主なポイント

サービス分野は、32.5%という最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されています。

データ分析およびビジネスインテリジェンス分野は、2026年に25.3%のシェアを占めると推定されています。

BFSI（銀行・金融・保険）分野が市場を牽引すると予測されています。

アジア太平洋地域は、2026年から2032年にかけて最も急速な成長を遂げると予測されています。

Committee for Children、EVERFI、Panorama Education、Nearpodといった企業は、その高い市場シェアと製品展開の広さから、ナレッジグラフ市場における主要プレイヤーとして特定された。

Wayfinder、Everyday Speech、Taproot Learningといった企業は、その高い市場シェアと製品展開の広さから、ナレッジグラフ市場における主要プレイヤーとして特定された。

企業は、データの統合、セマンティック検索のサポート、および業務機能横断的な高度な分析を実現するために、ナレッジグラフプラットフォームを導入しています。これらのプラットフォームにより、組織はリアルタイムでデータにアクセスして分析することが可能となり、手動によるデータ処理への依存を低減し、意思決定の精度を向上させることができます。デジタルトランスフォーメーションの取り組みが加速し、AI駆動型アプリケーションへの需要が高まるにつれ、ナレッジグラフは現代のデータアーキテクチャにおいて不可欠な構成要素となりつつあり、業界を問わずスケーラビリティ、相互運用性、および継続的なインサイトの生成を支えています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション

ナレッジグラフ市場は、スタンドアロンのグラフデータベース導入から、統合されたAI駆動型データプラットフォームへと進化しています。初期のユースケースは静的なデータ統合に重点を置いていましたが、現在のアプローチではリアルタイムのインサイト、統合されたデータ、説明可能なAIが重視されています。このシフトにより、価値は単発的な実装から、迅速な発見や意思決定の改善といった、継続的かつ成果重視の分析へと移行しています。ナレッジグラフは現在、データファブリックやセマンティックレイヤーといった、より広範なエンタープライズアーキテクチャに組み込まれつつあります。その結果、ナレッジグラフはデジタルトランスフォーメーションや、相互接続されたデータエコシステムの核心的な構成要素となりつつあります。

ドライバー：生成AIおよびLLMの基盤層としてのナレッジグラフの採用拡大

生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩により、基盤となるデータ層としてのナレッジグラフの採用が大幅に加速しています。LLMは高度な自然言語理解やコンテンツ生成を可能にしますが、文脈の正確性に欠けることが多く、非構造化データのみを処理する場合、信頼性の低い出力や「幻覚」と呼ばれる誤った出力を生成する可能性があります。ナレッジグラフは、構造化された関係性、ドメイン固有の文脈、事実に基づく根拠をAIワークフローに組み込むことで、この制限に対処します。これにより、エンタープライズアプリケーション全体で、より正確で説明可能かつ文脈を意識した応答が可能になります。グラフベースの検索拡張生成（GraphRAG）などの新たなアーキテクチャは、マルチホップ推論とより深い文脈的検索を可能にすることで、この機能をさらに強化します。企業が顧客エンゲージメント、検索、意思決定インテリジェンスといったユースケースにAIをますます導入するにつれ、信頼性が高く解釈可能な出力の必要性は極めて重要になってきています。その結果、ナレッジグラフはニッチなデータツールから、スケーラブルで信頼性が高く、本番環境レベルのAI導入を支える企業AIインフラの不可欠な構成要素へと進化しています。

制約：異種データソース間のデータ品質と統合の複雑さ

データ品質と統合に関する課題は、ナレッジグラフ市場における依然として大きな制約となっています。正確かつ信頼性の高いナレッジグラフを構築するには、構造化データベース、非構造化ドキュメント、リアルタイムデータストリームなど、複数の異種データソースからのデータを統合する必要があります。このプロセスには、データ抽出、エンティティ解決、関係マッピング、品質検証といった複雑なステップが含まれます。データ形式の不一致、不完全なデータセット、意味論的な不整合は、グラフ構造の不正確さにつながり、それがアプリケーション全体に波及して意思決定の結果に影響を与える可能性があります。さらに、長期にわたってデータ品質を維持するには、継続的な更新、監視、ガバナンスが必要となり、運用上の複雑さが増大します。組織は、ナレッジグラフの有効性を確保するために、堅牢なデータ管理フレームワークと検証プロセスに投資しなければなりません。これらの課題に対処しなければ、企業はナレッジグラフ技術のメリットを十分に活用できず、大規模な導入における技術の普及と拡張性が制限される可能性があります。

機会：データ統合と意味論的相互運用性への需要の高まり

組織全体で断片化したデータを統合する必要性が高まっていることが、ナレッジグラフソリューションへの需要を牽引しています。今日の企業は、情報が複数のシステム、フォーマット、ドメインに分散している複雑なデータ環境下で事業を展開しています。この断片化は、有意義な洞察を導き出す能力を制限し、意思決定プロセスを阻害します。ナレッジグラフは、多様なデータセットを結びつけ、システム間の相互運用性を可能にする意味論的レイヤーを構築することで、この課題に対処します。データエンティティ間の関係を確立することで、ナレッジグラフは統一された、文脈豊かな情報のビューを提供します。この機能は、高度な分析、AIアプリケーション、および部門横断的なコラボレーションにおいて特に価値があります。組織がデータ駆動型戦略を優先し続ける中、サイロ化されたデータを統合・調和させるソリューションへの需要は拡大すると予想されます。ナレッジグラフはこのニーズを満たすのに最適な位置にあり、業界を問わずその導入を促進しています。

