 | • レポートコード：MRC360i24AR0693 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、197ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[197ページレポート] 自然言語処理市場規模は、2023年に218億4000万米ドルと推定され、2024年には254億9000万米ドルに達し、CAGR 17.13%で2030年には660億8000万米ドルに達すると予測されている。
自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を解釈、理解、生成できるようにするソフトウェア・ソリューションと技術の開発、統合、実装から成る。これらのソリューションは、翻訳、感情分析、トピック抽出、テキスト要約、音声認識、機械学習モデルトレーニングなどの複雑な言語タスクを合理化しながら、人間と機械間のシームレスなコミュニケーションを促進する。ソーシャルメディア・プラットフォームやIoTデバイスなど、さまざまなソースからのデータ生成の増加が市場の成長を後押ししている。組織は、大量の非構造化テキストから価値ある洞察を抽出するためにNLPツールを使用している。さらに、パーソナライズされた顧客との対話のためにNLPを採用したチャットボットやバーチャルアシスタントのようなAIベースの技術の採用が増加している。有望な成長見通しにもかかわらず、NLP市場は人間の言語の複雑さや標準化された評価指標の欠如といった課題に直面している。また、言語データの処理に伴うデータ・プライバシーの懸念が大きな障壁となる一方、NLPシステムを既存のソフトウェア・インフラに統合することは、互換性の問題から依然として困難な課題となっている。NLP市場に潜在するビジネスチャンスとしては、顧客の嗜好に基づいて提供する商品を調整するためのマーケティング分析におけるセンチメント分析アプリケーションが挙げられる。NLPを活用した脅威検知システムを使ったサイバーセキュリティ対策の強化も、感情分析ソフトウェアによるメンタルヘルス・モニタリングと同様に、ビジネスチャンスのひとつである。ディープラーニング技術の向上により、人間のような言語ニュアンスの理解を正確にシミュレートできるNLPアルゴリズムがますます洗練されてきている。
タイプハイブリッドNLPは、ルールベースと統計的手法の両方の長所を活用することで、バランスの取れたアプローチを提供する。
ハイブリッドNLPは、より正確で効率的な言語理解を実現するために、ルールベースと統計的アプローチの両方の長所を組み合わせています。ルールベース手法の文法ルールと統計的手法の機械学習アルゴリズムを活用することで、ハイブリッドシステムは、感情分析やテキスト要約などの複雑な言語タスクによりよく取り組むことができます。ルールベースのNLPは、人間の言語を理解し処理するために、あらかじめ定義された文法ルール、構文パターン、辞書に依存している。これらのルールの作成には手作業が必要で、言語構造が明確に定義されている特定のドメインでは高い精度を発揮する。統計的自然言語処理（Statistical NLP）は、明示的なルールなしに大規模なデータセットのパターンを特定するために、機械学習アルゴリズムを採用している。これらのアルゴリズムは入力データに基づいて適応するため、さまざまな言語構造をより柔軟に処理できる。
産業界自然言語処理（NLP）は、自動車、ヘルスケア＆ライフサイエンス、ハイテク＆エレクトロニクス、メディア＆エンターテインメント、研究＆教育、小売＆消費財の各分野で著しい成長を遂げています。
NLPは、ドライバーの安全性と利便性を高める音声アシスタントやインフォテインメント・システムを通じて、自動車業界を変革しています。銀行や金融機関は、顧客サービスのチャットボット、金融ニュースのセンチメント分析、詐欺検出、文書処理にNLPを活用しています。政府は、スマートシティプロジェクトや防衛インテリジェンスソリューションなど、公共サービスの自動化のためにNLPを導入しています。NLPは、AI主導の会話エージェントを通じて、より効果的な電子カルテ（EHR）管理、創薬、患者ケアを可能にすることで、ヘルスケアに活用されている。NLPテクノロジーは、バーチャル・アシスタント、ロボット・コミュニケーション・システム、消費者レビューのセンチメント分析などのアプリケーションのために、ハイテク分野で不可欠です。メディア業界では、コンテンツ作成のサポート、記事の自動要約、ソーシャルメディア分析にNLPアルゴリズムが使用されている。NLPは、自動文献マイニング、剽窃検出ソリューション、数十言語間のリアルタイム翻訳を可能にすることで、研究において重要な役割を果たしています。小売業では、センチメント分析ツールを活用しながら、顧客サービス向上のためにNLPを搭載したチャットボットを使用しています。NLPをeコマース・プラットフォームに統合して商品検索機能を最適化し、NLP対応の倉庫ロボット・フリートで物流業務を効率化する。
展開オンプレミスよりオンクラウドNLP導入の方が初期費用が安い
オンクラウドNLPデプロイメントとは、サードパーティ・ベンダーが提供するクラウドベースのプラットフォーム上でNLPサービスをホスティングすることを指す。このアプローチは、最小限のハードウェア要件、柔軟性、拡張性により、一般的に増加しています。オンクラウドソリューションは、迅速な実装、複数拠点からの容易なアクセス、低い初期費用を必要とするビジネスに最適です。オンプレミス型NLPの導入では、企業のローカルサーバーやデータセンターにNLPソフトウェアをインストールします。このオプションでは、機密情報を組織のインフラ内に保持することで、データのセキュリティとプライバシーをより厳密に管理することができます。厳しい規制コンプライアンス要件を持つ企業や、特に機密性の高い情報を扱う企業に好まれます。
アプリケーション
