市場概要
世界の検索拡張世代市場規模は2023年に10億4,270万米ドルと推定され、2024年から2030年にかけて年平均成長率44.7%で成長すると予測されています。自然言語処理（NLP）の進歩とインテリジェントAIシステムのニーズの高まりにより、市場は急成長しています。検索ベースのアプローチと生成機能を組み合わせた検索拡張生成（RAG）モデルは、顧客サービス、コンテンツ生成、研究などの業界で普及しています。これらのモデルは、外部データソースにアクセスすることで精度を高め、AIがより関連性の高い、コンテキストを認識した応答を生成できるようにします。
企業は、高いレベルのコンテンツ品質を維持しながら、複雑なワークフローを自動化するためにRAGを利用しています。ChatGPTのようなジェネレーティブAIツールの台頭は、検索メカニズムでAIを強化することに関心を呼び起こしました。検索拡張世代（RAG）は、特に精度を必要とするアプリケーションに適しており、企業にとって魅力的です。この需要は、多様なユースケースに対応するRAGフレームワークの改良に向けた研究開発努力を後押ししています。
ヘルスケア、金融、法律サービスなどの分野で特殊なタスクを処理する可能性を企業が認識しているため、企業での採用がRAG拡大の大きな原動力となっています。RAGシステムは、専門家がリアルタイムでデータ駆動型の意思決定を行えるようにするため、独自のデータベースから情報を取得・生成するのに有用であることが証明されています。企業は、チャットボット、バーチャル・アシスタント、ナレッジ・マネジメント・システムに統合することで、顧客体験や社内業務を改善するためにこれらのモデルに投資しています。また、クラウドベースのAIプラットフォームが利用可能になったことで、企業はRAGソリューションをさまざまな部門に拡張しやすくなっています。その結果、ニッチな要件に対応するためにこれらのモデルを採用する企業が増えています。ドメイン固有のデータセットの品質と可用性の向上が、この成長をさらに後押ししています。RAGモデルは意思決定とコンテンツ配信を改善するため、その影響は非常に大きい。
検索拡張世代市場の競争は激化しており、既存の技術大手と新興企業は同様に、優位に立つために高度なアーキテクチャを開発しています。クラウドサービスプロバイダーは、検索と生成の両プロセスを最適化することで、スピードと精度を向上させ、RAGサービスを強化しています。また、オープンソースのRAGフレームワークへの関心も高まっており、中小企業や開発者が特定のニーズに基づいてソリューションをカスタマイズできるようになっています。このような革新的な技術により、RAGの業界全体への普及が加速し、より広範な企業がRAGにアクセスしやすくなっています。リアルタイムの更新や動的なソースからのプル機能などの新機能は、RAGのユースケースを拡大しています。競争環境は、RAGモデルのパフォーマンスを継続的に改善することで、急速な技術革新を促しています。全体として、この市場は、企業がその価値をますます認識するようになるにつれて、今後数年間で大幅な成長が見込まれます。
文書検索分野が市場をリードし、2023年の世界売上高の33.1%を占める 文書検索セグメントは、広範なデータリポジトリから正確で文脈に関連した情報を提供するという重要な機能により、RAG市場を支配しています。特に法律、医療、金融などの分野の企業は、特定の文書や知識に迅速にアクセスするためにこれらのシステムに依存しています。検索機能を統合することで、RAGモデルの出力の精度が向上し、重要なアプリケーションの信頼性が高まります。独自のデータベースや外部データベースからリアルタイムの最新情報を引き出す機能により、企業はデータ主導の意思決定を確実に行えるようになります。このため、正確で信頼できる情報をオンデマンドで必要とする企業にとって、文書検索は不可欠な要素となっています。
レコメンデーションエンジン分野は、予測期間中に大きく成長すると予測されています。レコメンデーション・エンジンは、電子商取引、エンターテイメント、オンライン・サービスなどの業界全体で、パーソナライズされたユーザー体験に対する需要が高まっているため、市場内で成長しています。検索拡張世代は、過去のユーザーデータと外部情報ソースの両方を活用して、より文脈に関連した提案を生成することで、推薦の精度を高めます。これにより、企業は高度にカスタマイズされたコンテンツ、製品、サービスを提供し、顧客エンゲージメントと満足度を高めることができます。パーソナライゼーションが重要な差別化要因となる中、企業は競争力を維持するためにRAGベースのレコメンデーションシステムを採用しています。生成AIと検索システムの融合により、レコメンデーションはよりダイナミックになり、リアルタイムのユーザーインタラクションに適応できるようになっています。
