1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル認知コンピューティング市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 技術別市場区分
6.1 自然言語処理
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 機械学習
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 自動推論
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 導入タイプ別市場分析
7.1 オンプレミス
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 クラウドベース
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 企業規模別の市場区分
8.1 中小企業
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 大企業
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 業界別市場分析
9.1 医療
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 BFSI
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 小売
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 政府
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 ITおよび通信
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 エネルギー・電力
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 その他
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
10 地域別市場分析
10.1 北米
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋地域
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東およびアフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場分析
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターの5つの力分析
13.1 概要
13.2 購買者の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の激しさ
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレイヤー
15.3 主要プレイヤーのプロファイル
15.3.1 アクイティ・グループ
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.2 シスコシステムズ社
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.2.3 財務状況
15.3.2.4 SWOT 分析
15.3.3 Enterra Solutions LLC
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.4 Expert .AI
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 財務情報
15.3.5 e-Zest Solutions Ltd
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.6 Google LLC (Alphabet Inc.)
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.6.3 SWOT分析
15.3.7 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.7.3 財務状況
15.3.7.4 SWOT分析
15.3.8 Marlabs LLC
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.9 マイクロソフト社
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.9.3 財務状況
15.3.9.4 SWOT 分析
15.3.10 Red Skios Ltd.
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.11 Sas Institute Inc.
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.11.3 SWOT 分析
15.3.12 タタ・コンサルタンシー・サービシズ社
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
15.3.12.3 財務
15.3.12.4 SWOT分析
15.3.13 Vantage Labs LLC
15.3.13.1 会社概要
15.3.13.2 製品ポートフォリオ
15.3.14 Virtusa Corporation
15.3.14.1 会社概要
15.3.14.2 製品ポートフォリオ
15.3.14.3 SWOT 分析
15.3.14.4 競合分析
表2:グローバル:コグニティブコンピューティング市場予測:技術別内訳(単位:百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:コグニティブコンピューティング市場予測:導入タイプ別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:コグニティブコンピューティング市場予測:企業規模別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:コグニティブコンピューティング市場予測:産業分野別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:コグニティブコンピューティング市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表7:グローバル:コグニティブコンピューティング市場:競争構造
表8:グローバル:コグニティブコンピューティング市場:主要プレイヤー
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Cognitive Computing Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Technology
