音声認識市場規模は2022年に94億ドル、2027年には281億ドルに達すると予測され、2022年から2027年にかけて24.4%のCAGRで成長する見込みです。
医療における効率化のための需要の増加や、スマート家電の利用拡大などの要因が、予測期間中の市場成長を促進しています。
音声認識市場は、多要素認証のための音声および音声ベースの生体認証システムの需要の増加、音声および音声認識の精度に対するAIの影響の拡大、スマートスピーカーの急速な普及などにより、長年にわたって大きな成長を遂げてきました。COVID-19のパンデミックは、市場にプラスとマイナスの影響を与えた。国民の多くが自宅で仕事をするようになり、スマート家電やデバイスの需要が増加しました。これは、音声および音声認識プロバイダーにとって好機でもありました。しかし、多くの人々はパンデミック中も基本的なライフスタイルの維持に注力し、短期間、贅沢品や不要不急の製品の購入を避けました。
医療現場では、患者さんの診療記録を詳細に記録することが重要なため、多くの医療従事者がメモや報告書の作成、カルテの管理などに多大な時間を費やしています。しかし、これらの作業は、患者さんの治療や患者さんとの対話など、より生産的な雑務から時間を奪うことになります。そのため、医師やドクターは、自然言語処理（NLP）アルゴリズムをベースとした音声認識ソフトウェア・ソリューションの使用を好んでいます。音声認識技術は、健康診断の報告やデータ入力、医師や看護師が不在の場合などに、ヘルスケア分野で主に使用されています。このようなソフトウェアソリューションにより、医療従事者は患者のケアから離れることなく、電気医療記録（EHR）システムやコンピューターにメモを入力し、1日中生産性を維持することができます。これにより、医療従事者は事務処理のために職場に遅くまで残っている必要がなくなり、日中により多くの患者を訪問できるようになります。医療用アプリケーションにおける自動音声認識システムの使いやすさとハンズフリー機能により、医師は効率的に仕事をこなすことができ、音声認識・スピーチ市場の成長を後押ししています。このように、生産性の向上はキャッシュフローの増加につながります。
“right/write “や “bye/by/buy “など、音は似ているが意味が異なる単語は同音異義語と呼ばれます。AIは、包括的な言語モデルと適切な文脈を参照したこれらの用語の学習がなければ、文中の同音異義語を識別するのに苦労することがある。英語やローマ字の言語には、複数の意味を持つ用語が多い。例えば、「セル」は、生物の一部であったり、刑務所の部屋であったり、電波の届く範囲（携帯電話）であったりする。また、多様な意味を持つ異義語は、ほとんどの言語で一般的である。例えば、英語では “close” は “閉じる” や “近く” を意味し、”converse” は “話す” や “反対” を意味します。そのため、内容を翻訳している最中に、いつ正しい同音異義語を使うか、簡単にはわからないかもしれません。この課題を解決するためには、翻訳者は話し言葉と翻訳される言語に精通している必要があります。このため、翻訳者は両方の言語を深く理解する必要があるかもしれません。
先進国でも発展途上国でも、顧客の購買行動は変化しています。オンラインで物を買うという傾向があります。顧客は自宅にいながらにして商品を購入し、価格や機能を問い合わせ、さらには過去の購入履歴に基づいたパーソナライズされた推奨商品を受け取ることができます。このような体験は、音声アシスタントを利用することで、さらに摩擦のない参加型の体験にすることができます。2017年のキャップジェミニによるカンバセーショナル・コマース調査によると、41％の消費者がオンラインショッピング中にウェブサイトやアプリよりも音声アシスタントを好むのは、いつものショッピング操作を自動化できるためです。商品やサービスの検索、買い物リストの作成、ショッピングカートへの商品の追加、購入、注文状況の確認、商品やサービスに対するフィードバックの提供、カスタマーサポートサービスの利用、他の潜在顧客への商品やサービスの推奨などは、音声アシスタントが役立つ顧客タッチポイントのほんの一部にすぎません。顧客の音声アシスタントの普及と利用が加速していることに加え、オンライン商取引の急増により、音声アシスタントアプリケーションのソリューションやサービスプロバイダーにはビジネスチャンスがもたらされています。
音声認識技術をスムーズに動作させるためには、静かな環境が重要です。周囲の騒音が大きすぎると、音声認識の結果に影響を与える可能性があります。屋外環境や広い公共空間、オフィスなどで音声認識技術を効果的に使用することは、大きな課題の1つです。
音声認識技術の消費者は、主に精度と速度に基づいてその性能を測定します。音声認識の精度は、単語エラー率（WER）を用いて測定されます。近年の進歩にもかかわらず、音声認識技術のWERは、人間のWERに及ばない。スマートフォン所有者を対象にした「音声アシスタントに期待すること」のアンケートでは、「精度」が40%の票を獲得している。音声認識は、音声信号を正確かつ効率的にテキストメッセージに変換することを目的としている。各社は、音声認識システムをより堅牢にするために、複雑なアルゴリズムを開発し、ディープラーニングに注力しています。しかし、100％正確で効率的なシステムとは言えず、ノイズの多い環境でも効果的に利用できるよう、さらなる開発・研究活動が進んでいる。
今後数年間、より深い研究を通じてこの問題の解消に注力する企業は、ユーザーの話し方の癖にうまく適応し、背景の騒音とユーザーの話し方を区別してエラー率を低減できる、より優れた製品やアプリケーションを提供できる可能性が高くなります。
