棚や床に置いている場合は、Edge Micro Datacenterとは呼ばないが、扉が閉まるようなキャビネットに収納している場合はEdge Micro Datacenterである。

Software-Defined Storageとはハードウェア（Server-Based Storage）とソフトウェア（Software-Defined Storage Controller Software）で構成されるストレージシステムである。Software-Defined Storageは、自律的なソフトウェアスタックによってストレージサービスのすべての機能を提供する。また、ソフトウェアは業界標準の汎用コンポーネントで構成されたハードウェアプラットフォーム上で稼働するが、ハードウェアに密接に結合しておらず分離している。

All Flash Arrayは、永続性を持ったデータ保存が可能なストレージ（Persistent Storage）として、フラッシュメディアのみをサポートしているエンタープライズストレージシステムである。Hybrid Flash Arrayは、フラッシュメディアとHDDの両方のサポートが可能で、なおかつ実際に両方共に搭載しているエンタープライズストレージシステムである。

ハイパーコンバージドシステムは、ストレージとコンピュートの機能をサーバーベースの単一のノードで高度に仮想化して提供するソリューションである。複数のノードでクラスターを形成することで、コンピュートとストレージの抽象化されたリソースプールを提供する。

IDCでは、データマネジメントソフトウェアを各種データベース（リレーショナルデータベース、ノンリレーショナルデータベース、ドキュメント指向データベース、キーアクセス型データベースなど）やインメモリーデータグリッドなどの管理ソフトウェアを指すものとして使用している。また、マスターデータマネジメント、メタデータマネジメント、アナリティックデータマネジメントなど、特定のデータ管理を行うソフトウェアを指す場合は、それらの言葉との組み合せで用いられる。

処理の一部をGPUやFPGAに代表される半導体ベースのサブシステムにオフロードすることによって、アプリケーションやワークロードを高速化するコンピューティング環境である。非構造化データを用いるAI、機械学習やデータ分析、エンジニアリングや科学技術分野の処理に使用される。

量子の重ね合わせやもつれなどの量子力学的現象を用いて、膨大な組み合わせ計算などの大規模な情報処理を行うコンピューティング環境である。商用利用としては、現在あるプロセスを最適化及び改善できる特定の産業を中心に発展しつつある。

意思決定の自動化をソリューションの中核としたアプリケーション構築を指す。イベント駆動型アーキテクチャ上に実装され、継続的なデータ受信によって意思決定がいつ行われるかを予測し、自動化の方法を体系的に学習し改善する。

業務管理、業務機能や業務実行を外部組織に委託するサービス。業務の実行、導入時におけるサービス設計、ソリューション構築、サービス導入後の継続的な業務改善／改革が含まれる。なお、IDCが市場規模の算定などを行っているBPOサービスは、組織の共通業務である人事、財務／経理、カスタマーケア、調達／購買の4分野である。

顧客のビジネス課題に対する助言や、策定した経営戦略の実施支援を提供するサービスである。企業／組織の経営／事業戦略の策定や、その達成に向けた組織／事業構造およびプロセスの設計／実施支援が含まれる。

企業のマーケティングやデザイン（顧客接点のデザインや広告のデザインなど）活動を支援するためのサービス。ブランド／マーケティング／顧客接点変革などの戦略策定、デザインそのものの提供、広告やソーシャルメディア管理などのマーケティング活動支援などが含まれる。広告代理店やデジタルエージェンシーだけでなく、コールセンター事業者、コンサルティング会社、ITサービスベンダー、ソフトウェアベンダーなどがサービスを提供している。

プロジェクト単位の契約に基づいて外部組織によって提供されるITサービス／ビジネスサービスであり、ビジネスコンサルティング、ITコンサルティング、システムインテグレーション、カスタムアプリケーション開発、ネットワークコンサルティング＆インテグレーションが含まれる。

情報システムや業務プロセスの運用／管理を委託する契約に基づいて外部組織によって提供されるITサービス／ビジネスサービスであり、アウトソーシングサービスと同等のサービスである。ITアウトソーシング、ネットワーク＆エンドポイントアウトソーシングサービス、アプリケーションマネジメント、ホステッドアプリケーションマネジメント、ホスティングインフラストラクチャサービス、およびBPOサービスが含まれる。

エンタープライズアプリケーションとは、ビジネスや組織の目標を達成するために必要なリソースに関連したビジネスプロセスを自動化および最適化するためのソフトウェアの総称であり、給与、人事、会計などの事務系アプリケーションや、設計／製造、在庫／調達などの生産／エンジニアリングに関わるアプリケーションを含む。

ユニファイドコミュニケーションとは、音声／データ／画像／映像などのビジネスに有用なコミュニケーションメディアを融合して伝達し、ユーザーに最適な形態でのコミュニケーションを実現する通信方法を指す。