課題：標準化と相互運用性

標準化と相互運用性は、ナレッジグラフ市場において依然として大きな課題となっています。データモデリング、オントロジー開発、クエリ言語に関する共通の標準が欠如しているため、プラットフォーム間で不整合が生じています。これにより、組織はナレッジグラフを既存システムに統合したり、異なる環境間でデータを共有したりすることが困難になっています。さらに、データ形式や意味構造の多様性が、相互運用性をさらに複雑にしている。標準化されたアプローチがなければ、組織はナレッジグラフの取り組みを拡大したり、アプリケーション間の互換性を確保したりする際に課題に直面する可能性がある。これらの課題に対処するには、共通のフレームワークやプロトコルを開発するための業界全体の協力が必要となる。標準化の進展は、データ共有を促進し、統合の複雑さを軽減し、ナレッジグラフ技術のより広範な普及を支えることになるだろう。

市場エコシステム

ナレッジグラフのエコシステムは、テクノロジープロバイダー、データプロバイダー、ソリューションおよびサービスプロバイダー、規制機関で構成されています。Neo4j、AWS、Oracle、SAPなどのテクノロジープロバイダーは、グラフベースのシステムを構築・管理するためのコアプラットフォームを提供し、GoogleやDBpediaなどのデータプロバイダーは、ナレッジグラフ開発のための構造化データセットを提供しています。IBM、Microsoft、Ontotext、TigerGraphなどのソリューションおよびサービスプロバイダーは、業界を横断したエンタープライズ導入と統合を支援しています。IEEE、NIST、およびデータ保護当局などの規制機関は、ガバナンス、相互運用性、およびセキュリティに関する標準を策定し、ナレッジグラフ技術の確実な導入を保証しています。

地域

予測期間中、アジア太平洋地域が世界のナレッジグラフ市場で最も急速な成長を遂げる地域となる見込み

予測期間中、アジア太平洋地域ではナレッジグラフの導入が引き続き拡大すると見込まれています。アジア太平洋地域のナレッジグラフの動向は、業界横断的なデータ統合とセマンティック機能の向上を目的とした、さまざまな分野横断的な取り組みを通じて進展しています。政府や公的機関は、大規模かつ多様なデータセットを統合するために、リンクドデータフレームワークの採用を拡大しています。2026年初頭、シンガポールの国立図書館局（NLB）は、リンクトデータに基づくセマンティック・ナレッジグラフを活用した「Infopedia Widget」を導入し、文化遺産およびアーカイブ資源の統合を図った。この取り組みにより、データの発見性、相互運用性、およびプラットフォームを横断した構造化知識へのアクセスが向上した。オーストラリアでは、「HydroKG」プロジェクトが「National Water Grid」との統合を進め、GeoFabricやHydroATLASなどのデータセットを統合している。こうした進展は、精密な水資源管理、環境モニタリング、洪水モデリングのアプリケーションを支えています。研究機関や公的機関がこうしたプロジェクトに積極的に貢献しており、重要なデータインフラの管理においてナレッジグラフの重要性が高まっていることが浮き彫りになっています。これらの取り組みは、データの品質とアクセシビリティを向上させるためにセマンティック技術を活用するという、地域における強い注力を示しています。

ナレッジグラフ市場：企業評価マトリックス

ナレッジグラフ市場の評価マトリックスにおいて、Neo4j（スター）は、強力なグラフデータベースプラットフォーム、広範な企業での導入実績、および接続されたデータを管理・分析するための確立されたエコシステムに支えられ、主導的な地位を占めています。Altair（新興リーダー）は、Altair Graph StudioやRapidMinerを含むデータ分析およびグラフ機能を通じて存在感を拡大しており、統合されたデータインテリジェンスやAI駆動型分析ソリューションへの需要が高まるにつれ、上位へ浮上する可能性を示しています。

主要市場プレイヤー

Neo4j (US)
TigerGraph (US)
Stardog (US)
Progress Software (US)
Oracle (US)
IBM Corporation (US)
Microsoft Corporation (US)
AWS (US)
Franz Inc (US)
OpenLink Software (US)
Graphwise (US)
Altair (US)
ArangoDB (US)
Fluree (US)
Memgraph (UK)
FactNexus (Australia)
Metaphacts (Germany)
RelationalAI (US)
WiseCube (US)
Smabbler (Poland)
Onlim (Austria)
GraphAware (UK)
Diffbot (US)
eccenca (Germany)
ESRI (US)
Datavid (UK)
SAP (Germany)

最近の動向

2026年3月：Tech MahindraはMicrosoftと提携し、通信およびエンタープライズ分野でのユースケースにおいて、ナレッジグラフとセマンティックモデルを活用した、リアルタイムかつ説明可能な意思決定を実現するオントロジー駆動型のエージェンティックAIプラットフォームをリリースしました。

2025年11月：Memgraphは、開発者がSQLや非構造化データをGraphRAGベースのAIアプリケーション向けのナレッジグラフに変換できるよう支援する、新しいAI Graph Toolkitを発表しました。このツールキットは、データ変換を自動化し、グラフを活用したAIソリューションの開発を最大10倍高速化するように設計されており、グラフに不慣れなユーザーでもGraphRAGをより利用しやすくしています。

2025年8月：AWSは、Amazon Neptune for GraphRAGにおいて「Bring Your Own Knowledge Graph（BYOKG）」のサポートを導入し、企業が既存のナレッジグラフを生成AIワークフローに直接接続できるようにしました。この機能により、カスタムパイプラインの必要性が減り、ベクトル検索と構造化されたグラフデータを併用することで、精度と推論能力が向上しました。

2024年4月 : Altairは、データ分析およびAI機能を強化するため、Cambridge Semanticsを買収しました。この買収により、Cambridgeのグラフ駆動型データファブリック技術がAltairのRapidMinerプラットフォームに統合され、データ管理を改善し、生成AIアプリケーションをサポートする包括的なナレッジグラフの作成が可能になりました。