予測期間中、2027年の市場シェアはAPACが最も大きく、今後も上昇傾向が続くと予測される。2022年から2027年にかけて、同地域のCAGRは最も高くなると予想されます。アジア太平洋地域の市場は、技術の進歩、これらの技術の利点に関する大衆の意識の向上、音声認識および音声認識デバイスの低価格化により拡大しています。アジア太平洋地域では、中国、日本、インドが市場の主要国となっています。この地域では、Baidu（中国）とiFlytek（中国）が音声認識市場で事業を展開している上位2社となっています。中国における音声アシスタント機器の導入急増が、市場成長の主な要因となっています。ヘルスケアやその他のアプリケーションの絶え間ない発展は、この地域における音声認識技術に基づく製品の需要を加速させるでしょう。インドの市場は、予測期間中に最も高い成長を遂げると予想されます。
主な市場参入企業
音声認識市場は、Apple（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Alphabet（米国）、Amazon（米国）、Baidu（中国）、iFlytek（中国）、SESTEK（トルコ）、speak2web（米国）、Verint（米国）といった少数のグローバルなプレーヤーによって支配されています。
主な市場セグメンテーション
技術別
音声認識
自動音声認識
音声合成
音声認識
話者識別
話者認証
デプロイメントモード別
オンクラウド
オンプレミス／組込み
業種別
車載
企業
コンシューマー
銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
政府機関
小売
ヘルスケア
軍事
法律関係
教育機関
その他
地域別
米州
欧州
APAC
海外
【目次】
1 はじめに （ページ番号 – 36）
1.1 研究の目的
1.2 定義
1.2.1 含有物と除外物
1.3 変更点の概要
1.4 調査範囲
1.4.1 対象となる市場
1.4.2 地理的範囲
1.4.3 考慮した年
1.5 通貨
1.6 制限
1.7 利害関係者
2 調査の方法 (ページ番号 – 41)
2.1 調査データ
図1 プロセスフロー：音声認識市場規模推計
図2 音声認識市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
図3 調査アプローチ
2.1.2 二次調査データ
2.1.2.1 二次情報源
2.1.2.2 主要な二次情報源
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 一次情報源
2.1.3.2 主要な業界インサイト
2.1.3.3 一次インタビューのブレークアップ
2.1.3.4 主要な一次回答者のリスト
2.1.3.5 一次回答者の内訳
2.2 市場規模の推計
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
図4 市場：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模把握のためのアプローチ
図5 市場：トップダウンアプローチ
2.3 市場のブレークダウンとデータトライアンギング
図6 データトライアンギング
2.4 リサーチの前提
2.5 制限事項
2.6 リスク評価
表1 リスクアセスメント
3 エグゼクティブサマリー (ページ – 52)
3.1 音声認識市場：Covid-19以降
図7 Covid-19が音声認識市場に与えた影響
図8 音声認識市場は予測期間中、より大きな市場シェアを占める
図9 予測期間中、オンクラウド展開モードが市場を支配する
図10 2022年から2027年にかけて音声認識市場はコンシューマー向けが支配的
図11 2021年、米国が最大の市場シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 57)
4.1 市場における魅力的な成長機会
図12 アジア太平洋地域における音声認識技術ベースの製品需要の増加が市場成長の原動力
4.2 市場（技術別
図13 予測期間中は音声認識技術よりも音声認識技術の方が大きな市場シェアを占める
4.3 市場：導入モード別
図 14 2022 年はオンクラウドセグメ ントが主流に
4.4 米国の地域別・技術別市場
図15 北米と音声認識技術が2027年までに米州の市場シェアの大半を占める
4.5 音声認識市場：垂直方向別
図16 消費者向け垂直市場が2022年から2027年にかけて最も高いCAGRを示す
4.6 国別市場（2021年）
図 17 インドは 2022 年から 2027 年まで世界市場の中で最も高い CAGR を示す
5 市場の概要（ページ番号 – 61）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 推進要因、抑制要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 医療従事者による音声認識ソフトウェアの使用拡大
5.2.1.2 スマート家電における音声認識技術の普及拡大
図19 主要ブランドが提供する音声アシスタントデバイスの販売データ（2020年
5.2.1.3 音声を書き起こすための音声認識技術に対する需要の高まり
5.2.1.4 特に金融サービスプロバイダーによる、多要素認証やモバイルバンキングアプリケーションのための音声ベースの生体認証システムに対する強い要求
図20 銀行・金融業における個人情報漏洩防止を目的とした音声認識の利用
図21 米国におけるデータ侵害の苦情（2018～2020年）
5.2.1.5 より正確な結果を得るための音声認識・スピーチシステムへのAIの統合の成功
図22 市場のドライバーとその影響
5.2.2 制約事項
