世界の検索拡張世代（RAG）市場（2025 – 2030）：用途別、エンドユーザー別、展開種類別分析レポート

 

市場概要

検索機能拡張世代（RAG）市場は、2025年の19億4,000万米ドルから2030年には98億6,000万米ドルに拡大し、予測期間中のCAGRは38.4%と予測されています。RAGとは、外部の知識検索を統合することで大規模言語モデル（LLM）の機能を強化し、生成される出力の精度、関連性、文脈を認識する能力を向上させる技術、サービス、ソリューションのエコシステムを指します。この市場には、ベクターデータベース、クラウドベースのRAGプラットフォーム、チャットボット、セマンティック検索エンジン、知識管理システムなどのアプリケーションをサポートするエンタープライズAIツールなど、さまざまな製品が含まれます。RAG市場の成長は、主にエンタープライズAIシステムの急速なデジタルトランスフォーメーションが世界的な原動力となっています。

キーポイント
製品別
RAG市場は、提供形態によってソリューションとサービスに大別されます。サービスにはマネージドサービスとプロフェッショナルサービスが含まれます。
タイプ別
さまざまなタイプのRAGの中で、2025年の市場規模が最も大きくなると予測されるのは、基盤型および拡張型RAGです。このタイプは、最も成熟し、広く導入されているアーキテクチャを包含しており、検索、コンテンツ生成、ナレッジマネジメントに対する企業の直接的なニーズを満たす堅牢な検索拡張機能を提供します。
アプリケーション別
エンタープライズサーチは、組織が膨大なデータリポジトリから情報を迅速に検索し、活用する上で重要な役割を果たすため、2025年に最大の市場シェアを占めると予測されます。
展開タイプ別
拡張性、柔軟性、オンプレミス・ソリューションに比べて低い初期費用により、クラウド・セグメントが優位を占めると予測されます。クラウドベースのRAGプラットフォームにより、企業は大規模なインフラ投資を行うことなくAIを活用した検索および生成モデルを展開できるため、より迅速な導入が促進されます。
エンドユーザー別
金融サービスプロバイダーはRAGソリューションの早期導入企業であり、2025年に最大の市場シェアを占める一方、ヘルスケア＆ライフサイエンスはAI主導の診断、データ合成、患者中心のアプリケーションにより、最も高いCAGRを記録する見込みです。
地域別
アジア太平洋地域は、中国、日本、インドを含む世界で最も急成長している経済圏がAIインフラストラクチャとパートナーシップに多額の投資を行い、多様な産業におけるRAG展開の加速を後押しすることで、42.0%という最高のCAGRを記録する見込みです。
競争環境
主要な市場プレーヤーは、パートナーシップ、提携、投資など、有機的戦略と無機的戦略の両方を採用しています。例えば、2025年7月、AWSは、7つのコアサービスを特徴とする、AIエージェントの安全でスケーラブルな展開と運用を可能にする包括的なプラットフォーム、Amazon Bedrock AgentCoreを発表しました。
幻覚や時代遅れの知識といった従来の大規模言語モデル（LLM）の限界に対処する、正確でコンテキストを認識したAIアプリケーションに対する需要の高まりが、RAG市場を牽引しています。この移行は、世界的な企業の急速なデジタル変革によって推進されており、医療、金融、電子商取引などの業界では、リアルタイムチャットボット、セマンティック検索エンジン、パーソナライズされた知識検索システムなどの高度なユースケースを強化するために、ベクトルデータベース、LLM、生成AIの組み合わせなど、RAGソリューションの統合が進んでいます。さらに、このシフトは、特に強固なデータガバナンスとコンプライアンスを必要とする規制分野において、AIインフラストラクチャの強化を目的とした政府の重要なイニシアチブと資金提供プログラムによって加速しています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと破壊
消費者のビジネスへの影響は、顧客のトレンドや混乱から生まれます。ホットベルトは検索拡張世代（RAG）ソリューション・プロバイダーの顧客であり、ターゲット・アプリケーションはRAGソリューション・プロバイダーの顧客です。トレンドの変化や混乱であるシフトは、エンドユーザーの収益に影響を与えます。エンドユーザーの収益への影響は、ホットベッドの収益に影響し、それがさらにRAGソリューション・プロバイダーの収益に影響します。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
この市場の有力なプレーヤーには、老舗で財務的に安定した検索支援世代（RAG）ソリューションおよびサービスプロバイダー、ならびに規制機関が含まれます。ベンダー各社は、幅広い要件に対応する包括的なソリューションを開発するため、さまざまな提携や協力関係に関与しています。

