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欧州の自然言語処理市場の展望、2030年

欧州の自然言語処理市場の展望、2030年


Europe Natural Language Processing Market Outlook, 2030

ヨーロッパが NLP に早くから取り組んできたのは、特にイギリス、ドイツ、フランスといった国々における、言語学と計算科学における強力な学術的伝統に遡ることができる。特に、欧州連合(EU)は、欧州大陸の言語... もっと見る

 

 

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ボナファイドリサーチ
2025年5月31日 US$4,950
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サマリー

ヨーロッパが NLP に早くから取り組んできたのは、特にイギリス、ドイツ、フランスといった国々における、言語学と計算科学における強力な学術的伝統に遡ることができる。特に、欧州連合(EU)は、欧州大陸の言語的多様性を考慮し、多言語技術を長い間支持しており、これが複数の言語や方言に合わせたNLP開発のユニークなきっかけとなっている。ソーシャルメディア、電子メール、顧客からのフィードバックなど、非構造化データの急増により、実用的な洞察を抽出するためのテキスト分析と音声分析の差し迫った必要性が生じています。さらに、リーガルテックや規制コンプライアンスなどの業界では、複雑な文書や多言語規制をナビゲートするために、NLPへの依存度が高まっています。ドイツ、英国、北欧などの市場では、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みやAIインフラへの大規模な投資によって、特に高い導入が進んでいます。欧州委員会のAI政策への取り組みは、特に人工知能法と一般データ保護規則(GDPR)の提案を通じて、透明性、説明責任、データ保護に強い重点を置いている。こうした政策の転換は、NLPの開発と展開に大きな影響を与えると予想される。データの取り扱いとアルゴリズムの透明性に関する厳しい要件により、規制遵守がイノベーションを遅らせる可能性があると主張する人がいる一方で、倫理的なAIに重点を置く欧州は責任あるテクノロジーのリーダーとして位置づけられると考える人もいる。例えば、NLPツールを開発する企業は、そのモデルが不注意にバイアスを強めたり、プライバシー規範に違反したりしないようにしなければならない。しかし、このような規制の枠組みは、特にデータの機密性が高い医療や金融のような分野において、信頼に基づくイノベーションの機会も生み出している。24を超える公用語と多数の方言が存在するヨーロッパでは、他の地域よりも言語的に包括的なAIシステムの構築に拍車がかかっている。この言語的多様性が、低リソース言語モデルやクロスリンガル理解フレームワークなどの専門ツールの開発につながっている。

Bonafide Research社の調査レポート「欧州の自然言語処理市場の展望、2030年」によると、欧州の自然言語処理市場は2030年までに278億米ドル以上の市場規模に達すると予測されている。欧州の自然言語処理市場は、大規模な投資と革新的な新興企業の出現によって特徴付けられている。例えば、OpenAIの元幹部が設立したAI企業Anthropicは、英国で大幅な成長を遂げており、ロンドンを含む欧州全域で100の新たな職務を創出する計画だ。同社は、大規模言語モデルの進化版であるClaude Opus 4とClaude Sonnet 4を発表しており、WPPのような大手クライアントの間で人気を集めている。同様に、2019年に設立されたドイツのAIスタートアップAleph Alphaは、米国企業から独立して運営され、欧州のデータ保護規制に準拠した生成AIのための主権技術スタックの開発を目指している。同社は自社データセンター内に最も強力なAIクラスターの1つを構築し、企業や政府機関向けに設計された大規模な言語モデルの開発を専門としている。ヨーロッパにおけるNLP技術の需要を促進する上で、都市化は極めて重要な役割を果たしている。都市のデジタル化が進むにつれ、多言語で大量のデータを処理・理解できるAI主導のソリューションに対するニーズが高まっている。これには、NLPが効率性とアクセシビリティを向上させる顧客サービス、医療、行政などのアプリケーションが含まれる。IoTとデジタルインフラの統合は、より多くのデータフローが日々生成されることを意味し、非構造化情報を実用的な洞察に変換するための高度な言語処理が必要となる。ベルリンのDeepsetやフランスのLinagoraのような地元のプレーヤーが影響力のある貢献者として台頭し、オープンソースのNLPツールを構築し、透明性、データ保護、包括性という欧州の価値観に沿ったAIエコシステムを育成している。市場の進化は、公正性、説明責任、説明可能性に関してAIシステムに厳格な要件を課すEUのAI法提案のような規制の進展によってさらに形成され、NLPの展開戦略に影響を与える。


市場促進要因

- 多言語NLPソリューションに対する需要の高まり:欧州は言語的に多様な地域であり、24のEU公用語と多数の地域方言が存在する。この多様性により、複数の言語を正確に処理、翻訳、理解できる堅牢な多言語NLPツールに対する需要が高まっています。企業、政府、公共サービスは、コミュニケーション、顧客サービス、アクセシビリティを向上させるために、NLPテクノロジーに投資しています。例えば、複数の言語で動作するAI搭載のチャットボットやバーチャルアシスタントは、銀行、電子商取引、ヘルスケアなどの分野で広く採用されています。
- ビジネスプロセスにおけるAIの採用拡大:欧州の企業では、ワークフローの合理化、反復タスクの自動化、非構造化データからの洞察の抽出を目的として、AIやNLPを業務に組み込む動きが加速している。NLPツールは、センチメント分析、顧客フィードバック分析、文書分類、法文解釈などに使用されている。特に金融サービスや公共部門など、業界全体でデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが拡大する中、NLPはAI戦略の中核的な要素になりつつあり、市場需要を押し上げている。

市場の課題

- 言語規制とデータプライバシー法の複雑さ:欧州のNLP市場における大きな課題の1つは、一般データ保護規則(GDPR)をはじめとする厳しいデータプライバシー規制を乗り越えることである。NLPシステムは多くの場合、機密性の高い個人情報を含む大規模なデータセットへのアクセスを必要とします。NLPアプリケーションのパフォーマンスと精度を維持しながらGDPRのコンプライアンスを確保することは、技術的に困難であり、リソースを大量に必要とします。このため、一部の企業、特に中小企業では、NLP機能を十分に活用する能力が制限されます。
- 熟練した人材の不足と研究の断片化:NLP技術の急速な進歩には、言語学、AI、機械学習などの高度な専門知識が必要です。しかし、欧州では高度なNLPシステムを開発、展開、保守できる熟練した専門家が不足している。さらに、欧州全体のNLP研究は国や言語によって分断されていることが多く、イノベーションの標準化やソリューションの迅速な拡張が困難です。そのため、イノベーションが妨げられ、最先端のNLPテクノロジーの導入が遅れています。

市場動向

- 低リソース言語処理の出現:欧州の NLP 環境における重要なトレンドは、低リソース言語や少数言語向けのモデル開発に注目が集まっていることです。従来の自然言語処理システムは、英語、ドイツ語、フランス語のような広く話されている言語を主な対象としてきましたが、新しい研究や資金提供のイニシアティブは、現在、包括性を優先しています。これには、ウェールズ語、バスク語、マルタ語などのコーパス、翻訳モデル、音声認識ツールの作成が含まれ、大陸全体の言語多様性とデジタル平等を促進しています。
- 業界固有のアプリケーションとNLPの統合:医療、法律、金融など、特定の業界向けにNLPテクノロジーをカスタマイズする傾向が明らかになりつつある。例えば医療分野では、患者記録から臨床的洞察を抽出し、診断をサポートし、遠隔医療サービスを強化するためにNLPが利用されている。法律分野では、契約分析や規制遵守に応用されている。このような垂直統合により、より的を絞った効率的なアプリケーションが可能になり、ニッチだが価値の高い分野でのイノベーションと導入が促進される。


センチメント分析はヨーロッパの自然言語処理(NLP)業界をリードしているが、その理由は、企業や政府が膨大な情報から実用的な洞察を引き出すことを可能にすることで、重要なビジネスや社会のニーズに直接対応しているからである。

ヨーロッパでは、NLP 業界におけるセンチメント分析の優位性は、主に、複雑な多言語データを解釈する高度なツールを必要とする、ヨーロッパ大陸特有の言語の多様性と、先進的な経済および規制の状況によってもたらされています。ヨーロッパには24以上の公用語と数百の地域方言があり、顧客レビュー、ソーシャルメディアへの投稿、世論調査など、センチメントを抽出するための複雑な環境が構築されています。センチメント分析アプリケーションは、複数の言語や文化的文脈にまたがる感情のトーンを理解し分析する機械学習やディープラーニングモデルを使用することで、このギャップを埋めるのに他に類を見ないほど適しています。この能力は、顧客の嗜好を理解し、製品やサービスを調整し、断片化した市場でブランドの評判を向上させようとする企業にとって極めて重要である。さらに、欧州の政府や機関は、政策、政治的展開、社会問題に対する国民の反応をリアルタイムで測定し、より迅速で包括的なガバナンスを可能にするため、センチメント分析への依存度を高めています。さらに、欧州ではデジタル・コミュニケーション・プラットフォームの台頭により、ソーシャルメディア、フォーラム、顧客フィードバック・チャネルなどの非構造化テキスト・データの量が飛躍的に増加しており、この情報を効率的に処理・解釈する自動センチメント分析ツールが必要とされています。センチメント分析は、主観的なテキストデータをマーケティング戦略、リスク管理、政策決定に影響を与える定量化可能な洞察に変換することで、小売、金融から医療、行政に至るまで、さまざまなセクターをサポートしています。データプライバシーとGDPRのような規制への準拠が重視されるようになり、個人データを損なうことなくセンチメントを安全に分析できる高度なNLPソリューションへの需要が高まっています。

