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 ナレッジグラフの世界市場規模調査＆予測、展開モデル別、データソース別、産業分野別、地域別予測：2025-2035年Global Knowledge Graph Market Size Study & Forecast, by Deployment Model, Data Source, Industry Vertical, and Regional Forecasts 2025-2035 世界のナレッジグラフ市場は、2024年に約12億6000万米ドルと評価され、予測期間2025-2035年には18.62％の年平均成長率で堅調に拡大する見通しである。企業が複雑なデータ関係を解明し、コンテキストに基づくイン... もっと見る
サマリー世界のナレッジグラフ市場は、2024年に約12億6000万米ドルと評価され、予測期間2025-2035年には18.62％の年平均成長率で堅調に拡大する見通しである。企業が複雑なデータ関係を解明し、コンテキストに基づくインテリジェンスを推進しようと競争する中、ナレッジグラフは現代のデータインフラを変革する力として台頭してきた。エンティティ間の複雑なつながりを表現するために設計されたこのグラフベースのシステムは、従来のリレーショナル・モデルでは管理に苦労することが多かった膨大なデータセットの推論、照会、推論を可能にする。構造化ソースと非構造化ソースを問わず、データの増加が加速する中、企業は意思決定の精度を高め、セマンティック検索を自動化し、機械推論を促進するために、ナレッジグラフ・プラットフォームをますます採用するようになっている。人工知能と機械学習フレームワークの広範な採用により、ナレッジグラフは、特に企業検索、レコメンデーション・エンジン、不正検出、パーソナライズされた顧客体験などのユースケースにおいて、戦略的最前線に押し上げられました。金融サービスやヘルスケアからIT＆テレコム、製造業に至るまで、さまざまな業界がこれらのグラフを統合してデータのサイロ化を解消し、実用的な洞察を引き出している。さらに、クラウドベースの導入は、その拡張性、柔軟性、既存の企業エコシステムとの統合のしやすさから、特にハイブリッドデータ環境の普及が進むにつれて急増している。コンプライアンスやデータガバナンスの要件が厳しい分野では、オンプレミスモデルが依然として有効である。 地域別では、北米が世界のナレッジグラフ市場をリードすると予想される。これは、先端技術企業の集積、セマンティック技術の早期導入、潤沢な資金を有するAIイノベーションの状況などが背景にある。特に米国では、金融サービスや電子商取引などの分野でナレッジグラフの導入が広がっている。一方、欧州も、ナレッジ・ベース・システムに対する規制当局の支援やEU全域でのデジタル・トランスフォーメーション・イニシアチブを背景に、牽引力を増している。一方、アジア太平洋地域は、中国やインドなどの国々における急速な企業のデジタル化、AI新興企業の台頭、電気通信、小売、製造の各分野におけるコンテキストデータ・ソリューションの需要増に後押しされ、最も速い成長率を示すと予測されている。 本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り： - マイクロソフト - グーグル合同会社 - IBMコーポレーション - アマゾン ウェブ サービス - オラクル - SAP SE - ケンブリッジ・セマンティクス - オントテキストAD - Neo4j, Inc. - スタードッグ・ユニオン社 - タイガーグラフ社 - 株式会社フランツ - イエウノ株式会社 - OpenLinkソフトウェア - サイコープ ナレッジグラフの世界市場レポートスコープ - 過去データ - 2023年、2024年 - 予測基準年 - 2024年 - 予測期間 - 2025-2035 - レポート対象範囲：売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、トレンド - 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東・アフリカ - カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更 本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する： 展開モデル別 - クラウドベース - オンプレミス データソース別 - 構造化 - 非構造化 - 半構造化 業種別 - ヘルスケア - 金融サービス - 小売 - 製造業 - IT・通信 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 - ROE アジア太平洋 - 中国 - インド - 日本 - オーストラリア - 韓国 - ロサンゼルス ラテンアメリカ - ブラジル - メキシコ 中東・アフリカ - UAE - サウジアラビア - 南アフリカ - その他の中東・アフリカ 主な内容 - 2025年から2035年までの10年間の市場推定と予測。 - 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。 - 主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。 - 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。 - 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。 - 市場の競争構造の分析 - 市場の需要サイドと供給サイドの分析 目次目次第1章.世界のナレッジグラフ市場レポート範囲と方法論 1.1.調査目的 1.2.調査方法 1.2.1.予測モデル 1.2.2.デスクリサーチ 1.2.3.トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 1.3.リサーチの属性 1.4.研究の範囲 1.4.1.市場の定義 1.4.2.市場セグメンテーション 1.5.調査の前提 1.5.1.包含と除外 1.5.2.制限事項 1.5.3.調査対象年 第2章.要旨 2.1.CEO/CXOの立場 2.2.戦略的洞察 2.3.ESG分析 2.4.主な調査結果 第3章.世界のナレッジグラフ市場勢力分析 3.1.ナレッジグラフの世界市場を形成する市場勢力（2024年～2035年） 3.2.推進要因 3.2.1.ビッグデータとセマンティック技術の急成長 3.2.2.コンテキスト検索とレコメンデーションへの需要の高まり 3.2.3.高度分析のためのAI/MLフレームワークとの統合 3.3.制約事項 3.3.1.グラフデータのモデリングとメンテナンスの複雑さ 3.3.2.高い実装・統合コスト 3.4.機会 3.4.1.新たな業種とユースケースへの拡大 3.4.2.クラウドベースのナレッジグラフ・アズ・ア・サービスの成長 第4章.世界のナレッジグラフ産業分析 4.1.ポーターのファイブ・フォース・モデル 4.1.1.買い手の交渉力 4.1.2.サプライヤーの交渉力 4.1.3.新規参入者の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競争上のライバル 4.2.ポーターのファイブフォース予測モデル（2024年～2035年） 4.3.PESTEL分析 4.3.1.政治的要因 4.3.2.経済 4.3.3.社会 4.3.4.技術 4.3.5.環境 4.3.6.法律 4.4.主な投資機会 4.5.トップ勝ち組戦略（2025年） 4.6.市場シェア分析（2024-2025） 4.7.世界の価格分析と動向（2025年） 4.8.アナリストの提言と結論 第5章.ナレッジグラフの世界市場規模・展開モデル別予測 2025-2035 5.1.市場概要 5.2.クラウドベース 5.3.オンプレミス型 第6章.ナレッジグラフの世界市場規模・予測：データソース別2025年～2035年 6.1.市場概要 6.2.構造化 6.3.非構造化 6.4.半構造化 第7章.ナレッジグラフの世界市場規模・産業分野別予測 2025-2035 7.1.市場概要 7.2.ヘルスケア 7.3.金融サービス 7.4.小売 7.5.製造業 7.6.IT・通信 第8章.ナレッジグラフの世界市場規模・地域別予測 2025-2035 8.1.地域別市場スナップショット 8.2.