地域
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占める見込み
北米では、企業が標準的なLLM出力から、より正確で説明可能なビジネス対応AIソリューションに移行するにつれて、RAG市場が急成長しています。ナレッジマネジメントやエンタープライズサーチシステムに対する需要の高まりが市場拡大の原動力となっており、RAGは生産性を高める上で重要な役割を果たしています。BFSI、ヘルスケア、小売、政府機関などの業界では、リアルタイムで文脈に沿った正確な洞察を実現するためにRAGを採用しています。さらに、AIに焦点を当てたM&Aの波がイノベーションを加速させており、大手ハイテク企業がベクターデータベースやセマンティック検索を専門とする新興企業と提携したり、買収したりしています。

検索拡張世代（RAG）市場： 企業評価マトリックス
検索拡張世代（RAG）市場のマトリックスでは、マイクロソフト（スター）が、市場での強力なプレゼンスと包括的なRAGエコシステムでリードしており、Azureプラットフォーム全体に高度なAI機能を統合し、スケーラブルでセキュアなエンタープライズグレードのRAGソリューションを推進しています。Anthropic社（Emerging Leader）は、安全で説明可能なAIと、エンタープライズアプリケーションにおける文脈検索と適応的生成機能を強化する高度なエージェントモデルに注力していることで知られています。マイクロソフトが規模とエコシステムの統合で優位に立つ一方、Anthropicはエンタープライズ・セキュリティ・ポートフォリオの拡大でリーダーズ・クアドラントに進出する力強い成長の可能性を示しています。

主要市場プレイヤー
Microsoft (US)
Amazon Web Services (US)
Google (US)
Anthropic (US)
IBM (US)

最近の動向
2025年3月：DatabricksとAnthropicは、AnthropicのクロードモデルをDatabricks Data Intelligence Platformに導入するための5年間の戦略的パートナーシップを発表しました。この提携により、10,000社以上の企業が、統合されたガバナンス、高度な推論、ドメイン固有のカスタマイズにより、自社独自のデータ上にRAGを搭載したAIエージェントを安全に構築、展開することが可能になります。
2024年9月 コヒアと野村総合研究所（NRI）は、コヒアのエンタープライズ・グレードの LLM を活用した NRI Financial AI Platform を発表しました。このプラットフォームは、Oracle Cloud を介して Command R+ と Embed モデルを活用し、グローバル金融機関の生産性、業務効率、安全な RAG ベースの AI アプリケーションを強化します。
2024年7月 富士通とコヒアは、プライベートクラウド環境におけるエンタープライズ向けの先進的な日本製LLM「Takane（仮称）」の開発における戦略的パートナーシップを発表。コヒーレのCommand R+ LLMと富士通の日本語およびRAG技術の専門知識を活用したこのモデルは、高いセキュリティとコンプライアンスを確保しながら、企業の生産性を向上させることを目的としています。
2024年5月： Red Hat と Elastic は、Red Hat OpenShift AI 上で Elasticsearch を使用した RAG ベースの検索体験を強化するための協力関係の拡大を発表しました。このパートナーシップにより、企業はベクターデータベースとMLOpsインフラストラクチャを活用し、スケーラブルでセキュアで効率的なAI駆動型検索アプリケーションを実現することで、LLMとプライベートデータを安全に統合することが可能になります。
2024年4月： VectaraとDatavoloは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用したエンタープライズ・アプリケーションの開発を加速することを目的とした戦略的パートナーシップを発表しました。この提携により、Apache NiFiを活用したDatavoloのデータパイプライン機能とVectaraのGenAIプラットフォームが統合され、企業はさまざまなソースからの非構造化データを効率的に処理・分析できるようになります。

 

