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[315ページレポート]自動コンテンツ認識市場は、予測期間中の年平均成長率16.8%で、2027年までに49億米ドルに達すると予測されている。自動コンテンツ認識市場は、新技術の進化、デジタルイニシアチブの採用と拡大により、急速なペースで成長すると予測される。
COVID-19の影響
COVID-19は世界的に事業運営の力学を変えた。それにもかかわらず、COVID-19の流行は、垂直方向のビジネスモデルの限界に光を当て、クラウド、AI、アナリティクス、IoT、ブロックチェーンなどの技術の採用と追加が封鎖期間中に増幅したため、地域全体で事業をデジタル化し、増加させる個々の機会を提示した。機械学習とデータ分析は、最新の致死的パンデミックであるCOVID-19との戦いにおいて重要であった。実質的にすべての国が、感染者の増加率やパンデミックによる死亡率を確定するために、機械学習やAI分析によって促進される自動コンテンツ認識を何らかの形で採用している。
COVID-19で自動コンテンツ認識を使用する上で最も複雑な点は、データの収集である。これは、現在すべてのビジネスが直面している典型的な困難な課題の1つであるようだ。
COVID-19は、世界中の企業にとってビジネスモデルに影響を与え、事業継続性を破壊する未曾有の危機である。データとテクノロジーは、パンデミックのような脅威に対抗し、将来に向けたさまざまな対策を採用する能力を本質的に変えた。組織は、適切なビジネス上の意思決定を行うために、新しく革新的な方法でデータやビジネスに関する洞察を得ている。
市場ダイナミクス
ドライバースマートデバイスとコンテンツ・ストリーミング・サービスの利用の増加
スマートフォン、テレビ、ウェアラブルなどのスマートデバイスの増加に伴い、コンテンツの識別、認識、強化が企業やエンドユーザーの間で急務となっている。このため、企業は自動コンテンツ認識ソリューションやサービスを採用するようになり、さまざまな面でライフハックがシンプルになった。このトレンドは、デジタル指紋認証技術に基づく音楽認識アプリケーションを発表したシャザムが最初に始めた。その後、多くの企業がこのトレンドに追随し、スマートTVやスマートフォン向けにコンテンツ自動認識ベースのセカンド・スクリーン・アプリケーションを発表した。Netflix、Hotstar、Amazon Prime、YouTubeといったオンデマンド・ビデオ・サービスの台頭が、自動コンテンツ認識ソリューションとサービスの需要を押し上げている。
抑制：データセキュリティへの懸念
自動コンテンツ認識ソリューションのバックボーンであるデータは、ほとんどの組織にとって、管理するのが困難な重要な側面であり続けている。エクサバイトやペタバイトのデータ管理の不十分さが、セキュリティ侵害やデータ損失の可能性を高めている。IoTが普及するにつれ、企業は侵害を避けるためにより強固なセキュリティとプライバシーをますます必要とするようになるだろう。セキュリティの問題は、デジタル化の成功を危うくする。競争の激しい今日の市場において、マーケティングチームは優れた顧客体験を提供するために、リアルタイムで安全なデータを必要としている。組織は複数のタッチポイントを通じてデータを収集し、仮想的に測定している。このようなデータはサポートやコミュニケーションに使用され、様々なデータタイプが含まれる。これらのデータ・タイプは、公開情報、ビッグ・データ、顧客から収集されたスモール・データで構成される。IoT対応システムの増加に伴い、セキュリティとプライバシーの問題も増加し、すべてのエンドポイント、ゲートウェイ、センサー、スマートフォンがハッカーの潜在的な標的になる。
機会AI、ML、NLP技術の採用増加
膨大な量のデータが生成され、それをリアルタイムで分析する必要性から、組織はAI、ML、NLPといった新しいテクノロジーの導入を余儀なくされている。これらのテクノロジーは、データから洞察を得るための完全なプロセスに役立っている。通常、データ分析はグラフやチャートを通じて行われていた。素人目には、データ分析は使い勝手が悪く、誤解や誤った意思決定のリスクがあった。
チャレンジコンテンツ自動認識技術の抜け穴を克服する
最もポピュラーな自動コンテンツ認識技術であるデジタル・フィンガープリンティングと電子透かしには、この市場にとって大きな課題であるいくつかの抜け穴がある。デジタル・フィンガープリンティング技術には、ユーザーがデータを変更できるという欠点がある。しかし、電子透かしにはさらに重大な抜け穴があり、自動コンテンツ認識市場で電子透かしを使用する企業にとって大きな課題となっている。コンテンツに電子透かしを入れることは、元のファイルのプロパティを変更することとは別に、メディアファイルに邪魔なものを作り出します。しかし、電子透かしはフィンガープリンティングに比べてより安全な技術である。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
自動コンテンツ認識市場では、北米が最大の市場シェアを占めると予想されている。北米における自動コンテンツ認識市場の成長に有利な主な要因としては、同地域における技術進歩の増加が挙げられる。地域間で自動コンテンツ認識のプレーヤーが増加していることが、市場成長をさらに促進すると予想される。
主要市場プレイヤー
自動コンテンツ認識ベンダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供サービスを強化している。世界の自動コンテンツ認識市場の主要ベンダーは以下の通り。
この調査レポートは、自動コンテンツ認識を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測と動向分析を行っています：
コンテンツ自動認識には、コンポーネント別に以下のセグメントがある：
ソフトウェア
サービス
技術別に見ると、自動コンテンツ認識には以下のセグメントがある：
オーディオとビデオの電子透かし
オーディオ・ビデオ・フィンガープリンティング
音声認識
光学式文字認識
その他の技術（ML、NLP、コンピュータビジョン）
コンテンツに基づくと、自動コンテンツ認識には以下のセグメントがある：
オーディオ
ビデオ
テキスト
画像
プラットフォームに基づくと、自動コンテンツ認識には以下のセグメントがある：
リニアTV
コネクテッドTV
OTTアプリケーション
その他のプラットフォーム（コンテンツ共有ウェブサイトやアプリケーション、DVR、MVPD、VOD）。
アプリケーション別に見ると、コンテンツ自動認識には以下のセグメントがある：
オーディエンス・セグメンテーションと測定
ブロードキャスト・モニタリング
広告のターゲティングと価格設定
コンテンツ・フィルタリング
その他のアプリケーション（コンテンツの強化、著作権侵害の検出）。
展開モードに基づき、自動コンテンツ認識には以下のセグメントがある：
クラウド
オンプレミス
組織規模に基づき、自動コンテンツ認識には以下のセグメントがある：
中小企業
大企業
分野別に見ると、コンテンツ自動認識には次のようなセグメントがある。
メディア＆エンターテイメント
コンシューマー・エレクトロニクス
小売＆eコマース
教育
自動車
IT・通信
ヘルスケア＆ライフサイエンス
政府・防衛
航空電子工学
その他の業種（BFSI、ホスピタリティ、エネルギー＆ユーティリティ、ロボット）。
地域別に見ると、コンテンツ自動認識には以下のセグメントがある：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
インド
中国
日本
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
KSA
南アフリカ
アラブ首長国連邦
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
最近の動向
IBMは2022年2月、マルチクラウドのスキルをもたらすとともに、主にマイクロソフト・アジュール・プラットフォームに特化した米国の大手クラウドサービスコンサルタント会社であるノイデシックを買収した。この買収により、IBMのハイブリッド・マルチクラウド・サービスのポートフォリオを大幅に拡大し、同社のハイブリッド・クラウドとAI戦略をさらに推進する。
2021年8月、グーグルとTCSのパートナーシップは、ニューヨーク、アムステルダム、東京のイノベーション・ハブ内にグーグル・ガレージを設立し、クラウド・ソリューションの評価、アプリケーションの試作・開発、アナリティクスとAIの応用によるビジネスチャンスへの取り組みを開始することを目指した。
