検索拡張生成市場：規模・シェア分析、成長動向と予測 (2025年～2030年)

Retrieval Augmented Generation（RAG）市場は、2025年には19.2億米ドルに達し、2030年までに102億米ドルへと成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は39.66%に達すると予測されています。この成長は、企業が事実に基づいた、ハルシネーション（幻覚）のない出力を求める需要の拡大、ターンキー型クラウドインフラストラクチャの利用可能性、および規制要件の厳格化によって推進されています。企業は、RAGアーキテクチャを導入することで、生産性の向上と法的責任の軽減を実感しており、Microsoftの試算では、生成AIプログラムへの1ドル投資に対し3.70ドルの価値が生まれるとされています。

市場概要

調査期間は2019年から2030年までです。市場規模は2025年に19.2億米ドル、2030年には102億米ドルに達すると見込まれており、2025年から2030年にかけて39.66%のCAGRで成長する予測です。最も急速に成長する市場はアジア太平洋地域であり、最大の市場は北米です。市場の集中度は中程度とされています。主要プレイヤーには、OpenAI Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC、Amazon Web Services, Inc.、Anthropic PBCなどが挙げられます。

市場の推進要因

1. 企業向け生成AIパイロットの爆発的増加と事実に基づいた回答の必要性: 規制産業において、ハルシネーションが大規模言語モデル（LLM）への信頼を損なうことが判明し、検証可能な情報源に基づいた回答を提供するRAGソリューションへの移行が進んでいます。RAGパイプラインの導入により、ハルシネーションが70%から90%削減されたという調査結果もあり、金融機関、病院、調達チームなどでミッションクリティカルなワークフローへの導入が進んでいます。
2. ハルシネーションを抑制するための規制圧力の高まり: EU AI法第13条は、高リスクシステムに対する説明可能性を義務付けており、米国の大統領令14110もAIモデルの信頼性検証を指示しています。カナダやシンガポールでも同様のガイダンスが発表されており、透明性への世界的な収束を示しています。監査ログ、引用表示、編集コントロールを標準で備えたプラットフォームが企業に好まれています。
3. ベクトル検索インフラストストラクチャの急速なコスト低下: 2023年から2024年にかけて、クラウドハイパースケーラーは埋め込み生成と類似性マッチングの単価を約60%削減しました。Pineconeのサーバーレス料金やQdrant、Chromaなどのオープンソース代替品の登場により、中堅企業にとっての参入障壁が低下しています。
4. ドメイン固有の埋め込みのAPIとしての利用可能性の拡大: 法律、医療、金融などの分野に特化した事前学習済み埋め込みモデルがAPIを通じて提供され、企業は自社でのモデルトレーニングが不要になっています。これにより、特定の知識領域における検索精度が向上し、異種データタイプをカバーするために複数の埋め込み空間を組み合わせることも可能になっています。

市場の抑制要因

1. RAGに精通したMLOpsおよびプロンプトエンジニアリング人材の不足: RAGソリューションの展開には、情報検索、モデルプロンプト、継続的デプロイメントエンジニアリングにまたがる専門知識が必要ですが、RAG経験を持つ機械学習専門家は15%未満とされています。この人材不足は、オンプレミス展開の遅延や概念実証サイクルの長期化につながっています。
2. マルチホップ検索パイプラインにおけるレイテンシーのペナルティ: 複数のステップを要する検索プロセスでは、特にリアルタイムアプリケーションにおいてレイテンシー（遅延）が問題となることがあります。
3. プロプライエタリなコーパスに対する著作権ライセンス費用の高騰: 高品質で最新のコンテンツはRAGの関連性にとって不可欠であり、企業はデータ提供者との交渉に直面しています。RedditとGoogleの年間6000万ドルの契約やReutersの2200万ドルのAIライセンス収入は、コンテンツエコシステム全体に新たな価格基準を設定し、長期的な計画に財務上の不確実性をもたらしています。
4. 新たな敵対的「プロンプトインジェクション」セキュリティエクスプロイトの出現: セキュリティに敏感な分野では、プロンプトインジェクション攻撃などの新たなセキュリティ脅威への懸念が高まっています。

