市場規模と予測：

2025年の市場規模：520億6000万米ドル

2026年の市場規模：691億3000万米ドル

2031年の売上高予測：2168億9000万米ドル

成長率：2026年から2031年までのCAGR 25.7％

2021年から2031年までのデータが利用可能です

基準年：2025年

予測期間：2026年～2031年

最も成長が著しい地域：アジア太平洋地域

トランスフォーマーベースおよび生成型NLPは、自然言語処理（NLP）市場を牽引すると予想され、2026年には最大の34.8％の市場シェアを占める見込みです。

主な市場動向と洞察

• 成長要因：インテリジェントな言語処理や業務の自動化に向けた、生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）の採用拡大。
• 主なトレンド：言語理解、コンテンツ生成、対話型AIの向上を目的とした、トランスフォーマーベースのモデル、生成AI、および検索拡張生成（RAG）の採用拡大。
• 機会：医療、BFSI（銀行・金融・保険）、小売、カスタマーサービス分野において、多言語AIアシスタント、業界特化型NLPソリューション、生成AIアプリケーションの採用が拡大しています。
• 生成AIの影響：生成AIは、インテリジェントなコンテンツ生成、対話型AI、およびLLMを活用した自動化を通じて、自然言語処理市場の成長を加速させています。
• 文書処理の自動化は、AIを活用した文書抽出およびワークフローの自動化に牽引され、自然言語処理市場において最も急速に成長しているアプリケーション分野です。

主なポイント

アジア太平洋地域は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）29.0％という最も高い成長率を記録する見込みです。

提供形態別では、ソフトウェアセグメントが2026年に70.3％という最大のシェアを占めると推定されています。

自然言語理解（NLU）セグメントは、2026年に39.8％という最大のシェアを占める見込みです。

技術別では、RAGを活用したNLPが、2026年から2031年にかけて最も高い成長率を示すと見込まれています。

用途別では、カスタマーエクスペリエンスおよびサポート分野が、2026年に市場を牽引する見通しです。

業種別では、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野が、予測期間を通じて最も急速な成長を遂げると見込まれています。

Google、Microsoft、およびAWSは、大規模な事前学習済みモデルのエコシステム、高度に統合されたクラウドインフラストラクチャ、そしてより広範なエンタープライズソフトウェアスイートにNLP機能をバンドルして提供できる能力を強みとして、NLP市場を支配しています。

Cohere、Mistral、およびHugging Faceは、モデルの規模そのものよりも、導入の柔軟性、オープンウェイトモデル、およびドメイン固有の微調整を優先することで、スタートアップや中小企業の間で確固たる地位を築いています。

2026年のNLP市場は、技術そのものをはるかに超えた要因によって形作られています。生成AIは、新たな導入における最大の推進力となっており、従来の分析中心のNLPでは到達できなかった企業ワークフローに言語AIを取り込んでいます。同時に、検索強化生成（RAG）は、組織が自社の独自データを用いて実際に何ができるかを変革しており、本番環境において言語モデルの出力をより現実的かつ信頼性の高いものにする手段を提供しています。現在の状況で際立っているのは、NLPがバックオフィスの自動化ツールから、企業が知識、コミュニケーション、意思決定を扱う中心的な存在へと、いかに急速に移行したかという点です。その商業的価値はもはやパイロット環境でのみ証明されているわけではありません。世界最大級の金融機関、病院ネットワーク、テクノロジー企業において、本番環境で大規模に実証されつつあります。現在、その支出の大部分は北米が牽引していますが、アジア太平洋地域は、政府による本格的な投資と、独自のイノベーションの波を生み出している、他とは一線を画す言語上の課題に支えられ、多くの予測を上回るスピードでその差を縮めています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション

NLP市場では、収益の創出方法や創出先において構造的な変化が起きています。プラットフォームのライセンス、クラウドAPIの利用、およびポイント型の対話型AI導入に基づいて構築された従来の収益源は、より複雑な商業アーキテクチャへと移行しつつあります。企業はもはやNLPを独立した機能として調達するのではなく、臨床文書作成や契約書のレビューから、製品開発やコンプライアンス監視に至るまで、中核的なビジネス機能を支える業務ワークフローにNLPを組み込んでいます。この移行は、単一の横断的な技術トレンドというよりも、各業界固有の要請によって牽引されています。各業界では、意思決定の迅速化、運用コストの削減、サービス品質の向上など、エンドユーザーレベルで測定可能な成果を伴う、独自の需要シグナルが生み出されています。NLPベンダーにとって、この次の収益層を獲得するには、APIやプラットフォームの販売にとどまらず、業界に特化したソリューション、微調整されたモデル、および管理型導入サポートへと移行する必要があります。

推進要因：ジェネレーティブAIによる、NLPの分析からコンテンツおよびナレッジワークフローへの拡大

NLPの商業的な歴史の大部分において、企業における主な用途は言語データからの知見の抽出でした。これは依然として大規模かつ価値のあるユースケースです。しかし、生成AIの登場により、組織がNLPに期待する役割は根本的に拡大しました。この技術は、言語を分析するだけでなく生成することも可能になり、その能力によって、以前は自動化の範囲外であった全く新しいカテゴリーの企業ワークフローが開かれています。コンテンツ作成、知識の統合、文書作成、会話形式の知識検索、自動レポート生成などは、これまでNLPが全く導入されていなかった企業においても、現在、NLPが積極的に活用されている分野となっています。生成型NLPツールが企業のワークフローに組み込まれるにつれ、ログ、下書き、要約、会話履歴など、これらのツールが生成する言語データの量が増加し、それらを管理、索引付け、検索するためのNLPインフラに対する需要がさらに高まっています。

制約：クリーンでラベル付けされたドメイン固有のデータが不足しているため、モデルの性能が制限される

NLPシステムの性能は、基本的に、その学習および評価に用いられるデータの品質と関連性によって制約されます。汎用的な大規模言語モデルは幅広いタスクにおいて目覚ましい能力を発揮していますが、企業での導入においては、通常、より具体的なもの、すなわち特定の業界、プロセス、または法域の用語、慣習、ニュアンスを確実に理解できるモデルが求められます。こうしたドメイン固有の特性を構築するには、ラベル付けされたトレーニングデータが必要ですが、医療、法務、金融サービス、政府機関など、NLPの需要が最も高い市場の多くにおいて、そのデータは最も価値が高いと同時に、入手が最も困難なものです。この制約は、ビジネス上の影響をもたらします。十分なドメイン固有のトレーニングデータにアクセスできない、あるいは生成できない組織は、本番環境でのモデルの精度低下（規制環境下ではそれに伴うエラー率や法的責任のリスクも伴います）を受け入れるか、データプログラムが成熟するまで導入を延期するかのいずれかを選択せざるを得ません。

