音声および音声認識市場：機能別（音声認識、音声認識）、テクノロジー別（人工知能ベース）、分野別、地域別の情報 — 2030年までの予測

市場概況

音声および音声認識の市場規模は、2021 年に 142 億 2,000 万米ドルと評価され、2022 年から 2030 年にかけて15.23% の年間平均成長率 (CAGR)で成長し、2030 年には509 億 3,000 万米ドルに達すると予想されています。

自然言語処理には多くの重要な用途があり、そのうちの 1 つは音声認識です。人間間のコミュニケーションは主に音声を介して行われます。人々は特定の言語を使用してコンセプトやアイデアを互いに伝えます。音声認識と音声認識の進歩により、コンピューターは人間の言語を理解できるようになりました。音声および音声認識の方法には、音声および音声の特徴を抽出し、それらの特徴が以前に記録されたデータセットとどのように一致するかに基づいて分類することが含まれます。

単語やフレーズを認識し、機械が読み取れる形式に変換するプロセスは、自動音声認識と呼ばれます。このプロセスは、自動音声認識および音声認識とも呼ばれます。オーディオとテキストをデジタル形式で交換することにより、ユーザーはキーボード、マウス、その他の同様のデバイスなどの従来の入力デバイスを利用するのではなく、音声と音声でデバイスを管理できるようになります。

音声認識には、さまざまな分野で幅広い用途があります。これらのアプリケーションには、ディクテーション ソフトウェアやヘルプ ソフトウェアが含まれる場合もあれば、コンタクト センター、携帯電話、組み込みデバイスで使用される場合もあります。音声で制御されるシステムは、スマートスピーカーやスマート自動車など、さまざまな場面で導入されています。 Adobe Analytics が実施した調査結果によると、スマートフォンやスマート スピーカーでの音声検索で最も人気のあるトピックは、音楽に関する問い合わせ、天気予報、面白い質問であり、次いでインターネット検索、ニュース、道案内などです。

市場動向

市場の推進力

生体認証システムと音声制御スピーカーの普及が進むにつれて、音声および音声認識の市場は成長すると予想されます

音声認識市場の拡大は、音声および音声生体認証システムの需要の増加と、モバイルアプリでの音声ベースの認証の使用の増加によって促進されると考えられます。 AI、IoT、機械学習などの優れたテクノロジーの利用が増えることで、音声認識システムの必要性が高まると考えられます。音声認識市場は、ロボットの音声認識だけでなく、自動運転や自動運転自動車などの技術開発に採用される音声認識などの技術によって、今後数年間牽引されると予想されています。さらに、音声認識テクノロジーは、視覚障害のある生徒の教育プロセスにおいて重要な役割を果たします。これは、国際市場の拡大に不可欠な主要な要因の 1 つです。

新興テクノロジーとディープラーニングおよびニューラルネットワークアルゴリズムの開発

この市場は、新たな技術的ブレークスルーのほか、ディープラーニングやニューラルネットワーク技術の開発によって牽引されると考えられます。分類アルゴリズムは通常、望ましい結果を得るために従来の音声認識システムで利用されます。孤立した単語の識別、視聴覚音声認識、デジタル話者認識、話者適応性など、音声認識のさまざまな側面において、ディープ ラーニングとニューラル ネットワークが有用なツールとして登場しました。自動音声認識 (ASR) システムの開発は、深層学習とニューラル ネットワーク手法の最近の進歩によって可能になりました。エンドツーエンドの音声認識モデルの開発は、主な推進要因としてディープ ニューラル ネットワークを利用することで大幅に支援されています。

市場の制約

さまざまな言語の単語が文脈上どのように相互に関連しているかをソフトウェアが認識できない

音は似ているが意味が異なる単語を同音異義語と呼びます。同音異義語の例としては、「right」や「write」などがあります。徹底的な言語モデルと、適切な文脈を参照したこれらの用語のトレーニングがなければ、人工知能はフレーズ内の同音異義語を識別するのが困難になります。英語やローマ語には、複数のことを暗示する単語がたくさんあります。たとえば、「細胞」は、生物の構成要素、刑務所の部屋、または無線通信範囲 (携帯電話) の領域を指す場合があります。さらに、異音異義語はほとんどの言語で頻繁に使用され、複数の意味を持つ場合があります。たとえば、「close」という単語は英語で「閉じる」または「near」のいずれかを意味し、「converse」という単語は「議論する」または「反対の」を意味します。その結果、資料を翻訳する際に、適切な同音異義語を適用することが適切かどうかを判断することが困難になる可能性があります。翻訳者は、話されている言語とコンテンツの翻訳に使用される言語の両方に堪能である必要があります。そうして初めて彼らはこの問題を解決することができるでしょう。このため、翻訳者には両方の言語についての深い専門知識が必要になる可能性があります。

市場機会

オンラインでの購入はますます人気が高まっています

消費者の購買習慣は先進国でも新興国でも変化しています。人々は自宅に居ながらにして商品を閲覧したり、価格や機能について問い合わせたり、過去の購入に基づいてカスタマイズされた提案を受け取ることもできます。音声アシスタントを使用すると、このエクスペリエンスがよりシームレスでインタラクティブになる可能性があります。オンラインで購入する場合、顧客の 41% は、通常の購入活動を自動化できるため、Web サイトやアプリよりも音声アシスタントの方が望ましいと回答しています。この調査結果は、キャップジェミニが 2017 年に実施した会話型商業調査から得られたものです。音声アシスタントが役立つ顧客タッチポイントには、製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、ステータスの確認などがあります。注文、製品およびサービスの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、および他の潜在顧客への製品またはサービスの推奨。消費者による音声アシスタントの導入と使用の迅速化、およびオンライン販売の増加のおかげで、音声アシスタント アプリケーション メーカーとサービス プロバイダーにはチャンスがあります。