【目次】

はじめに

• 1.1 調査の目的
• 1.2 市場の定義 包含と除外
• 1.3 市場範囲 市場セグメンテーション 考慮した年数
• 1.4 通貨
• 1.5 利害関係者

調査方法

• 2.1 調査データ セカンダリーデータ プライマリーデータ- プライマリーデータの内訳- 主要産業インサイト
• 2.2 市場規模の推定 ボトムアップアプローチ トップダウンアプローチ
• 2.3 データの三角測量
• 2.4 リスク評価
• 2.5 リサーチの前提
• 2.6 制限事項

エグゼクティブサマリー

プレミアムインサイト

• 4.1 検索機能拡張世代（ラグ）市場における魅力的な市場機会
• 4.2 リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（ラグ）市場、ソリューション別
• 4.3 サービス別市場
• 4.4 タイプ別市場
• 4.5 展開タイプ別市場
• 4.6 市場：エンドユーザー別

市場概要と業界動向（定量的意味を持つ戦略的推進要因）

• 5.1 はじめに
• 5.2 市場ダイナミクス 推進要因 阻害要因 機会 課題
• 5.3 検索支援世代（rag）の略史
• 5.4 検索補強世代（ラグ）市場：エコシステム分析／市場マップ
• 5.5 ケーススタディ分析
• 5.6 サプライチェーン分析
• 5.7 規制情勢 規制機関、政府機関、その他の組織-北米-欧州-アジア太平洋-中東・アフリカ-ラテンアメリカ 主要規制
• 5.8 価格分析 主要企業の平均販売価格（2024年） 指標価格分析（2024年ソリューション別
• 5.9 技術分析 主要技術 主要技術 主要技術 主要技術 主要技術 主要技術-大規模言語モデル(LLM)および変換器ベースのジェネレーター-埋め込みモデル-高密度検索メカニズ ム-ベクトルデータベース 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術-再順位付けモデル-知識グラフ-セマンティック検索とNLP技術-推論と記憶モジュール 補完的技術 補完的技術 補完的技術 補完的技術 マルチモーダルAI処理-データプライバシーとセキュリティツール-AI/MLフレームワークとオーケストレーションツール
• 5.10 特許分析 主要特許リスト
• 5.11 ポーターズファイブフォース分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 供給者の交渉力 買い手の交渉力 競争相手の強さ
• 5.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
• 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
• 5.14 2025-2026年の主要会議とイベント
• 5.15 リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（ラグ）市場の技術ロードマップ 短期ロードマップ（2025～2026年） 中期ロードマップ（2027～2028年） 長期ロードマップ（2029～2030年）
• 5.16 検索機能付き発電（ラグ）を導入するためのベストプラクティス
• 5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル
• 5.18 検索拡張世代（ラグ）で使用されるツール、フレームワーク、テクニック
• 5.19 検索オーグメンテッド・ジェネレーション（ラグ）に対するAI/GEN AIの影響
• 5.20 投資と資金調達のシナリオ
• 5.21 2025年米国関税の影響：検索補強型発電（ラグ）市場導入 主要関税率 価格影響分析 各地域への主要影響-北米-欧州-アジア太平洋地域 最終用途産業への影響

検索機能付き発電（ラグ）市場：提供製品別（市場規模＆2030年までの予測：金額（米ドル）

• 6.1 導入提供： 検索補強発電（ラグ）市場の促進要因
• 6.2 ソリューション rag 対応プラットフォーム データ管理とインデックス作成レイヤ 検索と検索モデル その他のソリューション（リアルタイム／ストリーミング取り込みサービス、マルチモーダル検索ツールキット、エンベッディング・アズ・ア・サービス、セキュリティ／ガバナンス・ツールキット）
• 6.3 サービス マネージドサービス プロフェッショナルサービス コンサルティングとカスタマイズ サポートとメンテナンス トレーニングと開発

検索拡張世代（ラグ）市場：タイプ別（市場規模＆2030年までの予測-金額（米ドル）

• 7.1 導入タイプ 検索機能強化型発電（ラグ）市場の促進要因
• 7.2 基盤型・拡張型ラグ
• 7.3 エージェント型＆適応型ラグ
• 7.4 知識構造と記憶ベースのラグ
• 7.5 プライバシー保護と分散型ラグ
• 7.6 その他のタイプ（非同期ラグ、ツール統合ラグ、ハイブリッドラグ）

