自然言語処理の世界市場：2022年に277億3000万ドルに達し、予測期間中に年平均40.4％で拡大する見込み

2023年3月6日 marketing 自然言語処理

レポート概要

世界の自然言語処理市場規模は、2022年に277億3000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて40.4%の複合年間成長率（CAGR）で拡大すると予測されています。自然言語処理（NLP）は人工知能の著名なコンポーネントであり、消費者向けのチャットボットやデジタルアシスタント、センチメント分析、テキスト分析、ボイスセンス（音声分析）、変化効果分析などの商用アプリケーションに応用されています。NLP市場は、斬新な技術の進歩が急速に受け入れられているため、急成長を遂げています。また、データ管理に対する要求の高まりや、主要なビジネスにおける複雑性の増大も、この業界の成長を後押ししています。

クラウドベースの技術に対する顧客の要求の高まりと通信インフラの進歩は、市場の成長を加速させています。NLPは人間と機械の間のインターフェースであり、コンピュータプログラムの実行とデータの分析から構成される。低コスト、高い拡張性、業界全体におけるスマートデバイスの高い使用率が、予測期間中の業界拡大に寄与すると期待されています。さらに、電子商取引業界の拡大とオンライン販売チャネルの認知度により、個別対応やクエリ処理を通じて消費者体験を向上させるNLPの需要が高まると予測されています。

センチメント・アナリティクスとコンテンツ・マネジメントに対する需要の高まりが、市場の拡大を後押ししています。企業はセンチメント・アナリティクスを活用することで、過去の傾向に基づいて顧客にカスタマイズされた取引や割引を提供することができます。センチメント・アナリティクスは、消費者行動を調査し、消費者のタイプを把握するのに不可欠です。さらに、ソーシャルメディアプラットフォームは、センチメント分析、需要と供給の予測、消費者体験の強化のための主要なデータ源であるため、小売業や電子商取引業界で使用されています。

COVID-19の世界的な流行は、世界中のビジネスに大きな影響を及ぼしています。しかし、COVID-19の大流行は、世界各国の政府によって全国的にロックダウンされたため、NLPベースのサービスの導入にプラスの影響を及ぼしました。COVID-19以降、企業はBFSI、ヘルスケア、IT、テレコミュニケーションなどの業界において、人工知能（AI）、機械学習（ML）、分析、コンピューティング技術など、非接触オペレーションを行うための最先端技術に注目しています。これがアルドリブンのNLP技術の需要に貢献し、世界の自然言語処理（NLP）市場の成長を後押ししています。

ソリューション分野は、2022年に72.6％の圧倒的な収益シェアを占めています。NLGプログラムを構成するエンジン、プラットフォーム、ツール、インターフェースは、コンピュータコードを人間が理解できる言語に変換する処理を行います。ディープラーニングは、データ分析の科学者だけでなく、技術者でない人も情報やデータを分析するために使用します。自然言語処理ソフトウェアはまた、デジタルデータに基づいて実用的な洞察を生成するのに役立ちます。

ソフトウェアの導入の加速、導入コストとリスクの低減、最適化による既存設備の価値の最大化、その他の関連要因によって、サービスセグメントは予測期間中に大幅なCAGRで拡大しています。サービス分野は、自然言語を生成するためのツールを使用する企業に対して提供されるさまざまなサービスから構成されています。これらのサービスは、企業が自然言語生成ツールを効果的に導入・活用し、ソフトウェアの潜在能力を最大限に活用することを支援するため、さまざまな業界における自然言語生成ソフトウェアの利用拡大に伴い、需要が大幅に増加すると予測されます。

オンプレミス分野は、2022年に59.8%の主要シェアを占めると推定されます。オンプレミスのNLP導入は、データに対する完全な制御、可視性、認証セキュリティコントロールを提供します。また、企業の需要に合わせた拡張が容易で、内蔵の冗長性により効率を向上させることができます。クラウドベースのNLPの採用が増加していることが、市場の拡大を促進すると予想されています。クラウド分野は、予測期間中に最も速い成長を遂げると予想されています。

クラウドコンピューティングの進歩により、クラウドベースのNLPアプリケーションの作成が可能になり、変革が起きています。クラウドベースのソリューションは、膨大なデータセットを処理し、消費者の体験を向上させることができるため、多くの企業がオンプレミスよりもクラウドベースの展開を選択するようになりました。ほとんどの企業は、大規模なデータセットを処理できるインフラやネットワークを持っていないため、NLP市場ではクラウドベースの展開に対する大きな需要がある。

