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機械翻訳（MT）の世界市場2023-2030：市場規模、シェア、動向分析

■ 英語タイトル：Machine Translation Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Automotive, Military & Defense, Electronics, IT, Healthcare, Others), By Technology, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：GRV23NVB104）■ 発行会社/調査会社：Grand View Research
■ 商品コード：GRV23NVB104
■ 発行日：2023年10月31日
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■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：次世代技術
■ ページ数：94
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール
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*** レポート概要（サマリー）***

機械翻訳（MT）市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の機械翻訳（MT）市場規模は2023年から2030年にかけて年平均成長率13.5%で拡大し、2030年には27億1,900万米ドルに達する見込みです。コンピュータ支援翻訳ツールの再発明と適応型機械翻訳（MT）の成長は、機械翻訳（MT）市場の範囲を大幅に拡大しました。

主要企業は、増大する消費者ニーズに対応するため、先進的なMTシステムの開発に力を注いでいます。例えば、Lilt Inc.は、リアルタイムフィードバックループと人工知能（AI）を使用して人間の翻訳者の生産性を高める適応型ニューラル機械翻訳（MT）システムを発表しました。さらに、この技術は、特定の言語でのコミュニケーションや情報へのアクセスの機会を人々に提供することが期待されています。このシステムは、フェイスブック社、アップル社、マイクロソフト社の製品を超えるものです。

グローバリゼーションは、言語的に多様な地域視聴者のニーズへの対応に大きく貢献しています。新興市場におけるビジネスの重要性の高まり、オンライン・コンテンツの作成、従業員間のグローバル・コラボレーションを可能にする必要性が、予測期間中の市場成長を促進すると予想されます。

企業が国際市場を獲得するためにコンテンツを複数の言語でローカライズする必要性は、MTシステムの需要を高めると予想されます。このようなシステムとインスタント・ウェブ・パブリッシング要件の採用により、さまざまなタイプのコンテンツで多言語エンゲージメントを開発することで、ユーザー・エクスペリエンスの向上がさらに期待されます。

クラウドコンピューティングの重要性の高まりにより、クラウドベースの翻訳ツールの需要が増加しています。さらに、データセンターに収容された安全なクラウドオファリングを介したMTSaaS（Machine Translation Software-as-a-Service）の提供は、大きな成長機会を提供すると期待されています。

翻訳メモリ（TM）とMTの融合により、ワークフローが完全に統合される見込みです。TMは、以前に翻訳された文章や段落を保存して人間の翻訳者を支援するため、翻訳プロジェクトを加速し、コストを削減します。さらに、業界では、翻訳品質の有用な測定方法として、BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）を使用する傾向にあります。BLEUは、安価で言語に依存しないMTの自動評価手法です。

機械翻訳（MT）市場レポートハイライト

- 米国では、機械翻訳（MT）を支援する多数のプレーヤーや政府の取り組みが、業界の成長にプラスの影響を与えています。Google Inc.とMicrosoft Corporationは、無料のオンラインエンジンでSMT技術を普及させました。

- 統計的機械翻訳（SMT）の需要は、時間とコストの面でルールベース機械翻訳（RBMT）よりも優れているため、ここ数年で大幅に増加しています。

- 統計的機械翻訳（SMT）は、MT市場全体の売上高の72.5%以上を占めています。

第1章. 調査方法・範囲
第2章. エグゼクティブサマリー
第3章. 機械翻訳（MT）の市場変数・傾向・範囲
第4章. 機械翻訳（MT）の世界市場：技術別予測・傾向分析
第5章. 機械翻訳（MT）の世界市場：用途別予測・傾向分析
第6章. 機械翻訳（MT）の世界市場：地域別予測・傾向分析
第7章. 競争状況

