音声生体認証は安全なハンズフリー認証を実現するため、サイバーセキュリティ分野での利用が増加しております。また、リモートワークの増加やカスタマーサービスにおける自動化の進展も需要を後押ししております。音声技術は障がいを持つ方々の生活をより容易にします。新興市場におけるスマートフォンの普及拡大と多言語対応の進展も、この成長に寄与しています。最後に、利便性に対する消費者の期待の変化が、様々なアプリケーションにおける導入を加速させています。

技術革新により、言語認識＆音声認識は急速に進歩しております。自己教師付き学習モデルなどの深層学習モデルは、精度と言語適応性を大幅に向上させます。エッジコンピューティングによる端末内処理は、性能向上とデータプライバシー保護を実現します。優れたノイズ低減技術とビームフォーミング技術により、騒がしい環境下での認識精度が向上します。感情や感情の検出機能は、応用範囲を拡大します。音声合成およびクローン技術は、パーソナライズされた自然な対話を可能にします。リアルタイム翻訳は精度が向上し、より使いやすくなっております。自然言語処理（NLP）との連携により文脈理解が向上し、ユーザーフレンドリーなAPIやツールがモバイル、自動車、ビジネスプラットフォームでの導入を加速させております。

言語認識＆音声認識市場における魅力的な機会

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域の市場成長は、スマートフォンの急速な普及、政府主導のデジタルトランスフォーメーション施策、多言語音声ソリューションへの需要増加に起因しております。

言語認識＆音声認識市場の成長は、AIおよび自然言語処理技術の進歩、ならびに医療、政府、民生用電子機器などの産業分野における応用拡大に起因しています。

技術開発と製品投入により、今後5年間で市場プレイヤーに収益性の高い成長機会がもたらされると予想されます。

2024年において、自動音声認識が言語認識＆音声認識市場で最大のシェアを占めました。

新興経済国では、スマートフォン普及率の向上、デジタルインクルージョンへの取り組み、現地言語による音声ベースのサービス需要が、言語認識＆音声認識分野の成長機会を牽引しています。

AI/ジェネレーティブAIが言語認識＆音声認識市場に与える影響

AI分野は言語認識＆音声認識の方法を革新しました。AIモデルは、再帰型ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習モデルを含め、主にルールベースのアプローチを大きく克服しています。最近では、wav2vecやWhisperなどのトランスフォーマーに基づく新たなモデルが登場しています。これらのモデルが示す進歩は、様々な文脈におけるアクセントや方言の機械的理解における大きな進展を表しており、言語認識＆音声認識エンジンの堅牢性と消費者向け利便性を向上させています。さらに、AIはリアルタイム機能の進化も推進しています。即時文字起こし、機械翻訳、音声コマンドなどは、バーチャルアシスタント、カスタマーサービスボット、自動車向けインフォテインメントシステムに不可欠です。AIは感情検出、音声生体認証、意図認識も可能にし、人と機械の相互作用を強化します。エッジAIにより、デバイスは現地で言語認識を実行できます。これにより処理が高速化されると同時に、ユーザーのプライバシーも保護されます。AIは現在、人間の話し声に近い合成音声を生成可能となり、コンテンツ制作やアクセシビリティ向上の新たな手段を提供しています。言語認識＆音声認識は、自己教師あり学習と大規模言語データセットによる進化により、対応言語・方言の拡充と精度の向上が進んでいます。

世界の言語認識＆音声認識市場の動向

推進要因：スマート家電における音声認識＆言語認識の広範な活用

スマート家電における音声認識＆言語認識の普及は、市場成長の主要な要因であり、ユーザーが一般的な家庭用機器と関わる方法を変革しています。スマートテレビなどの音声対応家電は、ハンズフリー機器として家庭でますます活用され、ユーザーが音声のみで機能制御、タイマー設定、状態確認、オンラインコンテンツへのアクセスを行えるよう支援しています。既存のスマートホームエコシステムが拡大する中、Amazon Alexa、Google Assistant、Apple Siriなどの仮想アシスタントの統合が進み、採用が拡大するとともに、家電製品全体にわたる集中型音声制御を支援しています。音声認識技術も、個々の音声学習プロファイルをサポートすることで拡張を続けており、自動化体験を強化するパーソナライゼーションを提供すると同時に、家庭のエネルギー消費効率エンジニアリングに向けた提案を組み込んでいます。高齢者や介護が必要な方々にとって、音声操作可能なスマート家電は、他の製品よりも高いアクセシビリティと自立性を提供できる可能性があります。このトレンドは、自然言語処理（NLP）に基づく音声認識、遠隔音声認識、エッジAIの継続的な進歩によって支えられています。これらは、エンドユーザーが音声で操作する家電製品の内容を認識しないという、従来は考慮されていなかった環境の複雑性においても、フロントエンドアプローチによる関与を支援します。スマートライフやスマート家電における安全性・利便性の向上を求める声が高まる中、多くの家電メーカーは製品ロードマップを音声インターフェース対応家電へと転換し、音声認識を差別化要素として位置づけています。これは世界中の消費者がスマート家電を購入する上での価値ドライバーとなっています。