機会：ドキュメント・インテリジェンスが提供するNLPの最も明確な収益化経路の一つ

金融サービス、医療、法的コンプライアンス、顧客エンゲージメントなど、より重要な企業の意思決定にAIが組み込まれるにつれ、AIを責任を持って管理する方法という問題は、倫理的な議論から商業的な必須課題へと移行しています。AIガバナンス、リスク管理、および安全インフラは、広範なAI市場の中で独自のセグメントとして急速に形作られつつあり、購入者はAIシステムの挙動に対して検証可能な制御を可能にするソリューションに対して喜んで対価を支払う用意があります。この需要は、複数の方向から同時に生じています。調達チームは、ベンダーに対して、AIが何ができるかだけでなく、それをどのように監視、監査、修正できるかを問うことが増えています。AIベンダーにとって、ガバナンス機能は差別化要因から基本要件へと急速に変化しつつあります。

今日、信頼性の高いガバナンスインフラを構築している企業は、今後10年以内に主要な収益源となるカテゴリーでの地位を確立しつつあります。

課題：言語、フォーマット、企業システムを横断したNLPのスケーリングは依然として困難です

制御された環境下で良好なパフォーマンスを発揮するNLPモデルと、企業の言語環境の複雑さをすべて網羅して動作する信頼性の高いNLPシステムとの間には、製品デモで見られるよりもはるかに大きな隔たりがあります。言語の多様性だけでも、大きな課題となります。2024年にリリースされたiFLYTEKの「SPARK Large Speech Model」は、74の言語と方言に対応しており、これは企業規模での多言語NLPがいかに困難であるかを如実に示す、注目すべき技術的成果です。

複数の地域で事業を展開する組織にとって、英語のようなリソースが豊富な言語と、リソースの少ない言語との間の性能格差は甚大であり、地域間でユーザー体験にばらつきが生じたり、自動化の品質に一貫性がなくなったりする原因となります。フォーマットの多様性もこの問題をさらに複雑化させます。クリーンなデジタルテキストでは良好に動作するNLPシステムでも、スキャンされた文書、手書きのメモ、あるいは単一のファイル内で言語やフォーマットが混在するコンテンツに適用すると、性能が著しく低下する可能性があります。

市場エコシステム

NLP市場のエコシステムは、NLPソフトウェアプロバイダーとNLPサービス専門企業の2つの相互に関連した層で構成されています。それぞれが、組織が言語AI機能にアクセスし、導入し、拡張する上で、独自の役割を果たしています。NLPソフトウェアプロバイダーは基盤となる層を形成しています。このグループには、Google、Microsoft、AWS、IBMなどのハイパースケーラーが含まれており、これらはいずれも、エンタープライズ向けNLPアプリケーションの大部分が構築されている、クラウドホスト型のモデル、API、開発者向けツールを提供しています。また、この層には、OpenAI、Anthropic、Cohere、AI21 Labsなどの基盤モデル開発企業も含まれており、これらのモデルは、幅広いサードパーティ製NLP製品や企業での導入を支えています。NLPサービスおよび統合の専門企業は第2の層を形成しており、大規模な企業導入において、戦略的にますます重要な層となっています。システムインテグレーターを含むグローバルなサービスプロバイダーは、データエンジニアリング、モデルのカスタマイズ、システム統合、および変更管理業務を提供し、NLPを概念実証（PoC）から本番環境へと移行させます。企業のNLPプロジェクトの規模と目標が拡大し、複数の言語、業務機能、レガシーシステム環境にまたがるにつれ、このサービス層において複雑性が管理され、プロジェクト総予算の相当な部分が費やされることになります。

NLP市場：提供形態別

提供形態別では、2026年にソフトウェアセグメントが最大の売上シェアを占めました。これは、ソフトウェアプラットフォーム、API、事前学習済みモデル、および専用NLPアプリケーションが投資の大部分を占める、エンタープライズNLP支出の構造を反映しています。ソリューションカテゴリーは、従量課金制で利用可能なクラウドホスト型NLP APIから、完全に統合されたドキュメントインテリジェンスプラットフォーム、さらにはカスタマーサービス業務全体に展開される会話型AIソフトウェアに至るまで、幅広い製品を網羅しています。

高度な機械学習エンジニアリングリソースを必要とせずに迅速に導入できることは、重要な購入基準となっています。特に、NLPの導入が技術志向の組織を超えて、製造業、小売業、専門サービス業など、業務運営に重点を置く業界へと拡大している状況においては、その重要性がさらに高まっています。

NLP市場：技術別

検索強化生成（RAG）は、NLP市場において最も急速に成長している技術セグメントであり、トランスフォーマーベースのモデルが登場して以来、エンタープライズNLPにおいて商業的に最も重要なアーキテクチャ上の進展となっています。RAGは、企業環境における純粋な生成型言語モデルの根本的な限界、すなわち、組織固有の最新かつ独自の情報に基づいて出力結果を確実に裏付けることができないという課題に対処するものです。RAG対応のNLPを導入する企業は、契約に関する質疑応答、社内ナレッジの検索、規制コンプライアンスに関する照会、および言語システムの応答の正確さが実際の業務や法的責任に直接影響を及ぼす臨床意思決定支援などの用途に、この技術を採用しています。

NLP市場（機能別）

アプリケーション分野において、2026年には「顧客体験・サポート」が最大のシェアを占める見込みです。これは、会話型AI、バーチャルアシスタント、およびNLPを活用したサポート自動化が、本番環境向けのエンタープライズ規模の導入段階へと成熟してきたことに伴い、一貫して維持されてきた地位です。その経済的合理性は説得力があります。カスタマーサービス業務は規模が大きく、労働集約的であり、構造的に極めて反復性が高いため、NLPによる自動化の自然な対象となるからです。バンク・オブ・アメリカの「Erica」は、エンタープライズ規模のカスタマーエクスペリエンス向けNLPが実運用においてどのようなものかを示すベンチマークとなっています。累計30億件の顧客対応、2,000万人の常連ユーザー、98％の自己解決率、そしてAIが提案した商品との関与による19％の収益向上を実現しています。カスタマーエクスペリエンスおよびサポート分野の規模の大きさは、NLPへの投資が最も確実に測定可能なビジネス成果につながる分野であることを反映しており、そのため、この分野が企業におけるNLP支出の最大の集中先となっています。

NLP市場：アプリケーション別

ハイブリッド展開モデル（データの機密性、遅延要件、コストに応じて、AIワークロードをオンプレミスインフラ、プライベートクラウド、パブリッククラウドに分散させるモデル）は、最も急速に成長している展開カテゴリーです。この成長は、企業がAIを大規模に展開する際に直面する現実的な課題を反映しています。銀行、医療、防衛などの規制産業は、データ主権の要件の下で運営されており、クラウドへの完全な移行は複雑になるか、あるいは禁止されています。一方で、オンプレミスのみのインフラでは、変動する推論需要への対応や、最新の基盤モデルの機能へのアクセスにおいて、クラウドの弾力性に及ばない場合があります。ハイブリッドモデルは、機密性の高いトレーニングデータや独自のモデルをオンプレミスに保持しつつ、スケール拡大、実験、サードパーティ製モデルAPIへのアクセスにはクラウドの容量を活用できるようにすることで、この課題を解決します。

