1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="AmW2pHxn5x"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/chatbot-market-mam/">チャットボット市場：オファリング別、ボットコミュニケーション別（テキスト、音声、ビデオ）、タイプ別、ビジネス機能別（セールス＆マーケティング、コンタクトセンター）、チャネル統合別、業種別（小売＆eコマース、ヘルスケア＆ライフサイエンス）、地域別 – 2028年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/chatbot-market-mam/embed/#?secret=AmW2pHxn5x" width="600" height="338" title="“チャットボット市場：オファリング別、ボットコミュニケーション別（テキスト、音声、ビデオ）、タイプ別、ビジネス機能別（セールス＆マーケティング、コンタクトセンター）、チャネル統合別、業種別（小売＆eコマース、ヘルスケア＆ライフサイエンス）、地域別 – 2028年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="AmW2pHxn5x" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script type="text/javascript"> /* <![CDATA[ */ /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var 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AIは現在、生成AIとLLMを中心に著しい進歩を遂げている。ディープラーニング技術を駆使したこれらのモデルは、大規模なデータセットから発見されたパターンに基づいて新しいコンテンツを生成するように設計されている。例えば、GPT-3.5大規模言語モデルに基づくOpenAIのチャットボットChatGPTは、あらゆる文脈を理解する人間のようなテキストを生成する能力でユーザーを驚かせた。しかし、テキストからテキストだけでなく、生成AIにはテキストから画像、テキストからビデオ、テキストから3D、テキストから音楽なども含まれる。ジェネレーティブAIは、企業が製品、サービス、ソリューションの革新的なアイデアをこれまで以上に迅速かつ効率的に創出できるようにすることで、ビジネスを変革することができる。ジェネレーティブAIは、インテリジェントな意思決定、開発やマーケティング製品サイクルに関連するコストの削減、複雑な問題に対する代替ソリューションの迅速な特定に不可欠なデータ駆動型の情報を企業に提供することができます。チャットボットにおけるジェネレーティブAIとその予測機能により、企業はアルゴリズムの力を活用し、以前よりも迅速かつ正確に意思決定を行うことができる。ジェネレーティブAIを活用することで、企業は新たな可能性を模索し、わずかな時間でさまざまなアイデアを試すことができる。 抑制：顧客の意図を認識できず、効果的な対応ができない 市場のチャットボットソリューションプロバイダーは、ユーザーの要件を満たすチャットボットの開発に向けて取り組んでいます。APIなどのソフトウェアツールは、特定のユーザー要件を満たし、チャットボット構築の正確な目的を達成するために失敗した特定の機能を統合することなく、チャットボットソリューションの一般的な使用を実行するために特別に開発されています。特定のデータで供給されるチャットボットは、彼らが答えるようにプログラムされている質問を投げかけられた場合にのみ、顧客を支援することができます。従って、顧客がチャットボットの知らない質問を投げかけると、チャットボットは顧客の意図を理解できず、投げかけられた問い合わせを解決できないことを示すことになる。顧客の意図を認識できないことは、市場成長の抑制要因となるだろう。 チャンス人間のような会話体験を提供する自己学習型チャットボットの開発に向けた取り組み チャットボットは環境の状況変化に合わせて修正し、行動、経験、決定から学習することができる。これらのチャットボットは、最小限の時間でデータを分析し、多言語でのサポートを提供することで、顧客が探している正確な情報を便利に見つけることができる。データ駆動型の行動をとる自己学習ボットは、NLPテクノロジーと自己学習機能（教師ありML）を搭載しており、より人間に近い自然なコミュニケーションの提供を可能にする。また、失敗から学ぶこともできる。自己学習型チャットボットの開発に向けて、様々な計画が進められている。自己学習型チャットボットは、よりパーソナライズされた適切な応答をユーザーに提供し、全体的な顧客体験を向上させることができる。チャットボットがユーザーとのやり取りから学習し続けることで、より正確で文脈に即した情報を提供できるようになり、顧客満足度の向上につながる。 課題複雑で時間のかかるセットアップとメンテナンス チャットボットの導入は厄介で、セットアップには高いコストがかかるかもしれない。どのようなシステムでも、チャットボットをセットアップし、すべての機能を学習するのに約2週間が必要です。また、チャットボットが適切に動作するためには、頻繁な最適化とメンテナンスが必要です。会社で何か変更があった場合、ユーザーはその変更をクライアントへのボットの回答に反映させなければなりません。また、ユーザーは頻繁にチャットに目を通し、ボットにどのような改善を実施すべきかを確認する必要があります。チャットボット・ソリューションのセットアップとメンテナンスには、プログラミング言語、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）の知識など、技術的な専門知識が必要になることが多い。これは、社内に技術リソースがない企業や、外部の専門家を雇う予算がない企業にとっては障壁となり得る。ヘルスケアや金融など一部の業界では、チャットボットは厳しい規制要件に準拠しなければならない。そのため、チャットボット・ソリューションのセットアップとメンテナンスにさらなる複雑さとコストがかかる可能性があります。 ボットコミュニケーション別では、オーディオ/ボイスが予測期間中に最も高いCAGRを記録する。 ボットコミュニケーション別では、チャットボット市場はテキスト、音声/ボイス、ビデオに区分される。