データベース管理システム（DBMS）市場規模、シェアおよび動向分析レポート 製品別（データベース運用管理、データベース保守管理）、アプリケーション別（大企業、中小企業）、エンドユース別、地域別、セグメント予測 - 2035年

データベース管理システム (DBMS) 市場の概要

データベース管理システム (dbms) 市場は、2025 年に 2 億 4 億 7,193 万米ドルと評価され、2026 年末までに 2 億 6 億 1,036 万米ドルに達し、2026 年から 2035 年の間に 5.6% の CAGR で成長し、2035 年までに 4 億 5 億 181 万米ドルに達すると予想されています。

企業がトランザクション データベース、分析ワークロード、人工知能、クラウド ネイティブ アプリケーション、およびリアルタイム処理を統合化が進むデータ環境内で組み合わせるにつれて、データベース管理システム (DBMS) 市場は、よりインフラストラクチャ集約的な段階に入りつつあります。クラウド データベース サービスは、2024 年に世界の DBMS 支出の約 64% を占め、オンプレミス環境では 36% を占めました。これは、データベース アーキテクチャが管理型および分散型展開にいかに急速に移行しているかを示しています。企業が大量の構造化情報、半構造化情報、ベクター情報、ドキュメント情報、および機械生成情報を生成するにつれて、根本的な要件もより厳しくなっています。 2029 年までに、エンタープライズ データ プラットフォームの約 60% がトランザクション ワークロードと分析ワークロードを組み合わせ、自動化された運用管理、高可用性、継続的メンテナンス、ポリシーの適用、AI 対応データベース管理の要件が強化されると予想されます。 

米国は、成熟したクラウド インフラストラクチャ、大規模にインストールされたエンタープライズ ソフトウェア ベース、大規模な AI 展開、および主要なデータベース テクノロジ プロバイダーの集中により、データベース管理システム (DBMS) 市場の需要に主要な国家貢献者であり続けています。最近の市場評価では、北米が DBMS 全体の約 38% を占め、地域的な採用の大部分は米国で占められました。データベースの最新化は、特にエンタープライズ データベース プラットフォームが 2025 年から 2026 年にかけてネイティブ ベクター インデックス作成と統合 AI 機能を導入して以降、生成 AI とベクター検索との関連性がますます高まっています。また、米国は AI インフラストラクチャへの継続的な投資からも恩恵を受けており、2025 年の第 4 四半期に全世界で前年比 60% 以上拡大し、AI アプリケーションで使用されるデータの供給、管理、取得、保護が可能なデータベースの要件が増加しています。 

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主な調査結果

• 主要な製品タイプ:データベース運用管理は、継続的な監視、バックアップの自動化、ワークロードの最適化、アクセス制御、レプリケーション、分散化が進むエンタープライズ データベース環境全体の可用性要件によってサポートされ、推定 62% のシェアを獲得して予測期間をリードすると予想されます。
• 主要なアプリケーション:大規模エンタープライズ アプリケーションは需要の約 68% を占めると推定されており、これは大幅に大規模なデータベース資産、より高いトランザクション量、より厳格なガバナンス要件、およびハイブリッド、マルチクラウド、AI 対応、およびミッションクリティカルなデータベース アーキテクチャの導入の拡大を反映しています。
• 主要地域:北米は、広範なクラウド インフラストラクチャ、高度な AI 導入、および主要なデータベース テクノロジ企業の密集に支えられ、広範な DBMS 業界が約 38% のシェアを示しており、引き続き地域市場をリードする立場にあります。
• 最も急速に成長している地域:アジア太平洋地域は主要地域の中で最も力強い拡大を記録すると予想されており、インド、中国、東南アジア、日本がクラウドやデジタルインフラストラクチャの導入を加速する中、より広範なDBMS評価によると2030年まで年間約15.8%の成長が示されている。
• テクノロジートレンド:ベクター対応および AI 統合データベース テクノロジは戦略的に重要になってきており、検索拡張生成とセマンティック検索の採用が増加するにつれて、より広範な DBMS エコシステム内でベクター データベース カテゴリが年間約 75.3% で拡大すると予測されています。
• 市場の推進力:クラウド移行は依然として最も影響力のある成長推進要因であり、2024 年にはクラウド サービスが世界の DBMS アクティビティの約 64% を占めており、企業がスケーラブルな容量、自動メンテナンス、柔軟な処理、管理された運用環境を好むことを示しています。
• 競争環境:製品競争はますます組み込み AI と自動データベース管理に集中しています。 IBM は Db2 12.1 で 200 以上の機能強化を導入し、大手サプライヤーも同様にベクトル処理、自動最適化、セキュリティ、ハイブリッド デプロイメント機能を追加しています。
• 今後の展望:データベース プラットフォームは、統合された運用および分析アーキテクチャに向けて移行しており、エンタープライズ データ プラットフォームの約 60% が 2029 年までにトランザクション ワークロードと分析ワークロードを統合し、リアルタイム インテリジェンスとますます自律性が高まる AI アプリケーションをサポートすると予想されています。

