ナレッジグラフ市場：ソリューション別（エンタープライズナレッジグラフプラットフォーム、グラフデータベースエンジン、ナレッジマネジメントツールセット）、モデルタイプ別（リソース記述フレームワーク（RDF）トリプルストア、ラベル付きプロパティグラフ） - 2030年までの世界予測

Knowledge Graph Market by Solution (Enterprise Knowledge Graph Platform, Graph Database Engine, Knowledge Management Toolset), Model Type (Resource Description Framework (RDF) Triple Stores, Labeled Property Graph) - Global Forecast to 2030

ナレッジグラフ市場は、2024年に10億6,840万米ドル、2030年には69億3,840万米ドル、年間平均成長率（CAGR）36.6％と推定される。AIによるインテリジェントな知識グラフの構築は、組織が大規模データセットを扱う... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年1月10日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	360	395	英語

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サマリー

ナレッジグラフ市場は、2024年に10億6,840万米ドル、2030年には69億3,840万米ドル、年間平均成長率（CAGR）36.6％と推定される。AIによるインテリジェントな知識グラフの構築は、組織が大規模データセットを扱う方法を変えると予想される。異なるデータポイント間の関係を特定・抽出する際、人間の介在する労力は大幅に削減される。自動化には、非構造化または構造化データを自動的に解釈し、関連するパターンを特定し、そのような関連情報を関連付けるために、自然言語処理（NLP）、機械学習アルゴリズムなど、ほとんどの種類のAI駆動型ツールによって実行されるプロセスが含まれる。この自動化により、グラフの構築がスピードアップすると同時に、精度が向上し、グラフに表現された関係がエンドユーザーにとって可能な限り適切で最新のものであることが保証される。
"ソリューション別では、グラフデータベースエンジンセグメントが予測期間中最大の市場規模を占める"
グラフデータベースエンジンは、グラフ関係（エッジ）によって関連付けられたグラフデータのエンティティ（ノード）の効率的な保存、管理、検索のために特別に設計された、特殊なタイプのデータベースである。グラフ・データベースは、従来のリレーショナル・システムのようにデータをテーブルで整理するのではなく、関係として整理するため、ソーシャル・ネットワーク、レコメンデーション・エンジン、不正検知など、データの関係が最も重要なアプリケーション・シナリオで有用です。また、複雑でリンクの多いデータセットを高速にクエリし、トラバースすることができるため、より自然で直感的かつ柔軟なデータクエリメカニズムを実現する。さらに、SPARQLやCypherのようなグラフ特有のクエリ言語もサポートしており、これらは関係性のクエリに最適化されているため、グラフ・アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティが向上する。
「予測期間中に最も速い成長率を記録するのはサービス・セグメントである。
ナレッジグラフ・サービスは、ナレッジグラフ・ソリューションの導入、強化、保守のためのプロフェッショナル・サービスとマネージド・サービスを含む。プロフェッショナル・サービスは、戦略の設計と開発、データの統合、ビジネスに関連するカスタムメイドのナレッジグラフの作成に関するコンサルティングで構成される。一方、マネージド・サービスは、ナレッジグラフ・プラットフォームのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティに関するサポート、メンテナンス、監視を行います。これらのサービスは、それぞれの方法で、より良いデータ、意思決定インテリジェンス、AIを得るという点で、顧客がナレッジグラフを調達して有利になるよう支援する。
"アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い市場成長率を目撃する"
アジア太平洋地域では、地域全体でグラフ技術の導入と適用を支援しようとする取り組みやイノベーションが特徴的な状況となっている。2021年、Neo4jはGraphs4APACイニシアチブを立ち上げ、グラフ技術の知識とスキルを開発・向上させるためのトレーニング、資料、ツールをアジア太平洋地域の専門家に無料で提供している。このオープンソースのイニシアチブは、インドネシアとシンガポールで実施され、成功を収めています。富士通はまた、知識グラフを生成し、そのようなグラフの推論を可能にする専用の大規模言語モデル（LLM）を作成することに重点を置いたGenerative AI Accelerator Challenge（GENIAC）プログラムにおいて、人工知能によって供給される知識グラフの枠組みの拡大に努めている。これらは、この地域が革新的なプラットフォームやデータ駆動型ソリューションに知識グラフを適用することにどれだけ注目し始めたかを示す重要な指標である。

ナレッジグラフ市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、取締役、その他の経営幹部に対して詳細なインタビューを実施した。

- 企業タイプ別ティア1：40%、ティア2：35%、ティア3：25
- 役職別Cレベル - 40%、Dレベル - 35%、その他 - 25
- 地域別北米 - 35%、欧州 - 40%、アジア太平洋 - 20%、RoW - 5
ナレッジグラフ市場の主要プレーヤーは、IBM Corporation（米国）、Oracle（米国）、Microsoft Corporation（米国）、AWS（米国）、Neo4j（米国）、Progress Software（米国）、TigerGraph（米国）、Stardog（米国）、Franz Inc（米国）、Ontotext（ブルガリア）、Openlink Software（米国）、Graphwise（米国）、Altair（米国）、Bitnine（韓国）ArangoDB（米国）、Fluree（米）、Memgraph（英）、Datavid（英）、SAP（独）、GraphBase（豪）、Metaphacts（独）、Relational AI（米）、Wisecube（米）、Smabbler（ポーランド）、Onlim（オーストリア）、Graphaware（英）、Diffbot（米）、Eccenca（独）、Conversight（米）、Semantic Web Company（オーストリア）、ESRI（米）。これらのプレーヤーは、ナレッジグラフ市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約やコラボレーション、新製品の発売、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。

調査範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたるナレッジグラフ市場規模をカバーしています。ソリューション（エンタープライズナレッジグラフプラットフォーム、グラフデータベースエンジン、ナレッジマネジメントツールセット）、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（リソース記述フレームワーク（RDF）トリプルストア、ラベル付きプロパティグラフ（LPG））、アプリケーション（データガバナンスとマスターデータ管理、データ分析とビジネスインテリジェンス、ナレッジとコンテンツ管理、バーチャルアシスタント、セルフサービスデータとデジタル資産の発見、製品と構成管理、インフラ・資産管理、プロセス最適化・リソース管理、リスク管理、コンプライアンス、規制報告、市場・顧客情報、販売最適化、その他アプリケーション）、業種別（銀行・金融サービス・保険（BFSI）、小売・eコマース、ヘルスケア・ライフサイエンス・製薬通信・技術、政府、製造・自動車、メディア・娯楽、エネルギー・公益事業・インフラ、旅行・ホスピタリティ、輸送・物流、その他業種）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米）。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供に関する主な見解、最近の動向、市場戦略が含まれています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、世界のナレッジグラフ市場の収益数やサブセグメントの最も近い近似値に関する情報を提供し、市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、より良い事業の位置づけを行い、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈拍を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

ナレッジグラフ市場の成長に影響を与える主な促進要因（AI/ジェネレーティブAIソリューションに対する需要の高まり、データ量と複雑性の急速な増加、セマンティック検索に対する需要の高まり）、阻害要因（データ品質と統合の課題、スケーラビリティの問題）、機会（データの統一とナレッジグラフの急速な普及、ヘルスケアとライフサイエンスにおける採用の増加）、課題（専門知識と認識の不足、標準化と相互運用性）の分析。

製品開発/イノベーション：ナレッジグラフ市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。
市場開発：有利な市場に関する包括的な情報を提供し、さまざまな地域のナレッジグラフ市場を分析します。
市場の多様化：ナレッジグラフ市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する情報を網羅的に提供します。
競合評価：IBM Corporation (米国)、Oracle (米国)、Microsoft Corporation (米国)、AWS (米国)、Neo4j (米国)、Progress Software (米国)、TigerGraph (米国)、Stardog (米国)、Franz Inc (米国)、Ontotext (ブルガリア)、Openlink Software (米国)、Graphwise (米国)、Altair (米国)などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価、Bitnine（韓国） ArangoDB（米国）、Fluree（米国）、Memgraph（英国）、GraphBase（オーストラリア）、Metaphacts（ドイツ）、Relational AI（米国）、Wisecube（米国）、Smabbler（ポーランド）、Onlim（オーストリア）、Graphaware（英国）、Diffbot（米国）、Eccenca（ドイツ）、Conversight（米国）、Semantic Web Company（オーストリア）、ESRI（米国）、Datavid（英国）、SAP（ドイツ）。

