目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.2 市場定義
1.3 情報調達
1.3.1 購入データベース
1.3.2 GVR社内データベース
1.3.3 二次情報源と第三者視点
1.3.4 一次調査
1.4. 情報分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場形成とデータ可視化
1.6. データ検証と公開
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場概況
2.2. セグメント概況
2.3. 競争環境
第3章 業界展望
3.1. 市場系譜展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場推進要因分析
3.3.2. 市場抑制要因分析
3.3.3. 市場課題
3.3.4. 市場機会
3.4. 業界分析ツール
3.4.1. ポーターの分析
3.4.2. マクロ経済分析
3.5. 自動コンテンツ認識市場 – COVID-19影響分析
第4章 自動コンテンツ認識市場：構成要素別推定値とトレンド分析
4.1. 構成要素別動向分析と市場シェア（2022年及び2030年）
4.2. 自動コンテンツ認識の推定値と予測、構成要素別（百万米ドル）
4.2.1. サービス
4.2.2. サービス
第5章 自動コンテンツ認識市場：コンテンツ別推定値とトレンド分析
5.1. コンテンツ動向分析と市場シェア、2022年と2030年
5.2. 自動コンテンツ認識市場規模予測（コンテンツ別）（百万米ドル）
5.2.1. 音声
5.2.2. 動画
5.2.3. テキスト
5.2.4. 画像
第6章 自動コンテンツ認識市場：プラットフォーム別規模予測と動向分析
6.1. プラットフォーム動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
6.2. 自動コンテンツ認識市場規模予測（プラットフォーム別、百万米ドル）
6.2.1. スマートテレビ
6.2.2. 従来型テレビ
6.2.3. オーバー・ザ・トップ（OTT）
6.2.4. その他
第7章 自動コンテンツ認識市場：技術別規模予測と動向分析
7.1. 技術動向分析と市場シェア、2022年および2030年
7.2. 自動コンテンツ認識市場規模予測（技術別、百万米ドル）
7.2.1. 音声・動画透かし技術
7.2.2. 音声・動画フィンガープリント技術
7.2.3. 音声認識技術
7.2.4. 光学式文字認識（OCR）
7.2.5. その他
第8章. 自動コンテンツ認識市場：産業分野別推定値とトレンド分析
8.1. 産業分野別動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
8.2. 産業分野別自動コンテンツ認識市場推定値と予測（百万米ドル）
8.2.1. メディア・エンターテインメント
8.2.2. IT・通信
8.2.3. 自動車
8.2.4. 小売・Eコマース
8.2.5. 教育
8.2.6. 医療
8.2.7. 民生用電子機器
8.2.8. 政府・防衛
8.2.9. その他
第9章 自動コンテンツ認識市場：エンドユース別推定値とトレンド分析
9.1. エンドユース別動向分析と市場シェア（2022年および2030年）
9.2. エンドユース別自動コンテンツ認識市場推定値と予測（百万米ドル）
9.2.1. 視聴率測定
9.2.2. コンテンツ強化
9.2.3. 放送監視
9.2.4. コンテンツフィルタリング
9.2.5. 広告トラッキング
9.2.6. その他
第10章 自動コンテンツ認識市場：地域別予測と動向分析
10.1 自動コンテンツ認識市場：地域別展望
10.2 北米
10.2.1 北米自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.2.2 米国
10.2.2.1 米国自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.2.3 カナダ
10.2.3.1 カナダ自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.3 欧州
10.3.1 欧州自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.3.2 イギリス
10.3.2.1 イギリス自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.3.3 ドイツ
10.3.3.1 ドイツ自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.3.4 フランス
10.3.4.1 フランス自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.3.5 イタリア
10.3.5.1 イタリア自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.3.6 スペイン
10.3.6.1 スペイン自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 アジア太平洋地域自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.4.2 中国
10.4.2.1 中国自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.4.3 日本
10.4.3.1 日本自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.4.4 インド
10.4.4.1 インド自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.4.5 韓国
10.4.5.1 韓国自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.4.6 オーストラリア
10.4.6.1 オーストラリア自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.5 ラテンアメリカ
10.5.1 ラテンアメリカ自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.5.2 ブラジル
10.5.2.1 ブラジル自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.5.3 メキシコ
10.5.3.1 メキシコ自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.6 中東・アフリカ（MEA）
