市場概要
世界のベクターデータベース市場は、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、予測期間中の年平均成長率は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よるものです。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ます。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したデータ・ポイントを迅速に特定できるため、従来のリレーショナル・データベースよりも、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より効率的にサポートできるからです。
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ます。これらの推薦エンジンは、ユーザーの過去の行動に基づいて、ユーザーに推薦する類似アイテムを素早く特定することができます。ベクターデータベースは、GoogleやBingのような検索エンジンに使用されています。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すばやく特定できます。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化します。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迅速に特定することができます。エンドユーザーは、ベクトルデータベースを使用して不正取引やその他のタイプの不正を検出します。ベクトルデータベースに過去の不正取引に関するデータを保存することで、不正検知システムは既知の取引に類似した新しい取引を迅速に特定することができます。ベクトルデータベース市場の牽引要因
推進要因 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ります。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、展開を可能にします。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あります。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ます。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、類似検索の実行です。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ります。例えば、推薦システムは一般的に、埋め込みに基づいて同一のアイテムやユーザを見つけます。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します。AIでは、データは多くの場合、データの本質的な特徴や特性を捉えたベクトルや埋め込みとして表現されます。これらのエンベッディングは、画像、テキスト、音声、構造化データなど、さまざまなデータタイプを表現することができます。
制約： データベースに保存される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、データの露出を恐れるユーザとデータベースシステムへの侵入を好むハッカーの両方にとって、データへのアクセス性と機密性の観点から常に重要な懸念事項でした。多くの企業は、高度な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ます。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ます。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対する重大な脅威となっています。また、使用される暗号化方式やデータの保存場所によっても異なります。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、顧客の期待が高まります。
アクセス制御の喪失は、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1つです。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・リスクが生じます。外部からの脅威は確かに大きな懸念事項ですが、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、企業内部の従業員に起因するものです。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ます。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りません。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きます。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、データベースへの適切なアクセス管理と監視手順を確保する必要があります。
チャンス セマンティック検索需要の増加
ベクターデータベースを利用したセマンティック検索では、データのベクター表現（埋め込み）を利用して、キーワードマッチングを超えた検索クエリを実行します。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得ることができます。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ます。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いています。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マルチモーダルデータを含むことができます。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格納し、インデックス化することができ、クロスモーダル検索を可能にします。ベクターデータベースは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの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ます。セマンティック検索はファセット検索をサポートし、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します。
課題 技術的専門知識の欠如
ベクター・データベース・ツールとサービスは、リアルタイムで大容量のデータの決定的なビューを提供します。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、大企業や中小企業では、顧客の要件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的なサービスが必要です。ベクター・データベースのコンセプトが成長しているため、熟練労働者の利用可能性は限られており、市場の成長を抑制する可能性があります。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ります。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ります。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ります。
提供サービスに基づくと、プロフェッショナルサービスセグメントのコンサルティングサービスは、予測期間中、ベクトルデータベース市場のCAGRに最も大きく貢献します。