制約要因：データプライバシーとセキュリティに関する懸念

言語認識＆音声認識市場におけるさらなる拡大の主要な制約要因として、データプライバシーとセキュリティに関する懸念が挙げられます。音声対応システムは多様な機微な個人データを処理するため、その保存・伝送・利用方法への懸念が生じています。ユーザーはこれまで以上に、不正アクセスやデータ漏洩、音声データの悪用（監視・プロファイリング・ターゲティング広告など）を懸念しています。さらに、多くの音声認識システムはクラウドベースで動作し、SaaS（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）モデルに依存しているため、他管轄区域の第三者へのデータ転送に関する懸念も生じています。ヨーロッパの一般データ保護規則（GDPR）やアメリカのカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などの厳格なデータ保護規制への準拠も、特に大規模なグローバル企業に対して課される厳しい要件により、導入計画を複雑化させています。デバイス内処理、集計データセット、フェデレーテッドラーニングといった技術的進展がプライバシーに関する課題の一部を解決する可能性は確かにありますが、音声認識＆言語認識の実用性と運用がプライバシー問題に十分に対処できる段階に至るまでは、組織が個人データを適切に保護するという信頼の欠如が障壁となるようです。

機会：自動運転車における言語認識＆音声認識の導入拡大

自動運転車内での言語認識＆音声認識機能の利用拡大は、市場にとって重要な機会です。車両の自動化が進むにつれ、音声による操作は人間と機械の相互作用において不可欠な手段となり得ます。完全自動運転車および準自動運転車においては、運転者や同乗者は音声コマンドを用いて、インフォテインメントシステムの操作、ナビゲーション入力、電話の発信、空調設定の調整、リアルタイム交通情報の確認、車両診断の要求などを、物理的な操作を一切必要とせずに実行できます。これにより乗客の快適性が向上するだけでなく、注意散漫を減らすことで安全性の確保にも寄与します。高度な自然言語処理（NLP）と文脈理解を備えた言語認識システムにより、ユーザーは自身の選択したアクセントや言語で、また語用論や文脈を介して直接的・間接的に会話することが可能です。さらにAIアシスタントの活用により、ドライバーの嗜好や行動を学習することで、パーソナライズされた車内体験が実現されます。自動車メーカーはコネクテッドカーのエコシステム技術に多大な投資を行っており、音声はタッチ操作やジェスチャー制御など複数のインターフェースの一つとして位置付けられています。音声生体認証は、不要なアクセスを抑制する安全なドライバー識別手段としても機能します。さらに、5G接続の進化、エッジコンピューティング、車載センサーの高度化に伴い、音声認識アプリケーションは応答性の高い運転環境を提供するなど、多様な活用事例が存在します。

課題：音声アシスタント技術の利用可能性と利点に関する認知度の低さ

音声アシスタント技術の普及拡大における大きな障壁は、依然としてその利用可能性と機能性に対する認知度の低さにあります。多くの消費者は、音声認識＆言語認識システムが音楽再生やアラーム設定といった単純なコマンドを超える機能を有することを認識していません。この理解のギャップは、音声制御型スマートホーム技術、運転中のハンズフリー学習、安全な音声認証、障がい者向けアクセシビリティといった、より価値の高い機能に関しても存在します。設定の複雑さ、言語サポートの不足、高価なデバイスが必要な点といった要素も、こうした理解のギャップを増幅させ、普及に影響を与えています。同様に、地方やサービスが行き届いていない地域におけるデジタルインフラの不足、インターネットの普及率や利用状況の低さも、認知度の差を拡大する要因となり得ます。したがって、技術提供者によるさらなる教育支援、現地言語の導入、よりシンプルなインターフェースの採用が、認知度のギャップを埋める一助となるでしょう。潜在的なユーザーに対し、利便性・安全性・パーソナライゼーションの向上といった潜在的なメリットを効果的に伝えることが、この認知課題の解決と普及促進につながります。消費者に利点を納得させることは困難な場合もありますが、マーケティング施策や実演、日常サービス（銀行・医療・ユーティリティなど）への導入・統合を通じて、音声アシスタント技術への親しみやすさを高めることが有効です。

世界の言語認識＆音声認識市場エコシステム分析

言語認識＆音声認識市場は競争が激しい状況です。Microsoft（米国）、IBM（米国）、Alphabet（米国）、Amazon（米国）、Apple Inc（米国）などが主要な言語認識＆音声認識技術プロバイダーです。市場には数多くの重要中小企業が存在します。これらの企業は様々なサプライヤーから原材料を調達し、最終製品をエンドユーザーに提供しています。

