自然言語処理市場の世界市場は、予測期間中の年平均成長率29.3%で、2023年の189億米ドルから2028年には681億米ドルに成長すると予測されています。自然言語処理市場の成長は、テキストを分析するコンピュータプログラムの進歩、より良い顧客体験のために業務を合理化する企業向けソリューションに対するニーズの高まり、全体的なコストを削減し拡張性を高めるためのクラウドベースのNLPソリューションに対する需要の急増、リスクを削減し成長機会を特定するための予測分析に対する需要など、さまざまな要因によってもたらされます。
市場動向
促進要因 テキスト分析コンピュータープログラムの進歩
NLPは、テキストや音声データの形で人間の言語を処理できる技術です。音声操作のGPSシステム、デジタルアシスタント、音声読み上げソフトウェア、顧客サービスのチャットボットなど、さまざまなアプリケーションで使用されています。NLP は、計算言語学と統計、機械学習、およびディープラーニングモデルを組み合わせて、話し手や書き手の意図や感情を含む、人間の言語の包括的な理解を実現します。IBM の Watson Natural Language Understanding (NLU) は、HTML、ウェブページ、ソーシャルメディアなどの非構造化データ形式を分析し、概念、キーワード、カテゴリ、セマンティクス、感情を特定するツールです。また、テキスト分類、固有表現抽出、固有表現認識（NER）、感情分析、要約も行います。
制約：曖昧さにつながる文脈理解の欠如
自然言語理解（NLU）は、言語が使用されているコンテキストを理解するプロセスです。しかし、文脈を理解することは、ある種の障害により非常に困難です。まず、いくつかの単語には複数の意味があり、曖昧さが生じます。このような曖昧性を排除し、特定の文書でこのような単語が正確に理解されるようにするため、言語学は語義曖昧性解消の問題の解決に継続的に取り組んできました。第二に、テキスト文書には、法的契約書、ニュース記事、研究報告書など、ドメイン固有の談話モデルが使用されることがよくあります。これらの文書には、ドメイン談話モデルのような特定の特性があり、NLUを強化するためにAI技術に追加する必要があります。
機会： NLP市場を変革する触媒としてのジェネレーティブAI
ジェネレーティブAIは、自然言語処理（NLP）市場を変革する画期的なテクノロジーです。GPT-3やその後継モデルのような高度な言語モデルによって、生成AIは人間のようなテキストの自動作成を可能にし、いくつかの革新的なアプリケーションへの扉を開きます。これは、首尾一貫した会話を行うことができるチャットボット、マーケティングやジャーナリズムのためのコンテンツ生成、ユーザーへのパーソナライズされたレコメンデーションに力を与えます。ジェネレーティブAIは、クリエイティブで文脈に関連したコンテンツを大規模に生成することで、オーディエンスとのエンゲージメントを高める費用対効果の高い方法を企業に提供します。
課題 多言語能力の欠如
言語ベースの技術に革命をもたらすNLP技術の可能性は、近年大きな注目を集めています。しかし、NLPの研究と開発のほとんどは、英語と他のいくつかの一般的な言語に集中しており、世界の膨大な数の言語が未対応のまま残されています。アジアなどの地域を中心に、世界ではおよそ7,000の言語が話されており、技術の進歩がより包括的な世界の聴衆に利益をもたらすためには、この言語の多様性に対応することが極めて重要です。
自然言語処理市場レポートは、プラットフォームプロバイダー、ソフトウェアプロバイダー、サービスプロバイダー、フレームワーク＆ツールキットプロバイダー、エンドユーザー、規制機関を含む市場エコシステムをカバーしています。
分野別では、BFSI分野が予測期間中に最大の市場規模を占めます。
BFSI分野の企業は、顧客の維持、経費の削減、収益の増加、変化する規制の遵守に努めています。NLPベースの製品は、情報検索、意図解析、顧客サービス、コンプライアンス・プロセスの自動化などのタスクを通じて、BFSI企業のリスク軽減を支援します。例えば、JPモルガン・チェースのCOINは、MLソフトウェアを使用して法務チームが法的文書を解析するのを支援しています。SASプラットフォームは、クラウド・ソリューションとの統合を通じて、ロイヤル・スコットランド銀行（RBS）の顧客フィードバックの分析とNLPを利用した顧客体験の改善を支援したとしています。
マネージド・サービス分野は予測期間中最も高いCAGRで成長すると予測
企業は優れた顧客体験を提供することの重要性を理解しており、そのためマネージド・サービスを提供するために市場で最高のプレイヤーを探すことがよくあります。しかし、これらのサービスを管理しながら、中核となる業務に専念することは困難です。そこで、マネージド・サービスの出番です。マネージド・サービスは、NLPソフトウェアとサービスの保守とアップデートのための専門スキルを提供し、クライアントへの導入前および導入後のサポートを提供します。多くの組織は、クライアントへのタイムリーなサポートを保証するために、これらのサービスをアウトソーシングしています。MSPは、サブスクリプション・モデルまたはサービス・レベル契約（SLA）に基づき、NLPプロバイダーのITインフラを管理し、サポートを提供する第三者企業です。MSPは、ハードウェアおよびソフトウェアに関連するすべての問題の解決に責任を負います。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み
