市場概要
世界の音声認識市場規模は、2024年に84億9000万米ドルと推定され、2025年の96億6000万米ドルから2030年には約231億1000万米ドルに増加し、2025年から2030年までの年平均成長率は19.1%で拡大すると予測されています。バーチャルアシスタントやウェアラブルなどのスマート装置を使用するにつれて、音声認識と音声認識の需要は拡大しています。これらの装置は音声インターフェースに依存しています。AIと機械学習による精度の向上が、この技術の採用をより多くの業界に促しています。これにはヘルスケア、自動車、銀行などが含まれます。音声バイオメトリクスは安全でハンズフリーな認証を提供するため、サイバーセキュリティでの利用が増加しています。また、顧客サービスにおけるリモートワークや自動化の台頭も需要を押し上げています。音声テクノロジーは、障がいのある人々にとってより使いやすいものとなります。新興市場におけるスマートフォンの普及と多言語対応も、この成長に拍車をかけています。最後に、利便性に対する消費者の期待の変化が、さまざまな用途での採用を加速させています。
技術の進歩は、音声認識と音声認識を急速に促進しています。自己教師あり構造などのディープラーニングモデルは、精度と言語の柔軟性を大幅に向上させます。エッジコンピューティングによるオンデバイス処理は、パフォーマンスを向上させ、データのプライバシーを保護します。より優れたノイズリダクションとビームフォーミング技術により、ノイズの多い環境での認識が強化されます。感情検出とセンチメント検出により、アプリケーションの幅が広がります。音声合成とクローン作成ツールは、パーソナライズされた自然な音声による対話を実現します。リアルタイム翻訳は、より正確で使いやすくなっています。自然言語処理（NLP）との連携は文脈理解を向上させ、ユーザーフレンドリーなAPIとツールはモバイル、自動車、ビジネスプラットフォームでの採用を加速させます。
AIの分野は、音声と音声の認識方法を変えました。AIモデルは、リカレントニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどのディープラーニングモデルを含め、主にルールベースのアプローチを大きく克服してきました。さらに最近では、wav2vec や Whisper などの変換器をベースにした新しいモデルも登場しています。これらのモデルが示す進歩は、さまざまな文脈におけるアクセントや方言の機械理解における大きな進歩であり、音声認識エンジンの堅牢性と消費者の使いやすさを向上させます。さらに、AIは、バーチャルアシスタント、カスタマーサービスボット、自動車のインフォテインメントシステムに不可欠な、即時書き起こし、機械翻訳、音声コマンドなどのリアルタイム機能も進化させています。AIはまた、感情検出、音声生体認証、意図認識も可能にし、人と機械の相互作用を強化します。エッジAIは、装置がオンサイトで音声認識を行うことを可能にします。これにより、ユーザーのプライバシーを守りながら、処理を高速化することができます。AIが人間の音声に近い合成音声を生成できるようになったことで、コンテンツ制作の方法が増え、アクセシビリティが向上します。音声認識の種類別では、より多くの言語や方言が組み込まれ、AIモデルがますます複雑になるにつれて高度化。
推進要因：スマート家電における音声・音声認識の広範な使用
スマート家電における音声および音声認識の広範な使用は、ユーザーの一般的な家庭用装置への関わり方を変え、市場成長の主な要因となっています。スマートテレビのような音声対応家電は、ハンズフリー家電として家庭での利用が拡大しており、ユーザーが声だけで機能を制御したり、タイマーを設定したり、ステータスの更新を確認したり、オンライン・コンテンツにアクセスしたりできるようになっています。既存のスマートホームエコシステムが拡大するにつれて、Amazon Alexa、Google Assistant、Apple Siriのような仮想アシスタントの統合が普及を拡大し、家電製品全体の音声集中制御を支援します。音声認識もまた、個々の音声学習プロファイルをサポートすることで拡大しており、家庭のエネルギー消費効率を向上させるための提案を組み込みながら、自動化体験を強化するパーソナライゼーションを提供します。高齢者や介護が必要な人にとって、音声操作のスマート家電は、他のものよりもアクセシビリティと独立性が高いかもしれません。この傾向は、自然言語処理（NLP）ベースの音声認識、遠距離音声認識、およびエッジAIの継続的な進歩によって助長され、エンドユーザーが音声によって作動する家電製品のコンテンツを無視することに関して、本来は関与しない環境の複雑さを介してフロントエンドのアプローチでエンゲージメントを支援します。スマートリビングやスマート家電の安全性や利便性の向上が叫ばれる中、多くの家電メーカーが製品ロードマップを音声インターフェース対応家電に変更しつつあり、世界的にスマート家電を購入する消費者に向けて、音声認識という差別化要素を価値ドライバーとして生み出しています。
抑制要因： データプライバシーとセキュリティに関する懸念
データのプライバシーとセキュリティに関する懸念は、音声認識および音声認識市場のさらなる拡大にとって大きな制約となります。音声対応システムはさまざまな機密データや個人データを処理するため、データの保存、送信、使用方法に対する懸念が生じます。ユーザーは現在、不正アクセス、データ漏洩、音声データの悪用（監視、プロファイリング、ターゲット広告など）に対する懸念をこれまで以上に強めています。さらに、多くの音声認識システムはクラウドベースのシステム上で機能し、SaaS（Software-as-a-Service）モデルに依存しているため、他の法域の第三者へのデータ転送に関する懸念がさらに高まっています。ヨーロッパの一般データ保護規則（GDPR）やアメリカのカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような厳しいデータ保護規制への準拠も、特に大規模なグローバル企業にとっては、組織に課される厳しい要件のために導入計画を複雑にしています。オンデバイス処理、集約データセット、連携学習などの技術開発は、確かにプライバシーに関するいくつかの課題に対処するかもしれませんが、音声認識と音声認識の能力と実践がプライバシーの継続的な問題に適切に対処する時点まで、個人データを適切に保護する組織を信頼するためには、信頼の欠如が障壁となるようです。
可能性：自律走行車への音声・音声技術の導入の増加
自律走行車における音声認識機能の利用増加は、市場にとって大きなチャンスです。自動車の自動化が進むにつれて、音声によるインタラクションは人間と機械の対話に不可欠な手段となります。完全な自律走行車や半自律走行車では、ドライバーや同乗者は音声コマンドを利用して、インフォテインメント・システムの操作、ナビゲーションの入力、電話の発信、空調設定の調整、リアルタイムの交通状況の確認、車両診断のリクエストなどを、物理的な入力を必要とせずに行うことができます。これにより、乗員は快適になり、さらに、注意散漫を減らし、人々の安全を守ることができます。高度なNLPと文脈理解を備えた音声認識システムは、ユーザーが選択したアクセント、言語、語用論や文脈を介した直接的または間接的な会話による自然な会話を可能にします。さらに、AIアシスタントを使用することで、ドライバーの好みや行動を長期にわたって学習し、パーソナライズされた車載体験を実現します。OEMはコネクテッドカーのエコシステム技術アプローチに多額の投資を行っており、音声はタッチ操作やジェスチャー操作のインターフェースの1つに過ぎません。音声バイオメトリクス認証はまた、安全なドライバー識別の別の形態を提供し、不必要なアクセスを軽減します。さらに、5Gコネクティビティの継続的な進化、エッジコンピューティング、車載センシングの増加により、音声認識アプリケーションは応答性の高い運転環境を提供するなど、多くのユースケースがあります。
課題：音声アシスタント技術の利用可能性と利点に関する認知度の低さ
音声アシスタント技術をより広く展開するための大きな障壁は、その利用可能性と機能に関する認知がまだ限定的であることです。多くの消費者は、音声認識システムや音声認識システムで何ができるのか、音楽を再生したりアラームを設定したりするような単純なコマンド以上のことができるのかについてよく理解していません。音声制御のスマートホーム技術、運転中のハンズフリー学習、安全な音声ベースの認証、障害者のアクセシビリティなど、さらに価値の高い機能に関しても、このような理解のギャップが存在します。セットアップの複雑さ、言語サポートの欠如、高価な装置の必要性といった側面も、こうした理解力のギャップに拍車をかけ、普及に影響を与えています。同様に、限られたデジタルインフラ、インターネットの成長、地方や十分なサービスを受けていないコミュニティでの利用も、意識のギャップに拍車をかけています。そのため、テクノロジー・プロバイダーが、現地の言語やよりシンプルなインターフェイスを取り入れながら、さらなる教育支援を行うことで、意識のギャップを埋めることができます。潜在的なメリット（利便性、安全性、パーソナライゼーションの向上など）を潜在的なユーザーに効果的に伝え、この意識の問題に対処し、採用をサポートする必要があります。消費者に利点を納得させることは困難であり、マーケティングイニシアティブ、デモンストレーション、日常的なサービス（銀行、ヘルスケア、ユーティリティなど）への採用や統合を通じて対処することができます。
主要企業・市場シェア
音声認識市場は競争が激しい。Microsoft (アメリカ)、IBM (アメリカ)、Alphabet (アメリカ)、Amazon (アメリカ)、Apple Inc (アメリカ) などが音声認識・音声アシスタントの大手プロバイダーです。市場には多数の中小企業が存在します。これらの企業は様々なサプライヤーから原材料を調達し、最終製品をエンドユーザーに提供しています。
アプリケーション別では、音声バイオメトリクス分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込みです。
音声バイオメトリクスは、利便性とセキュリティを提供するため、音声および音声認識分野で最も急成長しています。音声バイオメトリクスは、パスワードや暗証番号のような従来の認証方法とは対照的に、トーン、ピッチ、発音属性などの要素を含む個人固有の発声特性を活用します。現在存在する他の多くの認証方法と比較して、より安全であるだけでなく、特にハンズフリーや遠隔操作の場合、ユーザーにとってより簡単です。データ漏洩や個人情報盗難に関する懸念の高まりにより、銀行、通信、ヘルスケアなどの業界では、セキュリティ強化とユーザー認証の合理化を目的として音声バイオメトリクスの導入が進んでいます。リモートワークやデジタルサービスの成長は、直接対話することなくユーザーにアクセスを許可する安全な方法に対する需要をさらに後押ししています。さらに、AIとディープラーニングを活用した最近の声紋認識の改良により、騒がしい環境や、ユーザーが自発的または非自発的に多言語で話す環境を構築した場合でも、より精度の高い認識が可能になりました。したがって、技術の高度化、セキュリティ上の課題の進化、音声認証に対する社会的信頼の高まりの融合が、音声バイオメトリクス市場の急成長を可能にしています。
業種別では、予測期間中、家電が音声認識市場を支配する見込みです。
音声認識市場では、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブル、スマートテレビ、その他の家電製品など、音声対応機能を使用できる装置の製造が増加しているため、民生用電子機器が成長と発展の主な原動力となっています。音声対応装置はすでに電子機器に欠かせないものとなっており、他の電子機器でもハンズフリー・オプションやその他の共通機能に対する需要が高まっています。音声認識により、ユーザーは声を使うだけで電話をかけたり、メッセージを送ったり、インターネットを閲覧したり、装置を制御したり、スケジュールを管理したりすることができます。これらの装置はまた、ユーザー体験をより簡単で身近なものにします。アップル、グーグル、アマゾン、サムスンなどのテクノロジー企業は、継続的な利用を促す相互接続された市場での相互運用性を目指しながら、それぞれのエコシステムに高度な音声アシスタント（Siri、Googleアシスタント、Alexa）を組み込んでいます。市場で競争することで、彼らは音声アシスタントの精度と多言語モデルの基準を高め続け、文脈に応じた応答とともに、調和のとれたユーザー体験を追求しています。音声対応装置があらゆる価格帯で入手可能になり、手頃な価格になったことで、この技術の利用機会も多くの人に広がっています。スマートフォンの普及が進み、発展途上市場でデジタルリテラシーが高まる中、電子機器が音声技術の支配的な原動力であり、革新者であり続けています。
北米が音声認識市場をリードしているのは、技術の可能性、技術インフラ、スマート技術の消費者採用などの要因によるものです。グーグル、アップル、アマゾン、マイクロソフト、IBMなどの多国籍テクノロジー企業は、人工知能、自然言語処理（NLP）、音声ベースのインターフェイスの技術革新に大規模な投資を行っており、これには仮想アシスタント（アレクサ、シリ、グーグル・アシスタントなど）、スマートホーム装置、あらゆる産業分野の音声主導アプリケーションなどの音声対応製品の開発・商品化に向けた多額の投資が含まれます。さらに、スマートテクノロジーの導入に資本投下している大規模小売ブランドは、複雑な音声サービスの展開を可能にするクラウドインフラ容量と高速インターネットを基盤としています。北米はまた、医療、自動車、金融、顧客サービスなど、音声認識によって全体的なパフォーマンスと消費者体験を向上させることができる多くの分野で、強力な企業需要の恩恵を受けています。さらに、消費者の信頼を維持しながらイノベーションを促進する有利な規制政策も、この国のイノベーションを支えています。北米は、早期導入、強力な研究開発、開発者エコシステムを考慮すると、音声認識・音声認識の世界市場をリードする立場にあります。
2025年6月、グーグル（アメリカ）は、ユーザーが音声を使って検索と対話できる実験的機能「サーチライブ」を開始しました。AndroidとiOSのGoogleアプリから利用可能で、アメリカのすべてのユーザーが利用できるようになった新しいAIモードの一部です。
2025年4月、Voicegain社（アメリカ）は、コールセンター体験全体に革命をもたらすジェネレーティブAIを活用し、支払者向けに設計されたAI音声エージェント、Voicegain Caseyを発表。
2025年3月、マイクロソフト（アメリカ）は、音声ディクテーション、アンビエントリスニング、ジェネレーティブAI機能を統合したオールインワンソリューションとして設計された、医療従事者向けの新しいAIアシスタントを発表。
2024年12月、アマゾン（アメリカ）は、Amazon Lexの新しい多言語ストリーミング音声認識モデル（ASR-2.0）の一般提供を発表。ポルトガル語、カタロニア語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語をサポートする欧州モデルと、中国語、韓国語、日本語をサポートするアジア太平洋モデル。