用途別では、音声生体認証セグメントが予測期間中に最も高いCAGR（年平均成長率）を記録すると見込まれています。

音声生体認証は、利便性とセキュリティを提供する最も成長著しい言語認識＆音声認識分野です。パスワードやPINなどの従来型認証手段とは異なり、音声生体認証はトーン、ピッチ、発音特性などの個人の固有の声の特徴を活用します。現在存在する他の多くの認証手段と比較して、より安全であるだけでなく、特にハンズフリーや遠隔操作時においてユーザーにとってより容易です。データ漏洩や個人情報盗難への懸念が高まる中、銀行、通信、医療などの産業では、セキュリティ強化とユーザー認証の効率化を目的に音声生体認証の導入が進んでいます。リモートワークやデジタルサービスの拡大も、直接的な接触を必要としない安全なアクセス手段への需要をさらに後押ししています。さらに、AIと深層学習を活用した音声指紋認識技術の近年の進歩により、騒がしい環境下や、ユーザーが意図的・非意図的に多言語環境で話す場合においても、精度が向上しています。このように、技術の高度化、進化するセキュリティ課題、音声認証に対する社会的信頼の高まりが相まって、音声生体認証市場は急速な成長を遂げています。

分野別では、予測期間において民生用電子機器が言語認識＆音声認識市場を牽引すると見込まれます。

言語認識＆音声認識市場において、家電製品は成長と発展の主要な牽引役となってきました。スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブル機器、スマートテレビ、その他の家電製品など、音声機能を備えたデバイスがますます製造されているためです。音声対応デバイスは既に家電製品の不可欠な要素となっており、その他の電子機器においてもハンズフリー機能やその他の一般的な機能に対する需要が高まっています。音声認識技術により、ユーザーは音声だけで通話、メッセージ送信、インターネット閲覧、デバイス制御、スケジュール管理が可能となります。これらのデバイスはユーザー体験をより容易でアクセスしやすいものに変えています。Apple、Google、Amazon、Samsungなどの技術企業は、高度な音声アシスタント（Siri、Google Assistant、Alexa）をそれぞれのエコシステムに組み込みつつ、相互運用性を追求しています。これは相互接続された市場環境において継続的な利用を促進する仕組みです。市場での競争を通じて、音声アシスタントの精度や多言語モデル、文脈に応じた応答の基準を引き上げ続け、調和のとれたユーザー体験の実現を目指しています。あらゆる価格帯で音声対応デバイスが入手しやすく手頃な価格となったことで、この技術の利用機会がさらに広がりました。スマートフォン普及率の向上と発展途上市場におけるデジタルリテラシーの向上に伴い、民生用電子は音声技術の主要な推進力および革新源であり続けています。

地域別では、予測期間中、北米が言語認識＆音声認識市場を主導すると見込まれています。

北米が言語認識＆音声認識市場をリードしている背景には、技術的可能性、技術インフラ、スマート技術への消費者受容度などの要因があります。北米に拠点を置くGoogle、Apple、Amazon、Microsoft、IBMなどの多国籍技術企業は、人工知能（AI）、自然言語処理（NLP）、音声ベースインターフェースにおける技術革新に多大な投資を行っております。具体的には、仮想アシスタント（例：Alexa、Siri、Google Assistant）、スマートホームデバイス、全産業分野における音声主導型アプリケーションなど、音声対応製品の開発・商用化に重点的に投資しております。さらに、スマート技術の導入を活用する大手小売ブランドは、クラウドインフラの容量と高速インターネットを基盤としており、これにより複雑な音声サービスの展開が可能となっています。北米はまた、医療、自動車、金融、カスタマーサービスなど多くの分野における強力な企業需要の恩恵を受けており、言語認識＆音声認識は全体的なパフォーマンスと消費者体験の向上に寄与します。加えて、同国のイノベーションは、消費者の信頼を維持しつつ革新を促進する有利な規制政策によって支えられています。北米は、早期導入、強力な研究開発、開発者エコシステムを考慮すると、言語認識＆音声認識の世界市場におけるリーダーとなる好位置にあります。

2025-2030年の最大の市場シェア

アジア太平洋地域は地域内で最も成長が速い市場

言語認識＆音声認識市場の最近の動向

• 2025年6月、Google（アメリカ）は音声で検索と対話できる実験的機能「Search Live」を発表しました。AndroidおよびiOSのGoogleアプリを通じて利用可能で、米国全ユーザーが利用可能な新機能「AIモード」の一部です。

• 2025年4月、ボイスゲイン（アメリカ）は、生成AIを活用してコールセンター体験全体を革新する、医療従事者向けに設計されたAI音声エージェント「ボイスゲイン・ケイシー」を発表しました。

• 2025年3月、マイクロソフト（アメリカ）は、音声ディクテーション、環境音リスニング、生成AI機能を統合したオールインワンソリューションとして設計された、医療専門家向けの新AIアシスタントを発表しました。

