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市場調査レポート
商品コード
1803618
ジェネレーティブAIアプリケーション向けベクトルデータベース市場:データベースタイプ別、保存データタイプ別、技法別、展開モード別、産業別 - 2025年~2030年の世界予測Vector Databases for Generative AI Applications Market by Database Type, Data Type Stored, Technique, Deployment Mode, Industry - Global Forecast 2025-2030 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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ジェネレーティブAIアプリケーション向けベクトルデータベース市場:データベースタイプ別、保存データタイプ別、技法別、展開モード別、産業別 - 2025年~2030年の世界予測 |
出版日: 2025年08月28日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 189 Pages
納期: 即日から翌営業日
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ジェネレーティブAIアプリケーション向けベクトルデータベース市場の2024年の市場規模は6億3,674万米ドルで、2025年には7億5,989万米ドルに成長し、CAGRは20.14%、2030年には19億1,472万米ドルに達すると予測されています。
主な市場の統計 | |
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基準年2024 | 6億3,674万米ドル |
推定年2025 | 7億5,989万米ドル |
予測年2030 | 19億1,472万米ドル |
CAGR(%) | 20.14% |
ベクトルデータベースの登場は、ジェネレーティブAIと大規模言語モデルの実装の進化における極めて重要な瞬間であり、テキスト、画像、音声から生成される高次元の埋め込みを処理するための最適化された基盤を提供します。企業がコンテキスト検索、レコメンデーションシステム、リアルタイムパーソナライゼーションの解明に取り組む中で、ベクトルストレージと類似検索エンジンは不可欠な技術的イネーブラとなっています。非構造化データをベクトルとしてインデックス化することで、これらのプラットフォームは意味的に関連する情報の検索を劇的に高速化し、生成アーキテクチャのパフォーマンスを向上させます。
この1年で、組み込みモデルとハードウェア・アクセラレータの急速な進歩は、データがどのようにインデックス化され、検索され、ジェネレーティブAIシステムに提供されるかに大きな変化をもたらしました。従来のリレーショナル・ストアやドキュメント・ストアは、最適化されたインデックス構造と近似最近傍アルゴリズムを利用するベクトル中心のアーキテクチャにますます移行しつつあります。この進歩により、企業は、これまで高次元データでは達成できなかったサブミリ秒のクエリ応答を大規模に達成できるようになりました。
米国が2025年に実施した関税措置は、ベクターデータベースインフラを大規模に展開する組織にとって新たなコスト検討事項を導入しました。GPUや特殊なアクセラレータを含む高性能計算ハードウェアに対する関税の引き上げは、オンプレミス・ソリューションの総所有コストを引き上げています。これに対し、一部の企業は輸入関税の影響を軽減するためにクラウドベースへの移行を加速しており、グローバルなハイパースケーラのパートナーシップを活用することで、関税関連費用の負担なしにコンピューティングリソースにアクセスしています。
ベクターデータベース市場に関する洞察は、特定のテクノロジー嗜好や企業要件を明らかにする複数のセグメンテーションレンズを通して評価することで見えてくる。まず、データベースの種類別に見ると、企業はオープンソースのフレームワークとプロプライエタリなソリューションのどちらを選ぶかを決めなければならず、カスタマイズとベンダーのサポート体制のバランスを取る必要があります。補完的な視点として、保存されるデータタイプの多様性を検討することで、ビジュアル検索のための画像の埋め込みから、従来のテキスト・コーパスと並んでテープ起こしや通話分析のための音声・音声情報のインデックス化まで、さまざまな使用事例が浮かび上がってくる。
ベクターデータベースの展望は、インフラの準備状況、規制状況、企業の成熟度によって形成される地域ごとの特徴を示しています。南北アメリカでは、クラウドの普及とAI研究への旺盛な投資により、特に大手テクノロジー企業や研究機関が最先端のベクターサービスを試験的に導入する温床となっています。国境を越えたコラボレーションがイノベーションをさらに加速させ、高度なベクター機能の商用製品への迅速な統合を可能にしています。
ベクターデータベースのエコシステムの最前線では、テクノロジーリーダーの集団が台頭しており、それぞれが製品のイノベーションと戦略的提携を通じて独自の競争優位性を確立しています。いくつかのベンダーは、機械学習フレームワークとのネイティブな統合を活用して、埋め込み生成からセマンティック検索までのワークフローを合理化しています。また、高度なセキュリティプロトコルやコンプライアンス認証をプラットフォームに直接組み込むことで差別化を図り、厳格なデータガバナンス要件を持つ企業にアピールしているベンダーもあります。
ベクターデータベース投資の戦略的価値を最大化するために、業界リーダーは、ビジネス目標に沿った明確なパフォーマンスとコストの測定基準を確立することから始める段階的アプローチを採用すべきです。組織は、柔軟性、サポート、総所有コストのトレードオフを評価するために、オープンソースとプロプライエタリのプラットフォームの両方を試験的に導入することをお勧めします。同時に、初期の評価段階に厳格なセキュリティとコンプライアンス評価を組み込むことで、データガバナンス要件がより大規模なAIイニシアチブの妨げにならないようにします。
本レポートは、エグゼクティブインタビューから得られた定性的な洞察と、広範な2次データレビューから得られた定量的な分析を融合させた、厳格な調査手法を活用しています。1次調査では、上級技術責任者、データアーキテクト、AI実務者とディスカッションを行い、実際の導入経験と将来の要件を把握しました。二次情報源としては、査読付き論文、オープンソースプロジェクトリポジトリ、ベンダーの技術文書、業界ホワイトペーパーなどを使用し、新たな動向や性能主張のベンチマークを検証しました。
ベクターデータベースは、実験的なツールから、スケーラブルなジェネレーティブAI基盤の基盤となるコンポーネントへと急速に移行しています。類似検索アルゴリズム、ベクトルインデキシングアーキテクチャ、ハードウェアアクセラレーションによるクエリ処理における技術的進歩は、非構造化データの保存、アクセス、利用方法を再定義しました。規制状況が変化し、展開モデルが進化する中、企業はパフォーマンス、コスト、コンプライアンスのバランスを考慮した微妙な戦略の採用を余儀なくされています。
The Vector Databases for Generative AI Applications Market was valued at USD 636.74 million in 2024 and is projected to grow to USD 759.89 million in 2025, with a CAGR of 20.14%, reaching USD 1,914.72 million by 2030.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2024] | USD 636.74 million |
Estimated Year [2025] | USD 759.89 million |
Forecast Year [2030] | USD 1,914.72 million |
CAGR (%) | 20.14% |
