TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION (Page No. - 46) 1.1 STUDY OBJECTIVES 1.2 MARKET DEFINITION 1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 1.3 MARKET SCOPE 1.3.1 MARKET SEGMENTATION 1.3.2 REGIONS COVERED 1.3.3 YEARS CONSIDERED 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート（2019-2022年 1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ - 51) 2.1 調査データ 図1 金融市場におけるNLP：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次面接 2.1.2.2 主要プロファイルの内訳 2.1.2.3 主要業界インサイト 2.2 データの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 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 4 市場規模の推定方法 - アプローチ 1（供給側）：金融市場におけるNLPのソリューション／サービスからの収益 図 5 市場規模の推定方法 - 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／サービスからの総収入 図 6 市場規模の推定方法 - アプローチ 3、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入 図 7 市場規模の推定方法 - アプローチ 4、ボトムアップ（需要サイド）：支出全体を通じた金融におけるNLPのシェア 2.4 市場予測 表2 因子分析 2.5 研究の前提 2.6 研究の限界 2.7 景気後退が金融におけるNLPに与える影響
3 事業概要 （ページ - 64） 表3 金融におけるNLPの市場規模と成長率、2019-2022年（百万米ドル、前年比） 表4 2023-2028年の世界市場規模と成長率（百万米ドル、前年比） 図8 2023年に最大の市場規模を握るのはソフトウェア分野 図9 2023年に大きな市場シェアを占める統計NLPソフトウェア 図10 2023年に市場を支配するのはプロフェッショナル・サービス 図11 2023年にはシステム・インテグレーションとインプリメンテーション・サービスが市場を支配する 図12 2023年にはリスク管理と不正検知が主要アプリケーションになる 図13 2023年に最も導入されるテクノロジーは機械学習 図 14 最も成長率が高いのは保険業である 図15 北米が最大の市場シェアを占める
4 プレミアム・インサイト (ページ - 70) 4.1 金融市場におけるNLPの魅力的な機会 図16 金融業界におけるチャットボットの人気の高まりとNLPモデルの性能向上が市場成長を促進する 4.2 市場：上位3つの用途 図 17 最も高い成長率を占めるのはカスタマーサービスとサポート・アプリケーション・セグメント 4.3 北米：市場：サービス別、業種別 図18 2023年に北米の最大株主となるのはソフトウェアと銀行業 4.4 地域別市場 図19 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ - 73） 5.1 導入 5.2 市場ダイナミクス 図 20 金融における NLP 市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 ドライバー 5.2.1.1 自動化された効率的な金融サービスへの需要が世界的に高まる 5.2.1.2 複雑な財務データを正確かつリアルタイムで分析するニーズの高まり 5.2.1.3 AIとMLモデルの出現 5.2.2 拘束 5.2.2.1 NLPベースの金融アプリケーションとサービスにおける標準化の欠如 5.2.2.2 大量の非構造化データを管理する難しさ 5.2.2.3 高度なNLPモデルの開発とトレーニングの複雑さ 5.2.3 機会 5.2.3.1 特定の金融サービスやユースケース向けにカスタマイズされたNLPソリューションの開発 5.2.3.2 NLPとブロックチェーン、ビッグデータの統合による金融業務の正確性と効率性の向上 5.2.3.3 NLPを搭載したチャットボットとバーチャルアシスタントの採用拡大 5.2.4 課題 5.2.4.1 NLPに伴う高い導入コスト 5.2.4.2 熟練した専門家の不足 5.2.4.3 NLPの使用に伴うデータ・プライバシーの懸念 5.3 金融におけるNLPの倫理と意義 5.3.1 バイアスと公平性 5.3.2 プライバシーとセキュリティ 5.3.3 知的財産 5.3.4 説明責任と責任 5.3.5 社会的・経済的影響 5.4 金融におけるNLPの歴史 図21 金融におけるNLPの歴史 5.5 エコシステム分析 図 22 金融市場における NLP のエコシステムにおける主要企業 5.5.1 金融テクノロジー・プロバイダーにおけるNLP 5.5.2 金融クラウド・プラットフォーム・プロバイダーにおけるNLP 5.5.3 金融APIとAs-a-ServiceプロバイダーにおけるNLP 5.5.4 金融ハードウェア・プロバイダーにおけるNLP 5.5.5 金融エンドユーザーにおけるNLP 5.5.6 金融規制当局におけるNLP 5.6 金融におけるNLPのツールとフレームワーク 5.6.1 テンソルフロー 5.6.2 パイトーチ 5.6.3 ケラス 5.6.4 NLTK 5.6.5 apache opennlp 5.6.6 スペイシー 5.6.7 GENSIM 5.6.8 ALLENNLP 5.6.9 FLAIR 5.6.10 スタンフォード・コレンルプ 5.7 ケーススタディ分析 5.7.1 ケーススタディ 1: Natwest 社、IBM により苦情処理プロセスのスピードと正確性を向上 5.7.2 ケーススタディ2：AyasdiのNLPプラットフォームがJ.P.モルガン・チェイスがリスク評価技術を強化 5.7.3 ケーススタディ3：キャピタル・ワンは、NLPによって顧客からの問い合わせ解決の非効率性を解消した。 5.7.4 ケーススタディ4：ブラックロックは大量の非構造化データを分析することで、新たな投資先を特定した。 5.7.5 ケーススタディ5：イソップはTDアメリトレードを支援し、新たな顧客インサイトを発見した。 5.7.6 ケーススタディ6：アリアンツは、NLPによって保険金請求処理が大幅に改善された。 5.7.7 ケーススタディ7：リスク管理プロセスを強化するためのNLPによるubsの学習済みデータセット 5.7.8 ケーススタディ8：NLPベースのクエリ分析により、顧客にパーソナライズされたレコメンデーションを追加したシティ 5.7.9 ケーススタディ9：バークレイズ、アヤスディのNLPツールでトレーディングと投資分析プロセスを拡張 5.7.10 ケーススタディ10：ゴールドマン・サックスは金融研究開発力を強化した 5.7.11 ケーススタディ 11: NLP は Kabbage に融資実行の意思決定を強化した 5.7.12 ケーススタディ12：暗号取引における詐欺防止にNLPを導入したチェーン分析 5.8 サプライチェーン分析 図 23 金融における NLP 市場：サプライチェーン分析 表5 市場：サプライチェーン分析 5.9 規制の状況 5.9.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表6 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表7 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表8 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9 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 表10 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 5.9.2 北米 5.9.2.1 公正信用報告法（FCRA） 5.9.2.2 消費者金融保護法（CFPA） 5.9.2.3 グラム・リーチ・ブライリー法（GLBA） 5.9.2.4 サーベンス・オクスリー法（SOX法） 5.9.2.5 ドッド＝フランク・ウォール街改革・消費者保護法 5.9.3 欧州 5.9.3.1 金融商品市場指令 II (MiFID II) 5.9.3.2 一般データ保護規則（GDPR） 5.9.3.3 ペイメント・サービス指令2（PSD2） 5.9.3.4 金融商品市場規制（MiFIR） 5.9.3.5 マネーロンダリング防止（AML）指令 5.9.4 