 | • レポートコード：BNA-MRCJP3299 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2026年1月 • レポート形態：英文、PDF、約70ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT＆通信 |
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レポート概要
日本の音声認識市場は、基本的なルールベースのディクテーションツールから、高度な自動音声認識、クラウドベースの文字起こし、話者識別、コマンド＆コントロールインターフェース、対話型AIを中核とした高度に多様化したエコシステムへと発展した。この変革は、ニューラルネットワークが従来の音響モデルを凌駕し、日本語の音韻、ピッチアクセント、地域方言の認識精度を飛躍的に向上させたことで始まった。スマートフォンやIoTデバイスに高性能なエッジプロセッサが搭載されるにつれ、デバイス内推論による遅延低減が実現し、組み込みシステム・モビリティソリューション・民生電子機器における音声ファーストインタラクションが可能となった。NECは長年の音声研究から企業向け生体認証・セキュアASRクラスタへ軸足を移した。NTTは数十年にわたる言語研究を基盤に、コンタクトセンター・企業文書管理・政府電子サービス向けに最適化されたハイブリッドクラウドエッジ音声プラットフォームを拡大。ソニーはゲーム・オーディオ・民生機器エコシステムに音声インターフェースを深く統合。一方富士通は運輸・金融サービス・公共部門ワークフロー向け垂直特化型ASRモジュールを構築。アドバンストメディアはAmiVoiceエンジンを基盤に、専門医療用語の投資と電子カルテ（EHR）とのシームレス連携により臨床用文字起こし分野のリーダーとなった。一方、グローバルクラウドベンダーは開発者向けAPI、多言語アシスタント、スケーラブルなアーキテクチャを導入し、国内プレイヤーを補完。市場の勢いは、企業全体のデジタルトランスフォーメーション、スマートモビリティにおける音声インターフェースの加速的活用、パンデミック後の小売業における非接触インタラクションの常態化、公共機関におけるアクセシビリティとリアルタイム文字起こしへの規制期待の高まりに起因する。医療システムでは、管理負荷を軽減し臨床精度を支える精密なディクテーションが求められる。こうした状況下でベンダー各社は、日本のプライバシー規範への厳格な準拠、より専門的なドメイン特化チューニング、オンプレミス／プライベートクラウド／エッジデバイスを横断する柔軟な「ASR-as-a-layer」展開を可能にするオーケストレーションプラットフォームの提供へと移行している。
ボナファイド・リサーチ発行の調査報告書「日本音声認識市場概観2031」によると、日本の音声認識市場は2026年から2031年にかけて18.2%以上のCAGRで成長すると予測されている。継続的なトレンドには、音声・視覚・テキストを融合するマルチモーダルAI、ニッチな語彙にASRを最適化するスモールデータ適応、産業・屋外環境向けノイズ抑制モデル、厳格なプライバシー要件に対応するフェデレーテッド学習およびオンデバイス学習が含まれる。課題は依然として大きい。日本語の形態論、敬語体系の複雑さ、文脈依存表現は継続的な言語技術革新を要求する。エンドユーザーは人間並みの精度を期待しており、ベンダーにはドメインチューニング、ダイアリゼーション、意図抽出の精度向上が求められている。データガバナンス規則では、明示的な同意管理、暗号化パイプライン、透明性のある使用ログが要求される。医療・金融分野では、デバイスレベルの認証、厳格なモデル検証、レガシーITインフラとの互換性といった統合障壁が存在する。プライバシー、越境データ転送、重要インフラの調達リスク評価に関する規制動向は、ベンダー戦略を形作り続けている。市場リーダーが推奨される行動には、自動車・医療・小売・政府向けセクター特化型音声テンプレートの構築、制約された演算環境下でも精度を維持する超軽量エッジモデルへの投資、ターンキー導入のためのインテグレーターとの連携、バイアス監査と透明性報告の強化、臨床認証済み語彙の開発、ローカル処理とクラウド拡張性を切り替え可能なハイブリッドアーキテクチャの構築が含まれる。文化に適合した言語モデル、検証可能なコンプライアンス、感情的に直感的なユーザー体験を融合する企業が、日本の音声認識導入の次段階を定義する。
