H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、MarketsandMarketsが調査・発行した「世界の自然言語理解（NLU）市場（～2029年）：提供別（ソリューション、サービス）、種類別、用途別（機械翻訳、チャットボット＆バーチャルアシスタント、センチメント分析、データキャプチャ）」市場調査レポートの販売を2024年8月20日にMarketReport.jpサイトで開始しました。自然言語理解（NLU）の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****
MarketsandMarkets社によると、“世界の自然言語理解（NLU）市場は、2024年に192億米ドル、2029年には629億米ドルに達すると推定され、予測期間中に26.8％のCAGRを記録する見込み”パーソナライズされた洗練されたインタラクションへの消費者の期待の進化は、自然言語理解（NLU）ツールの市場需要を大幅に形成しています。このシフトは、Google検索の約20％が音声で行われているという事実からも明らかで、直感的で会話的なインターフェイスに対する嗜好の高まりを浮き彫りにしています。NLUツールを業務に統合できない企業は、提供できる顧客体験のレベルが制限されるリスクがあります。NLUは、音声コマンド、テキストベースのクエリ、ソーシャル・メディア・インタラクションなど、個々の顧客の入力のニュアンスを理解し、それに対応する力を組織に与えます。

“オファリング別では、ソリューションセグメントが予測期間中に最大の市場規模を維持すると予測”
プラットフォームとソフトウェアツール＆フレームワークで構成されるソリューションセグメントは、包括的な提供と多用途性を提供します。NLUプラットフォームは、データの前処理、モデルのトレーニング、展開、分析を含むエンドツーエンドのソリューションを提供します。そのため、統合されたスケーラブルなNLU機能を求める企業に非常に適しています。これらのプラットフォームは、多くの場合、事前に構築されたモデルとAPIを備えており、開発を迅速化し、さまざまなドメインにわたるNLUアプリケーションの迅速な展開を促進します。一方、ソフトウェアツールとフレームワークは、特定のユースケースと要件に対応するカスタマイズされたNLUソリューションを開発者に柔軟に提供します。自然言語処理（NLP）ライブラリ、感情分析ツール、音声認識機能を含む幅広い機能を提供し、開発者は革新的なNLUアプリケーションを開発することができます。

“タイプ別では、ハイブリッド・セグメントが予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込み”
統計的アプローチとルールベースのアプローチを組み合わせたハイブリッドNLUは、両方のアプローチの長所を組み合わせることができるため、NLU市場で急成長しています。ルールベースのNLUは、言語を解釈するために事前に定義されたルールとモデルに依存し、正確性を提供しますが、新しいデータやコンテキストへの適応性は限定的です。対照的に、統計的NLUはデータからパターンと関係を学習するために機械学習アルゴリズムを利用します。ハイブリッドNLUは、構造化されたデータを解釈するためにルールベースのロジックを利用し、非構造化でニュアンスの異なる言語入力を処理するために統計モデルを使用します。この組み合わせアプローチにより、精度、拡張性、適応性が向上し、バーチャルアシスタント、感情分析、会話AIなどの複雑なユースケースに適しています。

“アジア太平洋地域は予測期間中に最も高いCAGRを目撃すると予測”
アジア太平洋地域は現在急速に拡大しており、自然言語理解（NLU）分野で最も急成長している市場として浮上しています。この成長は、ヘルスケア、金融、小売、カスタマーサービスなどの業界におけるAIや機械学習技術の活用の増加など、さまざまな要因によって後押しされています。中国、インド、日本、韓国などの国々では、NLUの研究開発に多額の投資が行われており、その結果、地域の言語や方言向けにカスタマイズされた高度な言語処理機能が生み出されています。さらに、パーソナライズされた顧客体験、効果的なコミュニケーション・プラットフォーム、ビジネスの自動化に対するニーズの高まりが、アジア太平洋地域におけるNLUソリューションの採用を後押ししています。

主な内訳
NLU市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施。
 企業別： ティアI：35％、ティアII：45％、ティアIII：20%
 役職別 Cレベルエグゼクティブ 35%, 取締役： 25%、その他 40%
 地域別 北米：45％、欧州：30％、アジア太平洋地域：20％、RoW：5%