アジア太平洋 5.9.4.1 個人情報保護法（PIPA） - 日本 5.9.4.2 個人データ保護法（PDPA） - シンガポール 5.9.4.3 情報技術法（ITA） - インド 5.9.4.4 個人情報保護法（PIPL）-中国 5.9.4.5 プライバシー法 - オーストラリア 5.9.5 ラテンアメリカ 5.9.5.1 一般データ保護法（LGPD） - ブラジル 5.9.5.2 データ保護法（Ley de Proteccion de Datos Personales） - メキシコ 5.9.5.3 金融機関法（Ley de Instituciones de Credito） - メキシコ 5.9.5.4 マネーロンダリング防止（AML）法 - コロンビア 5.9.5.5 金融セクター法（Ley del Sector Financiero） - コロンビア 5.9.6 中東・アフリカ 5.9.6.1 ドバイ金融サービス機構（DFSA）規則 5.9.6.2 金融セクター規制（FSR）-南アフリカ 5.9.6.3 マネーロンダリングおよびテロ資金供与対策（AML/CFT）規制-サウジアラビア 5.9.6.4 データ保護とプライバシー規制 - エジプト 5.9.6.5 金融サービス機構（FSA）規則 - モロッコ 5.10 特許分析 5.10.1 方法論 5.10.2 出願特許、文書タイプ別、2019-2022年 表11 出願特許（2019-2022年 5.10.3 イノベーションと特許出願 図 24 付与された特許の総数、2013-2022 年 5.10.4 上位志願者 図25 過去10年間に特許出願件数の多かった企業上位10社（2013-2022年 表12 金融市場におけるNLPの特許所有者トップ20、2013-2022年 表13 2021-2023年市場における特許リスト 図26 特許取得市場の地域別分析（2013-2022年 5.11 主要会議・イベント（2023-2024年 表14 市場：会議・イベントの詳細リスト 5.12 価格分析 図27 上位3用途における主要メーカーの販売価格 表15 上位3用途における主要メーカーの平均販売価格分析（米ドル） 5.13 ポーターの5つの力分析 表16 各勢力が市場に与える影響 図28 金融におけるNLP市場：ポーターの5つの力分析 5.13.1 新規参入の脅威 5.13.2 代替品の脅威 5.13.3 サプライヤーの交渉力 5.13.4 買い手の交渉力 5.13.5 競争相手の激しさ 5.14 主要ステークホルダーと購買基準 5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図29 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17 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力 5.14.2 購入基準 図30 上位3用途の主な購買基準 表18 上位3用途の主な購入基準 5.15 金融市場におけるNLPの買い手／顧客に影響を与える傾向／混乱 図31 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱 5.16 市場におけるベストプラクティス 5.16.1 ドメイン固有のデータ選択とデータクリーニング 5.16.2 フィーチャーエンジニアリング 5.16.3 モデルの選択 5.16.4 評価指標 5.16.5 クロスバリデーション 5.16.6 正則化 5.16.7 ハイパーパラメータ・チューニング 5.16.8 トランスファー学習 5.16.9 解釈可能性 5.16.10 規制遵守 5.16.11 バックテストと展開 5.17 金融におけるNLPの技術ロードマップ 5.17.1 2030年までの金融ロードマップにおけるNLP 表19 2030年までの金融におけるNLPロードマップ 5.17.1.1 2020年以前 5.17.1.2 2020-2022 5.17.1.3 短期（2023～2025年） 5.17.1.4 中期（2026～2028年） 5.17.1.5 長期（2029～2030年） 5.18 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 5.18.1 Saasモデル 5.18.2 コンサルティング・サービス・モデル 5.18.3 パートナー・プログラム（収益分配モデル） 5.18.4 ペイ・パー・ユース・モデル 5.19 金融におけるNLPが隣接するニッチ技術に与える影響 5.19.1 高頻度取引と電子取引プラットフォーム 5.19.2 金融サイバーセキュリティ 5.19.3 規制技術（レグテック）
6 ファイナンスにおける NLP 市場, 分野別 (ページ - 128) 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 図 32 サービス部門は予測期間中により高い CAGR を記録する 表 20：市場（提供サービス別）、2019 年～2022 年（百万米ドル 表21：市場（オファリング別）、2023-2028年（百万米ドル 6.2 ソフトウェア 表22 ソフトウェア：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表23 ソフトウェア：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.1 金融ソフトウェアにおけるNLP（ソフトウェアタイプ別 図 33 NLP統計ソフトが2023年に最大シェアを占める 表24 ソフトウェア：市場、ソフトウェアタイプ別、2019-2022年（百万米ドル） 表25 ソフトウェア：市場、ソフトウェアタイプ別、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.1.1 ルールベースの自然言語処理ソフトウェア 6.2.1.1.1 金融機関のコンプライアンスとリスク管理プロセスの自動化を支援するルールベースのNLPソフトウェア 表 26 ルールベースの NLP ソフトウェア：地域別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 27 ルールベースの NLP ソフトウェア：地域別市場、2023 年～2028 年（百万米ドル） 6.2.1.1.1 正規表現 (Regex) 6.2.1.1.1.2 有限ステートマシン（FSM） 6.2.1.1.1.3 名前付き固有表現認識（NER） 6.2.1.1.1.4 品詞タグ付け 6.2.1.2 統計的NLPソフトウェア 6.2.1.2.1 大量の非構造化データを分析するための統計的NLPソフトウェア 表 28 統計的 NLP ソフトウェア：金融における NLP 市場：地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 29 統計用 NLP ソフトウェア：地域別市場、2023 年～2028 年（百万米ドル） 6.2.1.2.1.1 ナイーブ・ベイズ 6.2.1.2.1.2 ロジスティック回帰 6.2.1.2.1.3 サポートベクターマシン(SVM) 6.2.1.2.1.4 リカレントニューラルネットワーク(RNN) 6.2.1.3 ハイブリッドNLPソフトウェア 6.2.1.3.1 ルールベースと統計的アプローチの長所を組み合わせたハイブリッドNLP 表30 ハイブリッドNLPソフトウェア：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 31 ハイブリッド NLP ソフトウェア：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.2.1.3.1.1 潜在ディリクレ割り当て（LDA） 6.2.1.3.1.2 隠れマルコフモデル(HMM) 6.2.1.3.1.3 条件付き確率場(CRF) 6.3 サービス 図 34 マネージド・サービス部門は予測期間中、サービス市場でより高い CAGR を記録する 表 32 金融における NLP 市場、サービス別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表33：サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル） 表34 サービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 35 サービス：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.1 プロフェッショナル・サービス 6.3.1.1 金融におけるNLPの専門知識を提供するプロフェッショナル・サービス 図 35 トレーニングとコンサルティング・サービスのサブセグメントが予測期間中に最も高い CAGR を記録する 表36 サービス：金融におけるNLP市場、専門サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 37 