カテゴリー： 世界, その他産業, Grand View Research

機械翻訳（MT）のグローバル市場2023-2030：自動車、軍事・防衛、電子、IT、医療、その他

【英語タイトル】Machine Translation Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Automotive, Military & Defense, Electronics, IT, Healthcare, Others), By Technology, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが出版した調査資料（GRV23NVB104）・商品コード：GRV23NVB104
・発行会社（調査会社）：Grand View Research
・発行日：2023年10月31日
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数：94
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：次世代技術
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❖ レポートの概要 ❖

機械翻訳（MT）市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の機械翻訳（MT）市場規模は2023年から2030年にかけて年平均成長率13.5%で拡大し、2030年には27億1,900万米ドルに達する見込みです。コンピュータ支援翻訳ツールの再発明と適応型機械翻訳（MT）の成長は、機械翻訳（MT）市場の範囲を大幅に拡大しました。

主要企業は、増大する消費者ニーズに対応するため、先進的なMTシステムの開発に力を注いでいます。例えば、Lilt Inc.は、リアルタイムフィードバックループと人工知能（AI）を使用して人間の翻訳者の生産性を高める適応型ニューラル機械翻訳（MT）システムを発表しました。さらに、この技術は、特定の言語でのコミュニケーションや情報へのアクセスの機会を人々に提供することが期待されています。このシステムは、フェイスブック社、アップル社、マイクロソフト社の製品を超えるものです。

グローバリゼーションは、言語的に多様な地域視聴者のニーズへの対応に大きく貢献しています。新興市場におけるビジネスの重要性の高まり、オンライン・コンテンツの作成、従業員間のグローバル・コラボレーションを可能にする必要性が、予測期間中の市場成長を促進すると予想されます。

企業が国際市場を獲得するためにコンテンツを複数の言語でローカライズする必要性は、MTシステムの需要を高めると予想されます。このようなシステムとインスタント・ウェブ・パブリッシング要件の採用により、さまざまなタイプのコンテンツで多言語エンゲージメントを開発することで、ユーザー・エクスペリエンスの向上がさらに期待されます。

クラウドコンピューティングの重要性の高まりにより、クラウドベースの翻訳ツールの需要が増加しています。さらに、データセンターに収容された安全なクラウドオファリングを介したMTSaaS（Machine Translation Software-as-a-Service）の提供は、大きな成長機会を提供すると期待されています。

翻訳メモリ（TM）とMTの融合により、ワークフローが完全に統合される見込みです。TMは、以前に翻訳された文章や段落を保存して人間の翻訳者を支援するため、翻訳プロジェクトを加速し、コストを削減します。さらに、業界では、翻訳品質の有用な測定方法として、BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）を使用する傾向にあります。BLEUは、安価で言語に依存しないMTの自動評価手法です。

機械翻訳（MT）市場レポートハイライト

- 米国では、機械翻訳（MT）を支援する多数のプレーヤーや政府の取り組みが、業界の成長にプラスの影響を与えています。Google Inc.とMicrosoft Corporationは、無料のオンラインエンジンでSMT技術を普及させました。

- 統計的機械翻訳（SMT）の需要は、時間とコストの面でルールベース機械翻訳（RBMT）よりも優れているため、ここ数年で大幅に増加しています。

- 統計的機械翻訳（SMT）は、MT市場全体の売上高の72.5%以上を占めています。

第1章. 調査方法・範囲
第2章. エグゼクティブサマリー
第3章. 機械翻訳（MT）の市場変数・傾向・範囲
第4章. 機械翻訳（MT）の世界市場：技術別予測・傾向分析
第5章. 機械翻訳（MT）の世界市場：用途別予測・傾向分析
第6章. 機械翻訳（MT）の世界市場：地域別予測・傾向分析
第7章. 競争状況

