1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="7DSd8j6xGo"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/graph-database-market-mam/">グラフデータベース市場：モデルタイプ別（RDF、LPG、ハイパーグラフ）、提供形態別（ソリューション、サービス）、分析タイプ別（コミュニティ分析、接続性分析、中心性分析、パス分析）、業種別、地域別 – 2028年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/graph-database-market-mam/embed/#?secret=7DSd8j6xGo" width="600" height="338" title="“グラフデータベース市場：モデルタイプ別（RDF、LPG、ハイパーグラフ）、提供形態別（ソリューション、サービス）、分析タイプ別（コミュニティ分析、接続性分析、中心性分析、パス分析）、業種別、地域別 – 2028年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="7DSd8j6xGo" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script type="text/javascript"> /* <![CDATA[ */ /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); /* ]]> */ </script> [278ページレポート]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％に達する。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、市場を牽引する。 市場ダイナミクス ドライバー：結果の視覚化を伴うリアルタイムのビッグデータマイニングを組み込む必要がある。 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処理し、リアルタイムでインサイトを抽出し、即座に実用的なインサイトと優れたエクスペリエンス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する。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や体験を生み出すことができるようにする。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の可視化を支援し、ストリーミング・データのリアルタイム予測を提供する。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る。 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、機能を持っている。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る。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するが、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る。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る。 機会企業データの統合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る。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る。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る。さらに、いくつかの組織では、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おり、分散した異種データの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多い。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る。 ナレッジグラフは通常、データを移動したりコピーしたりすることなく、データを統合し、つながりを描くことで関係をマッピングし、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する。これらの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する。他のデータベースがクエリー時に（高価なJOIN操作によって）コネクションを確立するのに対し、グラフ・データベースはデータとともにリレーションシップを保存する。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、組織全体の合理的な知識管理を可能にする。 従来のデータ管理アプローチを導入しても、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発掘することはできず、時間とコストがかかりすぎる。そこで、ナレッジグラフをデータ統合に応用することが、現在は萌芽的な段階だが、今後数年間は卓越したビジネス戦略において大きな意味を持つだろう。 課題技術的専門知識の不足 グラフ・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るスキルを必要とする。グラフ・データベースの管理と最適化には、グラフ理論、リレーションシップのデータ・モデリング、特殊なクエリ言語（CypherやGremlinなど）を理解する必要がある。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、難しいことです。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、リレーションシップとデータ要素がどのように接続されているかを深く理解する必要がある。専門知識がないと、組織は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る。 予測期間中、ソリューションセグメントがより大きな市場規模を占めると予想される 提供セグメントはさらにソリューションとサービスに分けられる。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想されている。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ある。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する。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様に関係が重要なシナリオに対応できることである。 予測期間中、ハイパーグラフがより高いCAGRを占める 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する。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る。 予測期間中、北米が最大の市場規模を占める グラフデータベース市場では、北米が最大の市場シェアを占めると予想されている。北米におけるグラフデータベース市場の成長を後押ししてい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る。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、企業はインフラに多大なコストをかけることなく、そのメリットを享受することができる。 主要市場プレイヤー グラフデータベースベンダーは、新製品投入、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・無機的な成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。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）、Neo4j社（米）、GraphBase社（豪）、Cambridge Semantics社（米）、TigerGraph社（米）、Objectivity社（米）、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）。本調査では、グラフデータベース市場におけるこれら主要プレイヤーの会社概要、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。 提供する： 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 接続性分析 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 垂直方向で BFSI 小売とeコマース 電気通信とIT ヘルスケア、製薬、ライフサイエンス 政府・公共部門 製造業と自動車 メディアとエンターテインメント エネルギーと公益事業 旅行とホスピタリティ 運輸・物流 その他 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 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 UAE 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 最近の動向 2023年5月、AWSとNeo4jは、グラフデータベースの分野とオープンソースの標準を定義したAWS Marketplace Sellerと提携。Neo4jはAWS Data and Analytics Competencyを取得している。 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、両社のパートナーシップの大幅な拡大を発表した。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開発を促進する。 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テクノロジーへの需要の高まりに応える。インペリウム・ソリューションズは、複雑な企業レベルの問題を解決し、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する。 2023年2月、IBMはStepZen Inc.の買収を発表した。同社は、開発者が少ないコードで迅速にGraphQL APIを構築できるよう、独自のアーキテクチャを持つGraphQLサーバーを開発した。StepZenはまた、非常に柔軟に設計されている。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る。 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、マイクロソフトは株式取得を通じてLSEGに出資する。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構築し、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。