カテゴリー： 世界, IT/電子, IMARC

世界のグラフデータベース市場レポート：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、データベースタイプ別（リレーショナル（SQL）、非リレーショナル（NoSQL））、分析タイプ別（パス分析、接続性分析、コミュニティ分析、中心性分析）、導入モデル別（オンプレミス、クラウドベース）、アプリケーション（不正検知・リスク管理、マスターデータ管理、顧客分析、ID・アクセス管理、レコメンデーションエンジン、プライバシー・リスクコンプライアンス、その他）、業種別（BFSI、小売・Eコマース、IT・通信、医療・ライフサイエンス、政府・公共部門、メディア・エンターテインメント、製造、輸送・物流、その他）、地域別 2025-2033

【英語タイトル】Global Graph Database Market Report : Component (Software, Services), Type of Database (Relational (SQL), Non-Relational (NoSQL)), Analysis Type (Path Analysis, Connectivity Analysis, Community Analysis, Centrality Analysis), Deployment Model (On-premises, Cloud-based), Application (Fraud Detection and Risk Management, Master Data Management, Customer Analytics, Identity and Access Management, Recommendation Engine, Privacy and Risk Compliance, and Others), Industry Vertical (BFSI, Retail and E-Commerce, IT and Telecom, Healthcare and Life Science, Government and Public Sector, Media and Entertainment, Manufacturing, Transportation and Logistics, and Others), and Region 2025-2033

IMARCが出版した調査資料（IMA25SM1112）・商品コード：IMA25SM1112
・発行会社（調査会社）：IMARC
・発行日：2025年5月
・ページ数：150
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：技術＆メディア
◆販売価格オプション（消費税別）
Single UserUSD2,999 ⇒換算￥431,856見積依頼/購入/質問フォーム
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※販売価格オプションの説明
※お支払金額：換算金額（日本円）＋消費税
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※お支払方法：納品日＋5日以内に請求書を発行・送付（請求書発行日より2ヶ月以内に銀行振込、振込先：三菱UFJ銀行/H&Iグローバルリサーチ株式会社、支払期限と方法は調整可能）
❖ レポートの概要 ❖

世界のグラフデータベース市場規模は2024年に20億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは2033年までに市場規模が86億米ドルに達し、2025年から2033年にかけて年平均成長率（CAGR）17.57％で成長すると予測している。サイバーセキュリティ分野における脅威検知やネットワーク分析へのグラフデータベースの採用拡大、リアルタイム分析やAI駆動型インサイトへの需要増加、医療・金融業界などにおけるデータ統合やパーソナライズドサービスへの応用拡大などが、市場成長を促進する主要要因となっている。

グラフデータベース市場分析：
主要市場推進要因：小売、情報技術（IT）、通信、製造、運輸、銀行・金融・保険（BFSI）など様々な業界分野におけるグラフデータベースソリューションの利用増加が、市場成長を牽引する主要要因の一つである。
主要市場動向：世界的な人工知能（AI）ベースのグラフデータベースツールの採用拡大は、市場成長を牽引する重要なトレンドの一つである。
競争環境：主要なグラフデータベース市場企業には、Amazon Web Services Inc.（Amazon.com Inc.）、Datastax Inc.、Franz Inc.、International Business Machines Corporation、Marklogic Corporation、Microsoft Corporation、Neo4j Inc.、Objectivity Inc.、Oracle Corporation、Stardog Union、Tibco Software Inc.、Tigergraph Inc.などが含まれる。
地域別動向：本報告書によれば、北米が現在グローバル市場を支配している。同地域における技術利用の拡大が、グラフデータベース市場成長を促進する主因の一つである。IBM、Microsoft、Neo4j、Oracleといったグラフデータベース企業の北米全域での事業拡大が、さらなる市場拡大を牽引すると予測される。
課題と機会：グラフデータベース市場の課題には、データプライバシーへの懸念、リレーショナルデータベースからの移行の複雑さ、熟練人材の必要性などが挙げられる。一方、詐欺検出、パーソナライズド推薦システム、ナレッジグラフアプリケーションといった進化するユースケースへの対応が機会となり、イノベーションと市場拡大を牽引する。

