データベース市場 規模・シェア分析 – 成長トレンドと予測 (2025-2030年)
データベース市場は、データベースの種類（リレーショナル（RDBMS）、NoSQLなど）、導入形態（クラウド、オンプレミス）、サービスモデル（サービスとしてのデータベース（DBaaS）、ライセンスおよび保守ソフトウェア）、企業規模（中小企業、大企業）、ワークロードの種類（トランザクション（OLTP）、分析（OLAP）など）、エンドユーザーの業種（BFSI、小売など）、および地域別に分類されます。市場予測は、金額（米ドル）で提供されます。
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データベース市場の概要
データベース市場は、2025年に1,503.8億米ドル、2030年には2,922.2億米ドルに達すると予測されており、2025年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）14.21%で成長する見込みです。この成長は、生成AIワークロードの企業導入の加速、データ主権規制の拡大、IoT生成データストリームの爆発的な増加によって支えられています。リレーショナルデータベースが依然として優勢ですが、半構造化データ利用事例への対応を目的としたモダナイゼーションにより、NoSQLエンジンが最も強い成長を示しています。サービスモデル別では、Database-as-a-Service（DBaaS）が2024年の支出の65%を占め、運用費用（opex）主導の消費モデルへの明確な選好を反映して拡大しています。地域別では、北米が収益の大部分を占める一方、アジアは5Gおよびエッジ投資の加速により最高の成長率を記録しています。市場の集中度は中程度です。
主要なポイントは以下の通りです。
* 展開モデル別: クラウドが2024年の収益の57%を占め、2030年までに18.6%のCAGRで成長すると予測されています。
* データベースタイプ別: リレーショナルシステムが2024年にデータベース市場シェアの58%を占め、市場の大部分を維持しています。
* アプリケーション別: トランザクション処理が引き続き主要なアプリケーションですが、分析およびAI/MLワークロードが最も高い成長率を示しています。
本レポートは、世界のデータベース市場に関する詳細な分析を提供しています。市場の現状、成長予測、主要な推進要因と阻害要因、技術動向、競争環境、そして将来の機会について包括的に評価しています。
データベース市場は、2025年には1,504億米ドル、2030年には2,922億米ドルに成長すると予測されており、特にクラウドデータベースは年平均成長率（CAGR）18.6%で最も急速に成長しています。エンドユーザー業界別では、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野がCAGR 15.0%で最も高い成長を示しています。
市場の成長を牽引する主な要因としては、生成AIワークロードによるベクターデータベースの採用加速、5Gおよび大規模IoT展開に伴う分散型エッジネイティブデータベースの需要増、EUのESG報告規則による時系列データベースの需要促進、データ主権の義務化による地域クラウドデータベースの成長、リアルタイムリスク分析によるインメモリ型カラムナーデータベースの普及、そしてKubernetesネイティブなサーバーレスDBaaSの採用拡大が挙げられます。
一方で、市場の成長を阻害する要因も存在します。クラウドエグレス料金の高騰がマルチクラウド間のポータビリティを妨げ、ベクターデータベース人材の不足が本番環境への展開を遅らせています。また、大手通信事業者におけるマルチテナントDBaaSのパフォーマンスオーバーヘッドや、環大西洋間のプライバシーフレームワークに関する不確実性も課題となっています。
技術的な展望としては、生成AIとベクターデータベースが特に注目されており、データ主権の義務化は地域クラウドゾーンの立ち上げやトークン化機能の提供を促しています。さらに、ハイブリッドトランザクション・分析処理（HTAP）エンジンは、リアルタイム分析とトランザクションワークロードを統合し、意思決定の遅延を削減する重要なトレンドです。
市場は、リレーショナル、NoSQL、マルチモデルなどのデータベースタイプ別、クラウドやオンプレミスといった展開モデル別、DBaaSやライセンスソフトウェアなどのサービスモデル別、中小企業と大企業といった企業規模別、トランザクション処理や分析処理などのワークロードタイプ別、BFSI、ヘルスケア、IT・通信などのエンドユーザー業界別、そして北米、APAC、ヨーロッパなどの地域別に詳細にセグメント化され、分析されています。
競争環境の分析では、MongoDB、Redis Labs、Databricks、Snowflake、Google、Oracle、Microsoft、AWS、IBMといった主要なグローバルベンダーの企業プロファイルが詳細に調査されており、市場集中度や戦略的動向が評価されています。
