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市場調査レポート
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1662681

自然言語理解（NLU）市場の2030年までの予測： タイプ、オファリング、展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Natural Language Understanding (NLU) Market Forecasts to 2030 - Global Analysis by Type (Rule-Based, Statistical and Hybrid), Offering, Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.06円
自然言語理解（NLU）市場の2030年までの予測： タイプ、オファリング、展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析
出版日: 2025年02月02日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の自然言語理解（NLU）市場は2024年に224億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは22.2％で成長し、2030年には746億米ドルに達すると予測されています。

自然言語理解（NLU）は人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）の一セグメントで、ロボットが人間の言葉を理解し、解釈し、意味のある方法で応答できるようにすることを目的としています。構文、意味、文脈、意図を理解することで、音声やテキストのような非構造化言語入力を構造化データに変換します。センチメント分析、エンティティ認識、言語翻訳、意図検出は、NLUによって可能になるタスクのひとつです。

AI搭載アプリケーションの採用拡大

AIを搭載したアプリケーションの利用の増加が自然言語理解（NLU）市場を牽引しており、バーチャルアシスタント、チャットボット、音声インターフェースなどのインテリジェントシステムの需要が増加しています。ユーザーエンゲージメントと業務効率を向上させるため、これらのアプリケーションは人間の言語を効率的に読み取り、反応するNLUに依存しています。NLUの統合は、医療、小売、金融など、AIを搭載した製品を自動化や顧客に合わせた対話のために使用する産業によってさらに促進されています。

人間の言語の複雑さ

人間の言語の複雑さは、様々な言語パターン、慣用的なイディオム、文脈上の意味を適切に把握することを困難にし、自然言語理解（NLU）市場を阻害しています。NLUモデルの誤解や間違いは、言語、トーン、スラングのバリエーションから生じる可能性があります。この複雑さのために、より大きなデータセット、より複雑なアルゴリズム、継続的なトレーニングが必要となり、開発コストが上昇し、NLU技術の幅広い産業への導入が遅れます。

データ可用性の向上

テキスト、音声、ソーシャルメディアなどの大量の非構造化データを機械学習モデルのトレーニングや改善に利用することで、データの利用可能性が高まり、自然言語理解（NLU）産業を牽引しています。NLUシステムは、その豊富なデータのおかげで、文脈、意味、意図をより正確に理解することができます。企業はこのデータを使って、バーチャルアシスタント、チャットボット、感情分析ツールなどの洗練されたアプリを開発しています。ユーザー生成コンテンツの着実な拡大は、NLU産業におけるイノベーションと取り込みを後押ししています。

高い導入コスト

特に中小企業にとっては、高い導入コストが産業の成長を妨げています。先進的AIモデルの導入、既存システムへの統合、インフラ維持に伴う出費は、法外なもの可能性があります。このような予算上の障害により、特に予算が厳しいセグメントではNLU技術が広く利用されないことが多く、データ分析や顧客サービスの自動化などのセグメントでの有望性が制限されています。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、企業が遠隔操作やデジタルカスタマーサポートに移行するにつれて、自然言語理解（NLU）技術の採用を加速させました。チャットボット、バーチャルアシスタント、自動化サービスへの依存度が高まったことで、NLUソリューションの需要が急増しました。さらに医療セグメントでは、患者との対話やデータ処理にNLUが活用されました。パンデミックは、効率的でスケーラブルなAIソリューションの必要性を浮き彫りにし、NLU市場の成長を促進しました。

予測期間中、自動コーディングセグメントが最大になる見込み

オートコーディングセグメントは、NLUシステムの展開を迅速化し、開発の複雑さを軽減するため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これにより、音声アシスタント、チャットボット、感情分析システムなどのAI搭載製品をより迅速に統合することが可能になります。自動コーディングは効率性と拡大性を高めることで、企業が医療やカスタマーサービスなどさまざまな産業でNLUを適用することを容易にし、より幅広い受け入れと市場拡大を促進します。

