市場調査レポート
商品コード
1466254
自然言語処理市場:タイプ別、技術別、産業別、展開別、用途別-2024-2030年の世界予測Natural Language Processing Market by Type (Hybrid, Rule-Based, Statistical), Technology (Autocoding, Classification & Categorization, Interactive Voice Response), Industry, Deployment, Application - Global Forecast 2024-2030 |
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自然言語処理市場:タイプ別、技術別、産業別、展開別、用途別-2024-2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 197 Pages
納期: 即日から翌営業日
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自然言語処理市場規模は2023年に218億4,000万米ドルと推定され、2024年には254億9,000万米ドルに達し、CAGR 17.13%で2030年には660億8,000万米ドルに達すると予測されています。
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を開発、統合、実装することです。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効率化しながら、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します。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ます。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ます。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ます。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ます。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ます。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ます。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す。ディープラーニング(深層学習)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ます。
主な市場の統計 | |
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基準年[2023] | 218億4,000万米ドル |
予測年 [2024] | 254億9,000万米ドル |
予測年 [2030] | 660億8,000万米ドル |
CAGR(%) | 17.13% |
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します。
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、ルールベース手法と統計的手法の長所を組み合わせたものです。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、辞書に依存しています。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します。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ます。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することができます。
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、 促進要因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ます。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ます。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、調査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。eコマース・プラットフォームにNLPを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します。
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します。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。
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、世界ビジネスには欠かせないものとなっています。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ます。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します。文書ワークフローの強化を目指す組織にとって有用です。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
南北アメリカでは、言語処理能力を強化するための研究開発に、ハイテク大手が多額の投資を行っています。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ります。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ます。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。UAEやサウジアラビアなどの国々でインターネット普及率やスマートフォンの利用率が上昇しており、企業はeコマース、銀行、通信分野で顧客の嗜好に応えるためにNLP技術を活用しています。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研究に投資していることで知られており、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ます。
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す。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の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)です。
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について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、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、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
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.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力について徹底的な評価を行います。
5.製品開発およびイノベーション: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ます。
1.自然言語処理市場の市場規模および予測は?
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、用途、分野は何か?
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適した形態や戦略的手段は?
[197 Pages Report] The Natural Language Processing Market size was estimated at USD 21.84 billion in 2023 and expected to reach USD 25.49 billion in 2024, at a CAGR 17.13% to reach USD 66.08 billion by 2030.
Natural language processing comprises developing, integrating, and implementing software solutions and technologies that enable computers to interpret, comprehend, and generate human language. These solutions facilitate seamless communication between humans and machines while streamlining complex linguistic tasks such as translation, sentiment analysis, topic extraction, text summarization, speech recognition, and machine learning model training. Increasing data generation from various sources, such as social media platforms and IoT devices, drives the growth of the market. Organizations are using NLP tools to extract valuable insights from large volumes of unstructured texts. Additionally, the adoption of AI-based technologies like chatbots and virtual assistants that employ NLP for personalized customer interactions is on the rise. Despite promising growth prospects, the NLP market faces challenges such as the complexity of human languages and the lack of standardized evaluation metrics. Data privacy concerns associated with processing linguistic data pose a significant barrier, while integrating NLP systems with existing software infrastructure remains a daunting task due to compatibility issues. Potential opportunities within the NLP market include sentiment analysis applications in marketing analytics for tailoring product offerings based on customer preferences. Enhancing cybersecurity measures using NLP-powered threat detection systems is another opportunity, as well as mental health monitoring through emotional analysis software. Improvements in deep learning techniques have led to increasingly sophisticated NLP algorithms capable of accurately simulating human-like understanding of language nuances.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2023] | USD 21.84 billion |
Estimated Year [2024] | USD 25.49 billion |
Forecast Year [2030] | USD 66.08 billion |
CAGR (%) | 17.13% |
Type: Hybrid NLP offers a balanced approach by leveraging the strengths of both rule-based and statistical methodologies.