サービス：専門サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表38 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 39：プロフェッショナルサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.1.1.1 トレーニングおよびコンサルティング・サービス 表 40 トレーニングとコンサルティングサービス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 41 トレーニング・コンサルティングサービス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.3.1.1.2 システム統合および導入サービス 表 42 システムインテグレーションとインプリメンテーションサービス：地域別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 43 システムインテグレーションとインプリメンテーションサービス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.3.1.1.3 サポートおよび保守サービス 表 44 サポート・保守サービス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 45 サポート・保守サービス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.3.2 マネージド・サービス 6.3.2.1 企業がコアコンピタンスに集中できるようエンドツーエンドの管理を提供するマネージドサービス 表 46 マネージドサービス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 47 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7 ファイナンスにおける NLP 市場, アプリケーション別 (ページ - 148) 7.1 はじめに 7.1.1 アプリケーション：市場促進要因 図36 自然言語生成分野が2023年に最大の市場シェアを占める 表48：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表49：用途別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.2 センチメント分析 7.2.1 センチメント分析による潜在的財務リスクの特定と軽減 表50 センチメント分析：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 51 センチメント分析：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.2.1.1 ブランド・レピュテーション・マネジメント 7.2.1.2 市場センチメント分析 7.2.1.3 顧客フィードバック分析 7.2.1.4 製品レビュー分析 7.2.1.5 ソーシャルメディア・モニタリング 7.3 リスク管理と不正検知 7.3.1 NLPによるリスク識別と不正検知のスピードと精度の向上 表 52 リスク管理と不正検知：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 53 リスク管理と不正検知：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.3.1.1 信用リスク評価 7.3.1.2 不正の検出と防止 7.3.1.3 マネーロンダリング防止（AML） 7.3.1.4 コンプライアンス・モニタリング 7.3.1.5 サイバーセキュリティの脅威検知 7.4 コンプライアンス・モニタリング 7.4.1 財務取引を分析し、潜在的なコンプライアンス違反の問題を特定するための NLP 表 54 コンプライアンス・モニタリング：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 55 コンプライアンス・モニタリング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.4.1.1 規制遵守モニタリング 7.4.1.2 KYC/AMLコンプライアンス・モニタリング 7.4.1.3 法的およびポリシー遵守のモニタリング 7.4.1.4 監査証跡の監視 7.4.1.5 貿易監視 7.5 投資分析 7.5.1 競争力を高めるためにNLP技術に投資する金融機関 表56 投資分析：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 57 投資分析：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.5.1.1 資産配分とポートフォリオの最適化 7.5.1.2 株式調査と分析 7.5.1.3 定量的分析とモデル化 7.5.1.4 投資の推奨と計画 7.5.1.5 リスク管理と予測 7.5.1.6 投資機会の特定 7.6 金融ニュースと市場分析 7.6.1 NLPアルゴリズムで市場の反応を予測し、投資家が十分な情報に基づいた投資判断を下せるようにする 表 58 金融ニュース・市場分析：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 59 金融ニュース・市場分析：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.6.1.1 財務ニュース分析 7.6.1.2 株式市場の予測 7.6.1.3 マクロ経済分析 7.7 顧客サービスとサポート 7.7.1 インテリジェントなチャットボットとカスタマーサポートシステムの採用が成長を促進する 表60 顧客サービス・サポート：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 61 顧客サービス・サポート：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.7.1.1 チャットボットとバーチャルアシスタント 7.7.1.2 個人に合わせたサポートとサービス 7.7.1.3 準拠解像度 7.7.1.4 クエリ解決とエスカレーション管理 7.7.1.5 セルフサービス・オプション 7.7.1.6 多言語カスタマーサービスおよびサポート 7.8 文書および契約の分析 7.8.1 データ処理ワークフローを合理化するための文書および契約分析 表 62 文書・契約分析：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 63 文書・契約分析：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.8.1.1 契約管理 7.8.1.2 法的文書分析 7.8.1.3 デューデリジェンス分析 7.8.1.4 データの抽出と正規化 7.9 音声認識と文字起こし 7.9.1 音声データを取得・分析し、コンプライアンスを確保するための強力なツール 表64 音声認識と文字起こし：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 65 音声認識と文字起こし：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.9.1.1 音声による検索とナビゲーション 7.9.1.2 音声テキスト変換 7.9.1.3 通話の書き起こしおよび分析 7.9.1.4 音声バイオメトリクスと認証 7.9.1.5 音声対応バーチャルアシスタント 7.10 言語翻訳 7.10.1 言語翻訳ツールの普及を促進するためのレポート作成と個別化された財務アドバイスの自動化 表 66 言語翻訳：金融におけるNLP市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 67 言語翻訳：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.10.1.1 財務文書の翻訳 7.10.1.2 投資調査の翻訳 7.10.1.3 国境を越えたビジネス・コミュニケーション 7.10.1.4 ローカライゼーションと国際化 7.11 その他のアプリケーション 表68 その他の用途：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 69 その他の用途：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8 NLP IN ファイナンス 市場：テクノロジー別 (ページ - 178) 8.1 導入 8.1.1 テクノロジー：市場促進要因 図 37 ディープラーニング分野はより高い成長率で成長する 表70：技術別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表71：技術別市場、2023-2028年（百万米ドル） 8.2 機械学習 8.2.1 金融市場の洞察力を予測するために機械学習が広範に導入される 表72 機械学習：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表73 機械学習：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 8.2.1.1 教師付き学習 8.2.1.2 教師なし学習 8.2.1.3 強化学習 8.3 ディープラーニング 8.3.1 ディープラーニングはNLPの発展において重要な役割を果たす 表74 ディープラーニング：金融におけるNLP市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 75 ディープラーニング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.3.1.