NLP市場：業種別

医療・ライフサイエンスは、構造的なニーズと実証済みの商業的実現可能性が相まって、NLP市場で最も急速に成長している業種セグメントです。臨床スタッフにかかる事務負担、特に医師や看護師が文書作成、事前承認、コーディングに費やす時間は、医療分野で最も広く認識されている業務上の課題の一つですが、NLPはこれを大規模に大幅に軽減しています。米国の病院ネットワークや診療所に導入されているNuance社の「Dragon Medical One」プラットフォームは、文書作成時間を最大50％削減し、臨床医1人あたり1シフトにつき最大2時間の時間を、患者への直接的なケアに充てられるようにしました。これらは、医師のバーンアウトの軽減、文書作成の精度向上、および管理上の間接費の削減というプレッシャーに直面している医療システムにとって、まさにうってつけの成果です。臨床記録作成以外にも、NLPは事前承認の自動化、臨床試験のマッチング、ICDコーディング、患者とのコミュニケーション、退院サマリーの作成などに活用されており、これらはいずれも、管理コストが医療費総額の相当な割合を占めるこの分野において、大幅な労力およびコスト削減の機会をもたらしています。

地域

2026年には北米がNLP市場を支配し、売上高の最大シェアを占める見込み

2026年、北米は世界のNLP市場において最大の地域シェアを占める見込みです。この地位は、同地域におけるNLP技術のリーダーシップの集中、企業導入の浸透度、および研究投資によって支えられています。同地域の優位性は単に市場規模によるものではなく、人材、資本、企業の需要、そして制度的インフラが相互に強化し合うエコシステムを反映しており、他の地域もこれを再現するために投資を行っていますが、まだ追いついていません。技術的基盤は極めて強固です。Google Cloud Natural Language、Azure AI Language、Amazon Comprehend、OpenAI APIエコシステムなど、企業への普及範囲が最も広いNLPプラットフォームは、すべて北米で開発・運用され、主に北米で導入されています。北米における企業での導入は、他の地域に比べて範囲も広く、浸透度も深いものです。NLPへの投資額が最も大きい2つの分野であるBFSI（銀行・金融・保険）およびヘルスケア分野は、特に米国に集中しており、いずれもNLPを実証済みで測定可能な成果を生み出す規模で導入しています。クラウドインフラの成熟度、主要な大学や研究機関からのNLPエンジニアリング人材の確保、そして企業のAI導入に対する規制枠組みの相対的な開放性――これらすべてが相まって、NLPが他のほとんどの市場よりも迅速にパイロット段階から本番環境へと移行できる環境が整っています。

自然言語処理（NLP）市場：企業評価マトリックス

Googleは、比類のない研究の深さ、Google検索を通じて得られる世界最大の言語特化型データセット、そしてGoogle Cloud、Google Workspace、さらに他のどの単一組織よりも多くの企業や個人ユーザーにリーチするコンシューマープラットフォーム「Gemini」にまたがる商用展開層を兼ね備え、すべてのテクノロジー企業の中でもNLP市場においてトップの地位を占めています。同社のNLPにおけるリーダーシップは、一時的な状況によるものではなく構造的なものであり、その優位性はさらに拡大し続けています。Googleの地位は、その商業的リーチ規模と技術的基盤の深さの両方を反映しています。これらは、近い将来、いかなる競合他社も容易に再現できない強みです。新興のリーダー企業の中では、iFLYTEKがインテリジェントな音声・言語技術において、国内市場で真のリーダーシップを確立している一方で、国際的な展開とモデル機能を着実に拡大しています。

iFLYTEKは20年以上にわたり、音声認識、自然言語理解、言語生成の機能を組み合わせた基盤を構築してきました。これは同社の現在の製品ポートフォリオを支えるものであり、競合他社には類を見ない、中国語の話し言葉および書き言葉に関する深い組織的な専門知識に基づいています。

主要市場プレイヤー

Microsoft (US)

Google (US)

AWS (US)

OpenAI (US)

Anthropic (US)

Salesforce (US)

IBM (US)

iFLYTEK (China)

Oracle (US)

Nuance Communications (US)

Alibaba Cloud (China)

SAP (Germany)

Tencent Cloud (China)

Baidu (China)

Databricks (US)

最近の動向

2026年6月：マイクロソフトは、開発者向けカンファレンス「Build 2026」において、自然言語による記述からコードを生成する同社初の独自言語モデル「MAI-Code-1-Flash」を発表しました。このモデルは、開発者向けNLP分野において、Anthropic社の「Claude Code」やOpenAI社の「Codex」と直接競合することになります。マイクロソフトは、関連する推論モデルである「MAI-Thinking-1」が、ブラインド評価におけるコーディングベンチマークで「Claude Opus 4.6」と同等の性能を発揮すると主張しています。

2026年5月：ServiceNowは「Knowledge 2026」において、「Autonomous Workforce」を拡充し、IT運用、CRM、人事、財務、法務、調達、セキュリティの各機能にわたって、NLPを活用したAIスペシャリストを導入しました。これらのスペシャリストは、自然言語理解を活用してエンドツーエンドのビジネスプロセスを自律的に完了するように設計されており、タスクベースのチャットボットによるやり取りに代わり、役割の範囲内でガバナンスが適用されたワークフローの実行を実現します。

2026年5月：Salesforceは「Summer 2026」リリースを開始し、Agentforceに「Multi-Agent Orchestration」を導入しました。これにより、NLPを活用したエージェントが、チャネルを横断してコンテキストを共有しながら、複雑なエンドツーエンドのワークフローにおいて統一されたチームとして連携できるようになり、顧客はやり取りのたびに情報を繰り返し伝える必要がなくなりました。また、このリリースでは「Tableau MCP」も導入され、AIエージェントが企業のビジネスコンテキストに基づいて、自然言語でTableauの分析エンジンに直接クエリを実行できるようになりました。

2026年3月：Mistral AIは、新しいオープンソースの音声生成モデルをリリースしました。これにより、企業は営業や顧客エンゲージメント向けの音声エージェントを構築できるようになり、音声NLP分野において、MistralはElevenLabs、Deepgram、OpenAIと直接競合する立場となりました。このリリースにより、MistralのNLPポートフォリオはテキストの枠を超え、企業の顧客向けアプリケーション向けの音声インターフェースへと拡大しました。