最新のトレンド

組織がモデルごとに個別のデータ パイプラインを維持するのではなく、人工知能を管理された企業情報に近づけようとしているため、AI 対応データベースはデータベース管理システム (DBMS) 市場の最も重要なトレンドの 1 つになりつつあります。 Microsoft SQL Server 2025 では、本番環境に対応したベクトル インデックス作成とベクトル検索が導入され、PostgreSQL 18 では、選択されたストレージ集中型のワークロードで最大 3 倍優れた読み取りパフォーマンスを実現できる再設計された非同期 I/O サブシステムが追加されました。 IBMはネイティブ・ベクター機能と外部AIモデル統合によりDb2を拡張し、Oracleは統合AI機能を中心に現在のデータベース世代を位置付けています。これらの開発は、データベース運用管理が従来のバックアップやクエリのチューニングを超えて、モデルの対話、セマンティック検索、自動ワークロードの最適化、および継続的なオブザーバビリティへと移行していることを示しています。 

クラウドネイティブ、ハイブリッド、およびコンバージド データベース アーキテクチャは、もう 1 つの決定的なトレンドを表しています。クラウド サービスは、2023 年のより広範な DBMS 環境の約 61% から 2024 年の約 64% に増加し、独占的に自己管理されるインフラストラクチャからの移行が継続していることを示しています。同時に、企業は単純なクラウドのみの戦略を避け、スケーラブルな分析と AI ワークロードを管理された環境に移行しながら、規制されたワークロードや遅延の影響を受けやすいワークロードを既存のシステムに近づけるハイブリッド構成を選択することが増えています。 PostgreSQL の使用状況も、オープン テクノロジーの影響力が増大していることを示しています。2024 年の主要な開発者調査では、参加した開発者の 49% が PostgreSQL を使用していると報告しましたが、2018 年の調査で初めて明らかになったときは 33% でした。このクラウド サービス、オープンソースの採​​用、データベースの移植性、AI 統合の組み合わせにより、DBMS エコシステム全体での競争が激化しています。 

市場動向

ドライバ

"「急速なデータの増加とクラウドの導入により、データベースの最新化が加速します。」"

データ生成の加速は、データベース管理システム (DBMS) 市場の主要な構造的推進力です。事実上すべてのデジタル トランザクション、接続された資産、AI インタラクション、ビジネス アプリケーション、および顧客エンゲージメントによって、保存、インデックス付け、保護、クエリ、および維持が必要な情報が作成されるからです。企業は 2025 年に毎秒 6.9 ペタバイトのデータを生成すると推定され、エージェント AI と自動ソフトウェア システムが追加のマシン間の対話を生み出すため、このレベルは 2029 年までに毎秒 17.1 ペタバイトに近づく可能性があります。その結果、組織は、データ資産が手動管理の実際的な能力を超えて拡大するにつれて、自動的にリソースを割り当て、パフォーマンス低下を検出し、レプリケーションを管理し、クエリを最適化し、サービス継続性を維持できるデータベース運用管理システムを必要としています。

マネージド データベース環境では、企業はすべての物理サーバーを個別にプロビジョニングすることなく容量を拡張できるため、クラウドの導入によりこの推進力が強化されます。 2024 年までに、より広範な DBMS 市場の約 64% がクラウド配信に移行し、1 年前の 61% から増加しました。 1 年間でこの 3 パーセント ポイントの変化は、特にアプリケーションで予測不可能なトランザクション量が発生する環境において、エラスティック データベース環境に対する持続的な需要を示しています。大企業は何千ものアプリケーションにハイブリッド アーキテクチャを導入していますが、中小企業ではインフラストラクチャ管理要件を軽減するためにマネージド データベースの使用が増えています。その結果、自動スケーリング、可用性監視、クラウド バックアップ、アクセス管理、およびポリシーベースのワークロード配置が、オプションの管理機能ではなくエンタープライズ データベース設計の不可欠な部分になりつつあるため、データベース運用管理の重要性が高まっています。