大企業のセグメントは、2022年に61.9％の主要な収益シェアを占め、データセキュリティを維持するための予測的アプローチへの強い需要に起因しています。ほとんどの企業が、データ処理のために自然言語処理ベースのツールをクラウドに導入しており、その理由は可用性と拡張性の高さです。しかし、高額なインフラ構築費用や、NLPが様々な面でもたらすメリットに関する知識不足のため、中小企業における自然言語生成技術の採用は比較的低い水準にとどまっています。

クラウド上のNLPツールの手頃な価格と、クラウドサービスプロバイダーの世界市場の拡大は、この状況を一変させ、中小企業のカテゴリーを推進する可能性があります。中小企業では、複数の手段を組み合わせて調整するオーケストレーションプロセスの傾向がより強くなると考えられます。また、COVID-19の流行とそれに伴う市場の混乱は、中小企業に顧客満足度の向上とグローバルな舞台での競争力強化のための事業計画の再考を迫った。

統計的NLP分野は、2022年に39.3％の最大の収益シェアを占めた。しかし、ルールベースNLPとハイブリッドNLPセグメントは、予測期間中に顕著な成長を目撃すると予測されています。ヘルスケア分野で非常に価値のあるスキルであるパターンマッチは、ルールベースNLPの主な重点項目です。この技術は、任意のフレーズの発見を容易にし、データ管理の効率を高めることで、電子健康記録（EHR）プロセスを強化するため、ヘルスケア分野で有用です。

ハイブリッドアプローチは、ルールベースと機械学習の最良のアプローチを組み合わせ、自然言語処理、機械学習、人間の入力を組み合わせています。正確な分析は人間の専門知識によって導かれますが、機械学習はその分析のスケーリングを簡単にします。ルールベースと統計的なNLP技術をハイブリッドで組み合わせることで、組織は両方の技術の特徴や利点を活用することができます。NLPのハイブリッド・アプローチでは、様々な選択肢があり、データ管理やビジネス上の意思決定の迅速化に最適な方法を選択することができます。

自動要約分野は、2022年に17.6%の収益シェアを占めると予想されています。自然言語処理は、構造化データに格納された重要な情報を分析・特定し、トピックタギングやセンチメント分析などの手法により、膨大なデータセットから異常や隠れたパターンを発見することでコンプライアンスチームを支援するため、NLPツールはリスクや脅威の検出活動でもますます多く使用されている。

自然言語処理によって、コンプライアンスチームが構造化データに含まれる重要な情報を分析・特定し、センチメント分析、トピックタギングなどの手法によって巨大なデータセットから異常や隠されたパターンを発見できるようになるにつれ、NLPツールはリスクや脅威の検出活動でますます使用されるようになってきている。テキスト要約法は、テキストを凝縮し、テキストデータの要約を生成するアルゴリズムやソフトウェアを開発する。

テキスト要約の課題は、文書の意味をより少ない文章や単語に凝縮することである。非構造化テキストデータからデータを抽出し、要約モデルに利用する手法は、抽出型と抽象型に大別される。

2022年には、ヘルスケア分野が22.9%のトップシェアを占めると予想されています。このシェアは、予測分析、NLPツール、自動化ツール、クラウドベースソフトウェアなどの先進技術やソフトウェアの医療分野での採用が増加していることに起因しています。医療研究者は、著名なオンラインコメント掲示板を監視することで、COVID-19の流行時の消費者の不安を理解することができます。

IT・通信分野は、予測期間中に最も高い成長率を記録すると予測されています。通信分野では、自然言語処理技術から大きな恩恵を受けることができます。NLPエンジンは、メッセージング・アプリケーションの文法エラーを自動的に修正することができ、また、さまざまな言語の分析と解析に使用することができます。その結果、あらゆる言語のテキストを自動的に解析する包括的なシステムを提供することができる。

消費者側の問題は、顧客からのメッセージだけで自動的にデバッグされる。通信業界におけるNLPの活用例としては、欧州の「AMITIES」プロジェクトが有名です。これは、顧客にとってより簡単な課金システムを促進するものです。さらに、通信事業者のユーザーは、このシステムと直接コミュニケーションすることができます。

