カテゴリ： Grand View Research, IT/電子, 世界

検索拡張世代（RAG）の世界市場（2024-2030）：市場規模、シェア、動向分析

■ 英語タイトル：Retrieval Augmented Generation Market Size, Share & Trends Analysis Report By Function, By Application, By Deployment (Cloud, On-premises), By End-use (Healthcare, Education), By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：GRV24OTB435）

■ 発行会社/調査会社：Grand View Research
■ 商品コード：GRV24OTB435
■ 発行日：2024年9月
最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：次世代テクノロジー
■ ページ数：150
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール（受注後5営業日）

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*** レポート概要（サマリー）***

市場規模と動向
世界の検索拡張世代（RAG）市場規模は、2023年に10億4,270万米ドルと推定され、2024年から2030年にかけて年平均成長率44.7%で成長すると予測されています。自然言語処理（NLP）の進歩とインテリジェントAIシステムのニーズの高まりにより、市場は急成長しています。検索ベースのアプローチと生成機能を組み合わせた検索拡張生成（RAG）モデルは、顧客サービス、コンテンツ生成、研究などの業界で普及しています。これらのモデルは、外部データソースにアクセスすることで精度を高め、AIがより関連性の高い、コンテキストを認識した応答を生成できるようにします。

企業は、高いレベルのコンテンツ品質を維持しながら、複雑なワークフローを自動化するためにRAGを利用しています。ChatGPTのようなジェネレーティブAIツールの台頭は、検索メカニズムでAIを強化することに関心を呼び起こしました。検索拡張世代（RAG）（RAG）は、特に精度が要求されるアプリケーションに適しており、企業にとって魅力的です。この需要は、多様なユースケースに対応するRAGフレームワークの改良に向けた研究開発努力を後押ししています。

ヘルスケア、金融、法律サービスなどの分野で特殊なタスクを処理する可能性を企業が認識しているため、企業での採用がRAG拡大の大きな原動力となっています。RAGシステムは、専門家がリアルタイムでデータ駆動型の意思決定を行えるようにするため、独自のデータベースから情報を取得・生成するのに有用であることが証明されています。企業は、チャットボット、バーチャル・アシスタント、ナレッジ・マネジメント・システムに組み込むことで、顧客体験や社内業務を改善するためにこれらのモデルに投資しています。また、クラウドベースのAIプラットフォームが利用可能になったことで、企業はRAGソリューションをさまざまな部門に拡張しやすくなっています。その結果、ニッチな要件に対応するためにこれらのモデルを採用する企業が増えています。ドメイン固有のデータセットの品質と可用性の向上が、この成長をさらに後押ししています。RAGモデルは意思決定とコンテンツ配信を改善するため、そのインパクトは非常に大きい。

検索拡張世代（RAG）市場の競争は激化しており、既存の技術大手と新興企業が同様に、優位に立つために高度なアーキテクチャを開発しています。クラウドサービスプロバイダーは、検索と生成の両プロセスを最適化することで、スピードと精度を向上させ、RAGサービスを強化しています。また、オープンソースのRAGフレームワークへの関心も高まっており、中小企業や開発者が特定のニーズに基づいてソリューションをカスタマイズできるようになっています。このような革新的な技術により、RAGの業界全体への普及が加速し、より広範な企業がRAGにアクセスしやすくなっています。リアルタイムの更新や動的なソースからのプル機能などの新機能は、RAGのユースケースを拡大しています。競争環境は、RAGモデルのパフォーマンスを継続的に改善することで、急速な技術革新を促しています。全体として、この市場は、ビジネスがますますその価値を認識するようになるにつれて、今後数年間で大幅な成長を遂げるでしょう。

世界の検索拡張世代（RAG）市場のレポート区分

本レポートでは、2020年から2030年にかけての世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける最新の業界動向を分析しています。この調査レポートは、機能、用途、展開、最終用途、地域に基づいて、世界の検索機能拡張世代市場をセグメント化しています。

– 機能の展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
– 文書検索
– レスポンス生成
– 要約とレポーティング
– レコメンデーションエンジン
– アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2020～2030年）
– ナレッジマネジメント
– カスタマーサポート＆チャットボット
– 法務＆コンプライアンス
– マーケティング＆セールス
– 研究開発
– コンテンツ生成
– 展開の展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
– クラウド
– オンプレミス
– エンドユースの展望（売上高、百万米ドル、2020～2030年）
– ヘルスケア
– 金融サービス
– 小売・Eコマース
– IT・通信
– 教育
– メディア＆エンターテイメント
– その他
– 地域別展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– 欧州
o イギリス
ドイツ
o フランス
– アジア太平洋
o 中国
o 日本
o インド
o 韓国
o オーストラリア
– ラテンアメリカ
o ブラジル
– 中東・アフリカ（MEA）
o KSA
o アラブ首長国連邦
o 南アフリカ

