目次

第1章 方法論と調査範囲
1.1. 市場セグメンテーションと調査範囲
1.2. 市場定義
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入したデータベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源と第三者の視点
1.3.4. 一次調査
1.4. 情報分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場形成とデータ可視化
1.6. データ検証と公開
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場スナップショット
2.2. セグメントスナップショット
2.3. 競合状況
第3章 業界展望
3.1. 市場系統展望
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.市場制約分析
3.3.3. 市場の課題
3.3.4. 市場機会
3.4. 業界分析ツール
3.4.1. ポーター分析
3.4.2. マクロ経済分析
3.5. 自動コンテンツ認識市場 – COVID-19の影響分析
第4章 自動コンテンツ認識市場：コンポーネント推定とトレンド分析
4.1. コンポーネント動向分析と市場シェア、2022年および2030年
4.2. 自動コンテンツ認識のコンポーネント別推定および予測（百万米ドル）
4.2.1. サービス
4.2.2. サービス
第5章 自動コンテンツ認識市場：コンテンツ推定とトレンド分析
5.1. コンテンツ動向分析と市場シェア、2022年および2030年
5.2.自動コンテンツ認識市場：コンテンツ別推計と予測（百万米ドル）
5.2.1. 音声
5.2.2. 動画
5.2.3. テキスト
5.2.4. 画像
第6章 自動コンテンツ認識市場：プラットフォーム推計とトレンド分析
6.1. プラットフォーム動向分析と市場シェア、2022年および2030年
6.2. 自動コンテンツ認識市場：プラットフォーム別推計と予測（百万米ドル）
6.2.1. スマートテレビ
6.2.2. リニアテレビ
6.2.3. オーバー・ザ・トップ（OTT）
6.2.4. その他
第7章 自動コンテンツ認識市場：技術推計とトレンド分析
7.1. 技術動向分析と市場シェア、2022年および2030年
7.2.自動コンテンツ認識市場の推定と予測、技術別（百万米ドル）
7.2.1. 音声・動画透かし
7.2.2. 音声・動画フィンガープリンティング
7.2.3. 音声認識
7.2.4. 光学式文字認識（OCR）
7.2.5. その他
第8章 自動コンテンツ認識市場：業界別推定とトレンド分析
8.1. 業界動向分析と市場シェア、2022年および2030年
8.2. 自動コンテンツ認識市場の推定と予測、業界別（百万米ドル）
8.2.1. メディア・エンターテインメント
8.2.2. IT・通信
8.2.3. 自動車
8.2.4. 小売・Eコマース
8.2.5. 教育
8.2.6. ヘルスケア
8.2.7.民生用電子機器
8.2.8. 政府・防衛
8.2.9. その他
第9章 自動コンテンツ認識市場：エンドユース予測とトレンド分析
9.1. エンドユース動向分析と市場シェア、2022年および2030年
9.2. 自動コンテンツ認識市場のエンドユース別予測と予測（百万米ドル）
9.2.1. 視聴者測定
9.2.2. コンテンツ強化
9.2.3. 放送監視
9.2.4. コンテンツフィルタリング
9.2.5. 広告トラッキング
9.2.6.その他
第10章 自動コンテンツ認識市場：地域別推計とトレンド分析
10.1 自動コンテンツ認識市場：地域別展望
10.2 北米
10.2.1 北米自動コンテンツ認識市場の推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.2.2 米国
10.2.2.1 米国自動コンテンツ認識市場の推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.2.3 カナダ
10.2.3.1 カナダ自動コンテンツ認識市場の推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.3 欧州
10.3.1 欧州自動コンテンツ認識市場の推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.3.2 英国
10.3.2.1 英国の自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.3.3 ドイツ
10.3.3.1 ドイツの自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.3.4 フランス
10.3.4.1 フランスの自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.3.5 イタリア
10.3.5.1 イタリアの自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.3.6 スペイン
10.3.6.1 スペインの自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 アジア太平洋地域の自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～ 2030年（百万米ドル）
10.4.2 中国
10.4.2.1 中国における自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.4.3 日本
10.4.3.1 日本における自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.4.4 インド
10.4.4.1 インドにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.4.5 韓国
10.4.5.1 韓国における自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.4.6 オーストラリア
10.4.6.1 オーストラリアにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.5 ラテンアメリカ
10.5.1 ラテンアメリカにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.5.2 ブラジル
10.5.2.1 ブラジルにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.5.3 メキシコ
10.5.3.1 メキシコにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.6 中東・アフリカ（MEA）
10.6.1 MEAにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.6.2 サウジアラビア
10.6.2.1 サウジアラビアにおける自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.6.3 UAE
10.6.3.1 UAEの自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
10.6.4 南アフリカ
10.6.4.1 南アフリカの自動コンテンツ認識市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第11章 競争環境