グラフデータベース市場の動向：
データ量の増加と複雑化

市場成長を牽引する主要因の一つは、世界中の数多くの組織によって生成されるデータ量の増加である。次世代技術の登場と接続デバイスの普及に伴い、企業はソーシャルメディア、顧客インタラクション、IoTデバイス、取引、クラウドコンピューティングなど様々なソースから膨大な量のデータを生み出している。例えばシスコによると、2019年にIoTが生成したデータは約507.5ゼタバイトに上る。ポネモン研究所とシェアード・アセスメンツ・プログラムの調査では、リスク監視およびコーポレートガバナンスの専門家の少なくとも81%が、自社内でセキュリティ対策が不十分なIoTデバイスによるデータ侵害が発生したと考えていることも明らかになった。これに対応し、企業はデータから有益な知見を引き出し、データクレンジング・検証・エンリッチメント機能を通じてデータの安全性と正確性を確保するため、グラフデータベースソリューションの導入を加速させている。この動きが今後数年間でグラフデータベース市場の需要を牽引すると予測されている。

製品提供の増加

主要プレイヤー各社は、多様なユースケースや要件に対応する様々なグラフデータベースソリューションを導入している。例えば2024年4月、Neo4jはGoogle Cloudと提携し、生成AIアプリケーション向けの新機能「GraphRAG」を発表。これにより生成AIアプリケーションの開発・展開が複数の重要段階で加速される。この成果は、リアルタイムで文脈豊かなデータと正確で説明可能な結果を必要とする成功したGenAIアプリケーションの構築・展開において、複雑性と幻覚現象に悩む企業の問題を解決します。同様に、2023年12月にはAmazon Web Services（AWS）がベクトル検索とグラフデータの力を組み合わせた新たな分析データベースエンジンを発表しました。Amazon Neptune Analyticsと名付けられたこの新サービスの一般提供開始は、ラスベガスで開催されたre:INVESTカンファレンスで明らかにされました。この新サービスは従量課金制で提供され、初期設定費用や定期購読料は不要です。現在、米国東部、米国西部、アジア太平洋、欧州を含む一部のAWSリージョンで利用可能です。このようなグラフデータベースの革新は、今後数年間でグラフデータベースの市場シェア拡大を促進すると予想されています。

様々な業界における製品アプリケーションの拡大

グラフデータベースは、金融、医療、小売、物流、製造など様々な業界で、特定のユースケースやビジネス課題に対応するために採用が進んでいる。例えば2024年1月、グローバル製薬企業セルヴィエの研究開発部門は、薬物研究期間の短縮と臨床段階における候補薬の成功率向上を目的にグラフ技術の利用を開始した。同社はNeo4jのグラフ「Pegasus」を活用し、サードパーティデータと自社データの整理・分析を強化している。同様に、金融分野における不正行為の検知・防止目的でのグラフデータベース利用拡大も、市場価格上昇の要因となっている。例えばAmazon Neptuneなどのグラフデータベースは、データ探索と計算を同時実行できる特性から、クエリ処理に広く採用されつつある。グラフは、多重接続ネットワーク上の取引や当事者を表現し、パターンや接続の連鎖を発見します。その結果、グラフデータベースは、疑わしい取引のパターンを発見するのに役立つため、マネーロンダリング対策（AML）アプリケーションで広く使用されています。

グローバルグラフデータベース市場のセグメンテーション：
IMARC Groupは、グローバルグラフデータベース市場レポートの各セグメントにおける主要トレンドの分析に加え、2025年から2033年までのグローバル、地域、国レベルでの予測を提供します。本レポートでは、コンポーネント、データベースの種類、分析タイプ、導入モデル、アプリケーション、業界分野に基づいて市場を分類しています。

コンポーネント別内訳：
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

ソフトウェアが最大の市場シェアを占める

構成要素に基づき、世界のグラフデータベース市場はソフトウェアとサービスに区分される。報告書によれば、ソフトウェアが最大の市場シェアを占めている。

このセグメントの成長は、複雑なデータを管理するために多くの企業がソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）を採用する傾向が強まっていることに起因する。さらに、IMARCによるグラフデータベース市場の統計データは、ソフトウェアの導入には初期ライセンス料やサブスクリプション料金が伴うことが多いが、特に継続的なデータ管理ニーズを持つ組織にとっては、長期的にはより費用対効果が高いことを示している。

