グラフデータベース市場、2034年に94億米ドル規模到達見込み

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐）は、市場調査レポート「グラフデータベース市場レポート：コンポーネント別、データベースの種類別、分析タイプ別、導入モデル別、用途別、業種別、地域別（2026年～2034年）」（IMARC Group）の販売を7月21日より開始いたしました。グローバルインフォメーションはIMARC Groupの日本における正規代理店です。

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市場の概要
グラフデータベース市場は、2025年に24億米ドルの規模に達しました。2026年から2034年にかけて、市場は16.19%のCAGR(年平均成長率)で成長し、2034年には94億米ドル規模に達すると予想されています。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を活用したインサイトへの需要の高まり、そして医療や金融などの業界におけるデータ統合やパーソナライズされたサービスへの応用拡大などが、市場の成長を後押しする主な要因となっています。

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
市場の成長を牽引する主な要因の一つは、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す。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、顧客とのやり取り、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成しています。例えば、シスコによると、2019年にIoTによって生成されたデータ量は約507.5ゼタバイトに上りました。ポネモン研究所とシェアード・アセスメンツ・プログラムによる調査でも、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、自社内でのデータ漏洩はセキュリティ対策が不十分なIoTデバイスによって引き起こされたと考えていることが明らかになりました。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、およびエンリッチメント機能を提供することでデータのセキュリティ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ますます進めています。これにより、今後数年間でグラフデータベース市場の需要がさらに高まると予測されています。

製品ラインナップの拡充
主要な各社は、さまざまな使用事例や要件に対応した多様なグラフデータベースソリューションを導入しています。例えば、2024年4月、Neo4jはGoogle Cloudと提携し、GenAIアプリケーション向けの新しいGraphRAG機能をリリースしました。このリリースにより、生成AIアプリケーションの開発と展開が、いくつかの重要な段階において加速されることになります。この成果は、リアルタイムで文脈豊かなデータと、正確かつ説明可能な結果を必要とするジェネレーティブAIアプリケーションの構築・展開において、複雑さや「幻覚」に悩まされている企業の課題を解決するものです。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しい分析データベースエンジンをリリースしました。「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：Inventカンファレンスで発表されました。この新サービスは、初期設定費用や定期的なサブスクリプション料金が不要な従量課金モデルで利用可能です。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。グラフデータベースにおけるこのようなイノベーションは、今後数年間でグラフデータベースの市場シェアを押し上げると予想されています。

様々な業界における製品の活用拡大
グラフデータベースは、特定の使用事例やビジネス上の課題に対処するため、金融、医療、小売、物流、製造など、様々な業界で採用が進んでいます。例えば、2024年1月、世界の製薬企業Servierの研究開発部門は、医薬品研究の期間短縮と臨床段階における候補薬の成功率向上を目的として、グラフ技術の活用を開始しました。同社はNeo4jの「Pegasus」と呼ばれるグラフを活用しており、これによりサードパーティデータと自社データの両方をより適切に整理・分析できるようになっています。同様に、金融セクターにおいて不正行為の検知・防止を目的としたグラフデータベースの利用拡大も、最近のグラフデータベース市場の価格上昇を後押ししています。例えば、Amazon Neptuneなどのグラフデータベースは、データを探索しながら同時に計算を実行できるため、クエリの実行にますます活用されています。グラフは、多重に接続された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、不審な取引のパターンを見つけるのに役立つため、マネーロンダリング対策（AML）アプリケーションで広く活用されています。



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