拘束

"「移行の複雑さと専門スキルの要件により、迅速な導入が制約されます。」"

エンタープライズデータベースは 10 年、20 年、さらには 30 年にわたって開発されたアプリケーションを頻繁にサポートしており、広範なテストを行わなければ新しいプラットフォームに移行できない依存関係が作成されるため、実装の複雑さが依然として大きな制約となっています。データベースの移行では、スキーマの互換性、ストアド プロシージャ、認証、トランザクションの一貫性、アプリケーション インターフェイス、レポート システム、バックアップ ポリシー、および災害復旧に対処する必要があります。現在、PostgreSQL だけでも、バージョン 14 ～ 18 を含む複数のメジャー リリース ファミリを同時にサポートしています。これは、組織が 1 つの標準化された環境ではなく、異種データベース資産を定期的に維持する方法を示しています。企業が Microsoft、Oracle、IBM、Software AG、PostgreSQL、およびレガシー データベース システムをさらに運用する場合、パッチ、互換性検証、セキュリティ更新、ライフサイクル計画を含むデータベース保守管理が継続的な要件になります。 

データベース アーキテクチャにクラウド インフラストラクチャ、ベクトル検索、人工知能、分散処理、高度なセキュリティが組み込まれるにつれて、スキルの課題はさらに顕著になります。現在のプラットフォームでは、データベース管理者が SQL の最適化と Kubernetes、クラウド ID、暗号化、レプリケーション、ベクトル埋め込み、AI モデル、DevOps 自動化を理解する必要がある場合があります。 PostgreSQL 18 だけでも、非同期 I/O、OAuth 認証、UUID バージョン 7、スキップスキャン インデックス作成、新しい生成列動作などの機能が導入されており、データベース管理に必要な技術知識がいかに急速に拡大しているかを示しています。専門スタッフを維持できない組織は、移行を延期したり、マネージド サービスに大きく依存したりする可能性があり、高度な運用および保守機能を社内に展開するペースが制限されます。 

機会

"「AI 対応データベースは、自動データ管理の大きな機会を生み出します。」"

エンタープライズ AI アプリケーションは、モデルが既存のビジネス情報と安全に対話できる場合に最も効果的に機能するため、人工知能は重要なデータベース管理システム (DBMS) 市場機会を生み出します。 2025 年までにエンタープライズ アプリケーションの 50% 以上に AI アシスタントまたは AI アドバイザー機能が含まれると推定されており、約 20% はすでにより自律的なエージェント機能を統合しています。 AI 機能が拡張されるたびに、セマンティック検索、ベクトル インデックス作成、メタデータ、権限、低遅延クエリ、監査証跡、リアルタイム同期などの追加のデータベース要件が作成されます。これらの機能を既存の運用データベース内に直接統合する DBMS サプライヤーは、組織がデータセットを別の AI 固有のインフラストラクチャに繰り返しコピーすることなく、管理された情報を使用できるようにすることで、アーキテクチャの複雑さを軽減できます。 

運用処理と分析処理を組み合わせたソリューションでは、そのチャンスが特に大きくなります。 2029 年までに、エンタープライズ データ プラットフォームの約 60% がトランザクション ワークロードと分析ワークロードを統合し、アプリケーションが従来のバッチ転送を待つ代わりに現在のデータに基づいて動作できるようになると予測されています。この移行により、パフォーマンスの監視、同時実行制御、ワークロードの分離、自動チューニング、レプリケーション、データ ガバナンスが混合ワークロード全体で機能する必要があるため、データベース運用管理の役割が拡大します。 AI 支援管理を提供するベンダーは、日常的な DBA 機能を自動化することで専門家不足に対処することもできます。その後、データベース メンテナンス管理ソリューションは、計画的なパッチ適用とインデックス メンテナンスから、ビジネス アプリケーションに測定可能な中断が発生する前に、劣化を特定し、修正措置を推奨し、修復を開始する予測サービスに進化できます。 

チャレンジ

"「分散データベース環境全体ではセキュリティとガバナンスが難しくなります。」"

