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世界の自然言語処理市場規模は、2022年に160.8億米ドルと推定され、2023年から2032年の予測期間中に38.4%のCAGRを記録し、2032年までに約4,131.1億米ドルに達すると予想されている。
重要なポイント
北米の自然言語処理市場規模は、2022年に82億米ドルと評価された。
ハイテクと電気通信分野は2022年に23.1％以上の売上シェアを占める。
ヘルスケア分野は2022年に10％の市場シェアを占めた。
コンポーネント別では、ソリューション部門が2022年に76％の売上シェアを占める。
導入形態別では、オンプレミス部門が2022年に56％の売上シェアを獲得した。
組織規模別では、大規模セグメントが2022年に最も高い市場シェアを占めた。
北米地域は、2022年に43％の売上高シェアを占めた。
クラウドベースの技術とコミュニケーションの増加による自然言語処理への需要の増加が、自然言語処理の市場成長を加速させています。 自然言語処理（NLP）は、人間と機械（コンピュータやその他のスマートデバイス）の間の接続であり、コンピュータプログラムの処理と自然言語処理データに含まれる情報の分析が含まれます。
スマート・デバイス（コンピュータ）は、文書に含まれる言語や情報を理解し、文書を順番に並べることができる。人間と機械が接触する機会が増え、要求が増加したことで、自然処理言語の市場が高まった。様々な地域にわたってコロナウイルスの普及に起因するNLPの市場速度を減速させるコビッド-19の影響は、市場が様々なルールや規制が政府の社会的距離、ロックダウン、多くの産業のシャットダウンによって課さ減少目撃している。多くの企業が言語処理とデータ分析にNLPを使用している。政府からの情報を更新するためのデジタル化の改善。患者数の増加に伴い、医療分野におけるNLPの成長が促進される。このように、NLPの市場は上向きと下向きの両方の成長を見せている。
成長因子
高い接続性とクラウドベースのシステムで市場からの要求が増加し、急速に増加する技術と幅広い開発が、人間と機械間の相互作用の増加とともに自然処理言語の市場成長を牽引している。さまざまな地域や産業でデジタル化が進み、スマートデバイスに大量の情報が保存され、情報に簡単にアクセスできるようになった。
Wi-Fi、5G、4G、3Gのような人間と機械の通信のための高度な接続性を使用して、ソフトウェア上で情報を簡単に保存するための自然言語処理に対する医療分野からの需要の増加。ここ数年、患者の履歴や最新情報を大量に管理し、電子カルテを維持する必要性が高まり、自然言語処理言語が大幅に増加している。さらに、予測期間中の自然言語処理市場の増加と、接続を介してデータを分析する傾向の増加は、予測期間中に自然言語処理市場の成長をより大きく加速している。
洗練された方法でデータを管理し、患者の健康記録を管理することが容易になり、新たな開発技術や接続性についての認識を高めるための政府からの投資が増加し、NLPを増加させるための政府のイニシアチブが高まっている。
自然言語処理市場をより大きく成長させるために、新たなイノベーションと継続的な開発による研究開発の増加でNLPの導入に携わる主要な市場関係者が努力している。
主な市場牽引要因
スマートデバイスの適応の高まり- モノのインターネットの改善と、情報の伝送と人間と機械の相互接続のための接続性と新たな進歩との市場における新たな技術革新と技術の開発の増加。自然言語処理市場は、家庭、産業、医療、教育、個人と機械間の高度なコミュニケーション、文書やデータの管理のための交通機関など、さまざまな分野で成長している。言語による命令やクエリの簡単な解決、スマートデバイスによる簡単なアクセスなど、新しい機能を備えています。スマートデバイスは通常、携帯電話、コンピュータ、工場に設置されたデバイスで構成され、ワークフロー管理を容易にします。
顧客からの要求の増大- 顧客からの要求を理解し、改良された技術と処理でニーズを満たす。新しい開発、新しい革新およびよい結合性の技術を改善するため。開発された技術の可用性についての人々の間の増加された認識の自然な言語プロセスを開発するための政府の率先の増加。人々の間の増加された関係およびデータは後で参照のために救うことができる。
主な市場課題
相互運用性と放射性の問題- 人と機械をつなぐソフトウェアの活用。自然言語処理は、人間の言葉を理解する利点をコンピュータに与える。タスクは、手順を実行するためのアルゴリズムに基づいて実行される。接続性の欠如、アクセシビリティの問題、文脈に基づかない回答などの問題がある。