2020年4月、IBMは斬新なAI搭載技術を発表。IBMは、医療・研究コミュニティがCOVID-19の医学的知見と治療法の発見を加速させるために、AIを搭載した新しいテクノロジーをリリースした。
2019年10月、ニュアンス・コミュニケーションズは米国救急医学会（ACEP）で、サリバン・グループ（TSG）の統合コンテンツを搭載したドラゴン・メディカル・アドバイザー（DMA）の新しい救急医療ソリューションを発表した。このパートナーシップは、EDの医師が患者の安全性を向上させ、法的責任を負うリスクを低減するのに役立ちます。
2018年7月、Cadence Design Systems, Inc.とArcSoftは、Cadence Tensilica Vision dsps向けのaiおよびビジョン・アプリケーションの開発で提携しました。ビューティショット、ハイダイナミックレンジ（HDR）、ボケ、フェイシャルアンロックの各アプリケーションは、ArcSoftがcadenceと提携してvision p6 dspに移植しました。この統合されたソリューションは、世界的な大手プロバイダーのアプリケーション・プロセッサに統合され、スマートフォンで利用できるようになりました
目次
1 はじめに （ページ – 30）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 調査対象年
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2018年～2020年
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
2 調査方法（ページ数 – 35）
2.1 調査データ
図 1 コンテンツ自動認識市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推定手法 – アプローチ1（供給側）：コンテンツ自動認識市場のソリューション／サービスの売上高
図5 市場規模推計手法 – アプローチ2 – ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスの総売上高
図6 市場規模推定手法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソフトウェア／サービスの総売上高
図 7 市場規模推定手法 – アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）：自動コンテンツ認識支出全体に占める自動コンテンツ認識のシェア
2.4 市場予測
表3 要因分析
表4 コビット19の影響
2.5 企業評価マトリクス
図8 企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.6 新興／中堅企業評価マトリックス手法
図9 スタートアップ／SMEの評価マトリックス：基準の重み付け
2.7 研究の前提
2.8 研究の限界
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 49）
表 5 世界の自動コンテンツ認識市場規模および成長率、2016-2021 年（百万米ドル、前年比）
表6 世界市場規模および成長率、2022～2027年（百万米ドル、前年比）
図 10 2022 年にはソリューション分野がより大きな市場規模を占める
図 11 2022 年にはオーディオ＆ビデオフィンガープリントセグメントが最大の市場シェアを占める
図 12 視聴者セグメンテーション＆測定セグメントが 2022 年に最大の市場規模を占める
図13 2022年に最大の市場シェアを占めるのはビデオ分野
図14 コネクテッドTV分野が2022年に最大の市場規模を占める
図15 大企業向け分野が2022年に大きな市場シェアを占める
図16 2022年にはオンプレミス部門がより大きな市場規模を占める
図17 2022年に最も高い成長率を示すのはコンシューマー・エレクトロニクス分野
図 18 2022 年にはアジア太平洋地域が市場規模において優位を占めるようになる
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 55)
4.1 コンテンツ自動認識市場の概要
図19 スマートデバイスとコンテンツストリーミングサービスの利用増加が市場成長を後押し
4.2 市場：上位3分野
図20：予測期間中に最大の市場規模を占めるメディア＆エンターテインメント分野
4.3 市場：地域別
図 21 2022 年にはアジア太平洋地域が最大の市場シェアを占める
4.4 北米：市場：用途別、業種別
図 22 2022 年には視聴者セグメンテーション＆測定セグメントとメディア＆エンタテインメ ント垂直市場が最も高いシェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ – 57）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 23 推進要因、阻害要因、機会、および課題：自動コンテンツ認識市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 スマートデバイスとコンテンツストリーミングサービスの利用の増加
5.2.1.2 メディア＆エンターテイメント企業による視聴者測定や放送モニタリングのためのコンテンツ自動認識技術の導入増加
5.2.1.3 スマート家電における音声認識技術の普及拡大
5.2.1.4 消費者行動を理解する必要性とホスト型自動コンテンツ認識ソリューション・プロバイダーの増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 技術開発への莫大な投資が小規模プレイヤーを締め出す
5.2.2.2 データ・セキュリティへの懸念
5.2.3 機会
5.2.3.1 AI、ML、NLP技術の採用増加
5.2.3.2 コンテクスト広告、コンテクストコマース、コンテクスト体験の強化、ネタバレ防止ソーシャルフィードの概念の進化
5.2.4 課題
5.2.4.1 コンテンツ自動認識技術の抜け穴の克服
5.2.4.2 コンテンツ認識アルゴリズムの技術的課題と複雑性
5.2.4.3 収集データの所有権とプライバシー
5.2.4.4 熟練労働者の不足
5.2.5 累積成長分析
5.3 コンテンツ自動認識：進化
図 24 コンテンツ自動認識の進化
5.4 ケーススタディ分析
5.4.1 メディア＆エンターテインメント
5.4.1.1 ケーススタディ1：Sony TVはZaprを利用して200万人以上のスマートフォンユーザーとエンゲージした。
5.4.1.2 ケーススタディ2：Endeavour MediaはDigimarcで顧客体験を向上させた
5.4.2 IT & テレコミュニケーション
5.4.2.1 ケーススタディ1：Avantive SolutionsはVoiceBase Enterprise Acceleratorを導入し、顧客がエージェント全体のパフォーマンスを自動的に把握できるようにした。
5.4.3 小売 & eコマース
5.4.3.1 ケーススタディ1：BritanniaはZaprを採用し、より多くの人々にリーチし、強力なブランド印象を生み出している。
5.4.3.2 ケーススタディ2：Datalogic S.p.AはDigimarcソリューションでバーコードスキャニング時間を短縮
5.4.4 自動車
5.4.4.1 ケーススタディ1：CarDekhoはZaprで重複の問題を解決し、適切なオーディエンスにコスト効率よくリーチしている。
5.4.5 教育
5.4.5.1 ケーススタディ1：Crafton Hills College（CHC）はVerbitでライブキャプションを強化し、障害者に質の高い教育を提供
5.4.5.2 ケーススタディ2：ピッツバーグ大学は、35カ国の卒業式でVerbitによるライブキャプションを強化した。
5.4.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.4.6.1 ケーススタディ1：デルタ・デンタルは、コールセンター業務の合理化のためにボイスベースのエンタープライズアクセラレータを選択した。
5.4.7 コンシューマーエレクトロニクス
5.4.7.1 ケーススタディ1: デルは若年層をターゲットとしたオフラインTVの架け橋となった。
5.4.8 政府・防衛
5.4.8.1 ケーススタディ1：Groundwork OhioはVerbitのトランスクリプションにより、コミュニティにアクセス可能なコンテンツを提供した。
5.5 サプライ／バリューチェーン分析
図 25 サプライ／バリューチェーン分析
5.6 技術分析
5.6.1 AIと自動コンテンツ認識