1 はじめに 40
1.1 調査の目的 40
1.2 市場の定義 40
1.3 調査範囲 41
1.3.1 市場セグメンテーション 41
1.3.2 対象範囲および除外項目 42
1.3.3 対象期間 42
1.4 対象通貨 43
1.5 ステークホルダー 43
1.6 変更点の概要 43
2 エグゼクティブサマリー 44
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 44
2.2 主要市場参加者：戦略的展開のマッピング 46
2.3 ナレッジグラフ市場における破壊的トレンド 47
2.4 地域別概要：市場規模、成長率、および予測 48
3 プレミアムインサイト 49
3.1 ナレッジグラフ市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 49
3.2 ナレッジグラフ市場（提供製品別） 49
3.3 ナレッジグラフ市場（サービス別） 50
3.4 ナレッジグラフ市場：ソリューション別 50
3.5 ナレッジグラフ市場：アプリケーション別 50
3.6 ナレッジグラフ市場：業種別 51
3.7 北米：ナレッジグラフ市場（提供形態およびモデルタイプ別） 51
4 市場概要 52
4.1 はじめに 52
4.2 市場動向 52
4.2.1 推進要因 53
4.2.1.1 生成AIおよびLLMの基盤層としてのナレッジグラフの採用拡大 53
4.2.1.2 データ量と複雑性の急速な増加 53
4.2.1.3 セマンティック検索および文脈情報検索への需要の拡大 54
4.2.1.4 エージェント型AIおよび動的ナレッジシステムへの需要の高まり 54
4.2.1.5 説明可能かつ監査可能なAIシステムに対する規制の注目度の高まり 54