スキルの欠如-新しい技術やソフトウェアのアップデートの増加に伴い、タスクを実行するために必要な専門的なスキルが要求される。タスクを実行するスキルの欠如は、市場の成長を妨げる可能性があります。仕事を管理するには、優れたスキルとプロフェッショナルな人材が必要です。NLPによると、データを分析し、理解するために、それは時々更新する必要があります。
接続性の欠如-自然言語処理を使ってさまざまなタスクを実行するには、人間と機械の相互接続のための高速接続が必要である。接続性の欠如は作業の停止につながり、自然処理言語市場の成長を妨げる可能性がある。
主な市場機会
新興の低開発地域-患者に関する文書や情報の高度な管理、デジタル化の進展に伴う患者の健康記録の維持に対する顧客からの要求の高まりとともに、新たに革新された技術の急速な発展が進み、ペーパーワークの最小化、文書への容易な参照、レポートやデータの容易なダウンロードにより、自然言語プロセスの市場はより大きく改善されている。
政府支援-様々な医療分野、産業、企業における自然言語処理の開発に対する政府支援の増加。
セグメント別インサイト
コンポーネント・インサイト
コンポーネント別では、企業間競争の激化、ユーザーニーズ、法規制、プロジェクトリスクなどから、2022年にはソリューション部門がNLP市場を席巻した。
2022年の市場シェアはサービスセグメントが24％を占めている。しかし、ソフトウェア導入の迅速化、導入コストとリスクの最小化、最適化による既存設備の価値最大化などにより、サービスセグメントは予測期間2022年から2030年にかけて大きなCAGRで成長している。
業界別インサイト
製造業、広告メディア、自動車・運輸、銀行・金融サービス・保険（BFSI）、エネルギー・ユーティリティ、ハイテク・テレコム、政府・公共部門、教育、運輸・物流、小売・eコマース、ヘルスケアなど、さまざまな部門にセグメント化された業種に基づく自然言語処理のセグメンテーション。
市場規模が最も大きいのは銀行金融サービスと保険である。全国的なデジタル化の進展による技術革新が市場規模を拡大している。何千もの文書の中から文書を検索するのが容易になった。これにより、予測期間中の収益シェアが増加し、市場成長が促進された。
企業インサイト
自然言語処理の企業規模に基づくセグメンテーションには、中小企業と大企業が含まれる。大企業は、改良された技術や機械学習による自然言語処理への需要が高まり、大規模での利用が増加し、新しい革新的な技術を急速に受け入れている。
テクノロジー・インサイト
自然言語処理を技術別に分類すると、パターン・画像認識、分類・分類テキスト分析、音声分析、対話型音声応答、文字認識、その他自動コーディング、プロフェッショナル・サービスなどがあり、市場の成長を促進している。
アプリケーション・インサイト
言語スコアリング、コンテンツ管理、自動要約、リスクと脅威の検出、データ抽出、センチメント分析、ポートフォリオ監視、人事広告採用、ブランディング、広告などの他のようなアプリケーションに基づいて自然言語処理のセグメンテーションは、NLPの利用との広いアプリケーションです。
地理インサイト
北米は自然言語処理の分野で最大の地位を占めており、医療分野での幅広い応用と消費者からの需要の増加により、自然言語処理市場はますます発展している。
自然処理言語の市場を成長させるために利用を高め、投資を増加させるヨーロッパなどの他の地域。アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカおよび世界の他の地域のような市場を後押しする貢献する他の地域。
最近の動向
2020年2月、会話型ALソリューションのリーディング・プロバイダーであるKore Ai社が、エンタープライズ・グレードのVAプラットフォームを発表した。最近リリースされたプラットフォームは、開発者が会話技術を使用して仮想アシスタントを作成する機会を提供します。
2020年8月、言語インタープリタビリティ・ツール(LIT)のようなツールの導入は、分析し、理解し、視覚化し、監査を行うことができるソースです。これは、高速ブラウジングで情報に簡単にアクセスし、迅速な発見とエラーを可能にするブラウザをベースにしています。
2020年6月、マイクロソフトはアダパティブ・バイオテクノロジーズ社と共同で、コビッド19ウイルスの集団全体の免疫反応を共有するための免疫コード・データベースを導入した。
主要市場プレーヤー
スパーク・コグニション
コンバーシカ
言語学
物語科学
SAP SE
株式会社ベリトーン
SAS Institute Inc.
