NoSQL市場規模・シェア分析 – 成長トレンドと予測 (2025年～2030年)
NoSQL市場レポートは、データベースタイプ（ドキュメントストア、キーバリューストア、ワイドカラムストアなど）、デプロイメントモード（クラウド、オンプレミス）、アプリケーション（データストレージとキャッシング、リアルタイム分析、モバイルおよびウェブアプリなど）、エンドユーザー産業（小売およびEコマース、ゲームおよびエンターテイメントなど）、企業規模（大企業、中小企業）、および地域別に分類されます。
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NoSQL市場は、2025年の150.4億米ドルから2030年には555.1億米ドルへと大幅な成長が見込まれており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は29.85%と堅調です。この拡大は、企業が柔軟なデータモデルへの依存を強めていること、クラウドネイティブなマイクロサービスの台頭、そして生成AIワークロードからの需要増加によって推進されています。非構造化データはすでに企業情報資産の93%を占めており、その急速な増加がスキーマレスデータベースへの需要を増幅させています。キーバリューストアは、ミリ秒以下の応答時間によりNoSQL市場の基盤であり続けていますが、ベクトル検索の統合が競争上の差別化を再定義しています。IBMが2025年にDataStaxを買収することに合意したように、業界の統合は、運用、分析、AI機能を一つの環境に統合しようとするベンダー間の戦略的関心の高まりを示しています。同時に、データ主権規制とクラウドコスト管理は、パブリッククラウドとプライベートインフラをまたぐハイブリッド展開への関心を刺激しています。
市場概要（詳細データ）
* 調査期間: 2019年 – 2030年
* 市場規模 (2025年): 150.4億米ドル
* 市場規模 (2030年): 555.1億米ドル、予測期間中のCAGRは29.85%に達すると予測されています。この堅調な成長は、企業がデータ管理戦略を再評価し、従来のRDBMSの限界を超えるソリューションを求める動きが加速していることに起因しています。特に、リアルタイム分析、パーソナライゼーション、IoTデータ処理といった現代のアプリケーション要件は、低レイテンシで高スケーラビリティなデータストアの必要性を高めています。さらに、AIと機械学習の普及は、非構造化データや半構造化データの効率的な処理と、ベクトル検索のような高度な機能への需要を一層押し上げています。
このため、企業は従来のデータウェアハウスやリレーショナルデータベースシステムでは対応しきれない新たな課題に直面しており、より柔軟でスケーラブルなデータインフラへの投資を加速させています。特に、クラウドネイティブなデータベースソリューションや、マルチモデル、分散型アーキテクチャを採用したデータプラットフォームが注目を集めています。これらの技術は、多様なデータタイプとワークロードに対応し、開発者がより迅速に革新的なアプリケーションを構築することを可能にします。また、データガバナンスとセキュリティの確保も、この新たなデータ環境における重要な考慮事項となっています。市場の成長は、これらの技術革新と、企業がデータから最大限の価値を引き出そうとする継続的な努力によってさらに推進されるでしょう。
本レポートは、グローバルNoSQL市場の詳細な分析を提供しています。NoSQL市場は、非リレーショナルデータベースの新規ソフトウェアライセンス、クラウドベースのサブスクリプション、およびマネージドサービスから生じる収益として定義されています。これには、柔軟なスキーマと水平スケーラブルなアーキテクチャを使用して、構造化、半構造化、または非構造化データを保存、取得、管理する技術が含まれます。スタンドアロンのプロフェッショナルサービス、レガシーリレーショナルデータベースのメンテナンス、NoSQLインスタンスをホストするハードウェアアプライアンス、および商用サポート契約のないアドホックなオープンソース展開は、本調査の範囲から除外されています。
市場規模と成長予測に関して、NoSQL市場は2025年に150.4億米ドルに達し、2030年までに555.1億米ドルに成長すると予測されています。