情報抽出は、非構造化データをデータベースの保存、分析、意思決定に適した構造化形態に変換する上で極めて重要です。テキストからエンティティ、関係、イベントの詳細を抽出するのに役立ちます。機械翻訳は、人間の介入を最小限に抑えながら、ある言語から別の言語へのテキスト変換を可能にします。機械翻訳は、文化を超えたコミュニケーションの障壁を取り除くのに役立ち、グローバルビジネスには欠かせないものとなっている。質問応答アプリケーションは、人間や機械が自然言語で投げかけた質問に自動的に答えることに重点を置いています。質問応答システムは、カスタマー・サポートのチャットボット、音声アシスタント、ナレッジ・マネジメント・プラットフォームに不可欠であることが証明されている。NLP対応レポート生成は、与えられたデータセットや文書から要約や完全な長さのレポートを生成する。文書ワークフローの強化を目指す組織にとって有用である。テキスト処理アプリケーションには、トークン化、ステミング、レマタイゼーション、品詞タグ付け、センチメント分析などのタスクが含まれ、その後の分析のためにテキストデータを前処理するのに役立ちます。これらのサービスの恩恵を受けている企業は、ソーシャルメディアのセンチメントを監視するマーケティング会社から、政治的言説を分析する報道機関まで多岐にわたります。
地域別インサイト
アメリカ大陸では、言語処理能力を強化するための研究開発に、ハイテク大手による多額の投資が行われている。欧州連合（EU）には、この地域のNLPアプリケーションを管理する、データプライバシーに関する意識の高まりとともに厳しい規制がある。EUは、Horizon 2020プログラムの下、人間の言語技術プロジェクトなどの研究イニシアチブに多額の投資を行っている。中東はテクノロジーの導入が急速に進んでいる地域です。アラブ首長国連邦（UAE）やサウジアラビアなどの国々では、インターネットの普及率とスマートフォンの利用率が上昇しており、企業は電子商取引、銀行、電気通信の分野で顧客の嗜好に応えるためにNLP技術を活用している。アジア太平洋地域では、中国がNLPが重要な役割を果たすAI研究への投資で知られ、日本ではAIブリッジング・クラウド・インフラストラクチャー（ABCI）プロジェクトなどのイニシアチブがNLPアプリケーションを含むAI研究の強化を目指している。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、自然言語処理市場の評価において極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、自然言語処理市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、自然言語処理市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、3M Company、ACCERN CORPORATION、Alphasense Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Apple, Inc.、Automated Insights, Inc.、Bitext Innovations, S.L.、Conversica, Inc.、Dolbey Systems, Inc.、Elise A.I. Technologies Corp.、Fractal Analytics Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、Health Fidelity, Inc.、Inbenta Technologies Inc、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Kensho Technologies, LLC、Linguamatics Ltd.、MathWorks、Meta Platforms, Inc.、Microsoft Corporation、NetBase Quid、OpenText Corporation、Rosoka Software, Inc.、SAS Institute Inc.、Smartling, Inc.、SoundHound AI Inc.、SparkCognition, Inc.、Verbit, Inc.、Verint Systems Inc.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、自然言語処理市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
タイプ ● ハイブリッド
ルールベース
統計ベース
技術 ● オートコーディング
分類とカテゴリー化
対話型音声応答
光学式文字認識
パターン・画像認識
音声分析
テキスト分析
業界 ● 自動車
BFSI
政府機関
ヘルスケア＆ライフサイエンス
ハイテク＆エレクトロニクス
メディア＆エンターテイメント
研究・教育
小売・消費財
デプロイメント ● オンクラウド
オンプレミス
アプリケーション ● 情報抽出
機械翻訳
質問応答
レポート作成
テキスト処理
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.自然言語処理市場の市場規模と予測は？
2.自然言語処理市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は？
3.自然言語処理市場の技術動向と規制枠組みは？
4.自然言語処理市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.自然言語処理市場への参入には、どのような形態や戦略的な動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.スマートデバイスの普及と膨大なデジタルデータの生成
5.1.1.2.支援的な規制とクラウドベースのソリューションの採用
5.1.1.3.加速する金融機関からの需要 テキストマイニング、クロスボーダー決済、外国為替
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.NLPアルゴリズムの信頼性の低さ、コード混在言語の使用による複雑性の増大
5.1.3.機会
5.1.3.1.医療業界におけるNLP導入への投資の増加
5.1.3.2.顧客サービス向上のためのNLPベースのアプリケーションの採用
5.1.3.3.IT・通信、自動車、防衛・航空宇宙分野での応用の可能性
5.1.4.課題
5.1.4.1.セキュリティへの懸念と極小データとの会話
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.タイプハイブリッドNLPは、ルールベースと統計的手法の両方の長所を活用することで、バランスの取れたアプローチを提供する。
5.2.2.業界：自然言語処理（NLP）は、自動車、ヘルスケア＆ライフサイエンス、ハイテク＆エレクトロニクス、 メディア＆エンターテインメント、研究＆教育、小売＆消費財の各分野で著しい成長を遂げている。
