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2025年におけるダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場のTAM（総市場規模）とSAM（潜在市場規模）はどのくらいでしょうか？

直接接続型AIストレージシステム市場の商業的実現可能性を正確に評価するため、Astute Analyticaは総潜在市場規模（TAM）とサービス提供可能市場規模（SAM）を明確に区別しました。AIインフラストラクチャが、モノリシックな集中型SAN/NASアーキテクチャから、高スループットのローカルコンピューティング・ストレージ組み合わせへと移行するにつれ、この分野の経済規模は驚異的なスピードで拡大しています。.

総潜在市場規模（TAM）の拡大

2025年には、人工知能ワークロード向けに最適化されたダイレクトアタッチドストレージ（DAS）のTAM（総市場規模）が184億ドルを突破しました。この急激な成長は、ティア1ハイパースケーラー（AWS、Meta、Google）およびティア2のGPUクラウドプロバイダー（CoreWeave、Lambda Labsなど）の設備投資予算の急増と密接に関連しています。ダイレクトアタッチドAIストレージへの移行は、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングや高頻度推論におけるネットワーク遅延の排除という絶対的な必要性によって促進されています。.

直接接続型AIストレージシステム市場における実用可能市場規模（SAM）の実態

TAMは理論上の最大値を表す一方、SAM（現在121億9000万ドルとモデル化されている）は、既存のPCIe Gen 5/Gen 6マザーボードの入手可能性、GPUの入手可能性（特にNVIDIA HopperおよびBlackwellアーキテクチャ）、および企業における採用率に基づいた現実的な普及能力を反映している。.

主要な財務指標および市場指標：

• 設備投資の再配分：企業ITインフラの設備投資は、従来のネットワークストレージからAI専用のDASへと22%再配分されており、直接接続型AIストレージシステム市場における「GPU不足」を緩和している。
• ARPUの拡大：高密度AI DASノードの1台あたりの平均収益（ARPU）は、プレミアムなE3.SおよびE1.SフォームファクターNVMeドライブの搭載により、前年比45%増加しました。
• EBITDAモデリング：トップティアのストレージアレイベンダーは、AI専用のDASソリューションで32～35%のEBITDAマージンをモデル化しており、独自のソフトウェア定義ストレージ（SDS）管理レイヤーにより、従来のエンタープライズストレージのマージンを大幅に上回っています。

マクロ経済およびミクロ経済の要因は、ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場の収益成長をどのように促進しているのか？

直接接続型AIストレージシステム市場の成長速度は、マクロ経済的な追い風とミクロ経済的な加速要因が複雑に絡み合ったマトリックスによって左右されます。これらの要因を理解することは、市場の長期的な持続可能性を予測する上で極めて重要です。.

マクロ経済の追い風

2025年の世界の金融政策は慎重ながらも安定化に向かっており、企業は複数年にわたるAIインフラ投資に必要な資本コストの予測可能性を確保できる。さらに、国家が技術的独立性を維持するために独自のAIデータセンターに資金を提供する、国家主導のAIイニシアチブによって、数十億ドル規模の非希薄化資本がハードウェアエコシステムに投入されている。.

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場を支えるミクロ経済的な加速要因

ミクロレベルで見ると、アイドル状態のコンピューティングコストの高さがDASの採用を促進している。1台3万ドル以上もするGPUが、従来のネットワーク接続ストレージアレイからのデータ待ちでアイドル状態になっていると、投資資本利益率（ROIC）は急落する。ダイレクトアタッチアーキテクチャは、テンソルコアを95%以上の利用率で飽和状態に保つために必要な、ローカルで大容量のデータ取り込みを実現する。.

触媒的成長ベクター：

• IOPSあたりのコスト最適化：直接接続型NVMeアレイは、スケールアウトNASと比較して、1秒あたりの入出力操作（IOPS）あたりのコストを60%削減します。
• エッジAIの普及： AI推論をエッジロケーション（スマート製造、自律型車両基地）に分散化すると、従来のSANが物理的にも経済的にも実現不可能な場所では、堅牢で大容量のDASが不可欠となる。
• Compute-Express-Link (CXL) の採用： CXL 2.0/3.0 の商用展開により、メモリとストレージの境界線が曖昧になり、CXL 対応フラッシュストレージモジュールの小規模な需要が急増しています。

設備投資を阻害している深刻な運用上およびサプライチェーン上のボトルネックとは？

需要が爆発的に増加しているにもかかわらず、直接接続型AIストレージシステム市場は現在、深刻な運用上の摩擦に直面している。市場調査によると、サプライチェーンのボトルネックがリードタイムを長期化させ、ハードウェア専業ベンダーの営業利益率を圧迫する恐れがあることが明らかになっている。.

