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世界のコグニティブ・コンピューティング市場規模は、2022年に326億米ドルに達し、2032年には約2,381億米ドルに達すると予測され、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率22%で成長する見込みである。
最先端技術、特に人工知能（AI）と信号処理一般を基盤に構築された技術システムは、コグニティブ・コンピューティング（CC）と呼ばれる。さらにCCは、人間の脳や心がどのように刺激を感知し、分析し、反応するかについての理論を強化しようとする、コンピューティングへのまったく新しいアプローチである。このテクノロジーは、医療、小売、金融などの分野で、大量のデータをリアルタイムで効果的に評価するための必要条件を満たしている。
成長因子：
コグニティブ・コンピューティング・ソリューションは、人工知能と組み合わせたクラウド・プラットフォームが広く採用されるようになるにつれて拡大すると予想される。予測期間を通じて、この要素は業界の拡大を促進すると予想される。業界の発展を加速するもう1つの要因は、あらゆる戦略的ベンチャーに関わるリスクを判断するために、すべての主要なビジネス組織が大量のデータを評価する必要性が高まっていることである。
医療、小売、金融機関などの分野では、膨大な量のデータをリアルタイムで最適に評価することが求められており、この分野は恩恵を受けると考えられている。調剤システムは、テクノロジーの普及により、自動推論や機械学習といった最先端の手法を採用している。
人工知能と信号処理の理論的基礎は、コグニティブ・コンピューティングとして知られる技術的枠組みの基礎を形成している。最も広く使われている技術は自然言語処理（NLP）で、自然言語のやり取りを処理する能力を持つ。
データサイエンスのより目覚ましい進歩は、人工知能や確率論理学とともに、自動推論、ビッグデータ、機械学習技術の応用拡大によって可能になった。インタラクティブなソフトウェア・プラットフォームの構築に数多く利用されているモノのインターネット（IoT）は進化しており、市場の発展を加速させる要因となっている。
データ分析は今や一般的なものとなり、今後も新技術や創造的戦略の開発に不可欠なものとなるだろう。しかし、データ分析分野は、深刻化するサイバーセキュリティリスクにさらされている。クラウドサービスやモバイルメッセージングが増加し、ハッカーに新たな標的を与えている。国際サイバーセキュリティ保護連合（ICSPA）は、国内外市場におけるサイバー犯罪に対する法執行機関の戦いを再活性化するために、資金、知識、支援を向けることを容易にする。この業界の参加者は、ネットワーク・データを選別し、セキュリティ・インシデントを予見するためのデータ解析の発展に注目するだろう。
最先端のコンピューティング・プラットフォームが重要な企業で広く使用されていることから、膨大な量のデータを効果的に分析し、戦略的な取り組みに関連するリスクを定量化することで、市場の拡大が見込まれている。
モノのインターネット（IoT）のような最先端技術の取り込みは、魅力的なソフトウェア・プラットフォームの構築におけるその幅広い用途により、市場の成長を促進すると予想される。
予測期間中、クラウドベースの技術利用の増加は、有利な市場の可能性を生み出すと予想される。
主な市場促進要因：
クラウドベースのコグニティブ技術への需要の高まり
市場の新たなトレンドの1つは、クラウドベースのコグニティブ・テクノロジーを使用する方向への企業目標のシフトである。企業は、コグニティブ・クラウド・コンピューティングの収益増加、コスト削減、組織効率強化の能力から利益を得ている。
サプライチェーンの最適化や製品開発といったリアルタイムのユーザー・ケースのニーズを満たすため、企業はコグニティブ・クラウド・コンピューティング・ソリューションやその他のタイプのクラウド・ベース・サービスの導入にも注力している。さまざまな業界や商業グループからの需要の高まりに対応するため、主な市場参加者はコグニティブ・クラウド・コンピューティング・プラットフォームの開発に注力している。
主な市場課題：
データへのセキュリティ上の脅威
データ・セキュリティへの懸念は、コグニティブ・コンピューティング市場にとって引き続き大きな障害となっている。米国保険情報協会（III）の報告によると、2021年のデータ漏洩件数は2020年に比べて68％増加した。データベースの管理と監視は、コグニティブ・コンピューティング・ソリューションのサプライヤーの管理下にあることがほとんどである。データベースには、住所、写真付き身分証明書、デビットカードやクレジットカード情報のような金融情報だけでなく、さまざまな機密性の高いユーザー情報が含まれている。一部のハッカーは、マルウェア、DDoS（Distributed Denial-of-Service）、フィッシング、SQLインジェクションなどのサイバー攻撃を使ってネットワークに侵入し、実際のユーザーのパスワードを奪います。
その結果、株価や企業イメージに悪影響を及ぼす可能性がある。こうした要素が、コグニティブ・コンピューティングの市場拡大を妨げている。コグニティブ・コンピューティング・システムのセットアップと運用には、有能なスタッフも必要だ。さらに、企業内でのコグニティブ・コンピューティングの導入には、知識や特定のスキルセット、特に自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の熟練度が求められる。
人材格差が34％の企業のAI導入を阻んでいる。AI導入技術を理解した熟練専門家は世界的に驚くほど少ない。その結果、予測期間中、熟練労働者の不足が世界のコグニティブ・コンピューティング市場の成長を抑制する可能性が高い。
主な市場機会：
企業のランニングコストを削減するために、予測分析はますますコグニティブ・コンピューティングを必要としている。
コグニティブ・コンピューティングは、AIとコンピュータ・サイエンスの進歩により急速に発展しており、この分野は予測期間中に成長すると予想されている。コグニティブ・コンピューティングの主な目的は、企業の選択を支援することであり、予測分析のようなMLツールを導入することで、円滑な事業運営を行うのに最適な方法である。