検索拡張世代（ラグ）市場：用途別（市場規模＆2030年までの予測-金額（米ドル）

• 8.1 導入アプリケーション：市場促進要因
• 8.2 エンタープライズサーチ
• 8.3 ドメイン固有のデータ合成
• 8.4 コンテンツの要約と生成
• 8.5 パーソナライズされたレコメンデーションと洞察
• 8.6 コードと開発者の生産性
• 8.7 その他のアプリケーション（クロスリンガル＆マルチリンガルインテリジェンス、オペレーショナルインテリジェンス、リスク管理）

検索拡張世代（ラグ）市場：展開タイプ別（市場規模＆2030年までの予測：金額（米ドル）

• 9.1 導入展開タイプ： 検索拡張世代（ラグ）ドライバー
• 9.2 オンプレミス
• 9.3 クラウド市場, エンドユーザー別 (市場規模 & 2030年までの予測 -金額(USD))

検索支援生成（ラグ）市場：エンドユーザー別（市場規模＆2030年までの予測：金額（米ドル）

• 10.1 導入エンドユーザー：検索拡張世代（ラグ）促進要因
• 10.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス
• 10.3 小売・電子商取引
• 10.4 金融サービス
• 10.5 通信
• 10.6 教育
• 10.7 メディア＆エンターテインメント
• 10.8 その他のエンドユーザー（エネルギー＆公益事業、法律＆専門サービス、政府＆防衛）

検索拡張世代（ラグ）市場：地域別（市場規模＆2030年予測：金額（米ドル）

• 11.1 はじめに
• 11.2 北米 北米：マクロ経済見通し 米国 カナダ
• 11.3 欧州 欧州： 欧州：マクロ経済見通し イギリス ドイツ フランス イタリア その他の地域
• 11.4 アジア太平洋 アジア太平洋：マクロ経済の展望 中国 インド 日本 オーストラリア・ニュージーランド 韓国 アジア太平洋地域以外
• 11.5 中東・アフリカ 中東・アフリカ：マクロ経済の展望 KSAUAE 南アフリカ その他の中東・アフリカ
• 11.6 中南米 中南米：マクロ経済の見通し ブラジル メキシコ その他の地域

競争環境

• 12.1 概要
• 12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2022～2024年
• 12.3 収益分析、2020-2024年
• 12.4 市場シェア分析、2024年
• 12.5 企業評価マトリクス：主要プレイヤー（2024年） 星 新興リーダー 浸透型プレイヤー 参加企業フットプリント：主要プレイヤー（2024年） 企業フットプリント- 地域フットプリント- オファリングフットプリント- エンドユーザーフットプリント- 展開タイプフットプリント
• 12.6 企業評価マトリクス：新興企業/SM、2024年 進歩的企業 反応的企業 ダイナミック企業 スタートブロック 競争ベンチマーク：新興企業/SM、2024年 主要新興企業/SMの詳細リスト 主要新興企業/SMの競争ベンチマーク
• 12.7 競争シナリオとトレンド 製品の発売と機能強化 取引 その他
• 12.8 ブランド／製品の比較
• 12.9 主要な検索支援世代（RAG）ベンダーの企業評価と財務指標

企業プロファイル

• 13.1 はじめに
• 13. 2 Key PLAYERS MICROSOFT- 事業概要- 提供する製品/ソリューション/サービス- 企業動向- MnM view AWS- 事業概要- 提供する製品/ソリューション/サービス- 企業動向- MnM view ANTHROPIC- 事業概要- 提供する製品/ソリューション/サービス- 企業動向- MnM view GOOGLE- 事業概要- 提供する製品/ソリューション/サービス- 企業動向- MnM view 事業概要- 製品／ソリューション／サービス概要- 最近の動向- 最近の動向- 最近の動向- 最近の動向- MnM view IBM- 事業概要- 製品／ソリューション／サービス概要- 最近の動向- MnM view COHERE NVIDIA ELASTIC PROGRESS SOFTWARE CORPORATION MONGODB
• 13.3 その他のプレーヤー ragie.ai zilliz clarifai weaviate chatbees pinecone qdrant vectara

付録

• 14.1 隣接レポート
• 14.2 ディスカッションガイド
• 14.3 ナレッジストア マケッツアンドマーケッツの購読ポータル
• 14.4 利用可能なカスタマイズ
• 14.5 関連レポート
• 14.6 作者の詳細

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【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：TC 9579

 

 

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