グラフデータベースの世界市場規模は、2023年の29億米ドルから2028年には73億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は20.2%。ソーシャルネットワークやレコメンデーションエンジンなど、最新のアプリケーションにおける相互接続データの急激な増加など様々な要因が、複雑な関係を効果的に捕捉し、ナビゲートするグラフデータベースのような専門ツールを必要とし、市場を牽引します。
市場動向
促進要因 リアルタイムのビッグデータマイニングと結果の可視化の必要性。
グラフデータベースは、複雑で絶えず変化するデータ間の関係を扱い、リアルタイムで洞察を抽出し、即座に実用的な洞察と優れた体験を提供するように設計されています。リアルタイムで正確な意思決定プロセスを可能にし、顧客が優先したい事柄に集中できるようにします。グラフ・データベースは、データ・センターやクラウド・リージョンにまたがるあらゆるデータの分散を容易にし、ビジネス・アプリケーションを常時オンで成長させ、リアルタイムの洞察とエクスペリエンスを生み出すことができます。さらに、グラフ・データベースは、データの視覚化を通じて洞察を可視化し、ストリーミング・データのリアルタイム予測を提供します。その結果、グラフ・データベースは、ビジネス・プロセスや意思決定を改善し、確立された企業目標を達成するために、自動化、最適化、ニーズに基づいた意思決定を導く能力を実現するために使用されます。
制約： 標準化とプログラミングの容易さの欠如
グラフデータベースには様々な種類と実装があり、それぞれが独自のクエリ言語、データモデリングアプローチ、機能を持っています。このような標準化の欠如は、グラフデータベースの導入を検討している開発者や組織に混乱をもたらす可能性があります。グラフデータベースは柔軟なデータモデリングを可能にしますが、この柔軟性がデータの構造化に矛盾をもたらすこともあります。リレーショナルデータベースの標準化されたスキーマとは異なり、グラフデータベースでは各ノードやリレーションシップに異なるプロパティを持たせることができるため、異なるグラフデータベース間で共通の構造を確立することが難しくなります。
チャンス 企業データの統一とナレッジグラフの急速な普及
ほとんどの企業は、データの管理と統一化という課題に直面しています。そのため、データをより有効に活用するために、顧客の行動、属性、嗜好に関する大量のデータを収集しています。その結果、膨大なデータサイロが形成され、それが選別されないまま放置されると、データの溜め込みにつながります。さらに、複数の組織がレガシーと新規の幅広いアプリケーションをサポートしているため、分散した異種のデータが生成され、管理が困難になっています。データセットを組み合わせるデータ統合ソリューションは、変化するデータ要件に適していないことがよくあります。このため、膨大かつ異種のデータ生成能力を持つ企業が「データ統合」を導入することになります。
ナレッジグラフは通常、データを移動またはコピーすることなく、接続を描画することによってデータを統一し、関係をマッピングすることで、既存のデータインフラストラクチャの上にシームレスなレイヤーを作成することでうまく機能します。このようなグラフは拡張性が高く、分析ごとに保持できるため、再利用可能な資産として機能します。他のデータベースがクエリ時に（高価なJOIN操作によって）接続を確立するのに対し、グラフデータベースはデータと共に関係を保存します。接続されたデータに対して推論を実行できるビジネスルールで強化されたグラフデータベースは、組織全体のナレッジマネジメントを合理化します。
従来のデータ管理アプローチでは、現代の問題を解決するために必要なダイナミックなニーズを掘り起こすことはできません。ナレッジグラフのデータ統合への応用は、現在はまだ始まったばかりですが、今後数年間は優れたビジネス戦略に大きな影響を与えるでしょう。
課題 技術的専門知識の不足
グラフ・データベースには、従来のリレーショナル・データベースとは異なるスキルセットが必要です。グラフデータベースの管理と最適化には、グラフ理論、関係性のデータモデリング、特殊なクエリ言語（CypherやGremlinなど）の理解が必要です。これらの分野の経験や専門知識を持つ人材を見つけることは、特にこの技術がまだ比較的新しい場合には困難です。グラフデータベースでデータを効果的にモデリングするには、関係性とデータ要素の接続方法を深く理解する必要があります。専門知識がなければ、効率的で直感的なデータモデルの作成に苦労し、パフォーマンスや使い勝手が最適化されない可能性があります。
予測期間中、ソリューション・セクターが市場規模を大きく占める見込み
提供セグメントは、ソリューションとサービスにさらに分類されます。予測期間中、市場規模はソリューションセグメントの方が大きくなると予測されています。グラフデータベースソリューションは、データ内の複雑な関係を効率的に管理・分析するために設計された専門技術です。行と列で情報を格納する従来のデータベースとは異なり、グラフ・データベースはノードとエッジを利用してエンティティとそのつながりを表現します。グラフデータベースソリューションの人気の原動力は、データそのものと同じくらい関係が重要なシナリオに対応できることです。
予測期間中、ハイパーグラフがより高いCAGRを占める見込み