北米は、米国やカナダなどの先進国で構成されています。両国はAIを国家政策の優先分野と位置づけています。この地域、特に米国では、多くの組織がAI、ML、ディープラーニング技術をビジネスプロセスに統合し、市場をリードしています。カスタマーサポートにおけるAIベースの技術は、主にコールセンターサービスを提供する組織に大きな財務的利益をもたらします。この地域のNLP市場は、インフラ整備やデジタル技術の高い採用率といった好条件により、急速な成長を遂げています。新興企業や既存企業によるAI対応インフラへの大規模な投資により、さまざまな業種で革新的なAI対応ソリューションが開発されています。
主要企業
主要な自然言語処理ソリューションおよびサービスプロバイダーには、IBM（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Meta（米国）、3M（米国）、Baidu（中国）、Apple（米国）、SAS Institute（米国）、IQVIA（英国）、Oracle（米国）、 セールスフォース（米）、OpenAI（米）、Inbenta（米）、LivePerson（米）、SoundHound AI（米）、MindMeld（米）、Veritone（米）、Dolbey（米）、Automated Insights（米）、Bitext（米）、Conversica（米）、UiPath（米）、Addepto（米）、RaGaVeRa（インド）、Observe. ai（米国）、Eigen（米国）、Gnani.ai（インド）、Crayon Data（シンガポール）、Narrativa（米国）、deepset（米国）、Ellipsis Health（米国）、DheeYantra（米国）、Verbit.ai（米国）、Rasa（米国）、MonkeyLearn（米国）、TextRazor（英国）、Cohere（カナダ）。 これらの企業は、自然言語処理市場での地位を強化するために、製品の発売、買収、パートナーシップなどの有機的および無機的な成長戦略の両方を使用しています。
この調査レポートは、自然言語処理市場をオファリング、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
ソリューション
タイプ
プラットフォーム
ソフトウェアツール
展開モード
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナルサービス
トレーニング＆コンサルティング
システムインテグレーション＆インプリメンテーション
サポート＆メンテナンス
マネージドサービス
タイプ別
ルールベース
統計ベース
ハイブリッド
アプリケーション別
カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント
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
センチメント分析
テキストの分類と要約
従業員のオンボーディングと採用
言語生成と音声認識
機械翻訳
その他のアプリケーション
テクノロジー別
光学式文字認識
対話型音声応答
自動コーディング
テキスト分析
音声分析
画像・パターン認識
シミュレーションとモデリング
業種別
BFSI
IT & ITeS
小売・eコマース
ヘルスケア・ライフサイエンス
運輸・物流
政府・公共機関
メディア＆エンターテイメント
製造業
電気通信
その他（教育、旅行・ホスピタリティ、自動車、エネルギー・公益事業）
地域別
北米
欧州
アジア太平洋
中東・アフリカ
ラテンアメリカ
2023年8月、Metaは包括的なマルチモーダルおよび多言語機能を初めて提供する画期的なAI翻訳モデル、SeamlessM4Tを発表しました。この革新的なモデルは、音声とテキストの両方を通じて、言語を超えたコミュニケーションを容易にします。その優れた機能には、約100言語の音声認識、約100の入力言語と出力言語の音声テキスト翻訳、約100の入力言語と36の出力言語（英語を含む）をサポートする音声合成翻訳が含まれます。
2023年8月、Google Cloudは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）によって読み書きに革命を起こすイスラエルのスタートアップ、AI21 Labsとの提携を発表しました。AI21 Labsは、Google CloudのAI/MLに特化したインフラを活用し、モデルのトレーニングと推論を迅速化します。このパートナーシップにより、顧客はBigQueryのコネクタと機能を通じて、業界固有のジェネレーティブAI機能をシームレスに統合することができます。
2023年3月、バイドゥは知識強化型LLMを搭載した生成AIの最新イノベーションであるERNIE Botを発表しました。この最先端テクノロジーは、人間の意図を理解し、人間レベルの理解とコミュニケーションに近い、正確で一貫性のある流暢な応答を提供することができます。