電子メール、チャット、企業ソーシャル、ビデオ会議、グループウェアなど、ビジネスに必要なコミュニケーションや共同作業を補助するアプリケーションを指す。

デジタル化されたドキュメント（一般的なビジネス文書、設計図面などを含む）やドキュメントを構成するパーツ（ビデオや音声などを含む）を共同作業により構成し、管理、再利用するためのアプリケーションを指す。この中には、デジタルコンテンツを制作するツールも含まれる。

ハードウェアプラットフォームを動作させるソフトウェア製品群の基盤となるソフトウェアである。業務アプリケーションは、このハードウェアプラットフォーム上に構築される。オペレーティングシステム（OS）、バーチャルマシン向けソフトウェア、クラウドシステム向けソフトウェアなどを含む。

システム／サービス管理ソフトウェア（SaaSサービスを含む）は、ベアメタルおよび仮想サーバーのほか、パブリッククラウドIaaSコンピュートサービスを含む、サーバー側のコンピューティングリソースの使用を管理、調整、最適化する目的で利用されるソフトウェアである。

AI（Artificial Intelligence：人工知能）やRPA（Robotic Process Automation）を用いて、高精度に業務や意思決定の自動化と能力拡張を行うシステムおよびフレームワークである。デジタルレイバーの高度な活用による従業員の働き方の変革や、顧客エクスペリエンスの拡張に有効であるとIDCでは考えている。

企業のオフィス出力環境の現状を分析した上で、最適な出力環境を構築、その環境を継続的に維持／運用していくアウトソーシングサービス。出力環境に関するTCOの把握／削減、出力管理業務プロセスの効率化、環境負荷軽減といった効果を期待することができる。

デジタル情報から、プリント技術を使って造形材料を連続的に積層し、三次元の物体や形状を作り出す機器を指す。

大量印刷向けの高速プリンターを指す。オフィスでの大量印刷、コピーセンター、プリントサービスプロバイダーなどで利用される。

Smart Cityとは、持続可能なまちづくりの中で経済発展を目指しつつ、市民が関与しながらイノベーションを起こすエコシステムを構築し、市民のQOLをより良くする街づくりを目指すことである。またIDCの提唱する第3のプラットフォームやIAなどの最新の技術を活用するだけでなく、新たな技術開発やイノベーションをも育むための街づくりを目指している。近年では、国内で従来見られた電力関係のスマート化（Smart Grid）だけでなく、公共の安全／安心を実現するSmart Data Driven Public Safety 、街をショールーム化してインバウンドの増加につなげるSmart Lighting／Smart Stadium、街のOpen Dataを公開し新たなビジネスを育むためのOpen Data Platform、街の交通渋滞緩和や自動走行を実現するインフラ作りであるIntelligent Transportationなど、さまざまなユースケースが世界中で始まっている。

マネージドセキュリティサービスは、ユーザー企業に設置しているファイアウォールやIDS/IPS（Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System）などのネットワークセキュリティ、エンドポイントセキュリティ、メッセージングセキュリティ、Webセキュリティといった外部脅威対策製品や、SIEM（Security Intelligence and Event Management）などのセキュリティ／脆弱性管理製品、アイデンティティ／アクセス管理製品に対して、常時監視、管理するサービスであり、一般的にはサービス提供事業者のSOC（Security Operation Center）で監視／管理が行われる。

脅威インテリジェンスプラットフォームは、防御プラットフォームとインテリジェンスプラットフォーム、インテリジェンスリサーチから構成される。防護プラットフォームであるファイアウォールやIDS/IPS（Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System）、メッセージングセキュリティ、Webセキュリティなどの外部脅威対策製品で発生したセキュリティイベントをSIEM（Security Information and Event Management）などのインテリジェンスプラットフォームでセキュリティ情報を収集し、収集したセキュリティ情報をインテリジェンスリサーチでセキュリティアナリストやデータサイエンティストがビッグデータ分析ツールやAIシステムなどを使って相関分析を行い、収集したセキュリティ情報から脅威の予知／予見に活用できる脅威情報を抽出する。

エンドポイントセキュリティシステムには、Windows、Linux、MacOS、iOS、AndroidなどのOSの種類に関わらず、エンドポイントを攻撃から保護するため、またはエンドポイントに存在する物理的および仮想的な情報を保護するための機能が含まれる。エンドポイントセキュリティシステムは、エンドポイントエージェントやクライアントをコアコンポーネントもしくは基本コンポーネントとして使用することでセキュリティを提供する。

サイバーセキュリティは、サイバー空間上での攻撃に対するセキュリティ対策である。サイバーセキュリティシステムは、機密性、完全性、プライバシー、および保証を提供するために利用される。サイバーセキュリティシステムを使用することで、組織はセキュリティ管理、アクセス制御、認証、マルウェア保護、暗号化、データ損失防止（DLP）、侵入検知と防止（IDP）、脆弱性評価（VA）、境界防御を行うことができる。 これらのツールはすべて、組織のコンピューティングインフラストラクチャのセキュリティを強化し、高度な付加価値サービスと機能を提供するために設計されている。

