ベクターデータベース市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年の予測

ベクターデータベースの世界市場は、2024年に22億米ドルと評価され、2025年から2034年までのCAGRは21.9％と予測され、例外的な成長を遂げようとしています。

この急拡大は、機械学習（ML）や深層学習モデルがベクトルベースのデータ表現に大きく依存しているため、人工知能（AI）の採用が増加していることが背景にあります。ベクターデータベースは、高次元データの効率的な処理と管理を可能にすることで、AIアプリケーションを強化する上で重要な役割を果たしています。AI技術の進化に伴い、スケーラブルで高性能なベクターデータベースに対する需要は急増を続けており、市場の堅調な成長を牽引しています。

市場はソリューションとサービスに区分され、2024年にはソリューション部門が主導権を握り、14億米ドルの収益を生み出します。この成長の主な要因は、さまざまな業界でAI、ML、ビッグデータ技術が広く採用されていることです。企業は、複雑で高次元のデータニーズに対応するために、オープンソースプラットフォーム、クラウドベースのサービス、プロプライエタリなシステムなど、多様なベクターデータベースソリューションにますます注目するようになっています。これらの特化型ツールは、複数の分野の固有の要件に合わせて調整されており、市場の拡大をさらに加速させています。

ベクターデータベース市場は、技術別に自然言語処理（NLP）、コンピュータ・ビジョン、レコメンデーション・システムに分類されます。2024年には、NLP分野が45%という圧倒的な市場シェアを獲得し、主要技術分野となっています。単語埋め込みやテキストベクトルのような複雑な構造を扱える効率的なデータ管理システムへの需要が、この成長を後押ししています。NLPアプリケーションが各業界で普及するにつれて、テキストベースのデータ管理に最適化されたベクターデータベースのニーズは高まり続け、市場を牽引しています。

米国のベクターデータベース市場は、2024年には81%の圧倒的なシェアを占めており、これは米国が多様な分野でAIとML技術を急速に導入していることが要因となっています。最先端のイノベーションをいち早く取り入れた米国は、ベクターデータベースを含む高度なデータ管理ソリューションに対する強い需要を維持しています。北米の強固な技術インフラとイノベーションへの絶え間ない注力は、同地域のベクターデータベース市場の大幅な成長を促進する上で極めて重要です。

AIとMLの進化を可能にする上で重要な役割を果たすベクターデータベースは、世界的にかつてない成長を遂げ、業界を変革し、次世代データ管理ソリューションへの道を切り開くことでしょう。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

• 調査デザイン
  • 調査アプローチ
  • データ収集方法
• 基本推定と計算
  • 基準年の算出
  • 市場推計の主要動向
• 予測モデル
• 1次調査と検証
  • 一次情報
  • データマイニングソース
• 市場定義

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • ソフトウェアプロバイダー
  • テクノロジープロバイダー
  • クラウドサービスプロバイダー
  • システム・インテグレーター
  • 最終用途
• 利益率分析
• 特許状況
• 技術革新の状況
• 主要ニュース＆イニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • データ量の増大と複雑化
    • 業界全体における人工知能（AI）と機械学習（ML）の採用の増加
    • リアルタイム分析のニーズの高まり
    • 地理空間および時系列データ分析の需要の高まり
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 商用ベクターデータベースの高コスト
    • 複雑なセットアップと管理
• 成長可能性分析
• ポーターの分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2034年

• 主要動向
• ソリューション
  • ベクトル生成
  • ベクター検索
  • ベクター保管・検索
• 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

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 自然言語処理
• コンピュータビジョン
• レコメンデーションシステム

第7章 市場推計・予測：産業分野別、2021年～2034年

• 主要動向
• 小売・eコマース
• BFSI
• 小売
• メディア＆エンターテインメント
• ヘルスケア＆ライフサイエンス
• 製造業
• IT・通信
• その他

第8章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • メキシコ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ

第9章 企業プロファイル

• Chroma DB
• DataStax
• Elastic
• KX
• Marqo AI
• Microsoft
• Milvus
• MongoDB
• MyScale
• OpenSearch
• Pinecone
• Qdrant
• Redis
• Rockset
• SingleStore
• Supabase
• Typesense
• Vespa
• Weaviate
• Zilliz

The Global Vector Database Market, valued at USD 2.2 billion in 2024, is poised for exceptional growth, with a projected CAGR of 21.9% from 2025 to 2034. This rapid expansion is fueled by the increasing adoption of artificial intelligence (AI), as machine learning (ML) and deep learning models heavily rely on vector-based data representations. Vector databases play a crucial role in powering AI applications by enabling the efficient processing and management of high-dimensional data. As AI technology evolves, the demand for scalable and high-performance vector databases continues to surge, driving robust market growth.