インベンタ
インテル コーポレーション
グーグル
IBMコーポレーション
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
マイクロソフト株式会社
ビアドゥ
アマゾン・ウェブ・サービス
フェイスブック
アップル
バイトテキスト
健康の忠実性
言語学
自動化された洞察
グナニ
ニキ
ミハップ
オブザーブ
ハイロ
ジャスト・アル
RaGaVeRa
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。）
テクノロジー別
双方向音声応答
光学式文字認識
テキスト分析
音声分析
分類とカテゴリー化
パターン認識と画像認識
その他（コーディング、専門サービスなど）
業種別
製造業
広告とメディア
自動車および輸送
銀行金融サービス・保険 (BFSI)
ハイテクとテレコム
エネルギー・ユーティリティ
政府・公共部門
教育
輸送と物流
小売とeコマース
ヘルスケア
企業規模別
小規模企業
中堅企業
大企業
タイプ別
ルール・ベース
統計的
ハイブリッド
配備別
敷地内
クラウド（パブリッククラウドとプライベートクラウド）
ハイブリッド
コンポーネント別
ソリューション
プラットフォーム
ソフトウェア・ツール
サービス
プロフェッショナルサービス
コンサルティング
システムインテグレーションと導入
サポートとメンテナンス
マネージド・サービス
アプリケーション別
言語採点
コンテンツ管理
自動要約
リスクと脅威の検出
データ抽出
センチメント分析
その他（人事・採用ブランディング、広告、ポートフォリオ・モニタリング）
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（MEA）
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・流通分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 自然言語処理市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ自然言語処理産業のインパクト
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.自然言語処理の世界市場、テクノロジー別
8.1.自然言語処理市場、技術別、2023-2032年
8.1.1.双方向音声応答
8.1.1.1.市場収益と予測（2021-2032年）
8.1.2.光学式文字認識
8.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
8.1.3.テキスト分析
8.1.3.1.市場収益と予測（2021-2032年）
8.1.4.音声分析
8.1.4.1.市場収入と予測（2021-2032年）
8.1.5.分類とカテゴリー化
8.1.5.1.市場収益と予測（2021-2032年）
8.1.5.パターン認識と画像認識
8.1.5.1.市場収益と予測（2021-2032年）
8.1.5.その他（コーディング、プロフェッショナルサービスなど）
8.1.5.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第9章.自然言語処理の世界市場、産業分野別
9.1.自然言語処理市場、産業分野別、2023-2032年
9.1.1.製造
9.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.2.広告およびメディア
9.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.3.自動車・運輸
9.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.4.銀行金融サービス・保険（BFSI）
9.1.4.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.5.ハイテクとテレコム
9.1.5.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.6.エネルギー・ユーティリティ
9.1.6.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.7.政府・公共部門
9.1.7.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.8.教育
9.1.8.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.9.輸送とロジスティクス
9.1.9.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.10.小売とeコマース
9.1.10.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.11.ヘルスケア
9.1.11.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第10章.自然言語処理の世界市場、企業規模別
10.1.自然言語処理市場、企業規模別、2023-2032年
10.1.1.小規模企業
10.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
10.1.2.中堅企業
10.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
10.1.3.大企業
10.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第11章.自然言語処理の世界市場、タイプ別
11.1.自然言語処理市場、タイプ別、2023-2032年
11.1.1.ルールベース
11.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.2.統計
11.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.3.ハイブリッド
11.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第12章.自然言語処理の世界市場、デプロイメント別
12.1.自然言語処理市場、展開別、2023-2032年
12.1.1.敷地内
12.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
12.1.2.クラウド（パブリッククラウドとプライベートクラウド）
12.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
12.1.3.ハイブリッド
12.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第13章.自然言語処理の世界市場、コンポーネント別
13.1.自然言語処理市場、コンポーネント別、2023～2032年
13.1.1.解決策
13.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
13.1.2.サービス
13.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第14章.自然言語処理の世界市場、地域別推計と動向予測
14.1.北米
14.1.1.市場収入と予測、技術別（2021-2032年）
14.1.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.1.3.市場収益と予測、企業規模別（2021-2032年）
14.1.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.1.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021-2032年）
14.1.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.1.7.米国
14.1.7.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.1.7.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.1.7.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.1.7.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.1.8.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.1.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.1.9.北米以外の地域
14.1.9.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.1.9.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.1.9.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.1.9.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.1.10.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.1.11.市場収入と予測、コンポーネント別(2021-2032)
14.1.11.1.
