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| 本報告書は、レコメンデーションエンジン市場に関する詳細な調査を提供することを目的としています。調査の範囲は、地域別、技術別、展開別、エンドユーザー別、組織別など多岐にわたり、2022年から2030年にかけての市場動向を分析しています。また、調査には市場の促進要因や阻害要因、機会、課題についても触れています。 調査手法は、定義調査目的の明確化から始まり、研究デザインの決定、データ収集手段の準備、データソースの収集、データの解釈、検証、報告書の作成までを含みます。特に、COVID-19やロシア・ウクライナ紛争、高インフレの影響も考慮されています。 市場のダイナミクスには、電子商取引やオンライン小売の増加、データ主導型ソリューションへの需要の高まり、AIや機械学習技術の進展が含まれます。一方で、導入手順の複雑さやデータプライバシーへの懸念が阻害要因として挙げられています。 レコメンデーションエンジンは協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド推薦のタイプに分類され、技術面ではコンテキストアウェアや地理空間アウェアが注目されています。また、展開方法としてはクラウド型とオンプレミス型に分かれています。 エンドユーザー別の分析では、アプリケーション、金融サービス、ヘルスケア、IT、製造業、メディア・エンターテインメントなど多様な分野においてレコメンデーションエンジンが利用されていることが示されています。 地域別では、米州、アジア太平洋、ヨーロッパ・中東・アフリカの市場が分析され、それぞれの国における市場規模や成長予測が示されています。競争環境においては、主要プレーヤーの市場シェアや競合シナリオ分析が行われており、特にアドビ、Amazon Web Services、マイクロソフトなどが重要な企業として挙げられています。 最後に、付録としてディスカッションガイドやライセンスと価格に関する情報が提供されています。本報告書は、レコメンデーションエンジン市場の深い理解を提供し、関連するステークホルダーにとって貴重な情報源となることを目指しています。 |
レコメンデーションエンジン市場規模は2022年に21.3億米ドルと推定され、2023年には24.4億米ドルに達し、CAGR13.19%で2030年には57.5億米ドルに達すると予測される。
市場細分化とカバー範囲
この調査レポートは、レコメンデーションエンジン市場の包括的な展望を提供するために、様々なサブ市場を分析し、収益を予測し、各カテゴリの新たな動向を調査しています。
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タイプ別では、協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッドレコメンデーションについて調査。コンテンツベースフィルタリングは予測期間中に大きな市場シェアを占めると予測されています。
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技術別では、コンテキストアウェアと地理空間アウェアの市場を調査。予測期間中、Geospatial Aware が大きなシェアを占めると予測される。
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デプロイメント別では、オンクラウド型とオンプレミス型について調査。予測期間中、オ ンクラウド型が大きなシェアを占めると予測される。
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エンドユーザー別では、アプリケーション、BFSI、ヘルスケア、IT、製造、メディア＆エンターテインメント、パーソナライズド キャンペーン＆カスタマーデリバリー、プロアクティブアセットマネジメント、プロダクトプランニング、リテール、ストラテジーオペレーショ ン＆プランニング、運輸が調査対象となります。ヘルスケアは予測期間中に大きな市場シェアを占めると予測されている。
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組織別では、大企業と中小企業について調査しています。予測期間中、大企業が大きなシェアを占めると予測される。
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地域別では、米州、アジア太平洋、欧州、中東、アフリカで調査しています。米州はさらに、アルゼンチン、ブラジル、カナダ、メキシコ、米国で調査される。米国はさらにカリフォルニア、フロリダ、イリノイ、ニューヨーク、オハイオ、ペンシルバニア、テキサスで調査されている。アジア太平洋地域は、オーストラリア、中国、インド、インドネシア、日本、マレーシア、フィリピン、シンガポール、韓国、台湾、タイ、ベトナムで調査されている。ヨーロッパ・中東・アフリカは、デンマーク、エジプト、フィンランド、フランス、ドイツ、イスラエル、イタリア、オランダ、ナイジェリア、ノルウェー、ポーランド、カタール、ロシア、サウジアラビア、南アフリカ、スペイン、スウェーデン、スイス、トルコ、アラブ首長国連邦、イギリスを対象としている。アジア太平洋地域は予測期間中に大きな市場シェアを占めると予測されている。
市場統計：
本レポートでは、7つの主要通貨（米ドル、ユーロ、日本円、英ポンド、豪ドル、カナダドル、スイスフラン）の市場規模と予測を提供しています。本レポートでは、2018年から2021年までを過去年、2022年を基準年、2023年を推定年、2024年から2030年までを予測期間としています。
FPNVポジショニングマトリックス
FPNVポジショニングマトリックスはレコメンデーションエンジン市場を評価するのに不可欠なツールです。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を分析し、ベンダーを包括的に評価する。これにより、ユーザーは特定のニーズに合わせた情報に基づいた意思決定を行うことができます。高度な分析により、ベンダーは4つの象限に分類され、それぞれが異なる成功レベルを表しています：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）です。この洞察に満ちたフレームワークにより、意思決定者は自信を持って市場をナビゲートすることができます。
市場シェア分析：
市場シェア分析は、レコメンデーションエンジン市場のベンダーランドスケープに貴重な洞察を提供します。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標に対する影響を評価することで、各社の業績と直面している競争環境について包括的な理解を提供します。この分析はまた、調査期間中の市場シェア獲得、断片化、優位性、業界再編などの競争レベルを明らかにします。
