저자:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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클라우드 자연어 처리(NLP) 시장 규모 및 점유율 2017 - 2024
보고서 ID: GMI2202
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발행일: November 2017
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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클라우드 자연어 처리(NLP) 시장
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클라우드 자연어 처리(NLP) 시장
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Cloud Natural Language 프로세싱 시장 규모
Cloud Natural Language Processing (NLP) 시장 규모는 2016년 1억 달러를 넘는 것으로 추정되었으며 2017년 17%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
Cloud Natural Language Processing 시장은 AI 기술에 투자하는 실질적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. AI는 로봇 공학에서 기계 학습을 고급 분석에 이르기까지 다양한 응용 분야에 가장 진보 된 기술 중 하나로 나뉩니다. 이 기술은 강력한 통찰력을 추출하여 전자 상거래, 마케팅, 경쟁력있는 인텔리전스, 제품 관리 및 통찰력과 행동 사이의 격차를 닫는 사업의 여러 영역에서 빠른 비즈니스 결정을 구동하는 조직을 지원합니다. AI 성숙으로, 공급 업체는 연료 투자로 추정되는 기존 분석 플랫폼과 함께 더 많은 기술을 이동할 것입니다.
투자 풍경은 Google, Baidu, Amazon 및 Apple과 같은 디지털 네이티브 회사와 기술 거대에 의해 주도됩니다. 로봇 공학, 기계 학습, 가상 지원 기술, 자율 차량, 자연 언어 및 컴퓨터 비전에 이르기까지 다양한 AI 응용 분야에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. R&D의 기술 기업에 의한 내부 투자는 AI 투자 투자의 주요 공유를 위한 AI 역량 계정 강화를 위한 것입니다. 예를 들어 Google 및 Baidu는 2016 년 AI에서 약 20 억 달러를 투자했습니다.
Cloud Natural Language Processing 시장 분석
통계적 클라우드 NLP 시장은 2016년 글로벌 비즈니스 풍경을 기존의 방식에 대한 고급 기능과 혜택을 누리고 있습니다. Statistical 메소드는 고급 기계 학습 알고리즘을 활용하여 정확하고 신속한 번역을 지원하는 bilingual Parallel corpora의 통계 모델을 개발합니다. 여기서, 규칙 기반 규칙 기반 방법은 문법과 같은 규칙과 언어 리소스를 준비하는 인간의 노력, 연설 tagger의 일부, 번역에 대한 전송 규칙. 또한, 통계 방법은 데이터 중심이며, ambiguity를 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 회사 소개 솔루션.
공개 클라우드 NLP 시장은 공공 클라우드 배포에 의해 제공 저렴한 비용과 확장성에 대한 주요 배포 모델이 될 분석. 반면에 하이브리드 클라우드는 예측 시간 동안 19% 이상의 CAGR에서 높은 성장을 목격 할 것으로 예상되며 공개 및 개인 클라우드 모델의 이점을 제공합니다.
Teasdchnology의 효과적인 예측 기술 및 낮은 채택은 클라우드 NLP 시장 성장의 주요 제약입니다. 미디어 및 엔터테인먼트, 광고 및 의료 기관 간의 기술 채택은 시장의 성장 기회를 개발할 것으로 예상됩니다.
Recognition 기술은 이미지 인식의 넓은 퍼짐 채택에 대한 글로벌 클라우드 NLP 시장의 주요 공유를 고려하는 것으로 추정됩니다. 음성 인식 기계 번역 및 정보 추출을위한 크고 작은 기업 중의 광학 문자 인식 기술. 또한 조직 간의 인식 기술 수요가 증가하고 고객 경험을 강화하고 자동화를 위해 고객 목소리를 캡처하고 분석하는 것은 인식 기술의 성장을 뒷받침하는 것으로 추정됩니다.
기계 번역 텍스트 및 음성 입력을 하나의 언어로 변환하는 NLP 솔루션의 가장 필수적인 구성 요소입니다. 또한, 더 많은 언어로 현지화 내용의 증가 요구는 또한 수요를 연료로 추정된다. 또한 고속 번역 및 비용 효과는 클라우드 NLP 시장의 성장에 크게 기여하고 있습니다.
BFSI 분야는 클라우드 NLP 시장 솔루션의 선도적인 최종 사용자입니다. 금융 기관은 텍스트 광업, 크로스 탑승자 지불, 보험 쿼리, 외국 교환 및 기타 많은 응용 프로그램에 대한 기술을 활용하고 있습니다. 또한, 이러한 솔루션은 고객 목소리와 문서를 처리하기위한 접촉 센터의 금융 기관에 의해 널리 사용됩니다. 예를 들어 Citibank는 생체 보안 응용 및 텍스트 마이닝에 NLP를 사용합니다. SAS, Fuji Xerox 및 Nuance Communications는이 산업에 케이터링하는 주요 공급업체입니다.
U.S.는 세계 클라우드 NLP 시장의 선두 지역 부문으로 많은 플레이어들의 존재를 빚고 있습니다. AI 기술의 투자는 시장의 성장을 뒷받침하는 주요 요인 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 또한, 스마트 장치의 급속한 채택은 또한 성장에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.