世界中でNLUソリューションとサービスを提供している主なベンダーは、Microsoft（米国）、Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、Meta（米国）、SAS Institute、Oracle（米国）、Salesforce（米国）、OpenAI（米国）、SoundHound AI（米国）、IQVIA（米国）、LivePerson（米国）、Haptik（インド）、Kapiche（オーストラリア）、Rasa（米国）、MindMeld（米国）、Hugging Face（米国）、Conversica（米国）、Expert. ai（イタリア）、Verbio Technologies（スペイン）、Wolfram（米国）、Cortical.io（オーストリア）、Omilia（キプロス）、Cognigy（ドイツ）、Plasticity（米国）、Afforai（米国）、Tune AI（米国）、Vebrit. ai（米国）、Synthesys（英国）、Picovoice（カナダ）、Symbl.ai（米国）、Tisane Labs（シンガポール）、Prosa.ai（インドネシア）、Abacus.AI（米国）、Forethought（米国）。

調査範囲
この調査レポートは、自然言語理解（NLU）の各セグメントを対象としています。この調査レポートは、提供（ソリューション[プラットフォームとソフトウェアツール＆フレームワーク]、展開モード別ソリューション、サービス）、タイプ、アプリケーション、業種、地域など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。本レポートには、市場における主要企業の詳細な競合分析が含まれており、企業プロフィール、製品および事業提供に関する主な見解、最近の動向、主要な市場戦略などを掲載しています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、NLU市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を、本市場の市場リーダー/新規参入者に提供します。本レポートは、ステークホルダーが競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。また、市場の鼓動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。

本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：
– 主な促進要因（パーソナライズされた直感的な対話を求める消費者ニーズの高まり、コンタクトセンターにおける生産性の向上と通話時間の短縮、ブランドメッセージングに対する需要の高まり、非構造化テキストデータの急激な増加）、阻害要因（高コストにより、NLUの導入は資金力のある大規模組織に限定される、データの機密性がNLU市場の成長を妨げ、強固なセキュリティ対策が必要）の分析、 自然言語理解（NLU）市場の成長に影響を与える機会（NLUの進歩は、AI機能を強化するための認知的理解を可能にし、感情認識ベースのNLUは、パーソナライズされたユーザー体験のための共感AIを解き放ち、業界固有のNLUソリューションは、部門運営に革命をもたらす機会を提供する）、および課題（語彙のあいまいさは、複数の単語の意味を持つNLUの精度に影響を与え、訓練データのバイアスは、NLUの差別的予測につながる可能性があります）。
– 製品開発/イノベーション： 自然言語理解（NLU）市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービス開始に関する詳細な洞察。
– 市場開発： 有利な市場に関する包括的な情報 – 当レポートでは、さまざまな地域の自然言語理解（NLU）市場を分析しています。
– 市場の多様化： 新製品とサービス、未開拓の地域、最近の開発、NLU市場戦略への投資に関する詳細な情報。また、ステークホルダーが自然言語理解（NLU）市場の動向を把握するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
– 競争力の評価： 自然言語理解（NLU）市場におけるMicrosoft（米国）、Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、Oracle（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価。
...

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****
1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義 33
1.2.1 包含と除外 33
1.3 市場範囲 35
1.3.1 市場セグメンテーション 35
1.3.2 対象年数 36
1.4 対象通貨 36
1.5 利害関係者 37
2 調査方法 38
2.1 調査データ 38
2.1.1 二次データ 39
2.1.2 一次データ 39
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 40
2.1.2.2 主要業界インサイト 40
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 41
2.3 市場規模の推定 41
2.3.1 トップダウンアプローチ 42
2.3.2 ボトムアップアプローチ 42
2.4 市場予測 46
2.5 リサーチの前提 46
2.6 調査における制限 48
2.7 世界の自然言語理解市場への景気後退の影響 48
3 エグゼクティブサマリー 50
4 プレミアムインサイト 55
4.1 自然言語理解市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 55
4.2 自然言語理解市場、上位3業種別 55
4.3 北米の自然言語理解市場：オファリング別、上位3業種別 56
4.4 自然言語理解市場：地域別 56
 