NANDフラッシュメモリとコントローラの不足

2023年後半から2024年にかけて、主要ファブ（サムスン、SKハイニックス、キオクシア）が価格調整のためにNANDウェハーの生産を急激に削減した結果、2025年には構造的な供給不足が生じている。高密度AI DASに不可欠な高層数（200層以上）の3D QLCおよびTLC NANDは、供給制限に直面している。さらに、GPUへのデータフロー管理に必要な特殊なPCIe Gen 5 ASICコントローラは、TSMCのファウンドリ生産能力の著しい限界に直面している。.

熱管理と電力制約

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場における最新のAI DASユニットは消費電力が高く、2Uシャーシあたり2,500ワット以上を消費することが多い。そのため、ストレージの調達だけでなく、電力供給や冷却においても運用上のボトルネックが生じている。データセンターは電力供給能力の限界に直面しており、設備投資の展開が遅れる事態となっている。.

主要な摩擦データポイント：

• 納期延長：エンタープライズグレードのNVMe SSDの納期は、世界的に6週間から18週間に延長されています。
• 歩留まり率の圧力：高度なコントローラ用シリコンは、5nmプロセスノードにおいて歩留まり率が変動しており、デュアルポートNVMeドライブの供給に直接的な影響を与えている。
• 冷却インフラのコスト：高密度AI DASに必要な液冷システムは、導入コスト全体を15～20％増加させており、中堅企業の間で導入を躊躇させる要因となっている。

規制上の障壁とデータ主権法は、直接接続型AIストレージシステムの市場環境をどのように変革しているのか？

2025年には、規制枠組みは二次的なコンプライアンスチェックリストから、ハードウェアアーキテクチャの主要な推進力へと移行するでしょう。ダイレクトアタッチ型AIストレージは、こうした規制上の優位性を最大限に活用できる独自の立場にあります。.

GDPRとAIデータローカライゼーション

GDPRの厳格な解釈と新たに批准されたEU AI法は、LLMの微調整に使用される機密データが、厳密な匿名化なしに保護されていないネットワークを通過したり、国境を越えたりすることを禁じています。DASは、トレーニングデータを計算ノード内で物理的に隔離することで、厳格なデータ所在地の要件とデータ隔離要件を本質的に満たします。.

高帯域幅相互接続に関する輸出規制

地政学的な緊張の高まりにより、米国とEUは、特定のInfiniBandスイッチなどの高度なAIネットワーク機器に対する輸出規制を一部の国に対して強化している。その結果、これらの地域の企業は、データプールに必要な高性能なネットワークスイッチを不要にするため、大規模なダイレクトアタッチドストレージ（DAS）クラスターを構築することで、この規制を強力に補っている。.

直接接続型AIストレージシステム市場における規制の影響指標：

• コンプライアンスコストの削減：ローカルでの微調整にDASを利用している企業は、データ転送中のセキュリティに関連するコンプライアンス監査コストが30％削減されたと報告しています。
• エアギャップ型AI：防衛および医療分野における、安全なエアギャップ型AI推論ノード（DASに大きく依存）の需要は、前年比55%増加した。
• 国家によるハードウェア調達義務：地域ごとの調達法によって、欧米のOEM企業は二次的なサプライチェーンの構築を余儀なくされ、地理的な市場の細分化が進んでいる。

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場の競争環境を支配しているティア1およびティア2のプレーヤーは誰ですか？

ダイレクトアタッチ型AIストレージのベンダーエコシステムは、サプライチェーンの垂直統合に成功し、NVIDIAやAMDといったトップティアのGPUメーカーと強固なパートナーシップを築いてきたOEM企業によって、上位層が高度に統合されている。.

ティア1の優位性とサーバーアーキテクチャ

直接接続型AIストレージシステム市場のティア1市場は、次のような大手企業によって支配されている。 

• スーパーマイクロ
• デルテクノロジーズ
• ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE）. 