10.6.1 MEA自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.6.2 サウジアラビア
10.6.2.1 サウジアラビア自動コンテンツ認識市場規模予測（2018-2030年、百万米ドル）
10.6.3 アラブ首長国連邦（UAE）
10.6.3.1 UAE自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
10.6.4 南アフリカ
10.6.4.1 南アフリカ自動コンテンツ認識市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
第11章 競争環境
11.1 主要プレイヤー
11.1.1. ACRCloud
11.1.2. Apple Inc.
11.1.3. Audible Magic Corporation
11.1.4. Clarifai Inc.
11.1.5. Digimarc Corporation
11.1.6. Google LLC (Alphabet Inc.)
11.1.7. Gracenote
11.1.8. IBM Corporation
11.1.9. KT Corporation
11.1.10. Kudelski Group
11.1.11. Microsoft Corporation
11.1.12. ニュアンス・コミュニケーションズ社
11.2 主要市場参加者による最近の開発動向と影響
11.3 企業分類
11.4 参加者概要
11.5 財務実績
11.6 製品ベンチマーキング
11.7 企業の市場ポジショニング
11.8 企業の市場シェア分析（2022年）
11.9 企業ヒートマップ分析
11.10 戦略マッピング
11.10.1 事業拡大
11.10.2 合併・買収
11.10.3 提携・協業
11.10.4 新製品発売
11.10.5 研究開発

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definition
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased Database
1.3.2. GVR’s Internal Database
1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives
1.3.4. Primary Research
1.4. Information Analysis
1.4.1. Data Analysis Models
1.5. Market Formulation & Data Visualization
1.6. Data Validation & Publishing
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape
Chapter 3. Industry Outlook
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market Driver Analysis
3.3.2. Market Restraint Analysis
3.3.3. Market challenges
3.3.4. Market opportunities
3.4. Industry Analysis Tools
3.4.1. PORTER’S ANALYSIS
3.4.2. MACROECONOMIC ANALYSIS
3.5. Automatic Content Recognition Market - COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Automatic Content Recognition Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Component Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
4.2. Automatic Content Recognition Estimates & Forecast, By Component (USD Million)
4.2.1. Services
4.2.2. Services
Chapter 5. Automatic Content Recognition Market: Content Estimates & Trend Analysis
5.1. Content Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
5.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Content (USD Million)
5.2.1. Audio
5.2.2. Video
5.2.3. Text
5.2.4. Image
Chapter 6. Automatic Content Recognition Market: Platform Estimates & Trend Analysis
6.1. Platform Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
6.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Platform (USD Million)
6.2.1. Smart TVs
6.2.2. Linear TVs
6.2.3. Over-The-Top (OTT)
6.2.4. Others
Chapter 7. Automatic Content Recognition Market: Technology Estimates & Trend Analysis
7.1. Technology Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
7.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Technology (USD Million)
7.2.1. Audio & Video Watermarking
7.2.2. Audio & Video Fingerprinting
7.2.3. Speech Recognition
7.2.4. Optical Character Recognition (OCR)
7.2.5. Others
Chapter 8. Automatic Content Recognition Market: Industry Vertical Estimates & Trend Analysis
8.1. Industry Vertical Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
8.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical (USD Million)
8.2.1. Media & Entertainment
8.2.2. IT & Telecommunication
8.2.3. Automotive
8.2.4. Retail & E-commerce
8.2.5. Education
8.2.6. Healthcare
8.2.7. Consumer Electronics
8.2.8. Government & Defense
8.2.9. Others
Chapter 9. Automatic Content Recognition Market: End-use Estimates & Trend Analysis
9.1. End-use Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
9.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By End-use (USD Million)
9.2.1. Audience Measurement
9.2.2. Content Enhancement
9.2.3. Broadcast Monitoring
9.2.4. Content Filtering
9.2.5. Ad-tracking
9.2.6. Others
Chapter 10. Automatic Content Recognition Market: Regional Estimates & Trend Analysis