5 市場概要と業界動向 57
5.1 はじめに 57
5.2 市場ダイナミクス 57
5.2.1 推進要因 58
5.2.1.1 パーソナライズされた直感的なインタラクションに対する需要の高まり 58
5.2.1.2 顧客中心のアプローチと業務効率の重視 58
5.2.1.3 堅牢なNLUソリューションの採用を促進するブランドメッセージングに対する需要の高まり 58
5.2.1.4 構造化されていないテキストデータの急激な増加がNLUの需要を促進 59
5.2.2 阻害要因 59
5.2.2.1 高い導入コストと熟練した専門家の不足 59
5.2.2.2 データの機密性が市場の成長を妨げ、強固なセキュリティ対策が必要 59
5.2.3 機会 60
5.2.3.1 AI機能強化のための認知的理解を可能にするNLUの進歩 60
5.2.3.2 個別化されたユーザー体験のための共感AIを解き放つ感情認識ベースのNLU 60
5.2.3.3 産業に特化したNLUソリューションが、部門運営に革命をもたらす機会を提供 61
5.2.4 課題 61
5.2.4.1 複数の単語の意味を持つNLUの精度を脅かす語彙の曖昧性 61
5.2.4.2 訓練データにおける言語モデルによる社会的バイアスが、NLUにおける差別的予測につながる 61
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 62
5.4 価格分析 63
5.4.1 主要企業のアプリケーション別平均販売価格動向 63
5.4.2 自然言語理解ソリューションの指標価格分析（オファリング別） 63
5.5 サプライチェーン分析 64
5.6 エコシステム 65
5.6.1 プラットフォームプロバイダー 66
5.6.2 サービスプロバイダー 66
5.6.3 ソフトウェアツール及びフレームワーク提供者 66
5.6.4 規制機関 66
5.7 技術分析 67
5.7.1 主要技術 67
5.7.1.1 自然言語処理（NLP） 67
5.7.1.2 機械学習（ML） 67
5.7.1.3 ディープラーニング 68
5.7.1.4 音声認識 68
 
