自然言語理解（NLU）市場の世界市場は、予測期間中の年平均成長率（CAGR）26.8%で、2024年の192億米ドルから2029年には629億米ドルに成長すると予測されている。NLU市場は、パーソナライズされた直感的な対話に対する消費者の需要の増加、生産性の向上、コンタクトセンターにおける通話時間の短縮、インパクトのあるブランドメッセージに対するニーズの高まり、非構造化テキストデータの急速な拡大など、いくつかの要因によって牽引されている。
市場動向
促進要因 ブランドメッセージングに対する需要の高まりが堅牢なNLUソリューションの採用を促進
ブランドとのメッセージングに対する消費者の嗜好が急速に高まっていることは、わずか1年で65%から85%に上昇したという最近のLivePersonの調査でも強調されています。会話によるインタラクションに対応可能なオーディエンスが拡大するにつれ、ブランドはこれらの増大する需要に対応するために強固な自動化戦略を採用せざるを得なくなります。強力で正確な自然言語理解(NLU)システムは、このような状況において不可欠となり、企業が消費者が切望する会話体験を創造し、拡大することを可能にします。NLUは顧客の意図を認識することを容易にし、迅速かつ的確な問い合わせの解決を可能にします。NLUは単に質問に答えるだけでなく、消費者の行動や嗜好に関する深い洞察を提供することで、営業、マーケティング、カスタマーケアの業務を強化し、よりパーソナライズされた効果的なエンゲージメント戦略を可能にします。
制約： 海運業界全体でセキュリティ・ソリューションを導入するための統一基準の欠如
特に、NLUシステムが顧客サポートやヘルスケアなど、機密性の高い情報を扱う分野で採用されるケースが増えているため、データの機密性はNLU市場における重大な制約となっている。ユーザーが会話型AIシステムと対話する際、金銭的な詳細、病歴、その他の個人情報を含む個人データを共有することが多い。このようなデータのセキュリティとプライバシーを確保することは、悪用や不正な暴露を防ぐために最も重要です。データ侵害、不正アクセス、データ漏洩に関連する潜在的なリスクは、個人情報の盗難、金銭的損失、守秘義務違反など深刻な結果をもたらし、個人と組織の両方に大きな損害を与える可能性がある。
チャンス パーソナライズされたユーザー体験のための感情認識ベースのNLUによる共感AIの開発
テキストや音声で表現される人間の感情を識別し、それに対応できる感情認識システムの開発。感情認識技術は、人間のコミュニケーション・ニュアンスと機械理解のギャップを埋めることを目的としており、AIシステムが言葉の文字通りの意味だけでなく、伝達された根本的な感情や心情も解釈できるようにする。この進歩により、さまざまな分野での応用範囲が広がる。メンタルヘルス支援では、感情認識NLUシステムが患者とのやり取りを分析して感情的苦痛を検出し、共感的な応答を提供し、必要に応じて医療専門家に懸念をエスカレートさせることもできる。
課題 語彙の曖昧性が、複数の単語の意味を持つNLUの精度に挑戦する
語彙の曖昧性は、言語理解に複雑さをもたらすため、NLUシステムにとって大きな課題となる。この課題は、自然言語の多くの単語が文脈によって複数の意味を持つという事実から生じる。例えば、「銀行」という単語は、人々がお金を預ける金融機関を指すこともあれば、水辺の傾斜地を指すこともある。NLUシステムは、テキストや音声の中で遭遇した場合、誤った解釈を避けるために、周囲の文脈に基づいて意図された意味を正確に判別しなければならない。これを怠ると、誤った結論や不正確な出力につながる可能性がある。この課題は、語彙やニュアンスが豊富で、単語が複数の意味を持ったり、異なる文脈で微妙に変化したりする言語では、さらに顕著になります。
ソリューション別では、ソフトウェアツール＆フレームワーク分野が予測期間中最大の市場規模を占める。
ソフトウェアツールとフレームワークは、その汎用性と適応性により、自然言語理解（NLU）市場で最も急成長しているソリューションとして急浮上している。これらのツールやフレームワークは、自然言語処理（NLP）ライブラリ、感情分析ツール、音声認識機能などの幅広い機能を開発者に提供し、特定のニーズや要件に合わせたカスタムNLUソリューションの作成を可能にする。企業がチャットボット、バーチャルアシスタント、センチメント分析などの様々なアプリケーションにNLUを活用する機会が増えるにつれ、柔軟で包括的なソフトウェアツールやフレームワークの需要は高まり続けている。これらのツールと機械学習やデータ分析のような他の技術との統合は、その機能をさらに強化し、イノベーションを促進し、NLU市場の成長を促進する。
業種別では、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。