予測期間中、統計セグメントが最も高いCAGRを予測

予測期間中、統計セグメントが最も高い成長を遂げると予測されます。これらの技術は、大規模なデータセットを活用して言語内のパターン、確率、関係を特定し、感情分析、機械翻訳、意図認識などのNLUアプリケーションを強化するからです。隠れマルコフモデル（HMM）や条件付き確率場（CRF）などの統計モデルは、複雑な言語構造を理解するための強固な基盤を記載しています。このデータ駆動型アプローチはイノベーションを加速させ、NLUシステムをより効果的でスケーラブルなものにし、産業を問わず広く採用されるようにします。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されるのは、医療やカスタマーサポートなどの産業でAIを活用したソリューションの活用が進んでいるためです。先進的チャットボット、バーチャルアシスタント、センチメント分析技術は、消費者エンゲージメントと業務効率を高めるために必要性が高まっています。この地域の強力な技術インフラ、AI研究への投資、自動化と機械学習イノベーションの早期導入が、北米のNLU市場急成長のさらなる要因となっています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、カスタマーサービス、医療、金融など、さまざまなセグメントでAIを活用したソリューションが必要とされているためです。NLUの能力は、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、機械学習の開発によって向上しています。市場の拡大は、チャットボット、音声アシスタント、自動化されたカスタマーサポートサービスの出現や、デジタルトランスフォーメーションへの支出の増加によってさらに助長されています。この地域におけるNLU市場の拡大は、AI開発を奨励する政府プログラムの結果でもあります。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読の顧客には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推定・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携による主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • イントロダクション
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の自然言語理解（NLU）市場：タイプ別

  • イントロダクション
  • ルールベース
  • 統計
  • ハイブリッド

第6章 世界の自然言語理解（NLU）市場：オファリング別

  • イントロダクション
  • ソフトウェア
  • サービス

第7章 世界の自然言語理解（NLU）市場：展開モード別

  • イントロダクション
  • オンプレミス
  • クラウドベース

第8章 世界の自然言語理解（NLU）市場：技術別

  • イントロダクション
  • インタラクティブ音声応答
  • 自動コーディング
  • テキスト分析
  • 音声分析
  • 画像とパターンの認識

第9章 世界の自然言語理解（NLU）市場：用途別

  • イントロダクション
  • 顧客体験管理
  • バーチャルアシスタント/チャットボット
  • ソーシャルメディアモニタリング
  • 感情分析
  • テキスト分類と要約
  • 従業員のオンボーディングと採用
  • 言語生成
  • 機械翻訳
  • その他

第10章 世界の自然言語理解（NLU）市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • ITとITeS
  • 小売業と電子商取引
  • 医療とライフサイエンス
  • 運輸・物流
  • 政府と公共部門
  • メディアとエンターテイメント
  • 製造業
  • 通信
  • その他

第11章 世界の自然言語理解（NLU）市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他の南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他の中東・アフリカ

第12章 主要開発

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

  • OpenAI
  • Google Cloud AI
  • IBM Watson
  • Microsoft Azure Cognitive Services
  • Amazon Web Services（AWS）
  • Baidu Research
  • Facebook AI Research（FAIR）
  • Hugging Face
  • Appen
  • Cohere
  • Tractable
  • Primer
  • Eleos Health
  • PolyAI
  • Rasa Technologies ss
  • Upstage
  • Cognigy
  • Deepgram
  • Kustomer
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Rule-Based (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Statistical (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Hybrid (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Offering (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By On-Premises (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Cloud-Based (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Interactive Voice Response (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Auto Coding (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Text Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Speech Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Image & Pattern Recognition (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Customer Experience Management (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Virtual Assistants/Chatbots (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Social Media Monitoring (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Sentiment Analysis (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Text Classification & Summarization (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Employee Onboarding & Recruiting (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Language Generation (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Machine Translation (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By IT & ITeS (2022-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Retail & eCommerce (2022-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2022-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Transportation and Logistics (2022-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Government and Public Sector (2022-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Media & Entertainment (2022-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Manufacturing (2022-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Telecom (2022-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Natural Language Understanding (NLU) Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC28542

According to Stratistics MRC, the Global Natural Language Understanding (NLU) Market is accounted for $22.4 billion in 2024 and is expected to reach $74.6 billion by 2030 growing at a CAGR of 22.2% during the forecast period. Natural Language Understanding (NLU) is an area of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) that aims to help robots understand, interpret, and respond to human language in meaningful ways. By comprehending syntax, semantics, context, and intent, it transforms unstructured language input-like voice or text-into structured data. Sentiment analysis, entity recognition, language translation, and intent detection are among the tasks made possible by NLU.