2026年2月：Cohere Labsは、70以上の言語に対応するオープンウェイトの33億5000万パラメータ多言語NLPモデル「Tiny Aya」ファミリーをリリースしました。このモデルは、インターネット接続がなくてもノートパソコンやエッジデバイス上でローカルに実行できるよう設計されています。このリリースは、クラウド依存のNLP APIが運用上または規制上の制約を受ける、エアギャップ環境、主権環境、および低帯域幅環境における企業での導入をターゲットとしています。

1 はじめに 55
1.1 本調査の目的 55
1.2 市場の定義 55
1.2.1 対象範囲および除外項目 56
1.3 市場の範囲 57
1.3.1 市場のセグメンテーション 57
1.3.2 対象期間 58
1.4 対象通貨 58
1.5 ステークホルダー 59
1.6 変更点の概要 60
2 エグゼクティブ・サマリー 61
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 61
2.2 主要な市場参加者：戦略的展開のマッピング 64
2.3 自然言語処理市場における破壊的トレンド 66
2.4 高成長セグメント 67
2.5 地域別概況：市場規模、成長率、および予測 69
3 プレミアムインサイト 71
3.1 自然言語処理市場における魅力的な機会 71
3.2 地域別自然言語処理市場 72
3.3 自然言語処理市場：上位3社のNLPソフトウェア 72
3.4 北米：自然言語処理市場、
提供内容および機能別 73
3.5 自然言語処理市場、地域別 73
4 市場概要 74
4.1 はじめに 74
4.2 市場の動向 74
4.2.1 推進要因 75
4.2.1.1 非構造化データインテリジェンスに対する企業の支出拡大が、NLPの導入を後押ししています 75
4.2.1.2 生成AIにより、NLPの適用範囲が分析からコンテンツおよびナレッジワークフローへと拡大しています 76
4.2.1.3 カスタマーサポートや従業員の生産性向上といったユースケースにより、導入が加速しています 77
4.2.1.4 多言語および音声主導のエンゲージメントにより、対象市場が拡大しています 77
4.2.2 制約要因 78
4.2.2.1 企業におけるNLPの導入は、依然としてコストが高く、統合作業が煩雑です 78
4.2.2.2 クリーンでラベル付けされたドメイン固有のデータが不足しているため、モデルの性能が制限されています 79
4.2.3 機会 79
4.2.3.1 RAGを活用したNLPは、信頼性の高い知識へのアクセスを実現するエンタープライズ層として台頭しています 79
4.2.3.2 業界特化型のNLPは、高付加価値の規制対象ワークフローを切り拓いています 80
4.2.3.3 ドキュメント・インテリジェンスは、NLPにとって最も明確な収益化
の道筋の一つを提供しています 80
4.2.4 課題 81
4.2.4.1 「幻覚」、バイアス、および追跡可能性の低さが、依然として信頼を制限しています 81
4.2.4.2 言語、フォーマット、およびエンタープライズシステムを横断したNLPの拡張は、依然として困難です 82
4.3 未解決のニーズと未開拓領域 82
4.3.1 自然言語処理市場における未充足ニーズ 83
4.3.2 未開拓市場の機会 85
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的な機会 86
4.4.1 相互に関連する市場 86
4.4.2 セクター横断的な機会 87
4.5 ティア1/2/3の主要企業による戦略的動き 88
5 業界の動向 90
5.1 NLPの進化 90
5.2 ポーターの5つの力分析 92
5.2.1 競争の激しさ 93
5.2.2 供給者の交渉力 94
5.2.3 購入者の交渉力 94
5.2.4 代替品の脅威 95
5.2.5 新規参入者の脅威 96
5.3 マクロ経済の見通し 96
5.3.1 はじめに 96
5.3.2 GDPの動向と予測 97
5.3.3 会話型AI業界の動向 98
5.3.4 生成AI業界の動向 99
5.4 サプライチェーン分析 100
5.5 エコシステム分析 102
5.5.1 NLPソリューションプロバイダー 106
5.5.1.1 NLPプラットフォームプロバイダー 106
5.5.1.2 NLP APIプロバイダー 106
5.5.1.3 言語モデルプラットフォームプロバイダー 106
5.5.1.4 NLP開発ツールプロバイダー 107
5.5.1.5 統合型NLPソリューションプロバイダー 107
5.5.2 NLPサービスプロバイダー 107
5.5.2.1 プロフェッショナルサービスプロバイダー 107
5.5.2.2 マネージドサービスプロバイダー 108
5.6 価格分析 108
5.6.1 主要企業別、製品・サービスの平均販売価格（2026年） 111
5.6.2 アプリケーションの平均販売価格（2026年） 114
5.7 主要な会議およびイベント（2026年～2027年） 116
5.8 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 117
5.9 投資および資金調達のシナリオ 119
5.10 ケーススタディ分析 120
5.10.1 ERAJAYA、生成型NLPを活用したEコマース検索およびカスタマーサービスの強化
120
5.10.2 クラルナ：大規模なカスタマーサービスの自動化に向けた多言語AIアシスタントの導入 121
5.10.3 ボルボ・グループ：AIドキュメントインテリジェンスを活用した請求書およびクレーム処理の効率化
121
5.10.4 メイヨー・クリニックとGoogle Cloud、臨床知識の発見に向けた生成型検索を高度化 122
5.10.5 BHASHINI、デジタル
公共サービス向けの多言語NLPアクセスを拡大 123
5.10.6 ボーダフォン、TOBIの生成型対話型AIを活用して通信業界のカスタマーサポートを強化 123
5.10.7 トムソン・ロイター、COCOUNSEL LEGALとの連携により法的調査および起草業務を強化
124
5.10.8 サービスナウ、IT、人事、カスタマーサービス、ナレッジワークフロー全体で「NOW Assist」を拡大 124
5.11 2025年米国関税の影響 – 自然言語処理市場 125
5.11.1 はじめに 125
5.11.1.1 関税・通商政策の最新動向（2026年1月～6月） 126
5.11.2 主な関税率 127
5.11.3 価格への影響分析 127
5.11.3.1 戦略的転換と新たな動向 128
5.11.4 国・地域への影響 129
5.11.4.1 米国 129
5.11.4.2 欧州 129
5.11.4.3 中国 130
5.11.4.4 アジア太平洋地域（中国を除く） 131
5.11.5 最終用途産業への影響 131
5.11.5.1 BFSI 131
5.11.5.2 小売・Eコマース 132
5.11.5.3 ヘルスケア・ライフサイエンス 132
5.11.5.4 ソフトウェア・テクノロジー 132
5.11.5.5 メディア・エンターテインメント 132
5.11.5.6 電気通信 133
5.11.5.7 政府・防衛 133
5.11.5.8 製造業 133
5.11.5.9 物流・運輸 134
5.11.5.10 教育・教育テクノロジー 134
6 技術の進歩、特許、イノベーション、
および将来の応用 135
6.1 主要な新興技術 135
6.1.1 トランスフォーマーアーキテクチャ 135
6.1.2 アテンションメカニズム 136
6.1.3 単語埋め込みおよび文脈埋め込み 137
6.1.4 シーケンス・トゥ・シーケンス・モデリング 137
6.1.5 固有名詞認識および情報抽出 138
6.2 補完的な技術 138
6.2.1 人間のフィードバックを用いた強化学習（RHLF） 138
6.2.2 フェデレーテッドラーニング 139
6.2.3 差分プライバシー 140
6.2.4 説明可能なAI 140
6.2.5 合成データの生成 141
6.3 関連技術 141
6.3.1 自動音声認識 141
6.3.2 光学式文字認識 142
6.3.3 ナレッジグラフ 142
6.3.4 セマンティック検索 143
6.3.5 マルチモーダルAI 144
6.4 特許分析 144
6.4.1 方法論 144
6.4.2 2016 年から 2026 年までの出願特許数（文書タイプ別） 145
6.4.1 イノベーションと特許出願 145
6.5 将来の応用例 149
6.5.1 エンタープライズ・ナレッジ・エージェント 149
6.5.2 臨床言語コパイロット 150
6.5.3 規制情報システム 151
6.5.4 多言語市民サービス 151
6.5.5 自律型文書ワークフロー 152
7 規制環境 153
7.1 地域ごとの規制とコンプライアンス 153
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 153
7.1.2 主要な規制 160
7.1.2.1 北米 160
7.1.2.1.1 大統領令 14179 — NLP における米国のリーダーシップの障壁の除去（米国） 160
7.1.2.1.2 連邦取引委員会法、第 5 条（米国） 160
7.1.2.1.3 NIST AIリスク管理フレームワーク1.0（米国） 161
7.1.2.1.4 個人情報保護および電子
文書法（カナダ） 161
7.1.2.2 欧州 162
7.1.2.2.1 人工知能法、規則（EU）2024/1689（EU） 162
7.1.2.2.2 一般データ保護規則（EU） 162
7.1.2.2.3 デジタルサービス法（EU） 163
7.1.2.2.4 連邦データ保護法（ドイツ） 163
7.1.2.2.5 データ保護法（フランス） 164
7.1.2.2.6 個人データ保護法（イタリア） 164
7.1.2.2.7 データ保護およびデジタル権利の保障に関する基本法 3/2018
（スペイン） 164
7.1.2.2.8 英国一般データ保護規則および2018年データ保護法（英国） 165
7.1.2.3 アジア太平洋地域 165
7.1.2.3.1 個人情報保護法（日本） 165
7.1.2.3.2 生成型人工知能サービスの管理に関する暫定措置（中国） 166
7.1.2.3.3 個人情報保護法（中国） 166
7.1.2.3.4 2023年デジタル個人データ保護法（インド） 167
7.1.2.3.5 AIガバナンスおよび倫理に関するASEANガイドライン（東南アジア） 167
7.1.2.3.6 人工知能の発展および信頼の確立に関する法律（韓国） 167
7.1.2.3.7 1988年プライバシー法（オーストラリア） 168
7.1.2.4 ラテンアメリカ 168
7.1.2.4.1 個人データ保護総則（ブラジル） 168
7.1.2.4.2 民間事業者が保有する個人データの保護に関する連邦法（メキシコ） 169
7.1.2.4.3 個人データ保護法、法律第25.326号（アルゼンチン） 169
7.1.2.5 中東およびアフリカ 170
7.1.2.5.1 2021年個人データ保護に関する連邦法令第45号（UAE） 170
7.1.2.5.2 個人データ保護法（サウジアラビア） 170
7.1.2.5.3 個人情報保護法（南アフリカ） 170
7.1.3 業界基準 171
8 顧客環境および購入者の行動 173
8.1 意思決定プロセス 173
8.2 購入者のステークホルダーおよび購入評価基準 174
8.2.1 購入基準 175
8.3 導入の障壁および社内の課題 176
8.4 各業種における未充足ニーズ 177

