世界の自然言語処理（NLP）市場：2023年から2028年にかけて、CAGR25.1%で成長すると予測
自然言語処理（NLP）市場は予測期間中に25.1%のCAGRを記録する見込み
主要ハイライト
過去数年間、ディープラーニングアーキテクチャとアルゴリズムは、画像認識と音声処理において目覚ましい進歩を遂げてきた。自然言語処理（NLP）の応用も大きく貢献し、いくつかの複雑なNLP応用タスクで最先端の結果をもたらしている。NLPは、手頃な価格でスケーラブルな計算能力、データのデジタル化の進展、NLPとディープラーニング（DL）や機械学習（ML）との融合などにより、過去数年間でかなりの成長を遂げている。
医療やコールセンターでのNLP利用の増加、高度なテキスト分析に対する需要の高まり、機械対機械技術の成長が、市場調査の主な要因である。
NLPは医療センターで成長を目撃しており、多くの組織が大量の患者データを取り込み分析するためにこの技術を使用している。加えて、インターネットと接続されたデバイスの使用の増加と膨大な量の患者データが、調査対象市場の成長を促進している。これとは別に、急速に増加するデータセキュリティの問題は、組織間でのNLPベースのソフトウェアの最小限のアクセシビリティとともに、業界の拡大を妨げている。
パンデミックの間、市場は医療分野で高い成長を目撃した。例えば、COVID-19パンデミックに対応して、ホワイトハウスと主要研究グループの連合はCOVID-19 Open Research Dataset（CORD-19）を準備した。CORD-19は、COVID-19、SARS-CoV-2、および関連コロナウイルスに関する20万件以上の学術論文（全文掲載の10万件以上を含む）のリソースである。この自由に利用できるデータセットは、自然言語処理やその他のAI技術の最近の進歩を応用して、この感染症との闘いを支援する新たな洞察を生み出すために、世界の研究コミュニティに提供されました。
NLP市場動向大きな成長が期待される大規模組織
大企業は、NLP市場の主要な牽引役であり投資家の一人である。これらの組織は、様々な用途にディープラーニングや教師あり・教師なしの機械学習技術を採用するようになってきており、NLPの採用は増加する可能性が高い。コストとリスクは、大規模組織の間でこれらの技術の採用を促進する主な要因の一部である。
様々な業界にまたがる大規模なエンドユーザー組織のほとんどは、主に社内外の業務を強化するためにこれらの技術を利用している。さらに、このテクノロジーのROIは、金銭的な形でしか得られないこともあるため、ほとんどの小規模組織は、投資するのはリスクが高いと考える。
さらに、大規模なソーシャルメディア・プラットフォームも、テキスト分析とNLPテクノロジーを活用して、政治的レビューやヘイトスピーチなどのソーシャルメディア活動を監視・追跡している。フェイスブックやツイッターのようなプラットフォームは、これらのツールの助けを借りて公開コンテンツを管理している。効果的なマーケティングや意思決定におけるウェブデータの重要性の高まりから、情報抽出製品アプリケーションの需要も増加すると予想される。今後数年以内に、モバイルチャットボットはマーケティングと商取引の分野に革命を起こすと予想されている。
2022年9月、言語コンテンツプロバイダーのLexicalaは、言語テクノロジー分野と学術研究向けに新しい多言語語彙データソリューションを発表した。自然言語処理（NLP）アプリケーション向けのソリューションには、ドメイン分類、テキスト注釈、専門家によるパラレルコーパス、形態素、その他のプレミアムなクロスリンガルリソースが含まれている。
北米が最も高い市場成長を遂げる
RichRelevance社によると、米国のオンライン買い物客は他のプラットフォームよりもGoogle Assistantを利用する傾向が強い。さらに、多様なトピックに関する結果を得るためのスマートスピーカーの活用が人気を集めており、その結果、企業はこの技術に投資せざるを得なくなると予想される。これは、他のアプリケーション開発者にとって、潜在顧客をターゲットにする絶大な機会を生み出す。
NLPはまた、様々な付加価値で顧客体験プログラムを強化することで、より多くの消費者を惹きつけ、ひいては国内の市場成長に好影響を与えると予測される。米国を拠点とする世界的なプレーヤーが研究する市場における技術革新の高まりは、NLP市場に進歩をもたらし、同地域における製品発売の速度を加速させている。
