サマリー

概要
世界のナレッジグラフ市場は、2022年に7億米ドルに達し、2023-2030年の予測期間中にCAGR 22.1%で成長し、2030年には36億米ドルに達すると予測されている。
電子商取引、コンテンツ配信、ソーシャルメディア・プラットフォームは、ナレッジグラフを利用してレコメンデーション・システムを構築し、ユーザー体験を向上させ、ユーザー・エンゲージメントを促進している。多くの企業では、膨大な量の構造化・非構造化データを統合し、その意味を理解するための効果的なソリューションを必要としている。ナレッジグラフは、関連する情報をリンクし、コンテキストを提供することで、コンテンツを充実させるために採用されています。
ナレッジグラフは、検索エンジンやディスカバリ・プラットフォームの効率と精度を向上させ、ユーザーが関連情報をより簡単に見つけることを可能にします。データ・プライバシー規制が厳しくなるにつれ、企業はデータ・ガバナンス・ソリューションを求めている。ナレッジグラフは、データのリネージやデータ利用の可視性を提供することで、データガバナンスを支援する。
ナレッジグラフ市場では、主要プレーヤーによる製品投入の増加により、北米が最大の市場シェアを占めている。例えば、2023年06月07日、グラフデータベースと分析の世界的大手企業であるNeo4jは、Google Cloud Vertex AIにおけるジェネレーティブAI機能との新製品統合を発表した。Vertex AIのジェネレーティブAI機能は、ナレッジグラフへの自然言語インタフェースを提供するために使用される。
ダイナミクス
世界的なモノのインターネット（IoT）の利用拡大
モノのインターネット（IoT）デバイスは多種多様なデータを生成します。ナレッジグラフは、多様なIoTソースからのデータの統合を可能にし、IoTエコシステムの全体的なビューを提供します。IoTデータはさまざまなフォーマットや規格で提供されています。ナレッジグラフはセマンティックな相互運用性を確立し、さまざまなIoTデバイスからのデータを首尾一貫して理解・分析できるようにします。ナレッジグラフは、このデータをリアルタイムで処理・分析し、IoTイベントや異常に対する迅速な意思決定と対応を可能にする。
IoTデータは、コンテキストの中に置かれることで、より価値が高まります。ナレッジグラフは、IoTデータを関連するエンティティや関係にリンクすることでコンテキストを提供し、より深い洞察を可能にします。ナレッジグラフは、IoTデータと組み合わせることで、予測分析をサポートします。ナレッジグラフは、IoTセンサーが機器の故障を予測する、予知保全のようなアプリケーションで特に価値がある。ロジスティクスやサプライチェーン管理におけるIoTデバイスは、ナレッジグラフの恩恵を受ける。このグラフは、サプライチェーン全体にわたってリアルタイムの可視性と最適化の機会を提供する。
IoTはスマートシティやインフラの重要な構成要素である。ナレッジグラフは、交通やユーティリティから公共安全まで、スマートシティのさまざまな側面の管理と最適化に役立つ。ヘルスケアにおけるIoTは、患者モニタリング・デバイスやウェアラブル・テクノロジーに依存している。ナレッジグラフは、医療提供者が患者データを集約・分析し、ケアや医学研究の改善に役立てることを可能にする。
世界的に拡大する機械学習と人工知能の採用
機械学習と人工知能は、ナレッジグラフのコンテンツを充実させるために使用される。機械学習と人工知能は、テキスト、画像、動画などの非構造化データ・ソースから貴重な洞察を抽出し、ナレッジ・グラフにその情報を入力する。機械学習と人工知能はデータのセマンティクスを理解するのに役立ち、エンティティや概念間の関係を特定することを可能にする。これにより、ナレッジグラフ内の接続のコンテキストと関連性が向上する。
ナレッジグラフは、機械学習アルゴリズムによって、電子商取引、コンテンツ配信、パーソナライズされたユーザー体験におけるレコメンデーションシステムをサポートする。AI主導のレコメンデーションは、ユーザーのエンゲージメントと満足度を高める。人工知能と自然言語処理技術は、ナレッジグラフとの会話型インタラクションを可能にする。チャットボットやバーチャルアシスタントがナレッジグラフにアクセスしクエリを実行することで、人間に近いインタラクションや即座の応答をユーザーに提供する。
ナレッジグラフの低いデータ品質と統合性
ナレッジグラフのデータ品質が低いと、不正確で古い情報になる。これは知識ベースの信頼性を損ない、誤った結論につながる。ナレッジグラフは、データの全体的なビューを提供し、意味のある接続を可能にするときに最も価値があります。データ統合が不十分だと、このような接続を作成することが困難になり、ナレッジグラフの使いやすさと有用性が制限される。
一貫性のないデータ構造やフォーマットは、ナレッジグラフ内の意味的一貫性を阻害する。このため、データのリンクや意味づけに困難が生じる。データ統合が不十分なため、データがサイロ化し、情報が孤立して分析にアクセスできない。ナレッジグラフは、このようなサイロ化を解消するために設計されているが、データ統合が不十分なため、この目標を達成することが難しい。
セグメント分析
世界のナレッジグラフ市場は、タイプ、タスク、データソース組織の規模、用途、エンドユーザー、地域によって区分される。
産業界における構造化ナレッジグラフの採用拡大
データソースに基づき、ナレッジグラフ市場は構造化、非構造化、半構造化に分けられる。世界のナレッジグラフ市場では、構造化セグメントが市場シェアの1/3を占めている。構造化されたデータソースは、よく整理され標準化されたデータを提供し、複数のソースからの情報の統合を容易にする。この統合は、包括的で相互接続されたナレッジグラフを構築する上で極めて重要である。
構造化されたデータ・ソースは、非構造化データや半構造化データと比べて高いデータ品質を提供する。これは、ナレッジグラフ内の情報が正確で信頼できることを保証するために不可欠である。構造化されたデータソースは、明確な定義と標準化されたフォーマットにより、意味的に一貫しています。この一貫性により、ナレッジグラフ内で意味のある関係や接続の作成が容易になります。多くのドメインや業界において、構造化データソースは業界固有の標準や規制に準拠しており、ナレッジグラフにおけるコンプライアンスとデータの一貫性を保証しています。
