市場概要

ナレッジグラフ市場は、2024年に10億6,840万米ドル、2030年には年間平均成長率（CAGR）36.6％で69億3,840万米ドルに達すると予測されています。ナレッジグラフは、ウェブサイト、ソーシャルメディア、購入履歴、カスタマーサポートなど、複数のタッチポイントからの情報を組み合わせることで、カスタマージャーニーのマッピングと理解を支援します。これらのリンクとコンテキストは、顧客の行動と嗜好の全体的なビューを作成します。これにより、企業は顧客のパターンを理解し、ニーズを予測して、顧客ライフサイクルの各段階でパーソナライズされた体験を提供することができます。これらのつながりは、より効果的なマーケティング戦略の立案、ターゲティングの改善、サービス提供の最適化に役立つ洞察をもたらします。この結果、顧客満足度とロイヤルティが向上します。

ジェネレーティブAIは、その変革能力によってナレッジグラフ・アプリケーションを大幅に改善します。ナレッジグラフ市場にAIとジェネレーティブAIが登場したことで、膨大なデータセットを使用して教育体験をカスタマイズすることで、パーソナライズされた学習やレコメンデーションが増加します。ナレッジグラフは、ユーザーの行動、嗜好、相互作用を分析し、プラットフォームがユーザー個々の学習ニーズに合ったパーソナライズされたコンテンツを提供するのに役立ちます。例えばナレッジグラフは、eラーニング・プラットフォームを関連リソースや仲間にリンクさせ、これらのプラットフォームにおける学習環境を助長します。このパーソナライズド・アプローチは、学習における個人の興味や目標との整合性により、参加率と定着率を大幅に向上させます。パーソナライズされた学習に加えて、AIとジェネレーティブAIは、ナレッジグラフ内の情報検索と検索能力を著しく向上させます。様々なエンティティ間の関係を理解することで、これらのテクノロジーは検索エンジンの文脈を理解する能力を高め、通常は単なるリンクのリストを提供することを避けます。例えば、Googleのナレッジグラフ・クエリは、ユーザーの質問に直接関連する回答や追加情報を提供し、検索を容易にします。さらに、インテリジェントなコンテンツ生成により、企業は複雑なデータセットから動的な回答や要約を迅速に作成・配信できるため、ユーザーは必要な情報を簡単に見つけることができます。この機能は、正しいデータへのタイムリーなアクセスが意思決定に決定的に重要な、医療や金融などの分野で特に役立ちます。

セマンティック検索機能は、ナレッジグラフ市場で最も一般的な需要要因の一つです。従来の検索エンジンはキーワードのマッチングで動作しますが、文脈を無視するため、全く無関係な結果をもたらします。ナレッジグラフは、エンティティ間の深いつながりとクエリのコンテキストを理解することにより、検索機能を強化します。セマンティック検索エンジンは、キーワードの関連付けではなく、ユーザーの意図に基づいて、より適切な検索結果を提供することができます。ウェブコンテンツが指数関数的に増加し続ける中、検索ツールはユーザーのためにこの複雑さを解析する能力を向上させる必要があります。これは、検索クエリをより正確で関連性の高いものにするセマンティックな洞察の層を提供するナレッジグラフの助けを借りて可能になります。さらに、あらゆる業界の企業が、デジタル戦略の一環として優れた検索体験を提供することの価値を理解しています。そのため、検索アプリケーションにナレッジグラフを統合することは大幅に拡大し、ナレッジグラフ市場をさらに牽引すると予測されています。

ナレッジグラフ市場にとってスケーラビリティは大きな問題です。企業が成長し、より多くのデータを生成するにつれて、ナレッジグラフはパフォーマンスや信頼性の問題を抱えることなく、増加するデータ量を処理しなければなりません。ナレッジグラフは、エンティティ間の複雑な関係を把握するために設計されていますが、データセットが大きくなるにつれて、クエリの実行が難しくなります。グラフデータベースは、トランザクションの負荷とサイズが大きいため、スケーリングの問題があります。このため、応答時間が遅くなったり、ダウンタイムが発生したりします。また、ナレッジグラフのスケーリングには、ストレージや処理能力などのインフラへの多大な投資が必要です。このような理由から、企業は増大するデータニーズに対応するため、分散システムやクラウドベースのソリューションを採用する必要があります。ナレッジグラフをビジネスニーズの変化に対応させることは、ナレッジグラフの実行をより複雑にし、スケーラビリティの妨げになります。