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 8.3.1.2 リカレントニューラルネットワーク（RNN） 8.3.1.3 変圧器モデル（BERT、GPT-3 など） 8.4 自然言語生成 8.4.1 効率改善とコスト削減のためにNLGの導入が進む金融機関 表76 自然言語生成：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表77 自然言語生成：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 8.4.1.1 自動レポート作成 8.4.1.2 顧客とのコミュニケーション 8.4.1.3 財務書類の作成 8.5 テキストの分類 8.5.1 金融市場のセンチメントを分析するためのテキスト分類 表 78 テキスト分類：市場、地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 79 テキスト分類：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.5.1.1 センチメント分類 8.5.1.2 インテントの分類 8.6 トピックモデリング 8.6.1 金融ニュース記事から洞察を抽出するためのトピックモデリング 表 80 トピックモデリング：金融におけるNLP市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 81 トピックモデリング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.6.1.1 トピックの特定 8.6.1.2 トピック・クラスタリング 8.6.1.3 トピックの可視化 8.7 感情検出 8.7.1 金融談話における感情分析を改善するための感情検出 表82 感情検出：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表83 感情検出：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 8.7.1.1 感情認識 8.7.1.2 感情の分類 8.8 その他の技術 8.8.1 構造化されていない金融データの取り扱いで急増するナーおよびイベント抽出 表84 その他の技術：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 85 その他の技術：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9 NLP IN ファイナンス 市場：垂直方向別（ページ - 194） 9.1 はじめに 9.1.1 垂直市場：市場促進要因 図 38 保険分野は最も高い成長率を示す 表86：垂直市場別、2019-2022年（百万米ドル） 表 87：垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル） 9.2 バンキング 9.2.1 効率性、正確性、顧客体験を向上させるためのNLP 9.2.2 金融におけるNLP：銀行の使用例 表 88 銀行業：金融分野におけるNLP市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 89 銀行業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.2.2.1 リテール・バンキング 9.2.2.2 コーポレート・バンキング 9.2.2.3 投資銀行業務 9.2.2.4 資産管理 9.3 保険 9.3.1 NLPを使って大量のデータを分析する保険会社 9.3.2 金融におけるNLP：保険のユースケース 表90 保険：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 91 保険：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.3.2.1 生命保険 9.3.2.2 損害保険 9.3.2.3 健康保険 9.4 金融サービス 9.4.1 フィンテックにおけるNLPの利用拡大 9.4.2 金融におけるNLP：金融サービスの使用例 表 92 金融サービス：金融におけるNLP市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 93 金融サービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.4.2.1 信用格付け 9.4.2.2 支払処理および送金 9.4.2.3 会計および監査 9.4.2.4 個人財務管理 9.4.2.5 ロボ・アドバイザー 9.4.2.6 暗号通貨とブロックチェーン 9.4.2.7 在庫移動予測 9.4.2.8 その他 9.5 その他の業種 9.5.1 金融業務におけるNLPの普及 9.5.1.1 ヘルスケアとライフサイエンス 9.5.1.2 製造業 9.5.1.3 小売とeコマース 9.5.1.4 エネルギー＆公益事業 9.5.1.5 輸送と物流 9.5.1.6 その他
10 NLP IN ファイナンス 市場, 地域別 (ページ - 210) 10.1 導入 図 39 アジア太平洋市場は予測期間中に最も高い成長率を記録する 図 40 金融分野の NLP で最も高い CAGR を記録するのはインド 表94 市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 95：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 10.2 北米 10.2.1 北米：市場促進要因 10.2.2 北米：景気後退の影響 図 41 北米：市場のスナップショット 表 96 北米：金融分野におけるNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 97 北米：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 98 北米：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 99 北米：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表100 北米：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 101 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 102 北米：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 103 北米：専門サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル） 表 104 北米：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 105 北米：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 106 北米：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 107 北米：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 108 北米：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 109 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表110 北米：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表111 