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提供の絶え間ない変更を要求する多数の顧客を抱えています。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ます。ビジネスコンサルティングサービスは、技術や人的リソース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、タイムラインに焦点を当てています。サービス・プロバイダーは、顧客が新たな収益源を認識するための新しい方法論を実装するためのコンサルティング・サービスを提供します。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します。一方、コンサルティングサービスは、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およびコンサルティング分野の主要ベンダーには、Google、Microsoft、Amazon Web Servicesなどがあります。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、ベクトルデータベースの特定分野の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ます。
業種別では、予測期間中、IT＆ITeS分野がベクトルデータベース市場で大きなシェアを占めています。
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ます。データとコンピューティングパワーの急激な増加に伴い、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およびITeS企業は、エンベッディングや特徴ベクトルを含むAIおよび機械学習関連データの管理と分析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ます。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。
IoTやAIなどの先進技術の採用や、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します。民間セクターからの投資の増加、政府の強力な支援、膨大な人口の利用可能性が、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します。アジア太平洋地域の多くの国では、金融、医療、電子商取引、製造業などの業界全体でAIや機械学習技術を取り入れています。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す。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す。小売業者は、顧客にカスタマイズされたショッピング体験を提供するためにこれらのデータベースを使用しています。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、韓国などがあります。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ます。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ります。しかし、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、今後数年間で増加する見込みです。
主要企業
Microsoft（米国）、Elastic（米国）、Alibaba Cloud（中国）、MongoDB（米国）、Redis（米国）、SingleStore（米国）、Zilliz（米国）、Pinecone（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Milvus（米国）、Weaviate（オランダ）、Qdrant（ベルリン） Datastax（米国）、 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企業です。
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、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリングに基づいて、ベクターデータベース市場のセグメントは次のとおりです：
ソリューション
ベクター生成
ベクター検索
ベクターの保管と検索
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
技術に基づくベクターデータベース市場セグメントは以下の通り：
自然言語処理
コンピュータビジョン
レコメンデーションシステム
業種別では、ベクトルデータベース市場のセグメントは次のとおりです：
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＆エンターテインメント
製造業
その他の業種
ベクターデータベース市場の地域別セグメントは以下の通りです：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
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
2023年2月、Microsoftは営業チームを支援する新しいMicrosoft Dynamics 365 Copilot人工知能（AI）機能を発表しました。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します。また、顧客からの電子メールに返信するセールスメッセージも提案します。
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サービスなどのより広範な製品・サービスで施設をアップグレードし、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します。
2022年11月、AWSとレディアは複数年にわたる戦略的協業契約（SCA）を発表しました。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ります。
【目次】
1 はじめに （ページ – 25）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.4 考慮した年数
1.5 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2018年～2022年
1.6 利害関係者
1.7 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 30)
2.1 調査データ
図1 ベクターデータベース市場：調査設計
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次プロファイルの内訳
2.1.2.2 業界の専門家による主要な洞察
2.2 データ三角測量
図2 市場：データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
図4 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図5 市場規模推定手法：ボトムアップアプローチ
図6 ベクターデータベース市場：調査フロー
2.3.3 市場推定アプローチ
図 7 市場規模推定手法（サプライサイド）： ベンダー収益推計のイメージ
図8 市場規模推定手法（サプライサイド）：サプライサイド分析
図9 供給側からのボトムアップアプローチ ベンダーの総売上高
図10 需要サイドからのアプローチ：さまざまな業種からの収益
図11 需要側からのアプローチ：市場
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 世界市場に対する景気後退の影響