本レポートは、市場における未開拓の領域や満たされていないニーズの評価を通じて、将来の機会についても言及しており、世界のデータベース市場が今後もダイナミックな成長を続ける分野であることを示唆しています。
1. はじめに
- 1.1 調査の前提と市場の定義
- 1.2 調査範囲
2. 調査方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場概況
- 4.1 市場概要
- 4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 GenAIワークロードが世界中でベクトルデータベースの導入を加速
- 4.2.2 アジアにおける5Gおよび大規模IoT展開のための分散型エッジネイティブデータベース
- 4.2.3 EUのESG報告規則が時系列DBの需要を促進
- 4.2.4 データ主権の義務付けがMEAにおける地域クラウドDBの成長を推進
- 4.2.5 リアルタイムリスク分析が北米におけるインメモリカラム型DBの採用を促進
- 4.2.6 グローバル企業におけるKubernetesネイティブなサーバーレスDBaaSの採用
- 4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 高騰するクラウドのデータ転送費用がマルチクラウドのポータビリティを妨げる
- 4.3.2 ベクトルDB人材の不足が本番環境への展開を遅らせる
- 4.3.3 Tier-1通信事業者におけるマルチテナントDBaaSのパフォーマンスオーバーヘッド
- 4.3.4 大西洋横断プライバシーフレームワークの不確実性が移行を停滞させる
- 4.4 バリュー/サプライチェーン分析
- 4.5 規制の見通し（データ主権と国境を越えた転送）
- 4.6 技術の見通し（生成AIとベクトルデータベース）
- 4.7 ポーターの5つの力
- 4.7.1 新規参入者の脅威
- 4.7.2 供給者の交渉力
- 4.7.3 買い手の交渉力
- 4.7.4 代替品の脅威
- 4.7.5 競争上の対抗関係
- 4.8 投資分析
5. 市場規模と成長予測（価値）
- 5.1 データベースタイプ別
- 5.1.1 リレーショナル (RDBMS)
- 5.1.2 NoSQL
- 5.1.3 NewSQL
- 5.1.4 マルチモデル
- 5.1.5 グラフ
- 5.2 デプロイメントモデル別
- 5.2.1 クラウド
- 5.2.2 オンプレミス
- 5.3 サービスモデル別
- 5.3.1 サービスとしてのデータベース (DBaaS)
- 5.3.2 ライセンスおよびメンテナンスソフトウェア
- 5.4 企業規模別
- 5.4.1 中小企業 (SMEs)
- 5.4.2 大企業
- 5.5 ワークロードタイプ別
- 5.5.1 トランザクション (OLTP)
- 5.5.2 分析 (OLAP)
- 5.5.3 ハイブリッド (HTAP)
- 5.6 エンドユーザー業種別
- 5.6.1 BFSI
- 5.6.2 小売およびEコマース
- 5.6.3 ヘルスケアおよびライフサイエンス
- 5.6.4 ITおよび通信
- 5.6.5 ロジスティクスおよび輸送
- 5.6.6 メディアおよびエンターテイメント
- 5.6.7 政府および公共部門
- 5.6.8 製造業
- 5.6.9 その他のエンドユーザー業種
- 5.7 地域別
- 5.7.1 北米
- 5.7.1.1 米国
- 5.7.1.2 カナダ
- 5.7.1.3 メキシコ
- 5.7.2 南米
- 5.7.2.1 ブラジル
- 5.7.2.2 アルゼンチン
- 5.7.2.3 その他の南米諸国
- 5.7.3 APAC
- 5.7.3.1 中国
- 5.7.3.2 日本
- 5.7.3.3 インド
- 5.7.3.4 韓国
- 5.7.3.5 東南アジア
- 5.7.3.6 オーストラリア
- 5.7.3.7 ニュージーランド
- 5.7.3.8 その他のAPAC諸国
- 5.7.4 ヨーロッパ
- 5.7.4.1 イギリス
- 5.7.4.2 ドイツ
- 5.7.4.3 フランス
- 5.7.4.4 その他のヨーロッパ諸国
- 5.7.5 中東
- 5.7.5.1 アラブ首長国連邦
- 5.7.5.2 サウジアラビア
- 5.7.5.3 トルコ
- 5.7.5.4 その他の中東諸国
- 5.7.6 アフリカ
- 5.7.6.1 南アフリカ
- 5.7.6.2 ナイジェリア
- 5.7.6.3 ケニア
- 5.7.6.4 その他のアフリカ諸国
6. 競合情勢
- 6.1 市場集中度
- 6.2 戦略的動向
- 6.3 市場シェア分析
- 6.4 企業プロファイル（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランキング/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む）
- 6.4.1 MongoDB Inc.