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

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
1.1.1 技術
1.1.2 用途
1.1.3 地域範囲
1.1.4 推定値と予測期間
1.2 調査方法論
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
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報・データ分析
1.5. 市場構築と検証
1.6. モデル詳細
1.7. 二次情報源リスト
1.8. 一次情報源リスト
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場展望
2.2. セグメント展望
2.2.1. 技術展望
2.2.2. アプリケーション展望
2.2.3. 地域別展望
2.3. 競争環境分析
第3章 機械翻訳（MT）市場の変数、動向及び範囲
3.1. 市場系統展望
3.2. 産業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. 市場機会分析
3.4. 機械翻訳（MT）市場分析ツール
3.4.1. 産業分析 – ポーターの
3.4.1.1. 供給者の交渉力
3.4.1.2. 購入者の交渉力
3.4.1.3. 代替品の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競合他社の脅威
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治的環境
3.4.2.2. 技術的環境
3.4.2.3. 経済的環境
第4章 機械翻訳（MT）市場：技術予測とトレンド分析
4.1. 機械翻訳（MT）市場：主要なポイント
4.2. 機械翻訳（MT）市場：動向と市場シェア分析（2022年および2030年）
4.3. RBMT
4.3.1. RBMT市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
4.4. SMT
4.4.1. SMT市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
4.5. その他
4.5.1. その他市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
第5章 機械翻訳（MT）市場：用途別規模予測とトレンド分析
5.1. 機械翻訳（MT）市場：主要ポイント
5.2. 機械翻訳（MT）市場：動向と市場シェア分析（2022年及び2030年）
5.3. 自動車
5.3.1. 自動車市場の見積もりと予測、2017年から2030年（百万米ドル）
5.4. 軍事・防衛
5.4.1. 軍事・防衛分野における納品市場の見積もりと予測、2017年から2030年（百万米ドル）
5.5. エレクトロニクス
5.5.1. 電子機器市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
5.6. IT
5.6.1. IT市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
5.7. 医療
5.7.1. 医療市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
5.8. その他
5.8.1. その他市場規模予測（2017年～2030年、百万米ドル）
第6章 機械翻訳（MT）市場：地域別予測と動向分析
6.1. 地域別展望
6.2. 地域別機械翻訳（MT）市場：主要ポイント
6.3. 北米
6.3.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.3.2. 米国
6.3.2.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.3.3. カナダ
6.3.3.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.4. 欧州
6.4.1. 英国
6.4.1.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.4.2. ドイツ
6.4.2.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.4.3. フランス
6.4.3.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.5. アジア太平洋地域
6.5.1. 日本
6.5.1.1. 市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.5.2. 中国
6.5.2.1. 市場規模推計と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.5.3. インド
6.5.3.1. 市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.5.4. オーストラリア
6.5.4.1. 市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.5.5. 韓国
6.5.5.1. 市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.6. ラテンアメリカ
6.6.1. ブラジル
6.6.1.1. 市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.6.2. メキシコ
6.6.2.1. 市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.7. 中東・アフリカ（MEA）
6.7.1. サウジアラビア
6.7.1.1. 市場推定値と予測、2017年から2030年（収益、百万米ドル）
6.7.2. 南アフリカ
6.7.2.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
6.7.3. UAE
6.7.3.1. 市場規模予測（2017年～2030年、収益、百万米ドル）
第7章 競争環境
7.1. 主要市場参加者別の最近の動向と影響分析
7.2. 市場参加者の分類
7.2.1. AppTek
7.2.1.1. 会社概要
7.2.1.2. 財務実績
7.2.1.3. 製品ベンチマーク
7.2.1.4. 戦略的取り組み
7.2.2. Cloudwords Inc.
7.2.2.1. 会社概要
7.2.2.2. 財務実績
7.2.2.3. 製品ベンチマーク
7.2.2.4. 戦略的取り組み
7.2.3. IBM Corporation
7.2.3.1. 会社概要
7.2.3.2. 財務実績
7.2.3.3. 製品ベンチマーク
7.2.3.4. 戦略的取り組み
7.2.4. Lighthouse IP
7.2.4.1. 会社概要
7.2.4.2. 財務実績
7.2.4.3. 製品ベンチマーク
7.2.4.4. 戦略的取り組み
7.2.5. Lingo24 Limited
7.2.5.1. 会社概要
7.2.5.2. 財務実績
7.2.5.3. 製品ベンチマーク
7.2.5.4. 戦略的取り組み
7.2.6. Lingotek
7.2.6.1. 会社概要
7.2.6.2. 財務実績
7.2.6.3. 製品ベンチマーク
7.2.6.4. 戦略的取り組み
7.2.7. Lionbridge Technologies, LLC.
7.2.7.1. 会社概要
7.2.7.2. 財務実績
7.2.7.3. 製品ベンチマーク
7.2.7.4. 戦略的取り組み
7.2.8. RWSホールディングス株式会社
7.2.8.1. 会社概要
7.2.8.2. 財務実績
7.2.8.3. 製品ベンチマーク
7.2.8.4. 戦略的取り組み
7.2.9. パンゲアニック
7.2.9.1. 会社概要
7.2.9.2. 財務実績
7.2.9.3. 製品ベンチマーキング
7.2.9.4. 戦略的取り組み
7.2.10. PROMT
7.2.10.1. 会社概要
7.2.10.2. 財務実績
7.2.10.3. 製品ベンチマーキング
7.2.10.4. 戦略的取り組み
7.2.11. RTX
7.2.11.1. 会社概要
7.2.11.2. 財務実績
7.2.11.3. 製品ベンチマーキング
7.2.11.4. 戦略的取り組み
7.2.12. Smart Communications
7.2.12.1. 会社概要
7.2.12.2. 財務実績
7.2.12.3. 製品ベンチマーク
7.2.12.4. 戦略的取り組み
7.2.13. SYSTRAN
7.2.13.1. 会社概要
7.2.13.2. 財務実績
7.2.13.3. 製品ベンチマーク
7.2.13.4. 戦略的取り組み
7.2.14. ウェロカリゼ
7.2.14.1. 会社概要
7.2.14.2. 財務実績
7.2.14.3. 製品ベンチマーク
7.2.14.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Technology
1.1.2. Application
1.1.3. Regional scope
1.1.4. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Technology outlook
2.2.2. Application outlook
2.2.3. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Machine Translation (MT) Market Variables, Trends & Scope
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 opportunity analysis
3.4. Machine Translation (MT) Market Analysis Tools