9 自然言語処理市場（提供形態別） 181
9.1 はじめに 182
9.1.1 推進要因：自然言語処理市場（提供形態別） 182
9.2 ソフトウェア 184
9.2.1 NLPプラットフォーム 186
9.2.1.1 NLPプラットフォームは、単一タスクのツールから、NLPのライフサイクル全体を網羅する統合的なオーケストレーション環境へと進化しています 186
9.2.1.2 テキスト分析プラットフォーム 187
9.2.1.3 テキストマイニングプラットフォーム 188
9.2.1.4 知識抽出プラットフォーム 188
9.2.1.5 ドメイン特化型NLPプラットフォーム 189
9.2.2 NLP API 189
9.2.2.1 NLP API が言語機能の標準的な提供手段となる 189
9.2.2.2 テキスト分析 API 191
9.2.2.3 感情分析 API 191
9.2.2.4 エンティティ認識 API 191
9.2.2.5 言語検出 API 192
9.2.2.6 PII 検出 API 192
9.2.3 言語モデルプラットフォーム 193
9.2.3.1 言語モデルプラットフォームは、各分野の担い手が明確な商業的立場を占める階層化された市場へと統合されていきます 193
9.2.3.2 事前学習済み言語モデル 194
9.2.3.3 微調整済み言語モデル 195
9.2.3.4 ドメイン特化型言語モデル 195
9.2.3.5 多言語言語モデル 195
9.2.4 NLP 開発ツール 196
9.2.4.1 NLP 開発ツールは、低レベルのライブラリ・ツールキットから、管理された評価およびオーケストレーション環境へと移行しつつあります 196
9.2.4.2 NLPフレームワーク 197
9.2.4.3 NLP SDK 198
9.2.4.4 アノテーションツール 198
9.2.4.5 モデル評価ツール 198
9.2.4.6 プロンプトエンジニアリングツール 199
9.2.5 統合型NLPソフトウェア 199
9.2.5.1 コアとなるSaaSアプリケーションに言語機能が組み込まれるにつれ、統合型NLPソフトウェアが注目を集めています 199
9.2.5.2 顧客対応用NLPソフトウェア 201
9.2.5.3 エンタープライズ・ワークフロー向けNLPソフトウェア 201
9.2.5.4 文書処理向けNLPソフトウェア 201
9.2.5.5 生産性向上向けNLPソフトウェア 202
9.2.5.6 ナレッジマネジメント向けNLPソフトウェア 202