14.2.ヨーロッパ
14.2.1.市場収入と予測、技術別（2021-2032年）
14.2.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.2.3.市場収益と予測、企業規模別（2021-2032年）
14.2.4.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
14.2.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021-2032年）
14.2.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
14.2.7.
14.2.8.英国
14.2.8.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.2.8.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.2.8.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.2.9.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.2.10.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.2.10.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.2.11.ドイツ
14.2.11.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.2.11.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.2.11.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.2.12.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
14.2.13.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.2.14.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
14.2.14.1.
14.2.15.フランス
14.2.15.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.2.15.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.2.15.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.2.15.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.2.16.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.2.16.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.2.17.その他のヨーロッパ
14.2.17.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.2.17.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.2.17.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.2.17.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.2.18.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.2.18.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.3.APAC
14.3.1.市場収入と予測、技術別（2021-2032年）
14.3.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.3.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.3.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.3.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.3.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
14.3.7.インド
14.3.7.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.3.7.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.3.7.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.3.7.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.3.8.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.3.9.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.3.10.中国
14.3.10.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.3.10.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.3.10.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.3.10.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.3.11.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.3.11.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.3.12.日本
14.3.12.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.3.12.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.3.12.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.3.12.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.3.12.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.3.12.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.3.13.その他のAPAC地域
14.3.13.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.3.13.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.3.13.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.3.13.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.3.13.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.3.13.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.4.MEA
14.4.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.4.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.4.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.4.4.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
14.4.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.4.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
14.4.7.GCC
14.4.7.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.4.7.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.4.7.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.4.7.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.4.8.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.4.9.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.4.10.北アフリカ
14.4.10.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.4.10.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.4.10.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.4.10.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.4.11.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.4.12.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.4.13.南アフリカ
14.4.13.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.4.13.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.4.13.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.4.13.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.4.13.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.4.13.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.4.14.その他のMEA諸国
14.4.14.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.4.14.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.4.14.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.4.14.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.4.14.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.4.14.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.5.ラテンアメリカ
14.5.1.市場収入と予測、技術別（2021-2032年）
14.5.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.5.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.5.4.市場収入と予測、タイプ別（2021-2032年）
14.5.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.5.6.市場収入と予測、コンポーネント別(2021-2032)
14.5.7.ブラジル
14.5.7.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.5.7.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.5.7.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.5.7.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.5.8.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.5.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
14.5.9.その他のラタム諸国
14.5.9.1.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
14.5.9.2.産業分野別市場収益と予測（2021-2032年）
14.5.9.3.市場収益と予測、企業規模別（2021～2032年）
14.5.9.4.市場収入と予測、タイプ別（2021～2032年）
14.5.9.5.市場収益と予測、デプロイメント別（2021～2032年）
14.5.9.6.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
第15章.企業プロフィール
15.1.スパーク・コグニション社
15.1.1.会社概要
15.1.2.提供商品
15.1.3.財務パフォーマンス
15.1.4.最近の取り組み
15.2.コンバーシカ
15.2.1.会社概要
15.2.2.提供商品
15.2.3.財務パフォーマンス
15.2.4.最近の取り組み
15.3.言語学
15.3.1.会社概要
15.3.2.提供商品
15.3.3.財務パフォーマンス
15.3.4.最近の取り組み
15.4.物語科学
15.4.1.会社概要
15.4.2.提供商品
15.4.3.財務パフォーマンス
15.4.4.最近の取り組み
15.5.SAP SE
15.5.1.会社概要
15.5.2.提供商品
15.5.3.財務パフォーマンス
15.5.4.最近の取り組み
15.6.ベリトーン社
15.6.1.会社概要
15.6.2.提供商品
15.6.3.財務パフォーマンス
15.6.4.最近の取り組み
15.7.ベリトーン社
15.7.1.会社概要
15.7.2.提供商品
15.7.3.財務パフォーマンス
15.7.4.最近の取り組み
15.8.インベンタ
15.8.1.会社概要
15.8.2.提供商品
15.8.3.財務パフォーマンス
15.8.4.最近の取り組み
15.9.インテル株式会社
15.9.1.会社概要
15.9.2.提供商品
15.9.3.財務パフォーマンス
15.9.4.最近の取り組み
15.10.グーグル
15.10.1.会社概要
15.10.2.提供商品
15.10.3.財務パフォーマンス
15.10.4.最近の取り組み
第16章 調査方法研究方法論
16.1.一次調査
16.2.二次調査
16.3.前提条件
第17章.付録
17.1.私たちについて
17.2.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❖