3.4.1. Industry analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Machine Translation (MT) Market: Technology Estimates & Trend Analysis
4.1. Machine Translation (MT) Market: Key Takeaways
4.2. Machine Translation (MT) Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. RBMT
4.3.1. RBMT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.4. SMT
4.4.1. SMT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.5. Others
4.5.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Machine Translation (MT) Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1. Machine Translation (MT) Market: Key Takeaways
5.2. Machine Translation (MT) Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. Automotive
5.3.1. Automotive market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.4. Military & Defense
5.4.1. Military & defense delivery market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.5. Electronics
5.5.1. Electronics market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.6. IT
5.6.1. IT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.7. Healthcare
5.7.1. Healthcare market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.8. Others
5.8.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Machine Translation (MT) Market: Regional Estimates & Trend Analysis
6.1. Regional Outlook
6.2. Machine Translation (MT) Market by Region: Key Takeaway
6.3. North America
6.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.2. U.S.
6.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.3. Canada
6.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.4. Europe
6.4.1. UK
6.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.2. Germany
6.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.3. France
6.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5. Asia Pacific
6.5.1. Japan
6.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.2. China
6.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.3. India
6.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.4. Australia
6.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.5. South Korea
6.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.6. Latin America
6.6.1. Brazil
6.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.6.2. Mexico
6.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.7. MEA
6.7.1. Saudi Arabia
6.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.2. South Africa
6.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.3. UAE
6.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 7. Competitive Landscape
7.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2. Market Participant Categorization
7.2.1. AppTek
7.2.1.1. Company overview
7.2.1.2. Financial performance
7.2.1.3. Product benchmarking
7.2.1.4. Strategic initiatives
7.2.2. Cloudwords Inc.
7.2.2.1. Company overview
7.2.2.2. Financial performance
7.2.2.3. Product benchmarking
7.2.2.4. Strategic initiatives
7.2.3. IBM Corporation
7.2.3.1. Company overview
7.2.3.2. Financial performance
7.2.3.3. Product benchmarking
7.2.3.4. Strategic initiatives
7.2.4. Lighthouse IP
7.2.4.1. Company overview
7.2.4.2. Financial performance
7.2.4.3. Product benchmarking
7.2.4.4. Strategic initiatives
7.2.5. Lingo24 Limited
7.2.5.1. Company overview
7.2.5.2. Financial performance
7.2.5.3. Product benchmarking
7.2.5.4. Strategic initiatives
7.2.6. Lingotek
7.2.6.1. Company overview
7.2.6.2. Financial performance
7.2.6.3. Product benchmarking
7.2.6.4. Strategic initiatives
7.2.7. Lionbridge Technologies, LLC.
7.2.7.1. Company overview
7.2.7.2. Financial performance
7.2.7.3. Product benchmarking
7.2.7.4. Strategic initiatives
7.2.8. RWS Holdings plc
7.2.8.1. Company overview
7.2.8.2. Financial performance
7.2.8.3. Product benchmarking
7.2.8.4. Strategic initiatives
7.2.9. Pangeanic
7.2.9.1. Company overview
7.2.9.2. Financial performance
7.2.9.3. Product benchmarking
7.2.9.4. Strategic initiatives
7.2.10. PROMT
7.2.10.1. Company overview
7.2.10.2. Financial performance
7.2.10.3. Product benchmarking
7.2.10.4. Strategic initiatives
7.2.11. RTX
7.2.11.1. Company overview
7.2.11.2. Financial performance
7.2.11.3. Product benchmarking
7.2.11.4. Strategic initiatives
7.2.12. Smart Communications
7.2.12.1. Company overview
7.2.12.2. Financial performance
7.2.12.3. Product benchmarking
7.2.12.4. Strategic initiatives
7.2.13. SYSTRAN
7.2.13.1. Company overview
7.2.13.2. Financial performance
7.2.13.3. Product benchmarking
7.2.13.4. Strategic initiatives
7.2.14. Welocalize
7.2.14.1. Company overview
7.2.14.2. Financial performance
7.2.14.3. Product benchmarking
7.2.14.4. Strategic initiatives
※参考情報

