目次

第1章 方法論と調査範囲
1.1. 市場セグメンテーションと調査範囲
1.2. 市場定義
1.3. 情報調達
1.4. 情報分析
1.4.1. 市場形成とデータの可視化
1.4.2. データの検証と公開
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場展望
2.2. セグメント別展望
2.3. 競合状況のスナップショット
第3章 市場変数、トレンド、および調査範囲
3.1. 市場系統の展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場ドライバーの影響分析
3.3.1.1. データの複雑性の増大
3.3.1.2. IoTの爆発的な成長
3.3.2. 市場課題の影響分析
3.3.2.1. グラフデータベースとそのクエリ言語に関連する比較的急峻な学習曲線
3.3.3. 市場機会の影響分析
3.3.3.1. データドリブンな意思決定とプロセス最適化を可能にすることで、テクノロジー分野以外の産業に変革をもたらす可能性
3.4. 業界分析ツール
3.4.1. ポーター分析
3.4.2. PESTEL分析
第4章 グラフ技術市場：コンポーネント別予測とトレンド分析
4.1. コンポーネント動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
4.2. グラフ技術市場（コンポーネント別）予測と予測
4.2.1. ソリューション
4.2.2. サービス
第5章 グラフ技術市場：データベースタイプ別予測とトレンド分析
5.1.データベース種別動向分析と市場シェア、2022年および2030年
5.2. グラフ技術市場予測と予測（データベース種別別）
5.2.1. リレーショナル（SQL）
5.2.2. 非リレーショナル（No SQL）
第6章 グラフ技術市場：グラフ種別予測とトレンド分析
6.1. グラフ種別動向分析と市場シェア、2022年および2030年
6.2. グラフ技術市場予測と予測（グラフ種別別）
6.2.1. プロパティグラフ
6.2.2. リソース記述フレームワーク（RDF）
6.2.3. ハイパーグラフ
第7章 グラフ技術市場：分析モデル予測とトレンド分析
7.1. 分析モデル動向分析と市場シェア、2022年および2030年
7.2. グラフ技術市場予測と予測（分析モデル別）
7.2.1.パス分析
7.2.2. 接続性分析
7.2.3. コミュニティ分析
7.2.4. 中心性分析
第8章 グラフ技術市場：導入予測とトレンド分析
8.1. 導入動向分析と市場シェア、2022年および2030年
8.2. グラフ技術市場予測と予測（導入別）
8.2.1. クラウド
8.2.2. オンプレミス
第9章 グラフ技術市場：アプリケーション予測とトレンド分析
9.1. アプリケーション動向分析と市場シェア、2022年および2030年
9.2. グラフ技術市場予測と予測（アプリケーション別）
9.2.1. 不正検出
9.2.2. データ管理と分析
9.2.3. 顧客分析
9.2.4. アイデンティティ管理とアクセス管理
9.2.5. コンプライアンスとリスク
9.2.6.その他
第10章 グラフテクノロジー市場：業界予測とトレンド分析
10.1. 業界動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
10.2. グラフテクノロジー市場予測と予測（業界別）
10.2.1. BFSI（銀行・金融サービス）
10.2.2. 小売・Eコマース
10.2.3. IT・通信
10.2.4. ヘルスケア・ライフサイエンス
10.2.5. 政府・公共部門
10.2.6. メディア・エンターテインメント
10.2.7. サプライチェーン・物流
10.2.8. その他
第11章 グラフテクノロジー市場：地域別予測とトレンド分析
11.1. グラフテクノロジー市場：地域別展望
11.2. 北米
11.2.1.北米グラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.2.2. 米国
11.2.2.1. 米国のグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.2.3. カナダ
11.2.3.1. カナダのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.3. 欧州
11.3.1. 欧州のグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.3.2. 英国
11.3.2.1. 英国のグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.3.3. ドイツ
11.3.3.1.ドイツのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.3.4. フランス
11.3.4.1. ドイツのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.4. アジア太平洋地域
11.4.1. アジア太平洋地域のグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.4.2. 中国
11.4.2.1. 中国のグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.4.3. インド
11.4.3.1. インドのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.4.4. 日本
11.4.4.1.日本グラフ技術市場予測・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.4.5. 韓国
11.4.5.1. 韓国グラフ技術市場予測・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.4.6. オーストラリア
11.4.6.1. オーストラリアグラフ技術市場予測・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.5. ラテンアメリカ
11.5.1. ラテンアメリカグラフ技術市場予測・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.5.2. ブラジル
11.5.2.1. ブラジルグラフ技術市場予測・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.5.3. メキシコ
11.5.3.1.メキシコのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 中東・アフリカのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.6.2. サウジアラビア王国（KSA）
11.6.2.1. サウジアラビア王国（KSA）のグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.6.3. UAE
