目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.2 市場定義
1.3 情報収集
1.4 情報分析
1.4.1 市場構築とデータ可視化
1.4.2 データ検証と公開
1.5 調査範囲と前提条件
1.6. データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント別見通し
2.3. 競争環境の概要
第3章 市場変数、トレンド、範囲
3.1. 市場系統展望
3.2. 産業バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場推進要因影響分析
3.3.1.1. データの複雑化
3.3.1.2. IoTの爆発的成長
3.3.2. 市場課題影響分析
3.3.2.1. グラフデータベースとそのクエリ言語に関連する比較的急峻な学習曲線
3.3.3. 市場機会影響分析
3.3.3.1. データ駆動型意思決定とプロセス最適化を可能にすることで、技術セクターを超えた産業変革の可能性
3.4. 業界分析ツール
3.4.1. ポーターの分析
3.4.2. PESTEL分析
第4章 グラフ技術市場：コンポーネント別推定値とトレンド分析
4.1. コンポーネント別動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
4.2. コンポーネント別グラフ技術市場推定値と予測
4.2.1. ソリューション
4.2.2. サービス
第5章 グラフ技術市場：データベースタイプ別推定値とトレンド分析
5.1. データベースタイプ別動向分析と市場シェア（2022年と2030年）
5.2. データベースタイプ別グラフ技術市場推定値と予測
5.2.1. リレーショナル（SQL）
5.2.2. 非リレーショナル（NoSQL）
第6章 グラフ技術市場：グラフタイプ別推定値とトレンド分析
6.1. グラフタイプ別動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
6.2. グラフ技術市場推定値と予測（グラフタイプ別）
6.2.1. プロパティグラフ
6.2.2. リソース記述フレームワーク（RDF）
6.2.3. ハイパーグラフ
第7章 グラフ技術市場：分析モデル別予測と動向分析
7.1. 分析モデル別動向分析と市場シェア（2022年と2030年）
7.2. 分析モデル別グラフ技術市場予測
7.2.1. パス分析
7.2.2. 接続性分析
7.2.3. コミュニティ分析
7.2.4. 中心性分析
第8章 グラフ技術市場：導入形態別予測と動向分析
8.1. 導入形態別動向分析と市場シェア（2022年と2030年）
8.2. 導入形態別グラフ技術市場予測
8.2.1. クラウド
8.2.2. オンプレミス
第9章 グラフ技術市場：アプリケーション別推定値とトレンド分析
9.1. アプリケーション動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
9.2. グラフ技術市場推定値と予測（アプリケーション別）
9.2.1. 不正検知
9.2.2. データ管理・分析
9.2.3. 顧客分析
9.2.4. ID・アクセス管理
9.2.5. コンプライアンス・リスク管理
9.2.6. その他
第10章 グラフ技術市場：業界別予測と動向分析
10.1. 業界動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
10.2. グラフ技術市場予測（業界別）
10.2.1. BFSI（銀行・金融・保険）
10.2.2. 小売・電子商取引
10.2.3. IT・通信
10.2.4. 医療・ライフサイエンス
10.2.5. 政府・公共部門
10.2.6. メディア・エンターテインメント
10.2.7. サプライチェーン・物流
10.2.8. その他
第11章 グラフ技術市場：地域別推定値とトレンド分析
11.1. グラフ技術市場：地域別展望
11.2. 北米
11.2.1. 北米グラフ技術市場推定値と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.2.2. 米国
11.2.2.1. 米国グラフ技術市場規模予測（2017-2030年、百万米ドル）
11.2.3. カナダ
11.2.3.1. カナダグラフ技術市場規模予測（2017-2030年、百万米ドル）
11.3. 欧州
11.3.1. 欧州グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.3.2. 英国
11.3.2.1. 英国グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.3.3. ドイツ
11.3.3.1. ドイツのグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.3.4. フランス
11.3.4.1. フランスのグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.4. アジア太平洋地域
11.4.1. アジア太平洋地域グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.4.2. 中国
11.4.2.1. 中国グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.4.3. インド
11.4.3.1. インドのグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.4.4. 日本
11.4.4.1. 日本のグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.4.5. 韓国
11.4.5.1. 韓国グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.4.6. オーストラリア
11.4.6.1. オーストラリアグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.5. ラテンアメリカ
11.5.1. ラテンアメリカ グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.5.2. ブラジル
11.5.2.1. ブラジル グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.5.3. メキシコ
11.5.3.1. メキシコにおけるグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 中東・アフリカにおけるグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.6.2. サウジアラビア王国（KSA）
11.6.2.1. サウジアラビア王国（KSA）グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.6.3. アラブ首長国連邦（UAE）