5.2.2.1 異なる言語の単語の文脈的な関係を理解するためのソフトウェアの制限
5.2.2.2 複数のチャンネルを含む音声データを書き起こす際に、音声テキスト化APIに多数のチャンネルを必要とすること
5.2.2.3 顧客の意図を認識し、それに応えるための限られた能力
5.2.2.4 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.2.2.5 自動車に搭載されるハイエンド音声認識システムはコストが高い
5.2.2.6 巨額の投資要件が小規模プレイヤーを締め出す
図23 音声認識・スピーチ認識市場の阻害要因とその影響
5.2.3 機会
5.2.3.1 クラウドベースの音声テキスト化ソフトウェアに対する顧客の嗜好
5.2.3.2 オンラインショッピングの人気の高まり
5.2.3.3 ユーザーのためにパーソナライズされたアプリケーションの開発
5.2.3.4 音声認識技術や音声認識技術のモバイルアプリケーションへの統合
5.2.3.5 微小言語や現地語向けの音声・音響認識ソフトウェアの開発
5.2.3.6 サービスロボットにおける音声・音響認識の応用
5.2.3.7 障害者教育への音声認識技術の活用に注目する
5.2.3.8 自律走行車への音声・音響認識技術の展開
5.2.3.9 技術的に高度な製品への消費者の嗜好
図24 市場の機会とその影響
5.2.4 課題
5.2.4.1 様々な業界向けに独自の語彙を作成すること
5.2.4.2 音声アシスタント技術の利用可能性と利点に関する限られた認識
5.2.4.3 背景雑音によるエラーの増加
5.2.4.4 カスタマイズ製品開発のための標準化されたプラットフォームの欠如
5.2.4.5 ネットワーク速度の遅さが、クラウドベースの音声認識サービスに課題を投げかけている
図25 音声認識市場の課題とその影響
5.3 バリューチェーン分析
図26 バリューチェーン分析：市場
5.4 エコシステム
図27 音声認識市場：エコシステム
表2 市場：エコシステム
5.4.1 市場における収益の変化
図28 市場の収益推移
5.5 特許分析
表3 重要な特許登録件数、2017～2021年
図29 特許出願件数の多い企業
図 30 過去 10 年間の年間特許取得数
表4 特許権者トップ10
5.6 貿易分析
表5 輸入統計。録音または音響再生装置、国別、2017-2021 (千米ドル)
表6 輸出統計: 録音または音響再生装置、国別、2017-2021年 (千米ドル)
5.7 関税分析
表7 オランダが輸出する録音・録画機器の関税率(2020年)
表8 中国が輸出する録音・録画機器の関税率(2020年)
表9 英国が2020年に輸出する録音・録画機器の関税率
第10表 米国が輸出する録音・録画機器の関税率（2020年
表11 ドイツが輸出する録音・録画機器の関税率（2020年
5.8 ケーススタディ分析
表12 セステックがTeknosaのコンタクトセンターで初回コール解決率の向上と通話時間の短縮を支援
表13 アル・バラカ銀行のコンタクトセンターでセステックがエージェントの効率を大幅に改善し、作業負荷を軽減
表14 マイクロソフトの翻訳アプリケーションにより、チヌーク中学校の保護者と教師の多言語コミュニケーションを促進
表15 IBMワトソン、ブラデスコ銀行の応答時間短縮を支援
表16 アレクサ、ハワイ・パシフィック・ヘルスのクエリ解決による患者体験の向上を支援
表 17 ロアヌスのチャットボットがユーザーの問い合わせに迅速に回答
5.9 ポーターズファイブフォース分析
表18 音声認識市場：ポーターズファイブフォース分析（2020年
5.9.1 新規参入の脅威
5.9.2 代替品の脅威
5.9.3 買い手のバーゲニングパワー
5.9.4 供給者のバーゲニングパワー
5.9.5 競争の激しさ
5.10 テクノロジー分析
5.10.1 マイクロソフト、音声認識アルゴリズムの改良のために音声クリップの使用をユーザーに許可
5.10.2 アップル、自動音声転写と話者認識のためのAIモデルを開発
5.10.3 スピーチマティクス、マイクロソフトのAzure上で音声認識サービスを開始
5.10.4 クレッシェンド音声処理ソフトが多言語対応を実現
5.10.5 FacebookのAIオープンソースが音声認識用の新しいデータセットを提供
5.10.6 Lumenvox、トランスクリプション機能を備えた次世代自動音声認識（Asr）エンジンを発表
5.10.7 センサルの音声認識モデルは、子供の声のパターンを理解するのに役立つ
5.11 音声認識市場における主な規制
表19 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表 20 ヨーロッパ: 規制機関、政府機関、その他の組織
表21 アジア太平洋地域: 規制当局、政府機関、その他の団体
表22 ロウ: 規制機関、政府機関、その他の団体
5.12 コードと規格
表23 音声認識コードと規格
5.13 価格分析
表24 音声認識ソフトウェアの平均販売価格
5.14 主要なステークホルダーと購入基準
5.14.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー
図 31 上位 3 アプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
表25 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおけるステークホルダーの影響力(%)
5.14.2 購入基準
図 32 上位 3 つのアプリケーションの主な購入基準
表 26 上位 3 つのアプリケーションの主な購入基準
5.15 主要な会議とイベント（2022-2023年）