- 6.4.2 Redis Labs Inc.
- 6.4.3 Databricks Inc.
- 6.4.4 Snowflake Inc.
- 6.4.5 DataStax Inc.
- 6.4.6 Altibase Corporation
- 6.4.7 Google LLC
- 6.4.8 Oracle Corporation
- 6.4.9 Microsoft Corporation
- 6.4.10 Amazon Web Services Inc.
- 6.4.11 IBM Corporation
- 6.4.12 Couchbase Inc.
- 6.4.13 SAP SE
- 6.4.14 Teradata Corporation
- 6.4.15 MariaDB plc
- 6.4.16 Huawei Technologies Co. Ltd. (GaussDB)
- 6.4.17 InterSystems Corporation
- 6.4.18 MarkLogic Corporation
- 6.4.19 Neo4j Inc.
- 6.4.20 Aerospike Inc.
- 6.4.21 Cloudera Inc.
7. 市場機会と将来展望
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データベースとは、特定の目的のために構造化され、効率的に検索、更新、管理できるよう整理されたデータの集合体のことを指します。単なるデータの羅列ではなく、データ間の関係性や整合性が保たれるように設計されており、情報システムの中核を担う重要な要素です。このデータ集合体を操作・管理するためのソフトウェアをデータベース管理システム（DBMS）と呼び、両者を合わせて「データベースシステム」と称することもあります。データベースは、現代社会におけるあらゆる情報システムの基盤として機能し、ビジネス、科学、教育、エンターテイメントなど、多岐にわたる分野で不可欠な存在となっています。
次に、データベースの種類について見ていきましょう。最も広く普及しているのはリレーショナルデータベース（RDB）です。これはデータをテーブル（表）形式で管理し、行と列によって構成されます。テーブル間の関係は共通のキーによって定義され、SQL（Structured Query Language）という標準言語を用いてデータの操作を行います。RDBはデータの整合性や一貫性を保証するACID特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）を備えており、金融システムや基幹業務システムなど、高い信頼性が求められる分野で広く利用されています。代表的な製品にはOracle Database、MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverなどがあります。一方で、近年ではビッグデータやリアルタイム処理、高いスケーラビリティの要求に応えるため、NoSQLデータベースが注目されています。NoSQLは「Not only SQL」の略で、リレーショナルモデル以外のデータモデルを採用しており、キーバリュー型、ドキュメント型、カラム指向型、グラフ型など、様々な種類が存在します。それぞれ特定の用途に特化しており、例えばMongoDBはドキュメント型として柔軟なデータ構造を扱い、Redisはキーバリュー型として高速なキャッシュ処理に強みを持っています。その他にも、オブジェクト指向プログラミングとの親和性が高いオブジェクト指向データベースや、データを主記憶装置に保持することで超高速な処理を実現するインメモリデータベース、時系列データの管理に特化した時系列データベースなども存在し、用途に応じて最適なものが選択されます。