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*** レポート目次（コンテンツ）***

目次

第1章 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1. 技術
1.1.2. アプリケーション
1.1.3. 地域範囲
1.1.4. 推定と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次資料
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場の定式化と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.2.1.技術展望
2.2.2. アプリケーションの展望
2.2.3. 地域展望
2.3. 競合分析
第3章 機械翻訳（MT）市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統の展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場牽引要因分析
3.3.2. 市場制約要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. 機械翻訳（MT）市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターズモデル
3.4.1.1. サプライヤーの力
3.4.1.2. バイヤーの力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競合関係
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1.政治情勢
3.4.2.2. 技術情勢
3.4.2.3. 経済情勢
第4章 機械翻訳（MT）市場：技術予測とトレンド分析
4.1. 機械翻訳（MT）市場：主なポイント
4.2. 機械翻訳（MT）市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
4.3. RBMT
4.3.1. RBMT市場の予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.4. SMT
4.4.1. SMT市場の予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.5. その他
4.5.1. その他市場の予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第5章 機械翻訳（MT）市場：アプリケーションの予測とトレンド分析
5.1.機械翻訳（MT）市場：主なポイント
5.2. 機械翻訳（MT）市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
5.3. 自動車
5.3.1. 自動車市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. 軍事・防衛
5.4.1. 軍事・防衛関連納入市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.5. エレクトロニクス
5.5.1. エレクトロニクス市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.6. IT
5.6.1. IT市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.7. ヘルスケア
5.7.1.ヘルスケア市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
5.8. その他
5.8.1. その他市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第6章 機械翻訳（MT）市場：地域別推定とトレンド分析
6.1. 地域別展望
6.2. 地域別機械翻訳（MT）市場：主なポイント
6.3. 北米
6.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.3.2. 米国
6.3.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.3.3. カナダ
6.3.3.1.市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.4. 欧州
6.4.1. 英国
6.4.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.2. ドイツ
6.4.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.3. フランス
6.4.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.5. アジア太平洋地域
6.5.1. 日本
6.5.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.2. 中国
6.5.2.1.市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.3. インド
6.5.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.4. オーストラリア
6.5.4.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.5. 韓国
6.5.5.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.6. ラテンアメリカ
6.6.1. ブラジル
6.6.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.6.2. メキシコ
6.6.2.1.市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.7. 中東アフリカ（MEA）
6.7.1. サウジアラビア
6.7.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.7.2. 南アフリカ
6.7.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
6.7.3. UAE
6.7.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
第7章 競争環境
7.1. 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
7.2. 市場参加者の分類
7.2.1. AppTek
7.2.1.1.会社概要
7.2.1.2. 財務実績
7.2.1.3. 製品ベンチマーク
7.2.1.4. 戦略的取り組み
7.2.2. Cloudwords Inc.
7.2.2.1. 会社概要
7.2.2.2. 財務実績
7.2.2.3. 製品ベンチマーク
7.2.2.4. 戦略的取り組み
7.2.3. IBM Corporation
7.2.3.1. 会社概要
7.2.3.2. 財務実績
7.2.3.3. 製品ベンチマーク
7.2.3.4. 戦略的取り組み
7.2.4. Lighthouse IP
7.2.4.1. 会社概要
7.2.4.2. 財務実績
7.2.4.3. 製品ベンチマーク
7.2.4.4.戦略的取り組み
7.2.5. Lingo24 Limited
7.2.5.1. 会社概要
7.2.5.2. 財務実績
7.2.5.3. 製品ベンチマーク
7.2.5.4. 戦略的取り組み
7.2.6. Lingotek
7.2.6.1. 会社概要
7.2.6.2. 財務実績
7.2.6.3. 製品ベンチマーク
7.2.6.4. 戦略的取り組み
7.2.7. Lionbridge Technologies, LLC.
7.2.7.1. 会社概要
7.2.7.2. 財務実績
7.2.7.3. 製品ベンチマーク
7.2.7.4. 戦略的取り組み
7.2.8. RWS Holdings plc
7.2.8.1. 会社概要
7.2.8.2.財務実績
7.2.8.3. 製品ベンチマーク
7.2.8.4. 戦略的取り組み
7.2.9. Pangeanic
7.2.9.1. 会社概要
7.2.9.2. 財務実績
7.2.9.3. 製品ベンチマーク
7.2.9.4. 戦略的取り組み
7.2.10. PROMT
7.2.10.1. 会社概要
7.2.10.2. 財務実績
7.2.10.3. 製品ベンチマーク
7.2.10.4. 戦略的取り組み
7.2.11. RTX
7.2.11.1. 会社概要
7.2.11.2. 財務実績
7.2.11.3. 製品ベンチマーク
7.2.11.4. 戦略的取り組み
7.2.12.スマートコミュニケーションズ
7.2.12.1. 会社概要
7.2.12.2. 財務実績
7.2.12.3. 製品ベンチマーク
7.2.12.4. 戦略的取り組み
7.2.13. SYSTRAN
7.2.13.1. 会社概要
7.2.13.2. 財務実績
7.2.13.3. 製品ベンチマーク
7.2.13.4. 戦略的取り組み
7.2.14. Welocalize
7.2.14.1. 会社概要
7.2.14.2. 財務実績
7.2.14.3. 製品ベンチマーク
7.2.14.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Technology
1.1.2. Application
1.1.3. Regional scope
1.1.4. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Technology outlook
2.2.2. Application outlook
2.2.3. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Machine Translation (MT) Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market driver analysis
3.3.2. Market restraint analysis
3.3.3. Market opportunity analysis