北米：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル） 10.2.3 米国 10.2.3.1 リアルタイムのデータ分析にNLPを導入する米国 表112 米国：金融におけるNLP市場、提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表113 米国：市場：提供製品別、2023-2028年（百万米ドル） 10.2.4 カナダ 10.2.4.1 カナダの銀行がNLPを活用したチャットボットで顧客と対話 表114 カナダ：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 115 カナダ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.3 ヨーロッパ 10.3.1 欧州：市場促進要因 10.3.2 欧州：景気後退の影響 表 116 欧州：金融分野の NLP 市場：提供サービス別、2019～2022 年（百万米ドル） 表 117 欧州：市場：提供製品別（2023～2028 年）（百万米ドル 表 118 欧州：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 119 欧州：ソフトウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表120 欧州：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 121 欧州：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 122 欧州：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 123 欧州：専門サービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル） 表 124 欧州：技術別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 125 欧州：技術別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 126 欧州：用途別市場、2019～2022年（百万米ドル） 表 127 欧州：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 128 欧州：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 129 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表130 欧州：市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル） 表131 欧州：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.3.3 英国 10.3.3.1 業務改善と競争力獲得にNLPを活用する英国企業 表 132 英国：金融における NLP 市場、提供サービス別、2019～2022 年（百万米ドル） 表 133 英国：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル） 10.3.4 ドイツ 10.3.4.1 規制遵守、コスト削減、顧客体験の向上がNLPの採用を促進する 表 134 ドイツ：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 135 ドイツ：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 10.3.5 フランス 10.3.5.1 NLPを利用したAIベースのチャットボットが台頭するフランス 表136 フランス：市場、製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 137 フランス：サービス別市場、2023～2028 年（百万米ドル） 10.3.6 イタリア 10.3.6.1 金融機関が大量のデータを効率的かつ正確に分析するためのNLP 表 138 イタリア：金融分野の NLP 市場：提供サービス別、2019～2022 年（百万米ドル） 表 139 イタリア：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.3.7 スペイン 10.3.7.1 銀行業務における顧客サービスの大幅な向上と業務コストの削減を実現するNLP 表140 スペイン：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 141 スペイン：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル） 10.3.8 スイス 10.3.8.1 スイスの銀行・金融機関は競争優位性を得るためにNLPに投資する 表142 スイス：製品別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 143 スイス：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.3.9 その他のヨーロッパ 表 144 その他の欧州：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 145 その他のヨーロッパ：市場：提供製品別（2023-2028 年）（百万米ドル 10.4 アジア太平洋 10.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因 10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 図 42 アジア太平洋：市場のスナップショット 表 146 アジア太平洋地域：金融分野におけるNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 147 アジア太平洋地域：市場：提供品目別（2023-2028 年）（百万米ドル 表 148 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 149 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表150 アジア太平洋地域：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 151 アジア太平洋地域：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表152 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 153 アジア太平洋地域：専門サービス別市場（2023-2028 年）（百万米ドル 表154 アジア太平洋地域：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 155 アジア太平洋地域：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表156 アジア太平洋地域：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル） 表157 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表158 アジア太平洋地域：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 159 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表160 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表161 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 10.4.3 中国 10.4.3.1 デジタルトランスフォーメーション需要の増加に伴い、NLPソリューションが発展する 表162 中国：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表163 中国：市場：提供品目別（2023-2028年）（百万米ドル 10.4.4 インド 10.4.4.1 銀行業界におけるNLPの導入は新興企業やデジタル・インディアの動きに影響される 表 164 インド：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 165 インド：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.4.5 日本 10.4.5.1 日本の金融市場におけるNLPの可能性 表 166 