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自然言語処理の世界市場展望、2030年

自然言語処理の世界市場展望、2030年


Global Natural Language Processing Market Outlook, 2030

自然言語処理(NLP)市場は、様々な産業で人工知能(AI)と機械学習技術の採用が増加していることに後押しされ、過去10年間で飛躍的な成長を遂げてきた。AIの一分野である自然言語処理(NLP)は、機械が人間の言葉を... 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

自然言語処理(NLP)市場は、様々な産業で人工知能(AI)と機械学習技術の採用が増加していることに後押しされ、過去10年間で飛躍的な成長を遂げてきた。AIの一分野である自然言語処理(NLP)は、機械が人間の言葉を理解し、解釈し、意味のある文脈に沿った形で生成できるようにすることに重点を置いている。この能力は、ソーシャルメディアへの投稿や顧客からのフィードバックから法的文書や医療記録に至るまで、膨大な量の非構造化テキストデータが日々生成される今日のデジタル世界では不可欠となっている。医療、金融、小売、カスタマーサービスなど、さまざまな分野の組織がNLPテクノロジーを活用し、こうしたデータから貴重な洞察を引き出し、顧客とのやり取りを改善し、定型作業を自動化し、意思決定プロセスを強化しています。市場の急速な拡大は、自然言語をより高い精度で処理できる高度な言語モデル、文脈認識、感情的インテリジェンスに対するニーズの高まりが原動力となっている。NLP市場を推進する主な要因の1つは、インテリジェントなバーチャルアシスタントやチャットボットに対する需要の急増である。これらのアプリケーションは、人間と機械間のシームレスで自然なコミュニケーションを促進するためにNLPに大きく依存しており、企業は人間の介入なしにパーソナライズされた顧客サービスを24時間365日提供することができます。さらに、スマートスピーカー、スマートフォン、ホームオートメーションシステムなど、音声で作動するデバイスの普及は、NLPテクノロジーに新たな活躍の場をもたらしました。音声検索、音声コマンド、音声認識は、ユーザーがテクノロジーと対話する方法にとって不可欠なものとなりつつあり、NLPは進化するデジタル・エコシステムの要となっています。

Bonafide Research社の調査レポート「世界の自然言語処理(NLP)市場の展望、2030年」によると、世界の自然言語処理(NLP)市場は、2024年の386億米ドルから2030年には542億9000万米ドルの市場規模に達すると予測され、2025年までの年平均成長率は5.97%である。このように多様なユースケースに広く適用されていることは、NLPが現代の事業運営に変革をもたらすインパクトを持つことを裏付けている。傾向としては、NLP市場は、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのBERTに代表されるトランスフォーマーベースのアーキテクチャなど、より高度でスケーラブルなモデルへのシフトを目の当たりにしている。これらのモデルは、文脈の理解、首尾一貫したテキストの生成、複雑な言語タスクの実行において目覚ましい能力を発揮し、業界の新たなベンチマークとなっている。もうひとつの新たなトレンドは、多言語およびクロスリンガル NLP システムへの注目が高まっていることで、アプリケーションは精度の低下を最小限に抑えながら複数の言語や方言をサポートできるようになります。この開発は、グローバル市場や多様なユーザー・ベースにおけるNLPのリーチを拡大するために極めて重要です。さらに、コンピュータ・ビジョンや音声認識のような他のAI技術とNLPを統合することで、様々な形式の情報を解釈し応答できるマルチモーダルなシステムの構築が促進されている。クラウドベースのNLPサービスやAPIも人気を集めており、高度な言語処理ツールへのアクセスを民主化するスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供している。このようなトレンドが進化を続ける中、NLP市場はAI主導のデジタルトランスフォーメーションの旅に不可欠な要素になる準備が整っている。


市場促進要因

- 非構造化データの爆発的増加:ソーシャルメディア、電子メール、カスタマーレビュー、企業文書から生成される膨大かつ継続的に増加する非構造化テキストデータは、NLP採用の大きな原動力となっている。企業はこの非構造化データを実用的な洞察に変換しようとしており、人間の言語を効率的に分析、分類、解釈できる高度なNLPソリューションへの需要を煽っている。
- ディープラーニングモデルの進歩:ディープラーニングアーキテクチャ、特にBERT、GPT、およびそれらの後継モデルのような変換器ベースのモデルにおけるブレークスルーは、NLPアプリケーションの精度と能力を劇的に向上させました。これらの高度なモデルは、人間の言葉をよりニュアンス豊かに理解し、生成することを可能にし、業界全体でNLPの導入を加速しています。