表27 音声認識市場：会議・イベントの詳細リスト
6 音声認識システムの種類 (ページ – 102)
6.1 はじめに
図33 音声認識における配信方法
6.2 人工知能ベース
6.2.1 人工知能は完璧で正確な音声認識のための最も効果的な技術です。
6.3 非人工知能ベース
6.3.1 非人工知能型システムは業界最高レベルの精度、安全性、一貫性を提供する
7 音声認識市場：技術別（ページ番号-105）
7.1 はじめに
図 34 音声認識市場の技術別区分
図35 音声認識技術は音声認識技術よりも高いCAGRを予測期間中に記録する
表28 テクノロジー別市場、2018年～2021年（百万米ドル）
table 29 市場（技術別）、2022-2027 (百万米ドル)
7.2 音声認識
7.2.1 非接触型、使いやすい、邪魔にならないといった音声認識デバイスの特徴により、今後数年間は需要が拡大すると予想される
図 36 音声認識フェーズプロセス
table 30 音声認識市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
table 31 市場、地域別、2022-2027年 (百万米ドル)
7.2.2 スピーカ識別
7.2.2.1 音声識別技術は、音声の特徴を捉えることでユーザーを認証する。
7.2.3 話者認証
7.2.3.1 発話者認証技術は、銀行や金融サービスにおいてセキュリティ目的で使用されることが多くなっています。
図 37 発話者認証プロセス
7.3 音声認識
7.3.1 多言語環境では、言語の壁をなくすために音声認識技術への需要が高まると予想される
表32 地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 33 市場、地域別、2022-2027 (百万米ドル)
7.3.2 自動音声認識
7.3.2.1 ASR技術の進歩により、企業はカスタマーエクスペリエンスを向上させることが可能
7.3.3 音声合成
7.3.3.1 AIとML技術のTTSソフトウェアへの統合により、テキストを自然に聞こえる音声に変換可能
図38 自動音声認識技術が予測期間中、市場を支配する
table 34 音声認識市場、タイプ別、2018-2021 (百万米ドル)
table 35 タイプ別市場、2022-2027 (百万米ドル)
8 音声認識市場、導入形態別（ページ番号 – 115)
8.1 はじめに
図39 音声認識における展開モード
図40 オンクラウド型音声認識ソリューションが2027年に最大の市場シェアを占める
表36 展開モード別市場、2018年～2021年（百万USドル）
表37 音声認識市場、展開モード別、2022年～2027年（百万USドル）
8.2 オンクラウド
8.2.1 予測期間中、オンクラウド分野がより大きな市場シェアを獲得
表 38 オンクラウド：市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
表39 オンクラウド：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
8.3 オンプレミス／エンベデッド
8.3.1 オンプレミス型は予測期間中、より高い成長率を示すと予測される
表40 オンプレミス／エンベデッド：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表41 オンプレミス／組み込み型：音声認識市場、地域別、2022年～2027年（百万USドル）
9 垂直方向別市場（ページ番号 – 121）
9.1 はじめに
図 41 予測期間中に市場を指揮する消費者向け垂直市場
表42 バーティカル別市場、2018年～2021年（百万米ドル）
表43 垂直型市場、垂直型別、2022-2027年 (百万米ドル)
図 42 政府系が 2027 年に最大シェアを占める市場
表44 垂直分野別市場、2018年～2021年（百万米ドル）
表45 音声認識市場、垂直方向別、2022年～2027年（百万米ドル）
図 43 消費者向け業種が2027年に最大シェアを占める
表46 バーティカル別市場、2018～2021年（百万米ドル）
表47 音声認識市場、垂直方向別、2022年～2027年（百万米ドル）
9.2 自動車
9.2.1 車載インフォテインメントシステムにおける音声認識・スピーチ技術の利用拡大
図44 自動車保険アプリケーションは予測期間中に高いCAGRを記録する。
表48 自動車：アプリケーション別市場（2018-2021年）（百万米ドル
table 49 車載用：アプリケーション別市場（2022-2027年）（百万米ドル
table 50 自動車：アプリケーション別市場、2018-2021年 (百万米ドル)
table 51 自動車：アプリケーション別市場、2022-2027 (百万米ドル)
table 52 自動車：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 53 自動車：アプリケーション別市場、2022-2027 (百万米ドル)
表54 自動車：地域別市場、2018年～2021年（百万米ドル）
表55 自動車：音声認識市場：地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
表56 自動車：音声認識市場：地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表57 自動車：音声認識市場、地域別、2022年〜2027年（百万米ドル）
9.3 エンタープライズ
9.3.1 大流行後の仮想アシスタントの採用拡大が市場成長を後押し
表58 企業向け：アプリケーション別市場、2018-2021年（百万米ドル）