ヘルスケア＆ライフサイエンス分野では、自然言語理解（NLU）技術の導入が急速に進んでおり、医療専門家や研究者が膨大な量の非構造化データを処理・活用する方法を変革している。NLUは、患者記録、臨床試験データ、医学文献から貴重な洞察を抽出することを可能にし、診断の改善、個別化された治療計画、より効率的な臨床ワークフローにつながります。複雑な医療テキストの分析を自動化することで、NLUは管理負担を軽減し、医療従事者が患者ケアにより集中できるようにします。バーチャルヘルスアシスタントや自動患者サポートシステムなど、NLUを搭載したアプリケーションは、患者エンゲージメントを高め、コミュニケーションを合理化する。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米は、自然言語理解（NLU）市場の進歩にとってダイナミックな拠点であり、進行中の開発、技術の進歩、規制上の配慮が特徴である。グーグル、アマゾン、マイクロソフトのような大手ハイテク企業がこの地域に拠点を置いているため、NLU技術の進化を促進する革新と研究が絶え間なく行われている。これらの企業はAI研究に多額の投資を行い、NLUが実現できることの限界を押し広げている。北米の積極的な規制環境は、NLU技術の倫理的で安全な展開をサポートし、業界における主導的地位をさらに強化している。
主要企業
主な自然言語理解（NLU）ソリューションおよびサービスプロバイダーには、マイクロソフト（米国）、グーグル（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、オラクル（米国）、SASインスティテュート、セールスフォース（米国）、OpenAI（米国）、Meta（米国）、SoundHound AI（米国）、IQVIA（米国）、LivePerson（米国）、Haptik（インド）、Kapiche（オーストラリア）、Rasa（米国）、MindMeld（米国）、Hugging Face（米国）、Conversica（米国）、Expert. ai（イタリア）、Verbio Technologies（スペイン）、Wolfram（米国）、Cortical.io（オーストリア）、Omilia（キプロス）、Cognigy（ドイツ）、Plasticity（米国）、Afforai（米国）、Tune AI（米国）、Vebrit. ai（米国）、Synthesys（英国）、Picovoice（カナダ）、Symbl.ai（米国）、Tisane Labs（シンガポール）、Prosa.ai（インドネシア）、Abacus.AI（米国）、Forethought（米国）。これらの企業は、自然言語理解（NLU）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る。
この調査レポートは、自然言語理解（NLU）市場を、提供（ソリューション[プラットフォームとソフトウェアツール＆フレームワーク]、展開モード別ソリューション、サービス）、タイプ、用途、垂直、地域に基づいて分類しています。
提供
ソリューション
プラットフォーム
ソフトウェアツール＆フレームワーク
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
統計的
ハイブリッド
アプリケーション別
チャットボット＆バーチャルアシスタント
顧客経験管理
テキスト分析
センチメント分析
IVRおよびメッセージルーティング
データキャプチャ
機械翻訳
その他のアプリケーション
業種別
BFSI
ヘルスケア＆ライフサイエンス
小売＆Eコマース
IT・ITeS
運輸・物流
政府・公共機関
メディア＆エンターテインメント
製造業
電気通信
その他の業種（旅行・ホスピタリティ、自動車、エネルギー・公益事業、教育）
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
2024年5月、RedditとOpenAIは、両コミュニティのユーザー体験を強化するためのパートナーシップを発表しました。OpenAIはRedditのData APIを利用し、ChatGPTや新製品に強化されたRedditのコンテンツを統合し、ユーザーがRedditのコミュニティを発見し、参加できるようにします。
2024年5月、オラクルはすべてのOCIリージョンでOracle Cloud Infrastructure (OCI) Language 4.0を発表し、一流のテキスト分析サービスを利用しやすい価格帯で顧客に提供することを目的とした3つの新機能を発表しました。OCI Languageは、広範なテキスト分析に特化したクラウドベースのAIサービスとして機能する。
2024年5月、IBMとセールスフォースは戦略的パートナーシップの拡大を発表し、IBM watsonx AI and Data PlatformとSalesforce Einstein 1 Platformを組み合わせることで、AIとデータ導入における顧客の選択肢と柔軟性を強化する。
2024年4月、Google CloudとMercedes-Benzは戦略的パートナーシップを深め、Google CloudのVertex AIプラットフォーム上でAIとジェネレーティブAI技術を活用し、顧客体験を強化する。メルセデスはGoogle Cloudの会話型AI「Dialogflow」を米国のコールセンターに導入し、リースに関する問い合わせや支払い、アップグレードについて30カ国語以上の言語で顧客をサポートし、100万件以上の電話を処理することに成功した。