特にSupermicroは、モジュール式のビルディングブロックアーキテクチャにより、ハイパースケーラーがDASとGPUの比率をシームレスにカスタマイズできるため、圧倒的な市場シェアを獲得しています。一方、DellのPowerEdge XEシリーズは、高密度な直接接続型NVMeバックプレーンを備え、AI向けに最適化されており、プレミアムAI価格設定モデルによりEBITDAマージンが前年比300ベーシスポイント拡大し、数十億ドル規模の収益源となっています。

ティア2エコシステムおよび専門インテグレーター

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場におけるティア2プレーヤー、すなわちLenovo、Cisco、そしてQuantaやWiwynnといった地域密着型のホワイトボックスODM（オリジナルデザインメーカー）は、重要な役割を担っている。これらの企業は主にティア2クラウドプロバイダーや、各国のAIデータセンターに製品を供給している。

競争市場の動向：

• OEM対ODMのパラダイム：ブランド力のあるOEMがエンタープライズ市場を支配している一方で、ODMはハイパースケーラーの直接販売量の45%以上を占め、ソフトウェアの肥大化のないベアメタルDASインフラストラクチャを提供している。
• エコシステムパートナーシップ：市場における優位性はもはやハードウェアだけにとどまらず、NVIDIAのGPUDirect Storage（GDS）およびAMDのROCmソフトウェアスタックとの厳格な認証が必要となります。
• 利益率の拡大：高密度AI DASと統合型液冷システムを提供するベンダーは、15～20％の価格プレミアムをうまく獲得しており、ハードウェアの粗利益率を大幅に向上させている。

現状に挑戦している市場破壊者やスタートアップ企業はどれか？

従来型のOEM企業が物理的な直接接続型AIストレージシステム市場を支配している一方で、多額のベンチャーキャピタル資金を投入した破壊的イノベーターたちが、直接接続型ストレージの根本的なボトルネックであるコントローラーの遅延やRAIDの非効率性を積極的にターゲットにしている。.

GPUアクセラレーション対応RAIDおよびスマートコントローラー

従来のハードウェアRAIDコントローラは、PCIe Gen 5 NVMeドライブの性能を著しく制限していました。Graid Technologyは、セカンダリのローエンドGPUや専用ASICを利用してパリティデータを計算することで、従来のRAIDシリコンを回避しています。このソフトウェア定義型でハードウェアアクセラレーションを採用したアプローチにより、単一のDASノードでCPUの介入なしに2500万IOPSを超える処理能力を実現し、TCO（総所有コスト）の概念を根本的に変革します。

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場における、ストレージ専門のシリコンイノベーター

SolidigmやPhisonといった基盤となるストレージプロバイダーは、 AI専用のストレージコントローラーや超高密度QLC NANDの研究開発に多額の補助金を出すことで、破壊的な勢力として活動している。

破壊的市場ベクトル：

• コンピューティングストレージ：スタートアップ企業は、ARMコアをNVMe DASドライブに直接組み込んでいます。これにより、ドライブはデータがPCIeバスを通過する前に、予備的なデータフィルタリング（例えば、LLMトレーニング用のJSONファイルの解析）を実行できるため、帯域幅を大幅に節約できます。
• ベンチャーキャピタルの流入： AIに特化したストレージおよび相互接続スタートアップへのベンチャーキャピタル資金は、2025年第1四半期から第3四半期にかけて21億ドルを超え、CXLとシリコンフォトニクスに重点が置かれました。
• ソフトウェア定義の進化： NASに焦点を当てているものの、WEKAやVAST Dataのような企業は、分散型DASを単一のネームスペースのように機能させるソフトウェアオーバーレイを提供しており、従来のエンタープライズストレージのサイロ化を脅かしている。

どのようなデジタル変革と技術革新が、ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場を再定義しているのか？

AIストレージ市場における技術的な優位性は、ベンダーが次世代の相互接続プロトコルを採用し、商用化できるスピードによって決まります。現在、私たちは3つの大きなアーキテクチャの変革を目の当たりにしています。.