企業がオンプレミスのインフラストラクチャ、複数のパブリック クラウド、エッジ ロケーション、開発環境、AI サービスにわたってデータベースを分散するにつれて、サイバーセキュリティはデータベース管理システム (DBMS) 市場の課題としてますます要求が厳しくなってきています。統合を追加するたびに、認証情報、サービス ID、ネットワーク接続、複製されたデータセット、ガバナンスを必要とする管理インターフェイスが作成される可能性があります。現在のデータベースのリリースでは、認証と暗号化制御の強化がますます重視されています。 PostgreSQL 18 では OAuth 認証が導入され、IBM Db2 12.1.5 では 2026 年に FIPS 140-3 指向の暗号化機能が組み込まれました。これらの改善は、セキュリティ機能が外部のサイバーセキュリティ システムのみで処理されるのではなく、データベースのメンテナンスと切り離せないものになりつつあることを示しています。 

組織は、可用性を犠牲にすることなくセキュリティを維持する必要もあります。ミッションクリティカルなシステムは 99.999% の可用性を目標とする場合があり、年間を通して中断の可能性が数分しか残らない一方で、パッチと移行は定期的に完了する必要があります。たとえば、IBM の 2026 年の Db2 機能強化では、ベクトルおよび AI 機能とともに高可用性の自動化が拡張され、イノベーションと回復力に対する二重の要件が強調されました。これにより、運用バランスが難しくなります。組織は、数百または数千のデータベース インスタンスにわたる構成のドリフト、アクセス権限、脆弱性、レプリケーションの一貫性、規制要件を制御しながら、AI とクラウドの取り組みをサポートするのに十分な速さでデータベースを最新化する必要があります。

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セグメンテーション分析

データベース管理システム（DBMS）市場は、製品タイプごとにデータベース運用管理とデータベース保守管理に、アプリケーションごとに大企業と中小企業に分割されています。現在の導入パターンは、データベースでは継続的な可用性、自動監視、リソース管理、レプリケーション、バックアップ オーケストレーション、ワークロード チューニングの必要性がますます高まっているため、運用指向の機能が需要の大部分を占めていることを示しています。分析の一貫性を考慮すると、データベース運用管理は 2026 年の市場需要の約 62%、データベース保守管理は約 38% を占めると推定されています。アプリケーション別では、データベースの規模、ワークロードの複雑さ、規制要件、IT インフラストラクチャの成熟度の違いを反映して、大企業環境が約 68% であるのに対し、中小企業は約 32% を占めると推定されています。

種類別

データベース運用管理:データベース運用管理は、2026 年のデータベース管理システム (DBMS) 市場の約 62% を占めると推定されており、主要な製品タイプとなっています。このセグメントには、ワークロードの監視、リソース割り当て、バックアップ調整、レプリケーション管理、リカバリ、ユーザー アクセス管理、パフォーマンスの最適化など、通常の業務運営を通じてデータベースの可用性とパフォーマンスを維持するために必要な機能が含まれます。データベースのワークロードが、数千のトランザクションが同時に発生する可能性がある常時接続のクラウド環境やハイブリッド環境に移行するにつれて、その重要性が高まっています。より広範な DBMS 環境では、2024 年に約 64% のクラウド普及率を記録し、マネージド サービス、プライベート環境、および複数のインフラストラクチャの場所に分散されたデータベースを監視できる運用ツールの需要が強化されました。クエリの最適化や異常検出の自動化プロセスが進むにつれて、AI 支援管理の分野も拡大しています。

データベース保守管理:データベース保守管理は、2026 年の市場需要の約 38% を占めると推定されており、企業がより長いソフトウェア ライフサイクルとより複雑なセキュリティ要件を管理するにつれて、ますます戦略的になっています。機能には、パッチ管理、インデックスの再構築、整合性チェック、ストレージの最適化、バージョンのアップグレード、統計の保守、脆弱性の修復、データベースのハウスキーピングが含まれます。現在進行中の PostgreSQL ライフサイクルはこの要件を示しており、バージョン 14 が 11 月に予定されているサポート期間の終了に達するまで、2026 年中にサポートされる 5 つのメジャー バージョンが同時に動作します。異種環境を維持する組織は、複数のデータベース テクノロジー間で同様のライフサイクル スケジュールを調整する必要があり、自動メンテナンスと標準化されたポリシーの需要が高まっています。 AI 支援の予測メンテナンスは、断片化、容量の制約、クエリの回帰、またはバックアップの問題を、アプリケーションのパフォーマンスに目に見える障害が発生する前に特定することで、拡張の可能性も生み出します。 