2023年の市場収益シェアはコンテンツ生成セグメントが最大。コンテンツ生成セグメントが市場をリードしているのは、検索機能を活用することで、高品質で文脈に沿った正確なコンテンツを生成できるためです。これは、関連性の高いタイムリーなコンテンツが不可欠なマーケティング、メディア、教育などの業界にとって極めて重要です。RAGモデルは、膨大なデータソースから取得することにより、生成されるコンテンツの品質を向上させ、十分な情報と事実に基づいた出力を保証します。ブログ、記事、レポート、クリエイティブライティングなど、自動コンテンツ生成への依存度が高まる中、よりインテリジェントで効率的なソリューションへの需要が高まっています。検索メカニズムを統合することで、リアルタイムの情報ニーズに適応した、よりダイナミックなコンテンツ生成が可能になります。
カスタマーサポート＆チャットボット分野は、予測期間中に大きな成長が予測されています。カスタマーサポート＆チャットボットは、よりインテリジェントでリアルタイムの顧客との対話の必要性から、RAG市場で成長しています。RAGで強化されたチャットボットは、データベースから特定の関連情報を取得し、従来のAIよりも正確な応答を提供することができます。これにより、タイムリーでパーソナライズされた支援を提供することで顧客満足度が向上し、サポートシステムがより効率的になります。企業は高品質なサービスを維持しながら、人手を削減するためにこのようなチャットボットを採用しています。複雑なクエリを処理し、外部データに基づいて応答を適応させる機能は、カスタマー・サポート・アプリケーションにおけるRAGの拡大を促進しています。
2023年の市場収益シェアはクラウドセグメントが最大。クラウドセグメントは、企業が迅速かつ効率的にRAGソリューションを展開できる拡張性、柔軟性、費用対効果で検索拡張世代市場をリードしています。クラウドベースのRAGモデルは膨大な量のデータを扱うことができ、大規模なインフラを必要とせずにリアルタイムの検索・生成機能を提供します。このため、ハードウェアやメンテナンスに多額の投資をすることなく、検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）技術を統合したい企業にとって、クラウド導入は魅力的です。RAGモデルは、データストレージや分析プラットフォームなど、他のクラウドベースのツールとの統合が容易なため、その魅力はさらに高まります。さらに、クラウドサービスへのアクセスが容易なため、中小企業でもRAGテクノロジーを採用することができ、このセグメントの成長を後押ししています。
オンプレミス部門は、予測期間中に大きく成長すると予測されています。オンプレミスのRAG導入は、データセキュリティ、プライバシー、機密情報の管理に対する要求の高まりにより成長しています。ヘルスケア、金融、政府などの業界では、規制への厳格なコンプライアンスが要求されるため、オンプレミスのソリューションがより魅力的になっています。このような環境では、重要なデータを社内で管理しながらRAGモデルをカスタマイズ・管理できるため、外部からの侵害リスクを低減できます。機密データを扱う企業がAI機能を拡張し続ける中、安全なオンプレミス型RAGソリューションのニーズが高まっています。このセグメントの成長を牽引しているのは、クラウドが提供する柔軟性よりもデータ管理とシステムのカスタマイズを優先する企業です。
2023年の市場収益シェアはヘルスケアセグメントが最大。膨大な医療データ、研究論文、患者記録、臨床ガイドラインへの正確かつリアルタイムなアクセスに対する業界のニーズにより、ヘルスケアセグメントが検索拡張世代（RAG）市場をリード。RAGモデルは、関連情報を迅速に検索し、診断、治療計画、研究サマリーなどの正確でコンテキストを考慮した出力を生成することで、医療における意思決定を大幅に改善します。RAGシステムは、プロセスを合理化し、手作業を減らし、高度に規制されたデータ集約型の環境において最新の知識を提供するため、医療従事者にとって有益です。さらに、医療における正確性と信頼性の重要性から、RAGは特に貴重なものとなっています。