市場の課題

- 言語の曖昧性と文脈理解:人間の言語は本質的に曖昧で、慣用句や皮肉、文化的なニュアンスに満ちているため、NLPシステムが真の意味を把握するのは困難です。深い文脈理解を達成し、多様な方言や俗語を扱うことは、依然として大きなハードルとなっている。
- データのプライバシーと倫理的懸念:NLPシステムは機密データへのアクセスを必要とすることが多く、ユーザーのプライバシーやデータのセキュリティに関する懸念が生じます。さらに、学習データに偏りがあると、不公平な結果や差別的な結果につながる可能性があり、慎重なモデルの訓練と監査を通じて対処する必要がある倫理的な課題が提起される。

市場動向

- 多言語およびクロスリンガルNLP: 複数の言語を同時に理解し処理できるNLPモデルを開発する傾向が高まっています。これは、企業がグローバルに事業を展開し、言語ごとに個別のモデルを構築する必要なく、多様な言語オーディエンスに対応するのに役立ちます。
- NLPとマルチモーダルAIシステムの統合:NLPは、テキスト、音声、画像からの入力を解釈して応答できるマルチモーダルシステムを構築するために、コンピュータビジョンや音声認識などの他のAI技術と組み合わされることが増えており、よりリッチでインタラクティブなユーザー体験を可能にしています。


センチメント分析が自然言語処理(NLP)市場をリードしている主な理由は、膨大な量の非構造化テキストデータに表現された感情を自動的に解釈し定量化することで、企業が貴重な顧客インサイトを抽出できるためです。

センチメント分析は、ソーシャルメディア、製品レビュー、カスタマー・フィードバック・チャンネルなど、複数のデジタル・プラットフォームにおける顧客の意見、嗜好、満足度をリアルタイムで理解する必要性が高まっていることから、NLPの基本アプリケーションとなっている。この機能により、企業は製品の改善、マーケティング戦略の調整、ブランド評価の管理、顧客体験の向上を目的としたデータ主導の意思決定を行うことができる。オンラインインタラクションの急増とユーザー生成コンテンツの急激な増加により、手作業による分析は実用的でなくなり、このデータを迅速かつ正確に処理し解釈できる自動化されたセンチメント分析ツールに対する強い需要が生まれています。さらに、センチメント分析は、小売、金融、ヘルスケア、エンターテイメントなど、消費者のセンチメントに大きく依存して戦略を導き、市場の反応を測定する多様な業界に広く適用できます。機械学習と深層学習アルゴリズムの継続的な進歩により、センチメント分析モデルの精度とニュアンスがさらに向上し、皮肉、混合感情、文脈依存のセンチメントなどの微妙なニュアンスを検出できるようになりました。企業が顧客中心のアプローチとリアルタイムの分析をますます優先する中、センチメント分析はNLPアプリケーションの最前線にあり続け、市場の大幅な成長とイノベーションを促進しています。

BFSI(銀行、金融サービス、保険)が自然言語処理(NLP)市場をリードしている主な理由は、膨大な量の非構造化金融データや顧客とのやり取りを効率的かつ正確に自動処理したいという業界のニーズが高まっているため、NLP技術が広く採用されているからです。

BFSI分野では、顧客サービスの問い合わせ、財務報告書、コンプライアンス文書、市場ニュース、取引記録など、日々生成される膨大な量のデータにより、これらの情報を迅速かつ正確に処理・分析できる高度なツールが必要とされています。NLPは、チャットボットによる顧客サポート、取引パターンやテキストデータの分析による不正検知、規制文書からの洞察の抽出によるリスク評価、市場動向や投資家心理を測るセンチメント分析など、金融機関の日常業務の自動化を可能にする。さらに、BFSI領域における厳格な規制要件により、堅牢なコンプライアンス・モニタリング・システムが求められており、NLPは複雑な法律用語を解析し、日々進化するポリシーの遵守を保証する上で重要な役割を果たしている。パーソナライズされたバンキング体験が重視されるようになると、金融会社が言語モデルを活用してカスタマイズされた商品推奨やリアルタイムの支援を提供するため、NLPの採用がさらに加速する。また、NLPを他のAI駆動型テクノロジーと統合することで、競争が激しくデータ集約型のこの業界において、意思決定能力、業務効率、顧客満足度を高めることができます。BFSIがデジタルトランスフォーメーションを採用し続ける中、NLPは不可欠なイネーブラーであり続け、業界特有の課題に対応する革新的なアプリケーションを通じて、世界のNLP市場でリーダーシップを発揮しています。

