会話型AI市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024-2031)
対話型AI市場が評価されると推定される 米ドル 10.65 ベン に 2024 そして到達する予定 米ドル 44.38 によって 2031、混合の年次成長率で育つ 2024年から2031年にかけて22.6%のCAGR。
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小売、BFSI、ヘルスケア、旅行、ホスピタリティなどの業界横断の会話プラットフォームの広範な採用は、予測期間中に市場で大きな成長を促すことが期待されています。
対話型のAI市場は、今後数年にわたって強い成長を目撃する見込みです。 大手テクノロジー企業によるAIや自然言語技術への投資が増加し、より人間的な会話インターフェイスの開発を支援しています。 さらに、自動化とパーソナライズされた顧客エンゲージメントの必要性は、Webなどのアプリケーションにおける会話AIソリューションの採用を促進しています。 バーチャルアシスタントチャットボット、音声アシスタント。
AIを活用した顧客サポートの成長 サービス
対話型AI市場の成長に大きく貢献するAIを活用した顧客支援サービスの立ち上がり 顧客が増えるにつれて、迅速で効率的でパーソナライズされたエクスペリエンスが期待されるため、企業は従来のコールセンターを超えてサポート業務をスケールアップする方法を探しています。 AIの需要が高まっています。 チャットボット 自然言語の会話を24 / 7で繰り返しクエリ処理の大量処理ができる仮想アシスタント。
多くの企業は、質問に答えるだけでなく、必要な行動を取ることによって問題を解決できる洗練されたAIソリューションに投資しています。 例えば、テレコムとユーティリティプロバイダが展開しているチャットボットは、アカウントの残高を確認したり、請求書の支払いをしたり、注文状況を追跡したり、ユーザーのリクエストに応じて接続をアクティブまたは無効化したりすることができます。 企業が運用コストを削減しながら、瞬時のセルフサービスオプションで顧客に力を与えます。 さらに、COVID-19は、顧客サポートのデジタルトランスフォーメーションをロックダウンで加速し、デジタルチャネルによるエンゲージメントを仮想化しました。
今後も、対話型AI業界がAI機能としてさらなる革新を期待してまいりました。 チャットボットとバーチャルエージェントは、コンテキストを深く理解し、クエリの背後にあるインテントを深く理解する能力を得ることができます。 多様なトピックを網羅する広大な知識ベースが装備されています。 拡張現実や音声アシスタントなどの媒体を用いたエンボディメントは、より豊かなエンゲージメント体験を提供します。 AIシステムが膨大な会話データを時間をかけて分析するにつれて、その応答はますますます人間的なものになり、一貫したものになります。 ユーロスタットによると、公共機関およびユーティリティに連絡するためのインターネットおよび電子手段の使用は、2020年に32%から41%にEUに増加しました。 デジタルとAIを活用したエンゲージメントチャネルの顧客好みを成長させるショーケースです。
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ヒトとAIの連携開発人的能力を置き換えることだけに焦点を合わせるよりも、AIツールが人的能力を発揮し、拡張し、高める方法を検討している多くの企業がいます。 人と技術のAIを軸に、新たなアプリケーションや可能性が生まれます。 たとえば、AIエージェントは、初期顧客の問い合わせを処理するように設計されており、専門家がより複雑な問題に取り組むよう解放されています。 組織内では、検索、翻訳、自動注記などの機能により、AIは知識を増強しています。 人のために人間を保持しながら、AIに特定のタスクをインテリジェントにルーティングすることにより、仕事はより効率的かつすべてのために満足になります。 両社と消費者は、AIの強化、人間AIのパートナーシップにおける価値を認識すると同時に、代替手段ではなく、役に立つ会話技術の開発に継続的に投資しています。 このコラボレーションモデルでは、会話型AI分野における持続的な成長に向けた取り組みを行っています。
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市場課題:文脈理解の欠如に関する問題対話型AI市場における重要な課題の1つは、自然言語をスケールで真に理解できる会話型エージェントを作るのは困難です。 人間の言語の複雑さは、コンテキスト、ニュアンス、文化的参照、非リテラルな意味を把握するために、現在のシステムにとって困難になります。 大規模なデータセットであっても、ユーザーからのインタラクションやフォローアップの質問を一切カバーできません。 対話型AIの開発には、トレーニングデータや計算リソースへの重要な投資が必要です。
市場機会:中小企業の採用
仮想アシスタントは、継続的な機械学習を通じて、より便利で、無害で正直な時間をかけて、ユーザー採用は、より多くのユースケースと人口統計グループを拡張する可能性が高い。 大手テクノロジー企業と小規模なスタートアップとのパートナーシップにより、より急速に最先端を行くことを目指します。 さらに、対話型AIプラットフォームは、より多くのタスクを自動化することで、企業や公共部門のコストを大幅に削減できます。