データベースの種類別内訳：
• 関係データベース（SQL）
• リレーショナル（SQL）
• 非リレーショナル（NoSQL）

リレーショナル（SQL）データベースは市場で明らかな優位性を示している

データベースの種類に基づき、世界のグラフデータベース市場はリレーショナル（SQL）と非リレーショナル（NoSQL）に区分される。本報告書によれば、リレーショナル（SQL）データベースが市場で明らかな優位性を示している。

リレーショナル（SQL）データベースとグラフデータベースを統合することで、両モデルの強みを活かせる。SQLデータベースは構造化データの保存と複雑なクエリに優れ、グラフデータベースは複雑な関係の管理とクエリに特化している。これらを組み合わせることで、構造化データの効率的な保存と、関係の柔軟な表現・探索を同時に実現し、多様なデータ管理ニーズに対応する包括的なソリューションを提供する。この統合により、幅広いユースケースにわたるシームレスなデータ分析、インサイト創出、アプリケーション開発が可能となり、全体的な俊敏性と拡張性が向上する。

分析タイプ別内訳：

• パス分析
• 接続性分析
• コミュニティ分析
• 中心性分析

パス分析は市場シェアの大部分を占めている

分析タイプに基づき、世界のグラフデータベース市場はパス分析、接続性分析、コミュニティ分析、中心性分析に区分される。グラフデータベース市場レポートによれば、パス分析が市場シェアの大半を占めている。

グラフデータベースにおけるパス分析は、関心のあるパターンや経路を特定するためにノード間の関係を辿ることを含む。これにより、ノードとエッジのシーケンスをクエリおよび分析し、データに関する洞察を明らかにしたり特定の質問に答えたりすることが可能となる。パス分析は、レコメンデーションシステム、不正検知、ネットワーク分析などのタスクに不可欠であり、相互接続されたデータの構造と挙動に関する貴重な洞察を提供する。グラフ内の経路を調査することで、組織は実用的な洞察を導き出し、基盤となる関係に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができる。

導入モデル別内訳：

• オンプレミス
• クラウドベース

オンプレミスモデルが市場シェアの大部分を占める

導入モデルに基づき、世界のグラフデータベース市場はオンプレミス型とクラウドベース型に区分される。報告書によれば、オンプレミス型が市場シェアの大部分を占めている。

グラフデータベースのオンプレミス導入では、組織自身のデータセンターまたはインフラストラクチャ内にデータベースソフトウェアをインストールし管理する。このアプローチは、クラウドベースの代替手段と比較して、データセキュリティ、コンプライアンス、パフォーマンスに対するより大きな制御を提供する。オンプレミス導入は、厳格な規制要件や機密データへの懸念がある業界で好まれ、データ管理と処理のための専用環境を提供する。例えば、BFSI（銀行・金融・保険）セクターで事業を展開する様々な企業が、自社データセンター内にグラフデータベースを導入するケースが増加しており、これはグラフデータベース市場の見通しに好影響を与えている。マンハッタン拠点のフィンテック企業Currentは、顧客向け新金融サービスの構築にグラフデータベース技術を積極的に活用し、個人とその家族関係を統合的に把握した「ハイブリッド金融」製品群を開発中である。さらにグラフデータベースのオンプレミス導入により、組織は既存のインフラ投資を活用しつつ、特定のニーズや好みに合わせて導入形態をカスタマイズできる。

アプリケーション別内訳：
• 不正検知とリスク管理
• 不正検知とリスク管理
• マスターデータ管理
• 顧客分析
• IDおよびアクセス管理
• レコメンデーションエンジン
• プライバシーとリスクコンプライアンス
• その他

アプリケーションに基づき、グローバルなグラフデータベース市場は、不正検知とリスク管理、マスターデータ管理、顧客分析、アイデンティティおよびアクセス管理、レコメンデーションエンジン、プライバシーおよびリスクコンプライアンス、その他に分類される。