Hybrid NLP combines the strengths of both rule-based and statistical approaches to deliver more accurate and efficient language understanding. By leveraging the grammar rules from the rule-based method and machine learning algorithms from the statistical method, hybrid systems can better tackle complex linguistic tasks, including sentiment analysis or text summarization. Rule-based NLP relies on predefined grammar rules, syntax patterns, and dictionaries to understand and process human language. It involves manual efforts in crafting these rules and can be highly accurate in specific domains where language structures are well-defined. Statistical NLP employs machine learning algorithms to identify patterns in large datasets without explicit rules. These algorithms adapt based on input data, offering greater flexibility in processing varied linguistic structures.
Industry: Natural Language Processing (NLP) has experienced remarkable growth across Automotive, Healthcare & Life Sciences, High-Tech & Electronics, Media & Entertainment, Research & Education, and Retail & Consumer Goods.
NLP is transforming the automotive industry through voice assistants and infotainment systems that enhance driver safety and convenience. Banks and financial institutions utilize NLP for customer service chatbots, sentiment analysis of financial news, fraud detection, and document processing. Governments implement NLP for public services automation, such as smart city projects and defense intelligence solutions. NLP is utilized in healthcare by enabling more effective electronic health record (EHR) management, drug discovery, and patient care through AI-driven conversational agents. NLP technologies are vital in the high-tech sector for applications like virtual assistants, robotics communication systems, and sentiment analysis of consumer reviews. In the media industry, NLP algorithms are used for content creation support, automatic summarization of articles, and social media analytics. NLP plays a significant role in research by enabling automated literature mining, plagiarism detection solutions, and real-time translation between dozens of languages. Retail businesses use NLP-powered chatbots for customer service improvement while leveraging sentiment analysis tools. Integrate NLP into their e-commerce platforms to optimize product search functionality and NLP-enabled warehouse robot fleet to streamline logistics operations.
Deployment: On-Cloud NLP deployment has lower upfront costs than the On-Premise deployment
On-cloud NLP deployment refers to hosting NLP services on cloud-based platforms provided by third-party vendors. This approach is popularly increasing due to its minimal hardware requirements, flexibility, and scalability. On-Cloud solutions are ideal for businesses that require quick implementation, easy access from multiple locations, or low upfront costs. On-premise NLP deployment involves installing NLP software on a company's local servers or data centers. This option provides greater control over data security and privacy by keeping sensitive information within the organization's infrastructure. It is preferred by entities with stringent regulatory compliance requirements or those handling particularly sensitive information.
Information extraction is crucial in converting unstructured data into structured forms suitable for database storage, analysis, and decision-making. It helps in extracting entities, relationships, and event details from texts. Machine translation enables the conversion of written text from one language to another with minimal human intervention. It aids in breaking down communication barriers across cultures and has become indispensable for global businesses. Question answering applications focus on automatically answering questions posed by humans and machines in natural languages. Question answering systems have proven vital in customer support chatbots, voice assistants, and knowledge management platforms. NLP-enabled report generation involves generating summaries or full-length reports from given data sets or documents. It is useful for organizations aiming to enhance their document workflows. The text processing application encompasses tasks like tokenization, stemming, lemmatization, part-of-speech tagging, and sentiment analysis that help preprocess textual data for subsequent analysis. Businesses benefiting from these services range from marketing agencies monitoring social media sentiment to news outlets analyzing political discourse.
Regional Insights
In the Americas, significant investments have been made by tech giants for research and development to enhance their language processing capabilities. The European Union has strict regulations with increasing awareness about data privacy that govern NLP applications in this region. The EU has invested significantly in research initiatives such as human language technologies projects under the Horizon 2020 program. The Middle East is a rapidly growing for technology adoption. With rising internet penetration rates and smartphone usage across countries like the UAE and Saudi Arabia, businesses are leveraging NLP technologies to cater to customer preferences in the e-commerce, banking, and telecommunication sectors. In the Asia Pacific region, China is known for its investments in AI research, where NLP plays a significant role, while in Japan, initiatives such as the AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) project aim to strengthen AI research, including NLP applications.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Natural Language Processing Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Natural Language Processing Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Natural Language Processing Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include 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., and Verint Systems Inc..
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Natural Language Processing Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Natural Language Processing Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Natural Language Processing Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Natural Language Processing Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Natural Language Processing Market?