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[446ページレポート]自然言語処理市場の世界市場は、2023年の189億米ドルから2028年には681億米ドルに成長し、予測期間中のCAGRは29.3％になると予測されている。自然言語処理市場の成長は、テキストを分析するコンピュータプログラムの進歩、より良い顧客体験のために業務を合理化する企業向けソリューションに対するニーズの高まり、全体的なコストを削減し拡張性を高めるためのクラウドベースのNLPソリューションに対する需要の急増、リスクを削減し成長機会を特定するための予測分析に対する 需要など、さまざまな要因によってもたらされる。
市場ダイナミクス
ドライバーテキスト分析コンピュータープログラムの進歩
NLPは、テキストや音声データの形で人間の言語を処理することを可能にする技術である。音声操作のGPSシステム、デジタルアシスタント、音声読み上げソフト、顧客サービスのチャットボットなど、さまざまなアプリケーションで利用されている。NLPは、計算言語学と統計学、機械学習、ディープラーニングモデルを組み合わせ、話し手や書き手の意図や感情を含む人間の言語を包括的に理解する。IBMのワトソン自然言語理解（NLU）は、HTML、ウェブページ、ソーシャルメディアなどの非構造化データ形式を分析し、概念、キーワード、カテゴリ、セマンティクス、感情を特定するツールです。また、テキスト分類、固有表現抽出、固有表現認識（NER）、感情分析、要約も行う。
抑制：曖昧さにつながる文脈理解の欠如
自然言語理解（NLU）は、言語が使用されている文脈を理解するプロセスである。しかし、文脈を理解することは、ある種の障害により非常に困難な場合がある。まず、いくつかの単語は複数の意味を持つことがあり、その結果、曖昧さが生じます。このような曖昧性を排除し、特定の文書でそのような単語が正確に理解されるようにするため、言語学は語義曖昧性解消の問題解決に継続的に取り組んできた。第二に、テキスト文書には、法的契約書、ニュース記事、研究報告書など、ドメイン固有の談話モデルが用いられることが多い。これらの文書には、ドメイン談話モデルのような特定の特性があり、NLUを強化するためにAI技術に追加する必要がある。
チャンスNLP市場を変革する触媒としてのジェネレーティブAI
ジェネレーティブAIは、自然言語処理（NLP）市場を一変させた画期的な技術です。GPT-3やその後継モデルのような高度な言語モデルによって、生成AIは人間のようなテキストの自動作成を可能にし、いくつかの革新的なアプリケーションへの扉を開きます。これは、首尾一貫した会話ができるチャットボット、マーケティングやジャーナリズムのためのコンテンツ生成、ユーザーへのパーソナライズされたレコメンデーションなどに威力を発揮する。ジェネレーティブAIは、クリエイティブで文脈に関連したコンテンツを大規模に生成することで、オーディエンスとのエンゲージメントを高める費用対効果の高い方法を企業に提供する。
課題多言語能力の欠如
言語ベースの技術に革命をもたらすNLP技術の可能性は、近年大きな注目を集めている。しかし、NLPの研究開発の大半は、英語とその他いくつかの一般的な言語に集中しており、世界の膨大な数の言語には十分なサービスが提供されていない。アジアなどの地域を中心に、世界ではおよそ7,000の言語が話されており、技術の進歩がより包括的な世界の聴衆に利益をもたらすためには、この言語的多様性に対応することが極めて重要です。
自然言語処理市場レポートは、プラットフォーム・プロバイダー、ソフトウェア・プロバイダー、サービス・プロバイダー、フレームワーク＆ツールキット・プロバイダー、エンドユーザー、規制機関を含む市場エコシステムをカバーしている。
業種別では、BFSI分野が予測期間中最大の市場規模を占める
BFSI分野の企業は、顧客の維持、経費の削減、収益の増加、変化する規制の遵守に努めています。NLPベースの製品は、情報検索、意図解析、顧客サービス、コンプライアンス・プロセスの自動化などのタスクを通じて、BFSI企業のリスク軽減を支援する。例えば、JPモルガン・チェースのCOINは、MLソフトウェアを使用して法務チームが法的文書を解析するのを支援している。SAS Platformは、クラウド・ソリューションの統合を通じて、ロイヤル・スコットランド銀行（RBS）の顧客フィードバックの分析とNLPを使った顧客体験の改善を支援したと主張している。
マネージドサービス分野は予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測される
企業は、優れた顧客体験を提供することの重要性を理解しており、そのため、マネージド・サービスを提供するために、市場で最高のプレイヤーを求めることが多い。しかし、これらのサービスを管理しながら、中核となる業務手順にも集中することは困難な場合がある。そこで、マネージド・サービスの出番となる。マネージド・サービスは、NLPソフトウェアやサービスを保守・更新するための専門的なスキルを提供するほか、顧客への導入前・導入後のサポートも行う。多くの組織は、クライアントへのタイムリーなサポートを保証するために、これらのサービスをアウトソーシングしている。MSPは、サブスクリプション・モデルまたはサービス・レベル契約（SLA）に基づき、NLPプロバイダーのITインフラを管理し、サポートを提供する第三者企業である。MSPはハードウェアとソフトウェアに関連するすべての問題を解決する責任を負う。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米は、米国やカナダなどの先進経済国で構成されている。両国ともAIを国家政策の優先分野としている。この地域の多くの組織、特に米国では、AI、ML、ディープラーニング技術をビジネスプロセスに統合し、市場をリードしている。カスタマーサポートにおけるAIベースの技術は、主にコールセンターサービスを提供する組織に大きな財務的利益をもたらす。同地域のNLP市場は、インフラ整備やデジタル技術の高い採用率といった好条件により急成長を遂げている。新興企業や既存企業によるAI対応インフラへの大規模な投資により、さまざまな業種で革新的なAI対応ソリューションが開発されている。
主要市場プレイヤー
主な自然言語処理ソリューションおよびサービスプロバイダーには、IBM（米）、Microsoft（米）、Google（米）、AWS（米）、Meta（米）、3M（米）、百度（中国）、Apple（米）、SAS Institute（米）、IQVIA（英）、Oracle（米）などがある、セールスフォース（米）、OpenAI（米）、Inbenta（米）、LivePerson（米）、SoundHound AI（米）、MindMeld（米）、Veritone（米）、Dolbey（米）、Automated Insights（米）、Bitext（米）、Conversica（米）、UiPath（米）、Addepto（米）、RaGaVeRa（インド）、Observe.ai（米国）、Eigen（米国）、Gnani.ai（インド）、Crayon Data（シンガポール）、Narrativa（米国）、deepset（米国）、Ellipsis Health（米国）、DheeYantra（米国）、Verbit.ai（米国）、Rasa（米国）、MonkeyLearn（米国）、TextRazor（英国）、Cohere（カナダ）。これらの企業は、自然言語処理市場における地位を強化するために、製品の発売、買収、パートナーシップなどの有機的および無機的な成長戦略の両方を使用している。
この調査レポートは、自然言語処理市場を提供、用途、エンドユーザー、地域に基づいて分類しています。
提供する：
ソリューション
タイプ
プラットフォーム
ソフトウェア・ツール
展開モード
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナルサービス
トレーニング＆コンサルティング
システムインテグレーション＆インプリメンテーション
サポート＆メンテナンス
マネージド・サービス
タイプ別
ルール・ベース
統計的
ハイブリッド
申請により：
カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント
バーチャルアシスタント／チャットボット
ソーシャルメディア・モニタリング
センチメント分析
テキストの分類と要約
従業員のオンボーディングと採用
言語生成と音声認識
機械翻訳
その他の用途
技術によって：
光学式文字認識
双方向音声応答
オートコーディング
テキスト分析
音声分析
画像とパターン認識
シミュレーションとモデリング
垂直方向で
BFSI
IT & ITeS
小売＆eコマース
ヘルスケアとライフサイエンス
運輸・物流
政府・公共部門
メディア＆エンターテイメント
製造業
テレコム
その他（教育、旅行・ホスピタリティ、自動車、エネルギー・公益事業）
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東・アフリカ
ラテンアメリカ
最近の動向
メタ社は2023年8月、包括的なマルチモーダルおよび多言語機能を初めて提供する画期的なAI翻訳モデル、SeamlessM4Tを発表した。この革新的なモデルは、音声とテキストの両方を通じて言語を超えたコミュニケーションを容易にする。約100言語の音声認識、約100の入力言語と出力言語の音声テキスト翻訳、約100の入力言語と36の出力言語（英語を含む）をサポートする音声合成翻訳などの優れた機能を備えている。
2023年8月、Google Cloudは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）を通じて読み書きに革命を起こすイスラエルの新興企業、AI21 Labsとの提携を発表した。AI21 LabsはGoogle Cloudの特化したAI/MLインフラを活用し、モデルのトレーニングと推論を迅速化する。このパートナーシップにより、顧客はBigQueryコネクタと関数を通じて、業界固有のジェネレーティブAI機能をシームレスに統合できるようになります。
2023年3月、バイドゥは知識強化型LLMを搭載した生成AIの最新イノベーション「ERNIE Bot」を発表した。この最先端技術は、人間の意図を理解し、人間レベルの理解力とコミュニケーションに近い、正確で一貫性のある流暢な応答を提供することができる。
2022年2月、SoundHound AIはスナップとの提携を拡大し、スナップチャットの動画に自動キャプションを提供する。SoundHoundの自動音声認識（ASR）ソフトウェアを利用することで、Snapchattersはスナップ内の音声コンテンツのトランスクリプションをリアルタイムで簡単に生成することができます。この機能により、Snapchatで動画を視聴する際にキャプションを希望する、または必要とする個人のアクセシビリティとユーザーエクスペリエンスが向上します。
2022年2月、Metaは最新のイノベーションであるUniversal Speech Translatorを発表した。Metaは、ある言語の音声をリアルタイムで別の言語に翻訳する新しいアプローチを設計しており、標準的な文字システムを持たない言語や、文字と音声の両方を持つ言語をサポートすることができる。