欧州の自然言語処理(NLP)業界では、メディア&エンターテインメントのエンドユーザーセグメントが緩やかに成長しています。この分野では、コンテンツのパーソナライゼーション、自動モデレーション、視聴者分析のためにNLPの採用が進む一方で、多様な言語などの課題があるからです。

メディア&エンターテインメント部門は、自然言語処理技術の採用において緩やかな成長を示しています。これは、この地域の多様な文化的・言語的景観に特有の潜在的なメリットと固有の課題のバランスが取れているためです。欧州のメディア企業は、コンテンツ推薦のパーソナライズ、コンテンツモデレーションの自動化、視聴者とのインタラクションからの洞察の抽出によって、ユーザー体験を向上させるためにNLPを徐々に活用している。これらのアプリケーションは、メディア企業が消費者の嗜好をよりよく理解し、コンテンツ戦略を調整し、ストリーミングサービス、ソーシャルメディア、デジタルパブリッシングなど、複数のプラットフォームにわたって大量のユーザー生成コンテンツを効率的に管理するのに役立ちます。しかし、ヨーロッパには20以上の公用語と多数の方言があり、言語の多様性が広がっているため、高い精度と文化的妥当性を維持しなければならないNLPソリューションの開発と展開が複雑になっています。この複雑さは、言語的に均質な市場と比較して、しばしば採用率の遅れにつながります。さらに、メディア&エンターテインメント業界は、コンテンツの品質、リアルタイムなエンゲージメント、創造性に対する高い期待に直面しており、NLPテクノロジーはテキストを分析するだけでなく、ビデオ、オーディオ、インタラクティブ・フォーマットなどのマルチメディア・コンテンツとの統合も必要とされています。マルチモーダルデータを処理・理解するために必要な技術的洗練は、欧州各国におけるコンテンツ管理や著作権に関する規制の進化と並んで、NLPソリューションの実装に複雑なレイヤーを追加しています。欧州の消費者行動も急速に変化しており、視聴者はより没入的でパーソナライズされた体験を要求しているため、メディア企業はブランドの評判やコンプライアンスを損なうことなく、こうした進化する基準を満たすことができるNLPテクノロジーに慎重に投資する必要に迫られています。

ルールベースのNLPは、正確で透明性が高く、カスタマイズ可能なソリューションを提供するため、ヨーロッパの自然言語処理業界では緩やかに成長しています。

欧州のNLP業界では、ルールベースのアプローチが緩やかな成長を続けている。その主な理由は、精度、解釈可能性、特定の規制や言語的コンテキストへの適応性に強みがあるためで、法律、医療、金融などの分野で高い評価を維持している。GDPRを含む欧州の厳格なデータプライバシー法や、多くの業界における複雑で高度な規制の性質は、意思決定プロセスの透明性と制御を提供するNLPシステムに対する強い需要を生み出している。このようなシステムにより、組織は明示的な言語ルールとドメイン固有のロジックを定義することができ、特にヨーロッパの言語によく見られる形態論と構文のバリエーションが豊富な言語において、情報の正確な抽出と分類が可能になる。例えば、ルールベース・システムは、法的文書の分析、契約書レビュー、コンプライアンス・モニタリングなどで効果的に使用されている。このような分野では、正確な一致と明確に定義されたパターンが重要であり、エラーはコスト高になりかねない。しかし、その利点にもかかわらず、ルールベースのNLPソリューションは、スケーラビリティと適応性に限界があります。ヨーロッパの多数の言語や方言に対応する包括的なルール・セットを作成し、維持するのは労力と時間がかかり、多様で大規模なデータセットを扱う際の迅速な拡張性と柔軟性が制限される。より多くの組織が、膨大な量の非構造化データから学習し、自律的に改善できる、データ駆動型の機械学習ベースのNLPにシフトするにつれ、ルールベースのシステムは、単独のソリューションとしてではなく、ニッチなアプリケーションや、ハイブリッドモデル内の補完的なツールとして採用される傾向にある。このため、企業は信頼性と解釈可能性のニーズと、拡張性と自動化の要望のバランスをとるため、爆発的な成長ではなく、緩やかな成長にとどまっている。

クラウド導入は、ヨーロッパの自然言語処理業界で最も急速に成長しているタイプである。その理由は、スケーラブルでコスト効率が高く、ヨーロッパのダイナミックなビジネス環境に合致したNLPソリューションに簡単にアクセスできるからである。

自然言語処理アプリケーションのクラウド展開の急成長は、この地域のデジタルランドスケープを独自に形成する技術的、経済的、規制的要因の組み合わせによってもたらされている。欧州の企業や公的機関は、大量の多言語データや非構造化データを効率的に管理するために、柔軟で拡張性の高い自然言語処理ソリューションを求めるようになっています。クラウドプラットフォームは、オンプレミスシステムに伴う多額の先行投資やメンテナンスコストをかけることなく、NLPサービスの展開、更新、拡張に必要なインフラを提供します。このスケーラビリティは、金融、ヘルスケア、小売、政府サービスなど、さまざまな言語や分野のテキストデータを処理しなければならない欧州の多様な市場において極めて重要です。変動するワークロードに迅速に対応できるクラウドの能力により、企業は迅速なイノベーションを実現し、市場の需要により効果的に対応できるため、クラウドの採用が加速している。さらに、GDPRなどの規制に象徴されるように、欧州ではデータ保護とプライバシーが強く重視されているため、当初はクラウドの導入が課題となっていた。しかし、大手クラウドプロバイダーは、コンプライアンス認証、ローカライズされたデータセンター、高度な暗号化技術に多額の投資を行い、欧州のユーザーに対し、データの安全性と地域法への準拠を保証している。これにより、クラウドベースのNLPソリューションに対する障壁が大幅に軽減され、信頼が高まっている。また、クラウドの一元的なセキュリティ管理と定期的な更新は、医療や金融のような機密性の高い分野で不可欠な、データガバナンスの高水準の維持にも役立っている。さらに、欧州の協調的でイノベーション主導の文化は、他のAIやデータ分析ツールとのシームレスな統合をサポートするクラウドベースのNLPプラットフォームの採用を後押ししている。これらのプラットフォームは、国境を越えた協力と知識の共有を可能にし、クラウドのグローバルなリーチを活用する一方で、現地のコンプライアンス・ニーズを尊重します。

ヨーロッパの自然言語処理業界では、カスタマイズされたNLPコンサルティングや統合サービスが複雑な多言語やドメイン固有のニーズに対応する一方で、コンポーネントタイプとしてのサービスは緩やかに成長している。

自然言語処理(NLP)業界におけるコンポーネント・タイプとしてのサービスの緩やかな成長は、カスタマイズされた専門知識への需要と、既製のNLPソリューションへのアクセスの増加との間の微妙な相互作用を反映している。欧州の多くの組織、特に法律、医療、金融、政府機関など、規制が厳しく専門性の高いセクターでは、欧州大陸の言語の多様性をナビゲートし、GDPRのような厳格なデータプライバシー法を遵守するために、カスタマイズされたNLPサービスを必要としています。これらの組織は、複数の公用語や方言を扱い、独自のドメイン要件に適応し、既存のITインフラとシームレスに統合できるNLPシステムを設計、実装、維持するためのコンサルティング・サービスを必要とすることが多い。プロバイダーは、既製品では十分に満足できない特注のソリューション、言語のカスタマイズ、データ注釈、モデルのトレーニング、継続的なサポートを提供するためである。しかし、成長のペースはいくつかの要因によって緩やかになっている。第一に、欧州の成熟したNLP市場では、センチメント分析、エンティティ認識、機械翻訳などの標準化された機能を提供する、構築済みのツール、API、クラウドベースのプラットフォームが普及している。これらのすぐに使えるサービスは、高度にカスタマイズされたサービス・コンポーネントへの依存を軽減し、特に複雑でサービス量の多い実装よりも、費用対効果の高いプラグ・アンド・プレイのオプションを好む中小企業(SME)に適している。第二に、オープンソースのNLPフレームワークと多言語の事前学習済みモデルが利用可能になったことで、外部のサービスプロバイダーに過度に依存することなく、社内で機能を構築したい企業の参入障壁が低くなった。この傾向により、サービス・プロバイダーからセルフサービスやSaaSモデルへと、ある程度の成長が転換している。さらに、緩やかな成長は、欧州企業全体で進行中のデジタル変革とAIリテラシーの向上に影響されている。


