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. Market Snippet By Deployment
3.2. Market Snippet By Technology
3.3. Market Snippet By Application
3.4. Market Snippet By Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. The presence of huge database in businesses
4.1.1.2. The rising adoption of cloud-based services
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. The rising cybercrimes
4.1.3. Opportunity
4.1.3.1. The growing volume of large complex data
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter’s Five Forces Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID-19
6.1.2. Scenario During COVID-19
6.1.3. Post COVID-19 or Future Scenario
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 Deployment
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment
7.2. On-premises*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Cloud
8. By Technology
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
8.2. Machine Learning*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Natural Language Processing
8.4. Automated Reasoning
8.5. Others (Neural Networks, Deep Learning)
9. By Application
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
9.2. IT & Telecom*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Healthcare
9.4. Travel and Tourism
9.5. BFSI
9.6. Consumer Goods & Retails
9.7. Others
10. By Region
10.1. Introduction
10.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
10.3. Market Attractiveness Index, By Region
10.4. North America
10.4.1. Introduction
10.4.2. Key Region-Specific Dynamics
10.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
10.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.4.6.1. The U.S.
10.4.6.2. Canada
10.4.6.3. Mexico
10.5. Europe
10.5.1. Introduction
10.5.2. Key Region-Specific Dynamics
10.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
10.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.5.6.1. Germany
10.5.6.2. The U.K.
10.5.6.3. France
10.5.6.4. Italy
10.5.6.5. Spain
10.5.6.6. Rest of Europe
10.6. South America
10.6.1. Introduction
10.6.2. Key Region-Specific Dynamics
10.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
10.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.6.6.1. Brazil
10.6.6.2. Argentina
10.6.6.3. Rest of South America
10.7. Asia-Pacific
10.7.1. Introduction
10.7.2. Key Region-Specific Dynamics
10.7.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
10.7.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.7.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.7.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
10.7.6.1. China
10.7.6.2. India
10.7.6.3. Japan
10.7.6.4. Australia
10.7.6.5. Rest of Asia-Pacific
10.8. Middle East and Africa
10.8.1. Introduction
10.8.2. Key Region-Specific Dynamics
10.8.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
10.8.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.8.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11. Competitive Landscape
11.1. Competitive Scenario
11.2. Market Positioning/Share Analysis
11.3. Mergers and Acquisitions Analysis
12. Company Profiles
12.1. IBM
12.1.1. Company Overview
12.1.2. Product Portfolio and Description
12.1.3. Key Highlights
12.1.4. Financial Overview
12.2. Google
12.3. Saffron Technology
12.4. Cognitive Scale
12.5. Numenta
12.6. Vicarious
12.7. Enterra Solutions
12.8. Microsoft Corporation
12.9. Palantir
12.10. Cold Light
LIST NOT EXHAUSTIVE
13. Appendix
13.1. About Us and Services
13.2. Contact Us
| ※参考情報 コグニティブコンピューティングとは、人間の認知機能を模倣し、データを処理・解析することによって知見を引き出す技術のことを指します。これには、自然言語処理、機械学習、パターン認識などの技術が組み合わさっています。コグニティブコンピューティングは、単なるデータ処理や情報検索を超えて、より高度な知識の獲得や意思決定の支援を可能にするため、特に企業や研究機関において注目されています。 コグニティブコンピューティングの種類には、主に以下のようなものがあります。まず、自然言語処理（NLP）です。これは人間の言語を理解し、生成することに特化しています。たとえば、チャットボットや音声アシスタントは、NLP技術を用いて人間との対話を実現します。 次に、画像認識があります。これはカメラやセンサーを用いて、画像や映像から情報を抽出する技術です。医療分野では治療計画のために画像診断を行う際に利用されおり、自動運転車でも重要な役割を果たしています。 さらに、データ分析や予測分析もコグニティブコンピューティングに含まれます。これらは大量のデータを解析し、トレンドやパターンを見つけ出すために用いられます。企業はこれを利用して市場の動向を探ったり、顧客の行動を予測したりすることができます。 コグニティブコンピューティングの用途は多岐にわたります。おそらく最も広く知られているのは、カスタマーサービスの分野です。企業が提供するチャットボットは、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ正確に応答することで、顧客満足度を向上させる手助けをしています。また、これにより人間のオペレーターが扱う必要のない単純な質問を自動化することができ、効率化につながります。 医療分野でもコグニティブコンピューティングは大きな役割を果たしています。医師が診断を行う際に、過去のデータを分析して治療の選択肢を提案するシステムや、患者の健康状態をモニタリングするアプリケーションが開発されています。これにより、より早期の診断や適切な治療が行えるようになります。 さらに、金融分野でもコグニティブコンピューティングは重要です。リスク管理や詐欺検出、投資戦略の策定などにおいて、膨大なデータをリアルタイムで解析することが求められます。これにより、迅速な意思決定や効率的な資産運用が可能となります。 コグニティブコンピューティングに関連する技術は非常に多様です。まず、機械学習が挙げられます。これはデータから学習し、予測や分類を行う技術です。深層学習（ディープラーニング）もその一部であり、より複雑なデータ構造を扱うことができます。これにより、自然言語処理や画像認識の精度が向上しました。 そのほか、ビッグデータ技術も不可欠です。蓄積された大量のデータをリアルタイムで処理するためには、高度なデータベースや分散処理技術が求められます。これにより、情報の迅速な取得や分析が可能となります。 また、クラウドコンピューティングも重要な要素です。コグニティブコンピューティングのシステムは、膨大な計算リソースを必要とするため、従来のオンプレミスのサーバーではなく、クラウド環境での構築が推奨されます。これにより、必要なときに必要なだけのリソースを確保することができます。 最後に、コグニティブコンピューティングには倫理的な側面も考慮しなければなりません。個人情報の保護や、透明性の確保、偏見の排除といった問題が存在し、これらに対処するための取り組みが進められています。 このように、コグニティブコンピューティングは多岐にわたる分野での応用が期待されており、今後もその発展が注目されます。企業や研究機関は、この技術を活用することで、より良いサービスの提供や新しい価値の創造を目指しています。 |
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