*** レポート目次（コンテンツ）***

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.3. 調査方法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータの可視化
1.3.4. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場導入/ライン展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場分析ツール
3.3.1. ポーター分析
3.3.2. PESTEL分析
第4章. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場：機能推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 検索機能拡張世代（RAG）市場：機能の動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
4.3. 文書検索
4.3.1. 文書検索市場の収益予測：2020年～2030年（USD Million）
4.4. レスポンス生成
4.4.1. 応答生成市場の収益予測および予測、2020～2030年（百万米ドル）
4.5. 要約とレポート
4.5.1. 要約＆レポート市場の収益予測および予測、2020年～2030年（百万米ドル）
4.6. レコメンデーションエンジン
4.6.1. レコメンデーションエンジン市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
第5章. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場：アプリケーションの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場：アプリケーション動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
5.3. 知識管理
5.3.1. ナレッジ管理検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
5.4. カスタマーサポート＆チャットボット
5.4.1. カスタマーサポート＆チャットボット検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.5. リーガル＆コンプライアンス
5.5.1. 法律＆コンプライアンス検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.6. カスタマーサポート＆チャットボット
5.6.1. カスタマーサポート＆チャットボット検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.7. マーケティング＆セールス
5.7.1. マーケティング＆セールス検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
5.8. 研究開発
5.8.1. 研究開発検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
5.9. コンテンツ生成
5.9.1. コンテンツ世代検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
第6章. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場：展開の推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場：展開動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
6.3. クラウド
6.3.1. クラウド型検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
6.4. オンプレミス
6.4.1. オンプレミス型検索機能拡張世代（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
第7章. 検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場エンドユースの推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 検索拡張世代（RAG）（RAG）市場：エンドユースの動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
7.3. ヘルスケア
7.3.1. ヘルスケア向け検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
7.4. 金融サービス
7.4.1. 金融サービスの検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測と予測、2020年～2030年（USD Million）
7.5. 小売・Eコマース
7.5.1. 小売＆電子商取引向け検索機能拡張世代（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（百万米ドル）
7.6. IT・通信
7.6.1. IT＆通信分野の検索機能拡張世代（RAG）市場の売上高推定と予測、2020～2030年（USD Million）
7.7. 教育
7.7.1. 教育向け検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020～2030年（USD Million）
7.8. メディア＆エンターテイメント
7.8.1. メディア＆エンターテインメント向け検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020～2030年（USD Million）
7.9. その他
7.9.1. その他の検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の収益予測および予測、2020年～2030年（USD Million）
第8章. 検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場地域別推定と動向分析
8.1. 検索機能拡張型発電（RAG）市場シェア、地域別、2023年〜2030年（USD Million）
8.2. 北米
8.2.1. 北米の検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の推定と予測、2020年～2030年 (百万米ドル)
8.2.2. 米国
8.2.2.1. 米国の検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.2.3. カナダ
8.2.3.1. カナダの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.2.4. メキシコ
8.2.4.1. メキシコの検索機能拡張世代（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.3. 欧州
8.3.1. 欧州の検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.3.2. 英国
8.3.2.1. イギリスの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.3.3. ドイツ
8.3.3.1. ドイツの検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（USD Million）
8.3.4. フランス
8.3.4.1. フランスの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.4. アジア太平洋
8.4.1. アジア太平洋地域の検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.4.2. 中国
8.4.2.1. 中国検索拡張世代（RAG）（RAG）市場の推定と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
8.4.3. 日本
8.4.3.1. 日本の検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.4.4. インド
8.4.4.1. インドの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.4.5. 韓国
8.4.5.1. 韓国の検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（USD百万ドル）
8.4.6. オーストラリア
8.4.6.1. オーストラリアの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.5. ラテンアメリカ
8.5.1. 中南米の検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年（百万米ドル）
8.5.2. ブラジル
8.5.2.1. ブラジルの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.6. 中東・アフリカ
8.6.1. 中東・アフリカの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.6.2. KSA
8.6.2.1. KSAの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.6.3. アラブ首長国連邦
8.6.3.1. UAEの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
8.6.4. 南アフリカ
8.6.4.1. 南アフリカの検索機能拡張型ジェネレーション（RAG）市場の推定と予測、2020～2030年 (百万米ドル)
第9章. 競争環境
9.1. 企業の分類
9.2. 各社の市場ポジショニング
9.3. 参加企業の概要
9.4. 業績
9.5. 機能ベンチマーク
9.6. 企業ヒートマップ分析
9.7. 戦略マッピング
9.8. 企業プロフィール／リスト
Anthropic
Amazon Web Services Inc.
Clarifai
Cohere
Google DeepMind
Hugging Face
IBM Watson
Informatica
Meta AI (Facebook AI)
Microsoft
Neeva
OpenAI
Semantic Scholar (AI2)