• 2024年12月、Amazon（アメリカ）はAmazon Lexにおける新多言語ストリーミング言語認識モデル（ASR-2.0）の一般提供開始を発表しました。これらのモデルは地域特化型グループにより認識精度を向上させており、ポルトガル語・カタルーニャ語・フランス語・イタリア語・ドイツ語・スペイン語に対応する欧州モデルと、中国語・韓国語・日本語に対応するアジア太平洋モデルで構成されています。

• 2024年3月、Apple（アメリカ）はApple Podcasts向けに文字起こし機能を導入しました。これはアクセシビリティを向上させ、エピソードのナビゲーションを容易にする新機能です。文字起こし機能により、ユーザーはエピソード全体のテキストを閲覧し、特定の単語やフレーズを検索し、文字起こしの任意の部分をタップしてその瞬間から再生を開始することが可能となります。

主要市場プレイヤー

言語認識＆音声認識市場のトップ企業一覧

以下の企業が言語認識＆音声認識市場を主導しています：

Microsoft (US)
IBM (US)
Alphabet (US)
Amazon (US)
Apple Inc (US)
Baidu (China)
iFlytek Co. Ltd. (China)
Sestek (Turkey)
Speak2Web (US)
Verint Systems Inc (US)
Speechmatics (UK)
Deepgram (US)
Voiceitt (Israel)
Voicegain (US)
Sensory Inc (US)

1 はじめに 28
1.1 調査目的 28
1.2 市場定義 28
1.3 調査範囲 29
1.3.1 対象市場および地域範囲 29
1.3.2 対象年 30
1.3.3 対象範囲および除外範囲 30
1.4 対象通貨 31
1.5 制限事項 31
1.6 ステークホルダー 31
1.7 変更点の要約 32
2 調査方法 33
2.1 調査データ 33
2.1.1 二次調査および一次調査 35
2.1.2 二次データ 35
2.1.2.1 二次情報源からの主要データ 36
2.1.2.2 主要二次情報源のリスト 36
2.1.3 一次データ 36
2.1.3.1 一次情報源からの主要データ 37
2.1.3.2 主要な業界インサイト 38
2.1.3.3 一次インタビュー参加者リスト 38
2.1.3.4 一次データの分類 39
2.2 市場規模の推定 39
2.2.1 ボトムアップアプローチ 39
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模の推定方法
（需要側） 40
2.2.2 トップダウンアプローチ 41
2.2.2.1 トップダウン分析を用いた市場規模の算出手法

（供給側） 41
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 42
2.4 調査の前提条件 43
2.5 調査の限界 44
2.6 リスク分析 44
3 エグゼクティブサマリー 45