5.6.2 機械学習とコンテンツの自動認識
5.6.3 モノのインターネットとコンテンツ自動認識
5.6.4 コンテンツ自動認識と自然言語処理
5.7 特許分析
5.7.1 方法論
5.7.2 文書タイプ
表7 出願された特許、2019～2022年
5.7.3 技術革新と特許出願
図26 年間特許付与数、2018年～2022年
5.7.3.1 上位出願者
図27 特許出願件数の上位10社（2020～2022年
5.8 自動コンテンツ認識のエコシステム
表8 自動コンテンツ認識市場：エコシステム
5.9 価格モデル分析
表9 価格設定モデル
5.10 ポーターの5つの力分析
図 28 市場：ポーターの5つの力分析
表10 市場：ポーターの5つの力分析
5.10.1 新規参入の脅威
5.10.2 代替品の脅威
5.10.3 供給者の交渉力
5.10.4 買い手の交渉力
5.10.5 競合の激しさ
5.11 規制の影響
5.11.1 一般データ保護規制
5.11.2 医療保険の移植可能性と説明責任に関する法律
5.11.3 ペイメントカード業界データセキュリティ基準
5.11.4 2002年サーベンス・オクスリー法
5.11.5 SOC 2 タイプⅡコンプライアンス
5.11.6 ISO/IE 27001
5.11.7 グラム・リーチ・ブライリー法
5.12 コンテンツ自動認識市場：Covid-19の影響
5.13 2022～2023年の主要会議・イベント
表11 市場：会議・イベントの詳細リスト
5.14 関税と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 中東・アフリカ：中近東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 北米：関税と規制
5.14.2.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA）
5.14.2.2 グラム・リーチ・ブライリー（GLB）法
5.14.2.3 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.14.2.4 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA）
5.14.2.5 連邦情報処理標準（FIPS）
5.14.2.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CSPA）
5.14.3 欧州：関税と規制
5.14.3.1 GDPR 2016/679はEUにおける規制
5.14.3.2 一般データ保護規則
5.14.3.3 欧州標準化委員会（CEN）
5.14.3.4 欧州技術標準化機構（ETSI）
5.15 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1 購入プロセスにおける主な利害関係者
表17 上位3技術の購入プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.15.2 購入基準
表18 上位3技術の主な購買基準
6 自動コンテンツ認識市場: コンポーネント別 (ページ – 89)
6.1 はじめに
6.1.1 COVID-19が市場に与える影響（コンポーネント別
図 29：予測期間中、サービス分野はより高い成長率を示す
表 19：コンポーネント別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 20：コンポーネント別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
6.1.2 コンポーネント市場牽引要因
6.2 ソリューション
表21 ソリューション：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表22 ソリューション：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
6.3 サービス
表23 サービス：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表24 サービス自動コンテンツ認識市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
6.3.1 マネージドサービス
6.3.2 プロフェッショナルサービス
6.3.2.1 コンサルティング
6.3.2.2 導入・統合
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス
7 自動コンテンツ認識市場：技術別（ページ数 – 96）
7.1 はじめに
7.1.1 COVID-19が市場に与える影響（技術別
図 30 音声＆動画フィンガープリンティング分野は予測期間中最も高い成長率で成長する
表 25：技術別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 26：技術別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
7.1.2 技術：市場促進要因
7.2 オーディオ＆ビデオフィンガープリンティング
表 27 オーディオ＆ビデオフィンガープリンティング：市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 28 音声＆ビデオフィンガープリンティング：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
7.3 オーディオ＆ビデオ電子透かし
表 29 オーディオ＆ビデオ電子透かし：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表30 音声・ビデオ電子透かし：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
7.4 音声認識
表31 音声認識：自動コンテンツ認識市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表32 音声認識：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
7.5 光学式文字認識
表33 光学式文字認識：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表34 光学式文字認識：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
7.6 その他の技術
表35 その他の技術：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 36 その他の技術：市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
8 自動コンテンツ認識市場：用途別（ページ番号 – 105）
8.1 導入
8.1.1 COVID-19が市場に与える影響（用途別
図 31 コンテンツフィルタリング分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 37：アプリケーション別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 38：アプリケーション別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
8.1.2 アプリケーション：市場促進要因
8.2 視聴者セグメンテーションと測定
表 39 視聴者セグメンテーションと測定：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 40 視聴者セグメンテーションと測定：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
8.3 放送モニタリング
表 41 放送モニタリング：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 42 放送モニタリング：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
8.4 広告ターゲティングと価格設定
表 43 広告のターゲティングと価格設定：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 44 広告ターゲティングと価格設定：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