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1 導入 40
1.1 調査目的 40
1.2 市場の定義 40
1.2.1 包含と除外 41
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション 42
1.3.2 考慮した年数 43
1.4 考慮した通貨 43
1.5 利害関係者 44
1.6 変化のまとめ 44
2 調査方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ 46
2.1.1.1 二次資料からの主要データ 46
2.1.2 一次データ 47
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 47
2.1.2.2 一次インタビューの内訳 47
2.1.2.3 業界の専門家による主な洞察 48
2.2 市場規模の推定 48
2.2.1 トップダウンアプローチ 48
2.2.1.1 供給サイド分析 49
2.2.2 ボトムアップアプローチ 50
2.2.2.1 需要サイド分析 50
2.3 データの三角測量 52
2.4 リサーチの前提 53
2.5 研究の限界 54
2.6 リスク評価 54
3 エグゼクティブ・サマリー
4 プレミアムインサイト 58
4.1 ナレッジグラフ市場における主要企業の魅力的な機会 58
4.2 ナレッジグラフ市場：サービス別 58
4.3 ナレッジグラフ市場：サービス別 59
4.4 ナレッジグラフ市場：モデルタイプ別 59
4.5 ナレッジグラフ市場：用途別 60
4.6 ナレッジグラフ市場：業種別 60
4.7 北米：ナレッジグラフ市場：ソリューション・サービス別 61
5 市場概要と業界動向 62
5.1 はじめに 62
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因 63
5.2.1.1 AI／生成AIソリューションに対する需要の高まり 63
5.2.1.2 データ量の急増と複雑化 63
5.2.1.3 セマンティック検索に対する需要の高まり 63
5.2.2 阻害要因 63
5.2.2.1 データ品質と統合の課題 63
5.2.2.2 飽和状態にあるデータ管理ツールのナビゲーション 64
5.2.2.3 スケーラビリティの問題 64
5.2.3 機会 64
5.2.3.1 LLMの活用によるナレッジグラフ構築コストの削減 64
5.2.3.2 データの統一化とナレッジグラフの急速な普及 65
5.2.3.3 データ管理に革命を起こし、患者の転帰を向上させるヘルスケアやライフサイエンス分野での採用の増加 65
5.2.4 課題 65
5.2.4.1 専門知識と意識の欠如 65
5.2.4.2 標準化と相互運用性 66
5.2.4.3 単一のユースケースを通じてナレッジグラフの完全な価値を実証することの難しさ 66
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 66
5.4 価格分析 67
5.4.1 主要企業の価格動向（ソリューション別） 67
5.4.2 主要プレイヤーの指標価格分析 68
5.5 サプライチェーン分析 69
5.6 エコシステム 71
5.7 テクノロジー分析 73
5.7.1 主要テクノロジー
5.7.1.1 グラフデータベース（GDB） 73
5.7.1.2 セマンティックウェブ技術 73
5.7.1.3 生成AIと自然言語処理（NLP） 73
5.7.1.4 グラフラグ 74
5.7.2 補足技術 74
5.7.2.1 人工知能（AI）と機械学習（ML） 74
5.7.2.2 ビッグデータ 74
5.7.2.3 グラフニューラルネットワーク（GNNS） 74
5.7.2.4 クラウド・コンピューティング
5.7.2.5 ベクターデータベースと全文検索エンジン（FTS） 75
5.7.2.6 マルチモデルデータベース 75
5.7.3 隣接技術 76
5.7.3.1 デジタルツイン
5.7.3.2 モノのインターネット（IoT） 76
5.7.3.3 ブロックチェーン
5.7.3.4 エッジコンピューティング 76
5.8 特許分析 77
5.8.1 方法論 77
5.8.1.1 主要特許のリスト 78
5.9 主要会議とイベント（2024～2025年） 80
5.10 規制の状況 81
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 81
5.10.2 主要規制 85
5.10.2.1 北米 85
5.10.2.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 85
5.10.2.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 85
5.10.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 85
5.10.2.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 85
5.10.2.2 欧州 86
5.10.2.2.1 欧州連合（EU） - 人工知能法（AIA） 86
5.10.2.2.2 EU データガバナンス法 86
5.10.2.2.3 一般データ保護規則（欧州） 86
5.10.2.3 アジア太平洋地域 87
5.10.2.3.1 生成型人工知能サービスの暫定行政措置（中国） 87
5.10.2.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 88
5.10.2.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本） 88
5.10.2.4 中東・アフリカ 88
5.10.2.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 88
5.10.2.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 89
5.10.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 89
5.10.2.5 ラテンアメリカ 90
5.10.2.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 90
5.10.2.5.2 ブラジルの人工知能戦略（EBIA） 90
5.11 ポーターの5つの力分析 91
5.11.1 新規参入の脅威 92
5.11.2 代替品の脅威 92
5.11.3 買い手の交渉力 92
5.11.4 供給者の交渉力 92
5.11.5 競争相手の強さ 92
5.12 主要ステークホルダーと購買基準 93
5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 93
5.12.2 購買基準
5.13 ナレッジグラフの歴史 94
5.14 ナレッジグラフ構築のステップ 95
5.14.1 目標を定める 95
5.14.2 利害関係者の関与 95
5.14.3 知識領域の特定 95
5.14.4 データの収集と分析 96
5.14.5 データのクリーニングと前処理 96
5.14.6 意味的データモデルの作成 96
5.14.7 スキーマの定義 96
5.14.8 データの統合 96
5.14.9 データの調和 96
5.14.10 ナレッジグラフの構築 96
5.14.11 グラフの拡張 96
5.14.12 テストと検証 96
5.14.13 ユーザビリティの最大化 96
5.96 14.14 継続的なメンテナンスと進化
5.15 AI／ジェネレーティブAIがナレッジグラフ市場に与える影響 97
5.15.1 生成型ナレッジグラフのユースケース 97
5.16 投資と資金調達のシナリオ 99
5.17 ケーススタディ分析 99
5.17.1 送電システム運用会社がオントテキストのソリューションを活用して資産管理を近代化 99
5.17.2 ボストン・サイエンティフィック社は、neo4j のグラフ・データサイエンス・ソリューションを利用し、医療サプライチェーンを合理化した 100
5.17.3 イギリスの全国小売チェーンがタイガーグラフのソリューションを利用して業務効率を向上 101
5.17.4 シュナイダーエレクトリック社がスタードッグを使用してスマートビルディングの変革を主導 101
5.17.5 メディア企業がプログレス・セマフォを使用してコンテンツを分類し、視聴者のエンゲージメントを向上 102
5.17.6 yahoo7 社がナレッジグラフ内のコンテンツを blazegraph の支援で表現 103
5.17.7 データベースグループは、セマンティック検索によってSpringermaterials社の研究加速を支援した 103
5.17.8 RFS 社は、ECCENCA 社のソリューションを利用することで、グローバルな製品と在庫管理を最適化した 104
6 ナレッジグラフ市場：提供サービス別 106
6.1 はじめに 107
6.1.1 オファリング：ナレッジグラフ市場の促進要因 107
6.2 ソリューション 108
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 108
6.2.2 エンタープライズ・ナレッジグラフ・プラットフォーム 110
6.2.2.1 セマンティック技術を活用したデータ発見の改善、より良い意思決定の促進、リアルタイム洞察の実現が市場を牽引 110
6.2.3 グラフデータベースエンジン 111
6.2.3.1 グラフデータベースエンジンの並列クエリ実行やAI主導の洞察などの機能が市場成長を加速 111
6.2.4 ナレッジマネジメントツールセット 112
6.2.4.1 組織の知識へのシームレスなアクセスを可能にすることで業務効率を高める知識管理ツールセット 112
6.3 サービス 113
6.3.1 プロフェッショナル・サービス 115
6.3.2 マネージド・サービス 116
7 ナレッジグラフ市場：モデルタイプ別 117
7.1 はじめに 118
7.1.1 モデルタイプナレッジグラフ市場の促進要因 118
7.2 RDF（リソース記述フレームワーク）トリプル・ストア 119
7.2.1 意味的相互運用性を必要とするアプリケーションを促進するRDFベースの知識グラフ 119
7.3 ラベル付きプロパティグラフ（LPG） 120
7.3.1 論理的推論、知識発見、データの構造化表現が市場の成長を後押しする 120
8 ナレッジグラフ市場：アプリケーション別 122
8.1 はじめに
8.1.1 アプリケーションナレッジグラフ市場の促進要因
8.2 データガバナンスとマスターデータ管理 125
8.2.1 市場成長を後押しする検索機能強化のニーズ 125
8.3 データ分析とビジネスインテリジェンス 126
8.3.1 様々な分野の知識を統合し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することが市場成長を促進する 126
8.4 ナレッジ＆コンテンツ管理 127
8.4.1 領域を超えた情報統合による複雑なアイデアの知識の普及が市場を押し上げる 127
8.5 バーチャルアシスタント、セルフサービスデータ、デジタル資産発見 128
8.5.1 チームワークと知識交換の合理化が市場成長を加速する 128
8.6 プロダクト＆コンフィギュレーション管理 129
8.6.1 正確性を確保し、市場投入までの時間を短縮して顧客満足度を高める必要性が市場成長を促進する 129
8.7 インフラ・資産管理 130
8.7.1 情報に基づく意思決定プロセスを通じてダウンタイムを削減し、資産ライフサイクルを延長するインフラ・資産管理 130
8.8 プロセス最適化とリソース管理 131
8.8.1 様々なプロジェクトや部門にまたがるリアルタイムのリソース利用監視のニーズが市場を促進 131
8.9 リスク管理、コンプライアンス、規制報告 132
8.9.1 脆弱性を特定し、コンプライアンスを確保するために、データの流れ、関係、統制のマッピングを支援するリスク管理、コンプライアンス、規制報告 132
8.10 市場・顧客インテリジェンスと販売最適化 133
8.10.1 マーケットを牽引するターゲット・マーケティング戦略に情報を提供するトレンドの識別の必要性 133
8.11 その他のアプリケーション 134
9 ナレッジグラフ市場（業種別） 135
9.1 はじめに 136
9.1.1 業種別：ナレッジグラフ市場の促進要因 136
9.2 BFSI 138
9.2.1 市場成長を支える複雑なデータ管理ニーズの高まり 138
9.2.2 ケーススタディ 139
9.2.2.1 マネーロンダリング防止（AML） 139
9.2.2.1.1 米国の大手金融機関がTigerGraphでアンチマネーロンダリング機能を強化 139
9.2.2.2 不正検知とリスク管理 140
9.2.2.2.1 BNPパリバ・パーソナル・ファイナンスはNeo4jグラフデータベースで不正を20％削減 140
9.2.2.3 ID・アクセス管理 140
9.2.2.3.1 インテュイット社、Neo4j で 1 億人の顧客データを保護 140
9.2.2.4 リスク管理 140
9.2.2.4.1 グローバル銀行はBFSIにおけるリスク管理のために貿易監視を強化した 140
9.2.2.5 データ統合とガバナンス 141
9.2.2.5.1 リアルタイムのリスク管理とコンプライアンスのためのデータ統合とガバナンスの最適化 141
9.2.2.6 銀行ITシステムの運用上の強靭性 141
9.2.2.6.1 バーゼル・インスティテュート・オン・ガバナンスは、ナレッジグラフを活用して、グローバル金融機関の資産回収と財務インテリジェンスを強化した 141
9.2.2.7 規制コンプライアンス 141
9.2.2.7.1 オントテキストのナレッジグラフにより、多国籍監査法人が規制遵守と業務効率を向上 141
9.2.2.8 顧客 360°ビュー 142
9.2.2.8.1 Intuit 社は、顧客データのナレッジグラフ Neo4j を使用して、セキュリティとデータ保護を強化した 142
9.2.2.9 Know Your Customer（KYC）プロセス 142
9.2.2.9.1 AIを活用したナレッジグラフが金融サービスにおけるKYCコンプライアンスと不利なメディア分析を合理化 142
9.2.2.10 市場分析とトレンド検出 143