4 プレミアムインサイト 49
4.1 音声および音声認識市場のプレーヤーにとって魅力的な機会 49
4.2 技術別音声および音声認識市場 49
4.3 アプリケーション別音声および音声認識市場 50
4.3 アプリケーション別音声認識市場 50
4.4 業種別および地域別音声認識市場 50
4.5 地域別音声認識市場 51
5 市場概要 52
5.1 はじめに 52
5.2 市場動向 52
5.2.1 推進要因 53
5.2.1.1 先進的な医療技術に対する需要の高まり 53
5.2.1.2 スマート家電の消費の増加 54
5.2.1.3 バーチャル会議や産業環境におけるリアルタイム文字起こしのニーズの高まり 54
5.2.1.4 金融サービス分野における音声生体認証システムの採用増加 55
5.2.1.5 音声認識システムへの AI の統合の進展 56
5.2.2 制約 57
5.2.2.1 同音異義語を識別できず、異なる言語の用語を理解できないこと 57
5.2.2.2 音声を正確にテキストに変換する手法を確立するためのデータ収集の制限 57
5.2.2.3 音声アシスタントの多言語および意図認識の課題 57
5.2.2.4 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念 57
5.2.2.5 自動車に搭載されるハイエンド音声認識システムの高コスト 58
5.2.2.6 ニューラルネットワークおよびディープラーニング技術への多額の研究開発投資の必要性 58
5.2.3 機会 59
5.2.3.1 クラウドベースの音声認識ソフトウェアに対する顧客の嗜好 59
5.2.3.2 オンラインショッピングの人気の高まり 59
5.2.3.3 パーソナライズされた人間中心のテクノロジーの開発 60
5.2.3.4 音声認識テクノロジーとモバイルアプリケーションの統合 60
5.2.3.5 マイクロ言語学および現地語のための音声認識ソフトウェアの開発 60
5.2.3.6 サービスロボットにおける音声認識技術の応用 61
5.2.3.7 障害のある学生を教育するための最先端技術への依存 61
5.2.3.8 自動運転車の研究開発の増加 62
5.2.3.9 技術的に先進的な製品に対する消費者の嗜好 62
5.2.4 課題 63
5.2.4.1 様々な業界向けの独自の語彙の作成における複雑さ 63
5.2.4.2 音声アシスタント技術の可用性および利点に関する認識の不足 64
5.2.4.3 バックグラウンドノイズによるエラーの増加 64
5.2.4.4 カスタマイズ製品を開発するための標準化されたプラットフォームの欠如 64
5.2.4.5 クラウドベースの音声認識サービスに対する課題となるネットワーク速度の遅さ 65
5.3 バリューチェーン分析 66
5.4 エコシステム分析 67
5.5 価格分析 68
5.5.1 主要企業による自動音声認識技術の平均販売価格、2024年 68
5.5.2 技術別音声認識システムの平均販売価格動向、 2020年～2024年 69
5.5.3 地域別自動音声認識技術の平均販売価格の推移、2020年～2024年 70
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 71
5.7 ケーススタディ分析 72
5.7.1 SESTEK、TEKNOSA のコンタクトセンターにおける初回解決率の向上と通話時間の短縮を支援 72
5.7.2 SESTEK、アルバラカ銀行コンタクトセンターのエージェントの効率を大幅に向上させ、作業負荷を軽減 72
5.7.3 マイクロソフト翻訳アプリケーションがチヌーク中学校における多言語の保護者・教師間のコミュニケーションを促進 73
5.7.4 IBM WATSON は、音声認識 AI ボットを使用して、ブラデスコ銀行の応答時間の短縮を支援しております。 73
5.7.5 ALEXA は、クエリの解決を通じて、ハワイ・パシフィック・ヘルス社の患者体験の向上を支援しております。 74
5.7.6 ROANUZ のチャットボットがユーザーの問い合わせに迅速に回答 74
5.8 ポーターの 5 つの力分析 74
5.8.1 新規参入者の脅威 76
5.8.2 代替品の脅威 76
5.8.3 購入者の交渉力 76
5.8.4 供給者の交渉力 77
5.8.5 競争の激しさ 77
5.9 主要なステークホルダーと購入基準 77
5.9.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 77
5.9.2 購買基準 78
5.10 技術分析 78
5.10.1 主要技術 78
5.10.1.1 自然言語処理 78
5.10.1.2 音声活動検出 79
5.10.2 関連技術 79
5.10.2.1 クラウドコンピューティング 79
5.10.2.2 エッジ AI 79

5.10.3 補完技術 79
5.10.3.1 モノのインターネット（IoT） 79
5.10.3.2 スマートウェアラブル 79
5.11 特許分析 80
5.12 貿易分析 83
5.12.1 輸入シナリオ（HSコード851989） 84
5.12.2 輸出シナリオ（HSコード851989） 85
5.13 関税および規制の展望 86
5.13.1 関税分析 86
5.13.2 規制機関、政府機関、およびその他の組織 86
5.13.3 コードおよび規格 87
5.14 主な会議およびイベント、2025年～2026年 88
5.15 AI が音声および音声認識市場に与える影響 89
5.15.1 はじめに 89
5.15.2 音声および音声認識市場における AI の活用事例 90
5.16 2025 年の米国関税が音声認識市場に与える影響 90
5.16.1 はじめに 90
5.16.2 主な関税率 91
5.16.3 価格への影響分析 92
5.16.4 各国・地域への影響 93
5.16.4.1 米国 93
5.16.4.2 ヨーロッパ 94
5.16.4.3 アジア太平洋地域 95
5.16.5 業種への影響 96
6 音声認識および音声認識の種類 98
6.1 はじめに 98
6.2 AI ベース 98
6.3 非 AI ベース 99
7 技術別音声認識および音声認識市場 101
7.1 はじめに 102
7.2 音声認識 104
7.2.1 話者識別 107
7.2.1.1 セグメントの成長を促進する、自動情報処理および通信技術の成長傾向 107
7.2.2 話者認証 107
7.2.2.1 銀行および金融サービスにおける採用の増加が、不正行為の防止につながり、セグメントの成長を促進しています。 107
7.3 自動音声認識 108
7.3.1 信頼と顧客エンゲージメントの強化を目的とした音声制御技術の採用増加が、セグメントの成長を促進しています。 108
8 導入モード別音声認識市場 111
8.1 はじめに 112
8.2 クラウドベース 113
8.2.1 運用・保守コストの低さと迅速な導入がセグメントの成長を促進 113
8.3 オンプレミス 115
8.3.1 データプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まりがセグメントの成長を促進 115
9 アプリケーション別音声認識市場 117
9.1 はじめに 118
9.2 音声検索 119
9.2.1 情報、ナビゲーション、サービスへの迅速なハンズフリーアクセスを提供する能力がセグメントの成長を促進 119
9.3 音声コマンド 120
9.3.1 自然言語処理の急速な進歩がセグメントの成長を加速 120
9.4 リアルタイム文字起こし 120
9.4.1 ハイブリッドワーク、バーチャルイベント、デジタル学習環境の増加によるセグメントの成長促進 120
9.5 音声生体認証 121
9.5.1 サイバーセキュリティの脅威の増大とシームレスな認証の需要がセグメントの成長を促進 121
9.6 カスタマーサービス 121
9.6.1 タッチフリーソリューションの需要の高まりがセグメントの成長を加速 121
9.7 セキュリティ認証 122
9.7.1 セグメントの成長を促進するデジタルプラットフォームへの依存度の高まり 122
10 垂直市場別音声認識および音声認識市場 123
10.1 はじめに 124
10.2 自動車 126
10.2.1 車両制御 129
10.2.1.1 セグメントの成長を促進する、コネクテッドカーにおける音声インターフェースの必要性 129
10.2.2 自動車保険 129
10.2.2.1 セグメントの成長を促進する顧客エンゲージメントの自動化と人間化への重点 129
10.3 商業 130
10.3.1 コールセンター認証 132
10.3.1.1 セグメントの成長を促進するための、より迅速でスムーズな認証のサポート能力 132