これらのデータベースは、多岐にわたる分野で活用されています。企業においては、顧客管理システム（CRM）、販売管理システム、在庫管理システム、人事管理システム、会計システムといった基幹業務システムの中核を担い、日々の業務データを効率的に管理しています。ウェブアプリケーションの分野では、ECサイトの商品情報、SNSのユーザー情報や投稿データ、ブログのコンテンツなど、膨大な情報を格納し、ユーザーへの迅速な提供を可能にしています。科学技術分野では、ゲノムデータ、気象データ、物理シミュレーションの結果など、大規模な研究データを管理・分析するために利用されます。また、IoT（モノのインターネット）の普及に伴い、センサーから収集される膨大な時系列データの蓄積と分析にもデータベースが不可欠です。ビッグデータ分析の基盤としても、データウェアハウスやデータレイクといった形で活用され、ビジネスインテリジェンスや機械学習のデータソースとして重要な役割を担っています。
データベースを取り巻く関連技術も進化を続けています。前述のDBMSは、データの整合性、セキュリティ、並行処理、障害回復といった機能を提供し、データベースの安定稼働を支えています。SQLはRDBを操作するためのデファクトスタンダードであり、データの定義、操作、制御を行うための強力な言語です。オブジェクト指向プログラミング言語とRDBの間のギャップを埋めるORM（Object-Relational Mapping）技術は、開発効率を向上させます。近年では、AWS RDS、Azure SQL Database、Google Cloud Spannerといったクラウドデータベースサービス（DBaaS）が普及し、スケーラビリティ、可用性、運用負荷の軽減といったメリットを提供しています。ビッグデータ技術としては、HadoopやSparkなどがデータベースと連携し、大量データの分散処理や分析を可能にしています。さらに、AIや機械学習の分野では、データベースに蓄積されたデータが学習データとして活用されるだけでなく、AIがデータベースのパフォーマンス最適化やセキュリティ強化に貢献する動きも出てきています。
データベース市場の背景としては、クラウド化の進展が最も大きなトレンドとして挙げられます。オンプレミス環境からクラウド環境への移行が加速し、DBaaSの利用が一般的になっています。これにより、企業はインフラの管理負担から解放され、より迅速にデータベース環境を構築・拡張できるようになりました。また、ビッグデータやリアルタイム処理のニーズの高まりに伴い、RDBだけでは対応しきれない要件が増え、NoSQLデータベースの利用が拡大しています。RDBとNoSQLを組み合わせたハイブリッドなデータ管理戦略も一般的になりつつあります。さらに、PostgreSQLやMySQLといったオープンソースデータベースの成熟と普及も市場に大きな影響を与えています。これらはコスト削減と高い柔軟性を提供し、多くの企業で採用が進んでいます。IoT、AI、ウェブサービスの爆発的な普及により、データ量は指数関数的に増加しており、これに対応できる高性能かつ高スケーラビリティなデータベースへの需要は今後も高まり続けるでしょう。
将来の展望としては、データベースはさらなる進化を遂げると予想されます。AIとの融合は、データベースの自動チューニング、クエリ最適化、セキュリティ強化といった領域で大きな進展をもたらすでしょう。AIがデータベースの運用を自律的に行い、人間が介在する手間を減らす「自律型データベース」の実現も期待されています。また、サーバーレスデータベースは、利用量に応じた課金モデルと運用不要のメリットにより、特にスタートアップやイベント駆動型アーキテクチャでの採用が進むと見られます。グローバルなデータ分散と高可用性、低レイテンシを実現する分散データベースの進化も重要であり、NewSQLと呼ばれる新しいカテゴリのデータベースがその役割を担うでしょう。IoTデバイスに近い場所でデータを処理するエッジコンピューティングとの連携も進み、リアルタイム性と帯域幅の節約に貢献します。さらに、リレーショナル、ドキュメント、グラフなど複数のデータモデルを単一のデータベースでサポートするマルチモデルデータベースの普及により、開発の簡素化が進む可能性もあります。データ量の増加に伴い、セキュリティとプライバシーの保護はますます重要となり、暗号化、アクセス制御、監査機能の強化が継続的に求められることになります。データベースは、これからも情報社会の進化を支える基盤として、その形を変えながら発展し続けるでしょう。