主要なレポートのポイント

* コンポーネント別: 2024年には検索レイヤーがRAG市場規模の19.12%を占めましたが、ベクトルデータベースは2030年までに40.02%のCAGRで拡大すると予測されています。
* 展開モード別: 2024年にはクラウドベースの構成がRAG市場シェアの75.24%を占め、2030年までに39.26%のCAGRで成長すると予測されています。
* アプリケーション別: 2024年にはコンテンツ生成と要約が22.11%のシェアでリードしましたが、コード生成とDevOpsは2030年までに41.56%のCAGRで最も速い成長を記録すると予想されています。
* エンドユーザー産業別: 2024年にはヘルスケアとライフサイエンスがRAG市場シェアの32.85%を占めましたが、小売とEコマースは2030年までに41.71%のCAGRを達成すると予測されています。
* 組織規模別: 2024年には大企業が71.45%のシェアを維持しましたが、中小企業（SME）は2030年までに41.12%のCAGRで成長すると予測されています。
* 地域別: 2024年には北米がRAG市場シェアの38.15%を占めましたが、アジア太平洋地域は2030年までに42.71%のCAGRで最も速く成長すると予測されています。

セグメント分析

* コンポーネント別：ベクトルデータベースの性能向上による急増
2024年には検索レイヤーが市場の19.12%を占め、インデックス作成とランキングにおいて不可欠な役割を果たしました。しかし、ベクトルプラットフォームは40.02%という驚異的なCAGRを記録し、他のすべてのレイヤーを上回っています。これは、専用のストレージ構造がメモリフットプリントを削減し、ミリ秒レベルのレイテンシーを短縮すること、およびHNSWやIVFアルゴリズムが大規模なクエリ時間を短縮することによるものです。将来的には、マルチモーダル拡張、適応型インデックス作成、自動リバランス、ゼロダウンタイムスケーリングが重要視され、ベクトルデータベースがRAG市場の性能基盤としての地位を確立すると考えられます。
* 展開モード別：クラウドの優位性は弾力的な需要を反映
2024年にはクラウド展開がRAG市場規模の75.24%を占め、2030年までに39.26%のCAGRで成長すると予測されています。これは、企業が実験段階で弾力性を重視するためです。Bedrock、Vertex AI、Azure OpenAIなどのマネージドサービスは、埋め込み生成、ベクトルストレージ、ガバナンスダッシュボードを統合し、概念実証のセットアップ時間を大幅に短縮しています。データレジデンシーやレイテンシーの制約がある場合にはプライベートクラウドが採用されますが、機密文書のオンプレミス管理とクラウドAPIの活用を両立させるハイブリッドモデルが最も急速に拡大しています。
* アプリケーション別：コード生成が優先順位を上昇
2024年にはコンテンツ生成と要約がRAG市場規模の22.11%を占め、法律、人事、コンサルティングなどの文書中心の業務に即座に利益をもたらしました。しかし、コード生成とDevOpsパイプラインは2030年までに41.56%のCAGRで最も高い成長を記録すると予測されています。これは、RAGレイヤーが独自のレポジトリに基づいて提案を根拠づけることで、関数スタブや設定ファイルの精度を高めるためです。エンタープライズ知識管理も引き続き基盤であり、社内Wiki、PDF、スライドデッキを検索可能なベクトルに変換し、チャットボットに供給しています。
* エンドユーザー産業別：ヘルスケアがリードし、小売が加速
2024年にはヘルスケアとライフサイエンスがRAG市場シェアの32.85%を占めました。これは、患者の安全のために、あらゆる意思決定ポイントで追跡可能な情報検索が求められるためです。小売とEコマースは41.71%のCAGRで急速に成長しており、クリックストリームベクトルと製品メタデータを組み合わせたレコメンデーションエンジンに検索レイヤーを組み込んでいます。BFSI（銀行・金融サービス・保険）組織は、ポリシー監視やポートフォリオリスクアラートにRAGを活用しています。
* 組織規模別：マネージドサービスを通じて中小企業がギャップを埋める
2024年には大企業がRAG市場規模の71.45%を占めました。これは、膨大な独自のデータセットとカスタムパイプラインのための予算を持つためです。一方、中小企業（SME）は41.12%のCAGRで加速しています。これは、RAG-as-a-Serviceプロバイダーが取り込み、埋め込み、オーケストレーションをRESTエンドポイントの背後にバンドルしているためです。ノーコードダッシュボードにより、非技術系スタッフでも文書をアップロードし、チャットボットを展開できます。マネージドサービスの成熟に伴い、2030年までにSMEの収益シェアが約3分の1に増加すると予測されています。