アプリケーション別

大企業:大規模エンタープライズ アプリケーションは、2026 年のデータベース管理システム (DBMS) 市場の需要の約 68% を占めると推定されています。大規模組織は、数百または数千のビジネス アプリケーションを頻繁に運用し、財務、顧客業務、サプライ チェーン、従業員システム、分析、デジタル コマース、AI ワークロードにサービスを提供するデータベースを同時に管理する必要があります。これらの環境では、1 つの大規模なデータベースに影響を与えるダウンタイムが複数の依存するビジネス プロセスを中断する可能性があるため、高度な運用管理が好まれます。企業はまた、AI 対応のデータ インフラストラクチャを早期に導入しています。より広範なエンタープライズ アプリケーション環境の 50% 以上が、2025 年中に AI アシスタントまたはアドバイザリー機能を組み込むとすでに推定されています。この傾向により、ベクトル検索、リアルタイム アクセス制御、高可用性、ワークロード分離、メタデータ ガバナンスに対するデータベース要件が増加し、大企業セグメントの支配的な地位が維持されています。

中小企業:中小企業は 2026 年の市場需要の約 32% を占めると推定されており、クラウド サービスがさらなる普及への主要な経路となります。一般に小規模な組織は、専用のデータベース管理を必要としないソリューションを好みます。これにより、マネージド データベース、自動バックアップ、サーバーレス キャパシティ、監視ダッシュボード、および消費指向のインフラストラクチャが好まれます。中小企業への先進デジタル技術の浸透が大企業に後れをとっているため、導入の可能性は依然として大きい。最近の欧州の例では、クラウド サービスを使用している中小企業は EU 平均の約 42% に対し、わずか 26% でした。一方で、同じ中小企業集団におけるビッグデータの導入率は 8.5% であったのに対し、EU 全体では 13.6% でした。これらのギャップが縮まるにつれて、中小企業は、大企業が従来維持してきた大規模な社内データベース チームを再生産することなく、DBMS の使用を増やすことが予想されます。 

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地域別の見通し

北米:北米は、高度に成熟したエンタープライズ ソフトウェア エコシステム、充実したクラウド容量、強力な人工知能への投資、および Microsoft、IBM、Oracle、NCR、FileMaker Inc. を含むいくつかの供給市場参加者の存在によって支えられ、地域のデータベース管理システム (DBMS) 市場をリードし続けています。より広範な DBMS 業界は、北米が 2024 ～ 2025 年の世界の活動の約 38% ～ 39% を占めることを示しています。大手銀行、医療機関、小売業者、テクノロジー企業、製造業者、政府機関は、米国とカナダに広範なデータベース資産を維持しており、データベース運用管理とデータベース保守管理の両方に対する継続的な需要を生み出しています。

AI インフラストラクチャの開発により、この地域の戦略的重要性が高まっています。世界的な AI インフラストラクチャへの投資は、2025 年の第 4 四半期に前年同期比約 62% 増加し、米国のハイパースケール展開がその拡大の重要な要素を形成しました。データベース サプライヤーは、企業に独立したデータ レイヤーの構築を強制するのではなく、AI を確立されたデータ プラットフォームに直接統合することで対応しています。 Microsoft は 2025 年 11 月にベクトル機能を備えた SQL Server 2025 をリリースし、IBM は 2026 年 6 月に Db2 内でのさらなるベクトルと AI の統合を導入しました。これらの変更により、同じエンタープライズ アーキテクチャ内で従来のトランザクション システムと新たな AI 検索ワークロードを監視できる運用管理ツールに対する北米の需要が強化されています。 

ヨーロッパ:ヨーロッパは、現代の DBMS 環境全体の約 26% を占めており、洗練された銀行、電気通信、製造、政府、ヘルスケア、産業部門によって支えられています。ドイツ、英国、フランス、イタリア、北欧諸国、ベネルクス三国におけるデータベースの導入は、データ主権と規制要件の影響をますます受けています。これらの条件では、きめ細かい ID 制御、暗号化、監査可能な管理、予測可能なバックアップ、および地域固有の展開を備えたデータベースが有利になります。欧州の組織もかなりのレガシー資産を維持しています。これは、この地域の機会には、新しいクラウド データベースのインストールだけでなく、数十年前のアプリケーションの最新化も含まれることを意味します。