9.3 サービス 203
9.3.1 プロフェッショナル・サービス 204
9.3.1.1 企業の NLP 導入において、規制への準拠やマルチシステム統合が必要となるにつれて、プロフェッショナル・サービスが拡大しています 204
9.3.1.2 コンサルティング・サービス 207
9.3.1.3 システム統合サービス 208
9.3.1.4 カスタムモデル開発サービス 209
9.3.1.5 モデル微調整サービス 210
9.3.2 マネージドサービス 211
9.3.2.1 本番環境におけるモデルの運用が複雑化し、企業の社内エンジニアリング能力を上回るにつれ、マネージドNLPサービスが拡大しています 211
9.3.2.2 モデル監視サービス 212
9.3.2.3 データアノテーションサービス 213
9.3.2.4 サポートおよびメンテナンスサービス 215
10 技術別自然言語処理市場 216
10.1 はじめに 217
10.1.1 推進要因：技術別自然言語処理市場 217
10.2 ルールベースおよび記号型NLP 219
10.2.1 ルールベースおよび記号型NLPは、リソースに制約のある導入環境において、依然として商業的な重要性を維持しています
219
10.3 統計的および古典的機械学習によるNLP 221
10.3.1 統計的および古典的機械学習によるNLPは、
ニッチな市場を維持しています 221
10.4 ディープラーニングおよびニューラルNLP 222
10.4.1 ディープラーニングおよびニューラルNLPは、管理可能な推論コストで実証済みの精度を実現します 222
10.5 トランスフォーマーベースおよび生成型NLP 224
10.5.1 トランスフォーマーベースおよび生成型NLPは、商業的に実現可能なコストで汎用的な言語処理を可能にします 224
10.6 RAG対応NLP 226
10.6.1 RAGを活用したNLPは、静的言語モデルが抱える知識の鮮度や「幻覚」という制限を解決します 226
11 機能別自然言語処理市場 228
11.1 はじめに 229
11.1.1 推進要因：機能別自然言語処理市場 229
11.2 自然言語理解（NLU） 231
11.2.1 NLUは、下流の意思決定を支えるエンタープライズNLPパイプラインのセマンティックな基盤を形成します 231
11.2.2 テキストの分類とカテゴリ化 232
11.2. 3 情報抽出 233
11.2.4 感情、情緒、意図の分析 233
11.2.5 意味的および文脈的理解 234

11.3 自然言語生成（NLG） 234
11.3.1 NLG：テンプレートに基づくレポート作成から、文脈を意識した生成的なテキスト作成への移行 234
11.3.2 テキスト生成 235
11.3.3 要約 236
11.3.4 自動物語生成 236
11.3.5 テキストの書き換えと変換 237
11.4 機械翻訳と多言語処理 237
11.4.1 国境を越えたデジタルコマースにおける戦略的重要性が高まっている機械翻訳および多言語処理 237
11.4.2 機械翻訳 238
11.4.3 ローカライゼーションおよび言語適応 239
11.4.4 多言語インテリジェンス 239
11.5 音声および話し言葉の処理 240
11.5.1 音声および話し言葉の処理が、エンタープライズ向けオーディオの包括的なインテリジェンス層へと進化 240
11. 5.2 音声認識および文字起こし 241
11.5.3 話し言葉の理解 241
11.5.4 音声および会話分析 242
12 アプリケーション別自然言語処理市場 243
12.1 はじめに 244
12.1.1 推進要因：アプリケーション別自然言語処理市場 244
12.2 顧客体験・サポート 247
12.2.1 顧客体験・サポート：自動化された顧客対応を通じてNLPの導入を牽引 247
12.3 マーケティング・ブランドインテリジェンス 248
12.3.1 マーケティング・ ブランドインテリジェンス　顧客の言語シグナルを意思決定に直結するインサイトへと変換 248
12.4 ナレッジマネジメント・ディスカバリー 249
12.4.1 ナレッジマネジメント・ディスカバリー　企業ナレッジアクセスの基盤となる 249
12.5 コンプライアンス、法務、リスク・インテリジェンス 251
12.5.1 コンプライアンス、法務、リスク・インテリジェンス：言語を多用するプロセスにおけるガバナンスの強化 251
12.6 研究・情報インテリジェンス 252
12.6.1 研究・情報インテリジェンス：非構造化コンテンツからの知見抽出を加速 252
12.7 従業員の生産性および自動化 253
12.7.1 従業員の生産性および自動化：NLPが企業の日常業務に浸透するにつれて拡大する 253
12. 8 翻訳・ローカライズ 255
12.8.1 翻訳・ローカライズ：グローバル事業における多言語でのエンゲージメントを支援 255