The market is segmented into solutions and services, with the solutions segment leading the charge in 2024, generating USD 1.4 billion in revenue. This growth is primarily driven by the widespread adoption of AI, ML, and big data technologies across various industries. Businesses are increasingly turning to diverse vector database solutions, including open-source platforms, cloud-based services, and proprietary systems, to address complex, high-dimensional data needs. These specialized tools are tailored to the unique requirements of multiple sectors, further accelerating market expansion.

The vector database market is categorized by technology into natural language processing (NLP), computer vision, and recommendation systems. In 2024, the NLP segment captured a commanding 45% market share, making it the leading technology segment. The demand for efficient data management systems capable of handling intricate structures like word embeddings and text vectors is driving this growth. As NLP applications proliferate across industries, the need for vector databases optimized for text-based data management continues to rise, propelling the market forward.

The U.S. vector database market holds a dominant 81% share in 2024, driven by the nation's rapid adoption of AI and ML technologies across diverse sectors. As an early adopter of cutting-edge innovations, the U.S. maintains a strong demand for advanced data management solutions, including vector databases. North America's robust technological infrastructure and relentless focus on innovation are pivotal in driving substantial growth in the region's vector database market.

With its vital role in enabling AI and ML advancements, the global vector database market is set to experience unprecedented growth, transforming industries and paving the way for next-generation data management solutions.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360⁰ synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Software provider
  • 3.2.2 Technology provider
  • 3.2.3 Cloud service provider
  • 3.2.4 System Integrators
  • 3.2.5 End use
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Patent landscape
• 3.5 Technology & innovation landscape
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Growing data volume and complexity
    • 3.8.1.2 Rising adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) across industries
    • 3.8.1.3 Increasing need for real-time analytics
    • 3.8.1.4 Rising demand for geospatial and time-series data analysis
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 High cost of commercial vector databases
    • 3.8.2.2 Complex setup and management
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter’s analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Solution
  • 5.2.1 Vector generation
  • 5.2.2 Vector search
  • 5.2.3 Storage and retrieval vectors
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Professional services
  • 5.3.2 Managed services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Natural language processing
• 6.3 Computer vision
• 6.4 Recommendation system

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical, 2021 - 2034 ($Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Retail & e-commerce
• 7.3 BFSI
• 7.4 Retail
• 7.5 Media & entertainment
• 7.6 Healthcare & life sciences
• 7.7 Manufacturing
• 7.8 IT & telecom
• 7.9 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 North America
  • 8.2.1 U.S.
  • 8.2.2 Canada
• 8.3 Europe
  • 8.3.1 UK
  • 8.3.2 Germany
  • 8.3.3 France
  • 8.3.4 Italy
  • 8.3.5 Spain
  • 8.3.6 Nordics
• 8.4 Asia Pacific
  • 8.4.1 China
  • 8.4.2 India
  • 8.4.3 Japan
  • 8.4.4 South Korea
  • 8.4.5 Australia
  • 8.4.6 Southeast Asia
• 8.5 Latin America
  • 8.5.1 Brazil
  • 8.5.2 Argentina
  • 8.5.3 Mexico
• 8.6 MEA
  • 8.6.1 UAE
  • 8.6.2 Saudi Arabia
  • 8.6.3 South Africa

Chapter 9 Company Profiles

• 9.1 Chroma DB
• 9.2 DataStax
• 9.3 Elastic
• 9.4 KX
• 9.5 Marqo AI
• 9.6 Microsoft
• 9.7 Milvus
• 9.8 MongoDB
• 9.9 MyScale
• 9.10 OpenSearch
• 9.11 Pinecone
• 9.12 Qdrant
• 9.13 Redis
• 9.14 Rockset
• 9.15 SingleStore
• 9.16 Supabase
• 9.17 Typesense
• 9.18 Vespa
• 9.19 Weaviate
• 9.20 Zilliz