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市場調査レポート
商品コード
1981232
グラフデータベースベクター検索の世界市場レポート 2026年Graph Database Vector Search Global Market Report 2026 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| グラフデータベースベクター検索の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月12日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
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概要
グラフデータベースのベクトル検索市場規模は、近年飛躍的に拡大しています。2025年の29億5,000万米ドルから、2026年には36億5,000万米ドルへと、CAGR23.6％で成長すると見込まれています。過去数年間の成長は、接続されたデータの使用事例の増加、より優れたレコメンデーションへの需要、不正検知分析の必要性、ナレッジグラフの導入、AIおよびNLPアプリケーションの拡大に起因すると考えられます。
グラフデータベース・ベクトル検索市場の規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれています。2030年には84億4,000万米ドルに達し、CAGRは23.3%となる見込みです。予測期間における成長は、検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）の台頭、企業におけるグラフ分析の採用拡大、リアルタイムのコンテキスト検索への需要、マルチモデルデータベースの融合、データファブリックアーキテクチャの成長に起因すると考えられます。予測期間における主な動向には、ナレッジグラフとベクトル検索の融合、接続されたデータに対するセマンティック検索、AI駆動型の不正・リスク分析、グラフネイティブのレコメンデーションエンジン、ハイブリッドなクエリおよび検索パイプラインなどが含まれます。
クラウドベースのソリューションの採用拡大は、今後、グラフデータベース・ベクトル検索市場の成長を後押しすると予想されます。クラウドベースのソリューションとは、より迅速なイノベーション、柔軟なリソース、および規模の経済を提供するために、サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、ソフトウェア、分析などのコンピューティングリソースをインターネット経由で提供するものです。クラウドコンピューティングの採用は、スケーラビリティによって推進されており、これにより企業は需要に応じてコンピューティングリソースを容易に調整し、インフラコストを削減することができます。グラフデータベースのベクトル検索は、複雑で高次元のデータを効率的に管理・検索できるようにすることで、クラウドベースのソリューションをサポートします。これにより、高度なセマンティッククエリや関係性を考慮したクエリが可能となり、クラウド環境におけるアプリケーションのインテリジェンスを向上させ、AI主導のインサイトを加速させます。例えば、2023年12月時点で、ルクセンブルクに拠点を置く政府機関であるユーロスタット（Eurostat）によると、欧州連合（EU）全域の企業の45.2％がクラウドコンピューティングサービスを購入しており、大企業の77.6％、中堅企業の59％、中小企業の41.7％がクラウドサービスを採用しています。したがって、クラウドベースのソリューションの採用拡大が、グラフデータベースベクトル検索市場の成長を牽引しています。
グラフデータベース・ベクトル検索市場で事業を展開する主要企業は、ネイティブベクトル検索を中核となるグラフエンジンに統合することに注力しています。これには、プロパティグラフデータと共にベクトル埋め込みを保存・検索するネイティブベクトルインデックス機能が含まれ、セマンティックと関係性を考慮した複合クエリを可能にします。ネイティブベクトルインデックス機能とは、高次元埋め込みを受け入れ、最近傍検索のためのベクトルインデックスを維持し、それらの検索をグラフクエリ言語を通じて公開するデータベース機能を指します。これにより、アプリケーションは意味的な類似性の結果と明示的なグラフ探索を結合できるようになります。例えば、2023年8月、米国を拠点とするグラフデータベース企業であるNeo4j Inc.は、ネイティブベクトル検索機能をリリースしました。この統合により、ベクトルインデックス作成と検索機能がNeo4jデータベース内に直接組み込まれ、開発者はベクトルベースの類似性検索と、接続されたデータが持つ文脈的な力を組み合わせることが可能になります。これには、既存のグラフデータと並行してベクトルインデックスを構築・クエリする機能が含まれており、生成AIモデルを豊富な関係性のネットワークに根ざさせることで、より正確で説明可能な応答を実現します。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- フィンテック、ブロックチェーン、レグテック、デジタルファイナンス
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- 主要動向
- ナレッジグラフとベクトル検索の融合
- 接続されたデータのためのセマンティック検索
- AIを活用した不正・リスク分析
- グラフネイティブのレコメンデーションエンジン
- ハイブリッドクエリおよび検索パイプライン
第5章 最終用途産業の市場分析
- 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
- ヘルスケア
- 小売およびEコマース
- 情報技術および通信
- メディアとエンターテイメント
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場規模、比較、成長率分析
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- コンポーネント別
- ソフトウェア、サービス
- 展開モード別
- オンプレミス、クラウド
- 用途別
- レコメンデーションシステム、不正検知、ナレッジグラフ、ソーシャルネットワーク分析、セマンティック検索、その他のアプリケーション
- エンドユーザー別
- 銀行・金融・保険（BFSI）、ヘルスケア、小売・Eコマース、情報技術・通信、メディア・エンターテインメント、製造業、その他のエンドユーザー
- サブセグメンテーション、タイプ別：ソフトウェア
- アプリケーション開発ツール、データベース管理プラットフォーム、データ統合プラットフォーム、分析およびクエリエンジン、ナレッジグラフ構築ツール
- サブセグメンテーション、タイプ別：サービス
- コンサルティングサービス、システム導入サービス、保守・サポートサービス、トレーニング・教育サービス、マネージドサービス
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界のグラフデータベースベクター検索市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第12章 アジア太平洋市場
第13章 中国市場
第14章 インド市場
第15章 日本市場
第16章 オーストラリア市場
第17章 インドネシア市場
第18章 韓国市場
第19章 台湾市場
第20章 東南アジア市場
第21章 西欧市場
第22章 英国市場
第23章 ドイツ市場
第24章 フランス市場
第25章 イタリア市場
第26章 スペイン市場
第27章 東欧市場
第28章 ロシア市場
第29章 北米市場
第30章 米国市場
第31章 カナダ市場
第32章 南米市場
第33章 ブラジル市場
第34章 中東市場
第35章 アフリカ市場
第36章 市場規制状況と投資環境
第37章 競合情勢と企業プロファイル
- グラフデータベースベクター検索市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- グラフデータベースベクター検索市場：企業評価マトリクス
- グラフデータベースベクター検索市場：企業プロファイル
- Amazon Neptune
- Google Cloud Vertex AI
- Microsoft Azure Cosmos DB
- Alibaba Cloud Graph Database
- Tencent Cloud
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- Oracle Corporation, SAP HANA Graph Database, MongoDB Inc., Redis Labs Inc., Neo4j Inc., YugabyteDB Inc., ArangoDB GmbH, Stardog Union Inc., Memgraph Ltd., Haveli Investments L.P., Cuadrilla Capital LLC, Weaviate B.V., Milvus, TerminusDB Ltd., TigerGraph Inc.
第39章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第40章 主要な合併と買収
第41章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- グラフデータベースベクター検索市場2030：新たな機会を提供する国
- グラフデータベースベクター検索市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- グラフデータベースベクター検索市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