ナレッジグラフの普及は、多くの業界にわたってデータを統一する必要性と関連しています。組織は現在、優れたデータ管理には、多くのソースからの構造化データと非構造化データを組み合わせた統一的なアプローチが必要であることを認識しています。ナレッジグラフは、この統一を達成するための強力なツールです。ナレッジグラフは、複数のデータセットのセマンティック構造を設定し、企業が複雑な関係を効率的に処理できるようにします。この機能は、断片化されたデータが研究や臨床の意思決定を遅らせる可能性のあるヘルスケアなどの業種に大きな価値をもたらします。ナレッジグラフは、高度なアナリティクスや機械学習ツールが隠れた洞察を発見し、情報の統一的なビューを提供することでイノベーションを促進するのに役立ちます。また、企業がビッグデータを活用して競争優位に立とうとする中、ナレッジグラフの需要は高まるでしょう。ナレッジグラフは、データ管理を円滑にし、部門間で情報を共有するための合理的なデータ管理プロセスを提供することで、チームの業務を改善します。ナレッジグラフによるデータの一元化へのシフトは、データへの依存度がますます高まる世界において、企業の働き方や意思決定のあり方を変えます。

ナレッジグラフ市場が直面する大きな課題は、標準化と相互運用性です。ナレッジグラフを作成・管理するための普遍的に認められた標準がなければ、運用されているプラットフォームがばらばらであるため、データの表現に矛盾が生じます。このような断片化は、組織がナレッジグラフを効果的に共有・統合することを可能にしないため、コラボレーションやデータプロセスの共有に支障をきたします。さらに、さまざまなデータソースが、異なるフォーマット、セマンティクス、オントロジーを持ち込む可能性があります。標準化されていないため、ナレッジグラフをどのように標準化すれば、データのサイロ化を招くことなく、他のシステムやアプリケーションと通信できるようになるのかと悩む組織もあり、全体的な情報のユーティリティが低下するという状況が悪化しています。

さらに、産業の絶え間ない進化と新技術の出現により、レガシーシステムと最新のアプリケーション間の相互接続性の維持は、ますます複雑になっています。このような課題に対処する主な方法は、ナレッジグラフの相互運用性を実現するためのフレームワークとして、共通の業界標準を目指すことです。このような連携により、データ共有の慣行が強化され、より多くの産業がナレッジグラフ技術を利用し、イノベーションの可能性を最大限に実現する動機付けになると期待されています。

主要企業・市場シェア

ナレッジグラフ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）、Progress Software（米国）、TigerGraph（米国）、Stardog（米国）、Franz Inc（米国）、Ontotext（ブルガリア）、Openlink Software（米国）、Graphwise（米国）、Altair（米国）、 Bitnine（韓国） ArangoDB（米国）、Fluree（米国）、Memgraph（英国）、GraphBase（オーストラリア）、Metaphacts（ドイツ）、Relational AI（米国）、Wisecube（米国）、Smabbler（ポーランド）、Onlim（オーストリア）、Graphaware（英国）、Diffbot（米国）、Eccenca（ドイツ）、Conversight（米国）、Semantic Web Company（オーストリア）、ESRI（米国）。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、最先端技術、確立された地理的実績を有しています。これらの企業は、ナレッジグラフ・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。

ナレッジグラフは、データを整理してつなげることで、より深い洞察を引き出すデータ分析やビジネス・インテリジェンスにおいて重要な役割を果たします。ナレッジグラフは、トレンドの特定を容易にし、より良い意思決定をサポートし、大規模なデータセットの高度なクエリ、セマンティック検索、リアルタイム分析を可能にします。顧客行動や市場動向などの多様なデータソースを組み合わせることで、データの発見、レポート作成、予測分析が強化されます。ナレッジグラフはまた、リッチで相互接続されたデータを使用してAIとMLをサポートします。ナレッジグラフは、データガバナンスを簡素化し、規制基準へのコンプライアンスを保証します。金融、ヘルスケア、小売の分野では、イノベーションを促進し、オペレーションを最適化し、パーソナライズされた顧客体験を可能にします。さらに、チーム間のコラボレーションと俊敏な戦略立案を促進し、データ主導の環境において企業が競争力を維持できるよう支援します。

