自然言語処理（NLP）市場レポート：タイプ別、技術別、展開モード別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別、2026年～2034年

世界の自然言語処理（NLP）市場規模は、2025年に344億米ドルに達しました。今後について、IMARC Groupは、2026年から2034年にかけてCAGR 20.02％で推移し、2034年までに市場規模が1,864億米ドルに達すると予測しています。この市場の主な成長要因は、拡大するEコマース分野、医療業界における自然言語処理（NLP）の利用拡大、そして世界の人工知能（AI）および機械学習技術の普及です。

自然言語処理（NLP）市場の動向：

AIおよび機械学習技術の採用拡大

自然言語処理（NLP）市場は、人工知能（AI）および機械学習（ML）技術の利用拡大に伴い成長しています。さらに、NLP技術はAIおよび機械学習（ML）アルゴリズムにより、感情分析、翻訳、パーソナルアシスタントといったタスクに優れており、データ入力から学習し、人間の介入なしに時間の経過とともに性能を向上させることが可能です。例えば、新たなHorizon Europeの資金提供により、2023-2024年度のHorizon Europe Digital, Industry, and Spaceワークプログラムの下で、AIおよび量子技術に関する欧州の調査が強化されています。新たな公募シリーズが発表され、創造的な取り組みに対して約1億1,200万ユーロの資金が提供されます。さらに、欧州委員会は新たな資金調達ルートを設け、Horizon Europeを通じて量子技術および人工知能（AI）分野の革新的な取り組みを促進するために1億1,200万ユーロ以上を拠出することを決定しました。また、資金のうち5,000万ユーロは、大規模AIモデルの開発に充てられることになっています。これらの改善の目的は、モデルの機能を拡張し、追加のデータタイプに対応させることで、テキスト、写真、音声、動画、3Dモデルなどのマルチモーダルデータを処理・生成できる生成AIシステムを構築することにあります。これらのシステムは、様々な環境や業務に適応できるよう設計されています。したがって、企業がデジタルトランスフォーメーションに注力し続ける中、データ駆動型の意思決定への依存が高まることで、NLP技術の採用がさらに促進され、その結果、自然言語処理（NLP）市場の収益が好影響を受けることになります。

Eコマースの成長

IMARC Groupによると、世界のEコマース市場規模は21兆1,000億米ドルと評価されています。また、2032年までに183兆8,000億米ドルに成長すると予測されており、2024年から2032年までの年間平均成長率（CAGR）は27.16％と見込まれています。Eコマース業界では、顧客体験の向上と業務の最適化を図るため、自然言語処理（NLP）技術の導入が進んでいます。これらの技術は、顧客の質問を理解して回答したり、カスタマーサポートを自動化したり、より使いやすい検索機能を提供したりするために活用されています。Eコマース企業は、NLPを活用することで膨大な量の顧客データを分析し、消費者の行動を把握し、顧客を維持・満足させるためのパーソナライズされたショッピング体験を提供できます。さらに、NLP技術はセンチメント分析にも利用されており、企業が商品やサービスに対する顧客の考えやコメントを把握するのに役立ち、より的を絞ったマーケティングキャンペーンや製品改良を可能にします。このように、NLPはEコマースサイトの運営方法を根本から変え、顧客が日常的な言葉を使って商品を見つけられるようにすることで、ユーザーエンゲージメントを高め、販売コンバージョンを向上させています。

医療分野における導入の拡大

自然言語処理（NLP）業界は、医療分野におけるこれらの技術への依存度が高まるにつれて成長しています。NLPにより、患者のフィードバック、医学研究論文、電子健康記録（EHR）などの膨大な量の非構造化臨床データを効率的に分析・処理することが可能になります。世界経済フォーラムによると、インドにおけるAIへの支出は2025年までに117億8,000万米ドルに達し、2035年までには同国のGDPに1兆米ドル貢献する見込みです。さらに、米国国立衛生研究所（NIH）が2023年4月に発表した記事によると、人工知能は臨床研究を変革し、データの質を向上させています。膨大な臨床データや生物学的データの集約と分析は、被験者の登録、関与、試験の効率、そして成果の質を向上させます。さらに、堅牢な臨床および分子データセットは、医薬品や生物学的機能の予測モデリングを大幅に改善しました。たとえ最大規模のデータセットであっても、個人がそれを十分に理解できなければ無意味です。健康データにおける重要なパターンや動向を認識する能力は、アナリストにとって不可欠です。したがって、この状況下では、自然言語処理（NLP）ソフトウェアが不可欠となります。NLPにおける機械学習（ML）を活用し、記述的なテキストの検出、抽出、および構造化データへの体系化を行うことで、調査における手順を簡素化するために使用されるのです。例えば、Courseraによると、医療分野におけるAIの市場規模は2030年には2,082億米ドルに達すると予測されており、これは2022年の154億米ドルを上回るものです。このように、医療分野における投資と導入の拡大は、NLP技術の極めて重要な役割を浮き彫りにしており、自然言語処理（NLP）市場の展望を明るいものにしています。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の自然言語処理（NLP）市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：タイプ別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第7章 市場内訳：技術別

• インタラクティブ音声応答
• 光学文字認識
• テキストアナリティクス
• 音声アナリティクス
• 分類・区分
• パターン・画像認識
• その他

第8章 市場内訳：展開モード別

• オンプレミス
• クラウドベース

第9章 市場内訳：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第10章 市場内訳：エンドユーザー別

• 教育
• BFSI
• ヘルスケア
• IT・通信
• 製造・小売
• メディア・エンターテインメント
• その他

第11章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第12章 SWOT分析

第13章 バリューチェーン分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

第15章 価格分析

第16章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業プロファイル
  • Addepto sp. z o.o.
  • Baidu
  • C5i
  • Consensus Cloud Solutions, Inc.
  • Conversica, Inc
  • Gnani Innovations Private Limited
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • IQVIA Inc
  • Linguamatics
  • SoundHound AI Inc
  • Verint Systems Inc.
  • Veritone, Inc.