10.3.2 IT セキュリティ 133
10.3.2.1 市場を牽引するための、ID 管理の強化とパスワードや物理的なトークンへの依存度の低減への活用 133
10.3.3 勤怠管理システム 133
10.3.3.1 従業員の出勤管理を自動化し、手作業によるミスを制限することで、セグメントの成長を促進することに重点を置く 133
10.3.4 エンタープライズロボティクス 133
10.3.4.1 生産性の向上と従業員の研修要件の削減により、セグメントの成長を加速する能力 133
10.4 民生用電子機器 133
10.4.1 モバイルデバイスの制御 136
10.4.1.1 急速なデジタル化とスマートフォンの普及により、セグメントの成長に貢献する 136
10.4.2 ウェアラブルデバイスの制御 136
10.4.2.1 機能性とユーザーエンゲージメントを強化する自動制御に焦点を当て、セグメントの成長を促進 136
10.5 BFSI 137
10.5.1 不正行為の識別 140
10.5.1.1 音声認識システムによる本人確認と不審な行動のフラグ付けによるセグメントの成長促進 140
10.5.2 モバイルバンキング 140
10.5.2.1 セキュリティの強化とユーザー操作の簡素化によるセグメントの成長への貢献 140
10.5.3 無人銀行支店 140
10.5.3.1 音声認識システムの導入による安全な操作の実現とセグメントの成長促進 140
10.6 政府 141
10.6.1 本人確認 143
10.6.1.1 音声認識技術による対象者の識別とセグメントの成長促進 143
10.6.2 識別 143
10.6.2.1 時間的制約や機密性の高い環境での導入を促進するための、遠隔かつ迅速な機能 143
10.7 小売 144
10.7.1 不正調査 146
10.7.1.1 不審な取引に関与した個人を特定するための音声認識システムの採用により、市場を牽引する 146
10.7.2 販売時点情報管理（POS）取引 146
10.7.2.1 音声認識を統合し、安全でハンズフリーの取引を可能にすることで、セグメントの成長を加速する 146
10.7.3 ロボットキオスク 147
10.7.3.1 小売およびサービス環境において、高度にインタラクティブで人間のような体験を提供することに重点を置き、セグメントの成長を促進する 147