ナレッジグラフは、製造業や自動車産業におけるオペレーションの最適化、意思決定の改善、イノベーションの推進に不可欠です。製造業では、サプライチェーン、生産ライン、メンテナンス・ログなどのデータを統合してリアルタイムの洞察を提供し、予知保全、ワークフローの最適化、ダウンタイムの削減を実現します。また、設計データ、生産プロセス、品質管理を連携させることで、製品ライフサイクル管理をサポートし、効率性とエラーの最小化を実現します。自動車分野では、ナレッジグラフがエンジニアリング、サプライチェーン、顧客フィードバックにまたがる異種データをリンクすることで、自動車の開発をスピードアップし、チーム間のコラボレーションを加速します。また、過去のデータとリアルタイムのデータを活用することで、サービスの必要性を予測する車両予知保全もサポートされます。さらに、接続されたIoT装置と顧客行動からのデータを統合することで、パーソナライズされた顧客体験を提供するナレッジグラフをサポートし、アフターサービスを改善し、最終的にはブランド・ロイヤルティを強化します。

北米では、ナレッジグラフの利用拡大とそのアプリケーションを紹介するプロジェクトが増えています。2023年9月、米国国立科学財団は、他の5つの米国政府機関と共同で、プロトタイプ・オープン・ナレッジ・ネットワーク（Proto-OKN）構築プログラムを通じて、18のプロジェクトに2,670万米ドルを投資しました。オープン・ナレッジ・ネットワークとは、一般にアクセス可能で、相互に接続されたデータ・リポジトリと関連するナレッジ・グラフの集合のことで、社会的・経済的な幅広い課題に対するデータ駆動型のAIベースのソリューションを可能にします。同様に、2022年には、連邦最高データ責任者（CDO）評議会を通じて資金提供された燃料ナレッジグラフ・プロジェクト（FKGP）が、より一貫性と信頼性の高い燃料管理パフォーマンス測定を達成するためのナレッジグラフの利用を検討しました。チームは、より優れたパフォーマンス指標と相互運用可能なセマンティックフレームワークによって、山火事を理解する能力を強化し、成果を向上させることができるという仮説を立てました。FKGPチームは、プログラムの成果をより体系的かつ強固に特徴付けるため、複数の機関の用語集とデータソースを編集、検討、分析しました。チームは、燃料管理プログラムを成功させるために必要なデータ管理を文書化しながら、それらの関係を調べました。

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高めました。この提携により、RDFデータベースのリーディングカンパニーであるGraphDBを含むオントテクストのソリューションが、Datavidのデータ強化サービスに統合されます。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大きな価値を引き出すことを可能にします。

2024年4月、Altairはデータ解析およびAI機能を強化するため、Cambridge Semanticsを買収しました。この買収により、Cambridgeのグラフを活用したデータファブリック技術がAltairのRapidMinerプラットフォームに統合され、データ管理を改善し、生成的AIアプリケーションをサポートする包括的なナレッジグラフの作成が可能になります。

2024年3月、Neo4jはマイクロソフトとの協業を発表し、ジェネレーティブAIとデータソリューションの強化に取り組みます。

2023年10月、TigerGraphは、パスカルをマスターディストリビューターに任命することで、アジア太平洋地域におけるプレゼンスを強化し、さまざまな業界にわたる高度なグラフ分析ソリューションで顧客により良いサービスを提供するための販売網を強化しました。

ナレッジグラフ市場は、幅広い地域で事業を展開する数社の大手企業によって支配されています。ナレッジグラフ市場の主要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)
Progress Software (US)
TigerGraph (US)
Stardog (US)
Franz Inc (US)
Ontotext (Bulgaria)
Openlink Software (US)
Graphwise (US)
Altair (US)
Bitnine ( South Korea)
ArangoDB (US)
Fluree (US)
Memgraph (UK)
GraphBase (Australia)
Metaphacts (Germany)
Relational AI (US)
Wisecube (US)
Smabbler (Poland)
Onlim (Austria)
Graphaware (UK)
Diffbot (US)
Eccenca (Germany)
Conversight (US)
Semantic Web Company (Austria)
ESRI (US)

 