北米は、2022年に30.7％の最大の収益シェアを占めると推定されています。この地域はAIと機械学習技術を支配しており、自然言語処理技術の主要な市場の1つとなっています。さらに、米国には主要な市場参加者が多いため、この地域のイノベーションが促進され、自然言語処理市場の成長に拍車をかけています。また、各国政府はAI、ML、NLP技術の利用をますます奨励しており、市場参加者が同地域で存在感を示すことができるようになっています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に42.7%という最も高いCAGRで拡大すると予測されています。この成長は、スマートフォン利用の増加、急速な技術進歩、経済のデジタル化、同地域の発展途上国における政府の取り組みに起因しています。さらに、この地域はロボット工学のような最先端産業で主導的地位を占めており、強力なITインフラ、ソフトウェア、サービス提供を有しています。これらの要因によって、同市場は収益性の高い成長見通しを得ることができるでしょう。

主要企業・市場シェア動向

主要ベンダーは、競争上の優位性を得るために、消費者層の拡大に注力しています。そのため、主要企業は、M&A、新製品/技術開発パートナーシップ、コラボレーションを含むいくつかの戦略的行動をとります。利害関係者は、製品の差別化や技術的な進歩を強調することもできます。有機的および無機的な成長戦略への集中的な取り組みは、企業が未開拓の分野への浸透を拡大するのに役立つと思われます。

例えば、2022年7月、SAP SEは、データインタラクション、およびコラボレーションプラットフォームのAskdataを買収した。この買収の主な目的は、AIによる自然言語検索で消費者の適切な選択を支援することです。別の例では、2020年5月、Apple Inc.が機械学習のスタートアップであるInductiv Inc.の買収を完了した。この買収は、Appleの仮想アシスタントSiriの性能向上を目的としている。世界の自然言語処理市場の著名なプレーヤーには、以下のようなものがあります。

Apple Inc.

アマゾンウェブサービス株式会社

バイドゥ（Baidu Inc.

クレヨン・データ

グーグル合同会社

ヘルスフィデリティ

IBM株式会社

インベンタ

IQVIA

株式会社メタ・プラットフォームズ

マイクロソフト株式会社

オラクル株式会社

SAS Institute Inc.

本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長予測を行い、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の産業動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Researchは、コンポーネント、展開、企業規模、タイプ、用途、最終用途、地域に基づいて、世界の自然言語処理市場レポートをセグメント化しました。

コンポーネントの展望（売上高、USD Million、2017年 – 2030年）

ソリューション

サービス内容

デプロイメントの展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）

クラウド

オンプレミス

エンタープライズサイズの展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）

大企業

中小企業

タイプ別展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）

統計的NLP

ルールベースNLP

ハイブリッドNLP

アプリケーションの展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）

センチメント分析

データ抽出

リスクと脅威の検出

自動要約

コンテンツ管理

言語スコアリング

その他（ポートフォリオ・モニタリング、HR＆リクルーティング、ブランディング＆アドバタイジング）

エンドユースの展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）

BFSI

IT・テレコミュニケーション

ヘルスケア

教育

メディア・エンターテインメント

リテール＆Eコマース

その他

地域別展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）

北アメリカ

U.S.

