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[300ページレポート]ベクターデータベースの世界市場は、2023年の15億米ドルから2028年には43億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中のCAGRは23.3%です。
ベクターデータベース市場の成長は、メディア＆エンターテインメント業界とヘルスケア＆ライフサイエンス業界の需要の高まりにある。AI、ML、NLP、LLM技術の採用が増加しているため、最も急速に成長している。これらの技術を採用する主な理由は、ベクトルデータベースは、データセットが広範囲に及ぶ場合でも、データセット内の類似データポイントを迅速に特定できるため、レコメンデーションや検索エンジンなどのリアルタイムアプリケーションを、従来のリレーショナルデータベースよりも効率的にサポートできるからである。
ベクトル・データベースは、Netflix、Amazon、Spotifyのようなウェブサイトのレコメンデーション・エンジンをサポートしている。これらのレコメンデーションエンジンは、ユーザーの過去の行動に基づいて、類似したアイテムを素早く特定し、ユーザーに推薦することができる。ベクターデータベースは、GoogleやBingのような検索エンジンの動力源として使用されている。これらの検索エンジンは、ベクターデータベース内の類似したレコードを検索することで、ユーザーのクエリに関連するドキュメントを素早く特定することができる。ベクター・データベースは、機械翻訳やチャットボットなどの NLPアプリケーションを強力にサポートする。これらのアプリケーションは、言語の翻訳やテキストの生成に不可欠な、類似したフレーズやドキュメントを素早く特定することができます。エンドユーザーは、不正取引やその他のタイプの詐欺を検出するためにベクトルデータベースを使用します。過去の不正取引に関するデータをベクトル・データベースに保存することで、不正検知 システムは既知の取引に類似した新たな取引を迅速に特定することができる。これらは、ベクター・データベース市場の牽引要因となっている。
ドライバーAIとMLの進歩
MLとAIは現代のビジネスに不可欠なものとなりつつある。ベクターデータベースは機械学習 フレームワークとシームレスに統合され、リアルタイムの分析、モデルのトレーニング、デプロイメントを可能にします。この統合は、レコメンデーションシステムや予測分析など、AI主導のアプリケーションにとって特に価値が高い。機械学習と人工知能の台頭により、ベクトルデータの必要性が高まっています。ベクトルは、画像認識、自然言語処理 、推薦システムなどのタスクでデータを表現し、処理するための基本だからです。ベクトルデータベースは、高次元ベクトルや埋め込みデータの効率的な保存、検索、操作を提供することで、MLにおいて重要な役割を果たしている。機械学習におけるベクトルデータベースの主要な機能の1つは、類似検索の実行である。MLモデルはしばしばベクトル表現に基づいて類似したデータ点を見つける必要がある。例えば、推薦システムは、一般的にそれらの埋め込みに基づいて同一のアイテムやユーザを見つける。ベクトル・データベースは、高速な類似性検索のために最適化されたインデックス技術とアルゴリズムを使用する。AIでは、データはしばしばベクトルや埋め込みとして表現され、データの本質的な特徴や特性を捉えます。これらの埋め込みは、画像、テキスト、音声、構造化データなど、様々なデータタイプを表現することができる。
抑制：データベースに保存されたデータのプライバシーとセキュリティ
データベースのプライバシーとセキュリティは、データの漏洩を恐れるユーザーと、データベースシステムへの侵入を好むハッカーの双方にとって、データへのアクセス性と機密性の観点から、常に重大な懸念事項となっている。多くの企業は、高いレベルの規制を伴う機密データを保有しているため、適切なIDおよびアクセス管理ソリューションを必要としている。組織が所有するインフラにもかかわらず、機密保持の脅威は依然として繁栄している。さらに、情報やアプリケーションのプライバシーは、企業にとって困難なものです。
セキュリティは、データベースに保存されたデータにとって重大な脅威であり、使用される暗号化方式やデータの保存場所にも依存する。データベースをベクターに移行することで、認証されたユーザーアクセシビリティ、適切なライフサイクル管理、データの機密性、完全性、データの可用性など、顧客の期待が高まる。
アクセス・コントロールの喪失は、データベース・ユーザーにとって重大なセキュリティ脅威の一つである。機密データをベクター・プロバイダーにアウトソーシングしている間、組織はデータに対するコントロールを失い、その結果セキュリティ・リスクが生じる。外部からの脅威も確かに大きな懸念事項ではあるが、アクセス・コントロールの脅威の大部分は、サービス・プロバイダーだけでなく、企業内部の従業員からも発生している。データベースはさまざまな場所やサーバーに保存されている。そのため、顧客は自分のデータがどこに保存されているかわからない。また、サードパーティのデータベース・サービス・プロバイダーがデータを扱う場合、企業はそのセキュリティに懸念を抱く。したがってDBAは、データのプライバシーとセキュリティを確保するために、データベースに対する適切なアクセス管理と監視手順を確保しなければならない。
チャンスセマンティック検索の需要拡大
ベクトルデータベースによる意味検索は、キーワードマッチングを超えた検索クエリを実行するために、データのベクトル表現（埋め込み）を使用することを含む。アイテムや文書間の意味的関係を考慮することで、より文脈に関連した、概念的に正確な検索結果を可能にする。セマンティック検索とベクトルデータベースは密接に関連しており、ベクトルデータベースは効率的なセマンティック検索を可能にする上で重要な役割を果たしている。セマンティック検索は、従来のキーワードベースの検索を超え、ユーザーのクエリと検索されたコンテンツの意味と文脈を理解することに重点を置く。セマンティック検索はテキストだけでなく、テキストと画像や音声を組み合わせたようなマルチモーダルデータにも拡張することができる。ベクトルデータベースは、異なるモダリティの埋め込みデータを保存し、インデックスを付けることができるため、クロスモーダル検索を可能にする。ベクターデータベースは、リアルタイムまたはそれに近いトラッキングのために設計され、ユーザーがクエリを入力するとすぐに結果を受け取ることができる。セマンティック検索はファセット検索をサポートすることができ、ユーザーは検索結果に関連する属性やファセットに基づいて質問を絞り込むことができ、よりインタラクティブで探索的な検索体験を提供することができる。
課題技術的専門知識の不足
ベクター・データベース・ツールとサービスは、大容量のデータの決定的なビューをリアルタイムで提供します。ソリューションの統合は、意思決定者に全体像を提供し、システムの全体的なパフォーマンスを高めるための実用的な洞察を提供します。ベクターデータベースソリューションは、分析のレベルや性質に応じて、ツールやサービスとの統合を可能にするようにカスタマイズすることができます。今日のビジネスとユーザーの要件は、より多くの世界中のデータを接続し、高いパフォーマンスと信頼性レベルを期待するアプリケーションを要求しています。ベクターデータベースエンジンは、アプリケーション開発への異なるアプローチ、カスタムストレージモデル、特別なクエリツールを必要とします。
さらに、大企業や中小企業は、顧客の要求に合わせて特定の製品の機能をカスタマイズするための専門サービスを必要としている。ベクター・データベースの概念が拡大しているため、熟練労働者の利用可能性は限られており、これが市場の成長を抑制する可能性がある。企業は、大量のデータから得た洞察を効果的に実行するために、従業員のトレーニングや資格取得に多額の投資を行う必要がある。さらに、小売企業が業績を拡大するにつれて、幾何学的な場所にまたがるさまざまな業種のデータを統合する必要性が高まる。知識の制約や従業員のスキル不足により、エンドユーザーがベクトル・データベース・ソフトウェアや関連サービスを採用することが制限される可能性がある。
ベクターデータベース市場は、プロフェッショナルサービスのコンサルティングサービスが予測期間中最も高いCAGRを記録している。
コンサルティング・サービスは、複雑な問い合わせに対応し、ソリューションやサービスの提供に絶え間ない変化を求める多数の顧客を抱えている。これらのサービスは、優れた顧客サービスを提供することに重点を置いている。ビジネス・コンサルティング・サービスは、技術や人的資源の帯域幅を考慮しながら、ユーザーのペインポイント、目標、スケジュールに焦点を当てる。サービス・プロバイダーはコンサルティング・サービスを提供し、顧客が新たな収益源を認識するための新しい方法論を導入するのを支援する。コンサルティング・サービスは、より良いビジネス・パフォーマンスを達成するための展開可能なユースケースを定義するのに役立ちます。コンサルティング・サービスは、企業や個人がベクトル・データベースの最新技術やテクニックを常にアップデートし、カスタムソリューションの開発や実装をサポートする。一方、コンサルティングサービスでは、データ分析、モデルの選択、展開戦略など、特定のプロジェクトやアプリケーションに関する個別のアドバイスやガイダンスを提供します。
ベクターデータベースのトレーニングやコンサルティング分野の主要ベンダーには、Google、Microsoft、Amazon Web Servicesなどがある。これらの企業は、オンラインコースやワークショップからカスタマイズされたコンサルティング契約まで、あらゆる規模のビジネス向けにさまざまなサービスやリソースを提供しています。さらに、画像や動画の生成、音声認識、言語翻訳など、ベクターデータベースの特定分野におけるニッチな専門知識を提供する専門企業や独立系コンサルタントも増えている。
業種別では、予測期間中、IT＆ITeSセグメントがベクターデータベース市場で大きなシェアを占めている。
