エンタープライズ検索市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、ソリューションの種類別 (オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド)、検索機能別 (自然言語処理 (NLP)、機械学習と AI、セキュリティとコンプライアンス)、業種別 (銀行、金融サービス、保険 (BFSI)、ヘルスケア、製造、小売、政府、法律)、地域別、競合予測別、2018～2028 年

市場概要

世界のエンタープライズ検索市場は近年驚異的な成長を遂げており、2028年まで力強い勢いを維持する見込みです。市場規模は2022年に44億6000万米ドルと評価され、予測期間中に年平均成長率8.39%を記録すると予測されています。

エンタープライズ検索市場は近年、世界中のさまざまな業界での広範な導入により大幅に成長しています。ヘルスケア、金融、テクノロジーなどの重要なセクターでは、社内情報や外部データソースを迅速に見つけるための効果的なエンタープライズ検索の重要性を認識しています。

厳格な規制遵守とセキュリティのニーズにより、組織は高度なエンタープライズ検索ソリューションに多額の投資を余儀なくされています。自然言語処理、セマンティック検索、AIを活用した推奨などの機能により、ユーザーは適切な情報をより早く入手し、データに適切にアクセスできるようになります。

大手エンタープライズ検索ベンダーは、検索インターフェースの改善、パーソナライズされた検索機能、自動制御を備えた革新的な製品を発売しています。これらは、ナレッジ ワーカーの生産性と効率性を高めます。AI、機械学習、予測分析などのテクノロジの統合によって、情報の表示方法も変化しています。

データ量の増加と、構造化データと非構造化データから得られる洞察を活用する必要性が需要を後押しし、企業はカスタマイズされた導入でエンタープライズ検索プロバイダーと提携しています。顧客体験、デジタル マーケティング、e コマースに関するデジタル変革の取り組みも新たな機会を生み出しています。

エンタープライズ検索市場は、継続的な拡大に向けて好位置につけています。地域や業界をまたいでデータ主導の意思決定とナレッジ ワーカーの生産性に重点が置かれることで、アップグレードや新しい検索機能への投資が引き続き促進されます。AI を活用したソリューションを通じて、急成長しているデータ集約型のワークロードをサポートできるため、この市場の将来は明るいといえます。

主要な市場推進要因

クラウド ベース ソリューションの採用拡大

クラウド コンピューティングは、クラウド ベースのアプリケーションとインフラストラクチャに関連する柔軟性、拡張性、低コストの利点が組織に認識されるにつれて、近年幅広く採用されています。エンタープライズ検索ソリューションは、あらゆるデバイスから情報に普遍的にアクセスできるように、クラウドに導入されることが増えています。また、クラウド検索サービスは、オンプレミス ソフトウェアに比べて IT チームによる管理と更新が容易です。これにより、実装の大きな障壁が取り除かれ、エンタープライズ検索の採用が促進されました。さらに、クラウド検索を他の SaaS アプリケーションと簡単に統合できるため、ユーザー エクスペリエンスが向上します。ハイブリッド クラウドおよびマルチクラウド戦略を採用する企業が増えるにつれて、クラウドベースのエンタープライズ検索の需要は大幅に増加し続けるでしょう。ベンダーは、クラウド検索製品の機能を強化し、高いパフォーマンス、信頼性、セキュリティを確保することで対応しています。

非構造化データとナレッジ管理のニーズの高まり

組織は、ドキュメント、電子メール、プレゼンテーション、オーディオ/ビデオ ファイルなどの形式で、これまで以上に多くの非構造化データを生み出しています。ただし、この情報の多くは、分断されたシステムまたはサイロに存在するため、従業員が必要なときに適切な情報をすばやく見つけることが困難になっています。これにより、エンタープライズ検索を使用した効果的なナレッジ管理の重要性が高まっています。構造化データ ソースと非構造化データ ソースの両方をインテリジェントに検索およびインデックス化できるソリューションは不可欠です。これらのソリューションは、企業の知識資産の価値を最大化するのに役立ちます。データ量が膨れ上がり続ける中、企業全体の検索から得られた洞察を AI/ML で高度に分析する能力が重要になります。これは、新しいエンタープライズ検索の導入とアップグレードへの投資を推進する主要な原動力であり続けるでしょう。