2024年3月、マイクロソフトはAzure AI Searchの大幅な変更を発表し、本番環境に対応したジェネレーティブAIアプリケーションを構築する顧客をサポートした。Azure AI Searchは、追加コストなしでストレージ容量とベクトルインデックスサイズを大幅に拡大し、顧客がコストやパフォーマンスを損なうことなく、あらゆる規模で検索拡張世代（RAG）を実行できるようにした。
【目次】
1 はじめに
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場区分
1.3.2 対象地域
1.3.3 調査対象年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 景気後退の影響
2 調査方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.1.2.3 一次インタビューの内訳
2.2 市場分割とデータの三角測量
2.3 市場規模の推定
2.3.1 ボトムアップアプローチ
2.3.2 トップダウンアプローチ
2.4 市場予測
2.5 本調査の前提条件
2.6 調査の限界
2.7 世界の自然言語理解市場への景気後退の影響
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト
4.1 自然言語理解市場における企業の魅力的な機会
4.2 自然言語理解市場：トップ3のアプリケーション
4.3 北米：自然言語理解市場：オファリング別、上位3業種別
4.4 自然言語理解市場：地域別、2024年
5 市場概要と業界動向
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.2 阻害要因
5.2.3 機会
5.2.4 課題
5.3 業界動向
5.3.1 自然言語理解市場の進化
5.3.2 ケーススタディ分析
5.3.3 エコシステム分析
5.3.4 テクノロジー分析
5.3.4.1 主要技術
5.3.4.1.1 自然言語処理（NLP）
5.3.4.1.2 機械学習（ML）
5.3.4.1.3 ディープラーニング（DL）
5.3.4.1.4 音声認識
5.3.4.2 補完技術
5.3.4.2.1 ビッグデータ分析
5.3.4.2.2 クラウド・コンピューティング
5.3.4.2.3 IoT
5.3.4.3 隣接技術
5.3.4.3.1 ブロックチェーン
5.3.4.3.2 サイバーセキュリティ
5.3.5 規制の状況
5.3.5.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.3.5.1.1 北米
5.3.5.1.2 欧州
5.3.5.1.3 アジア太平洋地域
5.3.5.1.4 中東・アフリカ
5.3.5.1.5 ラテンアメリカ
5.3.6 バリュー／サプライチェーン分析
5.3.7 ポーターズファイブフォース分析
5.3.7.1 新規参入による脅威
5.3.7.2 代替品の脅威
5.3.7.3 供給者の交渉力
5.3.7.4 買い手の交渉力
5.3.7.5 競争相手の強さ
5.3.8 2024-2025年の主要会議・イベント
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
5.3.9.2 購入基準
5.3.10 価格分析
5.3.10.1 主要メーカーのアプリケーション別平均販売価格動向
5.3.10.2 自然言語理解市場の指標価格分析（オファリング別
5.3.11 特許分析
5.3.11.1 方法論
5.3.11.2 出願特許（文書タイプ別
5.3.11.3 技術革新と特許出願
5.3.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.3.13 投資と資金調達のシナリオ
5.3.14 自然言語処理市場の技術ロードマップ
5.3.15 自然言語理解のフェーズ
5.3.15.1 語彙解析
5.3.15.2 構文解析（構文解析）
5.3.15.3 意味解析
5.3.15.4 談話統合
5.3.15.5 語用論的分析
6 自然言語理解市場、提供製品別
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：自然言語理解市場の促進要因
6.2 ソリューション
6.2.1 プラットフォーム
6.2.2 ソフトウェアツール＆フレームワーク
6.3 導入形態別ソリューション
6.3.1 クラウド
6.3.2 オンプレミス
6.4 サービス
6.4.1 プロフェッショナル・サービス
6.4.1.1 トレーニング＆コンサルティング
6.4.1.2 システムの統合と導入
6.4.1.3 サポート＆メンテナンス
6.4.2 マネージド・サービス
7 自然言語理解市場、タイプ別
7.1 はじめに
7.1.1 タイプ：自然言語理解市場の促進要因
7.2 ルールベース
7.3 統計的
7.4 ハイブリッド
…
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レポートコード：TC 9061