クラウドの導入と人工知能により、欧州の調達要件が変化していますが、多くの組織は引き続き、制御された環境で機密性の高いワークロードを保持できるハイブリッド アーキテクチャを好みます。これにより、企業が古いデータベースと現在のクラウド サービスを連携させる際のデータベース メンテナンス管理がサポートされます。 2024 年の世界開発者調査に参加した開発者の約 49% が PostgreSQL を使用していると報告しているため、PostgreSQL の拡張も重要であり、欧州のデジタル ビジネス全体でオープン データベース テクノロジの導入が促進されています。この地域は、組織が最新化と厳格なプライバシー、サイバーセキュリティ、復元力、および運用管理要件のバランスをとっているため、2035 年まで着実な拡大を記録すると予想されています。 

アジア太平洋:インド、中国、日本、韓国、オーストラリア、東南アジアの経済圏がクラウドインフラストラクチャとデータ集約型のデジタルサービスを拡大する中、アジア太平洋地域は、主要なデータベース管理システム（DBMS）市場地域として最も急速に成長すると予想されています。最近の評価では、この地域は広範な DBMS 環境の約 23% ～ 28% を占めていましたが、現在の見通しでは 2030 年まで年間約 15.8% の地域拡大が予測されています。デジタル バンキング、電子商取引、製造オートメーション、電気通信、公共デジタル インフラストラクチャ、および AI アプリケーションの急速な導入により、地域全体に展開されるデータベースの数と複雑さが増加しています。 

インドはデジタル サービス セクター、クラウド インフラストラクチャ、フィンテック エコシステム、エンタープライズ テクノロジー基盤の拡大により特に影響力があり、中国は国内のクラウド、AI、スマート製造、データ インフラストラクチャへの投資を続けています。この地域には、洗練されたデータ管理システムが比較的浸透していない数百万の中小企業も含まれています。マネージド クラウド サービスにより導入の技術的敷居が下がるため、データベース運用管理は自動監視、サーバーレス データベース機能、エラスティック ストレージ、統合バックアップを通じて拡張できます。大規模な企業人口と幅広い中小企業基盤の組み合わせにより、アジア太平洋地域には、2026 年から 2035 年の予測期間中に平均を上回る DBMS 導入を継続するための強力な基盤が与えられます。

中東とアフリカ:中東とアフリカは依然としてデータベース管理システム（DBMS）市場の新興地域ですが、クラウド地域の構築、国家デジタル変革プログラム、金融テクノロジー開発、スマートシティ投資、主権AIイニシアチブによりますます注目を集めています。特定のより広範な DBMS 予測では、より高い成長シナリオでは中東とアフリカの成長率が年間 16% 以上になると予想されており、これは比較的小規模な設置ベースと積極的なインフラの近代化を反映しています。湾岸諸国は、政府のクラウド プロジェクト、銀行の近代化、エネルギー部門の分析、大規模な人工知能プログラムを通じて導入を主導しています。

アフリカではより細分化された機会が存在しますが、モバイル金融、電気通信、デジタル商取引、公共サービス、クラウドの可用性の拡大により、データベースの要件が徐々に増加しています。いくつかの市場ではビジネス ソフトウェアの本格的な導入が依然として限られているため、中小企業は特に重要な長期的な機会を形成します。西バルカン半島の中小企業を対象とした 2026 年の調査では、同様の新興市場導入の課題を示しており、48% が AI の使用をある程度報告しているにもかかわらず、クラウド コンピューティングやエンタープライズ リソース プランニングなどのより深い統合テクノロジを使用しているのはわずか約 10% であることがわかりました。発展途上市場における同様のギャップは、運用の複雑さを軽減し、成長する組織にスケーラブルなエントリ ポイントを提供するマネージド データベースの大きな可能性を示しています。 

データベース管理システム (DBMS) のトップ企業のリスト

• Microsoft
• Software AG
• IBM
• Oracle
• PostgreSQL
• NCR
• Pervasive Software
• Tandem
• FileMaker Inc.