デジタル トランスフォーメーション イニシアチブに重点を置く

主要な市場の課題

データ プライバシーとセキュリティの懸念

エンタープライズ検索ソリューションは、膨大な量の機密性の高い企業データをインデックス化してアクセスできるようにするため、プライバシーとセキュリティが主要な考慮事項になっています。注目を集めるデータ侵害が定期的にニュースで取り上げられる中、企業はデータの保存場所とデータのアクセス権についてますます警戒を強めています。これは、SaaS ベースのエンタープライズ検索ベンダーにとって、ユーザーの信頼を得る上での課題となります。ソリューションには、堅牢なアクセス制御、監査、暗号化、その他のセキュリティのベスト プラクティスを実装する必要があります。また、世界中の組織が合法的に個人情報を収集および処理する方法を規定する GDPR などの規制に準拠する必要があります。高度な匿名化と同意管理によるプライバシーへの対応も、ベンダーが強化しなければならないもう 1 つの領域です。保存時と使用時の両方でデータがプライベートで保護されているという顧客の信頼を築くことは、検索プロバイダーがこの課題を克服するための継続的な取り組みとなります。

既存の IT システムとの統合

ほとんどの大企業は、長年にわたり多数のレガシー システムと最善のシステムで構成される複雑な IT 環境を持っています。業務を中断したり、大幅なオーバーホールを必要とせずに、これらの異なるソースをシームレスに検索できる新しいエンタープライズ検索プラットフォームを統合することは、大きな課題です。さまざまなプロトコルを使用して、さまざまな構造化リポジトリと非構造化リポジトリからデータを抽出してインデックスを作成する必要があります。さらに、検索機能を既存の従業員ワークフローとアプリケーションに組み込む必要があります。これには広範なカスタマイズが必要であり、プロジェクトの複雑さとコストが増加します。ベンダーはすぐに使用できるコネクタと API を提供していますが、標準化されたインターフェイスがないことが依然として問題となっています。リファレンス アーキテクチャと概念実証を通じて顧客に統合の価値を示すことは、検索プロバイダーがこの課題に対処し、既存の IT インフラストラクチャを総入れ替えするのではなく、拡張する新しい投資を正当化するために重要です...

主要な市場動向

AI と機械学習の進歩

大手ベンダーは、エンタープライズ検索機能を強化するために AI と機械学習を活用することが増えています。高度な自然言語処理により、検索は人間と同じように複雑なクエリを理解できます。機械学習モデルは使用パターンに基づいてトレーニングされ、最も関連性の高い情報を最初に表示することで、よりパーソナライズされたコンテキスト認識の結果を提供します。 AI アシスタントや仮想エージェントも人気を集めており、複数の内部および外部データ ソースにわたる自然な会話型検索を可能にしています。AI を搭載した推奨エンジンは、ユーザーが見逃していた可能性のある関連コンテンツを発見するのに役立ちます。これらのテクノロジが成熟するにつれて、自動分類生成、コンテンツの異常検出、検索行動の予測分析など、より洗練された AI 駆動型機能が期待できます。これにより、優れた検索エクスペリエンスが提供され、新しい採用が促進され、パーソナライズされたサービスを通じてベンダーに新しい収益源がもたらされます。