目次
1 はじめに （ページ – 53）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.4年
1.5通貨を考慮
1.6 利害関係者
1.7 変更点のまとめ
1.7.1 景気後退の影響
2 研究方法 (ページ – 60)
2.1 調査データ
図1 自然言語処理市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
図2 一次面接の内訳：企業名、呼称、地域別
2.1.2.2 業界専門家による主な洞察
2.2 データの三角測量と市場分割
図3 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図4 自然言語処理市場：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5 市場規模推定手法 – アプローチ1（供給側）：NLPソリューション／サービスからの収益を用いたフローチャート
図 6 市場規模の推定方法 – アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）：すべての NLP ソリューション／サービス企業の総収入
図7 市場規模の推定方法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：トッププレーヤーの収益とデータソース
図8 市場規模の推定方法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要サイド）：NLP支出全体を通じてのシェア
2.4 市場予測
表2 因子分析
2.5 研究の前提
2.6 限界
2.7 景気後退の影響分析
表3 不況の影響
3 事業概要 （ページ – 74）
表4 自然言語処理の市場規模と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比）
表5 自然言語処理の市場規模と成長率、2023-2028年（百万米ドル、前年比）
図9 2023年にはソリューション部門がより大きな市場を占める
図10 2023年にはソフトウェア・ツール部門がより大きな市場を占める
図11 2023年にはプロフェッショナル・サービス部門がより大きな市場を占める
図12 2023年に最大の市場シェアを占めるのはシステム・インテグレーションとインプリメンテーション分野
図13 2023年には統計タイプが最大市場を占める
図14 2023年に最大の市場シェアを占めるIVR技術分野
図 15 センチメント分析分野が 2023 年に最大の用途を占める
図16 2023年にはクラウド展開分野がより大きな市場になる
図17 2023年に最大の市場シェアを占めるのはBfsiの垂直市場
図 18 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示す
4 プレミアム・インサイト (ページ – 80)
4.1 自然言語処理市場における魅力的な機会
図19 生成AIを搭載したバーチャルアシスタントとチャットボットへの需要の高まりが、NLPソリューションの採用を後押しする
4.2 世界の自然言語処理市場における景気後退の概要
図20 自然言語処理市場、2023年の前年比成長率はわずかな減少にとどまる
4.3 自然言語処理市場：上位3つのアプリケーション
図 21 センチメント分析アプリケーションが予測期間中最大の市場シェアを占める
4.4 自然言語処理市場：主要製品と上位3業種
図 22 2023 年にはソリューションと Bfsi の垂直市場がそれぞれ最大シェアを占める
4.5 自然言語処理市場、地域別
図23 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 83）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 24 市場の促進要因、阻害要因、機会、および課題：自然言語処理市場
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 テキスト解析コンピュータプログラムの進歩
5.2.1.2 顧客体験を向上させるための業務合理化ニーズの高まり
5.2.1.3 全体的なコスト削減と拡張性の向上を目的としたクラウドベースのNLPソリューションへの需要が急増
5.2.1.4 リスクの軽減と成長機会の特定を目的とした予測分析の需要
5.2.2 拘束
5.2.2.1 あいまいさにつながる文脈理解の欠如
5.2.2.2 コード混合言語による複雑さ
5.2.2.3 ニューラルネットワークを使ったNLP技術開発の限界
5.2.3 機会
5.2.3.1 NLP市場を変革する触媒としてのジェネレーティブAI
5.2.3.2 実用的なビジネスインテリジェンスのためのビッグデータ技術開発の必要性
5.2.3.3 ヘルスケア分野における効果的なデータ管理と高度なデータ分析への需要の高まり
5.2.4 課題
5.2.4.1 多言語能力の欠如
5.2.4.2 データ・セキュリティに関する規制とプライバシーへの懸念
5.2.4.3 NLPアルゴリズム導入時の相互運用性と信頼性の問題
5.3 業界動向
5.3.1 自然言語処理：進化
図25 自然言語処理市場：進化
5.3.2 自然言語処理：アーキテクチャ
図26 自然言語処理市場：アーキテクチャ
5.3.3 バリューチェーン分析
図27 自然言語処理市場：バリューチェーン分析
5.3.4 サプライチェーン分析
図28 自然言語処理市場：サプライチェーン分析
5.3.5 エコシステム
図 29 自然言語処理市場：エコシステム
表6 自然言語処理市場：プラットフォームプロバイダー
表7 自然言語処理市場：ソフトウェアプロバイダー
表8 自然言語処理市場：サービスプロバイダー
表9 自然言語処理市場：フレームワークとツールキットのプロバイダー
表 10 自然言語処理市場：規制機関
5.3.6 価格分析
5.3.6.1 主要プレーヤーのアプリケーション別販売価格
図30 上位3用途における主要メーカーの販売価格
表11 上位3用途における主要メーカーの販売価格（米ドル）
5.3.6.2 NLPソフトウェアの指標価格分析
表12 自然言語処理製品：価格水準
5.4 ポーターの5つの力分析
図31 ポーターの5つの力分析
表13 ポーターの5つの力分析
5.4.1 新規参入の脅威
5.4.2 代替品の脅威
5.4.3 サプライヤーの交渉力
5.4.4 買い手の交渉力
5.4.5 競争相手の激しさ
5.4.6 バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図 32 自然言語処理市場：バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4.7 技術分析
図33 自然言語処理市場：技術分析
5.4.7.1 主要技術
5.4.7.1.1 AI
5.4.7.1.2 ディープラーニング
5.4.7.1.3 音声認識
5.4.7.1.4 音声テキスト化
5.4.7.1.5 音声合成
5.4.7.2 補完技術
5.4.7.2.1 ビッグデータ
5.4.7.2.2 クラウド・コンピューティング
5.4.7.2.3 IoT
5.4.7.3 隣接技術
5.4.7.3.1 ブロックチェーン
5.4.7.3.2 サイバーセキュリティ
5.4.7.3.3 グラフ・データベース
5.4.8 ケーススタディ分析
5.4.8.1 銀行、金融サービス、保険
5.4.8.1.1 ケーススタディ1：ギリシャ国立銀行はSAS Viya on Azureで分析プラットフォームをアップグレードした
5.4.8.1.2 ケーススタディ2：HSBCがLivePersonの会話型AIソリューションとインテリジェント・オートメーションを導入
5.4.8.1.3 ケーススタディ3：Observe.AIの自動QAが金融サービス企業のコンプライアンスとパフォーマンスの最適化に革命をもたらした
5.4.8.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.4.8.2.1 ケーススタディ4：TGH Urgent CareがLivePersonのVoice Botで業務を効率化し、患者体験を改善
5.4.8.2.2 ケーススタディ 5：Atrius Health は、Linguamatics I2E を使用して、フリーテキスト・フィールドから臨床データを抽出するクエリを作成した。
5.4.8.2.3 ケーススタディ6：ハンツマン癌研究所、リンガマティクスNLPプラットフォームで研究を最適化
5.4.8.2.4 ケーススタディ7：ヒューマナ社の音声エージェントが会話型AIでコストのかかる事前サービスコールを削減
5.4.8.3 IT & ITeS
5.4.8.3.1 ケーススタディ8：SAS Viyaを使用して急速に変化する顧客の期待に適応したTelenor社
5.4.8.4 小売・eコマース
5.4.8.4.1 ケーススタディ9：Wehkamp社はNLGでSEOを重視しながら、高品質の商品説明を作成した
5.4.8.4.2 ケーススタディ10：Bitextの多言語合成学習データが顧客サービスを変えた
5.4.8.5 政府・公共部門
5.4.8.5.1 ケーススタディ 11: Azure Maps 天気予報データと SAS Event Stream Processing による浸水予測時間
5.4.8.6 メディア＆エンターテインメント
5.4.8.6.1 ケーススタディ12：VoiceBase Conversation Intelligenceで顧客体験を向上させたSweetwater社
5.4.8.6.2 ケーススタディ13：Hearst Newspapers社がコンテンツ分類にGoogle Cloud Natural Language APIを使用した例
5.4.8.7 旅行・接客業
5.4.8.7.1 ケーススタディ14：SASがFoxwoods Resort Casinoにリゾート運営の全体像を把握させる
5.4.9 特許分析
5.4.9.1 方法論
5.4.9.2 文書タイプ
表 14 出願された特許（2013 年～2023 年
5.4.9.3 イノベーションと特許出願
図34 特許取得件数の合計、2013-2023年
5.4.9.3.1 上位志願者
図35 特許出願件数の多い上位10社（2013-2023年
表15 特許所有者トップ20（2013-2023年
表16 自然言語処理市場の特許リスト（2021-2023年
5.4.10 主要会議・イベント（2023-2024年
表17 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年
5.4.11 関税と規制の状況