Cloud Natural Language Processing 마켓 공유
클라우드 NLP 시장의 주요 공급 업체는
제품 론칭 및 전략적 인수는 플레이어가 공유 및 시장의 필요에 따라 가장 일반적인 전략으로 분석됩니다. 예를 들어, 2017 년 3 월, Google은 Kaggle을 인수했습니다. 데이터 과학 및 기계 학습의 위치를 강화하기 위해 데이터 과학 커뮤니티. 2017년 7월, 페이스 북은 새로운 메신저 플랫폼 2.1을 출시했습니다. 내장 자연적인 언어 처리, 결제 SDK 및 글로벌 베타와 같은 여러 가지 추가 기능을 가진 시장에서.
클라우드 NLP 기업 배경
빅데이터와 IoT 기술의 수요가 크게 변화하고 있습니다. NLP는 IoT 및 Big Data 기술을 사용하여 데이터 분석 및 유용한 통찰력을 제공합니다. 이 기술의 성장 채택은 다양한 산업 분야의 클라우드 NLP 시장을 구동 할 것으로 예상되는 새로운 비즈니스 통찰력을 구동하기 위해 분석의 새로운 유형의 분석 결과가 될 것입니다.
자주 묻는 질문 (FAQs):
조사 방법론, 데이터 출처 및 검증 절차
이 보고서는 업계 관계자와의 직접 대화, 자체 모델링, 엄격한 교차 검증을 중심으로 설계된 체계적인 조사 절차를 바탕으로 합니다. 단순한 문헌 조사에만 의존하지 않습니다.
당사의 6단계 조사 절차
1. 조사 설계 및 애널리스트 감독
GMI의 조사 방법론은 전문 인력의 지식, 엄격한 검증, 완전한 투명성을 토대로 합니다. 보고서의 모든 인사이트, 추세 분석 및 전망은 해당 시장의 특성을 이해하는 숙련된 애널리스트가 작성합니다.
당사는 업계 관계자 및 전문가와 직접 소통하는 광범위한 1차 조사에, 신뢰성이 확인된 글로벌 출처를 활용한 포괄적인 2차 조사를 결합합니다. 정량적 영향 분석을 적용해 신뢰할 수 있는 전망을 제공하며, 최초 데이터 출처부터 최종 분석 결과까지 추적 가능성을 유지합니다.
2. 1차 조사
1차 조사는 당사 방법론의 핵심으로, 전체 인사이트의 약 80%를 차지합니다. 분석의 정확성과 깊이를 확보하기 위해 업계 관계자와 직접 소통합니다. 체계적인 인터뷰 프로그램은 지역 및 글로벌 시장을 포괄하며 최고경영진, 이사 및 분야별 전문가의 의견을 수집합니다. 이를 통해 전략, 운영 및 기술 측면의 관점을 확보하고 균형 잡힌 인사이트와 신뢰성 있는 시장 전망을 도출합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 조사 절차의 중요한 부분으로, 전체 방법론에서 약 20%를 차지합니다. 주요 기업의 매출 점유율 분석을 통해 시장 구조를 분석하고 업계 동향을 파악하며 거시경제 요인을 평가합니다. 유료 및 무료 출처에서 관련 데이터를 수집해 신뢰성 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 1차 조사와 시장 규모 추정을 뒷받침하도록 통합되며, 유통업체, 제조업체 및 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 거칩니다.
4. 시장 규모 추정
당사는 상향식 접근법으로 시장 규모를 추정합니다. 1차 인터뷰를 통해 직접 확보한 기업 매출 데이터와 제조업체의 생산량, 설치 또는 도입 통계를 출발점으로 삼습니다. 이러한 자료를 지역 시장별로 합산하여 실제 산업 활동에 근거한 글로벌 시장 추정치를 산출합니다.
5. 전망 모델 및 주요 가정
모든 전망에는 다음 사항을 명시합니다.
✓ 주요 성장 동인과 예상 영향
✓ 성장 제약 요인과 영향 완화 시나리오
✓ 규제 관련 가정과 정책 변경 위험
✓ 기술 도입 곡선의 매개변수
✓ 거시경제 가정(GDP 성장률, 인플레이션, 환율)
✓ 경쟁 구도와 시장 진입·퇴출 전망
6. 검증 및 품질 보증
최종 단계에서는 분야별 전문가가 선별된 데이터를 직접 검토하여 자동화 시스템이 놓칠 수 있는 미묘한 차이와 맥락상의 오류를 파악합니다. 이러한 전문가 검토는 중요한 품질 보증 단계로서, 데이터가 조사 목적과 해당 분야의 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3중 검증 절차는 데이터의 신뢰성을 최대한 높입니다.
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 실제 시장 상황과의 대조
신뢰와 공신력
검증된 데이터 출처
업계 전문 간행물
산업 저널, 업계 간행물 및 전문 매체
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 관련 제출 서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 연구기관 보고서
기업 보고서
연례보고서, 투자자 설명자료 및 공시 서류
전문가 인터뷰
최고경영진, 조달 책임자 및 기술 전문가
GMI 아카이브
20개 이상의 산업 분야에 걸쳐 발행된 13,000건 이상의 조사 보고서
무역 데이터
수출입 물량, HS 코드 및 통관 기록
조사 및 평가 항목
이 보고서의 모든 데이터는 1차 인터뷰, 실제 데이터를 쌓아 올리는 상향식 모델링, 엄격한 교차 검증을 통해 확인됩니다. 당사의 조사 절차 자세히 보기 →