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チャットボット市場規模、シェア、動向レポート
世界のチャットボット市場規模は2022年に47億ドルとなった。2023年の54億ドルから2028年には155億 ドルに成長し、予測期間中のCAGRは23.3％を示すと予測されている。
チャットボットの自然言語処理（NLP）能力を向上させ、チャットボットが人間の言葉をよりよく理解し、反応できるようにするため、チャットボットにおける生成モデルの出現が高まり、今後数年間で優位に立つ。さらに、生成モデル、特にGPT-4のようなニューラルネットワークベースの言語モデルは、チャットボットが個々のユーザーの好みや行動をよりよく理解するのに役立ち、よりパーソナライズされた推奨やサポートを提供することを可能にします。
市場ダイナミクス
ドライバーチャットボットにおける生成モデルの使用率の上昇
AIは現在、生成AIとLLMを中心に著しい進歩を遂げている。ディープラーニング技術を駆使したこれらのモデルは、大規模なデータセットから発見されたパターンに基づいて新しいコンテンツを生成するように設計されている。例えば、GPT-3.5大規模言語モデルに基づくOpenAIのチャットボットChatGPTは、あらゆる文脈を理解する人間のようなテキストを生成する能力でユーザーを驚かせた。しかし、テキストからテキストだけでなく、生成AIにはテキストから画像、テキストからビデオ、テキストから3D、テキストから音楽なども含まれる。ジェネレーティブAIは、企業が製品、サービス、ソリューションの革新的なアイデアをこれまで以上に迅速かつ効率的に創出できるようにすることで、ビジネスを変革することができる。ジェネレーティブAIは、インテリジェントな意思決定、開発やマーケティング製品サイクルに関連するコストの削減、複雑な問題に対する代替ソリューションの迅速な特定に不可欠なデータ駆動型の情報を企業に提供することができます。チャットボットにおけるジェネレーティブAIとその予測機能により、企業はアルゴリズムの力を活用し、以前よりも迅速かつ正確に意思決定を行うことができる。ジェネレーティブAIを活用することで、企業は新たな可能性を模索し、わずかな時間でさまざまなアイデアを試すことができる。
抑制：顧客の意図を認識できず、効果的な対応ができない
市場のチャットボットソリューションプロバイダーは、ユーザーの要件を満たすチャットボットの開発に向けて取り組んでいます。APIなどのソフトウェアツールは、特定のユーザー要件を満たし、チャットボット構築の正確な目的を達成するために失敗した特定の機能を統合することなく、チャットボットソリューションの一般的な使用を実行するために特別に開発されています。特定のデータで供給されるチャットボットは、彼らが答えるようにプログラムされている質問を投げかけられた場合にのみ、顧客を支援することができます。従って、顧客がチャットボットの知らない質問を投げかけると、チャットボットは顧客の意図を理解できず、投げかけられた問い合わせを解決できないことを示すことになる。顧客の意図を認識できないことは、市場成長の抑制要因となるだろう。
チャンス人間のような会話体験を提供する自己学習型チャットボットの開発に向けた取り組み
チャットボットは環境の状況変化に合わせて修正し、行動、経験、決定から学習することができる。これらのチャットボットは、最小限の時間でデータを分析し、多言語でのサポートを提供することで、顧客が探している正確な情報を便利に見つけることができる。データ駆動型の行動をとる自己学習ボットは、NLPテクノロジーと自己学習機能（教師ありML）を搭載しており、より人間に近い自然なコミュニケーションの提供を可能にする。また、失敗から学ぶこともできる。自己学習型チャットボットの開発に向けて、様々な計画が進められている。自己学習型チャットボットは、よりパーソナライズされた適切な応答をユーザーに提供し、全体的な顧客体験を向上させることができる。チャットボットがユーザーとのやり取りから学習し続けることで、より正確で文脈に即した情報を提供できるようになり、顧客満足度の向上につながる。
課題複雑で時間のかかるセットアップとメンテナンス
チャットボットの導入は厄介で、セットアップには高いコストがかかるかもしれない。どのようなシステムでも、チャットボットをセットアップし、すべての機能を学習するのに約2週間が必要です。また、チャットボットが適切に動作するためには、頻繁な最適化とメンテナンスが必要です。会社で何か変更があった場合、ユーザーはその変更をクライアントへのボットの回答に反映させなければなりません。また、ユーザーは頻繁にチャットに目を通し、ボットにどのような改善を実施すべきかを確認する必要があります。チャットボット・ソリューションのセットアップとメンテナンスには、プログラミング言語、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）の知識など、技術的な専門知識が必要になることが多い。これは、社内に技術リソースがない企業や、外部の専門家を雇う予算がない企業にとっては障壁となり得る。ヘルスケアや金融など一部の業界では、チャットボットは厳しい規制要件に準拠しなければならない。そのため、チャットボット・ソリューションのセットアップとメンテナンスにさらなる複雑さとコストがかかる可能性があります。
ボットコミュニケーション別では、オーディオ/ボイスが予測期間中に最も高いCAGRを記録する。
ボットコミュニケーション別では、チャットボット市場はテキスト、音声/ボイス、ビデオに区分される。音声/ボイスセグメントは予測期間中に最も高いCAGRを記録する。音声/ボイスボットは、音声アシスタントまたはボイスボットとしても知られ、テキストの代わりに話し言葉で人間のユーザーとの会話をシミュレートするように設計されたコンピュータプログラムである。音声/ボイスボットは、音声認識とNLP技術を使用してユーザーの入力を理解し、会話形式で適切な応答を提供する。これらのボットは、スマートスピーカーやスマートフォンのバーチャルアシスタントなどの音声対応デバイスからアクセスすることができる。音声/ボイスボットは、音楽の再生やリマインダーの設定から、天気予報の提供や質問への回答まで、さまざまなタスクを実行できる。ボットは、ハンズフリーやアイズフリーのインタラクションを好む個人や、音声ベースのインタラクションを通じてカスタマーサービスやセールスの向上を目指す企業にとって有用である。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米はインサイトエンジン市場で最大のシェアを占めると予想されている。北米の主な対象国は米国とカナダである。AI技術の主要な採用者である北米地域は、世界のチャットボット市場で主要な収益を生み出す地域である。北米は、自然言語処理、音声認識技術、チャットボットなどの新技術を最も多く採用しているため、世界のチャットボット市場の主要シェアを確保している。また、これらの要因は、地域全体でチャットボットソリューションを採用する原因となっています。さらに、ITおよびITeS、テレコム、ヘルスケア、メディアおよびエンターテインメント、小売、BFSIなど、さまざまな業種が、顧客の問い合わせを迅速に解決するためにチャットボットツールを採用している。
主要市場プレイヤー
チャットボット市場のベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、様々なタイプの有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供サービスを強化している。チャットボット市場で事業を展開する主要企業には、グーグル（米国）、マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、百度（中国）、オラクル（米国）、SAP（ドイツ）、OpenAI（米国）、セールスフォース（米国）、Meta（米国）、Artificial Solutions（スウェーデン）、ServiceNow（米国）、[24]7.ai（米国）、Kore.ai（米）、Conversica（米）、Inbenta（米）、Creative Virtual（米）、Avaamo（米）、Haptik（インド）、Solvvy（米）、Gupshup（米）、Aivo（米）、Personetics（米）、LivePerson（米）、Freshworks（インド）、Engati（米）、Botsify（パキスタン）、Yellow.ai（米国）、Drift（米国）、Intercom（米国）、Chatfuel（米国）、Landbot（スペイン）、Pandorabots（米国）、Customers.ai（米国）、Rasa（ドイツ）、BotsCrew（英国）。
この調査レポートは、チャットボット市場を提供、タイプ、ビジネス機能、ボットコミュニケーション、チャネル統合、業種、地域に基づいて分類しています。
提供する：
ソリューション
スタンドアロン
ウェブベース
メッセージングベース
その他のソリューション（ライブチャットとビデオボット）
サービス
マネージドサービス
プロフェッショナルサービス
トレーニングとコンサルティング
システムの統合と実装
サポートとメンテナンス
タイプ別
メニューベース
言語ベース
キーワード認識ベース
文脈的
ハイブリッド
ボイスボット
ボットコミュニケーションによって：
テキスト
オーディオ/ボイス
ビデオ
チャンネル統合によって：
Eメールとウェブサイト
モバイルアプリ
メッセージングアプリ
電話/ IVR
ビジネス機能別：
情報技術サービス管理（ITSM）
セールス＆マーケティング
コンタクトセンター
財務・会計
人事
オペレーションとサプライチェーン
垂直方向で
小売とeコマース
テレコム
BFSI
ヘルスケアとライフサイエンス
メディアとエンターテインメント
旅行とホスピタリティ
ITおよびITES
エネルギーと公益事業
政府と防衛
その他の業種（製造、建設・不動産、自動車、教育）
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
ニュージーランド
ASEAN諸国
その他のアジア太平洋諸国
中東・アフリカ
UAE
サウジアラビア
イスラエル
南アフリカ
エジプト