ドイツが欧州の自然言語処理(NLP)業界をリードしているのは、研究開発、強固な産業パートナーシップ、欧州の多様な言語に合わせた多言語NLPソリューションへの戦略的注力に重点を置いているためである。

欧州全域における自然言語処理(NLP)業界におけるドイツのリーダーシップは、厳格な学術研究、産業界との協力、欧州の複雑な言語状況に対する深い理解を融合させた、確立されたエコシステムの賜物です。このリーダーシップの中核にあるのは、マックス・プランク研究所、ドイツ人工知能研究センター(DFKI)、ベルリン工科大学やシュトゥットガルト大学などの一流大学といった権威ある機関に支えられた、ドイツの長年にわたる研究開発への取り組みです。これらの機関は、計算言語学、機械学習、言語技術のパイオニアであり、理論的に洗練され、かつ実用的なNLPのイノベーションを推進している。ドイツの産業力も重要な役割を果たしている。ハイテク大手が支配する地域とは異なり、ドイツの経済は、製造、自動車、金融、ヘルスケア部門にAIとNLP技術を統合することに深く投資している高度に革新的な中堅企業(「ミッテルスタンド」)と多国籍企業のネットワークによって特徴付けられています。その結果、自動化、顧客との対話、データ分析を改善する NLP の実用的な実世界での応用が実現し、高度な言語ソリューションへの需要が高まっています。さらにドイツは、多言語主義と国境を越えたコラボレーションを重視する欧州連合(EU)内での地位からも恩恵を受けている。ヨーロッパの言語的多様性は、24の公用語とさらに多くの地域の方言からなり、NLPの開発にとって挑戦であると同時に機会でもある。ドイツの研究者や企業は、EUが義務付けている厳しいデータプライバシーと倫理基準の遵守を保証しながら、多様な欧州言語のニーズに対応する多言語NLPモデル、言語リソース、翻訳ツールの作成で最先端を走ってきた。




本レポートの考察対象
- 歴史的年:2019年
- 基準年2024
- 推定年2025
- 予測年2030

本レポートの対象分野
- 自然言語処理市場の価値とセグメント別予測
- 様々な推進要因と課題
- 進行中のトレンドと開発
- 注目企業
- 戦略的提言

タイプ別
- 統計的NLP
- ルールベースNLP
- ハイブリッドNLP

用途別
- BFSI
- IT・通信
- ヘルスケア
- 教育
- メディア&エンターテイメント
- 小売・Eコマース
- その他(エネルギー&公益事業、製造、ホスピタリティ&旅行、農業)

デプロイメント別
- クラウド
- オンプレミス
- ハイブリッド

コンポーネント別
- ソリューション
- サービス

レポートのアプローチ
本レポートは、一次調査と二次調査を組み合わせたアプローチで構成されている。まず、市場を理解し、市場に存在する企業をリストアップするために、二次調査を行った。二次調査は、プレスリリース、企業の年次報告書、政府が作成した報告書やデータベースの分析などの第三者情報源からなる。二次ソースからデータを収集した後、一次調査は、市場がどのように機能しているかについて主要なプレーヤーと電話インタビューを行い、市場のディーラーやディストリビューターと取引を行いました。その後、消費者を地域別、階層別、年齢層別、性別に均等にセグメンテーションし、一次調査を開始した。一次データを入手した後は、二次ソースから入手した詳細の検証を開始した。

対象読者
本レポートは、業界コンサルタント、メーカー、サプライヤー、この業界に関連する団体・組織、政府機関、その他のステークホルダーが、市場中心の戦略を調整するのに役立ちます。マーケティングやプレゼンテーションに加え、この業界に関する競合知識を高めることもできます。


***注:ご注文確認後、レポートのお届けまで48時間(2営業日)かかります。

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目次

目次

1.エグゼクティブ・サマリー
2.市場ダイナミクス
2.1.市場促進要因と機会
2.2.市場の阻害要因と課題
2.3.市場動向
2.3.1.XXXX
2.3.2.XXXX
2.3.3.XXXX
2.3.4.XXXX
2.3.5.XXXX
2.4.サプライチェーン分析
2.5.政策と規制の枠組み
2.6.業界専門家の見解
3.調査方法
3.1.二次調査
3.2.一次データ収集
3.3.市場形成と検証
3.4.レポート作成、品質チェック、納品
4.市場構造
4.1.市場への配慮
4.2.前提条件
4.3.制限事項
4.4.略語
4.5.出典
4.6.定義
5.経済・人口統計
6.自然言語処理の世界市場展望
6.1.市場規模(金額ベース
6.2.地域別市場シェア
6.3.地域別市場規模および予測
6.4.市場規模・予測:用途別
6.5.市場規模・予測:最終用途別
6.6.市場規模・予測:タイプ別
6.7.市場規模・予測:展開別
6.8.市場規模・予測:コンポーネント別
7.北米の自然言語処理市場展望
7.1.市場規模:金額別
7.2.国別市場シェア
7.3.用途別市場規模および予測
7.4.市場規模・予測:最終用途別
7.5.市場規模・予測:タイプ別
7.6.市場規模・予測:展開別
7.7.市場規模・予測:コンポーネント別
7.8.米国の自然言語処理市場の展望
7.8.1.金額別市場規模
7.8.2.用途別市場規模・予測
7.8.3.タイプ別市場規模・予測
7.8.4.展開別の市場規模・予測
7.8.5.コンポーネント別の市場規模・予測
7.9.カナダの自然言語処理市場の展望
7.9.1.金額別市場規模
7.9.2.用途別市場規模・予測
7.9.3.タイプ別市場規模・予測
7.9.4.展開別の市場規模・予測
7.9.5.コンポーネント別の市場規模・予測
7.10.メキシコの自然言語処理市場の展望
7.10.1.金額別市場規模
7.10.2.用途別市場規模・予測
7.10.3.タイプ別市場規模・予測
7.10.4.展開別の市場規模・予測
7.10.5.コンポーネント別の市場規模・予測
8.欧州の自然言語処理市場の展望
8.1.金額別市場規模
8.2.国別市場シェア
8.3.用途別市場規模および予測
8.4.市場規模・予測:最終用途別
8.5.市場規模・予測:タイプ別
8.6.市場規模・予測:展開別
8.7.市場規模・予測:コンポーネント別
8.8.ドイツの自然言語処理市場の展望
8.8.1.金額別市場規模
8.8.2.用途別市場規模・予測
8.8.3.タイプ別市場規模・予測
8.8.4.展開別の市場規模・予測
8.8.5.コンポーネント別の市場規模・予測
8.9.イギリス(英国)の自然言語処理市場の展望
8.9.1.金額別市場規模
8.9.2.用途別市場規模・予測
8.9.3.タイプ別市場規模・予測
8.9.4.展開別の市場規模・予測
8.9.5.コンポーネント別の市場規模・予測
8.10.フランス自然言語処理市場の展望
8.10.1.金額別市場規模
8.10.2.用途別市場規模・予測
8.10.3.タイプ別市場規模・予測
8.10.4.展開別の市場規模・予測
8.10.5.コンポーネント別の市場規模・予測
8.11.イタリアの自然言語処理市場の展望
8.11.1.金額別市場規模
8.11.2.用途別市場規模・予測
8.11.3.タイプ別市場規模・予測
8.11.4.展開別の市場規模・予測
8.11.5.コンポーネント別の市場規模・予測
8.12.スペインの自然言語処理市場の展望
8.12.1.金額別市場規模
8.12.2.用途別市場規模・予測
8.12.3.タイプ別市場規模・予測
8.12.4.展開別の市場規模・予測
8.12.5.コンポーネント別の市場規模・予測
8.13.ロシアの自然言語処理市場の展望
8.13.1.金額別市場規模
8.13.2.用途別市場規模・予測
8.13.3.タイプ別市場規模・予測
8.13.4.展開別の市場規模・予測
8.13.5.コンポーネント別の市場規模・予測
9.アジア太平洋地域の自然言語処理市場の展望
9.1.金額別市場規模
9.2.国別市場シェア
9.3.用途別市場規模および予測
9.4.市場規模・予測:最終用途別
9.5.市場規模・予測:タイプ別
9.6.市場規模・予測:展開別
9.7.市場規模・予測:コンポーネント別
9.8.中国自然言語処理市場の展望
9.8.1.金額別市場規模
9.8.2.用途別市場規模と予測
9.8.3.タイプ別市場規模・予測
9.8.4.展開別の市場規模・予測
9.8.5.コンポーネント別の市場規模・予測
9.9.日本の自然言語処理市場の展望
9.9.1.金額別市場規模
9.9.2.用途別市場規模・予測
9.9.3.タイプ別市場規模・予測
9.9.4.展開別の市場規模・予測
9.9.5.コンポーネント別の市場規模・予測
9.10.インドの自然言語処理市場の展望
9.10.1.金額別市場規模
9.10.2.用途別市場規模・予測
9.10.3.タイプ別市場規模・予測
9.10.4.展開別の市場規模・予測
9.10.5.コンポーネント別の市場規模・予測
9.11.オーストラリアの自然言語処理市場の展望
9.11.1.金額別市場規模
9.11.2.用途別市場規模・予測
9.11.3.タイプ別市場規模・予測
9.11.4.展開別の市場規模・予測
9.11.5.コンポーネント別の市場規模・予測
9.12.韓国の自然言語処理市場の展望
9.12.1.金額別市場規模
9.12.2.用途別市場規模・予測
9.12.3.タイプ別市場規模・予測
9.12.4.展開別の市場規模・予測
9.12.5.コンポーネント別の市場規模・予測
10.南米の自然言語処理市場展望
10.1.金額別市場規模
10.2.国別市場シェア
10.3.用途別市場規模および予測
10.4.市場規模・予測:最終用途別
10.5.市場規模・予測:タイプ別
10.6.市場規模・予測:展開別
10.7.市場規模・予測:コンポーネント別
10.8.ブラジルの自然言語処理市場の展望
10.8.1.金額別市場規模
10.8.2.用途別市場規模・予測
10.8.3.タイプ別市場規模・予測
10.8.4.展開別の市場規模・予測
10.8.5.コンポーネント別の市場規模・予測
10.9.アルゼンチンの自然言語処理市場の展望
10.9.1.金額別市場規模
10.9.2.最終用途別の市場規模と予測
10.9.3.タイプ別市場規模と予測
10.9.4.展開別の市場規模と予測
10.9.5.コンポーネント別の市場規模・予測
10.10.コロンビアの自然言語処理市場の展望
10.10.1.金額別市場規模
10.10.2.用途別市場規模・予測
10.10.3.タイプ別市場規模・予測
10.10.4.展開別の市場規模・予測
10.10.5.コンポーネント別の市場規模・予測
11.中東・アフリカの自然言語処理市場展望
11.1.金額別市場規模
11.2.国別市場シェア
11.3.用途別市場規模および予測
11.4.市場規模・予測:最終用途別
11.5.市場規模・予測:タイプ別
11.6.市場規模・予測:展開別
11.7.市場規模・予測:コンポーネント別
11.8.アラブ首長国連邦(UAE)の自然言語処理市場の展望
11.8.1.金額別市場規模
11.8.2.用途別市場規模・予測
11.8.3.タイプ別市場規模・予測
11.8.4.展開別の市場規模・予測
11.8.5.コンポーネント別の市場規模・予測
11.9.サウジアラビアの自然言語処理市場の展望
11.9.1.金額別市場規模
11.9.2.用途別市場規模・予測
11.9.3.タイプ別市場規模・予測
11.9.4.展開別の市場規模・予測
11.9.5.コンポーネント別の市場規模・予測
11.10.南アフリカの自然言語処理市場の展望
11.10.1.金額別市場規模
11.10.2.用途別市場規模・予測
11.10.3.タイプ別市場規模・予測
11.10.4.展開別の市場規模・予測
11.10.5.コンポーネント別の市場規模・予測
12.競争環境
12.1.競合ダッシュボード
12.2.主要企業の事業戦略
12.3.主要プレーヤーの市場シェアの洞察と分析、2024年
12.4.主要プレーヤーの市場ポジショニングマトリックス
12.5.ポーターの5つの力
12.6.企業プロフィール
12.6.1.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
12.6.1.1.会社概要
12.6.1.2.会社概要
12.6.1.3.財務ハイライト
12.6.1.4.地理的洞察
12.6.1.5.事業セグメントと業績
12.6.1.6.製品ポートフォリオ
12.6.1.7.主要役員
12.6.1.8.戦略的な動きと展開
12.6.2.マイクロソフト株式会社
12.6.3.オープンエーアイ
12.6.4.ファーウェイ・テクノロジーズ(Huawei Technologies Co.
12.6.5.メタ・プラットフォームズ
12.6.6.エヌビディア・コーポレーション
12.6.7.セールスフォース
12.6.8.オラクル・コーポレーション
12.6.9.SAP SE
12.6.10.アルファベット
12.6.11.アマゾン・ドット・コム
12.6.12.IQVIAホールディングス
12.6.13.SAS Institute Inc.
12.6.14.コヒア社
12.6.15.ハギング・フェイス
12.6.16.クレヨンデータ
12.6.17.サウンドハウンドAI社
12.6.18.テキストレイザー
12.6.19.バイドゥ
12.6.20.グナニAI
13.戦略的提言
14.付録
14.1.よくある質問
14.2.注意事項
14.3.関連レポート
15.免責事項