5.4.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表18 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表19 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表20 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21行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.4.11.1.1 北米
5.4.11.1.1.1 私たち
5.4.11.1.1.2 カナダ
5.4.11.1.2 欧州
5.4.11.1.3 アジア太平洋地域
5.4.11.1.3.1 韓国
5.4.11.1.3.2 中国
5.4.11.1.3.3 インド
5.4.11.1.4.1 UAE
5.4.11.1.4.2 ksa
5.4.11.1.4.3 バーレーン
5.4.11.1.5 ラテンアメリカ
5.4.11.1.5.1 ブラジル
5.4.11.1.5.2 メキシコ
5.4.12 主要ステークホルダーと購買基準
図36 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける関係者の影響力
表22 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力
5.4.12.1 購入基準
図37 上位3用途の主な購買基準
表23 上位3用途の主な購入基準
5.4.13 自然言語処理市場のベストプラクティス
5.4.14 自然言語処理市場の技術ロードマップ
表24 短期ロードマップ（2023-2025年
表25 中期ロードマップ（2026～2028年
表26 長期ロードマップ、2029-2030年
5.4.15 自然言語処理のステップ
5.4.16 自然言語処理市場のビジネスモデル
5.4.16.1 サービスとしての NLP (NLPaaS)
5.4.16.2 NLPソフトウェアとツールのライセンス
5.4.16.3 NLPコンテンツの生成と公開
5.4.16.4 NLP分析と洞察
5.4.16.5 NLPコンサルティングとカスタムソリューション
6 音声言語処理市場: 供給製品別 (ページ – 137)
6.1 はじめに
6.1.1 提供：自然言語処理市場の促進要因
図 38 サービス部門は予測期間中により高い成長率を示す
表 27 自然言語処理市場、提供サービス別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 28 自然言語処理市場、提供サービス別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
6.2.1 テキスト、音声、ビデオコンテンツを分析するNLPソリューションにより、AIエージェントは人間の言語のニュアンスや文脈を理解することができる。
図 39 予測期間中に最大の市場規模を維持するソフトウェア・ツール部門
表 29 自然言語処理市場、ソリューション別、2017-2022 年（百万米ドル）
表30 自然言語処理市場、ソリューション別、2023-2028年（百万米ドル）
表 31 ソリューション：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 32 ソリューション：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.2 プラットフォーム
6.2.2.1 包括的なツールとインフラを提供するNLPプラットフォーム
表 33 プラットフォーム：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表34 プラットフォーム：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3 ソフトウェア・ツール
6.2.3.1 既存のソフトウェアにNLP機能を統合するためのNLPソフトウェアツール
表 35 ソフトウェアツール：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 36 ソフトウェアツール：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3 展開モード別
6.3.1 拡張性、容易な可用性、コスト削減によりクラウド展開モードが市場を支配する
図 40 クラウド分野が予測期間中に市場規模を拡大する
表 37 自然言語処理市場、展開モード別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 38 自然言語処理市場、展開モード別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2 クラウド
6.3.2.1 業務の柔軟性とリアルタイムの展開のしやすさを提供するクラウドシステム
表39 クラウド：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表40 クラウド：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.3 オンプレミス
6.3.3.1 データ検証、標準化、堅牢な照合を支援するオンプレミス・ソリューション
表 41：オンプレミス：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表42 オンプレミス：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4 サービス
6.4.1 効果的なソフトウェア運用を実現し、効率を高めるためのサービス
図 41 プロフェッショナル・サービス分野が予測期間中最大の市場規模を占める
表43 自然言語処理市場、サービス別、2017-2022年（百万米ドル）
表44 自然言語処理市場、サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.2 プロフェッショナル・サービス
6.4.2.1 インストール済みソフトウェアのサポート、保守、および管理のための専門サービス
図 42 トレーニング＆コンサルティング部門が予測期間中に最も高い成長率を示す
表45 プロフェッショナルサービス：自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 46：プロフェッショナルサービス：自然言語処理市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 47：プロフェッショナルサービス：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 48：プロフェッショナルサービス：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.2.2 トレーニング＆コンサルティング
表 49 トレーニング＆コンサルティング：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表50 トレーニング＆コンサルティング：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.2.3 システムの統合と実施
表 51 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 52 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.2.4 サポート＆メンテナンス
表 53 サポート＆メンテナンス：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 54 サポート＆メンテナンス：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.3 マネージド・サービス
6.4.3.1 NLPソフトウェアとサービスを保守・更新する専門スキルを提供するマネージドサービス
表55 マネージドサービス：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表56 マネージドサービス：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.3.2 サービスとしての自然言語処理モデル（MaaS）
6.4.3.3 サービスとしてのチャットボット（CaaS）
6.4.3.4 サービスとしてのセンチメント分析
6.4.3.5 その他のマネージド・サービス
7 自然言語処理市場：タイプ別（ページ番号 – 156）
7.1 はじめに
7.1.1 タイプ：自然言語処理市場の促進要因
図 43 ハイブリッド自然言語処理が予測期間中に最も高い成長率を示す
表 57 自然言語処理市場、タイプ別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 58 自然言語処理市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 ルールに基づく
7.2.1 広範な言語ルールを使ってテキストをより正確にタグ付け・分類するルールベースNLP
表 59 ルールベース：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表60 ルールベース：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.3 統計
7.3.1 人間の言語を理解し処理するための統計モデルと確率的アルゴリズムに注目する統計的NLP
表 61 統計：自然言語処理市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表62 統計：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.4 ハイブリッド
7.4.1 ハイブリッドNLPは、言語理解と言語生成の多様な課題に取り組む汎用性のあるソリューションを提供する
表 63 ハイブリッド：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表64 ハイブリッド：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8 自然言語処理市場, 用途別 (ページ No – 162)
8.1 導入
8.1.1 アプリケーション：自然言語処理市場の促進要因
図 44 センチメント分析アプリケーションが予測期間中最大の市場規模を占める
表 65 自然言語処理市場、用途別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 66 自然言語処理市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2 顧客経験管理
8.2.1 顧客とのやり取りを監督、整理、監視する顧客経験管理