分析

音声および音声認識市場は、機能、テクノロジー、垂直、地域のカテゴリに分類されます。

機能分析による

2021 年、この市場は収益面で世界市場の 65.5% 以上という圧倒的なシェアを獲得しました。音声認識の実装は、自動車や携帯電話での使用に最適です。社会のモビリティの増大により、いつでもどこでもデータやサービスにアクセスできる必要があります。クラウドベースおよびクライアントベースの音声認識を使用することで顧客エクスペリエンスが大幅に向上し、企業はコストを最大限に節約できます。

技術分析による

このテクノロジーは、報告書の提出が迅速化され、医師の記録管理が容易になるなどの利点があるため、放射線科医や医師による患者記録の管理もサポートされています。音声認識と仮想現実 (VR) を組み合わせれば、市場の需要が高まるでしょう。たとえば、2017 年 2 月に Facebook は、音声認識をヘッドセットに統合することにより、Oculus Rift VR プラットフォームを改良しました。一方、音声認識市場は、予測期間を通じて最も速い CAGR が見込まれると予想されます。

2021 年の世界収益の 72.00% 以上が、非人工知能ベースのテクノロジー カテゴリによるものでした。推定によると、市場は引き続きリードし、2022 年から 2030 年まで一貫した CAGR で増加すると見込まれています。一方、人工知能に基づくテクノロジーのカテゴリーは、予測期間を通じて最も速い速度で増加すると予想されています。システムが音声パターンを適切に検出するため、人工知能ベースのテクノロジーの必要性が高まっています。

音声単位の表現、定式化、認識アルゴリズムの開発、適切な入力の表示など、いくつかの段階を経ることで、人工知能は音声を適切に構造化されたアルゴリズムに例外的に変換します。人工知能ベースのテクノロジー分野の拡大は、機械学習と自然言語処理のブレークスルーの拡大によって促進されると予想されます。予測期間中、Alexa や Cortana などの人工知能を搭載したデジタル アシスタントの数が増加し、音声および音声認識ソリューションの需要が高まると予想されます。

垂直分析による

市場は、自動車、エンタープライズ、消費者、BFSI、政府、小売、ヘルスケア、軍事、法律、教育、その他の分野に垂直にさらに分割されています。収益に関しては、2021 年にヘルスケア部門が最大のシェアを占め、29.00% 以上を占めました。 EHR システムでは、音声認識によりデータ収集プロセスが高速化されます。このアプローチにより、医師はシステムと短時間通信できるようになります。音声認識が現在使用されている分野には、放射線学、病理学、救急医療、その他の医療分野があります。

さらに、自動車産業はかなりの市場シェアを持っています。自動車技術が進歩するにつれて、リンクされたガジェットがドライバーに走行中の交通状況や迂回路の可能性を知らせます。ヨーロッパやアジア太平洋地域ではコネクテッドデバイスの採用が増え、Google HomeやAmazon Alexaなどのパーソナルアシスタントの普及が進んでいることから、音声認識技術は消費者や小売業界で幅広い応用が期待されている。予測期間の経過。

地域分析

2021 年の世界収益の最大部分 (33.00% 以上) は北米で発生しました。この地域は引き続き一定の CAGR で成長し、予測期間中市場で主導的な地位を維持すると予想されます。北米地域の市場は、スマートフォンでの音声対応アプリの利用の増加と、モバイル バンキング、家庭用電化製品、IoT デバイスでの音声および音声認識によって牽引されると予想されます。

自動車およびホームオートメーションにおけるリンクデバイスの増加傾向により、ヨーロッパの家庭用電化製品および小売業界で音声認識技術の使用が増えることが予想されます。中国、日本、シンガポールでは音声認識のニーズが高まっており、アジア太平洋地域全体の市場拡大を促進すると予想されています。 APAC 地域市場の拡大は、自動車および医療分野での音声対応デバイスの採用増加によっても促進されると予想されます。

最近の動向

ベリントは、ローコード会話 AI 製品である Verint Virtual Assistant (IVA) を 2021 年 4 月に発表しました。IVA は、現在の会話データを自動化されたセルフサービス エクスペリエンスに迅速に変換できます。これにより、ビジネス エキスパートは、通話を転送してクライアントを支援するための運用準備が整ったチャットボットを迅速に作成できます。企業は、Verint IVA の無制限の音声およびデジタル インテリジェンスを使用して、組織全体の能力を向上させることができます。

アンビエント クリニカル インテリジェンス (ACI) を Microsoft Teams に組み込み、医師の健康状態と患者の健康状態の改善を目的とした仮想診察を拡張するために、Microsoft とニュアンス コミュニケーションズは 2020 年 9 月に Nuance Dragon Ambient eXperience (DAX) を発表しました。

Amazon Transcribe Medical と呼ばれる自動音声認識サービスは、2019 年 12 月にアマゾン ウェブ サービスによって開始されました。これは、開発者が自社の製品に医療の口述や文書を追加するのに役立ちます。

Watson Assistant は、AI、クラウド、IoT を活用したスマートなエンタープライズ音声認識およびアシスタント システムであり、2018 年 3 月に IBM によって導入されました。