8.5 コンテンツフィルタリング
表 45 コンテンツフィルタリング：コンテンツ自動認識市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 46 コンテンツフィルタリング：市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
8.6 その他のアプリケーション
表 47 その他のアプリケーション：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 48 その他のアプリケーション市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
9 自動コンテンツ認識市場, コンテンツ別 (ページ – 115)
9.1 はじめに
9.1.1 COVID-19が市場に与える影響（コンテンツ別
図 32 予測期間中、画像分野が最も高い成長率を示す
表 49：コンテンツ別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表50：コンテンツ別市場、2022～2027年（百万米ドル）
9.1.2 コンテンツ市場牽引要因
9.2 オーディオ
表51 オーディオ：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表52 オーディオ：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
9.3 ビデオ
表53 ビデオ：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表54 ビデオ：市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
9.4 テキスト
表55 テキスト：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表56 テキスト：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
9.5 画像
表 57 画像：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 58 画像：画像：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
10 自動コンテンツ認識市場：展開モード別（ページ番号 – 122）
10.1 導入
10.1.1 COVID-19の市場への影響（展開モード別
図 33 クラウド分野は予測期間中に高い成長率を示す
表 59：展開モード別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 60：展開モード別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
10.1.2 展開モード市場牽引要因
10.2 オンプレミス
表 61 オンプレミス：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 62 オンプレミス：オンプレミス：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
10.3 クラウド
表63 クラウド：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表64 クラウド：市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
11 自動コンテンツ認識市場：組織規模別（ページ番号 – 127）
11.1 はじめに
11.1.1 コビッド19が市場に与える影響（組織規模別
図 34 予測期間中、中小企業セグメントの成長率が高まる
表 65：組織規模別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 66：組織規模別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
11.1.2 組織規模：市場促進要因
11.2 中小企業
表 67 中小企業：市場, 地域別, 2016-2021 (百万米ドル)
表 68 中小企業：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.3 大企業
表 69 大企業：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 70 大企業：市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
12 自動コンテンツ認識市場：プラットフォーム別（ページ数 – 133）
12.1 はじめに
12.1.1 COVID-19が市場に与える影響（プラットフォーム別
図 35 OTT アプリケーション分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 71：プラットフォーム別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 72：プラットフォーム別市場（2022～2027 年）（百万米ドル
12.1.2 プラットフォーム市場牽引要因
12.2 リニアTV
表 73 リニアテレビ：地域別市場、2016～2021年（百万米ドル）
表 74 リニアテレビ：リニアTV：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
12.3 コネクテッドTV
表 75 コネクテッド TV：地域別市場、2016～2021年（百万米ドル）
表 76 コネクテッドテレビ：地域別市場地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
12.4 オット・アプリケーション
表 77 OTT アプリケーション：自動コンテンツ認識市場：地域別、2016～2021 年（百万米ドル）
表 78 OTT アプリケーション：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
12.5 その他のプラットフォーム
表 79 その他のプラットフォーム市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 80 その他のプラットフォーム市場：地域別、2022-2027年（百万米ドル）
13 自動コンテンツ認識市場：垂直方向別（ページ – 140）
13.1 はじめに
13.1.1 COVID-19が市場に与える影響（業種別
図 36 コンシューマーエレクトロニクス産業は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 81：産業別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 82：産業別垂直市場、2022～2027 年（百万米ドル）
13.1.2 垂直市場市場牽引要因
13.2 メディアとエンターテインメント
表 83 メディアとエンターテインメント使用例
表 84 メディア＆エンターテインメント地域別市場、2016～2021年（百万米ドル）
表 85 メディア＆エンターテインメント地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
13.3 民生用電子機器
表 86 コンシューマーエレクトロニクス使用例
表 87 民生用電子機器：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 88 消費者向け電子機器：自動コンテンツ認識市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
13.4 小売・eコマース
表 89 小売・e コマース：使用例
表 90 小売業と e コマース：市場, 地域別, 2016-2021 (百万米ドル)
表 91 小売＆eコマース：地域別市場地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
13.5 教育
表 92 教育：ユースケース
表93 教育：市場：地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表94 教育：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
13.6 自動車
表95 自動車：ユースケース