2.6 リサーチの前提
2.7 限界とリスク評価
3 経済サマリー（ページ数 – 46）
表3 ベクターデータベースの市場規模と成長、2019年～2022年（百万米ドル、前年比）
表4 2023～2028年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比）
図12 世界市場は大きく成長
図13 2023年に最大のシェアを占めるのは北米
図14 市場の急成長セグメント
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 50)
4.1 ベクターデータベース市場における企業の魅力的な機会
図15 機械学習と人工知能が市場の成長を促進
4.2 市場（提供製品別）：2023年対2028年
図16 2023年に市場シェアを拡大するソリューション分野
4.2.1 ソリューション別市場（2023年対2028年
図17 2023年に最大の市場シェアを占めるベクトル検索セグメント
4.2.2 サービス別市場（2023年対2028年
図18 2023年にプロフェッショナルサービス分野がより大きな市場シェアを占める
4.3 プロフェッショナルサービス別市場（2023年対2028年
図 19 2023 年にはデプロイメント＆インテグレーション分野が市場シェア最大に
4.4 技術別市場（2023年対2028年
図20 2023年に最大の市場シェアを占めるNLPセグメント
4.5 業種別市場（2023年対2028年
図21 2023年に最大の市場シェアを占めるのはメディア＆エンターテインメント分野
4.6 ベクターデータベース市場：地域別シナリオ（2023年～2028年
図22 アジア太平洋地域は、今後5年間の投資対象として最良の市場に浮上
5 市場概要と業界動向（ページ数 – 54）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 23 市場ダイナミクス：ベクターデータベース市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 AIとMLの進歩
5.2.1.2 大規模言語モデルの利用の増加
5.2.1.3 低レイテンシのクエリを処理するソリューションに対する需要の高まり
5.2.1.4 繰り返し行われるデータベース管理プロセスの自動化に対する需要の高まり
5.2.1.5 ベクトルデータベースへの巨額の投資
図24 2022～2023年における各社のベクトルデータベース投資額（百万米ドル）
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 データベースに保存されるデータのプライバシーとセキュリティ
5.2.3 機会
5.2.3.1 リアルタイム分析の需要の高まり
5.2.3.2 セマンティック検索に対する需要の高まり
5.2.3.3 データの複雑性と多様性
5.2.4 課題
5.2.4.1 技術的専門知識の不足
5.2.4.2 規制・コンプライアンスポリシー厳守の必要性
5.3 事例分析
5.3.1 ケーススタディ1：データベースの適切な管理に役立ったmongodbアトラス
5.3.2 ケーススタディ 2： チッパーキャッシュは、Pinecone を使用することで、不正行為を減少させました。
5.3.3 ケーススタディ 3: smartnews は milvus を使用して大規模なベクトルデータを処理
5.3.4 ケーススタディ4: aciはdatastaxを使用して数百万ドルの顧客を節約しました。
5.3.5 ケーススタディ 5: ビアスドルフ、Azure コグニティブサーチを使用してドキュメントの要約を支援
5.4 ポーターのファイブフォース分析
図 25 ベクトルデータベース市場：ポーターの 5 つの力分析
表 5 ポーターの 5 つの力が市場に与える影響
5.4.1 新規参入の脅威
5.4.2 代替品の脅威
5.4.3 供給者の交渉力
5.4.4 買い手の交渉力
5.4.5 競合の激しさ
5.5 価格分析
5.5.1 主要企業のソリューション別平均販売価格（ASP）動向
図26 主要企業の平均販売価格動向（ソリューション別）（百万米ドル／月
5.5.2 ベクターデータベースソリューションの指標価格分析
表6 ベクターデータベースソリューションの参考価格分析
5.6 特許分析
図27 特許公開件数、2012年～2022年
図28 特許所有者トップ5（世界）
表 7 特許所有者トップ 10 (米国)
表8 ベクターデータベース市場における特許（2023年
5.7 技術分析
5.7.1 主要技術
5.7.1.1 NLP
5.7.1.2 コンピュータビジョン
5.7.2 補完技術
5.7.2.1 クラウド
5.7.2.2 IoT
5.7.2.3 ビッグデータ
5.7.3 隣接技術
5.7.3.1 ディープラーニングモデル
5.7.3.2 機械学習フレームワーク
5.7.3.3 ジェネレーティブAI
5.8 規制の状況
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表9 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表 10 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織
表11 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体
表12 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の団体
表13 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体
5.8.2 欧州連合（EU）：人工知能法（AIA）
5.8.3 生成型人工知能サービスの暫定行政措置
5.8.4 一般データ保護規制
5.8.5 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA）
5.8.6 情報セキュリティ技術 – 個人情報セキュリティ仕様 gb/t 35273-2017
5.8.7 人工知能およびデータ法（AIDA）
5.8.8 一般データ保護法
5.8.9 個人情報の保護に関する法律（2016年法律第13号
5.8.10 NIST 特別出版物 800-144 – パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン
5.9 主要な会議とイベント（2023～2024年
表14 ベクトルデータベース市場：会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.10 主要ステークホルダーと購買基準
5.10.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図29 主要業種における購買プロセスにおける関係者の影響力
表15 主要業種における購買プロセスへの関係者の影響(%)
5.10.2 購入基準
図30 主要垂直市場における主要な購買基準
表16 主要垂直市場における主な購買基準
5.11 バリューチェーン分析
図 31 市場：バリューチェーン
5.12 エコシステム分析
図32 市場：エコシステム
表17 市場：エコシステムにおける企業とその役割
5.13 バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図33 市場：バイヤー／顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション
5.14 市場：ビジネスモデル分析
図34 市場：ビジネスモデル
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：提供サービス別（ページ数 – 89）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 市場促進要因