グラフデータベースは、不正行為の検知と防止のために銀行・金融セクターで広く利用されている。例えばAmazon Neptuneなどのグラフデータベースは、データを走査しながら同時に計算を実行できるため、クエリ実行にますます活用されている。グラフは、多重接続ネットワーク上の取引や当事者を表現し、パターンや接続の連鎖を発見します。その結果、グラフデータベースは、疑わしい取引のパターンを発見するのに役立つため、マネーロンダリング対策（AML）アプリケーションで広く使用されています。これに加え、データコンプライアンスへの需要と、ビジネスオペレーションの改善を目的とした主要企業におけるマスターデータ管理ソリューションの利用拡大が、グラフデータベース市場の収益を牽引すると見込まれます。

業界別内訳：

• 金融サービス・保険（BFSI）
• 小売・電子商取引
• IT・通信
• 医療・ライフサイエンス
• 政府・公共部門
• メディア・エンターテインメント
• 製造業
• 運輸・物流
• その他

IT・通信業界が最大の市場シェアを占める

業界別に見ると、世界のグラフデータベース市場は、BFSI（銀行・金融・保険）、小売・電子商取引、IT・通信、医療・ライフサイエンス、政府・公共部門、メディア・エンターテインメント、製造、運輸・物流、その他に分類される。報告書によると、IT・通信業界が最大の市場シェアを占めている。

IT・通信業界では、ネットワークトポロジー管理、障害分析、サービスプロビジョニングにグラフデータベースが活用されている。ネットワークインフラのリアルタイム監視、ボトルネックの特定、リソース配分の最適化を可能にする。また、顧客・サービス・デバイス間の複雑な相互関係をマッピングすることで顧客関係管理を支援し、サービスのパーソナライゼーションとトラブルシューティング効率を向上させる。

地域別内訳：

• 北米
• アメリカ合衆国
• カナダ
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• 韓国
• オーストラリア
• インドネシア
• その他
• ヨーロッパ
• ドイツ
• フランス
• イギリス
• イタリア
• スペイン
• ロシア
• その他
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• メキシコ
• その他
• 中東・アフリカ

北米は現在、世界市場を支配している

本市場調査レポートでは、主要地域市場（北米（米国・カナダ）、アジア太平洋（中国・日本・インド・韓国・オーストラリア・インドネシア他）、欧州（ドイツ・フランス・英国・イタリア・スペイン・ロシア他）、ラテンアメリカ（ブラジル・メキシコ他）、中東・アフリカ）の包括的分析を提供している。報告書によれば、北米は現在、世界市場を支配している。

同地域における技術利用の拡大が、北米のグラフデータベース市場成長を促進する主な要因の一つである。IBM、Microsoft、Neo4j、Oracleなど、地域全体でのグラフデータベース事業者の拡大が、さらなる市場拡大を牽引すると予想される。さらに、IMARCによるグラフデータベース市場概況では、主要地域経済圏における研究開発費の増加が、北米グラフデータベース市場における新技術開発を後押ししていると指摘している。例えば2022年6月、統合データ管理・ガバナンスソリューションプロバイダーであるAtaccamaは、成長資本投資ラウンドで1億5000万米ドルを調達。この資金は新製品開発と市場プレゼンス拡大に向けた同社の取り組みに充てられた。

競争環境：
本市場調査レポートは、競争環境と展望に関する包括的な分析を提供している。主要企業の詳細なプロファイルも掲載されている。市場における主要プレイヤーの一部は以下の通り：
• Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
• Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
• Datastax Inc.
• フランツ社
• インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
• マークロジック株式会社
• マイクロソフト株式会社
• Neo4j株式会社
• オブジェクティビティ株式会社
• オラクル・コーポレーション
• スタードッグ・ユニオン
• Tibco Software Inc.
• タイガーグラフ株式会社

