自然言語理解（NLU）の世界市場：提供別（ソリューション、サービス）市場規模2024年～2031年

2025年1月13日 pr2

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Natural Language Understanding (NLU) Market by Offering (Solutions, Services), Type (Statistical, Hybrid), Application (Text Analysis, Data Capture), End Use (Retail and E-commerce, BFSI, Media and Entertainment), and Regional Analysis from 2024 to 2031

自然言語理解（NLU）市場規模・シェア分析

世界の自然言語理解（NLU）市場は、2024年までに137億米ドルに達すると予測されています。予測期間中、健全なCAGR 22.5%を達成し、2031年までに567億米ドルの規模に達すると予測されています。評価期間は、テキスト、画像、音声データを組み合わせたマルチモーダルAIに重点が置かれると予測されています。2031年までに、60%以上の企業がコンテンツ管理と自動化のために生成型NLUモデルを使用すると推定される。

成長は、IoTデバイスと5G接続の採用増加によって促進される可能性が高い。エッジベースのNLU展開は、2031年までに会話型AIシステムの70%を占める可能性が高い。低リソース言語と地域言語のサポートに重点を置くことで、多様な言語市場に対応し、拡大を促進する。

多言語システムは、2030年までに世界のAIコミュニケーションソリューションの80%を占めるようになるでしょう。企業が意思決定を行うためにデータから実行可能な洞察を抽出するためにテキスト分析を必要としているため、市場におけるテキスト分析アプリケーションは予測期間を通じて27.8%になると推定されています。

業界の主なハイライト

自然言語理解市場は、ウェアラブルデバイスや診断ツールとの統合により、ヘルスケア分野での応用が見込まれています。
高度な会話型コマースシステムが小売セクターの成長を促進すると予測されている。
NLUを搭載したパーソナライズされた学習プラットフォームが教育業界で躍進すると見込まれている。
言語に依存しないモデルと機械翻訳技術の進歩がさらなる成長を促進すると予測されている。
2031年までに、顧客対応アプリケーションの50%が感情認識NLU機能を備えると予測されている。
予測期間中には、規制順守、文脈の関連性、正確性に重点を置いた分野別NLUソリューションの開発が見込まれています。
ソリューションセグメントは、カスタマイズの特性により、2024年には市場シェアの65%を占めることが予測されています。
種類別では、ハイブリッドカテゴリーが制御を可能にするため、2024年には55.4%のシェアを占めると予測されています。
北米自然言語理解（NLU）市場は、同地域におけるクラウドコンピューティングの普及により、2024年には43.2%のシェアを占めると予測される。
アジア太平洋地域の自然言語理解（NLU）市場は、電子商取引プラットフォームの急速な成長により、2031年までの年平均成長率（CAGR）は21.3%になると予測される。

北米における著名なテクノロジーリーダーの存在が拡大を加速

北米の自然言語理解（NLU）市場は、2024年には43.2%の市場シェアを占めると予測されています。この地域には、Amazon、Microsoft、Google、IBMなどのテクノロジー大手が拠点を置いています。これらの企業は、高度なNLUソリューションの開発をリードしています。米国は、GPT-3、BERT、その他のトランスフォーマーモデルなどのNLUの進歩を含むAI研究の最前線に立っています。

クラウドコンピューティングとAI-as-a-Serviceプラットフォームの普及により、金融、ヘルスケア、カスタマーサービスなどの業界におけるNLUアプリケーションの展開が強化されています。この地域のさまざまな分野の大企業は、自動化、データ分析、カスタマーサポート、会話型AIにNLUを活用しています。

アジア太平洋地域における急速な技術進歩が成長を後押し

アジア太平洋地域の自然言語理解（NLU）市場は、2031年までの年間平均成長率（CAGR）が27.9%に達すると予測されています。この地域では、特にインド、中国、日本などの主要国を中心に、デジタル変革とともに急速な技術進歩が起こっています。

アジア太平洋地域では、現地の方言や地域言語を理解できるNLUシステムの需要が旺盛であり、市場をよりユニークなものにしています。特に中国とインドにおける電子商取引プラットフォームの急速な成長により、カスタマーサービス、販売支援、パーソナライゼーションにおけるAIとNLUの需要が高まっています。

