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[350ページレポート]MarketsandMarkets社は、ナレッジグラフ市場規模が2023年の9億米ドルから2028年には24億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は21.8％になると予測している。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る。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、組織が利用可能な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する。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。
ナレッジグラフ市場のダイナミクス
ドライバー：AIとMLが市場成長を牽引
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は、ナレッジグラフ・アプリケーションの要となっている。さらに、高性能なコンピューティング・リソースが利用可能になり、クラウド・コンピューティング・プラットフォームが普及したことで、膨大な量のデータを処理し、複雑なAIモデルを展開することが容易になった。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る。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る。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る。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る。
制約：開発とメンテナンスのコスト
市場向けのナレッジグラフの開発と保守にかかるコストは、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得るには、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るため、データの取得もコストの検討事項の1つです。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する。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、全体的なコストの要因となる。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る。
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する。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。センチメント分析、文脈理解、自然言語クエリの処理能力を可能にし、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る。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・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る。
チャレンジデータの品質と統合
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ある。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する。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る。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、ナレッジグラフ内で意味のあるつながりを確保するために克服すべきさらなるハードルである。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る。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る。この市場で著名な企業には、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）などがある。
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で成長すると予想される
構造化データソースをナレッジグラフ市場に統合することで、企業が情報を処理・活用する方法は根本的に変わる。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る。この統合はまた、ナレッジグラフのセマンティック・エンリッチメントを促進し、ナレッジグラフにコンテクストの深みと意味を与える。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、類似の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する。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する。
業種別では、BFSI分野が予測期間中最大の市場規模を占める
近年、銀行・金融サービス・保険（BFSI）業界では、ナレッジグラフの変革力がますます注目されている。これらの洗練されたツールは、この業界に内在する複雑なデータの網を管理するのに役立っていることが証明されている。異種のデータ・ソースを統合することで、組織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る。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、様々なリスクを特定、評価、軽減することができる。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おいて重要な役割を果たします。
地域別では、北米が予測期間中最大の市場規模を占める
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る。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採用している。投資と技術革新の活発化がナレッジグラフ技術の進歩に拍車をかけ、さまざまな業種やユースケースへの適応性と拡張性を高めている。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っている。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、完全性、セキュリティの確保に役立っている。