10.8 ヘルスケア 147
10.8.1 患者医療記録へのアクセス 150
10.8.1.1 セグメントの成長を促進するため、ワークフローの改善と手動データ入力に費やす時間の削減に重点を置く 150
10.8.2 特殊用途ロボット 150
10.8.2.1 患者や医療スタッフとの自然な交流を可能にし、セグメントの成長を促進するために使用されます。 150
10.9 軍事 150
10.9.1 アクセス制御システム 153
10.9.1.1 セキュリティを強化し、認証を効率化することで、セグメントの成長に貢献する能力 153
10.9.2 国境管理システム 153
10.9.2.1 セグメントの成長を促進するために、本人確認を強化し、潜在的な脅威をより効率的に検出する必要性 153
10.10 法務 153
10.10.1 文書転写 156
10.10.1.1 セグメントの成長を促進するための、法的文書転写の精度とアクセシビリティの向上のための音声認識への依存 156
10.11 教育 156
10.11.1 言語学習 159
10.11.1.1 市場を牽引するための、リアルタイムの発音フィードバックと音声評価を可能にする音声認識技術の導入 159
10.11.2 障害者向け教育およびeラーニング 159
10.11.2.1 セグメントの成長を促進するためのハンズフリー操作および音声制御ナビゲーションの必要性 159
10.12 その他の分野 159
11 地域別音声および音声認識市場 162
11.1 はじめに 163
11.2 北米 164
11.2.1 米国 167
11.2.1.1 市場を牽引する、企業全体の生産性と効率性の向上への関心の高まり 167
11.2.2 カナダ 168
11.2.2.1 銀行業界における音声認識バイオメトリクスの導入拡大が市場成長を促進 168
11.2.3 メキシコ 168
11.2.3.1 市場成長を後押しする、革新的な技術に対する消費者の嗜好の高まり 168
11.3 ヨーロッパ 169
11.3.1 英国 172
11.3.1.1 音声対応決済ソリューションの需要急増が市場成長を促進 172
11.3.2 ドイツ 172
11.3.2.1 企業における AI および認知技術への依存度の高まりが市場成長を促進 172
11.3.3 フランス 173
11.3.3.1 市場成長に貢献する航空交通管制の改善に重点的に取り組む 173
11.3.4 イタリア 173
11.3.4.1 市場成長を促進する、業界全体での AI 駆動ソリューションの採用拡大 173
11.3.5 その他のヨーロッパ諸国 173
11.4 アジア太平洋地域 174
11.4.1 日本 176
11.4.1.1 市場成長を促進する、革新的なロボットデバイスへの AI の統合の増加 176
11.4.2 中国 177
11.4.2.1 市場成長を加速する、先進技術の採用の増加 177
11.4.3 韓国 177
11.4.3.1 市場成長を促進する先進的なデジタルインフラと AI 開発への強力な取り組み 177
11.4.4 インド 178
11.4.4.1 市場を牽引する大規模な技術開発とモバイルおよびインターネットユーザー数の増加 178
11.4.5 その他のアジア太平洋地域 178
11.5 その他の地域 178
11.5.1 中東 181
11.5.1.1 市場成長を促進する音声アシスタントデバイスの普及拡大 181
11.5.2 アフリカ 182
11.5.2.1 市場を牽引するモバイル普及率の増加と包括的なデジタルソリューションの必要性 182
11.5.3 南米 182
11.5.3.1 インターネット普及率の上昇が市場成長に貢献 182
12 競争環境 183
12.1 概要 183
12.2 主要企業の戦略/勝利の権利、2021年～2025年 183
12.3 収益分析、2020年～2024年 185
12.4 市場シェア分析、2024年 186
12.5 企業評価マトリックス：主要企業、2024年 189
12.5.1 スター企業 189
12.5.2 新興リーダー企業 189
12.5.3 普及型企業 189
12.5.4 参加企業 189
12.5.5 企業のフットプリント：主要企業、2024年 191
12.5.5.1 企業のフットプリント 191
12.5.5.2 地域のフットプリント 192
12.5.5.3 テクノロジーのフットプリント 193
12.5.5.4 導入モードのフットプリント 194
12.5.5.5 アプリケーションフットプリント 195
12.5.5.6 垂直フットプリント 196
12.6 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業 2024 197
12.6.1 先進的な企業 197
12.6.2 対応力のある企業 197
12.6.3 ダイナミックな企業 197
12.6.4 スタートブロック 197
12.6.5 競争力ベンチマーク：スタートアップ/中小企業、2024年 199
12.6.5.1 主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト 199
12.6.5.2 主要スタートアップ企業/中小企業における競争力ベンチマーク 200
12.7 競争シナリオ 201
12.7.1 製品発売 201
12.7.2 取引 204
13 企業プロフィール 206
13.1 主要企業 206
13.1.1 マイクロソフト 206
13.1.1.1 事業概要 206
13.1.1.2 提供製品/ソリューション/サービス 207
13.1.1.3 最近の動向 208
13.1.1.3.1 製品発売 208
13.1.1.4 MnMの見解 208
13.1.1.4.1 主な強み/勝利の権利 208
13.1.1.4.2 戦略的選択 208
13.1.1.4.3 弱み/競合の脅威 208
13.1.2 IBM 209
13.1.2.1 事業概要 209
13.1.2.2 提供製品/ソリューション/サービス 210
13.1.2.3 最近の動向 211
13.1.2.3.1 製品発売 211
13.1.2.4 MnMの見解 211
13.1.2.4.1 主な強み/勝利の権利 211
13.1.2.4.2 戦略的選択 211
13.1.2.4.3 弱み/競合の脅威 211
13.1.3 ALPHABET 212
13.1.3.1 事業概要 212
13.1.3.2 提供製品/ソリューション/サービス 213
13.1.3.3 最近の動向 214
13.1.3.3.1 製品発売 214
13.1.3.4 MnMの見解 214
13.1.3.4.1 主な強み/勝利の権利 214
13.1.3.4.2 戦略的選択 214
13.1.3.4.3 弱み/競合の脅威 214
13.1.4 AMAZON.COM, INC. 215
13.1.4.1 事業概要 215
13.1.4.2 提供製品/ソリューション/サービス 216
13.1.4.3 最近の動向 217
13.1.4.3.1 製品発売 217
13.1.4.3.2 取引 218
13.1.4.4 MnMの見解 218
13.1.4.4.1 主な強み/勝利の権利 218
13.1.4.4.2 戦略的選択 218
13.1.4.4.3 弱み/競合上の脅威 218
13.1.5 APPLE INC. 219
13.1.5.1 事業概要 219
13.1.5.2 提供製品/ソリューション/サービス 220
13.1.5.3 最近の動向 221
13.1.5.3.1 製品発売 221
13.1.5.4 MnMの見解 221
13.1.5.4.1 主な強み/勝利の権利 221
13.1.5.4.2 戦略的選択 221
13.1.5.4.3 弱み/競争上の脅威 221
13.1.6 BAIDU INC. 222
13.1.6.1 事業概要 222
13.1.6.2 提供製品・ソリューション・サービス 223
13.1.6.3 最近の動向 223
13.1.6.3.1 製品発売 223
13.1.6.3.2 取引 224
13.1.7 IFLYTEK CORPORATION 225
13.1.7.1 事業概要 225
13.1.7.2 提供製品・ソリューション・サービス 226
13.1.7.3 最近の動向 227
13.1.7.3.1 製品発売 227
13.1.8 SESTEK 228
13.1.8.1 事業概要 228
13.1.8.2 提供製品・ソリューション・サービス 228
13.1.8.3 最近の動向 229
13.1.8.3.1 製品発売 229
13.1.9 SPEAK2WEB 230
13.1.9.1 事業概要 230
13.1.9.2 提供製品/ソリューション/サービス 230