この地域では、特にインドと中国においてスマートフォンやスマートデバイスの普及率が高まっており、それによりNLUベースの音声アシスタントや自動化システムの需要が高まっています。

AI-as-a-serviceの台頭がソリューション需要を促進

企業は、幅広いタスクを実行できる完全に統合されたNLUシステムを必要としています。これらのタスクは、エンドユーザーに価値を提供するためにシームレスに連携して動作する必要があります。そのため、企業は特定の業界やユースケースに合わせてカスタマイズできるNLUソリューションを求めています。

ソリューションはますますクラウドベースまたはハイブリッド化が進み、異なる環境間でのスケーラビリティと統合の容易性を提供しています。AI-as-a-Service（AIaaS）やサブスクリプションモデルの台頭は、コスト効率と統合の容易性により、需要をさらに後押ししています。

企業がグローバルに事業を拡大するにつれ、複数の言語や地域の方言を理解し処理できるNLUソリューションが必要となります。この特定の要件により、多言語機能を備えた完全なソリューションが消費者にとってより魅力的なものとなっています。

企業はコスト効率の良さからハイブリッドモデルを好む

ハイブリッド型 NLU モデルでは、特定のデータの保存場所や処理場所を企業が選択することができます。これにより、セキュリティやパフォーマンスを損なうことなく、NLU 業務の規模を柔軟に拡大することができます。ハイブリッド型 NLU システムのクラウド部分は、大規模な AI モデルのトレーニングや展開に不可欠な、事実上無制限の演算能力を提供します。

規制対象分野の企業の約60%は、機密情報を管理しながらクラウドの拡張性を活用するために、NLUデータの処理にハイブリッドクラウドモデルを好んで使用しています。ハイブリッドモデルは、オンプレミスとクラウドインフラストラクチャの要件をバランスさせることで、組織がコストを最適化することを可能にします。これにより、企業は、完全にオンプレミスまたは完全にクラウドベースのソリューションと比較して、最大30%から40%のコスト削減を実現できます。

市場導入とトレンド分析

自然言語理解（NLU）の世界市場の潜在成長は、生成型AI、リアルタイムアプリケーション、エッジコンピューティングの進歩によって促進されると推定されています。GPT-4やそれ以上のモデルは、コンテンツ作成、ナレッジマネジメント、要約などのアプリケーションをさらに改善すると予測されています。NLUシステムは、パーソナライズされたユーザー体験のために、感情分析や感情分析を組み込むことが期待されています。

予測期間中、特にIoTデバイスやリアルタイムアプリケーションにおいて、レイテンシの減少とエッジベースのNLUシステムの採用増加が見込まれています。環境への配慮を目的としたエネルギー効率の高いAIモデルに注目が集まることが予想されます。インターネット普及率の上昇と多言語NLUの需要の高まりにより、アフリカや中南米などの新興市場での拡大が促進されると推定されています。

過去の成長と今後の見通し

自然言語理解（NLU）市場の成長は、過去の期間において年平均成長率（CAGR）9.9%を記録しました。この期間の成長は主に、消費者向けサービス、感情分析、チャットボットにおける早期導入によって牽引されました。Alexa、Google Assistant、Siriなどの音声アシスタントの増加や、GPT-2やBERTなどのディープラーニングモデルの進歩も見られました。

NLUの採用は、チャットボットや音声アシスタントが顧客とのやり取りの85%を処理するカスタマーサービスにおいて、この期間に急速に成長しました。新型コロナウイルスによるパンデミックはデジタルトランスフォーメーションを加速させ、それによりカスタマーサポート向けのチャットボットやバーチャルアシスタントの需要が高まりました。

この歴史的な期間の終わりには、テキスト、音声、画像の理解を組み合わせたマルチモーダルNLUシステムの成長が見られました。また、リアルタイム処理機能とともに、低リソース言語モデルの採用も増加しました。NLUを搭載した音声検索およびレコメンデーションシステムが主流となり、この期間のeコマース収益の25%増加に貢献しました。

