画像最適化ソフトウェアは、デジタル画像のサイズや品質を最適化するためのツールです。これにより、画像ファイルのサイズを小さくしつつ、視覚的な品質をできるだけ保つことが可能になります。特にウェブサイトやアプリケーションにおいて、高品質の画像が求められながらも、ページの読み込み速度を維持することが重要です。そのため、画像最適化は非常に重要な技術となっています。 画像最適化ソフトウェアは、主に2つのアプローチを用いて画像を最適化します。ひとつは、非可逆圧縮を使用する方法です。この手法では、圧縮によって一部のデータが失われるため、元の画像と比較して若干の品質低下がみられますが、その代わりにファイルサイズを大幅に削減することができます。もうひとつは、可逆圧縮です。これは、画像の品質を維持しながらデータを圧縮する方法で、圧縮後でも元の画像を完全に復元可能です。 多くの画像最適化ソフトウェアは、JPEG、PNG、GIFなどの一般的な画像フォーマットをサポートしています。JPEGは、高圧縮率を持ちつつ、比較的高品質を保つためのフォーマットで、風景やポートレート写真などに多く使われます。PNGは、透明性をサポートし、高品質な画像を提供しますが、ファイルサイズはJPEGよりも大きくなることが多いです。GIFはアニメーションを扱えるフォーマットですが、256色の制限があるため、色数の少ない画像に適しています。 画像最適化ソフトウェアは、主に以下の用途で利用されます。ウェブ開発者は、ウェブサイトの読み込み速度を向上させるために画像を最適化します。特に、モバイルデバイスの普及により、ページの表示速度がユーザーエクスペリエンスに大きく影響を与えることが認識されているため、最適化は不可欠です。また、Eコマースサイトでは、商品画像の読み込みが遅いと購入率が下がるため、画像の最適化が非常に重要です。さらに、SNSやブログなどのコンテンツ制作においても、画像サイズを適切に保つことで、ページのデザインや可読性を向上させることができます。 関連技術としては、CDN（コンテンツデリバリーネットワーク）やレスポンシブ画像、WebPフォーマットなどが挙げられます。CDNを利用することで、原則的に画像の配信速度を向上させることができ、最適化された画像を各地点で迅速に配信することが可能です。レスポンシブ画像技術により、表示されるデバイスのサイズに応じて異なる解像度の画像を提供することができ、これも最適化に寄与します。WebPフォーマットは、Googleが開発した画像フォーマットで、JPEGやPNGに比べて高圧縮率と高品質を実現しています。 画像最適化ソフトウェアには、Adobe PhotoshopやGIMPなどのプロフェッショナル向けのソフトから、TinyPNGやImageOptim、Optimizillaなどのオンラインツールまで、多岐にわたる種類があります。これらのツールは、タスクの自動化やバッチ処理機能を提供するものが多く、効率的に大量の画像を最適化することができます。 結論として、画像最適化ソフトウェアは、デジタルコンテンツのパフォーマンス向上に欠かせない存在です。視覚的な魅力とページの速度を両立させるために、適切な画像圧縮を行うことは、現在のデジタルマーケティングやウェブ開発においてますます重要な課題となっています。今後も、技術の進化に伴い、画像最適化の方法やツールはさらに進化していくことでしょう。 |
世界の画像最適化ソフトウェア市場規模は2024年に94百万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）7.9％で成長し、2031年までに1億59百万米ドルに拡大すると予測されている。画像最適化ソフトウェアは、ウェブサイトのパフォーマンス向上のために画像を最適化し、ウェブサイトに提供します。
高品質な画像を可能な限り小さなサイズでウェブサイトに配信するには、画像最適化が不可欠である。画像最適化プロセスでは、画像のフォーマット、寸法、サイズ、解像度を変更する
画像最適化ソフトウェアは、複数のデバイス上のウェブサイトへの配信向けに画像を自動的に最適化します。
Cloudinaryは画像最適化ソフトウェア分野における主要なグローバルプレイヤーの一つであり、世界市場の20％以上のシェアを占めています。その他の主要プレイヤーにはZebrafish Labs、ImageKit.ioなどが含まれます。北米が最大の市場で60％以上を占め、次いでアジア太平洋地域が続きます。タイプ別ではクラウドベース型が最大のセグメントで60％超のシェアを占め、エンドユーザー別では中小企業セグメントが50％超のシェアを占めています。
画像最適化ソフトウェア市場の動向
圧縮アルゴリズムの進歩：
より高度な圧縮アルゴリズムの開発は、画像最適化ソフトウェア市場の主要なトレンドである。これらのアルゴリズムは画質を損なうことなくファイルサイズを大幅に削減でき、ウェブサイトの読み込み時間改善や帯域幅コスト削減に不可欠である。機械学習とAIを活用して画像を最適化するソフトウェアは、画像の特定コンテンツに適応し、画質とファイルサイズの最適なバランスを実現できるため、注目を集めている。
モバイル最適化への注目の高まり:
モバイルトラフィックがインターネット利用の大部分を占める中、画像最適化ソフトウェアはモバイル最適化にますます注力しています。ソフトウェアソリューションは、小さな画面でも画像が鮮明に表示され、高速に読み込まれることを保証するように設計されており、これはユーザー体験とSEOランキングにとって不可欠です。デバイスや画面サイズに応じて異なるサイズの画像を提供するレスポンシブ画像技術は、現代の画像最適化ツールの重要な機能です。
リアルタイム最適化の需要増加：
特にECプラットフォームやコンテンツ重視のウェブサイトにおいて、画像をリアルタイムで最適化する能力が成長トレンドとなっています。リアルタイム最適化により、手動操作を必要とせず、画像がアップロードまたはアクセスされる際に自動的に調整されます。このトレンドは、即時的な満足感へのニーズとシームレスなユーザー体験への期待によって推進されています。
世界の画像最適化ソフトウェア市場は、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：
Gumlet
ImageKit.io
Cloudinary
ShortPixel
Fastly
EWWW
ImageRecycle
Compressor.io
Squoosh
JPEG Optimizer
Scaleflex (Cloudimage)
Optimizilla
TinyPNG
ImageOptim
Kraken.io
サイエンティアモバイル（イメージエンジン）
タイプ別: (主力セグメント vs 高利益率イノベーション)
クラウドベース
Webベース
用途別：（中核需要ドライバー vs 新興機会）
大企業
中小企業
地域別
マクロ地域分析：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プレイヤー（例：欧州のGumlet）