 

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図表リスト

図表一覧

図1:自然言語処理の世界市場規模(億ドル)、地域別、2024年・2030年
図2:市場魅力度指数(2030年地域別
図3:市場魅力度指数(2030年セグメント別
図4:自然言語処理の世界市場規模(金額ベース)(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル
図5:自然言語処理の世界市場地域別シェア(2024年)
図6:北米の自然言語処理の市場規模:金額ベース(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図7:北米の自然言語処理市場 国別シェア(2024年)
図8:米国の自然言語処理市場規模:金額ベース(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図9:カナダの自然言語処理市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図10:メキシコの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図11: 欧州の自然言語処理の市場規模:金額 (2019, 2024 & 2030F) (単位:USD Billion)
図12:ヨーロッパの自然言語処理市場 国別シェア(2024年)
図13:ドイツの自然言語処理市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図14:イギリス(UK)自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図15:フランス 自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図16:イタリアの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図17:スペインの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:USD Billion)
図18:ロシアの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:USD Billion)
図19:アジア太平洋地域の自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:USD Billion)
図20:アジア太平洋地域の自然言語処理市場の国別シェア(2024年)
図21:中国の自然言語処理市場規模:金額ベース(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図22:日本の自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図23:インドの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図24:オーストラリアの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図25:韓国の自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図26:南米の自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図27:南米の自然言語処理市場の国別シェア(2024年)
図28:ブラジルの自然言語処理市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図29:アルゼンチンアルゼンチン自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図30:コロンビアの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図31:中東・アフリカの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図32:中東・アフリカ自然言語処理市場 国別シェア(2024年)
図33:アラブ首長国連邦(UAEアラブ首長国連邦(UAE)の自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図34:サウジアラビアの自然言語処理市場規模:金額(2019年、2024年、2030F)(単位:億米ドル)
図35:南アフリカの自然言語処理の市場規模:金額(2019年、2024年、2030F) (単位:億米ドル)
図36:自然言語処理の世界市場のポーターの5つの力
 