統計的言語処理(Statistical NLP)が自然言語処理(NLP)市場をリードしている主な理由は、膨大なテキスト・コーパスから機械が言語パターンを学習することを可能にするスケーラブルでデータ駆動型の手法を提供し、多様な実世界のアプリケーションに堅牢で適応可能なソリューションを提供するからです。

確率モデルと機械学習アルゴリズムに依存して人間の言語を分析・解釈する統計的NLPは、自然言語特有の可変性と複雑性を処理する能力により、多くの成功したNLPシステムの基盤となっています。言語ルールを手作業で作成する必要があるルールベースのアプローチとは異なり、統計的自然言語処理では、大規模なデータセットを活用して言語構造と関係を自動的に推論するため、大量の非構造化テキストデータを処理する上で非常に効率的でスケーラブルです。このデータ駆動型アプローチにより、大規模な人的介入なしに、新しい言語使用法、方言、進化する語彙にモデルを適応させることができます。

クラウド導入が自然言語処理(NLP)市場をリードしている主な理由は、スケーラブルで費用対効果が高く、簡単にアクセスできるインフラを提供するため、ハードウェアや専門的な専門知識に多額の先行投資をすることなく、あらゆる規模の企業が強力なNLPツールを活用できるからです。

クラウドベースの NLP ソリューションは、リモートでホストされるコンピューティングリソースや高度な AI モデルへの柔軟なオンデマンドアクセスを提供することで、企業が言語処理テクノロジーを採用し統合する方法を変革しました。これにより、高額な設備投資、複雑なメンテナンス、拡張性の制限など、従来のオンプレミス型セットアップに伴う障壁が解消されます。クラウドプラットフォームを利用することで、企業はチャットボット、センチメント分析、文書処理などのNLPアプリケーションを迅速に展開し、データ量やユーザー需要の増加に合わせて業務を容易に拡張することができます。さらに、クラウド・プロバイダーは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなど、あらかじめ構築されたNLP APIやフレームワークを提供しているため、開発サイクルが短縮され、市場投入までの時間が短縮され、企業は基盤となるインフラストラクチャを構築するよりも、ソリューションのカスタマイズに集中することができます。クラウドはまた、最新のNLPの継続的な更新と統合を容易にし、手動でアップグレードすることなく、ユーザーが最先端のモデルとセキュリティ標準の恩恵を受けられるようにします。さらに、クラウドサービスの協調的かつ遠隔的な性質は、部門を超えたチームやグローバルな展開をサポートし、NLPソリューションが業界や地域を超えてより利用しやすくなります。企業が俊敏性、コスト効率、イノベーションをますます優先するようになる中、クラウドベースのNLPは、市場の急成長と普及を牽引する主要なデリバリーモデルとして際立っています。


北米が自然言語処理(NLP)市場をリードしている主な理由は、強力な技術インフラ、主要なAI研究拠点の存在、NLP技術の革新と早期採用を推進する大手ハイテク企業による多額の投資にある。

北米、特に米国は、NLPと人工知能の進歩を開拓している世界有数のテクノロジー大手、研究機関、新興企業の多くを擁している。この地域は、熟練したAI研究者、エンジニア、データサイエンティストからなる確立されたエコシステムの恩恵を受けており、彼らは学術的および商業的なイノベーションを通じて、NLP能力の限界に挑み続けています。AIとNLPの新興企業に対する多額のベンチャーキャピタルからの資金調達と企業投資は、医療、金融、小売、顧客サービスなどの業界にわたる最先端ソリューションの開発と展開をさらに加速させます。さらに、北米の成熟したデジタルインフラ、インターネットの普及、大規模な消費者基盤は、高度なNLPモデルの学習に不可欠な多様なテキストデータの広範な収集と処理に理想的な環境を作り出しています。また、この地域の規制の枠組みや政府による支援策も、倫理的配慮やデータ・プライバシーの課題に対処しつつ、AIの導入を後押ししている。さらに、顧客とのやり取りを自動化し、意思決定を改善し、競争上の優位性を獲得するために、北米の企業がいち早くAIを採用していることも、市場のリーダーシップを強化している。これらの要因が相まって、革新、投資、導入の好循環が生まれ、世界のNLP市場における北米の主導的地位が確固たるものとなっている。