The advent of vector databases marks a pivotal moment in the evolution of generative AI and large language model implementations, offering an optimized foundation for handling high-dimensional embeddings generated from text, images, and audio. As enterprises strive to unlock contextual search, recommendation systems, and real-time personalization, vector storage and similarity search engines have become indispensable technological enablers. By indexing unstructured data as vectors, these platforms dramatically accelerate retrieval of semantically relevant information, thereby enhancing the performance of generative architectures.
In response, technology leaders are investing in scalable vector infrastructures that seamlessly integrate with existing data ecosystems and advanced compute resources. This strategic transition is driven by the need to reduce latency in inference requests and support the ever-growing complexity of multimodal AI workloads. Looking ahead, organizations that embrace vector database solutions will be ideally positioned to harness the next wave of AI innovation, turning raw data into intelligent, context-aware experiences.
Over the past year, rapid advancements in embedding models and hardware accelerators have converged to create a seismic shift in how data is indexed, searched, and served to generative AI systems. Traditional relational and document stores are increasingly giving way to vector-centric architectures that exploit optimized index structures and approximate nearest neighbor algorithms. This progression has enabled organizations to achieve sub-millisecond query responses at scale, a level of performance previously unattainable for high-dimensional data.
Concurrently, the open source community and proprietary vendors are introducing hybrid offerings that combine vector indexing, storage, and query orchestration within unified platforms. Integrations with orchestration frameworks and container ecosystems have further simplified deployment across cloud and on-premise environments, facilitating experimentation and production rollouts. As these forces coalesce, we are witnessing a profound transformation of the data management paradigm, elevating vector databases from niche tools to core pillars of modern AI stacks.
The tariff measures implemented by the United States in 2025 have introduced new cost considerations for organizations deploying vector database infrastructures at scale. Increased duties on high-performance compute hardware, including GPUs and specialized accelerators, have elevated the total cost of ownership for on-premise solutions. In response, some enterprises have accelerated their shift toward cloud-based deployments to mitigate the impact of import levies, leveraging global hyperscaler partnerships to access compute resources without the burden of tariff-related expenses.
At the same time, hardware and software vendors have adjusted supply chain strategies, forging regional alliances and establishing localized manufacturing hubs to navigate import restrictions. This dynamic has fostered greater resilience across vendor ecosystems while prompting end users to reevaluate deployment models. Ultimately, the tariff environment has catalyzed a broader discussion around total economic cost, driving deeper collaboration between procurement, finance, and IT teams when selecting vector database platforms.
Insight into the vector database market emerges when evaluated through multiple segmentation lenses that reveal specific technology preferences and enterprise requirements. First, when viewed by database type, organizations must decide between open source frameworks and proprietary solutions, balancing customization with vendor support commitments. A complementary perspective arises by examining the variety of data types stored, where use cases range from embedding images for visual search to indexing speech and audio information for transcription and call analytics alongside traditional text corpora.