9.2.2.10.1 大手投資銀行は包括的な企業ナレッジグラフにより投資洞察を強化 143
9.2.2.11 政策インパクト分析 143
9.2.2.11.1 デリニアン、セマンティック・パブリッシング・プラットフォームによりコンテンツ制作と分析を強化 143
9.2.2.12 顧客サポート 143
9.2.2.12.1 銀行と保険会社がAIを活用したナレッジグラフを改善し、BFSIの顧客サポートに革命を起こす 143
9.2.2.13 セルフサービスによるデータ＆デジタル資産の発見とデータ統合＆ガバナンス 144
9.2.2.13.1 HSBCはBFSIにおいてナレッジグラフでデータガバナンスに革命を起こした 144
9.3 小売・eコマース 144
9.3.1 ナレッジグラフによる在庫管理の最適化が市場を牽引する 144
9.3.2 ケーススタディ 145
9.3.2.1 eコマースにおける不正検知 145
9.3.2.1.1 ペイパルはナレッジグラフで不正検知を強化した 145
9.3.2.2 ダイナミックプライシングの最適化 145
9.3.2.2.1 ベルギーの企業はフードペアリングナレッジグラフで新商品開発に革命を起こした 145
9.3.2.3 パーソナライズされたレコメンデーション 146
9.3.2.3.1 Xandr社はTigerGraphでパーソナライズ広告のための業界をリードするIDグラフを作成 146
9.3.2.4 マーケットバスケット分析 146
9.3.2.4.1 ナレッジグラフを活用したマーケットバスケット分析でeコマース大手が小売売上を拡大 146
9.3.2.5 顧客体験の向上 146
9.3.2.5.1 小売業はTigerGraphを使って店舗運営を改善し、顧客満足度を向上させた 146
9.3.2.5.2 エダマムはナレッジグラフによって食品知識とユーザー体験を向上させた 146
9.3.2.6 ソーシャルメディアが購買行動に与える影響 147
9.3.2.6.1 Coca-Cola社における購買行動へのソーシャルメディアの影響を追跡するためのナレッジグラフの活用 147
9.3.2.7 チャーン（解約）の予測と防止 147
9.3.2.7.1 ナレッジグラフを活用した顧客離反の削減 147
9.3.2.8 商品構成と推奨 147
9.3.2.8.1 大手自動車メーカー、ナレッジグラフによる商品構成で顧客体験をパーソナライズ 147
9.3.2.9 顧客セグメンテーションとターゲティング 148
9.3.2.9.1 XboxはTigerGraphでユーザーエクスペリエンスを向上させ、顧客インサイトとロイヤルティを改善 148
9.3.2.10 顧客360°ビュー 148
9.3.2.10.1 テクノロジージャイアントはTigerGraphで顧客エンゲージメントを強化し、パーソナライズされた体験を提供 148
9.3.2.11 レビューと評判の管理 149
9.3.2.11.1 Neo4jはトリップアドバイザーのナレッジグラフでブランドの評判を管理 149
9.3.2.12 顧客サポート 149
9.3.2.12.1 TigerGraphによる根本原因分析で小売業のオペレーションと顧客満足度を向上 149
9.4 ヘルスケア、ライフサイエンス、製薬 149
9.4.1 ナレッジグラフの導入を推進するためには、医療慣行を変革する必要がある 149
9.4.2 ケーススタディ 150
9.4.2.1 創薬と医薬品開発 150
9.4.2.1.1 Ontotext社のターゲット探索により、早期創薬研究開発センターが癌研究を加速 150
9.4.2.1.2 Ontotextのターゲットディスカバリーにより、ナレッジグラフを活用したアルツハイマー病のブレークスルーが加速 151
9.4.2.2 臨床試験管理 151
9.4.2.2.1 NuMediiはOntotextのAI搭載ナレッジグラフで臨床試験管理を効率化 151
9.4.2.3 医療請求処理 152
9.4.2.3.1 UnitedHealth GroupはTigerGraphで医療請求処理に革命を起こした 152
9.4.2.4 クリニカルインテリジェンス 152
9.4.2.4.1 米国の大手小児病院は、教授陣の研究の影響についてより深い洞察を得た 152
9.4.2.5 医療機関ネットワーク分析 152
9.4.2.5.1 アムジェン社はタイガーグラフを利用してインフルエンサーや紹介ネットワークを特定し、医療の質を向上させた 152
9.4.2.6 顧客サポート 153
9.4.2.6.1 Exact Sciences Corporationはナレッジグラフを活用した360°ビューでヘルスケアのカスタマーサポートに革命を起こした 153
9.4.2.7 ペイシェントジャーニーとケアパス分析 153
9.4.2.7.1 ケア・フォー・レア財団のDr.フォン・ハウナー小児病院は、Neo4jのクリニカル・ナレッジ・グラフで小児医療パスウェイを変革した 153
9.4.2.8 セルフサービス・データ＆デジタル資産ディスカバリー 153
9.4.2.8.1 ベーリンガーインゲルハイム、Stardog Knowledge Graphで医薬品イノベーションを加速 153
9.5 通信とテクノロジー 154
9.5.1 複雑なネットワーク・インフラの最適化とカスタマイズされたサービス提供が市場成長を促進する 154
9.5.2 ケーススタディ 155
9.5.2.1 ネットワークの最適化と管理 155
9.5.2.1.1 次世代のサイバーセキュリティを TigerGraph で拡張し、進化する脅威に対抗するサイバーレジリエンスのリーダー 155
9.5.2.2 ネットワークセキュリティ分析 155
9.5.2.2.1 多国籍のサイバーセキュリティ・防衛企業が Ontotext のナレッジグラフでサイバーセキュリティのリスク特定を加速 155
9.5.2.3 ID＆アクセス管理 155
9.5.2.3.1 テクノロジー大手、タイガーグラフで顧客体験を向上 155
9.5.2.4 IT 資産管理 156
9.5.2.4.1 オレンジはThing'inを利用してデジタルツインプラットフォームを構築 156
9.5.2.5 IoTデバイス管理と接続性 156
9.5.2.5.1 AWSはAmazon NeptuneのスケーラブルグラフデータベースソリューションでIoTデバイス管理を強化 156
9.5.2.6 メタデータのエンリッチメント 156
9.5.2.6.1 CiscoはNeo4jを利用して膨大なドキュメントコレクションにメタデータを付与・強化した 156
9.5.2.7 データ統合とガバナンス 157
9.5.2.7.1 Dun & Bradstreet 社は、Neo4j のグラフ技術によりコンプライアンスを強化した 157
9.5.2.8 セルフサービスデータ＆デジタル資産ディスカバリー 157
9.5.2.8.1 電気通信事業者はNeo4jのセルフサービスデータ＆デジタルアセットディスカバリーにより電気通信業務を最適化 157
9.5.2.9 サービスインシデント管理 157
9.5.2.9.1 BTグループはNeo4jのナレッジグラフで通信在庫管理に革命を起こした 157
9.6 政府 157
9.6.1 迅速なデータ統合と相互運用性が市場成長を促進する 157
9.6.2 ケーススタディ 158
9.6.2.1 政府サービスの最適化 158
9.6.2.1.1 日本の国立情報学研究所（NII）が開始した LODAC 博物館プロジェクトは、リンクト・オープン・データを通じて文化遺産データへの学術的アクセスを強化した 158
9.6.2.2 法規制分析 159
9.6.2.2.1 米州開発銀行(IDB)は、IDB においてナレッジグラフによる知識発見を強化した 159
9.6.2.3 危機管理と災害対応計画 159
9.6.2.3.1 リアルタイムの意思決定のために危機対応を強化したナレッジグラフ 159
9.6.2.4 環境影響分析とESG 159
9.6.2.4.1 ウィーン工科大学は知識グラフECOLOPESによって建築設計を変革した 159
9.6.2.5 セキュリティと法執行のためのソーシャルネットワーク分析 160
9.6.2.5.1 社会ネットワーク分析は知識グラフによってセキュリティを強化した 160
9.6.2.6 政策インパクト分析 160
9.6.2.6.1 政府は効果的な政策インパクト分析のためにナレッジグラフを活用した 160
9.6.2.7 知識管理 160
9.6.2.7.1 STEM リーダーシップにおけるジェンダーギャップを埋めるため、Ellas 社は Graphdb のナレッジグラフを活用した 160
9.6.2.8 データ統合とガバナンス 160
9.6.2.8.1 政府機関がメタファクトとオントテキストと提携し、デジタル・印刷図書館サービスを次のレベルへ 160
9.7 製造業と自動車産業 161
9.7.1 簡単な予知保全とダウンタイムの減少が市場の成長を支える 161
9.7.2 ケーススタディ 162
9.7.2.1 設備保全と予知保全 162
9.7.2.1.1 フォードモーターカンパニーはタイガーグラフによる予知保全で生産効率を向上させた 162
9.7.2.2 製品ライフサイクル管理 162
9.7.2.2.1 欧州の大手電気部品メーカーはセマンティックナレッジグラフにより製品の発見性を高めた 162
9.7.2.3 製造プロセスの最適化 163
9.7.2.3.1 ナレッジグラフによる生産の効率化 163
9.7.2.4 車両の安全性と信頼性の向上 163
9.7.2.4.1 ナレッジグラフによる予知保全で車両の安全性が向上 163
9.7.2.5 工業プロセスの最適化 163
9.7.2.5.1 ビルディングオートメーションシステム（BAS）の大手メーカーが Ontotext の GraphDB で車両の安全性を向上 163
9.7.2.6 根本原因分析 164
9.7.2.6.1 ナレッジグラフを活用した根本原因分析でプロセスの不具合を発見 164
9.7.2.7 在庫管理と需要予測 164
9.7.2.7.1 ナレッジグラフによる在庫・需要予測の最適化 164
9.7.2.8 サービスインシデント管理 164
9.7.2.8.1 ナレッジグラフによるサービスインシデントの早期解決 164
9.7.2.9 スタッフとリソースの割り当て 164
9.7.2.9.1 ナレッジグラフによるスタッフとリソースの最適配置 164
9.7.2.10 製品構成と推奨 165
9.7.2.10.1 大手ビルディングオートメーションシステム（BAS）メーカーは、BAS コンポーネントとその複雑な相互作用を表現するために Brick スキーマを使用している 165
9.8 メディアとエンターテインメント 165
9.8.1 市場成長のためにはコンテンツ管理手順の改善とデータ主導の意思決定が必要 165
9.8.2 ケーススタディ 166
9.8.2.1 コンテンツの推薦とパーソナライゼーション 166
9.8.2.1.1 大手テレビ放送局はナレッジグラフによりデータ管理を合理化し、検索効率を向上させた 166
9.8.2.2 視聴者セグメンテーションとターゲティング 166
9.8.2.2.1 KT Corporation はより良い視聴者ターゲティングのためにセマンティック検索で IPTV Content Discovery を強化した 166
9.8.2.3 ソーシャルメディアの影響力分析 167
9.8.2.3.1 Myntelligence 社は TigerGraph の高度なグラフ分析を使って関係や相互作用を分析した 167
9.8.2.4 著作権とライセンス管理 167
9.8.2.4.1 大英博物館とEuropeanaは文化遺産のコンテンツ管理とライセンシングを効率化するためにナレッジグラフを活用した 167
9.8.2.5 セルフサービスによるデータとデジタル資産の発見 167
9.8.2.5.1 BBC はセマンティックパブリッシングによってコンテンツ管理を変革し、ユーザーエクスペリエンスを向上させた 167
9.8.2.6 コンテンツ推薦システム 168
9.8.2.6.1 STM 出版社がナレッジプラットフォームを活用してコンテンツ推奨を強化 168
9.8.2.7 ユーザーエンゲージメントの分析 168
9.8.2.7.1 ブルガリアのメディア企業がOntotextのナレッジグラフを活用し、ユーザーエンゲージメントと広告ターゲティングを強化 168
9.8.2.8 ナレッジマネジメント 169
9.8.2.8.1 Rappler、フィリピン初の政治ナレッジグラフで透明性の高い選挙を実現 169
9.169 8.2.8.2 パーフェクトメモリーとオントテキストは、ナレッジグラフ・ソリューションに基づくカスタム・データ・プログラム・プラットフォームを開発し、データ管理を合理化した 169
9.9 エネルギー、公益事業、インフラ 169
9.9.1 ナレッジグラフ・ソリューションの需要を促進する革新的技術の開発 169
9.9.2 ケーススタディ 170
9.9.2.1 送電網管理 170
9.9.2.1.1 送電システム運用会社（TSO）はナレッジグラフで資産管理を近代化し、グリッドの信頼性を強化 170
9.9.2.2 エネルギー取引の最適化 171
9.9.2.2.1 世界的なエネルギー・商品市場情報プロバイダーは、セマンティック情報抽出により業務効率を向上させた 171
9.9.2.3 再生可能エネルギーの統合と最適化 171
9.9.2.3.1 中国国家電網公司はタイガーグラフの支援で迅速なエネルギー管理システムを構築した 171
9.9.2.4 公共インフラ管理 171
9.171 9.2.4.1 ナレッジグラフはより良い意思決定のためのインフラ管理を強化する 171
9.9.2.5 顧客エンゲージメントと課金 172
9.172 9.2.5.1 ナレッジグラフによる顧客エンゲージメントと請求の合理化 172
9.9.2.6 環境影響分析とESG 172
9.172 9.2.6.1 ナレッジグラフによる環境影響分析の改善と ESG 報告 172
9.9.2.7 サービスインシデント管理 172
9.172 9.2.7.1 グラフベースのデジタルツインによるエネルギー分野のサービスインシデント管理の変革 172
9.9.2.8 スタッフとリソースの割り当て 172
9.172 9.2.8.1 ナレッジグラフは効率的な業務のための人員と資源配分を最適化した 172
9.9.2.9 鉄道資産管理 173
9.173 9.2.9.1 グラフデータベースによる鉄道資産管理は連結性と効率性を強化する 173
9.10 トラベル＆ホスピタリティ 173
9.10.1 市場を牽引する革新的技術の開発に役立つナレッジグラフの必要性 173
9.10.2 ケーススタディ 174