2024年3月、アップル（アメリカ）はApple Podcastsにトランスクリプトを導入しました。トランスクリプトを使用すると、ユーザーはエピソードのテキスト全体を表示したり、特定の単語やフレーズを検索したり、トランスクリプトの任意の部分をタップしてその瞬間から再生を開始したりすることができます。
音声認識市場のトップ企業リスト
音声認識市場は以下のプレーヤーが独占しています：
Microsoft (US)
IBM (US)
Alphabet (US)
Amazon (US)
Apple Inc (US)
Baidu (China)
iFlytek Co. Ltd. (China)
Sestek (Turkey)
Speak2Web (US)
Verint Systems Inc (US)
Speechmatics (UK)
Deepgram (US)
Voiceitt (Israel)
Voicegain (US)
Sensory Inc (US)
【目次】
はじめに
15
1.1 調査目的
1.2 市場の定義と対象範囲 対象と除外
1.3 調査範囲 対象市場 地理的セグメンテーション 調査対象年
1.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
1.7 変化のまとめ
調査方法
20
2.1 調査データ セカンダリーデータ- 主なセカンダリーソース- セカンダリーソースからの主要データ プライマリーデータ- 専門家へのプライマリーインタビュー- プライマリーソースからの主要データ- 主要産業インサイト- プライマリーの内訳
2.2 市場規模予測 BOTTOM-UP APPROACH- ボトムアップ分析（需要サイド）による市場シェア獲得のアプローチ TOP-DOWN APPROACH- トップダウン分析（供給サイド）による市場シェア獲得のアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 リスク評価
2.6 調査の限界
エグゼクティブサマリー
25
プレミアム・インサイト
30
市場概要
35
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 推進要因 阻害要因 機会 課題
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4 価格分析 主要企業の平均販売価格動向（技術別）（2021～2024年 平均販売価格動向（地域別）（2021～2024年
5.5 バリューチェーン分析
5.6 エコシステム分析
5.7 技術分析 主要技術- 自然言語処理- 音声行動検知 補助技術- クラウドコンピューティング- エッジAI 補助技術- モノのインターネット（IoT）- スマートウェアラブル
5.8 特許分析
5.9 貿易分析
5.10 主要な会議とイベント（2025年～2026年）
5.11 ケーススタディ分析
5.12 投資と資金調達のシナリオ
5.13 関税と規制の状況 関税データ（HSコード- 851989）- 録音または音響再生機器 規制機関、政府機関、その他の組織 主要規制
5.14 ポーターズファイブフォース分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 サプライヤーの交渉力 買い手の交渉力 競争相手の強さ
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.16 人工知能が音声認識市場に与える影響
5.17 音声認識市場へのトランプ関税の影響 はじめに 主要関税率 価格の影響分析 主要地域への影響 – アメリカ – ヨーロッパ – アジア太平洋地域
音声認識システムの種類別
50
6.1 導入
6.2 人工知能ベース
6.3 非人工知能ベース
音声認識市場、技術別
70
7.1 はじめに
7.2 音声認識話者識別話者検証
7.3 自動音声認識
音声認識市場：展開モード別
90
8.1 はじめに
8.2 オンクラウド
8.3 オンプレミス／組み込み
音声認識市場：用途別
110
9.1 はじめに
9.2 音声検索
9.3 音声コマンド
9.4 リアルタイム文字起こし
9.5 音声バイオメトリクス
9.6 顧客サービス9.7 セキュリティ認証
音声認識市場、業種別
130
10.1 導入
10.2 自動車車両制御 自動車保険
10.3 業務用コールセンター 認証 IT セキュリティ 勤怠管理 企業 ロボット
10.4 電子機器 モバイル機器制御 ウェアラブル機器制御
10.5 BFSI 不正識別 モバイルバンキング 無人銀行支店
10.6 政府関係者の生活証明
10.7 小売不正調査 POSトランザクション ロボットキオスク
10.8 ヘルスケア患者の医療記録アクセス 特殊用途ロボット
10.9 軍事アクセス制御システム 国境管理システム 文書転写
10.10 法律教育- 語学学習- 障害者教育・e-ラーニング その他（航空宇宙、観光、旅行）
…
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レポートコード：SE 4365