ベクターデータベースはIT業界で重要な役割を果たしている。データとコンピューティングパワーが飛躍的に増大する中、ベクターデータベースは複雑な問題に対する斬新で革新的なソリューションを生み出すツールとして台頭しています。IT企業やITeS企業は、エンベッディングや特徴ベクトルなどのAIや機械学習関連のデータを管理・分析するために、ベクトルデータベースを採用するケースが増えています。ITおよびITeS企業は、不正検知、異常検知、サイバーセキュリティの ためにベクトルデータベースを使用しています。 これらの業界では、ユーザーの行動やネットワーク・トラフィックを表すベクトルを保存・分析することで、通常とは異なるパターンや潜在的なセキュリティ脅威を特定することができる。顧客サポートやコンテンツ管理業界では、NLPと検索機能が不可欠です。ベクターデータベースは、テキスト埋め込みを効率的に保管・照会するのに役立ち、高度な検索システムやチャットボットシステムの構築を容易にします。
予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRで成長する。
IoTやAIなどの先端技術の採用と、業種を超えた膨大なデータの生成が、アジア太平洋地域におけるベクトルデータベース市場の成長を促進する。民間セクターからの投資の増加、政府の強力な支援、膨大な人口が利用可能であることが、アジア太平洋地域における新規および新興技術の成長を促進する。アジア太平洋地域の多くの国々は、金融、医療、電子商取引、製造業を含む業界全体でAIと機械学習技術を取り入れている。ベクトル・データベースは、AIやMLモデルによって生成された高次元データの保存とクエリに不可欠である。APACでは電子商取引が活況を呈しており、ベクトル・データベースはパーソナライゼーション、レコメンデーション・システム、不正検出において極めて重要である。小売業者はこれらのデータベースを利用して、顧客にカスタマイズされたショッピング体験を提供している。アジア太平洋地域のベクターデータベース市場の成長を牽引している主要国には、中国、日本、インド、韓国などがある。これらの国々はIT部門が大きく成長しており、AIや機械学習の研究に多額の投資を行っている。アジア太平洋地域のベクトルデータベース市場は、まだ発展の初期段階にある。それでも、同地域における機械学習とAIの採用の増加、リアルタイム・アプリケーションとクラウド・コンピューティングの需要の高まりにより、今後数年で増加するだろう。
主要プレーヤー
Microsoft（米）、Elastic（米）、Alibaba Cloud（中国）、MongoDB（米）、Redis（米）、SingleStore（米）、Zilliz（米）、Pinecone（米）、Google（米）、AWS（米）、Milvus（米）、Weaviate（オランダ）、Qdrant（ベルリン） Datastax（米）、KX（米国）、GSI Technology（米国）、Clarifai（米国）、Kinetica（米国）、Rockset（米国）、Activeloop（米国）、OpenSearch（米国）、Vespa（ノルウェー）、Marqo AI（オーストラリア）、Clickhouse（米国）がベクトル・データベース市場の主要プレーヤーである。
この調査レポートは、ベクターデータベース市場を提供、技術、垂直、地域に基づいて分類しています。
ベクターデータベースの市場区分は、オファリングに基づくと以下のようになる：
ソリューション
ベクター生成
ベクター検索
ベクターの保存と検索
サービス
プロフェッショナルサービス
コンサルティング
導入と統合
トレーニング、サポート、メンテナンス
マネージド・サービス
技術に基づくと、ベクターデータベース市場のセグメントは以下のようになる：
自然言語処理
コンピュータ・ビジョン
推薦システム
ベクターデータベース市場は、業種別に以下のように分類される：
BFSI
小売＆eコマース
ヘルスケア＆ライフサイエンス
IT & ITeS
メディア＆エンターテイメント
製造業
その他の事業
地域別に見ると、ベクターデータベース市場のセグメントは以下のようになる：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
ANZ
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
最近の動向
マイクロソフトは2023年2月、営業チームを支援する新しいMicrosoft Dynamics 365 Copilot人工知能（AI）機能を発表した。Copilot AIは、Microsoft 365 GraphデータとCRM（Customer Relationship Management）情報にフックし、編集して販売サイトにアップロードできる商品説明を生成する。また、顧客からの電子メールに対するセールスメッセージの返信も提案する。
