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[281ページレポート]拡張インテリジェンス市場は予測期間中に年平均成長率25.1%で成長し、2022年の推定179億米ドルから2026年には547億米ドルに達すると予測されています。拡張インテリジェンス産業は、複雑なビジネスデータ量の増加、高度な拡張インテリジェンスおよび分析ツールの採用の増加、デジタルイニシアチブの採用と拡大によって牽引されています。
市場ダイナミクス
ドライバー複雑化するビジネスデータ
データを分析するために、MLや自然言語処理（NLP）などの拡張インテリジェンス技術の必要性が高まっている。拡張インテリジェンスは、組織内で利用可能な構造化、半構造化、非構造化データセットの分析を可能にする。ビジネス機能全体にわたるデジタル技術の進化により、生成されるデータの種類と量は今後数年間で大幅に増加すると予想される。このような複雑なデータ量の増加が、拡張インテリジェンス市場の成長を促進すると予想される。
抑制：データセキュリティへの懸念
拡張インテリジェンス・ソリューションのバックボーンであるデータは、ほとんどの組織にとって、依然として管理が難しい重要な側面である。エクサバイトやペタバイトのデータを管理する非効率性が、セキュリティ侵害やデータ損失の可能性を高めている。今日の競争の激しい市場では、マーケティング・チームは優れた顧客体験を提供するために、リアルタイムで安全なデータを必要としている。組織は複数のタッチポイントを通じてデータを収集し、仮想的に測定している。このようなデータは、サポートやコミュニケーションに使用され、さまざまなデータタイプが含まれます。これらのデータ・タイプは、公開情報、ビッグ・データ、顧客から収集したスモール・データで構成される。IoTが普及するにつれ、組織は侵害を防ぐためにより強固なセキュリティとプライバシーをますます要求するようになる。セキュリティの問題は、デジタル化の成功を危うくする。IoT対応システムの増加に伴い、セキュリティとプライバシーの問題も増加し、すべてのエンドポイント、ゲートウェイ、センサー、スマートフォンがハッカーの潜在的な標的になる。
機会：人工知能、機械学習、自然言語処理技術の採用増加
膨大な量のデータが生成され、それをリアルタイムで分析する必要性から、組織はAI、ML、NLPといった新しいテクノロジーの導入を余儀なくされている。これらのテクノロジーは、データから洞察を収集するプロセス全体を容易にした。通常、データ分析はグラフやチャートを通じて行われていた。素人目には、データ分析は使い勝手が悪く、誤った解釈や誤った意思決定のリスクがあった。
課題：データサイロからのデータ統合
データから価値を引き出すことは、企業がリスクを軽減し、価値ある顧客をターゲットとし、業績を評価する上で重要な要件となっている。これらのデータ資産を収益化するには、十分な量のデータが必要です。しかし、異なるデータソースから意味のある情報にデータを統合することは、組織、特に中央集権的な企業にとって様々な新たな課題を引き起こす可能性がある。データ交換とデータ・エコシステムは、収集したデータを一元的に分析するツールを提供し、ビジネスに不可欠なコンポーネントの抽出と相互チェックを支援する。データ交換とデータ・エコシステムの開発は、顧客セグメントごとのデータの価値の前提条件によって異なる。様々な拡張インテリジェンス・プロバイダーは、ユーザーが異種のデータ・ソースからデータをうまく集約・分析できるよう支援する、統合データ集約およびデータ分析プラットフォームを提供している。BFSIやヘルスケアなど、個人の機密データを扱う業界にとって、データ交換は大きな関心事である。データ交換の必要性が高まるにつれ、リスク軽減機能とのバランスを取る必要がある。企業がデータ・セキュリティ機能と統合された拡張インテリジェンス・ソフトウェアを採用することで、近い将来、データ交換が大きな問題になることはないだろう。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米は拡張知能市場で最大の市場シェアを占めると予想されている。北米の拡張インテリジェンス市場の成長に有利な主な要因には、同地域での技術進歩の増加が含まれる。地域間で拡張インテリジェンスのプレーヤーが増加していることが、市場成長をさらに促進すると予想される。
主要市場プレイヤー
拡張インテリジェンスベンダーは、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、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。世界の拡張インテリジェンス市場の主要ベンダーには、AWS（米国）、Microsoft（米国）、Salesforce（米国）、SAP（ドイツ）、IBM（米国）、SAS（米国）、CognitiveScale（米国）、QlikTech International AB（米国）、TIBCO（米国）が含まれる、Google（米）、MicroStrategy（米）、Sisense（米）、NEORIS（米）、Dataiku（米）、Cosmo Tech（仏）、Jumio（米）、Lucidworks（米）、Squirro AG（米）、DataRobot（米）、Tellius（米）、EazyML（米）、Stradigi AI（米）、Aible（米）、Pecan.ai（イスラエル）、CausaLens（米国）、BioXplor（米国）、Pryon（米国）、Augmented Intelligence（米国）、Bondi Labs（オーストラリア）、binah.ai（米国）。
この調査レポートは、拡張知能市場を分類し、以下の各サブマーケットにおける収益予測や動向分析を掲載しています：
コンポーネント別に見ると、拡張知能市場は以下のようなセグメントに分けられる：
ソフトウェア
サービス
技術別に見ると、同市場は以下のように区分される：
機械学習
自然言語処理
コンピュータ・ビジョン
その他（予測分析、コンテキスト・アウェア・コンピューティング、空間ナビゲーション、論理的推論、パターン認識）。
展開モードに基づくと、拡張インテリジェンス市場には以下のセグメントがある：
クラウド
オンプレミス
組織規模に基づくと、同市場は以下のように区分される：
中小企業
大企業
分野別に見ると、拡張インテリジェンス市場には以下のセグメントがある。
BFSI
IT＆テレコム
小売・消費財
ヘルスケア＆ライフサイエンス
製造業
政府・防衛
エネルギー＆公益事業
運輸・物流
メディア＆エンターテイメント
その他（旅行、ホスピタリティ、研究、学術）。
地域別に見ると、市場は以下のように区分される：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
