市場概要

グラフデータベース市場は、2024年には5億760万米ドルの規模になると推定され、2030年には年平均成長率（CAGR）27.1％で21億4300万米ドルに達すると予測されています。クラウドは、拡張性、柔軟性、深いデータ関係を処理するためのコスト効率性を提供することで、グラフデータベース技術の成長を促進します。クラウドベースのグラフデータベースは、大規模なハードウェアインフラストラクチャを持つことなく、シンプルなデプロイメントとワークロード全体への容易なスケーリングを提供します。AI、ML、高度なアナリティクスを含むすべてのクラウドネイティブなツールを使用し、リレーショナルデータをより深く洞察します。

ジェネレーティブAIは、ナレッジグラフの自動生成と拡張をより容易にし、よりダイナミックで効率的にすることで、グラフデータベース市場に大きな影響を与えています。特にNLPと機械学習を使用したジェネレーティブAIモデルは、大量の非構造化データを分析し、関係を特定し、最小限の手作業でグラフデータベース内に新しい接続を作成することができます。この自動化により、ナレッジグラフの構築や更新のプロセス時間と労力が削減され、スケーラビリティとリアルタイム性が強化されます。これにより、企業はグラフ・データベースから、より正確で最新の知見を活用できるようになり、金融、ヘルスケア、eコマースなど、関係性が複雑で急速に変化する分野で広く採用される道が開かれます。

グラフデータベースのツールやサービスの採用はますます増えており、レガシーデータベースのプロバイダーの中には、既存のリレーショナルデータベースアーキテクチャの上にグラフデータベーススキーマを重ねようとしているところもあります。これは費用対効果の高いアプローチかもしれませんが、クエリのパフォーマンスが犠牲になることがよくあります。デジタルビジネスへの取り組みにおいて、グラフデータベースは、接続されたデータをより効率的に処理するために、従来の企業に革命をもたらしています。このような目的のために最適化されていないシステムに、相互に接続された膨大な量のデータを保存するという課題は重大です。レガシーリレーショナルデータベースで複雑なバッチ処理を行う代わりに、企業は低レイテンシのクエリに適したグラフデータベース上に構築されたリアルタイムレコメンデーションシステムを使用することができます。これらのシステムでは、従来のデータベースよりもはるかに優れたパフォーマンスで、履歴データとセッションデータをマッチングすることにより、オンラインセッション中に顧客の過去の購入履歴を瞬時に照会することができます。グラフデータベースは、関連するレコードを直接接続するノードとリンクを使用することで、常に低レイテンシを実現します。高いスループットは、データベースのサイズに関係なく、高速な応答時間を維持したまま、クエリを並行するサブクエリに分割することで得られます。グラフデータベースはスケーラビリティも向上させるため、データ量の増加に伴い、リアルタイムの洞察や複雑な関係の効率的な処理を必要とするアプリケーションに適しています。

グラフデータベース市場は、複雑で相互接続されたデータを効果的に管理・分析する独自の機能を提供するため、急速に成長しています。しかし、その導入コストは比較的高く、特に中小企業で広く利用されるには大きな障壁となっています。グラフデータベースの導入には、一般的に多額の先行投資が必要です。これには、専用ハードウェアの購入、ソフトウェアのライセンス取得、グラフ技術に精通したスタッフの雇用や育成などのコストが含まれます。限られた予算で運営されている中小企業にとって、資金的な要件は高く、そのため、たとえビジネスに有用であったとしても、このような高度なソリューションの導入を躊躇してしまいます。更新や拡張性を含むグラフデータベースの運用・保守コストも、総コストに含まれます。さらに、グラフ技術に関する専門知識を容易に入手できる人が少ないため、組織は既存のスタッフを訓練するために費用を払うか、経験豊富な専門家を雇う必要があり、さらに難しくなっています。このような財政的、技術的な障壁が、特に予算が限られている中小企業や産業界におけるグラフデータベースの導入拡大を阻み、大きな変革の可能性を秘めた市場であるにもかかわらず、各分野への浸透速度を遅らせています。

