カテゴリー：世界, 自動車, Allied Market Research

世界の自動車用音声認識システム市場2023-2032年：技術別（組み込み型、クラウドベース、ハイブリッド）、用途別（AI、非AI）、車両種類別（ICE車、電気自動車）、車両クラス別（エコノミー、中価格帯、高級車）

【英語タイトル】Automotive Voice Recognition System Market By Technology (Embedded, Cloud Based, Hybrid), By Application (AI, Non-AI), By Vehicle Type (ICE Vehicle, Electric Vehicle), By Vehicle Class (Economy, Mid-Priced, Luxury): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032
	・商品コード：ALD24JAN0111 ・発行会社（調査会社）：Allied Market Research ・発行日：2023年10月最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。・ページ数：463 ・レポート言語：英語・レポート形式：PDF ・納品方法：Eメール（受注後24時間以内）・調査対象地域：グローバル・産業分野：自動車

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❖ レポートの概要 ❖

自動車業界は技術的に大きな転換期を迎えており、中でも音声認識システムの自動車への搭載は、最も独創的なブレークスルーのひとつです。自動車用音声認識システムは、ユーザーやドライバーと自動車との関わり方を変え、運転をより安全で便利なものにしています。自動車用音声認識システムは、交通安全を向上させる可能性を秘めています。これらのシステムは、ドライバーが音声コマンドを使用して多数の車両機能を管理できるようにすることで、注意散漫を減らし、ハンズフリー操作を可能にします。ドライバーは、電話番号をダイヤルしたり、空調の設定を変更したりする代わりに音声コマンドを使用できるため、道路から目を離すことなく、脇見運転による事故のリスクを低減できます。自動車に搭載された音声認識システムは、スマートフォンやスマートスピーカーに搭載されているバーチャルアシスタントのように、ドライバーにパーソナライズされた支援を提供することができます。これらのシステムは自然言語を理解し、問い合わせやリクエストに応答することができます。例えば、ドライバーが特定の場所への道順を尋ねると、システムはターン・バイ・ターンのナビゲーション指示を提供します。先進的なシステムの中には、シートポジションや好みの温度設定など、個人の好みに応じて車両の設定を調整できるものもあります。大手自動車メーカー各社は音声認識システムを車両に組み込んでおり、この技術の可能性を実証しています。例えば、BMWのインテリジェント・パーソナル・アシスタントでは、ドライバーは音声コマンドを使って多数の機能を管理したり、問い合わせをしたり、情報にアクセスしたりすることができます。フォードのSYNCシステムでは、ドライバーは音声コマンドでハンズフリー通話をしたり、音楽を聴いたり、ナビゲーションを管理したりできます。これらの例は、音声認識技術が現代の自動車の基本的な機能になりつつあり、運転体験を向上させていることを示しています。
安全性強化の需要や政府からの規制要件、デジタル技術の採用増加といった要因が、自動車用音声認識システム市場の成長を補完しています。しかし、高い設置コストとデータ・セキュリティへの懸念が、自動車用音声認識システム市場の成長を妨げると予想される要因です。また、他の技術との統合や音声コマース（Vコマース）の導入は、自動車用音声認識システム市場で事業を展開する主要企業にとって十分な機会を創出すると期待されています。

分析のために、世界の自動車用音声認識システム市場は、技術、アプリケーション、車両タイプ、車両クラス、地域に基づいてセグメント化されます。テクノロジー別では、市場は組み込み型、クラウドベース、ハイブリッドに分類されます。
アプリケーション別では、市場はAIと非AIに分類されます。車両タイプ別では、市場はICE車と電気自動車に二分されます。車両クラス別では、エコノミー、ミッドプライス、ラグジュアリーに分類されています。地域別では、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中南米・中東・アフリカで分析されています。

自動車用音声認識システム市場で事業を展開している主要企業は、Microsoft、Apple Inc.、Google Inc.、IBM、SoundHound AI Inc.、Sensory Inc.、Kardome Technology LTD、Amazon.com, Inc.、HARMAN International、Robert Bosch GmbHです。