11.6.3.1. UAEのグラフ技術市場予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
11.6.4. 南アフリカ
11.6.4.1.南アフリカのグラフ技術市場予測（2017年～2030年）
第12章 競争環境
12.1. 企業分類
12.2. 参入企業概要
12.2.1. Oracle Corporation
12.2.2. IBM
12.2.3. Neo4j, Inc.
12.2.4. Stardog
12.2.5. Amazon Web Services, Inc.
12.2.6. Microsoft
12.2.7. ArangoDB, Inc.
12.2.8. TigerGraph
12.2.9. Progress Software Corporation (MarkLogic)
12.2.10. DataStax
12.3. 財務実績
12.4. 製品ベンチマーク
12.5. 企業市場ポジショニング
12.6. 2022年企業市場シェア分析
12.7. 企業ヒートマップ分析
12.8. 戦略マッピング
12.8.1. 事業拡大
12.8.2. 協業
12.8.3. 合併・買収
12.8.4. 新製品発売
12.8.5. パートナーシップ
12.8.6. その他

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Information Procurement
1.4. Information Analysis
1.4.1. Market Formulation & Data Visualization
1.4.2. Data Validation & Publishing
1.5. Research Scope and Assumptions
1.6. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segmental Outlook
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, and Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market Driver Impact Analysis
3.3.1.1. The increasing complexity of data
3.3.1.2. The explosive growth of IoT
3.3.2. Market Challenge Impact Analysis
3.3.2.1. The relatively steep learning curve associated with graph databases and their query languages
3.3.3. Market Opportunity Impact Analysis
3.3.3.1. The potential to transform industries beyond the tech sector by enabling data-driven decision-making and process optimization
3.4. Industry Analysis Tools
3.4.1. Porter’s Analysis
3.4.2. PESTEL Analysis
Chapter 4. Graph Technology Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Component Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
