グラフデータベースの世界市場

世界のグラフデータベース市場は2030年までに150億米ドルに達する見込み

世界のグラフデータベース市場は、2024年に53億米ドルと推定されており、2024年から2030年の分析期間においてCAGR 19.0％で成長し、2030年までに150億米ドルに達すると予測されています。本レポートで分析対象としたセグメントの一つであるグラフデータベースソフトウェアは、17.8%のCAGRを記録し、分析期間終了時までに91億米ドルに達すると予測されています。グラフデータベースサービスセグメントの成長率は、分析期間において21.0%のCAGRと推定されています。

米国市場は15億米ドルと推定される一方、中国は18.5%のCAGRで成長すると予測されています

米国におけるグラフデータベース市場は、2024年に15億米ドルと推定されています。世界第2位の経済大国である中国は、2024年から2030年の分析期間において18.5%のCAGRで推移し、2030年までに23億米ドルの市場規模に達すると予測されています。その他の注目すべき地域別市場分析としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に16.6％、15.9％のCAGRで成長すると予測されています。欧州では、ドイツが約13.0％のCAGRで成長すると予測されています。

世界のグラフデータベース市場- 主な動向と促進要因の要約

複雑なデータ関係の管理と現代アプリケーションの実現において、グラフデータベースが不可欠となっている理由とは？

グラフデータベースは、複雑なデータ関係の管理と次世代のインテリジェントアプリケーションの実現に不可欠なツールとして急速に台頭しています。では、なぜグラフデータベースが今日これほど重要なのでしょうか？従来の関係データベースはデータをテーブルに格納し、関係性をクエリするには複数の結合を必要としますが、グラフデータベースはデータをノード（エンティティ）とエッジ（関係性）として表現します。これにより、データポイント間の複雑な接続を可視化、分析、クエリすることが容易になります。この構造は、ソーシャルネットワーク、レコメンデーションエンジン、不正検知システム、サプライチェーン管理など、高度に相互接続されたデータを扱うアプリケーションに最適です。

企業や産業がデータ駆動型の洞察にますます依存する中、グラフデータベースは従来型データベースでは見過ごされがちなパターン、関係性、動向を発見することを可能にします。ネットワーク内の社会的つながりのマッピング、ゲノムデータ内の関係性の特定、不正検知のための金融取引の追跡など、グラフデータベースはデータ関係性のより迅速なクエリと効率的な探索を実現します。ビッグデータ、AI、機械学習の台頭に伴い、グラフデータベースは複雑で相互に関連するデータを扱う強力な手段を提供し、これらの高度な分析を活用しようとする企業にとって不可欠な技術となっています。

技術的進歩はグラフデータベースの性能と機能をどのように向上させているのでしょうか？

技術進歩により、グラフデータベースの性能と機能は大幅に向上し、より広範なアプリケーション向けにスケーラビリティ、柔軟性、アクセシビリティが強化されています。最も重要な進歩の一つは、分散型グラフデータベースの開発です。これにより、データを複数のサーバーやクラウドインスタンスに分散させることが可能となります。この分散化により、グラフデータベースはより大規模なデータセットや複雑なクエリを処理できるようになり、組織はデータ量の増加に合わせてグラフデータベースインフラを拡張できます。分散型グラフデータベースは、通信、金融サービス、電子商取引などの業界において特に価値があります。これらの業界では、意思決定のために大規模なデータセットのリアルタイム分析が不可欠だからです。

もう一つの重要な進歩は、Cypher、Gremlin、SPARQLなどのグラフクエリ言語の改良です。これらの言語により、開発者はより直感的で効率的にグラフデータベースとやり取りできるようになりました。これらの言語はグラフ構造を扱うために特別に設計されており、データポイント間の関係を探索する複雑なクエリを容易に記述できます。例えば、Neo4j向けに開発されたCypherは、グラフの探索を簡素化し、大規模なグラフ内のパス、隣接ノード、パターンを容易にクエリ可能にします。こうした特化型クエリ言語はグラフデータベースの利便性を高め、開発者やデータアナリストの学習曲線を緩和し、データからより深い洞察を引き出すことを可能にします。

グラフデータベースと機械学習・人工知能の統合は、組織がデータを分析・活用する方法も変革しています。グラフベースのデータモデルと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、企業はより洗練されたレコメンデーションシステム、予測モデル、異常検知システムを構築できます。例えば、機械学習モデルはグラフデータベースに保存された接続されたデータを活用し、商品・顧客・行動間の関係を分析することで、eコマースやコンテンツプラットフォームにおけるユーザー向けレコメンデーションを改善できます。不正検知においては、グラフベースの機械学習モデルが取引データ内の隠れた関連性を解明し、従来のデータベースでは検出が困難な不審な活動を特定することが可能です。