グラフデータベース市場は、顧客活動、人口統計データ、嗜好の管理方法を変革する機会を提供します。レガシーアプリケーションや最新アプリケーションは、従来のソリューションでは統合が困難な、分散した異種のデータセットを生成することがよくあります。このような従来のアプローチは、通常、変化するデータ要件に適応できないため、実用的な洞察を得る上で特に役に立ちません。そのため、グラフ・データベースは、データを移動したり重複させたりすることなく、多様なデータセットとマッピング関係を統一することができるデータ統一戦略につながっています。ナレッジグラフは、既存のインフラストラクチャの上にシームレスなレイヤーを作成することで、組織が拡張性と再利用性の高い資産を開発し、すべての分析を保存して継続的に使用できるようにします。グラフデータベースはデータとの関係をネイティブに保存し、従来のデータベースにおける高価なJOIN操作よりもはるかに効率的で優れたパフォーマンスを発揮します。推論をサポートするビジネスルールで強化されたグラフデータベースは、知識管理を容易にし、イノベーションと戦略的成長をさらに単純化します。グラフデータベースは、今日のデータ駆動型の環境において複雑なデータセットを統合し、効率を最適化し、最新のデータ統合の課題に対処するための最適なソリューションであり、デジタルトランスフォーメーションと競争優位性の要となります。

グラフデータベースツールとサービスは、大量のデータをリアルタイムで可視化することを簡素化します。ソリューションの統合は、システムの全体的なパフォーマンスを高めるための実用的な洞察を提供することで、意思決定者を支援します。グラフデータベース・ソリューションは、分析のレベルや性質に応じて、ツールやサービスとの統合を可能にするようにカスタマイズすることができます。今日のビジネスとユーザーの要件は、世界中のより多くのデータを接続し、高レベルのパフォーマンスとデータの信頼性を期待するアプリケーションを要求しています。グラフデータベースエンジンは、アプリケーション開発への異なるアプローチ、カスタムストレージモデル、特別なクエリツールを必要とします。大企業や中小企業は、顧客の要求に合わせて特定の製品の機能をカスタマイズする専門的なサービスを必要としています。グラフデータベースのコンセプトは成長段階にあるため、熟練した労働力の確保は限られており、これが市場の成長を抑制する可能性があります。企業は、大量のデータから得た洞察を効果的に実行するために、従業員のトレーニングや資格取得に多額の投資を行う必要があります。小売企業が業績を拡大するにつれて、地理的な場所を超えてさまざまな業種のデータを統合する必要性が高まります。知識の制約や従業員のスキル不足により、エンドユーザーがグラフデータベースソフトウェアや関連サービスを採用することが制限される可能性があります。

 

主要企業・市場シェア

グラフデータベース市場の主なプレーヤーは、IBM Corporation（米国）、Oracle（米国）、Microsoft Corporation（米国）、AWS（米国）、Neo4j（米国）、RelationalAI（米国）、Progress Software（米国）、TigerGraph（米国）、Stardog（米国）、Datastax（米国）、Franz Inc（米国）、Ontotext（ブルガリア）、 Openlink Software（米国）、Dgraph Labs（米国）、Graphwise（米国）、Altair（米国）、Bitnine（韓国）、ArangoDB（米国）、Fluree（米国）、Blazegraph（米国）、Memgraph（英国）、Objectivity（米国）、GraphBase（オーストラリア）、Graph Story（米国）、Oxford Semantics（英国）、FalkorDB（イスラエル）。これらの企業は、数年前からこの市場に参入しており、多様な製品ポートフォリオ、最先端の技術、確立された地理的な足跡を有しています。これらの企業は、グラフデータベースインフラストラクチャの研究開発に熱心に取り組んでいます。