- メタ社は2023年8月、包括的なマルチモーダルおよび多言語機能を初めて提供する画期的なAI翻訳モデル、SeamlessM4Tを発表した。この革新的なモデルは、音声とテキストの両方を通じて言語を超えたコミュニケーションを容易にする。その優れた機能には、約100言語の音声認識、約100の入力言語と出力言語の音声テキスト翻訳、約100の入力言語と36の出力言語(英語を含む)をサポートする音声合成翻訳が含まれる。
- 2023年8月、Google Cloudは、生成AIと大規模言語モデル(LLM)によって読み書きに革命を起こすイスラエルのスタートアップ、AI21 Labsとの提携を発表した。AI21 LabsはGoogle CloudのAI/MLに特化したインフラを活用し、モデルのトレーニングと推論を迅速化する。この提携により、顧客はBigQueryのコネクタと機能を通じて、業界固有のジェネレーティブAI機能をシームレスに統合できるようになる。
- 2023年3月、バイドゥは知識強化型LLMを搭載した生成AIの最新イノベーションであるERNIE Botを発表した。この最先端テクノロジーは、人間の意図を理解し、人間レベルの理解とコミュニケーションに近い、正確で首尾一貫した流暢な応答を提供することができる。


本レポートの考察
- 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72時間(3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.用途別市場規模・予測
10.9.3.タイプ別市場規模・予測
10.9.4.展開別の市場規模・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:外国通貨から米国通貨への平均為替レートドル
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年~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・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年~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(2019~2030F)(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の市場規模・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年~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年~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(2019~2030F) (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

The Natural Language Processing (NLP) market has witnessed exponential growth over the past decade, fueled by the increasing adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning technologies across various industries. NLP, a subfield of AI, focuses on enabling machines to understand, interpret, and generate human language in a way that is both meaningful and contextually relevant. This capability has become essential in today’s digital world, where massive volumes of unstructured text data?ranging from social media posts and customer feedback to legal documents and medical records?are generated every day. Organizations across sectors such as healthcare, finance, retail, and customer service are leveraging NLP technologies to unlock valuable insights from this data, improve customer interactions, automate routine tasks, and enhance decision-making processes. The market’s rapid expansion is driven by the rising need for sophisticated language models capable of processing natural language with greater accuracy, context awareness, and emotional intelligence. One of the major factors propelling the NLP market is the surge in demand for intelligent virtual assistants and chatbots. These applications rely heavily on NLP to facilitate seamless and natural communication between humans and machines, enabling businesses to offer personalized customer service 24/7 without human intervention. Furthermore, the proliferation of voice-activated devices like smart speakers, smartphones, and home automation systems has created new opportunities for NLP technologies to thrive. Voice search, voice commands, and speech recognition are becoming integral to how users interact with technology, making NLP a cornerstone of the evolving digital ecosystem.

According to the research report “Global Natural Language Processing (NLP) Market Outlook, 2030” published by Bonafide Research, the global Natural Language Processing (NLP) market is projected to reach market size of USD 54.29 Billion by 2030 increasing from USD 38.60 Billion in 2024, growing with 5.97% CAGR by 2025-30.Enterprises are increasingly incorporating NLP into their data analytics frameworks to enhance sentiment analysis, automate document classification, detect fraud, and streamline compliance monitoring. This widespread application across diverse use cases underscores NLP’s transformative impact on modern business operations. In terms of trends, the NLP market is witnessing a shift toward more advanced and scalable models, such as transformer-based architectures exemplified by OpenAI’s GPT series and Google’s BERT. These models have demonstrated remarkable capabilities in understanding context, generating coherent text, and performing complex language tasks, thereby setting new benchmarks for the industry. Another emerging trend is the increasing focus on multilingual and cross-lingual NLP systems, enabling applications to support multiple languages and dialects with minimal loss of accuracy. This development is crucial for expanding NLP’s reach in global markets and diverse user bases. Additionally, the integration of NLP with other AI technologies like computer vision and speech recognition is fostering the creation of multimodal systems capable of interpreting and responding to information in various formats. Cloud-based NLP services and APIs are also gaining traction, offering scalable and cost-effective solutions that democratize access to sophisticated language processing tools. As these trends continue to evolve, the NLP market is poised to become an indispensable component of the AI-driven digital transformation journey.