5.7.2 補完技術 69
5.7.2.1 ビッグデータ分析 69
5.7.2.2 クラウドコンピューティング 69
5.7.2.3 IoT 69
5.7.3 隣接技術 70
5.7.3.1 ブロックチェーン 70
5.7.3.2 サイバーセキュリティ 70
5.8 特許分析 71
5.8.1 方法論 71
5.8.1.1 特許の種類 71
5.8.1.2 イノベーションと特許出願 71
5.8.1.2.1 自然言語理解市場における上位10件の出願 72
5.9 主要会議とイベント（2024-2025年） 76
5.10 規制の状況 77
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 77
5.10.1.1 北米 81
5.10.1.1.1 米国 81
5.10.1.1.2 カナダ 82
5.10.1.2 欧州 82
5.10.1.3 アジア太平洋 82
5.10.1.3.1 中国 82
5.10.1.3.2 インド 82
5.10.1.3.3 日本 82
5.10.1.3.4 韓国 82
5.10.1.4 中東・アフリカ 83
5.10.1.4.1 アラブ首長国連邦 83
5.10.1.4.2 韓国 83
5.10.1.5 ラテンアメリカ 83
5.10.1.5.1 ブラジル 83
5.10.1.5.2 メキシコ 83
5.11 ポーターの5つの力分析 84
5.11.1 新規参入の脅威 85
5.11.2 代替品の脅威 85
5.11.3 供給者の交渉力 85
5.11.4 買い手の交渉力 85
5.11.5 競争の激しさ 85
5.12 主要ステークホルダーと購買基準 86
5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 86
5.12.2 購入基準 87
5.13 自然言語理解市場：進化 87
5.14 自然言語理解市場の技術ロードマップ 88
5.15 自然言語理解のフェーズ 89
5.15.1 語彙的分析 90
5.15.2 構文解析（パージング） 90
5.15.3 意味解析 90
5.15.4 談話統合 90
5.15.5 語用論的分析 91
5.16 投資と資金調達のシナリオ 91
5.17 ケーススタディ分析 92
5.17.1 クリアスコープはイブム・ワトソンを自動 seo に活用し、大幅なトラフィック増加を達成 92
5.17.2 バービオの通話自動化ソリューションがスペインの大手銀行の顧客サービスに革命を起 こした事例 93
5.17.3 cortical.ioのsemanticpro extract & analyzeソリューションはRFP処理を合理化し、レスポンスタイムと洞察力を向上 93
5.17.4 オミリアのNLUテクノロジーはボーダフォン・グリースの顧客サービス体験を革新 94
5.17.5 Expert.ai と associated press は高度な自然言語理解ソリューションでニュース発見を向上 94
6 自然言語理解市場、サービス別 96
6.1 はじめに 97
6.1.1 オファリング 自然言語理解市場の促進要因 97
6.2 ソリューション 98
6.2.1 世界の言語理解技術革新の原動力となる多様なNlu製品 98
6.2.2 プラットフォーム 100
6.2.3 ソフトウェアツール＆フレームワーク 101
6.3 ソリューション、展開モード別 102
6.3.1 nlu市場のソリューションはクラウドとオンプレミス展開の需要に適応 102
6.3.2 クラウド 103
6.3.3 オンプレミス 104
6.4 サービス 105
6.4.1 nlu市場のサービスは専門的かつマネージドな専門知識で導入を最適化 105
6.4.2 プロフェッショナルサービス 107
6.4.2.1 トレーニング＆コンサルティング 108
6.4.2.2 システム統合と実装 109
6.4.2.3 サポート＆メンテナンス 110
6.4.3 マネージドサービス 111
 
7 自然言語理解市場：タイプ別 113
7.1 はじめに 114
7.1.1 タイプ別 自然言語理解市場の促進要因 114
7.2 ルールベース 115
7.2.1 ルールベースのNLUシステムは構造化データ環境における精度とコンプライアンスを促進 115
7.3 統計ベース 116
7.3.1 ニュアンス言語理解のための機械学習で進化する統計的NLUモデル 116
7.4 ハイブリッド 117
7.4.1 ハイブリッドNLUモデルはルールと機械学習を統合し、多様な用途に対応 117
8 自然言語理解市場、アプリケーション別 119
8.1 はじめに 120
8.1.1 アプリケーション：自然言語理解市場の促進要因 120
8.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 121
8.2.1 顧客とのやり取りやタスクを効率化するNLP搭載チャットボットとバーチャルアシスタント 121
8.3 顧客体験管理 123
8.3.1 パーソナライズされた顧客対応への需要の高まりがNLUソリューションを促進 123
8.4 テキスト分析 124
8.4.1 構造化されていないテキストからの実用的な洞察に対する需要の高まりがNLUの導入を促進 124
8.5 センチメント分析 125
8.5.1 リアルタイムのセンチメントインサイトが戦略的意思決定を促進し、顧客エンゲージメントを強化 125
8.6 ivr とメッセージルーティング 126
8.6.1 効率的なコールルーティングと24時間365日のサービスがNLU強化IVRシステムの採用を促進 126
8.7 データ収集 127
8.7.1 効率的なデータ入力の自動化がNLP搭載データキャプチャーの採用を促進 127
8.8 機械翻訳 128
8.8.1 正確で文脈を認識した機械翻訳によるグローバルコミュニケーションの向上 128
8.9 その他のアプリケーション 130
 