グラフ・データベース市場において、ハイパーグラフは、従来のグラフ・データベースの機能を拡張する特殊なデータ・モデルであり、複数のタイプの関係（ハイパーエッジ）が任意の数のノードを接続することを可能にします。エッジが2つのノードを結ぶだけの標準的なグラフとは異なり、ハイパーグラフは複雑で相互接続されたデータをより柔軟に表現することができます。複数エンティティの相互作用を考慮した、より洗練されたレコメンデーション・システムへの需要が、ハイパーグラフへの関心を高めています。
予測期間中、最大の市場規模を占める北米
グラフデータベース市場において、北米が最大の市場シェアを占める見込み。北米におけるグラフデータベース市場の成長を後押しする主な要因としては、同地域における技術進歩の増加が挙げられます。また、北米には主要なクラウドプロバイダーやテクノロジー企業が存在するため、グラフデータベースサービスへのアクセスや導入が容易であり、企業は多額のインフラストラクチャオーバーヘッドなしにそのメリットを享受することができます。
主要企業
グラフデータベースベンダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。世界のグラフデータベース市場の主要ベンダーには、Oracle Corporation（米国）、IBM Corporation（米国）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、DataStax（米国）、Ontotext（ブルガリア）、Stardog Union（米国）、Hewlett Packard Enterprise（米国）、ArangoDB（米国）、Blazegraph（米国）、Microsoft Corporation（米国）、SAP SE（ドイツ）、Teradata Corporation（米国）、Openlink Software（米国）、TIBCO Software, Inc. (米国）、Neo4j社（米国）、GraphBase社（オーストラリア）、Cambridge Semantics社（米国）、TigerGraph社（米国）、Objectivity社（米国）、Bitnine Co. (米国）、Franz Inc.（米国）、Redis Labs（米国）、Graph Story（米国）、Dgraph Labs（米国）、Eccenca（ドイツ）、Fluree（米国）。この調査レポートでは、グラフデータベース市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析を掲載しています。
この調査レポートは、グラフデータベース市場を提供、ソリューションタイプ、展開モード、分析タイプ、モデルタイプ、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
ソリューション
ソリューションタイプ
展開モード
サービス
プロフェッショナルサービス
マネージドサービス
分析タイプ別
コミュニティ分析
コネクティビティ分析
中心性分析
パス分析
モデルタイプ別
RDF
ラベル付きプロパティグラフ
ハイパーグラフ
業種別
BFSI
小売・eコマース
通信・IT
ヘルスケア、製薬、ライフサイエンス
政府・公共機関
製造・自動車
メディア・エンターテインメント
エネルギー・公益事業
旅行・ホスピタリティ
運輸・物流
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
ニュージーランド
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
イスラエル
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
2023年5月、AWSとNeo4jは、グラフデータベース分野とオープンソース標準を定義したAWS Marketplace Sellerとパートナーになりました。Neo4jはAWS Data and Analytics Competencyを取得。
2023年5月、SAPとGoogle Cloudは、データランドスケープを簡素化し、ビジネスデータのパワーを解き放つために設計された包括的なオープンデータオファリングの導入を含む、パートナーシップの大幅な拡大を発表しました。この新サービスは、SAPとGoogle Cloudのデータとアナリティクス技術を統合し、企業データのオープン性と価値を高め、企業のAI開発を促進します。
2023年4月、Neo4jはImperium Solutionsとの提携を発表し、シンガポールにおけるグラフ技術の需要拡大に対応します。Imperium Solutionsは、複雑な企業レベルの問題解決を支援し、膨大なデータセットの関係やパターンを効率的に解明する世界有数のグラフデータベース・プロバイダーであるNeo4jから、顧客が最大限の価値を得られるようにします。
2023年2月、IBMはStepZen Inc.の買収を発表しました。StepZen Inc.は、開発者が少ないコードで迅速にGraphQL APIを構築できる独自のアーキテクチャを備えたGraphQLサーバーを開発しました。StepZenはまた、非常に柔軟に設計されています。他のAPIアプローチと互換性があり、as-a-Service (SaaS)として利用できる一方、プライベートクラウドやオンプレミスのデータセンターでの展開もサポートしています。