コラボレーション ツールとの統合

現代の職場は、Microsoft Teams、Slack、Google Workspace などのプラットフォームを使用したコラボレーションに大きく依存しています。これらの環境にエンタープライズ検索を直接統合する傾向が高まっています。これにより、ユーザーは別の検索インターフェースに切り替えることなく、既存のワークフローとチャネル内から検索できます。検索結果を共同で議論することもできます。プロジェクトの関連情報をキャプチャする検索スナップショットなどの機能は、チーム間での知識の発見と共有を促進します。仕事が分散化するにつれて、目に見えないシームレスな方法でコラボレーションおよびコミュニケーション ツールに検索を埋め込むことが、ユーザーの採用と生産性の向上にとって重要になります。ベンダーは、これらの統合検索エクスペリエンスを提供するために、主要なプロバイダーと提携しています。

パーソナライズされたユーザー エンゲージメントに重点を置く

以前のエンタープライズ検索製品は、画一的なアプローチを採用する傾向がありました。しかし、ユーザーの検索スキル、役割、情報ニーズはさまざまです。現在では、個人のプロファイル、過去の使用パターン、コンテキスト シグナルに基づくパーソナライズされた検索へと移行しています。検索インターフェイスは視覚的にカスタマイズでき、ベンダーによっては、ユーザーが独自のミニ検索アプリケーションを構築できるようにしています。新しいコンテンツや更新されたコンテンツに関する通知により、情報が適切な対象者に積極的に届くようになります。リーダーボードやバッジを使用したゲーミフィケーションにより、エンゲージメントがさらに高まります。労働力が若返る傾向にあるため、検索エクスペリエンスは、仕事以外で使用する消費者向けツールを反映するために、よりパーソナライズされ、ソーシャルで、モバイル フレンドリーなものにする必要があります。ベンダーは、ユーザー心理を理解し、全体的な検索エクスペリエンスを向上させることで差別化を図ります。

セグメント別インサイト

ソリューション タイプ別インサイト

クラウドベースのセグメントは、2022 年にエンタープライズ検索市場を支配し、2027 年までの予測期間中、その優位性を維持すると予想されています。2022 年には、クラウドベースのセグメントがエンタープライズ検索市場全体のシェアの約 60% を占めました。クラウドベースのエンタープライズ検索ソリューションは、組織がクラウド導入に伴う柔軟性、拡張性、低コストを認識するにつれて、近年広く採用されています。クラウド検索サービスにより、あらゆるデバイスから情報に普遍的にアクセスできるようになり、採用が促進されています。クラウド検索を他のクラウドベースのアプリケーションや SaaS ツールと簡単に統合できるため、ユーザー エクスペリエンスも向上します。さらに、クラウド検索ソリューションは、オンプレミス ソフトウェアと比較して IT チームによる管理と更新が容易であるため、実装の大きな障壁が取り除かれます。ハイブリッドおよびマルチクラウド戦略が企業の間で一般的になるにつれ、さまざまなクラウド環境にまたがるクラウドベースのエンタープライズ検索の需要が高まっています。ベンダーは、導入が大幅に拡大しても、高いパフォーマンス、信頼性、セキュリティ、管理のしやすさを確保するために、クラウド製品の機能を強化することで対応してきました。これらの要因により、予測期間中のエンタープライズ検索市場におけるクラウドベースセグメントの優位性が確固たるものになります。

検索機能の洞察

機械学習と AI セグメントは、検索機能に基づいて 2022 年にエンタープライズ検索市場を支配し、2027 年までの予測期間中もその優位性を維持すると予想されています。2022 年には、機械学習と AI は、機能別にセグメント化されたエンタープライズ検索市場全体のシェアの約 30% を占めました。大手ベンダーは、検索機能を強化するために機械学習と AI 技術をますます活用しています。機械学習を活用した高度な自然言語処理により、検索は複雑なクエリを人間のようにより自然に理解できます。ML モデルは、使用パターンに基づいてトレーニングされ、よりパーソナライズされたコンテキスト検索結果を提供します。 AI を活用したアシスタント、レコメンデーション、仮想エージェントは、検索エクスペリエンスをさらに強化します。これらのテクノロジーが成熟するにつれて、自動タクソノミー生成、検索行動の予測分析、コンテンツ内の異常検出を中心に、より洗練された AI 駆動型機能が登場します。機械学習と AI をエンタープライズ検索ソリューションに統合することで、優れた検索エクスペリエンスが提供され、新しい採用が促進され、ベンダーがパーソナライズされた AI サービスを提供する機会が生まれます。データ量が膨れ上がり続ける中、AI を活用して洞察を引き出し、エンタープライズ全体の検索を分析する能力が重要になります。これにより、機械学習と AI セグメントは、予測期間中に優位性を維持する態勢が整っています。