11.1 主要参入企業
11.1.1. ACRCloud
11.1.2. Apple Inc.
11.1.3. Audible Magic Corporation
11.1.4. Clarifai Inc.
11.1.5. Digimarc Corporation
11.1.6. Google LLC (Alphabet Inc.)
11.1.7. Gracenote
11.1.8. IBM Corporation
11.1.9. KT Corporation
11.1.10. Kudelski Group
11.1.11. Microsoft Corporation
11.1.12. Nuance Communications Inc.
11.2 主要市場参加者による最近の動向と影響
11.3 企業分類
11.4 参加者概要
11.5 財務実績
11.6 製品ベンチマーク
11.7 企業の市場ポジショニング
11.8 2022年における企業市場シェア分析
11.9 企業ヒートマップ分析
11.10 戦略マッピング
11.10.1 事業拡大
11.10.2 合併・買収
11.10.3 協業
11.10.4 新製品の発売
11.10.5 研究開発

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definition
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased Database
1.3.2. GVR’s Internal Database
1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives
1.3.4. Primary Research
1.4. Information Analysis
1.4.1. Data Analysis Models
1.5. Market Formulation & Data Visualization
1.6. Data Validation & Publishing
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape
Chapter 3. Industry Outlook
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 challenges
3.3.4. Market opportunities
3.4. Industry Analysis Tools
3.4.1. PORTER’S ANALYSIS
3.4.2. MACROECONOMIC ANALYSIS
3.5. Automatic Content Recognition Market - COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Automatic Content Recognition Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Component Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
4.2. Automatic Content Recognition Estimates & Forecast, By Component (USD Million)
4.2.1. Services
4.2.2. Services
Chapter 5. Automatic Content Recognition Market: Content Estimates & Trend Analysis
5.1. Content Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
5.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Content (USD Million)
5.2.1. Audio
5.2.2. Video
5.2.3. Text
5.2.4. Image
Chapter 6. Automatic Content Recognition Market: Platform Estimates & Trend Analysis
6.1. Platform Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
6.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Platform (USD Million)
6.2.1. Smart TVs
6.2.2. Linear TVs
6.2.3. Over-The-Top (OTT)
6.2.4. Others
Chapter 7. Automatic Content Recognition Market: Technology Estimates & Trend Analysis
7.1. Technology Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
7.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Technology (USD Million)
7.2.1. Audio & Video Watermarking
7.2.2. Audio & Video Fingerprinting
7.2.3. Speech Recognition
7.2.4. Optical Character Recognition (OCR)
7.2.5. Others
Chapter 8. Automatic Content Recognition Market: Industry Vertical Estimates & Trend Analysis
8.1. Industry Vertical Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
8.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical (USD Million)
8.2.1. Media & Entertainment
8.2.2. IT & Telecommunication
8.2.3. Automotive
8.2.4. Retail & E-commerce
8.2.5. Education
8.2.6. Healthcare
8.2.7. Consumer Electronics
8.2.8. Government & Defense
8.2.9. Others
Chapter 9. Automatic Content Recognition Market: End-use Estimates & Trend Analysis
9.1. End-use Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
9.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By End-use (USD Million)
9.2.1. Audience Measurement
9.2.2. Content Enhancement
9.2.3. Broadcast Monitoring
9.2.4. Content Filtering
9.2.5. Ad-tracking
9.2.6. Others
Chapter 10. Automatic Content Recognition Market: Regional Estimates & Trend Analysis