– 新興製品トレンド：クラウドベース普及 vs ウェブベースプレミアム化
– 需要側の動向：中国における大企業の成長 vs 北米における中小企業の潜在力
– 地域特化型消費者ニーズ：EUにおける規制障壁 vs インドにおける価格感応度
重点市場：
北米
欧州
中国
日本
（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：画像最適化ソフトウェアの市場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Webベース）。
第5章：用途別セグメント分析－高成長のダウンストリーム機会（例：インドの中小企業向け）。
第6章：企業別・タイプ別・用途別・顧客別による地域別収益内訳
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。画像最適化ソフトウェア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 クラウドベース
1.2.3 ウェブベース
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 大企業
1.3.3 中小企業
1.4 仮定と制限事項
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 世界の成長動向
2.1 グローバル画像最適化ソフトウェア市場の展望（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 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益市場シェア（2020-2025年）
2.4 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益予測（2026-2031年）
2.5 主要地域および新興市場分析
2.5.1 北米画像最適化ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.2 欧州の画像最適化ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.3 中国の画像最適化ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.4 日本の画像最適化ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031年）
3 タイプ別内訳データ
3.1 世界の画像最適化ソフトウェアのタイプ別過去市場規模（2020-2025年）
3.2 グローバル画像最適化ソフトウェアのタイプ別予測市場規模（2026-2031年）
3.3 各種画像最適化ソフトウェアの代表的なプレイヤー
4 用途別内訳データ
4.1 用途別グローバル画像最適化ソフトウェアの過去市場規模（2020-2025年）
4.2 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア予測市場規模（2026-2031年）
4.3 画像最適化ソフトウェア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画像最適化ソフトウェア企業（2020-2025年）
5.1.2 グローバル画像最適化ソフトウェア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 対象プレイヤー：画像最適化ソフトウェア収益によるランキング
5.4 グローバル画像最適化ソフトウェア市場の集中度分析
5.4.1 グローバル画像最適化ソフトウェア市場集中度比率（CR5およびHHI）
5.4.2 2024年における画像最適化ソフトウェア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 イメージ最適化ソフトウェア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 イメージ最適化ソフトウェア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 イメージ最適化ソフトウェア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産業
6.1.1 北米における企業別画像最適化ソフトウェア収益（2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米画像最適化ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.1.2.2 北米画像最適化ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.1.3 北米市場規模（用途別）
6.1.3.1 北米におけるアプリケーション別画像最適化ソフトウェア市場規模（2020-2025年）
6.1.3.2 北米画像最適化ソフトウェア市場規模：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 欧州における企業別画像最適化ソフトウェア収益（2020-2025年）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.2.1 欧州における画像最適化ソフトウェアの市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.2.2 欧州画像最適化ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.3 用途別欧州市場規模
6.2.3.1 用途別欧州画像最適化ソフトウェア市場規模（2020-2025年）
6.2.3.2 用途別欧州画像最適化ソフトウェア市場シェア（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 中国における画像最適化ソフトウェアの企業別収益（2020-2025年）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国画像最適化ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.2.2 中国画像最適化ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国画像最適化ソフトウェアの用途別市場規模（2020-2025年）
6.3.3.2 中国画像最適化ソフトウェア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 日本における画像最適化ソフトウェアの企業別収益（2020-2025年）
