自然言語生成市場 サイズと展望 2025-2033

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自然言語生成市場の成長要因

データに基づく洞察への需要の高まり

NLGは、膨大な量のデータを人間が読めるナラティブに変換する機能として高く評価されています。2024年には、企業や業界は、データシステムのパフォーマンスを確保するために、生成されるデータを確認し分析する能力をより重視するようになるでしょう。銀行や投資機関は、市場動向、消費者取引、経済統計など、膨大な量の金融データを管理しています。NLGテクノロジーは、これらのデータを評価し、レポート、要約、投資インサイトなどの有意義なナラティブを作成できます。例えば、金融機関はNLGを使用して、ポートフォリオのパフォーマンス、市場動向、データに基づく推奨事項をまとめた個別の投資レポートを顧客に提供できます。

一方、NLGは、医療分野における患者データ、治療結果、医学研究を評価し、詳細な患者レポート、治療要約、研究結果を作成するために活用される可能性があります。例えば、NLGシステムは、臨床医が医療検査結果を解釈し、患者に分かりやすい説明を行うのを支援することができます。

さらに、ガートナーは、2025年までにデータと分析から得られる知見の80%が自然言語で提供されると予測しており、より直感的でアクセスしやすいデータ主導型の知見へのトレンドを浮き彫りにしています。この予測は、企業内のより幅広い対象者にデータから得られる意味のあるナラティブを提供する上で、NLGが重要な役割を果たすと予測されていることを強調しています。データ主導型の知見を得るためにNLGを利用する企業は、複雑なデータセットが部門横断的な専門家が理解できる実用的な情報に変換されるため、意思決定の効率性が向上します。結果として、データ主導の世界は自然言語生成市場のトレンドに影響を与えるでしょう。

市場の制約

文脈の理解の限界と曖昧さ

自然言語生成（NLG）システムが直面する課題の一つは、複雑な文脈の理解と、複数の解釈が可能な言語の管理です。人間の言語の複雑さは、繊細な文脈的手がかりと多様な意味の存在に起因しており、NLGアルゴリズムにとって、様々な文脈におけるテキストを正確に理解・合成することは困難です。Journal of Artificial Intelligence Researchに掲載された研究では、NLGシステムは、複数の解釈が可能な状況において、テキストを効果的に学習・生成することがしばしば困難であることが明らかになりました。この研究では、NLGシステムが生成したテキストに、より透明性が必要なケースや、文脈の曖昧さのために意図された意味を正確に伝えることができなかったケースが記録されています。

さらに、NLG技術の導入に関する業界研究では、研究者や開発者がNLGシステムの文脈理解能力を向上させるための継続的な取り組みが強調されています。機械学習と自然言語処理は大きな進歩を遂げてきましたが、人間の言語の微妙なニュアンスを扱うことは、自然言語生成（NLG）分野において依然として困難で変化の激しい研究テーマです。

市場機会

カスタマーエクスペリエンスとパーソナライゼーションの拡大

自然言語生成（NLG）の登場は、組織に、顧客一人ひとりに合わせた、文脈に適したコンテンツを提供することで、顧客エンゲージメントを変革する大きなチャンスをもたらします。自然言語生成（NLG）により、企業は個々の顧客の好みや要件に合わせて、カスタマイズされたメッセージ、提案、製品説明を動的に作成できるようになります。このカスタマイズされた戦略は、顧客満足度の向上、ブランドロイヤルティの促進、そしてコンバージョン率の向上につながります。

AmazonやNetflixをはじめとするeコマースサイトは、自然言語生成（NLG）を活用して、ユーザーに高度にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供しています。顧客がAmazonの商品を閲覧する際、NLGアルゴリズムは閲覧履歴、購入パターン、人口統計データを分析し、カスタマイズされた商品提案を生成します。これらの提案は分かりやすい言葉で伝えられ、顧客の興味や好みに合致するため、エンゲージメントの向上とコンバージョン率の向上につながります。マッキンゼー・アンド・カンパニーの分析によると、パーソナライゼーションはマーケティング費用の5～8倍の投資収益率（ROI）をもたらす可能性があり、売上も10%以上増加させる可能性があります。

さらに、アクセンチュアが実施した調査では、消費者の91%が、顧客に関する情報を認識し、保持し、適切なオファーや提案を提供する能力を示す企業との取引に前向きであることが明らかになりました。自然言語生成（NLG）により、企業は個々の顧客とつながるカスタマイズされたコンテンツを提供することでこの可能性を活用し、最終的には顧客体験を向上させ、永続的なブランドロイヤルティを育むことができます。

