| ◆英語タイトル：Global Cognitive Collaboration Market - 2023-2030
|
 | ◆商品コード：DTM24FE217
◆発行会社（リサーチ会社）：DataM Intelligence
◆発行日：2023年10月
◆ページ数：206
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：IT
|
◆販売価格オプション
（消費税別）
※
販売価格オプションの説明はこちらで、
ご利用ガイドはこちらでご確認いただけます。
※お支払金額は「換算金額（日本円）＋消費税＋配送料（Eメール納品は無料）」です。
※Eメールによる納品の場合、通常ご注文当日～2日以内に納品致します。
※レポート納品後、納品日＋5日以内に請求書を発行・送付致します。（請求書発行日より2ヶ月以内の銀行振込条件、カード払いに変更可）
※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
※為替レートは適宜修正・更新しております。リアルタイム更新ではありません。
概要
世界のコグニティブコラボレーション市場は、2022年に98億米ドルに達し、2030年には369億米ドルに達すると予測され、予測期間2023-2030年のCAGRは18.3%で成長する見込みです。
AIとNLP技術の急速な進歩により、人間の言語を理解して処理できるインテリジェントなコラボレーションツールの開発が可能になり、相互作用がより効率的かつ効果的になりました。COVID-19の流行によって加速したリモートワークやハイブリッドワークモデルへのシフトにより、デジタルコラボレーションツールに対するニーズが高まっています。コグニティブコラボレーションツールは遠隔地のチームメンバー間のギャップを埋め、シームレスなコミュニケーションを促進します。
例えば、2023年9月15日、技術チーム向けのセキュアコラボレーションプラットフォームであるMattermostは、国防総省（DoD）内でマイクロソフトとアトラシアンのソリューションをサポートし、国防および民間機関全体でAI、Dev/Sec/ChatOps、Zero Trustソリューションの採用を促進することを目的とした、公共部門に焦点を当てた複数のパートナーシップを発表しました。このパートナーシップにより、MattermostはContegixのFedRAMPの高いプラットフォームをサポートする中央のセキュアコラボレーションハブとして動作し、公共部門機関が統一されたインターフェイス内でアトラシアンのネイティブアプリケーションにアクセスして使用できるようになります。
北米は世界のコグニティブコラボレーション市場の2/3以上を占め、企業は競争力と俊敏性を維持するためにデジタルトランスフォーメーションを積極的に推進しています。現代のユーザーは、コラボレーションツールにユーザーフレンドリーで直感的なインターフェースを求めています。コグニティブコラボレーションプラットフォームは、シームレスでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、ユーザーの共感を得ることを優先しています。
ダイナミクス
ビジネスの生産性基準
コグニティブコラボレーションの第一の目標は、職場の効率性と生産性を高めることです。ルーチンタスクを自動化し、ワークフローを合理化することで、企業は少ないリソースで高い生産性を実現できます。現代の従業員は、ユーザーフレンドリーで直感的なコラボレーションツールを求めています。コグニティブコラボレーションソリューションは、シームレスで楽しいユーザーを提供することに重点を置いています。コグニティブコラボレーションツールは、既存のビジネスソフトウェアやアプリケーションと統合することができ、組織の既存のテクノロジースタックに確実に適合します。
2020年10月のagilityeffect.comによると、コグニティブコラボレーションは、人工知能、クラウドコンピューティング、データを活用して従業員のエクスペリエンスと生産性を向上させることで、企業の運営方法を変革しています。モバイルワークやリモートワークの増加に伴い、コグニティブコラボレーションツールを使用することで、従業員はさまざまなチャネルに接続して効果的にコミュニケーションを図ることができ、リモートでのチームワークとコラボレーションが促進されます。2019年10月のTech Targetによると、85%の組織がデジタルトランスフォーメーションのために多額の投資を行っています。
コラボレーションへの取り組みがテクノロジーを促進し、市場を後押し
人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の急速な進歩は、コグニティブコラボレーションの基盤を提供します。現代のユーザーは、シームレスで直感的かつパーソナライズされたコラボレーション体験を期待しています。コグニティブコラボレーションプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなインターフェースとエクスペリエンスを提供することに重点を置き、普及を促進します。コグニティブコラボレーションプラットフォームはAIとMLを活用し、ユーザーフレンドリーなインターフェースとエクスペリエンスの提供に注力することで、これらの目標を達成します。
例えば、2023年5月30日、デジタル・マニュファクチャリング・アイルランド（Digital Manufacturing Ireland）は、製造業におけるビジョン技術の導入を促進することを目的とした業界コラボレーション・イニシアチブとして、ビジュアル・コグニティブ・マニュファクチャリング・グループ（Visual Cognitive Manufacturing Group）を立ち上げました。VCMGは、コンピュータビジョンと人工知能ソリューションを組み合わせて、インダストリー4.0のエコシステム内でアイルランドの製造業者の競争力を強化することを目指しています。