グラフ・データベースは、企業がより複雑な関係を分析し、高度に相互に関連するデータから実用的な洞察を引き出すことを可能にすることで、分析とビジネス・インテリジェンスに革命をもたらしています。行と列の表に依存する従来のリレーショナル・データベースと比較して、グラフ・データベースはノードとエッジの構造に依存しており、接続、ノード、リレーションシップ、またはトランザクション・ネットワークを探索するのに理想的です。リアルタイムのクエリ性能とスキーマの柔軟性により、企業は大規模で複雑なデータセットを扱いながら、変化するビジネス要件に対応することができます。主な用途としては、顧客がどのような経路をたどってきたか、行動に基づいてユーザーをセグメント化し、影響力のある人物を特定する顧客関係管理、隠されたパターンと関係をリアルタイムで特定する不正検出、嗜好や社会的つながりに基づいてパーソナライズされた提案を提供するレコメンデーション・エンジンなどがあります。グラフ・データベースは、ボトルネックの特定、依存関係の分析、リスクの軽減によってサプライ・チェーン管理を強化します。グラフデータベース上に構築されたナレッジグラフは、複数のデータセットを統合し、セマンティック検索と高度な推論を可能にすることで、より価値の高いBIインサイトを提供します。スケーラブルなツールであるグラフデータベースは、企業がより深い洞察を引き出し、ビジネスチャンスをプロジェクト化し、データ主導型市場で勝ち組になることを可能にします。

グラフデータベースには、高度なデータ統合、分析、関係マッピングが組み込まれており、ヘルスケア、ライフサイエンス、製薬の垂直分野における重要な領域を徹底的に定義します。これらの研究は、EHR、ゲノムデータ、医療画像など、患者に関する多様なデータセットのより良い関連付けと分析を促進し、より良い治療結果につながる患者固有の洞察を特定します。グラフデータベースはライフサイエンス研究の強化に役立ちます。創薬にグラフデータベースを統合することで、複雑な遺伝子、タンパク質、疾患の関係を明らかにし、時間とコストを削減することで、前臨床研究を加速します。グラフテクノロジーは、遺伝子マーカー、病歴、人口統計データなどの基準を通して適切な参加者を特定することにより、臨床試験の効率を高めます。グラフ・データベースは、ソーシャルメディア、医学文献、患者登録などの様々なソースから得られた実世界のエビデンスに基づく、医薬品や副作用検出におけるファーマコビジランスに大きく関連しています。さらに、サプライヤーから販売業者、そして販売業者から規制コンプライアンス要件までの非常に複雑な関係をモデル化することで、サプライチェーン業務を最適化します。HIPAAやGDPRのような規制へのコンプライアンスを確保することで、グラフデータベースは安全で倫理的なデータ利用をサポートします。

グラフデータベースは、分野横断的な高度なデータ統合と分析を可能にすることで、北米全域、特に米国とカナダに大きな影響を与えています。例えば、Pancreas KnowledgeBase (Pankbase)は、ゲノム、画像、生理学的データを統合し、データの発見と再利用を可能にするFAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)の原則の下、糖尿病研究を推進しています。このような構造的な取り組みにより、個別化医療と医療サービスの提供が急速に進展しています。例えばカナダでは、ウォータールー大学がグラフデータベースを利用して、都市計画から自然保護に至るまで、複雑な歴史的データセットや公共データセットを処理し、データ間の関係を豊富に理解した上で利用可能にすることで、公益プロジェクトを改善しています。このようなデータは、都市計画から環境保全まで、劇的な広がりを持つ発明やアプリケーションを可能にします。このようなアプリケーションには、Neo4jのビジュアルデータソリューションも含まれ、カナダのような厳しい消費者プライバシー法（消費者プライバシー保護法- CPPA）に準拠するためのデータガバナンス強化の一環となるでしょう。これらのツールは、データの安全な取り扱いと責任あるデータの使用を保証します。グラフデータベースは、北米において堅牢なデータガバナンスとコンプライアンス基準を維持しながら、さまざまな分野でイノベーションを推進しています。