日本の音声認識市場において、民生用電子機器が主要な応用分野となっている。これは、コンパクトな生活空間、高い利便性、目立たないインターフェースを好む文化的嗜好を反映し、シームレスな環境内対話を前提に設計されたデバイスエコシステムが構築されているためである。スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブル機器、スマートテレビ、家電製品は今や、音声操作を主要なHMI（ヒューマンマシンインターフェース）層として位置付け、小規模世帯における手動入力の削減や、ハンズフリー操作を好む高齢ユーザーの支援を実現している。日本の強固な電子機器製造基盤がこの優位性を加速させており、各社は製品更新サイクルに音声モジュールを迅速に統合している。医療分野では、病院が事務負荷削減と患者記録の精度向上を目的にハンズフリー臨床ディクテーションツールを導入し、国の生産性目標やデジタル強化型医療への移行に適合する形で急速に拡大中だ。自動車分野では、日本の強固なモビリティ製造基盤が活きており、音声インターフェースが安全で注意散漫にならない操作、EVインフォテインメントの進化、コネクテッドカー機能を支えている。銀行・金融分野では、コールセンター、不正防止、デジタルオンボーディング向けに安全な音声認証を導入。これは日本のセキュリティ優先文化と厳格化するリスク管理要件に沿った動きだ。その他カテゴリー（娯楽・小売・行政サービス）は、観光回復とサービス自動化を支援するため、キオスク端末・発券システム・ゲーム機・自治体サービスポータルが多言語・非接触インターフェースを採用する中で拡大中。民生用電子機器は、迅速な製品サイクル・拡張可能な導入・定着したユーザー親和性のバランスにより主導的地位を維持。一方、医療・自動車・BFSI（銀行・金融・保険）分野は、規制・安全性・業務効率化の優先事項に応じて進化している。
民生用電子機器は主要エンドユーザー分野であり続ける。日本の家庭と個人デバイスは音声対応インタラクションの恒常的ゲートウェイとして機能する。国内の高いスマートフォン普及率、洗練されたスマートホーム導入、強い国内ブランド忠誠心により、メーカーはほぼ全ての新規消費者向けデバイスに音声機能を組み込む。ユーザーは音声駆動の検索・ナビゲーション・エンターテインメント制御・家庭自動化に依存しており、この普及性が民生用電子機器を自然な基幹分野としている。医療分野は急速に拡大するセグメントとして続く。高齢化社会における効率的な臨床ワークフローの必要性、音声医療ディクテーション・リアルタイム診療記録・汚染リスク低減型ハンズフリーシステムの病院導入拡大が背景にある。自動車分野では、コネクテッド・電動・自動運転化が進む中、安全運転支援として音声技術が活用される。日本の自動車メーカーは方言・環境騒音パターン・複数話者環境を認識する自然言語インターフェースを統合している。小売・EC分野では、自動化されたカスタマーサービス、非接触型キオスク、在庫照会、音声ベースの商品検索に音声技術を活用し、日本の省力化小売自動化推進を補完している。政府機関は文字起こし、アクセシビリティサービス、観光客向け多言語サポート、市民サービス自動化にASRを採用。その他には娯楽、教育、通信分野が含まれ、いずれもコンテンツ配信、遠隔学習ツール、サービスプラットフォームに音声インターフェースを組み込んでいる。家電分野が主導的役割を担うのは、アップグレードサイクルが最も短く、ユーザー基盤が最も広く、統合能力が最も強いためである。一方、医療、自動車、政府などの分野は、政策、安全性、生産性の要請のもとで着実に成長している。