本レポートで回答する主な質問
1. 2024年の世界のグラフデータベース市場の規模はどのくらいでしたか？
2. 2025年から2033年にかけて、世界のグラフデータベース市場の予想成長率はどの程度か？
3. グローバルグラフデータベース市場の主要な推進要因は何か？
4. COVID-19はグローバルグラフデータベース市場にどのような影響を与えたか？
5. コンポーネント別に見たグローバルグラフデータベース市場の内訳は？
6. データベースの種類に基づくグローバルグラフデータベース市場の内訳は？
7.分析タイプに基づくグローバルグラフデータベース市場の内訳は？
8. 導入モデルに基づくグローバルグラフデータベース市場の内訳は？
9. 業界別に見たグローバルグラフデータベース市場の内訳は？
10.グローバルグラフデータベース市場の主要地域はどこですか？
11. 世界のグラフデータベース市場における主要プレイヤー/企業は？
11. グローバルグラフデータベース市場の主要地域はどこですか？

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバルグラフデータベース市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場分析
6.1 ソフトウェア
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 サービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 データベースの種類による市場区分
7.1 リレーショナル（SQL）
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 非リレーショナル（NoSQL）
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 分析タイプ別市場区分
8.1 パス分析
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 接続性分析
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 コミュニティ分析
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 中心性分析
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
9 導入モデル別市場分析
9.1 オンプレミス
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 クラウドベース
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
10 アプリケーション別市場分析
10.1 不正検知およびリスク管理
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 マスターデータ管理
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 顧客分析
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 ID およびアクセス管理
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 レコメンデーションエンジン
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
10.6 プライバシーとリスクコンプライアンス
10.6.1 市場動向
10.6.2 市場予測
10.7 その他
10.7.1 市場動向
10.7.2 市場予測
11 業界別市場分析
11.1 BFSI
11.1.1 市場動向
11.1.2 市場予測
11.2 小売・電子商取引
11.2.1 市場動向
11.2.2 市場予測
11.3 ITおよび通信
11.3.1 市場動向
11.3.2 市場予測
11.4 医療・ライフサイエンス
11.4.1 市場動向
11.4.2 市場予測
11.5 政府・公共部門
11.5.1 市場動向
11.5.2 市場予測
11.6 メディア・エンターテインメント
11.6.1 市場動向
11.6.2 市場予測
11.7 製造業
11.7.1 市場動向
11.7.2 市場予測
11.8 輸送・物流
11.8.1 市場動向
11.8.2 市場予測
