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市場調査レポート
商品コード
1433297
ベクトルデータベースの世界市場:2023-2030年Global Vector Database Market 2023-2030 |
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カスタマイズ可能
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ベクトルデータベースの世界市場:2023-2030年 |
出版日: 2023年12月01日
発行: Orion Market Research
ページ情報: 英文 180 Pages
納期: 2~3営業日
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ベクトルデータベースの世界市場は、予測期間(2023-2030年)にCAGR 25.6%で成長すると予測されます。ベクトルデータベースは、データを高次元ベクトルとして格納するデータベースの一種です。ベクトルは、多次元空間におけるオブジェクトやデータポイントの数学的表現です。各ベクトルには一定の次元数があり、データの複雑さや粒度に応じて数十から数千に及ぶ。リアルタイムの分析と意思決定に対する需要の高まりは、市場の主な促進要因の一つです。企業はリアルタイムの分析と意思決定をますます求めるようになっています。ベクトルデータベースは大量のデータを効率的に処理できるため、リアルタイム分析に適しています。そのため、不正検知、リスク評価、パーソナライズされたレコメンデーションなどのアプリケーションに最適です。
アプリケーションの中でも、NLPサブセグメントが世界のベクトルデータベース市場でかなりのシェアを占めると予想されます。このセグメントの成長は様々な理由によるものです。NLPが大きなシェアを占める主な理由は、ベクトルデータベースで利用されているAIの急速な成長です。例えば、ベクトル・データベースは、単語の意味や他の単語との関係を捉えた高密度のベクトル表現である単語埋め込みを保存・検索するために使用されます。単語埋め込みは、テキスト分類、感情分析、機械翻訳など、幅広いNLPタスクで使用されています。2つ目の理由は、ヘルスケア、金融、小売など幅広い産業での利用が増加していることです。
世界のベクトルデータベース市場は、北米(米国、カナダ)、欧州(英国、イタリア、スペイン、ドイツ、フランス、その他欧州地域)、アジア太平洋地域(インド、中国、日本、韓国、その他アジア地域)、世界のその他の地域(中東とアフリカ、ラテンアメリカ)を含む地域別にさらに細分化されます。このうち北米は、テクノロジーの利用が増加し、人工知能の需要が高まり、資金調達も増加していることから、世界全体で大きなシェアを占めると予想されています。例えば、2022年8月、ベクトルデータベース会社のZillizは、最初の4,300万米ドルのシリーズBラウンドの6,000万米ドルの延長を発表し、その総資金調達額は1億1,300万米ドルになった。
すべての地域の中で、アジア太平洋地域は予測期間中にかなりのCAGRで成長すると予想されています。アジア太平洋地域には、ベクトルデータベースソリューションを開発・展開する革新的な企業が数多く存在します。例えば、中国のPinecone社はクラウドベースのベクトルデータベースプラットフォームを開発し、GoogleやAlibaba Cloudを含む様々な企業で利用されています。また、ノルウェーのWeaviate社は、ベクトルデータベースプラットフォームを開発し、SpotifyやDisneyなど様々な企業で利用されています。したがって、ベクトルデータベース市場ソリューションの採用に向けて、国のかなりのシフトがあります。
アジア太平洋地域における革新的な企業の増加は、ベクトルデータベース市場の成長を後押ししています。革新的なベクトルデータベースソリューションを開発することで、これらの企業は、組織がベクトルデータベースを採用し、使用することを容易にしています。
Global Vector Database Market Size, Share & Trends Analysis Report by Deployment Model (On-Premises, and Cloud Based), by Product Type (Open Source, and Proprietary), and by Application (Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Recommendation Systems, Image and Video Recognition, Biometrics and Anomaly Detection, and Others), Forecast Period (2023-2030)
The global vector database market is anticipated to grow at a CAGR of 25.6% during the forecast period (2023-2030). A vector database is a type of database that stores data as high-dimensional vectors. Vectors are mathematical representations of objects or data points in a multi-dimensional space. Each vector has a certain number of dimensions, which can range from tens to thousands, depending on the complexity and granularity of the data. The growing demand for real-time analytics and decision-making is one of the major drivers for the market. Businesses are increasingly demanding real-time analytics and decision-making. Vector databases are well-suited for real-time analytics because they can process large volumes of data efficiently. This makes them ideal for applications such as fraud detection, risk assessment, and personalized recommendations.
The global vector database market is segmented on the deployment model, product type, and applications. Based on the deployment model, the market is sub-segmented into on-premises and cloud-based. Based on the product type, the market is sub-segmented into open-source, and proprietary. Further, on the basis of applications, the market is sub-segmented into natural language processing (NLP), computer vision, recommendation systems, image and video recognition, biometrics and anomaly detection, and others.
Among the applications, the NLP sub-segment is expected to hold a considerable share of the global vector database market. The growth of the segment is due to various reasons. The primary reason for the major hold of the market by NLP is the rapid growth of AI which is being used in vector databases. For example, vector databases are used to store and retrieve word embeddings, which are dense vector representations of words that capture their meaning and relationships to other words. Word embeddings are used in a wide range of NLP tasks such as text classification, sentiment analysis, and machine translation. The second reason is the increase in the wide range of industries such as healthcare, finance, retail, and others.
The global vector database market is further segmented based on geography including North America (the US, and Canada), Europe (UK, Italy, Spain, Germany, France, and the Rest of Europe), Asia-Pacific (India, China, Japan, South Korea, and Rest of Asia), and the Rest of the World (the Middle East & Africa, and Latin America. Among these, North America is anticipated to hold a prominent share of the market across the globe, because of heavy increase in the use of technology and that to in the heavy demand of artificial intelligence and increase in funding as well. For instance, in August 2022, Vector database company Zilliz announced a $60 million extension of its initial $43 million Series B round, bringing its total funding to $113 million.
Among all regions, the Asia-Pacific regions is anticipated to grow at a considerable CAGR over the forecast period. The Asia Pacific region is home to a number of innovative companies that are developing and deploying vector database solutions. For example, Pinecone, a Chinese company developed a cloud-based vector database platform that is used by a variety of companies, including Google and Alibaba Cloud. Another example is Weaviate, a Norwegian company that developed a vector database platform that is used by a variety of companies, including Spotify and Disney. Hence, there is considerable shift of the country towards the adoption of the Vector Database market solutions.
The growing number of innovative companies in the Asia Pacific region is helping to drive the growth of the vector database market. By developing innovative vector database solutions, these companies are making it easier for organizations to adopt and use vector databases.
The major companies serving the vector database market include Chroma Inc., Eto Labs, Inc., Pinecone Systems, Inc., Milvus., Weaviate, B.V., and others. The market players are considerably contributing to the market growth by the adoption of various strategies including mergers and acquisitions, partnerships, collaborations, funding, and new product launches, to stay competitive in the market. For instance, in August 2023, KX, unveiled the Early Access Program for KDB.AI. The program taught how to seamlessly handle both structured and unstructured data, KDB.AI empowered real-time processing, enabling sliding window search for time-series-based vector search. Its stateful approach caters to various applications, providing native support for large language models (LLMs) and machine learning workflows.