インド
中国
日本
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
KSA
南アフリカ
アラブ首長国連邦
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
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2022年3月、シュルンベルジェはDataikuと提携し、AIおよびアナリティクス・アプリケーションの設計、導入、管理、運用のための単一の集中型プラットフォームを顧客に提供することで、日常的なユーザーが「ローコード・ノーコード」のAIソリューションを作成できるようにした。
2021年4月、オラクルはGoldenGateテクノロジーを高度に自動化されたフルマネージド・クラウドサービスとして提供開始した。
2020年4月、IBMは斬新なAI搭載技術を発表。IBMは、医療・研究コミュニティがCOVID-19の医学的知見と治療法の発見を加速させるために、AIを搭載した新しいテクノロジーをリリースした。
2019年9月、セールスフォースはデータ可視化・分析ソリューションを提供するTableauを157億米ドルで買収した。この買収により、セールスフォースはPower BIとデータ可視化の分野でマイクロソフトに対抗することを目指す。
目次
1 はじめに （ページ – 37）
1.1 Covid-19の紹介
1.2 コヴィッド19健康評価
図1 コビド19世界的伝播
図2 コヴィド19の伝播：一部の国
1.3 コビド19の経済評価
図3 2020年における特定G20諸国の国内総生産予測（改訂版
1.3.1 Covid-19の経済的影響-シナリオ評価
図4 世界経済に影響を与える基準
図5 世界経済の回復に関するシナリオ
1.4 調査の目的
1.5 市場の定義
1.5.1 包含と除外
1.6 市場範囲
1.6.1 市場区分
1.6.2 対象地域
1.6.3 調査対象年
1.7 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2018年～2020年
1.8 利害関係者
2 調査方法（ページ数 – 46）
2.1 調査データ
図6 拡張知能市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量
図7 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図8 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9 市場規模推定手法 – アプローチ1（供給側）：拡張知能市場のソリューション/サービスの収益
図10 市場規模推定手法 – 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／サービスの総売上高
図11 市場規模推定手法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソフトウェア／サービスの総売上高
図12 市場規模推定手法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：拡張知能支出全体に占める拡張知能のシェア
2.4 市場予測
表3 要因分析
表4 コビッド19の影響
2.5 企業評価マトリクス
図 13 企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.6 新興／中堅企業評価マトリックス手法
図14 スタートアップ/SMEの評価マトリクス：基準の重み付け
2.7 研究の前提
2.8 研究の限界
3 エグゼクティブサマリー（ページ数 – 60）
表5 拡張知能の世界市場規模と成長率、2016-2021年（10億米ドル、前年比）
表6 2022～2027年の世界市場規模と成長率（10億米ドル、前年比）
図15 2022年にはソフトウェア分野がより大きな市場規模を占める
図16 2022年には機械学習分野がより大きな市場シェアを占める
図17 2022年にはオンプレミス部門がより大きな市場規模を占める
図18 2022年には大企業セグメントがより大きな市場シェアを占める
図19 予測期間中、BFSIが最も高い市場収益をもたらす
図 20 2022 年には北米が市場規模において新たな支配的地域となる
4 プレミアム・インテリジェンス (ページ – 64)
4.1 拡張知能市場の概要
図21 デジタル化の進展とビッグデータ、ML、アナリティクス、IoT、AIなどの新興技術が市場成長を牽引
4.2 市場：上位3業種
図22 予測期間中、bfsi分野が最大の市場シェアを占める
4.3 市場：地域別
図 23 2021 年には北米が最大の市場シェアを占める
4.4 北米：市場：技術別、業種別
図 24 2022 年には機械学習技術と Bfsi が最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ – 66）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図25 推進要因、阻害要因、機会、課題：拡張知能市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 複雑なビジネスデータの増加
5.2.1.2 高度な拡張インテリジェンス・分析ツールの採用の増加
5.2.1.3 デジタルイニシアティブの採用と拡大
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 テクノロジーが人間に取って代わることへの懸念
5.2.2.2 データセキュリティへの懸念
5.2.3 機会
5.2.3.1 人工知能、機械学習、自然言語処理技術の採用増加
5.2.3.2 中小企業における拡張知能ソリューションの高い採用率
5.2.4 課題
5.2.4.1 データサイロからのデータの統合
5.2.4.2 収集データの所有権とプライバシー
5.2.4.3 熟練労働者の不足
5.2.5 累積成長分析
5.3 拡張知能：進化
図26 拡張知能の進化
5.4 ケーススタディ分析
5.4.1 銀行、金融サービス、保険
5.4.1.1 ケーススタディ1：コグニザントのAIと自動化ソリューションが保険会社の保険金請求プロセスの改善を支援
5.4.1.2 ケーススタディ2：Eiffage社、TIBCO Spotfireソフトウェアで財務管理のプロアクティブ化を実現
5.4.2 IT & テレコム
5.4.2.1 ケーススタディ1：Orange、Dataikuの支援により持続可能なデータプラクティスを構築
5.4.3 小売・消費財