市場シェア上位2社

マイクロソフト:Microsoft は、SQL Server の確立されたエンタープライズ インストール ベースとより広範な Azure データ エコシステムに支えられ、主要な供給企業が取り組んでいる競争機会の約 20% を占めていると推定されています。 SQL Server 2025 は 2025 年 11 月に一般提供され、ベクトル インデックス作成、ベクトル検索、AI 指向の開発機能、および従来のリレーショナル ワークロードと最新のインテリジェント アプリケーション間の緊密な統合が導入されました。 Microsoft は製品サポート期間も長く、SQL Server 2025 のメインストリーム サポートは 2031 年 1 月まで、延長サポートは 2036 年 1 月まで予定されており、企業が長期にわたるミッションクリティカルな展開にこのプラットフォームを使用することを奨励しています。 

オラクル:オラクルは、供給会社のベンチマーク内で競争機会の約 18% を占めていると推定されており、大企業のトランザクション ワークロードや複雑なミッション クリティカルなデータベース資産において特に強力な地位を維持しています。 Oracle Database 23ai は、同社の次の長期データベース世代に向けた約 4 年間の開発を経て、2024 年 5 月に一般提供されました。データ用 AI、開発者の生産性、ミッションクリティカルなデータという 3 つの主要領域にわたるその位置付けは、エンタープライズ DBMS の競争がスタンドアロンのストレージ機能ではなく統合インテリジェンスにどのように移行しているかを示しています。オラクルの長年にわたるエンタープライズ プレゼンスは、メンテナンス、移行、チューニング、復元力、およびハイブリッド展開サービスの需要もサポートしています。 

投資分析

データベース管理システム (DBMS) 市場への投資は、AI 対応データ アーキテクチャ、クラウド移行、自動化、サイバーセキュリティ、ベクトル処理、および高可用性インフラストラクチャにますます向けられています。この投資の根拠は、AI インフラストラクチャの並外れた拡大によって裏付けられています。世界の AI インフラストラクチャ支出は、2025 年第 4 四半期に前年比約 62% 増加し、通年の活動は 2024 年と比較して 2 倍以上に増加しました。このインフラストラクチャには、信頼できる企業情報を低遅延で一貫したガバナンスを備えたモデルに提供できるデータベースが必要です。その結果、データの移動を最小限に抑えながら、運用トランザクション、セマンティック検索、分析、AI 機能を組み合わせたデータベース プラットフォームに投資がシフトしています。購入者は、データベース ライセンスを個別に検討するのではなく、スケーリング、パッチ適用、バックアップ、インデックス作成、ワークロード チューニング、障害回復を自動化する機能をますます評価しています。 

新興市場と中小企業は、高度なデータベースの導入が依然として大企業のレベルを大幅に下回っているため、別の魅力的な投資方向を提供します。最近の中小企業調査によると、国のデジタル インフラストラクチャが進んでいる場合でも、ヨーロッパの一部の先進中小企業市場では、クラウドの使用率が 30% 未満にとどまる可能性があり、導入の余地が依然として大きいことが示されています。ベンダーは、マネージド データベースの提供、簡素化された移行ツール、ローコード管理、消費ベースの容量、自動化されたセキュリティを通じて、このギャップに対処できます。現在の一部の予測では、より広範なデータベース需要が年間約 15.8% で拡大しているため、アジア太平洋地域ではさらなる投資の勢いが生まれています。したがって、資本配分は、地域のクラウド インフラストラクチャ、AI 対応データベース サービス、開発者エコシステム、自動データベース運用、および大規模な社内データベース管理チームを持たない組織をサポートできるパートナー ネットワークに集中すると予想されます。 

新製品開発

データベース管理システム (DBMS) 市場における新製品開発は、AI 機能をデータベース エンジンに直接統合することに重点が置かれています。検索拡張生成アプリケーションでは、従来のキーワード マッチングではなく数値埋め込みを使用して意味的に関連する情報を見つける必要があるため、ベクトル ストレージと類似性検索が重要になっています。 SQL Server 2025 には、運用機能としてベクトル インデックスと近似最近傍検索が組み込まれていますが、IBM Db2 12.1.5 では、2026 年 6 月に DiskANN ベクトル インデックス作成と外部 AI モデルとのネイティブ SQL ベースの対話が導入されました。PostgreSQL のエコシステムも同様に、拡張機能やクラウド サービスを通じて AI アプリケーションの重要な基盤になりつつあります。これらの開発により、運用ビジネス データとインテリジェント アプリケーションの間の距離が短縮され、組織は同じ情報の切断されたコピーをいくつか保持することなく AI を適用できるようになります。 

