目次
1 はじめに 1.1 研究の目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 市場範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3 調査対象年 1.4 通貨 1.5 利害関係者 1.6 景気後退の影響
2 研究方法 2.1 研究アプローチ 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場の分類とデータの三角測量 2.3 市場規模の推定 2.4 市場予測 2.5 研究の前提 2.6 研究の限界 2.7 景気後退が世界のベクターデータベース市場に与える影響
3 エグゼクティブ・サマリー
4つのプレミアム・インサイト 4.1 ベクターデータベース市場の概要 4.2 市場：製品別、2023年対2028年 4.3 技術別市場、2023年対2028年 4.4 業種別市場（2023年対2028年 4.5 ベクターデータベース市場：地域シナリオ、2023年対2028年
5 市場概要と業界動向 5.1 導入 5.2 市場ダイナミクス 5.2.1 ドライバー 5.2.2 拘束 5.2.3 機会 5.2.4 課題 5.3 ケーススタディ分析 5.3.1 ケーススタディ1 5.3.2 ケーススタディ2 5.3.3 ケーススタディ3 5.3.4 ケーススタディ4 5.3.5 ケーススタディ5 5.4 バリューチェーン分析 5.5 エコシステム分析 5.6 ポーターの5つの力分析 5.7 価格分析 5.7.1 主要企業の平均販売価格動向（ソリューション別 5.7.2 平均販売価格動向（地域別 5.8 技術分析 5.8.1 キーテクノロジー 5.8.1.1 NLP 5.8.1.2 コンピュータビジョン 5.8.2 補完技術 5.8.2.1 クラウド 5.8.2.2 IoT 5.8.2.3 ビッグデータ 5.8.3 隣接技術 5.8.3.1 深層学習モデル 5.8.3.2 機械学習フレームワーク 5.8.3.3 生成AI 5.9 特許分析 5.10 バイヤーに影響を与えるトレンド／混乱 5.11 規制の状況 5.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織 5.11.2 地域別規制 5.12 主要ステークホルダーと購買基準 5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 5.12.2 購入基準 5.13 主要会議とイベント（2023～2024年） 5.14 ビジネスモデル分析 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：提供製品別 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 6.2 解決策 6.2.1 ベクトル生成 6.2.1.1 単語の埋め込み 6.2.1.2 画像埋め込み 6.2.1.3 その他（音声埋め込みと文書埋め込み） 6.2.2 ベクトル検索 6.2.2.1 厳密なベクトル探索 6.2.2.2 セマンティック検索 6.2.2.3 近傍探索 6.2.2.4 その他（地理空間検索、範囲検索、類似検索） 6.2.3 記憶と検索のベクトル 6.2.3.1 テキスト・ベクトル 6.2.3.2 画像ベクトル 6.2.3.3 地理空間ベクトル 6.3 サービス 6.3.1 プロフェッショナル・サービス 6.3.1.1 コンサルティング 6.3.1.2 展開と統合 6.3.1.3 トレーニング、サポート、メンテナンス 6.3.2 マネージド・サービス
7 ベクターデータベース市場、技術別 7.1 はじめに 7.1.1 テクノロジー：市場促進要因 7.2 自然言語処理 7.2.1 意味検索 7.2.2 文書/テキスト検索 7.2.3 センチメント分析 7.2.4 チャットボット＆バーチャルアシスタント（ジェネレーティブAI） 7.2.5 その他（テキスト分類、言語翻訳） 7.3 コンピュータ・ビジョン 7.3.1 画像検索 7.3.2 オブジェクト検出 7.3.3 顔認識 7.3.4 その他（ビデオ分析、ビジュアル検索） 7.4 推薦システム 7.4.1 協調フィルタリング 7.4.2 コンテンツ・ベースのフィルタリング 7.4.3 セッションに基づく推奨