ソリューションの洞察

銀行、金融サービス、保険を含むBFSIセクターが市場を席巻しました。BFSIセクターでは、自然言語生成（NLG）が財務報告の自動化、顧客とのカスタマイズされたインタラクションの作成、投資評価の生成に活用されています。金融サービスにおける自然言語生成（NLG）の役割は、複雑なデータ収集から人間の言語に似たナラティブを生成することです。また、NLGはコンプライアンス報告を支援し、カスタマイズされた金融インサイトを提供することで顧客エンゲージメントを向上させます。自然言語生成（NLG）は、金融機関がレポート作成プロセスを自動化し、規制義務の遵守を保証するのに役立ちます。さらに、NLGを使用してカスタマイズされたコミュニケーションを作成することで、わかりやすく啓発的な情報を提供することで、顧客とのインタラクションを強化します。

政府および防衛セクターでは、自然言語生成（NLG）は、簡潔で理解しやすいレポートの作成、文書作成手順の自動化、組織間のコミュニケーションの強化に役立ちます。例えば、自然言語生成（NLG）は、セキュリティ脅威の自動要約を作成できるため、防衛・セキュリティ分野における意思決定の迅速性と有効性が向上します。自然言語生成（NLG）は、レポートや文書の作成を自動化することで、政府機関と防衛機関間のコミュニケーションを効率化します。これにより、情報配信が強化され、セキュリティおよびポリシー関連の問題への迅速な対応が促進されます。

アプリケーションインサイト

自然言語生成（NLG）は、疑わしい行動を要約した包括的なレポートやナラティブを作成できるため、金融機関や規制当局が潜在的な危険を理解し、対処するのに役立ちます。自然言語生成（NLG）は、複雑なデータを理解しやすい洞察に変換することで、不正防止やコンプライアンス対策における迅速な意思決定を可能にします。自然言語生成（NLG）は、不正行為、傾向、潜在的な危険を強調したレポートを自動作成することで、不正検出やマネーロンダリング対策の有効性を向上させます。これらは、金融機関が不正行為に積極的に対処し、規制義務を履行するのに役立ちます。

自然言語生成（NLG）は、顧客フィードバックの要約、感情分析レポート、顧客とのやり取りにおけるパーソナライズされたコミュニケーションの作成を自動化するため、カスタマーエクスペリエンス管理において極めて重要です。自然言語生成（NLG）は、実用的で実装可能なインサイトを提供することで、企業が顧客エクスペリエンスを理解し、向上させるのに役立ちます。自然言語生成（NLG）は、顧客フィードバックの分析と伝達のプロセスを自動化することで、顧客エクスペリエンス管理を向上させます。簡潔で明確なレポートは、組織が十分な情報に基づいた意思決定を行い、消費者の苦情に対処し、全体的な満足度を向上させるのに役立ちます。

エンタープライズインサイト

大企業はNLGを活用することで、コミュニケーションの拡大、複雑なレポート作成の自動化、部門間のデータに基づく意思決定の実現を実現できます。NLGシステムは、膨大な量のデータを処理し、詳細なレポートを生成し、大規模なプロセスを実行できます。例えば、多国籍企業はNLGを使用して財務レポートを自動生成し、複数の事業部門間で一貫性と正確性を維持できます。NLGは、大企業がコミュニケーションと報告手続きを大規模に自動化するためのプラットフォームを提供します。大規模組織は、レポート生成を自動化することで組織全体の効率性を高めることができます。これにより、データ分析とコミュニケーションに対する標準化された効率的なアプローチが確保されます。

中小企業（SME）は、自然言語生成（NLG）を使用して、コミュニケーションを改善し、レポートを自動化し、データから実用的な洞察を得ることができます。NLGシステムは、膨大な手作業を必要とせずに明確で簡潔なレポートを作成できるため、リソースが限られている中小企業にとって特に有用です。

導入モードに関する洞察

オンプレミス導入では、組織のローカルサーバーとインフラストラクチャにNLGソフトウェアをインストールして運用します。この導入戦略により、企業はNLGシステム、データ保護、カスタマイズに対する権限を強化できます。特定のセキュリティやコンプライアンスのニーズを持つ組織は、NLGプロセスを自社のインフラストラクチャ内に維持するために、オンプレミス導入を選択することがよくあります。オンプレミス実装により、企業は自然言語生成（NLG）環境を直接制御できます。これは、厳格なセキュリティおよび規制要件を持つ企業にとって最適な選択肢です。この機能により、組織固有のニーズに合わせたカスタマイズが可能になり、システムリソースを直接制御できます。