市場の成長を牽引する主要因は多岐にわたります。具体的には、ビッグデータ分析の急速な採用、リアルタイムデータ処理への需要の高まり、クラウドネイティブなマイクロサービスアーキテクチャへの移行が挙げられます。また、IoTデバイスデータの急増、ベクトル検索と生成AI（GenAI）埋め込みの統合、データ主権に起因するグローバル分散型NoSQLへの関心も重要な推進力となっています。特に、AIおよびMLワークロードは、ベクトル検索と埋め込みサポートにより、Retrieval-Augmented Generation（RAG）などのAIパイプラインをサポートし、28.60%の複合年間成長率（CAGR）で成長すると見込まれています。
一方で、市場の成長を抑制する要因も存在します。実装と移行の複雑さ、熟練したNoSQL専門家の不足が主な課題です。さらに、クラウドコスト最適化の動きがデータベースのオンプレミス回帰（DB repatriation）を促進していることや、オープンソースライセンスモデルの不確実性も市場の制約となっています。ITリーダーの69%が、エグレス料金やインスタンス料金を削減するために、ワークロードのオンプレミス回帰またはハイブリッドモデルを検討しており、クラウドとオンプレミス環境間でシームレスに動作するプラットフォームへの需要が高まっています。
本レポートでは、データベースタイプ、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー産業、企業規模、地域別に市場を詳細に分析しています。データベースタイプ別では、グラフデータベースが最も速い成長を示しており、2030年までのCAGRは29.40%と予測されています。地域別では、アジア太平洋地域が最も速い市場成長を遂げると見込まれており、急速なデジタル化、クラウドインフラの拡大、データ主権規制の強化により、27.50%のCAGRが予測されています。
競争環境においては、Amazon Web Services, Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC、MongoDB, Inc.、Oracle Corporation、IBM Corporationなど、多数の主要ベンダーが存在します。主要ベンダーは、ベクトル検索、マルチモデルサポート、ハイブリッド展開制御を自社の製品に組み込むことで差別化を図っています。また、IBMによるDataStaxの買収に見られるように、統一されたAI対応データスタックを中心に機能統合を進める買収活動も活発に行われています。
本調査は、一次調査（データベースアーキテクト、DevOpsリーダー、調達責任者へのインタビューおよびクラウド再販業者への追跡調査）、二次調査（政府統計、業界団体データ、企業財務報告書など）、市場規模算出と予測（トップダウンモデルとボトムアップロールアップの組み合わせ、多変量回帰分析）を通じて実施されました。データは厳格な検証プロセスを経ており、毎年更新されることで信頼性の高い情報を提供しています。
1. はじめに
- 1.1 調査の前提と市場の定義
- 1.2 調査の範囲
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
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4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 ビッグデータ分析の急速な導入
- 4.2.2 リアルタイムデータ処理の需要
- 4.2.3 クラウドネイティブなマイクロサービスアーキテクチャへの移行
- 4.2.4 IoTデバイスデータの普及
- 4.2.5 ベクトル検索とGenAI埋め込みの統合
- 4.2.6 データ主権に起因するグローバル分散型NoSQLへの関心
-
4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 実装と移行の複雑さ
- 4.3.2 熟練したNoSQL専門家の不足
- 4.3.3 クラウドコスト最適化によるDBの国内回帰
- 4.3.4 オープンソースライセンスモデルの不確実性
- 4.4 重要な規制枠組みの評価
- 4.5 技術的展望
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4.6 ポーターの5つの力
- 4.6.1 供給者の交渉力
- 4.6.2 買い手の交渉力
- 4.6.3 新規参入の脅威
- 4.6.4 代替品の脅威
- 4.6.5 競争上の対抗関係
- 4.7 主要な利害関係者の影響評価
- 4.8 主要なユースケースとケーススタディ
- 4.9 市場のマクロ経済要因への影響