9.10.2.1 パーソナライズされた旅行推奨 174
9.174 10.2.1.1 ナレッジグラフによる旅行のパーソナライゼーション 174
9.10.2.2 ダイナミック・プライシングの最適化 174
9.10.2.2.1 マリオット・インターナショナルはダイナミックプライシングと収益の最適化のためにナレッジグラフ技術を導入した 174
9.10.2.3 カスタマージャーニーマッピング 174
9.10.2.3.1 ナレッジグラフは旅行体験を向上させるためにカスタマージャーニーをマッピングする 174
9.10.2.4 予約の最適化 175
9.10.2.4.1 ウエストジェット航空は、Neo4j を利用してフライトスケジュールをシームレスで顧客フレンドリーなエクスペリエンスに変えた 175
9.10.2.5 顧客体験の向上 175
9.10.2.5.1 Airbnb 社は、Neo4j グラフデータベースにより、統一されたデータと実用的な洞察で顧客エクスペリエンスを変革した 175
9.10.2.6 商品構成と推奨 175
9.10.2.6.1 ナレッジグラフによる商品構成と推奨の合理化 175
9.11 輸送と物流 176
9.11.1 市場成長のための革新的技術開発の必要性 176
9.11.2 事例研究 177
9.177 11.2.1 ルート最適化と車両管理 177
9.177 11.2.1.1 ロンドン交通局（TfL）はデジタルツインによりルート管理と事故対応を最適化した 177
9.11.2.2 サプライチェーンの可視化 177
9.177 11.2.2.1 ナレッジグラフはリアルタイムの洞察でサプライチェーンの可視性を強化 177
9.177 11.2.3 設備保全と予知保全 177
9.177 11.2.3.1 ナレッジグラフによる予測的洞察で設備保守を最適化 177
9.11.2.4 サプライチェーン管理 177
9.177 11.2.4.1 ナレッジグラフによるサプライチェーン管理の効率化 177
9.11.2.5 ベンダーとサプライヤーの分析 178
9.178 11.2.5.1 ナレッジグラフによるベンダー・サプライヤー分析 178
9.11.2.6 業務の効率化と意思決定 178
9.178 11.2.6.1 不正検知による業務効率の改善 178
9.12 その他の業種 178
10 ナレッジグラフ市場：地域別 180
10.1 はじめに 181
10.2 北米 182
10.2.1 北米：マクロ経済見通し 182
10.2.2 米国 188
10.2.2.1 構造化データ分析と相互運用性へのニーズの高まりが市場を牽引 188
10.2.3 カナダ 193
10.2.3.1 データの複雑化と効率的データへの需要の高まりが市場を牽引 193
10.3 欧州 193
10.3.1 欧州：マクロ経済見通し 194
10.3.2 英国 199
10.3.2.1 データの複雑化と高度なデータ統合ソリューションへの需要が市場成長を促進 199
10.3.3 ドイツ 204
10.3.3.1 インダストリー4.0への注力によりナレッジグラフの需要が高まる 204
10.3.4 フランス 204
10.3.4.1 技術革新、強固なデジタルインフラ、規制環境の整備が市場成長を促進 204
10.3.5 イタリア 204
10.3.5.1 セマンティック技術の採用拡大と技術革新促進への政府の取り組みが市場を牽引 204
10.3.6 スペイン 209
10.3.6.1 AI開発分野での戦略的イニシアティブとスペインの2024年人工知能戦略の実施が市場を加速 209
10.3.7 北欧諸国 210
10.3.7.1 高いデジタルリテラシー、高度なAI対応能力、強固な官民パートナーシップが市場成長を後押し 210
10.3.8 その他の欧州諸国 210
10.4 アジア太平洋地域 211
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 211
10.4.2 中国 217
10.4.2.1 急速な技術進歩、政府のイニシアティブ、AI統合への戦略的重点が市場を押し上げる 217
10.4.3 日本 222
10.4.3.1 政府の「Society 5.0」構想の下、ロボット工学の進歩とAI技術への強い注目が市場を牽引 222
10.4.4 インド 222
10.4.4.1 政府主導による先端技術利用促進が市場成長を促進 222
10.4.5 韓国 227
10.227 4.5.1 官民パートナーシップの開発と強化に注力することが市場を牽引する 227
10.4.6 オーストラリア・ニュージーランド 227
10.4.6.1 新時代の技術開発のための戦略的提携が市場を牽引 227
10.4.7 その他のアジア太平洋地域 227
10.5 中東・アフリカ 228
10.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 228
10.5.2 GCC諸国 233
10.5.2.1 AI技術開発への投資増加が市場成長を促進 233
10.5.2.2 UAE 238
10.5.2.2.1 AIとデジタルトランスフォーメーションの取り組みに対する政府支援の増加が市場成長を促進 238
10.5.2.3 KSA 239
10.5.2.3.1 政府のイニシアティブとデジタルインフラへの投資が市場を促進 239
10.5.2.4 その他のGCC諸国 243
10.5.3 南アフリカ 243
10.5.3.1 デジタルトランスフォーメーションとイノベーションへの注目の高まりが市場成長を加速 243
10.5.4 その他の中東・アフリカ 244
10.6 ラテンアメリカ 244
10.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 244
10.6.2 ブラジル 250
10.6.2.1 パーソナライズされた顧客対応への需要の高まりとAI技術の進歩が市場を促進 250
10.6.3 メキシコ 254
10.6.3.1 デジタルインフラ整備が市場成長を後押し 254
10.6.4 アルゼンチン 255
10.6.4.1 デジタルトランスフォーメーションへの取り組みが市場を牽引 255
10.6.5 その他のラテンアメリカ地域 255
11 競争環境 256
11.1 はじめに 256
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 256
11.3 収益分析 257
11.4 市場シェア分析 258
11.5 市場ランキング分析 259
11.6 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 260
11.6.1 スター企業 260
11.6.2 新興リーダー 260
11.6.3 浸透型プレーヤー 260
11.6.4 参加企業 261
11.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2024年 262
11.6.5.1 企業フットプリント 262
11.6.5.2 バーティカル・フットプリント 263
11.6.5.3 オファリングのフットプリント 264
11.6.5.4 地域別フットプリント 265
11.7 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2024年） 265
11.7.1 進歩的企業 265
11.7.2 対応力のある企業 265
11.7.3 ダイナミックな企業 266
11.7.4 スタートアップ・ブロック 266
11.7.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2024年 267
11.7.5.1 主要新興企業／中小企業 267
11.7.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 268
11.8 競争シナリオと動向 269
11.8.1 製品上市と機能強化 269
11.8.2 取引 272
11.9 ブランド／製品の比較 274
11.10 主要ナレッジグラフ・ソリューション・プロバイダーの企業評価と財務指標 275
12 会社プロファイル 276
12.1 主要プレイヤー 276
12.1.1 NEO4J 276
12.1.1.1 事業概要 276
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 277
12.1.1.3 最近の動向 278
12.1.1.3.1 製品強化 278
12.1.1.3.2 取引 278
12.1.1.4 MnMビュー 279
12.1.1.4.1 勝利への権利 279
12.1.1.4.2 戦略的選択 279
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 279
12.1.2 アマゾンウェブサービス社 280
12.1.2.1 事業概要 280
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 281
12.1.2.3 最近の動向 281
12.1.2.3.1 製品の強化 281
12.1.2.4 MnMビュー 282
12.1.2.4.1 勝利への権利 282
12.1.2.4.2 戦略的選択 282
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 282
12.1.3 タイガーグラフ 283
12.1.3.1 事業概要 283
12.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 283
12.1.3.3 最近の動向 284
12.1.3.3.1 製品強化 284
12.1.3.3.2 取引 284
12.1.3.4 MnMビュー 285
12.1.3.4.1 勝利への権利 285
12.1.3.4.2 戦略的選択 285
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 285
12.1.4 グラフワイズ 286
12.1.4.1 事業概要 286
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 286
12.1.4.3 最近の動向 287
12.1.4.3.1 製品強化 287
12.1.4.4 MnMビュー 287
12.1.4.4.1 勝利への権利 287
12.1.4.4.2 戦略的選択 287
12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 287
12.1.5 リレーショナルアイ 288
12.1.5.1 事業概要 288
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 288
12.1.5.3 最近の動向 289
12.1.5.3.1 製品の発売 289
12.1.5.4 MnMの見解 289
12.1.5.4.1 勝利への権利 289
12.1.5.4.2 戦略的選択 289
12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 289
12.1.6 IBM 290
12.1.6.1 事業概要 290
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 291
12.1.6.3 最近の動向 292
12.1.6.3.1 製品強化 292
12.1.6.3.2 取引 292
12.1.7 マイクロソフト 293
12.1.7.1 事業概要 293
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 295
12.1.7.3 最近の動向 296
12.1.7.3.1 製品強化 296
12.1.7.3.2 取引 296
12.1.8 SAP 297
12.1.8.1 事業概要 297
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 298
12.1.8.3 最近の動向 299
12.1.8.3.1 製品強化 299
12.1.9 オラクル 300
12.1.9.1 事業概要 300
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 301
12.1.9.3 最近の動向 302
12.1.9.3.1 製品強化 302
12.1.10 スタードッグ 303
12.1.10.1 事業概要 303
12.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 304
12.1.10.3 最近の開発状況 304
12.1.10.3.1 製品強化 304
12.1.10.3.2 取引 305
12.1.11 オントテキスト 306
12.1.11.1 事業概要 306
12.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 306
12.1.11.3 最近の動向 307
12.1.11.3.1 製品強化 307
12.1.11.3.2 取引 308
12.1.12 フランツ309
12.1.12.1 事業概要 309
12.1.12.2 提供する製品／ソリューション／サービス 309
12.1.12.3 最近の動向 310
12.1.12.3.1 製品の強化 310
12.1.13 アルテア 311
12.1.13.1 事業概要 311
12.1.13.2 提供する製品／ソリューション／サービス 312
12.1.13.3 最近の開発 313
12.1.13.3.1 製品強化 313
12.1.13.3.2 取引 313
12.1.14 プログレス・ソフトウェア・コーポレーション 314
12.1.15 ESRI 315
12.1.16 セマンティック・ウェブ・カンパニー 316
12.1.17 オープンリンク・ソフトウェア 317
12.2 中小企業／新興企業 318
12.2.1 データビッド 318
12.2.2 グラフベース 319
12.2.3 コンバイト 320
12.2.4 eccenca 321
12.2.5 arangodb 322
12.2.6 FLUREE 323
12.2.7 diffbot 324
12.2.8 bitnine 325
12.2.9 memgraph 326
12.2.10 graphaware 327
12.2.11 ONLIM 328
12.2.12 smabbler 329
12.2.13 ワイズキューブ 330
12.2.14 メタファクト 331