表67 顧客体験管理：自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 68 顧客体験管理：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.3 バーチャルアシスタント／チャットボット
8.3.1 日常のビジネスプロセスにおける人間とコンピュータの会話を促進するチャットボット
表69 仮想アシスタント／チャットボット：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表70 仮想アシスタント／チャットボット：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.3.2 音声認識バーチャルアシスタント
8.3.2.1 音声で動くバーチャル・アシスタント
8.3.2.2 企業向けバーチャルアシスタント チャットボット
8.3.3 mlベースのチャットボット
8.3.3.1 インテントの認識
8.3.3.2 対話管理
8.3.4 ルールベースのチャットボット
8.3.4.1 決定木ベースのチャットボット
8.3.4.2 スクリプト化されたチャットボット
8.4 ソーシャルメディア・モニタリング
8.4.1 顧客とのつながり、カスタマーサポートの提供、ソーシャルメディアにおけるリーチの測定を可能にするソーシャルメディアモニタリング
表 71 ソーシャルメディアモニタリング：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 72 ソーシャルメディアモニタリング：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.5 センチメント分析
8.5.1 センチメント分析によるテキスト表現の特定、ソーシャルメディアコメントからの洞察、感情の検出
表73 センチメント分析：自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表74 センチメント分析：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.5.2 自動センチメント分析
8.5.3 細かい分析
8.6 テキストの分類と要約
8.6.1 テキストを分析し、その内容に基づいて事前に定義されたタグやカテゴリを割り当てるテキスト分類
表75 テキスト分類と要約：自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表76 テキスト分類と要約：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.7 従業員の入社と採用
8.7.1 自然言語処理によるテーマ分析、最適な応募者と求人の絞り込み、人事効率と候補者体験の向上
表77 従業員のオンボーディング＆リクルーティング：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表78 従業員のオンボーディングと採用：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.8 言語生成と音声認識
8.8.1 コミュニケーション、自動化、顧客エンゲージメントを向上させる言語生成と音声認識
表 79 言語生成・音声認識：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表80 言語生成＆音声認識：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.8.2 生成前訓練変換器
8.8.2.1 ファインチューニング・モデル
8.8.2.2 クリエイティブなコンテンツ生成
8.8.3 自然言語生成
8.8.3.1 コンテンツテンプレート
8.8.3.2 データからテキストへの生成
8.8.4 自動音声認識 (asr)
8.8.4.1 スピーカーの認識
8.8.4.2 音声テキスト会話
8.8.5 音声合成
8.8.5.1 音声合成（TTS）変換
8.8.5.2 感情的・表現的TTS
8.9 機械翻訳
8.9.1 コミュニケーションを促進し、さまざまな領域にわたる言語の障壁を打破する機械翻訳
表 81 機械翻訳：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表82 機械翻訳：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.9.2 ニューラル機械翻訳（nmt）
8.9.2.1 言語ペア固有のNMT
8.9.2.2 ドメイン固有のNMT
8.9.3 統計的機械翻訳 (smt)
8.9.3.1 フレーズベースSMT
8.9.3.2 ルールベースのSMT
8.10 その他のアプリケーション
表83 その他の用途：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表84 その他の用途：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9 音声言語処理市場：技術別（ページ番号 – 186）
9.1 はじめに
9.1.1 テクノロジー：自然言語処理市場の促進要因
図 45 画像・パターン認識分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 85 自然言語処理市場、技術別、2017-2022 年（百万米ドル）
表86 自然言語処理市場、技術別、2023-2028年（百万米ドル）
9.2 光学式文字認識
9.2.1 テキスト分析と情報抽出に革命をもたらす光学式文字認識
表 87 光学式文字認識：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 88 光学式文字認識：自然言語処理市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.3 双方向音声応答
9.3.1 対話型音声応答による顧客サービスとユーザー体験の向上
表 89 対話型音声応答：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 90 対話型音声応答：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.4 自動コーディング
9.4.1 自動コーディングによるデータ分析と情報検索の合理化
表 91 自動コーディング：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 92 自動コーディング：自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.5 テキスト分析
9.5.1 テキストマイニングで情報に基づいた意思決定を可能にするテキスト分析
表 93 テキスト分析：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表94 テキスト分析：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.5.2 エンティティ認識
9.5.2.1 名前付き固有表現認識 (NER)
9.5.2.2 エンティティ・リンキングと曖昧性解消
9.5.3 トピックモデリング
9.5.3.1 潜在ディリクレ割り当て（LDA）
9.5.3.2 非負行列因子分解(NMF)
9.5.4 テキストの分類
9.5.4.1 バイナリ分類
9.5.4.2 多クラス分類
9.6 音声分析
9.6.1 顧客サービスとビジネスインテリジェンスを変革する音声分析
表 95 音声分析：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表96 音声分析：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.7 画像とパターン認識
9.7.1 テキストと画像のギャップを埋める画像とパターン認識
表 97 画像＆パターン認識：自然言語処理市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 98 画像＆パターン認識：自然言語処理市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.8 シミュレーションとモデリング
9.8.1 仮想言語ベースの環境構築を可能にするシミュレーションとモデリング
表 99 シミュレーション＆モデリング：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表100 シミュレーション＆モデリング：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10 音声言語処理市場：垂直方向別（ページ数 – 200）
10.1 導入
10.1.1 垂直市場：自然言語処理市場の促進要因
表101 主なユースケース（業種別
図 46 ヘルスケア＆ライフサイエンス産業は予測期間中に最も高い成長率を記録する
表 102 自然言語処理市場、業種別、2017年～2022年（百万米ドル）
表103 自然言語処理市場、業種別、2023-2028年（百万米ドル）
10.2 BFSI
表 104 BFSI：自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表105 BFSI：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.2.1 不正検知
10.2.1.1 不正取引の検出
10.2.1.2 ID詐欺の検出
10.2.2 アルゴリズム取引
10.2.2.1 株価予測診断
10.2.2.2 取引戦略の最適化
10.2.3 リスク評価
10.2.3.1 クレジットスコアリング
10.2.3.2 保険引受
10.3 IT & ITES
表106 IT＆ITES：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 107 IT & ITES：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.3.1 ヘルプデスク＆ITサポート・サービス
10.3.2 コードレビューと文書化
10.4 小売＆eコマース
表 108 小売・eコマース：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 109 小売・eコマース：自然言語処理市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
10.4.1 推奨製品
10.4.1.1 パーソナライズされた商品推薦
10.4.1.2 クロスセリングとアップセリング
10.4.2 検索エンジン最適化
10.4.2.1 強化された検索アルゴリズム
10.4.2.2 音声対応ショッピング
10.4.3 顧客サポート＆エンゲージメント
10.4.3.1 顧客からの問い合わせ用チャットボット
10.4.3.2 パーソナライズされた買い物支援
10.4.4 在庫管理
10.4.4.1 需要予測
