ID : CBI_1399 | 更新日 : | 著者 : CBI | カテゴリ : ITおよび通信
リレーショナル・インメモリ・データベース市場規模は、2023年の35億1,802万米ドルから2031年には121億4,195万米ドルを超えると予測されており、2024年から2031年にかけて年平均成長率(CAGR)16.7%で成長します。
リレーショナル・インメモリ・データベースとは、主に内部メモリをデータ保存に利用する専用データベースを指します。インメモリ・データベースは、標準的なディスクドライブへのアクセスが不要であるため、応答時間を最小限に抑えることができます。さらに、分析によると、インメモリデータベースは、低レイテンシ、高スループット、リアルタイム応答、高いスケーラビリティなど、幅広いメリットを提供します。これらのインメモリデータベースのメリットは、BFSI、ヘルスケア、小売、流通などの分野でその利用を拡大する上で重要な決定要因となっています。 eコマース、製造業、その他の業界。
リレーショナル・インメモリ・データベースは、主にBFSI(銀行、金融サービス、保険)セクターで、ビジネスの健全性向上のためのリアルタイム分析に使用されています。情報に基づいた意思決定のための洞察を発見します。さらに、インメモリデータベースは、銀行や金融機関による信用取引の監視や不正取引の予測・検知にも利用されています。分析によると、インメモリデータベースは、非常に高速な応答時間と高いスループットといったメリットを備えており、銀行・金融業務におけるトランザクション処理アプリケーションやリアルタイム分析(不正検出、リスク軽減、ポートフォリオ管理など)に最適です。
BFSIセクターのデジタル化の進展、多数の銀行・金融機関の普及、BFSI企業における効率的な不正検出・監視ソリューションの需要の高まりといった要因が、市場需要を牽引する主要な見通しとなっています。
例えば、欧州連合(EU)によると、EU域内には約5,441の銀行があり、そのうちドイツがEU全体の銀行数の28%を占め、次いでポーランドが11%、オーストリアとイタリアがそれぞれ9%、残りは他のEU加盟国となっています。
さらに、連邦預金保険公社(FDIC)によると、米国には約4,136の商業銀行があり、 2022年現在、全国に69,905支店を有する大手銀行です。多くの銀行が不正検知・監視アプリケーションにインメモリデータベースを導入するようになり、市場の需要が急増しています。
リレーショナル・インメモリ・データベースは、主に小売・eコマースセクターで、サプライチェーン管理の促進、業務効率の向上、売上高の増加を目的として使用されています。分析結果に基づき、インメモリ・データベースは小売業者に、サプライチェーンにおける潜在的なボトルネックを特定し、それに応じて実際の業務を調整するための高度で詳細なシミュレーションを実行する機能を提供します。さらに、小売・eコマースセクターは、インメモリ・データベースの活用により、サプライチェーンにおける潜在的なボトルネックを特定し、それに応じて実際の業務を調整するための高度なシミュレーションを実行できます。 eコマース企業は、インメモリデータベースをリアルタイムのストリーミング分析に活用することで、在庫の追跡、業務の改善、トレンドに関する洞察の収集、売上高の拡大を図ることができます。
デジタル化の進展、消費者のオンラインショッピング志向の高まり、小売企業による小売倉庫管理ソリューションのニーズ増加などは、インメモリデータベースの導入を促進する主な要因です。
例えば、2022年4月、インド政府は、AmazonやFlipkartといった多国籍プラットフォームに代わる選択肢を消費者に提供するため、インドの100都市にオンライン小売ネットワークを立ち上げる計画を発表しました。さらに、米国商務省国勢調査局によると、米国の小売・電子商取引セクターの2022年第3四半期の市場規模は2,659億5,000万米ドルに達し、2021年第3四半期の2,399億7,000万米ドルと比較して10.8%の大幅な増加を記録しました。
このように、成長を続ける小売・電子商取引セクターは、サプライチェーン管理を促進するためのインメモリデータベースや、業務効率の向上と売上高の増加を促進するためのリアルタイムストリーミング分析の導入をさらに促進しています。上記の要因が市場の需要を牽引しています。
このインメモリデータベースの実装には、いくつかの制限と運用上の課題が伴い、これがリレーショナル・インメモリデータベース市場の需要を制限する主な要因となっています。
例えば、インメモリデータベースは総所有コストが高く、メモリ制限を超えると信頼性の問題や再起動の遅延が発生することがよくあります。さらに、インメモリデータベースの主な制約として、その揮発性があります。システムクラッシュや電源喪失が発生すると、メモリ内のすべてのデータが失われる可能性があります。