5.4.3.1 ケーススタディ1：ASOSがMicrosoft AzureのMLサービスを利用してレコメンデーションモデルの市場投入までの時間を短縮
5.4.4 エネルギー＆公益事業
5.4.4.1 ケーススタディ1：中級エネルギー会社は、より良いパフォーマンスのためにデータインサイトを掘り下げる
5.4.5 運輸・物流
5.4.5.1 ケーススタディ1：エア・カナダはシセンスによって有意義なインサイトを抽出し、不可欠な運行管理ツールとなった。
5.4.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.4.6.1 ケーススタディ1：データ統合に注力し、手作業のプロセスを復活させることなく、顧客を360度見渡せるようになった
5.4.6.2 ケーススタディ2：Inspire社はAWS上で数百万人の患者と介護者をつなぐためにMLを利用した
5.4.7 製造業
5.4.7.1 ケーススタディ 1：IBM は SHENZHEN CHINA STAR OPTOELECTRONICS TECHNOLOGY CO.(CSOT) は生産品質とスループットを向上させた。
5.4.8 メディア＆エンターテイメント
5.4.8.1 ケーススタディ1：世界有数のメディア・コングロマリットがHCLの拡張インテリジェンス・ソリューションを採用し、人間中心設計によるユーザー体験の再定義を行った。
5.4.9 政府・防衛
5.4.9.1 ケーススタディ1：OANDAはエクイニクスのTY3施設に移行することで、この時間を93%改善し、日本の顧客に外国為替取引市場へのリアルタイムアクセスを提供することができました。
5.5 サプライ／バリューチェーン分析
図 27 サプライ／バリューチェーン分析
5.6 テクノロジー分析
5.6.1 AIと拡張知能
5.6.2 mlと拡張知能
5.6.3 iotと拡張知能
5.6.4 クラウドコンピューティングと拡張知能
5.7 特許分析
5.7.1 方法論
5.7.2 文書タイプ
表7 出願された特許、2019～2022年
5.7.3 技術革新と特許出願
図 28 付与された特許の年間件数、2019～2022 年
5.7.3.1 上位出願者
図29 特許出願件数の上位10社（2019～2022年
5.8 拡張知能のエコシステム
表8 拡張知能市場：エコシステム
5.9 価格モデル分析
表9 価格設定モデル
5.1 ポーターの5つの力分析
図30 市場：ポーターの5つの力分析
表10 市場：ポーターの5つの力分析
5.10.1 新規参入の脅威
5.10.2 代替品の脅威
5.10.3 供給者の交渉力
5.10.4 買い手の交渉力
5.10.5 競合の激しさ
5.11 規制の影響
5.11.1 一般データ保護規制
5.11.2 医療保険の移植可能性と説明責任に関する法律
5.11.3 ペイメントカード業界データセキュリティ基準
5.11.4 2002年サーベンス・オクスリー法
5.11.5 SOC 2 タイプⅡコンプライアンス
5.11.6 ISO/IE 27001
5.11.7 グラムリーチ・ブライリー法
5.12 拡張インテリジェンス市場：Covid-19の影響
5.13 2022～2023年の主要会議・イベント
表11 コネクテッド市場：コンファレンス＆イベントの詳細リスト
5.14 関税と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 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15 中東・アフリカ：中近東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 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
5.14.2 北米：規制
5.14.2.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA）
5.14.2.2 グラム・リーチ・ブライリー（GLB）法
5.14.2.3 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.14.2.4 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA）
5.14.2.5 連邦情報処理標準（FIPS）
5.14.2.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CSPA）
5.14.3 欧州：関税と規制
5.14.3.1 GDPR 2016/679はEUにおける規制
5.14.3.2 一般データ保護規則
5.14.3.3 欧州標準化委員会
5.14.3.4 欧州技術標準協会
5.15 主要ステークホルダーと購入基準
5.15.1 購入プロセスにおける主な利害関係者
表17 上位3ソリューションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.15.2 購入基準
表 18 上位 3 アプリケーションの主な購入基準
6 補強型インテリジェンス市場, コンポーネント別 (ページ – 95)
6.1 はじめに
6.1.1 COVID-19が市場に与える影響（コンポーネント別
図 31：予測期間中、サービス分野はより高い成長率で成長する
表 19：コンポーネント別市場、2016～2021 年（10 億米ドル）
表 20：コンポーネント別市場、2022～2027 年（10 億米ドル）
6.1.2 コンポーネント市場牽引要因
6.2 ソフトウェア
表21 ソフトウェア：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表22 ソフトウェア：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
6.3 サービス
表23 サービス：市場：地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表24 サービス：地域別市場サービス：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
7 拡張知能市場、技術別（ページ番号 – 101）
7.1 はじめに
7.1.1 コビッド19が市場に与える影響（技術別
図 32：予測期間中、コンピュータビジョン分野が最も高い成長率を示す
表 25：技術別市場、2016～2021 年（10 億米ドル）
表26：技術別市場、2022-2027年（10億米ドル）
7.1.2 技術：市場促進要因
7.2 機械学習
表27 機械学習：市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表28 機械学習：地域別市場、2022～2027年（10億米ドル）