地域別インサイト

北米地域は、地域に基づいて 2022 年にエンタープライズ検索市場シェアを独占し、市場全体の約 35% を占めました。北米は、2027 年までの予測期間中、優位性を維持すると予想されます。主要なエンタープライズ検索ベンダーの大規模な存在と、この地域の組織による高度なテクノロジーの早期採用が、北米市場を牽引しています。大手グローバル テクノロジー企業は米国やカナダなどの国に本社を置いており、革新的なエンタープライズ検索ソリューションの研究開発に多額の投資が可能です。さらに、ヘルスケア、IT および通信、製造業など、エンタープライズ検索を積極的に採用している業界は北米で定着しています。また、業界全体で厳格な規制基準が課せられるため、コンプライアンスのために堅牢な検索機能が必要です。北米ではデータ量とデジタル変革の取り組みが引き続き強化されているため、企業は知識管理と意思決定を強化するためにエンタープライズ検索への投資を継続します。さらに、クラウド ベースの導入の増加傾向は、クラウドの採用率が高いため、この地域の市場に利益をもたらします。競争の激しいビジネス環境とハイテクに精通した企業が集中している北米は、エンタープライズ検索にとって肥沃な土壌を提供し、継続的な需要とベンダーの注力により、予測期間中に優位性を維持します。

最近の開発

• 2022 年 9 月、Google は AI 安全性のスタートアップである Anthropic を買収し、より責任ある AI テクノロジーでエンタープライズ検索機能を強化しました。
• Microsoft は、機械学習の専門知識を必要とせずに AI を活用した検索アプリケーションを構築できるように、2022 年後半に Azure Cognitive Search をリリースしました。自然言語クエリ、セマンティック検索、異常検出などの機能を提供します。
• IBMは、2022年にエンタープライズ検索製品向けの新しいWatson機能を発表しました。これには、多言語の従業員をサポートするための強化されたナレッジグラフ、要約、翻訳機能が含まれます。
• Amazon WebServicesは、関連性、パフォーマンス、S3やDynamoDBなどのAWSリソースとの統合を改善したCloudSearchサービスを2022年に刷新しました。
• Elasticは、APIファーストのアプローチを使用してWebおよびモバイルアプリケーション内でカスタマイズされた検索エクスペリエンスを構築できるように、2022年にElastic App Searchサービスを導入しました。
• Oracleは、新しい会話型検索、仮想アシスタント、パーソナライズされたCXサービスを強化するために、2022年にCrowdTwistを買収しました。推奨事項。
• Sinequa は、2022 年に 5,300 万ドルの資金調達ラウンドを実施し、認知検索プラットフォームの AI 主導のイノベーションを加速し、世界的に拡大しました。
• Coveo は、2022 年に ServiceNow との提携を発表し、エージェントとエンドユーザーのエクスペリエンスを向上させるために、Now Platform 内で AI を活用したコンテキスト内検索を提供しました。
• Lucidworks は、2022 年に 8,000 万ドルの資金を調達し、AI を活用した検索ソリューションを強化し、金融サービスなどの新しい分野に拡大しました。

主要市場プレーヤー

• MicrosoftCorporation
• GoogleInc
• IBMCorporation
• DRUID
• AmazonWebサービス
• SAPSE
• Lucidworks
•  Elasticsearch
• Coveo
• MarkLogic