table 59 企業向け：アプリケーション別市場、2022年〜2027年（百万米ドル）
table 60 企業向け：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 61 エンタープライズ：アプリケーション別市場、2022-2027年（百万米ドル）
table 62 エンタープライズ：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 63 エンタープライズ：アプリケーション別市場、2022-2027 (百万米ドル)
table 64 企業向け：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 65 エンタープライズ：音声認識市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
table 66 企業向け：音声認識市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
table 67 企業：音声認識市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
9.4 一般消費者
9.4.1 音声制御スマートアシスタンスデバイスの採用が急増
図45 モバイルデバイス制御アプリケーションが2027年の消費者向け音声認識市場で大きなシェアを獲得
表68 消費者向け：アプリケーション別市場、2018年〜2021年（百万USドル）
table 69 消費者向け：アプリケーション別市場、2022年〜2027年（百万USドル）
table 70 消費者向け：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 71 消費者向け：アプリケーション別市場、2022-2027 (百万米ドル)
table 72 消費者向け：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表73 消費者向け：アプリケーション別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
table 74 消費者向け：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 75 消費者向け：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
table 76 消費者向け：市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
table 77 消費者向け：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
9.5 銀行・金融サービス・保険（BFSI)
9.5.1 モバイルバンキングにおける音声認証のニーズの高まりが市場成長を促進
表78 BFSI：音声認識市場、用途別、2018-2021年（百万米ドル）
表79 BFSI：アプリケーション別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表80 BFSI：アプリケーション別市場、2018-2021年（百万米ドル）
table 81 BFSI：音声認識市場、アプリケーション別、2022-2027年（百万米ドル）
表82 BFSI：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表83 BFSI：アプリケーション別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表84 BFSI：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表85 BFSI：地域別市場、2022-2027年 (百万米ドル)
表86 BFSI：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表87 BFSI：地域別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
9.6 政府
9.6.1 効率向上のための音声認識システムの利用が増加し、市場成長率を押し上げる
図 46 実証実験アプリケーションは2022年から2027年にかけて政府機関向け市場を牽引
表88 政府機関。アプリケーション別市場、2018-2021年 (百万米ドル)
表89 政府機関 アプリケーション別市場、2022-2027年 (百万米ドル)
table 90 政府機関: アプリケーション別市場、2018年〜2021年 (百万米ドル)
table 91 政府機関 アプリケーション別市場、2022-2027年 (百万米ドル)
テーブル92 政府機関 音声認識市場、アプリケーション別、2018年〜2021年（百万米ドル）
表93 政府機関: アプリケーション別市場、2022-2027年 (百万米ドル)
表94 政府機関 音声認識市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
表95 政府機関: 市場、地域別、2022-2027年 (百万米ドル)
表96 政府機関: 市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
表 97 政府機関: 政府機関：地域別市場、2022-2027年 (百万米ドル)
9.7 小売
9.7.1 顧客にパーソナライズされた体験を提供するための小売業者による先進技術の利用拡大が市場成長を支える