表96 自動車：コンテンツ自動認識市場：地域別、2016～2021年（百万米ドル）
表97 自動車：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
13.7 IT・通信
表 98 情報通信：ユースケース
表99 情報通信：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表100 IT＆テレコミュニケーション：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
13.8 ヘルスケア＆ライフサイエンス
表 101 ヘルスケア＆ライフサイエンス使用例
表102 ヘルスケア＆ライフサイエンス地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表103 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
13.9 政府・防衛
表 104 政府・防衛：ユースケース
表105 政府・防衛：コンテンツ自動認識市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 106 政府・防衛：地域別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
13.10 アビオニクス
表 107 アビオニクス使用例
表 108 アビオニクス：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 109 アビオニクス：アビオニクス：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
13.11 その他の産業
表 110 その他の産業分野使用例
表111 その他の産業分野市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表112 その他の産業分野地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
14 自動コンテンツ認識市場：地域別（ページ番号 – 158）
14.1 はじめに
図 37 中国が予測期間中に最も高い CAGR を占める
図 38 アジア太平洋地域が予測期間中最も高い CAGR を占める
14.1.1 Covid-19が市場に与える影響（地域別
表 113 地域別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表114 地域別市場、2022～2027年（百万米ドル）
14.2 北米
14.2.1 北米：コンテンツ自動認識市場の促進要因
図 39 北米：市場スナップショット
表 115 北米：コンポーネント別市場、2016～2021年（百万米ドル）
表 116 北米：コンポーネント別市場北米：コンポーネント別市場、2022～2027年（百万米ドル）
表 117 北米：北米：技術別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表118 北米：北米：技術別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表119 北米：北米：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 120 北米：北米：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表121 北米：コンテンツ別市場北米：コンテンツ別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 122 北米：コンテンツ別市場北米：コンテンツ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 123 北米：コンテンツ自動認識市場：プラットフォーム別、2016-2021年（百万米ドル）
表 124 北米：プラットフォーム別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 125 北米：展開モード別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 126 北米：展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 127 北米：市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表128 北米：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル北米：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 129 北米：北米：業種別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表130 北米：北米：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表131 北米：北米：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表132 北米：北米：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
14.2.2 米国
14.14.2.2.1 ハイテク大手の存在とインターネット利用の増加が市場成長を牽引
14.2.3 カナダ
14.14.2.3.1 スタートアップエコシステムとデータ主導型組織への変革が市場成長を牽引
14.3 欧州
14.3.1 欧州自動コンテンツ認識市場の促進要因
表 133 欧州：市場、コンポーネント別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 134 欧州：2022～2027年：コンポーネント別市場（百万米ドル）
表 135 欧州：欧州：技術別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表 136 欧州：欧州：技術別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 137 欧州：欧州：用途別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表138 欧州：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル欧州：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 139 欧州：コンテンツ別市場欧州：コンテンツ別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表140 欧州：コンテンツ別市場欧州：コンテンツ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 141 欧州：自動コンテンツ認識市場：プラットフォーム別、2016-2021年（百万米ドル）
表 142 欧州：プラットフォーム別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 143 欧州：展開モード別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 144 欧州：2022-2027年展開モード別市場（百万米ドル）
表 145 欧州：組織規模別市場市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 146 欧州：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル欧州：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 147 欧州：欧州：業種別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表 148 欧州：欧州：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 149 欧州：欧州：国別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表 150 欧州：欧州：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
14.3.2 イギリス