12.9 文書プロセスの自動化 256
12.9.1 文書プロセスの自動化：企業文書を構造化されたワークフローに変換する 256
12.10 その他の用途 258
13 業種別自然言語処理市場 260
13.1 はじめに 261
13.1.1 推進要因：業種別自然言語処理市場 261
13.2 BFSI 264
13.2.1 BFSIにおけるNLPを活用したリスク管理、 コンプライアンス、および顧客
インテリジェンスの強化 264
13.3 小売・Eコマース 265
13.3.1 小売・Eコマースにおけるパーソナライズされた商品発見
および顧客エンゲージメントの拡大（NLP活用） 265
13.4 ヘルスケア・ライフサイエンス 266
13.4.1 ヘルスケア・ライフサイエンス：NLPを活用した臨床文書作成と研究インテリジェンスの加速 266
13.5 ソフトウェア・テクノロジー 268
13.5.1 ソフトウェア・テクノロジー：開発、サポート、および製品のワークフロー全体へのNLPの組み込み 268
13.6 メディア・エンターテインメント 269
13.6.1 メディア・エンターテインメント：NLPを活用したコンテンツインテリジェンス、ローカライゼーション、および視聴者分析の拡大 269
13.7 通信 270
13.7.1 通信：NLPを活用した顧客対応業務およびネットワークサポートのインテリジェンス強化 270
13.8 政府・防衛 272
13.8.1 政府・防衛　NLPを活用した多言語サービス、情報分析、文書自動化の推進 272
13.9 製造業 273
13.9.1 製造業：サービス記録、マニュアル、品質関連文書から業務上の知見を引き出す 273
13.10 物流・運輸 274
13.10.1 物流・運輸 NLPを活用した例外管理
および出荷インテリジェンスの向上 274
13.11 教育・教育テクノロジー 276
13.11.1 教育・教育テクノロジー：NLPを活用した学習、評価、
および学生支援のパーソナライズ 276
13.12 その他の業種 277
14 地域別自然言語処理市場 279
14.1 はじめに 280
14.2 北米 282
14.2.1 北米：自然言語処理市場の推進要因 282
14.2.2 米国 290
14.2.2.1 米国：最先端モデル、連邦政府による調達、および企業の自動化を通じて、NLP分野において世界をリードしています 290
14.2.2.2 主な動向： 291
14.2.3 カナダ 297
14.2.3.1 カナダ：コンピューティングリソースへのアクセスと応用AIプログラムを通じて、NLP研究の強みを企業での導入へと結びつけています 297
14.2.4 主な動向： 298
14.3 ヨーロッパ 305
14.3.1 ヨーロッパ：自然言語処理市場の推進要因 305
14.3.2 英国 312
14.3.2.1 英国：公共部門
AI、金融サービスの需要、および柔軟な規制を通じてNLPの導入を加速 312
14.3.3 主な動向 313
14.3.4 ドイツ 320
14.3.4.1 ドイツ：製造業のワークフロー、コンプライアンス要件、および国内のAIインフラを通じてNLPの導入を強化 320
14.3.5 主な動向： 321
14.3.6 フランス 327
14.3.6.1 フランスは、Mistral AI、
低炭素コンピューティング、および国内のAIインフラを通じて、欧州のNLP主権を構築しています 327
14.3.7 主な動向： 328
14.3.8 イタリア 334
14.3.8.1 イタリアは、文書インテリジェンスと行政の近代化を通じてNLPの導入を拡大しています 334
14.3.9 主な動向： 335
14.3.10 スペイン 341
14.3.10.1 スペイン：金融サービスの成熟度を活用してNLPを拡大しつつ、中小企業への導入促進に取り組んでいます 341
14.3.11 主な動向： 342
14.3.12 オランダ 348
14.3.12.1 オランダは、デジタル成熟度、ベクトルインフラ、および責任あるAIプログラムを通じて、実用段階のNLPを推進します 348
14.3.13 主な動向： 349
14.3.14 その他のヨーロッパ諸国 355
14.4 アジア太平洋地域 362
14.4.1 アジア太平洋地域：自然言語処理市場の推進要因 363
14.4.2 中国 371
14.4.2.1 中国は、国内のLLM、プラットフォーム・エコシステム、およびAIコンテンツガバナンスを通じて、NLPの影響力を拡大する見込みです 371
14.4.3 インド 378
14.4.3.1 インドは、「BHASHINI」、IndiaAIによるコンピューティングリソースへのアクセス、および公共のデジタルインフラを通じて、多言語NLPを拡大する見込みです 378
14.4.4 日本 385
14.4.4.1 日本は、国のAI関連法整備と企業の近代化を通じて、日本語NLPを推進する見込みです 385
14.4.5 韓国 392
14.4.5.1 韓国は、国家AI計画と半導体によるインフラを通じて、自国主導のNLPを加速させる 392
14.4.6 ASEAN 400
14.4.6.1 ASEANは、SEA-LION、各国のLLM、およびモバイルファーストの言語需要を通じて、地域的なNLPの自主性を構築する 400
14.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 407
14.4.7.1 オーストラリア・ニュージーランド：政府によるAI活用推進と企業の生産性向上に向けたユースケースを通じて、NLPの導入を拡大 407
14.4.8 その他のアジア太平洋地域 414
14.5 中東・アフリカ 421
14.5.1 中東・アフリカ：自然言語処理市場の推進要因 422
14.5.2 サウジアラビア 429
14.5.2.1 サウジアラビアは、「HUMAIN」、国家AIプログラム、および主権型コンピューティングを通じて、アラビア語NLPの能力を構築する見込みです 429
14.5.3 アラブ首長国連邦 436
14.5.3.1 アラブ首長国連邦は、「Stargate UAE」、国家
AIアクセス、および主権プラットフォームを通じて、アラビア語NLPを主流化します 436
14.5.4 南アフリカ 443
14.5.4.1 南アフリカは、クラウドインフラ、BFSI分野での導入、およびAIスキルの向上を通じて、企業におけるNLP導入準備を拡大します 443
14.5.5 トルコ 450
14.5.5.1 トルコは、公共のデジタルサービス、銀行業界での導入、および現地の技術能力を通じて、トルコ語のNLPを拡大する予定です 450
14.5.6 カタール 457
14.5.6.1 カタールは、国家AIプログラム、デジタル政府、言語リソースの開発を通じて、アラビア語NLPを推進する 457
14.5.7 その他の中東・アフリカ地域 464
14.6 ラテンアメリカ 471
14.6.1 ラテンアメリカ：AIテスト自動化市場の推進要因 472
14.6.2 ブラジル 479
14.6.2.1 1 ブラジル：ポルトガル語の需要、公共のAI政策、データセンターの拡張を通じて、ラテンアメリカのNLPを牽引 479
14.6.3 メキシコ 486
14.6.3.1 メキシコは、ニアショアリング、製造関連文書、およびカスタマーサービスの自動化を通じて、バイリンガルNLPを拡大する見込みです 486
14.6.4 アルゼンチン 493
14.6.4.1 アルゼンチンは、実行上のリスクがあるものの、スペイン語を話す人材と計画中のAIインフラを軸に、NLPの成長を推進する見込みです 493
14.6.5 その他のラテンアメリカ 501
15 競争環境 509
15.1 概要 509
15.2 主要企業の戦略（2021年～2026年） 509
15.3 売上高分析（2021年～2025年） 511
15.4 2025年の市場シェア分析 512
15.4.1 2025年の市場ランキング分析 513
15.5 製品比較分析 517
15.5.1 NLPプラットフォームの製品比較分析 517
15.5.1.1 Watson Natural Language Understanding/watsonx（IBM） 517
15.5.1.2 Visual Text Analytics（SAS） 517
15.5.1.3 Expert.ai Platform（expert.ai） 518
15.5.1.4 Healthcare NLP（John Snow Labs） 518
15.5.2 統合型NLPソフトウェアの製品比較分析 518
15.5.2.1 Microsoft 365 Copilot（Microsoft） 519
15.5.2.2 Einstein/Agentforce（Salesforce） 519
15.5.2.3 Fusion AI（Oracle） 519
15.5.2.4 Joule （SAP） 519
15.6 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2025年 519
15.6.1 スター企業 520
15.6.2 新興リーダー企業 520
15.6.3 広範な事業展開を行う企業 520
15.6.4 参入企業 520
15.6.5 企業の事業展開：主要企業、2025年 522
15.6.5.1 企業の事業展開 522
15.6.5.2 地域別事業展開 523
15.6.5.3 提供サービス別事業展開 524
15.6.5.4 アプリケーション別事業展開 525
15.6.5.5 業種別展開状況 526
15.7 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 527
15.7.1 先進的な企業 527
15.7.2 対応力のある企業 527
15.7.3 ダイナミックな企業 527
15.7.4 スタートブロック 527
15.7.5 競争力ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2025年 529
15.7.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト 529
15.7.5.2 主要なスタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク 531
15.8 企業評価および財務指標 532
15.9 競合シナリオ 533
15.9.1 製品の発売および機能強化 533
15.9.2 取引 543
16 企業概要 553
16.1 はじめに 553
16.2 主要企業 553
16.2.1 IBM 553
16.2.1.1 事業概要 553
16.2.1.2 提供している製品・ソリューション・サービス 555
16.2.1.3 最近の動向 556
16.2.1.3.1 製品の発売および機能強化 556
16.2.1.3.2 取引 557
16.2.1.4 MnMの見解 559
16.2.1.4.1 主な強み 559
16.2.1.4.2 戦略的選択 559
16.2.1.4.3 弱点および競合上の脅威 559
16.2.2 マイクロソフト 560
16.2.2.1 事業概要 560
16.2.2.2 提供している製品・ソリューション・サービス 562
16.2.2.3 最近の動向 563
16.2.2.3.1 製品の発売および機能強化 563
16.2.2.3.2 取引 565
16.2.2.4 MnMの見解 566
16.2.2.4.1 主な強み 566
16.2.2.4.2 戦略的選択 566
16.2.2.4.3 弱点および競合上の脅威 566
16.2.3 AWS 567
16.2.3.1 事業概要 567
16.2.3.2 提供している製品・ソリューション・サービス 568
16.2.3.3 最近の動向 569
16.2.3.3.1 製品の発売および機能強化 569
16.2.3.3.2 取引 570
16.2.3.4 MnMの見解 571
16.2.3.4.1 主な強み 571
16.2.3.4.2 戦略的選択 571
16.2.3.4.3 弱点および競合上の脅威 571
16.2.4 GOOGLE 572
16.2.4.1 事業概要 572
16.2.4.2 提供している製品・ソリューション・サービス 573
16.2.4.3 最近の動向 575
16.2.4.3.1 製品の発売および機能強化 575
16.2.4.3.2 取引 577
16.2.4.4 MnMの見解 578
16.2.4.4.1 主な強み 578
16.2.4.4.2 戦略的選択 578
16.2.4.4.3 弱点および競合上の脅威 579
16.2.5 ORACLE 580
16.2.5.1 事業概要 580
16.2.5.2 提供している製品・ソリューション・サービス 581
16.2.5.3 最近の動向 582
16.2.5.3.1 製品の発売および機能強化 582
16.2.5.3.2 取引 584
16.2.5.4 MnMの見解 585
16.2.5.4.1 主な強み 585
16.2.5.4.2 戦略的選択 585
16.2.5.4.3 弱点および競合上の脅威 585
16.2.6 OPENAI 586
16.2.6.1 事業概要 586
16.2.6.2 提供している製品・ソリューション・サービス 586
16.2.6.3 最近の動向 587
16.2.6.3.1 製品の発売および機能強化 587
16.2.6.3.2 取引 588
16.2.7 BAIDU 590
16.2.7.1 事業概要 590
16.2.7.2 提供している製品・ソリューション・サービス 591
16.2.7.3 最近の動向 592
16.2.7.3.1 製品の発売および機能強化 592
16.2.7.3.2 取引 593
16.2.8 SAP 594
16.2.8.1 事業概要 594
16.2.8.2 提供している製品・ソリューション・サービス 595
16.2.8.3 最近の動向 596
16.2.8.3.1 製品の発売および機能強化 596
16.2.8.3.2 契約実績 597
16.2.9 セールスフォース 599
16.2.9.1 事業概要 599
16.2.9.2 提供している製品・ソリューション・サービス 600
16.2.9.3 最近の動向 601
16.2.9.3.1 製品の発売および機能強化 601
16.2.9.3.2 契約 602
16.2.10 SAS INSTITUTE 604
16.2.10.1 事業概要 604
16.2.10.2 提供している製品・ソリューション・サービス 605
16.2.10.3 最近の動向 606
16.2.10.3.1 製品の発売および機能強化 606
16.2.10.3.2 取引 606
16.2.11 アリババ・クラウド 608
16.2.12 テンセント・クラウド 609
16.2.13 ANTHROPIC 610
16.2.14 DATABRICKS 611
16.2.15 IFLYTEK 612
16.2.16 QUALTRICS 613
16.2.17 MEDALLIA 614
16.2.18 ELASTIC 615
16.2.19 ABBYY 616
16.2.20 NUANCE COMMUNICATIONS 617
16.2.21 COHERE 618
16.2.22 DATAROBOT 619
16.2.23 KORE.AI 620
16.2.24 CERENCE AI 621
16.2.25 DEEPL 622
16.3 スタートアップ／中小企業のプロフィール 623
16.3.1 MISTRAL AI 623
16.3.2 HUGGING FACE 624
16.3.3 AI21 LABS 625
16.3.4 EXPLOSION 626
16.3.5 EXPERT.AI 627
16.3.6 DEEPGRAM 628
16.3.7 ASSEMBLYAI 629
16.3.8 SPEECHMATICS 630
16.3.9 ELEVENLABS 631
16.3.10 GLADIA 632
16.3.11 UNBABEL 633
16.3.12 SMARTLING 634
16.3.13 RASA 635
16.3.14 NICE COGNIGY 636
16.3.15 PARLOA 637
16.3.16 POLYAI 638
16.3.17 ADA 639
16.3.18 HYRO 640
16.3.19 ALGOLIA 641
16.3.20 INSTABASE 642
16.3.21 HYPERSCIENCE 643
16.3.22 JOHN SNOW LABS 644
16.3.23 WRITER 645
16.3.24 SOUNDHOUND AI 646
16.3.25 SYMBL.AI 647
16.3.26 ROSSUM 648
16.3.27 LEXALYTICS 649
16.3.28 LLAMAINDEX 650
16.3.29 GLEAN 651

