클라우드 자연어 처리(NLP) 시장 크기 및 공유 2017 - 2024
보고서 ID: GMI2202
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발행일: November 2017
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보고서 형식: PDF
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저자:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
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.
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
보안 및 방위 산업 저널 및 무역 출판물
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 신고서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 기관 보고서
기업 보고서
연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료
전문가 인터뷰
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무역 데이터
수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록
연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →