市場概要
世界の機械翻訳市場規模は、2022年に9億7820万米ドルと評価され、2023年から2030年にかけて13.5%の複合年間成長率（CAGR）で拡大すると予想されている。インターネット普及率の上昇と運用コスト削減ニーズの高まりが、今後数年間の市場成長を牽引すると予想される。スマートフォンの普及率の急上昇と通信インフラの改善も、業界の成長にプラスに寄与している。
業界では、時間とコストを大幅に削減しながら同様の言語変換を実現する効率的なツールとして、人間の翻訳者からMTへの移行が進んでいる。MT技術の進歩や、クラウドソーシングを含む新たな導入アプローチにより、MTの効率向上と同時にコスト削減が期待されている。
この技術は、言語サービスプロバイダーの間で高い採用率を見出しており、彼らはこのサービスを利用してアウトプットを関連付け、強化している。さらに、ソーシャル・メディア・データ・マイニングのビッグ・データを利用して製品や企業に関する情報を収集することは、サービス・プロバイダーに成長の機会を提供する。このような翻訳データは、マーケティングの意思決定に不可欠である。
技術の進歩により、誤訳が少なく文法的に一貫性のある翻訳理論が開発され、MTの範囲が広がっている。費用対効果が高く、迅速に文書を地域言語に変換できるため、ここ数年、業界の成長に拍車がかかっている。さらに、いくつかの多国籍企業は、グローバルウェブサイト用の多言語コンテンツを開発する際の費用対効果の高さから、この方法を利用している。機械翻訳されたコンテンツのポストエディットにプロの言語専門家を起用することで、翻訳コンテンツの精度を高めることができる。
世界的なインターネットユーザーの増加により、ウェブ上での異文化交流やコンテンツ理解の需要が高まっています。このような社会的相互作用の必要性が、MTサービスの近代化への需要に拍車をかけている。グローバル化と通信技術の統合は、機械翻訳を提供する機会を生み出しました。
コミュニケーションの容易さ、言語の多様性、超グローバル化、知識の民主化により、MTは年々進化してきた。この技術はまた、効率的な機械学習に役立つ最新の人工知能（AI）技術によって強化されてきた。しかし、MTツールの精度不足が業界の成長を妨げると予想される。
COVID-19は機械翻訳市場に好影響を与えた。世界的な健康危機により、旅行や対面での交流が中断され、デジタルコミュニケーションや遠隔コラボレーションへの依存度が高まっている。このシフトは、国境を越えたコミュニケーションを促進し、言語の障壁を埋めるために、機械翻訳を含む言語翻訳サービスの需要を促進している。
軍事・防衛分野は、2022年に約30.6%という最大の収益シェアを占めた。米国では、機械外国語翻訳システム（MFLTS）が兵士の非英語圏住民との効率的なコミュニケーションを支援している。MFLTSは、追加言語コンポーネントの継続的な統合を可能にし、兵士に言語翻訳機能を提供する。
ヘルスケア分野は、予測期間で最も速いCAGR 15.3%を記録すると推定されている。MFLTSは、正確な理解とタイムリーな情報交換が重要な医療分野において、言葉の壁を埋め、効果的なコミュニケーションを促進する可能性があるため、医療分野で広く採用されている。医療分野で事業を展開する企業は、医師用マニュアル、リーフレット、患者用パンフレット、指導用コンテンツ、ウェブサイト、その他の重要なコミュニケーション資料のためにMTサービスを利用している。
自動車分野は、予測期間中に大きなCAGRで成長すると予想されている。継続的な技術の進歩にもかかわらず、自動車メーカーはMTを差別化の分野として考えている。彼らは、性能を提供する新しい方法を模索し、定期的に更新できるソフトウェアを実装して、主流となる自動車利用に参入しようとしている。技術中心の自動車メーカーであるテスラ社は、すでにこのような利便性を活用しており、さらに多くの自動車メーカーが追随することになるだろう。
ソリューション・プロバイダーは言語サービス・プロバイダーと提携し、モーター・カタログのコンテンツを多言語で提供している。例えば、KantanMTはMilengo GmbHと提携し、4週間以内に30万語を3言語にローカライズした。この提携により、自動車業界は多言語でのカタログコンテンツの提供を支援している。
統計的機械翻訳（SMT）分野は、2022年に72.5%という最大の収益シェアを占め、予測期間中に14.8%という最速の年平均成長率で成長する見込みです。SMTは、ルールベース機械翻訳（RBMT）よりもコストと時間の点で有効であるため、ここ数年で需要が大幅に増加している。SMTは構築と保守が容易で、複数の言語ペアに対応できる。SMTの開発は人的資源のコストを削減するが、そのプロセスには高い計算コストがかかる。
さらに、ライオンブリッジ、SDL Plc、その他の言語サービスプロバイダーなどの大手企業が純粋なSMTサービスを提供しているため、SMTシステムは現在のRBMTシステムに取って代わりつつある。ライオンブリッジは、IBMコーポレーションとマイクロソフト・コーポレーションの技術を使用しており、旧来のRBMTプラットフォームはほとんど棚上げしている。SystranとPROMT Ltd.は、RBMT技術を提供する大手企業である。
技術の発展に伴い、自動言語変換は品質と生産性の大幅な向上を予見できると期待されている。MTの商業的利用に対する課題としては、強力なグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）の稼働コストが挙げられる。この問題は、最良のMTをニューラルネットワーク技術と組み合わせることで解決できる。