ステークホルダーにとっての主なメリットは以下の通りです：
・当レポートでは、2022年から2032年までの自動車用音声認識システム市場分析の市場セグメント、現在の動向、予測、ダイナミクスを定量的に分析し、自動車用音声認識システムの市場機会を特定します。
・主な促進要因、阻害要因、機会に関する情報とともに市場調査を提供します。
・ポーターのファイブフォース分析により、バイヤーとサプライヤーの潜在力を明らかにし、ステークホルダーが利益重視のビジネス決定を下し、サプライヤーとバイヤーのネットワークを強化できるようにします。
・自動車用音声認識システム市場のセグメンテーションを詳細に分析することで、市場機会を見極めることができます。
・各地域の主要国を世界市場への収益貢献度に応じてマッピングしています。
・市場プレイヤーのポジショニングはベンチマーキングを容易にし、市場プレイヤーの現在のポジションを明確に理解することができます。
・自動車用音声認識システムの地域別および世界市場動向、主要企業、市場セグメント、応用分野、市場成長戦略の分析を含みます。

本レポートをご購入いただくと、以下の特典があります：
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このレポートで可能なカスタマイズは以下の通りです（追加費用とスケジュールが必要です。）：
・過去の市場データ
・世界/地域/国レベルでのプレーヤーの市場シェア分析
・SWOT分析

主要市場セグメント：

・技術別：
組み込み型
クラウドベース
ハイブリッド

・アプリケーション別：
AI
非AI

・車種別：
ICE車
電気自動車

・クラス別：
エコノミー
中価格帯
高級車

・地域別：
北米
アメリカ
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
その他のアジア太平洋
中南米・中東・アフリカ
中南米
中東
アフリカ

主要市場企業は以下の通りです：
Google Inc.
SoundHound AI Inc.
Sensory Inc.
Apple Inc.
HARMAN International
Microsoft Corporation
IBM Corporation
Amazon.com, Inc.
Robert Bosch GmbH
Kardome Technology LTD