7.3 自然言語処理
表 29 自然言語処理：市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表30 自然言語処理：市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
7.4 コンピュータビジョン
表31 コンピュータビジョン：拡張知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表32 コンピュータビジョン：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
7.5 その他の技術
表33 その他の技術：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表34 その他の技術：市場：地域別、2022-2027年（10億米ドル）
8 拡張インテリジェンス市場、展開モード別（ページ番号 – 109）
8.1 導入
8.1.1 COVID-19 の市場への影響（展開モード別
図 33 クラウドセグメントは予測期間中に高い成長率で成長する
表 35：展開モード別市場、2016～2021 年（10 億米ドル）
表 36：展開モード別市場、2022～2027 年（10 億米ドル）
8.1.2 展開モード市場牽引要因
8.2 オンプレミス
表 37 オンプレミス：地域別市場、2016-2021 年（10 億米ドル）
表 38 オンプレミス：オンプレミス：地域別市場、2022～2027年（10億米ドル）
8.3 クラウド
表39 クラウド：市場：地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表40 クラウド：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
9 拡張インテリジェンス市場：組織規模別（ページ番号 – 115）
9.1 はじめに
9.1.1 コビッド19が市場に与える影響（組織規模別
図 34 予測期間中、中小企業セグメントの成長率が高まる
表 41：組織規模別市場、2016～2021 年（10 億米ドル）
表 42：組織規模別市場、2022～2027 年（10 億米ドル）
9.1.2 組織規模：市場促進要因
9.2 中小企業
表 43 中小企業：市場, 地域別, 2016-2021 (10億米ドル)
表 44 中小企業：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
9.3 大企業
表 45 大企業：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表 46 大企業：市場：地域別、2022-2027年（10億米ドル）
10 補強型インテリジェンス市場、垂直方向別（ページ番号 – 121）
10.1 はじめに
10.1.1 コビッド19が市場に与える影響（垂直方向別
図 35：予測期間中、BFSI の垂直市場が最も高い成長率を示す
表 47：垂直市場別、2016～2021 年（10 億米ドル）
表 48：垂直市場：2022～2027 年（10 億米ドル）
10.2 垂直市場市場牽引要因
10.3 銀行、金融サービス、保険
表 49 銀行、金融サービス、保険：ユースケース
表50 銀行、金融サービス、保険：地域別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表51 銀行、金融サービス、保険：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
10.4 通信とIT
表 52 通信・IT：ユースケース
表 53 通信とIT：拡張知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表54 通信＆IT：拡張インテリジェンス市場、地域別、2022～2027年（10億米ドル）
10.5 小売・消費財
表 55 小売・消費財：ユースケース
表56 小売＆消費財：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表57 小売＆消費財：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
10.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス
表 58 ヘルスケア＆ライフサイエンス使用例
表 59 ヘルスケア＆ライフサイエンス地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表60 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
10.7 政府・防衛
表61 政府・防衛：ユースケース
表62 政府・防衛：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表63 政府・防衛：地域別市場、2022～2027年（10億米ドル）
10.8 メディア＆エンターテインメント
表 64 メディア＆エンターテインメント使用例
表 65 メディア＆エンターテインメント拡張知能市場、地域別、2016年～2021年（10億米ドル）
表 66 メディアとエンターテインメント：地域別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
10.9 製造業
表 67 製造業使用例
表68 製造業：市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表69 製造業：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
10.10 輸送と物流
表 70 輸送と物流：使用例
表 71 輸送と物流：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表 72 輸送とロジスティクス：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
10.11 エネルギー＆公益事業
表 73 エネルギーと公益事業：使用例
表 74 エネルギー＆公益事業：地域別市場、2016-2021年（10億米ドル）
表 75 エネルギーと公益事業：エネルギー＆公益事業：地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
10.12 その他の垂直分野
表 76 その他の垂直市場使用例
表77 その他の垂直市場市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表78 その他の垂直市場地域別市場、2022-2027年（10億米ドル）