市場成長の推進要因

生成AIの進歩は依然として主要な推進要因

OpenAIのGPT-4やGoogleのLaMDAのような生成AIモデルは、複数ターンにわたる会話の文脈を維持することに優れており、優れた消費者向けサービス体験を提供します。AIチャットボットを使用している企業では、カスタマーサービス業務を最大30%削減できたとの報告もあります。

生成型AIは、NLUを使用して特定のオーディエンスに合わせた記事、ソーシャルメディアコンテンツ、マーケティング資料を作成します。例えば、NLUとNLGを統合したJasper.aiは、マーケティングコンテンツの生成に10万社が利用しています。NLU駆動型の生成モデルは、金融および法律業界で長文の要約に使用されており、手動処理にかかる時間を最大60%削減しています。

生成型AIは、NLUを使用して消費者向けにカスタマイズされた製品説明、オファー、メールを作成します。NetflixやAmazonのようなプラットフォームでは、パーソナライズされたレコメンデーションにより、消費者エンゲージメントが20%から30%上昇しています。

需要を促進する中小企業の採用

中小企業は、業務改善、顧客エンゲージメントの強化、プロセスの合理化のために、NLUテクノロジーを採用しています。Microsoft Azure、Google Cloud、AWSなどのクラウドプラットフォームは、従量制のNLUサービスを提供しており、中小企業はオンプレミスソリューションに伴う初期費用を回避することができます。

NLUを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントを利用することで、中小企業は24時間365日のカスタマーサポートを提供でき、顧客満足度の向上や問い合わせへの効率的な対応が可能になります。ほぼ62%の消費者は、基本的な問い合わせについてはチャットボットを通じて企業とやりとりすることを好んでいます。

チャットボットを使用している中小企業は、消費者向けサービス業務において最大60%のコスト削減を報告しています。日常的なタスクを自動化するために自然言語理解を徐々に活用することで、中小企業の業務コストを最大30%削減でき、その結果、戦略的活動のためのリソースを確保することができます。

市場の抑制要因

リアルタイムアプリケーションのパフォーマンスの限界

チャットボットや音声アシスタントなどのリアルタイムNLUシステムは、ユーザーの関心を維持するために即時の処理が必要です。大規模な言語モデルには、膨大な計算リソースが必要です。 2～3秒以上の遅延は会話の流れを中断し、ユーザーのフラストレーションにつながります。

ある調査では、70%のユーザーが、反応が遅い、または反応しないAIシステムを放棄していることが明らかになりました。NLUアプリケーションは通常、干渉に対して相当な処理能力を必要とする、大型のトランスフォーマーベースのモデルに依存しています。GPT-3で推論を実行するには、マルチユーザー環境で拡張可能な最新ハードウェアで、クエリごとに350ミリ秒から500ミリ秒が必要です。

リアルタイムの NLU アプリケーションは、消費者向けサービスプラットフォームのように、複数の同時インタラクションを処理する必要がある場合がよくあります。企業は、ピーク時の使用時に NLU システムがスケーリングできない場合、顧客満足度が 30% 低下すると報告しています。現在のモデルは、リアルタイムアプリケーションで進化する会話文脈を継続的に解釈することが困難です。例えば、

カスタマーサポートのボットが、会話の初期にユーザーが示したフラストレーションを認識できないことがあります。GPT-3のような大規模なAIモデルのトレーニングには、自動車で70万キロメートル走行した場合と同等の二酸化炭素排出量が発生します。リアルタイムの推論は、アクティブユーザー数に応じてエネルギー使用量を増加させる可能性があります。

市場成長の機会

オープンソースとAPIエコノミーによる拡大の促進

PyTorch、Hugging Face Transformers、Rasa、TensorFlowなどのオープンソースプラットフォームは、開発者向けに事前構築されたNLUモデルやツールを提供しており、それにより開発時間とコストを削減することができます。AI開発者の約80%がオープンソースツールを活用しており、その中でもNLUは主要なアプリケーションとなっています。

AWS Comprehend、OpenAI App、IBM Watson NLU、Google Cloud Natural Language APIなどの企業が提供するNLU APIにより、企業は高度なAIの専門知識を必要とせずに、高度なNLU機能を統合することが可能になります。2025年までに、70%の企業が少なくとも1つのオープンソースAIまたはML技術を採用すると予測されており、NLUが主な焦点となっています。