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Table of Contents

Summary

The Knowledge Graph market is estimated at USD 1,068.4 million in 2024 to USD 6,938.4 million by 2030, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 36.6%. The construction of intelligent knowledge graphs through AI is expected to change how organizations deal with large datasets. The effort of human intervention is drastically reduced when it comes to identifying and extricating relationships between different data points. The automation includes the processes carried out by most types of AI-driven tools such as natural language processing (NLP), machine learning algorithms, etc., to automatically interpret, unstructured or structured data, identify relevant patterns, and correlate such relevant information. This automation speeds up the construction of the graphs and at the same time increases accuracy, ensuring that the relationships represented in it are as relevant and up to date as possible to an end user.
"By solution, Graph Database Engine segment to hold the largest market size during the forecast period.”
Graph Database Engine is a specialized type of database, designed specifically for the efficient storage, management and retrieval of graph data entities (nodes) related by graph relationships (edges). Graph databases do not organize data in tables as in traditional relational systems, but rather as relationships, making them useful in application scenarios where data relationships are paramount, such as social networks, recommendation engines, and fraud detection. It allows high-speed querying and traversing complex and heavily linked datasets, thus enables a more natural, intuitive, and flexible mechanism of data querying. It further supports graph-specific query languages such as SPARQL and Cypher, which are optimized for querying relationships, thus affording better performance and scalability for graph applications.
“The services segment to register the fastest growth rate during the forecast period.”
Knowledge graph services encompass professional and managed services to an organization for deploying, enhancing, and maintaining knowledge graph solutions. Professional services consist of consulting on the design and development of a strategy, integration of the data, and the creation of a custom-built knowledge graph relevant to a business. On the other hand, managed services offer support maintenance, and monitoring of the knowledge graph platform for performance, scalability, and security. These services, in their own way, assist clients in sourcing knowledge graphs to their advantage in terms of getting better data, decision intelligence, and AI, and without the burden of their internal management, which is a resource-intensive and cumbersome process.
“Asia Pacific to witness the highest market growth rate during the forecast period.”
In Asia Pacific, the landscape is characterized by initiatives and innovations that try to help adopt and apply graph technologies across the region. In 2021, Neo4j launched Graphs4APAC initiative, which provides free training, materials, and tools to professionals across Asia Pacific to develop and improve their knowledge and skills in graph technology. This open-source initiative encourages collaborative and local adaptation, and has been successfully implemented in, Indonesia and Singapore. Fujitsu, also, strives to expand the frameworks of knowledge graphs fed by artificial intelligence in the Generative AI Accelerator Challenge (GENIAC) program that focuses on producing dedicated large language models (LLMs) that generate knowledge graphs and allow for inferring such graphs. These are emerging indicators that are significant in portraying how much the region has begun to pay attention to applying knowledge graphs across innovative platforms and data-driven solutions.

In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the Knowledge Graph market.

• By Company Type: Tier 1 – 40%, Tier 2 – 35%, and Tier 3 – 25%
• By Designation: C-level –40%, D-level – 35%, and Others – 25%
• By Region: North America – 35%, Europe – 40%, Asia Pacific – 20, RoW-5%
The major players in the Knowledge Graph market include IBM Corporation (US), Oracle (US), Microsoft Corporation (US), AWS (US), Neo4j (US), Progress Software (US), TigerGraph (US), Stardog (US), Franz Inc (US), Ontotext (Bulgaria), Openlink Software (US), Graphwise (US), Altair (US), Bitnine ( South Korea) ArangoDB (US), Fluree (US), Memgraph (UK), Datavid (UK), and SAP (Germany), GraphBase (Australia), Metaphacts (Germany), Relational AI (US), Wisecube (US), Smabbler (Poland), Onlim (Austria), Graphaware (UK), Diffbot (US), Eccenca (Germany), Conversight (US), , Semantic Web Company (Austria), ESRI (US). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their Knowledge Graph market footprint.

Research Coverage
The market study covers the Knowledge Graph market size across different segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across various segments, including by offering (solutions (enterprise knowledge graph platform, graph database engine, knowledge management toolset), services ( professional services, managed services), by model type (Resource Description Framework (RDF) Triple Stores, Labeled Property Graph (LPG)), by applications (data governance and master data management, data analytics and business intelligence, knowledge and content management , virtual assistants, self-service data and digital asset discovery, product and configuration management, infrastructure and asset management, process optimization and resource management, risk management, compliance, regulatory reporting, market and customer intelligence, sales optimization, other applications), by vertical (Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), retail and eCommerce, healthcare, life sciences, and pharmaceuticals telecom and technology, government, manufacturing and automotive, media & entertainment, energy, utilities and infrastructure, travel and hospitality, transportation and logistics, other vertical), and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the global Knowledge Graph market’s revenue numbers and subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (rising demand for AI/generative AI solutions, rapid growth in data volume and complexity, growing demand for semantic search), restraints (data quality and Integration challenges, scalability Issues) opportunities (data unification and rapid proliferation of knowledge graphs, increasing adoption in healthcare and life sciences), and challenges (lack of expertise and awareness, standardization and interoperability) influencing the growth of the Knowledge Graph market.

Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the Knowledge Graph market.
Market Development: The report provides comprehensive information about lucrative markets and analyses the Knowledge Graph market across various regions.
Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the Knowledge Graph market.
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading include include IBM Corporation (US), Oracle (US), Microsoft Corporation (US), AWS (US), Neo4j (US), Progress Software (US), TigerGraph (US), Stardog (US), Franz Inc (US), Ontotext (Bulgaria), Openlink Software (US), Graphwise (US), Altair (US), Bitnine ( South Korea) ArangoDB (US), Fluree (US), Memgraph (UK), GraphBase (Australia), Metaphacts (Germany), Relational AI (US), Wisecube (US), Smabbler (Poland), Onlim (Austria), Graphaware (UK), Diffbot (US), Eccenca (Germany), Conversight (US), , Semantic Web Company (Austria), ESRI (US), Datavid (UK), and SAP (Germany).

