2025 年のクラウド データベース市場:主要なトレンドと予測

アナリストは、クラウド データベースと DBaaS の市場規模を 2025 年に約 240 億ドルと予測しており、2030 年までの CAGR は約 20% になると予測しています。推進要因としては次のようなものがあります。 クラウド ネイティブ アーキテクチャへの移行、AI と IoT データの増加、グローバルに分散された低遅延データ サービスの需要。

非常に注目すべきことに、クラウド データベース市場は 2025 年に移行期にありました。それはもはや単なる「クラウド内のデータベース」ではありません。これは企業のデータと AI のコントロール プレーンとなり、ベンダーはベクトル検索、自動化、サーバーレスの経済性を自社のサービスに直接追加するために競争しています。

2025 年のクラウド データベース市場のハイライト

１． AI ネイティブでベクター対応のデータベースがデフォルトになります。

2025 年の最も顕著な変化は、「データベース + ベクトル検索」が例外ではなくベースラインになったことです。

• Google クラウド は、AlloyDB AI を積極的に推進し、ベクトル埋め込み、高性能ベクトル検索、自然言語インターフェイスを、複数の環境で実行できる PostgreSQL 互換サービスに統合しました。最近の機能強化により、特に生成 AI と RAG のユースケースを対象とした、より豊富なベクター インデックス作成（Google の ScaNN インデックスを含む）と Dataflow を使用したベクター ETL パイプラインが追加されました。
• NoSQL 用の Azure Cosmos DB 複数のベクトル インデックス タイプ（DiskANN など）をサポートするファーストクラスのベクトル インデックス作成機能とセマンティック検索機能を提供するようになり、運用データとともにマルチモーダルな高次元ベクトル ワークロードが可能になります。
• AWS 引き続き Amazon OpenSearch サービス を位置づけます ベクトル データベースとして、k-NN/ANN アルゴリズムを使用して数十億の高次元ベクトルを保存およびクエリできるベクトル エンジンを搭載し、ハイブリッド セマンティック + キーワード検索と操作の簡素化に対する継続的な機能強化を実現します。

ハイパースケーラーと並んで、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant などを含むスタンドアロンのベクター データベース エコシステムは爆発的に拡大しており、企業が AI ネイティブ ワークロードのオプションを評価する中、2025 年には複数のベンチマーク主導の比較とベストオブ リストが登場します。

基礎となるドライバー: 生成AI。企業は、RAG、セマンティック検索、推奨システムを介して LLM と独自のデータを組み合わせる必要があります。そのためには、トランザクション データやドキュメント データと密接に結合された高スループットのベクトル検索が必要です。そのため、主要なデータベースは、ベクトル機能をスタンドアロン エンジンに任せるのではなく、吸収しているのです。

２．サーバーレスおよび自動スケーリングの消費モデルは成熟しています。

2025 年はサーバーレス データベースが統合される年でもあります。ハイパースケーラーは、サーバーレスの普及拡大と歩調を合わせて、リレーショナル、NoSQL、分析サービス全体に自動スケーリングと従量制のモデルを拡張しています。Precedence Research によると、世界のサーバーレス コンピューティング市場は、2025 年の約 280 億ドルから 2034 年までに 900 億ドル以上に成長すると予測されています。

データベースの場合、これは次のようになります。

• コンピューティングとストレージのより詳細な自動スケーリング
• 過剰なプロビジョニングを行わずに、AI 主導の急激なワークロード（会話型アプリや季節ごとのパーソナライゼーションなど）を処理する「バースト」モデル
• サーバーレス データ ストアとイベント ドリブン アーキテクチャ間の緊密な統合

基礎となるドライバー: コストのプレッシャーと予測不可能性。 AI とデジタル エクスペリエンスは、大きく変動するワークロードを生成します。 CFO は空き容量を容認しません。サーバーレスで自動スケーリングの DBaaS により、チームは容量計画と運用の負荷を軽減しながら、需要に合わせて支出を調整できます。

３．統合されたデータ + AI プラットフォームとゼロ ETL パイプライン

2025 年の 3 番目の主要テーマは、「データベースを選択する」 から「統合されたデータと AI 基盤を構築する」 への移行です。

Google Cloud Next '25 にて 、Google は、AI エージェントとマルチモーダル アプリケーションのバックボーンとして運用データベースを強調し、統合されたデータ + AI の物語の下でデータベース ポートフォリオ全体にわたる新しい AI 機能を発表しました。

並行して、AWS は運用データベース (Aurora、DynamoDB など) を OpenSearch などのベクトル対応エンジンと直接統合するパターンを提唱してきました。これにより、複雑な ETL パイプラインの必要性が軽減され、顧客が既存のデータ モデルとスキルを生成 AI ワークロードに再利用できるようになります。

市場では、S3 統合ベクトル機能など、ベクトル対応オブジェクト ストアの初期のヒントも見られます。これは、耐久性があるだけでなく、類似性によってネイティブに検索できるストレージ レイヤーを指しています。

基礎となるドライバー: アーキテクチャの簡素化と価値実現までの時間。企業は、脆弱なパイプラインや可動部品を減らし、一貫したセキュリティとガバナンスを備えた、分析と AI の両方のユースケースに同じ管理されたデータを公開できる機能を望んでいます。

４．業界固有のコンプライアンス重視のデータベース サービス

クラウド プロバイダーもデータベースの提供を垂直化し、コンプライアンスの姿勢を強調しています。業界固有のクラウド (金融サービス、ヘルスケア、公共部門など) は、次のように定義されることが増えています。

• 業界の規制に準拠した事前認定済みのデータ サービス
• データ主権ルールを尊重しながら低レイテンシを実現する、地理的に区切られたグローバルに分散されたデータベース
• 監査可能性、暗号化、きめ細かいアクセス制御のための組み込み機能

2025 年のクラウド トレンドに関するレポートでは、特定の業界に合わせた垂直クラウドとマネージド サービスへの移行が強調されており、サーバーレス データベースとマネージド データベースがこれらのスタックの中心にあります。

基礎となるドライバー: 規制とグローバリゼーション。組織はプライバシーと居住に関する規則が相反する法域を越えて活動しているため、国ごとにスタックを再構築することなく、正確に配置、複製、管理できるデータベースが必要です。

こちらもご覧ください: リアルタイム AI にエッジの分散クラウド コンピューティングが必要な理由

結論

今年の現時点では、クラウド データベース市場は事実上、クラウド データおよび AI プラットフォーム市場となっています。クラウド データベース サービスの企業ユーザーにとって、戦略的な質問は「どのデータベース エンジンか?」から変わりました。 「私の AI ロードマップ、規制上の義務、コスト エンベロープに最も適合するクラウド データベース プラットフォームはどれですか?」

この記事は CDInsights.ai に初めて掲載されました。