4.2.2 制約要因 55
4.2.2.1 異種データソース間のデータ品質と統合の複雑さ 55
4.2.2.2 実装の複雑さと、パイロット段階から企業規模への展開における課題 55
4.2.2.3 スケーラビリティの制限とインフラ要件 55
4.2.2.4 プラットフォーム間の標準化と相互運用性の欠如 55
4.2.3 機会 56
4.2.3.1 エンタープライズAIエコシステムのコアインフラとして台頭するナレッジグラフ 56
4.2.3.2 データ統合およびセマンティック相互運用性への需要の高まり 56
4.2.3.3 ヘルスケアおよびライフサイエンス分野での導入拡大 56
4.2.3.4 AIガバナンスおよびコンプライアンス主導の導入 56
4.2.4 課題 57
4.2.4.1 専門知識と認識の欠如 57
4.2.4.2 標準化と相互運用性の課題 57
4.2.4.3 複数のユースケースにわたるROIの実証の難しさ 57
4.2.4.4 非構造化データからのナレッジグラフの自動構築における制限 57
4.2.4.5 人材不足と分野横断的な専門知識の必要性 58
4.3 相互接続された市場とセクター横断的な機会 58
4.3.1 相互接続された市場 58
4.3.2 セクター横断的な機会 58
4.4 ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き 59
5 業界動向 60
5.1 ポーターの5つの力分析 60
5.1.1 新規参入の脅威 61
5.1.2 代替品の脅威 61
5.1.3 供給者の交渉力 61
5.1.4 購入者の交渉力 61
5.1.5 競争の激しさ 62
5.2 マクロ経済の見通し 62
5.2.1 はじめに 62
5.2.2 GDP の動向と予測 62
5.2.3 ナレッジグラフ市場の動向 64
5.3 サプライチェーン分析 64
5.3.1 データ収集と情報源 65
5.3.2 技術開発とインフラ 65
5.3.3 データの準備と統合 65
5.3.4 アナリティクスと AI の開発 65
5.3.5 システム統合 65
5.3.6 ソリューションの流通 65
5.3.7 業界別 65
5.4 エコシステム分析 65
5.5 価格分析 67
5.5.1 ソリューション別、主要企業の価格動向 67
5.5.2 主要プレーヤーの参考価格分析 68
5.6 主要な会議およびイベント 69
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 69
5.8 投資および資金調達のシナリオ 70
5.9 ケーススタディ分析 71
5.9.1 送電系統運用事業者が Ontotext のソリューションを活用して資産管理を近代化 71
5.9.2 ボストン・サイエンティフィック、NEO4J のグラフデータサイエンスソリューションを活用して医療サプライチェーンを合理化 71
5.9.3 英国の全国小売チェーンが Tigergraphs のソリューションを活用して業務効率を向上 72
5.9.4 シュナイダーエレクトリックが Stardog を活用してスマートビルディングの変革を主導 73
5.9.5 メディア企業がProgress Semaphoreを活用し、コンテンツを分類してオーディエンスのエンゲージメントを向上 73
5.9.6 Yahoo7がBlazeGraphの支援を受け、ナレッジグラフ内でコンテンツを表現 74
5. 9.7 データベースグループ、セマンティック検索によりスプリンガーマテリアルズの研究加速を支援 74
5.9.8 RFS、ECCENCAのソリューションを活用してグローバルな製品および在庫管理を最適化 75
5.10 2025 年の米国関税がナレッジグラフ市場に与える影響 76
5.10.1 はじめに 76
5.10.2 主な関税率 77
5.10.3 価格への影響分析 77
5.10.3.1 戦略的転換と新たなトレンド 77
5.10.4 国・地域への影響 78
5.10.4.1 米国 78
5.10.4.2 中国 78
5.10.4.3 欧州 78
5.10.4.4 アジア太平洋地域（中国を除く） 78
5.10.5 エンドユーザー産業への影響 78
5.10.5.1 銀行、金融サービス、保険（BFSI） 78
5.10.5.2 ヘルスケアおよびライフサイエンス 79
5.10.5.3 小売および E コマース 79
5.10.5.4 通信およびテクノロジー 79
5.10.5.5 政府および公共部門 79
5.10.5.6 製造およびサプライチェーン 79
6 技術の進歩、AI がもたらす影響、特許、イノベーション、および将来の応用 80
6.1 主要技術 80
6.1.1 グラフデータベース（GDB） 80
6.1.2 セマンティックウェブ技術 80
6.1.3 生成AIおよび自然言語処理（NLP） 80
6.1.4 GRAPHRAG 81
6.2 補完的技術 81
6.2.1 人工知能（AI）および機械学習（ML） 81
6.2.2 ビッグデータ 81
6.2.3 グラフニューラルネットワーク (GNNS) 81
6.2.4 クラウドコンピューティング 82
6.2.5 ベクトルデータベースおよび全文検索エンジン (FTS) 82
6.2.6 マルチモデルデータベース 82
6.3 技術ロードマップ 82
6.3.1 短期（2026年～2027年） 82
6.3.2 中期（2027年～2028年） 83
6.3.3 長期（2029年～2030年以降） 83
6.4 特許分析 83
6.5 AI/生成AIがナレッジグラフ市場に与える影響 86
6.5.1 主なユースケースと市場の可能性 87
6.5.2 ナレッジグラフ市場におけるAI導入の事例研究 87
6.5.3 相互に関連する隣接エコシステムと市場プレイヤーへの影響 88
6.5.4 ナレッジグラフ市場における生成AI導入に対する顧客の準備状況 88
7 規制環境とサステナビリティの取り組み 89
7.1 地域ごとの規制とコンプライアンス 89
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 89
7.1.2 主要な規制 92
7.1.2.1 北米 92
7.1.2.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 92
7.1.2.1.2 S1103：人工知能による自動意思決定法案（コネチカット州） 93
7.1.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 93
7.1.2.1.4 人工知能・データ法（AIDA） – カナダ 93
7.1.2.2 欧州 94
7.1.2.2.1 欧州連合（EU） – 人工知能法（AIA） 94
7.1.2.2.2 EUデータガバナンス法 94
7.1.2.2.3 一般データ保護規則（欧州） 94
7.1.2.3 アジア太平洋 95
7.1.2.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置（中国） 95
7.1.2.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 95
7.1.2.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本） 96
7.1.2.4 中東・アフリカ 96
7.1.2.4.1 人工知能国家戦略（UAE） 96
7.1.2.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 97
7.1.2.4.3 AI倫理原則およびガイドライン（ドバイ） 97
7.1.2.5 ラテンアメリカ 97
7.1.2.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 97
7.1.2.5.2 ブラジル人工知能戦略（EBIA） 98
7.1.3 業界標準 98
7.2 サステナビリティの取り組み 99
7.2.1 ナレッジグラフによる炭素および資源の最適化 99
7.2.2 エコアプリケーションとサステナビリティのユースケース 100
7.3 認証、ラベリング、エコ基準 101
8 顧客環境と購買者の行動 102
8.1 意思決定プロセス 102
8.2 購買プロセスに関与する主要なステークホルダーとその評価基準 104
8.2.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 104
8.2.2 購買基準 105
8.3 導入の障壁と内部的な課題 105
8.4 さまざまな最終用途産業における未充足のニーズ 107
9 提供内容別ナレッジグラフ市場 108
9.1 はじめに 109
9.2 ソリューション 110
9.2.1 ナレッジグラフの導入を加速させる AI 駆動型データエコシステムとセマンティックインテリジェンスの台頭 110
9.2.2 エンタープライズ・ナレッジグラフ・プラットフォーム 111
9.2.2.1 リアルタイムの意思決定インテリジェンスを強化するためのセマンティックデータレイヤーおよびGenAI対応ナレッジプラットフォームへの需要の高まり 111
9.2.3 グラフデータベースエンジン 112
9.2.3.1 グラフデータベースの進化を推進する、リアルタイムグラフ処理、ベクトル検索、およびAIネイティブのクエリ機能の進歩 112
9.2.4 ナレッジマネジメントツールセット 113
9.2.4.1 組織のナレッジへのシームレスなアクセスを可能にし、業務効率を向上させるナレッジマネジメントツールセット 113
9.3 サービス 114
9.3.1 プロフェッショナルサービス 116
9.3.2 マネージドサービス 117
10 モデルタイプ別ナレッジグラフ市場 119
10.1 はじめに 120
10.2 リソース記述フレームワーク (RDF) トリプルストア 121
10.2.1 セマンティック相互運用性、データ統合、および AI 対応のナレッジレイヤーを可能にする RDF ベースのナレッジグラフ 121
10.3 ラベル付きプロパティグラフ (LPG) 122
10.3.1 LPG の普及を推進する高性能グラフ処理、リアルタイム分析、および GenAI 統合 122
10.4 その他のモデルタイプ 123
11 アプリケーション別ナレッジグラフ市場 125
11.1 はじめに 126
11.2 データガバナンスおよびマスターデータ管理 128
11.2.1 市場成長を加速させるAI主導のデータガバナンス、セマンティック統合、およびリアルタイムデータディスカバリー 128
11.3 データ分析およびビジネスインテリジェンス 129
11.3.1 複数の分野からの知識を統合し、パーソナライズされた推奨事項を提供して市場の成長を促進 129
11.4 ナレッジおよびコンテンツ管理 130
11.4.1 市場を活性化するための、分野横断的な情報統合による複雑な概念の広範な知識 130
11.5 バーチャルアシスタント、セルフサービスデータ、およびデジタルアセットの発見 131
11.5.1 次世代のユーザーエクスペリエンスを推進する、GENAI 搭載のアシスタントとセマンティックデータディスカバリー 131
11.6 製品および構成管理 132
11.6.1 リアルタイムの構成と AI によるパーソナライゼーションを可能にする動的な製品ナレッジグラフ 132
11.7 インフラストラクチャおよび資産管理 133
11.7.1 資産パフォーマンスを向上させる、ナレッジグラフを活用したデジタルツインと予測インテリジェンス 133
11.8 プロセス最適化およびリソース管理 134
11.8.1 異なるプロジェクトや部門にわたるリソース利用状況のリアルタイム監視 134
11.9 リスク管理、コンプライアンス、および規制報告 135
11.9.1 データフロー、関係性、および統制をマッピングし、脆弱性を特定してコンプライアンスを確保する 135
11.10 市場・顧客インテリジェンスおよび販売最適化 136
11.10.1 ターゲットを絞ったマーケティング戦略や、個々の顧客やセグメントに合わせて明確に調整された販売最適化に役立つトレンドの特定を支援 136
11.11 その他の用途 137

