チャットボット市場規模：アプリケーション別（カスタマーサービス、ソーシャルメディア、支払い/注文処理、マーケティング）、インターフェース別（スタンドアロン、Webベース、サードパーティ）、エンドユーザー別（BFSI、メディア・エンターテイメント、ヘルスケア、Eコマース、小売、旅行・観光）、タイプ別（ルールベース、AIベース）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド）業界分析レポート、地域別展望、成長ポテンシャル、競合市場シェア＆予測、2018年～2024年
アプリケーション別（カスタマーサービス、ソーシャルメディア、支払い/注文処理、マーケティング）、インターフェース別（スタンドアロン、Webベース、サードパーティ）、エンドユーザー別（BFSI、メディアとエンターテイメント、ヘルスケア、Eコマース、小売、旅行と観光）、タイプ別（ルールベース、AIベース）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド）の市場規模分析レポート、地域別展望、成長の可能性、予測
レポートID: GMI2643
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発行日: June 2018
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レポート形式: PDF
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著者:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
チャットボット市場規模
チャットボット市場規模は2017年に250万ドルを上回っており、2018年と2024年の間に31%以上のCAGRで成長する見込みです。 市場成長は、ユーザーがユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供することにより、ボットを楽に作成できるように、企業の間でこれらのプラットフォームの人気を成長させることに特徴付けられています。
学習、理解、そしてユーザー対話型オンラインアプリケーションを開発するために人間言語コンテンツを配信するための計算方法を採用するAIと機械学習アルゴリズムの高まりの実装は、市場需要を増強します。
チャットボット市場収益を加速するもう1つの要因は、新しい革新的なソリューションを開発するための技術の増加投資です。 スタートアップや設立企業を含む市場プレイヤーは、大きく投資しています 自然言語処理(NLP) プラットフォームを開発する技術 これらの投資は、チャットボットプラットフォームを通じてマーケティング&プロモーションを強化し、顧客サービス、取引、購入を増加させます。
チャットボット市場分析
支払い/注文処理アプリケーションセグメントは、2024年までに約30%の成長を目撃するために設定されます。 決済および処理の注文を行うためのユーザーを支援するチャットボットは、市場規模を燃料化する顧客と企業の両方に利益を提供します。
これらのチャットボットは、顧客の問題を解決し、単調なタスクをスピードアップするのに役立ちます。 また、Siri、Slack、Facebook Messengerなどのプラットフォームと連携することで、簡単かつ迅速な決済が可能です。
サードパーティのインターフェイスセグメントは、2024年までに25%以上の市場シェアを保持すると予想されます。 サードパーティのチャットボットは、費用対効果の高いソリューションを提供します。ただし、これらのシステムに関連する特定のセキュリティの問題があります。 セキュリティ構造は、第三者によって最終決定されます。つまり、組織はチャットボットの安全機能を管理していないことを意味します。 組織が収集し、ユーザーから大量の重要な個人情報を保存するために、そのセキュリティは維持されなければなりません。
チャットボット市場でのヘルスケアエンドユース部門は、セクターがオンラインインタラクティブプラットフォームの巨大な利用状況を目撃し、患者やヘルスケア組織にさまざまな利点を提供するため、2024年までに30%以上の利益を登録します。
これらのプラットフォームは、請求プロセスを実行します, 保険の請求, 既存の患者に24時間365日サポートと支援を提供, 在庫管理を有効にします, ヘルスケア業界での使用率を高めます. ヘルスケア組織は、このようなプラットフォームを広く導入し、患者さまに強化されたサービスを提供し、医師の時間を節約し、請求精度を確保しています。
予測のタイムラインで、AIベースのセグメントは50%以上の成長率を目撃する見込みです。 人工知能や機械学習の分野における技術プレーヤーによる高まる投資は、チャットボットソリューションの開発を支援します。 これらのソリューションの使用は、教育、ヘルスケア、BFSI、小売、旅行などのさまざまな分野で増加しています。
2017年にドミナントマーケットシェアを保有するオンプレミス展開モデルで、2030年までのドミナントポジションを維持し、60%を超えるシェアを予定しています。 市場成長は、オンプレミスモデルを使用してアプリケーションの実装を増加させることに特徴付けられ、これにより、エンタープライズはユーザーエクスペリエンスをコントロールし、社内の環境内でチャットボットのすべてのインタラクションを安全に管理および検証することができます。
ラテンアメリカチャットボット市場規模は、2018年から2024年にかけて、クラウドベースのソリューションの重い採用と、メキシコやブラジルを含む国におけるスマートフォンの普及に関するモバイルアプリケーションの増大によって妨げられる5%を超える拡大を予測しています。
LATAM領域では、ブラジルはAIベースのユーザーインタラクティブなアプリケーションの大規模な展開により、2017年に市場シェアを廃止する見込みです。 例えば、2018年7月、ブラデスコはブラジルの銀行で、顧客サービスを提供するためにチャットボットを採用しました デジタルバンキング 技術。 これにより、銀行が敏捷性と流暢さでサービスの提供を促進するのに役立ちます。
チャットボット市場シェア
市場で存在している企業は、戦略的買収と様々な補完的な製品企業に投資して成長戦略を実行しています。 たとえば、2017年7月にAIベースのチャットボット開発者であるOzlo社がAI機能を強化しました。
同社は、主に機械学習とクラウドの領域に焦点を当て、R&Dで迅速な投資を行い、顧客と比較して競争力を得るために新製品を開発しています。 2016年7月、Google, Inc.は、新しいクラウドナチュラルランゲージAPIを導入し、開発者がGoogleの強力な感情解析、構文解析、および実体認識にアクセスできるように支援しました。
市場で動作する主要なプレーヤーのいくつかは、次のとおりです。
チャットボットに関する市場調査レポートには、業界の詳細な情報が含まれています。 2013年から2024年までのUSD百万ドルの収益の面での見積もりと予測、次の区分のため:
アプリケーション
インターフェース
エンドユース
タイプ別
デプロイメントモデル
上記情報は、以下の地域・国に提供しております。: : :
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
✓ 専門家検証
✓ 市場実態チェック
信頼性と信用
検証済みデータソース
業界誌・トレード出版物
セキュリティ・防衛分野の専門誌とトレードプレス
業界データベース
独自および第三者市場データベース
規制申請書類
政府調達記録と政策文書
学術研究
大学研究および専門機関のレポート
企業レポート
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専門家インタビュー
経営幹部、調達担当者、技術スペシャリスト
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