地域分析

* 北米: 2024年にはRAG市場シェアの38.15%を占め、初期の企業AI予算、集中した人材プール、専門ツールスタートアップへのベンチャーキャピタル投資が牽引しました。
* アジア太平洋: 42.71%のCAGRで最も速い成長を遂げています。政府がマンダリン語、日本語、ヒンディー語、インドネシア語に最適化された言語固有のLLMに資金を提供しており、2025年までに地域企業の60%がデータ主権規則を満たすためにローカルモデルを実行すると予想されています。
* ヨーロッパ: EU AI法による規制の追い風を受け、着実に成長しています。ドイツの自動車サプライヤーは技術文書にRAGを展開し、英国の金融機関は消費者義務要件を満たすために検索レイヤーを組み込んでいます。

競争環境

市場の集中度は半統合型であり、OpenAI、Microsoft、Google、Amazon Web Servicesが、ほとんどのRAG展開を支える基盤モデル、コンピューティング、オーケストレーションレイヤーを支配しています。MicrosoftはOpenAIとの提携を活用し、OfficeとAzureに検索フローをネイティブに統合しています。Googleは長年の検索研究を活かし、Vertex AI RAG製品を最適化しています。AWSはBedrockのモデルカタログとサーバーレスベクトルインデックスで差別化を図っています。

ベクトルデータベース分野では、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chromaなどのニッチな競争が激化しています。スループット、メモリ効率、ガバナンスツールで競い合っています。Contextual AIやRagieなどのスタートアップは、複雑さを抽象化し、中小企業にアピールするRAG-as-a-Serviceプラットフォームを立ち上げています。IBM、SAP、Salesforceなどの従来のエンタープライズベンダーも参入しています。セキュリティは競争上の差別化要因として浮上しており、Lakeraなどの専門企業はプロンプトインジェクション攻撃を検出し、検索の誤用を監視するツールをリリースしています。マルチモーダルサポート（画像、音声、CAD、地理空間ベクトル）が次の競争の場となり、2028年までに少なくとも5社のサプライヤーが4つのモダリティにわたる統合検索を提供すると予測されています。

最近の業界動向

* 2025年2月：LightOnがソブリンクラウド展開オプション付きのマルチモーダルRAG-as-a-Serviceを発表しました。
* 2024年12月：Perplexity AIがCarbonを買収し、RAGパイプラインによる企業検索機能を強化しました。
* 2024年8月：Contextual AIがシリーズAで8000万米ドルを調達し、エンタープライズグレードのRAG 2.0プラットフォームを拡大しました。
* 2024年8月：Ragieがシード資金として550万米ドルを調達後、マネージドRAG-as-a-Serviceの提供を開始しました。
* 2024年8月：SnowflakeがContextual AIに投資し、RAGワークフローをAIデータクラウドに組み込みました。
* 2024年6月：DataStaxがLangflow 1.0をリリースし、LangChain、Microsoft、Mistral AI、NVIDIAとの提携を発表し、RAGアプリケーション開発を加速させました。
* 2024年2月：SciPhiがエンタープライズ開発者向けのオープンソースRAGツール開発のために50万米ドルを調達しました。

本レポートは、グローバルなRetrieval Augmented Generation（RAG）市場の現状と将来展望について詳細な分析を提供しています。RAGは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の「幻覚」（不正確な情報）を抑制し、より事実に基づいた信頼性の高い回答を生成するために不可欠な技術として、その重要性が高まっています。

市場規模と成長予測によると、RAG市場は2025年に19.2億米ドルと評価されており、2030年までには年平均成長率（CAGR）39.66%という高い成長率で拡大し、102億米ドルに達すると予測されています。この急速な成長は、企業における生成AIの導入が爆発的に増加し、その出力の正確性と信頼性に対するニーズが強まっていることに起因しています。