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2023年3月、バイドゥは「ERNIE Bot」と呼ばれるChatGPTスタイルのプロジェクトの社内テストを3月中に終了すると発表した。ERNIEは「Enhanced Representation through Knowledge Integration」の略で、AIを活用した大規模な言語モデルである。
2023年3月、OpenAIはディープラーニングをスケールアップするためにGPT-4を導入した。GPT-4は、画像とテキストの入力を受け付け、テキスト出力を発する、大規模なマルチモーダルモデルである。GPT-4は、多くの実世界のシナリオでは人間よりも能力が低いにもかかわらず、学術的および専門的なベンチマークでは人間レベルのパフォーマンスを発揮する。
2022年2月、グーグルはテスター向けの新しいチャットボットサービス「Bard」を開始した。同社はまず、LaMDAの軽量版を使って利用できるようにしている。
2023年2月、OpenAIは、誰とでもコミュニケーションをとり、フォローアップの問い合わせに応じ、微妙な仮定を修正できるチャットボット「ChatGPT」を発表した。
2023年1月、マイクロソフトはAzure OpenAI Serviceを発表。これにはGPT-3.5、Codex、DALL-E 2といった最先端のAIモデルが含まれる。Microsoft Azureのインフラとエンタープライズグレードの機能により、企業は最先端のアプリケーションを構築できる。
目次
1 はじめに （ページ – 34）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 研究方法 (ページ – 40)
2.1 調査データ
図1 チャットボット市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表1 一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
図2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
図4 市場規模の推定方法 – アプローチ1（供給側）：市場のソリューション／サービスからの収益
図5 市場規模の推定方法 – アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図6 市場規模の推定方法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図7 市場規模推定手法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：チャットボット全体の支出を通じたチャットボットのシェア
2.4 市場予測
表2 因子分析
2.5 研究の前提
2.6 限界
2.7 不況が市場に与える影響
表3 景気後退が世界市場に与えた影響
3 事業概要 （ページ – 53）
表4 世界のチャットボット市場規模と成長率、2017-2022年（百万米ドル、前年比）
表5 2023-2028年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比）
図8 2023年にはソリューション部門が市場を支配する
図9 スタンドアローン・ソリューションが2023年に最大シェアを占める
図10 2023年に市場を支配するのはプロフェッショナル・サービス分野
図11 2023年に市場をリードするのはシステム・インテグレーションとインプリメンテーション分野
図12 2023年、モバイルアプリ部門が最大シェアを占める
図13 2023年に市場をリードするソーシャルメッセンジャー分野
図14 2023年に最大の市場規模を握るのはテキスト分野
図15 2023年、メニューベース・セグメントが最大の市場シェアを占める
図16 2023年にはコンタクトセンター・セグメントが最大セグメントになる
図17 顧客エンゲージメントとリテンション部門が2023年に最大の市場シェアを占める
図18 2023年に最大の財務・会計アプリケーション・セグメントとなるのはカスタマー・サポート
図19 2023年に市場を支配するのはHRアプリケーションの中の採用部門
図 20 2023 年にはワークフロー最適化分野が最大の市場規模を占める
図 21 2023 年には、ITSM アプリケーションの中でインシデント管理分野が市場を支配する
図22 エージェント・パフォーマンス管理分野が2023年に最大の市場規模を占める
図23 2023年に最も高い成長率を示すのはヘルスケアとライフサイエンス分野
図24 北米が最大の市場シェアを占め、アジア太平洋地域が2023年に最も高い成長率を示す
4 プレミアム・インサイト (ページ – 62)
4.1 チャットボット市場の魅力的な機会
図25 没入型顧客体験のためのチャットボットにおけるジェネレーティブ・モデルの使用率の上昇が市場を牽引する
4.2 世界市場における景気後退の概要
図26 2023年の前年比成長率は微減にとどまる
4.3 市場：トップ3のビジネス機能
図 27 HR ビジネス機能部門は予測期間中に最も高い成長率を示す
4.4 北米：市場：サービス別、上位3業種別
図28 2023年に北米で最大の市場シェアを占めるのはソリューションと小売・eコマース分野
4.5 市場：地域別
図29 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 65）
5.1 導入
5.2 チャットボットの歴史
図30 チャットボットの歴史
5.3 チャットボット市場：アーキテクチャ
図31 市場アーキテクチャ
5.4 市場ダイナミクス
図 32 推進要因、阻害要因、機会、課題：市場
5.4.1 ドライバー
5.4.1.1 セルフサービスに対する顧客ニーズの高まりとテクノロジーの進歩
5.4.1.2 低い運用コストで24時間365日の顧客サポートに対するニーズの高まり
5.4.1.3 様々なチャネルを通じた顧客エンゲージメントの重視の増加
5.4.1.4 チャットボットにおける生成モデルの使用率の上昇
5.4.2 拘束
5.4.2.1 顧客の意図を認識できず、効果的な対応ができない
5.4.2.2 音声認証に伴う精度の懸念
5.4.3 機会
5.4.3.1 人間のような会話体験を提供する自己学習型チャットボット開発への取り組み
5.4.3.2 強化された顧客体験を提供するAIベースのチャットボットへの需要の高まり
5.4.3.3 センチメント分析とチャットボットの統合による有意義な顧客インサイトの実現
5.4.4 課題
5.4.4.1 チャットボット技術が様々なアプリケーションに与える影響についての認識不足
5.4.4.2 複雑で時間のかかるセットアップとメンテナンス
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 BFSI
5.5.1.1 ケーススタディ1：BankBazaarはHaptikのチャットボットを導入し、顧客エンゲージメントを高め、顧客リーチを強化した。
5.5.1.2 ケーススタディ2：チューリッヒ保険グループはSpixiiと協力して、迅速な通知のためのZaraチャットボットを開発した。
5.5.1.3 ケーススタディ3：SIX Payment Services Ltd.がEnterprise Botと提携して顧客サービスを強化
5.5.1.4 ケーススタディ4：SEBリテール銀行、IPsoftのアメリア・チャットボットで社内外のサポート・プロセスの効率化を図る
5.5.2 小売とeコマース
5.5.2.1 ケーススタディ1：Kore.aiの小売バーチャルアシスタントによるデジタルチャネルでの注文処理
5.5.2.2 ケーススタディ2：HaptikはJioMartのWhatsAppでのエンドツーエンドのショッピング体験を支援
5.5.2.3 ケーススタディ3：スナップス、ナイキにパーソナライズド・エンゲージメント・モデルを提供し、モバイル・チャネルを通じた顧客エンゲージメントを強化
5.5.3 ヘルスケア・ライフサイエンス
5.5.3.1 ケーススタディ1：ティアはHIPAA準拠のNLUを導入し、効率化を図るためにRASAを選択した
5.5.3.2 ケーススタディ2：Kore.aiヘルスケアチャットボットはルーチンタスクを自動化できる
5.5.3.3 ケーススタディ3：Netmeds社はHaptik社と提携し、中核的な課題に対応できるチャットボットを構築した。
5.5.4 輸送と物流
5.5.4.1 事例1：アムトラックが顧客支援のためにチャットボットを開発
5.5.4.2 ケーススタディ2：ユビセンドがリースチャットボットソリューション「Vanarama」を提供し、顧客の閲覧や問い合わせ対応を可能にする
5.5.5 旅行とホスピタリティ
5.5.5.1 ケーススタディ1：インディゴ、Yellow.aiで顧客満足度を87％に向上
5.5.5.2 ケーススタディ2：OYOはHaptikのライブチャットエージェントツールを統合し、カスタマーサポートを提供し、WhatsApp上で問い合わせに対応する。
5.5.6 テレコム
5.5.6.1 ケーススタディ1：エリサ・エストニアがMindTitanのチャットボットを導入し、受信チャットを分析して顧客体験を改善
5.5.7 製造業
5.5.7.1 ケーススタディ1：ロレアルはオートマット社と提携し、顧客エンゲージメントを高め、生産性を向上させるメッセージングチャットボットを開発した。
5.5.8 エネルギーと公益事業
5.5.8.1 ケーススタディ1：ENNがIBM Watson Assistantで自動AIに移行
5.5.9 政府
5.5.9.1 ケーススタディ1：ニュージャージー州とIBMコンサルティングは、IBMのバーチャルエージェントで市民を効率的に支援
5.6 サプライチェーン分析
図 33 チャットボット市場：サプライチェーン分析
5.7 特許分析
5.7.1 方法論
5.7.2 文書タイプ
表6 出願特許（2020-2023年
5.7.3 イノベーションと特許出願
図34 特許取得件数の合計、2020-2023年
5.7.3.1 上位志願者
図35 特許出願人トップ10、2020-2023年
5.8 価格分析
表7 チャットボット市場：価格モデル分析（2023年
5.9 ポーターの5つの力分析
図36 ポーターの5つの力分析
5.9.1 新規参入の脅威
5.9.2 代替品の脅威
5.9.3 サプライヤーの交渉力