日本：金融分野におけるNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表167 日本：製品別市場、2023-2028年（百万米ドル） 10.4.6 韓国 10.4.6.1 消費者体験の向上により金融セクターを変えるNLP 表 168 韓国：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 169 韓国：オファリング別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.4.7 シンガポール 10.4.7.1 NLPを活用して金融サービスを改善し、競争力を維持するシンガポール 表170 シンガポール：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 171 シンガポール：市場：提供品目別（2023～2028年）（百万米ドル 10.4.8 ANZ 10.4.8.1 技術開発によりNLPソリューションがさらに注目される 表172 アンザ：市場、提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 173 アンザ：市場：サービス別（2023-2028 年）（百万米ドル 10.4.9 その他のアジア太平洋地域 表 174 その他のアジア太平洋地域：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 175 その他のアジア太平洋地域：市場：提供製品別（2023-2028 年）（百万米ドル 10.5 中東・アフリカ 10.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因 10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 表 176 中東・アフリカ：金融分野におけるNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 177 中東・アフリカ：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 178 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 179 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 180 中東・アフリカ：サービス別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 181 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表182 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表183 中東・アフリカ：専門サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル） 表184 中東・アフリカ：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 185 中東・アフリカ：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表186 中東・アフリカ：用途別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 187 中東・アフリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 188 中東・アフリカ：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 189 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表190 中東・アフリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 191 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.5.3 サウジアラビア 10.5.3.1 経済成長のためにNLPを導入するサウジアラビア 表 192 サウジアラビア：金融分野のNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 193 サウジアラビア：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.5.4 UAE 10.5.4.1 NLPを活用してイノベーションを推進するUAEの新興企業数社 表194 UAE：市場（提供品目別）、2019年～2022年（百万米ドル 表195 UAE：オファリング別市場：2023-2028年（百万米ドル） 10.5.5 南アフリカ 10.5.5.1 NLPの発展が見られる南アフリカ 表 196 南アフリカ：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 197 南アフリカ：市場：製品別 2023-2028 (百万米ドル) 10.5.6 イスラエル 10.5.6.1 NLPの採用により、技術進歩のリーダーとしての地位を確立する 表 198 イスラエル：製品別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 199 イスラエル：オファリング別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.5.7 その他の中東・アフリカ地域 表 200 その他の中東・アフリカ：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 201 中東・アフリカのその他地域：市場：提供製品別 2023-2028 (百万米ドル) 10.6 ラテンアメリカ 10.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因 10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 表202 ラテンアメリカ：金融分野におけるNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 203 ラテンアメリカ：市場：製品別 2023-2028 (百万米ドル) 表 204 ラテンアメリカ：市場：ソフトウェア別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 205 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表206 ラテンアメリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 207 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 208 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 209 ラテンアメリカ：専門サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表210 ラテンアメリカ：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 211 ラテンアメリカ：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 212 ラテンアメリカ：用途別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 213 ラテンアメリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 214 ラテンアメリカ：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 215 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表 216 ラテンアメリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 217 ラテンアメリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.6.2.1 ブラジル 10.6.2.1.1 接客に使われるNLP 表218 ブラジル：市場：製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 219 ブラジル：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.6.2.2 メキシコ 10.6.2.2.1 NLPは金融分野で広く採用される 表 220 メキシコ：金融分野におけるNLP市場：提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 221 メキシコ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.6.2.3 アルゼンチン 10.6.2.3.1 NLPの進歩が金融機関の顧客との接し方を変える 表 222 アルゼンチン：市場：製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 223 アルゼンチン：製品別市場：2023-2028年（百万米ドル） 10.6.2.4 その他のラテンアメリカ地域 表 224 その他のラテンアメリカ：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表225 その他のラテンアメリカ：市場：製品別 2023-2028 (百万米ドル)