物理的および仮想的なネットワークコンポーネントを、コントローラー（ソフトウェア）によって集中的に構成、管理、制御するネットワークアーキテクチャ、技術、製品を指す。提供する機能は、ネットワーク仮想化（論理的、仮想的なネットワークの構築）、ネットワーク可視化、ネットワーク機器の集中管理、動的で柔軟なトラフィック制御などが含まれる。

第5世代移動通信システム。国際的な移動通信システムの標準化団体である3GPP（3rd Generation Partnership Project）が標準化したRelease15以降に含まれる仕様を指す。高速大容量（eMBB: enhanced Mobile Broad Band）に加えて、超大量端末接続（mMTC: massive Machine Type Communication）や超高信頼低遅延（URLLC: Ultra-Reliable and Low Latency Communications）といった特性を持つ。

市場の動向に関わるデータを体系的／系統的に収集、分析し、その洞察／予測を通して経営層の意思決定を支援することを指す。

IDCの市場規模を表す指標としては大きく、エンドユーザー支出額と、工場出荷額、製品価値（Value）が用いられる。
エンドユーザー支出額（End-User Spending）：エンドユーザーが製品やサービスに対して支払った対価
工場出荷額（Vender Revenue）：ITサプライヤーの工場から出荷された金額
製品価値（Value）：製品単価に製品数量を乗じた値
IDCでは、市場予測に関しては、最新の調査期間の為替レートが将来も継続するとみなした為替レート（Constant Rate）を用いて算出する。

市場の実績あるいは市場の予測値を指す。IDCでは、市場はタクソノミー（Taxonomy)として世界共通の定義を用いる。

IDCでは地域によらず産業を20産業に統一分類している。地域ごとにベースとしている分類は以下の通りであり、タクソノミーレポートに、地域ごとの産業のマップを記述している。
米国およびAPeJ：SIC、EMEA：NACE Rev. 2、日本：JSIC、その他の地域：ISIC
日本では、さらに、専門的サービスを、専門的サービスとITサービスに分ける21分類でIT支出を算出している。
製品によっては、いくつかの産業をまとめた中分類で産業別の規模を示す場合があり、常に21分類とは限らない。以下に国内の21分類の産業を示す。
1. 銀行（Banking）
2. 保険（Insurance）
3. 証券／投資サービス（Securities and investment services）
4. 組立製造（Discrete manufacturing）
5. プロセス製造（Process manufacturing）
6. 小売（Retail）
7. 卸売（Wholesale）
8. 運輸（Transportation）
9. 通信（Telecommunications）
10. メディア（Media）
11. 公共／公益（Utilities）
12. 医療（Healthcare provider）
13. 情報サービス（IT services）
14. 建設／土木（Construction）
15. 資源（Resource industries）
16. 専門的サービス（Professional services）
17. 個人向けサービス（Personal and consumer services）
18. 中央官庁（Federal/central government）
19. 地方自治体（Local government）
20. 教育（Education）
21. 消費者（Consumer）

市場実績を算出する場合のエンティティには、カンパニー（Company）、ベンダー（Vendor）、ブランド（Brand）の3種類があり、IDC Trackerではこれらのビューを選択して実績値を得るができる。これらの違いは以下の通りである。
カンパニー：企業を登記する際の名称であり、複数の企業集団である場合には、連結対象企業グループのオーナー企業を意味する。ただし、ホールディングカンパニーで、財務連結のためだけに存在し、実質的なオペレーションが行われていないケースでは、代表企業を用いる場合がある（例：Google、AlphabetはHolding Coとみなし使用しない）。
ベンダー：カンパニーに属する、または単独で登記している企業名を指す。　親会社の株式割合が過半数に達していない場合には、原則として独立カンパニーとみなす。買収後は、過去に遡ってカンパニーが新しい親会社に変わる。単独企業では、カンパニーとベンダーは同じである。買収後にベンダーが残るかどうかは、買収後のオペレーションによって決まる。
ブランド：工場出荷時の梱包箱に記載されているブランドを指す。ベンダーが複数のブランドを持っている場合に、ブランドが重要になる。買収後もブランドが残る場合には、カンパニーやベンダーは変わるが、ブランドの実績を継続的に調査できる。
カンパニー、ベンダー、ブランド名は、市場で認知されている名称も加味してIDCが決定するので、必ずしも、その企業が登記している名称と一致しないケースもあれば、英語名称と日本語名称が異なったり、日本語名称がない（英語名称と同一とする）場合もある（例　NEC、日本電気は使用しない。　NTT、エヌ・ティー・ティーは使用しない）。
IDCのシェアデータを引用する場合には、上記のどのエンティティによるシェアかを明示するために、Share by Company, Share by Vendor, Share by Brandを出典の記述に表記する必要がある。特に、カンパニーかベンダーかでシェアの順位が変わるケースでは重要である。