13.1.10 VERINT SYSTEMS INC. 231
13.1.10.1 事業概要 231
13.1.10.2 提供製品/ソリューション/サービス 232
13.1.10.3 最近の動向 233
13.1.10.3.1 製品発売 233
13.1.10.3.2 取引 233
13.1.11 SPEECHMATICS 234
13.1.11.1 事業概要 234
13.1.11.2 提供製品/ソリューション/サービス 234
13.1.11.3 最近の動向 235
13.1.11.3.1 製品発売 235
13.1.11.3.2 取引 235
13.1.12 DEEPGRAM 236
13.1.12.1 事業概要 236
13.1.12.2 提供製品・ソリューション・サービス 236
13.1.12.3 最近の動向 237
13.1.12.3.1 製品発売 237
13.1.13 VOICEITT 238
13.1.13.1 事業概要 238
13.1.13.2 提供製品/ソリューション/サービス 238
13.1.14 VOICEGAIN 239
13.1.14.1 事業概要 239
13.1.14.2 提供製品・ソリューション・サービス 239
13.1.14.3 最近の動向 240
13.1.14.3.1 製品発売 240
13.1.15 SENSORY INC. 241
13.1.15.1 事業概要 241
13.1.15.2 提供製品・ソリューション・サービス 241
13.1.15.3 最近の動向 242
13.1.15.3.1 製品発売 242
13.1.16 ASSEMBLYAI, INC. 243
13.1.16.1 事業概要 243
13.1.16.2 提供製品/ソリューション/サービス 243
13.1.16.3 最近の動向 243
13.1.16.3.1 製品発売 243
13.1.16.3.2 取引 244
13.1.17 VERBIT.AI 245
13.1.17.1 事業概要 245
13.1.17.2 提供製品/ソリューション/サービス 245
13.1.17.3 最近の動向 245
13.1.17.3.1 製品発売 245
13.1.17.3.2 取引 246
13.1.18 OTTER.AI INC 247
13.1.18.1 事業概要 247
13.1.18.2 提供製品/ソリューション/サービス 247
13.1.18.3 最近の動向 248
13.1.18.3.1 製品発売 248
13.1.19 REV 249
13.1.19.1 事業概要 249
13.1.19.2 提供製品/ソリューション/サービス 249
13.2 その他のプレーヤー 250
13.2.1 RAYTHEON BBN TECHNOLOGIES 250
13.2.2 M2SYS TECHNOLOGY 251
13.2.3 SOLVENTUM 252
13.2.4 VALIDSOFT 252
13.2.5 LUMENVOX, LLC 253
13.2.6 SPEECH PROCESSING SOLUTIONS GMBH 253
13.2.7 UNIPHORE 254
13.2.8 ISPEECH, INC. 255
13.2.9 GOVIVACE INC 256
13.2.10 CONVAI 256
13.2.11 DOLBEY AND COMPANY, INC 257
13.2.12 SOUNDHOUND AI INC. 258
13.2.13 ELEVENLABS 258
13.2.14 BELITSOFT 259
13.2.15 VERBIO TECHNOLOGIES, S.L. 259
14 付録 260
14.1 業界専門家による洞察 260
14.2 ディスカッションガイド 260
14.3 ナレッジストア：MarketsandMarkets の購読ポータル 264
14.4 カスタマイズオプション 266
14.5 関連レポート 266
14.6 著者詳細 267