例えば、IBM Research AIは、企業ドメイン向けのNLPの様々なアプリケーションを模索している。このため、同社は3つのプログラムを開発した。1つ目は高度なAIで、システムはより少ない量のデータから学習し、外部の知識を活用し、神経処理と記号処理を組み合わせた言語へのニューロシンボリック・アプローチを含む技術を使用できる。2つ目のプログラムは分析AIで、システムがどのように意思決定に至るかに焦点を当てる。3つ目はスケーリングAIで、企業の厳しい期待の下での言語システムの展開をサポートするために、継続的な適応、システムのより良い監視とテストを可能にする。
2022年10月、IBMは米国特許商標庁（USPTO）と協力し、AIを活用した知的財産（IP）分析ツール「IBM IP Advisor with Watson Demonstration System」をテストすると発表した。同デモンストレーション・システムは、IBMワトソン・ディスカバリー・テクノロジーによるクエリの自然言語処理を可能にすることで、特定の単語や複雑な手順を必要とせず、顧客が独自の用語を用いて有用な情報にアクセスできるよう支援する。
産業概要
自然言語処理市場は競争が激しく、より大きなシェアを獲得しようとする複数の主要プレーヤーで構成されている。市場で突出したシェアを持つこれらの主要プレーヤーは、海外における顧客基盤の拡大に注力している。彼らは、市場シェアと収益性を高めるために、取引や合併とともに、新しい革新的なソリューションを提供しています。主なプレーヤーには、Google Inc.やMicrosoft Corporationが含まれる。
2022年10月、レッドハットとIBMは、オープンソースのAnsible IT運用自動化プラットフォームに自然言語処理（NLP）を統合するプロジェクト、Project Wisdomを立ち上げた。その目的は、YAMLファイルを使ったIT運用の自動化に必要な宣言的プログラミング・スキルを持たない、より多くのエンドユーザーやIT専門家が、IT自動化にアクセスできるようにすることだ。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場概要
4.2 産業バリューチェーン分析
4.3 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
4.3.1 サプライヤーの交渉力
4.3.2 消費者の交渉力
4.3.3 新規参入者の脅威
4.3.4 競争ライバルの激しさ
4.3.5 代替製品の脅威
4.4 COVID-19の市場への影響
4.5 市場促進要因
4.5.1 製品中心から顧客中心へのトレンドの転換
4.5.2 産業用モノのインターネット（IIoT）におけるスマートデバイスの需要増加
4.6 市場の阻害要因
4.6.1 業界全体の熟練専門家の不足
5 市場区分
5.1 展開別
5.1.1 オンプレミス
5.1.2 クラウド
5.2 組織規模別
5.2.1 大規模組織
5.2.2 中小組織
5.3 タイプ別
5.3.1 ハードウェア
5.3.2 ソフトウェア
5.3.3 サービス
5.4 処理タイプ別
5.4.1 テキスト
5.4.2 音声／音声
5.4.3 画像
5.5 エンドユーザー産業別
5.5.1 教育
5.5.2 BFSI
5.5.3 ヘルスケア
5.5.4 ITおよび電気通信
5.5.5 小売業
5.5.6 製造業
5.5.7 メディア・娯楽
5.5.8 その他のエンドユーザー産業
5.6 地域別
5.6.1 北米
5.6.2 ヨーロッパ
5.6.3 アジア太平洋
5.6.4 ラテンアメリカ
5.6.5 中東・アフリカ
6 競争環境
6.1 企業プロファイル
6.1.1 エヌビディア・コーポレーション
6.1.2 インテル株式会社
6.1.3 Baidu Inc.
6.1.4 クアルコム・インコーポレイテッド
6.1.5 テキサス・インスツルメント
6.1.6 Google Inc.
6.1.7 マイクロソフト・コーポレーション
6.1.8 SAS Institute Inc.
6.1.9 Verint System Inc.
6.1.10 Adobe Inc.
7 投資分析
8 市場の将来性
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