14.3.2.1 高度なITインフラとインテリジェンス・サービスへの継続的移行が市場成長を牽引
14.3.3 ドイツ
14.14.3.3.1 製造業における技術開発への政府の取り組みがソリューションの成長を牽引
14.3.4 フランス
14.14.3.4.1 激しい研究開発投資、デジタル化、小売・製造業が市場成長を牽引
14.3.5 その他の欧州
14.4 アジア太平洋地域
14.4.1 アジア太平洋地域：コンテンツ自動認識市場の促進要因
図 40 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表 151 アジア太平洋地域：部品別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 152 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：コンポーネント別市場、2022～2027年（百万米ドル）
表 153 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：技術別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 154 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：技術別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 155 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：用途別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表156 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表157 アジア太平洋地域：コンテンツ別市場アジア太平洋地域：コンテンツ別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表158 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：コンテンツ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 159 アジア太平洋地域：プラットフォーム別市場アジア太平洋地域：プラットフォーム別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 160 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：自動コンテンツ認識市場、プラットフォーム別、2022-2027年（百万米ドル）
表 161 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開モード別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 162 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 163 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 164 アジア太平洋地域：組織規模別市場アジア太平洋地域：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 165 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：業種別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 166 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 167 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表168 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
14.4.2 中国
14.14.4.2.1 市場成長を促進する政策支援と技術投資を促進するコンテンツ自動認識サービス
14.4.3 日本
14.14.4.3.1 革新的技術の台頭と政府と企業の連携が市場成長を後押しする
14.4.4 インド
14.14.4.4.1 自動コンテンツ認識市場において、技術シフトを進める地元企業家がインド企業を支援
14.4.5 その他のアジア太平洋地域
14.5 中東・アフリカ
14.5.1 中東・アフリカ：コンテンツ自動認識市場の促進要因
表 169 中東・アフリカ：コンポーネント別市場、2016～2021年（百万米ドル）
表 170 中東・アフリカ：コンポーネント別市場中東・アフリカ：コンポーネント別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 171 中東・アフリカ：技術別市場、2016～2021年 （百万米ドル中東・アフリカ：技術別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 172 中東・アフリカ：技術別市場、2016年～2021年 (百万米ドル)中東・アフリカ：技術別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 173 中東・アフリカ：用途別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 174 中東・アフリカ：用途別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 175 中東・アフリカ：コンテンツ別市場中東・アフリカ：コンテンツ別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 176 中東・アフリカ：コンテンツ別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：コンテンツ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 177 中東・アフリカ：プラットフォーム別市場、2016年～2021年（百万米ドルプラットフォーム別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 178 中東・アフリカ：プラットフォーム別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：プラットフォーム別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 179 中東 & アフリカ：自動コンテンツ認識市場、展開モード別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 180 中東・アフリカ：展開モード別市場展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 181 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016～2021 年（百万米ドル市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 182 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 183 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：業種別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 184 中東・アフリカ：業種別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 185 中東・アフリカ：国別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表186 中東・アフリカ：国別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
14.5.2 アラブ首長国連邦
14.14.5.2 アラブ首長国連邦 14.5.2.1 自動コンテンツ認識ソリューションの普及を促進する新たな投資、戦略、製品
14.5.3 サウジアラビア王国
14.14.5.3.1 実用的な洞察を提供するニーズの高まりが自動コンテンツ認識市場の成長を後押し 14.5.4 南アフリカ 14.