第1章：イントロダクション
1.1. 報告書の記述
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーにとっての主なメリット
1.4. 調査方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストのツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. 主な影響要因
3.2.2. 投資ポケットの上位
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの低い交渉力
3.3.2. 新規参入の脅威が低い
3.3.3. 代替品の脅威が低い
3.3.4. ライバルの激しさが低い
3.3.5. 買い手の低い交渉力
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 促進要因
3.4.1.1. 安全性向上への需要と各国政府からの規制要件
3.4.1.2. デジタル技術の採用増加
3.4.2. 阻害要因
3.4.2.1. 高い設置コスト
3.4.2.2. データ・セキュリティへの懸念
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 他の技術との統合
3.4.3.2. 音声コマース（Vコマース）の導入
第4章：自動車用音声認識システム市場：技術別
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模・予測
4.2. 組み込み
4.2.1. 主要市場動向・成長要因・機会
4.2.2. 市場規模・予測：地域別
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. クラウドベース
4.3.1. 主要市場動向・成長要因・機会
4.3.2. 市場規模・予測：地域別
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. ハイブリッド
4.4.1. 主要市場動向・成長要因・機会
4.4.2. 市場規模・予測：地域別
4.4.3. 国別市場シェア分析
第5章：自動車用音声認識システム市場：用途別
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模・予測
5.2. AI
5.2.1. 主要市場動向・成長要因・機会
5.2.2. 地域別の市場規模・予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 非AI
5.3.1. 主要市場動向・成長要因・機会
5.3.2. 市場規模・予測：地域別
5.3.3. 国別市場シェア分析
第6章：自動車用音声認識システム市場：車種別
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模・予測
6.2. ICE自動車
6.2.1. 主要市場動向・成長要因・機会
6.2.2. 地域別市場規模・予測
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 電気自動車
6.3.1. 主要市場動向・成長要因・機会
6.3.2. 市場規模・予測：地域別
6.3.3. 国別市場シェア分析
第7章：自動車用音声認識システム市場：車両クラス別
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模・予測
7.2. 経済
7.2.1. 主要市場動向・成長要因・機会
7.2.2. 市場規模・予測：地域別
7.2.3. 国別市場シェア分析
7.3. 中価格帯
7.3.1. 主要市場動向・成長要因・機会
7.3.2. 市場規模・予測：地域別
7.3.3. 国別市場シェア分析
7.4. 高級品
7.4.1. 主要市場動向・成長要因・機会
7.4.2. 市場規模・予測：地域別
7.4.3. 国別市場シェア分析
第8章：自動車用音声認識システム市場：地域別
8.1. 概要
8.1.1. 市場規模・予測地域別
8.2. 北米
8.2.1. 主要市場動向・成長要因・機会
8.2.2. 市場規模・予測：技術別
8.2.3. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.4. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.2.5. 市場規模・予測：車両クラス別
8.2.6. 市場規模・予測：国別
8.2.6.1. 米国
8.2.6.1.1. 市場規模・予測：技術別
8.2.6.1.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.1.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.2.6.1.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.2.6.2. カナダ
8.2.6.2.1. 市場規模・予測：技術別
8.2.6.2.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.2.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.2.6.2.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.2.6.3. メキシコ
8.2.6.3.1. 市場規模・予測：技術別
8.2.6.3.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.3.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.2.6.3.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.3. 欧州
8.3.1. 主要市場動向・成長要因・機会
8.3.2. 市場規模・予測：技術別
8.3.3. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.4. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.3.5. 市場規模・予測：車両クラス別
8.3.6. 市場規模・予測：国別
8.3.6.1. 英国
8.3.6.1.1. 市場規模・予測：技術別
8.3.6.1.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.1.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.3.6.1.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.3.6.2. ドイツ
8.3.6.2.1. 市場規模・予測：技術別
8.3.6.2.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.2.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.3.6.2.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.3.6.3. フランス
8.3.6.3.1. 市場規模・予測：技術別
8.3.6.3.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.3.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.3.6.3.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.3.6.4. スペイン
8.3.6.4.1. 市場規模・予測：技術別
8.3.6.4.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.4.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.3.6.4.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.3.6.5. その他の欧州
8.3.6.5.1. 市場規模・予測：技術別
8.3.6.5.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.5.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.3.6.5.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.4. アジア太平洋地域
8.4.1. 主要市場動向・成長要因・機会
8.4.2. 市場規模・予測：技術別
8.4.3. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.4.4. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.4.5. 市場規模・予測：車両クラス別
8.4.6. 市場規模・予測：国別
8.4.6.1. 中国
8.4.6.1.1. 市場規模・予測：技術別
8.4.6.1.2. 市場規模・予測：用途別
8.4.6.1.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.4.6.1.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.4.6.2. 日本
8.4.6.2.1. 市場規模・予測：技術別
8.4.6.2.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.4.6.2.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.4.6.2.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.4.6.3. インド
8.4.6.3.1. 市場規模・予測：技術別
8.4.6.3.2. 市場規模・予測：用途別
8.4.6.3.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.4.6.3.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.4.6.4. 韓国
8.4.6.4.1. 市場規模・予測：技術別
8.4.6.4.2. 市場規模・予測：用途別
8.4.6.4.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.4.6.4.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.4.6.5. その他のアジア太平洋地域
8.4.6.5.1. 市場規模・予測：技術別
8.4.6.5.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.4.6.5.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.4.6.5.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.5. ラメア
8.5.1. 主要市場動向・成長要因・機会
8.5.2. 市場規模・予測：技術別
8.5.3. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.5.4. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.5.5. 市場規模・予測：車両クラス別
8.5.6. 市場規模・予測：国別
8.5.6.1. 中南米
8.5.6.1.1. 市場規模・予測：技術別
8.5.6.1.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.5.6.1.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.5.6.1.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.5.6.2. 中東
8.5.6.2.1. 市場規模・予測：技術別
8.5.6.2.2. 市場規模・予測：用途別
8.5.6.2.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.5.6.2.4. 市場規模・予測：車両クラス別
8.5.6.3. アフリカ
8.5.6.3.1. 市場規模・予測：技術別
8.5.6.3.2. 市場規模・予測：アプリケーション別
8.5.6.3.3. 市場規模・予測：車両タイプ別
8.5.6.3.4. 市場規模・予測：車両クラス別
第9章：競争環境
9.1. はじめに
9.2. 上位の勝利戦略
9.3. 上位10社の製品マッピング
9.4. 競合ダッシュボード
9.5. 競合ヒートマップ
9.6. トッププレーヤーのポジショニング：2022年
第10章：企業情報