Compute Express Link (CXL) 統合

CXL 2.0と3.0は、過去10年間でAI向け直接接続ストレージシステム市場に最も大きな変革をもたらしたと言えるでしょう。CXLは、CPU、GPU、および専用NVMeストレージがコヒーレントなメモリプールを共有することを可能にします。直接接続型のCXLメモリ拡張モジュールとストレージドライブは、揮発性RAMと不揮発性ストレージの境界を曖昧にし、LLMが指数関数的に大きなデータセットをローカルの「メモリ内」に保持することを可能にします。.

GPUDirectストレージおよびDMAプロトコル

ダイレクトメモリアクセス（DMA）は進化を遂げました。NVIDIAのGPUDirect Storageは、ローカルNVMe DASとGPUメモリ（VRAM）間の直接的なデータパスを可能にし、CPUのバウンスバッファを完全にバイパスします。.

主要な技術的変化：

• PCIe Gen 6の採用：直接接続型AIストレージシステム市場におけるPCIe Gen 6の初期商用サンプルは、レーンあたり128 GT/sの帯域幅を実現しており、Gen 5の2倍の帯域幅となっています。これは、次世代GPUインターコネクトに対応するために不可欠です。
• シリコンフォトニクス：高密度なDASシャーシ内で極めて高速なPCIe通信を行う際に発生する信号劣化に対処するため、マザーボード上の銅配線に代わって内部光インターコネクトが使用されるようになりつつある。
• 液冷式SSD：エンタープライズ向けE3.Sドライブは1台あたり25～30ワットを超える消費電力となるため、ストレージメディア用の専用ダイレクトチップ液冷プレートは、高密度AIノードにおいて実験段階から必須段階へと移行しつつある。

直接接続型AIストレージシステム市場のセグメント別分析

ストレージ媒体別：NVMe SSDが引き続き市場を席巻する 

従来のエンタープライズストレージからAI中心のストレージへの移行は、基盤となるメディアによって左右される。従来のメディアフォーマットは、高速なソリッドステートアーキテクチャに取って代わられつつあり、急速に廃止されつつある。.

AIにおける従来のSAS/SATAの衰退

AIトレーニングやリアルタイム推論の分野では、回転式HDDや従来のSAS/SATAソリッドステートドライブは、許容できないほどのレイテンシのボトルネックを引き起こします。AI向け直接接続ストレージシステム市場は、圧倒的にPCIe経由のNVMe（Non-Volatile Memory Express）へと移行しており、これにより、高度に並列化されたAIワークロードに必要な並列データキューが提供されます。.

• ストレージ媒体別に見ると、NVMe SSDセグメントが2025年に約62.36%という最大の市場シェアを占めた。.
• ストレージクラスメモリ（SCM）：高価ではあるものの、SCM（CXLに付属するOptane相当品など）は、超低遅延メタデータキャッシュの分野で8％のニッチなシェアを獲得している。
• 高容量QLC： NVMeフォーマットへのQLC（クアッドレベルセル）NANDの統合により、1ギガバイトあたりの価格（$/GB）が低下し、高密度（60TB以上）の直接接続型ドライブが、大規模な基礎モデルデータセットにとって経済的に実現可能になっています。

構成要素別分析：最も高い利益率を牽引している構成要素は何か？

部品ごとに市場を分析すると、真の価値抽出がどこで行われているかが明らかになる。最も高い利益率を獲得しているのは、必ずしもNANDフラッシュ単体ではなく、それを制御・調整するインテリジェントなシリコンとソフトウェアなのだ。.

シリコンエコノミクスとコントローラーの利益率

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場の中核を成すのは、そのコントローラとインターフェースハードウェアです。これらのコンポーネントは、ウェアレベリング、サーマルスロットリング、そしてNVIDIAのGPUDirect Storageのようなダイレクトメモリアクセス（DMA）プロトコルを管理します。GPUDirect StorageはCPUを介さずにNVMeドライブからGPUメモリへデータを直接送信します。こうした独自のコントローラを設計する企業は、高価格帯の製品を提供しています。.