AIを活用したコグニティブコラボレーションの進展
コグニティブコラボレーションは、自然言語処理（NLP）、機械学習、ディープラーニングなどのAI技術に基づいています。AIは発展し、より良くなるにつれて、ますます複雑でインテリジェントなコラボレーション機能を実現します。コグニティブコラボレーションシステムは、「ビッグデータ」とも呼ばれるデータの利用可能性の拡大により強化され、これらのシステムは膨大なデータセットに依存して学習し、洞察に満ちた推奨を生成します。
例えば2023年8月17日、人気のデザインプラットフォームであるCanvaは中小企業のデザインエクスペリエンスを向上させるいくつかの革新的な機能を導入しました。Canvaのホワイトボードは、ブレーンストーミングやコラボレーションのための広々としたスペースを提供するために刷新されました。また、付箋に名前を記入することで、投稿者を簡単に特定できるようになりました。
データセキュリティと時間のかかるプロセス
コグニティブコラボレーションは、ユーザーインタラクションやコンテンツを含む膨大な量のデータの収集と分析に依存しています。データセキュリティの確保とGDPRのような規制への準拠は極めて重要です。コグニティブコラボレーションツールの有効性は、分析するデータの品質と正確性に依存します。不正確なデータや不完全なデータは、誤った洞察や推奨につながる可能性があります。
従業員に新しいコグニティブコラボレーション・ツールを導入させることは難しいことです。変化に対する抵抗や、トレーニングやサポートの必要性が、導入プロセスを遅らせる可能性があります。コグニティブコラボレーションツールを既存のシステムやワークフローに統合することは、複雑で時間がかかる場合があります。互換性の問題やカスタマイズの必要性が生じる場合があります。コグニティブコラボレーションソリューションの導入には、初期設定、継続的なメンテナンス、トレーニングなど、コストがかかる場合があります。中堅・中小企業では、その費用を正当化することが困難な場合があります。
セグメント分析
世界のコグニティブコラボレーション市場は、コンポーネント、組織規模、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化されます。
クラウドベースのプラットフォームが市場を後押し
クラウドベースのプラットフォームは、さまざまなソースから膨大な量のデータを収集、保存、分析するために必要なインフラストラクチャを提供します。コグニティブコラボレーション・ツールは、このデータを活用してリアルタイムの洞察、予測分析、パーソナライズされた推奨を提供します。クラウドソリューションは本質的にスケーラブルであるため、企業は必要に応じてコグニティブコラボレーション機能を拡張することができます。
例えば、2023年9月13日、AI主導の調達およびサプライチェーンソリューションの著名なプロバイダーであるGEPは、GEP SOFTWAREプラットフォーム内の商業決済プロセスを合理化するためにMastercardと提携しました。この提携は、世界80以上の銀行と接続するMastercardの仮想カード技術をGEPの調達から支払いまで（P2P）ePayablesソリューションに統合することを含み、製品は高度なクラウド技術に依存しています。
地理的浸透
最新技術とデジタルワークプレイスが市場を後押し
アジア太平洋は、世界のコグニティブコラボレーション市場で最も急成長している地域であり、同地域の多くの企業がデジタルトランスフォーメーションへの取り組みを積極的に推進し、業務を合理化し、グローバル市場で競争力を維持するために最新のテクノロジーに投資しています。コグニティブコラボレーションツールは、よりスマートで効率的なコミュニケーションとコラボレーションを可能にすることで、これらのイニシアチブに対応します。
例えば、2023年9月5日、タタ・コンサルタンシー・サービシズは、農業、機械、バイオエネルギー、食品のリーダーであるLantmannen Ekonomisk Forening社から戦略的パートナーとして選ばれました。この複数年契約の下、TCSはラントマネンのITインフラを変革し、デジタルワークプレイスサービスを提供します。TCSは、Lantmännenのデジタルワークプレイスを調和させ、安全で俊敏なハイブリッドワークをサポートし、従業員体験を強化し、グローバルサービスデスクを変革し、インフラを近代化し、ビジネスの回復力を確保します。
競合他社の状況
市場の主なグローバルプレイヤーには、AudioCodes Ltd.、Ingate Systems AB、Ribbon Communications Operating Company, Inc.、ADTRAN HOLDINGS INC.、Cisco Systems, Inc.、Patton Electronics Co.、Huawei Technologies Co.Ltd.、Advantech Co.Ltd.、Sangoma Technologies、InnoMediaが含まれます。
COVID-19 影響分析
パンデミックにより、多くの企業がリモートワークやコラボレーションツールの導入を急がざるを得なくなり、リモートチーム間の生産性や接続性を維持するために、コグニティブコラボレーションツールの採用など、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みが加速しました。リモートワークが新たな標準となったことで、コグニティブ機能を組み込んだコラボレーションプラットフォームに対する需要が急増し、これらのツールは物理的な分離によって生じるギャップを埋めるのに役立ち、チームが場所に関係なく効果的に共同作業を行うことを可能にしました。