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コンポーネントによるインサイト - オートメーションの採用を成長させるソリューションセグメントソリューションセグメントは、業界全体の自動化の要求を高めるために、2024年に64.4%の最高シェアに貢献することが期待されます。 会話型AIソリューションは、組織が顧客とつながるための自動化された方法を提供し、追加の人的リソースを必要としることなく、ラウンドクロックのサポートを可能にします。 ダイアログシステムと自然言語インターフェイスの使用は、企業が顧客のサポート業務を効率的にスケールアップできるように、急速に成長しています。
銀行部門では、チャットボットは、基本的な顧客の質問に答え、複雑な問題のための適切な人材にそれらを指示するために広く展開されています。 これは、従業員がより複雑なタスクに焦点を当てるのを解放します。 ネットショップパーズから繰り返す質問を大量に扱うために、eコマースでも自動支援が人気を博しています。 ソリューションは、インタラクションと購入履歴に基づいて顧客体験をパーソナライズすることができます。
さらに、会話インターフェイスは、人間のような要素をIoTデバイスに追加し、家庭電化製品、スマートスピーカー、仮想アシスタントにインテリジェンスをもたらします。 音声制御は、音声認識、文脈理解、多言語対応などの機能を強化しています。 金融機関は、従来のコールセンターと比較して自動化されたプラットフォームが提供する費用節約とラウンドクロックの可用性に惹かれます。 モバイルアプリの仮想アシスタントの上昇は、ソリューションセグメントをさらに推進します。
例えば, で 2月 2022, IBMは、IBMワトソンスアシスタントを導入しました, 市場をリードする, 会話人工知能プラットフォーム.
洞察、タイプによって-メッセージングプラットフォームの成長はチャットボットセグメントを運転しています
チャットボットセグメントは、メッセージングプラットフォームの人気を高めることで、2024年の最高シェア67.2%を占める見込みです。 チャットボットは、メッセージングアプリとのシームレスな統合により、最も広く採用された会話AIの形態として登場しました。 Facebook Messenger、WhatsApp、Wechat、その他のプラットフォームを通じてブランドとのチャットに慣れた顧客。
企業は、チャットボットをこれらのチャネルにデプロイして、顧客とのつながりを便利でパーソナライズされた方法で保つことを望んでいます。 チャットボットは、閲覧メニューやウェブサイトではなく、自然的な対話を通して情報を即座に見つけることができます。 お客様からの基本的なお問い合わせの大量処理に適しています。 これは、判断と問題解決のスキルを必要とするより複雑な質問のために、人的エージェントを自由に保ちます。
世界中のコミュニケーションの好ましいモードになるように、チャットボットはNLPの進歩によってより多くの人間のような資質を取ることに気付きます。 文脈を理解し、メモリを展示し、長時間にわたる会話を維持することで、魅力的な顧客体験を提供できます。 チャットボットは、企業ウェブサイトやモバイルアプリのカスタマーサポートワークフローにも組み込まれています。 さまざまなタッチポイントで顧客を統一した体験を生み出します。
例えば、2022年11月、Googleは、ヨーロッパとブラジル全域でBard、AIチャットボットを導入しました。 2月の発売以来、製品が最大の拡大を遂げています。 ボットは、MicrosoftがサポートしているChatGPTと競合しています。
エンドユース業界によるインサイト - 小売業界における継続的なイノベーションが電子商取引業界を牽引
小売及び電子商取引の区分は小売セクターの連続的な革新にowing市場で2024年の23.3%の最も高いシェアに寄与すると推定されます。 eコマースの爆発的な成長は、買い物の旅を通して顧客に導くことができる会話支援のための需要が増加しました。 インタラクティブなショッピング体験は、静的なウェブサイトよりも自然に感じるように設計されています。
チャットボットは、お客様が製品を閲覧したり、推奨事項を取得したり、注文を追跡したり、自然言語を使用してアカウントを管理することができます。 リアルタイムでの質問や問題を解決することで、カートの放棄率を削減し、非常に効果的です。 たとえば、ファッション小売店は、顧客の好みに基づいて衣装やサイズを提案するために仮想スタイリストを展開します。 食料品店は、ショッピングリストを読んだり、プロダクト通路に顧客を指示できるチャットボットを使用します。
モバイルコマースが拡大するにつれて、小売店は、顧客をクリックすることで、モバイルアプリやメッセージに会話インターフェイスを実装しています。 また、eコマースプラットフォームと統合した音声アシスタントにより、コマンドで買い物ができます。 顧客への利便性を高め、カートの価値を高めます。 最後に、会話から収集されたデータは、マーチャントがトレンド、デマンドパターン、パーソナライズオファーにリアルタイムの洞察を得るのに役立ちます。