2022年2月、SoundHound AIはスナップとの提携を拡大し、スナップチャットの動画に自動キャプションを提供します。SoundHoundの自動音声認識（ASR）ソフトウェアを利用することで、Snapchattersはスナップ内の音声コンテンツのトランスクリプションをリアルタイムで簡単に生成することができます。この機能により、Snapchattersは、SnapchattersがSnapで動画を閲覧する際にキャプションを希望したり必要としたりする場合のアクセシビリティとユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
2022年2月、Metaは最新のイノベーションであるUniversal Speech Translatorを発表しました。Metaは、ある言語の音声を別の言語にリアルタイムで翻訳するための新しいアプローチを設計しており、標準的な書記体系のない言語や、書き言葉と話し言葉の両方をサポートすることができます。
【目次】
1 はじめに （ページ – 53）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.4 考慮した年数
1.5 通貨
1.6 利害関係者
1.7 変化のまとめ
1.7.1 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 – 60）
2.1 調査データ
図1 自然言語処理市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
図2 一次インタビューの内訳 企業名、呼称、地域別
2.1.2.2 業界専門家による主な洞察
2.2 データ三角測量と市場分類
図3 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図4 自然言語処理市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図5 市場規模推定手法 – アプローチ1（サプライサイド）： 自然言語処理ソリューション／サービスからの収益を用いたフローチャート
図 6 市場規模推計手法 – アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）： 全NLPソリューション／サービス企業の総売上高
図 7 市場規模推定手法 – アプローチ 3、ボトムアップ（供給側）： 上位プレイヤーの収益とデータソース
図 8 市場規模推定手法 – アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： 全NLP支出によるシェア
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 調査の前提
2.6 制限事項
2.7 景気後退の影響分析
表3 リセッションの影響
3 事業概要（ページ数 – 74）
表4 自然言語処理の市場規模と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比）
表5 自然言語処理の市場規模と成長率、2023年～2028年（百万米ドル、前年比）
図9 2023年に市場規模を占めるのはソリューション分野
図10 2023年に市場規模を拡大するのはソフトウェアツール部門
図11 2023年に市場規模を拡大するのはプロフェッショナルサービス分野
図12 2023年に最も大きな市場シェアを占めるのはシステムインテグレーション＆インプリメンテーション分野
図13 2023年に最も大きな市場を占める統計タイプセグメント
図14 2023年に最大の市場シェアを占めるIVR技術セグメント
図15 センチメント分析分野が2023年に最大のアプリケーションを占める
図16 2023年にはクラウド展開分野がより大きな市場に
図17 2023年に最大の市場シェアを占めるのはBfsi垂直市場
図18 予測期間中、アジア太平洋地域の市場成長率が最も高い
4 プレミアムインサイト (ページ – 80)
4.1 自然言語処理市場における魅力的な機会
図 19 生成AIによるバーチャルアシスタントとチャットボットの需要急増が自然言語処理ソリューションの採用を後押し
4.2 世界の自然言語処理市場における景気後退の概要
図20 自然言語処理市場は2023年に前年比成長率が微減へ
4.3 自然言語処理市場：上位3つのアプリケーション
図21 予測期間中に最大の市場シェアを占めるセンチメント分析アプリケーション
4.4 自然言語処理市場：主なサービスと上位3つの業種
図22 2023年にはソリューションとBFSIの垂直市場がそれぞれ最大の市場シェアを占める見込み
4.5 自然言語処理市場：地域別
図23 2023年に最大の市場シェアを占めるのは北米
5 市場概要と業界動向（ページ数 – 83）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 24 市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 自然言語処理市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 テキスト解析コンピュータプログラムの進歩
5.2.1.2 顧客体験向上のための業務効率化ニーズの高まり