小売・Eコマース分野は予測期間中に大きく成長すると予測されています。小売＆Eコマースは、パーソナライズされたショッピング体験や動的なコンテンツ推奨のニーズの高まりにより、この市場で成長しています。RAGモデルにより、小売業者は顧客データと外部情報を組み合わせてカスタマイズされた商品提案を提供し、オファーの関連性を高めることができます。パーソナライズされたマーケティング・コンテンツや商品説明をリアルタイムで生成できるため、企業は顧客の獲得と維持に役立ちます。オンライン・ショッピングの競争が激化する中、企業はRAGを活用し、より優れた顧客対応とキュレーションされた体験を提供することで、際立った存在感を示そうとしています。また、RAGシステムの拡張性により、小売業者は大規模な顧客データを扱うことができ、エンゲージメントの向上と売上成長の促進につながります。
2023年には北米の検索拡張世代市場が世界を席巻し、37.1%の収益シェアを占めました。米国、カナダ、メキシコを含む北米のRAG市場は、地域全体の企業がAI主導型技術の採用を増やしていることから、力強い成長を遂げています。カナダはAIの倫理と研究のリーダーとして台頭しており、倫理的で透明性の高いAI利用に焦点を当てたRAGモデルの開発に貢献しています。カナダの医療、法律、教育分野は、データ検索を合理化し、コンテンツ生成を改善するためにRAGを採用しています。一方、メキシコでは電子商取引や金融などの分野でデジタル変革が進んでおり、RAGソリューションの需要が高まっています。北米市場全体では、強力なクラウドインフラストラクチャの恩恵を受け、企業が拡張性の高いRAGシステムを導入しやすくなっています。
米国の検索拡張世代市場は、同国の先進的なAI研究エコシステムと企業の技術への旺盛な投資により、大きな成長を遂げています。ヘルスケア、金融、法務などの業界がRAG導入の最前線にあり、コンテンツ生成、文書検索、意思決定プロセスの強化に活用しています。クラウドインフラへの依存度の高まりは、企業が大規模なデータセットや外部情報源により効率的にアクセスできるようにする、拡張性のあるRAGソリューションへの需要を煽っています。シリコンバレーを拠点とする企業を含む大手ハイテク企業は、AIが生成した出力を改善し、データ駆動型の洞察をリアルタイムで提供するために、洗練されたRAGモデルの開発に多額の投資を行っています。
欧州の検索拡張世代市場は、データプライバシー、GDPRなどの規制への対応、倫理的なAI利用を重視する同地域の動きに後押しされ、着実に成長しています。医療、政府、教育などの欧州の業界では、意思決定の強化、コンテンツ生成の改善、情報検索の合理化を目的としてRAG技術を採用しています。この地域では、特に厳格なデータ管理とセキュリティを必要とする分野で、オンプレミスのRAGソリューションに対する需要が高まっています。ドイツ、英国、フランスなどのイノベーション拠点は、倫理的なAI研究に重点を置いた、より洗練されたRAGシステムの開発に貢献しています。
アジア太平洋地域の検索拡張世代市場は、予測期間中に最も速いCAGRを記録すると予測されています。アジア太平洋地域のRAG市場は、特に中国、インド、日本などの国々で拡大するデジタル経済に牽引され、急速な成長を遂げています。電子商取引、金融サービス、電気通信は、顧客サービス、レコメンデーションエンジン、コンテンツ生成を改善するためにRAG技術を採用している主要セクターです。この地域ではクラウドインフラの利用可能性が高まっているため、あらゆる規模の企業がRAGソリューションにアクセスしやすくなっています。さらに、同地域の政府はAIイニシアチブとデジタルトランスフォーメーションに多額の投資を行っており、イノベーションとRAG市場の拡大を促進しています。業界全体でAIの導入が加速する中、アジア太平洋地域は、クラウドベースとオンプレミスの両方のソリューションに焦点を当て、世界のRAG市場の主要プレーヤーになる準備が整っています。
主要企業・市場シェア
著名な企業は、市場シェアを拡大するための主要なビジネス戦略として、製品の発売や開発、それに続く事業拡大、M&A、契約、協定、パートナーシップ、コラボレーションを利用してきました。各社は、市場への浸透を強化し、競争の激しい業界での地位を高めるために様々な手法を用いています。例えば、2024年5月、Red Hat, Inc.とElastic NV社（ソフトウェア会社）は、Red Hat OpenShift AI上の優先ベクトルデータベースとしてElasticsearchを統合し、強化されたRetrieval augmented generation Marketソリューションを提供するために協業を拡大しています。このパートナーシップは、RAGソリューションの展開、管理、改良のための包括的なプラットフォームを企業に提供することを目的としています。
以下は、検索拡張世代市場の主要企業です。これらの企業は合計で最大の市場シェアを持ち、業界のトレンドを決定づけます。
Anthropic
Amazon Web Services Inc.