10.4.4.2 在庫レベルの最適化
10.4.5 市場調査と競合分析
10.4.5.1 消費者感情分析
10.4.5.2 競合他社の価格モニタリング
10.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス
表110 ヘルスケア＆ライフサイエンス：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表111 ヘルスケア＆ライフサイエンス：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.5.1 臨床文書
10.5.1.1 EHR分析
10.5.1.2 医療コーディング
10.5.2 医療診断
10.5.2.1 疾病診断
10.5.2.2 治療の推奨
10.5.3 医薬品
10.5.3.1 創薬
10.5.3.2 ファーマコビジランスと医薬品安全性
10.5.4 患者ケア
10.5.4.1 バーチャルヘルスアシスタント
10.5.4.2 遠隔医療サポート
10.6 輸送・物流
表112 運輸・物流：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表113 運輸・物流：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.6.1 ルート最適化
10.6.1.1 効率的な物流計画
10.6.1.2 トラフィック分析
10.6.2 車両管理
10.6.2.1 予知保全
10.6.2.2 ドライバー行動分析
10.7 政府・公共部門
表114 政府・公共部門：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 115 政府・公共部門：自然言語処理市場 地域別 2023-2028 (百万米ドル)
10.7.1 公共サービス
10.7.1.1 市民との交流とサポート
10.7.1.2 行政文書処理
10.7.2 セキュリティ＆インテリジェンス
10.7.2.1 脅威検出のためのテキスト分析
10.7.2.2 インテリジェントなレポート要約
10.8 メディア＆エンタテインメント
表 116 メディア＆エンターテインメント：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 117 メディア＆エンターテインメント：自然言語処理市場：地域別 2023-2028 （百万米ドル）
10.8.1 コンテンツのパーソナライズ
10.8.1.1 推薦エンジン
10.8.1.2 コンテンツのタグ付けとキュレーション
10.8.2 ニュースとコンテンツ分析
10.8.2.1 ニュースの自動要約
10.8.2.2 トレンド分析
10.9 製造業
表 118 製造業：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表119 製造業：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.9.1 品質管理
10.9.1.1 生産における欠陥検出
10.9.1.2 自動検査
10.9.2 サプライチェーンの最適化
10.9.2.1 需要予測
10.9.2.2 サプライヤーとのコミュニケーション
10.10 テレコム
表120 テレコム：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表121 通信：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.10.1 ネットワーク・モニタリング＆メンテナンス
10.10.2 自動顧客サービス
10.11 その他の業種
表 122 その他の業種：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表123 その他の業種：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
11 自然言語処理市場: 地域別 (ページ数 – 235)
11.1 イントロダクション
図 47 インドは予測期間中に最も高い CAGR を示す
図 48 予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い成長率を占める
表 124 自然言語処理市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 125 自然言語処理市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
11.2 北米
11.2.1 北米：自然言語処理市場の促進要因
11.2.2 北米：景気後退の影響
図 49 北米：市場スナップショット
表 126 北米：自然言語処理市場、国別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 127 北米：自然言語処理市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表 128 北米：自然言語処理市場：提供サービス別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 129 北米：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 （百万米ドル）
表130 北米：自然言語処理市場、ソリューション別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 131 北米：自然言語処理市場：ソリューション別 2023-2028 （百万米ドル）
表 132 北米：自然言語処理市場、展開モード別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 133 北米：自然言語処理市場：展開モード別 2023-2028 （百万米ドル）
表 134 北米：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 135 北米：自然言語処理市場 サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表 136 北米：自然言語処理市場、プロフェッショナルサービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 137 北米：自然言語処理市場：プロフェッショナルサービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表 138 北米：自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 139 北米：自然言語処理市場：タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
表 140 北米：自然言語処理市場、用途別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 141 北米：自然言語処理市場：用途別 2023-2028 （百万米ドル）
表142 北米：自然言語処理市場、技術別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 143 北米：自然言語処理市場：技術別 2023-2028 （百万米ドル）
表 144 北米：自然言語処理市場、業種別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 145 北米：自然言語処理市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
11.2.3 米国
11.2.3.1 大手ハイテク企業の存在とAIへの意識が市場を促進する
表146 米国：自然言語処理市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 147 米国：自然言語処理市場：提供サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
11.2.4 カナダ
11.2.4.1 新たなデジタル経済導入に向けたAIへの注力と政府投資が市場を牽引する
表 148 カナダ：自然言語処理市場、サービス別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 149 カナダ：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 （百万米ドル）
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 欧州：自然言語処理市場の促進要因
11.3.2 欧州：景気後退の影響
表150 欧州：自然言語処理市場、国別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 151 欧州：自然言語処理市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表 152 欧州：自然言語処理市場、サービス別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 153 欧州：自然言語処理市場：提供サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表 154 欧州：自然言語処理市場、ソリューション別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 155 欧州：自然言語処理市場：ソリューション別 2023-2028 （百万米ドル）
表 156 欧州：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 157 欧州：自然言語処理市場 サービス別 2023-2028 (百万米ドル)
表158 欧州：自然言語処理市場、プロフェッショナルサービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 159 欧州：自然言語処理市場：プロフェッショナルサービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表160 欧州：自然言語処理市場、展開モード別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 161 欧州：自然言語処理市場：展開モード別 2023-2028 （百万米ドル）
表 162 欧州：自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 163 欧州：自然言語処理市場：タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