5. 市場規模と成長予測（金額）
-
5.1 データベースタイプ別
- 5.1.1 ドキュメントストア
- 5.1.2 キーバリューストア
- 5.1.3 ワイドカラムストア
- 5.1.4 グラフデータベース
- 5.1.5 マルチモデルデータベース
- 5.1.6 インメモリNoSQLデータベース
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5.2 デプロイメントモード別
- 5.2.1 クラウド
- 5.2.2 オンプレミス
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5.3 アプリケーション別
- 5.3.1 データストレージとキャッシング
- 5.3.2 リアルタイム分析
- 5.3.3 モバイルおよびウェブアプリ
- 5.3.4 IoTおよびセンサーデータ管理
- 5.3.5 AIおよびMLワークロード
- 5.3.6 コンテンツ管理
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5.4 エンドユーザー産業別
- 5.4.1 小売およびEコマース
- 5.4.2 ゲームおよびエンターテイメント
- 5.4.3 ITおよび通信
- 5.4.4 BFSI
- 5.4.5 ヘルスケアおよびライフサイエンス
- 5.4.6 製造業およびサプライチェーン
- 5.4.7 政府および公共部門
- 5.4.8 その他の産業
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5.5 企業規模別
- 5.5.1 大企業
- 5.5.2 中小企業
-
5.6 地域別
- 5.6.1 北米
- 5.6.1.1 米国
- 5.6.1.2 カナダ
- 5.6.1.3 メキシコ
- 5.6.2 南米
- 5.6.2.1 ブラジル
- 5.6.2.2 アルゼンチン
- 5.6.2.3 その他の南米諸国
- 5.6.3 欧州
- 5.6.3.1 英国
- 5.6.3.2 ドイツ
- 5.6.3.3 フランス
- 5.6.3.4 イタリア
- 5.6.3.5 スペイン
- 5.6.3.6 北欧諸国
- 5.6.3.7 その他の欧州諸国
- 5.6.4 アジア太平洋
- 5.6.4.1 中国
- 5.6.4.2 インド
- 5.6.4.3 日本
- 5.6.4.4 韓国
- 5.6.4.5 ASEAN
- 5.6.4.6 オーストラリア
- 5.6.4.7 ニュージーランド
- 5.6.4.8 その他のアジア太平洋諸国
- 5.6.5 中東およびアフリカ
- 5.6.5.1 中東
- 5.6.5.1.1 サウジアラビア
- 5.6.5.1.2 アラブ首長国連邦
- 5.6.5.1.3 トルコ
- 5.6.5.1.4 その他の中東諸国
- 5.6.5.2 アフリカ
- 5.6.5.2.1 南アフリカ
- 5.6.5.2.2 エジプト
- 5.6.5.2.3 ナイジェリア
- 5.6.5.2.4 その他のアフリカ諸国
6. 競合状況
- 6.1 市場集中度
- 6.2 戦略的動向
- 6.3 市場シェア分析
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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 Amazon Web Services, Inc.
- 6.4.2 Microsoft Corporation
- 6.4.3 Google LLC
- 6.4.4 MongoDB, Inc.
- 6.4.5 Couchbase, Inc.
- 6.4.6 DataStax, Inc.
- 6.4.7 Oracle Corporation
- 6.4.8 IBM Corporation
- 6.4.9 Redis Ltd.
- 6.4.10 ScyllaDB, Inc.
- 6.4.11 Neo4j, Inc.
- 6.4.12 Aerospike, Inc.
- 6.4.13 ArangoDB GmbH
- 6.4.14 TigerGraph, Inc.
- 6.4.15 Alibaba Cloud
- 6.4.16 PingCAP (TiDB)
- 6.4.17 Fauna, Inc.
- 6.4.18 MarkLogic Corporation
- 6.4.19 Cockroach Labs, Inc.
- 6.4.20 Fauna, Inc.
