ナレッジグラフの市場規模は、収益ベースで2023年に9億ドルと合理的に推定されました。年間平均成長率（CAGR）は21.8%で成長すると予測されています。2028年の収益予測は24億ドル。推定のために考慮した基準年は2022年であり、過去データは2023年から2028年までです。
ビッグデータの量、速度、種類の増加により、効率的なデータ処理と分析の必要性が高まっています。ナレッジグラフはリアルタイムのデータ処理を可能にし、組織が最新の情報に基づいてデータ主導の意思決定を迅速に行えるよう支援します。また、自然言語処理（NLP）の進歩に伴い、人間の言語を理解し効果的に処理できる、より洗練されたデータモデルへのニーズが高まっています。ナレッジグラフは、機械が単語やフレーズ間の文脈や関係を理解できるようにすることで、NLP機能を強化する上で重要な役割を果たします。
市場動向
推進要因：AIとMLが市場成長を促進 企業や個人によって生成されるデータの爆発的な増加と、高度なAI（人工知能）やML（機械学習）アルゴリズムの組み合わせが、ナレッジグラフ・アプリケーションの基盤となっています。さらに、高性能なコンピューティング・リソースの利用やクラウド・コンピューティング・プラットフォームの普及により、膨大なデータの処理や複雑なAIモデルの展開が容易になりました。モノのインターネット（IoT）は、AI/MLによってIoTデータから価値ある洞察を抽出し、ナレッジグラフを充実させることができるため、この勢いに拍車をかけています。さらに、自然言語処理（NLP）技術は、テキストデータから情報を理解・抽出する能力を向上させ、ナレッジグラフの構築を強化しています。さまざまな業界において、AIとMLはタスクの自動化、規制遵守の徹底、パーソナライズされた体験の創造に採用されており、これらすべてが市場の成長に寄与しています。さらに、最近のパンデミックはデジタルトランスフォーメーションへの取り組みを加速させ、進化するユーザーの期待に応えるナレッジグラフ・アプリケーションにおけるAIとMLソリューションの必要性を強調しています。
制約 開発・保守コスト ナレッジグラフ市場の開発・保守コストは、ドメインの複雑さ、ナレッジグラフの規模、使用する技術スタック、継続的な保守要件など、いくつかの要因によって大きく異なります。ナレッジグラフの範囲と複雑さは極めて重要な役割を果たし、より広範で複雑なグラフほど開発コストが高くなる傾向があります。高品質なデータソースを入手するには、データの購入やデータ収集ツールの開発が必要になる場合があります。ライセンス料やクラウドベースのソリューションの運用コストなど、テクノロジースタックの選択も費用に影響します。熟練した開発チーム、オントロジーとスキーマの設計、継続的なメンテナンスはすべて、全体的なコストに影響します。スケーラビリティ、セキュリティ、コンプライアンス要件は、さらに費用を増加させます。
チャンス ナレッジグラフ市場を押し上げるNLP 自然言語処理（NLP）技術のナレッジグラフ市場への統合は、データエンリッチメントとユーザーエクスペリエンス向上のための豊富な機会を提供します。NLPは、構造化されていないテキストデータからエンティティ、関係、事実を抽出し、ナレッジグラフを価値ある情報で豊かにします。NLPは、センチメント分析、文脈理解、自然言語クエリの処理を可能にし、ナレッジグラフをよりアクセスしやすく、ユーザーフレンドリーにします。NLPはまた、データの品質を向上させ、パーソナライゼーションを支援し、トレンド分析を促進することができます。全体として、NLPとナレッジグラフの相乗効果により、企業はデータからより深い洞察を引き出し、効率的なデータ統合を促進し、さまざまなドメインにわたるナレッジグラフベースのシステムとのより有意義なインタラクションを提供することができます。
課題 データ品質と統合 ナレッジグラフを構築・維持する上で、データの品質と統合は実に重要な課題です。ナレッジグラフの可能性を最大限に引き出すには、基礎となるデータの正確性と信頼性に依存します。不正確さや矛盾は誤った洞察につながる可能性があり、厳格なデータ品質対策の必要性が強調されます。さらに、それぞれ独自の形式や構造を持つ多様なデータソースを統合するには、複雑なスキーママッピングと変換プロセスが必要です。意味論的相互運用性とエンティティの解決は、ナレッジグラフ内の意味のある接続を確保するために克服すべきさらなるハードルです。持続的な成功のためには、スケーラビリティ、パフォーマンスの最適化、データセキュリティとプライバシー基準の遵守が不可欠です。
この市場で著名な企業には、ナレッジグラフ市場の老舗で財務的に安定したプロバイダーが含まれます。これらの企業は、提供するサービスを革新し、多様な製品ポートフォリオ、最先端技術、マーケティングネットワークを有しています。この市場で著名な企業は、IBM（米国）、Microsoft（米国）、AWS（米国）、Neo4j（米国）、TigerGraph（米国）、SAP（ドイツ）、Oracle（米国）、Stardog（米国）、Franz Inc（米国）、Ontotext（ブルガリア）など。