表一覧

表1:自然言語処理の世界市場スナップショット(セグメント別)(2024年・2030年)(単位:億米ドル
表2:自然言語処理市場の影響要因(2024年
表3:上位10カ国の経済スナップショット(2022年
表4:その他の主要国の経済スナップショット(2022年
表5:外国通貨から米ドルへの平均為替レート
表6:自然言語処理の世界市場規模・予測:地域別(2019年~2030F)(単位:億米ドル)
表7:自然言語処理の世界市場規模・予測:用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表8:自然言語処理の世界市場規模・予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表9:自然言語処理の世界市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:USD Billion)
表10:自然言語処理の世界市場規模・予測:展開別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表11:自然言語処理の世界市場規模・予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:USD Billion)
表12:北米の自然言語処理の市場規模推移と予測:用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表13:北米の自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:USD Billion)
表14:北米の自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:USD Billion)
表15:北米の自然言語処理市場規模・予測:展開別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表16:北米の自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:USD Billion)
表17:米国の自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表18:米国の自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表19:米国の自然言語処理の市場規模・展開別予測(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表20:米国の自然言語処理市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F)(単位:億米ドル)
表21:カナダの自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表22:カナダの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表23:カナダの自然言語処理市場規模・予測:展開別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表24:カナダの自然言語処理市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F)(単位:億米ドル)
表25:メキシコの自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表26:メキシコの自然言語処理市場メキシコの自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表27:メキシコの自然言語処理市場メキシコの自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表28:メキシコの自然言語処理市場メキシコの自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表29:欧州の自然言語処理の市場規模推移と予測:用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表30:欧州の自然言語処理市場欧州の自然言語処理の市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表31:欧州の自然言語処理市場欧州の自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表32:欧州の自然言語処理市場欧州の自然言語処理の市場規模・予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表33:欧州の自然言語処理市場欧州の自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表34:ドイツドイツ:自然言語処理の市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表35:ドイツの自然言語処理市場ドイツの自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表36:ドイツの自然言語処理市場ドイツの自然言語処理の市場規模・予測:デプロイメント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表37:ドイツの自然言語処理市場ドイツの自然言語処理の市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表38:イギリス(UK)の自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表39:自然言語処理市場イギリス(英国)の自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表40:イギリス(英国)の自然言語処理の市場規模・展開別予測(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表 41:イギリス(英国)の自然言語処理市場イギリス(英国)の自然言語処理の市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表42:フランス:自然言語処理の市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表43:フランスの自然言語処理市場フランスの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表44:フランスの自然言語処理市場フランス:自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表45:フランスの自然言語処理市場フランス:自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表46:イタリアイタリアの自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表47:イタリアの自然言語処理市場イタリアの自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表48:イタリアの自然言語処理市場イタリアの自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表49:イタリアの自然言語処理市場イタリアの自然言語処理の市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表50:スペインの自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表51:スペインの自然言語処理市場スペインの自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表52:スペインの自然言語処理市場スペインの自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表53:スペインの自然言語処理市場スペインの自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表54:ロシアの自然言語処理市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表55:ロシアロシアの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表56:ロシアの自然言語処理市場ロシアの自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表57:ロシアロシアの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表58:アジア太平洋地域の自然言語処理の市場規模推移と予測:用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表59:アジア太平洋地域の自然言語処理市場アジア太平洋地域の自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表60:アジア太平洋地域の自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表61:アジア太平洋地域の自然言語処理市場アジア太平洋地域の自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表62:アジア太平洋地域の自然言語処理市場アジア太平洋地域の自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表63:中国中国の自然言語処理の市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表64:中国の自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表65:中国の自然言語処理市場中国の自然言語処理の市場規模・予測:展開別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表66:中国の自然言語処理市場の規模推移と予測中国の自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表67:日本の自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表68:日本の自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表69:日本の自然言語処理市場日本の自然言語処理の市場規模・予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表70:日本の自然言語処理市場日本の自然言語処理の市場規模・予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表71:インドインドの自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表72:インドの自然言語処理市場インドの自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表73:インドの自然言語処理市場インドの自然言語処理の市場規模・予測:展開別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表74:インドの自然言語処理市場インドの自然言語処理の市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表75:オーストラリア:自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表76:オーストラリアの自然言語処理市場オーストラリアの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表77:オーストラリアの自然言語処理市場オーストラリア:自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表78:オーストラリアの自然言語処理市場オーストラリアの自然言語処理の市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表79:韓国の自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表80:韓国の自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F)(単位:億米ドル)
表81:韓国の自然言語処理の市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表82:韓国の自然言語処理市場規模・予測:コンポーネント別(2019年~2030F)(単位:億米ドル)
表83:南米の自然言語処理の市場規模推移と予測:用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表84:南米の自然言語処理の市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表85:南米の自然言語処理市場南米の自然言語処理の市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表86:南米の自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表87:南米の自然言語処理市場規模・予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表88:ブラジルの自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表89:ブラジルの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表90:ブラジルの自然言語処理市場ブラジルの自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表91:ブラジルの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表92:アルゼンチンアルゼンチン自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表93:アルゼンチンの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F)(単位:USD Billion)
表94:アルゼンチンの自然言語処理市場アルゼンチンの自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表95:アルゼンチンの自然言語処理市場アルゼンチンの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表96:コロンビアの自然言語処理市場コロンビアの自然言語処理の市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表97:コロンビアの自然言語処理市場コロンビアの自然言語処理の市場規模推移と予測 タイプ別 (2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表98:コロンビアの自然言語処理市場コロンビアの自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表99:コロンビアの自然言語処理市場コロンビアの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表100:中東・アフリカの自然言語処理市場規模推移と予測:用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表101:中東・アフリカの自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表102:中東・アフリカの自然言語処理市場中東・アフリカの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表103:中東・アフリカの自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表104:中東・アフリカの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表105:アラブ首長国連邦(UAE)の自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表106:アラブ首長国連邦(UAE)の自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019~2030F)(単位:億米ドル)
表107:アラブ首長国連邦(UAE)アラブ首長国連邦(UAE)の自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表108:アラブ首長国連邦(UAE)アラブ首長国連邦(UAE)の自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表109:サウジアラビアの自然言語処理市場規模推移と予測:最終用途別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表110:サウジアラビアの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表111:サウジアラビアの自然言語処理市場サウジアラビアの自然言語処理市場規模推移と予測:デプロイメント別(2019~2030F) (単位:億米ドル)
表112:サウジアラビアの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019年~2030F)(単位:USD Billion)
表113:南アフリカの自然言語処理市場規模・予測:最終用途別(2019年~2030F)(単位:億米ドル)
表114:南アフリカの自然言語処理市場規模・予測:タイプ別(2019年~2030F) (単位:USD Billion)
表115:南アフリカの自然言語処理市場規模・予測:展開別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表116:南アフリカの自然言語処理市場南アフリカの自然言語処理市場規模推移と予測:コンポーネント別(2019年~2030F) (単位:億米ドル)
表117:南アフリカの自然言語処理市場上位5社の競争ダッシュボード(2024年
表118:自然言語処理市場における主要プレイヤーの市場シェア洞察と分析(2024年

 

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Summary

Europe’s early involvement in NLP can be traced back to its strong academic tradition in linguistics and computational sciences, particularly in countries such as the United Kingdom, Germany, and France. Notably, the European Union has long championed multilingual technologies, given the continent’s linguistic diversity, which has served as a unique catalyst for NLP development tailored to multiple languages and dialects. The proliferation of unstructured data—from social media, emails, and customer feedback—has created a pressing need for text and speech analytics to extract actionable insights. Additionally, industries like legal tech and regulatory compliance are increasingly relying on NLP to navigate complex documentation and multilingual regulations. Markets such as Germany, the UK, and the Nordics are seeing especially high adoption, fueled by digital transformation initiatives and significant investment in AI infrastructure. The European Commission’s approach to AI policy, particularly through the proposed Artificial Intelligence Act and General Data Protection Regulation (GDPR), places a strong emphasis on transparency, accountability, and data protection. These policy shifts are expected to have profound impacts on NLP development and deployment. While some argue that regulatory compliance may slow down innovation due to stringent requirements for data handling and algorithmic transparency, others believe that Europe’s focus on ethical AI positions it as a leader in responsible technology. For instance, companies developing NLP tools must now ensure that their models do not inadvertently reinforce biases or violate privacy norms—a significant challenge in training large language models. However, these regulatory frameworks also create opportunities for trust-based innovation, particularly in sectors like healthcare and finance where data sensitivity is high. With over 24 official languages and numerous dialects, Europe has spurred the creation of more linguistically inclusive AI systems than most regions. This linguistic diversity has led to the development of specialized tools such as low-resource language models and cross-lingual understanding frameworks.

According to the research report "Europe Natural Language Processing Market Outlook, 2030," published by Bonafide Research, the Europe Natural Language Processing market is expected to reach a market size of more than USD 27.80 Billion by 2030. The European NLP landscape is marked by significant investments and the emergence of innovative startups. For instance, Anthropic, an AI company founded by former OpenAI executives, is experiencing substantial growth in the UK and plans to create 100 new roles across Europe, including London. The company is launching advanced versions of its large language models, Claude Opus 4 and Claude Sonnet 4, which are gaining traction among major clients like WPP. Similarly, Aleph Alpha, a German AI startup founded in 2019, aims to develop a sovereign technology stack for generative AI that operates independently of U.S. companies and complies with European data protection regulations. The company has established one of the most powerful AI clusters within its own data center and specializes in developing large language models designed for enterprises and governmental agencies. Urbanization plays a pivotal role in driving the demand for NLP technologies in Europe. As cities become more digitized, there is an increasing need for AI-driven solutions that can process and understand large volumes of data in multiple languages. This includes applications in customer service, healthcare, and public administration, where NLP can enhance efficiency and accessibility. The integration of IoT and digital infrastructure means more data flows are generated daily, necessitating sophisticated language processing to convert unstructured information into actionable insights. Local players such as Deepset in Berlin and Linagora in France are emerging as influential contributors, building open-source NLP tools and fostering AI ecosystems aligned with European values of transparency, data protection, and inclusivity. The market’s evolution is further shaped by regulatory developments like the EU’s proposed AI Act, which imposes rigorous requirements on AI systems for fairness, accountability, and explainability, impacting NLP deployment strategies.


Market Drivers

• Rising Demand for Multilingual NLP Solutions: Europe is a linguistically diverse region, with 24 official EU languages and numerous regional dialects. This diversity drives demand for robust multilingual NLP tools that can process, translate, and understand multiple languages accurately. Businesses, governments, and public services are investing in NLP technologies to improve communication, customer service, and accessibility. For example, AI-powered chatbots and virtual assistants that operate in several languages are being widely adopted across sectors such as banking, e-commerce, and healthcare.
• Growing Adoption of AI in Business Processes: European enterprises are increasingly integrating AI and NLP into their operations to streamline workflows, automate repetitive tasks, and extract insights from unstructured data. NLP tools are used for sentiment analysis, customer feedback analysis, document classification, and legal text interpretation. With the growth of digital transformation initiatives across industries, especially in financial services and the public sector, NLP is becoming a core component of AI strategy, boosting its market demand.