11.6.3.1. UAEグラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
11.6.4. 南アフリカ
11.6.4.1. 南アフリカ グラフ技術市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
第12章 競争環境
12.1. 企業分類
12.2. 主要企業概要
12.2.1. オラクル・コーポレーション
12.2.2. IBM
12.2.3. Neo4j, Inc.
12.2.4. Stardog
12.2.5. Amazon Web Services, Inc.
12.2.6. マイクロソフト
12.2.7. ArangoDB, Inc.
12.2.8. TigerGraph
12.2.9. 進歩ソフトウェア株式会社（MarkLogic）
12.2.10. DataStax
12.3. 財務実績
12.4. 製品ベンチマーク
12.5. 企業の市場ポジショニング
12.6. 企業の市場シェア分析、2022年
12.7. 企業ヒートマップ分析
12.8. 戦略マッピング
12.8.1. 事業拡大
12.8.2. 協業
12.8.3. M&A（合併・買収）
12.8.4. 新製品リリース
12.8.5. パートナーシップ
12.8.6. その他

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Information Procurement
1.4. Information Analysis
1.4.1. Market Formulation & Data Visualization
1.4.2. Data Validation & Publishing
1.5. Research Scope and Assumptions
1.6. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segmental Outlook
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, and Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market Driver Impact Analysis
3.3.1.1. The increasing complexity of data
3.3.1.2. The explosive growth of IoT
3.3.2. Market Challenge Impact Analysis
3.3.2.1. The relatively steep learning curve associated with graph databases and their query languages
3.3.3. Market Opportunity Impact Analysis
3.3.3.1. The potential to transform industries beyond the tech sector by enabling data-driven decision-making and process optimization
3.4. Industry Analysis Tools
3.4.1. Porter’s Analysis
3.4.2. PESTEL Analysis
Chapter 4. Graph Technology Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Component Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