12 業種別ナレッジグラフ市場 138
12.1 はじめに 139
12.2 BFSI 141
12.2.1 市場の成長を支えるための複雑なデータ管理ニーズの高まり 141
12.2.2 ケーススタディ 142
12.2.2.1 マネーロンダリング対策（AML） 142
12.2.2.1.1 米国の主要金融機関が TigerGraph を利用してマネーロンダリング対策を強化 142
12.2.2.2 不正検知およびリスク管理 142
12.2.2.2.1 BNPパリバ・パーソナル・ファイナンス、Neo4jグラフデータベースにより不正を20%削減 142
12.2.2.3 IDおよびアクセス管理 142
12.2.2.3.1 Intuit、Neo4j により 1 億人の顧客データを保護 142
12.2.2.4 リスク管理 143
12.2.2.4.1 グローバル銀行、BFSI におけるリスク管理のための取引監視を強化 143
12.2.2.5 データ統合およびガバナンス 143
12.2.2.5.1 リアルタイムのリスク管理およびコンプライアンスのためのデータ統合とガバナンスの最適化 143
12.2.2.6 銀行 IT システムの運用レジリエンス 143
12.2.2.6.1 バーゼル・ガバナンス研究所、Ontotext によるナレッジグラフを活用し、グローバル機関向けの資産回収および金融情報分析を強化 143
12.2.2.7 規制コンプライアンス 144
12.2.2.7.1 多国籍監査会社、Ontotext によるナレッジグラフを活用し、規制コンプライアンスと業務効率を強化 144
12.2.2.8 顧客の 360° ビュー 144
12.2.2.8.1 Intuit、顧客データ向けに Neo4j ナレッジグラフを活用し、セキュリティとデータ保護を強化 144
12.2.2.9 顧客確認（KYC）プロセス 145
12.2.2.9.1 AI を活用したナレッジグラフにより、金融サービスにおける KYC コンプライアンスとネガティブメディア分析を効率化 145
12.2.2.10 市場分析とトレンド検出 145
12.2.2.10.1 大手投資銀行が、包括的な企業ナレッジグラフを通じて投資インサイトを強化 145
12.2.2.11 政策影響分析 145
12.2.2.11.1 Delinian、セマンティック・パブリッシング・プラットフォームでコンテンツ制作と分析を強化 145
12.2.2.12 カスタマーサポート 146
12.2.2.12.1 銀行および保険会社、AI 搭載ナレッジグラフを改善し、BFSI におけるカスタマーサポートに革命をもたらす 146
12.2.2.13 セルフサービス型データおよびデジタル資産の発見、ならびにデータ統合とガバナンス 146
12.2.2.13.1 HSBC：BFSI分野におけるナレッジグラフを活用したデータガバナンスの革新 146
12.3 小売・Eコマース 146
12.3.1 市場を牽引するナレッジグラフによる在庫管理の最適化 146
12.3.2 ケーススタディ 147
12.3.2.1 eコマースにおける不正検知 147
12.3.2.1.1 PayPal、ナレッジグラフで不正検知機能を強化 147
12.3.2.2 動的価格設定の最適化 148
12.3.2.2.1 ベルギーの企業が、食品の組み合わせに関するナレッジグラフで新製品開発に革命をもたらした 148
12.3.2.3 パーソナライズされたレコメンデーション 148
12.3.2.3.1 Xandr、TigerGraph を使用してパーソナライズ広告向けの業界をリードするアイデンティティグラフを構築 148
12.3.2.4 マーケットバスケット分析 148
12.3.2.4.1 eコマース大手、ナレッジグラフを活用したマーケットバスケット分析により小売売上を拡大 148
12.3.2.5 顧客体験の向上 149
12.3.2.5.1 小売業者がTigerGraphを活用して店舗運営を改善し、顧客満足度を向上させた 149
12.3.2.5.2 Edamamがナレッジグラフを用いて食品に関する知識とユーザー体験を強化した 149
12.3.2.6 購買行動に対するソーシャルメディアの影響 149
12.3.2.6.1 ナレッジグラフを活用して、コカ・コーラにおける購買行動へのソーシャルメディアの影響を追跡 149
12.3.2.7 顧客離反の予測と防止 149
12.3.2.7.1 ナレッジグラフによる顧客離反の低減 149
12.3.2.8 製品の構成とレコメンデーション 150
12.3.2.8.1 大手自動車メーカーが、製品構成のためのナレッジグラフを活用して顧客体験をパーソナライズ 150
12.3.2.9 顧客セグメンテーションとターゲティング 150
12.3.2.9.1 XboxがTigerGraphを活用してユーザー体験を向上させ、顧客インサイトとロイヤルティを強化 150
12.3.2.10 顧客の360°ビュー 150
12.3.2.10.1 大手テクノロジー企業が TigerGraph を活用し、パーソナライズされた体験を通じて顧客エンゲージメントを強化 150
12.3.2.11 レビューおよび評判管理 151
12.3.2.11.1 Neo4j が TripAdvisor でナレッジグラフを活用し、ブランドの評判を管理 151
12.3.2.12 カスタマーサポート 151
12.3.2.12.1 小売業者が TigerGraph による根本原因分析で業務と顧客満足度を向上 151

