認知支出システムの市場規模、シェア、成長、およびアプリケーション（銀行、教育産業、製造業、政府、ヘルスケア産業、その他）別のタイプ（ハードウェアシステム、ソフトウェアシステム、サービスシステム）別の分析、2033年までの地域予測

• 

  無料サンプルを請求する このレポートの詳細を確認するには

認知支出システム市場レポートの概要

2024年に約607億4,000万米ドルの認知支出システム市場は、2025年に7866億米ドルに増加し、2033年までに621.99億米ドルを上回ると予測されており、2025年から2033年までの29.5％のCAGRで拡大します。
  

認知システムとして知られるこの種の技術は、分析と意思決定のために情報を消費、配信、協力しやすくするために採用されています。従業員が提案をしたり、問い合わせに対応したり、将来を予見したりするのを支援するために、これらのシステムはデータ、知識グラフ、人工知能、その他の要素を利用します。分析を使用して収集したデータを処理して、重要な洞察を提供します。

認知サービスの市場では、銀行、ヘルスケア、IT、テレコム、セキュリティ、教育など、さまざまな業界に顕著な特徴を持ついくつかの技術開発が見られています。さらに、ビッグデータ、自動化された推論、機械学習、自然言語処理を組み合わせることにより、認知技術と高解像度と世界で最も困難なデータ分析の問題を特定するのに役立ちます。継続的な技術の進歩は、予測期間にわたって認知システムの世界市場の拡大を促進することが予想されるビッグデータの拡散を促進します。

Covid-19の衝撃

 企業は、Covid-19の発生の結果として、より頻繁に認知コンピューティングを利用しています

社会的緊張と経済的問題は、Covid-19のパンデミックの危険性によってもたらされました。いくつかの重要な企業の停止にもかかわらず、認知技術プラットフォームは広く使用されているようです。この不安定な状況では、認知技術は、人口のスクリーニングと感染リスク評価の両方に採用されています。このため、市場はCovid-19の流行の影響を克服し、今後数年間で重要な産業発展を経験します。コロナウイルスパンデミックのプラスの効果は、2020年の世界的な認知クラウドコンピューティング業界の成長に見られます。自然言語処理（NLP）技術は、薬物および医療ビジネスでは、この台頭の原因となると予測されるパンデミックの医療専門家や科学者を支援するためにますます重要になっています。患者の監視とケアを改善するための最も最先端の方法は、このNLPの方法論です。さらに、NLPは自動化されたプロセスであるため、ウイルス関連の症状を迅速に特定することにより、医師は患者集団をより効果的に管理および監視することができます。この要因により、NLPの必要性が高まり、ヘルスケアシステムにおける認知クラウドコンピューティング技術の需要に即座に影響を与えています。これらの要素は、世界的な認知クラウドコンピューティング市場の成長にプラスの効果をもたらすと予想されています。

最新のトレンド

認知クラウドコンピューティングの市場は、より多くの人々が革新的な技術を採用している結果、重要な投資の可能性を見るかもしれません

今後数年間で、認知クラウドコンピューティングモデルに最先端の相互作用プラットフォームとツールが出現すると、魅力的な市場拡大の可能性があると予想されています。たとえば、チャットボットは、ML、AI、およびNLPテクノロジーを使用して人間のスピーチとアクションを模倣して、サービスをより迅速かつ正確に提供するヒューマノイドロボットです。の展開が増加するため、市場は将来より急速に発展すると予想されますチャットボットこれは、患者を追跡および監視することにより、ヘルスケアセクターの認知コンピューティングテクノロジーを使用してCovid-19と戦うために使用します。

無料サンプルを請求する このレポートの詳細を確認するには

認知支出システム市場セグメンテーション

タイプ分析による

タイプによると、市場はハードウェアシステム、ソフトウェアシステム、およびサービスシステムに分割できます。ハードウェアシステムは、主要なセグメントになると予想されています。