Market Drivers

- Explosion of Unstructured Data: The vast and continuously growing volume of unstructured text data generated from social media, emails, customer reviews, and enterprise documents is a major driver for NLP adoption. Businesses seek to convert this unstructured data into actionable insights, fueling demand for sophisticated NLP solutions that can analyze, categorize, and interpret human language efficiently.
- Advancements in Deep Learning Models: Breakthroughs in deep learning architectures, particularly transformer-based models like BERT, GPT, and their successors, have dramatically improved the accuracy and capabilities of NLP applications. These advanced models enable more nuanced understanding and generation of human language, accelerating NLP deployment across industries.

Market Challenges

- Language Ambiguity and Contextual Understanding: Human language is inherently ambiguous, filled with idioms, sarcasm, and cultural nuances, making it challenging for NLP systems to grasp true meaning. Achieving deep contextual understanding and handling diverse dialects or slang remains a significant hurdle.
- Data Privacy and Ethical Concerns: NLP systems often require access to sensitive data, raising concerns about user privacy and data security. Additionally, biases present in training data can lead to unfair or discriminatory outcomes, posing ethical challenges that need to be addressed through careful model training and auditing.

Market Trends

- Multilingual and Cross-Lingual NLP: There is a growing trend toward developing NLP models capable of understanding and processing multiple languages simultaneously, which helps businesses operate globally and cater to diverse linguistic audiences without the need to build separate models for each language.
- Integration of NLP with Multimodal AI Systems: NLP is increasingly being combined with other AI technologies such as computer vision and speech recognition to create multimodal systems that can interpret and respond to inputs from text, voice, and images, enabling richer and more interactive user experiences.


The main reason sentiment analysis is leading in the Natural Language Processing (NLP) market is because it enables businesses to extract valuable customer insights by automatically interpreting and quantifying emotions expressed in vast amounts of unstructured text data.

Sentiment analysis has become a cornerstone application of NLP due to the rising need for organizations to understand customer opinions, preferences, and satisfaction in real time across multiple digital platforms such as social media, product reviews, and customer feedback channels. This capability empowers companies to make data-driven decisions aimed at improving products, tailoring marketing strategies, managing brand reputation, and enhancing customer experience. The surge in online interactions and the exponential growth of user-generated content have made manual analysis impractical, creating a strong demand for automated sentiment analysis tools that can process and interpret this data at scale with speed and accuracy. Furthermore, sentiment analysis is widely applicable across diverse industries, including retail, finance, healthcare, and entertainment, which rely heavily on consumer sentiment to guide strategy and measure market response. The continuous advancements in machine learning and deep learning algorithms have further enhanced the accuracy and nuance of sentiment analysis models, enabling them to detect subtleties like sarcasm, mixed emotions, and context-dependent sentiments. As businesses increasingly prioritize customer-centric approaches and real-time analytics, sentiment analysis remains at the forefront of NLP applications, driving significant market growth and innovation.

The main reason BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance) is leading in the Natural Language Processing (NLP) market is because the industry’s growing need for efficient, accurate, and automated handling of vast volumes of unstructured financial data and customer interactions drives widespread adoption of NLP technologies.

In the BFSI sector, the sheer scale of data generated daily?from customer service queries, financial reports, compliance documents, market news, and transactional records?necessitates advanced tools that can process and analyze this information quickly and accurately. NLP enables financial institutions to automate routine tasks such as customer support through chatbots, fraud detection by analyzing transaction patterns and textual data, risk assessment by extracting insights from regulatory documents, and sentiment analysis to gauge market trends and investor sentiment. Additionally, stringent regulatory requirements in the BFSI domain demand robust compliance monitoring systems, where NLP plays a critical role in parsing complex legal language and ensuring adherence to ever-evolving policies. The rising emphasis on personalized banking experiences further accelerates NLP adoption, as financial firms leverage language models to deliver customized product recommendations and real-time assistance. The integration of NLP with other AI-driven technologies also enhances decision-making capabilities, operational efficiency, and customer satisfaction in this highly competitive and data-intensive industry. As BFSI continues to embrace digital transformation, NLP remains a vital enabler, driving its leadership in the global NLP market through innovative applications tailored to meet sector-specific challenges.