さらに、分析によると、インメモリデータベースは、コストとハードウェアの制限により、データストレージの制約に直面しています。メモリに保存できるデータ量は、通常、ディスクに保存できるデータ量に比べて少なくなります。そのため、インメモリデータベースの導入に伴う上記の制約と運用上の課題が、市場の拡大を阻害しています。
成長を続けるヘルスケア分野は、リレーショナル・インメモリデータベース市場の潜在的な機会と、リレーショナル・インメモリデータベース市場の拡大に向けたトレンドをもたらすと予想されます。インメモリ データベースは、組織の効率性を向上させながら患者のエクスペリエンスを向上させるためのリアルタイム分析を容易にするために、医療分野でよく使用されます。このインメモリデータベースを活用することで、医療管理者はリアルタイム分析を用いて臨床リスクの評価、患者の安全性の監視、患者の治療結果の個別化、再入院の削減を実現できます。
医療費の増加傾向、診断および外科手術の実施率の上昇、入院患者数の増加といった要因は、医療業界の拡大を牽引する主要な要因です。
例えば、米国医師会によると、米国の医療費総額は2021年に4.3兆米ドルに達し、2020年と比較して2.7%増加しました。さらに、米国の医療費は2021年のGDP総額の約18.3%を占めました。さらに、欧州委員会は2021年から2027年にかけて、欧州の医療セクターを支援するために約60億米ドルの予算を投資しました。
したがって、成長を続ける医療業界は、このデータベースの利用を拡大すると予想されます。臨床リスクの評価、患者の安全性のモニタリング、患者結果のパーソナライズのためのインメモリデータベースを構築し、予測期間中の市場拡大の機会とトレンドを促進します。
レポートの属性 | レポートの詳細 |
調査タイムライン | 2018年~2031年 |
2031年の市場規模 | 121億4,195万米ドル |
CAGR (2024~2031年) | 16.7% |
導入形態別 | クラウドとオンプレミス |
企業規模別 | 大企業と中小企業 |
アプリケーション別 | アナリティクス、サプライチェーン管理、不正検出、その他 |
エンドユーザー別 | BFSI、ヘルスケア、小売・流通Eコマース、製造業、その他 |
地域別 | アジア太平洋、ヨーロッパ、北米、ラテンアメリカ、中東・アフリカ |
主要プレーヤー | Oracle、SAP、ENEA、Microsoft、IBM Corporation、Amazon Web Services Inc.、Volt Active Data Inc.、DataStax、McObject、Teradata |
対象地域 | |
北米 | 米国 カナダ メキシコ |
ヨーロッパ | 英国 ドイツ フランス スペイン イタリア ロシア ベネルクス その他ヨーロッパ |
アジア太平洋地域 | 中国 韓国 日本 インド オーストラリア ASEAN その他アジア太平洋地域 |
中東・アフリカ | GCC諸国 トルコ 南アフリカ その他中東・アフリカ地域 |
中南米 | ブラジル アルゼンチン チリ その他中南米 |
レポートの対象範囲 | 収益予測、競合状況、成長要因、制約または課題、機会、環境および規制状況、PESTLE分析、PORTER分析、主要技術状況、バリューチェーン分析、コスト分析、地域別動向予測 |
導入形態に基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分けられます。クラウドセグメントは2023年に大きな収益シェアを占めました。クラウドベースの導入は、シームレスなコラボレーションを実現するとともに、複数のユーザーが時間と場所を問わず、インメモリデータベースへの高速かつ費用対効果の高いアクセスを可能にします。さらに、クラウドベースのリレーショナル・インメモリデータベースは、最小限の設備投資、迅速な導入、容易な利用と統合、高速処理、高いスケーラビリティなど、様々なメリットを提供します。これらのクラウドベースの導入メリットは、インメモリデータベースの導入におけるクラウドベースの活用を促進する主な要因です。
例えば、SAPは、パブリッククラウドまたはプライベートクラウドへの柔軟な導入が可能なSAP HANAリレーショナル・インメモリデータベースを提供しています。SAP HANAは、あらゆる種類の構造化データと非構造化データに対して、高度な分析、検索、データ統合機能を提供します。したがって、クラウドベース展開におけるインメモリデータベースの可用性の向上は、このセグメントの拡大を促進する重要な要因です。
分析によると、オンプレミスセグメントは予測期間中に大幅なCAGR(年平均成長率)の拡大を記録すると予想されています。オンプレミス展開では、企業はクラウドベース展開と比較して、統合を管理・完全に制御し、アプリケーションのセキュリティ面をより厳密に管理できます。さらに、オンプレミス展開の利点(セキュリティ、プライバシーの向上、ネットワーク帯域幅コストの削減、サーバーハードウェアのよりきめ細かな制御など)は、インメモリデータベースの展開における利用拡大を決定づける重要な要素です。