10.1 Automatic Content Recognition Market: Regional Outlook
10.2 North America
10.2.1 North America automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.2.2 U.S.
10.2.2.1 U.S. automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.2.3 Canada
10.2.3.1 Canada automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3 Europe
10.3.1 Europe automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.2 UK
10.3.2.1 UK automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.3 Germany
10.3.3.1 Germany automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.4 France
10.3.4.1 France automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.5 Italy
10.3.5.1 Italy automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.3.6 Spain
10.3.6.1 Spain automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4 Asia Pacific
10.4.1 Asia Pacific automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.2 China
10.4.2.1 China automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.3 Japan
10.4.3.1 Japan automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.4 India
10.4.4.1 India automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.5 South Korea
10.4.5.1 South Korea automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.4.6 Australia
10.4.6.1 Australia automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.5 Latin America
10.5.1 Latin America automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.5.2 Brazil
10.5.2.1 Brazil automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.5.3 Mexico
10.5.3.1 Mexico automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6 Middle East and Africa (MEA)
10.6.1 MEA automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6.2 Saudi Arabia
10.6.2.1 Saudi Arabia automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6.3 UAE
10.6.3.1 UAE automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
10.6.4 South Africa
10.6.4.1 South Africa automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 11. Competitive Landscape
11.1 Key Participants
11.1.1. ACRCloud
11.1.2. Apple Inc.
11.1.3. Audible Magic Corporation
11.1.4. Clarifai Inc.
11.1.5. Digimarc Corporation
11.1.6. Google LLC (Alphabet Inc.)
11.1.7. Gracenote
11.1.8. IBM Corporation
11.1.9. KT Corporation
11.1.10. Kudelski Group
11.1.11. Microsoft Corporation
11.1.12. Nuance Communications Inc.
11.2 Recent Development & Impact, By Key Market Participants
11.3 Company Categorization
11.4 Participant’s Overview
11.5 Financial Performance
11.6 Product Benchmarking
11.7 Company Market Positioning
11.8 Company Market Share Analysis, 2022
11.9 Company Heat Map Analysis
11.10 Strategy Mapping
11.10.1 Expansion
11.10.2 Mergers & Acquisition
11.10.3 Collaborations
11.10.4 New product launches
11.10.5 Research & Development

※参考情報 自動コンテンツ認識（ACR）とは、音声、映像、テキストなどのメディアコンテンツを分析し、特定の内容を認識する技術です。主にテレビや音楽、インターネットの動画配信サービスなどで使用され、ユーザーの視聴履歴や嗜好を分析するのに役立ちます。ACRは、デジタルコンテンツが急速に増加する現代において、そのコンテンツを効率的に管理・分類するための重要な技術となっています。 ACRの概念には、いくつかの種類があります。まず、音声認識技術は、音の波形を解析して特定の音声や楽曲を特定します。例えば、スマートフォンのアプリケーションとして提供されるShazamなどがこれに該当し、ユーザーは音楽を流しながらアプリを起動し、数秒で楽曲名やアーティスト名を知ることができます。次に、映像認識技術では、テレビ番組や映画の映像データを解析し、表示中のコンテンツを特定します。この技術は、スマートテレビやストリーミングサービスにおいて利用され、視聴履歴のトラッキングやレコメンデーションに活用されています。 また、テキスト認識もACRの一部として位置付けられています。これは、画像や映像に埋め込まれたテキストを解析し、特定の情報を抽出する技術です。この技術は、広告業界やリサーチにおいて、タイトルやキャプションを分析するために利用されています。 ACRの用途は多岐にわたります。まず、メディアコンテンツの分析は主要な目的であり、視聴者の行動を理解し、制作側がコンテンツを改善するためのフィードバックを得る助けにもなります。視聴者が何を見ているのか、いつ見ているのかといったデータを収集することで、ターゲット広告やプロモーションがより効果的に行えます。また、レコメンデーションエンジンと組み合わせることで、ユーザーに関連性の高いコンテンツを提案し、視聴時間の延長や顧客のロイヤリティを向上させることも可能です。 ACRは、関連技術としていくつかの分野と連携しています。例えば、機械学習や人工知能（AI）は、ACRの効果を高めるために非常に重要な役割を果たします。これらの技術を活用することで、コンテンツ認識の精度が向上し、新たなパターンやトレンドの発見が容易になります。また、ビッグデータ解析技術も、収集した視聴データを有効に活用するために不可欠です。これにより、大量のデータから有用な情報を抽出し、企業戦略に寄与することができます。 さらに、ブロックチェーン技術もACRと関連しており、コンテンツの権利管理や著作権の追跡に利用されることがあります。特にデジタルコンテンツがインターネットを通じて容易にコピーされたり、共有されたりする現代において、これらの技術はコンテンツの正当な利用を保護するために期待されています。 一方で、ACRはプライバシーの問題を引き起こすこともあります。視聴データの収集や分析に対する懸念が増えていく中で、ユーザーの同意なしにデータを使用することが法的および倫理的な課題となっています。これに対処するため、企業は透明性を保ち、ユーザーが自分のデータがどのように処理されるかを理解できるよう努める必要があります。 総じて、自動コンテンツ認識（ACR）は、現代のデジタルメディア環境において重要な役割を果たしており、その活用は今後ますます広がっていくと考えられます。メディアの制作、配信、消費におけるさまざまなプロセスを円滑にするための技術として、今後も進化を続けるでしょう。

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