Market Challenges

• Complexity of Language Regulations and Data Privacy Laws: One of the major challenges in the European NLP market is navigating strict data privacy regulations, notably the General Data Protection Regulation (GDPR). NLP systems often require access to large datasets, including sensitive personal information. Ensuring compliance with GDPR while maintaining performance and accuracy in NLP applications can be technically challenging and resource-intensive. This limits the ability of some companies, especially SMEs, to fully leverage NLP capabilities.
• Shortage of Skilled Talent and Research Fragmentation: The rapid advancement of NLP technologies requires highly specialized knowledge in linguistics, AI, and machine learning. However, there is a shortage of skilled professionals in Europe who can develop, deploy, and maintain advanced NLP systems. Additionally, research in NLP across Europe is often fragmented across countries and languages, making it difficult to standardize innovations or scale solutions quickly. This hampers innovation and slows down the implementation of cutting-edge NLP technologies.

Market Trends

• Emergence of Low-Resource Language Processing: A significant trend in the European NLP landscape is the growing focus on developing models for low-resource and minority languages. Traditional NLP systems have largely focused on widely spoken languages like English, German, and French, but new research and funding initiatives are now prioritizing inclusivity. This includes creating corpora, translation models, and speech recognition tools for languages like Welsh, Basque, or Maltese, promoting linguistic diversity and digital equality across the continent.
• Integration of NLP with Industry-Specific Applications: There is a clear trend toward tailoring NLP technologies for specific industries such as healthcare, legal, and finance. In healthcare, for example, NLP is being used to extract clinical insights from patient records, support diagnostics, and enhance telemedicine services. In the legal sector, it’s applied to contract analysis and regulatory compliance. This vertical integration allows for more targeted and efficient applications, driving innovation and adoption in niche but high-value areas.


Sentiment analysis leads the European natural language processing (NLP) industry because it directly addresses critical business and social needs by enabling companies and governments to extract actionable insights from vast.

In Europe, the dominance of sentiment analysis within the NLP industry is primarily driven by the continent’s unique linguistic diversity combined with its advanced economic and regulatory landscape, which demands sophisticated tools to interpret complex, multilingual data. Europe is home to over 24 official languages and hundreds of regional dialects, creating an intricate environment where extracting sentiment—whether from customer reviews, social media posts, or public opinion surveys—poses a significant challenge that traditional data analysis cannot handle effectively. Sentiment analysis applications are uniquely suited to bridge this gap by using machine learning and deep learning models that comprehend and analyze emotional tone across multiple languages and cultural contexts. This ability is critical for businesses seeking to understand customer preferences, tailor products and services, and improve brand reputation in a fragmented market. Furthermore, European governments and institutions increasingly rely on sentiment analysis to gauge public reaction to policies, political developments, and social issues in real time, enabling more responsive and inclusive governance. Moreover, the rise of digital communication platforms in Europe has exponentially increased the volume of unstructured textual data, including social media, forums, and customer feedback channels, necessitating automated sentiment analysis tools to process and interpret this information efficiently. Sentiment analysis thus supports multiple sectors, from retail and finance to healthcare and public administration, by converting subjective text data into quantifiable insights that influence marketing strategies, risk management, and policy-making. The growing emphasis on data privacy and compliance with regulations such as GDPR also pushes the demand for advanced NLP solutions that can securely analyze sentiment without compromising personal data, further consolidating sentiment analysis as a critical application in Europe.

The Media & Entertainment end user segment is moderately growing in Europe’s natural language processing (NLP) industry because while the sector increasingly adopts NLP for content personalization, automated moderation, and audience analytics, challenges like diverse languages.

The Media & Entertainment sector exhibits moderate growth in adopting natural language processing technologies due to a balance of strong potential benefits and inherent challenges unique to the region’s diverse cultural and linguistic landscape. European media companies are progressively leveraging NLP to enhance user experiences by personalizing content recommendations, automating content moderation, and extracting insights from audience interactions. These applications help media houses better understand consumer preferences, tailor content strategies, and efficiently manage large volumes of user-generated content across multiple platforms, including streaming services, social media, and digital publishing. However, Europe’s extensive linguistic diversity, with more than two dozen official languages and numerous dialects, complicates the development and deployment of NLP solutions that must maintain high accuracy and cultural relevance. This complexity often leads to slower adoption rates compared to more linguistically homogeneous markets. Furthermore, the Media & Entertainment industry faces high expectations for content quality, real-time engagement, and creativity, which require NLP technologies not only to analyze text but also to integrate with multimedia content such as video, audio, and interactive formats. The technical sophistication needed to process and understand multimodal data, alongside evolving regulations on content management and copyright across different European countries, adds layers of complexity to the implementation of NLP solutions. Consumer behavior in Europe is also shifting rapidly, with audiences demanding more immersive and personalized experiences, pushing media companies to cautiously invest in NLP technologies that can meet these evolving standards without compromising brand reputation or compliance.

Rule-based NLP is moderately growing in Europe’s natural language processing industry because it offers precise, transparent, and customizable solutions well-suited to regulatory compliance and domain-specific applications, yet its limited scalability compared to machine learning approaches tempers faster adoption.

In the European NLP industry, rule-based approaches continue to experience moderate growth primarily due to their strengths in precision, interpretability, and adaptability to specific regulatory and linguistic contexts, which remain highly valued across sectors such as legal, healthcare, and finance. Europe’s stringent data privacy laws, including GDPR, and the complex, highly regulated nature of many industries create a strong demand for NLP systems that offer transparency and control over decision-making processes—an area where rule-based systems excel compared to more opaque machine learning models. These systems allow organizations to define explicit linguistic rules and domain-specific logic, enabling accurate extraction and classification of information, especially in languages with rich morphology and syntax variations common in European languages. For instance, rule-based systems are effectively used in legal document analysis, contract review, and compliance monitoring, where exact matches and well-defined patterns are critical and errors can be costly. However, despite their advantages, rule-based NLP solutions face limitations in scalability and adaptability. Creating and maintaining comprehensive rule sets for the multitude of European languages and dialects is labor-intensive and time-consuming, which restricts rapid expansion and flexibility in handling diverse, large-scale datasets. As more organizations shift toward data-driven, machine learning-based NLP that can learn from vast amounts of unstructured data and improve autonomously, rule-based systems tend to be employed for niche applications or as complementary tools within hybrid models rather than as standalone solutions. This has led to moderate rather than explosive growth, as enterprises balance the need for reliability and interpretability with the desire for scalability and automation.

Cloud deployment is the fastest-growing type in Europe’s natural language processing industry because it offers scalable, cost-effective, and easily accessible NLP solutions that align with Europe’s dynamic business environments.

The rapid growth of cloud deployment for natural language processing applications is driven by a combination of technological, economic, and regulatory factors that uniquely shape the region’s digital landscape. European businesses and public institutions increasingly seek flexible and scalable NLP solutions to manage large volumes of multilingual and unstructured data efficiently. Cloud platforms provide the infrastructure needed to deploy, update, and scale NLP services without the heavy upfront investment and maintenance costs associated with on-premises systems. This scalability is crucial in Europe’s diverse market, where companies must process text data from multiple languages and sectors, ranging from finance and healthcare to retail and government services. The cloud’s ability to rapidly adapt to fluctuating workloads allows organizations to innovate faster and respond to market demands more effectively, fueling its accelerated adoption. Moreover, Europe’s strong emphasis on data protection and privacy, embodied by regulations such as GDPR, initially posed challenges for cloud adoption. However, leading cloud providers have invested heavily in compliance certifications, localized data centers, and advanced encryption technologies, assuring European users that their data remains secure and compliant with regional laws. This has significantly reduced barriers and increased trust in cloud-based NLP solutions. The cloud’s centralized security management and regular updates also help organizations maintain high standards of data governance, which are essential for sensitive sectors like healthcare and finance. Additionally, the collaborative and innovation-driven culture in Europe encourages the adoption of cloud-based NLP platforms that support seamless integration with other AI and data analytics tools. These platforms enable cross-border cooperation and knowledge sharing, leveraging the cloud’s global reach while respecting local compliance needs.

Services as a component type are moderately growing in Europe’s natural language processing industry because while customized NLP consulting and integration services address complex multilingual and domain-specific needs.

The moderate growth of services as a component type in the natural language processing (NLP) industry reflects a nuanced interplay between the demand for tailored expertise and the rising accessibility of off-the-shelf NLP solutions. Many European organizations, especially in highly regulated and specialized sectors such as legal, healthcare, finance, and government, require customized NLP services to navigate the continent’s linguistic diversity and comply with strict data privacy laws like GDPR. These organizations often need consulting services to design, implement, and maintain NLP systems that can handle multiple official languages and dialects, adapt to unique domain requirements, and integrate seamlessly with existing IT infrastructure. This demand fuels a steady but moderate increase in service-based offerings, as providers offer bespoke solutions, language customization, data annotation, model training, and ongoing support that off-the-shelf products cannot fully satisfy. However, the pace of growth is moderated by several factors. First, Europe’s mature NLP market sees a proliferation of pre-built tools, APIs, and cloud-based platforms that offer standardized functionalities such as sentiment analysis, entity recognition, and machine translation. These ready-to-use services reduce the dependency on highly customized service components, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs) that prefer cost-effective, plug-and-play options over complex, service-heavy implementations. Second, the availability of open-source NLP frameworks and multilingual pretrained models lowers the entry barriers for companies wanting to build internal capabilities without relying extensively on external service providers. This trend diverts some growth away from service providers toward self-service and SaaS models. Additionally, the moderate growth is influenced by the ongoing digital transformation and increased AI literacy across European businesses.