14.5.4 南アフリカ
14.14.5.4.1 デジタル化の進展が自動コンテンツ認識の導入機会を提供
14.5.5 その他の中東・アフリカ地域
14.5.5.1 中東・アフリカのその他の地域では、グローバル化の進展が自動コンテンツ認識ソリューションの導入機会をもたらす
14.6 ラテンアメリカ
14.6.1 中南米：自動コンテンツ認識市場の促進要因
表 187 ラテンアメリカ：市場、コンポーネント別、2016～2021年（百万米ドル）
表 188：ラテンアメリカ：コンポーネント別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表189 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：技術別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 190 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：技術別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表191 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：用途別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表192 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表193 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：コンテンツ別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 194 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：コンテンツ別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表195 ラテンアメリカ：市場：プラットフォーム別、2016-2021年（百万米ドル）
表196 ラテンアメリカ：プラットフォーム別市場ラテンアメリカ：プラットフォーム別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表197 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 198：コンテンツ自動認識市場：展開形態別、2022～2027年（百万米ドル）
表 199 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 200 ラテンアメリカ：組織規模別市場、2022 年～2027 年（百万米ドルラテンアメリカ：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 201 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：業種別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表202 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：業種別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 203 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表204 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
14.6.2 ブラジル
14.14.6.2.1 インターネット、テクノロジー、政府機関の利用増加によりブラジルの需要が増加
14.6.3 メキシコ
14.6.3.1 貿易の増加、顧客基盤の拡大、政府の取り組みが自動コンテンツ認識の成長を促進する。
14.6.4 その他のラテンアメリカ地域
15 競争環境 （ページ – 209）
15.1 概要
15.2 主要プレーヤーの戦略
表205 自動コンテンツ認識市場における主要企業の戦略概要
15.3 収益分析
図41 主要企業の過去5年間の収益分析
15.4 市場シェア分析
図42 市場シェア分析
表206 市場：競争の程度
15.5 企業評価象限
15.5.1 スター
15.5.2 新興リーダー
15.5.3 浸透型プレーヤー
15.5.4 参加企業
図43 自動コンテンツ認識市場の主要プレイヤー、企業評価マトリクス、2021年
表 207 各社のコンポーネントフットプリント
表 208 企業の地域別フットプリント
15.6 新興／中堅企業の評価象限
15.6.1 進歩的企業
15.6.2 対応力のある企業
15.6.3 ダイナミックな企業
15.6.4 スタートアップ企業
図 44 新興／中堅企業自動コンテンツ認識市場の評価マトリクス（2021年
15.7 競争ベンチマーキング
表 209 市場：主要新興企業/SM の詳細リスト
表 210 市場：主要プレイヤーの競合ベンチマーキング【新興企業/Smes
15.8 競争シナリオ
15.8.1 製品上市
表 211 製品の発売（2018年5月～2021年11月
15.8.2 取引
表 212 取引（2018 年 7 月～2022 年 2 月
16 COMPANY PROFILES (Page No. – 225)
16.1 はじめに
(事業概要, 製品, ソリューションとサービス, 最近の動向, MnM View)*.
16.2 主要プレーヤー
16.2.1 IBM
表 213 IBM：事業概要
図 45 IBM：企業スナップショット
表 214 IBM：提供製品
表 215 IBM：提供サービス
表 216 IBM：製品の発売と強化
表 217 IBM：取引
16.2.2 デジマーク
表 218 デジマルク：事業概要
図 46 デジマルク：企業スナップショット
表 219 デジマルク：提供製品
表220 デジマルク：提供サービス
表 221 デジマルク：取引
16.2.3 グーグル
表222 グーグル：事業概要
図47 グーグル：企業スナップショット
表 223 グーグル：提供製品
表224 グーグル：提供サービス
表225 グーグル：製品の発売と強化
表226 グーグル：取引
16.2.4 マイクロソフト
表227 マイクロソフト：事業概要
図 48 マイクロソフト：企業スナップショット
表 228 マイクロソフト：提供製品
表229 マイクロソフト：提供サービス
表230 マイクロソフト：製品の発売と強化
表231 マイクロソフト：取引
16.2.5 アップル
表 232 アップル：事業概要
図 49 アップル：企業スナップショット
表 233 アップル提供製品
表234 アップル取引
16.3 その他のプレーヤー
16.3.1 ニュアンス・コミュニケーションズ
表 235 ニュアンス・コミュニケーションズ事業概要
表236 ニュアンス・コミュニケーションズ提供製品
表237 ニュアンス・コミュニケーションズ提供サービス
表 238 ニュアンス・コミュニケーションズ製品の発売と強化
表 239 ニュアンス・コミュニケーションズ販売
16.3.2 アークソフト
表 240 アークソフト：事業概要
表 241 アークソフト：提供製品
表242 アークソフト：取引
16.3.3 オーディブル・マジック
表243 オーディブル・マジック：事業概要
表 244 オーディブル・マジック提供製品
表 245 オーディブル・マジック提供サービス
表246 audible magic：ディール
16.3.4 アクルクラウド
表247 アクルクラウド: 事業概要
表248 アクルクラウド：提供サービス
表249 アクルクラウド: 取引
16.3.5 KTコーポレーション
表250 kt corporation: 事業概要
表251 KTコーポレーション：提供サービス
表252 KTコーポレーション: 取引
16.3.6 クデルスキー・グループ
表253 クデルスキー・グループ：事業概要
表254 クデルスキー・グループ：提供製品
表255 クデルスキー・グループ：提供サービス
表256 クデルスキー・グループ：製品の発売と強化
表 257 クデルスキー・グループ取引
16.3.7 グレースノート
表 258 グレースノート：事業概要
表 259 グレースノート：提供製品
表260 グレースノート：提供サービス
表261 グレースノート：製品の発売と機能強化
表 262 グレースノート：取引
16.3.8 ボイスインタラクション
表 263 ボイスインタラクション: 事業概要
表 264 ボイスインタラクション：提供製品
265表 ボイスインタラクション: 提供サービス
表 266 ボイスインタラクション: 製品発表と機能強化
表 267 ボイスインタラクション: 取引
16.3.9 ボバイル
表268 ボバイル：事業概要
表 269 ボバイル：事業概要提供製品
表270 ボバイル：提供サービス
表 271 ボバイル：取引
16.3.10 ボイスベース
表 272 ボイスベース：事業概要
表 273 ボイスベース：提供製品
表 274 ボイスベース：提供サービス
表 275 ボイスベース：製品の発売と強化
表 276 ボイスベース：取引
16.3.11 ミューフィン
表 277 Mufin Gmbh: 事業概要
表 278 Mufin Gmbh：提供製品
表 279 Mufin Gmbh: 提供サービス
*非上場企業の場合、事業概要、製品、ソリューション＆サービス、最近の動向、MnM View の詳細が把握されていない可能性がある。
16.4 中小企業と新興企業
16.4.1 beatgrid media b.v.