6.4.2 日本市場規模（種類別）（2020-2025年）
6.4.2.1 日本の画像最適化ソフトウェア市場規模（種類別）（2020-2025年）
6.4.2.2 日本の画像最適化ソフトウェア市場シェア（種類別）（2020-2025年）
6.4.3 日本における用途別市場規模
6.4.3.1 日本における画像最適化ソフトウェアの用途別市場規模（2020-2025年）
6.4.3.2 日本における画像最適化ソフトウェアの用途別市場シェア（2020-2025年）
6.4.4 日本市場の動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 Gumlet
7.1.1 Gumlet 会社概要
7.1.2 Gumletの事業概要
7.1.3 Gumlet 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.1.4 ガムレットの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.1.5 Gumletの最近の動向
7.2 ImageKit.io
7.2.1 ImageKit.io 会社概要
7.2.2 ImageKit.io 事業概要
7.2.3 ImageKit.io 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.2.4 ImageKit.io 画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.2.5 ImageKit.io の最近の開発動向
7.3 Cloudinary
7.3.1 Cloudinary 会社概要
7.3.2 Cloudinaryの事業概要
7.3.3 Cloudinary 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.3.4 Cloudinaryの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.3.5 Cloudinaryの最近の動向
7.4 ShortPixel
7.4.1 ShortPixel 会社概要
7.4.2 ShortPixelの事業概要
7.4.3 ShortPixel 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.4.4 ShortPixelの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.4.5 ShortPixelの最近の動向
7.5 Fastly
7.5.1 Fastly 会社概要
7.5.2 Fastlyの事業概要
7.5.3 Fastly 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.5.4 画像最適化ソフトウェア事業におけるFastlyの収益（2020-2025年）
7.5.5 Fastlyの最近の動向
7.6 EWWW
7.6.1 EWWW 会社概要
7.6.2 EWWWの事業概要
7.6.3 EWWW 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.6.4 EWWW 画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025）
7.6.5 EWWWの最近の動向
7.7 ImageRecycle
7.7.1 ImageRecycle 会社概要
7.7.2 ImageRecycle 事業概要
7.7.3 ImageRecycle 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.7.4 画像最適化ソフトウェア事業における ImageRecycle の収益 (2020-2025)
7.7.5 ImageRecycle の最近の動向
7.8 Compressor.io
7.8.1 Compressor.io 会社概要
7.8.2 Compressor.io 事業概要
7.8.3 Compressor.io 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.8.4 Compressor.io 画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.8.5 Compressor.io の最近の開発動向
7.9 Squoosh
7.9.1 Squoosh 会社概要
7.9.2 Squoosh 事業概要
7.9.3 Squoosh 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.9.4 Squooshの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.9.5 Squoosh の最近の開発動向
7.10 JPEG Optimizer
7.10.1 JPEG Optimizer 会社概要
7.10.2 JPEG Optimizerの事業概要
7.10.3 JPEG Optimizer 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.10.4 画像最適化ソフトウェア事業におけるJPEG Optimizerの収益（2020-2025年）
7.10.5 JPEG Optimizer の最近の動向
7.11 Scaleflex（Cloudimage）
7.11.1 Scaleflex（Cloudimage）会社概要
7.11.2 Scaleflex（Cloudimage）事業概要
7.11.3 Scaleflex（Cloudimage）画像最適化ソフトウェアの紹介
7.11.4 Scaleflex（Cloudimage）の画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.11.5 Scaleflex（Cloudimage）の最近の動向
7.12 Optimizilla
7.12.1 Optimizilla 会社概要
7.12.2 Optimizilla 事業概要
7.12.3 Optimizilla 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.12.4 画像最適化ソフトウェア事業におけるOptimizillaの収益（2020-2025年）
7.12.5 Optimizilla の最近の開発動向
7.13 TinyPNG
7.13.1 TinyPNG 会社概要
7.13.2 TinyPNGの事業概要