表 164 欧州：自然言語処理市場、用途別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 165 欧州：自然言語処理市場：用途別 2023-2028 （百万米ドル）
表 166 欧州：自然言語処理市場、テクノロジー別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 167 欧州：自然言語処理市場：技術別 2023-2028 (百万米ドル)
表 168 欧州：自然言語処理市場、業種別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 169 欧州：自然言語処理市場：垂直市場別 2023-2028 （百万米ドル）
11.3.3 英国
11.3.3.1 政府の投資、イニシアティブ、厳しい規制がNLPソリューションの需要を押し上げる
表 170 英国：自然言語処理市場：提供サービス別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 171 英国：自然言語処理市場：提供サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
11.3.4 ドイツ
11.3.4.1 高いスキルを持つ労働力と強力なインフラがNLPソリューションの需要を押し上げる
表 172 ドイツ：自然言語処理市場、サービス別、2017～2022年（百万米ドル）
表 173 ドイツ：自然言語処理市場：サービス別 2023-2028 (百万米ドル)
11.3.5 フランス
11.3.5.1 投資家からの多額の資金流入によるAI新興企業の急増が市場を後押し
表 174 フランス：自然言語処理市場、サービス別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 175 フランス：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.3.6 スペイン
11.3.6.1 市場を牽引する起業家分野における科学的・学術的交流へのコミットメント
表 176 スペイン：自然言語処理市場、サービス別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 177 スペイン：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 （百万米ドル）
11.3.7 その他のヨーロッパ
表 178 欧州のその他地域：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 179 欧州のその他地域：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 （百万米ドル）
11.4 アジア太平洋
11.4.1 アジア太平洋地域：自然言語処理市場の促進要因
11.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 50 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表180 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、国・地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表181 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、国・地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表182 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表183 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、提供サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
表184 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、ソリューション別、2017年～2022年（百万米ドル）
表185 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、ソリューション別、2023年～2028年（百万米ドル）
表186 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表187 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 188 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、プロフェッショナルサービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 189 アジア太平洋地域：自然言語処理市場：プロフェッショナルサービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表 190 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、展開モード別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 191 アジア太平洋地域：自然言語処理市場：展開モード別 2023-2028 （百万米ドル）
表192 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 193 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 194 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、用途別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 195 アジア太平洋地域：自然言語処理市場：用途別 2023-2028 （百万米ドル）
表 196 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、技術別、2017年～2022年（百万米ドル）
表197 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 198 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、業種別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 199 アジア太平洋地域：自然言語処理市場、業種別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.4.3 中国
11.4.3.1 チャットボット、バーチャルアシスタント、スマートデバイスの発展がNLPソリューションの需要を促進する
表 200 中国：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 201 中国：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.4 日本
11.4.4.1 高度な技術インフラがNLPソリューションの需要を促進する
表202 日本：自然言語処理市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 203 日本：自然言語処理市場：提供サービス別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.5 インド
11.4.5.1 リーズナブルなコストでの熟練労働力の入手、インフラ整備、技術力、政府支援による市場促進
表204 インド：自然言語処理市場：提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 205 インド：自然言語処理市場：提供サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
11.4.6 アセアン諸国
11.4.6.1 大手ハイテク企業の存在と多国籍企業からの資金提供が市場を牽引する
表206 ASEAN諸国：自然言語処理市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 207 アセアン諸国：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.7 その他のアジア太平洋地域
表 208 その他のアジア太平洋地域：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 209 アジア太平洋地域のその他地域：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 中東・アフリカ：自然言語処理市場の促進要因
11.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
表 210 中東・アフリカ：自然言語処理市場、国・地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 211 中東・アフリカ：自然言語処理市場：国・地域別 2023-2028 (百万米ドル)
表 212 中東・アフリカ：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 213 中東・アフリカ：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
表 214 中東・アフリカ：自然言語処理市場、ソリューション別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 215 中東・アフリカ：自然言語処理市場：ソリューション別 2023-2028 (百万米ドル)
表 216 中東・アフリカ：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 217 中東・アフリカ：自然言語処理市場 サービス別 2023-2028 (百万米ドル)
表 218 中東・アフリカ：自然言語処理市場、プロフェッショナルサービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 219 中東・アフリカ：自然言語処理市場：プロフェッショナルサービス別 2023-2028 (百万米ドル)
表 220 中東・アフリカ：自然言語処理市場、展開モード別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 221 中東・アフリカ：自然言語処理市場：展開モード別 2023-2028 (百万米ドル)