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1 INTRODUCTION 40
1.1 STUDY OBJECTIVES 40
1.2 MARKET DEFINITION 40
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 41
1.3 STUDY SCOPE 42
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 42
1.3.2 YEARS CONSIDERED 43
1.4 CURRENCY CONSIDERED 43
1.5 STAKEHOLDERS 44
1.6 SUMMARY OF CHANGES 44
2 RESEARCH METHODOLOGY 45
2.1 RESEARCH DATA 45
2.1.1 SECONDARY DATA 46
2.1.1.1 Key data from secondary sources 46
2.1.2 PRIMARY DATA 47
2.1.2.1 Primary interviews with experts 47
2.1.2.2 Breakdown of primary interviews 47
2.1.2.3 Key insights from industry experts 48
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 48
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 48
2.2.1.1 Supply-side analysis 49
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 50
2.2.2.1 Demand-side analysis 50
2.3 DATA TRIANGULATION 52
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 53
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 54
2.6 RISK ASSESSMENT 54
3 EXECUTIVE SUMMARY 55
4 PREMIUM INSIGHTS 58
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN KNOWLEDGE GRAPH MARKET 58
4.2 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY OFFERING 58
4.3 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY SERVICE 59
4.4 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY MODEL TYPE 59
4.5 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY APPLICATION 60
4.6 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY VERTICAL 60
4.7 NORTH AMERICA: KNOWLEDGE GRAPH MARKET, SOLUTIONS AND SERVICES 61
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 62
5.1 INTRODUCTION 62
5.2 MARKET DYNAMICS 62
5.2.1 DRIVERS 63
5.2.1.1 Rising demand for AI/generative AI solutions 63
5.2.1.2 Rapid growth in data volume and complexity 63
5.2.1.3 Growing demand for semantic search 63
5.2.2 RESTRAINTS 63
5.2.2.1 Data quality and integration challenges 63
5.2.2.2 Navigation of saturated data management tool landscape 64
5.2.2.3 Scalability issues 64
5.2.3 OPPORTUNITIES 64
5.2.3.1 Leveraging LLMs to reduce knowledge graph construction costs 64
5.2.3.2 Data unification and rapid proliferation of knowledge graphs 65
5.2.3.3 Increasing adoption in healthcare and life sciences to revolutionize data management and enhance patient outcomes 65
5.2.4 CHALLENGES 65
5.2.4.1 Lack of expertise and awareness 65
5.2.4.2 Standardization and interoperability 66
5.2.4.3 Difficulty in demonstrating full value of knowledge graphs through single use cases 66
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 66
5.4 PRICING ANALYSIS 67
5.4.1 PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOLUTION 67
5.4.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS OF KEY PLAYERS 68
5.5 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 69
5.6 ECOSYSTEM 71
5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 73
5.7.1 KEY TECHNOLOGIES 73
5.7.1.1 Graph Databases (GDB) 73
5.7.1.2 Semantic web technologies 73
5.7.1.3 Generative AI and Natural Language Processing (NLP) 73
5.7.1.4 GraphRAG 74
5.7.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 74
5.7.2.1 Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) 74
5.7.2.2 Big data 74
5.7.2.3 Graph Neural Networks (GNNS) 74
5.7.2.4 Cloud computing 75
5.7.2.5 Vector databases and Full-Text Search Engines (FTS) 75
5.7.2.6 Multi-model databases 75
5.7.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 76
5.7.3.1 Digital twin 76
5.7.3.2 Internet of Things (IoT) 76
5.7.3.3 Blockchain 76
5.7.3.4 Edge computing 76
5.8 PATENT ANALYSIS 77
5.8.1 METHODOLOGY 77
5.8.1.1 List of major patents 78
5.9 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 80
5.10 REGULATORY LANDSCAPE 81
5.10.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 81
5.10.2 KEY REGULATIONS 85
5.10.2.1 North America 85
5.10.2.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 85
5.10.2.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 85
5.10.2.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 85
5.10.2.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) - Canada 85
5.10.2.2 Europe 86
5.10.2.2.1 The European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 86
5.10.2.2.2 EU Data Governance Act 86
5.10.2.2.3 General Data Protection Regulation (Europe) 86
5.10.2.3 Asia Pacific 87
5.10.2.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 87
5.10.2.3.2 The National AI Strategy (Singapore) 88
5.10.2.3.3 The Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 88
5.10.2.4 Middle East & Africa 88
5.10.2.4.1 The National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 88
5.10.2.4.2 The National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 89
5.10.2.4.3 The AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 89
5.10.2.5 Latin America 90
5.10.2.5.1 The Santiago Declaration (Chile) 90
5.10.2.5.2 The Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 90
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 91
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 92
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 92
5.11.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 92
5.11.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 92
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 92
5.12 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 93
5.12.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 93
5.12.2 BUYING CRITERIA 93
5.13 BRIEF HISTORY OF KNOWLEDGE GRAPH 94
5.14 STEPS TO BUILD KNOWLEDGE GRAPH 95
5.14.1 DEFINE OBJECTIVES 95
5.14.2 ENGAGE STAKEHOLDERS 95
5.14.3 IDENTIFY KNOWLEDGE DOMAIN 95
5.14.4 GATHER AND ANALYZE DATA 96
5.14.5 CLEAN AND PREPROCESS DATA 96
5.14.6 CREATE SEMANTIC DATA MODEL 96
5.14.7 SCHEMA DEFINITION 96
5.14.8 DATA INTEGRATION 96
5.14.9 HARMONIZATION OF DATA 96
5.14.10 BUILD KNOWLEDGE GRAPH 96
5.14.11 AUGMENT GRAPH 96
5.14.12 TESTING AND VALIDATION 96
5.14.13 MAXIMIZE USABILITY 96
5.14.14 CONTINUOUS MAINTENANCE AND EVOLUTION 96
5.15 IMPACT OF AI/GENERATIVE AI ON KNOWLEDGE GRAPH MARKET 97
5.15.1 USE CASES OF GENERATIVE KNOWLEDGE GRAPH 97
5.16 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 99
5.17 CASE STUDY ANALYSIS 99
5.17.1 TRANSMISSION SYSTEM OPERATOR LEVERAGED ONTOTEXT’S SOLUTIONS TO MODERNIZE ASSET MANAGEMENT 99
5.17.2 BOSTON SCIENTIFIC STREAMLINED MEDICAL SUPPLY CHAIN USING NEO4J’S GRAPH DATA SCIENCE SOLUTION 100
5.17.3 NATIONAL RETAIL CHAIN FROM UK ENHANCED OPERATIONAL EFFICIENCY USING TIGERGRAPHS’S SOLUTION 101
5.17.4 SCHNEIDER ELECTRIC USED STARDOG TO LEAD SMART BUILDING TRANSFORMATION 101
5.17.5 MEDIA ORGANIZATION USED PROGRESS SEMAPHORE TO CLASSIFY CONTENT FOR BETTER AUDIENCE ENGAGEMENT 102
5.17.6 YAHOO7 REPRESENTED CONTENT WITHIN KNOWLEDGE GRAPH WITH ASSISTANCE OF BLAZEGRAPH 103
5.17.7 DATABASE GROUP HELPED SPRINGERMATERIALS ACCELERATE RESEARCH WITH SEMANTIC SEARCH 103
5.17.8 RFS OPTIMIZED ITS GLOBAL PRODUCT AND INVENTORY MANAGEMENT BY USING ECCENCA’S SOLUTION 104
6 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY OFFERING 106
6.1 INTRODUCTION 107
6.1.1 OFFERINGS: KNOWLEDGE GRAPH MARKET DRIVERS 107
6.2 SOLUTIONS 108
6.2.1 SPIKE IN DEMAND FOR SOPHISTICATED DATA MANAGEMENT AND ANALYSIS TO DRIVE MARKET 108
6.2.2 ENTERPRISE KNOWLEDGE GRAPH PLATFORM 110
6.2.2.1 Need to improve discovery of data, promote better decision-making, and enable real-time insights using semantic technologies to propel market 110
6.2.3 GRAPH DATABASE ENGINE 111
6.2.3.1 Features like parallel query execution and AI-driven insights in graph database engines to accelerate market growth 111
6.2.4 KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLSET 112
6.2.4.1 Knowledge management toolsets to enhance operational efficiency by enabling seamless access to organizational knowledge 112
6.3 SERVICES 113
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 115
6.3.2 MANAGED SERVICES 116
7 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY MODEL TYPE 117
7.1 INTRODUCTION 118
7.1.1 MODEL TYPES: KNOWLEDGE GRAPH MARKET DRIVERS 118
7.2 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF) TRIPLE STORES 119
7.2.1 RDF-BASED KNOWLEDGE GRAPHS TO FACILITATE APPLICATIONS REQUIRING SEMANTIC INTEROPERABILITY 119
7.3 LABELED PROPERTY GRAPH (LPG) 120
7.3.1 LOGICAL INFERENCE, KNOWLEDGE DISCOVERY, AND STRUCTURED REPRESENTATION OF DATA TO BOOST MARKET GROWTH 120
8 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY APPLICATION 122
8.1 INTRODUCTION 123
8.1.1 APPLICATIONS: KNOWLEDGE GRAPH MARKET DRIVERS 123
8.2 DATA GOVERNANCE AND MASTER DATA MANAGEMENT 125
8.2.1 NEED FOR ENHANCED SEARCH FUNCTIONALITIES TO BOLSTER MARKET GROWTH 125
8.3 DATA ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE 126
8.3.1 INTEGRATION OF KNOWLEDGE FROM SEVERAL DISCIPLINES AND OFFERING PERSONALIZED RECOMMENDATIONS TO BOOST MARKET GROWTH 126
8.4 KNOWLEDGE & CONTENT MANAGEMENT 127
8.4.1 WIDESPREAD KNOWLEDGE OF INTRICATE IDEAS THROUGH CROSS-DOMAIN INFORMATION INTEGRATION TO BOOST MARKET 127
8.5 VIRTUAL ASSISTANTS, SELF-SERVICE DATA, AND DIGITAL ASSET DISCOVERY 128
8.5.1 STREAMLINING OF TEAMWORK AND KNOWLEDGE EXCHANGE TO ACCELERATE MARKET GROWTH 128
8.6 PRODUCT & CONFIGURATION MANAGEMENT 129
8.6.1 NEED TO ENSURE ACCURACY AND REDUCES TIME-TO-MARKET ENHANCING CUSTOMER SATISFACTION TO FUEL MARKET GROWTH 129
8.7 INFRASTRUCTURE & ASSET MANAGEMENT 130
8.7.1 INFRASTRUCTURE AND ASSET MANAGEMENT TO REDUCE DOWNTIME AND EXTEND ASSET LIFECYCLES THROUGH INFORMED DECISION-MAKING PROCESSES 130
8.8 PROCESS OPTIMIZATION & RESOURCE MANAGEMENT 131
8.8.1 NEED FOR REAL-TIME RESOURCE UTILIZATION MONITORING ACROSS DIFFERENT PROJECTS OR DEPARTMENTS TO PROPEL MARKET 131
8.9 RISK MANAGEMENT, COMPLIANCE, AND REGULATORY REPORTING 132
8.9.1 RISK MANAGEMENT, COMPLIANCE, AND REGULATORY REPORTING TO HELP MAP DATA FLOWS, RELATIONSHIPS, AND CONTROLS TO IDENTIFY VULNERABILITIES AND ENSURE COMPLIANCE 132
8.10 MARKET & CUSTOMER INTELLIGENCE AND SALES OPTIMIZATION 133
8.10.1 NEED TO IDENTIFY TRENDS INFORMING TARGETED MARKETING STRATEGIES TO DRIVE MARKET 133
8.11 OTHER APPLICATIONS 134
9 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY VERTICAL 135
9.1 INTRODUCTION 136
9.1.1 VERTICALS: KNOWLEDGE GRAPH MARKET DRIVERS 136
9.2 BFSI 138
9.2.1 INCREASING NEED TO MANAGE COMPLEX DATA TO SUPPORT MARKET GROWTH 138
9.2.2 CASE STUDY 139
9.2.2.1 Аnti-money laundering (AML) 139
9.2.2.1.1 Major US Financial Institutions enhanced anti-money laundering capabilities with TigerGraph 139
9.2.2.2 Fraud detection & risk management 140
9.2.2.2.1 BNP Paribas Personal Finance achieved 20% fraud reduction with Neo4j Graph Database 140
9.2.2.3 Identity & access management 140
9.2.2.3.1 Intuit safeguarded data of 100 million customers with Neo4j 140
9.2.2.4 Risk management 140
9.2.2.4.1 Global bank enhanced trade surveillance for risk management in BFSI 140
9.2.2.5 Data integration & governance 141
9.2.2.5.1 Optimizing data integration and governance for real-time risk management and compliance 141
9.2.2.6 Operational resilience for bank IT systems 141
9.2.2.6.1 Basel Institute on Governance enhanced asset recovery and financial intelligence with knowledge graphs for global financial institutions with Onto text 141
9.2.2.7 Regulatory compliance 141
