モバイル音声認識ソフトウェア市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ別（分離された単語認識、キーワードスポッティング、継続的な音声認識、継続的な音声認識）、アプリケーション（ヘルスケア、軍事、自動車、政府、教育、BFSI、その他）、および2034年までの地域予測

モバイル音声認識ソフトウェア市場の概要

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世界のモバイル音声認識ソフトウェア市場は2025年に478億米ドルと評価され、2034年までに291億7,000万米ドルに成長すると予想され、2025年から2034年にかけてCAGRが22.26％であると予測されています。

米国のモバイル音声認識ソフトウェア市場規模は、2025年に15億8000万米ドルと予測されており、ヨーロッパのモバイル音声認識ソフトウェア市場規模は2025年に14億2,000万米ドルと予測されており、中国のモバイル音声認識ソフトウェア市場規模は2025年に110億米ドルと予測されています。

パターン認識を活用すると、音声認識技術は話し言葉を書かれたシーケンスに変えます。画面をスクロールする代わりに、ユーザーはモバイルやコンピューターに相談して、音声技術と音声テクノロジーで迅速な応答を得ることができます。さらに、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、および自動音声認識（ASR）の現在の開発は、アクセシビリティの豊富さとAIプラットフォームのAIに加えて、より大きなスケールで音声を処理する能力を指数関数的に増加させました。

モバイル音声認識のためのソフトウェア通常、生体認証はセキュリティで利用され、デバイスがトランザクションを実行するのに役立ちます。今後の予測期間では、これはモバイル音声認識ソフトウェアの市場拡大を促進することが予想されます。オフィスの閉鎖とロックアウト規制により、より多くの人々がリモートで働くことを選択しています。 

重要な調査結果

Covid-19の影響:

IT業界の拡大により、ソフトウェアの需要が増加しました

グローバルなCovid-19パンデミックは前例のない驚異的であり、モバイル音声認識ソフトウェアは、パンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの突然のスパイクは、パンデミックが終了すると、パンデミック以前のレベルに戻る需要に起因します。

パンデミックの発生は、IT業界を除き、さまざまな産業を妨げました。したがって、高度な技術の開発は継続されました。 Covid-19のパンデミック中は、音声認識と音声認識のためのソフトウェアが不可欠でした。ロックダウンの制限とリモート作業へのシフトにより、音声および音声認識ソフトウェアベンダーには大きな市場の可能性がありました。これは主に、職場の閉鎖と封鎖規制によって引き起こされたスマートアプライアンスとデバイスの需要によるものです。 Covid-19の流行は、封鎖中にもIT業界で一貫した開発により、いくつかの技術の開発を加速しました。 Covid-19の流行を通して、音声および音声認識ソフトウェアが不可欠であり、モバイル音声認識ソフトウェア市場の成長を推進しました。

最新のトレンド

スマートフォンの採用を加速して、市場の成長を促進します

市場におけるモバイル音声認識ソフトウェアの必要性は、タブレットやスマートフォンなどのデバイス間のより効果的な通信手段として、消費者と業界のスピーチ認識ソフトウェアの受け入れの増加によって推進されています。肯定的には、最先端のコンポーネントを備えたスマートフォンの拡張と音声ベースのアプリケーションの作成は、市場の成長を増加させると予想される音声認識ソフトウェアの需要に影響を与えています。スマートフォンの迅速な採用は、予測期間にモバイル音声認識ソフトウェア市場の成長を繁栄させると予測されています。

• 米国国立標準技術研究所（NIST）によると、AIにより、2015年から2023年にかけて音声認識の精度が45.3％向上しました。

• IEEE出版物に基づいて、モバイルアプリの63.7％がアクセシビリティとユーザーの利便性のために音声対応コマンドを統合するようになりました。

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モバイル音声認識ソフトウェア市場セグメンテーション

• タイプ分析による

タイプごとに、市場は孤立した単語認識、キーワードスポッティング、継続的な音声認識、モバイル音声認識ソフトウェアに分割されます。

• 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、市場はヘルスケア、軍事、自動車、小売、政府、教育、BFSIなどに分類されます。