11 拡張知能市場（地域別）（ページ数 – 139
11.1 はじめに
図 36：予測期間中、最も高い CAGR を占めるのは日本
図 37：予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い CAGR を占める
表79 地域別市場規模、2016～2021年（10億米ドル）
表80 2022-2027年地域別市場規模（10億米ドル）
11.2 北米
11.2.1 北米：市場促進要因
11.2.2 北米：コビッド19の影響
表 81 北米：著名なプレーヤー
図 38 北米：市場スナップショット
表 82 北米：拡張知能市場北米：拡張知能市場、コンポーネント別、2016～2021年（10億米ドル）
表83 北米：2022～2027年：コンポーネント別市場（10億米ドル）
表84 北米：北米：技術別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 85 北米：北米：技術別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 86 北米：北米：展開モード別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 87 北米：北米：展開モード別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表 88 北米：組織規模別市場北米：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 89 北米：組織規模別市場北米：組織規模別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表 90 北米：北米：業種別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 91 北米：北米：業種別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 92 北米：北米：国別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表 93 北米：北米：国別市場、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.3 米国
11.2.3.1 デジタル革新的ソリューションの急速な導入と利用、ハイテク大手の存在、インターネット利用の増加が市場成長を牽引
11.2.4 カナダ
11.11.2.4.1 カナダでは新興企業エコシステムとデータ主導型組織への変革が拡張知能ソリューションの成長を促進する
11.3 欧州
11.3.1 欧州：拡張知能市場の促進要因
11.3.2 欧州：コビッド19の影響
表 94 欧州：有力プレーヤー
表 95 欧州：2016～2021年 コンポーネント別市場 (10億米ドル)
表96 欧州：コンポーネント別市場欧州：コンポーネント別市場 2022-2027 (10億米ドル)
表 97 欧州：欧州：技術別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表 98 欧州：欧州：技術別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 99 欧州：欧州：展開モード別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 100 欧州：展開モード別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表 101 欧州：組織規模別市場欧州：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表102 欧州：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル欧州：組織規模別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表103 欧州：欧州：業種別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表 104 欧州：欧州：業種別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 105 欧州：欧州：国別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表106 欧州：国別市場規模、2022年～2027年欧州：市場規模、国別、2022-2027年（10億米ドル）
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 高度なITインフラ、テクノロジー、インテリジェンスサービスへの継続的な移行が、英国における拡張インテリジェンスソリューションの成長を牽引
11.3.4 ドイツ
11.3.4.1 製造業の技術開発に対する政府の取り組みがドイツの拡張知能ソリューションの成長を促進する
11.3.5 フランス
11.3.5.1 多額の研究開発投資、デジタル化、小売業と製造業の強固な地位がフランスの拡張知能市場の成長を牽引
11.3.6 その他のヨーロッパ
11.4 アジア太平洋地域
11.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
11.4.2 アジア太平洋地域：コビッド19の影響
表107 アジア太平洋地域：著名なプレーヤー
図39 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表108 アジア太平洋地域：市場スナップショットアジア太平洋：部品別市場、2016～2021年（10億米ドル）
表 109 アジア太平洋地域：コンポーネント別市場アジア太平洋地域：コンポーネント別市場、2022～2027年（10億米ドル）