カナダ

メキシコ

ヨーロッパ

英国

ドイツ

フランス

アジア太平洋

中国

日本

インド

南米

ブラジル

中東・アフリカ（MEA）

【目次】

第1章方法と範囲
1.1 情報調達と研究範囲
1.2 情報分析
1.3 市場形成とデータの可視化
1.4 市場範囲と前提条件
1.4.1 セカンダリーソース
1.4.2 一次情報源
第2章エグゼクティブサマリー
2.1 市場の展望
2.2 グローバル
2.2.1 自然言語処理市場、2017年～2030年
2.2.2 自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
2.2.3 自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年～2030年
2.2.4 自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年～2030年
2.2.5 自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
2.2.6 自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
2.2.7 自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年〜2030年
2.2.8 自然言語処理市場：エンドユース別、2017年～2030年
2.3 セグメント別動向
第3章自然言語処理市場の変数、トレンド、スコープ
3.1 市場の区分と範囲
3.2 自然言語処理-バリューチェーン分析
3.3 マーケットダイナミクス
3.3.1 マーケットドライバ
3.3.1.1 クラウド型ソリューションの採用が進む
3.3.1.2 クラウド型ソリューションへの需要の高まり
3.3.1.3 テキストベースのアナリティクスへの需要の高まり
3.3.2 市場の抑制要因
3.3.2.1 NLP技術開発における限界点
3.4 業界分析 – ポーターの場合
3.4.1 サプライヤーパワー
3.4.2 バイヤーパワー
3.4.3 代替の脅威
3.4.4 新規参入企業による脅威
3.4.5 競合他社のライバル関係
3.5 主要な機会 – 優先順位をつけたもの
3.6 自然言語処理-PEST分析
3.6.1 政治的
3.6.2 経済
3.6.3 社会
3.6.4 技術的
第4章自然言語処理市場コンポーネントの展望
4.1 自然言語処理市場のコンポーネント別シェア（2021年・2030年
4.2 解決方法
4.2.1 ソリューション自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
4.3 サービス
4.3.1 サービス自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
第5章自然言語処理市場デプロイメントの展望
5.1 自然言語処理市場のデプロイメント別シェア（2021年・2030年
5.2 クラウド
5.2.1 クラウド自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
5.3 オンプレミス
5.3.1 オンプレミス型自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
第6章自然言語処理市場企業規模の展望
6.1 自然言語処理市場の企業規模別シェア（2021年・2030年
6.2 大企業
6.2.1 大企業向け自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
6.3 中堅・中小企業
6.3.1 中小企業市場、地域別、2017年～2030年
第7章自然言語処理市場タイプ別展望
7.1 自然言語処理市場タイプ別シェア、2021年・2030年
7.2 統計的NLP
7.2.1 統計的NLP市場、地域別、2017年～2030年
7.3 ルールベースNLP
7.3.1 ルールベースNLP自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
7.4 ハイブリッドNLP
7.4.1 ハイブリッドNLP自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
第8章自然言語処理市場アプリケーションの展望
8.1 自然言語処理の用途別市場シェア（2021年・2030年
8.2 センチメント分析
8.2.1 センチメント分析市場、地域別、2017年～2030年
8.3 データ抽出
8.3.1 データ抽出市場、地域別、2017年～2030年
8.4 リスクと脅威の検出
8.4.1 リスク・脅威検知市場、地域別、2017年～2030年
8.5 自動要約
8.5.1 自動要約市場、地域別、2017年～2030年
8.6 コンテンツ管理
8.6.1 コンテンツマネジメント市場、地域別、2017年～2030年
8.7 言語スコアリング
8.7.1 言語スコアリング市場、地域別、2017年～2030年
8.8 その他
8.8.1 その他市場、地域別、2017年～2030年
第9章自然言語処理最終用途の展望
9.1 自然言語処理市場のエンドユース別シェア（2021年・2030年
9.2 BFSI
9.2.1 BFSI自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
9.3 IT・通信
9.3.1 IT・通信系自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
9.4 ヘルスケア
9.4.1 ヘルスケア自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
9.5 教育
9.5.1 教育用自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
9.6 メディア・エンターテインメント
9.6.1 メディア＆エンターテイメント向け自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
9.7 小売・Eコマース
9.7.1 小売・Eコマースの自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
9.8 その他
9.8.1 その他自然言語処理市場、地域別、2017年〜2030年
第10章自然言語処理地域別展望
10.1 北米
10.1.1 北米自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.1.2 北米自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.1.3 北米自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.1.4 北米自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
10.1.5 北米自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年〜2030年
10.1.6 北米自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.1.7 米国
10.1.7.1 米国の自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.1.7.2 米国の自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年～2030年
10.1.7.3 米国の自然言語処理市場、企業規模別、2017年～2030年
10.1.7.4 米国の自然言語処理市場（タイプ別）、2017年～2030年
10.1.7.5 米国の自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年～2030年
10.1.7.6 米国の自然言語処理市場（エンドユーズ別）：2017年～2030年
10.1.8 カナダ
10.1.8.1 カナダの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.1.8.2 カナダの自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.1.8.3 カナダの自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.1.8.4 カナダの自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
10.1.8.5 カナダの自然言語処理市場の用途別市場規模（2017年〜2030年
10.1.8.4 カナダの自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.1.9 メキシコ
10.1.9.1 メキシコの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.1.9.2 メキシコ自然言語処理市場：デプロイメント別、2017年〜2030年
