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、人間の言語をコンピュータを利用して自動的に別の言語に翻訳する技術のことです。この技術は、異なる言語間のコミュニケーションを容易にし、情報の理解を広める役割を果たしています。機械翻訳の概念は、1950年代にさかのぼり、当初は単純な置き換え方式の翻訳が主流でしたが、今日では高度なアルゴリズムとデータを活用した様々な手法が開発されています。 機械翻訳にはいくつかの種類があります。最も一般的な方法は、ルールベース翻訳、統計的翻訳、ニューラル機械翻訳（NMT）などです。ルールベース翻訳は、文法や語彙に関する規則を人間が定義し、それに基づいて翻訳を行います。この方式は、特定の言語ペアに対して高い精度を持つものの、柔軟性に欠ける場合があります。統計的翻訳は、大量の双方向翻訳データを基にして、単語やフレーズの出現頻度を計算し、最も可能性の高い翻訳を決定する方式です。この手法は、文脈を考慮できるため、全体的な翻訳の質が向上しています。 ニューラル機械翻訳は、ディープラーニング技術を用いた最先端の翻訳方式です。このアプローチは、従来の手法に比べて文脈理解が深く、自然な表現を生成できるため、多くの企業やプロジェクトで採用されています。NMTは、文章全体の意味を把握し、単語単位ではなくフレーズや文脈に基づいて翻訳を行うので、より自然な翻訳結果が得られるのです。 機械翻訳の用途は多岐にわたります。一般的な用途としては、ウェブサイトのコンテンツ翻訳、国際的なビジネスコミュニケーション、学術資料の翻訳などがあります。また、翻訳アプリやツールを通じて、旅行者が異文化の中で言語の壁を越える手助けをすることもあります。さらに、ソーシャルメディアの投稿やニュース記事の翻訳など、リアルタイムで情報を伝達する際にも機械翻訳は重要です。 機械翻訳には関連技術も多く存在します。例えば、自然言語処理（NLP）は、言語の解析や生成に関与する技術であり、機械翻訳の根幹を成しています。また、音声認識技術も、音声データをテキスト化し、翻訳プロセスに組み込むことができるため、機械翻訳をより多様化させています。クラウドコンピューティングの発展により、大量のデータを処理するためのインフラも整備され、機械翻訳の精度と速度が向上しています。 しかし、機械翻訳には課題も存在します。特に、文脈の解釈や文化的ニュアンスの理解が不十分であるため、誤訳や不自然な表現が発生することがあります。また、専門用語や特定の分野に特化した翻訳が求められる場合には、十分な性能を発揮できないこともあります。これらの課題に対処するためには、人間の翻訳者との連携が重要であり、機械翻訳と人間翻訳のハイブリッド方式が模索されています。 今後の機械翻訳は、さらなる精度向上や新たな言語に対応することが期待されています。教育分野における利用や、自動翻訳機能の進化も進んでおり、ますます多くの人々がこの技術の恩恵を受けることでしょう。機械翻訳は、国際化が進む現代社会において、言語の壁を越えた情報の流通を促進する重要な技術として、今後も発展していくと考えられます。

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