8 ベクターデータベース市場、業種別 8.1 導入 8.1.1 垂直市場：市場促進要因 8.2 BFSI 8.2.1 BFSI：ユースケース 8.2.2 リスク評価 8.2.3 顧客セグメンテーション 8.2.4 異常・不正検知 8.2.5 その他（ポートフォリオ管理、クレジット・スコアリング、市場予測） 8.3 小売とeコマース 8.3.1 小売・eコマース：ユースケース 8.3.2 推奨製品 8.3.3 在庫管理 8.3.4 その他（顧客セグメンテーション、価格最適化） 8.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス 8.4.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ユースケース 8.4.2 医療用イメージング 8.4.3 EHR 8.4.4 その他（ゲノムデータ解析、創薬・医薬品開発） 8.5 IT & ITES 8.5.1 ITとITES：ユースケース 8.5.2 ITオペレーションとモニタリング 8.5.3 検索とコンテンツ推薦 8.5.4 カスタマーサポートとチャットボット 8.5.5 その他（Crm、レコメンデーション） 8.6 メディア＆エンタテインメント 8.6.1 メディア＆エンターテインメント：ユースケース 8.6.2 コンテンツの推奨 8.6.3 コンテンツのメタデータ管理 8.6.4 コンテンツ類似性検索 8.6.5 その他（ユーザーエンゲージメント、広告ターゲティング） 8.7 製造業 8.7.1 製造：ユースケース 8.7.2 品質管理と検査 8.7.3 予知保全 8.7.4 その他（在庫管理、サプライチェーン最適化） 8.8 政府・防衛 8.8.1 政府・防衛：ユースケース 8.8.2 地理空間情報 8.8.3 画像解析と認識 8.8.4 その他（航空・ドローン監視、サイバーセキュリティ） 8.9 その他の業種（教育・通信）
9 ベクターデータベース市場、地域別 9.1 はじめに 9.2 北米 9.2.1 北米：市場促進要因 9.2.2 北米：景気後退の影響 9.2.3 米国 9.2.4 カナダ 9.3 ヨーロッパ 9.3.1 欧州：市場促進要因 9.3.2 欧州：景気後退の影響 9.3.3 イギリス 9.3.4 ドイツ 9.3.5 フランス 9.3.6 その他のヨーロッパ 9.4 アジア太平洋 9.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因 9.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 9.4.3 中国 9.4.4 日本 9.4.5 オーストラリア＆ニュージーランド 9.4.6 その他のアジア太平洋地域 9.5 その他の地域 9.5.1 その他の地域：景気後退の影響 9.5.2 中東・アフリカ 9.5.3 ラテンアメリカ
10 競争環境 10.1 導入 10.2 キープレーヤーの戦略／勝利への権利 10.3 収益分析 10.4 会社の財務指標 10.5 主要模擬参入企業のグローバル・スナップショット 10.6 市場シェア分析 10.7 製品／ブランドの比較 10.8 会社評価マトリックス 10.8.1 スターズ 10.8.2 新進リーダー 10.8.3 浸透型プレーヤー 10.8.4 参加者 10.8.5 会社のフットプリント 10.9 主要プレーヤーランキング 10.10 スタートアップ／チーム評価マトリクス 10.10.1 進歩的企業 10.10.2 反応する企業 10.10.3 ダイナミック・カンパニー 10.10.4 スタートブロック 10.10.5 競合ベンチマーキング 10.11 主要市場開発 10.11.1 新発売 10.11.2 ディールス 10.11.3 その他
11社のプロファイル 11.1.1 マイクロソフト 11.1.2 アリババクラウド 11.1.3 弾性検索 11.1.4 MONGODB 11.1.5 シングルストア 11.1.6 REDIS 11.1.7 ZILLIZ 11.1.8 データスタックス 11.1.9 松ぼっくり 11.1.10 グーグル 11.1.11 AWS 11.1.12 MILVUS 11.1.13 QDRANT 11.1.14 ウィービエイト 11.1.15 VESPA 11.1.16 マルコ・アイ 11.1.17 KX 11.1.18 オープンサーチ 11.1.19 クリックハウス 11.1.20 エラスティックサーチ 11.1.21 ロックセット 11.1.22 キネティカ 11.1.23 GSIテクノロジー 11.1.24 activeloop 11.1.25 lancedb
12の隣接市場 12.1 隣接市場の紹介 12.2 限界 12.3 ベクターデータベース市場のエコシステムと隣接市場 12.4 隣接市場 1 12.5 隣接市場 2
13 APPENDIX 13.1 ディスカッション・ガイド 13.2 ナレッジストア：Marketsandmarketsの購読ポータル 13.3 利用可能なカスタマイズ 13.4 関連レポート 13.5 著者詳細