17 調査方法論 652
17.1 調査データ 652
17.1.1 二次データ 653
17.1.2 一次データ 653
17.1.2.1 一次プロファイルの内訳 654
17.1.2.2 業界に関する主な知見 655
17.2 市場の内訳とデータの三角測量 655
17.3 市場規模の推定 656
17.3.1 トップダウン・アプローチ 656
17.3.2 ボトムアップ・アプローチ 657
17.4 市場予測 661
17.5 調査の前提条件 663
17.6 本調査の限界 665
18 隣接および関連市場 666
18.1 はじめに 666
18.2 会話型AI市場 – 2031年までの世界予測 666
18.2.1 市場の定義 666
18.2.2 市場の概要 666
18.2.2.1 会話型AI市場（提供形態別） 667
18.2.2.2 会話型AI市場（製品タイプ別） 667
18.2.2.3 会話型AI市場（業務機能別） 668
18.2.2.4 会話型AI市場（エンドユーザー別） 669
18.2.2.5 会話型AI市場（地域別） 670
18.3 ドキュメントAI市場 – 2030年までの世界予測 671
18.3.1 市場の定義 671
18.3.2 市場の概要 671
18.3.2.1 ドキュメントAI市場（提供形態別） 671
18.3.2.2 ドキュメントAI市場（導入形態別） 672
18.3.2.3 ドキュメントAI市場（文書タイプ別） 673
18.3.2.4 ドキュメントAI市場（業種別） 674
18.3.2.5 ドキュメントAI市場（地域別） 675
19 付録 677
19.1 ディスカッション・ガイド 677
19.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル 684
19.3 カスタマイズオプション 686
19.4 関連レポート 686
19.5 著者情報 687