5.9.4 買い手の交渉力
5.9.5 競争相手の激しさ
5.10 主要会議・イベント（2023-2024年
表8 カンファレンスとイベントの詳細リスト（2023-2024年
5.11 企業におけるチャットボット導入の主なメリット
5.11.1 スケーリング操作
5.11.2 強化されたCXとEX
5.11.3 大幅なコスト削減
5.11.4 リード・ジェネレーション
5.11.5 パーソナライズされたレコメンデーション
5.12 2030年までのチャットボットロードマップ
図37 2030年までのチャットボットロードマップ
5.13 チャットボットツールとフレームワーク
5.13.1 グーグルによるダイアログフロー
5.13.2 アマゾン・レックス
5.13.3 ワトソン・アシスタント
5.13.4 マイクロソフトボットフレームワーク
5.13.5 レース
5.13.6 ボットプレス
5.14 生態系分析
図 38 チャットボット市場：エコシステム分析
5.14.1 チャットボット・クラウド・プラットフォーム・プロバイダー
5.14.2 チャットボットAPIとフレームワークのプロバイダー
5.14.3 チャットボット構築プラットフォームプロバイダー
5.14.4 チャットボット・エンドユーザー
5.14.5 チャットボットコントローラ
5.15 チャットボット開発に使用される現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル
5.16 市場のバイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
図 39 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
5.17 規制の状況
5.17.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表9 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表10 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.18 主要ステークホルダーと購買基準
5.18.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
表14 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.18.2 購入基準
図40 上位3用途の主な購買基準
表15 上位3用途の主な購入基準
5.19 技術分析
5.19.1 機械学習とチャットボット
5.19.2 ディープラーニングとチャットボット
5.19.3 自然言語処理とチャットボット
5.19.4 自動音声認識とチャットボット
6 チャットボット市場：提供製品別（ページ番号 – 106）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 41 サービス部門は予測期間中に高い成長率を記録する
表16：市場、サービス別、2017-2022年（百万米ドル）
表 17：市場（オファリング別）、2023-2028 年（百万米ドル
6.2 ソリューション
図 42 予測期間中、メッセージング・ベース・セグメントが最も高い成長率を示す
表18 ソリューション別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 19：ソリューション別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.1 スタンドアロン
6.2.1.1 費用対効果が高く、柔軟でスケーラブルなチャットボット・ソリューションの提供
表 20 スタンドアロン：チャットボット市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表21 スタンドアロン：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.2 ウェブベース
6.2.2.1 ビジネス価値を高め、顧客体験を向上させるチャットボットの急成長
表22 ウェブベース：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 23：ウェブベース市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.3 メッセージング・ベース
6.2.3.1 メッセージングアプリの人気上昇が市場を牽引する
表24 メッセージングベース：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 25 メッセージングベース：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.4 その他の解決策
表 26 その他のソリューション：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 27 その他のソリューション：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3 サービス
図 43 マネージド・サービス部門は予測期間中により高い CAGR を記録する
表 28 サービス：チャットボット市場、タイプ別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 29 サービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1 マネージド・サービス
表30 マネージドサービス：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 31 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2 プロフェッショナル・サービス
図 44 トレーニング・コンサルティング・サービス部門は予測期間中に高い成長率を記録する
表 32 プロフェッショナルサービス：市場、タイプ別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 33：プロフェッショナルサービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2.1 トレーニングとコンサルティング
6.3.2.1.1 運営管理と技術更新に重要な役割を果たすトレーニングとコンサルティングサービス
表 34 トレーニング・コンサルティング市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 35 トレーニング・コンサルティング市場（地域別）：2023-2028 年（百万米ドル
6.3.2.2 システムの統合と実施
6.3.2.2.1 効果的なシステムコミュニケーションを確保する必要性の高まりが、システム統合と導入サービスを牽引する
表 36 システム統合・実装市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 37 システムインテグレーションと実装市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2.3 サポートとメンテナンス
6.3.2.3.1 チャットボット導入の増加に伴い、サポート・保守サービスの需要が高まる
表 38 サポート・メンテナンス市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 39 サポート・メンテナンス市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
7 チャットボット市場：タイプ別（ページ – 120）
7.1 はじめに
7.1.1 タイプ：市場促進要因
図 45 ボイスボット分野は予測期間中に最も高い成長率で成長する
表40 市場、タイプ別、2017-2022年（百万米ドル）
表 41 タイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 メニュー・ベース
7.2.1 会話を合理化し、効率的なユーザー体験を提供する
表 42 メニューベース：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 43 メニューベース：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3 言語ベース
7.3.1 自然言語を正確に解釈するためのチャットボット向けNLP技術の進歩
表 44 言語ベース：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 45 言語ベース：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.4 キーワード認識ベース
7.4.1 顧客満足度とロイヤルティの向上に役立つ、ユーザーデータに基づくパーソナライズされた対応
表 46 キーワード認識ベース：チャットボット市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 47 キーワード認識ベース：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
7.5 CONTEXTUAL
7.5.1 嗜好を理解することにより、顧客にパーソナライズされた体験を提供する
表 48：コンテクスチュアル：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 49：コンテクスチュアル：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.6 HYBRID
7.6.1 高度でパーソナライズされたチャットボット体験を提供する
表50 ハイブリッド：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 51 ハイブリッド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.7 VOICEBOTS
7.7.1 音声アシスタントの利用増加が市場を押し上げる