例えば、Teradataはインメモリデータベースのプロバイダーであり、最高のセキュリティと高いパフォーマンスを実現するために、オンプレミス展開を提供しています。したがって、オンプレミス導入オプションを提供するインメモリデータベースプロバイダーの普及率の高まりは、予測期間中の市場拡大を牽引する主な要因となると予想されます。
企業規模に基づいて、市場は大企業と中小企業に分類されます。2023年には、大企業セグメントが最大の収益シェアを占めました。大企業とは、平均以上の事業規模を持ち、大規模な事業を展開し、高い規模の経済性を持つ企業を指します。大企業は主に、中小企業よりも多くの従業員を抱え、高い収益を生み出し、より高い競争力を備えています。さらに、リレーショナル・インメモリ・データベース業界で事業を展開する大企業は、高度な設計・製造サービスを提供するため、国内外の市場をターゲットとすることがよくあります。
例えば、Oracle、SAP、Intel Corporationは、BFSI、小売、ヘルスケア、その他の産業セクター向けにこのインメモリ・データベースを提供している大企業の一例です。したがって、インメモリ・データベース分野で事業を展開する大企業の普及は、このセグメントの拡大を促進する重要な要因となっています。
中小企業セグメントは、予測期間中に最も高いCAGR成長を示すと予想されています。中小企業とは、収益、従業員数、資産が一定水準以下に維持されている企業を指します。世界中で事業を展開する企業の大部分は中小企業です。中小企業は、よりシンプルな運用で大企業とは異なる事業運営を行っているため、大企業とは区別されています。
例えば、Volt Active Data Inc.は、リレーショナル・インメモリ・データベース分野で事業を展開する米国に拠点を置く中規模企業です。同社のインメモリデータベースは、高い拡張性、精度、そして復元力を備えたリアルタイムデータ処理を提供します。そのため、インメモリデータベース分野で事業を展開する中小企業の発展が、予測期間中にこのセグメントの拡大を後押しすると予測されています。
アプリケーション別に見ると、市場は分析、サプライチェーン管理、不正検出、その他に分類されます。分析セグメントは、2023年に39.54%という最大の収益シェアを占めました。インメモリデータベースは主に、ビジネスの健全性向上や、企業組織における情報に基づいた意思決定のための洞察の発見を目的としたリアルタイム分析アプリケーションに利用されています。さらに、本分析によると、インメモリデータベースはデータを内部メモリに保存することで、パフォーマンスを損なうことなくデータ分析を加速し、ユーザーにリアルタイムの洞察を提供します。さらに、インメモリデータベースは、BFSI、ヘルスケア、小売など、複数の業界におけるリアルタイム分析アプリケーションに主に利用されています。
例えば、Oracleは、パフォーマンスとスケーラビリティが向上したリアルタイム分析アプリケーション向けの様々な機能を統合したインメモリデータベースをポートフォリオに提供しています。したがって、分析アプリケーションにおけるインメモリデータベース市場の急速な発展は、市場拡大を促進する主要な要因となっています。
不正検出セグメントは、予測期間中に最も高いCAGR成長を示すと予想されています。インメモリデータベースは、特に銀行・金融セクターにおいて、不正検出アプリケーションによく使用されています。インメモリデータベースにより、銀行・金融機関は信用取引を監視し、不正取引を予測・検出することができます。
例えば、Terdataは、銀行・金融機関向けの不正検出・防止アプリケーション向けのインメモリデータベースソリューションを提供しています。同社のインメモリ データベースは、金融機関がリスクや不正行為の検出を自動化し、顧客維持率を向上させるために利用できるように最適化されています。したがって、BFSI機関における不正検知アプリケーションにおけるこのインメモリデータベースの利用増加は、予測期間中の市場拡大を後押しすると予想されます。
エンドユーザーに基づいて、市場は、BFSI、ヘルスケア、小売・eコマース、製造業、その他に分類されます。BFSIセグメントは2023年に最大の収益シェアを占めました。BFSIセクターのデジタル化の進展、多数の銀行・金融機関の普及、BFSI企業における効率的な不正検出・監視ソリューションの需要の高まりといった要因が、BFSIセグメントの拡大を牽引する重要な側面となっています。