2024年12月、DataStaxとWikimedia Deutschlandは提携し、NVIDIA NeMo RetrieverやNIMマイクロサービスを含むNVIDIA AIで構築されたDataStax AI Platformを活用して、Wikidataを組み込みベクトル化データベースとして開発者が利用できるようにしました。
2024年6月、Neo4jはSnowflakeと提携し、Snowflake AI Data Cloud内に完全に統合されたネイティブグラフデータサイエンスソリューションを導入しました。この統合により、ユーザーは65以上のグラフアルゴリズムを即座に実行できるようになり、Snowflake環境外でデータを転送する必要がなくなりました。この統合は、使い慣れたSQLプログラミング言語、環境、ツールを利用しながら、高度なグラフ機能を活用できるようにすることを目的としています。
2024年5月、OntotextはDatavidと提携し、高度なナレッジグラフ技術とセマンティックツールによって企業データの価値を向上させます。この提携により、主要なRDFデータベースであるGraphDBを含むOntotextの堅牢なソリューションが、Datavidのデータ強化サービスに統合される予定でした。これらのテクノロジーを活用することで、Datavidはより深い洞察と効果的なデータ主導型ソリューションを提供し、顧客がデータからより優れた価値を引き出せるようにすることを目指しています。
2024年4月、Altairは最新のデータファブリックソリューションのプロバイダーであり、著名な分析グラフデータベースを開発したCambridge Semantics社を買収しました。Cambridge Semanticsのグラフを活用したデータファブリック技術は、企業のナレッジグラフ開発を合理化し、複雑な構造化データと非構造化データをシームレスに統合して、統合されたシンプルなビューを実現することが期待されていました。

グラフ・データベース市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されています。グラフデータベース市場の主なプレーヤーは以下の通りです。

IBM Corporation (US)
Oracle (US)
Microsoft Corporation (US)
AWS (US)
Neo4j (US)
RelationAI (US)
Progress Software (US)
TigerGraph (US)
Stardog (US)
Datastax (US)
Franz Inc (US)
Ontotext (Bulgaria)
Openlink Software (US)
Dgraph Labs (US)
Graphwise (US)
Altair (US)
Bitnine ( South Korea)
ArangoDB (US)
Fluree (US)
Blazegraph (US)
Memgraph (UK)
Objectivity (US)
GraphBase (Australia)
Graph Story (US)
Oxford Semantics (UK)
FalkorDB (Israel)

 

【目次】

はじめに
42

研究方法論
47

要旨
57

プレミアムインサイト
59

市場概要と業界動向
63
5. 1 市場ダイナミクス ・ AIアプリケーションの増加 ・ リアルタイムのビッグデータマイニングと結果の可視化に対するニーズの急増 ・ 低レイテンシーのクエリを処理できるソリューションに対する需要の高まり ・ ビッグデータ分析のための仮想化の急速な利用 ・ 構造化されていないコンテンツ全体のセマンティック検索に対する需要の高まり ・ 制約 ・ 標準化とプログラミングの容易さの欠如 ・ 高い導入コスト データ管理技術の急速な普及 – 高い実装コスト – 可能性 – データの統一化とナレッジグラフの急速な普及 – 複雑な科学研究に対応するためのセマンティックなナレッジグラフの提供 – オープンなナレッジネットワークの出現の重視 – 課題 – 技術的専門知識の欠如 – 単一のアプリケーションやユースケースでナレッジグラフの利点を示すことの難しさ
5.2 グラフデータベース市場におけるベストプラクティス ユースケースの検証 非効率的なトラバーサルパターンの回避 データモデリングの活用 データの一貫性の確保 コスモスDBのパーティショニング グラフデータベースにおけるチームの専門性の育成
5.3 グラフデータベース市場の進化
5.4 エコシステム分析
5. 5 ケーススタディ分析 neo4jを利用したナレッジグラフは、intuitがリアルタイムの洞察を提供し、セキュリ ティ脅威への迅速な対応を促進するのに役立ちました。 neo4jのグラフ・データベースとアプリケーション・プラットフォームは、Kerberosの複雑な法的義務の管理を支援しました。 neo4jは、icuのチームが、パナマ文書漏洩の要素間のつながりを視覚化し、分析することを可能にしました。 macy’sは、メタファクトとオントテキストを利用して、カタログデータの更新時間を6倍に短縮しました。
5.6 サプライチェーン分析
5.7 投資と資金調達のシナリオ
5.8 GRAPH DATABASE における GENERATIVE AI の市場インパクト GRAPH DATABASE における GENERATIVE AI のユースケース – Neo4j LLM ナレッジグラフビルダーは、構造化されていないテキストからノードと関係を抽出することを可能に – Data² の主要分析プラットフォームである reView は、顧客データを Neo4j のナレッジグラフに統合することで強力な洞察を提供 – JPMorgan は LLM を活用して不正行為を検出 – Mastercard は GenAI 機能を活用して不正検出システムを強化
5.9 グラフデータベース市場の技術ロードマップ
5.10 規制ランドスケープ 規制機関、政府機関、その他の組織 主要規制：北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、中東・アフリカ地域、ラテンアメリカ地域
5.11 特許分析手法 主要特許のリスト
5.12 技術分析 主要技術 セマンティックウェブ 生成AIと自然言語処理 グラフRAG 補完的技術 クラウドコンピューティング AIとML ビッグデータと分析 グラフニューラルネットワーク ベクターデータベースと全文検索エンジン マルチモーダルデータベース 隣接技術 デジタルツイン IoT ブロックチェーン エッジコンピューティング
5.13 価格分析 主要プレーヤーの国別平均販売価格（2023年） 主要プレーヤー別の指標価格分析（2023年
5.14 主要会議とイベント（2024-2025年
5.15 ポーターの5つの力分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 供給者の交渉力 買い手の交渉力 競争相手の強さ
5.16 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.17 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準