表98 小売業。アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表99 小売業: 小売：アプリケーション別市場、2022-2027年（百万米ドル）
table 100 小売業: 小売：用途別市場、2018-2021年（百万米ドル）
table 101 小売業: 小売：アプリケーション別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表102 小売業: 小売：用途別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表103 小売業: 小売：アプリケーション別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表104 小売業: 小売：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表105 小売業: 音声認識市場、地域別、2022-2027年（百万USドル）
表106 小売業: 小売：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表 107 小売業: 音声認識市場、地域別、2022-2027 (百万米ドル)
9.8 ヘルスケア
9.8.1 エラーの回避、生産性の向上、スタッフの効率化を目的とした音声認識への医療従事者の依存度の高まりが市場成長を促進する
図 47：予測期間中、医療用ロボット市場では特殊用途ロボットがより高い CAGR を記録する見込み
表 108 ヘルスケア。アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 109 ヘルスケア: ヘルスケア：アプリケーション別市場、2022-2027年（百万米ドル）
table 110 ヘルスケア: ヘルスケア：用途別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 111 ヘルスケア: ヘルスケア：用途別市場、2022-2027 (百万米ドル)
表112 ヘルスケア: ヘルスケア：用途別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 113 ヘルスケア: ヘルスケア：用途別市場、2022-2027 (百万米ドル)
表114 ヘルスケア: ヘルスケア：地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表115 ヘルスケア：音声認識市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
table 116 ヘルスケア: 市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表117 ヘルスケア: 音声認識市場、地域別、2022-2027年 (百万米ドル)
9.9 軍用
9.9.1 音声認識技術に基づく製品の継続的な技術革新により、軍事用途での需要が促進される
表 118 軍用：アプリケーション別市場、2018-2021 年 (百万米ドル)
表 119 軍用：アプリケーション別市場（2022-2027年）（百万米ドル
table 120 軍用：用途別市場、2018-2021年（百万米ドル）
表121 軍事：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
table 122 軍事：用途別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 123 軍用：用途別市場、2022年〜2027年（百万米ドル）
表124 軍事：地域別市場、2018年〜2021年（百万米ドル）
表125 軍事：音声認識市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
table 126 軍事：音声認識市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
table 127 軍事：音声認識市場、地域別、2022-2027 (百万米ドル)
9.1 法律分野
9.10.1 法律事務所による音声認識ツールの採用が進み、市場成長に拍車をかける
表 128 法務：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
表129 法務：アプリケーション別市場（2022-2027年）（百万米ドル
table 130 法務：アプリケーション別市場、2018年～2021年（百万米ドル）
table 131 法務：用途別市場、2022年〜2027年（百万米ドル）
表132 法務：用途別市場：2018-2021 (百万米ドル)
表133 法務：アプリケーション別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表134 法務：地域別市場、2018年～2021年（百万米ドル）
表135 法務：音声認識市場：地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
表136 法務：市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル）
table 137 法務：音声認識市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
9.11 エデュケーション
9.11.1 障害者教育における音声認識の利用が増加し、成長機会が創出される
図 48 障害者教育・eラーニング分野は予測期間中に高いCAGRを記録へ