【目次】

はじめに
40

研究方法論
45

要旨
55

プレミアムインサイト
58

市場概要と業界動向
62
5.1 はじめに
5. 2 市場ダイナミックス DRIVERS- AI/ジェネレーティブAIソリューションに対する需要の高まり- データ量と複雑性の急速な増大- セマンティック検索に対する需要の高まり RESTRAINTS- データ品質と統合の課題- 飽和状態にあるデータ管理ツールのナビゲーション- スケーラビリティの問題 OPPORTUNITIES- ナレッジグラフ構築コストを削減するためのLLMの活用- データ統一化とナレッジグラフの急速な普及- データ管理に革命をもたらすヘルスケアとライフサイエンスへの採用の増加 CHALLENES- データ統一化とナレッジグラフの急速な普及- 患者転帰を向上させるためのヘルスケアとライフサイエンスへの採用の増加 データ統合とナレッジグラフの急速な普及 – データ管理に革命を起こし、患者の転帰を向上させるために、ヘルスケアとライフサイエンス分野での採用が増加 – 課題 – 専門知識と認知度の不足 – 標準化と相互運用性 – 単一のユースケースを通じてナレッジグラフの価値を完全に示すことの難しさ
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4 価格分析 主要プレーヤーの価格動向（ソリューション別） 主要プレーヤーの指標価格分析
5.5 サプライチェーン分析
5.6 エコシステム
5.7 技術分析 主要技術 – グラフデータベース（GDB） – セマンティックウェブ技術 – 生成AIと自然言語処理（NLP） – GraphRAG 補助技術 – 人工知能（AI）と機械学習（ML） – ビッグデータ – グラフニューラルネットワーク（GNNS） – クラウドコンピューティング – ベクターデータベースと全文検索エンジン（FTS） – マルチモデルデータベース 補助技術 – デジタルツイン – モノのインターネット（IoT） – ブロックチェーン – エッジコンピューティング
5.8 特許分析手法- 主要特許のリスト
5.9 主要な会議とイベント（2024-2025年
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-中東・アフリカ-ラテンアメリカ
5.11 ポーターの5つの力分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 買い手の交渉力 サプライヤーの交渉力 競争相手の強さ
5.12 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
5.13 ナレッジグラフの歴史
5.14 ナレッジグラフ構築のステップ 目的の定義 利害関係者の関与 知識ドメインの特定 データの収集と分析 データのクリーニングと前処理 意味データモデルの作成 スキーマの定義 データの統合 データの調和 ナレッジグラフの構築 グラフの拡張 テストと検証 ユーザビリティの最大化 継続的なメンテナンスと進化
5.15 AI/ジェネレーティブAIがナレッジグラフに与える影響 ジェネレーティブ・ナレッジグラフの市場ユースケース
5.16 投資と資金調達のシナリオ
5. 17 ケーススタディ分析 送電システム運用会社はontotextのソリューションを活用し、資産管理を近代化 ボストン・サイエンティフィックはneo4jのグラフ・データサイエンス・ソリューションを使って医療サプライチェーンを合理化 イギリスのナショナル・リテール・チェーンはTigergraphsのソリューションを使って業務効率を向上 シュナイダー・エレクトリックはstardogを使ってスマートビルディングの変革をリード メディア・オーガニゼーションはprogress semaphoreを使ってコンテンツを分類し、視聴者のエンゲージメントを向上 ヤフー7はblazegraph database groupの支援を受けてナレッジグラフ内でコンテンツを表現 セマンティック検索でSpringermaterialsの研究を加速 Rfsはeccencaのソリューションを使ってグローバルな製品と在庫管理を最適化

ナレッジグラフ市場
106
6.1 オファリングの導入 市場ドライバ
6.2 ソリューション – データ管理と分析の効率化に対する需要の急増が市場を牽引 ナレッジグラフ・プラットフォーム – データの発見を改善し、より良い意思決定を促進し、セマンティック技術を使ってリアルタイムの洞察を可能にすることが市場の推進力に グラフデータベースエンジン – クエリの並列実行やAI主導の洞察など、グラフデータベースエンジンの機能が市場の成長を加速 ナレッジマネジメントツールセット – 組織の知識へのシームレスなアクセスを可能にすることで業務効率を高めるナレッジマネジメントツールセット
6.3 サービス プロフェッショナルサービス マネージドサービス

ナレッジグラフ市場、種類別
117
7.1 導入モデルの種類別： 市場牽引要因
7.2 リソース記述フレームワーク（RDF） RDF ベースの知識グラフをトリプルストアし、セマンティックな相互運用性を必要とするアプリ ケーションを促進
7.3 ラベル付きプロパティグラフ（lpg） 論理的推論、知識発見、データの構造化表現が市場成長を後押し