10.1.9.3 メキシコの自然言語処理市場：企業規模別、2017年〜2030年
10.1.9.4 メキシコの自然言語処理市場のタイプ別推移（2017年〜2030年
10.1.9.5 メキシコの自然言語処理市場の用途別推移（2017年〜2030年
10.1.9.6 メキシコ自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.2 ヨーロッパ
10.2.1 欧州の自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.2.2 欧州の自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.2.3 欧州の自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.2.4 欧州の自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
10.2.5 欧州の自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年〜2030年
10.2.6 欧州の自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.2.7 ドイツ
10.2.7.1 ドイツの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.2.7.2 ドイツの自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.2.7.3 ドイツの自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.2.7.4 ドイツの自然言語処理市場のタイプ別推移（2017年〜2030年
10.2.7.5 ドイツの自然言語処理市場の用途別推移（2017年〜2030年
10.2.7.6 ドイツ自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.2.8 U.K.
10.2.8.1 イギリスの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.2.8.2 イギリスの自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年～2030年
10.2.8.3 イギリスの自然言語処理市場、企業規模別、2017年～2030年
10.2.8.4 イギリスの自然言語処理市場（タイプ別）、2017年～2030年
10.2.8.5 イギリスの自然言語処理市場（アプリケーション別）：2017年～2030年
10.2.8.6 イギリスの自然言語処理市場（エンドユーズ別）：2017年～2030年
10.2.9 フランス
10.2.9.1 フランスの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.2.9.2 フランスの自然言語処理市場：デプロイメント別、2017年〜2030年
10.2.9.3 フランスの自然言語処理市場：企業規模別、2017年〜2030年
10.2.9.4 フランス自然言語処理市場：タイプ別、2017年〜2030年
10.2.9.5 フランス自然言語処理市場：用途別、2017年〜2030年
10.2.9.6 フランス自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.3 アジア太平洋地域
10.3.1 アジア太平洋地域の自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.3.2 アジア太平洋地域の自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.3.3 アジア太平洋地域の自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.3.4 アジア太平洋地域の自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
10.3.5 アジア太平洋地域の自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年〜2030年
10.3.6 アジア太平洋地域の自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.3.7 中国
10.3.7.1 中国の自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.3.7.2 中国自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.3.7.3 中国の自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.3.7.4 中国の自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
10.3.7.5 中国の自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年〜2030年
10.3.7.6 中国の自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.3.8 日本
10.3.8.1 日本の自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.3.8.2 日本の自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.3.8.3 日本の自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.3.8.4 日本の自然言語処理市場、タイプ別、2017年〜2030年
10.3.8.5 日本の自然言語処理市場、アプリケーション別、2017年〜2030年
10.3.8.6 日本の自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.3.9 インド
10.3.9.1 インドの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.3.9.2 インドの自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.3.9.3 インドの自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.3.9.4 インドの自然言語処理市場のタイプ別推移（2017年〜2030年
10.3.9.5 インドの自然言語処理市場の用途別市場規模（2017年〜2030年
10.3.9.6 インドの自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.4 南米
10.4.1 南米の自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.4.2 南米自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.4.3 南米の自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.4.4 南米の自然言語処理市場のタイプ別推移（2017年〜2030年
10.4.5 南米の自然言語処理市場の用途別市場規模（2017年〜2030年
10.4.6 南米自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年
10.4.7 ブラジル
10.4.7.1 ブラジル自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.4.7.2 ブラジル自然言語処理市場：デプロイメント別、2017年〜2030年
10.4.7.3 ブラジル自然言語処理市場：企業規模別、2017年〜2030年
10.4.7.4 ブラジル自然言語処理市場：タイプ別、2017年〜2030年
10.4.7.5 ブラジル自然言語処理市場：アプリケーション別、2017年〜2030年
10.4.7.6 ブラジル自然言語処理市場：エンドユーズ別、2017年〜2030年
10.5 MEA
10.5.1 MEAの自然言語処理市場、コンポーネント別、2017年〜2030年
10.5.2 MEAの自然言語処理市場、デプロイメント別、2017年〜2030年
10.5.3 MEAの自然言語処理市場、企業規模別、2017年〜2030年
10.5.4 MEAの自然言語処理市場のタイプ別推移（2017年〜2030年
10.5.5 MEAの自然言語処理市場の用途別市場規模（2017年〜2030年
10.5.6 MEAの自然言語処理市場：エンドユース別、2017年〜2030年

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レポートコード：GVR-4-68040-020-4