グラフデータベース市場の2032年までの予測：タイプ別、コンポーネント別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のグラフデータベース市場は2025年に29億3,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは29.1％で成長し、2032年までには175億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は、ノード、エッジ、プロパティとして構造化されたデータを保存、管理、クエリするために設計されたNoSQLデータベースの一種であり、エンティティとその関係を表しています。従来のリレーショナル・データベースとは異なり、データ間のつながりを重視し、複雑で相互に関連するデータセットをより高速かつ直感的に分析することができます。各ノードはオブジェクト（人や商品など）を表し、エッジは関係（「友人」や「購入したもの」など）を表し、プロパティはそれらに関する詳細を格納します。グラフデータベースは、ソーシャル・ネットワーク、不正検出、レコメンデーション・エンジン、ナレッジ・グラフなどの使用事例に最適で、関係主導型のデータ分析やクエリにおいて高いパフォーマンスを発揮します。

デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行

組織は、硬直的なリレーショナルモデルから、複雑な関係や動的な相互作用を捉える柔軟なグラフ構造へと移行しつつあります。クラウド・ネイティブなグラフプラットフォームは、スケーラブルなストレージ、リアルタイムのクエリ、AI/MLパイプラインとの統合をサポートします。企業は、分散環境におけるカスタマージャーニー、サプライチェーン、ネットワークトポロジーをモデル化するためにグラフデータベースを使用しています。金融、通信、ヘルスケアの各分野では、関係を意識した俊敏なデータインフラに対する需要が高まっています。こうした動きは、クラウドファーストでデータ集約型の企業におけるプラットフォーム導入を後押ししています。

高い導入コストと運用コスト

グラフデータベースの導入には、専用のインフラ、スキーマ設計、クエリ最適化ツールへの投資が必要です。既存のデータレイク、ETLパイプライン、アナリティクス・プラットフォームとの統合は、複雑さとオーバーヘッドを増大させます。熟練した人材の不足と標準化されたトレーニングが、導入とパフォーマンスチューニングの妨げになります。使用事例が明確でなく、データの準備もできていない企業は、ROIを正当化するための課題に直面しています。このような制約が、コストに敏感で運用に制約のある組織での採用を妨げています。

関係モデリングを多用する業界における使用事例

プラットフォームは、グラフベースの分析を通じて、不正検出、創薬、ルート最適化、インフルエンサーマッピングをサポートします。可視化ツールやグラフアルゴリズムとの統合により、パターン認識、異常検知、予測モデリングが可能になります。スケーラブルで特定分野に特化したグラフソリューションに対する需要は、規制対象分野や大量生産分野で高まっています。このような動向は、リレーションシップ中心のデータエコシステム全体のイノベーションとプラットフォームの拡大を促進しています。

レガシーシステムとの統合と移行の課題

リレーショナルデータベースやサイロ化されたデータアーキテクチャは、グラフ構造やトラバーサルロジックをネイティブにサポートしていません。移行には、データの変換、スキーマの再設計、下流の分析ワークフローの再構成が必要です。レガシーBIツールやレポーティングシステムとの非互換性は、部門横断的な調整や利害関係者の賛同を妨げます。このような制約が、プラットフォームの成熟度と、レガシーを多用する組織全体への展開を制約し続けています。

COVID-19インパクト：

パンデミックは、組織がサプライチェーン、コンタクトトレース、デジタルエンゲージメントに対するリアルタイムの洞察を求めたため、グラフデータベースの採用を加速させました。企業はグラフプラットフォームを使用して、ウイルス感染のモデル化、ロジスティクスの最適化、リモート・チャネルでのデジタル体験のパーソナライズを行いました。クラウドネイティブアーキテクチャは、分散したチームやデータソースへの迅速な展開と拡張性を可能にしました。ヘルスケア、eコマース、公共サービスにおいて、リレーションシップを意識したアナリティクスの需要が急増しました。ポストパンデミック戦略では、データの俊敏性、回復力、イノベーションの中核としてグラフデータベースが採用されるようになりました。こうしたシフトは、グラフインフラストラクチャーとアナリティクス・プラットフォームへの長期投資を強化しています。