7.13.3 TinyPNG 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.13.4 画像最適化ソフトウェア事業におけるTinyPNGの収益（2020-2025年）
7.13.5 TinyPNGの最近の動向
7.14 ImageOptim
7.14.1 ImageOptim 会社概要
7.14.2 ImageOptimの事業概要
7.14.3 ImageOptim 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.14.4 画像最適化ソフトウェア事業におけるImageOptimの収益（2020-2025年）
7.14.5 ImageOptim の最近の開発動向
7.15 Kraken.io
7.15.1 Kraken.io 会社概要
7.15.2 Kraken.ioの事業概要
7.15.3 Kraken.io 画像最適化ソフトウェアの紹介
7.15.4 Kraken.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）
7.15.5 Kraken.io の最近の開発動向
7.16 ScientiaMobile（ImageEngine）
7.16.1 ScientiaMobile（ImageEngine）会社概要
7.16.2 ScientiaMobile（ImageEngine）事業概要
7.16.3 ScientiaMobile（ImageEngine）画像最適化ソフトウェアの紹介
7.16.4 ScientiaMobile (ImageEngine) 画像最適化ソフトウェア事業における収益 (2020-2025)
7.16.5 ScientiaMobile（ImageEngine）の最近の動向
8 画像最適化ソフトウェア市場の動向
8.1 画像最適化ソフトウェア業界の動向
8.2 画像最適化ソフトウェア市場の推進要因
8.3 画像最適化ソフトウェア市場の課題
8.4 画像最適化ソフトウェア市場の抑制要因
9 研究結果と結論
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
表の一覧
表1. グローバル画像最適化ソフトウェア市場規模の成長率（タイプ別）（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表2. 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア市場規模成長（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表3. 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア市場規模（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表4. 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益（百万米ドル）市場シェア（2020-2025年）
表5. 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益シェア（2020-2025年）
表6. 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益予測（2026-2031年）（百万米ドル）
表7. 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益シェア予測（2026-2031年）
表8. グローバル画像最適化ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆amp;（百万米ドル）
表9. 世界の画像最適化ソフトウェア収益市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
表10. グローバル画像最適化ソフトウェア予測市場規模（タイプ別）（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表11. グローバル画像最適化ソフトウェア収益市場シェア（タイプ別）（2026-2031年）
表12. 各タイプの代表的なプレイヤー
表13. 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表14. 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア収益市場シェア（2020-2025年）
表15. 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア予測市場規模（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表16. 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア収益市場シェア（2026-2031年）
表17. 画像最適化ソフトウェアアプリケーションにおける新たな成長源
表18. グローバル画像最適化ソフトウェア収益（企業別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表19. グローバル画像最適化ソフトウェア市場におけるプレイヤー別シェア（2020-2025年）
表20. 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および2024年時点の画像最適化ソフトウェア収益に基づくグローバル主要プレイヤー
表21. 2024年における収益（百万米ドル）別グローバルトップ画像最適化ソフトウェア企業ランキング
表22. イメージ最適化ソフトウェア収益に基づく世界トップ5企業の市場シェア（CR5およびHHI）（2020-2025年）
表23. イメージ最適化ソフトウェアのグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. 世界の主要画像最適化ソフトウェア企業、製品及び用途
表25. 世界の主要画像最適化ソフトウェア企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡張計画