データソース別では、構造化データ分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込みです。 ナレッジグラフ市場に構造化データソースを統合することで、企業が情報を処理・活用する方法が根本的に変わります。データベースや組織化されたデータセットなど、さまざまなデータリポジトリをナレッジグラフのフレームワークにシームレスに統合することで、企業は異なるエンティティ間の複雑な関係や相互関係を包括的に理解できるようになります。また、この統合により、ナレッジグラフのセマンティック・エンリッチメントが促進され、ナレッジグラフに文脈の深みと意味が付与されます。さらに、構造化データソースは、効率的なエンティティの解決を支援し、類似エンティティを識別して統合することで、データの正確性と一貫性を確保します。さらに、構造化データの活用は、ナレッジグラフ内に構造化された知識表現を作成するためのバックボーンとして機能し、企業が複雑な知識領域を把握し、信頼できる洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。
業種別では、BFSI分野が予測期間中最大の市場規模を維持 近年、銀行・金融サービス・保険（BFSI）セクターは、ナレッジグラフの変革力をますます受け入れています。これらの洗練されたツールは、業界に内在する複雑なデータの網を管理する上で役立っていることが証明されています。異種のデータソースを統合することで、企業は業務や顧客とのやり取りを包括的に理解することができます。さらに、ナレッジグラフはリスク管理とコンプライアンスに不可欠であり、金融機関は規制基準の遵守を確保しながら、さまざまなリスクを特定、評価、軽減することができます。不正行為の検知と防止においては、ナレッジグラフは異常や疑わしいパターンをリアルタイムで特定することに優れています。データセキュリティとプライバシーの重要性が高まる中、ナレッジグラフはデータセキュリティ対策とプライバシー管理の強化に重要な役割を果たしています。
地域別では、北米が予測期間中最大の市場規模を維持 北米のナレッジグラフ市場は著しい成長と発展を遂げています。さまざまな分野の大企業が、データ統合、ナレッジ管理、意思決定プロセスを強化するためにナレッジグラフを積極的に導入しています。投資と技術革新の活発化により、ナレッジグラフ技術の進歩が促進され、さまざまな業界やユースケースへの適応性や拡張性が高まっています。AIや機械学習との統合により、より高度なデータ分析や予測モデリングが可能になり、より的確な情報に基づく意思決定や業務効率の改善につながります。データガバナンスとコンプライアンスも重要な重点分野であり、ナレッジグラフはデータの品質、整合性、セキュリティの確保に役立っています。
主要企業
ナレッジグラフ市場の主要プレーヤーは、IBM（米）、マイクロソフト（米）、AWS（米）、SAP（米）、Neo4j（米）、オラクル（米）。これらの企業は、ナレッジグラフ市場での足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約や提携、新製品の発売、製品の強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用しています。
この調査レポートは、ナレッジグラフ市場をオファリング、モデルタイプ、データソース、アプリケーション、タイプ、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリングに基づく ソリューション 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 モデルタイプに基づく RDFグラフ 概念的グラフ セマンティック・グラフ データソース 構造化データ 非構造化データ 半構造化データ アプリケーションに基づく 意味検索 質問応答 推薦システム 企業知識管理 その他のアプリケーション タイプに基づく コンテキスト豊富な知識グラフ 外部センシング知識グラフ NLPナレッジグラフ 業種別 BFSI ITおよびITES 小売・Eコマース 旅行とホスピタリティ ヘルスケア メディア・エンターテイメント 運輸・物流 その他の業種 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス スペイン イタリア その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド オーストラリア・ニュージーランド（ANZ） その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ GCC 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 その他のラテンアメリカ
2023年2月、IBMはStepZenを買収しました。StepZenは、開発者が少ないコードで迅速にGraphQL APIを構築できるようにする独自のアーキテクチャを備えたGraphQLサーバーを開発しました。また、StepZen は非常に柔軟に設計されています。他の API アプローチと互換性があり、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デプロイメントをサポートしながら、SaaS（Software-as-a-Service）で利用できます。 2023年5月、AWSはグラフ空間とオープンソース標準を定義したNeo4jと提携。Neo4jはAWS Data and Analytics Competencyを取得しています。 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技術の需要拡大に対応します。Imperium Solutions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明らかにする、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します。 アクセンチュアは2023年5月、アクセンチュア・ベンチャーズを通じて、生成型人工知能（AI）の時代に企業がデータをより活用し、より大きな価値を実現することを可能にする、エンタープライズナレッジグラフ・プラットフォームのリーディングカンパニーであるスタードッグに戦略的投資を行いました。スタードッグのエンタープライズナレッジグラフは、実世界のコンテキストを機械的に理解できるようにする機能を備えており、企業がより優れた企業データの統合と統一を促進するために使用されます。テーブルを組み合わせてデータを統合する代わりに、基礎となるデータを変更することなく概念を無限にリンクするナレッジグラフの機能を使用してデータを統合します。