主要企業のプロフィール
レコメンデーションエンジン市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールにハイライトを当てています。これらには、Adobe Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Automattic Inc.、Coveo Solutions Inc.、Criteo、Datrics, Inc.、Dynamic Yield Ltd.、Google LLC by Alphabet Inc.、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Intel Corporation、International Business Machine Corporation、Macrometa Corporation、Mad Street Den Inc、Memgraph Ltd.、Microsoft Corporation、Monetate, Inc.、Neo4j, Inc.、Netflix, Inc.、Nosto Solutions Oy、NVIDIA Corporation、Optimizely, Inc.、Oracle Corporation、Recombee, s.r.o.、Salesforce, Inc.、SAP SE。
本レポートは、以下の側面に関する貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透：主要企業の市場ダイナミクスと提供サービスについて包括的な情報を提供します。
2.市場開拓：新興市場と成熟市場セグメントへの浸透を詳細に分析し、有利な機会を強調します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細情報。
4.競合他社の評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力を網羅的に評価。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.レコメンデーションエンジン市場の市場規模および予測は？
2.レコメンデーションエンジン市場で最も高い投資ポテンシャルを持つ製品、セグメント、アプリケーション、分野はどれか？
3.レコメンデーションエンジン市場における機会を特定するための競争戦略窓口は？
4.レコメンデーションエンジン市場の最新技術動向と規制枠組みは？
5.レコメンデーションエンジン市場における主要ベンダーの市場シェアは？
6.レコメンデーションエンジン市場への参入にはどのような形態と戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.制限事項
1.7.前提条件
1.8.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
4.1.はじめに
4.2.レコメンデーションエンジン市場、地域別
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.電子商取引とオンライン小売の増加
5.1.1.2.オンライン・メディア・ストリーミング・プラットフォームの急増
5.1.1.3.企業全体におけるデータ主導型ソリューションへの需要の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.複雑な導入手順
5.1.3.機会
5.1.3.1.ビッグデータとパーソナライズされたレコメンデーションの出現
5.1.3.2.AIやMLなどの最先端技術の進歩
5.1.4.課題
5.1.4.1.データプライバシーとデータセキュリティへの懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.3.市場動向分析
5.4.COVID-19の累積影響
5.5.ロシア・ウクライナ紛争の累積的影響
5.6.高インフレの累積的影響
5.7.ポーターのファイブフォース分析
5.7.1.新規参入の脅威
5.7.2.代替品の脅威
5.7.3.顧客の交渉力
5.7.4.サプライヤーの交渉力
5.7.5.業界のライバル関係
5.8.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.9.規制の枠組み
5.10.顧客のカスタマイズ
6.レコメンデーションエンジン市場、タイプ別
6.1.はじめに
6.2.協調フィルタリング
6.3.コンテンツベースフィルタリング
6.4.ハイブリッド推薦
7.レコメンデーションエンジン市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.コンテキストアウェア
7.3.地理空間アウェア
8.レコメンデーションエンジン市場、デプロイメント別
8.1.はじめに
8.2.オンクラウド
8.3.オンプレミス
9.レコメンデーションエンジン市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.アプリケーション
9.3.BFSI
9.4.ヘルスケア
9.5.情報技術
9.6.製造業
9.7.メディア＆エンターテインメント
9.8.パーソナライズされたキャンペーンと顧客デリバリー
9.9.プロアクティブ・アセット・マネジメント
9.10.商品企画
9.11.小売
9.12.戦略オペレーション＆プランニング
9.13.運輸
10.レコメンデーションエンジン市場、組織別
10.1.はじめに
10.2.大企業
10.3.中小企業
11.米州レコメンデーションエンジン市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋レコメンデーションエンジン市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.ヨーロッパ、中東、アフリカのレコメンデーションエンジン市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.FPNV ポジショニングマトリックス
14.2.主要プレーヤー別市場シェア分析
14.3.競合シナリオ分析（主要プレーヤー別
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.1.1.アドビ
15.1.2.アマゾン・ウェブ・サービス
15.1.3.オートマティック社
15.1.4.Coveo Solutions Inc.