市場のプレーヤー
ナレッジグラフ市場の主要プレーヤーは、IBM（米国）、マイクロソフト（米国）、AWS（米国）、SAP（米国）、Neo4j（米国）、オラクル（米国）である。これらのプレーヤーは、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・提携、新製品の発表、製品の強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。
この調査レポートは、ナレッジグラフ市場を提供、モデルタイプ、データソース、用途、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
概念グラフ
セマンティック・グラフ
データソースに基づく
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：
セマンティック検索
質疑応答
推薦システム
企業知識管理
その他の用途
タイプに基づく：
コンテキストに富んだ知識グラフ
外部感知型知識グラフ
自然言語処理知識グラフ
ベースはバーティカル：
BFSI
IT & ITES
小売とEコマース
旅行とホスピタリティ
ヘルスケア
メディアとエンターテインメント
運輸・物流
その他の事業
地域による：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
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
最近の動向
2023年2月、IBMはStepZenを買収した。StepZenは、開発者が少ないコードで迅速にGraphQL APIを構築できるよう支援する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、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）で利用できる。
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と提携した。Neo4jはAWS Data and Analytics Competencyを取得している。
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。インペリアム・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。
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）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社に戦略的投資を行った。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
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3 含まれるものと除外されるもの
1.3.4年を考慮
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 景気後退の影響
2 研究方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次情報源
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2 主要な一次インタビュー参加者のリスト
2.1.2.3 予備選の内訳
2.1.2.4 一次情報源
2.1.2.5 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.3 データの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 リスク評価
2.6 限界
2.7 不況がナレッジグラフ市場に与える影響
3 エグゼクティブ・サマリー
4つのプレミアム・インサイト
4.1 ナレッジグラフ市場における魅力的な市場機会
4.2 ナレッジグラフ市場（産業別、地域別
4.3 ナレッジグラフ市場、モデルタイプ別
4.4 ナレッジグラフ市場、データソース別
5 市場概要と業界動向
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバー
5.2.2 拘束
5.2.3 機会
5.2.4 課題
5.3 業界動向
5.3.1 ナレッジグラフの歴史
5.3.2 エコシステム／マーケット・マップ
5.3.3 ケーススタディ分析
5.3.4 バリューチェーン分析
5.3.5 規制の状況
5.3.5.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.3.6 価格分析
5.3.6.1 主要メーカーの平均販売価格動向（供給別
5.3.6.2 指標的価格分析（モデルタイプ別
5.3.7 技術分析
5.3.7.1 主要技術
5.3.7.2 補完技術
5.3.7.3 隣接技術
5.3.8 特許分析
5.3.8.1 方法論
5.3.8.2 特許の種類
5.3.8.3 イノベーションと特許出願
5.3.8.3.1 上位志願者
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
5.3.9.2 購入基準
5.3.10 主要会議・イベント（2023～2024年
5.3.11 ポーターの5つの力分析
5.3.11.1 新規参入の脅威
5.3.11.2 代替品の脅威
5.3.11.3 サプライヤーの交渉力
5.3.11.4 買い手の交渉力
5.3.11.5 競争相手の激しさ
5.3.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.3.13 ナレッジグラフ市場におけるベストプラクティス
5.3.14 ナレッジグラフのツール、フレームワーク、テクニック
5.3.15 ナレッジグラフ市場の将来展望
5.3.15.1 2030年までのKNOWLEDGE GRAPH技術ロードマップ
完全にソフトウェアベースの市場であるため、HSコード/貿易分析は含まれない。また、ハードウェアの詳細を含めることはできない。
6 ナレッジグラフ市場：製品別
6.1 はじめに
6.1.1 ナレッジグラフ市場の促進要因
6.2 ソリューション
6.3 サービス
6.3.1 プロフェッショナル・サービス
6.3.2 マネージド・サービス
7 ナレッジグラフ市場、モデルタイプ別