※参考情報

検索拡張世代（RAG）とは、情報検索と生成モデルを組み合わせたアプローチであり、特に自然言語処理の分野で注目されています。RAGは、外部の知識ベースやデータベースから必要な情報を取得し、それをもとに自然言語を生成する手法です。この技術は、特に大量のデータが存在する場合に、そのデータを効率的に活用するために用いられます。
RAGは、主に2つの部分で構成されています。一つ目は情報検索のプロセスで、ユーザーからの入力に基づき、関連性の高い文書や情報を外部から引き出します。これには、一般的な検索エンジンの機能や、より専門的なデータセットからの情報取得が含まれます。二つ目は生成モデルの部分で、取得した情報をもとに、質問応答やコンテンツの生成を行います。これにより、単なる情報の列挙ではなく、コンテキストに即した回答や説明が可能になります。

RAGの種類には、主に2つのスタイルがあります。第一に、事前に特定の知識ベースを持ち、それを基にした情報検索を行うスタイルです。例えば、特定の業界のデータを持ったデータベースから情報を引き出し、その情報を元にユーザーに対する応答を生成します。第二に、外部のリソースを動的に探索するスタイルです。この場合、リアルタイムで最新の情報を検索し、その情報を利用して生成を行います。この手法は、特にニュースや流行の情報が頻繁に変わる領域での応用に適しています。

RAGの用途は多岐にわたります。まず、カスタマーサポートやFAQシステムにおいて、顧客からの質問に対して素早く正確な回答を提供するために利用されます。次に、教育の分野では、学生が疑問に思ったことに対して適切な学習資料を提示することが可能です。また、医療分野においても、医師が特定の病状に関する最新の研究結果や治療法を参照しながら、患者に説明する際に役立ちます。

さらに、RAGはコンテンツ生成の用途でも重宝されます。例えば、ブログ記事や報告書の作成において、特定のテーマに関連する情報を収集し、それを元に自然な文章を生成することができます。これにより、作業の効率化と質の向上が見込まれます。また、クリエイティブな分野でも、ストーリーテリングやキャラクターの設定に必要な情報を収集する際に活用されます。

RAGの関連技術には、情報検索におけるベクトル検索や自然言語生成におけるTransformerモデルがあります。ベクトル検索は、入力テキストをベクトル空間にマッピングし、その後関連する文書を検索する技術です。これにより、より文脈に沿った情報を引き出すことが可能となります。

自然言語生成においては、GPTやBERTのような広く用いられているモデルが、RAGの基盤を支える技術として利用されています。これらのモデルは、意味理解や文脈把握に優れており、取得した情報を整理して自然な文章を生成する能力を持っています。

RAGは、情報の正確性や最新性を求められる場面で特に強力なツールとして機能しますが、その一方で生成される内容の信頼性も重要です。そのため、RAGシステムの設計においては、取得元の情報の信頼性を検証する仕組みや、生成内容の品質管理が求められます。最終的には、RAGはさまざまな分野において、情報収集と生成のプロセスをより効率的にし、ユーザーにとってより価値のあるサービスを提供することが期待されています。

*** 検索拡張世代（RAG）の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・検索拡張世代（RAG）の世界市場規模は？
→Grand View Research社は2023年の検索拡張世代（RAG）の世界市場規模を10億4,270万米ドルと推定しています。

・検索拡張世代（RAG）の世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の検索拡張世代（RAG）の世界市場規模をXX米ドルと予測しています。

・検索拡張世代（RAG）市場の成長率は？
→Grand View Research社は検索拡張世代（RAG）の世界市場が2024年～2030年に年平均44.7%成長すると展望しています。

・世界の検索拡張世代（RAG）市場における主要プレイヤーは？
→「Anthropic, Amazon Web Services Inc., Clarifai, Cohere, Google DeepMind, Hugging Face, IBM Watson, Informatica, Meta AI (Facebook AI), Microsoft, Neeva, OpenAI, Semantic Scholar (AI2)など ...」を検索拡張世代（RAG）市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

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H&I Global Research

検索拡張世代（RAG）の世界市場（2024-2030）：市場規模、シェア、動向分析

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