例えば、カナダ銀行協会によると、カナダの銀行セクターは2021年時点で5,711の銀行支店で構成されていました。したがって、多数の銀行企業の普及が、不正検出・監視アプリケーション向けインメモリデータベースの市場需要を牽引し、ひいては市場の拡大を加速させています。
小売・eコマースセグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されています。小売・eコマースセグメントの拡大は、BFSIセクターのデジタル化の進展と、BFSI企業における効率的な不正検出・監視ソリューションの需要の高まりを牽引しています。 Eコマースセグメントは、小売企業の拡大、消費者のオンラインショッピング志向の高まり、小売企業による小売倉庫および管理ソリューションの需要増加など、複数の要因によって主に牽引されています。
例えば、「ヨーロッパEコマースレポート2022」によると、ハンガリーのオンライン小売セクターの売上高は2021年に約37億米ドルに達し、オンライン注文件数は合計6,890万件に達しました。このように、成長を続ける小売・eコマースセクターでは、サプライチェーン管理の促進、業務効率の向上、売上高の増加を目的として、インメモリデータベースの導入が拡大しており、予測期間中の市場成長を牽引しています。
地域セグメントには、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカが含まれます。
アジア太平洋地域は、2023年に8億8,619万米ドルと最大のリレーショナル・インメモリ・データベース市場シェアを占め、2031年には31億7,876万米ドルに達すると予測されています。予測期間中、年間平均成長率(CAGR)は17.3%と最も高い伸びを記録します。また、同地域において、中国は同年に最大の収益シェア(31.5%)を占めました。
リレーショナル・インメモリ・データベース市場分析によると、産業化と開発の加速は、アジア太平洋地域のリレーショナル・インメモリ・データベース市場にとって魅力的な機会とトレンドを生み出しています。さらに、BFSI、製造業、その他の業界の動向は、アジア太平洋地域におけるリレーショナル・インメモリ・データベース市場の動向を押し上げる主な要因の一つです。
例えば、Invest Indiaによると、2022年3月現在、インド全土には約12万3000の銀行支店があります。インメモリ・データベースは、BFSIセクターにおいて、信用取引の監視や不正取引の予測・検知によく使用されています。そのため、銀行/金融機関の需要が、予測期間中のアジア太平洋地域におけるリレーショナル・インメモリ・データベース市場の成長を牽引すると予測されています。
北米は、予測期間中に16.8%の年平均成長率(CAGR)を記録すると予想されています。北米地域におけるこのインメモリ・データベースの採用は、主に小売・流通・流通分野での利用によって牽引されています。電子商取引、BFSI、ヘルスケアなどの分野で活用されています。
例えば、米国商務省国勢調査局によると、米国の小売電子商取引セクターの規模は2023年第2四半期に2,275.8億米ドルに達し、2022年第2四半期の2,586.1億米ドルと比較して7.5%の大幅な成長を示しています。このように、小売・電子商取引セクターの成長は、サプライチェーン管理の促進、業務効率の向上、売上高の増加を目的としたインメモリデータベースの採用を拡大させており、ひいては北米市場の成長を促進しています。さらに、BFSIおよびヘルスケアセクターへの投資増加が、予測期間中の北米市場の成長を牽引すると予測されています。
世界のリレーショナル・インメモリ・データベース市場は、主要企業が国内外の市場にこのインメモリ・データベースを提供しており、競争が激しい市場です。主要企業は、研究開発(R&D)、製品イノベーション、エンドユーザーへの提供において、複数の戦略を採用することで、リレーショナル・インメモリ・データベース市場における確固たる地位を維持しています。リレーショナル・インメモリ・データベース業界の主要プレーヤーは以下のとおりです。
リレーショナル インメモリ データベースとは、データの保存に主に内部メモリを使用する専用データベースを指します。
たとえば、デプロイメントセグメント別に見ると、データベースのクラウドベースのデプロイメントを提供するリレーショナルインメモリデータベースプロバイダーの普及が進んでいるため、2023年にはクラウドが主要なセグメントとなることが予想されます。
たとえば、エンドユーザー セグメントでは、小売企業がサプライ チェーン管理を容易にし、運用効率を高めるためにリレーショナル インメモリ データベースを採用するケースが増えているため、小売および電子商取引が予測期間中に最も急速に成長するセグメントとなっています。
アジア太平洋地域は、急速な工業化と、BFSI、製造業など複数の産業の成長により、予測期間中に最も速い CAGR 成長を記録すると予想されています。