5.2.1.3 全体的なコスト削減と拡張性の向上を目的としたクラウドベースのNLPソリューションに対する需要の急増
5.2.1.4 リスクの軽減と成長機会の特定を目的とした予測分析への需要
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 あいまいさにつながる文脈理解の欠如
5.2.2.2 コード混合言語による複雑さ
5.2.2.3 ニューラルネットワークを使ったNLP技術開発の限界
5.2.3 機会
5.2.3.1 NLP市場を変革する触媒として機能するジェネレーティブAI
5.2.3.2 実用的なビジネスインテリジェンスのためのビッグデータ技術開発の必要性
5.2.3.3 ヘルスケア分野における効果的なデータ管理と高度なデータ分析への需要の高まり
5.2.4 課題
5.2.4.1 多言語能力の欠如
5.2.4.2 データセキュリティに関する規制やプライバシーへの懸念
5.2.4.3 NLPアルゴリズム導入時の相互運用性と信頼性の問題
5.3 業界動向
5.3.1 自然言語処理： 進化
図25 自然言語処理市場：進化
5.3.2 自然言語処理： アーキテクチャ
図26 自然言語処理市場：アーキテクチャ
5.3.3 バリューチェーン分析
図27 自然言語処理市場：バリューチェーン分析
5.3.4 サプライチェーン分析
図28 自然言語処理市場：サプライチェーン分析
5.3.5 エコシステム
図29 自然言語処理市場：エコシステム
表6 自然言語処理市場：プラットフォームプロバイダー
表7 自然言語処理市場：ソフトウェアプロバイダ
表8 自然言語処理市場：サービスプロバイダー
表9 自然言語処理市場：フレームワーク・ツールキットプロバイダー
表10 自然言語処理市場：規制機関
5.3.6 価格分析
5.3.6.1 主要プレイヤーの販売価格（用途別
図30 上位3つのアプリケーションにおける主要プレイヤーの販売価格
表11 上位3つのアプリケーションにおける主要プレイヤーの販売価格（米ドル）
5.3.6.2 自然言語処理ソフトウェアの指標価格分析
表 12 自然言語処理製品： 価格水準
5.4 ポーターの5つの力分析
図 31 ポーターの5つの力分析
表13 ポーターの5つの力分析
5.4.1 新規参入の脅威
5.4.2 代替品の脅威
5.4.3 供給者の交渉力
5.4.4 買い手の交渉力
5.4.5 競合の激しさ
5.4.6 買い手／顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図 32 自然言語処理市場：バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4.7 技術分析
図33 自然言語処理市場：技術分析
5.4.7.1 主要技術
5.4.7.1.1 AI
5.4.7.1.2 ディープラーニング
5.4.7.1.3 音声認識
5.4.7.1.4 音声テキスト認識
5.4.7.1.5 音声合成
5.4.7.2 補完技術
5.4.7.2.1 ビッグデータ
5.4.7.2.2 クラウドコンピューティング
5.4.7.2.3 IoT
5.4.7.3 隣接技術
5.4.7.3.1 ブロックチェーン
5.4.7.3.2 サイバーセキュリティ
5.4.7.3.3 グラフデータベース
5.4.8 ケーススタディ分析
5.4.8.1 銀行、金融サービス、保険
5.4.8.1.1 ケーススタディ1：ギリシャ国立銀行はSAS Viya on Azureで分析プラットフォームを最新化
5.4.8.1.2 ケーススタディ2：HSBCがLivePersonのインテリジェントオートメーションによる会話型AIソリューションを導入
5.4.8.1.3 ケーススタディ3：Observe.AIのAuto QAが金融サービス企業のコンプライアンスとパフォーマンスの最適化に革命をもたらした事例
5.4.8.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.4.8.2.1 ケーススタディ4：TGH Urgent CareはLivePersonの音声ボットで業務を効率化し、患者体験を改善
5.4.8.2.2 ケーススタディ5：Atrius Health、Linguamatics I2Eを使用してフリーテキストフィールドから臨床データを抽出するクエリを作成
5.4.8.2.3 ケーススタディ 6: Huntsman Cancer Institute は Linguamatics NLP プラットフォームで研究を最適化
5.4.8.2.4 ケーススタディ 7: ヒューマナ社の音声エージェントが会話型 AI でコストのかかる事前サービスコールを削減
5.4.8.3 IT & ITeS
5.4.8.3.1 ケーススタディ8：SAS Viyaを使用して急速に変化する顧客の期待に適応したTelenor社
5.4.8.4 小売・eコマース
5.4.8.4.1 ケーススタディ 9: Wehkamp 社は NLG を使用して SEO フォーカスを維持しながら高品質の商品説明を作成しました。
5.4.8.4.2 ケーススタディ10：Bitext社の多言語合成トレーニングデータで顧客サービスを改善
5.4.8.5 政府・公共機関
5.4.8.5.1 事例11：Azure Mapsの天気予報データとSAS Event Stream Processingで洪水発生時間を予測