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❖ レポートの目次 ❖

第1章：はじめに
1.1. レポート概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーへの主な利点
1.4. 調査方法論
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場定義と範囲
3.2. 主要な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資分野
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. 供給者の交渉力の弱さ
3.3.2. 新規参入の脅威の低さ
3.3.3. 代替品の脅威の低さ
3.3.4. 競争の激化度合いが低い
3.3.5. 購買者の交渉力が低い
3.4. 市場動向
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 政府による安全強化と規制要件の需要
3.4.1.2. デジタル技術の採用拡大
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. 高い設置コスト
3.4.2.2. データセキュリティへの懸念
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 他技術との統合
3.4.3.2. 音声コマース（Vコマース）の導入
第4章：自動車用音声認識システム市場（技術別）
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. 組み込み型
4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.2.2. 地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. クラウドベース型
4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. ハイブリッド型
4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
第5章：自動車音声認識システム市場（用途別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. AI搭載型
5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.2.2. 地域別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 非AI搭載型
5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2. 地域別市場規模と予測
5.3.3. 国別市場シェア分析
第6章：自動車音声認識システム市場（車種別）
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. 内燃機関車（ICE）
6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2. 地域別市場規模と予測
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 電気自動車（EV）
6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2. 地域別市場規模と予測
6.3.3. 国別市場シェア分析
第7章：自動車音声認識システム市場、車両クラス別
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模と予測
7.2. エコノミー
7.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.2. 地域別市場規模と予測
7.2.3. 国別市場シェア分析
7.3. ミッドプライス
7.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.2. 地域別市場規模と予測
7.3.3. 国別市場シェア分析
7.4. 高級車
7.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.2. 地域別市場規模と予測
7.4.3. 国別市場シェア分析
第8章：地域別自動車音声認識システム市場
8.1. 概要
8.1.1. 地域別市場規模と予測
8.2. 北米
8.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.2. 技術別市場規模と予測
8.2.3. 用途別市場規模と予測
8.2.4. 車種別市場規模と予測
8.2.5. 車両クラス別市場規模と予測
8.2.6. 国別市場規模と予測
8.2.6.1. 米国
8.2.6.1.1. 技術別市場規模と予測
8.2.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.2.6.1.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.2.6.1.4. 市場規模と予測、車両クラス別
8.2.6.2. カナダ
8.2.6.2.1. 市場規模と予測、技術別
8.2.6.2.2. 市場規模と予測、用途別
8.2.6.2.3. 市場規模と予測、車両タイプ別
8.2.6.2.4. 市場規模と予測、車両クラス別
8.2.6.3. メキシコ
8.2.6.3.1. 技術別市場規模と予測
8.2.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.2.6.3.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.2.6.3.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.2. 技術別市場規模と予測
8.3.3. 用途別市場規模と予測
8.3.4. 車両タイプ別市場規模と予測
8.3.5. 車両クラス別市場規模と予測
8.3.6. 国別市場規模と予測
8.3.6.1. 英国
8.3.6.1.1. 技術別市場規模と予測
8.3.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.1.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.3.6.1.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.3.6.2. ドイツ
8.3.6.2.1. 技術別市場規模と予測
8.3.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.2.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.3.6.2.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.3.6.3. フランス
8.3.6.3.1. 技術別市場規模と予測
8.3.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.3.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.3.6.3.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.3.6.4. スペイン
8.3.6.4.1. 技術別市場規模と予測