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北米は、現在、対話型AIのための優勢な地域市場としての地位を確立しています。 北米は、2024年に最高28.8%のシェアを獲得する見込みです。 シリコンバレーのような技術ハブは、この地域は、この分野における研究開発の先駆者である世界的な最大の技術会社です。 Amazon、Microsoft、Apple、IBM、Googleなどの企業は、独自の対話型AIプラットフォームの構築や、この分野におけるスタートアップの主要買収に大きく投資しています。
そのような業界の巨人の存在は、これらの技術を製品やサービスに統合するために探しているさまざまなセクターにわたって、企業からの会話AIソリューションの大きな需要を築きました。 ハイテクな採用率と相まって、北米は、今日の全体的な会話型AI市場の最大のシェアを占めています。 さらに、トップ大学でAIの最先端研究も、対話技術の継続的な革新に寄与し、地域のリーダーシップの地位を強化しています。
アジアパシフィック地域は、現在、対話型AI市場における最速成長が見られます。 いくつかの要因は、この成長を駆動しています。 インターネットやスマートデバイスの普及が、会話インターフェイスの展開のための大規模な機会を開放しています。 特に中国やインドなどの国は急速にデジタル化しており、インターネット利用者数が最も高い。 アジアパシフィックは、会話ソリューションをスケーリングするための魅力的な市場です。
また、様々な国の「デジタルインド」と「中国製2025」の取り組みは、地域の起業家精神と新技術の高度化を推進しています。 地域住民のニーズに合わせた会話型AI製品を開発するスタートアップの誕生を加速しました。 中国のシンセンおよびインドのBengaluruのような活気づく技術ハブの存在は革新および商品化の機能を更に刺激します。 バイドゥ、Alibaba、テンセント、Flipkartなどのローカルテクノロジーの巨人は、多国籍の研究開発センターと協力して、会話AIを進める上で重要な仕事をしています。
上記の要因の組み合わせは、銀行、電子商取引、ヘルスケアなどのさまざまな分野にわたって急速に成長している会話AIの展開のためのハブになるアジア太平洋に翻訳されています。 北米はまだリーダーシップの地位を保っていますが、アジア太平洋地域は、この革命的な技術のための新しいグローバルフロンティアとして位置しています。
会話AIマーケットレポートカバレッジ
| レポートカバレッジ | ニュース | ||
|---|---|---|---|
| 基礎年: | 2023年 | 2024年の市場規模: | US$ 10.65 ポンド |
| 履歴データ: | 2019年10月20日 | 予測期間: | 2024年～2031年 |
| 予測期間 2024～2031 CAGR: | 22.6% | 2031年 価値の投射: | US$ 44.38 ベン |
| 覆われる幾何学: |
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| カバーされる区分: |
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| 対象会社: | Google、Microsoft、Amazon Web Services、Inc.、IBM、Oracle、Nuance Communications、Inc.、FIS、SAP SE、人工的なソリューション、Kore.ai、Inc.、Avaamo、Conversica、Inc.、Jio Haptik Technologies Ltd、Rasa Technologies Inc、Solvvy、Pypestream Inc.、Kasisto、Cognigy、MindMeld、およびクリエイティブ仮想 | ||
| 成長の運転者: |
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| 拘束と挑戦: |
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75 以上のパラメータで検証されたマクロとミクロを明らかにする, レポートにすぐにアクセス
*定義: 対話型AI市場は、人工知能を活用したチャットボット、デジタルアシスタント、そして、自然人の言葉を理解し、メッセージング、音声、その他のモダリティを通じて相互作用を自動化できるその他の対話プラットフォームの開発と配信を含みます。 これらの対話型AIソリューションは、顧客サービス、従業員の生産性、データ分析を改善するために、さまざまな業界垂直に採用され、人間のような対話を持ち、オンデバイス処理を実行し、機械学習技術を介して時間をかけて相互作用から学ぶことができます。
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著者について
Monica Shevgan
モニカ・シェブガンは、シニア経営コンサルタントです。情報通信技術分野の専門知識を持ち、市場調査とビジネスコンサルティングで 13 年以上の経験があります。戦略的な意思決定に役立つ質の高い洞察を提供してきた実績を持つ彼女は、組織がビジネス目標を達成できるよう支援することに尽力しています。彼女は、先端技術、エンジニアリング、輸送など、さまざまな分野で数多くのプロジェクトを成功裏に作成し、指導してきました。
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