12.4 ヘルスケア、ライフサイエンス、および製薬 151
12.4.1 ナレッジグラフの導入を推進するには、医療の実践に革命を起こす必要がある 151
12.4.2 ケーススタディ 152
12.4.2.1 創薬および医薬品開発 152
12.4.2.1.1 ある新興創薬研究開発センターが、Ontotextのターゲット発見ソリューションによりがん研究を加速 152
12.4.2.1.2 Ontotextのターゲット発見ソリューションが、ナレッジグラフを活用してアルツハイマー病の研究に画期的な進展をもたらした 153
12.4.2.2 臨床試験管理 153
12.4.2.2.1 NuMedii、Ontotext の AI 搭載ナレッジグラフにより臨床試験管理を効率化 153
12.4.2.3 医療請求処理 154
12.4.2.3.1 UnitedHealth Group、TigerGraph による医療請求処理の革新 154
12.4.2.4 臨床インテリジェンス 154
12.4.2.4.1 米国の大手小児病院、教員の研究が及ぼす影響についてより深い洞察を得る 154
12.4.2.5 医療提供者ネットワークの分析 154
12.4.2.5.1 アムジェン、TigerGraph を使用して影響力のある人物や紹介ネットワークを特定し、医療の質を向上 154
12.4.2.6 カスタマーサポート 155
12.4.2.6.1 エクサクト・サイエンシズ・コーポレーション、ナレッジグラフを活用した 360° ビューにより、医療分野のカスタマーサポートに革新をもたらす 155
12.4.2.7 患者の経過とケアパス分析 155
12.4.2.7.1 Dr. von Hauner Children’s Hospital の Care-for-Rare Foundation は、Neo4j の臨床ナレッジグラフを用いて小児医療のケアパスを変革した 155
12.4.2.8 セルフサービス型データおよびデジタルアセットの発見 155
12.4.2.8.1 ベーリンガーインゲルハイム、Stardogナレッジグラフで医薬品のイノベーションを加速 155
12.5 通信・テクノロジー 156
12.5.1 市場の成長を促進するために、複雑なネットワークインフラとカスタマイズされたサービス提供を最適化する必要性 156
12.5.2 ケーススタディ 157
12.5.2.1 ネットワークの最適化と管理 157
12.5.2.1.1 サイバーレジリエンスのリーダー企業が、TigerGraph を活用して次世代サイバーセキュリティを拡張し、進化する脅威に対抗 157
12.5.2.2 ネットワークセキュリティ分析 157
12.5.2.2.1 多国籍サイバーセキュリティ・防衛企業が、Ontotext のナレッジグラフを活用してサイバーセキュリティにおけるリスク特定を加速 157
12.5.2.3 IDおよびアクセス管理 157
12.5.2.3.1 大手テクノロジー企業がTigerGraphを活用し、顧客体験を向上 157

12.5.2.4 IT資産管理 158
12.5.2.4.1 OrangeがThing’inを活用し、デジタルツインプラットフォームを構築 158
12.5.2.5 IoT デバイス管理および接続性 158
12.5.2.5.1 AWS、Amazon Neptune のスケーラブルなグラフデータベースソリューションで IoT デバイス管理を強化 158
12.5.2.6 メタデータの充実 158
12.5.2.6.1 Cisco、Neo4j を活用して膨大なドキュメントコレクションのメタデータを強化・割り当て 158
12.5.2.7 データ統合およびガバナンス 159
12.5.2.7.1 Dun & Bradstreet、Neo4jのグラフ技術によりコンプライアンスを強化 159
12.5.2.8 セルフサービスによるデータおよびデジタル資産の発見 159
12.5.2.8.1 通信事業者が Neo4j のセルフサービス型データおよびデジタル資産の発見機能により通信業務を最適化 159
12.5.2.9 サービスインシデント管理 159
12.5.2.9.1 BT Group が Neo4j ナレッジグラフで通信在庫管理に革命を起こす 159
12.6 政府 159
12.6.1 市場の成長を促進する迅速なデータ統合と相互運用性 159
12.6.2 ケーススタディ 160
12.6.2.1 政府サービスの最適化 160
12.6.2.1.1 日本の国立情報学研究所（NII）が立ち上げた LODAC Museum プロジェクトは、Linked Open Data を通じて文化遺産データへの学術的アクセスを強化した 160
12.6.2.2 立法および規制の分析 161
12.6.2.2.1 米州開発銀行 (IDB) は、ナレッジグラフを活用して FindIt プラットフォームを強化した 161
12.6.2.3 危機管理および災害対応計画 161
12.6.2.3.1 ナレッジグラフは、リアルタイムの意思決定のための危機対応を強化した 161
12.6.2.4 環境影響分析および ESG 161
12.6.2.4.1 ウィーン工科大学、ECOLOPES ナレッジグラフにより建築設計を変革 161
12.6.2.5 セキュリティおよび法執行のためのソーシャルネットワーク分析 162
12.6.2.5.1 ソーシャルネットワーク分析：ナレッジグラフによるセキュリティの強化 162
12.6.2.6 政策影響分析 162
12.6.2.6.1 政府による効果的な政策影響分析のためのナレッジグラフの活用 162
12.6.2.7 ナレッジマネジメント 162
12.6.2.7.1 Ellas は、GraphDB のナレッジグラフを活用して、STEM 分野のリーダーシップにおけるジェンダー格差の解消に取り組んだ 162
12.6.2.8 データ統合とガバナンス 163
12.6.2.8.1 政府機関は、metaphacts および Ontotext と提携し、デジタルおよび印刷物の図書館サービスを次のレベルに引き上げた 163