11.9 その他
11.9.1 市場動向
11.9.2 市場予測
12 地域別市場分析
12.1 北米
12.1.1 米国
12.1.1.1 市場動向
12.1.1.2 市場予測
12.1.2 カナダ
12.1.2.1 市場動向
12.1.2.2 市場予測
12.2 アジア太平洋地域
12.2.1 中国
12.2.1.1 市場動向
12.2.1.2 市場予測
12.2.2 日本
12.2.2.1 市場動向
12.2.2.2 市場予測
12.2.3 インド
12.2.3.1 市場動向
12.2.3.2 市場予測
12.2.4 韓国
12.2.4.1 市場動向
12.2.4.2 市場予測
12.2.5 オーストラリア
12.2.5.1 市場動向
12.2.5.2 市場予測
12.2.6 インドネシア
12.2.6.1 市場動向
12.2.6.2 市場予測
12.2.7 その他
12.2.7.1 市場動向
12.2.7.2 市場予測
12.3 ヨーロッパ
12.3.1 ドイツ
12.3.1.1 市場動向
12.3.1.2 市場予測
12.3.2 フランス
12.3.2.1 市場動向
12.3.2.2 市場予測
12.3.3 イギリス
12.3.3.1 市場動向
12.3.3.2 市場予測
12.3.4 イタリア
12.3.4.1 市場動向
12.3.4.2 市場予測
12.3.5 スペイン
12.3.5.1 市場動向
12.3.5.2 市場予測
12.3.6 ロシア
12.3.6.1 市場動向
12.3.6.2 市場予測
12.3.7 その他
12.3.7.1 市場動向
12.3.7.2 市場予測
12.4 ラテンアメリカ
12.4.1 ブラジル
12.4.1.1 市場動向
12.4.1.2 市場予測
12.4.2 メキシコ
12.4.2.1 市場動向
12.4.2.2 市場予測
12.4.3 その他
12.4.3.1 市場動向
12.4.3.2 市場予測
12.5 中東およびアフリカ
12.5.1 市場動向
12.5.2 国別市場分析
12.5.3 市場予測
13 SWOT分析
13.1 概要
13.2 強み
13.3 弱み
13.4 機会
13.5 脅威
14 バリューチェーン分析
15 ポーターの5つの力分析
15.1 概要
15.2 購買者の交渉力
15.3 供給者の交渉力
15.4 競争の激しさ
15.5 新規参入の脅威
15.6 代替品の脅威
16 価格分析
17 競争環境
17.1 市場構造
17.2 主要プレイヤー
17.3 主要プレイヤーのプロファイル
17.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
17.3.1.1 会社概要
17.3.1.2 製品ポートフォリオ
17.3.1.3 SWOT分析
17.3.2 Datastax Inc.
17.3.2.1 会社概要
17.3.2.2 製品ポートフォリオ
17.3.3 Franz Inc.
17.3.3.1 会社概要
17.3.3.2 製品ポートフォリオ
17.3.4 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
17.3.4.1 会社概要
17.3.4.2 製品ポートフォリオ
17.3.4.3 財務状況
17.3.4.4 SWOT 分析
17.3.5 Marklogic Corporation
17.3.5.1 会社概要
17.3.5.2 製品ポートフォリオ
17.3.6 マイクロソフト社
17.3.6.1 会社概要
17.3.6.2 製品ポートフォリオ
17.3.6.3 財務情報
17.3.6.4 SWOT 分析
17.3.7 Neo4j Inc.
17.3.7.1 会社概要
17.3.7.2 製品ポートフォリオ
17.3.8 Objectivity Inc.
17.3.8.1 会社概要
17.3.8.2 製品ポートフォリオ
17.3.9 Oracle Corporation
17.3.9.1 会社概要
17.3.9.2 製品ポートフォリオ
17.3.9.3 財務
17.3.9.4 SWOT分析
17.3.10 スタードッグ・ユニオン
17.3.10.1 会社概要
17.3.10.2 製品ポートフォリオ
17.3.11 Tibco Software Inc.
17.3.11.1 会社概要
17.3.11.2 製品ポートフォリオ
17.3.11.3 SWOT 分析
17.3.12 Tigergraph Inc.
17.3.12.1 会社概要
17.3.12.2 製品ポートフォリオ
17.3.12.3 SWOT 分析