10.1 Automatic Content Recognition Market: Regional Outlook
10.2 North America
10.2.1 North America automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.2.2 U.S.
10.2.2.1 U.S. automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.2.3 Canada
10.2.3.1 Canada automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3 Europe
10.3.1 Europe automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.2 UK
10.3.2.1 UK automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.3 Germany
10.3.3.1 Germany automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.4 France
10.3.4.1 France automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.5 Italy
10.3.5.1 Italy automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.6 Spain
10.3.6.1 Spain automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4 Asia Pacific
10.4.1 Asia Pacific automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.2 China
10.4.2.1 China automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.3 Japan
10.4.3.1 Japan automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.4 India
10.4.4.1 India automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.5 South Korea
10.4.5.1 South Korea automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.6 Australia
10.4.6.1 Australia automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.5 Latin America
10.5.1 Latin America automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.5.2 Brazil
10.5.2.1 Brazil automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.5.3 Mexico
10.5.3.1 Mexico automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6 Middle East and Africa (MEA)
10.6.1 MEA automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6.2 Saudi Arabia
10.6.2.1 Saudi Arabia automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6.3 UAE
10.6.3.1 UAE automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6.4 South Africa
10.6.4.1 South Africa automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 11. Competitive Landscape
11.1 Key Participants
11.1.1. ACRCloud
11.1.2. Apple Inc.
11.1.3. Audible Magic Corporation
11.1.4. Clarifai Inc.
11.1.5. Digimarc Corporation
11.1.6. Google LLC (Alphabet Inc.)
11.1.7. Gracenote
11.1.8. IBM Corporation
11.1.9. KT Corporation
11.1.10. Kudelski Group
11.1.11. Microsoft Corporation
11.1.12. Nuance Communications Inc.
11.2 Recent Development & Impact, By Key Market Participants
11.3 Company Categorization
11.4 Participant’s Overview
11.5 Financial Performance
11.6 Product Benchmarking
11.7 Company Market Positioning
11.8 Company Market Share Analysis, 2022
11.9 Company Heat Map Analysis
11.10 Strategy Mapping
11.10.1 Expansion
11.10.2 Mergers & Acquisition
11.10.3 Collaborations
11.10.4 New product launches
11.10.5 Research & Development

※参考情報 自動コンテンツ認識（ACR）とは、デジタルコンテンツやメディアの識別を自動的に行う技術です。この技術は、テレビ番組、映画、音楽、広告など、さまざまなコンテンツの特定や分析を可能にします。ACRは、コンテンツが放送またはストリーミングされている間に、ユーザーのデバイスでリアルタイムに認識することができるため、多くの用途で利用されています。 ACRの主な概念には、オーディオフィンガープリンティング、ビデオフィンガープリンティング、メタデータ解析などがあります。オーディオフィンガープリンティングでは、音声信号を解析して特定の音楽トラックやテレビ番組のテーマ音楽を識別します。一方、ビデオフィンガープリンティングでは、映像の特徴を分析し、特定のシーンやプログラムを認識します。これにより、大量のコンテンツデータを迅速に処理し、正確な識別が行えるようになります。メタデータ解析では、コンテンツに付随する情報、例えばタイトルや放送日時、キャスト情報などを解析し、特定のコンテンツを明確にする役割を果たします。 ACRの種類としては、主にリアルタイムACR、バッチACR、オフラインACRがあります。リアルタイムACRは、ユーザーが視聴しているコンテンツを即座に認識し、分析結果をフィードバックします。バッチACRは、収集したデータをまとめて処理するため、時間にゆとりを持って結果が得られます。オフラインACRは、特定のデータベースに基づいて後からコンテンツを認識する形式で、ネットワーク接続が必要ない場面でも利用されます。 ACR技術の用途は非常に多岐にわたります。主な用途には、広告ターゲティング、視聴データの分析、コンテンツ推薦、新しいビジネスモデルの構築などがあります。例えば、テレビ広告がどの番組で放送されたかを認識することで、広告主は効果を測定し、もっと効果的な広告戦略を策定できます。また、視聴データを活用して、ユーザーの嗜好に基づいたコンテンツの推薦が可能になり、よりパーソナライズされた体験を提供できます。 関連技術としては、音声認識、画像認識、機械学習、データベース技術などがあります。音声認識技術は、ACRのオーディオ部分を支え、音声をテキストに変換することで、さらに多くの情報を引き出せるようにします。画像認識は、ビデオフィンガープリンティングや映像分析の基盤を提供し、特定のシーンやオブジェクトを識別することを可能にします。機械学習は、ACRシステムがより効率的かつ正確にコンテンツを認識するために使用され、アルゴリズムは新しいデータから学習し改善されていきます。データベース技術は、識別されたコンテンツに関連する情報を効率的に格納し、迅速にアクセスすることを可能にします。 ACR技術は、エンターテインメント業界にとどまらず、教育、広告、マーケティング、小売業など、多くの分野で活用され始めています。例えば、教育分野では、授業中に流されるコンテンツをリアルタイムで認識し、関連する教材を提供することが可能になります。広告やマーケティングでは、消費者が見たコンテンツに基づいたキャンペーンの実施が可能になり、より効率的なプロモーション戦略を構築するサポートをしています。 このように、ACRはデジタルコンテンツの認識と分析を通じて、さまざまな分野での革新を促進する重要な技術となっています。今後も、技術の進化とともに、その応用範囲は広がり、多様な産業におけるデータ活用の可能性を広げていくことでしょう。ACRの発展は、ユーザーエクスペリエンスの向上に寄与し、より良いサービスを実現するための基盤となるでしょう。