表 52 音声ボット：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 53：ボイスボット：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8 チャネル統合別チャットボット市場（ページ番号 – 129）
8.1 導入
8.1.1 チャネル統合：市場促進要因
図 46 メッセージングアプリ部門は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 54：チャネル統合別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 55：チャネル統合別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
8.2 Eメールとウェブサイト
8.2.1 GROWING NEED TO PROVIDE PRODUCT RECOMMENDATIONS TO WEBSITE VISITORS
TABLE 56 EMAIL AND WEBSITE: MARKET, BY REGION, 2017–2022 (USD MILLION)
TABLE 57 EMAIL AND WEBSITE: MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION)
8.3 モバイルアプリ
8.3.1 ユーザーの行動や嗜好に基づく、パーソナライズされた推奨や対応のニーズの高まり
表58 モバイルアプリ：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 59 モバイルアプリ：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.4 電話/IVR
8.4.1 顧客と企業間の会話を促進する
表60 電話／IVR：地域別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 61 電話／IVR：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
8.5 メッセージングアプリ
8.5.1 スマートフォンの普及がチャットボット・ソリューション展開の機会をもたらす
図 47 企業向けメッセンジャー分野は予測期間中に高い成長率を示す
表62 チャットボット市場、メッセージングアプリ別、2017-2022年（百万米ドル）
表 63 メッセージングアプリ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表64 メッセージングアプリ：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 65 メッセージングアプリ：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.5.2 ソーシャルメッセンジャー
表 66 ソーシャルメッセンジャー：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 67 ソーシャルメッセンジャー：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.5.3 エンタープライズ・メッセンジャー
表 68 エンタープライズメッセンジャー：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 69 エンタープライズメッセンジャー：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9 チャットボット市場：ボット通信別（ページ番号 – 139）
9.1 はじめに
9.1.1 ボット通信：市場促進要因
図 48 オーディオ／ボイス部門が予測期間中に最も高い成長率を示す
表 70：ボットコミュニケーション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 71：ボット通信市場（2023-2028 年）（百万米ドル
9.2 テキスト
9.2.1 複数の顧客とのやり取りを、待ち時間を短縮して処理する。
表72 テキスト：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表73 テキスト：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
9.3 オーディオ／ボイス
9.3.1 よりパーソナライズされたインターフェースと優れたマーケティング戦略へのニーズの高まりが市場を押し上げる
表 74 音声／音声：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 75 音声／音声：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9.4 ビデオ
9.4.1 リモートワークとバーチャルイベントの増加が企業におけるビデオチャットボットの採用を促進する
表 76 ビデオ：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 77 ビデオ：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10 チャットボット市場：ビジネス機能別（ページ番号 – 145）
10.1 導入
10.1.1 ビジネス機能：市場促進要因
図 49 HR 分野は予測期間中に最も高い CAGR を記録する
表 78：ビジネス機能別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 79：ビジネス機能別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2 人材
表80 人材：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 81 人材：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2.1 hrアプリケーション
図50 2023年に最大のシェアを占めるのはリクルート・アプリケーション
表 82：HR市場（用途別）、2017～2022年（百万米ドル
表83 HR市場（用途別）：2023-2028年（百万米ドル
10.2.2 採用
10.2.2.1 リアルタイムのフィードバック分析により、効果的なオンボーディングプロセスを提供する。
10.2.3 オンボーディング
10.2.3.1 申請者から情報を収集し、長期的な改善を提案する
10.2.4 サーベイ
10.2.4.1 効率的なカスタマーサポートを提供する
10.2.5 質問に答える
10.2.5.1 NLPはチャットボットが人間のような会話でユーザーに対応することを可能にする
10.2.6 その他のHRアプリケーション
10.3 セールス＆マーケティング
表84 販売・マーケティング：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 85 販売・マーケティング：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.3.1 セールスおよびマーケティング用途
図 51 顧客エンゲージメントとリテンション部門が2023年に最大シェアを占める
表86 販売・マーケティング市場、用途別、2017-2022年（百万米ドル）
表 87 販売・マーケティング市場（用途別）：2023-2028 年（百万米ドル
10.3.2 顧客エンゲージメントとリテンション
10.3.2.1 個人に合わせた便利なサービスを瞬時に提供する
10.3.3 ブランディングと広告
10.3.3.1 潜在顧客にパーソナライズされた体験とターゲットを絞ったメッセージを提供する
10.3.4 キャンペーン管理
10.3.4.1 ユーザーエクスペリエンスの向上とパーソナライズされたインタラクションの実現
10.3.5 パーソナライズされた推薦
10.3.5.1 リアルタイムでのユーザーデータの収集と分析
10.3.6 その他の販売・マーケティング用途
10.4 財務および会計
表 88 財務・会計：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 89 財務・会計：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.4.1 財務・会計アプリケーション
図52 2023年に最大のシェアを占めるのはカスタマー・サポート部門
表 90 財務・会計市場（アプリケーション別）：2017-2022 年（百万米ドル
表 91 財務・会計市場（用途別）：2023-2028 年（百万米ドル
10.4.2 カスタマーサポート
10.4.2.1 費用対効果が高く、柔軟でスケーラブルなチャットボットシステムを提供する
10.4.3 調達管理
10.4.3.1 手作業にかかるコストの削減と効率の向上
10.4.4 経費の追跡と報告
10.4.4.1 業績を包括的に把握できる
10.4.5 データプライバシーとコンプライアンス
10.4.5.1 チャットボットの安全性、信頼性、法的要件への準拠を保証する。
10.4.6 その他の財務・会計アプリケーション
10.5 情報技術サービス管理
表 92：ISSM: 地域別市場、2017-2022 (百万米ドル)
表 93：ISSM: 地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.5.1 そのアプリケーション
図53 インシデント管理分野が2023年に最大シェアを占める
表94 ITSM市場、用途別、2017-2022年（百万米ドル）
表 95：ITSM 市場：用途別 2023-2028 年（百万米ドル）
10.5.2 インシデント管理
10.5.2.1 ステータスおよび解決予定時間に関する定期的な最新情報を提供する。
10.5.3 コスト最適化
10.5.3.1 冗長性を排除し、ソフトウェアライセンスコストを削減する
10.5.4 クエリ処理
10.5.4.1 より良い顧客インサイトを提供する
10.5.5 ナレッジ・マネジメント