Market Dynamics:

Driver:

Growing Adoption of AI-Powered Applications

The increased usage of AI-powered applications is driving the Natural Language Understanding (NLU) market, increasing demand for intelligent systems such as virtual assistants, chatbots, and voice interfaces. In order to improve user engagement and operational efficiency, these apps rely on NLU to efficiently read and react to human language. NLU integration is further fueled by industries like healthcare, retail, and finance that use AI-powered products for automation and tailored client interactions.

Restraint:

Complexity of Human Language

The complexity of human language impedes the Natural Language Understanding (NLU) market by making it difficult to properly grasp various linguistic patterns, idiomatic idioms, and contextual meanings. Misunderstandings and mistakes in NLU models can result from variations in language, tone, and slang. Larger datasets, more complicated algorithms, and ongoing training are necessary for this complexity, which raises development costs and delays the broad industry adoption of NLU technology.

Opportunity:

Increased Data Availability

Increased data availability is driving the Natural Language Understanding (NLU) industry by supplying massive volumes of unstructured data, such as text, audio, and social media material, for training and improving machine learning models. NLU systems can comprehend context, semantics, and intent more accurately thanks to its abundance. Businesses use this data to create sophisticated apps such as virtual assistants, chatbots, and sentiment analysis tools. User-generated content's steady expansion encourages innovation and uptake in the NLU industry.

Threat:

High Implementation Costs

High implementation costs are impeding the growth of the industry, particularly for small and medium-sized organizations (SMEs). The expenditures associated with implementing sophisticated AI models, integrating them into existing systems, and maintaining infrastructure might be prohibitive. These budgetary obstacles frequently prevent NLU technology from being widely used, particularly in sectors with tight budgets, which limits its promise in fields like data analysis and customer service automation.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of Natural Language Understanding (NLU) technologies as businesses shifted to remote operations and digital customer support. Increased reliance on chatbots, virtual assistants, and automated services led to a surge in demand for NLU solutions. Moreover, the healthcare sector leveraged NLU for patient interaction and data processing. The pandemic highlighted the need for efficient, scalable AI solutions, driving growth in the NLU market.

The auto coding segment is expected to be the largest during the forecast period

The auto coding segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because this speeds up the deployment of NLU systems and lowers the complexity of their development. It makes it possible to integrate AI-powered products like voice assistants, chatbots, and sentiment analysis systems more quickly. By increasing efficiency and scalability, auto coding makes it easier for companies to apply NLU in a variety of industries, such as healthcare, and customer service, which promotes wider acceptance and market expansion.

The statistical segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the statistical segment is predicted to witness the highest growth as these techniques leverage large datasets to identify patterns, probabilities, and relationships within language, enhancing NLU applications like sentiment analysis, machine translation, and intent recognition. Statistical models, such as Hidden Markov Models (HMM) and Conditional Random Fields (CRF), provide robust foundations for understanding complex linguistic structures. This data-driven approach accelerates innovation, making NLU systems more effective, scalable, and widely adopted across industries.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share because AI-powered solutions are increasingly being utilized in industries including healthcare, and customer support. Advanced chatbots, virtual assistants, and sentiment analysis technologies are becoming more necessary to increase consumer engagement and operational efficiency. The region's strong technological infrastructure, investments in AI research, and early adoption of automation and machine learning innovations are further factors contributing to North America's rapid growth in the NLU market.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR due to the need for AI-powered solutions across a range of sectors, such as customer service, healthcare, and finance. NLU's capabilities are being improved by developments in cloud computing, big data analytics, and machine learning. Market expansion is further aided by the emergence of chatbots, voice assistants, and automated customer support services as well as rising expenditures in digital transformation. The growing NLU market in the area is also a result of government programs encouraging AI development.