アプリケーション分析による

アプリケーションに基づいて、市場は銀行、教育産業、製造業、政府、ヘルスケア産業、その他に分けることができます。銀行は支配的なセグメントになります。

運転要因

認知クラウドコンピューティング市場の成長を推進する運用をアップグレードするための企業の優先事項の段階的な変化

認知クラウドコンピューティングとは、人工知能と信号処理の科学的分野を組み合わせて、結果が不明確で予測不可能な重要な状況で人々を支援するコンピューター化されたアプローチの適用です。パターン認識、自然言語処理、データマイニングなど、いくつかのソースからの情報またはデータを組み合わせて、企業運営に最適な戦略を推奨できます。これらの利点のため、BFSI、ヘルスケア、小売などを含むより多くの業界の業種が、認知クラウドコンピューティングモデルを使用してビジネスプロセスを変換するため、市場は今後数年にわたって発展すると予想されています。さらに、認知クラウドコンピューティングモデルにおける人工知能技術の採用の増加は、今後数年間で市場の拡大を後押しすると予想されています。たとえば、ヘルスケア業界では、がんは認知コンピューティングとAI技術を使用して、患者のニーズに応じて投薬開発に最適な方法を決定しています。さらに、OTTセクターでの認知クラウドコンピューティングモデルの使用を増やして、映画やWebシリーズの形で高品質で低遅延のビデオベースのコンテンツを提供することで、調査期間中に市場の拡大を促進すると予測されています。

市場の成長をサポートするためのビッグデータ分析の組織的ニーズの高まり

ITやテレコム、ヘルスケア、航空宇宙、軍事など、さまざまな業界にわたるビッグデータ分析の必要性は、主要な市場ドライバーの1つです。ビッグデータテクニックの使用とデータの量の増加は、おそらくビッグデータ分析の需要を増加させるでしょう。 Data Science Associationは、2018年に、世界のビッグデータ分析ソリューションの世界市場が約1891億米ドルを生み出したと推定しています。主要な市場の巨人は、市場の地位を高めるためにスタートアップへの投資をすることにも集中しています。たとえば、2019年12月、インドプライベートエクイティ企業は、代替資産管理プライベートリミテッド（MAAM）を、ビッグデータと人工知能のスタートアップであるQuantiphi、Inc.に約2,000万ドルを投資しました。

抑制要因

認知クラウドコンピューティングの市場は、設置コストが高いため、開発が遅いことを経験しています

中小企業における認知クラウドコンピューティングプラットフォームの採用は、高度な設置コストによって制約されており、今後数年間の市場の成長を抑制することが期待されています。また、市場の予測される拡大は、ソフトウェアプラットフォームの作成との継続的な闘争によって妨げられると予想されます。

• 無料サンプルを請求する このレポートの詳細を確認するには

•  

認知支出システム市場の地域洞察

今後数年間、市場候補者は北米地域で大量の成長見通しを持っています

過去数年間の認知クラウドコンピューティングの世界的な市場は、北米が主導していました。これは3,849.9百万ドルと評価されており、この傾向は予測期間にわたって継続すると予測されています。グローバル市場の支配は、カナダや米国のような技術的に先進的な経済の存在に大きく起因しており、後者は新興技術の大部分の革命の中心地として機能しています。企業業務を更新および再発明するために、これらの理由は、大多数の企業を新しいテクノロジーの採用に促進しています。これは、北米地域の市場拡大を促進する予定です。世界で2番目に大きい収益を生み出す地域では、ヨーロッパは2027年末までに34,268.4百万ドルをもたらすと予想されています。その上昇は、企業の認知クラウドコンピューティングソリューションの使用の増加により、企業データを分析し、創造ソリューションを提供することに主に起因しています。

主要業界のプレーヤー

キープレーヤーは競争上の優位性を獲得するためにパートナーシップに焦点を当てています

著名なマーケットプレーヤーは、競争に先んじて他の企業と提携することにより、共同の努力をしています。多くの企業は、製品ポートフォリオを拡大するために新製品の発売に投資しています。合併と買収は、プレーヤーが製品ポートフォリオを拡大するために使用する重要な戦略の1つです。

トップ認知支出システム企業のリスト

• IBM (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• HP (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Attivio (U.S.)
• Wipro (India)
• COGNITIVE SCALE (U.S.)
• IPSOFT (India)

報告報告

この研究では、予測期間に影響を与える市場に存在する企業を説明に取り入れる広範な研究を含むレポートを提供しています。詳細な研究が行われたことで、セグメンテーション、機会、産業開発、傾向、成長、サイズ、シェア、抑制などの要因を検査することにより、包括的な分析も提供します。この分析は、主要なプレーヤーと市場のダイナミクスの可能性のある分析が変化する場合、変更の影響を受けます。