表1：グローバル：グラフデータベース市場：主要産業ハイライト、2024年および2033年
表2：グローバル：グラフデータベース市場予測：コンポーネント別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表3：グローバル：グラフデータベース市場予測：データベースタイプ別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表4：グローバル：グラフデータベース市場予測：分析タイプ別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表5：グローバル：グラフデータベース市場予測：導入モデル別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表6：グローバル：グラフデータベース市場予測：アプリケーション別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表7：グローバル：グラフデータベース市場予測：産業分野別内訳（百万米ドル）、2025-2033
表8：グローバル：グラフデータベース市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表9：グローバル：グラフデータベース市場：競争構造
表10：グローバル：グラフデータベース市場：主要プレイヤー

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Graph Database Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 Software
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Services
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Type of Database
7.1 Relational (SQL)
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Non-Relational (NoSQL)
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Analysis Type
8.1 Path Analysis
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Connectivity Analysis
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Community Analysis
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Centrality Analysis
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Deployment Model
9.1 On-premises
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Cloud-based
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Application
10.1 Fraud Detection and Risk Management
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Master Data Management
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 Customer Analytics
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
10.4 Identity and Access Management
10.4.1 Market Trends
10.4.2 Market Forecast
10.5 Recommendation Engine
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Forecast
10.6 Privacy and Risk Compliance
10.6.1 Market Trends
10.6.2 Market Forecast
10.7 Others
10.7.1 Market Trends
10.7.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Industry Vertical
11.1 BFSI
11.1.1 Market Trends
11.1.2 Market Forecast
11.2 Retail and E-Commerce
11.2.1 Market Trends
11.2.2 Market Forecast
11.3 IT and Telecom
11.3.1 Market Trends
11.3.2 Market Forecast
11.4 Healthcare and Life Science
11.4.1 Market Trends
11.4.2 Market Forecast
11.5 Government and Public Sector
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Forecast
11.6 Media and Entertainment
11.6.1 Market Trends
11.6.2 Market Forecast
11.7 Manufacturing
11.7.1 Market Trends
11.7.2 Market Forecast
11.8 Transportation and Logistics
11.8.1 Market Trends
11.8.2 Market Forecast
11.9 Others
11.9.1 Market Trends
11.9.2 Market Forecast
12 Market Breakup by Region
12.1 North America
12.1.1 United States
12.1.1.1 Market Trends
12.1.1.2 Market Forecast
12.1.2 Canada
12.1.2.1 Market Trends
12.1.2.2 Market Forecast
12.2 Asia-Pacific
12.2.1 China
12.2.1.1 Market Trends
12.2.1.2 Market Forecast
12.2.2 Japan
12.2.2.1 Market Trends
12.2.2.2 Market Forecast
12.2.3 India
12.2.3.1 Market Trends
12.2.3.2 Market Forecast
12.2.4 South Korea
12.2.4.1 Market Trends
12.2.4.2 Market Forecast
12.2.5 Australia
12.2.5.1 Market Trends
12.2.5.2 Market Forecast
12.2.6 Indonesia
12.2.6.1 Market Trends
12.2.6.2 Market Forecast
12.2.7 Others
12.2.7.1 Market Trends
12.2.7.2 Market Forecast
12.3 Europe
12.3.1 Germany
12.3.1.1 Market Trends
12.3.1.2 Market Forecast
12.3.2 France
12.3.2.1 Market Trends
12.3.2.2 Market Forecast
12.3.3 United Kingdom
12.3.3.1 Market Trends
12.3.3.2 Market Forecast
12.3.4 Italy
12.3.4.1 Market Trends
12.3.4.2 Market Forecast
12.3.5 Spain
12.3.5.1 Market Trends
12.3.5.2 Market Forecast
12.3.6 Russia
12.3.6.1 Market Trends
12.3.6.2 Market Forecast
12.3.7 Others
12.3.7.1 Market Trends
12.3.7.2 Market Forecast
12.4 Latin America
12.4.1 Brazil
12.4.1.1 Market Trends
12.4.1.2 Market Forecast
12.4.2 Mexico
12.4.2.1 Market Trends
12.4.2.2 Market Forecast
12.4.3 Others
12.4.3.1 Market Trends
12.4.3.2 Market Forecast
12.5 Middle East and Africa
12.5.1 Market Trends
12.5.2 Market Breakup by Country
12.5.3 Market Forecast
13 SWOT Analysis
13.1 Overview
13.2 Strengths
13.3 Weaknesses
13.4 Opportunities
13.5 Threats
14 Value Chain Analysis
15 Porters Five Forces Analysis
15.1 Overview
15.2 Bargaining Power of Buyers
15.3 Bargaining Power of Suppliers
15.4 Degree of Competition
15.5 Threat of New Entrants
15.6 Threat of Substitutes
16 Price Analysis
17 Competitive Landscape
17.1 Market Structure
17.2 Key Players
17.3 Profiles of Key Players
17.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
17.3.1.1 Company Overview
17.3.1.2 Product Portfolio
17.3.1.3 SWOT Analysis
17.3.2 Datastax Inc.
17.3.2.1 Company Overview
17.3.2.2 Product Portfolio
17.3.3 Franz Inc.
17.3.3.1 Company Overview
17.3.3.2 Product Portfolio
17.3.4 International Business Machines Corporation
17.3.4.1 Company Overview
17.3.4.2 Product Portfolio
17.3.4.3 Financials
17.3.4.4 SWOT Analysis
17.3.5 Marklogic Corporation
17.3.5.1 Company Overview
17.3.5.2 Product Portfolio
17.3.6 Microsoft Corporation
17.3.6.1 Company Overview
17.3.6.2 Product Portfolio
17.3.6.3 Financials
17.3.6.4 SWOT Analysis
17.3.7 Neo4j Inc.
17.3.7.1 Company Overview
17.3.7.2 Product Portfolio
17.3.8 Objectivity Inc.
17.3.8.1 Company Overview
17.3.8.2 Product Portfolio
17.3.9 Oracle Corporation
17.3.9.1 Company Overview
17.3.9.2 Product Portfolio
17.3.9.3 Financials
17.3.9.4 SWOT Analysis
17.3.10 Stardog Union
17.3.10.1 Company Overview
17.3.10.2 Product Portfolio
17.3.11 Tibco Software Inc.
17.3.11.1 Company Overview
17.3.11.2 Product Portfolio
17.3.11.3 SWOT Analysis
17.3.12 Tigergraph Inc.
17.3.12.1 Company Overview
17.3.12.2 Product Portfolio