表110 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：技術別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表111 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：技術別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表112 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開モード別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表113 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開モード別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表 114 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 115 アジア太平洋地域：組織規模別市場アジア太平洋地域：組織規模別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表116 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：業種別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 117 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：業種別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表 118 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：国別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表119 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場、2022-2027年（10億米ドル）
11.4.3 中国
11.4.3.1 中国におけるこれらのサービスの採用を促進する政策支援と技術投資を推進するための拡張インテリジェンスサービスの利用
11.4.4 日本
11.11.4.4.1 日本における拡張知能のための革新的技術の台頭と政府と企業の連携
11.4.5 インド
11.11.4.5.1 拡張知能市場においてインド企業を支援する技術シフトと地元起業家
11.4.6 その他のアジア太平洋地域
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
11.5.2 中東・アフリカ：コビッド19の影響
表120 中東・アフリカ：有力プレーヤー
表 121 中東・アフリカ：拡張知能市場（コンポーネント別拡張知能市場：コンポーネント別、2016～2021年（10億米ドル）
表 122 中東・アフリカ：拡張インテリジェンス市場中東・アフリカ：拡張知能市場、コンポーネント別、2022年～2027年（10億米ドル）
表 123 中東・アフリカ中東・アフリカ：技術別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表124 中東・アフリカ：技術別市場、2016年～2021年（10億米ドル中東・アフリカ：技術別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 125 中東・アフリカ：展開モード別市場中東・アフリカ：展開モード別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 126 中東・アフリカ：展開モード別市場、2016年～2021年（10億米ドル中東・アフリカ：展開モード別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 127 中東・アフリカ中東・アフリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表128 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル中東・アフリカ：組織規模別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 129 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドル中東・アフリカ：業種別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表130 中東・アフリカ：業種別市場中東・アフリカ：業種別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表131 中東・アフリカ：国別市場、2016-2021年中東・アフリカ：国別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表132 中東・アフリカ：国別市場、2016年～2021年（10億米ドル中東・アフリカ：国別市場、2022-2027年（10億米ドル）
11.5.3 アラブ首長国連邦
11.5.3.1 新たな投資、戦略、製品が同地域における拡張知能ソリューションの採用を促進
11.5.4 サウジアラビア王国
11.11.5.4 サウジアラビア王国 11.5.4.1 実用的な洞察を提供するニーズの高まりがサウジアラビア王国の拡張インテリジェンス市場を牽引
11.5.5 南アフリカ
11.11.5.5.1 アフリカ諸国でデジタル化が進み、南アフリカで拡張知能ソリューションの導入機会が拡大 11.5.6 その他の地域
11.5.6 その他の中東・アフリカ地域
11.5.6.1 中東・アフリカのその他の地域では、グローバル化の進展が拡張知能ソリューションの導入機会をもたらす
11.6 ラテンアメリカ
11.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因
11.6.2 中南米：コビッド19の影響
表 133 ラテンアメリカ：有力プレーヤー
表 134：拡張知能市場、コンポーネント別、2016～2021年（10億米ドル）
表 135 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：拡張知能市場、コンポーネント別、2022年～2027年（10億米ドル）
表136 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：技術別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 137 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：技術別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 138 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2016年～2021年（10億米ドル）