7. 市場機会と将来展望
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NoSQLは「Not only SQL」または「Non-relational SQL」の略称であり、リレーショナルデータベース（RDBMS）以外のデータモデルを採用したデータベースの総称です。RDBMSが持つ厳格なスキーマやACID特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）による整合性の保証は、多くのトランザクション処理において非常に重要ですが、Webスケールの大規模データ処理や、柔軟なデータ構造が求められる現代のアプリケーションにおいては、その特性がボトルネックとなることがありました。NoSQLデータベースは、このようなRDBMSの限界を克服するために登場し、水平スケーラビリティ、高い可用性、柔軟なスキーマ、そして多様なデータモデルを提供します。多くの場合、ACID特性の代わりにBASE特性（基本的に利用可能、ソフトステート、結果整合性）を採用し、整合性よりも可用性とパーティション耐性を優先する設計思想に基づいています。これにより、大量のデータを高速に処理し、変化の激しい要件にも柔軟に対応できる点が大きな特徴です。
NoSQLデータベースは、そのデータモデルによって主に以下の4つのタイプに分類されます。まず、「キーバリューストア」は、最もシンプルで高速なデータモデルです。一意のキーとそれに対応する値をペアとして保存し、キーを指定することで値を高速に取得できます。セッション管理やキャッシュなどに適しており、RedisやAmazon DynamoDBが代表的です。次に、「ドキュメントストア」は、JSONやBSON、XMLなどの半構造化されたドキュメント形式でデータを保存します。スキーマが柔軟であるため、データ構造の変更に強く、Webアプリケーションのコンテンツ管理やカタログデータなどに広く利用されます。MongoDBやCouchbaseがこのタイプに属します。三つ目は、「カラムファミリストア（ワイドカラムストア）」です。行と動的な列（カラム）の集合としてデータを管理し、大量のデータを分散環境で効率的に処理することに優れています。ビッグデータ分析、時系列データ、IoTデータなどに利用され、Apache CassandraやHBaseが有名です。最後に、「グラフデータベース」は、データ間の関係性をノード（頂点）とエッジ（辺）で表現します。ソーシャルネットワークの友人関係、レコメンデーションシステム、不正検出など、複雑な関係性を持つデータの分析に非常に強力です。Neo4jやAmazon Neptuneが代表的な例です。
NoSQLデータベースは、その多様な特性から幅広い分野で活用されています。最も一般的な用途の一つは、「Webおよびモバイルアプリケーション」です。ユーザープロファイル、セッション情報、パーソナライズされたコンテンツ、リアルタイムの活動フィードなど、柔軟なスキーマと高いスケーラビリティが求められるデータ管理に適しています。「ビッグデータ分析」においても重要な役割を果たします。大量の非構造化データや半構造化データを高速に取り込み、処理する能力は、リアルタイム分析やデータレイクの構築に不可欠です。「IoT（モノのインターネット）データ」の収集と処理にも利用されます。センサーから生成される膨大な時系列データを効率的に保存し、分析するための基盤として機能します。「コンテンツ管理システム（CMS）」や「カタログ管理」では、多様な形式のコンテンツや商品情報を柔軟に格納し、高速に検索・表示するためにドキュメントストアが活用されます。「ソーシャルネットワーク」では、ユーザー間のつながりやインタラクションを管理するためにグラフデータベースが特に有効です。レコメンデーションエンジンや不正検出システムでもその能力を発揮します。その他、「ゲーム」のユーザーデータやゲーム状態の保存、「Eコマース」のショッピングカートや注文履歴など、多岐にわたる分野でNoSQLデータベースが採用されています。