10.5.5.1 履歴と嗜好に基づいて、ユーザーにパーソナライズされた応答を提供する
10.5.6 その他のATMアプリケーション
10.6 オペレーションとサプライチェーン
表96 オペレーションとサプライチェーン：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 97 オペレーションとサプライチェーン：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.6.1 オペレーションとサプライチェーン・アプリケーション
図54 2023年にワークフロー最適化分野が最大シェアを占める
表 98 業務・サプライチェーン市場（用途別）：2017-2022 年（百万米ドル
表 99 オペレーション・サプライチェーン市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
10.6.2 ワークフローの最適化
10.6.2.1 効果的な事業運営プロセスを提供する
10.6.3 スケジューリングとルーティング
10.6.3.1 チャットボットの急成長がビジネス価値を高め、効率性と顧客体験を向上させる
10.6.4 在庫管理
10.6.4.1 オーダーの効率と正確性の向上
10.6.5 ベンダーの関与
10.6.5.1 効率の向上、コストの削減、サプライチェーンの合理化
10.6.6 その他のオペレーションおよびサプライチェーン・アプリケーション
10.7 コンタクトセンター
表100 コンタクトセンター：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 101 コンタクトセンター：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.7.1 コンタクトセンター・アプリケーション
図55 エージェント・パフォーマンス管理部門が2023年に最大シェアを占める
表 102 コンタクトセンター市場、アプリケーション別、2017-2022 年（百万米ドル）
表103 コンタクトセンター市場：用途別、2023-2028年（百万米ドル）
10.7.2 エージェント・パフォーマンス管理
10.7.2.1 代理店のパフォーマンスと顧客満足度の向上
10.7.3 エージェントの労働力管理
10.7.3.1 研修を予定し、企業が労働力を管理できるよう支援する必要性
10.7.4 質問に答える
10.7.4.1 迅速かつ正確な回答を提供することで効率を向上させる
10.7.5 顧客サポートとフィードバック
10.7.5.1 顧客サポートサービスを強化し、より強固な顧客関係を構築する
10.7.6 その他のコンタクトセンター・アプリケーション
11 チャットボット市場：垂直方向別（ページ – 167）
11.1 イントロダクション
11.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 56 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を記録する
表 104：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表105：垂直市場別、2023-2028年（百万米ドル）
11.2 銀行、金融サービス、保険
11.2.1 不正行為を減らし、インテリジェントで顧客志向のマーケティングを活用するチャットボット・ソリューション
11.2.2 銀行、金融サービス、保険：チャットボットの使用例
図 57 銀行、金融サービス、保険：チャットボットの使用例
表106 BFSI：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 107 BFSI：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
11.3 エネルギーと公益事業
11.3.1 顧客サービスを改善し、効率を高め、コストを削減する
11.3.2 エネルギーと公益事業：チャットボットの使用例
図58 エネルギーと公益事業：チャットボットの使用例
表 108 エネルギーおよび公益事業：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 109 エネルギーおよび公益事業：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.4 小売とeコマース
11.4.1 チャットボットは顧客の維持、フィードバックの収集、販売促進に役立つ
11.4.2 小売とeコマース：チャットボットの使用例
図 59 小売・eコマース：チャットボットの使用例
表110 小売およびeコマース：地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表111 小売およびeコマース：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
11.5 ItとItes
11.5.1 嗜好を理解することで、顧客によりパーソナライズされた適切な体験を提供する
11.5.2 ITとITES：チャットボットの使用例
図60 ITとITES：チャットボットの使用例
表112 ITおよびITES：地域別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表113 ITおよびITES：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
11.6 旅行とホスピタリティ
11.6.1 高度でパーソナライズされたチャットボット体験を提供するニーズの高まり
11.6.2 旅行とホスピタリティ：チャットボットの使用例
図 61 旅行とホスピタリティ：チャットボットの使用例
表114 旅行とホスピタリティ：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表115 旅行とホスピタリティ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
11.7 ヘルスケア・ライフサイエンス
11.7.1 徴候の収集と疾患の同定の精度を向上させる必要性の高まり
11.7.2 ヘルスケアとライフサイエンス：チャットボットの使用例
図62 ヘルスケアとライフサイエンス：チャットボットの使用例
表116 ヘルスケアとライフサイエンス：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 117 ヘルスケア・ライフサイエンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.8 メディア・娯楽
11.8.1 パーソナライズされたユーザー体験でオーディエンスのエンゲージメントを向上させる必要性
11.8.2 メディアとエンターテインメント：チャットボットの使用例
図 63 メディアとエンターテインメント：チャットボットの使用例
表 118 メディアとエンターテインメント：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 119 メディア・娯楽：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.9 政府・防衛
11.9.1 顧客サービス向上のための政府機関および防衛組織
11.9.2 政府と防衛：チャットボットの使用例
図64 政府と防衛：チャットボットの使用例
表 120 政府・防衛：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 121 政府・防衛：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
11.10 テレコム
11.10.1 迅速かつ効率的な顧客サービスを提供する
11.10.2 テレコム：チャットボットの使用例
図 65 テレコム：チャットボットの使用例
表 122：通信：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 123：通信：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
11.11 その他の業種
11.11.1 その他の業種：チャットボットの使用例
図66 その他の業種：チャットボットのユースケース
表 124 その他の垂直市場：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 125 その他の垂直市場：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
12 地域別チャットボット市場（ページ番号 – 188）
12.1 イントロダクション
図 67 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示す
図 68 インドは予測期間中に最も高い成長率を示す
表126：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表127 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
12.2 北米
12.2.1 北米：市場促進要因
12.2.2 北米：景気後退の影響
図 69 北米：チャットボット市場のスナップショット
表 128 北米：市場：サービス別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 129 北米：市場：提供製品別（2023-2028 年）（百万米ドル