※参考情報

グラフデータベースとは、データをノード（点）とエッジ（線）で表現するデータベースの一種です。従来のリレーショナルデータベースが表形式でデータを保存するのに対し、グラフデータベースはネットワーク構造を用いてデータ間の関係を直感的に管理します。この構造は、人間の思考やデータ間の関係が自然に表現できるため、特定のアプリケーションに最適です。
グラフデータベースの主な要素は、ノード、エッジ、プロパティです。ノードは実体を表し、エッジはノード間の関係を示します。また、各ノードやエッジにはプロパティを持たせることができ、これにより追加の情報を加えることが可能です。例えば、ソーシャルネットワークのデータでは、ユーザーをノードとして、友人関係をエッジとして表現します。この場合、ユーザーの名前や年齢などの情報はプロパティとして保持されることになります。

グラフデータベースは、データの関係性を重視するため、複雑なクエリやデータの探査が効率的です。特に、多対多の関係が多いデータモデルにおいては、リレーショナルデータベースに比べて高いパフォーマンスを発揮します。また、データの追加や削除が容易で、関係の変化にも柔軟に対応することができます。これにより、ダイナミックなシステムやリアルタイムアプリケーションでの利用が増えています。

グラフデータベースの利用例としては、ソーシャルネットワーク、推薦システム、Fraud Detection（不正検出）、ネットワークトポロジーの管理などがあります。ソーシャルネットワークでは、ユーザーの関係を管理し、友人の友人を探す際のクエリを効率的に実行できます。推薦システムでは、ユーザーの好みや過去の行動を基に類似のアイテムを提案する際に効果を発揮します。

ノードとエッジの構造によって、グラフデータベースはデータの関係性を視覚化するのが容易で、ユーザーは複雑なデータセットを直感的に理解できます。データが視覚的に表示されることで、ユーザーはパターンやトレンドを迅速に把握し、意思決定に役立てることができます。

グラフデータベースは、スキーマレスな特性を持ち、データ追加に柔軟性があります。新たなタイプのデータを追加する際、既存のスキーマに影響を与えることなく、容易に適応することができます。この特性は、急速に変化するビジネス環境においては大きな利点となります。

グラフデータベースの選定においては、いくつかのポイントが考慮されます。ビジネスニーズに基づくデータの規模、データ間の関係性の複雑さ、パフォーマンス要件、クエリの種類などが重要です。最近では、オープンソースのグラフデータベースも数多く登場しており、Neo4jやArangoDB、Amazon Neptune、OrientDBなどが人気です。

さらに、グラフデータベースは、データウェアハウスやデータレイクとの統合も進んでいます。これにより、大規模なデータセットを効率的に管理し、Analyticsや機械学習といった応用技術と連携することが可能です。これらの技術は、ビッグデータ環境においても重要な役割を果たしています。

結論として、グラフデータベースは、データ間の関係性を重視したデータの管理手法であり、特に複雑な相関関係を持つデータの処理において強力なツールです。多様なアプリケーションに対応できる能力を持ち、テクノロジーの進化とともにその重要性は増してきています。それにより、企業はデータを使った意思決定の質を高め、競争力を強化することが期待されます。グラフデータベースがもたらす新たなインサイトは、今後も多くの分野で活用され続けるでしょう。


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