主要企業による製品投入の増加は、予測期間中の市場成長を後押しする。例えば、2022年2月1日、テクノロジー企業のClausematch社は、AIを活用して規制のデジタル化を推進するために、構造化ナレッジグラフを市場に投入した。同社はこの領域で様々なプロジェクトに携わっている。規制当局や金融サービス企業は、このグラフをテストし、構造化されたデジタル形式での規制がどのように機能するかを確認することができる。
地理的普及率
北米におけるデジタル広告の高い普及率
北米は、人工知能と機械学習プラットフォームの急速な成長により、世界のナレッジグラフ市場で最大の市場シェアを占めている。米国とカナダは、大企業の利用が可能であることから、最大の市場シェアを占めている。ナレッジグラフは、組織がさまざまなソースからのデータを統合し、構造化データおよび非構造化データからの分析と洞察の導出を容易にするのに役立つ。
ナレッジグラフは、患者データの統合、創薬、臨床意思決定支援システムなど、ヘルスケアやライフサイエンス分野での役割が高まっている。クロス・リバー・セラピーが2022年に発表したデータによると、米国のヘルスケア産業は世界第3位の経済規模を誇る。米国の医療支出は国民一人当たり10,224米ドルと最も大きい。また、北米では、リスク評価、不正検知、ポートフォリオ管理のために金融セクターでナレッジグラフの採用が拡大しており、ナレッジグラフ市場の成長を後押ししている。
競争環境
ナレッジグラフ市場の主なグローバルプレイヤーは、AWS、Cambridge Semantics、Franz Inc.、Google、IBM Corporation、Microsoft、Stardog、Neo4j、Ontotext、Oracleなどである。
COVID-19 影響分析
組織がリモートワークやビジネス環境の変化に適応する必要性から、データ統合への注目が高まっている。多様なデータソースを統合する能力を持つナレッジグラフは、データワークフローの合理化を目指す組織にとって、より重要なものとなっている。パンデミックは、業界全体のデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させた。ナレッジグラフを含むデジタル技術に投資した企業や機関は、新常態におけるデータの整理と活用にナレッジグラフが有用であることに気づいた。
パンデミックのダイナミックな性質は、リアルタイム分析の重要性を強調した。ナレッジグラフをグラフ・データベースやセマンティック・テクノロジーなどのテクノロジーと組み合わせることで、ほぼリアルタイムでデータを連結・分析し、リアルタイムの洞察の基盤を提供することができる。ヘルスケアのような一部の分野では、医療データの複雑な関係をモデル化し分析するために、ナレッジグラフへの関心が高まっている。その他の分野、特に経済的課題に直面している分野では、特定のテクノロジーへの投資が減速している。
ロシア・ウクライナ戦争の影響分析
地政学的な出来事は、世界経済の不確実性を助長する。不確実な経済状況は組織の予算配分に影響を与え、ナレッジグラフ・イニシアチブを含むテクノロジーへの投資決定に影響を与える可能性がある。ナレッジグラフ市場への影響は地域によって異なる。特定の地域が不安定になると、優先順位や投資、プロジェクトのスケジュールがシフトする。
地政学的な出来事によるサプライチェーンの混乱は、テクノロジー・コンポーネントの入手可能性やコストに影響を与える。ナレッジグラフを導入する組織は、関連技術のサプライチェーンの変化を評価し、それに適応する必要があるかもしれない。地政学的緊張が高まっている時期には、政府の優先事項や技術イニシアチブのための資金が変化する。政府の支援を受けたり、特定の国家戦略や地域戦略に沿ったナレッジグラフ・プロジェクトは、その影響を受ける。
タイプ別
- 一般的ナレッジグラフ
- 産業別ナレッジグラフ
タスク別
- リンク予測
- エンティティ解決
- リンクベースのクラスタリング
- インターネット
- その他
データソース別
- 構造化
- 非構造化
- 半構造化
組織規模別
- 中小企業
- 大企業
アプリケーション別
- セマンティック検索
- 推薦システム
- データ統合
- ナレッジマネジメント
- AI・機械学習
エンドユーザー別
- ヘルスケア
- Eコマース＆小売
- BFSI
- 政府機関
- メディア＆エンターテイメント
- その他
地域別
- 北米
o 米国
o カナダ
メキシコ
- ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
o その他のヨーロッパ
- 南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
- アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
- 中東およびアフリカ
主な展開
- 2023年3月21日、コードレス・ナレッジグラフ・プラットフォームKobaiは、ナレッジグラフKobai Saturnを発表した。この新しいナレッジグラフは、ベイクハウス・アーキテクチャのスケール、パフォーマンス、コスト効率を活用した業界初のナレッジグラフである。
- 2023年11月05日、独立系地理空間技術プラットフォームのフォースクエアは、地理空間ナレッジグラフを市場に投入した。この新しいグラフは、ロケーションインテリジェンスへの参入障壁を下げ、地理空間データクエリ内の重要な洞察を発見するのにかかる時間を制限するのに役立つ。
- 2022年5月2日、Copyright Clearance Center (CCC)は、CCCエキスパート・ビューを通じて堅牢なナレッジグラフ機能を発表した。詳細はBio-IT World Sessionにて。Copyright clearance center expert view, a knowledge graph has capabilities to help life science companies identify qualified experts.