The main reason Statistical NLP is leading in the Natural Language Processing (NLP) market is because it offers scalable, data-driven methods that enable machines to learn language patterns from vast corpora of text, providing robust and adaptable solutions for diverse real-world applications.

Statistical NLP, which relies on probabilistic models and machine learning algorithms to analyze and interpret human language, has become the foundation for many successful NLP systems due to its ability to handle the inherent variability and complexity of natural language. Unlike rule-based approaches that require manual crafting of linguistic rules, Statistical NLP leverages large datasets to automatically infer language structures and relationships, making it highly efficient and scalable for processing massive volumes of unstructured text data. This data-driven approach enables models to adapt to new language usage, dialects, and evolving vocabulary without extensive human intervention.

The main reason cloud deployment is leading in the Natural Language Processing (NLP) market is because it provides scalable, cost-effective, and easily accessible infrastructure that enables businesses of all sizes to leverage powerful NLP tools without the need for significant upfront investment in hardware or specialized expertise.

Cloud-based NLP solutions have transformed how organizations adopt and integrate language processing technologies by offering flexible, on-demand access to computing resources and advanced AI models hosted remotely. This eliminates the barriers associated with traditional on-premises setups, such as high capital expenditure, complex maintenance, and limited scalability. With cloud platforms, companies can rapidly deploy NLP applications like chatbots, sentiment analysis, and document processing, scaling their operations effortlessly as data volumes and user demands grow. Additionally, cloud providers offer pre-built NLP APIs and frameworks?such as those from AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud?that accelerate development cycles, reduce time-to-market, and allow organizations to focus on customizing solutions rather than building foundational infrastructure. The cloud also facilitates continuous updates and integration of the latest NLP advancements, ensuring users benefit from cutting-edge models and security standards without manual upgrades. Furthermore, the collaborative and remote nature of cloud services supports cross-functional teams and global deployments, making NLP solutions more accessible across industries and geographies. As businesses increasingly prioritize agility, cost-efficiency, and innovation, cloud-based NLP stands out as the leading delivery model driving the market’s rapid growth and widespread adoption.


The main reason North America is leading in the Natural Language Processing (NLP) market is because of its strong technological infrastructure, presence of major AI research hubs, and substantial investments by leading tech companies driving innovation and early adoption of NLP technologies.

North America, particularly the United States, hosts many of the world’s foremost technology giants, research institutions, and startups that are pioneering advancements in NLP and artificial intelligence. The region benefits from a well-established ecosystem of skilled AI researchers, engineers, and data scientists who continuously push the boundaries of NLP capabilities through both academic and commercial innovation. Significant venture capital funding and corporate investment in AI and NLP startups further accelerate development and deployment of cutting-edge solutions across industries such as healthcare, finance, retail, and customer service. Moreover, North America’s mature digital infrastructure, widespread internet penetration, and large consumer base create an ideal environment for the extensive collection and processing of diverse textual data, which is crucial for training sophisticated NLP models. The region’s regulatory framework and supportive government initiatives also encourage AI adoption while addressing ethical considerations and data privacy challenges. Additionally, early adoption by enterprises in North America to automate customer interactions, improve decision-making, and gain competitive advantage reinforces the market leadership. Collectively, these factors create a virtuous cycle of innovation, investment, and adoption that cements North America’s leading position in the global NLP market.


- In August 2023, Meta introduced SeamlessM4T, a groundbreaking AI translation model that stands as the first to offer comprehensive multimodal and multilingual capabilities. This innovative model empowers individuals to communicate across languages through both speech and text effortlessly. Its impressive features include speech recognition for nearly 100 languages, speech-to-text translation for nearly 100 input and output languages, and speech-to-speech translation supporting almost 100 input languages and 36 output languages (including English).
- In August 2023, Google Cloud announced a partnership with AI21 Labs, an Israeli startup revolutionizing reading and writing through generative AI and large language models (LLMs). AI21 Labs utilizes Google Cloud's specialized AI/ML infrastructure to expedite model training and inferencing. This partnership enables customers to seamlessly integrate industry-specific generative AI capabilities through BigQuery connectors and functions.
- In March 2023, Baidu unveiled ERNIE Bot, its latest innovation in generative AI, featuring a knowledge-enhanced LLM. This cutting-edge technology can understand human intentions and provide precise, coherent, and fluent responses that approach human-level comprehension and communication.


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 72 hours (3 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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