IDC Trackerでは、製品によって調査期間は、Quarterly、Semiannual、Annualの3タイプがある。調査年はCalendar Yearである。

Semiannual Spending Guide製品では、Innovation AcceleratorのSpending Guideおよび、Digital Transformation Spending Guideにおいてユースケースが定義されている。Digital Transformation Spending Guideでは、各ユースケースは、戦略およびプログラムと関連付けられている。また、５つのセクター、19の産業、8つの地域、３つのテクノロジーグループに分けられている。ユースケースは、各製品のタクソノミーレポートに記述されている。

IDC Trackerでは、標準的には、向こう5年間の市場予測を行う。

IDC Trackerでは、標準的には、向こう5年間の予測を行う。この場合には、5年間の年間平均成長率で、成長率を提示する。CIS（Continuous Intelligence Service）のMarket ForecastレポートのExecutive Graphicsでも5年間のCAGRを表示する。

IDCでは、IT市場を企業規模別分類として従業員規模別、および年商規模別の2種類の分類がある。
従業員規模別は、常用従業員数で区分したもので、以下5区分で提供している。
従業員規模1～9人以下の企業：小企業（Small Office/Home Office）
従業員規模10～99人の企業：小規模企業（Small Business）
従業員規模100～499人の企業：中小企業（Lower Midsize）
従業員規模500～999人の企業：中堅企業（Upper Midsize）
従業員規模1,000人以上の企業：大企業（Large Business）
また、SMB（Small and Medium-Sized Business：中堅中小企業）を「従業員規模999人以下の企業」と定義している。
一方、年商規模別は、企業規模を企業の単体での売上額で区分したもので、以下の4区分で提供している。
年商規模100億円未満
年商規模100億円以上300億円未満
年商規模300億円以上1,000億円未満
年商規模1,000億円以上

ITバイヤーはIT購入の決定を行う企業を指し、ITサプライヤーはIT製品やサービスを提供する企業を指す。

シェアは実績値の占める割合であり、カンパニー、ベンダー、ブランドに対して使われる。これ以外のセグメントでは、構成比と呼ぶ。

企業のICT投資効果を最大限に高めるための、ITバイヤーがICT利活用に関する意思決定を支援するツールとして活用いただける調査レポートの総称である。

IDC DecisionScapeの一つ。特定市場におけるICT成熟度を規定した上で、自社のICT環境がどの成熟度にあり、あるべき目標とのギャップがどれほどかを把握する調査レポートである。

IDC DecisionScapeの一つ。ユーザー企業を対象にサーベイを実施し、ICT成熟度分布を提供する。他社が優位な領域はどこか、成熟度を上げることによるメリットは何かを把握できる。

IDC DecisionScapeの一つ。各ICT提供企業の特性、実績、市場優位性を正確で一貫性のある調査によって明らかにし、ICT提供企業に関するリスクを軽減することを目的とした調査レポートである。

IDC DecisionScapeの一つ。ICT戦略成功の鍵となるベストプラクティスを示すことでプロジェクトの成功を支援する調査レポートである。

IDC DecisionScapeの一つ。事業戦略の現在と将来に関する評価フレームワークを提供し、ICT戦略の策定を支援するための10項目の予測をする調査レポートである。

市場において革新的な技術を提供する、あるいは、今までにない新しいアプローチで課題解決を行う、または、斬新なビジネスモデルを実践するスタートアップベンダーを分析、考察した調査レポートである。

IDC DecisionScapeの一つ。技術の成熟度を予測しリスクを評価することで、企業が技術リスクを適切に対処し組織的な技術採用を行えるように支援するための調査レポートである。

IDC DecisionScapeの一つ。事業価値にマッチする技術開発を実現するために、事業目標との整合、成功要因、必要なリソースを具備した技術開発戦略の策定を支援する調査レポートである。

業界の出来事、新しい製品やサービス、企業の発表や事業展開を分析し考察する。IDC PerspectiveはITバイヤー向け、Market PerspectiveはITサプライヤー向けである。

Market Forecastは、関連市場の将来動向や市場規模に関する情報を提供する。 Market Shareは、市場規模、地域別、プラットフォーム別規模、最新の調査期間（年、半年、四半期）におけるベンダーシェアの実績値を提供する。

主要企業の最新の製品による市場インパクトや、主要ベンダー主催のイベントから得られた情報について分析し、考察した調査レポートである。

需要および供給の両側面からの、市場調査の分析結果を提供する。

現在の市場動向や将来動向に対する知見を簡潔にまとめたプレゼンテーション形式の調査レポートである。