表 222 中東・アフリカ：自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 223 中東・アフリカ：自然言語処理市場：タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
表 224 中東・アフリカ：自然言語処理市場、用途別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 225 中東・アフリカ：自然言語処理市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表226 中東・アフリカ：自然言語処理市場、技術別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 227 中東・アフリカ：自然言語処理市場：技術別 2023-2028 (百万米ドル)
表 228 中東・アフリカ：自然言語処理市場、業種別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 229 中東・アフリカ：自然言語処理市場：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
11.5.3 CSR
11.5.3.1 ビジョン2030構想による技術の進歩と経済の多様化が市場を牽引する
表230 ksa：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表231 ksa：自然言語処理市場、サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.5.4 UAE
11.5.4.1 2031年国家人工知能戦略の実施が市場を牽引する
表232 UAE：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表233 UAE：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.5.5 南アフリカ
11.5.5.1 研究開発への強い注力と国家開発計画（NDP）の実施と2023年ビジョンが市場を推進する
表 234 南アフリカ：自然言語処理市場：サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 235 南アフリカ：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.5.6 その他の中東・アフリカ地域
表 236 中東・アフリカ諸国以外：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 237 その他の中東・アフリカ地域：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.6 ラテンアメリカ
11.6.1 ラテンアメリカ：自然言語処理市場の促進要因
11.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
表 238 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、国別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 239 ラテンアメリカ：自然言語処理市場 国別 2023-2028 (百万米ドル)
表 240 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 241 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
表 242 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、ソリューション別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 243 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：ソリューション別 2023-2028 (百万米ドル)
表 244 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 245 ラテンアメリカ：自然言語処理市場 サービス別 2023-2028 (百万米ドル)
表 246 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、プロフェッショナルサービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 247 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：プロフェッショナルサービス別 2023-2028 (百万米ドル)
表 248 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、展開モード別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 249 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：展開モード別 2023-2028 (百万米ドル)
表250 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 251 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
表 252 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、用途別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 253 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 254 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、技術別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 255 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：技術別 2023-2028 (百万米ドル)
表256 ラテンアメリカ：自然言語処理市場、業種別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 257 ラテンアメリカ：自然言語処理市場：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
11.6.3 ブラジル
11.6.3.1 デジタル変革戦略や政策を含む政府の取り組みが市場を牽引する
表258 ブラジル：自然言語処理市場：サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 259 ブラジル：自然言語処理市場：サービス別 2023-2028 (百万米ドル)
11.6.4 メキシコ
11.6.4.1 新興技術に対する政府支援の増加がNLPソリューションの需要を促進する
表260 メキシコ：自然言語処理市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 261 メキシコ：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
11.6.5 その他のラテンアメリカ地域
表 262 その他のラテンアメリカ地域：自然言語処理市場：提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 263 その他のラテンアメリカ地域：自然言語処理市場：オファリング別 2023-2028 (百万米ドル)
12 競争力のある景観 （ページ – 300）
12.1 概要
12.2 主要企業が採用した戦略
表264 主要NLPベンダーが採用した戦略の概要
12.3 収益分析
12.3.1 事業セグメントの収益分析
図 51 主要プレーヤー上位 5 社の事業セグメント収益分析（2020-2022 年）（百万米ドル
12.4 市場シェア分析
図52 市場シェア分析、2020-2022年
表265 自然言語処理市場：競合の激しさ
12.5 主要プレーヤーの企業評価マトリックス
12.5.1 スターズ
12.5.2 新進リーダー
12.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
12.5.4 参加者
図53 自然言語処理市場：主要企業の評価マトリクス（2023年
12.6 主要プレーヤーの競合ベンチマーキング
12.6.1 会社の製品フットプリント
図54 トップ企業の製品ポートフォリオ分析
表266 主要企業の競争ベンチマーク（2023年
12.7 新興／中堅企業の評価マトリクス
12.7.1 進歩的企業
12.7.2 レスポンシブ企業
12.7.3 ダイナミック・カンパニー
12.7.4 スタートブロック
図 55 自然言語処理市場：新興企業／市場評価マトリックス（2023年
12.8 新興企業／MEのための競争力のあるベンチマーキング
表267 中小企業／新興企業の競争ベンチマーク（2023年
表268 主要中小企業／新興企業の詳細リスト
12.9 ブランド／製品比較分析
12.9.1 自然言語処理製品の比較分析
表269 自然言語処理製品の比較分析
12.10 主要ベンダーの評価と財務指標
図56 主要ベンダーの評価と財務指標
12.11 会社の財務指標
図57 企業の財務指標（2023年
12.12 競争シナリオとトレンド
12.12.1 新製品の発売と機能強化
表270 製品の発売と強化（2020-2023年
12.12.2 ディールス
表271 取引（2020-2023年
12.12.3 その他
表272 その他（2020-2023年
13 企業プロフィール（ページ数 – 324）
(事業概要、提供する製品・ソリューション・サービス、最近の動向、MnMの視点、勝つための権利、戦略的選択、弱みと競争上の脅威）*。
13.1 はじめに
13.2 主要プレーヤー
13.2.1 IBM
表 273 IBM：事業概要
図58 IBM：企業スナップショット
表 274 IBM: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 275 IBM：製品の発売と機能強化
表 276 IBM: 取引
表277 IBM：その他
13.2.2 マイクロソフト
表278 マイクロソフト：事業概要
図 59 マイクロソフト：企業スナップショット
表279 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス
表280 マイクロソフト：製品の発売と機能強化
表 281 マイクロソフト：取引
13.2.3 グーグル
図60 グーグル：企業スナップショット
13.2.4 AWS
表287 AWS：事業概要
図 61 AWS：企業スナップショット