機械翻訳（MT）は、コンピュータを使用してある言語から別の言語へ自動的にテキストを翻訳する技術です。この分野は、言語学、計算機科学、人工知能などの分野の融合によって発展してきました。最初の機械翻訳システムは1950年代に開発されて以来、急速に進化しており、現在では多くの企業や個人によって利用されています。
機械翻訳にはいくつかの種類があります。最も初期の形態であるルールベース翻訳（RBMT）は、言語の文法規則や辞書に基づいて翻訳を行う手法です。これは高い精度を持つ一方で、ルールの設定には多くの時間と労力がかかるため、言語の数が増えると適用が難しくなります。次に登場したのが統計的機械翻訳（SMT）です。これは、大量の翻訳データを基に、計算手法を利用して最も可能性の高い翻訳文を生成します。SMTは、対応するデータが多く揃っている言語ペアに対して特に効果的です。しかし、データが不足している場合には翻訳精度が低下することがあります。

最近では、ニューラル機械翻訳（NMT）が主流となっています。NMTは、深層学習技術を用いており、文脈を考慮したより自然な翻訳を実現します。これは、リカレント神経ネットワーク（RNN）やトランスフォーマーモデルと呼ばれる構造を採用することで、文全体を一度に処理し、文脈を捉えた翻訳が可能です。NMTは、人間に近い品質の翻訳を提供することができるため、現在の主流となっています。

機械翻訳は、情報の国際化や企業のグローバル化を進める上で重要な役割を果たしています。その用途は多岐にわたり、ニュース記事の自動翻訳、ウェブサイトのローカライズ、電子メールの翻訳、専門的な文書や研究論文の翻訳などが含まれます。また、顧客サポートやチャットボットにおけるリアルタイム翻訳にも活用されています。これにより、異なる言語を話す人々のコミュニケーションを円滑にし、ビジネスや日常生活での言語の壁を取り除くことができます。

機械翻訳の精度を向上させるためには、さまざまな関連技術も重要です。例えば、自然言語処理（NLP）技術は、言語の構造や意味を理解し、より良い翻訳を提供するために不可欠です。また、音声認識技術や音声合成技術が進化することで、音声ベースの翻訳サービスも増えてきています。これにより、会話形式でのコミュニケーションが可能となり、旅行中やビジネスシーンでの利便性が高まります。

さらに、機械翻訳にはポストエディティングというプロセスが関連しています。これは、機械が生成した翻訳を専門の翻訳者がレビューし、修正を加える作業です。NMTの精度が向上しているとはいえ、依然として人間の介入が必要な場合が多く、特に専門的な分野や文学作品では、文化的なニュアンスやコンテキストを理解するために人間ならではの感性が求められます。

今後も、機械翻訳技術は進化を続けると予測されており、より多くの言語や方言への対応、翻訳精度の向上、リアルタイム性の向上などが期待されています。AI技術の発展により、人々のコミュニケーションの手段がさらに広がり、より多様で包括的な世界が実現することでしょう。етель


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