4.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Component
4.2.1. Solution
4.2.2. Services
Chapter 5. Graph Technology Market: Database Type Estimates & Trend Analysis
5.1. Database Type Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
5.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Database Type
5.2.1. Relational (SQL)
5.2.2. Non-relational (No SQL)
Chapter 6. Graph Technology Market: Graph Type Estimates & Trend Analysis
6.1. Graph Type Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
6.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Graph Type
6.2.1. Property Graph
6.2.2. Resource Description Framework (RDF)
6.2.3. Hypergraph
Chapter 7. Graph Technology Market: Analysis Model Estimates & Trend Analysis
7.1. Analysis Model Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
7.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Analysis Model
7.2.1. Path Analysis
7.2.2. Connectivity Analysis
7.2.3. Community Analysis
7.2.4. Centrality Analysis
Chapter 8. Graph Technology Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
8.1. Deployment Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
8.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Deployment
8.2.1. Cloud
8.2.2. On-premise
Chapter 9. Graph Technology Market: Application Estimates & Trend Analysis
9.1. Application Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
9.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Application
9.2.1. Fraud Detection
9.2.2. Data Management & Analysis
9.2.3. Customer Analysis
9.2.4. Identity & Access Management
9.2.5. Compliance & Risk
9.2.6. Others
Chapter 10. Graph Technology Market: Industry Estimates & Trend Analysis
10.1. Industry Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
10.2. Graph Technology Market Estimates & Forecast, By Industry
10.2.1. BFSI
10.2.2. Retail & E-commerce
10.2.3. IT & Telecom
10.2.4. Healthcare & Life Science
10.2.5. Government & Public Sector
10.2.6. Media & Entertainment
10.2.7. Supply Chain & Logistics
10.2.8. Others
Chapter 11. Graph Technology Market: Regional Estimates & Trend Analysis
11.1. Graph Technology Market: Regional Outlook
11.2. North America
11.2.1. North America graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.2.2. U.S.
11.2.2.1. U.S. graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.2.3. Canada
11.2.3.1. Canada graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3. Europe
11.3.1. Europe graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3.2. UK
11.3.2.1. UK graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3.3. Germany
11.3.3.1. Germany graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.3.4. France
11.3.4.1. Germany graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4. Asia Pacific
11.4.1. Asia Pacific graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.2. China
11.4.2.1. China graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.3. India
11.4.3.1. India graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.4. Japan
11.4.4.1. Japan graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.5. South Korea
11.4.5.1. South Korea graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.4.6. Australia
11.4.6.1. Australia graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.5. Latin America
11.5.1. Latin America graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.5.2. Brazil
11.5.2.1. Brazil graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.5.3. Mexico
11.5.3.1. Mexico graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6. Middle East & Africa
11.6.1. Middle East & Africa graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6.2. Kingdom of Saudi Arabia (KSA)
11.6.2.1. Kingdom of Saudi Arabia (KSA) graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6.3. UAE
11.6.3.1. UAE graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
11.6.4. South Arica
11.6.4.1. South Africa graph technology market estimates & forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 12. Competitive Landscape
12.1. Company Categorization
12.2. Participant’s Overview
12.2.1. Oracle Corporation
12.2.2. IBM
12.2.3. Neo4j, Inc.
12.2.4. Stardog
12.2.5. Amazon Web Services, Inc.
12.2.6. Microsoft
12.2.7. ArangoDB, Inc.
12.2.8. TigerGraph
12.2.9. Progress Software Corporation (MarkLogic)
12.2.10. DataStax
12.3. Financial Performance
12.4. Product Benchmarking
12.5. Company Market Positioning
12.6. Company Market Share Analysis, 2022
12.7. Company Heat Map Analysis
12.8. Strategy Mapping
12.8.1. Expansion
12.8.2. Collaborations
12.8.3. Mergers & Acquisitions
12.8.4. New Product Launches
12.8.5. Partnerships
12.8.6. Others

※参考情報 グラフ技術は、データの構造をノード（点）とエッジ（線）を用いて表現する技術です。この技術は、データの関連性を強調し、複雑な関係を視覚的に理解するのに適しています。グラフは、さまざまな領域で用いられ、データ同士のリンクや相互作用を明らかにすることができます。グラフ技術は、ソーシャルネットワーク、推薦システム、知識グラフ、交通ネットワーク、バイオインフォマティクスなど、多くの応用で重要な役割を果たしています。 グラフは大きく分けて、有向グラフと無向グラフの二種類があります。有向グラフでは、ノード間の関係が向き付けられ、特定の方向にのみ関係が存在します。一方、無向グラフでは、ノード間の関係が双方向です。さらに、グラフは重み付きと非重み付きに分類されることもあります。重み付きグラフでは、エッジに特定の値が割り当てられ、距離やコストなどの情報を表すのに使います。 グラフ技術の用途は多岐にわたります。例えば、ソーシャルネットワークでの友人関係やフォロワー関係はグラフとして表現でき、誰が誰をフォローしているかの関係性を視覚化します。また、推薦システムでは、ユーザーとアイテム間の関係をグラフで表し、類似の趣味を持つユーザーに基づいてアイテムを推奨することができます。知識グラフは、情報をノードとエッジで表し、関連する概念や事実を統合して、検索エンジンやAIの知識ベースとして活用されます。 グラフ技術と関連する技術も多数存在します。例えば、グラフデータベースは、グラフ構造を効率的に格納し、クエリするためのデータベースです。その代表的なものにはNeo4jやAmazon Neptuneがあります。これらのデータベースは、ノードやエッジの追加、削除、更新、検索を行うのに特化しており、リレーショナルデータベースとは異なるアプローチでデータを操作します。また、グラフアルゴリズムも重要で、ページランクやコミュニティ検出、最短経路探索などがあり、これらはグラフデータの分析や意思決定に役立ちます。 ビッグデータ解析においても、グラフ技術はますます重要性を増しています。大規模なデータセットを分析する際、データ間の関係を理解することが求められ、グラフ技術がその解決策を提供します。特に、複雑な関係性や構造を持つデータが一般的となる中、グラフ分析は有効な手段となっています。 さらに、機械学習とグラフ技術の融合も進んでいます。グラフニューラルネットワーク（GNN）は、その一例で、ノードの特徴量を利用して、関連するノードの情報を組み合わせながら学習を行います。これにより、グラフ構造に基づく予測や分類が可能となります。GNNは物体認識や自然言語処理などの分野においても活用が進んでいます。 このように、グラフ技術は相互関係を明示化し、データの理解を深めるための強力な手段であり、今後もさまざまな分野での適用が期待されます。特に、データの可視化や関係性の解析が重要視される現代において、グラフ技術の重要性はますます高まっているといえます。データの量が増大する中で、グラフを用いた処理や分析は、ますます広がりを見せることでしょう。

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