5.4.8.6 メディア＆エンターテイメント
5.4.8.6.1 ケーススタディ12：VoiceBase Conversation Intelligenceで顧客体験を向上させたSweetwater社
5.4.8.6.2 ケーススタディ 13: Hearst Newspapers 社がコンテンツ分類に Google Cloud Natural Language API を使用
5.4.8.7 旅行とホスピタリティ
5.4.8.7.1 ケーススタディ 14: SAS が Foxwoods Resort Casino にリゾート運営の全体像を提供
5.4.9 特許分析
5.4.9.1 方法論
5.4.9.2 文書タイプ
表 14 出願された特許、2013 年～2023 年
5.4.9.3 イノベーションと特許出願
図34 特許取得総件数、2013-2023年
5.4.9.3.1 上位出願者
図35 特許出願件数上位10社（2013-2023年
表15 特許所有者上位20社（2013-2023年
表16 自然言語処理市場における特許リスト（2021-2023年
5.4.10 主要会議・イベント（2023-2024年
表17 コンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.4.11 関税と規制の状況
5.4.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表18 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表 19 ヨーロッパ： 規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表20 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表21 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.4.11.1.1 北米
5.4.11.1.1 米国
5.4.11.1.1.2 カナダ
5.4.11.1.2 欧州
5.4.11.1.3 アジア太平洋地域
5.4.11.1.3.1 韓国
5.4.11.1.3.2 中国
5.4.11.1.3.3 インド
5.4.11.1.4.1 ウェア
5.4.11.1.4.2 韓国
5.4.11.1.4.3 バーレーン
5.4.11.1.5 ラテンアメリカ
5.4.11.1.5.1 ブラジル
5.4.11.1.5.2 メキシコ
5.4.12 主要ステークホルダーと購買基準
図36 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
表22 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
5.4.12.1 購入基準
図 37 上位 3 つのアプリケーションの主な購買基準
表23 上位3つのアプリケーションの主な購入基準
5.4.13 自然言語処理市場におけるベストプラクティス
5.4.14 自然言語処理市場の技術ロードマップ
表24 短期ロードマップ（2023～2025年
表25 中期ロードマップ、2026～2028年
表26 長期ロードマップ、2029-2030年
5.4.15 自然言語処理のステップ
5.4.16 自然言語処理市場のビジネスモデル
5.4.16.1 サービスとしての自然言語処理（NLPaaS）
5.4.16.2 自然言語処理ソフトウェアとツールのライセンシング
5.4.16.3 NLPコンテンツ生成とパブリッシング
5.4.16.4 NLP分析と洞察
5.4.16.5 NLPコンサルティングとカスタムソリューション
6 自然言語処理市場, サービス別 (ページ – 137)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 自然言語処理市場の促進要因
図 38 サービス分野は予測期間中により高い成長率を記録
表 27 自然言語処理市場、オファリング別、2017年～2022年（百万米ドル）
表28 自然言語処理市場、オファリング別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
6.2.1 テキスト、音声、動画コンテンツを分析するNLPソリューションにより、AIエージェントは人間の言語のニュアンスや文脈を理解可能に
図 39 予測期間中に最大の市場規模を握るソフトウェアツール分野
表 29 自然言語処理市場、ソリューション別、2017～2022 年（百万米ドル）
表30 自然言語処理市場、ソリューション別、2023-2028年（百万米ドル）
表31 ソリューション： 自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 32 ソリューション： 自然言語処理市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.2 プラットフォーム
6.2.2.1 包括的なツールとインフラを提供する自然言語処理プラットフォーム