Clarifai
Cohere
Google DeepMind
Hugging Face
IBM Watson
Informatica
Meta AI (Facebook AI)
Microsoft
Neeva
OpenAI
Semantic Scholar (AI2)
2024年7月、全面的なAIイネーブルメント・ソリューション・プロバイダーであるCore42とAIREVは、OnDemand AIオペレーティング・システムを発表しました。OnDemand AIオペレーティング・システムは、AIアプリケーションの開発とデプロイを合理化するために設計された分散型プラットフォームで、マルチステップ検索拡張生成市場や、オープンソースとカスタムモデルの両方のサポートなどの機能を備えています。Core42の高度なインフラ上に構築されたOnDemandは、開発者や企業に柔軟性、拡張性、JAISやAzure OpenAI GPT-4を含む多様なAIモデルのライブラリへのアクセスを提供します。
2024年6月、OpenAIはリアルタイム分析プラットフォームを提供するデータベース企業Rocksetの買収を計画し、RAG（検索拡張世代）機能を強化するため、Rocksetのリアルタイム情報とベクトル検索機能を自社製品に統合しました。この買収は、データを実用的なインテリジェンスに変換するためにRocksetのインフラストラクチャを利用することで、OpenAIのエンタープライズ向けサービスを強化することを目的としています。
2024年4月、米国のソフトウェア会社であるDataStax, Inc.は、Google CloudのVertex AIとの統合（Vertex AI ExtensionsおよびVertex AI Searchを含む）を開始しました。これらの統合により、既存のデータやAPIとの接続が容易になります。
2024年3月、米国のグラフデータベース企業であるNeo4j Inc.は、マイクロソフトと提携し、同社のグラフデータベース機能をMicrosoft FabricおよびAzure OpenAI Serviceと統合し、高度なグラフ分析を通じてデータ管理とAIアプリケーションの精度を強化しました。この協業により、非構造化データのナレッジグラフへのシームレスな変換、GraphRAGによる文脈理解の向上、ベクトル埋め込みによるLLMの長期記憶のサポートが可能になります。
本レポートでは、2020年から2030年までの世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける最新の業界動向を分析しています。この調査レポートは、世界の検索補強世代市場を機能、用途、展開、最終用途、地域別に分類しています。
機能の展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
文書検索
レスポンス生成
要約とレポーティング
レコメンデーションエンジン
アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2020～2030年）
ナレッジマネジメント
カスタマーサポート＆チャットボット
法務＆コンプライアンス
マーケティング＆セールス
研究開発
コンテンツ生成
展開の展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
クラウド
オンプレミス
エンドユースの展望（売上高、百万米ドル、2020～2030年）
ヘルスケア
金融サービス
小売・Eコマース
IT・通信
教育
メディア＆エンターテイメント
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
中東・アフリカ（MEA）
KSA
アラブ首長国連邦
南アフリカ
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.3. 調査方法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータの可視化
1.3.4. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 検索拡張世代（RAG）市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場導入/ライン展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 検索拡張世代（RAG）市場分析ツール
3.3.1. ポーター分析
3.3.2. PESTEL分析
第4章. 検索拡張世代（RAG）市場： 機能推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 検索機能拡張世代（RAG）市場： 機能動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
4.3. 文書検索
4.3.1. 文書検索市場の収益予測：2020年～2030年（USD Million）
4.4. レスポンス生成
4.4.1. 応答生成市場の収益予測および予測、2020～2030年（百万米ドル）
4.5. 要約とレポート
4.5.1. 要約とレポーティング市場の収益予測および予測、2020年～2030年（百万米ドル）
4.6. レコメンデーションエンジン
4.6.1. レコメンデーションエンジン市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
第5章. 検索拡張世代（RAG）市場： アプリケーションの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 検索拡張世代（RAG）市場： アプリケーション動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
5.3. 知識管理
5.3.1. ナレッジ管理検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
5.4. カスタマーサポート＆チャットボット
5.4.1. カスタマーサポート＆チャットボット検索拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.5. リーガル＆コンプライアンス
5.5.1. 法律＆コンプライアンス検索拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.6. カスタマーサポート＆チャットボット
5.6.1. カスタマーサポート＆チャットボット検索拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD百万ドル）
5.7. マーケティング＆セールス
5.7.1. マーケティング＆セールス検索拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.8. 研究開発
5.8.1. 研究開発用検索機能拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
5.9. コンテンツ生成
5.9.1. コンテンツ世代検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
第6章. 検索拡張世代（RAG）市場： 展開の推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 検索拡張世代（RAG）市場： 展開動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
6.3. クラウド
6.3.1. クラウド型検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
6.4. オンプレミス
6.4.1. オンプレミス型検索機能拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
第7章. 検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場 エンドユースの推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 検索拡張世代（RAG）市場： エンドユースの動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
7.3. ヘルスケア
7.3.1. ヘルスケア向け検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
7.4. 金融サービス
7.4.1. 金融サービスの検索拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
7.5. 小売・Eコマース
7.5.1. 小売＆電子商取引向け検索機能拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（百万米ドル）
7.6. IT・通信
7.6.1. IT＆通信分野の検索機能拡張世代（RAG）市場の売上高推定と予測、2020～2030年（USD Million）
7.7. 教育
7.7.1. 教育向け検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020～2030年（USD Million）
7.8. メディア＆エンターテイメント
7.8.1. メディア＆エンターテインメント向け検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020～2030年（USD Million）
7.9. その他
7.9.1. その他の検索拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：GVR-4-68040-454-6