表 130 北米：ソリューション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 131 北米：ソリューション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 132 北米：チャネル統合別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 133 北米：チャネル統合別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 134 北米：メッセージングアプリ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 135 北米：メッセージングアプリ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表136 北米：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 137 北米：チャットボット市場、サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 138 北米：専門サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 139 北米：専門サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 140 北米：業務機能別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 141 北米：業務機能別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表142 北米：タイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表143 北米：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 144 北米：ボットコミュニケーション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 145 北米：ボットコミュニケーション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 146 北米：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 147 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 148 北米：国別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 149 北米：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
12.2.3 米国
12.2.3.1 業種を超えたチャットボット活用の拡大が市場を牽引する
12.2.4 カナダ
12.2.4.1 顧客サービスの向上と市場成長の促進を目的とした最先端技術の採用増加
12.3 欧州
12.3.1 欧州：市場促進要因
12.3.2 欧州：景気後退の影響
表 150 欧州：チャットボット市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 151 欧州：製品別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 152 欧州：ソリューション別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 153 欧州：ソリューション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 154 欧州：チャネル統合別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 155 欧州：チャネル統合別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表 156 欧州：メッセージングアプリ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 157 欧州：メッセージングアプリ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表158 欧州：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 159 欧州：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表160 欧州：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 161 欧州：チャットボット市場、プロフェッショナルサービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 162 欧州：業務機能別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 163 欧州：ビジネス機能別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 164 欧州：タイプ別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 165 欧州：タイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 166 欧州：ボットコミュニケーション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 167 欧州：ボット通信市場：2023-2028年（百万米ドル）
TABLE 168 EUROPE: MARKET, BY VERTICAL, 2017–2022 (USD MILLION)
TABLE 169 EUROPE: MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION)
TABLE 170 EUROPE: MARKET, BY COUNTRY, 2017–2022 (USD MILLION)
TABLE 171 EUROPE: MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION)
12.3.3 UK
12.3.3.1 Growing adoption of chatbots in eCommerce and rising number of startups to fuel market growth
12.3.4 GERMANY
12.3.4.1 Growing adoption of cutting-edge digital technologies enables to adopt chatbot solutions in various verticals
12.3.5 FRANCE
12.3.5.1 Rising investments to adopt cutting-edge technologies and initiatives to support startups
12.3.6 イタリア
12.3.6.1 チャットボット・ソリューションはパーソナライズされた方法で顧客の要望を満たす
12.3.7 スペイン
12.3.7.1 顧客体験を向上させるための新技術の急速な採用
12.3.8 その他のヨーロッパ
12.3.8.1 政府による取り組みと、各業界におけるチャットボット活用の高まりが市場を牽引する
12.4 アジア太平洋
12.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
12.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 70 アジア太平洋地域：チャットボット市場のスナップショット
表 172 アジア太平洋地域：市場、製品別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 173 アジア太平洋地域：製品別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表 174 アジア太平洋地域：ソリューション別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 175 アジア太平洋地域：ソリューション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 176 アジア太平洋地域：チャネル統合別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 177 アジア太平洋地域：チャネル統合別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表 178 アジア太平洋地域：メッセージングアプリ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 179 アジア太平洋地域：メッセージングアプリ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表180 アジア太平洋地域：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表181 アジア太平洋地域：チャットボット市場、サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
表182 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表183 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表 184 アジア太平洋地域：業務機能別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 185 アジア太平洋地域：業務機能別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表186 アジア太平洋地域：タイプ別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表187 アジア太平洋地域：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 188 アジア太平洋地域：ボットコミュニケーション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 189 アジア太平洋地域：ボットコミュニケーション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 190 アジア太平洋地域：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 191 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表192 アジア太平洋地域：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 193 アジア太平洋地域：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