表 33 プラットフォーム 自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表34 プラットフォーム 自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3 ソフトウェアツール
6.2.3.1 既存のソフトウェアに自然言語処理機能を統合できる自然言語処理ソフトウェアツール
表 35 ソフトウェアツール 自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 36 ソフトウェアツール 自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3 展開モード別
6.3.1 拡張性、容易な可用性、コスト削減によりクラウド展開モードが市場を支配
図 40：予測期間中、クラウドセグメントがより大きな市場規模を維持
表 37 自然言語処理市場、展開モード別、2017-2022 年（百万米ドル）
表38 自然言語処理市場、展開モード別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2 クラウド
6.3.2.1 業務の柔軟性とリアルタイムの展開の容易さを提供するクラウドシステム
表39 クラウド：自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表40 クラウド：自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.3 オンプレミス
6.3.3.1 データ検証、標準化、ロバストマッチングに役立つオンプレミスソリューション
表 41 オンプレミス： 自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 42 オンプレミス： 自然言語処理市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.4 サービス
6.4.1 効果的なソフトウェア運用と効率化を実現するサービス
図 41：予測期間中に最大の市場規模を握るのはプロフェッショナルサービス分野
表43 自然言語処理市場、サービス別、2017～2022年（百万米ドル）
表44 自然言語処理市場、サービス別、2023-2028年（百万米ドル）
6.4.2 プロフェッショナルサービス
6.4.2.1 インストール済みソフトウェアのサポート、保守、管理を行うプロフェッショナルサービス
図 42 トレーニング＆コンサルティング分野は予測期間中に最も高い成長率を記録
表 45 プロフェッショナルサービス 自然言語処理市場、タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 46 プロフェッショナルサービス： 自然言語処理市場：タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
表 47 プロフェッショナルサービス： 自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 48 プロフェッショナルサービス： 自然言語処理市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.4.2.2 トレーニング＆コンサルティング
表 49 トレーニング＆コンサルティング 自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 50 トレーニング＆コンサルティング 自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.2.3 システムインテグレーション＆インプリメンテーション
表51 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表52 システムインテグレーション＆実装：自然言語処理市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
6.4.2.4 サポート＆メンテナンス
表53 サポート＆メンテナンス：自然言語処理市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表54 サポート＆メンテナンス：自然言語処理市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.3 マネージドサービス
6.4.3.1 自然言語処理ソフトウェアとサービスを保守・更新する専門スキルを提供するマネージドサービス
表 55 マネージドサービス 自然言語処理市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 56 マネージドサービス： 自然言語処理市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.3.2 サービスとしての自然言語処理モデル（MaaS）
6.4.3.3 サービスとしてのチャットボット（CaaS）
6.4.3.4 サービスとしてのセンチメント分析
6.4.3.5 その他のマネージドサービス
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：TC 3492