グラフデータベース市場：提供製品別
113
6.1 オファリングの導入 市場牽引要因
6.2 ソリューション 生産性向上と事業継続のためのニーズの高まりが市場を牽引 ソリューション種類別 – グラフ拡張 – グラフ処理エンジン – ネイティブグラフデータベース – ナレッジグラフエンジン 導入形態別 – クラウド – オンプレミス
6.3 サービス マネージドサービス – グラフデータベースソリューションの維持・更新のための専門スキルが市場を牽引 プロフェッショナルサービス – コンサルティングサービス – デプロイメント＆インテグレーションサービス – サポート＆メンテナンスサービス

グラフデータベース市場：種類別
130
7.1 導入モデルの種類別 市場促進要因
7.2 インテリジェントなデータ管理ソリューションのニーズがグラフデータベースの需要を牽引
7.3 プロパティグラフ：多数のエンティティの関係性を見つける必要性の高まりが市場を押し上げる – ラベル付きプロパティグラフ – 種類別プロパティグラフ

グラフデータベース市場、用途別
135
8.1 導入アプリケーション：市場促進要因
8.2 複雑なデータ関係を管理、統合、保護するデータガバナンスとマスターデータ管理の必要性が市 場を牽引
8.3 データ分析＆ビジネスインテリジェンス 複雑な業務に対応する優れたクエリ性能が市場を後押し
8.4 ナレッジ＆コンテンツ管理：情報を整理、接続、検索する直感的でダイナミックな方法が市場成長を促進
8.5 バーチャルアシスタント、セルフサービスデータ、デジタルアセットディスカバリー パーソナライズされた、インテリジェントで、コンテキストを意識したインタラクションが市場成長をサポート
8.6 製品＆コンフィギュレーション管理 チーム間の相互依存関係を可視化し、トレーサビリティとより良い意思決定を実現
8.7 インフラ・資産管理 モデリングと資産間の複雑な関係の分析が市場を牽引
8.8 プロセス最適化＆リソース管理 グラフデータ科学による複雑な相互接続データの分析によるプロセスの最適化
8.9 リスク管理、コンプライアンス、規制当局への報告 接続の可視化によるリスクの特定と評価が市場を後押し
8.10 マーケット＆カスタマーインテリジェンスと営業最適化 グラフデータベースによる営業効果と顧客エンゲージメントの向上
8.11 その他のアプリケーション