市場の主要な推進要因としては、以下の点が挙げられます。
1. 事実に基づいた正確な回答を求める企業向け生成AIパイロットプロジェクトの急増。
2. EU AI Actや米国大統領令など、AIの「幻覚」を制御し、規制要件を満たす必要性の高まり。
3. 高密度および疎なベクトル検索インフラストラクチャのコストが急速に低下していること。
4. 既製のAPIとして利用可能なドメイン固有の埋め込み（エンベディング）が増加していること。
5. 単なる情報検索から、エージェント的計画を伴う「アクティブ」なRAGへの技術的シフト。
6. 非構造化ビデオやオーディオデータもネイティブにサポートするRAGソリューションに対する最高情報責任者（CIO）からの強い需要。

一方で、市場の成長を阻害する要因も存在します。
1. RAGに精通したMLOpsおよびプロンプトエンジニアリングの専門人材の不足。
2. 複数のステップを経る検索パイプラインにおけるレイテンシー（遅延）の発生。
3. プロプライエタリなコーパス（独自データセット）に対する著作権ライセンス費用の高騰。
4. 新たな敵対的攻撃手法である「プロンプトインジェクション」セキュリティエクスプロイトの出現。

本レポートでは、市場をコンポーネント、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー産業、組織規模、地域別に詳細に分析しています。
* コンポーネント別では、Retrieval Layer、Embedding Models、Vector Databases、Orchestration Frameworks、LLM / Generation Layer、End-to-End RAG Platformsなどが含まれます。特に、大規模な類似性検索のパフォーマンスを最適化するベクトルデータベースは、40.02%のCAGRで最も急速に成長しているコンポーネントです。
* 展開モード別では、クラウドベース（パブリッククラウド、プライベートクラウド）、オンプレミス、ハイブリッドに分類されます。弾力的なスケーリングとターンキーサービスが提供されるため、クラウドベースの展開が75.24%のシェアを占め、市場を主導しています。
* アプリケーション別では、企業知識管理、顧客サポートチャットボット、コード生成とDevOps、コンテンツ生成と要約、コンプライアンスとリスク管理などが主要な用途として挙げられます。
* エンドユーザー産業別では、IT・通信、BFSI（銀行・金融サービス・保険）、ヘルスケア・ライフサイエンス、小売・Eコマース、製造・産業、政府・公共部門、メディア・エンターテイメントなどが対象です。特に、追跡可能で正確な臨床情報が不可欠であるヘルスケア・ライフサイエンス分野が32.85%と最大のシェアを占めています。
* 組織規模別では、大企業と中小企業（SMEs）に分けられます。
* 地域別では、北米、南米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカが含まれます。政府のAI資金提供、多言語モデルの需要、急速なデジタルトランスフォーメーションに牽引され、アジア太平洋地域が2030年まで42.71%のCAGRで最も急速に成長する地域と見込まれています。

競争環境の分析では、市場集中度、2023年から2025年の戦略的動向、2024年の市場シェア分析が提供されています。OpenAI、Microsoft、Google、Amazon Web Services、Anthropic、IBM、Meta Platforms、Databricks、Pinecone Systems、Weaviate Holding、Zilliz (Milvus)、Qdrant Solutions、Elasticsearch、LangChain、Cohere Technologies、Snowflake、SAP、Oracle、Salesforce、Baidu、Tencent Cloud Computing、Perplexity AIといった主要企業のプロファイルが詳細に分析されており、各社のグローバル概要、市場レベルの概要、コアセグメント、財務情報、戦略情報、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向が網羅されています。

最後に、本レポートでは市場の機会と将来の展望についても言及しており、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、今後の成長可能性を提示しています。