• 部品別に見ると、コントローラーおよびインターフェース分野が2025年の市場において約31.27%という大きなシェアを占めた。.
• ソフトウェア定義ストレージ（SDS）オーバーレイ：ハードウェアは不可欠ですが、DASアレイと併せて販売される独自のSDSライセンスは、80%を超えるSaaSのような粗利益率を生み出します。
• 高速リタイマーとスイッチ：シャーシ内部では、PCIe Gen 5リタイマーと内蔵NVMeスイッチに対する需要が非常に高く、専門半導体ベンダーにとって非常に収益性の高いサブセグメントとなっています。

アプリケーション別：AI DAS容量を最も多く消費しているアプリケーションは何か？

ダイレクトアタッチ型AIストレージの利用は、単一のものではなく、人工知能ライフサイクルの特定の段階によって高度に細分化されています。2025年時点で、市場は基礎モデルのトレーニング、チェックポイント処理、高頻度推論ワークロードの間で明確に区分されていると予測されます。.

LLM研修と迅速なチェックポイント

数兆個のパラメータを含む大規模言語モデル（LLM）のトレーニングでは、直接接続型AIストレージシステム市場において前例のない量の中間データが生成されます。トレーニング段階では、モデルは「チェックポイント」処理を実行する必要があります。これは、GPU障害発生時の壊滅的なデータ損失を防ぐため、数時間ごとにニューラルネットワークの状態を保存する処理です。この処理には、従来のネットワークストレージでは処理能力を超えてしまうほどの、大規模かつ瞬間的な書き込みバーストが必要です。ローカルNVMe DASアレイは、テラバイト規模の書き込みバーストを数秒で処理し、GPUのアイドル時間をほぼゼロに抑えます。.

• 用途別に見ると、LLM（法学修士）の研修および専門性向上分野は、2025年には約65.94%という圧倒的な市場シェアを占めた。.
• 検索拡張型生成（RAG）： RAGアーキテクチャは、直接接続型AIストレージシステム市場の二次的な急成長を牽引しています。事前学習済みモデルと大規模でローカルなリアルタイムベクトルデータベースを組み合わせることで、RAGアプリケーションは超低遅延の読み取りを必要とし、アプリケーションシェアの約22%を占めると推定されています。
• 自律型エッジ推論：残りの市場シェアは、ネットワーク接続が不安定でリモートストレージへのアクセスが困難な自律走行車や産業用ロボットにおけるローカル推論によって急速に奪われつつあります。

容量別：インターフェースと容量セグメントのパフォーマンスは、ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場における企業の導入にどのように影響するのか？

企業の調達チームは、インターフェース帯域幅とストレージ密度の交点に極めて重点を置いています。2025年には、U.2ドライブのような従来のフォームファクタは急速に廃止され、高容量における信号完全性と熱効率を念頭に設計されたアーキテクチャが主流となるでしょう。.

EDSFF（エンタープライズおよびデータセンター標準フォームファクター）の台頭

PCIe Gen 5（および早期アクセス版PCIe Gen 6）への移行により、特にE3.SおよびE1.SフォームファクタのEDSFFドライブが、直接接続型AIストレージシステム市場で圧倒的な優位性を確立しました。これらのドライブにより、OEMは標準的な1Uおよび2Uシャーシにマルチペタバイトの直接接続容量を搭載することが可能になりました。さらに、E1.Sドライブの垂直配置は、高TDP（熱設計電力）のNVMeコントローラおよび隣接するGPUへのエアフローを大幅に改善します。.

• 容量範囲別に見ると、ノードあたり5～20TBのセグメントが2025年には約50.23%という圧倒的なシェアを占めた。.
• 帯域幅の分類： PCIe Gen 5 ダイレクトアタッチソリューション（ドライブあたり 14,000 MB/s のシーケンシャル読み取り速度を提供）は、新しい AI サーバー出荷の約 80% を占め、ティア 1 の導入において Gen 4 を完全に置き換えています。
• 密度倍率： 60TB以上のQLC（クアッドレベルセル）NVMeドライブの商用化は、設備投資の計算方法を根本的に変え、コンピューティングクラスターに直接隣接する大規模なローカルデータレイクを可能にしています。

直接接続型AIストレージシステム市場の地域別分析 

北米は引き続き市場の基盤となる

AIストレージ分野における地域別の収益創出は、極めて非対称的である。ハイパースケーラーの本社、シリコン設計会社、ベンチャーキャピタルが集中することで、地域ごとに明確な有力拠点が形成されている。.