2022年12月、LSEGとマイクロソフトは、次世代データ・アナリティクス・ソリューションとクラウド・インフラ・ソリューションに関する10年間の戦略的パートナーシップを発表。Microsoft Azure、AI、Microsoft Teamsとの新たな協業により、LSEGのデータインフラストラクチャをアーキテクトし、直感的な次世代生産性、データ、アナリティクス、モデリングソリューションを構築。
【目次】
1 はじめに （ページ – 29）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
2 調査方法 (ページ – 34)
2.1 調査データ
図1 グラフデータベース市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次インタビューの内訳
2.1.2.2 主要な業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 グラフデータベース市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模の推定
図5 市場規模の推定：アプローチ1
図6 市場規模の推定：アプローチ2
図7 市場規模の推定：アプローチ3
2.4 市場予測
表3 要因分析
2.5 調査の前提
2.6 制限とリスク評価
2.7 景気後退の影響
3 エグゼクティブサマリー（ページ数 – 46）
表4 2018～2022年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比）
表5 2023～2028年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比）
図8 2023年に市場規模が拡大するのはソリューション分野
図9 2023年にはプロフェッショナルサービスがより大きなセグメントへ
図10 2023年に大きな市場規模を占めるのはラベル付きプロパティグラフセグメント
図11 2023年、オンプレミス展開がより大きな市場規模を占める
図12 2023年、コミュニティ分析分野がより大きな市場シェアを占める
図13 銀行、金融サービス、保険業が2023年に最も大きな市場規模を占める
図14 2023年に最も高い市場シェアを占めるのは北米
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 – 51）
4.1 主要プレーヤーにとって魅力的な市場機会
図15 市場競争力を確保する必要性の高まりが市場成長を後押し
4.2 世界市場における景気後退の概要
図16 2023年の市場は前年比成長率が微減
4.3 業種別市場
図17 銀行、金融サービス、保険の垂直市場が予測期間中最大に
4.4 地域別市場
図18 2028年までに北米が最大の市場シェアを占める見込み
4.5 モデルタイプ別、垂直市場別
図 19 2028 年までに LPG と BFSI 分野が最大の市場シェアを占める見込み
5 グラフデータベース市場概観と業界動向（ページ – 54）
5.1 市場ダイナミクス
図 20 推進要因、阻害要因、機会、課題：市場
5.1.1 推進要因
5.1.1.1 リアルタイムのビッグデータマイニングと結果の可視化の必要性
5.1.1.2 遅延の少ないクエリを処理するソリューションへの需要の高まり
5.1.1.3 AIベースのグラフデータベースツールおよびサービスの採用
5.1.2 制約
5.1.2.1 標準化とプログラミングの容易さの不足
5.1.3 機会
5.1.3.1 データの一元化と知識グラフの急速な普及
5.1.3.2 複雑科学研究に対応するための意味的知識グラフの提供
5.1.3.3 オープンな知識ネットワークの出現の重視
5.1.4 課題
5.1.4.1 技術的専門知識の不足
5.2 業界の動向
5.2.1 エンタープライズナレッジグラフの人気の高まり
5.2.2 ビッグデータ分析のための仮想化の急速な利用
5.2.3 Bfsi、小売、メディア＆エンターテイメント業界における大量データ生成
5.3 ケーススタディ分析
5.3.1 マネーロンダリングを防止し、neo4jでリスク管理のためのコンプライアンス管理アプリケーションを開発したKerberos
5.3.2 allegrograph 社は、複雑な質問に対する重要な回答を提供し、スマートなアプリケーショ ンを強化するために、自己記述型のグラフリポジトリを作成しました。
5.3.3 kincardsは、neo4jを使って名刺に革命を起こしました。
5.3.4 yahoo7は、blazegraphの助けを借りてナレッジグラフ内のコンテンツを表現
5.3.5 neo4jは、ピューリッツァー賞を受賞した世界的な脱税調査を可能にし、パナマ文書リー クに関連する可視化と分析を可能にしました。
5.3.6 グラフ技術は、neo4jを採用した後、機器のメンテナンスを追跡、分析することで、米軍を支援
5.3.7 客観的な Ecm がオフショア石油産業における重要な安全衛生プロセスを支援
5.3.8 RedisgraphはThinkdataに成熟度、機能の完全性、相互運用性を提供