パフォーマンスの自動化と管理は、2 番目に主要な製品開発領域です。 2025 年 9 月にリリースされた PostgreSQL 18 では、非同期 I/O サブシステムが導入され、メジャー バージョンのアップグレードと幅広いインデックス使用率の向上とともに、選択されたストレージ読み取りワークロードのパフォーマンスが最大 3 倍向上することが実証されました。 IBM Db2 12.1 には、AI 支援によるクエリの最適化、セキュリティの向上、テナント機能、バックアップの強化、クラウド オブジェクト ストレージ機能など、200 を超える機能強化が組み込まれています。 Software AG の Adabas & Natural 開発では、既存のビジネス ロジックを維持しながら、大容量トランザクション アプリケーションの最新化を同様に重視しています。これらの製品戦略は、将来の DBMS の差別化が、情報の保存だけでなく、管理労力の削減、アップグレードの継続性の向上、AI へのアクセシビリティの向上、データベース資産の分散化が進むにつれて予測可能なパフォーマンスの維持にも依存することを示しています。

最近の 5 つの展開

• 2024 年 5 月:オラクルは、Oracle Database 23aiの一般提供を発表し、約4年間の開発期間を経て、データ向けAI、開発者重視の機能、ミッションクリティカルなデータ管理をカバーする3つの主要な優先事項を中心に次の長期データベース世代を再位置づけしました。
• 2024 年 11 月:IBMは、Linux、UNIX、およびWindows向けのDb2 12.1をリリースし、AI支援クエリの最適化、強力なセキュリティ、バックアップパフォーマンスの向上、テナンシー機能、クラウドオブジェクトストレージの機能強化など、200を超える新機能または強化された機能を含むエンタープライズデータベース世代を導入しました。
• 2025 年 1 月:Software AG は、2024 年中に完了したポートフォリオの売却後、Adabas & Natural と ARIS がスタンドアロン ビジネスとして運営されるという運営構造の修正を発表しました。これにより、ミッションクリティカルな Adabas および Natural 環境の長期的な最新化を中心とした投資が強化されます。
• 2025 年 9 月:PostgreSQL は、約 39 年間の開発期間における 35 回目のメジャー リリースである PostgreSQL 18 をリリースしました。これにより、非同期 I/O、改善されたアップグレード動作、OAuth 認証、拡張されたインデックス機能が追加され、選択したワークロードで最大 3 倍に達するストレージ読み取りパフォーマンスの向上が実現しました。
• 2026 年 6 月:IBMは、DiskANNベクトルインデックス作成、SQLベースのAIモデル呼び出し、FIPS 140-3指向のセキュリティ機能、拡張された高可用性機能、AI対応エンタープライズデータベース環境の運用改善など、5つの強調された拡張領域を備えたDb2 12.1.5を提供しました。

レポートの対象範囲

データベース管理システム（DBMS）市場レポートは、2021年から2024年の歴史的期間、2025年の基準年、および2026年から2035年の予測期間にわたる業界の状況を調査します。データベース運用管理とデータベース保守管理の 2 つの提供製品カテゴリと、大企業と中小企業からなる 2 つのアプリケーション グループを評価します。この分析では、テクノロジーの導入、競争力のある地位、クラウドへの移行、人工知能の統合、データベースのライフサイクル要件、セキュリティ、メンテナンスの自動化、および運用パフォーマンスを評価します。地域の対象範囲には、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東とアフリカが含まれます。一方、競合分析では、Microsoft、Software AG、IBM、Oracle、PostgreSQL、NCR、Pervasive Software、Tandem、FileMaker Inc. の提供された参加企業 9 社すべてが考慮されています。

この範囲は、従来のデータベース管理から AI 対応、クラウド統合、そしてますます自律的なデータ運用への市場の移行も反映しています。現在の指標では、より広範な DBMS 環境の約 64% でクラウド データベース アクティビティがあり、調査対象の開発者のうち約 49% で PostgreSQL が採用されており、2029 年までにエンタープライズ データ プラットフォームの約 60% がトランザクションと分析のワークロードを統合する可能性があることが示されています。したがって、このレポートでは、ベクトル検索、リアルタイム処理、自動クエリ最適化、予測メンテナンス、ハイブリッド展開、マネージド データベース サービス、AI 主導の管理など、基本的なデータベース ストレージを超えた市場機会を評価しています。結果として得られるフレームワークは、2026 年から 2035 年の 9 年間の予測期間を通じて、需要状況、競争戦略、地域開発、セグメンテーション パターン、投資の優先順位、テクノロジーの進化を評価するように設計されています。