グラフデータベース市場レポート：コンポーネント別、データベースの種類別、分析タイプ別、導入モデル別、用途別、業種別、地域別（2026年～2034年）

世界のグラフデータベース市場規模は、2025年に24億米ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、2026年から2034年にかけてCAGR16.19％で成長し、2034年までに市場規模が94億米ドルに達すると予測しています。サイバーセキュリティ分野における脅威検知やネットワーク分析へのグラフデータベースの採用拡大、リアルタイム分析やAIを活用したインサイトへの需要の高まり、そして医療や金融などの業界におけるデータ統合やパーソナライズされたサービスへの応用拡大などが、市場の成長を後押しする主な要因となっています。

グラフデータベース市場の動向：

データ量の増加と複雑化

市場の成長を牽引する主な要因の一つは、世界中の数多くの組織によって生成されるデータ量の増加です。次世代技術の登場と接続デバイスの普及に伴い、企業はソーシャルメディア、顧客とのやり取り、IoTデバイス、取引、クラウドコンピューティングなど、様々なソースから膨大な量のデータを生成しています。例えば、シスコによると、2019年にIoTによって生成されたデータ量は約507.5ゼタバイトに上りました。ポネモン研究所とシェアード・アセスメンツ・プログラムによる調査でも、リスク監視およびコーポレートガバナンスの専門家の少なくとも81％が、自社内でのデータ漏洩はセキュリティ対策が不十分なIoTデバイスによって引き起こされたと考えていることが明らかになりました。これに対応し、企業はデータから有益な知見を引き出し、データクレンジング、検証、およびエンリッチメント機能を提供することでデータのセキュリティと正確性を確保するため、グラフデータベースソリューションの導入をますます進めています。これにより、今後数年間でグラフデータベース市場の需要がさらに高まると予測されています。

製品ラインナップの拡充

主要な各社は、さまざまな使用事例や要件に対応した多様なグラフデータベースソリューションを導入しています。例えば、2024年4月、Neo4jはGoogle Cloudと提携し、GenAIアプリケーション向けの新しいGraphRAG機能をリリースしました。このリリースのにより、生成AIアプリケーションの開発と展開が、いくつかの重要な段階において加速されることになります。この成果は、リアルタイムで文脈豊かなデータと、正確かつ説明可能な結果を必要とするジェネレーティブAIアプリケーションの構築・展開において、複雑さや「幻覚」に悩まされている企業の課題を解決するものです。同様に、2023年12月には、Amazon Web Services（AWS）がベクトル検索とグラフデータの力を組み合わせた新しい分析データベースエンジンをリリースしました。「Amazon Neptune Analytics」と名付けられたこの新サービスの一般提供開始は、ラスベガスで開催されたre：Inventカンファレンスで発表されました。この新サービスは、初期設定費用や定期的なサブスクリプション料金が不要な従量課金モデルで利用可能です。現在、米国東部、米国西部、アジア太平洋、欧州を含む一部のAWSリージョンで利用可能です。グラフデータベースにおけるこのようなイノベーションは、今後数年間でグラフデータベースの市場シェアを押し上げると予想されています。

様々な業界における製品の活用拡大

グラフデータベースは、特定の使用事例やビジネス上の課題に対処するため、金融、医療、小売、物流、製造など、様々な業界で採用が進んでいます。例えば、2024年1月、世界の製薬企業Servierの研究開発部門は、医薬品研究の期間短縮と臨床段階における候補薬の成功率向上を目的として、グラフ技術の活用を開始しました。同社はNeo4jの「Pegasus」と呼ばれるグラフを活用しており、これによりサードパーティデータと自社データの両方をより適切に整理・分析できるようになっています。同様に、金融セクターにおいて不正行為の検知・防止を目的としたグラフデータベースの利用拡大も、最近のグラフデータベース市場の価格上昇を後押ししています。例えば、Amazon Neptuneなどのグラフデータベースは、データを探索しながら同時に計算を実行できるため、クエリの実行にますます活用されています。グラフは、多重に接続されたネットワーク上の取引や当事者を表現し、パターンや接続の連鎖を発見します。その結果、グラフデータベースは、不審な取引のパターンを見つけるのに役立つため、マネーロンダリング対策（AML）アプリケーションで広く活用されています。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界のグラフデータベース市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

第7章 市場内訳：データベースの種類別

• リレーショナル（SQL）
• 非リレーショナル（NoSQL）

第8章 市場内訳：分析タイプ別

• パス分析
• 接続性分析
• コミュニティ分析
• 中心性分析

第9章 市場内訳：展開モデル別

• オンプレミス
• クラウドベース

第10章 市場内訳：用途別

• 不正検知およびリスク管理
• マスターデータ管理
• 顧客分析
• IDおよびアクセス管理
• レコメンデーションエンジン
• プライバシーおよびリスクコンプライアンス
• その他

第11章 市場内訳：産業分野別

• BFSI
• 小売・Eコマース
• IT・通信
• ヘルスケアおよびライフサイエンス
• 政府・公共部門
• メディア・エンターテイメント
• 製造業
• 運輸・物流
• その他

第12章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第13章 SWOT分析

第14章 バリューチェーン分析

第15章 ポーターのファイブフォース分析

第16章 価格分析

第17章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業プロファイル
  • Amazon Web Services Inc.（Amazon.com Inc.）
  • Datastax Inc.
  • Franz Inc.
  • International Business Machines Corporation
  • Marklogic Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Neo4j Inc.
  • Objectivity Inc.
  • Oracle Corporation
  • Stardog Union
  • Tibco Software Inc.
  • Tigergraph Inc.