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、データを関係性として表現するための手法であり、特にノードとエッジを用いて情報を視覚化・解析します。ノードはデータの個体やエンティティを表し、エッジはそれらの間の関係や相互作用を示します。この技術は、複雑なデータ構造の可視化や分析を行う際に特に効果的です。 グラフ技術には大きく分けて、グラフデータベースとグラフ解析が含まれます。グラフデータベースは、グラフ構造でデータを保存し、迅速なクエリやトランザクションが可能になるデータベースの一種です。有名なものにはNeo4jやArangoDBがあり、特にソーシャルネットワークや推薦システムのように、ノード同士の関係性が重要な場合に重宝されます。 グラフ解析は、データの関連性を調査し、特定のパターンや洞察を得るための手法です。例えば、特定のノードに対する中心性を測定することは、ネットワーク内で重要なエンティティを特定するのに役立ちます。これにより、影響力のあるユーザーや重要な情報源を見つけ出すことが可能です。 グラフ技術の用途は多岐にわたります。代表的な例として、ソーシャルネットワークの分析があります。ユーザー間の関係性を可視化し、情報の伝播やコミュニティの形成を理解することで、マーケティング戦略や広告のターゲティングが改善されます。また、バイオインフォマティクスの分野においては、タンパク質間の相互作用をグラフ化することで、疾病のメカニズムを解明する手助けをしています。 さらに、グラフ技術はサプライチェーン管理においても重要な役割を果たします。製品の流れや供給業者、顧客との関係を視覚化することにより、効率的な流通経路の設計やリスク管理が容易になります。これにより、業務の最適化が図れ、コストの削減にもつながります。 関連技術としては、人工知能（AI）や機械学習があります。これらの技術とグラフ技術を組み合わせることで、より高度な分析手法が生まれます。例えば、グラフ構造を用いた機械学習アルゴリズムや、ノードとエッジの特徴量を用いることで、予測モデルを構築することが可能になります。このような手法は、詐欺検出や異常検知などの分野に応用され、効果を上げています。 また、ビジュアライゼーション技術とも密接に関連しています。グラフデータを視覚化することにより、データの分布や関係を直感的に理解することができます。これによって、データ分析の結果をわかりやすく説明するための有力な手段ともなります。D3.jsやGephiなどのツールを用いることで、ユーザーはグラフをインタラクティブに操作し、詳細な情報を探ることができます。 グラフ技術は今後ますます重要性を増すと考えられています。特にデータが爆発的に増加している現代において、情報の関連性を把握し、複雑なネットワークを理解するための有効な手段となっています。企業や研究機関は、この技術を活用することで、新たな価値を創出し、競争力を高めることができるでしょう。グラフ技術の進展が、今後のデータ分析やビジネス戦略においてどのような影響を与えるか、注目が集まっています。

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