5.3.9 Springermaterialsはセマンティック検索で研究を加速
5.3.10 medeanalytics は、redis enterprise を使用して複数のアプリケーションシナリオに対応可能な高性能データベースを提供しました。
5.3.11 ジャガー・ランドローバー、サプライチェーンプランニングを3週間から45分に短縮
5.3.12 メイシーズ、カタログデータの更新時間を6倍に短縮
5.3.13 メタファクトとオントテキストがグローバル製薬企業の研究開発知識発見を促進
5.3.14 RFS は、ECCENCA のソリューションを利用することで、グローバルな商品・在庫管理を最適化。
5.4 顧客／バイヤーに影響を与えるトレンド／混乱
図 21 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
5.5 グラフデータベース：進化
5.6 グラフデータベース：アーキテクチャ
図22 グラフデータベースのアーキテクチャ
5.7 特許分析
5.7.1 方法論
5.7.2 文書タイプ
表6 出願された特許、2013-2023年
5.7.3 技術革新と特許出願
図23 特許付与総数、2013-2023年
5.7.3.1 上位出願者
図24 特許出願件数上位10社（2013-2023年
表7 米国：市場における特許所有者上位10社（2013-2023年
5.8 価値/サプライチェーン分析
図25 グラフデータベースのバリュー／サプライチェーン
5.9 エコシステム分析
図26 市場：エコシステム分析
表8 市場エコシステムにおける主要プレイヤーの役割
5.10 価格モデル分析
5.10.1 平均販売価格分析（オファリング別
表9 価格設定分析
5.11 技術分析
5.11.1 グラフデータベースが主要技術に与える影響
5.11.1.1 クラウドコンピューティング
5.11.1.2 AIとML
5.11.1.3 IoT
5.11.1.4 ブロックチェーン
5.11.2 グラフデータベースが隣接するニッチ技術に与える影響
5.11.2.1 NLP
5.11.2.2 ビッグデータ＆アナリティクス
5.11.2.3 グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNNs）
5.12 ポーターのファイブフォース分析
図 27 グラフデータベース市場：ポーターの5つの力分析
表10 ポーターの5つの力が市場に与える影響
5.12.1 新規参入の脅威
5.12.2 代替品の脅威
5.12.3 供給者の交渉力
5.12.4 買い手の交渉力
5.12.5 競争相手の強さ
5.13 規制の影響
5.13.1 一般データ保護規制
5.13.2 国際標準化機構 27001
5.13.3 EUデータガバナンス法
5.13.4 1996 年医療保険の移植可能性と説明責任に関する法律（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996
5.13.5 銀行監督に関するバーゼル委員会 239 コンプライアンス
5.13.6 2002年サーベンス・オクスリー法
5.14 市場の技術ロードマップ
表11 市場の技術ロードマップ（2023～2030年
6 グラフデータベース市場：提供サービス別（ページ数 – 83）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 28 サービス分野は予測期間中に最も高い成長率で成長
表12：サービス別市場（2018年～2022年）（百万米ドル
表13：オファリング別市場、2023～2028年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
6.2.1 正確で詳細なデータ接続が成長を促進する必要性
表14 ソリューション：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表15 ソリューション：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル）
6.2.2 ソリューションタイプ別
6.2.2.1 グラフ拡張
表16 グラフ拡張：グラフデータベース市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表17 グラフ拡張：グラフデータベース市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.2.2 グラフ処理エンジン
表18 グラフ処理エンジン：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表19 グラフ処理エンジン：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.2.3 ネイティブグラフデータベース
表20 ネイティブグラフデータベース：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表21 ネイティブグラフデータベース：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3 展開モード別
6.2.3.1 クラウド