3.4. Machine Translation (MT) Market Analysis Tools
3.4.1. Industry analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Machine Translation (MT) Market: Technology Estimates & Trend Analysis
4.1. Machine Translation (MT) Market: Key Takeaways
4.2. Machine Translation (MT) Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. RBMT
4.3.1. RBMT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.4. SMT
4.4.1. SMT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.5. Others
4.5.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Machine Translation (MT) Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1. Machine Translation (MT) Market: Key Takeaways
5.2. Machine Translation (MT) Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. Automotive
5.3.1. Automotive market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.4. Military & Defense
5.4.1. Military & defense delivery market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.5. Electronics
5.5.1. Electronics market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.6. IT
5.6.1. IT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.7. Healthcare
5.7.1. Healthcare market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.8. Others
5.8.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Machine Translation (MT) Market: Regional Estimates & Trend Analysis
6.1. Regional Outlook
6.2. Machine Translation (MT) Market by Region: Key Takeaway
6.3. North America
6.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.2. U.S.
6.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.3. Canada
6.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.4. Europe
6.4.1. UK
6.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.2. Germany
6.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.3. France
6.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5. Asia Pacific
6.5.1. Japan
6.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.2. China
6.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.3. India
6.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.4. Australia
6.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.5. South Korea
6.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.6. Latin America
6.6.1. Brazil
6.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.6.2. Mexico
6.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.7. MEA
6.7.1. Saudi Arabia
6.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.2. South Africa
6.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.3. UAE
6.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 7. Competitive Landscape
7.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2. Market Participant Categorization
7.2.1. AppTek
7.2.1.1. Company overview
7.2.1.2. Financial performance
7.2.1.3. Product benchmarking
7.2.1.4. Strategic initiatives
7.2.2. Cloudwords Inc.
7.2.2.1. Company overview
7.2.2.2. Financial performance
7.2.2.3. Product benchmarking
7.2.2.4. Strategic initiatives
7.2.3. IBM Corporation
7.2.3.1. Company overview
7.2.3.2. Financial performance
7.2.3.3. Product benchmarking
7.2.3.4. Strategic initiatives
7.2.4. Lighthouse IP
7.2.4.1. Company overview
7.2.4.2. Financial performance
7.2.4.3. Product benchmarking
7.2.4.4. Strategic initiatives
7.2.5. Lingo24 Limited
7.2.5.1. Company overview
7.2.5.2. Financial performance
7.2.5.3. Product benchmarking
7.2.5.4. Strategic initiatives
7.2.6. Lingotek
7.2.6.1. Company overview
7.2.6.2. Financial performance
7.2.6.3. Product benchmarking
7.2.6.4. Strategic initiatives
7.2.7. Lionbridge Technologies, LLC.
7.2.7.1. Company overview
7.2.7.2. Financial performance
7.2.7.3. Product benchmarking
7.2.7.4. Strategic initiatives
7.2.8. RWS Holdings plc
7.2.8.1. Company overview
7.2.8.2. Financial performance
7.2.8.3. Product benchmarking
7.2.8.4. Strategic initiatives
7.2.9. Pangeanic
7.2.9.1. Company overview
7.2.9.2. Financial performance
7.2.9.3. Product benchmarking
7.2.9.4. Strategic initiatives
7.2.10. PROMT
7.2.10.1. Company overview
7.2.10.2. Financial performance
7.2.10.3. Product benchmarking
7.2.10.4. Strategic initiatives
7.2.11. RTX
7.2.11.1. Company overview
7.2.11.2. Financial performance
7.2.11.3. Product benchmarking
7.2.11.4. Strategic initiatives
7.2.12. Smart Communications
7.2.12.1. Company overview
7.2.12.2. Financial performance
7.2.12.3. Product benchmarking
7.2.12.4. Strategic initiatives
7.2.13. SYSTRAN
7.2.13.1. Company overview
7.2.13.2. Financial performance
7.2.13.3. Product benchmarking
7.2.13.4. Strategic initiatives
7.2.14. Welocalize
7.2.14.1. Company overview
7.2.14.2. Financial performance
7.2.14.3. Product benchmarking
7.2.14.4. Strategic initiatives
※参考情報