運転要因

AIベースの音声アシスタントがサービス需要を急増させる人気の高まり

モバイル音声認識ソフトウェアの市場では、AIベースの音声アシスタントは、人気が高まっている重要な傾向です。顧客にさまざまなビジネスアプリに接続する別の方法を提供するために、主要な音声アシスタントアプリケーション開発者は、AIベースの音声アシスタントの作成に集中しています。たとえば、2022年6月、米国のヘルスケアプロバイダーAthenahealthは、AIベースの音声アシスタントテクノロジーであるAthena Oneを発表しました。 Athenahealthは、モバイルアプリとネットワーク対応サービスも提供しています。ヘルスケアの専門家は、音声誘導、完全に統合されたモバイル統合デジタルコンパニオンであるAthena Oneに感謝することなく、臨床タスクを実行できます。情報検索をスピードアップします。医師は、新しいIOSベースのモバイルデバイスのために患者と話すことにもっと時間を費やしながら、自然かつ一貫して医療文書を決定することができます。

• 欧州委員会のデジタル戦略データによると、消費者の57.2％がモバイルデバイスの相互作用の音声コマンドを好みます。

• インドのエレクトロニクス省は、音声技術ユーザーの52.6％が現地語アプリケーションの音声認識に依存していると報告しています。

市場の成長を拡大するための高度なサービスの必要性を促進する

モバイルバンキングにおける生体認証の重要なニーズは、モバイルの音声認識ソフトウェアの市場動向を促進している音声認証をより深く統合します。さらに、モバイル音声認識ソフトウェア市場のプラス成長を推進する重要な要素は、音声認識技術におけるモバイルデバイスの多機能性に対する認識の高まりです。

抑制要因

市場の成長に影響を与えるための騒々しい環境での精度の欠如

騒々しい環境で記録された場合の精度の欠如は、市場の成長を抑制する可能性があります。音声テクノロジーは市場をリードし続けていますが、句読点、流encyさ、アクセント、シームレスなパフォーマンス、スピーカー、および識別の欠如が市場の成長を妨げる可能性があります。

• OECDによると、ユーザーの34.5％が記録または分析されるモバイルの音声データについてプライバシーの懸念を表明しています。

• 英国のデジタルエコノミーレポートでは、モバイルデバイスの28.1％がリアルタイムの音声分析のための処理能力がないと述べています。

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モバイル音声認識ソフトウェア市場の地域洞察

• スマートフォンの着実な採用により市場をリードする北米

北米は、この地域でのスマートフォンの採用エスカレートにより、モバイル音声認識ソフトウェア市場シェアをリードすると予測されています。 

ヨーロッパは、ホームオートメーションと自動車の接続されたデバイスの傾向が増加するため、かなりの成長を示す可能性があります。音声認識技術の必要性は、小売および家電の簡単なアプリケーションのために成長しています。  

主要業界のプレーヤー

市場で成長するための革新的なテクノロジー開発に焦点を当てた主要なプレーヤー

企業は、製品ポートフォリオを増やすためのより簡単な方法を提供するために、新しいテクノロジーの開発に取り組んでいます。企業はまた、革新的なプラクティスとテクニックを使用して、新しいテクノロジーを作成しています。企業は、売上を増やすための買収と投資に焦点を当てています。市場は、多数の大企業の存在の結果として競争力があります。

• アルファベット:同社は、Androidデバイスの76.2％に音声認識を統合し、120以上の言語で多言語サポートを拡大しています。

• PareTeum:モバイルサービスプラットフォームの38.4％にスピーチ機能が埋め込まれています。

広範な世界的な消費者ベースと、専門分配ネットワークを介した運用の実行は、他の特性です。主要企業は、新製品を立ち上げることにより、より高い市場シェアを獲得するよう努めています。 

トップモバイル音声認識ソフトウェア会社のリスト

• Alphabet (U.S.)
• Apple (U.S.)
• Baidu (China)
• Amazon (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• VoiceBox Technologies (U.S.)
• LumenVox (U.S.)
• Pareteum (U.S.)
• Sensory (U.S.)
• ReadSpeaker (Netherlands)
• VoiceVault (U.S.)

報告報告

市場調査では、多くの市場の側面に関する徹底的な情報を提供しています。成長ドライバー、抑制、地理的分析、競争環境、および課題はそのうちのいくつかです。さらに、潜在的な投資分野を示すために、さまざまな要因の市場動向と予測の分析分析を提供します。 2022年から2028年まで、市場は客観的に評価され、財政的実行可能性を判断します。レポートのデータは、さまざまなプライマリおよびセカンダリソースを使用してコンパイルされました。