パンデミックは従業員の福利厚生とメンタルヘルスの重要性を浮き彫りにしました。コグニティブコラボレーションツールは、AIによるタスクの優先順位付け、バーチャルチーム構築アクティビティ、メンタルヘルスリソースなど、リモートワークに関連するストレスの軽減を目的とした機能を搭載し始めました。リモートワークへのシフトにより、特にユーザーデータを分析するコグニティブコラボレーションツールを使用する場合、データセキュリティとプライバシーに関する懸念が生じました。企業は強固なセキュリティ対策に投資し、データ保護規制へのコンプライアンスを確保する必要がありました。
パンデミックによる混乱に対処するため、企業はAIと自動化をますます重視するようになりました。コグニティブコラボレーション・ツールはAIによる自動化を統合し、反復作業を合理化し、意思決定プロセスを強化するようになりました。COVID-19を契機に、未来の働き方が見直されました。コグニティブコラボレーションツールはハイブリッドワークモデルの形成に極めて重要な役割を果たし、生産性とコラボレーションを維持しながら、リモートワークとオフィスワークのシームレスな移行を可能にしました。
AIのインパクト
AIは、テキスト、音声、ビデオコンテンツなど、コラボレーション中に生成される膨大な量のデータを分析することができ、この分析により、ユーザーの行動、好み、パターンに関する貴重な洞察が得られるため、組織はコラボレーション体験を向上させるためのデータ駆動型の意思決定を行うことができます。AIを搭載したコグニティブコラボレーションツールは、ユーザーにパーソナライズされたコンテンツや推奨事項を提供することができます。例えば、ユーザーの現在のプロジェクトや関心に基づいて、関連するドキュメントや同僚、リソースを提案し、生産性と効率を向上させることができます。
NLPアルゴリズムは、チャットボットやバーチャルアシスタントが自然言語のクエリやコマンドを理解し応答することを可能にし、コラボレーションプラットフォーム内のコミュニケーションをより直感的でユーザーフレンドリーにします。AIは、書かれたメッセージや話されたメッセージの感情を分析することができ、チームが議論の感情的なトーンを測定するのに役立ちます。
例えば、2023年7月20日、インドにおけるQRコード決済のパイオニアとして知られるPaytmは、顔認識ベースの決済システムを開発しています。この技術は、シームレスでカードレスな決済を可能にすることを目的としており、ユーザーは顔認識だけで取引を完了することができます。Paytmはこの新システムの試験運用を実施しており、決済業界における破壊的イノベーションの可能性を示しています。
ロシア・ウクライナ戦争の影響
現在進行中の紛争は、国際的なビジネス関係に影響を及ぼしかねない地政学的な不確実性を生み出しています。企業は機密情報の共有や影響を受けた地域のパートナーとの協力に慎重になる可能性があります。この戦争はグローバルサプライチェーンを混乱させ、コグニティブコラボレーションツールを含むテクノロジー製品に不可欠なコンポーネントや材料の入手に影響を与え、この混乱はこのようなツールの遅延やコスト増につながる可能性があります。
コグニティブコラボレーションツールは、リモートワークや生産性の維持に不可欠なものとなっています。地政学的な不安定のため、戦争によって多くの組織がリモートワークへの適応を余儀なくされ、これらのツールの重要性がさらに高まっています。しかし、被災地ではインターネットの混乱やサイバーセキュリティの懸念がリモートワークやコラボレーションの妨げになることもあります。地政学的紛争は、サイバー攻撃やサイバー脅威の増加につながることがよくあります。
コンポーネント別
ソリューション
サービス
組織規模別
中小企業
大企業
導入形態別
クラウド
オンプレミス
アプリケーション別
データ分析
顔認識
ソーシャルメディア支援
エンドユーザー別
クラウド
IT・通信
エネルギー・公益事業
銀行
金融サービス
保険
その他
地域別
北米
アメリカ
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
その他のヨーロッパ
南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ
主な展開
2023年6月、Xabaはロッキード・マーチンと共同で、AIを活用したxCognition制御システムを産業用ロボットに搭載し、重要な製造作業の自動化を評価するテストを実施しました。このテストにより、xCognitionは市販ロボットの精度と一貫性を10倍向上させ、従来はより高価で柔軟性に欠けるCNC機械が行っていた製造作業を可能にすることが実証されました。
2021年6月、Globantは、消費者を戦略の中心に据え、テクノロジーを活用して成果を上げることで、従来の販売チャネルを破壊するデジタル・セールス・スタジオを立ち上げました。同スタジオは、従来のマーケティングのパラダイムに挑戦し、データとAI機能を活用することで、パーソナライズされた消費者体験を提供することを目的としています。
2023年6月、TUV SUDとNEURA Roboticsは、人工知能（AI）と統合された協働ロボット（コボット）のヨーロッパ試験規格を開発するプロジェクトを開始しました。このプロジェクトは、ヨーロッパ全体で標準化された認証ラベルのための一連の要件を作成することを目的としています。このパートナーシップは、インテリジェントなロボット技術の安全な開発と展開を確保することの重要性を強調しています。
レポートを購入する理由
コンポーネント、組織規模、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界のコグニティブコラボレーション市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解するために役に立ちます。
トレンドと共同開発の分析による商機の特定します。
コグニティブコラボレーション市場レベルの全セグメントを網羅した多数のデータを収録したExcelデータシートを提供します。
徹底的な定性インタビューと綿密な調査による包括的な分析からなるPDFレポートを提供します。