レポートを購入する理由
- タイプ、タスク、データソース組織の規模、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界のナレッジグラフ市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。
- トレンドと共同開発の分析による商機の特定。
- エクセルデータシートには、すべてのセグメントを含む市場レベルの知識グラフの数多くのデータポイントが記載されています。
- PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと詳細な調査後の包括的な分析で構成されています。
- 主要プレイヤーの主要製品からなる製品マッピングをエクセルで提供。
世界のナレッジグラフ市場レポートは約85の表、92の図、232ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業

ページTOPに戻る

目次

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Type
3.2. Snippet by Task
3.3. Snippet by Data Source
3.4. Snippet by Organization Size
3.5. Snippet by Application
3.6. Snippet by End-User
3.7. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Growing Use of the Internet of Things (IoT) Globally
4.1.1.2. Growing Adoption of Machine Learning and Artificial Intelligence Globally
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Low Data Quality and Integration of Knowledge Graph
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Type
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Type
7.2. General Knowledge Graph*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Industry Knowledge Graph
8. By Task
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Task
8.2. Link Prediction*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Entity Resolution
8.4. Link-based Clustering
8.5. Internet
8.6. Others
9. By Data Source
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Data Source
9.2. Structured*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Unstructured
9.4. Semi-structured
10. By Organization Size
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Organization Size
10.2. SMEs*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Large Enterprises
11. By Application
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
11.2. Semantic Search*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Recommendation systems
11.4. Data integration
11.5. Knowledge management
11.6. AI & machine learning
12. By End-User
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
12.2. Healthcare*
12.2.1. Introduction
12.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
12.3. E-commerce & retail
12.4. BFSI
12.5. Government
12.6. Media & entertainment
12.7. Others
13. By Region
13.1. Introduction
13.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
13.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
13.2. North America
13.2.1. Introduction
13.2.2. Key Region-Specific Dynamics
13.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.2.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.2.9.1. U.S.
13.2.9.2. Canada
13.2.9.3. Mexico
13.3. Europe
13.3.1. Introduction
13.3.2. Key Region-Specific Dynamics
13.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.3.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.3.9.1. Germany
13.3.9.2. UK
13.3.9.3. France
13.3.9.4. Italy
13.3.9.5. Russia
13.3.9.6. Rest of Europe
13.4. South America
13.4.1. Introduction
13.4.2. Key Region-Specific Dynamics
13.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.4.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.4.9.1. Brazil
13.4.9.2. Argentina
13.4.9.3. Rest of South America
13.5. Asia-Pacific
13.5.1. Introduction
13.5.2. Key Region-Specific Dynamics
13.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.5.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.5.9.1. China
13.5.9.2. India
13.5.9.3. Japan
13.5.9.4. Australia
13.5.9.5. Rest of Asia-Pacific
13.6. Middle East and Africa
13.6.1. Introduction
13.6.2. Key Region-Specific Dynamics
13.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
13.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Task
13.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Source
13.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
13.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.6.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
14. Competitive Landscape
14.1. Competitive Scenario
14.2. Market Positioning/Share Analysis
14.3. Mergers and Acquisitions Analysis
15. Company Profiles
15.1. AWS*
15.1.1. Company Overview
15.1.2. Product Portfolio and Description
15.1.3. Financial Overview
15.1.4. Key Developments
15.2. Cambridge Semantics
15.3. Franz Inc.
15.4. Google
15.5. IBM Corporation
15.6. Microsoft
15.7. Stardog
15.8. Neo4j
15.9. Ontotext
15.10. Oracle
LIST NOT EXHAUSTIVE
16. Appendix
16.1. About Us and Services
16.2. Contact Us