9 自然言語理解市場、業種別 131
9.1 はじめに 132
9.1.1 垂直方向： 自然言語理解市場の促進要因 132
9.2 BFSI 134
9.2.1 BFSIにおける顧客とのやり取りを強化するAI主導のNluの統合 134
9.2.2 不正検知と防止 135
9.2.3 アルゴリズム取引 135
9.2.4 リスク評価 136
9.2.5 コンプライアンスと規制モニタリング 136
9.2.6 保険金請求処理 136
9.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 137
9.3.1 高度なデータ分析を通じてヘルスケアの診断と研究を強化するNLU 137
9.3.2 臨床文書化 138
9.3.3 疾患の検出と監視 138
9.3.4 臨床意思決定支援 138
9.3.5 創薬・医薬品開発 138
9.3.6 医療データマイニングとクエリ理解 139
9.4 小売・eコマース 139
9.4.1 パーソナライズされたショッピング体験への需要の高まりがNLUの導入を促進 139
9.4.2 顧客サポートとエンゲージメント 140
9.4.3 センチメント分析 140
9.4.4 パーソナライズされたレコメンデーション 141
9.4.5 検索エンジン最適化 141
9.4.6 サプライチェーン管理 141
9.5 IT & ITES 142
9.5.1 IT オペレーションと顧客エンゲージメントを合理化する高度な NLU ソリューション 142
9.5.2 IT ヘルプデスクの自動化 143
9.5.3 ナレッジ・マネジメント 143
9.5.4 ソフトウェア開発 144
9.5.5 プロジェクト管理 144
9.6 輸送と物流 144
9.6.1 リアルタイム・インテリジェンスと自動化で物流業務を変革するNLU 144
9.6.2 ルート最適化 145
9.6.3 車両管理 146
9.6.4 在庫の可視化 146
9.6.5 顧客サポートとトラッキング 146
 
9.7 政府・公共部門 147
9.7.1 行政サービスの効率化と市民参加を促進するNLU 147
9.7.2 公共サービス 148
9.7.3 セキュリティとインテリジェンス 148
9.7.4 コンプライアンス・法的文書管理 148
9.7.5 インテリジェンス分析と脅威検知 149
9.8 メディア＆エンターテインメント 149
9.8.1 パーソナライズされたコンテンツ体験への需要がNLUの普及を促進 149
9.8.2 コンテンツのパーソナライゼーション 150
9.8.3 ニュース＆コンテンツ分析 151
9.8.4 視聴者の感情分析 151
9.8.5 自動化されたコンテンツのタグ付けと分類 151
9.9 製造業 152
9.9.1 業務効率化と予知保全の需要が製造業におけるNLU採用を促進 152
9.9.2 サプライチェーンの最適化 153
9.9.3 生産最適化 153
9.9.4 メンテナンスと予測分析 153
9.9.5 品質管理と欠陥検出 154
9.10 通信 154
9.10.1 nluは顧客サポートとネットワーク管理の自動化により通信効率を向上 154
9.10.2 顧客サービスの自動化 155
9.10.3 ネットワーク管理 155
9.10.4 バーチャルコールセンター 155
9.10.5 音声コマンド＆コントロール 156
9.11 その他の垂直分野 156
10 自然言語理解市場（地域別） 158
10.1 はじめに 159
10.2 北米 160
10.2.1 市場促進要因 161
10.2.2 景気後退の影響 161
10.2.3 米国 167
10.2.3.1 大手ハイテク企業の存在感が市場を後押し 167
10.2.4 カナダ 168
10.2.4.1 AI導入への政府投資が技術進歩と競争力を促進 168
 