12.4.3 中国
12.4.3.1 様々な業種におけるチャットボットソリューションの拡大が市場を牽引する
12.4.4 インド
12.4.4.1 AI技術の採用が市場を牽引する
12.4.5 日本
12.4.5.1 技術の進歩とデータ漏洩防止の必要性が市場を牽引する
12.4.6 ANZ
12.4.6.1 全体的な運用コスト削減ニーズの高まりが市場を牽引
12.4.7 韓国
12.4.7.1 AIと関連技術の採用が市場成長の好環境を生み出す
12.4.8 ASEAN
12.4.8.1 データ生成の増加が需要を押し上げる
12.4.9 その他のアジア太平洋地域
12.5 中東・アフリカ
12.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
12.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
表 194 中東・アフリカ：チャットボット市場、オファリング別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 195 中東・アフリカ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 196 中東・アフリカ：ソリューション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 197 中東・アフリカ：ソリューション別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 198 中東・アフリカ：チャネル統合別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 199 中東・アフリカ：チャネル統合別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表200 中東・アフリカ：メッセージングアプリ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 201 中東・アフリカ：メッセージングアプリ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表202 中東・アフリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 203 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 204 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 205 中東・アフリカ：チャットボット市場：専門サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表206 中東・アフリカ：業務機能別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 207 中東・アフリカ：業務機能別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 208 中東・アフリカ：タイプ別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 209 中東・アフリカ：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 210 中東・アフリカ：ボット通信別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 211 中東・アフリカ：ボット通信別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 212 中東・アフリカ：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 213 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 214 中東・アフリカ：国別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 215 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
12.5.3 アラブ首長国連邦
12.5.3.1 顧客サポートサービスを提供するチャットボット・ソリューション
12.5.4 サウジアラビア
12.5.4.1 チャットボット・ソリューションによる業務効率化
12.5.5 南アフリカ
12.5.5.1 チャットボット需要を促進する顧客体験の向上を重視
12.5.6 イスラエル
12.5.6.1 全体的な運用コスト削減ニーズの高まりが市場を牽引
12.5.7 エジプト
12.5.7.1 デジタル製品とサービスの急速な進化が市場を成長させる
12.5.8 その他の中東・アフリカ地域
12.6 ラテンアメリカ
12.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因
12.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
表 216 ラテンアメリカ：チャットボット市場、サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 217 ラテンアメリカ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表218 ラテンアメリカ：ソリューション別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 219 ラテンアメリカ：ソリューション別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 220 ラテンアメリカ：チャネル統合別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 221 ラテンアメリカ：チャネル統合別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 222 ラテンアメリカ：メッセージングアプリ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 223 ラテンアメリカ：メッセージングアプリ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 224 ラテンアメリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表225 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表226 ラテンアメリカ：チャットボット市場、専門サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 227 ラテンアメリカ：専門サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 228 ラテンアメリカ：業務機能別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 229 ラテンアメリカ：ビジネス機能別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表230 ラテンアメリカ：市場：タイプ別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 231 ラテンアメリカ：タイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 232 ラテンアメリカ：ボットコミュニケーション別市場：2017-2022年（百万米ドル）
表 233 ラテンアメリカ：ボット通信別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 234 ラテンアメリカ：垂直市場別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 235 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表236 ラテンアメリカ：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 237 ラテンアメリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
12.6.3 ブラジル
12.6.3.1 市場成長のための技術とアプリケーションへの注力
12.6.4 メキシコ
12.6.4.1 AIベースの需要が成長を牽引する
12.6.5 アルゼンチン
12.6.5.1 顧客体験向上のためのチャットボット新興企業の増加が市場成長を促進する
12.6.6 その他のラテンアメリカ地域
13 競争力のある景観 （ページ – 240）
13.1 概要
13.2 主要プレーヤーの戦略
表 238 主要チャットボットベンダーが採用した戦略の概要
13.3 収益分析
13.3.1 過去の収益分析
図 71 上位プレーヤーの過去の収益分析（2020-2022 年）（百万米ドル
13.4 市場シェア分析
図72 主要企業の市場シェア分析（2022年
表 239 チャットボット市場：競争の度合い
13.5 企業評価クワドラント