12.7 製造・自動車 163
12.7.1 市場成長を支える、容易な予知保全とダウンタイムの削減 163
12.7.2 ケーススタディ 164
12.7.2.1 設備の保守と予知保全 164
12.7.2.1.1 フォード・モーター・カンパニー、TigerGraph による予知保全で生産効率を向上 164
12.7.2.2 製品ライフサイクル管理 165
12.7.2.2.1 セマンティック・ナレッジグラフによる製品の発見性の向上 165
12.7.2.3 製造プロセスの最適化 165
12.7.2.3.1 ナレッジグラフによる生産効率の合理化 165
12.7.2.4 車両の安全性と信頼性の向上 165
12.7.2.4.1 ナレッジグラフによる予知保全で車両の安全性を向上 165
12.7.2.5 産業プロセスの最適化 166
12.7.2.5.1 ビルディング・オートメーション・システム（BAS）の大手メーカーが、Ontotext社のGraphDBを用いて車両の安全性を向上 166
12.7.2.6 根本原因分析 166
12.7.2.6.1 ナレッジグラフを用いた根本原因分析により、プロセスの不具合を明らかに 166
12.7.2.7 在庫管理および需要予測 166
12.7.2.7.1 ナレッジグラフによる在庫および需要予測の最適化 166
12.7.2.8 サービスインシデント管理 167
12.7.2.8.1 ナレッジグラフによるサービスインシデントの解決の迅速化 167
12.7.2.9 スタッフおよびリソースの割り当て 167
12.7.2.9.1 ナレッジグラフによるスタッフおよびリソースの割り当ての最適化 167
12.7.2.10 製品構成と推奨 167
12.7.2.10.1 大手ビルオートメーションシステム（BAS）メーカーは、Brickスキーマを使用してBASコンポーネントとその複雑な相互作用を表現した 167
12.8 メディア・エンターテインメント 168
12.8.1 市場成長を促進するためのコンテンツ管理プロセスの改善と、データに基づく意思決定の向上 168
12.8.2 ケーススタディ 169
12.8.2.1 コンテンツのレコメンデーションとパーソナライゼーション 169
12.8.2.1.1 大手テレビ放送局がナレッジグラフを活用し、データ管理を合理化、検索効率を向上 169
12.8.2.2 視聴者セグメンテーションとターゲティング 169
12.8.2.2.1 KT Corporationがセマンティック検索によるIPTVコンテンツディスカバリーを強化し、視聴者ターゲティングを改善 169

12.8.2.3 ソーシャルメディアの影響力分析 169
12.8.2.3.1 Myntelligence、TigerGraphの高度なグラフ分析を活用して関係性と相互作用を分析 169
12.8.2.4 著作権およびライセンス管理 170
12.8.2.4.1 大英博物館とEuropeana、文化遺産における効率的なコンテンツ管理とライセンス供与のためにナレッジグラフを活用 170
12.8.2.5 セルフサービス型データおよびデジタル資産の発見 170
12.8.2.5.1 BBC は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるセマンティックパブリッシングにより、コンテンツ管理を変革した 170
12.8.2.6 コンテンツレコメンデーションシステム 171
12.8.2.6.1 STM 出版社は、コンテンツレコメンデーションを強化するためにナレッジプラットフォームを活用 171
12.8.2.7 ユーザーエンゲージメント分析 171
12.8.2.7.1 ブルガリアのメディア企業が Ontotext のナレッジグラフを活用し、ユーザーエンゲージメントと広告ターゲティングを強化 171
12.8.2.8 ナレッジマネジメント 171
12.8.2.8.1 Rappler、フィリピン初の政治ナレッジグラフで透明性の高い選挙を実現 171
12.9 エネルギー、公益事業、インフラ 172
12.9.1 ナレッジグラフソリューションの需要を牽引する革新的な技術の開発 172
12.9.2 ケーススタディ 173
12.9.2.1 グリッド管理 173
12.9.2.1.1 送電系統運用事業者 (TSO) は、グリッドの信頼性を高めるためにナレッジグラフを用いて資産管理を近代化 173
12.9.2.2 エネルギー取引の最適化 173
12.9.2.2.1 世界のエネルギーおよび商品市場の情報プロバイダーは、セマンティック情報抽出により業務効率を向上 173
12.9.2.3 再生可能エネルギーの統合と最適化 174
12.9.2.3.1 中国国家電網公司、TigerGraph の支援により迅速なエネルギー管理システムを構築 174
12.9.2.4 公共インフラ管理 174
12.9.2.4.1 意思決定の改善に向けたインフラ管理を強化するナレッジグラフ 174
12.9.2.5 顧客エンゲージメントと請求 174
12.9.2.5.1 ナレッジグラフによる顧客エンゲージメントと請求の効率化 174
12.9.2.6 環境影響分析と ESG 174
12.9.2.6.1 ESG レポート作成のためのナレッジグラフによる環境影響分析の改善 174
12.9.2.7 サービスインシデント管理 175
12.9.2.7.1 Enxchange、グラフベースのデジタルツインでエネルギー分野のサービスインシデント管理を変革 175