Key players in the market

Some of the key players in Natural Language Understanding (NLU) market include OpenAI, Google Cloud AI, IBM Watson, Microsoft Azure Cognitive Services, Amazon Web Services (AWS), Baidu Research, Facebook AI Research (FAIR), Hugging Face, Appen, Cohere, Tractable, Primer, Eleos Health, PolyAI, Rasa Technologies, Upstage, Cognigy, Deepgram and Kustomer.

Key Developments:

In June 2023, IBM announced a new collaboration with will.i.am and FYI to leverage the transformative power of secure and trustworthy generative AI for creatives.

In May 2023, IBM has established a Center of Excellence for generative AI. It stands alongside IBM Consulting's existing global AI and Automation practice, which includes 21,000 data and AI consultants who have conducted over 40,000 enterprise client engagements.

In April 2021, IBM announced new capabilities for IBM Watson designed to help businesses build trustworthy AI. These capabilities further expand Watson tools designed to help businesses govern and explain AI-led decisions, increase insight accuracy, mitigate risks and meet their privacy and compliance requirements.

Types Covered:

  • Rule-Based
  • Statistical
  • Hybrid

Offerings Covered:

  • Software
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • On-Premises
  • Cloud-Based

Technologies Covered:

  • Interactive Voice Response
  • Auto Coding
  • Text Analytics
  • Speech Analytics
  • Image & Pattern Recognition

Applications Covered:

  • Customer Experience Management
  • Virtual Assistants/Chatbots
  • Social Media Monitoring
  • Sentiment Analysis
  • Text Classification & Summarization
  • Employee Onboarding & Recruiting
  • Language Generation
  • Machine Translation
  • Other Applications

End Users Covered:

  • IT & ITeS
  • Retail & eCommerce
  • Healthcare and Life Sciences
  • Transportation and Logistics
  • Government and Public Sector
  • Media & Entertainment
  • Manufacturing
  • Telecom
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Rule-Based
  • 5.3 Statistical
  • 5.4 Hybrid

6 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By Offering

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Software
  • 6.3 Services

7 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By Deployment Mode

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 On-Premises
  • 7.3 Cloud-Based

8 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Interactive Voice Response
  • 8.3 Auto Coding
  • 8.4 Text Analytics
  • 8.5 Speech Analytics
  • 8.6 Image & Pattern Recognition

9 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Customer Experience Management
  • 9.3 Virtual Assistants/Chatbots
  • 9.4 Social Media Monitoring
  • 9.5 Sentiment Analysis
  • 9.6 Text Classification & Summarization
  • 9.7 Employee Onboarding & Recruiting
  • 9.8 Language Generation
  • 9.9 Machine Translation
  • 9.10 Other Applications

10 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 IT & ITeS
  • 10.3 Retail & eCommerce
  • 10.4 Healthcare and Life Sciences
  • 10.5 Transportation and Logistics
  • 10.6 Government and Public Sector
  • 10.7 Media & Entertainment
  • 10.8 Manufacturing
  • 10.9 Telecom
  • 10.10 Other End Users

11 Global Natural Language Understanding (NLU) Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 OpenAI
  • 13.2 Google Cloud AI
  • 13.3 IBM Watson
  • 13.4 Microsoft Azure Cognitive Services
  • 13.5 Amazon Web Services (AWS)
  • 13.6 Baidu Research
  • 13.7 Facebook AI Research (FAIR)
  • 13.8 Hugging Face
  • 13.9 Appen
  • 13.10 Cohere
  • 13.11 Tractable
  • 13.12 Primer
  • 13.13 Eleos Health
  • 13.14 PolyAI
  • 13.15 Rasa Technologies ss
  • 13.16 Upstage
  • 13.17 Cognigy
  • 13.18 Deepgram
  • 13.19 Kustomer