表 139 南米：展開モード別市場ラテンアメリカ：展開形態別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表 140 ラテンアメリカ：組織規模別市場市場：組織規模別、2016年～2021年（10億米ドル）
表 141 南米：組織規模別市場、2016年～2021年（10億米ドルラテンアメリカ：組織規模別市場、2022年～2027年（10億米ドル）
表142 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：業種別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表143 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：業種別市場、2022-2027年（10億米ドル）
表 144 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2016年-2021年（10億米ドル）
表 145 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2022-2027年（10億米ドル）
11.6.3 ブラジル
11.11.6.3.1 インターネット、テクノロジー、政府機関の利用が増加し、ブラジルでの需要が増加
11.6.4 メキシコ
11.11.6.4.1 貿易の増加、顧客基盤の拡大、政府の取り組みが拡張知能の成長を促進する
11.6.5 その他のラテンアメリカ地域
12 競争力のあるランドスケープ (ページ – 180)
12.1 概要
12.2 主要プレーヤーの戦略
表146 拡張知能市場で主要企業が展開している戦略の概要
12.3 収益分析
図40 主要企業の過去5年間の収益分析
12.4 市場シェア分析
図41 市場シェア分析
表147 市場：競争の度合い
12.5 企業評価象限
12.5.1 スター
12.5.2 新興リーダー
12.5.3 浸透型プレーヤー
12.5.4 参入企業
図42 主要市場プレイヤー、企業評価マトリクス、2021年
12.6 新興／中堅企業の評価象限
12.6.1 進歩的企業
12.6.2 反応性の高い企業
12.6.3 ダイナミックな企業
12.6.4 スタートアップ企業
図 43 新興企業／SM拡張知能市場の評価マトリクス（2021年
12.7 競争ベンチマーキング
表 148 市場：主要新興企業/SM の詳細リスト
表 149 市場：主要企業の競合ベンチマーキング【新興企業/SMs
12.8 競争シナリオ
12.8.1 製品上市
表150 製品の発売（2019年10月～2022年2月
12.8.2 取引
表 151 取引（2018 年 10 月～2022 年 3 月
13 企業プロフィール （ページ – 191）
13.1 紹介
13.2 主要プレーヤー
(事業概要、提供する製品とサービス、最近の動向、COVID-19関連の動向、MNMの見解、主な強み/勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威）*。
13.2.1 IBM
表 152 IBM：事業概要
図 44 IBM：企業スナップショット
表 153 IBM：提供製品
表 154 IBM：提供サービス
表 155 IBM：製品の発売と強化
表 156 IBM：取引
13.2.2 セールスフォース
表 157 セールスフォース事業概要
図 45 セールスフォース：会社概要
表 158 セールスフォース：提供製品
表 159 セールスフォース：提供サービス
表 160 セールスフォース：製品の発売と機能強化
表 161 セールスフォース：取引
13.2.3 グーグル
表 162 グーグル: 事業概要
図 46 グーグル：企業スナップショット
表 163 グーグル：提供製品
表164 グーグル：サービス
表165 グーグル：製品の発売と強化
表166 グーグル：取引
13.2.4 マイクロソフト
表167 マイクロソフト：事業概要
図47 マイクロソフト：企業スナップショット
表168 マイクロソフト：提供製品
表 169 マイクロソフト：サービス
表170 マイクロソフト：製品の発売と強化
表171 マイクロソフト：取引
13.2.5 SAP
表 172 SAP：事業概要
図 48 SAP：企業スナップショット
表 173 SAP：提供製品
表 174 SAP：提供サービス
表 175 SAP：製品の発表と強化
表 176 SAP：取引
13.2.6 SAS
表 177 SAS：事業概要
図 49 SAS：会社概要
表 178 SAS：提供製品
表179 SAS：提供サービス
表 180：製品の発売と強化
表 181: 取引
13.2.7 コグニティブスケール
表182 コグニティブスケール：事業概要
表183 コグニティブスケール：提供製品
表184 コグニティブスケール：製品の発売と強化
表 185 コグニティブスケール: 取引
13.2.8 クリクテック・インターナショナルAB
表 186 QLICTECH INTERNATIONAL AB: 事業概要
表 187 QLIKTECH INTERNATIONAL AB: 提供製品
表 188 QLIKTECH INTERNATIONAL AB: 提供サービス
表 189 QLIKTECH INTERNATIONAL AB：製品の発売と強化
表 190 QLIKTECH INTERNATIONAL AB: 取引
13.2.9 TIBCO
表 191 TIBCO：事業概要
表 192 TIBCO：提供製品
表 193 ティブコ：提供サービス
表 194 ティブコ：製品の発売と機能強化
表 195 ティブコ：取引
13.2.10 AWS
表 196 AWS：事業概要
図 50 AWS：企業スナップショット
表197 AWS：提供製品
表 198 AWS：提供サービス
表199 AWS：製品の発表と強化
表 200 AWS：買収案件
13.2.11 ネオリス
表 201 ネオリス：事業概要
表 202 ネオリス：提供製品
表 203 ネオリス: サービス
204表 ネオリス：製品の発売と機能強化
表 205 ネオリス：取引
13.2.12 サイセンス
表 206 サイセンス: 事業概要
表 207 サイセンス：提供製品
表 208 サイセンス：サービス
表 209 サイセンス：製品の発売と機能強化
表 210 サイセンス：取引
13.2.13 マイクロストラテジー
表 211 マイクロストラテジー：事業概要
図 51 マイクロストラテジー：企業スナップショット
表 212 マイクロストラテジー：提供製品
表 213 マイクロストラテジー：提供サービス
表 214 マイクロストラテジー：製品の発売と強化
表 215 マイクロストラテジー：取引