Germany leads the European natural language processing (NLP) industry due to its strong emphasis on research and development, robust industrial partnerships, and a strategic focus on multilingual NLP solutions tailored to Europe's diverse languages.

Germany’s leadership in the natural language processing (NLP) industry across Europe is the result of a well-established ecosystem that blends rigorous academic research, industry collaboration, and a deep understanding of Europe’s complex linguistic landscape. At the core of this leadership is Germany’s long-standing commitment to research and development, supported by prestigious institutions such as the Max Planck Institutes, the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), and leading universities like TU Berlin and the University of Stuttgart. These organizations have been pioneers in computational linguistics, machine learning, and language technologies, driving innovation in NLP that is both theoretically sophisticated and practically relevant. Germany’s industrial strength also plays a critical role. Unlike regions dominated by tech giants, Germany’s economy is characterized by a network of highly innovative mid-sized enterprises (“Mittelstand”) and multinational corporations that are deeply invested in integrating AI and NLP technologies into their manufacturing, automotive, finance, and healthcare sectors. This results in practical, real-world applications of NLP that improve automation, customer interaction, and data analysis, fueling demand for advanced language solutions. Additionally, Germany benefits from its position within the European Union, which emphasizes multilingualism and cross-border collaboration. Europe’s linguistic diversity, with 24 official languages and many more regional dialects, presents both a challenge and an opportunity for NLP development. German researchers and companies have been at the forefront of creating multilingual NLP models, language resources, and translation tools that address the needs of diverse European languages while ensuring compliance with stringent data privacy and ethical standards mandated by the EU.




Considered in this report
• Historic Year: 2019
• Base year: 2024
• Estimated year: 2025
• Forecast year: 2030

Aspects covered in this report
• Natural Language Processing Market with its value and forecast along with its segments
• Various drivers and challenges
• On-going trends and developments
• Top profiled companies
• Strategic recommendation

By Type
• Statistical NLP
• Rule Based NLP
• Hybrid NLP

By End-use
• BFSI
• IT & Telecommunication
• Healthcare
• Education
• Media & Entertainment
• Retail & E-commerce
• Others(Energy & Utilities, Manufacturing, Hospitality & Travel,Agriculture)

By Deployment
• Cloud
• On-Premises
• Hybrid

By Component
• Solution
• Services

The approach of the report:
This report consists of a combined approach of primary as well as secondary research. Initially, secondary research was used to get an understanding of the market and listing out the companies that are present in the market. The secondary research consists of third-party sources such as press releases, annual report of companies, analyzing the government generated reports and databases. After gathering the data from secondary sources primary research was conducted by making telephonic interviews with the leading players about how the market is functioning and then conducted trade calls with dealers and distributors of the market. Post this we have started doing primary calls to consumers by equally segmenting consumers in regional aspects, tier aspects, age group, and gender. Once we have primary data with us we have started verifying the details obtained from secondary sources.

Intended audience
This report can be useful to industry consultants, manufacturers, suppliers, associations & organizations related to this industry, government bodies and other stakeholders to align their market-centric strategies. In addition to marketing & presentations, it will also increase competitive knowledge about the industry.


***Please Note: It will take 48 hours (2 Business days) for delivery of the report upon order confirmation.



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Table of Contents

Table of Content

1. Executive Summary
2. Market Dynamics
2.1. Market Drivers & Opportunities
2.2. Market Restraints & Challenges
2.3. Market Trends
2.3.1. XXXX
2.3.2. XXXX
2.3.3. XXXX
2.3.4. XXXX
2.3.5. XXXX
2.4. Supply chain Analysis
2.5. Policy & Regulatory Framework
2.6. Industry Experts Views
3. Research Methodology
3.1. Secondary Research
3.2. Primary Data Collection
3.3. Market Formation & Validation
3.4. Report Writing, Quality Check & Delivery
4. Market Structure
4.1. Market Considerate
4.2. Assumptions
4.3. Limitations
4.4. Abbreviations
4.5. Sources
4.6. Definitions
5. Economic /Demographic Snapshot
6. Global Natural Language Processing Market Outlook
6.1. Market Size By Value
6.2. Market Share By Region
6.3. Market Size and Forecast, By Geography
6.4. Market Size and Forecast, By Application
6.5. Market Size and Forecast, By End-use
6.6. Market Size and Forecast, By Type
6.7. Market Size and Forecast, By Deployment
6.8. Market Size and Forecast, By Component
7. North America Natural Language Processing Market Outlook
7.1. Market Size By Value
7.2. Market Share By Country
7.3. Market Size and Forecast, By Application
7.4. Market Size and Forecast, By End-use
7.5. Market Size and Forecast, By Type
7.6. Market Size and Forecast, By Deployment
7.7. Market Size and Forecast, By Component
7.8. United States Natural Language Processing Market Outlook
7.8.1. Market Size by Value
7.8.2. Market Size and Forecast By End-use
7.8.3. Market Size and Forecast By Type
7.8.4. Market Size and Forecast By Deployment
7.8.5. Market Size and Forecast By Component
7.9. Canada Natural Language Processing Market Outlook
7.9.1. Market Size by Value
7.9.2. Market Size and Forecast By End-use
7.9.3. Market Size and Forecast By Type
7.9.4. Market Size and Forecast By Deployment
7.9.5. Market Size and Forecast By Component
7.10. Mexico Natural Language Processing Market Outlook
7.10.1. Market Size by Value
7.10.2. Market Size and Forecast By End-use
7.10.3. Market Size and Forecast By Type
7.10.4. Market Size and Forecast By Deployment
7.10.5. Market Size and Forecast By Component
8. Europe Natural Language Processing Market Outlook
8.1. Market Size By Value
8.2. Market Share By Country
8.3. Market Size and Forecast, By Application
8.4. Market Size and Forecast, By End-use
8.5. Market Size and Forecast, By Type
8.6. Market Size and Forecast, By Deployment
8.7. Market Size and Forecast, By Component
8.8. Germany Natural Language Processing Market Outlook
8.8.1. Market Size by Value
8.8.2. Market Size and Forecast By End-use
8.8.3. Market Size and Forecast By Type
8.8.4. Market Size and Forecast By Deployment
8.8.5. Market Size and Forecast By Component
8.9. United Kingdom (UK) Natural Language Processing Market Outlook
8.9.1. Market Size by Value
8.9.2. Market Size and Forecast By End-use
8.9.3. Market Size and Forecast By Type
8.9.4. Market Size and Forecast By Deployment
8.9.5. Market Size and Forecast By Component
8.10. France Natural Language Processing Market Outlook
8.10.1. Market Size by Value
8.10.2. Market Size and Forecast By End-use
8.10.3. Market Size and Forecast By Type
8.10.4. Market Size and Forecast By Deployment
8.10.5. Market Size and Forecast By Component
8.11. Italy Natural Language Processing Market Outlook
8.11.1. Market Size by Value
8.11.2. Market Size and Forecast By End-use
8.11.3. Market Size and Forecast By Type
8.11.4. Market Size and Forecast By Deployment
8.11.5. Market Size and Forecast By Component
8.12. Spain Natural Language Processing Market Outlook
8.12.1. Market Size by Value
8.12.2. Market Size and Forecast By End-use
8.12.3. Market Size and Forecast By Type
8.12.4. Market Size and Forecast By Deployment
8.12.5. Market Size and Forecast By Component
8.13. Russia Natural Language Processing Market Outlook
8.13.1. Market Size by Value
8.13.2. Market Size and Forecast By End-use
8.13.3. Market Size and Forecast By Type
8.13.4. Market Size and Forecast By Deployment
8.13.5. Market Size and Forecast By Component
9. Asia-Pacific Natural Language Processing Market Outlook
9.1. Market Size By Value
9.2. Market Share By Country
9.3. Market Size and Forecast, By Application
9.4. Market Size and Forecast, By End-use
9.5. Market Size and Forecast, By Type
9.6. Market Size and Forecast, By Deployment
9.7. Market Size and Forecast, By Component
9.8. China Natural Language Processing Market Outlook
9.8.1. Market Size by Value
9.8.2. Market Size and Forecast By End-use
9.8.3. Market Size and Forecast By Type
9.8.4. Market Size and Forecast By Deployment
9.8.5. Market Size and Forecast By Component
9.9. Japan Natural Language Processing Market Outlook
9.9.1. Market Size by Value
9.9.2. Market Size and Forecast By End-use
9.9.3. Market Size and Forecast By Type
9.9.4. Market Size and Forecast By Deployment
9.9.5. Market Size and Forecast By Component
9.10. India Natural Language Processing Market Outlook
9.10.1. Market Size by Value
9.10.2. Market Size and Forecast By End-use
9.10.3. Market Size and Forecast By Type
9.10.4. Market Size and Forecast By Deployment
9.10.5. Market Size and Forecast By Component
9.11. Australia Natural Language Processing Market Outlook
9.11.1. Market Size by Value
9.11.2. Market Size and Forecast By End-use
9.11.3. Market Size and Forecast By Type
9.11.4. Market Size and Forecast By Deployment
9.11.5. Market Size and Forecast By Component
9.12. South Korea Natural Language Processing Market Outlook
9.12.1. Market Size by Value
9.12.2. Market Size and Forecast By End-use
9.12.3. Market Size and Forecast By Type
9.12.4. Market Size and Forecast By Deployment
9.12.5. Market Size and Forecast By Component
10. South America Natural Language Processing Market Outlook
10.1. Market Size By Value
10.2. Market Share By Country
10.3. Market Size and Forecast, By Application
10.4. Market Size and Forecast, By End-use
10.5. Market Size and Forecast, By Type
10.6. Market Size and Forecast, By Deployment
10.7. Market Size and Forecast, By Component
10.8. Brazil Natural Language Processing Market Outlook
10.8.1. Market Size by Value
10.8.2. Market Size and Forecast By End-use
10.8.3. Market Size and Forecast By Type
10.8.4. Market Size and Forecast By Deployment
10.8.5. Market Size and Forecast By Component
10.9. Argentina Natural Language Processing Market Outlook
10.9.1. Market Size by Value
10.9.2. Market Size and Forecast By End-use
10.9.3. Market Size and Forecast By Type
10.9.4. Market Size and Forecast By Deployment
10.9.5. Market Size and Forecast By Component
10.10. Colombia Natural Language Processing Market Outlook
10.10.1. Market Size by Value
10.10.2. Market Size and Forecast By End-use
10.10.3. Market Size and Forecast By Type
10.10.4. Market Size and Forecast By Deployment
10.10.5. Market Size and Forecast By Component
11. Middle East & Africa Natural Language Processing Market Outlook
11.1. Market Size By Value
11.2. Market Share By Country
11.3. Market Size and Forecast, By Application
11.4. Market Size and Forecast, By End-use
11.5. Market Size and Forecast, By Type
11.6. Market Size and Forecast, By Deployment
11.7. Market Size and Forecast, By Component
11.8. United Arab Emirates (UAE) Natural Language Processing Market Outlook
11.8.1. Market Size by Value
11.8.2. Market Size and Forecast By End-use
11.8.3. Market Size and Forecast By Type
11.8.4. Market Size and Forecast By Deployment
11.8.5. Market Size and Forecast By Component
11.9. Saudi Arabia Natural Language Processing Market Outlook
11.9.1. Market Size by Value
11.9.2. Market Size and Forecast By End-use
11.9.3. Market Size and Forecast By Type
11.9.4. Market Size and Forecast By Deployment
11.9.5. Market Size and Forecast By Component
11.10. South Africa Natural Language Processing Market Outlook
11.10.1. Market Size by Value
11.10.2. Market Size and Forecast By End-use
11.10.3. Market Size and Forecast By Type
11.10.4. Market Size and Forecast By Deployment
11.10.5. Market Size and Forecast By Component
12. Competitive Landscape
12.1. Competitive Dashboard
12.2. Business Strategies Adopted by Key Players
12.3. Key Players Market Share Insights and Analysis, 2024
12.4. Key Players Market Positioning Matrix
12.5. Porter's Five Forces
12.6. Company Profile
12.6.1. International Business Machines Corporation
12.6.1.1. Company Snapshot
12.6.1.2. Company Overview
12.6.1.3. Financial Highlights
12.6.1.4. Geographic Insights
12.6.1.5. Business Segment & Performance
12.6.1.6. Product Portfolio
12.6.1.7. Key Executives
12.6.1.8. Strategic Moves & Developments
12.6.2. Microsoft Corporation
12.6.3. OpenAI
12.6.4. Huawei Technologies Co., Ltd.
12.6.5. Meta Platforms, Inc.
12.6.6. Nvidia Corporation
12.6.7. Salesforce, Inc.
12.6.8. Oracle Corporation
12.6.9. SAP SE
12.6.10. Alphabet Inc.
12.6.11. Amazon.com, Inc.
12.6.12. IQVIA Holdings, Inc.
12.6.13. SAS Institute Inc.
12.6.14. Cohere Inc.
12.6.15. Hugging Face, Inc
12.6.16. Crayon Data
12.6.17. SoundHound AI, Inc.
12.6.18. TextRazor
12.6.19. Baidu Inc.
12.6.20. Gnani AI
13. Strategic Recommendations
14. Annexure
14.1. FAQ`s
14.2. Notes
14.3. Related Reports
15. Disclaimer