クラウド導入では、自然言語生成（NLG）ソリューションがクラウドインフラストラクチャ上でホストされます。これにより、ユーザーはインターネット経由でリモートからNLG機能にアクセスし、利用することができます。クラウド導入は、柔軟性、拡張性、そしてアクセシビリティを企業に提供するため、システムの実装と保守の容易さを重視する企業にとって理想的な選択肢となります。クラウド導入を選択する組織は、大規模なオンサイトインフラストラクチャを必要とせずに自然言語生成（NLG）サービスを利用できます。自然言語生成（NLG）にクラウド導入を利用することで、企業はハードウェアや技術的な熟練度への多額の初期投資をすることなく、NLG機能を迅速に構築・拡張できます。遠隔地からのアクセス、他のユーザーとの連携、そしてクラウドベースの他のサービスとのスムーズな連携が可能になります。

地域分析

北米は、世界の自然言語生成市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）29.6%で成長すると予測されています。北米地域は、先進技術の積極的な導入と、市場の大きな潜在能力を活用するためのNLG企業への投資増加により、2023年には市場を席巻しました。例えば、2019年7月、運用会社NextStage AMは、NLGソリューションプロバイダーであるYseopへの投資を発表しました。この投資は、Yseopの国際市場拡大と、米国における様々な業種に合わせたNLGソリューションの展開加速に貢献するでしょう。北米などの先進地域では、予知保全が成長する可能性が高く、自然言語生成（NLG）市場の拡大に貢献するでしょう。

さらに、この地域ではスマートフォンの普及が進んでいます。米国におけるスマートフォンの普及率は近年着実に増加しており、2023年までに約92%に達すると予想されています。その結果、大量のデータが生成され、高度なNLG分析ソリューションに対する需要が高まり、この地域の自然言語生成（NLG）市場の成長に自然と貢献しています。

アジア太平洋地域の市場動向

アジア太平洋地域は、予測期間中に29.9%のCAGR（年平均成長率）を示すと予想されています。予測期間中、アジア太平洋地域は最も高いCAGRを示すと予想されています。中国、インド、日本、韓国、オーストラリアなどの国々は、クラウド技術の導入を進めています。vPhrase、Stride.aiなど、インドでは自然言語生成のスタートアップ企業が増加しており、この地域の市場に有望な成長機会を提供しています。銀行、金融サービス、保険業界における人工知能（AI）技術の利用増加は、この地域の市場成長を牽引すると予想されています。

さらに、シンガポールや韓国などの国におけるAI導入促進のための政府による取り組みも、この地域におけるNLG技術の成長を後押ししています。2023年6月、シンガポール通貨庁​​（MAS）は、金融業界における責任あるAI利用を促進するためのオープンソースツールキットを発表しました。Veritasツールキット バージョン2.0により、金融機関は公正性、倫理性、説明責任、透明性（FEAT）原則に基づく評価を実施できます。これらの原則は、金融機関がAIとデータ分析を自社製品やサービスに責任を持って組み込むための指針となります。

ヨーロッパの市場動向

ヨーロッパの自然言語生成（NLG）市場は、データドリブンなインサイト、パーソナライズされたコミュニケーション、コンテンツ生成プロセスの自動化に対する需要の高まりにより、拡大し、様々な業界で採用されています。 EUの「デジタルの10年」目標には、2030年までに企業と市民にとって重要な公共サービスをすべてオンライン化することが含まれています。EUは2023年に、中核的なデジタル技術開発や重要インフラの支援を含むデジタルトランスフォーメーションに45億ドルを投資する予定です。EUはデータ駆動型イノベーションとデジタルトランスフォーメーションへの取り組みを重視しており、加盟国におけるNLG技術の普及を加速させています。

中東・アフリカ（MEA）では、UAEやサウジアラビアなどの国々における先進技術の導入と急速なデジタル化が、自然言語生成（NLG）市場の成長を牽引しています。

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自然言語生成市場のトップ競合他社

1. Arria NLG
2. Amazon Web Services Inc.
3. IBM Corporation
4. Narrative Science
5. Automated Insights
6. Artificial Solutions
7. YSEOP
8. Conversica Inc.
9. NarrativeWave Inc.
10. Phrase Analytics Solutions Pvt. Ltd
11. Linguastat Inc.

最近の開発状況

• 2023年11月 - IBMとAWSは提携し、AIワークロードのデータ管理を強化できる革新的なクラウド・データベース・サービスを発表しました。

• 2023年6月 - 世界をリードするAIソフトウェア企業であり、Generative AIのパイオニアであるYseopは、規制対象セクター向けの世界で最も安全なコンテンツ自動化ソリューションであり、Augmented Analystプラットフォームの次世代バージョンであるYseop Copilotのリリースを発表しました。