表288 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス
表 289 AWS：製品の発売と機能強化
表291 AWS：その他
13.2.5 META
表 292 メタ：事業概要
図62 メタ：企業スナップショット
表 293 meta: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 294 メタ：製品の発売と機能強化
表 295 メタ：取引
13.2.6 3M
表296 3M：事業概要
図 63 3M：企業スナップショット
表297 3M：提供する製品／ソリューション／サービス
表 298 3M: 取引
13.2.7 BAIDU
表 299 バイドゥ：事業概要
図64 バイドゥ：企業スナップショット
表300 バイドゥ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 301 バイドゥ：製品の発売と強化
表302 バイドゥ：取引
13.2.8 アップル
表303 アップル：事業概要
図 65 アップル：企業スナップショット
表304 アップル：提供する製品／ソリューション／サービス
表305 アップル：製品の発売と強化
表306 アップル：取引
13.2.9 サス・インスティテュート
表307 サス・インスティテュート：事業概要
表308 サス・インスティテュート：提供する製品／ソリューション／サービス
表309 サス・インスティテュート：製品の発売と機能強化
表 310 サス・インスティテュート：取引
13.2.10 オラクル
表 311 オラクル：事業概要
図66 オラクル：企業スナップショット
表 312 オラクル: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 313 オラクル：製品の発売と機能強化
表 314 オラクル: 取引
13.2.11 セールスフォース
表 315 セールスフォース: 事業概要
図 67 セールスフォース：企業スナップショット
表 316 セールスフォース: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 317 セールスフォース：製品の発売と機能強化
表 318 セールスフォース: 取引
表 319 セールスフォース: その他
13.2.12 OPENAI
表 320 オープンアイ：事業概要
表321 オープンアイ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 322 オープンアイ：製品の発売と機能強化
表 323 オープンアイ：取引
表 324 オープンアイ：その他
13.2.13 IQVIA
表 325 イクヴィア：事業概要
図 68 イクヴィア：企業スナップショット
表 326 イクヴィア：提供する製品／ソリューション／サービス
表 327 イクヴィア：取引
13.2.14 ライブパーソン
表 328 ライブパーソン：事業概要
図 69 ライブパーソン：企業スナップショット
表329 ライブパーソン：提供する製品／ソリューション／サービス
表330 ライブパーソン：製品の発売と強化
表331 ライブパーソン：取引
13.2.15 サウンドハウンド・アイ
表 332 サウンドハウンド・アイ：事業概要
図 70 サウンドハウンド・アイ：企業スナップショット
表 333 soundhound ai: 提供する製品/ソリューション/サービス
表334 soundhound ai：製品の発売と機能強化
表335 サウンドハウンド・アイ：取引実績
13.2.16 ドルビー
表 336 ドルビー：事業概要
表337 ドルビー：提供する製品／ソリューション／サービス
表338 ドルビー：取引
13.2.17 インベンタ
13.2.18 ベリトーン
13.2.19 マインドメルド社
13.2.20 自動化された洞察
3.2.21 BITEXT
13.2.22 コンバシカ
13.2.23 UIPATH
*事業概要、提供製品、最近の動向、MNMの見解、主要な強み、戦略的選択、弱み、競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
13.3 スタートアップ／企業
13.3.1 ADDEPTO
13.3.2 ラガヴェーラ
13.3.3 observe.ai
13.3.4 エイジェン・テクノロジーズ
13.3.5 gnani.ai
13.3.6 クレヨン・データ
13.3.7 ナラティブ
13.3.8 ディープセット
13.3.9 エリプシス・ヘルス
13.3.10 ディーヤントラ
13.3.11 verbit.ai
13.3.12 RASA
13.3.13 テキストレイザー
13.3.14 monkeylearn
13.3.15 COHERE
14 隣接・関連市場 (ページ – 417)
14.1 はじめに
14.1.1 会話型AI市場 – 2028年までの世界予測
14.1.1.1 市場の定義
14.1.1.2 市場概要
表339 世界の会話型AIの市場規模と成長率、2018-2022年（百万米ドル、前年比）
表340 世界の会話型AIの市場規模と成長率、2023-2028年（百万米ドル、前年比）
14.1.1.2.1 会話AI市場、オファリング別
表341 会話型AI市場、オファリング別、2018-2022年（百万米ドル）
表 342 会話型AI市場、提供サービス別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.2 会話型AIサービス市場、タイプ別
表 343 会話型AIサービス市場、タイプ別、2018-2022年（百万米ドル）
表344 会話型Aiサービス市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.3 会話AI市場、ビジネス機能別
表345 会話型AI市場、ビジネス機能別、2018-2022年（百万米ドル）
表346 会話型AI市場、ビジネス機能別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.4 会話AI市場、チャネル別
表347 会話型AI市場、チャネル別、2018-2022年（百万米ドル）
表348 会話型AI市場、チャネル別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.5 会話AI市場、会話インターフェース別
表 349 会話型AI市場、会話インターフェース別、2018年～2022年（百万米ドル）
表350 会話型AI市場、会話インターフェース別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.6 会話AI市場、テクノロジー別
表351 会話型AI市場、技術別、2018-2022年（百万米ドル）
表352 会話型AI市場、技術別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.7 会話型AI市場（業種別
表353 会話型AI市場、垂直分野別、2018年～2022年（百万米ドル）
表354 会話型AI市場、垂直分野別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.1.2.8 会話型AI市場（地域別
表355 会話型AI市場、地域別、2018-2022年（百万米ドル）
表356 会話型AI市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2 チャットボット市場 – 2028年までの世界予測
14.1.2.1 市場の定義
14.1.2.2 市場概要
表357 世界のチャットボット市場規模および成長率、2017年～2022年（百万米ドル、前年比）
表358 世界のチャットボット市場規模および成長率、2023年～2028年（百万米ドル、前年比）
14.1.2.2.1 チャットボット市場、オファリング別
表 359 チャットボット市場、オファリング別、2017年～2022年（百万米ドル）
表360 チャットボット市場、オファリング別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.2 チャットボット市場、ソリューション別
表361 チャットボット市場、ソリューション別、2017-2022年（百万米ドル）
表362 チャットボット市場、ソリューション別、2023年～2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.3 チャットボット市場、サービス別
表 363 サービス：チャットボット市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表364 サービス：チャットボット市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.4 チャットボット市場、タイプ別
表365 チャットボット市場、タイプ別、2017-2022年（百万米ドル）
表366 チャットボット市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.5 チャネル統合別チャットボット市場
表367 チャネル統合別チャットボット市場、2017-2022年（百万米ドル）
表368 チャネル統合別チャットボット市場、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.6 チャットボット市場、ボットコミュニケーション別
表 369 チャットボット市場、ボットコミュニケーション別、2017-2022 年（百万米ドル）
表370 チャットボット市場、ボットコミュニケーション別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.7 チャットボット市場、ビジネス機能別
表 371 チャットボット市場、ビジネス機能別、2017年～2022年（百万米ドル）
表372 チャットボット市場、ビジネス機能別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.8 チャットボット市場（業種別
表 373 チャットボット市場、垂直方向別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 374 チャットボット市場、垂直方向別、2023-2028年（百万米ドル）
14.1.2.2.9 チャットボット市場（地域別
表 375 チャットボット市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 376 チャットボット市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
15 付録（ページ番号 – 437）
15.1 ディスカッション・ガイド
15.2 knowledgestore: marketsandmarketsの購読ポータル
15.3 カスタマイズ・オプション
15.4 関連レポート
15.5 著者詳細
