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市場調査レポート
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1620556

自然言語理解市場の市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測

Natural Language Understanding Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2024 - 2032

出版日
ページ情報
英文 175 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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自然言語理解市場の市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測
出版日: 2024年10月18日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 175 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

世界の自然言語理解（NLU）市場の2023年の市場規模は193億米ドルで、2024～2032年にかけてCAGR 20.1％で成長すると予測されています。

この成長は、様々なセグメントでのAIを活用したソリューションの統合の増加、顧客体験の向上に対する需要の高まり、効率的なデータ分析の必要性の高まりが主要要因となっています。市場は、ソリューションとサービスの2つの主要コンポーネントに区分できます。2023年には、ソリューション部門が160億米ドル以上を占める。チャットボット、バーチャルアシスタント、テキスト分析ツールなど、NLUを強化したアプリケーションに対する需要の急増が、この成長の主要要因となっています。

これらの洗練されたソリューションは、ディープラーニングやトランスフォーマーモデルのような先進的技術を活用して、多様な文脈における人間の言語を効果的に分析・解釈します。これらのツールは、意図認識、エンティティ抽出、センチメント分析などの機能を提供することで、顧客とのやり取りを自動化し、意思決定プロセスを強化し、非構造化テキストデータから貴重な洞察を引き出す力を組織に与えます。導入形態もNLU市場の重要な側面であり、クラウドベースとオンプレミスの選択肢があります。クラウドベースのセグメントは、2024～2032年にかけてCAGRが18%を超えると予想されています。スケーラブルで柔軟なNLUソリューションに対する需要の高まりとともに、クラウドコンピューティングの急速な普及がこの動向を後押ししています。

クラウドベースの展開には、初期コストの削減、シームレスな拡大性、多額のインフラ投資を必要としない先進的NLU機能へのアクセスなど、複数の利点があります。この柔軟性により、企業はNLU技術を迅速に導入し、技術革新の進展に合わせて簡単に更新することができます。さらに、クラウドベースのNLUをデータ分析やMLプラットフォームなどの他のクラウド技術と組み合わせることで、全体的な価値が向上し、あらゆる規模の企業にとって魅力的な選択肢となります。北米はNLU市場をリードし、2023年には35%を超える大きなシェアを獲得します。同地域は、大手技術企業の存在とダイナミックな新興企業エコシステムにより、顕著な成長を遂げています。

市場範囲
開始年 2023年
予測年 2024～2032年
開始金額 193億米ドル
予測金額 998億米ドル
CAGR 20.1%

研究開発への多額の投資とAI技術の早期導入により、米国はNLUイノベーションのリーダーとしての地位を確立しています。さらに、さまざまなセグメントで顧客体験の向上とビジネスプロセスの自動化が重視されるようになり、全米でNLUソリューションの導入が加速しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 産業洞察

  • エコシステム分析
  • サプライヤーの状況
    • ソフトウェアプロバイダー
    • サービスプロバイダー
    • 流通チャネル
    • エンドユーザー
  • 利益率分析
  • 技術とイノベーションの展望
  • 特許分析
  • ケーススタディ
  • NLP、NLU、NLGの比較分析
  • 規制状況
  • 影響要因
    • 促進要因
      • AIを活用したソリューションの採用拡大
      • 顧客体験の向上に対する需要の高まり
      • 効率的なデータ分析へのニーズの高まり
      • 機械学習と大規模言語モデルの進歩
    • 産業の潜在的リスク・課題
      • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
      • NLU技術の熟練専門家の不足
  • 成長可能性分析
  • ポーター分析
  • PESTEL分析

第4章 競合情勢

  • イントロダクション
  • 企業シェア分析
  • 競合のポジショニングマトリックス
  • 戦略展望マトリックス

第5章 市場推定・予測：コンポーネント別、2021～2032年

  • 主要動向
  • ソリューション
    • ソフトウェア
    • プラットフォーム
  • サービス
    • コンサルティングサービス
    • 実装とインテグレーション
    • トレーニング＆サポート

第6章 市場推定・予測：導入形態別、2021～2032年

  • 主要動向
  • クラウドベース
  • オンプレミス

第7章 市場推定・予測：組織規模別、2021～2032年

  • 主要動向
  • 中小企業
  • 大企業

第8章 市場推定・予測：技術別、2021～2032年

  • 主要動向
  • 統計ベース
  • ルールベース
  • ハイブリッド

第9章 市場推定・予測：用途別、2021～2032年

  • 主要動向
  • バーチャルアシスタント
  • 顧客経験管理
  • センチメント分析
  • 情報抽出
  • 質問応答システム
  • その他

第10章 市場推定・予測：最終用途別、2021～2032年

  • 主要動向
  • BFSI
  • 医療
  • 小売・eコマース
  • 通信
  • IT &テレコム
  • 自動車
  • 政府機関
  • その他

第11章 市場推定・予測：地域別、2021～2032年

  • 主要動向
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • 北欧
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • 東南アジア
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
  • 中東・アフリカ
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア

第12章 企業プロファイル

  • Alibaba Cloud
  • Amazon Web Services
  • Apple
  • Baidu
  • Cerebras Systems
  • Cloudera
  • Cognitivescale
  • Google
  • Hugging Face
  • IBM
  • Infosys Limited
  • Meta Platforms（Facebook）
  • Microsoft Azure
  • Nuance Communications
  • OpenAI
  • Oracle
  • Salesforce
  • SAP SE
  • SAS Institute
  • Tata Consultancy Services
目次
Product Code: 11898

The Global Natural Language Understanding Market was valued at USD 19.3 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 20.1% from 2024 to 2032. This growth is largely driven by the increasing integration of AI-powered solutions across various sectors, a heightened demand for improved customer experiences, and a growing necessity for efficient data analysis. The market can be segmented into two main components: solutions and services. In 2023, the solutions segment accounted for over USD 16 billion. The surge in demand for NLU-enhanced applications, such as chatbots, virtual assistants, and text analytics tools, is a key factor contributing to this growth.