さらに、GPU（グラフィックス処理装置）などのハードウェアの進歩により、グラフ処理と分析の高速化が可能となっています。GPUは並列処理向けに設計されているため、複数の関係を同時に評価する必要がある大規模なグラフデータセットの探索に最適です。GPUの並列処理能力を活用することで、グラフデータベースは経路探索、クラスタリング、グラフベースのアルゴリズムといった複雑なクエリを高速化し、全体的なパフォーマンスを向上させます。この能力は、接続されたデータの迅速かつ正確な分析が不可欠なリアルタイム不正検知などのアプリケーションにおいて特に重要です。

クラウドベースのグラフデータベースサービスの進化も、この技術の普及を促進しています。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーは、管理されたグラフデータベースサービスを提供しており、組織は大規模なインフラ管理を必要とせずに、迅速にグラフデータベースを導入できます。これらのクラウドサービスはスケーラビリティ、セキュリティ、他のデータツールとの連携性を備えており、あらゆる規模の組織がデータ管理ニーズにグラフデータベースを活用することを容易にしています。クラウドサービスの利便性とグラフデータベースの柔軟性が相まって、接続されたデータの力を活用しようとする企業にとって、この技術がより身近なものとなっています。

グラフデータベースがリアルタイムデータ分析、不正検知、レコメンデーションシステムにおいて重要な理由とは？

グラフデータベースがリアルタイムデータ分析、不正検知、レコメンデーションシステムにおいて重要な理由は、複雑に相互接続されたデータを効率的にモデル化、保存、クエリする手段を提供するためです。リアルタイムデータ分析においては、グラフデータベースはデータポイント間の関係性を特定することに優れており、エンティティ間の接続がエンティティ自体と同様に重要なシナリオにおいて不可欠です。例えば、通信分野では、通話記録、ネットワークトラフィック、ユーザー関係をモデル化し、パターンを特定、ネットワーク性能の最適化、将来の利用予測に活用されます。金融分野では、グラフデータベースを活用したリアルタイム分析により、顧客、取引、金融商品の関係を分析し、取引の監視、市場動向の検知、不正行為の防止に貢献します。

不正検知においては、一見無関係に見えるエンティティ間の隠れた関連性を明らかにすることで、不正行為の検出を容易にするという重要な役割を担っています。従来のデータベースは、特に動的な関係性を持つ大規模データセットにおいて、エンティティ間の複雑な関係性を扱うことに苦労します。しかし、グラフデータベースは個人、口座、取引、デバイス間の複雑な接続をモデル化でき、組織が異常を検知し、不正のパターンを発見することを可能にします。例えば、銀行業務では、グラフデータベースは複数の口座、第三者、または異常な相互作用パターンが関与する不審な取引を特定し、マネーロンダリング、身元盗用、クレジットカード詐欺などの金融犯罪の防止に貢献します。

レコメンデーションシステムもグラフベースの構造から大きな恩恵を受けます。コンテンツプラットフォーム、eコマース、ソーシャルメディアにおいて、レコメンデーションエンジンはユーザーの行動、嗜好、他のユーザーやアイテムとの関係性を分析し、パーソナライズされた提案を提供する必要があります。グラフデータベースはこうした複雑な関係の保存とクエリを容易にし、レコメンデーションシステムがより正確で関連性の高い提案を行うことを可能にします。例えば、eコマースプラットフォームでは、グラフデータベースがユーザー、商品、購入履歴、商品属性の関係を分析し、類似ユーザーの購買履歴や嗜好に基づいて商品を提案することを可能にします。同様に、ストリーミングプラットフォームでは、グラフデータベースが視聴履歴やコンテンツ間の関係を分析し、ユーザーの視聴パターンや類似ユーザーの傾向に基づいて新たな番組や映画を推薦します。

グラフデータベースはサイバーセキュリティ分野でも優れた性能を発揮します。ネットワークノード、ユーザー、イベント間の関係を特定することは、サイバー脅威の検知と軽減に不可欠です。ネットワーク監視においては、デバイス、IPアドレス、ネットワークトラフィックパターンの接続関係を追跡・分析し、マルウェア感染や不正アクセス試行などの不審な活動を特定できます。これらの接続関係をリアルタイムで可視化・分析することで、セキュリティチームは脅威に迅速かつ効果的に対応でき、データ侵害やサイバー攻撃のリスクを低減できます。

さらに、グラフデータベースはサプライチェーン管理においても、サプライヤー、製品、出荷、顧客間の複雑な関係を追跡・分析することで支援します。サプライチェーンには、遅延、混乱、非効率が発生する可能性のある多数の接点が存在します。サプライチェーン全体をグラフとしてモデル化することで、企業はこれらの関係をリアルタイムで可視化し、ボトルネックの特定、物流の最適化、円滑な運営の確保が可能となります。グラフデータベースは、こうした動的な関係を柔軟に管理する手段を提供し、企業が変化に迅速に適応し、効率的なサプライチェーンを維持することを保証します。