6.1 Natural Language Processing
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Machine Learning
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Automated Reasoning
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Others
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Deployment Type
7.1 On-premises
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Cloud-based
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Enterprise Size
8.1 Small and Medium-sized Enterprises
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Large Enterprises
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Industry Vertical
9.1 Healthcare
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 BFSI
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Retail
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Government
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 IT and Telecom
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
9.6 Energy and Power
9.6.1 Market Trends
9.6.2 Market Forecast
9.7 Others
9.7.1 Market Trends
9.7.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Asia-Pacific
10.2.1 China
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 Japan
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 India
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 South Korea
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Australia
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Indonesia
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.2.7 Others
10.2.7.1 Market Trends
10.2.7.2 Market Forecast
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 France
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 United Kingdom
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Italy
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Spain
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Russia
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.3.7 Others
10.3.7.1 Market Trends
10.3.7.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Brazil
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Mexico
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Others
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Price Analysis
15 Competitive Landscape
15.1 Market Structure
15.2 Key Players
15.3 Profiles of Key Players
15.3.1 Acuiti Group
15.3.1.1 Company Overview
15.3.1.2 Product Portfolio
15.3.2 Cisco Systems Inc.
15.3.2.1 Company Overview
15.3.2.2 Product Portfolio
15.3.2.3 Financials
15.3.2.4 SWOT Analysis
15.3.3 Enterra Solutions LLC
15.3.3.1 Company Overview
15.3.3.2 Product Portfolio
15.3.4 Expert .AI
15.3.4.1 Company Overview
15.3.4.2 Product Portfolio
15.3.4.3 Financials
15.3.5 e-Zest Solutions Ltd
15.3.5.1 Company Overview
15.3.5.2 Product Portfolio
15.3.6 Google LLC (Alphabet Inc.)
15.3.6.1 Company Overview
15.3.6.2 Product Portfolio
15.3.6.3 SWOT Analysis
15.3.7 International Business Machines Corporation
15.3.7.1 Company Overview
15.3.7.2 Product Portfolio
15.3.7.3 Financials
15.3.7.4 SWOT Analysis
15.3.8 Marlabs LLC
15.3.8.1 Company Overview
15.3.8.2 Product Portfolio
15.3.9 Microsoft Corporation
15.3.9.1 Company Overview
15.3.9.2 Product Portfolio
15.3.9.3 Financials
15.3.9.4 SWOT Analysis
15.3.10 Red Skios Ltd.
15.3.10.1 Company Overview
15.3.10.2 Product Portfolio
15.3.11 Sas Institute Inc.
15.3.11.1 Company Overview
15.3.11.2 Product Portfolio
15.3.11.3 SWOT Analysis
15.3.12 Tata Consultancy Services Ltd.
15.3.12.1 Company Overview
15.3.12.2 Product Portfolio
15.3.12.3 Financials
15.3.12.4 SWOT Analysis
15.3.13 Vantage Labs LLC
15.3.13.1 Company Overview
15.3.13.2 Product Portfolio
15.3.14 Virtusa Corporation
15.3.14.1 Company Overview
15.3.14.2 Product Portfolio
15.3.14.3 SWOT Analysis
※参考情報 認知コンピューティングは、人間の思考プロセスや認知機能を模倣し、理解しようとする技術の集合体です。この概念は、人工知能(AI)の一分野として位置付けられていますが、特に人間の知識や感情、経験を考慮した思考を重視しています。従来のAIがルールベースで動作するのに対し、認知コンピューティングはビッグデータや機械学習を駆使して、より自然で直感的な応答を可能にします。 認知コンピューティングの目指すところは、人間が持つような柔軟な思考能力や、複雑な問題解決能力をコンピュータに持たせることです。情報の処理や分析を行うだけでなく、その結果に基づいて学習し、自己改善を行うことができるシステムが求められます。これにより、ユーザーとのインタラクションがより自然になり、より充実した情報提供やサービスが実現できます。 この技術は、医療、金融、製造業など、さまざまな分野で活用されています。例えば、医療の分野では、患者の症状や医療履歴を分析し、最適な治療法を提案するシステムが開発されています。また、金融業界では、大量の取引データをもとに不正検知や投資分析を行うツールが登場しています。製造業では、不具合の予測や保守の最適化に役立つことが期待されています。これにより、業務の効率化やコスト削減が図られることが可能になっています。 認知コンピューティングは、情報の理解だけでなく、感情や感覚の理解にも重点を置いています。音声、画像、テキストなどの多様なデータを取り扱い、場面に応じた適切な反応をすることが求められます。例えば、自然言語処理技術を使って人間の言語を理解し、それに対する適切な返答を生成することが可能です。このことは、チャットボットや音声アシスタントの進化につながっています。 さらに、認知コンピューティングはビッグデータの解析においても重要な役割を果たします。現代社会では、大量のデータが生成され、その中から有益な情報を抽出することはますます困難になっています。認知コンピューティングは、これらのデータをリアルタイムで処理し、人間が気づかないパターンやトレンドを見つけ出すことができるため、企業はデータに基づいた意思決定を行いやすくなります。 しかし、認知コンピューティングにはいくつかの課題も存在します。一つは、倫理的な問題です。個人情報の扱いや、判断の透明性といった点において、慎重な対応が求められます。テクノロジーによって人間の判断が代替されることで、職業の未来に不安を感じる人も少なくありません。このため、技術の導入にあたっては、社会全体での合意形成や倫理的ガイドラインの整備が必要です。 また、技術的な課題もあります。情報の誤解や、バイアスの影響を受けやすいアルゴリズムの問題など、正確性や信頼性が求められます。これらの課題を克服するためには、研究開発を進めるとともに、実際の運用でのフィードバックを取り入れて改善を繰り返す必要があります。 認知コンピューティングは、未来のデジタル社会においてますます重要な役割を果たしていくでしょう。その柔軟性や学習能力は、新たな価値を生み出す可能性を秘めています。ユーザーとのインタラクションがより深まり、個々のニーズに応えるサービスが増えることが期待されています。このような中で、私たち人間とコンピュータの関係がどのように進化していくのか、非常に興味深いところです。 最後に、認知コンピューティングは単なる技術革新に留まらず、人々の生活や働き方を変える大きな力を持っています。この技術を活用することで、私たちが抱えるさまざまな課題を解決し、より良い社会を構築するための手助けとなることが期待されています。そのためには、テクノロジーの発展とともに倫理的な配慮が必要であり、さまざまな視点からの議論が今後も重要になってくるでしょう。 |
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