11 競争力のある景観 (ページ - 268) 11.1 概要 11.2 主要プレーヤーが採用した主要戦略 表226 金融業界における主なNLPベンダーが採用した戦略の概要 11.3 収益分析 11.3.1 過去の収益分析 図 43 上位 5 社の過去の収益分析（2020-2022 年）（百万米ドル 11.4 市場シェア分析 図44 2022年における主要企業の市場シェア分析 表 227 市場：競争の度合い 11.5 企業評価クワドラント 11.5.1 スターズ 11.5.2 新進リーダー 11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー 11.5.4 参加者 図45 金融におけるNLP市場：企業評価象限（2022年 11.6 競争ベンチマーキング 表 228 市場：主要企業の製品フットプリント分析（2022年 表229 市場：その他の主要企業の製品フットプリント分析（2022年 11.7 スタートアップ／私の評価象限 11.7.1 進歩的企業 11.7.2 対応する企業 11.7.3 ダイナミック・カンパニー 11.7.4 スタートブロック 図46 スタートアップ／MS：企業評価象限（2022年 11.8 新興／中堅企業の競合ベンチマーキング 表230 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト 表 231 金融におけるNLP市場：新興企業／中小企業の製品フットプリント分析（2022年 11.9 金融業界におけるNLP製品の展望 11.9.1 著名なセンチメント分析製品 表 232 主要な名前付きセンチメント分析製品の比較分析 11.9.1.1 レクサリティクス 11.9.1.2 アイリエン 11.9.1.3 Google Cloud 11.9.1.4 IBMワトソン 11.9.1.5 Amazon Comprehend 11.9.2 著名な名前付きエンティティ認識製品 表 233 著名な名前付きエンティティ認識製品の比較分析 11.9.2.1 ロゼット 11.9.2.2 スペイシー 11.9.2.3 ベーシス・テック 11.9.2.4 Expert.AI 11.9.2.5 MeaningCloud（ミーニングクラウド 11.9.3 著名なトピック・モデリング製品 表 234 主要トピック・モデリング製品の比較分析 11.9.3.1 ジェンシム 11.9.3.2 マレット 11.9.3.3 LDAvis 11.9.3.4 bigARTM 11.9.3.5 スタンフォードNLP 11.9.4 著名なテキスト分類製品 表 235 著名なテキスト分類製品の比較分析 11.9.4.1 MonkeyLearn 11.9.4.2 Datebox 11.9.4.3 OpenAI 11.9.4.4 ハグする顔 11.9.4.5 TensorFlow 11.9.5 著名な文書分類製品 表236 主要文書分類製品の比較分析 11.9.5.1 Azure Cognitive Servicesテキスト分析 11.9.5.2 オープンテキスト マゼラン 11.9.5.3 RapidMiner 11.9.5.4 プロディジー・バイ・エクスプロージョンAI 11.9.5.5 KNIMEアナリティクス・プラットフォーム 11.10 金融業界におけるNLP主要ベンダーの評価と財務指標 図 47 金融業界における主要 NLP ベンダーの評価と財務指標 11.11 競争シナリオとトレンド 11.11.1 製品の発売と強化 表237 サービス／製品の発売（2020-2023年 11.11.2 ディールス 表 238 取引（2021-2023年
12 企業プロフィール（ページ番号 - 298） 12.1 イントロダクション (事業概要、提供するソフトウェア/サービス、最近の動向、MnMの視点、主要な強み、戦略的選択、弱み、競争上の脅威）。 12.2 主要プレーヤー 12.2.1 マイクロソフト 表 239 マイクロソフト：事業概要 図 48 マイクロソフト：企業スナップショット 表 240 マイクロソフト：提供するソフトウェア／サービス 表241 マイクロソフト：製品の発売と機能強化 表242 マイクロソフト：取引 12.2.2 IBM 表243 IBM：事業概要 図49 IBM：企業スナップショット 表244 IBM：提供するソフトウェア／サービス 表 245 IBM：製品の発売と機能強化 表246 IBM：取引 12.2.3 グーグル 表247 グーグル：事業概要 図50 グーグル：企業スナップショット 表248 グーグル：提供するソフトウェア／サービス 表249 グーグル：製品の発売と強化 表250 グーグル：取引 12.2.4 AWS 表251 AWS：事業概要 図 51 AWS：企業スナップショット 表252 AWS：提供するソフトウェア／サービス 表 253 AWS：製品の発売と機能強化 表254 AWS：取引 12.2.5 オラクル 表 255 オラクル：事業概要 図 52 オラクル：企業スナップショット 表256 オラクル: 提供するソフトウェア/サービス 表 257 オラクル：製品の発売と機能強化 表 258 オラクル: 取引 12.2.6 サス・インスティテュート 表 259 サス・インスティテュート：事業概要 表260 サス・インスティテュート：提供するソフトウェア／サービス 表 261 サス・インスティテュート：製品の発売と機能強化 表 262 サス・インスティテュート：取引 12.2.7 Qualtrics 表 263 クオルトリクス：事業概要 図 53 クオルトリクス：企業スナップショット 表 264 クオルトリクス：提供するソフトウェア／サービス 表 265 クオルトリクス：製品の発売と機能強化 表 266 クオルトリクス：取引 12.2.8 BAIDU 表 267 バイドゥ：事業概要 図54 バイドゥ：企業スナップショット 表 268 バイドゥ：提供するソフトウェア／サービス 表 269 バイドゥ：製品の発売と強化 12.2.9 インベンタ 表270 インベンタ：事業概要 表 271 インベンタ：提供するソフトウェア／サービス 表 272 インベンタ：製品の発売と機能強化 表 273 インベンタ：取引 12.2.10 ベーシス・テクノロジー 表 274 ベーシス・テクノロジー：事業概要 表 275 ベーシス・テクノロジー：提供するソフトウェア／サービス 表 276 ベーシス・テクノロジー：製品の発売と強化 表 277 ベーシス・テクノロジー：取引 12.2.11 ニュアンス・コミュニケーションズ 表 278 ニュアンス・コミュニケーションズ：事業概要 図55 ニュアンス・コミュニケーションズ：企業スナップショット 表 279 ニュアンス・コミュニケーションズ：提供するソフトウェア／サービス 表280 ニュアンス・コミュニケーションズ：製品の発売と強化 表281 ニュアンス・コミュニケーションズ：取引 12.2.12 expert.ai 表 282 エキスパート.AI：事業概要 図 56 Expert.ai: 企業スナップショット 表283 expert.ai：提供するソフトウェア／サービス 表 284 Expert.ai：製品の発売と機能強化 表 285 Expert.ai: 取引 12.2.13 ライブパーソン 12.2.14 ベリトーン 12.2.15 自動化された洞察 12.2.16 BITEXT 12.2.17 コンバシカ 12.2.18 ACCERN 12.2.19 カシスト 12.2.20 KENSHO 12.2.21 ABBYY 12.2.22 モザイク 12.2.23 ユニフォア 事業概要、提供するソフトウエア／サービス、最近の動向、MnMビュー、主要な強み、戦略的選択、弱み、競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。 12.3 スタートアップ/ユーザプロファイル 12.3.1 observe.ai 12.3.2 LILT 12.3.3 コグニティ 12.3.4 ADDEPTO 12.3.5 SKIT.AI 12.3.6 ミンティタン 12.3.7 supertext.ai 12.3.8 ナラティブ 12.3.9 クレスタ