表22 クラウド：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表23 クラウド：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3.2 オンプレミス
表24 オンプレミス：市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表25 オンプレミス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3 サービス
図29 マネージドサービス分野は予測期間中に最も高い成長率で成長
表26：サービス別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表27 サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル）
表28 サービス：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表29 サービス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.1 マネージドサービス
6.3.1.1 ツール運用の維持と間接費削減のニーズが市場を牽引
表30 マネージドサービス：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表31 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2 プロフェッショナルサービス
図30：予測期間中、サポート＆メンテナンスサービス分野が最も高い成長率を記録
表32 プロフェッショナルサービス：グラフデータベース市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表33 プロフェッショナルサービス：グラフデータベース市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表34 プロフェッショナルサービス別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表35 専門サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.1 コンサルティングサービス
6.3.2.1.1 ツールやサービスの導入における技術力の向上が成長を後押し
表36 コンサルティングサービス：市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表37 コンサルティングサービス：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2.2 導入・統合サービス
6.3.2.2.1 システム関連の問題を効果的に克服するニーズの高まりが市場を牽引
表38 デプロイメント＆インテグレーションサービス：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表39 デプロイメント＆インテグレーションサービス：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2.3 サポート＆メンテナンスサービス
6.3.2.3.1 市場の活性化に向けたソリューション展開の増加
表40 サポート＆保守サービス：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表41 サポート＆保守サービス：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル）
図7 データベースのモデルタイプ別市場（ページ数 – 100）
7.1 はじめに
7.1.1 モデルタイプ：市場促進要因
図 31 ハイパーグラフ分野は予測期間中に高い成長率で成長
表 42：モデルタイプ別市場、2018 年～2022 年（百万米ドル）
表43 モデルタイプ別市場、2023～2028年（百万米ドル）
7.2 資源記述フレームワーク
7.2.1 RDFにおけるインテリジェントなデータ管理ソリューションのニーズがグラフデータベースの需要を促進
表 44 リソース記述フレームワーク 市場, 地域別, 2018-2022 (百万米ドル)
表 45 リソース記述フレームワーク 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.3 ラベル付きプロパティグラフ
7.3.1 多数のエンティティ間の関係を見つけたいという要求の高まりが市場を後押し
表 46 ラベル付きプロパティグラフ：地域別市場、2018～2022 年（百万米ドル）
表47 ラベル付きプロパティグラフ：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル）
7.4 ハイパーグラフ
7.4.1 実世界の関係をより正確に反映し、データモデリングの精度とクエリの汎用性を高めるハイパーグラフ
表 48 ハイパーグラフ：地域別市場、2018-2022 年（百万米ドル）
表49 ハイパーグラフ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：TC 6341