主要国と新興国 8.3.北米ナレッジグラフ市場 8.3.1.米国のナレッジグラフ市場 8.3.1.1.展開モデルの内訳規模と予測、2025年～2035年 8.3.1.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.3.2.カナダのナレッジグラフ市場 8.3.2.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.3.2.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.欧州ナレッジグラフ市場 8.4.1.イギリスのナレッジグラフ市場 8.4.1.1.展開モデルの内訳規模と予測、2025年～2035年 8.4.1.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.2.ドイツのナレッジグラフ市場 8.4.2.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.2.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.3.フランスのナレッジグラフ市場 8.4.3.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.3.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.4.スペインのナレッジグラフ市場 8.4.4.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.4.4.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.5.イタリアのナレッジグラフ市場 8.4.5.1.展開モデルの内訳、規模および予測、2025年～2035年 8.4.5.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.6.その他のヨーロッパのナレッジグラフ市場 8.4.6.1.展開モデルの内訳、規模および予測、2025年〜2035年 8.4.6.2.業種別内訳の規模と予測、2025年～2035年 8.5.アジア太平洋ナレッジグラフ市場 8.5.1.中国ナレッジグラフ市場 8.5.1.1.展開モデルの内訳規模と予測、2025年～2035年 8.5.1.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.2.インドのナレッジグラフ市場 8.5.2.1.展開モデルの内訳、規模、予測、2025年〜2035年 8.5.2.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.3.日本のナレッジグラフ市場 8.5.3.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.5.3.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.4.オーストラリアのナレッジグラフ市場 8.5.4.1.展開モデルの内訳、規模、予測、2025年〜2035年 8.5.4.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.5.韓国のナレッジグラフ市場 8.5.5.1.展開モデルの内訳、規模および予測、2025年～2035年 8.5.5.2.産業別内訳の規模および予測、2025年～2035年 8.5.6.その他のAPACナレッジグラフ市場 8.5.6.1.展開モデルの内訳、規模および予測、2025年～2035年 8.5.6.2.業種別内訳の規模と予測、2025年～2035年 8.6.ラテンアメリカのナレッジグラフ市場 8.6.1.ブラジルのナレッジグラフ市場 8.6.1.1.展開モデルの内訳規模と予測、2025年～2035年 8.6.1.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.6.2.メキシコのナレッジグラフ市場 8.6.2.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.6.2.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.中東・アフリカのナレッジグラフ市場 8.7.1.UAEのナレッジグラフ市場 8.7.1.1.展開モデルの内訳規模と予測、2025年～2035年 8.7.1.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.2.サウジアラビアのナレッジグラフ市場 8.7.2.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.2.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.3.南アフリカのナレッジグラフ市場 8.7.3.1.展開モデルの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.3.2.業種別内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.4.その他の中東＆アフリカナレッジグラフ市場 8.7.4.1.展開モデルの内訳、規模、予測、2025年～2035年 8.7.4.2.業種別内訳規模と予測、2025年～2035年 第9章.競合インテリジェンス 9.1.トップ市場戦略 9.2.マイクロソフト株式会社 9.2.1.会社概要 9.2.2.主要役員 9.2.3.会社概要 9.2.4.財務実績（データの入手可能性による） 9.2.5.製品・サービスポート 9.2.6.最近の開発状況 9.2.7.市場戦略 9.2.8.SWOT分析 9.3.グーグル合同会社 9.4.IBMコーポレーション 9.5.アマゾン・ウェブ・サービス 9.6.オラクル株式会社 9.7.SAP SE 9.8.ケンブリッジ・セマンティクス 9.9.オントテキストAD 9.10.Neo4j, Inc. 9.11.スタードッグ・ユニオン 9.12.タイガーグラフ 9.13.株式会社フランツ 9.14.株式会社ユウノ 9.15.オープンリンクソフトウェア 9.16.サイコープ
SummaryThe Global Knowledge Graph Market is valued at approximately USD 1.26 billion in 2024 and is poised to expand at a robust CAGR of 18.62% over the forecast period 2025-2035. As businesses race to unravel intricate data relationships and drive contextual intelligence, knowledge graphs have emerged as a transformative force in modern data infrastructure. Designed to represent complex connections between entities, these graph-based systems empower organizations to infer, query, and reason with massive datasets that traditional relational models often struggle to manage. With the accelerating growth of data from structured and unstructured sources alike, enterprises are increasingly embracing knowledge graph platforms to amplify their decision-making precision, automate semantic search, and foster machine reasoning. Table of ContentsTable of Contents
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