NoSQLデータベースは、現代のITエコシステムにおいて他の多くの技術と密接に連携しています。「クラウドコンピューティング」は、NoSQLの普及を大きく後押ししました。AWSのDynamoDB、AzureのCosmos DB、GCPのFirestoreなど、主要なクラウドプロバイダーはマネージドなNoSQLサービスを提供しており、ユーザーはインフラ管理の負担なく、高い可用性とスケーラビリティを持つデータベースを利用できます。「ビッグデータエコシステム」との連携も不可欠です。Apache HadoopやApache Sparkといったフレームワークは、NoSQLデータベースに格納された大量のデータを処理・分析するために利用されます。「マイクロサービスアーキテクチャ」では、各サービスが自身のデータストアを持つ「データベース・パー・サービス」の原則が推奨され、NoSQLデータベースはその柔軟性と多様なデータモデルから、特定のサービス要件に最適な選択肢として採用されることが多くあります。「コンテナ技術（Docker、Kubernetes）」は、NoSQLデータベースのデプロイ、スケーリング、管理を効率化し、分散環境での運用を容易にします。また、「データストリーミング技術（Apache Kafka、Amazon Kinesis）」は、リアルタイムで生成されるデータをNoSQLデータベースに取り込んだり、NoSQLデータベースからデータを抽出し、さらに処理するために利用されることが一般的です。これらの技術と組み合わせることで、エンドツーエンドのリアルタイムデータ処理パイプラインを構築できます。
NoSQLデータベースの登場と普及は、2000年代後半から2010年代にかけてのIT業界の大きな変化を背景としています。最大の要因は、「ビッグデータの台頭」です。インターネットの普及、スマートフォンの登場、IoTデバイスの増加により、データ量（Volume）、データの生成速度（Velocity）、データの多様性（Variety）が爆発的に増大しました。従来のRDBMSは、厳格なスキーマと垂直スケーリングを基本とするため、これらの「3V」に対応しきれない場面が増えました。次に、「Webスケールアプリケーションの要求」です。Facebook、Google、Amazonといった企業が、数億人規模のユーザーを抱えるサービスを構築する中で、RDBMSでは実現が困難な水平スケーラビリティと高い可用性が求められるようになりました。また、「アジャイル開発とDevOpsの普及」も影響しています。ビジネス要件の変化が速い現代において、スキーマ変更に柔軟に対応できるNoSQLデータベースは、開発サイクルを短縮し、市場投入までの時間を短縮する上で有利でした。「クラウドコンピューティングの進化」も重要な要素です。クラウド環境は分散システムとの相性が良く、NoSQLデータベースのデプロイと運用を容易にしました。これらの背景から、RDBMSが依然としてトランザクション処理の主流である一方で、特定の非リレーショナルなデータ処理要件に対してはNoSQLデータベースが最適なソリューションとして広く認識され、市場での存在感を高めてきました。
NoSQLデータベースの将来は、引き続き成長と進化が期待されています。まず、「ポリグロット・パーシステンス」の考え方がさらに浸透するでしょう。これは、アプリケーションの異なる部分で、それぞれの要件に最適な複数のデータベース（RDBMSと様々なNoSQLタイプ）を使い分けるアプローチです。これにより、システム全体の効率とパフォーマンスが最大化されます。「マルチモデルデータベース」の進化も注目されます。一つのデータベースがドキュメント、グラフ、キーバリューなど複数のデータモデルをサポートするようになり、開発者はより柔軟な選択肢を得られるようになります。また、NoSQLデータベースにSQLライクなクエリインターフェースが提供されるなど、RDBMSとの融合も進むでしょう。「サーバーレスコンピューティング」との連携も強化されます。AWS LambdaやAzure Functionsのようなサーバーレス環境から、マネージドNoSQLサービスへのアクセスがよりシームレスになり、開発者はインフラ管理から解放されるでしょう。「AI/機械学習」の分野では、NoSQLデータベースがモデルのトレーニングデータや推論結果の保存、特徴量ストアとしてさらに活用されることが予想されます。特に、非構造化データや半構造化データを効率的に扱う能力は、AIアプリケーションにとって不可欠です。また、エンタープライズ領域での採用が進むにつれて、NoSQLデータベースにおける「セキュリティ」「データガバナンス」「トランザクション整合性」の強化も重要なテーマとなります。結果整合性だけでなく、より強い整合性モデルや分散トランザクションのサポートが求められるようになるでしょう。総じて、NoSQLは特定のニッチな技術ではなく、現代のデータ駆動型アプリケーション開発における不可欠な要素として、その適用範囲を広げ、進化を続けていくと考えられます。