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世界のチャットボット市場規模は、2022年に0.84億米ドルに達し、2023年から2032年までのCAGRは19.29%で、2032年までに約49億米ドルを保持すると予想されている。
チャットボットとは、人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）を使って顧客からの問い合わせを理解し、応答を自動化することで、人間の会話を刺激するコンピューター・プログラムである。チャットボットは、全体的な効率を高めながら運用コストを削減するのに役立つ。チャットボットは、24時間365日のサポートや並行ディスカッションなど、いくつかの利点を導入している。市場は、人工知能と機械学習技術におけるいくつかのイノベーションによって牽引されると予想される。
重要なポイント
地域別では、北米が2022年に約41％と最も高い市場シェアを生み出している。
エンドユーザー別では、大企業セグメントが2022年に約51％と最も高い市場シェアを獲得した。
アプリケーション別では、ボット・フォー・サービス部門が2022年に36％以上の収益シェアを生み出す。
タイプ別では、スタンドアロン・セグメントが2022年に約55.70%の最大市場シェアを獲得した。
製品別では、マーケティング・セグメントが2022年に約56％の最大市場シェアを占める。
業種別では、eコマース部門が2022年に約21％の最大市場シェアを占める。
市場ダイナミクス
ドライバー
途切れることのない顧客サポートに対する需要の急増
チャットボットとは、チャット上のテキストメッセージを通じてユーザーと人間との会話を模倣し、問い合わせへの対応や製品情報の提供、その他の機能を実行するコンピュータープログラムのことである。多くの企業が、従来のカスタマーサービス手法に代わるデジタル・カスタマー・サービス・プラットフォームを試みており、顧客からの問い合わせに対応したり、定型業務を自動化したりすることができる。大量のデータを処理し、企業と消費者間のオンライン・コミュニケーションに迅速に反応する能力により、チャットボットはデジタル・ビジネスで人気を集めている。
ある調査によると、32％の顧客が30分以内の返答を期待し、50％のユーザーが未解決のまま戻ってくる。このことは、顧客はカスタマーサービス部門が彼らの質問に素早く対応することを期待しており、そうでなければ企業はそのような顧客を失うリスクがあることを意味している。
チャットボット技術の利用の増加は、顧客関係管理（CRM）を助け、応答時間を改善し、作業負荷を軽減することにも役立つ。機械学習と自然言語処理（NLP）を会話型AIチャットボットと統合することで、人間のコミュニケーションを理解し、顧客の離反を減らし、24時間365日のサポートを提供し、売上とリードジェネレーションを高める。
チャットボットは今や、あらゆるカスタマーサービス・ソリューションの必須コンポーネントと考えられている。Outgrowのインフォグラフィックスによると、チャットボットの利用が増加しており、その結果、カスタマーサービスオペレーションが30％以上削減されている。その結果、ユーザーの69％が、一般的な質問に対する迅速な回答を得るためにチャットボットを使用することを好んでいます。
拘束
認識不足
認知度の欠如や、複雑なチャットボット管理などの他の課題は、市場成長を阻害し、予測期間を通じて世界のチャットボット市場を阻害する可能性がある。さらに、AIチャットボットの利点についての認識は、世界的な採用のために必要な場合があります。大企業はチャットボットソリューションを採用しているが、中小企業はそのメンテナンスに関連する高いコストと、より熟練したリソースの必要性から、採用を制限している。
チャンス
人間のような会話体験を提供する自己学習型チャットボットの採用が増加中
近年、企業は自己学習型チャットボットの開発を進めている。その結果、クラウドベースのデプロイメント、干渉エンジン、自然言語処理（NLP）、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）など、複数の統合技術が導入されている。
これらの自己学習型チャットボットは、過去の会話、行動、決定、経験から学習することができるため、変化する環境や状況に素早く適応することができる。さらに、企業は顧客に統合されたセルフサービス技術を提供するために協力している。例えば、2020年2月、クリエイティブ・バーチャルは、特にオムニチャネル・ソリューションにおける音声認識と会話AIを共同開発するため、Spitch AGとの提携を発表した。この提携により、販売と顧客体験を向上させる多言語音声ボットが提供される。したがって、上記の要因は、今後数年間、世界のチャットボット市場に有利な機会を創出すると予想される。
COVID-19 インパクト
COVID-19パンデミックの発生中、世界のチャットボット市場は、顧客からの問い合わせやその他のタスクに対応するために、銀行や保険、ヘルスケア、小売などの様々な産業での展開のおかげで、成長率の増加を目撃した。
顧客からの問い合わせなどに対応するため、さまざまな組織がチャットボットを導入するケースが増えている。ロックダウンが課せられているため、さまざまな組織がリモートワークを採用し、企業はカスタマーサービス従業員の利用が制限されているため、顧客からの問い合わせの負担を軽減するためにチャットボットに大きく依存するようになった。
セグメント・インサイト
製品インサイト
2022年の市場シェアは、マーケティング分野が約56％と最も大きい。チャットボットはAIを使って言語を処理し、人間と対話する。多くのチャットボットは、Facebook、Skype、Slack、その他のソーシャルメディアネットワーキングサイトなどのメッセンジャーアプリに追加されている。さらに、チャットボットのプログラマーは、決済ゲートウェイをアソシエイトに直接組み込み、これらのメッセージングプラットフォームを決済サービスに利用している。
市場の大きなチャンスのひとつは、手数料としてわずかな料金を請求することだ。さらに、チャットボットは、顧客との直接対話を可能にするにもかかわらず、新製品や新サービスについて既存顧客に情報を提供するために、デジタルマーケティングで広く使用されている。
タイプ・インサイト
2022年には、スタンドアロン・セグメントが約55.70％の最大市場シェアを占めた。 消費者は現在、Google Assistant、AmazonのAlexa、AppleのSiriのような視覚アシスタントアプリをスタンドアロンのメッセージングプラットフォームで使用している。この結果、スタンドアローンチャットボットの需要が大幅に増加すると予想される。
アプリケーション・インサイト
2022年には、ボット・フォー・サービス分野が約36％の最大シェアを占め、市場を席巻した。自動化の時代、多くの企業がコスト削減のためにルーチンワークや雑務を自動化している。営業と顧客サービスは自動化に注力している主要分野であり、チャットボットを活用することでコストを大幅に削減できる。
人工知能を搭載したチャットボットの人気が高まっている。企業におけるチャットボットは、カスタマーサービスとセールスの一部を自動化することで人件費を大幅に削減し、企業にとって大きな節約となる。顧客は回答を何日も待つよりもカスタマーサービスからの迅速な回答を好み、チャットボットを通じて対応することで顧客を失う可能性を大幅に減らすことができる。Eコマース企業は、返品や交換のためにチャットボットを使用することができます。
バーティカル・インサイト
eコマースのチャットボットは、「会話型コマース」または会話型インターフェースに使用され、チャットボット、オンラインメッセージング、音声アシスタントなどが含まれ、顧客に迅速で満足のいくショッピング体験を提供する。
カンバセーショナル・コマースは、eコマース・ポータルの利便性と効率性を、顧客のためのパーソナライズされたサービスと組み合わせたものだ。さらに、小売業者のアプリやウェブサイト、その他のデジタルプラットフォームで、インテリジェントなプロンプトで柔軟な訪問者を取り込み、見込み客に変換します。オンラインで買い物をするとき、ほとんどの顧客はお得な情報や割引を探します。
eコマースチャットボットは、割引コードやクーポンを通じて、見込み客に割引やプロモーションオファーを警告したり、ポータルの適切なセクションにリダイレクトしたりすることができます。
エンドユーザーの洞察
2022年の市場シェアは、大企業向けが約51％と最も高い。 複数の大企業は、一連のルールでチャットボットを構築しており、今後、高度な運用を実現するためにチャットボットを改良していくことが予想される。ほとんどのチャットボット開発ツールは機械学習モデルに基づいており、企業は実用的なビジネスデータを提供するAIアプリケーションインターフェースを作成できる。
さらに、人工知能の市場進歩により、利用はオンライン・ソーシャル・ネットワークからモバイルベースのメッセージング・アプリへと大きくシフトしている。
地域インサイト