4.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Component
4.2.1. Solution
4.2.2. Services
Chapter 5. Graph Technology Market: Database Type Estimates & Trend Analysis
5.1. Database Type Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
5.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Database Type
5.2.1. Relational (SQL)
5.2.2. Non-relational (No SQL)
Chapter 6. Graph Technology Market: Graph Type Estimates & Trend Analysis
6.1. Graph Type Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
6.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Graph Type
6.2.1. Property Graph
6.2.2. Resource Description Framework (RDF)
6.2.3. Hypergraph
Chapter 7. Graph Technology Market: Analysis Model Estimates & Trend Analysis
7.1. Analysis Model Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
7.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Analysis Model
7.2.1. Path Analysis
7.2.2. Connectivity Analysis
7.2.3. Community Analysis
7.2.4. Centrality Analysis
Chapter 8. Graph Technology Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
8.1. Deployment Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
8.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Deployment
8.2.1. Cloud
8.2.2. On-premise
Chapter 9. Graph Technology Market: Application Estimates & Trend Analysis
9.1. Application Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
9.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Application
9.2.1. Fraud Detection
9.2.2. Data Management & Analysis
9.2.3. Customer Analysis
9.2.4. Identity & Access Management
9.2.5. Compliance & Risk
9.2.6. Others
Chapter 10. Graph Technology Market: Industry Estimates & Trend Analysis
10.1. Industry Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
10.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Industry
10.2.1. BFSI
10.2.2. Retail & E-commerce
10.2.3. IT & Telecom
10.2.4. Healthcare & Life Science
10.2.5. Government & Public Sector
10.2.6. Media & Entertainment
10.2.7. Supply Chain & Logistics
10.2.8. Others
Chapter 11. Graph Technology Market: Regional Estimates & Trend Analysis
11.1. Graph Technology Market: Regional Outlook
11.2. North America
11.2.1. North America graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.2.2. U.S.
11.2.2.1. U.S. graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.2.3. Canada
11.2.3.1. Canada graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3. Europe
11.3.1. Europe graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3.2. UK
11.3.2.1. UK graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3.3. Germany
11.3.3.1. Germany graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3.4. France
11.3.4.1. Germany graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4. Asia Pacific
11.4.1. Asia Pacific graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.2. China
11.4.2.1. China graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.3. India
11.4.3.1. India graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.4. Japan
11.4.4.1. Japan graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.5. South Korea
11.4.5.1. South Korea graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.6. Australia
11.4.6.1. Australia graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.5. Latin America
11.5.1. Latin America graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.5.2. Brazil
11.5.2.1. Brazil graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.5.3. Mexico
11.5.3.1. Mexico graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6. Middle East & Africa
11.6.1. Middle East & Africa graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6.2. Kingdom of Saudi Arabia (KSA)
11.6.2.1. Kingdom of Saudi Arabia (KSA) graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6.3. UAE
11.6.3.1. UAE graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6.4. South Arica
11.6.4.1. South Africa graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 12. Competitive Landscape
12.1. Company Categorization
12.2. Participant’s Overview
12.2.1. Oracle Corporation
12.2.2. IBM
12.2.3. Neo4j, Inc.
12.2.4. Stardog
12.2.5. Amazon Web Services, Inc.
12.2.6. Microsoft
12.2.7. ArangoDB, Inc.
12.2.8. TigerGraph
12.2.9. Progress Software Corporation (MarkLogic)
12.2.10. DataStax
12.3. Financial Performance
12.4. Product Benchmarking
12.5. Company Market Positioning
12.6. Company Market Share Analysis, 2022
12.7. Company Heat Map Analysis
12.8. Strategy Mapping
12.8.1. Expansion
12.8.2. Collaborations
12.8.3. Mergers & Acquisitions
12.8.4. New Product Launches
12.8.5. Partnerships
12.8.6. Others

※参考情報 グラフ技術とは、データをノード（点）とエッジ（線）で表現し、それらの関係性を解析・管理する技術です。グラフは、複雑なネットワークや構造的関係を視覚的に描写するための強力な方法であり、個々のデータポイントがどのように相互に関連しているかを理解するのに役立ちます。この技術は、ソーシャルネットワーク、交通システム、通信ネットワークなど、さまざまな分野で広く利用されています。 グラフ技術の基本的なコンポーネントには、ノードとエッジがあります。ノードは実体やオブジェクトを表し、エッジはノード間の関係や相互作用を表します。たとえば、ソーシャルネットワークでは、ユーザーがノードとなり、友人関係やフォロー関係がエッジとして表示されます。このような形で、グラフは単純なデータをより深く理解するための視覚的なツールになります。 グラフ技術にはいくつかの種類があります。無向グラフでは、エッジが方向性を持たず、2つのノードが対等な関係にあります。一方、指向性グラフでは、エッジに方向があり、一方通行の関係を表します。さらに、重み付きグラフでは、エッジに数値が割り当てられ、ノード間の関係の強さや重要度を示します。また、星型グラフ、環状グラフ、樹形グラフなど、特定の構造に基づく多様なグラフの形式も存在します。 グラフ技術の用途は幅広く、主にデータ解析やモデリング、情報検索、最適化などに利用されます。特に近年、ソーシャルネットワーク解析においては、ユーザーの行動パターンやコミュニティの構造を明らかにするためのツールとして重宝されています。また、交通ネットワークの最適化やスケジューリングにおいても、グラフを用いることで効率的なルート計画や運行管理が可能になります。 さらに、グラフ技術は機械学習や人工知能とも密接に関連しています。グラフニューラルネットワーク（GNN）などの技術は、グラフ構造を持つデータを処理し、パターンの認識や予測タスクにおいて高い精度を発揮します。これにより、グラフ技術はデータサイエンスやビッグデータ解析の分野でも重要な役割を果たしています。 また、グラフデータベースという特定のデータベース管理システムも存在します。これらのデータベースは、従来のリレーショナルデータベースとは異なり、データをグラフの形式で保存・管理します。Neo4jやAmazon Neptuneなどが代表例で、グラフデータのクエリ言語であるCypherやGremlinを用いて、データの探索や操作を行います。これにより、関係性に重点を置いたデータ管理が可能になります。 グラフ技術は、データの視覚化や関係性の分析を簡素化し、高度な洞察を得るためのツールとして非常に有用です。企業のマーケティング戦略においては、顧客の行動や関係性を理解するためにグラフ技術が活用され、最適なターゲティングやプロモーションの実施に役立っています。 このように、グラフ技術は多様な分野で利用可能であり、今後もデータ量の増加に伴い、ますます重要性が高まることが予想されます。特にAIや機械学習との連携によって、新たなアプリケーションが次々と生まれることでしょう。このため、グラフ技術の理解や応用は、今後のデータ解析や情報処理において必要不可欠なスキルとなるでしょう。