日本自然言語処理市場は、2023年から2032年までに11億8345万米ドルから73億5,148万米ドルまでの収益増加が見込まれ、2024年から2032年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 22.50％で成長すると予測されています。

自然言語処理（NLP）は、人工知能（AI）の一分野であり、コンピュータに人間の言語（書き言葉と話し言葉の両方）を分析、理解、解釈することをさせることを目指す技術です。この技術により、AIやアルゴリズムを活用して、人間のコミュニケーションを正確に理解し、それに応答することで、人間とコンピュータ間で自然なやり取りを実現します。また、NLPは音声認識、言語翻訳、大量のテキストデータのリアルタイム要約などのタスクを処理するソフトウェアアプリケーションにおいて、重要な役割を果たしています。

市場を牽引する要因

自動化による顧客サービスの向上が市場の成長を加速させている

日本における顧客サービスの自動化需要の増加は、自然言語処理（NLP）技術の採用を大きく促進しています。たとえば、NLPを活用したチャットボットや仮想アシスタントは、24時間365日対応カスタマーサポートを提供し、顧客満足度を大幅に向上させています。これらのシステムは言語の壁を克服し、日本企業が世界中の多言語を顧客と効果的に関わることを可能にしています。この能力は、コミュニケーション効率を高めるだけでなく、多様な顧客層に対応することで企業の市場範囲を拡大します。そのため、これらすべての要因が、日本市場の成長を予測期間中に後押ししています。

市場の制約

プライバシー問題、人材不足、倫理的ジレンマが市場成長の妨げになる可能性

プライバシーとデータセキュリティに関する懸念は、日本におけるNLP（自然言語処理）能力の発展においても大きな障害となっています。厳しいデータプライバシー法により、NLPの研究開発に必要な重要なデータへのアクセスが制限されており、また、データセキュリティに対する一般の懸念がNLP技術の採用を妨げる要因となっています。さらに、NLPや関連技術分野に特化した熟練専門家が著しく不足していることも大きな課題です。この分野の人材をめぐる国内外での激しい競争が課題をさらに悪化させ、NLP分野での発展と創造の可能性を制限しています。

さらに、NLPシステムの開発および導入には多大なコストがかかるため、特に必要なインフラやNLP技術への継続的な投資に必要な資源を欠く中小企業にとっては大きな障壁となっています。また、トレーニングデータにおけるバイアスやNLPアプリケーションの透明性の必要性といった倫理的な配慮が、公平性や説明責任を確保するために厳密な注意を要し、NLPシステムの導入をさらに複雑化させています。これらの要因が予測期間中の日本市場の成長を妨げています。

市場機会

技術的進歩がNLP機能を促進し、市場の成長を促す

ディープラーニングと機械学習の進歩は、自然言語をより高い精度で処理および理解するNLPシステムの能力を向上させる鍵となります。例えば、これらの技術的進歩は、クラウドコンピューティングのスケーラビリティと費用対効果によって補完され、クラウドベースのNLPソリューションの展開に役立っています。これらの技術を組み合わせることで、NLPアプリケーションはより洗練され、アクセスしやすくなり、さまざまなビジネスプラットフォームや消費者向けアプリケーションとの統合が向上します。したがって、これらすべての要因が、予測期間における日本市場の成長を後押ししています。

市場セグメンテーションの洞察

タイプ別

2023年において、統計的NLPセグメントは収益面で日本の自然言語処理（NLP）市場を独占しました。この成長は、統計的および確率的アプローチを用いて言語パターンを推測する統計的NLPが、大規模なデータセットの管理に効果的であり、新たな未知のデータへの適応性が高いことから広く受け入れられている点に起因しています。このような要因が、日本市場におけるこのセグメントの成長を後押ししました。

しかし、予測期間中にはハイブリッドNLPセグメントが市場を支配すると予想されています。このセグメントの成長は、ハイブリッドNLPが統計的アプローチとルールベースのアプローチの両方の強みを組み合わせることで、柔軟性を維持しながら精度を向上させるバランスの取れたソリューションを提供する点に起因しています。このセグメントは、日本で採用されているさまざまな技術的アプローチを反映しており、困難な言語タスクに対応するとともに、異なる産業分野の多様な要件に応えています。このような要因が、予測期間中に日本市場におけるこのセグメントの成長を後押しすると期待されています。

主要企業のリスト：

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google, Inc.
• Com, Inc.
• Apple, Inc.
• Facebook, Inc.
• Intel Corporation
• SAS Institute, Inc.
• Baidu, Inc.
• Health Fidelity, Inc.
• Conversica, Inc.
• Inbenta Technologies, Inc.

セグメンテーションの概要

日本自然言語処理市場は、タイプ、用途、エンドユーザー、コンポーネント、展開、企業規模に焦点を当てて分類されています。

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

• 感傷分析
• データ抽出
• リスクおよび脅威検出
• 自動要約
• コンテンツ管理
• 言語スコアリング
• その他

最終用途別

• 銀行、金融サービス、保険
• IT および通信
• ヘルスケア
• 教育
• その他

コンポーネント別

• ソリューション
• サービス

展開別

• クラウド
• オンプレミス

企業規模別

• 大企業
• 中小企業