15.1.5.クリテオ
15.1.6.データリックス社
15.1.7.ダイナミック・イールド
15.1.8.アルファベットによるグーグルLLC
15.1.9.ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
15.1.10.インテルコーポレーション
15.1.11.インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション
15.1.12.マクロメタ・コーポレーション
15.1.13.株式会社マッドストリートデン
15.1.14.メングラフ
15.1.15.マイクロソフト株式会社
15.1.16.マネタイト社
15.1.17.Neo4j, Inc.
15.1.18.ネットフリックス社
15.1.19.ノスト・ソリューションズ社
15.1.20.エヌビディア・コーポレーション
15.1.21.オプティマイズリー社
15.1.22.オラクル・コーポレーション
15.1.23.リコンビー社
15.1.24.セールスフォース
15.1.25.SAP SE
15.2.主要製品ポートフォリオ
16.付録
16.1.ディスカッションガイド
16.2.ライセンスと価格
図1.レコメンデーション・エンジン市場調査プロセス
図2.レコメンデーションエンジン市場規模、2022年対2030年
図3.レコメンデーションエンジン市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.レコメンデーションエンジン市場規模、地域別、2022年対2030年(%)
図5.レコメンデーションエンジン市場規模、地域別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図6.レコメンデーションエンジン市場ダイナミクス
図7.レコメンデーションエンジン市場規模、タイプ別、2022年対2030年(%)
図8.レコメンデーションエンジン市場規模、タイプ別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図9.レコメンデーションエンジン市場規模、技術別、2022年対2030年(%)
図10.レコメンデーションエンジン市場規模、技術別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図11.レコメンデーションエンジン市場規模、展開別、2022年対2030年(%)
図12.レコメンデーションエンジン市場規模、展開別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図13.レコメンデーションエンジン市場規模、エンドユーザー別、2022年対2030年(%)
図14.レコメンデーションエンジン市場規模、エンドユーザー別、2022年対2023年対2030年 (百万米ドル)
図15.レコメンデーションエンジン市場規模、組織別、2022年対2030年 (%)
図16.レコメンデーションエンジン市場規模、組織別、2022年対2023年対2030年 (百万米ドル)
図17.アメリカのレコメンデーションエンジン市場規模、国別、2022年対2030年(%)
図18.アメリカのレコメンデーションエンジン市場規模、国別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図19.アメリカのレコメンデーションエンジン市場規模、州別、2022年対2030年(%)
図20.米国のレコメンデーションエンジン市場規模、州別、2022年対2023年対2030年 (百万米ドル)
図21.アジア太平洋地域のレコメンデーションエンジン市場規模、国別、2022年対2030年(%)
図22. アジア太平洋地域のレコメンデーションエンジン市場規模、国別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図23.欧州、中東、アフリカのレコメンデーションエンジン市場規模、国別、2022年対2030年(%)
図24.欧州、中東、アフリカのレコメンデーションエンジン市場規模、国別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図25.レコメンデーション・エンジン市場、FPNVポジショニング・マトリックス、2022年
図26.レコメンデーションエンジン市場シェア、主要プレーヤー別、2022年