さらに、業界では、有用な翻訳品質測定法としてBLEU（Bilingual Evaluation Understudy）を使用する傾向にある。BLEUは、ニューラル機械翻訳（NMT）の品質を完全に自動化された方法で測定する品質測定基準として採用されています。
ルールベース機械翻訳セグメントは、予測期間中に大きなCAGRで成長すると予想されています。RBMTは、事前に定義された言語ルールと辞書を利用して翻訳を生成する翻訳アプローチを指す。この分野は、専門的なドメインや豊富な言語リソースを持つ言語において、構造化され制御された翻訳を提供できることから注目を集めている。
北米が市場を支配し、2022年には41.6%という最大の収益シェアを占めた。多くのサービスプロバイダーが存在し、政府の取り組みが好意的であることが成長を特徴づけている。Microsoft CorporationやGoogle, Inc.が提供するSMTサービスが、無料のオンラインエンジンと共に米国で人気を集めている。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も速いCAGR 16.8%で成長すると予想されている。中国とインドは近年著しい成長を遂げている。言語的に多様な文化を持つアジア太平洋地域では、翻訳コンテンツの需要が高まっている。ソリューションプロバイダーは、この地域の需要に大きく対応している。
主要企業・市場シェア
同市場は競争が激しく、プレーヤー各社はグローバル展開を拡大するため、製品投入、買収、提携などの戦略に取り組んでいる。例えば、Metaは2022年7月にNLLB-200と呼ばれるAI主導の翻訳モデルを発表した。この革新的なソリューションは、驚異的な200言語の翻訳を可能にし、既存のテクノロジーと比較して翻訳品質を平均44%大幅に向上させる。NLLB-200の登場により、より広範な言語が現在の技術の恩恵を受けられるようになり、バーチャル体験におけるアクセシビリティの向上への道が開かれる。
主な機械翻訳企業
AppTek
クラウドワーズ
IBMコーポレーション
ライトハウスIP
Lingo24リミテッド
リンゴテック
ライオンブリッジ・テクノロジーズ
RWS ホールディングス plc
パンゲアニック
PROMT
RTX
スマート・コミュニケーションズ
シストラン
ウェロカライズ
2023年7月、機械翻訳プラットフォームのCustom.MTと翻訳会社のSmartlingは、技術統合パートナーシップを通じて提携しました。この提携により、相互の顧客は、高品質の機械翻訳エンジンの選択肢を広げ、翻訳の全体的な品質を高めることができます。Smartlingの顧客は、この統合により、より広範な機械翻訳エンジンへのアクセスと、言語カバー範囲の拡大を得ることができます。
2023年6月、ソフトウェアローカリゼーションソリューションのプロバイダーであるTolgee s.r.o.は、Tolgee AI Translatorを発売しました。この先進的な機械翻訳（MT）ソフトウェアは、ChatGPTの機能を活用し、精度の高い翻訳を提供します。これにより、ユーザーはAI翻訳の利点を享受しながら、翻訳者の関与を維持することができます。
2023年3月、クラウドベースのソフトウェア・ソリューションを提供するSyncWords, LLCは、ニューラル機械翻訳サービスのDeepLと提携し、動画コンテンツの翻訳機能を強化した。この統合により、ユーザーは50カ国語以上の正確な外国語字幕を簡単に含めることができるようになった。この機能の導入により、ライブ、ハイブリッドイベント、録画済みメディアにおいて、アクセシビリティの向上、視聴者へのリーチの拡大、エンゲージメント率の向上が可能になります。
2022年11月、ソフトウェア・ローカリゼーション・プラットフォームのPhraseは、Phrase NextMTを発表した。この自社開発のニューラル機械翻訳（MT）エンジンは、最近発売されたPhrase Localization Suiteの基本機能となっています。Phrase NextMTをPhrase Translateに組み込むことで、同プラットフォームはさまざまな市場の需要に応える包括的なMT機能を提供します。これらの機能には、AIによるエンジン選択、瞬時の品質評価、簡単なカスタマイズ、用語集の統合などが含まれます。
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は世界の機械翻訳市場を技術、用途、地域に基づいて区分しています：
技術展望（売上高：百万米ドル、2017年～2030年）
RBMT
SMT
その他
アプリケーションの展望（収益：百万米ドル、2017年～2030年）
自動車
軍事・防衛
エレクトロニクス
IT
ヘルスケア
その他
地域別展望（売上高：百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
アラブ首長国連邦
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.1.1. テクノロジー
1.1.2. アプリケーション
1.1.3. 地域範囲
1.1.4. 推定と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場形成と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次情報源のリスト
1.8. 一次資料リスト
1.9. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. 技術展望
2.2.2. アプリケーション展望