12.9.2.8 スタッフおよびリソースの配分 175
12.9.2.8.1 ナレッジグラフによるスタッフおよびリソースの配分最適化で業務効率を向上 175
12.9.2.9 鉄道資産管理 175
12.9.2.9.1 グラフデータベースを活用した鉄道資産管理により、接続性と効率性を向上 175
12.10 旅行・ホスピタリティ 176
12.10.1 革新的な技術開発を支援するナレッジグラフ 176
12.10.2 ケーススタディ 177
12.10.2.1 パーソナライズされた旅行の推奨 177
12.10.2.1.1 個別の推奨を実現するナレッジグラフによる旅行のパーソナライゼーション 177
12.10.2.2 動的価格設定の最適化 177
12.10.2.2.1 ダイナミックプライシングと収益最適化のためにナレッジグラフ技術を導入したマリオット・インターナショナル 177
12.10.2.3 カスタマージャーニーマッピング 177
12.10.2.3.1 旅行体験の向上のためのナレッジグラフを用いたカスタマージャーニーマッピング 177
12.10.2.4 予約の最適化 177
12.10.2.4.1 ウエストジェット航空、Neo4j によりフライトスケジューリングをシームレスで顧客に優しい体験へと変革 177
12.10.2.5 顧客体験の向上 178
12.10.2.5.1 Airbnb、Neo4j グラフデータベースによる統合データと実用的なインサイトで顧客体験を変革 178
12.10.2.6 製品構成とレコメンデーション 178
12.10.2.6.1 ナレッジグラフによる製品構成とレコメンデーションの効率化 178
12.11 輸送・物流 178
12.11.1 市場成長を後押しする革新的な技術の開発の必要性 178
12.11.2 ケーススタディ 179
12.11.2.1 ルート最適化と車両管理 179
12.11.2.1.1 ロンドン交通局（TfL）は、デジタルツインを用いてルート管理とインシデント対応を最適化 179
12.11.2.2 サプライチェーンの可視化 179
12.11.2.2.1 ナレッジグラフがリアルタイムの洞察によりサプライチェーンの可視性を向上 179
12.11.2.3 設備保守・予知保全 180
12.11.2.3.1 ナレッジグラフが予知的な洞察を通じて設備保守を最適化 180
12.11.2.4 サプライチェーン管理 180
12.11.2.4.1 ナレッジグラフによるサプライチェーン管理の効率化と連携の強化 180
12.11.2.5 ベンダーおよびサプライヤーの分析 180
12.11.2.5.1 ナレッジグラフを活用したベンダーおよびサプライヤー分析による、よりスマートな調達 180
12.11.2.6 業務効率と意思決定 181
12.11.2.6.1 Careem：不正検知による業務効率の向上 181
12.12 その他の業種 181
13 地域別ナレッジグラフ市場 182
13.1 はじめに 183
13.2 北米 183
13.2.1 米国 189
13.2.1.1 市場を牽引する構造化データ分析と相互運用性のニーズの高まり 189
13.2.2 カナダ 194
13.2.2.1 データの複雑化と効率的なデータへの需要の高まりが市場を牽引 194
13.3 ヨーロッパ 198
13.3.1 英国 203
13.3.1.1 データの複雑化と高度なデータ統合ソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進 203
13.3.2 ドイツ 208
13.3.2.1 産業用 AI に対する高い需要を背景に、ドイツのナレッジグラフ市場は活況を呈している 208
13.3.3 フランス 208
13.3.3.1 市場の成長を促進するための技術革新、堅牢なデジタルインフラ、および支援的な規制環境への注力 208
13.3.4 イタリア 209
13.3.4.1 文化遺産および研究エコシステムにおけるナレッジグラフの応用が進展 209
13.3.5 スペイン 213
13.3.5.1 AI開発分野における戦略的イニシアチブと、市場を加速させるための「スペイン人工知能戦略2024」の実施 213
13.3.6 その他の欧州諸国 214
13.4 アジア太平洋地域 214
13.4.1 中国 220
13.4.1.1 急速な技術進歩、政府の取り組み、および市場を活性化するための AI 統合への戦略的焦点 220
13.4.2 日本 224
13.4.2.1 説明可能性と意思決定を強化するための、エンタープライズAIおよび研究主導のナレッジグラフ統合 224
13.4.3 インド 225
13.4.3.1 エンタープライズAI、戦略的投資、およびドメイン固有のプラットフォームによるナレッジグラフの導入加速 225
13.4.4 韓国 229
13.4.4.1 ナレッジグラフの導入を推進するエンタープライズおよびコンシューマーAIの統合 229

13.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 230
13.4.5.1 データ統合のための、エンタープライズおよびインフラ主導のナレッジグラフ導入 230
13.4.6 アジア太平洋のその他の地域 230
13.5 中東およびアフリカ 231
13.5.1 UAE 236
13.5.1.1 市場成長を促進するための AI およびデジタルトランスフォーメーションの取り組みに対する政府支援の拡大 236
13.5.2 サウジアラビア 240
13.5.2.1 市場を牽引するためのデジタルインフラへの政府の取り組みと投資 240
13.5.3 南アフリカ 245
13.5.3.1 市場成長を加速させるためのデジタルトランスフォーメーションとイノベーションへの注目の高まり 245
13.5.4 その他の中東・アフリカ 245
13.6 ラテンアメリカ 245
13.6.1 ブラジル 250
13.6.1.1 法執行、NLP 研究、およびエンタープライズ分析におけるナレッジグラフの応用拡大 250
13.6.2 メキシコ 255
13.6.2.1 デジタルインフラ、ヘルスケア、およびエンタープライズ AI アプリケーションにおけるナレッジグラフの利用拡大 255
13.6.3 アルゼンチン 255
13.6.3.1 金融分析、農業、AI駆動型データプラットフォームにおけるナレッジグラフの導入の台頭 255
13.6.4 その他のラテンアメリカ諸国 255