 

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List of Tables/Graphs

List of Figures

Figure 1: Global Natural Language Processing Market Size (USD Billion) By Region, 2024 & 2030
Figure 2: Market attractiveness Index, By Region 2030
Figure 3: Market attractiveness Index, By Segment 2030
Figure 4: Global Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 5: Global Natural Language Processing Market Share By Region (2024)
Figure 6: North America Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 7: North America Natural Language Processing Market Share By Country (2024)
Figure 8: US Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 9: Canada Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 10: Mexico Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 11: Europe Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 12: Europe Natural Language Processing Market Share By Country (2024)
Figure 13: Germany Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 14: United Kingdom (UK) Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 15: France Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 16: Italy Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 17: Spain Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 18: Russia Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 19: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 20: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Share By Country (2024)
Figure 21: China Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 22: Japan Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 23: India Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 24: Australia Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 25: South Korea Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 26: South America Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 27: South America Natural Language Processing Market Share By Country (2024)
Figure 28: Brazil Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 29: Argentina Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 30: Colombia Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 31: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 32: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Share By Country (2024)
Figure 33: United Arab Emirates (UAE) Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 34: Saudi Arabia Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 35: South Africa Natural Language Processing Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 36: Porter's Five Forces of Global Natural Language Processing Market
 


List of Tables

Table 1: Global Natural Language Processing Market Snapshot, By Segmentation (2024 & 2030) (in USD Billion)
Table 2: Influencing Factors for Natural Language Processing Market, 2024
Table 3: Top 10 Counties Economic Snapshot 2022
Table 4: Economic Snapshot of Other Prominent Countries 2022
Table 5: Average Exchange Rates for Converting Foreign Currencies into U.S. Dollars
Table 6: Global Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Geography (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 7: Global Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 8: Global Natural Language Processing Market Size and Forecast, By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 9: Global Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 10: Global Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 11: Global Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 12: North America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 13: North America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 14: North America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 15: North America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 16: North America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 17: United States Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 18: United States Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 19: United States Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 20: United States Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 21: Canada Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 22: Canada Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 23: Canada Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 24: Canada Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 25: Mexico Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 26: Mexico Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 27: Mexico Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 28: Mexico Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 29: Europe Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 30: Europe Natural Language Processing Market Size and Forecast, By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 31: Europe Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 32: Europe Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 33: Europe Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 34: Germany Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 35: Germany Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 36: Germany Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 37: Germany Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 38: United Kingdom (UK) Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 39: United Kingdom (UK) Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 40: United Kingdom (UK) Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 41: United Kingdom (UK) Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 42: France Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 43: France Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 44: France Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 45: France Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 46: Italy Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 47: Italy Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 48: Italy Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 49: Italy Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 50: Spain Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 51: Spain Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 52: Spain Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 53: Spain Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 54: Russia Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 55: Russia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 56: Russia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 57: Russia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 58: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 59: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Size and Forecast, By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 60: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 61: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 62: Asia-Pacific Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 63: China Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 64: China Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 65: China Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 66: China Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 67: Japan Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 68: Japan Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 69: Japan Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 70: Japan Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 71: India Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 72: India Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 73: India Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 74: India Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 75: Australia Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 76: Australia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 77: Australia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 78: Australia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 79: South Korea Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 80: South Korea Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 81: South Korea Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 82: South Korea Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 83: South America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 84: South America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 85: South America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 86: South America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 87: South America Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 88: Brazil Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 89: Brazil Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 90: Brazil Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 91: Brazil Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 92: Argentina Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 93: Argentina Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 94: Argentina Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 95: Argentina Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 96: Colombia Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 97: Colombia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 98: Colombia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 99: Colombia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 100: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 101: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast, By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 102: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 103: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 104: Middle East & Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 105: United Arab Emirates (UAE) Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 106: United Arab Emirates (UAE) Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 107: United Arab Emirates (UAE) Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 108: United Arab Emirates (UAE) Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 109: Saudi Arabia Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 110: Saudi Arabia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 111: Saudi Arabia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 112: Saudi Arabia Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 113: South Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast By End-use (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 114: South Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast By Type (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 115: South Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast By Deployment (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 116: South Africa Natural Language Processing Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 117: Competitive Dashboard of top 5 players, 2024
Table 118: Key Players Market Share Insights and Anaylysis for Natural Language Processing Market 2024

 

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