機械翻訳（MT）は、コンピュータを用いてある言語から別の言語への翻訳を行う技術です。この技術は、人間の翻訳者が行う翻訳作業を自動化することを目的としており、言語の壁を越える手段として広く利用されています。機械翻訳の基本的なメカニズムは、入力されたテキストを解析し、対応する外言語に変換することです。これにより、異なる言語を使用する人々の間でのコミュニケーションが円滑になります。
機械翻訳には主にいくつかの種類があります。一つは、ルールベースの翻訳です。この手法は、言語学の専門知識に基づいた文法や語彙のルールを使用して翻訳を行います。ルールベースの翻訳は、特定の言語ペアに対する詳細なルールを構築する必要があり、多くの場合、コストと時間がかかるという課題があります。もう一つの手法は、統計的機械翻訳（SMT）です。この手法は、大量の翻訳データを分析し、特定のフレーズや文が他の言語でどのように翻訳されるかを統計的に推測するものです。このアプローチは、ルールベースの手法よりも柔軟性があり、迅速に翻訳システムを構築することが可能です。

最近では、ニューラル機械翻訳（NMT）が主流となっています。NMTは、深層学習アルゴリズムを用いています。この技術は、文全体を一度に解析し、文脈を理解する能力を持っています。そのため、より自然で流暢な翻訳を実現することが可能です。NMTは、従来の手法よりも少ないエラーを持つ翻訳を生成し、言語間の意味をより正確に捉えることができます。

機械翻訳の用途は非常に多岐にわたります。例えば、企業は国際化の一環として多言語のウェブサイトを運営する場合、機械翻訳を使用してコンテンツを迅速に翻訳します。また、旅行業界では、観光客に向けて情報提供をスムーズに行うために使用されることが増えています。さらに、法律文書や技術マニュアルなどの専門的な文書でも、機械翻訳が活用されています。コミュニケーションツールやアプリケーションも機械翻訳を組み込むことで、多言語対応が可能となり、利用者の利便性が向上しています。

機械翻訳には関連技術も多く存在します。自然言語処理（NLP）は、機械翻訳の基盤となる技術の一つであり、言語の意味や構造を理解するための様々な手法を提供します。また、データベースから情報を引き出す技術や、ユーザーのフィードバックを活用した継続的な改善手法も重要です。さらに、ビッグデータ解析も重要な要素であり、大量の翻訳データを処理することでモデルの精度が向上します。

一方で、機械翻訳にはいくつかの課題も存在します。特に、文化的なニュアンスや文脈の理解は、依然として機械翻訳の弱点とされています。特定の言語に特有の表現やジョーク、方言などは、そのまま翻訳されると意味が損なわれることがあります。また、法律文書や医療関連の文章など、正確性が求められる場合には慎重な使用が必要です。このため、機械翻訳を活用する際には、最終的な品質確認を人間が行うことが推奨されます。

このように、機械翻訳はますます普及し、多様な分野で活用されていますが、未解決の問題や課題も残っています。今後の技術の進歩に期待が寄せられています。機械翻訳が進化することで、ますます多くの人々が言語の壁を超えてコミュニケーションを楽しむことができる未来が期待されます。


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  • ビジョンポジショニングシステムの世界市場2023-2030：市場規模、シェア、動向分析
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