13 隣接・関連市場（ページ数 - 350） 13.1 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP 13.1.1 市場の定義 13.1.2 市場概要 13.1.2.1 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（コンポーネント別 表286 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、コンポーネント別、2017-2021年（百万米ドル） 表287 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル） 表288 ソリューション：ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、地域別、2017～2021年（百万米ドル） 表289 ソリューション：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 表290 ヘルスケア＆ライフサイエンスソリューションにおけるNLP市場、タイプ別、2017-2021年（百万米ドル） 表291 ヘルスケア＆ライフサイエンスソリューションにおけるNLP市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 表292 サービス：ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、タイプ別、2017年～2021年（百万米ドル） 表293 サービス：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル） 表294 サービス：ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、地域別、2017年～2021年（百万米ドル） 表295 サービス：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル） 13.1.2.2 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（タイプ別 表296 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、タイプ別、2017-2021年（百万米ドル） 表297 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：タイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 13.1.2.3 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（用途別 表298 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、用途別、2017-2021年（百万米ドル） 表299 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：用途別、2022-2027年（百万米ドル） 13.1.2.4 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（規模別 表300 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、規模別、2017-2021年（百万米ドル） 表301 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：規模別、2022-2027年（百万米ドル） 13.1.2.5 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（導入形態別 表302 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：展開モード別、2017年～2021年（百万米ドル） 表303 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：展開モード別、2022-2027年（百万米ドル） 13.1.2.6 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（技術別 表304 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、技術別、2017-2021年（百万米ドル） 表305 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場：技術別、2022-2027年（百万米ドル） 13.1.2.7 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（エンドユーザー別 表306 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：エンドユーザー別、2017年～2021年（百万米ドル） 表307 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場：エンドユーザー別、2022-2027年（百万米ドル） 13.1.2.8 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場（地域別 表308 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場、地域別、2017-2021年（百万米ドル） 表309 ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2 音声分析市場 13.2.1 市場の定義 13.2.2 市場概要 13.2.2.1 音声分析市場、コンポーネント別 表310 スピーチアナリティクス市場、コンポーネント別、2018年～2021年(百万米ドル) 表311 スピーチアナリティクス市場、コンポーネント別、2022-2027年(百万米ドル) 表 312 ソリューション：音声分析市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル） 表 313 ソリューション：音声分析市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 表 314 スピーチアナリティクス市場、サービス別、2018年～2021年（百万米ドル） 表315 音声分析市場、サービス別、2022年～2027年（百万米ドル） 表 316 サービス：スピーチアナリティクス市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル） 表 317 サービス：音声分析市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.2 音声分析市場、ビジネス機能別 表 318 スピーチアナリティクス市場、ビジネス機能別、2018年～2021年(百万米ドル) 表 319 スピーチアナリティクス市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（百万米ドル） 13.2.2.3 音声分析市場：組織規模別 表320 スピーチアナリティクス市場、組織規模別、2018年～2021年（百万米ドル） 表321 スピーチアナリティクス市場：組織規模別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.4 音声分析市場、導入形態別 表322 スピーチアナリティクス市場、展開モード別、2018年～2021年(百万米ドル) 表323 スピーチアナリティクス市場、展開モード別、2022年～2027年(百万米ドル) 13.2.2.5 音声分析市場、用途別 表 324 音声分析市場、用途別、2017年～2021年（百万米ドル） 表325 音声分析市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.6 音声分析市場（業種別 表 326 垂直市場別スピーチアナリティクス市場、2017年～2021年（百万米ドル） 表 327 スピーチアナリティクス市場、垂直分野別、2022年～2027年（百万米ドル） 13.2.2.7 音声分析市場、地域別 表 328 スピーチアナリティクス市場、地域別、2017-2021 年（百万米ドル） 表 329 スピーチアナリティクス市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
14 付録（ページ番号 - 368） 14.1 ディスカッション・ガイド 14.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル 14.3 カスタマイズ・オプション 14.4 関連レポート 14.5 著者詳細