すべての主要プレイヤーの主要製品で構成されたエクセルで利用可能な製品マッピングを提供します。
世界のコグニティブコラボレーション市場レポート 約77の表、77の図、206ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業 |
1. 方法論・範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的・レポート範囲
2. 定義・概要
3. エグゼクティブサマリー
3.1. コンポーネント別スニペット
3.2. 組織規模別スニペット
3.3. 展開モード別スニペット
3.4. 用途別スニペット
3.5. エンドユーザー別スニペット
3.6. 地域別スニペット
4. 動向
4.1. 影響要因
4.1.1. 成長要因
4.1.1.1. ビジネス生産性基準
4.1.1.2. 共同イニシアチブが技術を促進し、市場を活性化
4.1.1.3. AIを活用したコグニティブコラボレーションの進歩
4.1.2. 抑制
4.1.2.1. データセキュリティ・時間のかかるプロセス
4.1.3. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターズファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
5.5. ロシア-ウクライナ戦争影響分析
5.6. DMIオピニオン
6. 新型コロナウイルス感染症分析
6.1. 新型コロナウイルス感染症の分析
6.1.1. 新型コロナウイルス感染症以前のシナリオ
6.1.2. 新型コロナウイルス感染症中のシナリオ
6.1.3. 新型コロナウイルス感染症以後のシナリオ
6.2. 新型コロナウイルス感染症の影響下における価格動向
6.3. 需要-供給スペクトル
6.4. パンデミック時の市場に対する政府の取り組み
6.5. 製造者の戦略的取り組み
6.6. 結論
7. コンポーネント別
7.1. 導入
7.1.1. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
7.1.2. 市場魅力度指数、コンポーネント別
7.2. ソリューション*
7.2.1. 導入
7.2.2. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）
7.3. サービス
8. 組織規模別
8.1. 導入
8.1.1. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、組織規模別
8.1.2. 市場魅力度指数、組織規模別
8.2. 小・中型企業*
8.2.1. 導入
8.2.2. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）
8.3. 大企業
9. 展開モード別
9.1. 導入
9.1.1. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、展開モード別
9.1.2. 市場魅力度指数、展開モード別
9.2. クラウド*
9.2.1. 導入
9.2.2. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）
9.3. オンプレミス
10. 用途別
10.1. 導入
10.1.1. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、用途別
10.1.2. 市場魅力度指数、用途別
10.2. データー分析*
10.2.1. 導入
10.2.2. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）
10.3. 顔認識
10.4. ソーシャルメディア支援
11. エンドユーザー別
11.1. 導入
11.1.1. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
11.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
11.2. IT・通信*
11.2.1. 導入
11.2.2. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）
11.3. エネルギー・ユーティリティ
11.4. 銀行
11.5. 金融サービス
11.6. 保険
11.7. その他
12. 地域別
12.1. 導入
12.1.1. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、地域別
12.1.2. 市場魅力度指数、地域別
12.2. 北米
12.2.1. 導入
12.2.2. 主要地域-特定動向
12.2.3. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
12.2.4. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、組織規模別
12.2.5. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、展開モード別
12.2.6. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、用途別
12.2.7. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
12.2.8. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、国別
12.2.8.1. アメリカ
12.2.8.2. カナダ
12.2.8.3. メキシコ
12.3. ヨーロッパ
12.3.1. 導入
12.3.2. 主要地域-特定動向
12.3.3. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