グラフデータベース市場の成長を牽引する要因は何でしょうか？

グラフデータベース市場の急速な成長を牽引している主な要因として、現代アプリケーションにおけるデータの複雑化、AIと機械学習の台頭、リアルタイム分析への需要の高まり、クラウドベースのデータベースソリューションの進歩などが挙げられます。まず、現代アプリケーションにおけるデータの複雑化がグラフデータベース市場の主要な推進力となっています。企業がより多くのデータを収集・生成するにつれ、データポイント間の関係性はより複雑化し、従来のリレーショナルデータベースでは管理が困難になってきています。ソーシャルメディア、電子商取引、金融サービス、医療などのアプリケーションは、いずれも複雑なデータネットワークを伴い、関係性の効率的な管理と分析が求められます。高度に接続されたデータを扱う能力を持つグラフデータベースは、こうした課題に対処するため、ますます採用が進んでいます。

AIと機械学習の台頭も、グラフデータベース市場の成長を牽引する重要な要因です。機械学習モデルやAIアルゴリズムは、洞察の生成や予測を行うために、複雑な関係性を持つ大規模なデータセットの分析に依存することが多々あります。グラフデータベースは、こうした関係を表現するより自然な方法を提供し、データ処理の効率化とAIモデルの精度向上を実現します。例えば、レコメンデーションシステム、不正検知、ナレッジグラフなどにおいて、AIを活用したアプリケーションはグラフデータベースを用いてデータポイント間の相互接続性を分析し、意思決定プロセスの強化と深い洞察の提供を実現しています。産業全体でAIの導入が進むにつれ、接続されたデータを効率的に管理・検索できるグラフデータベースへの需要が高まっています。

リアルタイム分析への需要の高まりも、グラフデータベース市場を牽引する主要な要因です。金融、小売、通信などの業界では、重要な意思決定を迅速に行うために、データをリアルタイムで処理・分析する必要があります。不正取引の検知、顧客対応の最適化、サプライチェーン管理など、競争力を維持するためにはリアルタイムの洞察が不可欠です。グラフデータベースは、関係性を迅速に探索しデータポイント間の接続を分析する能力により、業務のリアルタイム可視化を求める企業に解決策を提供します。このリアルタイム機能は、金融サービス業界のように即時的な意思決定が求められる分野において特に重要であり、迅速な不正検知が数百万米ドルの損失を防ぐことも可能です。

クラウドベースのグラフデータベースソリューションの進歩も市場成長を促進しています。クラウド導入が拡大する中、企業はスケーラビリティ、柔軟性、使いやすさを求めてクラウドベースのグラフデータベースサービスを採用しています。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーは、管理されたグラフデータベースサービスを提供しており、企業は高額なインフラ投資や専門知識を必要とせずに、迅速にグラフデータベースを導入できます。これにより、あらゆる規模の組織がグラフデータベースを利用しやすくなり、中小企業も多額の初期費用をかけずに、接続されたデータ分析の力を活用できるようになりました。クラウドベースソリューションの柔軟性により、企業はデータ需要の拡大に合わせてグラフデータベースを拡張でき、増加するデータ量をコスト効率良く管理する方法を提供します。

これらの要因に加え、データの透明性とトレーサビリティに関する規制要件もグラフデータベースの採用を促進しています。医療、金融、サプライチェーン管理などの業界では、データ、取引、製品の流れを追跡・文書化することが規制で求められています。グラフデータベースは、こうした複雑なデータ関係を効率的にモデル化・クエリする手段を提供し、規制順守を確保すると同時に、データや製品の移動状況に対する可視性を高めます。

結論として、グラフデータベース市場の成長は、データの複雑化、AIおよび機械学習の台頭、リアルタイム分析への需要、クラウドベースのデータベースソリューションの進歩によって推進されています。企業が相互に関連する膨大なデータに対処し続ける中、グラフデータベースは、幅広い産業分野において、インテリジェントなアプリケーションの実現、意思決定の改善、プロセスの最適化において中心的な役割を果たすでしょう。

セグメント：

コンポーネント（ソフトウェア、サービス）、タイプ（プロパティグラフ、RDF）、アプリケーション（不正検知・防止、リスク・コンプライアンス・報告管理、サプライチェーン管理、その他のアプリケーション）

調査対象企業の例

• Amazon Web Services, Inc.
• ArangoDB Inc.
• Bitnine Co, Ltd.
• Blazegraph
• Cambridge Semantics
• Cray, Inc.
• DataStax, Inc.
• Fluree, PBC
• Franz Inc.
• IBM Corporation
• MarkLogic Corporation
• Memgraph Ltd.
• Microsoft Corporation
• MongoDB, Inc.
• Neo4j, Inc.
• Objectivity Inc.
• Ontotext
• OpenLink Software, Inc.
• Oracle Corporation
• Orientdb
• Sparcity Technologies
• Stardog
• Teradata Corporation
• TIBCO Software, Inc.
• Tigergraph

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目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• その他欧州
• アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第4章 競合