【目次】
1 はじめに （ページ - 38） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.3.3 考慮した年数 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート、2020-2022年 1.5 利害関係者 1.6 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ - 42) 2.1 調査データ 図 1 ナレッジグラフ市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 プライマリーの内訳 表2 一次インタビュー 2.1.2.2 主要な業界インサイト 2.2 データの三角測量 図2 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 市場規模推定手法 - アプローチ1（供給側）：ナレッジグラフ市場におけるオファリングの収益 図4 市場規模推定手法 - アプローチ2（需要側）：市場 2.3.1 ボトムアップアプローチ 図5 ボトムアップアプローチ 図6 ボトムアップアプローチによる市場規模推計 2.3.2 トップダウンアプローチ 図7 トップダウンアプローチ 2.4 市場予測 表3 要因分析 2.5 調査の前提 2.6 制限事項 2.7 景気後退の市場への影響
3 経済サマリー（ページ数 - 52） 図8 ナレッジグラフ市場、2021年～2028年（百万米ドル） 図9 市場：地域シェア、2023年 図10：予測期間中、アジア太平洋地域が最も投資効果の高い市場になる見込み
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ数 - 55） 4.1 ナレッジグラフ市場の概要 図11 ナレッジグラフにおける自然言語処理の利用が市場の好機に 4.2 北米：市場：サービス別、上位3業種別 図12 北米市場ではソリューションとBfsiが大きなシェアを占める見込み 4.3 アジア太平洋地域：市場：提供サービス別、上位3カ国 図13 アジア太平洋市場ではソリューションと中国が大きなシェアを占める見込み 4.4 タイプ別市場 図14 2023年にはコンテンツリッチなナレッジグラフが市場シェアを拡大 4.5 アプリケーション別市場 図15 セマンティック検索分野が2023年に大きなシェアを占める 4.6 データソース別市場 図16 2023年には非構造化データセグメントがより大きな市場シェアを占める 4.7 ナレッジグラフ市場：モデルタイプ別 図17 2023年にはセマンティックグラフセグメントがより大きな市場シェアを占める
5 市場概観と業界動向（ページ数 - 58） 5.1 市場概要 5.2 市場ダイナミクス 図18 市場における促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 データ量の急増と複雑化 5.2.1.2 高度なAI＆MLアルゴリズムと膨大な量の生成データ 5.2.1.3 セマンティックウェブとリンクデータへの取り組み 5.2.2 制約 5.2.2.1 開発とメンテナンスにかかる多大なコスト 5.2.3 機会 5.2.3.1 データエンリッチメントとユーザーエクスペリエンス向上のためのナレッジグラフ市場へのNLP技術の統合 5.2.3.2 ヘルスケア、ライフサイエンス分野での採用拡大 5.2.4 課題 5.2.4.1 データの品質と統合 5.2.4.2 拡張性 5.3 業界動向 5.4 規制への影響 5.4.1 一般データ保護規制 5.4.2 国際標準化機構 27001 5.4.3 EUデータガバナンス法 5.4.4 1996年医療保険の移植可能性と説明責任に関する法律 5.4.5 銀行監督に関するバーゼル委員会 239 コンプライアンス 5.4.6 2002 年サーベンス・オクスリー法 5.5 ナレッジグラフ市場におけるベストプラクティス 5.5.1 バリューチェーン分析 図 19 市場：バリューチェーン分析 5.5.2 市場の歴史 図20 ナレッジグラフの歴史 5.5.2.1 2000-2010 5.5.2.2 2010-2020 5.5.2.3 2020-現在 5.5.3 エコシステム 図21 ナレッジグラフのエコシステム 表4 ナレッジグラフ市場：エコシステム 5.5.4 特許分析 5.5.4.1 方法論 5.5.4.2 文書タイプ 表5 出願された特許、2020～2023年 5.5.4.3 イノベーションと特許出願 図22 特許付与総数、2020-2023年 5.5.4.4 出願者のトップ 図23 特許出願者トップ10、2020-2023年 5.5.5 ユースケース 表 6 マネーロンダリングを防止し、neo4j でリスク管理のためのコンプライアンス管理アプリケーショ ンを開発したケルベロス 表 7 yahoo7 は、blazegraph の支援によりナレッジグラフ内のコンテンツを表現 表8 neo4jは、パナマ文書リークの要素間のつながりを可能にし、可視化 表9 グラフ技術は、neo4jを採用した後、機器のメンテナンスを追跡し、分析することによって、私たちの軍隊を助けました。 