10.3 欧州 169
10.3.1 市場促進要因 170
10.3.2 景気後退の影響 170
10.3.3 英国 176
10.3.3.1 英国の厳しいAI規制と支援政策がNLUイノベーションを促進 176
10.3.4 ドイツ 177
10.3.4.1 堅実な研究開発投資が市場を牽引 177
10.3.5 フランス 178
10.3.5.1 資金の増加と政府支援が市場を牽引 178
10.3.6 スペイン 179
10.3.6.1 政府とハイテク大手の連携がNLU市場を牽引 179
10.3.7 イタリア 180
10.3.7.1 イタリアの産業界でAI主導型ソリューションの採用が増加し、市場を牽引 180
10.3.8 その他の欧州 181
10.4 アジア太平洋地域 182
10.4.1 市場促進要因 182
10.4.2 景気後退の影響 183
10.4.3 中国 189
10.4.3.1 AI搭載チャットボットの急速な発展が市場を牽引 189
10.4.4 日本 190
10.4.4.1 日本の強固なAIエコシステムと高度な技術インフラがNLU導入を促進 190
10.4.5 インド 191
10.4.5.1 政府の取り組みの増加と多様な言語的課題が市場を牽引 191
10.4.6 韓国 192
10.4.6.1 堅牢なAIインフラと政府の支援がNLUイノベーションを促進 192
10.4.7 ASEAN 193
10.4.7.1 積極的なAI戦略と強固なデジタル経済が地域の成長を牽引 193
10.4.8 その他のアジア太平洋地域 194
10.5 中東・アフリカ 195
10.5.1 市場促進要因 195
10.5.2 景気後退の影響 196
10.5.3 中東 202
10.5.3.1 アラブ首長国連邦 203
10.5.3.1.1 国家AI戦略がNLU技術の成長を促進 203
10.5.3.2 サウジアラビア 204
10.5.3.2.1 ビジョン2030と戦略的AIパートナーシップがNLUの成長を促進 204
10.5.3.3 トルコ 205
10.5.3.3.1 複雑な海運業務を効率的に管理する海運会社の意識の高まり 205
10.5.3.4 カタール 206
10.5.3.4.1 国家AI戦略と強固な新興企業エコシステムがNLU市場を牽引 206
10.5.3.5 その他の中東地域 207
10.5.4 アフリカ 207
10.6 ラテンアメリカ 208
10.6.1 市場促進要因 208
10.6.2 景気後退の影響 209
10.6.3 ブラジル 214
10.6.3.1 国家AI戦略と規制枠組みがNLU市場を牽引 214
10.6.4 メキシコ 215
10.6.4.1 技術進歩に向けた政府の取り組みが成長を後押し 215
10.6.5 アルゼンチン 216
10.6.5.1 堅牢な技術エコシステムと政府の支援が成長を促進 216
10.6.6 その他のラテンアメリカ地域 217
11 競争環境 219
11.1 概要 219
11.2 主要企業の戦略 219
11.3 収益分析 220
11.4 市場シェア分析 221
11.4.1 市場ランキング分析 222
11.5 ブランド／製品比較分析 224
11.6 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 224
11.6.1 スター企業 224
11.6.2 新興リーダー 224
11.6.3 浸透型プレーヤー 225
11.6.4 参加企業 225
11.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 226
11.6.5.1 企業フットプリント 226
11.6.5.2 地域別フットプリント 227
11.6.5.3 オファリングのフットプリント 228
11.6.5.4 アプリケーションフットプリント 229
11.6.5.5 垂直フットプリント 230
 
11.7 企業評価マトリクス：新興企業/SM（2023年） 231
11.7.1 進歩的企業 231
11.7.2 対応力のある企業 231
11.7.3 ダイナミックな企業 231
11.7.4 スターティングブロック 231
11.7.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 232
11.7.5.1 主要新興企業/SMEの詳細リスト 232
11.7.5.2 主要新興企業/SMEの競争ベンチマーク 233
11.8 競争シナリオと動向 234
11.8.1 製品の発売と機能強化 234
11.8.2 取引 236
11.9 主要ベンダーの企業価値評価と財務指標 239
12 企業プロファイル 241
12.1 紹介 241
12.2 主要プレイヤー 241
12.2.1 マイクロソフト 241
12.2.1.1 事業概要 241
12.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 243
12.2.1.3 最近の動向 244
12.2.1.4 MnMビュー 247
12.2.1.4.1 主要強み 247
12.2.1.4.2 戦略的選択 247
12.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 247
12.2.2 グーグル 248
12.2.2.1 事業概要 248
12.2.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 249
12.2.2.3 最近の動向 250
12.2.2.4 MnMの見解 254
12.2.2.4.1 主要強み 254
12.2.2.4.2 戦略的選択 255
12.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 255
12.2.3 IBM 256
12.2.3.1 事業概要 256
12.2.3.2 提供する製品/ソリューション/サービス 257
12.2.3.3 最近の動向 258
12.2.3.4 MnMの見解 261
12.2.3.4.1 主要強み 261
12.2.3.4.2 戦略的選択 261
12.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 261
 