表138 教育：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 139 教育：アプリケーション別市場、2022-2027 (百万米ドル)
table 140 教育：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 141 教育：アプリケーション別市場、2022-2027 (百万米ドル)
table 142 教育：アプリケーション別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 143 教育：アプリケーション別市場、2022年〜2027年（百万米ドル）
表144 教育：地域別市場、2018-2021年（百万米ドル）
table 145 教育：音声認識市場：地域別、2022年〜2027年（百万米ドル）
表146 教育：音声認識市場：地域別、2018-2021 (百万米ドル)
table 147 教育：音声認識市場、地域別、2022年〜2027年（百万米ドル）
9.12 その他
表 148 その他: 市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
table 149 その他: 地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
table 150 その他: 地域別市場、2018-2021 (百万米ドル)
table 151 その他: 地域別市場、2022-2027年 (百万米ドル)
10 音声認識市場、地域別（ページ番号 – 171)
10.1 はじめに
図 49 市場の地域別区分
図 50 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い CAGR を示す
図 51 アジア太平洋地域の市場は 2022 年から 2027 年まで最も高い CAGR で成長する
table 152 市場（地域別）、2018-2021 (百万米ドル)
table 153 市場、地域別、2022-2027 年 (百万米ドル)
10.2 アメリカ
図 52 アメリカ：市場スナップショット
表154 アメリカ：音声認識市場、地域別、2018-2021 (百万米ドル)
表155 アメリカ：地域別市場（2022-2027年）（百万米ドル
表156 北米：国別市場：2018-2021 (百万米ドル)
table 157 北米：国別市場、2022-2027 (百万米ドル)
10.2.1 北米
10.2.1.1 米国
10.2.1.1.1 主要な市場プレイヤーの存在が音声認識技術への需要を押し上げる
10.2.1.2 カナダ
10.2.1.2.1 銀行アプリケーションにおける音声起動型バイオメトリクスの高い展開が市場成長を支える
10.2.1.3 メキシコ
10.2.1.3.1 巨大企業がメキシコでの開発センター設立に強く注力し、成長機会を創出
10.2.2 南アメリカ
10.2.2.1 急速なインターネットの普及が市場成長の原動力に
10.3 欧州
図 53 欧州：音声認識市場スナップショット
表 158 ヨーロッパ: 音声認識市場、国別、2018-2021 (百万米ドル)
表 159 ヨーロッパ: 市場（国別）、2022-2027年（百万米ドル
10.3.1 英国
10.3.1.1 政府の強力な支援と技術的進歩が市場成長を後押し
10.3.2 ドイツ
10.3.2.1 企業におけるAIやコグニティブ技術への依存度の高まりが、音声認識技術への需要を高める
10.3.3 フランス
10.3.3.1 航空管制の改善に大きく注力し、音声認識・スピーチ市場の成長を促進
10.3.4 ヨーロッパのその他の地域
10.4 アジア太平洋地域
図 54 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表160 アジア太平洋地域：国別市場、2018年～2021年（百万USドル）
table 161 アジア太平洋地域：音声認識市場 国別、2022-2027 (百万米ドル)
10.4.1 日本
10.4.1.1 革新的なロボットデバイスへのAlの急速な展開が市場成長を後押し
10.4.2 中国
10.4.2.1 主要プレイヤーの強固なプレゼンスが市場成長を押し上げる
10.4.3 インド
10.4.3.1 大規模な技術開発とモバイル・インターネット利用者の増加が市場成長を促進する
10.4.4 その他のアジア太平洋地域
10.5 ロウ
図 55 ロー地域の市場、2022 年対 2027 年
TABLE 162 ROW: 市場、地域別、2018年〜2021年（百万米ドル）
表 163 ロー（ROW）: 地域別市場、2022-2027 (百万米ドル)
10.5.1 中東
10.5.1.1 音声アシスタントデバイスの顕著な普及により、音声認識技術への需要が高まる
10.5.2 アフリカ
10.5.2.1 2022年から2027年にかけて、RoWの音声認識市場においてアフリカが中東よりも高いCAGRを記録する見込み
11 競争力のあるランドスケープ（ページ番号 – 189）
11.1 導入
11.2 上位5社の収益分析
図56 収益分析（百万米ドル）、2017-2021年
11.3 キープレーヤーの戦略／勝利への権利
table 164 音声認識製品の主要メーカーが展開する戦略の概要
11.4 市場シェア分析
表165 音声認識市場：競争の度合い（2021年）
図57 市場シェア分析：市場（2021年
11.5 企業評価クワドラント
11.5.1 スターズ
11.5.2 エマージングリーダー
11.5.3 パービシブ企業
11.5.4 参加企業
図58 市場企業評価クワドラント（2021年