12.3.4. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、組織規模別
12.3.5. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、展開モード別
12.3.6. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、用途別
12.3.7. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
12.3.8. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、国別
12.3.8.1. ドイツ
12.3.8.2. イギリス
12.3.8.3. フランス
12.3.8.4. イタリア
12.3.8.5. ロシア
12.3.8.6. その他ヨーロッパ
12.4. 南米
12.4.1. 導入
12.4.2. 主要地域-特定動向
12.4.3. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
12.4.4. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、組織規模別
12.4.5. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、展開モード別
12.4.6. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、用途別
12.4.7. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
12.4.8. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、国別
12.4.8.1. ブラジル
12.4.8.2. アルゼンチン
12.4.8.3. その他南米
12.5. アジア太平洋
12.5.1. 導入
12.5.2. 主要地域-特定動向
12.5.3. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
12.5.4. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、組織規模別
12.5.5. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、展開モード別
12.5.6. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、用途別
12.5.7. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
12.5.8. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、国別
12.5.8.1. 中国
12.5.8.2. インド
12.5.8.3. 日本
12.5.8.4. オーストラリア
12.5.8.5. その他アジア太平洋
12.6. 中東・アフリカ
12.6.1. 導入
12.6.2. 主要地域-特定動向
12.6.3. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
12.6.4. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、組織規模別
12.6.5. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、展開モード別
12.6.6. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、用途別
12.6.7. 市場規模分析・前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
13. 競争環境
13.1. 競争シナリオ
13.2. 市場ポジショニング/シェア分析
13.3. 合併・買収分析
14. 企業情報
15. 付録
15.1. 弊社・サービスについて
15.2. お問い合わせ
1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Component
3.2. Snippet by Organization Size
3.3. Snippet by Deployment Mode
3.4. Snippet by Application
3.5. Snippet by End-User
3.6. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Business Productivity Standards
4.1.1.2. Collaborative Initiatives Promote Technology Boosts the Market
4.1.1.3. Advancements in AI-Powered Cognitive Collaboration
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Data Security and Time-Consuming Process
4.1.3. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter’s Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Component
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Component