Further clarity is achieved by segmenting according to core techniques: similarity search drives real-time recommendation engines, vector indexing structures facilitate rapid neighbor queries, and vector storage solutions ensure persistence and efficient retrieval of large-scale embedding collections. Deployment mode also plays a critical role, with cloud platforms offering elastic scale and global reach, contrasted by on-premise environments that address security, latency, and compliance mandates. Finally, industry focus delineates distinct value propositions, from advancing autonomous systems in automotive to strengthening fraud detection in banking, financial services, and insurance-covering asset managers, banks, and insurance firms-and extending into healthcare diagnostics, telecommunications and IT innovation, manufacturing optimization, and dynamic retail experiences.
The vector database landscape exhibits distinct regional characteristics shaped by infrastructure readiness, regulatory frameworks, and enterprise maturity levels. In the Americas, widespread cloud adoption and robust investment in AI research have positioned the region as a hotbed for piloting cutting-edge vector services, particularly among leading technology corporations and research institutions. Cross-border collaboration further accelerates innovation, enabling rapid integration of advanced vector capabilities into commercial products.
Europe, the Middle East, and Africa present a diverse tapestry of adoption scenarios, where stringent data protection regulations coexist with aggressive national AI initiatives. This confluence drives demand for on-premise or hybrid deployments that satisfy privacy mandates while supporting high-performance similarity search applications across sectors such as automotive engineering and healthcare imaging. In the Asia-Pacific region, expanding digital transformation investments, coupled with government-sponsored AI modernization programs, are fueling exponential growth in vector database deployments. Regional vendors and local research labs are collaborating to deliver tailored solutions for e-commerce personalization, financial analytics, and smart city infrastructures.
A cohort of technology leaders is emerging at the forefront of the vector database ecosystem, each carving out unique competitive differentiators through product innovation and strategic partnerships. Several vendors are capitalizing on native integrations with machine learning frameworks to streamline the workflow from embedding generation to semantic retrieval. Others are differentiating by embedding advanced security protocols and compliance certifications directly into their platforms, appealing to enterprises with rigorous data governance requirements.
Collaborations with hardware manufacturers and cloud providers are amplifying the performance profiles of vector indexes, resulting in purpose-built appliances and optimized managed services. Meanwhile, alliance networks are enabling rapid go-to-market strategies, with some companies co-developing tailored solutions for specialized industries such as healthcare imaging analytics and real-time retail recommendations. These strategic moves underscore the dynamic competitive landscape and the critical role of cross-sector collaboration in scaling generative AI use cases globally.
To maximize the strategic value of vector database investments, industry leaders should adopt a phased approach that begins with establishing clear performance and cost metrics aligned with business objectives. Organizations are advised to pilot both open source and proprietary platforms to assess trade-offs in flexibility, support, and total cost of ownership. Concurrently, integrating rigorous security and compliance assessments into early evaluation stages ensures that data governance requirements do not impede larger AI initiatives.
As deployments scale, fostering strong collaboration between data science, IT operations, and business stakeholders becomes essential. This cross-functional alignment enables continuous performance benchmarking and iterative refinement of vector index architectures. In parallel, investing in skill development and upskilling programs helps teams master emerging tools and best practices. Finally, cultivating strategic partnerships with platform vendors and hardware providers can accelerate innovation cycles, enabling organizations to stay ahead of evolving generative AI demands.
This report leverages a rigorous research methodology that blends qualitative insights from executive interviews with quantitative analysis derived from extensive secondary data review. Primary research involved discussions with senior technology officers, data architects, and AI practitioners to capture real-world deployment experiences and future requirements. Secondary sources included peer-reviewed papers, open source project repositories, vendor technical documentation, and industry whitepapers to validate emerging trends and benchmark performance claims.
Data triangulation methods were applied to cross-verify findings, ensuring both depth and reliability in the analysis. In addition, expert advisory panels provided continuous feedback on evolving vector indexing techniques, deployment patterns, and regulatory developments. This comprehensive framework underpins the credibility of the insights presented, delivering actionable intelligence tailored for decision-makers navigating the complex vector database landscape.
Vector databases have swiftly transitioned from experimental tools to foundational components of scalable generative AI infrastructures. The technological advancements in similarity search algorithms, vector indexing architectures, and hardware-accelerated query processing have redefined how unstructured data is stored, accessed, and utilized. Amid shifting regulatory landscapes and evolving deployment models, organizations are compelled to adopt nuanced strategies that balance performance, cost, and compliance considerations.
By examining segmentation criteria-from database type and data modality to deployment mode and industry vertical-decision-makers gain clarity on solution fit and value delivery. Regional dynamics further highlight how infrastructure maturity and regulatory frameworks shape adoption patterns, while corporate strategy insights underscore the importance of strategic alliances and continuous innovation. Ultimately, embracing these insights equips leaders to harness vector database technologies as a catalyst for generative AI success and sustainable competitive advantage.