16.4.2 クラリファイ
16.4.3 データスカウティング
16.4.4 IVITEC
16.4.5 VISCOVERY PTE LTD
16.4.6 ZAPRメディアラボ
16.4.7 バロッサ
16.4.8 センスタイム
16.4.9 バービット
16.4.10 MEGVII
16.4.11 サンバツ
17 隣接・関連市場 （ページ – 287）
17.1 はじめに
17.2 自然言語処理市場-2026年までの世界予測
17.2.1 市場の定義
17.2.2 市場概要
17.2.3 自然言語処理市場、コンポーネント別
表280 自然言語処理市場規模、コンポーネント別、2015～2019年（百万米ドル）
表281 自然言語処理市場規模、コンポーネント別、2019年～2026年（百万米ドル）
17.2.4 自然言語処理市場：ソリューションタイプ別
表 282 ソリューション：自然言語処理市場規模、ソリューションタイプ別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 283 ソリューション自然言語処理市場規模、ソリューションタイプ別、2019年～2026年（百万米ドル）
17.2.5 自然言語処理市場：展開モード別
表 284 自然言語処理市場規模、展開モード別、2015～2019 年（百万米ドル）
表285 自然言語処理市場規模、展開モード別、2019〜2026年（百万米ドル）
17.2.6 自然言語処理市場、組織規模別
表 286 自然言語処理市場規模、組織規模別、2015～2019 年（百万米ドル）
表287 自然言語処理市場規模、組織規模別、2019年〜2026年（百万米ドル）
17.2.7 自然言語処理市場、タイプ別
表288 自然言語処理市場規模、タイプ別、2015～2019年（百万米ドル）
表289 自然言語処理市場規模、タイプ別、2019年～2026年（百万米ドル）
17.2.8 自然言語処理市場、用途別
表290 自然言語処理市場規模、用途別、2015～2019年（百万米ドル）
表291 自然言語処理市場規模、用途別、2019〜2026年（百万米ドル）
17.2.9 自然言語処理市場、業種別
表292 自然言語処理市場規模、垂直分野別、2015～2019年（百万米ドル）
表293 自然言語処理市場規模、垂直分野別、2019年～2026年（百万米ドル）
17.2.10 自然言語処理市場、地域別
表 294 自然言語処理市場規模、地域別、2015-2019 年（百万米ドル）
表 295 自然言語処理市場規模、地域別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 296 北米：自然言語処理市場規模、国別、2015～2019年（百万米ドル）
表 297 北米：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 298 欧州：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 299 欧州：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 300 アジア太平洋地域：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 301 アジア太平洋地域：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 302 中東・アフリカ：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 303 中東・アフリカ：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 304 ラテンアメリカ：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 305 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
17.3 エンタープライズコンテンツ管理市場 – 2025年までの世界予測
17.3.1 市場の定義
17.3.2 市場概要
表306 エンタープライズコンテンツ管理の世界市場規模および成長率、2018年～2025年（百万米ドル、前年比）
17.3.3 エンタープライズコンテンツ管理市場、コンポーネント別
表307 エンタープライズコンテンツ管理市場規模、コンポーネント別、2018-2025年（百万米ドル）
17.3.4 エンタープライズコンテンツ管理市場：導入形態別
表308 エンタープライズコンテンツ管理市場規模、展開モード別、2018-2025年（百万米ドル）
17.3.5 エンタープライズコンテンツ管理市場：組織規模別
表309 エンタープライズコンテンツ管理市場規模、組織規模別、2018-2025年（百万米ドル）
17.3.6 エンタープライズコンテンツ管理市場：業務機能別
表 310 エンタープライズコンテンツ管理市場規模、業務機能別、2018-2025 年（百万米ドル）
17.3.7 エンタープライズコンテンツ管理市場：業種別
表311 エンタープライズコンテンツ管理市場規模、垂直分野別、2018-2025年（百万米ドル）
17.3.8 エンタープライズコンテンツ管理市場、地域別
表312 エンタープライズコンテンツ管理市場規模、地域別、2018-2025年（百万米ドル）
18 APPENDIX (Page No – 304)
18.1 DISCUSSION GUIDE
18.2 ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル
18.3 利用可能なカスタマイズ
18.4 関連レポート
18.5 著者詳細