図35 予測期間中に最大の市場規模を維持するソリューション分野
表18：オファリング別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表19 オファリング別市場、2023～2028年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
図 36：予測期間中、ベクトル検索分野が最大の市場規模を維持
表 20 ソリューション： 市場：地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表21 ソリューション： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
表22 ソリューション別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表23 ソリューション別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.1 ベクター生成
6.2.1.1 AIとMLの台頭により、新しく洗練されたベクトル生成アルゴリズムが開発へ
表24 ベクトル生成：ベクトルデータベース市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表25 ベクトル生成：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.1.1.1 単語埋め込み
6.2.1.1.2 画像埋め込み
6.2.1.1.3 その他
6.2.2 ベクトル検索
6.2.2.1 データの複雑なパターンを捉え、正確な出力を生成する強力な方法を提供する統計モデル
表 26 ベクトル検索 市場, 地域別, 2019-2022 (百万米ドル)
表 27 ベクトル検索： 市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.2.1.1 厳密なベクトル検索
6.2.2.1.2 セマンティック検索
6.2.2.1.3 近似最近傍検索
6.2.2.1.4 その他
6.2.3 ベクトルの保存と検索
6.2.3.1 細かな情報を必要とする生成タスクを得意とするディープラーニングモデル
表 28 ストレージと検索ベクトル ベクトルデータベース市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表29 ストレージと検索ベクトル： 市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.3.1.1 テキストベクター
6.2.3.1.2 画像ベクトル
6.2.3.1.3 地理空間ベクトル
6.3 サービス
図 37 マネージドサービス分野は予測期間中に高い CAGR を記録
表 30 サービス ベクターデータベース市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 31 サービス 市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表32 サービス別市場：2019-2022年（百万米ドル）
表33 サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.1 プロフェッショナルサービス
6.3.1.1 ベクターデータベースに特化した専門知識を提供し、特定のニーズに応えるプロフェッショナルサービス
図 38：予測期間中、展開と統合が最大の市場規模を維持
表 34 プロフェッショナルサービス： 市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 35 プロフェッショナルサービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
表36 プロフェッショナルサービス別市場：2019-2022年（百万米ドル）
表37 プロフェッショナルサービス別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.1.1.1 コンサルティング
表 38 コンサルティング ベクトルデータベース市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 39 コンサルティング 市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.1.1.2 デプロイメント＆インテグレーション
表40 デプロイメント＆インテグレーション：市場：地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表41 展開＆統合：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.1.1.3 トレーニング、サポート、メンテナンス
表42 トレーニング、サポート、保守：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表43 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2 マネージドサービス
6.3.2.1 ベクターデータベースのエンドツーエンド管理を提供し、企業のコアコンピタンスへの集中を支援するマネージドサービス
表 44 マネージドサービス： 市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表45 マネージドサービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7 ベクターデータベース市場：技術別（ページ数 – 109）
7.1 はじめに
7.1.1 技術：市場促進要因
図 39：予測期間中に最も高い成長率を示すのはコンピュータビジョン分野
表 46：技術別市場、2019～2022 年（百万米ドル）
表47：技術別市場、2023〜2028年（百万米ドル）
7.2 自然言語処理
7.2.1 NLPにおける文書検索、意味検索、感情分析、チャットボットに利用されるベクトルデータベース
表 48 NLP：市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 49 NLP：地域別市場、2023～2028 年（百万米ドル）
7.2.1.1 セマンティック検索
7.2.1.2 文書／テキスト検索
7.2.1.3 センチメント分析
7.2.1.4 チャットボット＆バーチャルアシスタント
7.2.1.5 その他
7.3 コンピュータビジョン
7.3.1 視覚コンテンツを効率的に処理・理解するアプリケーションに強力なソリューションを提供するコンピュータビジョンとベクトルデータベース
表50 コンピュータビジョン：ベクトルデータベース市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）
表51 コンピュータビジョン：ベクトルデータベース市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
7.3.1.1 画像検索
7.3.1.2 物体検出
7.3.1.3 顔/画像認識
7.3.1.4 その他
7.4 推薦システム
7.4.1 コンテンツ推薦の精度と効率の向上が市場成長を促進
表 52 レコメンデーションシステム 市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表53 レコメンデーションシステム 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
7.4.1.1 協調フィルタリング
7.4.1.2 コンテンツベースフィルタリング
7.4.1.3 セッションベースのレコメンデーション
7.4.1.4 その他
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：TC 8828