8.3.6.4.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.4.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.3.6.4.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.3.6.5. その他の欧州地域
8.3.6.5.1. 技術別市場規模と予測
8.3.6.5.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.5.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.3.6.5.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.4. アジア太平洋地域
8.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.2. 技術別市場規模と予測
8.4.3. 用途別市場規模と予測
8.4.4. 車両タイプ別市場規模と予測
8.4.5. 車両クラス別市場規模と予測
8.4.6. 国別市場規模と予測
8.4.6.1. 中国
8.4.6.1.1. 技術別市場規模と予測
8.4.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.1.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.4.6.1.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.4.6.2. 日本
8.4.6.2.1. 技術別市場規模と予測
8.4.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.2.3. 市場規模と予測、車両タイプ別
8.4.6.2.4. 市場規模と予測、車両クラス別
8.4.6.3. インド
8.4.6.3.1. 市場規模と予測、技術別
8.4.6.3.2. 市場規模と予測、用途別
8.4.6.3.3. 市場規模と予測、車両タイプ別
8.4.6.3.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.4.6.4. 韓国
8.4.6.4.1. 技術別市場規模と予測
8.4.6.4.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.4.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.4.6.4.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.4.6.5. アジア太平洋地域その他
8.4.6.5.1. 技術別市場規模と予測
8.4.6.5.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.5.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.4.6.5.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.5. LAMEA地域
8.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.2. 技術別市場規模と予測
8.5.3. 用途別市場規模と予測
8.5.4. 車両タイプ別市場規模と予測
8.5.5. 車両クラス別市場規模と予測
8.5.6. 国別市場規模と予測
8.5.6.1. ラテンアメリカ
8.5.6.1.1. 技術別市場規模と予測
8.5.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.5.6.1.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.5.6.1.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.5.6.2. 中東
8.5.6.2.1. 技術別市場規模と予測
8.5.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.5.6.2.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.5.6.2.4. 車両クラス別市場規模と予測
8.5.6.3. アフリカ
8.5.6.3.1. 技術別市場規模と予測
8.5.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.5.6.3.3. 車両タイプ別市場規模と予測
8.5.6.3.4. 車両クラス別市場規模と予測
第9章：競争環境
9.1. はじめに
9.2. 主な成功戦略
9.3. トップ10企業の製品マッピング
9.4. 競争ダッシュボード
9.5. 競争ヒートマップ
9.6. 2022年における主要企業のポジショニング
第10章：企業プロファイル
10.1. マイクロソフト社
10.1.1. 会社概要
10.1.2. 主要幹部
10.1.3. 会社概要
10.1.4. 事業セグメント
10.1.5. 製品ポートフォリオ
10.1.6. 業績
10.1.7. 主要な戦略的動向と展開
10.2. センサリー社
10.2.1. 会社概要
10.2.2. 主要幹部
10.2.3. 会社概要
10.2.4. 事業セグメント
10.2.5. 製品ポートフォリオ
10.3. Apple Inc.
10.3.1. 会社概要
10.3.2. 主要幹部
10.3.3. 会社概要
10.3.4. 事業セグメント
10.3.5. 製品ポートフォリオ
10.3.6. 業績
10.3.7. 主要な戦略的動向と展開
10.4. HARMAN International
10.4.1. 会社概要
10.4.2. 主要幹部
10.4.3. 会社概要
10.4.4. 事業セグメント
10.4.5. 製品ポートフォリオ
10.4.6. 業績
10.4.7. 主要な戦略的動向と展開
10.5. Google Inc.
10.5.1. 会社概要
10.5.2. 主要幹部
10.5.3. 会社概要
10.5.4. 事業セグメント
10.5.5. 製品ポートフォリオ
10.5.6. 業績
10.5.7. 主要な戦略的動向と展開
10.6. Kardome Technology LTD
10.6.1. 会社概要
10.6.2. 主要幹部
10.6.3. 会社概要
10.6.4. 事業セグメント
10.6.5. 製品ポートフォリオ
10.7. Amazon.com, Inc.
10.7.1. 会社概要
10.7.2. 主要幹部
10.7.3. 会社概要
10.7.4. 事業セグメント
10.7.5. 製品ポートフォリオ
10.7.6. 業績
10.7.7. 主要な戦略的動向と展開
10.8. IBM Corporation
10.8.1. 会社概要
10.8.2. 主要幹部
10.8.3. 会社概要
10.8.4. 事業セグメント
10.8.5. 製品ポートフォリオ
10.8.6. 業績
10.9. サウンドハウンドAI株式会社
10.9.1. 会社概要
10.9.2. 主要幹部
10.9.3. 会社概要
10.9.4. 事業セグメント
10.9.5. 製品ポートフォリオ
10.9.6. 業績
10.9.7. 主要な戦略的動向と展開
10.10. Robert Bosch GmbH
10.10.1. 会社概要
10.10.2. 主要幹部
10.10.3. 会社概要
10.10.4. 事業セグメント
10.10.5. 製品ポートフォリオ
10.10.6. 業績