APIとオープンソースツールにより、開発者はチャットボット、文書要約、感情分析などのNLUベースのアプリケーションを迅速にプロトタイプ化し、展開することができます。NLU APIを使用する企業は、自社開発と比較して開発時間を30～50%短縮することができます。

感情的知性を重視して機会を拡大

自然言語理解（NLU）システムに感情的知性（EI）を統合することは、テキストや音声に埋め込まれた感情を解釈し、それに応答することで、AIのやり取りを人間のようなものにするという画期的なトレンドです。NLUシステムはテキストを分析して感情を検出し、ユーザーの感情をよりよく理解します。

高度な NLU モデルでは、テキストや音声から怒り、恐怖、喜び、悲しみなどの感情を分類することができます。これらのモデルは、バーチャルアシスタント、従業員の福利厚生ツール、精神衛生診断などに使用されています。 NLU における EI は、ユーモア、フラストレーション、皮肉などの微妙な合図を理解し、適切な応答を確保するための文脈分析に重点を置いています。

感情的に賢い NLU 搭載のチャットボットは、人間エージェントに問題をエスカレートさせる際に、フラストレーションや不満を検知することができます。感情認識チャットボットを使用している企業は、顧客満足度が20%増加し、解約率が15%減少したと報告しています。

自然言語理解（NLU）市場の競合状況

自然言語理解（NLU）市場の企業は、NLUの精度と効率を高めるために、高度なAIと機械学習アルゴリズムへの投資を継続的に行っています。また、言語の高度な理解のためにトランスフォーマーモデルを組み込んでいます。企業は、市場のリーチを拡大するために、クロスドメイン適応性とともに多言語機能も模索しています。

製造業者は、金融、教育、ヘルスケア、小売などの特定の業界向けにカスタマイズされたソリューションを提供しています。また、カスタマイズ可能なAPIやプラットフォームを提供しており、企業は独自のワークフローにNLUを統合することができます。

NLU市場の企業は、AWSやAzureなどのクラウドサービスプロバイダーと提携し、拡張可能なインフラを活用しています。また、学術機関やAI研究ラボと協力し、最先端の開発に取り組んでいます。企業は、専門知識を向上させるために、特定の業界に特化したテクノロジーベンダーと提携しています。

最近の業界動向

2024年7月、Majarraは、アラビア語のAIおよび自然言語処理（NLP）のスタートアップ企業であるLablebの画期的な買収を発表した。
2024年7月、Viewbix Inc.は、AIおよび自然言語処理（NLP）のコミュニケーションソリューションを専門とするソフトウェア企業であるMetagramm Software Ltd.の株式19.99%を取得する証券取引契約を締結したと発表した。
2024年5月、RedditとOpenAIは、両コミュニティのユーザー体験を向上させるための提携を発表した。OpenAIは、RedditのData APIを使用して、改良されたRedditコンテンツをChatGPTや新製品に統合し、それによってユーザーがRedditコミュニティを発見し、関与することを支援する。
2024年4月、PKSHA Technology Inc.は、日本マイクロソフトと共同で、Retentive Network (RetNet) を使用して日本語-英語のLarge Language Model (LLM) を開発し、従来のモデルと比較して3倍の高速応答を実現した。
2023年8月、Metaは、包括的なマルチモーダルおよび多言語機能を提供する初のAI翻訳モデルであるSeamlessM4Tを発表した。
2023年8月、Google Cloudは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）により読み書きに革命をもたらしているイスラエルの新興企業であるAI21 Labsとの提携を発表しました。

市場区分

提供別

ソリューション
サービス

タイプ別

ルールベース
統計
ハイブリッド

アプリケーション別

チャットボットおよびバーチャルアシスタント
センチメント分析
テキスト分析
カスタマーエクスペリエンス管理（CXM
データキャプチャ
その他

用途別

小売およびEコマース
ヘルスケアおよびライフサイエンス
金融
ITおよび通信
メディアおよびエンターテインメント
その他

地域別：

北米
中南米
ヨーロッパ
東アジア
南アジア
オセアニア
中東アフリカ