9.2.2.7.1 Multinational auditing company enhanced regulatory compliance and operational efficiency with knowledge graphs of Ontotext 141
9.2.2.8 Customer 360° view 142
9.2.2.8.1 Intuit enhanced security and data protection using Neo4j knowledge graph for customer data 142
9.2.2.9 Know Your Customer (KYC) processes 142
9.2.2.9.1 AI-powered knowledge graphs streamlined KYC compliance and adverse media analysis in financial services 142
9.2.2.10 Market analysis and trend detection 143
9.2.2.10.1 Leading investment bank enhanced investment insights through comprehensive company knowledge graph 143
9.2.2.11 Policy impact analysis 143
9.2.2.11.1 Delinian enhanced content production and analysis with semantic publishing platform 143
9.2.2.12 Customer support 143
9.2.2.12.1 Banks and insurance companies improved AI-powered knowledge graphs to revolutionize customer support in BFSI 143
9.2.2.13 Self-service data & digital asset discovery and data integration & governance 144
9.2.2.13.1 HSBC revolutionized data governance with knowledge graphs in BFSI 144
9.3 RETAIL & ECOMMERCE 144
9.3.1 NEED TO OPTIMIZE INVENTORY MANAGEMENT FACILITATED BY KNOWLEDGE GRAPHS TO DRIVE MARKET 144
9.3.2 CASE STUDY 145
9.3.2.1 Fraud detection in eCommerce 145
9.3.2.1.1 PayPal enhanced fraud detection with knowledge graphs 145
9.3.2.2 Dynamic pricing optimization 145
9.3.2.2.1 Belgian company revolutionized new product development with food pairing knowledge graph 145
9.3.2.3 Personalized recommendations 146
9.3.2.3.1 Xandr created industry-leading identity graph for personalized advertising with TigerGraph 146
9.3.2.4 Market basket analysis 146
9.3.2.4.1 eCommerce giants boosted retail sales with knowledge graph-powered market basket analysis 146
9.3.2.5 Customer experience enhancement 146
9.3.2.5.1 Retailers improved store operations and increased customer satisfaction using TigerGraph 146
9.3.2.5.2 Edamam enhanced food knowledge and user experience with knowledge graphs 147
9.3.2.6 Social media influence on buying behavior 147
9.3.2.6.1 Leveraging knowledge graphs to track social media influence on buying behavior at Coca-Cola 147
9.3.2.7 Churn prediction & prevention 147
9.3.2.7.1 Reduction of customer churn with knowledge graphs 147
9.3.2.8 Product configuration & recommendation 147
9.3.2.8.1 Leading automotive manufacturer personalized customer experience with knowledge graphs for product configuration 147
9.3.2.9 Customer segmentation & targeting 148
9.3.2.9.1 Xbox enhanced user experience with TigerGraph for better customer insights and loyalty 148
9.3.2.10 Customer 360° view 148
9.3.2.10.1 Technology giant enhanced customer engagement with TigerGraph for personalized experiences 148
9.3.2.11 Review & reputation management 149
9.3.2.11.1 Neo4j managed brand reputation with knowledge graphs at TripAdvisor 149
9.3.2.12 Customer support 149
9.3.2.12.1 Retailer enhanced operations and customer satisfaction with TigerGraph for root cause analysis 149
9.4 HEALTHCARE, LIFE SCIENCES, AND PHARMACEUTICALS 149
9.4.1 NEED TO REVOLUTIONIZE HEALTHCARE PRACTICES TO PROPEL ADOPTION OF KNOWLEDGE GRAPHS 149
9.4.2 CASE STUDY 150
9.4.2.1 Drug discovery & development 150
9.4.2.1.1 Early Drug R&D center accelerated cancer research with Ontotext’s target discovery 150
9.4.2.1.2 Ontotext's Target Discovery accelerated Alzheimer’s breakthroughs with knowledge graphs 151
9.4.2.2 Clinical trial management 151
9.4.2.2.1 NuMedii streamlined clinical trial management with AI-powered knowledge graphs with Ontotext 151
9.4.2.3 Medical claim processing 152
9.4.2.3.1 UnitedHealth Group revolutionized medical claim processing with TigerGraph 152
9.4.2.4 Clinical intelligence 152
9.4.2.4.1 Leading US Children’s Hospital gained deeper insights into impact of its faculty research 152
9.4.2.5 Healthcare provider network analysis 152
9.4.2.5.1 Amgen improved quality of healthcare by identifying influencers and referral networks using TigerGraph 152
9.4.2.6 Customer support 153
9.4.2.6.1 Exact Sciences Corporation revolutionized customer support in healthcare with a knowledge graph-powered 360° View 153
9.4.2.7 Patient journey & care pathway analysis 153
9.4.2.7.1 Care-for-Rare Foundation at Dr. von Hauner Children’s Hospital transformed pediatric care pathways with Neo4j’s clinical knowledge graph 153
9.4.2.8 Self-service data & digital asset discovery 153
9.4.2.8.1 Boehringer Ingelheim accelerating pharmaceutical innovation with Stardog Knowledge Graph 153
9.5 TELECOM & TECHNOLOGY 154
9.5.1 NEED TO OPTIMIZE INTRICATE NETWORK INFRASTRUCTURE AND CUSTOMIZED SERVICE OFFERINGS TO FUEL MARKET GROWTH 154
9.5.2 CASE STUDY 155
9.5.2.1 Network optimization & management 155
9.5.2.1.1 Cyber resilience leader scaled next-generation cybersecurity with TigerGraph to combat evolving threats 155
9.5.2.2 Network security analysis 155
9.5.2.2.1 Multinational cybersecurity and defense company accelerated risk identification in cybersecurity with knowledge graphs with Ontotext 155
9.5.2.3 Identity & access management 155
9.5.2.3.1 Technology giant improved customer experiences with TigerGraph 155
9.5.2.4 IT asset management 156
9.5.2.4.1 Orange used Thing’in to build digital twin platform 156
9.5.2.5 IoT device management & connectivity 156
9.5.2.5.1 AWS enhanced IoT device management with Amazon Neptune's scalable graph database solutions 156
9.5.2.6 Metadata enrichment 156
9.5.2.6.1 Cisco utilized Neo4j to enhance and assign metadata to its vast document collection 156
9.5.2.7 Data integration & governance 157
9.5.2.7.1 Dun & Bradstreet enhanced compliance with Neo4j's graph technology 157
9.5.2.8 Self-service data & digital asset discovery 157
9.5.2.8.1 Telecom provider optimized telecom operations with Neo4j's self-service data and digital asset discovery 157
9.5.2.9 Service incident management 157
9.5.2.9.1 BT Group revolutionizing telecom inventory management with Neo4j knowledge graph 157
9.6 GOVERNMENT 157
9.6.1 SPEEDY DATA INTEGRATION AND INTEROPERABILITY TO BOOST MARKET GROWTH 157
9.6.2 CASE STUDY 158
9.6.2.1 Government service optimization 158
9.6.2.1.1 LODAC Museum project, initiated by Japan's National Institute of Informatics (NII), enhanced academic access to cultural heritage data through Linked Open Data 158
9.6.2.2 Legislative & regulatory analysis 159
9.6.2.2.1 Inter-American Development Bank (IDB) enhanced knowledge discovery with knowledge graphs at the IDB 159
9.6.2.3 Crisis management & disaster response planning 159
9.6.2.3.1 Knowledge graphs enhanced crisis response for real-time decision-making 159
9.6.2.4 Environmental impact analysis and ESG 159
9.6.2.4.1 Vienna University of Technology transformed architectural design with ECOLOPES knowledge graph 159
9.6.2.5 Social network analysis for security & law enforcement 160
9.6.2.5.1 Social Network Analysis strengthened security via knowledge graphs 160
9.6.2.6 Policy Impact Analysis 160
9.6.2.6.1 Governments leveraged knowledge graphs for effective policy impact analysis 160
9.6.2.7 Knowledge management 160
9.6.2.7.1 Ellas leveraged Graphdb's knowledge graphs to bridge gender gaps in STEM leadership 160
9.6.2.8 Data integration & governance 160
9.6.2.8.1 Government agency took digital and print library services to next level partnering with metaphacts and Ontotext 160
9.7 MANUFACTURING & AUTOMOTIVE 161
9.7.1 EASY PREDICTIVE MAINTENANCE AND DECREASE IN DOWNTIME TO SUPPORT MARKET GROWTH 161
9.7.2 CASE STUDY 162
9.7.2.1 Equipment maintenance and predictive maintenance 162
9.7.2.1.1 Ford Motor Company enhanced production efficiency with TigerGraph for predictive maintenance 162
9.7.2.2 Product lifecycle management 162
9.7.2.2.1 Leading European manufacturer of electrical components enhanced product discoverability through semantic knowledge graphs 162
9.7.2.3 Manufacturing process optimization 163
9.7.2.3.1 Production streamlined efficiency with knowledge graphs 163
9.7.2.4 Enhance vehicle safety & reliability 163
9.7.2.4.1 Knowledge graphs improved vehicle safety with predictive maintenance 163
9.7.2.5 Optimization of industrial processes 163
9.7.2.5.1 Leading manufacturer of Building Automation Systems (BAS) graphs improved vehicle safety with Ontotext’s GraphDB 163
9.7.2.6 Root cause analysis 164
9.7.2.6.1 Root Cause Analysis uncovered process failures with using knowledge graphs 164
9.7.2.7 Inventory management & demand forecasting 164
9.7.2.7.1 Knowledge graphs optimized inventory and demand forecasting with knowledge graphs 164
9.7.2.8 Service incident management 164
9.7.2.8.1 Knowledge graphs accelerated service incident resolution with knowledge graphs 164
9.7.2.9 Staff & resource allocation 164
9.7.2.9.1 Knowledge graphs optimized staff and resource allocation with knowledge graphs 164
9.7.2.10 Product configuration & recommendation 165
9.7.2.10.1 Leading Building Automation Systems (BAS) manufacturers used Brick schema to represent BAS components and their complex interactions 165
9.8 MEDIA & ENTERTAINMENT 165
9.8.1 NEED TO IMPROVE CONTENT MANAGEMENT PROCEDURES AND BETTER DATA-DRIVEN DECISIONS TO FOSTER MARKET GROWTH 165
9.8.2 CASE STUDY 166
9.8.2.1 Content recommendation & personalization 166
9.8.2.1.1 Leading television broadcaster streamlined data management and improved search efficiency with knowledge graphs 166
9.8.2.2 Audience segmentation & targeting 166
9.8.2.2.1 KT Corporation enhanced IPTV Content Discovery with semantic search for better audience targeting 166
9.8.2.3 Social media influence analysis 167
9.8.2.3.1 Myntelligence used TigerGraph’s advanced graph analytics to analyze relationships and interactions 167
9.8.2.4 Copyright & licensing management 167
9.8.2.4.1 British Museum and Europeana leveraged knowledge graphs for efficient content management and licensing in cultural heritage 167
9.8.2.5 Self-service data & digital asset discovery 167
9.8.2.5.1 BBC transformed content management with semantic publishing for enhanced user experience 167
9.8.2.6 Content recommendation systems 168
9.8.2.6.1 STM publisher leveraged knowledge platform for enhanced content recommendation 168
9.8.2.7 User engagement analysis 168
9.8.2.7.1 Bulgarian media company leveraged Ontotext's knowledge graphs for enhanced user engagement and ad targeting 168
9.8.2.8 Knowledge management 169
9.8.2.8.1 Rappler empowered transparent elections with first Philippine Politics Knowledge Graph 169
9.8.2.8.2 Perfect Memory and Ontotext developed custom data program platform based on knowledge graph solution to streamline data management 169
9.9 ENERGY, UTILITIES, AND INFRASTRUCTURE 169
9.9.1 DEVELOPMENT OF INNOVATIVE TECHNOLOGIES TO DRIVE DEMAND FOR KNOWLEDGE GRAPH SOLUTIONS 169
9.9.2 CASE STUDY 170
9.9.2.1 Grid management 170
9.9.2.1.1 Transmission Systems Operator (TSO) modernized asset management with knowledge graphs for enhanced grid reliability 170
9.9.2.2 Energy trading optimization 171
9.9.2.2.1 Global energy and commodities markets information provider gained enhanced operational efficiencies with semantic information extraction 171
9.9.2.3 Renewable energy integration & optimization 171
9.9.2.3.1 State Grid Corporation of China created speedy energy management system with assistance of TigerGraph 171