表 10 データベースグループは、セマンティック検索により、Springermaterials 社の研究加速を支援 5.5.6 価格分析 5.5.6.1 主要企業の平均販売価格 表11 価格分析 5.5.6.2 平均販売価格のトレンド 5.6 ナレッジグラフが隣接技術に与える影響 5.6.1 技術分析 5.6.1.1 隣接技術 5.6.1.1.1 NLP 5.6.1.1.2 ビッグデータ＆アナリティクス 5.6.1.1.3 グラフ・ニューラル・ネットワーク 5.6.1.2 関連技術 5.6.1.2.1 クラウドコンピューティング 5.6.1.2.2 AIとML 5.6.1.2.3 IoT 5.6.1.2.4 ブロックチェーン 5.6.2 ポーターのファイブフォース分析 表12 ナレッジグラフ市場：ポーターの5力モデル 5.6.2.1 新規参入の脅威 5.6.2.2 代替品の脅威 5.6.2.3 買い手の交渉力 5.6.2.4 供給者の交渉力 5.6.2.5 競争相手の激しさ 5.6.3 市場の買い手／顧客に影響を与える破壊的要因 図24 市場のバイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／破壊的要因 5.6.4 2023～2024年の主要会議・イベント 表13 ナレッジグラフ市場：カンファレンス＆イベントの詳細リスト 5.6.5 主要ステークホルダーと購買基準 5.6.5.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図25 上位3産業の購買プロセスにおける利害関係者の影響力 表14 上位3産業の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度(%) 5.6.5.2 購入基準 図 26 上位 3 業種の主要な購買基準 表15 最終用途産業トップ3における主な購買基準 5.6.6 ナレッジグラフ構築のステップ 5.6.6.1 ドメインの特定 5.6.6.2 エンティティの定義 5.6.6.3 関係の定義 5.6.6.4 属性の決定 5.6.6.5 グラフのモデル化 5.6.6.6 データのマッピング 5.6.6.7 モデルの検証 5.6.6.8 モデルの改良 5.6.7 市場の今後の方向性
6 ナレッジグラフ市場, 製品別 (ページ数 - 83) 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 図 27：予測期間中、サービス分野はより高い成長率で成長 表 16：サービス別市場（2018～2022 年）（百万米ドル 表17 オファリング別市場、2023～2028年（百万米ドル） 6.2 ソリューション 6.2.1 高度なデータ管理と分析に対する需要の急増が市場を牽引 表18 ソリューション：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表19 ソリューション：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3 サービス 6.3.1 効率向上ニーズの高まりが市場を後押し 表20 サービス：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表21 サービス：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル） 6.3.2 マネージドサービス 6.3.3 プロフェッショナルサービス
7 市場, モデルタイプ別 (ページ - 88) 7.1 はじめに 7.1.1 モデルタイプ：ナレッジグラフ市場の促進要因 図 28 コンセプトグラフは予測期間中に最も高い成長率で成長 表22 モデルタイプ別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表23 モデルタイプ別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.2 RDFグラフ 7.2.1 インテリジェントなデータ管理ソリューションの導入が市場を牽引 表24 RDFグラフ：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表25 RDFグラフ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.3 概念グラフ 7.3.1 論理的推論、知識発見、データの構造化表現が市場成長を促進 表 26 概念グラフ：地域別市場、2018～2022 年（百万米ドル） 表27 概念グラフ：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル） 7.4 セマンティックグラフ 7.4.1 異種データソースのシームレスな統合が市場成長を促進 表 28 セマンティックグラフ：市場、地域別、2018～2022 年（百万米ドル） 表29 セマンティックグラフ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
...
【本レポートのお問い合わせ先】 https://www.marketreport.jp/contact レポートコード：TC 8832