1. はじめに

• 1.1 調査の前提条件と市場の定義

• 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

• 4.2 サプライチェーン分析

• 4.3 ポーターの5つの力分析
  • 4.3.1 新規参入の脅威

  • 4.3.2 供給者の交渉力

  • 4.3.3 買い手の交渉力

  • 4.3.4 代替品の脅威

  • 4.3.5 競争上の対抗関係

• 4.4 市場の推進要因
  • 4.4.1 事実に基づいた回答を必要とするエンタープライズグレードのGenAIパイロットの爆発的増加

  • 4.4.2 ハルシネーションを制御するための規制圧力の高まり（EU AI法、米国大統領令）

  • 4.4.3 密なベクトル検索および疎なベクトル検索インフラストラクチャのコストの急速な低下

  • 4.4.4 ドメイン固有の埋め込みが既製のAPIとして利用可能になることの増加

  • 4.4.5 検索からエージェント的計画を伴う「アクティブ」RAGへの移行

  • 4.4.6 非構造化ビデオおよびオーディオチャンクをネイティブにサポートするRAGに対するCIOの需要

• 4.5 市場の制約
  • 4.5.1 RAGに精通したMLOpsおよびプロンプトエンジニアリング人材の不足

  • 4.5.2 マルチホップ検索パイプラインにおけるレイテンシのペナルティ

  • 4.5.3 独自のコーパスに対する著作権ライセンス費用の高騰

  • 4.5.4 出現する敵対的「プロンプトインジェクション」セキュリティエクスプロイト

• 4.6 技術的展望

• 4.7 規制環境

• 4.8 価格分析

• 4.9 RAGエコシステムマッピング

5. 市場規模と成長予測（金額）

• 5.1 コンポーネント別
  • 5.1.1 検索レイヤー

  • 5.1.2 埋め込みモデル

  • 5.1.3 ベクトルデータベース

  • 5.1.4 オーケストレーションフレームワーク

  • 5.1.5 LLM / 生成レイヤー

  • 5.1.6 エンドツーエンドRAGプラットフォーム

• 5.2 デプロイメントモード別
  • 5.2.1 クラウドベース

  • 5.2.1.1 パブリッククラウド

  • 5.2.1.2 プライベートクラウド

  • 5.2.2 オンプレミス

  • 5.2.3 ハイブリッド

• 5.3 アプリケーション別
  • 5.3.1 企業ナレッジ管理

  • 5.3.2 顧客サポートチャットボット

  • 5.3.3 コード生成とDevOps

  • 5.3.4 コンテンツ生成と要約

  • 5.3.5 コンプライアンスとリスク管理

  • 5.3.6 その他のアプリケーション

• 5.4 エンドユーザー産業別
  • 5.4.1 ITおよび通信

  • 5.4.2 BFSI

  • 5.4.3 ヘルスケアおよびライフサイエンス

  • 5.4.4 小売およびEコマース

  • 5.4.5 製造業および産業

  • 5.4.6 政府および公共部門

  • 5.4.7 メディアおよびエンターテイメント

  • 5.4.8 その他のエンドユーザー産業

• 5.5 組織規模別
  • 5.5.1 大企業

  • 5.5.2 中小企業 (SMEs)

• 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 ヨーロッパ

  • 5.6.3.1 ドイツ

  • 5.6.3.2 イギリス

  • 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 ロシア

  • 5.6.3.7 その他のヨーロッパ諸国

  • 5.6.4 アジア太平洋

  • 5.6.4.1 中国

  • 5.6.4.2 日本

  • 5.6.4.3 インド

  • 5.6.4.4 韓国

  • 5.6.4.5 オーストラリアおよびニュージーランド

  • 5.6.4.6 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 GCC (湾岸協力会議)

  • 5.6.5.1.2 トルコ

  • 5.6.5.1.3 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 その他のアフリカ諸国

6. 競争環境

• 6.1 市場集中度

• 6.2 戦略的動向、2023-2025年

• 6.3 市場シェア分析、2024年

• 6.4 企業プロファイル（グローバル概要、市場概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場順位/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む）
  • 6.4.1 OpenAI Inc.

  • 6.4.2 Microsoft Corporation

  • 6.4.3 Google LLC

  • 6.4.4 Amazon Web Services, Inc.

  • 6.4.5 Anthropic PBC

  • 6.4.6 IBM Corporation

  • 6.4.7 Meta Platforms Inc.

  • 6.4.8 Databricks, Inc.

  • 6.4.9 Pinecone Systems Inc.

  • 6.4.10 Weaviate Holding Inc.

  • 6.4.11 Zilliz Inc.(Milvus)

  • 6.4.12 Qdrant Solutions GmbH

  • 6.4.13 Elasticsearch B.V.

  • 6.4.14 LangChain, Inc.

  • 6.4.15 Cohere Technologies

  • 6.4.16 Snowflake Inc.

  • 6.4.17 SAP SE

  • 6.4.18 Oracle Corporation

  • 6.4.19 Salesforce, Inc.

  • 6.4.20 Baidu, Inc.

  • 6.4.21 Tencent Cloud Computing (Beijing) Co., Ltd.

  • 6.4.22 Perplexity AI, Inc.

7. 市場機会と将来展望