グラフデータベース市場、業種別
149
9.1 導入の垂直方向 市場牽引要因
9.2 銀行、金融サービス、保険 金融基準の普及と法規制への準拠が市場を牽引 ケーススタディ：不正検知とリスク管理 マネーロンダリング対策 ID とアクセス管理 リスク管理 データ統合とガバナンス 顧客を知る（KYC）プロセス 銀行 IT システムの運用回復力 規制への準拠 顧客 360° ビュー 市場分析とトレンド検知 政策への影響分析 セルフサービス型データとデジタル資産の発見 顧客サポート
9.3 RETAIL & ECOMMERCE 顧客の行動をリアルタイムで特定し、市場を牽引する必要性の高まり ケーススタディ：- eコマースにおける不正行為の検出- ダイナミックプライシングの最適化- パーソナライズされた商品の推奨- マーケットバスケット分析- 顧客体験の向上- チャーン（解約）の予測と防止- ソーシャルメディアが購買行動に与える影響- 商品の構成と推奨- 顧客のセグメンテーションとターゲティング- 顧客360°ビュー- レビューと評判の管理- 顧客サポート
9.4 テレコム＆テクノロジー 急増する需要に対応するサービス改善 市場ケーススタディ● ネットワーク最適化＆管理● データ統合＆ガバナンス● IT 資産管理● ネットワーク・セキュリティ分析● IoT デバイス管理＆接続性● セルフサービス・データ＆デジタル資産発見● アイデンティティ＆アクセス管理● メタデータ・エンリッチメント● サービス・インシデント管理
9.5 ヘルスケア、ライフサイエンス、製薬 – 患者中心のエクスペリエンスの向上とリアルタイム治療が市場を牽引 CASE STUDY – 創薬と開発 – 臨床試験管理 – 医療請求処理 – クリニカルインテリジェンス – 医療ネットワークプロバイダー分析 – 顧客サポート – ペイシェントジャーニーとケアパス分析 – セルフサービスデータとデジタルアセットディスカバリー
9.6 政府・公的セクターにおける高度なデータセキュリティと高度なインテリジェンスへのニーズ の高まりが市場を牽引 ケーススタディ：- 政府サービスの最適化- 法規制分析- 危機管理と災害対応計画- 環境影響分析とESG- セキュリティと法執行のためのソーシャルネットワーク分析- 政策影響分析- ナレッジ管理- データ統合とガバナンス
9.7 MANUFACTURING & AUTOMOTIVE 成長促進のための工場設備寿命の延長と生産リスク遅延の低減に対する高まるニーズ CASE STUDY- 装置管理と予知保全- 製品ライフサイクル管理- 製造プロセスの最適化- 車両の安全性と信頼性の向上- 産業プロセスの最適化- 根本原因分析- 在庫管理と需要予測- サービスインシデント管理- スタッフとリソースの割り当て- 製品構成と推奨
9.8 メディアとエンターテインメント モデリングに対する需要-市場成長を促進するためのユーザーの嗜好とコンテンツとのインタラクション ケーススタディ- コンテンツの推奨とパーソナライゼーション- ソーシャルメディアの影響力分析- コンテンツの推奨システム- ユーザーのエンゲージメント分析- 著作権とライセンスの管理- ナレッジの管理- 視聴者のセグメンテーションとターゲティング- セルフサービスのデータとデジタル資産の発見
9.9 ENERGY & UTILITIES 急増する運用リスクとコストを低減し、市場を牽引するケーススタディ – スマートグリッド管理 – エネルギー取引の最適化 – 再生可能エネルギーの統合と最適化 – 公共インフラ管理 – 顧客エンゲージメントと請求 – サービスインシデント管理 – 環境影響分析とESG – 鉄道資産管理 – スタッフとリソースの割り当て
9.10 旅行とホスピタリティ 市場拡大を促進するために、より良い顧客体験のための旅行プランの充実に注力 ケーススタディ：パーソナライズされた旅行の推奨、ダイナミックプライシングの最適化、カスタマージャーニーマッピング、 予約管理、顧客体験管理、商品設定と推奨
9.11 輸送とロジスティクス – 完全かつリアルタイムの可視性を獲得する必要性の高まり – NEO4Jを活用したロンドン交通局(TFL)のデジタルツインによる10%のコスト削減 – ルートの最適化と車両管理 – サプライチェーン管理 – 資産の追跡と管理 – 装置のメンテナンスと予知保全 – サプライチェーン管理 – ベンダーとサプライヤーの分析 – 業務の効率化と意思決定
9.12 その他の業種

…

 

【本レポートのお問い合わせ先】
https://www.marketreport.jp/contact
レポートコード：TC 6341