2023年3月、アリババクラウドは、ドバイを拠点とするデータセンターにおいて、長期的なパートナーであるドバイ・ホールディングとの協業を発表し、最先端のクラウドインフラと、アナリティクス、データベース、産業ソリューション、AIサービスのより広範な製品・サービスを備えた施設のアップグレードを行い、デジタル化の旅を通じて顧客に最適なデジタルソリューションを提供する。
2022年11月、AWSとRediaは複数年にわたる戦略的協業契約（SCA）を発表した。両社のこれまでの協力関係を基礎とするこの合意により、顧客はRedis Enterprise Cloudのリアルタイムデータ処理機能とAWSサービスのグローバルリーチをより簡単かつ迅速に組み合わせることができるようになる。
目次
1 はじめに
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
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 調査対象年
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 研究アプローチ
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
2.3 市場規模の推定
2.4 市場予測
2.5 研究の前提
2.6 研究の限界
2.7 景気後退が世界のベクターデータベース市場に与える影響
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 ベクターデータベース市場の概要
4.2 市場：製品別、2023年対2028年
4.3 技術別市場、2023年対2028年
4.4 業種別市場（2023年対2028年
4.5 ベクターデータベース市場：地域シナリオ、2023年対2028年
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 ケーススタディ分析
5.3.1 ケーススタディ1
5.3.2 ケーススタディ2
5.3.3 ケーススタディ3
5.3.4 ケーススタディ4
5.3.5 ケーススタディ5
5.4 バリューチェーン分析
5.5 エコシステム分析
5.6 ポーターの5つの力分析
5.7 価格分析
5.7.1 主要企業の平均販売価格動向（ソリューション別
5.7.2 平均販売価格動向（地域別
5.8 技術分析
5.8.1 キーテクノロジー
5.8.1.1 NLP
5.8.1.2 コンピュータビジョン
5.8.2 補完技術
5.8.2.1 クラウド
5.8.2.2 IoT
5.8.2.3 ビッグデータ
5.8.3 隣接技術
5.8.3.1 深層学習モデル
5.8.3.2 機械学習フレームワーク
5.8.3.3 生成AI
5.9 特許分析
5.10 バイヤーに影響を与えるトレンド／混乱
5.11 規制の状況
5.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.11.2 地域別規制
5.12 主要ステークホルダーと購買基準
5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
5.12.2 購入基準
5.13 主要会議とイベント（2023～2024年）
5.14 ビジネスモデル分析
5.14.1 サブスクリプション・モデル
5.14.2 マネージド・サービス・モデル
6 ベクターデータベース市場：提供製品別
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
6.2 解決策
6.2.1 ベクトル生成
6.2.1.1 単語の埋め込み
6.2.1.2 画像埋め込み
6.2.1.3 その他（音声埋め込みと文書埋め込み）
6.2.2 ベクトル検索
6.2.2.1 厳密なベクトル探索
6.2.2.2 セマンティック検索
6.2.2.3 近傍探索
6.2.2.4 その他（地理空間検索、範囲検索、類似検索）
6.2.3 記憶と検索のベクトル
6.2.3.1 テキスト・ベクトル
6.2.3.2 画像ベクトル
6.2.3.3 地理空間ベクトル
6.3 サービス
6.3.1 プロフェッショナル・サービス
6.3.1.1 コンサルティング
6.3.1.2 展開と統合
6.3.1.3 トレーニング、サポート、メンテナンス
6.3.2 マネージド・サービス
7 ベクターデータベース市場、技術別
7.1 はじめに
7.1.1 テクノロジー：市場促進要因
7.2 自然言語処理
7.2.1 意味検索
7.2.2 文書/テキスト検索
7.2.3 センチメント分析
7.2.4 チャットボット＆バーチャルアシスタント（ジェネレーティブAI）
7.2.5 その他（テキスト分類、言語翻訳）
7.3 コンピュータ・ビジョン
7.3.1 画像検索
7.3.2 オブジェクト検出
7.3.3 顔認識
7.3.4 その他（ビデオ分析、ビジュアル検索）
7.4 推薦システム
7.4.1 協調フィルタリング
7.4.2 コンテンツ・ベースのフィルタリング
7.4.3 セッションに基づく推奨
8 ベクターデータベース市場、業種別
8.1 導入
8.1.1 垂直市場：市場促進要因
8.2 BFSI
8.2.1 BFSI：ユースケース