ナレッジグラフ市場、アプリケーション別
122
8.1 導入アプリケーション： 市場ドライバ
8.2 データガバナンスとマスターデータ管理：検索機能の強化が市場成長を促進
8.3 データ分析＆ビジネスインテリジェンス 複数の分野の知識を統合し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することで 市場の成長を促進
8.4 ナレッジ＆コンテンツ管理分野横断的な情報統合による複雑なアイデアの知識の普及が市場成長を促進
8.5 バーチャルアシスタント、セルフサービスデータ、デジタル資産発見によるチームワークと知識交換の合理化が市場の成長を加速
8.6 製品＆コンフィギュレーション管理は正確性を確保し、市場投入までの時間を短縮する必要があり、顧客満足度を高めて市場成長を促進
8.7 インフラストラクチャと資産管理 インフラストラクチャと資産管理：情報に基づく意思決定プロセスを通じてダウンタイムを削減し、資産ライフサイクルを延長
8.8 プロセス最適化＆リソース管理：異なるプロジェクトや部門にまたがるリソースのユーティリティをリ アルタイムで監視することが市場の成長に寄与
8.9 リスク管理、コンプライアンス、規制当局への報告 リスク管理、コンプライアンス、規制当局への報告 データフロー、関係性、統制のマッピングを支援し、脆弱性の特定と コンプライアンスの確保を支援
8.10 マーケット＆カスタマーインテリジェンスと販売最適化 マーケットを推進するために、ターゲットとなるマーケティング戦略に情報 を提供するトレンドを特定する必要性
8.11 その他のアプリケーション

ナレッジグラフ市場、業種別
135
9.1 導入の垂直分野 市場牽引要因
9.2 BFSI 市場成長を支えるために複雑なデータを管理する必要性が高まっている ケーススタディ：マネーロンダリング防止（AML）、不正検知とリスク管理、アイデンティティとアクセ ス管理、リスク管理、データ統合とガバナンス、銀行 IT システムの運用回復力、規制コンプライアンス、顧客 360°ビュー、KYC（Know Your Customer）プロセス、 市場分析とトレンド検知、ポリシーインパクト分析、顧客サポート、セルフサービスデータ とデジタル資産の発見、データ統合とガバナンス
9.3 RETAIL & ECOMMERCE NEED TO OPTIMIZE INVENTORY MANAGEMENT FACILITED BY KNOWLGE GRAPHS TO DRIVE MARKET CASE STUDY- eコマースにおける不正検知- 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レコメンデーション- マーケットバスケット分析- 顧客体験の向上- ソーシャルメディアが購買行動に与える影響- チャーン（解約）の予測と防止- 商品構成とレコメンデーション- 顧客セグメンテーションとターゲティング- 顧客360°ビュー- レビューとレピュテーションの管理- 顧客サポート
9.4 ヘルスケア、ライフサイエンス、製薬業界は、ナレッジグラフの採用を促進するためにヘルスケアプラクティスを改革する必要がある ケーススタディ：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、医療提供者ネットワーク分析、カスタマーサポート、 ペイシェントジャーニーとケアパスウェイ分析、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
9.5 市場成長を促進するためのネットワークインフラとカスタマイズされたサービス提供の最適化の必要性 ケーススタディ：ネットワークの最適化と管理- ネットワークセキュリティ分析- アイデンティティとアクセス管理- IT 資産管理- IoT デバイス管理と接続性- メタデータの充実化- データの統合とガバナンス- セルフサービスデータとデジタル資産の発見- サービスインシデント管理
9.6 政府の迅速なデータ統合と相互連携による市場成長の促進 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 EASY PREDICTIVE MAINTENANCE AND DOWNTIME DECREME TO SUPPORT MARKET GROWTH CASE STUDY- 装置のメンテナンスと予知保全- 製品の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- 製品の構成と推奨
9.8 メディアとエンタテインメント 市場成長を促進するためのコンテンツ管理プロセスの改善とデータ主導の意思決定の改善 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 視聴者のセグメンテーションとターゲティング ソーシャルメディアの影響力分析 著作権とライセンシングの管理 セルフサービスのデータとデジタル資産の発見 コンテンツ推奨システム ユーザーエンゲージメントの分析 ナレッジ管理
9.9 エネルギー、ユーティリティ、インフラ ナレッジグラフ・ソリューションの需要を促進する革新的技術の開発 ケーススタディ：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課金、環境影響分析と ESG、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、鉄道資産管理
9.10 トラベル＆ホスピタリティ マーケットを牽引する革新的技術の開発に役立つ知識グラフのニーズ ケーススタディ：パーソナライズされた旅行推奨、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、 予約の最適化、顧客体験の向上、商品構成と推奨
9.11 輸送とロジスティクス：市場成長を牽引する革新的技術開発の必要性 事例研究：- ルート最適化と車両管理- サプライチェーンの可視化- 装置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- 業務効率化と意思決定
9.12 その他の業種

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レポートコード：TC 8832