クラウド自然言語処理（NLP）市場規模：製品別（ルールベース、統計、ハイブリッド）、導入モデル別（パブリック、プライベート、ハイブリッド）、技術別（認識、分析、運用）、アプリケーション別（情報抽出、機械翻訳、処理と可視化、質問応答）、エンドユーザー別（BFSI、ITおよび通信、防衛、政府機関、小売および電子商取引、ヘルスケア、エネルギーおよび公共事業）、業界分析レポート、地域別展望、成長の可能性、競合市場シェアおよび予測、2017年～2024年
製品別（ルールベース、統計、ハイブリッド）、導入モデル別（パブリック、プライベート、ハイブリッド）、テクノロジー別（認識、分析、運用）、アプリケーション別（情報抽出、機械翻訳、処理と可視化、質問応答）、エンドユーザー別（BFSI、ITおよび通信、防衛、政府機関、小売および電子商取引、ヘルスケア、エネルギーおよび公益事業）、業界分析レポート、地域別展望、成長の可能性、および予測
レポートID: GMI2202
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発行日: November 2017
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レポート形式: PDF
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著者:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
クラウド自然言語処理市場規模
クラウドナチュラルランゲージ処理(NLP)市場規模は、2016年に1.5億米ドルを超えると推定され、2017年から2024年までの17%のCAGRで成長すると推定されています。
クラウド自然言語処理市場は、AI技術の増大に大きな成長を期待しています。 ロボティクスから機械学習、高度な分析まで、幅広い用途において、AIは最先端技術の一つとして誕生しました。 テクノロジーは、Eコマース、マーケティング、競争力のあるインテリジェンス、製品管理などのさまざまな分野におけるビジネスの意思決定を高速化し、インサイトと行動のギャップを閉じるために、組織を支援します。 AIが成熟するにつれて、ベンダーは燃料投資と推定される従来の分析プラットフォームと共に、技術に向かってシフトします。
投資風景は、Google、Baidu、Amazon、Appleなどのデジタルネイティブ企業や技術巨人によって導かれています。 ロボティクス、機械学習、仮想支援技術、自動運転車、自然言語、コンピュータビジョンなど、幅広いAIアプリケーションにおいて、数十億ドルの投資を行っています。 AIへの投資における主要なシェアのためのAI機能のアカウントを強化するための研究開発における技術企業による内部投資。 たとえば、GoogleとBaiduは2016年にAIで約20億米ドルを投資しました。
クラウド自然言語処理市場分析
統計的なクラウドNLP市場は、2016年のグローバルビジネスのランドスケープを占め、従来の方法よりも高度な機能と利点を享受しました。 統計手法は、高度な機械学習アルゴリズムを活用して、精緻で迅速な翻訳を支援するバイリンガル並列リコラから統計モデルを開発します。 一方、ルールベースのルールベースのメソッドは、シンタクティックパーサー、スピーチのタガーの一部、翻訳のルールを準備し、翻訳のためのルールや言語リソースを準備するために、人間の努力が必要です。 さらに、統計方式はデータ駆動方式で、周囲を効果的に処理でき、理想的な選択肢となります。 自然言語処理 ソリューション
パブリッククラウド NLP 市場は、パブリッククラウド展開が提供する低コストとスケーラビリティへの主要な展開モデルであることが分析されます。 一方、ハイブリッドクラウドは、パブリックおよびプライベートクラウドモデルの両方の利点を提供するため、予測タイムライン中に19%以上のCAGRで高成長を目撃すると推定されます。
効果的な予測技術の必要性とティースドキノロジーの低い採用は、クラウドNLP市場成長における主要な制約です。 メディアとエンターテインメント、広告、ヘルスケア組織のテクノロジーの普及は、市場のための成長機会を開発する予定です。
認識技術は、画像認識、インタラクティブな普及に向け、グローバルクラウドNLP市場における主要なシェアのアカウントに推定される 音声認識 機械翻訳および情報抽出のための大きいおよび小さい企業間の光学特性の認識の技術。 また、顧客体験と自動化を強化するための顧客の声を捉え、分析する組織間で認識技術の需要が高まっています。また、認識技術の拡大も期待しています。
機械翻訳 テキストとスピーチの入力を1つの言語から別の言語に変換するNLPソリューションの最も重要なコンポーネントであるため、ドミネーションアプリケーションです。 さらに、より多くの言語にコンテンツをローカライズする要求が増えることも、需要を燃料化することが期待されています。 また、高速翻訳・費用効果の高いニーズも、クラウドNLP市場の成長に大きく貢献しています。
BFSIセクターは、クラウドNLP市場ソリューションの大手エンドユーザーです。 金融機関は、テキストマイニング、クロスボーダー決済、損害保険の問い合わせ、異物交換、その他多くのアプリケーションのための技術を利用しています。 さらに、これらのソリューションは、顧客の声や文書を処理するためのコンタクトセンターで金融研究所でも広く使用されています。 例えば、Citibank は、生体認証セキュリティアプリケーションやテキストマイニングに NLP を利用しています。 SAS、富士ゼロックス、ニュアンス・コミュニケーションズは、この業界を応援する大手ベンダーです。
米国は、多数のプレイヤーの存在下にあるグローバルクラウドNLP市場における主要な地域セグメントであると推定される。 また、AI技術への投資の増加は、市場の成長を支える主要な要因の一つであると推定されます。 また、スマートデバイスの急速な採用も、成長に大きく貢献することが期待されています。
クラウド自然言語処理市場シェア
クラウドNLP市場の主要なベンダーは、
製品の発売と戦略的買収は、プレイヤーが市場のニーズをシェアし、応援するために使用される最も一般的な戦略であることが分析されます。 たとえば、2017年3月、Googleはデータサイエンスと機械学習における位置を強化するために、データサイエンティストコミュニティであるKaggleを取得しました。 同様に、2017年7月に、Facebookは、組み込みの自然言語処理、決済SDK、グローバルベータなどのいくつかの追加機能を備えた市場で新しいメッセンジャープラットフォーム2.1を開始しました。
クラウド NLP 業界背景
ビッグデータとIoT技術の需要の拡大は、業界の成長を増加させる主要な要因であることが分析されます。 NLP は、IoT やビッグデータ技術で広く利用し、データ分析や有用なインサイトの活用に活用されています。 これらの技術の普及は、さまざまな業界分野におけるクラウドNLP市場を牽引するという新しいタイプの分析結果をもたらします。
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
年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、届出書類
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
GMIアーカイブ
30以上の産業分野にわたる13,000件以上の発行済み調査
貿易データ
輸出入量、HSコード、税関記録
調査・評価されたパラメータ
本レポートのすべてのデータポイントは、一次インタビュー、真のボトムアップモデリング、および厳密なクロスチェックによって検証されています。 当社のリサーチプロセスについて設明を読む →