12.2.4 AWS 262
12.2.4.1 事業概要 262
12.2.4.2 提供する製品/ソリューション/サービス 263
12.2.4.3 最近の動向 263
12.2.4.4 MnMビュー 266
12.2.4.4.1 主要強み 266
12.2.4.4.2 戦略的選択 266
12.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 266
12.2.5 オラクル 267
12.2.5.1 事業概要 267
12.2.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 268
12.2.5.3 最近の動向 269
12.2.5.4 MnMビュー 271
12.2.5.4.1 主要強み 271
12.2.5.4.2 戦略的選択 271
12.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 271
12.2.6 セールスフォース 272
12.2.6.1 事業概要 272
12.2.6.2 提供する製品/ソリューション/サービス 273
12.2.6.3 最近の動向 274
12.2.7 サス・インスティテュート 276
12.2.7.1 事業概要 276
12.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 276
12.2.7.3 最近の動向 277
12.2.8 オープンアイ 278
12.2.8.1 事業概要 278
12.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 278
12.2.8.3 最近の動向 279
12.2.9 メタ 282
12.2.9.1 事業概要 282
12.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 283
12.2.9.3 最近の動向 284
12.2.10 サウンドハウンド・アイ 288
12.2.10.1 事業概要 288
12.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 289
12.2.10.3 最近の動向 291
12.3 主要プレイヤー 296
12.3.1 イクヴィア 296
12.3.2 ライブパーソン 297
12.3.3 ハプティック 298
12.3.4 カピッシュ 298
12.3.5 ラサ 299
12.3.6 マインドメルド 299
12.3.7 抱きしめる顔 300
12.3.8 コンバシカ 300
12.3.9 エキスパート.AI 301
12.3.10 バービオ・テクノロジーズ 301
12.3.11 ウォルフラム 302
12.3.12 cortical.io 302
12.3.13 オミリア 303
12.3.14 コグニジー 303
12.3.15 プラスティシティ 304
12.4 スタートアップ/SM 305
12.4.1 Afforai 305
12.4.2 tune ai 305
12.4.3 verbit.ai 306
12.4.4 シンセシス 306
12.4.5 ピコボイス 307
12.4.6 symbl.ai 307
12.4.7 ティサネ・ラボ 308
12.4.8 prosa.ai 308
12.4.9 そろばん.ai 309
12.4.10 フォアソート 309
13 隣接市場と関連市場 310
13.1 はじめに 310
13.2 自然言語処理市場-2028年までの世界予測 310
13.2.1 市場の定義 310
13.2.2 市場の概要
13.2.2.1 自然言語処理市場：オファリング別 312
13.2.2.2 自然言語処理市場：タイプ別 313
13.2.2.3 自然言語処理市場：用途別 313
13.2.2.4 自然言語処理市場：技術別 314
13.2.2.5 自然言語処理市場：業種別 315
13.2.2.6 自然言語処理市場：地域別 316
13.3 会話型AI市場-2030年までの世界予測 317
13.3.1 市場の定義 317
13.3.2 市場の概要 318
13.3.2.1 会話型AI市場：オファリング別 319
13.3.2.2 会話型AI市場：ビジネス機能別 320
13.3.2.3 会話型AI市場：エージェントタイプ別 321
13.3.2.4 会話型AI市場：統合モード別 322
13.3.2.5 会話型AI市場：業種別 322
13.3.2.6 会話型AI市場：地域別 324
14 付録 325
14.1 ディスカッションガイド 325
14.2 Knowledgestore： Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 330
14.3 カスタマイズオプション 332
14.4 関連レポート 332
14.5 著者の詳細 333


※「世界の自然言語理解（NLU）市場（～2029年）：提供別（ソリューション、サービス）、種類別、用途別（機械翻訳、チャットボット＆バーチャルアシスタント、センチメント分析、データキャプチャ）」調査レポートの詳細紹介ページ
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