※参考情報

自動車用音声認識システムは、運転中のドライバーが音声を使って車両の機能を操作したり、情報を取得したりするための技術です。このシステムは、運転中の安全性を向上させることを目的としており、手を使わずに多くのタスクをこなすことができるのが特徴です。音声認識技術は、音声をテキストに変換し、適切なコマンドを実行するために利用されます。
自動車用音声認識システムには、主に二つの種類があります。一つ目は、単純な音声コマンドを認識するシステムです。このタイプのシステムは、特定のキーワードやフレーズに反応し、指定された操作を実行します。例えば、「ナビゲーション開始」や「音楽再生」などのコマンドに対して動作を行います。二つ目は、より高度な自然言語処理（NLP）を活用したシステムです。これにより、ユーザーは自然な会話を通じて様々な操作を行うことが可能になります。このタイプのシステムでは、ユーザーが質問をしたり、要求を述べたりする際に、より複雑な文脈を理解して応答する能力があります。

このような音声認識システムの主な用途の一つは、運転中のナビゲーションの操作です。ドライバーが目的地を音声で設定することによって、ディスプレイを見ながら操作する必要がなくなり、安全運転を促進します。また、音楽の再生や電話の発信、メッセージの送信といった操作も音声で行うことができ、運転中の distractions（気を散らす要因）を減少させます。さらに、車両のシステム設定やエアコンの調整など、運転中に必要な様々な操作を音声で行う事ができます。

関連技術としては、音声認識に加えて、機械学習や人工知能（AI）が挙げられます。これらの技術は、音声認識の精度向上やコンテキスト理解の深化に寄与しています。特に、AIは大量のデータを学習し、ユーザーの嗜好や行動パターンを理解することで、よりパーソナライズされた体験を提供することが可能となります。また、クラウドコンピューティング技術を利用することで、リアルタイムで情報を処理し、より迅速かつ正確な音声認識を実現します。

音声認識システムは、ハードウェアとソフトウェアの両方で構成されており、各種マイクやスピーカー、音声処理ユニットが車内に組み込まれています。また、ユーザーが話す音声を認識するためのアルゴリズムやモデルも重要です。これには、音響モデル、言語モデル、そしてアプリケーションモデルが含まれます。音響モデルは音声データを理解し、言語モデルは単語の出現確率を評価し、アプリケーションモデルは特定のコマンドや要求に基づいた出力を生成します。

今後の展望として、自動車用音声認識システムはさらに進化していくことが期待されます。自動運転技術の進展とともに、運転中のインターフェースとしての重要性が増すでしょう。また、AIの進化によって、より自然な会話が可能になり、ドライバーとのインタラクションがよりスムーズになると考えられます。音声認識は将来的に、スマートシティやインターネット・オブ・シングス（IoT）との連携が進み、様々な情報サービスや機能と統合されることで、運転の体験が一層向上するでしょう。自動車用音声認識システムは、ただの便利な機能にとどまらず、安全性や快適性を向上させるための重要な要素として位置づけられています。

★調査レポート[世界の自動車用音声認識システム市場2023-2032年：技術別（組み込み型、クラウドベース、ハイブリッド）、用途別（AI、非AI）、車両種類別（ICE車、電気自動車）、車両クラス別（エコノミー、中価格帯、高級車）] (コード：ALD24JAN0111)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。

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