米国のハイパースケーラーエコシステム

北米の直接接続型AIストレージシステム市場において、米国は依然としてAIインフラ展開の中心地であり続けている。シリコンバレーのイノベーションの原動力と、地域における半導体製造を促進するための大規模な連邦政府補助金（CHIPS法による波及効果）に支えられ、米国市場は高性能DASアレイの密度が最も高い市場となっている。.

• 2025年において、北米は36.54%という最大の市場シェアを占めた。.
• 導入密度：現在、10万を超えるGPUクラスタの導入事例のうち、70%以上が北米のデータセンターに設置されています。
• 投資流入：米国の一流企業は、2025年上半期だけで、AIストレージハードウェアへの直接的な設備投資として85億ドルを投じた。

アジア太平洋地域は、直接接続型AIストレージシステム市場において最も高い成長率を記録する見込みです。

北米が依然として圧倒的なシェアを占めているものの、資本投入の速度は急速に東方へとシフトしている。アジア太平洋地域では、前例のない規模のAIインフラ構築が進められている。.

アジア太平洋地域における積極的なAI補助金

日本、韓国、シンガポールの各国政府は、自動化によって人口減少を相殺するため、AIインフラへの大規模な補助金を投入している。さらに、台湾には世界有数のハードウェア製造エコシステムが存在するため、最先端のストレージ技術を低コストで地域的に利用できるという利点もある。.

• アジア太平洋地域は、2026年から2035年の間に最も高い年平均成長率（CAGR）で拡大すると予測されている。.
• 中国の地域密着型推進：国際貿易制限のため、地域密着型AIストレージシステム市場における中国国内企業は、既存の制限されたGPUプールの効率を最大化するために、地域密着型の直接接続型AIストレージアレイを積極的に備蓄している。
• インドのデータセンターブーム：有利な州政府の政策により、インドの主要都市全体で新規のAIデータセンターが40％急増し、即時の拡張性を確保するためにDAS（分散アンテナシステム）を重視する傾向が強まっている。

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場における最近のトップ5動向 

1. NVIDIAはGTC 2025において、ストレージベンダーがAIクエリエージェントと高速なGPUからデータへのアクセス機能を備えたエンタープライズストレージを構築するためのリファレンスデザインであるAIデータプラットフォーム
2. ファーウェイはMWC 2025において、トレーニングおよび推論ワークロード向けの高性能AIストレージ「OceanStor Aシリーズ」を含む、 AI対応データストレージを
3. Western Digitalは、ボトルネックを解消しGPU利用率を向上させるため、OpenFlexとNVMe-oFベースの分散型ストレージを導入し、Computex 2025でAIおよびHPC向けストレージを
4. Pure Storageはエンタープライズデータクラウドの機能強化を発表するとともに、共有ストレージ基盤上でAI/MLパイプラインをサポートするように設計されたFlashArrayのアップグレードも発表した。
5. NetAppはINSIGHT 2025において、ストレージとコンピューティングを分離しつつ、エンタープライズワークロード向けにAI対応のデータ処理機能を追加したAFXとAIデータエンジンを

ダイレクトアタッチ型AIストレージシステム市場の主要企業

• HPエンタープライズ
• シーゲイト・テクノロジー
• ウエスタンデジタル
• デルテクノロジーズ
• ネットアップ
• 東芝
• サムスン電子
• IBM
• マイクロンテクノロジー
• その他の著名な選手

市場セグメンテーションの概要

容量別

• 5TB未満
• 5TB～20TB
• 20TB～50TB
• 50TB以上

タイプ別

• ハードディスクドライブ
• ソリッドステートドライブ
• ハイブリッドストレージ
• ネットワーク接続ストレージ

アプリケーション別

• データ分析
• 機械学習
• 人工知能
• ディープラーニング
• ビッグデータ

エンドユーザー別

• 中小企業
• 大企業
• 政府

地域別

• 北米
  • 米国.
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ
  • 西欧
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • 西ヨーロッパの残りの地域
  • 東欧
    • ポーランド
    • ロシア
    • 東ヨーロッパの残りの地域
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアとニュージーランド
  • 韓国
  • ASEAN
  • その他のアジア太平洋地域
• 中東およびアフリカ（MEA）
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • MEAの残りの地域
• 南アメリカ
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • 南アメリカのその他の地域