11.6 製品ポートフォリオの強さ
11.7 ビジネス戦略の卓越性
11.8 競合ベンチマーキング
表166 競合ベンチマーキング：音声認識市場
図59 企業の垂直方向のフットプリント：市場
表 167 企業の技術フットプリント：市場
表168 企業の地域別フットプリント：音声認識市場
11.9 2021年市場におけるSMEの評価クアドラント
11.9.1 進歩的な企業
11.9.2 反応の良い企業
11.9.3 ダイナミックな企業
11.9.4 スタートアップ・ブロック
図60 音声・音声認識市場の新興企業／SME評価クアドラント（2021年
11.10 競合状況・動向
11.10.1 製品の上市と開発
表 169 製品の発売と開発、2018年～2021年
11.10.2 ディールス
表170 ディール、2018-2021年
12 企業プロフィール（ページ番号 – 205）
(事業概要、提供製品、最近の開発、COVID-19の開発、MnM View (主な強み/勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競合の脅威))*。
12.1 主要プレイヤー
12.1.1 アップル
表 171 アップル：事業概要
図 61 アップル：企業スナップショット
表 172 リンゴ 提供製品
表 173 リンゴ 取引
12.1.2 マイクロソフト
表 174 マイクロソフト：事業概要
図 62 マイクロソフト: 会社概要
表 175 マイクロソフト: 提供する製品
表176 マイクロソフト:製品発表
表177 マイクロソフト：取引
12.1.3 IBM
表 178 IBM 事業概要
図 63 IBM: 企業スナップショット
表 179 IBM 提供製品
表 180 IBM: 製品 製品の発売
表 181 IBM ディール
12.1.4 アルファベット
表 182 アルファベット 事業概要
図 64 アルファベット 会社概要
表 183 アルファベット 提供する製品
表 184 アルファベット 製品の上市
表185 アルファベット ディール
12.1.5 アマゾン
表 186 アマゾン：事業概要
図 65 アマゾン：企業スナップショット
表 187 アマゾン：提供する製品
表188 アマゾン：製品の発売
表189 アマゾン：取引
12.1.6 バイドゥ
表 190 バイドゥ：事業概要
図 66 バイドゥ: 企業スナップショット
表 191 バイドゥ：提供する製品
表192 バイドゥ：製品の発売
表193 バイドゥ：取引
12.1.7 IFLYTEK
表 194 IFLYTEK: 事業概要
図 67 iflytek: 企業スナップショット
表 195 iflytek: 提供する製品
表 196 iflytek: 製品発売のお知らせ
12.1.8 音声認識ソフトウェア技術(Sestek)
表 197 セステック：事業概要
表 198 セステック: 提供する製品
表 199 セステック: 製品発売
表 200 セステック: 取引
12.1.9 スピーチツーウェブ
表 201 speak2web: 事業概要
表 202 speak2web: 提供製品
12.1.10 ベリント
表 203 ベリント：事業概要
図 68 ベリント：会社概要
表 204 ベリント：提供する製品
表205 ベリント：製品発表
表 206 ベリント：取引
12.1.11 スピーチマティックス
表 207 スピーチマティックス 事業概要
表 208 スピーチマティクス: 提供製品
表 209 スピーチマティクス: 製品発表
表 210 スピーチマティクス: ディール
12.1.12 ディープグラム
表 211 ディープグラム: 事業概要
表 212 ディープグラム: 提供する製品
表213 ディープグラム: ディール
12.1.13 ボイジット
表 214 ボイジット: 事業概要
表 215 ボイスイット: 提供製品
12.1.14 ボイスゲイン
216表 ボイスゲイン: 事業概要
表 217 ボイスゲイン：提供する製品
表 218 ボイスゲイン: 製品発表
219表 ボイスゲイン: 取引
12.1.15 センサリー株式会社
表 220 センサリー：事業概要
表 221 センサリー：提供する製品
表222 センサリー：製品の上市
223表 センサリー：取引
12.1.16 アセンブリー
表 224 アセンブリーアイ：事業概要
表225 アセンブリー：提供する製品
表226 アセンブリー：取引実績
12.1.17 バービット
表 227 バービット: 事業概要
表 228 バービット: 提供する製品
表229 バービット: 取引
12.1.18 カワウソ.AI
表230 otter.ai: 事業概要
表 231 otter.ai: 提供する製品
表 232 オッターアイ: 製品発表
表 233 オッターアイ: 取引実績
12.1.19 レヴ
表 234 Rev: 事業概要
表 235 Rev: 提供する製品
12.2 その他のプレーヤー
12.2.1 レイセオン・ビーエヌ・テクノロジーズ
12.2.2 M2SYS
12.2.3 M*MODAL
12.2.4 バリッドソフト
12.2.5 Lumenvox（ルーメンボックス
12.2.6 アカペラグループ
12.2.7 vocalzoom
12.2.8 ユニフォアソフトウェア
12.2.9 ISPEECH
12.2.10 GOVIVACE
12.2.11 アドバンスト音声認識システム
12.2.12 DOLBEY
12.2.13 リードスピーカー
12.2.14 パレトゥムコーポレーション
12.2.15 Soundhound Inc.
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レポートコード：SE 4365