予測分析は正確な結果を出すための強力な手段であるため、多くの企業ユーザーが通常の業務を遂行する上で、こうした強力な予測分析ツールを活用している。2030年初頭には、企業プロセスの30％がコンピュータ化されると予想されている。さらに、過去のデータに基づいて特定の消費者に商品やサービスを提案することで、予測分析ツールは収入を増加させる。企業の管理コストを下げることで、こうしたビジネス戦術は投資対効果を生み出している。
AIのサブセットであるコグニティブ・コンピューティングの市場は、企業のさまざまなユースケースでAIの利用が進むにつれて急成長している。調査によると、2021年には世界の企業の35％がAIを利用するようになるという。過去20年間に導入されたどの技術よりも、人工知能がコグニティブ・コンピューティングを可能にしており、その広汎な統合がビジネスの生産性を変えつつある。
数値、テキスト、言語パターンや、写真、ビデオ、ノイズなどの感覚刺激を含む、大量かつ多様なデータをリアルタイムで処理・変換することも、拡大するコグニティブ・コンピューティング市場の重要な側面である。リスクを低減することで新たな商品やサービスの開発を促し、新たなビジネスの可能性を見出すだけでなく、こうしたソリューションは従業員や顧客の体験も向上させている。これらの側面が、コグニティブ・コンピューティング市場の需要を促進すると予想される。
セグメント・インサイト
テクノロジー・インサイト
2022年に42.5%以上の最大の収入シェアを占めたのは自然言語処理分野であった。予測期間中、自然言語処理部門は世界市場で大きな位置を占めると予測されている。現在のトレンドによると、NLPの発展はコグニティブ技術を通じたITインフラのグローバル化に貢献している。さらに、予測テキストの使用や、SiriやAlexaのようなスマート・コンパニオンの需要の急増が、コグニティブ・コンピューティング・ソリューションの範囲を拡大している。
コグニティブ・コンピューティングの市場は、機械学習技術のおかげで拡大すると予測されているが、その主な理由は、人との接触を容易にするという需要の高まりにある。適応的かつ動的な学習のための機械学習は、コグニティブ・コンピューティング技術のプラットフォームで勢いを増すと予想されている。業界関係者は、NLPと機械学習を使って、翻訳と通訳のためのより良いツールを作ることを期待している。関係者はまた、ビジネスチャンスを見極め、新しいトレンドを評価するために、その可能性に注目するだろう。
アプリケーションの洞察
2022年、BFSIセグメントの収入部分は25％を超え、最高となった。BFSI業界では、コグニティブ・コンピューティング・ソリューションが驚異的なスピードで採用されている。BFSIアプリケーションカテゴリの2022年の市場評価額は64.5億米ドル以上であり、2023年から2032年にかけてCAGR 28.7％以上で拡大すると予測されている。コグニティブ・ソリューションを採用するには、事業体のニーズに合わせた強力なデータ分析ツールを使用する必要がある。
予測期間中、ヘルスケア分野のCAGRは26.6%を超えると予想されている。必要な書類を最小限に抑えることで、コグニティブ・ソリューションは医師が患者の治療に専念できるよう支援する。コグニティブ・コンピューティング・システムの目標は、人間の分析をサポートし、人間味のある意思決定を促すことに変わりはない。このシステムは、医学出版物、報告書、診断ツールからのデータの評価と収集により、データ主導型の治療提案を提供する上で今後も役立っていくだろう。
展開の洞察
2022年の市場評価額が185億米ドルを超えたクラウド分野は、予測期間中、 年平均成長率28.2％で拡大すると予想さ れる。プライベートクラウドやパブリッククラウドなど、カスタマイズされたクラウドソリューションの進化や、統合型クラウドストレージなどデータストレージ設備の新設が、市場の成長を後押ししている。また、データの急激な増加により、企業やグループはクラウドオプションに目を向けている。クラウド・ソリューションの利用により、関係者はコグニティブ・コンピューティングのコストを削減できる可能性が数多くある。
従来のファイル・ストレージやブロック・ストレージ・プラットフォームをサポートするオンプレミス・ストレージ・ソリューションの開発は、大手企業から多額の投資を受けている。オンプレミス型ストレージは予測期間中に大きく拡大し、CAGRは26.8%になると予想されている。大手企業は、サーバーのセットアップに完全な自由度とカスタマイズ性を求めるかもしれない。現在のパターンは、企業がオンプレミスのインフラに資金を投資するよう促すかもしれない。例えば、IBMは2022年6月、オンプレミスとクラウドの設定を強化するためにRandoriの買収を検討していると述べた。
クラウド部門は2022年に71％以上の売上シェアを占める。
オンプレミス部門は、2022年に29％の売上シェアを獲得している。
地域の洞察
コグニティブ・コンピューティング市場は、2022年には北米地域が39.8%以上の売上シェアを占め、主導権を握った。統合クラウドシステムの急速な普及と新たなビジネスモデルの台頭が、この増加に寄与していると考えられる。データセキュリティの重要性は、米国とカナダにおける強力な政府政策によって促進される可能性が高く、同地域におけるこれらのシステムの導入を急いでいる。
評価期間中、アジア太平洋地域は最も速い速度で拡大すると予想されている。インターネット利用の急増や、インド、中国、オーストラリア、日本における新興企業の増加など、この地域の予後にとって明るい材料もある。
IoT、5G、その他の技術開発の傾向により、大手企業はコグニティブ・コンピューティング・ソリューションの可能性を調査すると予想される。機械学習は、コグニティブ・ソリューションの増強の先駆けとして機能することで、地域の発展を大きく後押ししている。先進国と発展途上国の両方で機械学習の採用が急増するにつれて、投資も増加すると予想される。
最近の動向
高度な人工知能技術に特化したコグニティブ・コンピューティング事業を展開するVERSES Technologies Inc.は、倉庫や物流センターへのAI搭載ロボットの導入を促進するため、SVT Robotics社との提携を発表した。この提携は、これらの施設の効率性と生産性を高めることを目的としている。発表は2023年2月に行われた。