8.2.2 リスク評価
8.2.3 顧客セグメンテーション
8.2.4 異常・不正検知
8.2.5 その他（ポートフォリオ管理、クレジット・スコアリング、市場予測）
8.3 小売とeコマース
8.3.1 小売・eコマース：ユースケース
8.3.2 推奨製品
8.3.3 在庫管理
8.3.4 その他（顧客セグメンテーション、価格最適化）
8.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.4.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ユースケース
8.4.2 医療用イメージング
8.4.3 EHR
8.4.4 その他（ゲノムデータ解析、創薬・医薬品開発）
8.5 IT & ITES
8.5.1 ITとITES：ユースケース
8.5.2 ITオペレーションとモニタリング
8.5.3 検索とコンテンツ推薦
8.5.4 カスタマーサポートとチャットボット
8.5.5 その他（Crm、レコメンデーション）
8.6 メディア＆エンタテインメント
8.6.1 メディア＆エンターテインメント：ユースケース
8.6.2 コンテンツの推奨
8.6.3 コンテンツのメタデータ管理
8.6.4 コンテンツ類似性検索
8.6.5 その他（ユーザーエンゲージメント、広告ターゲティング）
8.7 製造業
8.7.1 製造：ユースケース
8.7.2 品質管理と検査
8.7.3 予知保全
8.7.4 その他（在庫管理、サプライチェーン最適化）
8.8 政府・防衛
8.8.1 政府・防衛：ユースケース
8.8.2 地理空間情報
8.8.3 画像解析と認識
8.8.4 その他（航空・ドローン監視、サイバーセキュリティ）
8.9 その他の業種（教育・通信）
9 ベクターデータベース市場、地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 北米：市場促進要因
9.2.2 北米：景気後退の影響
9.2.3 米国
9.2.4 カナダ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 欧州：市場促進要因
9.3.2 欧州：景気後退の影響
9.3.3 イギリス
9.3.4 ドイツ
9.3.5 フランス
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
9.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
9.4.3 中国
9.4.4 日本
9.4.5 オーストラリア＆ニュージーランド
9.4.6 その他のアジア太平洋地域
9.5 その他の地域
9.5.1 その他の地域：景気後退の影響
9.5.2 中東・アフリカ
9.5.3 ラテンアメリカ
10 競争環境
10.1 導入
10.2 キープレーヤーの戦略／勝利への権利
10.3 収益分析
10.4 会社の財務指標
10.5 主要模擬参入企業のグローバル・スナップショット
10.6 市場シェア分析
10.7 製品／ブランドの比較
10.8 会社評価マトリックス
10.8.1 スターズ
10.8.2 新進リーダー
10.8.3 浸透型プレーヤー
10.8.4 参加者
10.8.5 会社のフットプリント
10.9 主要プレーヤーランキング
10.10 スタートアップ／チーム評価マトリクス
10.10.1 進歩的企業
10.10.2 反応する企業
10.10.3 ダイナミック・カンパニー
10.10.4 スタートブロック
10.10.5 競合ベンチマーキング
10.11 主要市場開発
10.11.1 新発売
10.11.2 ディールス
10.11.3 その他
11社のプロファイル
11.1.1 マイクロソフト
11.1.2 アリババクラウド
11.1.3 弾性検索
11.1.4 MONGODB
11.1.5 シングルストア
11.1.6 REDIS
11.1.7 ZILLIZ
11.1.8 データスタックス
11.1.9 松ぼっくり
11.1.10 グーグル
11.1.11 AWS
11.1.12 MILVUS
11.1.13 QDRANT
11.1.14 ウィービエイト
11.1.15 VESPA
11.1.16 マルコ・アイ
11.1.17 KX
11.1.18 オープンサーチ
11.1.19 クリックハウス
11.1.20 エラスティックサーチ
11.1.21 ロックセット
11.1.22 キネティカ
11.1.23 GSIテクノロジー
11.1.24 activeloop
11.1.25 lancedb
12の隣接市場
12.1 隣接市場の紹介
12.2 限界
12.3 ベクターデータベース市場のエコシステムと隣接市場
12.4 隣接市場 1
12.5 隣接市場 2
13 APPENDIX
13.1 ディスカッション・ガイド
13.2 ナレッジストア：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.3 利用可能なカスタマイズ
13.4 関連レポート
13.5 著者詳細