13.2.14 データイク
表 216 データイク事業概要
表 217 dataiku：提供製品
表218 dataiku：提供サービス
表 219 dataiku：製品の発表と強化
表 220 dataiku：取引
13.3 中堅・新興企業
13.3.1 コスモテック
13.3.2 JUMIO
13.3.3 ルシードワークス
13.3.4 スクイロ
13.3.5 データロボ
13.3.6 ボンディ・ラボ
13.3.7 EAZYML
13.3.8 ストラデジアイ
13.3.9 AIBLE
13.3.10 ピーカン
13.3.11 テリウス
13.3.12 binah.ai
13.3.13 拡張知能（AUI）
13.3.14 プライオン
13.3.15 バイオクスプロー
13.3.16 カウサレンズ
*事業概要、提供する製品とサービス、最近の動向、COVID-19関連の動向、MNMの見解、主要な強み／勝利への権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合は把握できない可能性がある。
14 隣接・関連市場 （ページ – 254）
14.1 はじめに
14.2 自然言語処理市場-2026年までの世界予測
14.2.1 市場の定義
14.2.2 市場概要
14.2.2.1 自然言語処理市場、コンポーネント別
表221 自然言語処理市場規模、コンポーネント別、2015～2019年（百万米ドル）
表222 自然言語処理市場規模、コンポーネント別、2019〜2026年（百万米ドル）
14.2.2.2 自然言語処理市場、ソリューションタイプ別
表 223 ソリューション：自然言語処理市場規模、タイプ別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 224 ソリューション自然言語処理市場規模、タイプ別、2019年～2026年（百万米ドル）
14.2.2.3 自然言語処理市場、展開モード別
表225 自然言語処理市場規模、展開モード別、2015年～2019年（百万米ドル）
表226 自然言語処理市場規模、展開モード別、2019〜2026年（百万米ドル）
14.2.2.4 自然言語処理市場、組織規模別
表 227 自然言語処理市場規模（組織規模別）、2015～2019 年（百万米ドル
表228 自然言語処理市場規模、組織規模別、2019年〜2026年（百万米ドル）
14.2.2.5 自然言語処理市場、タイプ別
表229 自然言語処理市場規模、タイプ別、2015～2019年（百万米ドル）
表230 自然言語処理市場規模、タイプ別、2019〜2026年（百万米ドル）
14.2.2.6 自然言語処理市場、用途別
表 231 自然言語処理市場規模、用途別、2015～2019年（百万米ドル）
表232 自然言語処理市場規模、用途別、2019〜2026年（百万米ドル）
14.2.2.7 自然言語処理市場、業種別
表233 自然言語処理市場規模、垂直分野別、2015～2019年（百万米ドル）
表234 自然言語処理市場規模、垂直分野別、2019年〜2026年（百万米ドル）
14.2.2.8 自然言語処理市場、地域別
表235 自然言語処理市場規模、地域別、2015～2019年（百万米ドル）
表236 自然言語処理市場規模、地域別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 237 北米：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 238 北米：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 239 欧州：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 240 欧州：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 241 アジア太平洋地域：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 242 アジア太平洋地域：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 243 中東・アフリカ：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 244 中東・アフリカ：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
表 245 ラテンアメリカ：自然言語処理市場規模、国別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 246 ラテンアメリカ：自然言語処理市場規模、国別、2019年～2026年（百万米ドル）
14.3 会話型AI市場-2025年までの世界予測
14.3.1 市場の定義
14.3.2 市場概要
14.3.2.1 会話型AI市場、コンポーネント別
表247 会話型AI市場規模、コンポーネント別、2019～2025年（百万米ドル）
表248 会話型AI市場規模、サービス別、2019〜2025年（百万米ドル）
14.3.2.2 会話型AI市場、タイプ別
表249 会話型AI市場規模、タイプ別、2019-2025年（百万米ドル）
14.3.2.3 会話型AI市場、技術別
表250 会話型AI市場規模、技術別、2019〜2025年（百万米ドル）
14.3.2.4 会話型AI市場、展開モード別
表251 会話型AI市場規模、展開モード別、2019〜2025年（百万米ドル）
14.3.2.5 会話型AI市場、用途別
表252 会話型AI市場規模、用途別、2019〜2025年（百万米ドル）
14.3.2.6 会話型AI市場、業種別
表253 会話型AI市場規模、垂直分野別、2019〜2025年（百万米ドル）
14.3.2.7 会話型AI市場、地域別
表254 会話型AI市場規模、地域別、2019-2025年（百万米ドル）
表 255 北米：会話型AI市場規模、国別、2019-2025年（百万米ドル）
表 256 欧州：会話型AI市場規模、国別、2019-2025年（百万米ドル）
表 257 アジア太平洋地域会話型AI市場規模、国別、2019-2025年（百万米ドル）
表 258 中東・アフリカ：会話型AI市場規模、国別、2019-2025年（百万米ドル）
表 259 ラテンアメリカ：会話型AI市場規模、国別、2019-2025年（百万米ドル）
15 付録 （ページ番号 – 272）
15.1 ディスカッションガイド
15.2 ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル
15.3 利用可能なカスタマイズ
15.4 関連レポート
15.5 著者詳細