5.2.3.展開：オンプレミスよりもオンクラウド NLP 展開の方が初期コストが低い。
5.2.4.アプリケーション
5.3.市場動向分析
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制の枠組み分析
5.8.顧客のカスタマイズ
6.自然言語処理市場、タイプ別
6.1.はじめに
6.2.ハイブリッド
6.3.ルールベース
6.4.統計的
7.自然言語処理市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.オートコーディング
7.3.分類とカテゴリー化
7.4.双方向音声応答
7.5.光学式文字認識
7.6.パターン・画像認識
7.7.音声分析
7.8.テキスト解析
8.自然言語処理市場、産業別
8.1.はじめに
8.2.自動車
8.3.BFSI
8.4.政府機関
8.5.ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.6.ハイテク＆エレクトロニクス
8.7.メディア＆エンターテインメント
8.8.研究・教育
8.9.小売・消費財
9.自然言語処理市場、デプロイメント別
9.1.導入
9.2.オンクラウド
9.3.オンプレミス
10.自然言語処理市場、アプリケーション別
10.1.はじめに
10.2.情報抽出
10.3.機械翻訳
10.4.質問応答
10.5.レポート作成
10.6.テキスト処理
11.米州の自然言語処理市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋地域の自然言語処理市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.ヨーロッパ、中東、アフリカの自然言語処理市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.市場シェア分析、2023年
14.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
14.3.競合シナリオ分析
14.3.1.NLP新興企業NuMindがシード資金で3米ドルを調達
14.3.2.Kensho Technologies、文書を概念的に理解し分類する自然言語処理ソリューションを発表
14.3.3.Sesamm、自然言語処理を用いて企業にESGインサイトを提供するために3700万米ドルを獲得
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.2.主要製品ポートフォリオ
図2.自然言語処理市場規模、2023年対2030年
図3.世界の自然言語処理市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.自然言語処理の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 自然言語処理の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図6. 自然言語処理市場のダイナミクス
図7.自然言語処理の世界市場規模、タイプ別、2023年対2030年(%)
図8.自然言語処理の世界市場規模、タイプ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.自然言語処理の世界市場規模、技術別、2023年対2030年 (%)
図10.自然言語処理の世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.自然言語処理の世界市場規模、産業別、2023年対2030年 (%)
図12.自然言語処理の世界市場規模、産業別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図13.自然言語処理の世界市場規模、展開別、2023年対2030年 (%)
図14.自然言語処理の世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.自然言語処理の世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図16.自然言語処理の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.アメリカの自然言語処理市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図18.アメリカの自然言語処理市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図 19.アメリカの自然言語処理市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図 20.米国の自然言語処理市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図21.アジア太平洋地域の自然言語処理市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図22. アジア太平洋地域の自然言語処理市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.欧州、中東、アフリカの自然言語処理市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.欧州、中東、アフリカの自然言語処理市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.自然言語処理市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.自然言語処理市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：自然言語処理市場：タイプ別（ハイブリッド、ルールベース、統計的）、技術別（自動コード化、分類＆カテゴリー化、対話型音声応答）、産業別、展開別、用途別 – 2024-2030年世界予測
• レポートコード：MRC360i24AR0693 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）