予測期間中、プロパティグラフセグメントが最大になる見込み

プロパティグラフセグメントは、その柔軟性、表現力、企業アプリケーションでの広範な採用により、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。プラットフォームは、複雑な関係やメタデータをモデル化するために、キーバリュー・プロパティでラベル付けされたノードとエッジを使用します。CypherやGremlinのようなクエリ言語との統合は、動的なデータセットにおける直感的なトラバーサルとパターンマッチングをサポートします。スケーラブルでスキーマにとらわれないグラフモデルに対する需要は、顧客分析、不正検出、ナレッジグラフなどで高まっています。これらの機能は、グラフデータベースの導入におけるセグメントの優位性を高めています。

予測期間中、SQLベースのグラフデータベース分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、SQLベースのグラフデータベース分野が最も高い成長率を示すと予測されます。プラットフォームはSQLエンジンにグラフ拡張機能を組み込み、隣接リスト、再帰クエリ、構造化スキーマ内のグラフトラバーサルをサポートします。既存のBIツール、データウェアハウス、コンプライアンスフレームワークとの統合により、よりスムーズな導入とガバナンスが可能になります。相互運用可能で摩擦の少ないグラフソリューションに対する需要は、金融、通信、製造の各分野で高まっています。こうした動きは、SQLネイティブグラフプラットフォームやアナリティクスエコシステムの成長を加速させています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域は、成熟した企業IT環境、クラウドの採用、データインフラ全体のイノベーション文化により、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国とカナダの企業は、リアルタイムの分析と関係モデリングをサポートするために、金融、ヘルスケア、小売、政府部門にグラフデータベースを導入しています。AI、サイバーセキュリティ、デジタルトランスフォーメーションへの投資が、プラットフォームの拡張性と統合をサポートします。大手ベンダー、システムインテグレーター、開発者コミュニティの存在が、エコシステムの成熟と普及を後押ししています。これらの要因が、グラフデータベースの展開と商業化における北米のリーダーシップを後押ししています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、デジタルトランスフォーメーション、モバイルファースト戦略、データモダナイゼーションが地域経済全体に浸透していることから、最も高いCAGRを示すと予測されます。インド、中国、シンガポール、オーストラリアなどの国々では、通信、物流、教育、公共サービスなどの分野でグラフプラットフォームの規模が拡大しています。政府が支援するプログラムは、データ・インフラ、スタートアップのインキュベーション、グラフ分析におけるAIの統合をサポートしています。現地のベンダーやグローバルプロバイダーは、地域のコンプライアンスや使用事例のニーズに合わせた多言語かつコスト効率の高いソリューションを提供しています。このような動向は、グラフデータベースのイノベーションと導入における地域の成長を加速させています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査資料
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のグラフデータベース市場：タイプ別

• SQLベースのグラフデータベース
• NoSQLベースのグラフデータベース

第6章 世界のグラフデータベース市場：コンポーネント別

• ソリューション
  • 視覚化とクエリツール
  • グラフデータベースエンジン
  • 統合ミドルウェア
• サービス
  • コンサルティングと実装
  • トレーニングとサポート
  • マネージドサービス

第7章 世界のグラフデータベース市場：技術別

• プロパティグラフ
• RDF（リソース記述フレームワーク）
• ネイティブグラフエンジンと非ネイティブグラフエンジン
• クエリ言語（Cypher、Gremlin、SPARQL）
• 可視化と分析ツール

第8章 世界のグラフデータベース市場：用途別

• 不正行為検出
• レコメンデーションエンジン
• ネットワークとIT運用
• サプライチェーンの最適化
• ナレッジグラフ
• アイデンティティとアクセス管理
• その他の用途

第9章 世界のグラフデータベース市場：エンドユーザー別

• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• 通信・IT
• 小売・Eコマース
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 製造業
• 政府・公共部門
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のグラフデータベース市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋地域
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第11章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• Neo4j
• Oracle
• IBM
• Microsoft
• Amazon Web Services
• TigerGraph
• DataStax
• ArangoDB
• Ontotext
• GraphDB
• Franz Inc.
• Cambridge Semantics
• TerminusDB
• Dgraph Labs
• GraphAware