表27. 北米における画像最適化ソフトウェア収益（企業別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表28. 北米における画像最適化ソフトウェアの企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表29. 北米における画像最適化ソフトウェアの市場規模（タイプ別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表30. 北米における画像最適化ソフトウェアのアプリケーション別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表31. 欧州における画像最適化ソフトウェアの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表32. 欧州における画像最適化ソフトウェアの企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表33. 欧州における画像最適化ソフトウェアの市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表34. 欧州における画像最適化ソフトウェアの用途別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表35. 中国における画像最適化ソフトウェアの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表36. 中国画像最適化ソフトウェア収益における企業別市場シェア（2020-2025年）
表37. 中国における画像最適化ソフトウェアの市場規模（種類別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表38. 中国画像最適化ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表39. 日本における画像最適化ソフトウェアの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表40. 日本の画像最適化ソフトウェア収益における企業別市場シェア（2020-2025年）
表41. 日本の画像最適化ソフトウェア市場規模（種類別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表42. 日本における画像最適化ソフトウェアの用途別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表43. Gumlet企業詳細
表44. Gumlet事業概要
表45. Gumlet画像最適化ソフトウェア製品
表46. Gumletの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表47. Gumletの最近の動向
表48. ImageKit.io 会社概要
表49. ImageKit.io事業概要
表50. ImageKit.io 画像最適化ソフトウェア製品
表51. ImageKit.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表52. ImageKit.ioの最近の動向
表53. Cloudinary 会社概要
表54. Cloudinary事業概要
表55. Cloudinary 画像最適化ソフトウェア製品
表56. Cloudinaryの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表57. Cloudinaryの最近の動向
表58. ShortPixel 会社概要
表59. ShortPixel事業概要
表60. ShortPixel画像最適化ソフトウェア製品
表61. ShortPixelの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表62. ShortPixelの最近の動向
表63. Fastly 会社概要
表64. Fastly事業概要
表65. Fastly画像最適化ソフトウェア製品
表66. Fastlyの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表67. Fastlyの最近の動向
表68. EWWW会社概要
表69. EWWW事業概要
表70. EWWW画像最適化ソフトウェア製品
表71. EWWWの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表72. EWWWの最近の動向
表73. ImageRecycle会社概要
表74. ImageRecycle事業概要
表75. ImageRecycle 画像最適化ソフトウェア製品
表76. ImageRecycleの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表77. ImageRecycleの最近の動向
表78. Compressor.io 会社概要
表79. Compressor.io事業概要
表80. Compressor.io 画像最適化ソフトウェア製品
表81. Compressor.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表82. Compressor.ioの最近の動向
表83. Squoosh 会社概要
表84. Squoosh事業概要
表85. Squoosh 画像最適化ソフトウェア製品
表86. Squooshの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表87. Squooshの最近の動向
表88. JPEG Optimizer 会社概要
表89. JPEG Optimizer事業概要
表90. JPEG Optimizer 画像最適化ソフトウェア製品
表91. 画像最適化ソフトウェア事業におけるJPEG Optimizerの収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表92. JPEG Optimizerの最近の動向
表93. Scaleflex（Cloudimage）企業詳細
表94. Scaleflex（Cloudimage）事業概要
表95. Scaleflex（Cloudimage）画像最適化ソフトウェア製品
表96. Scaleflex（Cloudimage）の画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表97. Scaleflex（Cloudimage）の最近の動向
表98. Optimizilla 会社概要
表99. Optimizilla事業概要
表100. Optimizilla 画像最適化ソフトウェア製品
表101. Optimizillaの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表102. Optimizillaの最近の動向
表103. TinyPNG 会社概要
表104. TinyPNG事業概要
表105. TinyPNG 画像最適化ソフトウェア製品