13.5.1 スターズ
13.5.2 新進リーダー
13.5.3 浸透型プレーヤー
13.5.4 参加者
図73 チャットボット市場の主要プレーヤー、企業評価象限、2022年
13.5.5 競合ベンチマーキング
表240 市場：主要企業の製品フットプリント分析（2022年
表241 市場：その他の主要企業の製品フットプリント分析（2022年
13.6 スタートアップ／私の評価象限
13.6.1 進歩的企業
13.6.2 対応する企業
13.6.3 ダイナミック・カンパニー
13.6.4 スタートブロック
図74 スタートアップ／MSチャットボット・プレーヤー、企業評価象限、2022年
13.6.5 スタートアップ／MES競合ベンチマーキング
表242 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表243 市場：新興企業/SMプレーヤーの製品フットプリント分析（2023年
13.7 競争シナリオとトレンド
13.7.1 製品発売
表244 2020年から2023年までのサービス／製品発売数
13.7.2 ディールス
表245 取引（2020-2023年
13.8 チャットボット市場のプロダクト・ランドスケープ
表246 トレンドのチャットボット製品の比較分析
13.8.1 ワトソン・アシスタント
13.8.2 アマゾン・レックス
13.8.3 グーグル ダイアログフロー
13.8.4 ブレンダーボット3
13.8.5 openai gpt-4
13.8.6 マイクロソフトボットフレームワーク
14 企業プロフィール（ページ – 259）
14.1 はじめに
14.2 主要プレーヤー
(事業概要、提供製品、最近の動向、MnMビュー）*。
14.2.1 マイクロソフト
表247 マイクロソフト：事業概要
図75 マイクロソフト：企業スナップショット
表248 マイクロソフト：提供製品
表249 マイクロソフト：製品発表
表250 マイクロソフト：取引
14.2.2 IBM
表251 IBM：事業概要
図76 IBM：企業スナップショット
表252 IBM：提供製品
表 253 IBM: 製品発表
表 254 IBM: 取引
14.2.3 グーグル
表255 グーグル：事業概要
図77 グーグル：企業スナップショット
表256 グーグル：提供製品
表257 グーグル：製品の発表と強化
14.2.4 AWS
表258 AWS：事業概要
図78 AWS：企業スナップショット
表259 AWS：提供製品
表260 AWS：製品の発売と機能強化
表 261 AWS: 取引
14.2.5 BAIDU
表 262 バイドゥ：事業概要
図79 バイドゥ：企業スナップショット
表 263 バイドゥ：提供製品
表264 バイドゥ：製品発表
表265 バイドゥ：取引
14.2.6 OPENAI
表 266 オープンアイ：事業概要
表 267 オープンアイ：提供製品
表 268 オ ー ナ イ： 製 品 の 発 売
表 269 オープンアイ：取引
14.2.7 セールスフォース
表270 セールスフォース: 事業概要
図 80 セールスフォース：企業スナップショット
表 271 セールスフォース：提供製品
表 272 セールスフォース: 取引
14.2.8 META
表 273 メタ：事業概要
図 81 メタ：企業スナップショット
表 274 メタ：提供製品
表 275 メタ：製品の発売と強化
表 276 メタ：取引
14.2.9 人工溶液
表277 人工ソリューション：事業概要
図82 人工ソリューション：企業スナップショット
表278 人工ソリューション：提供製品
表 279 人工ソリューション：製品の発売と強化
表280 人工ソリューション：取引
表281 人工ソリューション：その他
14.2.10 オラクル
表 282 オラクル：事業概要
図83 オラクル：企業スナップショット
表283 オラクル：提供製品
表 284 オラクル：製品の発売
表 285 オラクル: 取引
14.2.11 SAP
表 286 サップ：事業概要
図 84 サップ：企業スナップショット
表287 サップ：提供製品
表 288 サップ：取引
14.2.12 サービセナウ
表 289 サービセノー：事業概要
図 85 サービセノー：企業スナップショット
表 290 サービスノー：提供製品
表 291 サービセノウ：製品の発売と機能強化
表 292 サービセノー：取引
14.3 その他の主要プレーヤー
14.3.1 AVAAMO
14.3.2 コンバシカ
14.3.3 HAPTIK
14.3.4 インベンタ
14.3.5 クリエイティブ・バーチャル
14.3.6 KORE.AI
14.3.7 [24]7.ai
14.3.8 AIVO
14.3.9 ペルソネティックス
14.3.10 ライブパーソン
14.3.11 グプシャップ
14.3.12 フレッシュワークス
14.3.13 ソルビー
14.3.14 パンドラボッツ
14.3.15 インカム
*非上場企業の場合、事業概要、提供製品、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性がある。
14.4 スタートアップ／我々プレーヤー
14.4.1 ENGATI
14.4.2 ボッチファイ
14.4.3 yellow.ai
14.4.4 DRIFT
14.4.5 チャットフューエル
14.4.6 landbot.io
14.4.7 customers.ai
14.4.8 ボットスクリュー
14.4.9 RACE
15 隣接・関連市場 (ページ – 317)
15.1 イントロダクション
15.2 NLP市場 – 2027年までの世界予測
15.2.1 市場の定義
15.2.2 市場概要
15.2.2.1 NLP市場、コンポーネント別
表293 自然言語処理市場、コンポーネント別、2016-2021年（百万米ドル）
表294 自然言語処理市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.2 NLP市場、タイプ別
表295 自然言語処理市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表296 自然言語処理市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.3 NLP市場、展開モード別
表 297 自然言語処理市場、展開モード別、2016-2021 年（百万米ドル）
表298 自然言語処理市場、展開モード別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.4 NLP市場（組織規模別
表299 自然言語処理市場、組織規模別、2016-2021年（百万米ドル）
表300 自然言語処理市場、組織規模別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.5 NLP市場、用途別
表301 自然言語処理市場、アプリケーション別、2016-2021年（百万米ドル）
表302 自然言語処理市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.6 NLP市場、テクノロジー別
表303 自然言語処理市場、技術別、2016-2021年（百万米ドル）
表304 自然言語処理市場、技術別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.7 NLP市場、業種別
表305 自然言語処理市場、業種別、2016-2021年（百万米ドル）
表306 自然言語処理市場、業種別、2022-2027年（百万米ドル）
15.2.2.8 NLP市場、地域別
表307 自然言語処理市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表308 自然言語処理市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
15.3 音声分析市場 – 2027年までの世界予測
15.3.1 市場の定義
15.3.2 市場概要
15.3.3 音声分析市場、コンポーネント別
表309 スピーチアナリティクス市場、コンポーネント別、2017-2021年（百万米ドル）
表 310 スピーチアナリティクス市場、コンポーネント別、2022年～2027年（百万米ドル）
15.3.4 音声分析市場、ビジネス機能別
表 311 スピーチアナリティクス市場、ビジネス機能別、2017年～2021年（百万米ドル）
表 312 スピーチアナリティクス市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（百万米ドル）
15.3.5 音声分析市場：組織規模別
表 313 スピーチアナリティクス市場、組織規模別、2017-2021年（百万米ドル）
表 314 スピーチアナリティクス市場：組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル）
15.3.6 スピーチ分析市場、展開モード別
表315 スピーチアナリティクス市場、展開モード別、2017-2021年（百万米ドル）
表 316 スピーチアナリティクス市場、展開モード別、2022-2027年（百万米ドル）
15.3.7 音声分析市場、用途別
表 317 スピーチアナリティクス市場、用途別、2017-2021年（百万米ドル）
表 318 音声分析市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
15.3.8 音声分析市場、業種別
表 319 スピーチアナリティクス市場、業種別、2017年～2021年（百万米ドル）
表320 スピーチアナリティクス市場、垂直分野別、2022年～2027年（百万米ドル）
15.3.9 音声分析市場、地域別
表321 スピーチアナリティクス市場、地域別、2017-2021年（百万米ドル）
表322 スピーチアナリティクス市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
16 付録（ページ番号 – 332）
16.1 ディスカッション・ガイド
16.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
16.3 カスタマイズ・オプション
16.4 関連レポート
16.5 著者詳細