2.2.3. 地域別展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章 機械翻訳（MT）市場 機械翻訳（MT）市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場ドライバー分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. 機械翻訳（MT）市場分析ツール
3.4.1. 業界分析-ポーターの
3.4.1.1. サプライヤーの力
3.4.1.2. 買い手の力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競争上のライバル
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 技術的ランドスケープ
3.4.2.3. 経済情勢
第4章 機械翻訳（MT）市場 機械翻訳（MT）市場 技術推計とトレンド分析
4.1. 機械翻訳（MT）市場： 主要なポイント
4.2. 機械翻訳（MT）市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
4.3. RBMT
4.3.1. RBMT市場の推計と予測、2017年～2030年 (USD Million)
4.4. SMT
4.4.1. SMT市場の推定と予測、2017～2030年 (USD Million)
4.5. その他
4.5.1. その他市場の推定と予測、2017～2030年 (USD Million)
第5章 機械翻訳（MT）市場 機械翻訳（MT）市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1. 機械翻訳（MT）市場 主要なポイント
5.2. 機械翻訳（MT）市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
5.3. 自動車
5.3.1. 自動車市場の推計と予測、2017年～2030年 (USD Million)
5.4. 軍事・防衛
5.4.1. 軍事・防衛分野の市場推定と予測、2017～2030年（USD Million）
5.5. エレクトロニクス
5.5.1. エレクトロニクス市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
5.6. IT
5.6.1. IT市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
5.7. ヘルスケア
5.7.1. ヘルスケア市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
5.8. その他
5.8.1. その他市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
第6章. 機械翻訳（MT）市場： 地域別推計と動向分析
6.1. 地域別展望
6.2. 地域別の機械翻訳（MT）市場 主な収穫
6.3. 北米
6.3.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（収益、USD Million）
6.3.2. 米国
6.3.2.1. 市場の推計と予測、2017～2030年 （売上高、USD Million）
6.3.3. カナダ
6.3.3.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.4. 欧州
6.4.1. 英国
6.4.1.1. 市場の推計と予測、2017～2030年 （売上高、USD Million）
6.4.2. ドイツ
6.4.2.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.4.3. フランス
6.4.3.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.5. アジア太平洋
6.5.1. 日本
6.5.1.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.5.2. 中国
6.5.2.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.5.3. インド
6.5.3.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.5.4. オーストラリア
6.5.4.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.5.5. 韓国
6.5.5.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.6. ラテンアメリカ
6.6.1. ブラジル
6.6.1.1. 市場の推計と予測、2017～2030年 （売上高、USD Million）
6.6.2. メキシコ
6.6.2.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.7. 中東・アフリカ
6.7.1. サウジアラビア
6.7.1.1. 市場の推計と予測、2017～2030年 （売上高、USD Million）
6.7.2. 南アフリカ
6.7.2.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
6.7.3. アラブ首長国連邦
6.7.3.1. 市場の推計と予測、2017～2030年（売上高、USD Million）
…
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