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
7.2 RDFグラフ
7.3 概念グラフ
7.4 意味グラフ
8 ナレッジグラフ市場、データソース別
8.1 導入
8.1.1 データソース：ナレッジグラフ市場の促進要因
8.2 構造化データ
8.3 非構造化データ
8.4 半構造化データ
9 ナレッジグラフ市場（産業別
9.1 はじめに
9.1.1 産業：ナレッジグラフ市場の促進要因
9.2 BFSI
9.2.1 bfsi: ナレッジグラフの使用例
9.3 小売 & eコマース
9.3.1 小売業とeコマース：ナレッジグラフの使用例
9.4 製造・自動車
9.4.1 製造業と自動車：ナレッジグラフのユースケース
9.5 IT & ITES
9.5.1 ITとITES：ナレッジグラフの使用例
9.6 テレコム
9.6.1 テレコム：ナレッジグラフの使用例
9.7 メディア＆エンタテインメント
9.7.1 メディア＆エンターテイメント：ナレッジグラフの使用例
9.8 ヘルスケア
9.8.1 ヘルスケア：ナレッジグラフの使用例
9.9 政府
9.9.1 政府：ナレッジグラフの使用例
9.10 その他産業（教育・研究、不動産）
9.10.1 その他の業界：ナレッジグラフの使用例
10 ナレッジグラフ市場（用途別
10.1 導入
10.1.1 アプリケーション：ナレッジグラフ市場の促進要因
10.2 セマンティック検索
10.3 質問に答える
10.4 推薦システム
10.5 エンタープライズ・ナレッジ・マネジメント
10.6 その他のアプリケーション（NLP、研究、不正検知、セキュリティ管理）
11 ナレッジグラフ市場、タイプ別
11.1 イントロダクション
11.1.1 タイプ：ナレッジグラフ市場の促進要因
11.2 コンテキストリッチな知識グラフ
11.3 外部センシング知識グラフ
11.4 自然言語処理の知識グラフ
12 ナレッジグラフ市場、地域別
12.1 イントロダクション
12.2 北米
12.2.1 北米：ナレッジグラフ市場の促進要因
12.2.2 北米：景気後退の影響
12.2.3 米国
12.2.4 カナダ
12.3 欧州
12.3.1 欧州：ナレッジグラフ市場の促進要因
12.3.2 欧州：景気後退の影響
12.3.3 英国
12.3.4 ドイツ
12.3.5 フランス
12.3.6 イタリア
12.3.7 スペイン
12.3.8 その他のヨーロッパ
12.4 アジア太平洋
12.4.1 アジア太平洋地域：ナレッジグラフ市場の促進要因
12.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
12.4.3 中国
12.4.4 日本
12.4.5 インド
12.4.6 韓国
12.4.7 オーストラリア＆ニュージーランド
12.4.8 その他のアジア太平洋地域
12.5 中東・アフリカ
12.5.1 中東・アフリカ：ナレッジグラフ市場の促進要因
12.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
12.5.3 CSR
12.5.4 UAE
12.5.5 南アフリカ
12.5.4 その他の中東
12.6 ラテンアメリカ
12.6.1 南米：ナレッジグラフ市場の促進要因
12.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
12.6.3 ブラジル
12.6.4 メキシコ
13.6.5 その他のラテンアメリカ地域
13 競争環境
13.1 キープレーヤーの戦略／勝利への権利
13.2 収益分析
13.3 市場シェア分析
13.4 会社評価マトリックス
13.4.1 スターズ
13.4.2 新進リーダー
13.4.3 浸透型プレーヤー
13.4.4 参加者
13.4.5 会社のフットプリント
13.5 スタートアップ／チーム評価マトリクス
13.5.1 進歩的企業
13.5.2 対応する企業
13.5.3 ダイナミック・カンパニー
13.5.4 スターティングブロック
13.5.5 競合ベンチマーキング
13.6 競争シナリオとトレンド
13.6.1 製品発売
13.6.2 ディールス
13.6.3 その他
13.7 ナレッジグラフ製品のベンチマーキング
13.8 主要ナレッジグラフ・ベンダーの評価と財務指標
14社のプロファイル
14.1 はじめに
14.2 主要プレーヤー
14.2.1 マイクロソフト
14.2.1.1 事業と財務の概要
14.2.1.2 最近の動向
14.2.1.3 MNMビュー
14.2.1.3.1 強み／勝利への権利
14.2.1.3.2 戦略的な選択
14.2.1.3.3 弱点と競争上の脅威
14.2.2 IBM
14.2.2.1 事業と財務の概要
14.2.2.2 最近の動向
14.2.2.3 MNMビュー
14.2.2.3.1 強み／勝利への権利
14.2.2.3.2 戦略的な選択
14.2.2.3.3 弱点と競争上の脅威
14.2.3 アマゾン
14.2.3.1 事業と財務の概要
14.2.3.2 最近の動向
14.2.3.3 MNMビュー
14.2.3.3.1 主要な強み／勝利への権利
14.2.3.3.2 戦略的な選択
14.2.3.3.3 弱点と競争上の脅威
14.2.4 タイガーグラフ
14.2.4.1 事業と財務の概要
14.2.4.2 最近の動向
14.2.4.3 MNMビュー
14.2.4.3.1 強み／勝利への権利
14.2.4.3.2 戦略的な選択
14.2.4.3.3 弱点と競争上の脅威
14.2.5 スタードッグ
14.2.5.1 事業と財務の概要
14.2.5.2 最近の動向
14.2.5.3 MNMビュー
14.2.5.3.1 強み／勝利への権利
14.2.5.3.2 戦略的な選択
14.2.5.3.3 弱点と競争上の脅威
14.2.6 オープンリンク
14.2.7 SAP
14.2.8 NEO4J
14.2.9 ontotext
14.2.10 グラフベース
14.2.11 ケンブリッジ・セマンティクス
14.2.12 エクセナ社
14.2.13 ビチューメン
14.2.14 グーグル
14.2.15 オラクル
14.2.16 BAIDU
14.2.17 textkernel
14.2.18 セマンティック・ウェブ・カンパニー
14.2.19 KNOEMA
14.2.20 ネル
14.2.21 YANDEX
14.2.22 YEXT
14.2.23 オリエンテーションDB
14.2.24 ZIBOT
14.2.25 グラファウェア
15 隣接・関連市場
15.1 隣接市場および関連市場
15.2 グラフ・データベース市場
15.2.1 市場の定義
15.2.2 市場概要
15.3 メタデータ管理ツール市場
15.3.1 市場の定義
15.3.2 市場概要