音声/ボイスセグメントは予測期間中に最も高いCAGRを記録する。音声/ボイスボットは、音声アシスタントまたはボイスボットとしても知られ、テキストの代わりに話し言葉で人間のユーザーとの会話をシミュレートするように設計されたコンピュータプログラムである。音声/ボイスボットは、音声認識とNLP技術を使用してユーザーの入力を理解し、会話形式で適切な応答を提供する。これらのボットは、スマートスピーカーやスマートフォンのバーチャルアシスタントなどの音声対応デバイスからアクセスすることができる。音声/ボイスボットは、音楽の再生やリマインダーの設定から、天気予報の提供や質問への回答まで、さまざまなタスクを実行できる。ボットは、ハンズフリーやアイズフリーのインタラクションを好む個人や、音声ベースのインタラクションを通じてカスタマーサービスやセールスの向上を目指す企業にとって有用である。 予測期間中、北米が最大の市場規模を占める 北米はインサイトエンジン市場で最大のシェアを占めると予想されている。北米の主な対象国は米国とカナダである。AI技術の主要な採用者である北米地域は、世界のチャットボット市場で主要な収益を生み出す地域である。北米は、自然言語処理、音声認識技術、チャットボットなどの新技術を最も多く採用しているため、世界のチャットボット市場の主要シェアを確保している。また、これらの要因は、地域全体でチャットボットソリューションを採用する原因となっています。さらに、ITおよびITeS、テレコム、ヘルスケア、メディアおよびエンターテインメント、小売、BFSIなど、さまざまな業種が、顧客の問い合わせを迅速に解決するためにチャットボットツールを採用している。 主要市場プレイヤー チャットボット市場のベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、様々なタイプの有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供サービスを強化している。チャットボット市場で事業を展開する主要企業には、グーグル（米国）、マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、百度（中国）、オラクル（米国）、SAP（ドイツ）、OpenAI（米国）、セールスフォース（米国）、Meta（米国）、Artificial Solutions（スウェーデン）、ServiceNow（米国）、[24]7.ai（米国）、Kore.ai（米）、Conversica（米）、Inbenta（米）、Creative Virtual（米）、Avaamo（米）、Haptik（インド）、Solvvy（米）、Gupshup（米）、Aivo（米）、Personetics（米）、LivePerson（米）、Freshworks（インド）、Engati（米）、Botsify（パキスタン）、Yellow.ai（米国）、Drift（米国）、Intercom（米国）、Chatfuel（米国）、Landbot（スペイン）、Pandorabots（米国）、Customers.ai（米国）、Rasa（ドイツ）、BotsCrew（英国）。 この調査レポートは、チャットボット市場を提供、タイプ、ビジネス機能、ボットコミュニケーション、チャネル統合、業種、地域に基づいて分類しています。 提供する： ソリューション スタンドアロン ウェブベース メッセージングベース その他のソリューション（ライブチャットとビデオボット） サービス マネージドサービス プロフェッショナルサービス トレーニングとコンサルティング システムの統合と実装 サポートとメンテナンス タイプ別 メニューベース 言語ベース キーワード認識ベース 文脈的 ハイブリッド ボイスボット ボットコミュニケーションによって： テキスト オーディオ/ボイス ビデオ チャンネル統合によって： Eメールとウェブサイト モバイルアプリ メッセージングアプリ 電話/ IVR ビジネス機能別： 情報技術サービス管理（ITSM） セールス＆マーケティング コンタクトセンター 財務・会計 人事 オペレーションとサプライチェーン 垂直方向で 小売とeコマース テレコム BFSI ヘルスケアとライフサイエンス メディアとエンターテインメント 旅行とホスピタリティ ITおよびITES エネルギーと公益事業 政府と防衛 その他の業種（製造、建設・不動産、自動車、教育） 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 ドイツ フランス イタリア 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 ニュージーランド ASEAN諸国 その他のアジア太平洋諸国 中東・アフリカ UAE サウジアラビア イスラエル 南アフリカ エジプト その他の中東・アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ アルゼンチン その他のラテンアメリカ 最近の動向 2023年3月、バイドゥは「ERNIE Bot」と呼ばれるChatGPTスタイルのプロジェクトの社内テストを3月中に終了すると発表した。ERNIEは「Enhanced Representation through Knowledge Integration」の略で、AIを活用した大規模な言語モデルである。 2023年3月、OpenAIはディープラーニングをスケールアップするためにGPT-4を導入した。GPT-4は、画像とテキストの入力を受け付け、テキスト出力を発する、大規模なマルチモーダルモデルである。GPT-4は、多くの実世界のシナリオでは人間よりも能力が低いにもかかわらず、学術的および専門的なベンチマークでは人間レベルのパフォーマンスを発揮する。 2022年2月、グーグルはテスター向けの新しいチャットボットサービス「Bard」を開始した。同社はまず、LaMDAの軽量版を使って利用できるようにしている。 2023年2月、OpenAIは、誰とでもコミュニケーションをとり、フォローアップの問い合わせに応じ、微妙な仮定を修正できるチャットボット「ChatGPT」を発表した。 2023年1月、マイクロソフトはAzure OpenAI Serviceを発表。これにはGPT-3.5、Codex、DALL-E 2といった最先端のAIモデルが含まれる。Microsoft Azureのインフラとエンタープライズグレードの機能により、企業は最先端のアプリケーションを構築できる。