9.9.2.4 Public infrastructure management 171
9.9.2.4.1 Knowledge graphs enhanced infrastructure management for better decision-making 171
9.9.2.5 Customer engagement & billing 172
9.9.2.5.1 Knowledge graphs streamlined customer engagement and billing 172
9.9.2.6 Environmental impact analysis & ESG 172
9.9.2.6.1 Improved environmental impact analysis with knowledge graphs for ESG reporting 172
9.9.2.7 Service incident management 172
9.9.2.7.1 Enxchange transformed service incident management in energy with graph-based digital twins 172
9.9.2.8 Staff & resource allocation 172
9.9.2.8.1 Knowledge graphs optimized staff and resource allocation for efficient operations 172
9.9.2.9 Railway asset management 173
9.9.2.9.1 Railway asset management with graph databases enhanced connectivity and efficiency 173
9.10 TRAVEL & HOSPITALITY 173
9.10.1 NEED FOR KNOWLEDGE GRAPHS TO HELP DEVELOP INNOVATIVE TECHNOLOGIES TO DRIVE MARKET 173
9.10.2 CASE STUDY 174
9.10.2.1 Personalized travel recommendations 174
9.10.2.1.1 Travel personalization with knowledge graphs for tailored recommendations 174
9.10.2.2 Dynamic pricing optimization 174
9.10.2.2.1 Marriott International implemented knowledge graph technology for dynamic pricing and revenue optimization 174
9.10.2.3 Customer journey mapping 174
9.10.2.3.1 Knowledge graphs mapped customer journey for enhanced travel experiences 174
9.10.2.4 Booking & reservation optimization 175
9.10.2.4.1 WestJet Airlines transformed flight scheduling into a seamless, customer-friendly experience with Neo4j 175
9.10.2.5 Customer experience enhancement 175
9.10.2.5.1 Airbnb transformed customer experience with unified data and actionable insights with Neo4j graph database 175
9.10.2.6 Product configuration and recommendation 175
9.10.2.6.1 Knowledge graphs streamlined product configuration and recommendations 175
9.11 TRANSPORTATION & LOGISTICS 176
9.11.1 NEED FOR DEVELOPMENT OF INNOVATIVE TECHNOLOGIES TO BOLSTER MARKET GROWTH 176
9.11.2 CASE STUDY 177
9.11.2.1 Route optimization & fleet management 177
9.11.2.1.1 Transport for London (TfL) optimized route management and incident response with digital twin 177
9.11.2.2 Supply chain visibility 177
9.11.2.2.1 Knowledge graphs enhanced supply chain visibility with real-time insights 177
9.11.2.3 Equipment maintenance & predictive maintenance 177
9.11.2.3.1 Knowledge graphs optimized equipment maintenance with predictive insights via knowledge graphs 177
9.11.2.4 Supply chain management 177
9.11.2.4.1 Knowledge graphs streamlined supply chain management for better coordination 177
9.11.2.5 Vendor & supplier analysis 178
9.11.2.5.1 Vendor and supplier analysis with knowledge graphs for smarter sourcing 178
9.11.2.6 Operational efficiency & decision making 178
9.11.2.6.1 Careem improved operational efficiency through fraud detection 178
9.12 OTHER VERTICALS 178
10 KNOWLEDGE GRAPH MARKET, BY REGION 180
10.1 INTRODUCTION 181
10.2 NORTH AMERICA 182
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 182
10.2.2 US 188
10.2.2.1 Increasing need for structured data analytics and interoperability to drive market 188
10.2.3 CANADA 193
10.2.3.1 Increasing complexity of data and demand for efficient data to propel market 193
10.3 EUROPE 193
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 194
10.3.2 UK 199
10.3.2.1 Increasing complexity of data and demand for advanced data integration solutions to fuel market growth 199
10.3.3 GERMANY 204
10.3.3.1 Focus on Industry 4.0 to drive demand for knowledge graph 204
10.3.4 FRANCE 204
10.3.4.1 Focus on technological innovation, robust digital infrastructure, and supportive regulatory environment to foster market growth 204
10.3.5 ITALY 204
10.3.5.1 Increasing adoption of semantic technologies and government commitment to fostering innovation to drive market 204
10.3.6 SPAIN 209
10.3.6.1 Strategic initiatives in AI development sector and implementation of Spain's 2024 Artificial Intelligence Strategy to accelerate market 209
10.3.7 NORDIC COUNTRIES 210
10.3.7.1 High digital literacy, advanced AI readiness, and robust public-private partnerships to bolster market growth 210
10.3.8 REST OF EUROPE 210
10.4 ASIA PACIFIC 211
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 211
10.4.2 CHINA 217
10.4.2.1 Rapid technological advancements, government initiatives, and strategic focus on integrating AI to boost market 217
10.4.3 JAPAN 222
10.4.3.1 Advancements in robotics and a strong focus on AI technologies under the government’s “Society 5.0” initiative to drive market 222
10.4.4 INDIA 222
10.4.4.1 Focus on promoting advanced technology usage through government initiatives to foster market growth 222
10.4.5 SOUTH KOREA 227
10.4.5.1 Strong focus on developing and enhancing public-private partnerships to drive market 227
10.4.6 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 227
10.4.6.1 Strategic collaborations for development in new age technologies to drive market 227
10.4.7 REST OF ASIA PACIFIC 227
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 228
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 228
10.5.2 GCC COUNTRIES 233
10.5.2.1 Increasing investment in AI technologies for development to fuel market growth 233
10.5.2.2 UAE 238
10.5.2.2.1 Rising government support for AI and digital transformation initiatives to foster market growth 238
10.5.2.3 KSA 239
10.5.2.3.1 Government initiatives and investments in digital infrastructure to propel market 239
10.5.2.4 Rest of GCC countries 243
10.5.3 SOUTH AFRICA 243
10.5.3.1 Growing focus on digital transformation and innovation to accelerate market growth 243
10.5.4 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 244
10.6 LATIN AMERICA 244
10.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 244
10.6.2 BRAZIL 250
10.6.2.1 Increasing demand for personalized customer interactions and advancements in AI technologies to propel market 250
10.6.3 MEXICO 254
10.6.3.1 Focus on advancing digital infrastructure to boost market growth 254
10.6.4 ARGENTINA 255
10.6.4.1 Focus on digital transformation initiatives to drive market 255
10.6.5 REST OF LATIN AMERICA 255
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 256
11.1 INTRODUCTION 256
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 256
11.3 REVENUE ANALYSIS 257
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS 258
11.5 MARKET RANKING ANALYSIS 259
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 260
11.6.1 STARS 260
11.6.2 EMERGING LEADERS 260
11.6.3 PERVASIVE PLAYERS 260
11.6.4 PARTICIPANTS 261
11.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2024 262
11.6.5.1 Company footprint 262
11.6.5.2 Vertical footprint 263
11.6.5.3 Offering footprint 264
11.6.5.4 Regional footprint 265
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: START-UPS/SMES, 2024 265
11.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 265
11.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 265
11.7.3 DYNAMIC COMPANIES 266
11.7.4 STARTING BLOCKS 266
11.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: START-UPS/SMES, 2024 267
11.7.5.1 Key start-ups/SMEs 267
11.7.5.2 Competitive benchmarking of key start-ups/SMEs 268
11.8 COMPETITIVE SCENARIOS AND TRENDS 269
11.8.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 269
11.8.2 DEALS 272
11.9 BRAND/PRODUCT COMPARISON 274
11.10 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY KNOWLEDGE GRAPH SOLUTION PROVIDERS 275
12 COMPANY PROFILES 276
12.1 KEY PLAYERS 276
12.1.1 NEO4J 276
12.1.1.1 Business overview 276
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 277
12.1.1.3 Recent developments 278
12.1.1.3.1 Product enhancements 278
12.1.1.3.2 Deals 278
12.1.1.4 MnM view 279
12.1.1.4.1 Right to win 279
12.1.1.4.2 Strategic choices 279
12.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 279
12.1.2 AMAZON WEB SERVICES, INC 280
12.1.2.1 Business overview 280
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 281
12.1.2.3 Recent developments 281
12.1.2.3.1 Product enhancements 281
12.1.2.4 MnM view 282
12.1.2.4.1 Right to win 282
12.1.2.4.2 Strategic choices 282
12.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 282
12.1.3 TIGERGRAPH 283
12.1.3.1 Business overview 283
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 283
12.1.3.3 Recent developments 284
12.1.3.3.1 Product enhancements 284
12.1.3.3.2 Deals 284
12.1.3.4 MnM view 285
12.1.3.4.1 Right to win 285
12.1.3.4.2 Strategic choices 285
12.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 285
12.1.4 GRAPHWISE 286
12.1.4.1 Business overview 286
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 286
12.1.4.3 Recent developments 287
12.1.4.3.1 Product enhancements 287
12.1.4.4 MnM view 287
12.1.4.4.1 Right to win 287
12.1.4.4.2 Strategic choices 287
12.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 287
12.1.5 RELATIONALAI 288
12.1.5.1 Business overview 288
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 288
12.1.5.3 Recent developments 289
12.1.5.3.1 Product launches 289
12.1.5.4 MnM view 289
12.1.5.4.1 Right to win 289
12.1.5.4.2 Strategic choices 289
12.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 289
12.1.6 IBM 290
12.1.6.1 Business overview 290
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 291
12.1.6.3 Recent developments 292
12.1.6.3.1 Product enhancements 292
12.1.6.3.2 Deals 292
12.1.7 MICROSOFT 293
12.1.7.1 Business overview 293
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 295
12.1.7.3 Recent developments 296
12.1.7.3.1 Product enhancements 296
12.1.7.3.2 Deals 296
12.1.8 SAP 297
12.1.8.1 Business overview 297
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 298
12.1.8.3 Recent developments 299
12.1.8.3.1 Product enhancements 299
12.1.9 ORACLE 300
12.1.9.1 Business overview 300
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 301
12.1.9.3 Recent developments 302
12.1.9.3.1 Product enhancements 302
12.1.10 STARDOG 303
12.1.10.1 Business overview 303
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 304
12.1.10.3 Recent developments 304
12.1.10.3.1 Product enhancements 304
12.1.10.3.2 Deals 305
12.1.11 ONTOTEXT 306
12.1.11.1 Business overview 306
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 306
12.1.11.3 Recent developments 307
12.1.11.3.1 Product enhancements 307
12.1.11.3.2 Deals 308
12.1.12 FRANZ INC. 309
12.1.12.1 Business overview 309
12.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 309
12.1.12.3 Recent developments 310
12.1.12.3.1 Product enhancements 310
12.1.13 ALTAIR 311
12.1.13.1 Business overview 311
12.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 312
12.1.13.3 Recent developments 313
12.1.13.3.1 Product enhancements 313
12.1.13.3.2 Deals 313
12.1.14 PROGRESS SOFTWARE CORPORATION 314
12.1.15 ESRI 315
12.1.16 SEMANTIC WEB COMPANY 316
12.1.17 OPENLINK SOFTWARE 317
12.2 SMES/START-UPS 318
12.2.1 DATAVID 318
12.2.2 GRAPHBASE 319
12.2.3 CONVERSIGHT 320
12.2.4 ECCENCA 321
12.2.5 ARANGODB 322
12.2.6 FLUREE 323
12.2.7 DIFFBOT 324
12.2.8 BITNINE 325
12.2.9 MEMGRAPH 326
12.2.10 GRAPHAWARE 327
12.2.11 ONLIM 328
12.2.12 SMABBLER 329
12.2.13 WISECUBE 330
12.2.14 METAPHACTS 331

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