IBMは2021年11月、ワトソン・ディスカバリーの自然言語処理に改良を加えたことを明らかにした。同事業は、銀行、法律、保険サービスを提供する企業などを支援すると見込んでいる。
主な市場プレイヤー
エキスパート・システム社
スパークコグニション
マイクロソフト株式会社
ヌメンタ
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
シスコシステムズ
ディープマインド・テクノロジーズ・リミテッド
カスタマーマトリックス
プラネット・ラボ
エアウェア
グーグル
コグニティブスケール
サフラン・テクノロジー
エンターラ・ソリューションズLLC
コールドライト・ソリューションズ
パランティア・テクノロジーズ
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
オービタル・インサイト
様々な
デジタルジーニアス
データロボット
サイランス
様々な
ダークトレース
ロス・インテリジェンス
インディコ
電解
レポートの対象セグメント
(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。）
テクノロジー別
自然言語処理
機械学習
自動推論
情報検索
アプリケーション別
BFSI
ヘルスケア
セキュリティ
小売
IT＆テレコム
航空宇宙・防衛
その他
配備別
オンプレミス
クラウド
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（プレミアムインサイト）
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 コグニティブ・コンピューティング市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：コグニティブ・コンピューティング産業への影響
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.コグニティブ・コンピューティングの世界市場、テクノロジー別
8.1.コグニティブコンピューティング市場、技術別、2023～2032年
8.1.1 自然言語処理
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.機械学習
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.自動推論
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.情報検索
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.コグニティブ・コンピューティングの世界市場、用途別
9.1.コグニティブコンピューティング市場、用途別、2023-2032年
9.1.1.BFSI
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ヘルスケア
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.セキュリティ
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.小売
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.IT・通信
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.6.航空宇宙・防衛
9.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.7.その他
9.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.コグニティブ・コンピューティングの世界市場、デプロイメント別
10.1.コグニティブコンピューティング市場、展開別、2023-2032年
10.1.1.オンプレミス
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.クラウド
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.コグニティブコンピューティングの世界市場、地域別推計と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.エキスパートシステム社
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.スパークコグニション社
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.マイクロソフト株式会社
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.ヌメンタ
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.シスコシステムズ
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.ディープマインド・テクノロジーズ・リミテッド
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.カスタマーマトリックス
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.プラネットラボ
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.エアウェア
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供製品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
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