7.2. Solutions*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Services
8. By Organization Size
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Organization Size
8.2. Small and Medium-Sized Enterprises*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Large Enterprises
9. By Deployment Mode
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Mode
9.2. Cloud*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. On-Premises
10. By Application
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
10.2. Data Analytics*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Facial Recognition
10.4. Social Media Assistance
11. By End-User
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
11.2. IT and Telecom*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Energy and Utilities
11.4. Banking
11.5. Financial Services
11.6. Insurance
11.7. Others
12. By Region
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
12.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
12.2. North America
12.2.1. Introduction
12.2.2. Key Region-Specific Dynamics
12.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.2.8.1. U.S.
12.2.8.2. Canada
12.2.8.3. Mexico
12.3. Europe
12.3.1. Introduction
12.3.2. Key Region-Specific Dynamics
12.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.3.8.1. Germany
12.3.8.2. UK
12.3.8.3. France
12.3.8.4. Italy
12.3.8.5. Russia
12.3.8.6. Rest of Europe
12.4. South America
12.4.1. Introduction
12.4.2. Key Region-Specific Dynamics
12.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.4.8.1. Brazil
12.4.8.2. Argentina
12.4.8.3. Rest of South America
12.5. Asia-Pacific
12.5.1. Introduction
12.5.2. Key Region-Specific Dynamics
12.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.5.8.1. China
12.5.8.2. India
12.5.8.3. Japan
12.5.8.4. Australia
12.5.8.5. Rest of Asia-Pacific
12.6. Middle East and Africa
12.6.1. Introduction
12.6.2. Key Region-Specific Dynamics
12.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13. Competitive Landscape
13.1. Competitive Scenario
13.2. Market Positioning/Share Analysis
13.3. Mergers and Acquisitions Analysis
14. Company Profiles
14.1. AudioCodes Ltd.*
14.1.1. Company Overview
14.1.2. Product Portfolio and Description
14.1.3. Financial Overview
14.1.4. Key Developments
14.2. Ingate Systems AB
14.3. Ribbon Communications Operating Company, Inc.
14.4. ADTRAN HOLDINGS INC
14.5. Cisco Systems, Inc.
14.6. Patton Electronics Co.
14.7. Huawei Technologies Co., Ltd
14.8. Advantech Co., Ltd
14.9. Sangoma Technologies
14.10. InnoMedia
15. Appendix
15.1. About Us and Services
15.2. Contact Us
❖ 免責事項 ❖http://www.globalresearch.jp/disclaimer