These sophisticated solutions utilize advanced technologies like deep learning and transformer models to effectively analyze and interpret human language in diverse contexts. By providing functionalities such as intent recognition, entity extraction, and sentiment analysis, these tools empower organizations to automate customer interactions, enhance decision-making processes, and extract valuable insights from unstructured text data. Deployment mode is another critical aspect of the NLU market, with cloud-based and on-premises options available. The cloud-based segment is expected to experience a CAGR of over 18% between 2024 and 2032. The rapid adoption of cloud computing, along with the increasing demand for scalable and flexible NLU solutions, is propelling this trend.

Cloud-based deployment offers multiple advantages, including reduced upfront costs, seamless scalability, and access to advanced NLU capabilities without substantial infrastructure investments. This flexibility allows organizations to implement NLU technologies quickly and update them easily as innovations emerge. Additionally, the incorporation of cloud-based NLU with other cloud technologies, such as data analytics and ML platforms, improves their overall value, making them an appealing choice for businesses of all sizes. North America leads the NLU market, capturing a significant share of over 35% in 2023. The region is experiencing notable growth, driven by the presence of major technology firms and a dynamic startup ecosystem.

Market Scope
Start Year2023
Forecast Year2024-2032
Start Value$19.3 Billion
Forecast Value$99.8 Billion
CAGR20.1%

Substantial investments in research and development, combined with early adoption of AI technologies, have established the U.S. as a leader in NLU innovation. Furthermore, an increasing emphasis on improving customer experiences and automating business processes across various sectors is accelerating the adoption of NLU solutions throughout the country.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates & calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimation
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Software providers
    • 3.2.2 Service providers
    • 3.2.3 Distribution channel
    • 3.2.4 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Case study
  • 3.7 Comparative analysis of NLP, NLU, and NLG
  • 3.8 Regulatory landscape
  • 3.9 Impact forces
    • 3.9.1 Growth drivers
      • 3.9.1.1 Increasing adoption of AI-powered solutions
      • 3.9.1.2 Growing demand for enhanced customer experience
      • 3.9.1.3 Rising need for efficient data analysis
      • 3.9.1.4 Advancements in machine learning and large language models
    • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.9.2.1 Data privacy and security concerns
      • 3.9.2.2 Lack of skilled professionals in NLU technologies
  • 3.10 Growth potential analysis
  • 3.11 Porter's analysis
  • 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Solution
    • 5.2.1 Software
    • 5.2.2 Platform
  • 5.3 Service
    • 5.3.1 Consulting services
    • 5.3.2 Implementation & integration
    • 5.3.3 Training & support

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Cloud-based
  • 6.3 On-premises

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 SME
  • 7.3 Large enterprise

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Statistical
  • 8.3 Rule-based
  • 8.4 Hybrid

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Virtual assistants
  • 9.3 Customer experience management
  • 9.4 Sentiment analysis
  • 9.5 Information extraction
  • 9.6 Question answering systems
  • 9.7 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 BFSI
  • 10.3 Healthcare
  • 10.4 Retail & e-commerce
  • 10.5 Telecommunications
  • 10.6 IT & telecom
  • 10.7 Automotive
  • 10.8 Government
  • 10.9 Others

Chapter 11 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 11.1 Key trends
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 U.S.
    • 11.2.2 Canada
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 UK
    • 11.3.2 Germany
    • 11.3.3 France
    • 11.3.4 Italy
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Russia
    • 11.3.7 Nordics
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 China
    • 11.4.2 India
    • 11.4.3 Japan
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 South Korea
    • 11.4.6 Southeast Asia
  • 11.5 Latin America
    • 11.5.1 Brazil
    • 11.5.2 Mexico
    • 11.5.3 Argentina
  • 11.6 MEA
    • 11.6.1 UAE
    • 11.6.2 South Africa
    • 11.6.3 Saudi Arabia

Chapter 12 Company Profiles

  • 12.1 Alibaba Cloud
  • 12.2 Amazon Web Services
  • 12.3 Apple
  • 12.4 Baidu
  • 12.5 Cerebras Systems
  • 12.6 Cloudera
  • 12.7 Cognitivescale
  • 12.8 Google
  • 12.9 Hugging Face
  • 12.10 IBM
  • 12.11 Infosys Limited
  • 12.12 Meta Platforms (Facebook)
  • 12.13 Microsoft Azure
  • 12.14 Nuance Communications
  • 12.15 OpenAI
  • 12.16 Oracle
  • 12.17 Salesforce
  • 12.18 SAP SE
  • 12.19 SAS Institute
  • 12.20 Tata Consultancy Services