2022年の世界チャットボット市場は、北米が約41％の高い市場シェアで支配しており、予測期間中も支配が続くと見られている。モバイルやウェブベースのチャットボットが複数のプラットフォームに浸透してきたことが、この成長の原動力となっている。また、効果的な顧客エンゲージメントと顧客サービスの向上を目的としたチャットボット技術の採用が増加していることも、北米におけるチャットボットの今後の市場需要を促進すると予測されている。
米国市場は、モバイル・アプリケーションの普及が進んでいることと、新興ベンダーの存在感が大きいことから、大幅な成長が見込まれている。
最近の動向
2022年7月、タタ・コンサルタンシー・サービシズ（TCS）はウォルトン・センターNHSファウンデーション・トラストと協力し、専門医の生産性を高め、患者の待ち時間を短縮するデジタル・ソリューションの開発を開始すると発表した。TCSは、リバプール・センターにおける頭痛患者の診断と治療を変える斬新なAIベースのチャットボットを作成する予定である。
2022年5月、グレンマーク社がWhatsAppベースのチャットボットを発表した。このチャットボットは、推奨される期間の治療に関するリマインダーを患者に送信する。これは特に真菌感染症に悩む患者向けに発売された。グレンマークはインド皮膚科・泌尿器科・鱗屑科医協会（IADVL）と提携し、デジタル患者教育ツール「Hello Skin」を作成した。
ニュアンスは2021年2月、医師の臨床記録を自動化するモバイルAIの開発に注力する新興企業、Saykara, Inc.の買収を発表した。この買収は、ニュアンスの継続的な市場拡大と、会話型AIとアンビエント・クリニカル・インテリジェンス（ACI）ソリューションにおける技術的リーダーシップを強調するもので、臨床の燃え尽き症候群を軽減し、患者体験を向上させ、医療システムの財務的健全性を改善する。
主要市場プレイヤー
IBMコーポレーション
グーグル
マイクロソフト
AWS
オラクル
アキュベイト
アイボ
人工ソリューション
ボットファイ社
クリエイティブ・バーチャル社
株式会社イーゲイン
インベンタ・テクノロジーズ・インク
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ニュアンス・コミュニケーションズ
レポート対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
エンドユーザー別
小規模企業
中堅企業
大企業
アプリケーション別
サービス用ボット
ソーシャルメディア用ボット
支払い/注文処理用ボット
マーケティングのためのボット
その他
タイプ別
スタンドアロン
ウェブベース
メッセンジャーベース/サードパーティー
製品別
人工知能
マーケティング
人間の知性
バーティカル
ヘルスケア
小売
銀行・金融サービス・保険 (BFSI)
メディアとエンターテインメント
旅行・観光
電子商取引
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 チャットボット市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：チャットボット産業のインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章 チャットボットの世界市場チャットボットの世界市場、エンドユーザー別
8.1.チャットボット市場、エンドユーザー別、2023年〜2032年
8.1.1.小規模企業
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.中堅企業
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.大企業
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章 チャットボットの世界市場チャットボットの世界市場、用途別
9.1.チャットボット市場、用途別、2023年〜2032年
9.1.1.サービス用ボット
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ソーシャルメディア用ボット
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.支払い/注文処理用ボット
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.マーケティング用ボット
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.その他
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章 チャットボットの世界市場チャットボットの世界市場、タイプ別
10.1.チャットボット市場、タイプ別、2023-2032年
10.1.1.スタンドアロン
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.ウェブベース
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.メッセンジャーベース/サードパーティ
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章 チャットボットの世界市場チャットボットの世界市場、製品別
11.1.チャットボット市場、製品別、2023〜2032年
11.1.1.人工知能
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.マーケティング
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.人間の知性
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章 チャットボットの世界市場チャットボットの世界市場、業種別
12.1.チャットボット市場、業種別、2023年〜2032年
12.1.1.ヘルスケア
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.小売
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.銀行、金融サービス、保険（BFSI）
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.メディアとエンターテインメント
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.旅行・観光
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.6.電子商取引
12.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.7.その他
12.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.チャットボットの世界市場、地域別推計と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.1.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.1.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.1.5.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.1.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.6.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.1.6.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.1.6.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.1.7.北米以外の地域
13.1.7.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.1.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.7.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.1.7.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.1.7.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.2.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.6.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.6.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.7.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.2.8.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.9.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.9.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.10.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.2.11.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.12.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.12.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.12.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.2.13.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.14.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.14.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.14.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.2.15.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.3.APAC
13.3.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.3.5.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.6.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.6.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.3.7.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.8.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.8.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.8.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.3.9.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.10.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.10.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.10.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.3.10.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.11.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.11.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.11.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.3.11.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.4.5.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.6.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.6.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.4.7.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.8.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.8.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.8.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.4.9.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.10.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.10.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.10.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.4.10.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.11.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.11.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.11.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.4.11.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.5.4.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
13.5.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.5.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.6.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.5.6.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.5.7.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.5.8.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.8.3.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.5.8.4.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
13.5.8.5.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.IBMコーポレーション
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.グーグル
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.マイクロソフト
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.AWS
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.オラクル
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.アキュベイト
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.アイボ
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8.人工ソリューション
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.ボットファイ社
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.クリエイティブ・バーチャル社
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