表106. TinyPNGの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表107. TinyPNGの最近の動向
表108. ImageOptim 会社概要
表109. ImageOptim事業概要
表110. ImageOptim 画像最適化ソフトウェア製品
表111. ImageOptimの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表112. ImageOptimの最近の動向
表113. Kraken.io 会社概要
表114. Kraken.io事業概要
表115. Kraken.io 画像最適化ソフトウェア製品
表116. Kraken.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表117. Kraken.ioの最近の動向
表118. ScientiaMobile（ImageEngine）企業詳細
表119. ScientiaMobile（ImageEngine）事業概要
表120. ScientiaMobile（ImageEngine）画像最適化ソフトウェア製品
表121. ScientiaMobile（ImageEngine）の画像最適化ソフトウェア事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表122. ScientiaMobile（ImageEngine）の最近の動向
表123. 画像最適化ソフトウェア市場の動向
表124. 画像最適化ソフトウェア市場の推進要因
表125. 画像最適化ソフトウェア市場の課題
表126. 画像最適化ソフトウェア市場の抑制要因
表127. 本レポートの研究プログラム／設計
表128. 二次情報源からの主要データ情報
表129. 一次情報源からの主要データ情報
図の一覧
図1. 画像最適化ソフトウェア製品画像
図2. タイプ別グローバル画像最適化ソフトウェア市場シェア：2024年対2031年
図3. クラウドベース機能
図4. Webベース機能
図5. 用途別グローバル画像最適化ソフトウェア市場シェア：2024年対2031年
図6. 大企業
図7. 中小企業
図8. 画像最適化ソフトウェアレポートの対象年度
図9. 世界の画像最適化ソフトウェア市場規模（百万米ドル）、前年比：2020-2031年
図10. グローバル画像最適化ソフトウェア市場規模（百万米ドル）、2020年対2024年対2031年
図11. 地域別グローバル画像最適化ソフトウェア収益市場シェア：2020年対2024年
図12. 北米における画像最適化ソフトウェア収益（百万米ドル）の成長率（2020-2031年）
図13. 欧州における画像最適化ソフトウェア収益（百万米ドル）の成長率（2020-2031年）
図14. 中国における画像最適化ソフトウェア収益（百万米ドル）の成長率（2020-2031年）
図15. 日本における画像最適化ソフトウェア収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図16. 2024年におけるグローバル画像最適化ソフトウェア市場における主要プレイヤー別シェア
図17. 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および2024年時点の画像最適化ソフトウェア収益に基づくグローバル主要プレイヤー
図18. 2024年における画像最適化ソフトウェア収益に基づく上位10社および上位5社の市場シェア
図19. 北米における画像最適化ソフトウェアのタイプ別市場シェア（2020-2025年）
図20. 北米における画像最適化ソフトウェアの用途別市場シェア（2020-2025年）
図21. 欧州における画像最適化ソフトウェアのタイプ別市場シェア（2020-2025年）
図22. 用途別欧州画像最適化ソフトウェア市場シェア（2020-2025年）
図23. 中国における画像最適化ソフトウェアのタイプ別市場シェア（2020-2025年）
図24. 中国における画像最適化ソフトウェアの用途別市場シェア（2020-2025年）
図25. 日本における画像最適化ソフトウェアの市場シェア（種類別）（2020-2025年）
図26. 日本における画像最適化ソフトウェアの用途別市場シェア（2020-2025年）
図27. Gumletの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図28. ImageKit.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図29. Cloudinaryの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図30. ShortPixelの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図31. Fastlyの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図32. EWWWの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図33. 画像最適化ソフトウェア事業におけるImageRecycleの収益成長率（2020-2025年）
図34. Compressor.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図35. Squooshの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図36. 画像最適化ソフトウェア事業におけるJPEG Optimizerの収益成長率（2020-2025年）
図37. Scaleflex（Cloudimage）の画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図38. 画像最適化ソフトウェア事業におけるOptimizillaの収益成長率（2020-2025年）
図39. 画像最適化ソフトウェア事業におけるTinyPNGの収益成長率（2020-2025年）
図40. ImageOptimの収益成長率（画像最適化ソフトウェア事業、2020-2025年）
図41. Kraken.ioの画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図42. ScientiaMobile（ImageEngine）の画像最適化ソフトウェア事業における収益成長率（2020-2025年）
図43. 本レポートにおけるボトムアップおよびトップダウンアプローチ
図44. データトライアングレーション
図45. 主要インタビュー対象幹部
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