AIを活用した音声認識が日本市場をリードしているのは、ディープラーニングアーキテクチャ、トランスフォーマーベースのASR、ニューラル音響モデルが、日本語のピッチアクセント、文脈に応じたフレーズ処理、環境騒音の変動性において、従来のシステムを劇的に凌駕しているためである。この技術は、高精度と低遅延がユーザー受容を左右するエッジAI、スマートホーム、ロボティクス、モビリティといった国内トレンドと合致する。ニューラルモデルはドメイン適応も支援し、医療・法務・金融・産業分野のユースケースに特化した語彙を実現する。音声文字変換は、医療・企業コールセンター・教育・メディア制作など文字起こし需要の高い分野で不可欠であり、正確な文書化とコンプライアンス主導の記録管理を求める日本のニーズに合致している。音声生体認証は、銀行・通信・政府サービスにおける安全かつ摩擦のない認証需要の高まりに伴い拡大中。PINやパスワードに代わり、なりすまし防止・生体検知機能を備えた認証技術が普及している。自然言語処理（NLP）は人間に近い対話を実現し、単純な命令ではなく意図を解釈する対話型エージェント、車載アシスタント、小売キオスク、サービスロボットを支える。AI駆動型認識技術が主導的役割を担うのは、音声認識・生体認証・NLPの精度を支える基盤エンジンとして機能するためである。ハイブリッド型エッジクラウドアーキテクチャ、プライバシー保護型フェデレーテッドラーニング、ドメイン特化型言語モデルの採用が、日本の規制環境と高水準の消費者ニーズを背景に、AIベース音声技術のリーダーシップをさらに加速させている。
本レポートにおける前提条件
• 基準年：2020年
• ベース年：2025年
• 推定年：2026年
• 予測年：2031年
本レポートのカバー範囲
• 音声認識市場の規模・予測およびセグメント分析
• 様々な推進要因と課題
• 進行中のトレンドと動向
• 主要プロファイル企業
• 戦略的提言
用途別
• 家電製品
• 医療
• 自動車
• 金融
• その他 – エンターテインメント、小売、政府機関
エンドユーザー別
• 医療
• 自動車
• 家電製品
• 小売・Eコマース
• 政府機関
• その他
技術別
• AI搭載音声認識
• 音声文字変換
• 音声生体認証
• 自然言語処理（NLP）
目次
1 エグゼクティブサマリー
2 市場構造
2.1 市場考慮事項
2.2 前提条件
2.3 制限事項
2.4 略語
2.5 出典
2.6 定義
3 調査方法論
3.1 二次調査
3.2 一次データ収集
3.3 市場形成と検証
3.4 レポート作成、品質チェック及び納品
4 日本の地理
4.1 人口分布表
4.2 日本のマクロ経済指標
5 市場動向
5.1 主要インサイト
5.2 最近の動向
5.3 市場推進要因と機会
5.4 市場制約要因と課題
5.5 市場トレンド
5.6 サプライチェーン分析
5.7 政策・規制枠組み
5.8 業界専門家の見解
6 日本音声認識市場概要
6.1 市場規模（金額ベース）
6.2 用途別市場規模と予測
6.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4 技術別市場規模と予測
6.5 地域別市場規模と予測
7 日本音声認識市場のセグメンテーション
7.1 用途別日本音声認識市場
7.1.1 家電製品別日本音声認識市場規模（2020-2031年）
7.1.2 日本音声認識市場規模、医療分野別、2020-2031年
7.1.3 日本音声認識市場規模、自動車分野別、2020-2031年
7.1.4 日本音声認識市場規模、銀行・金融分野別、2020-2031年
7.1.5 日本音声認識市場規模、その他分野別（エンターテインメント、小売、政府機関）、2020-2031年
7.2 日本音声認識市場、エンドユーザー別
7.2.1 日本音声認識市場規模、医療分野別、2020-2031年
7.2.2 日本音声認識市場規模：自動車分野別（2020-2031年）
7.2.3 日本音声認識市場規模：民生用電子機器分野別（2020-2031年）
7.2.4 日本音声認識市場規模：小売・電子商取引分野別（2020-2031年）
7.2.5 日本音声認識市場規模：政府分野別（2020-2031年）
7.2.6 日本音声認識市場規模：その他分野別（2020-2031年）
7.3 日本音声認識市場：技術別
7.3.1 日本音声認識市場規模：AI搭載音声認識別（2020-2031年）
7.3.2 日本音声認識市場規模、音声文字変換別、2020-2031年
7.3.3 日本音声認識市場規模、音声生体認証別、2020-2031年
7.3.4 日本音声認識市場規模、自然言語処理（NLP）別、2020-2031年
7.4 日本音声認識市場、地域別
8 日本音声認識市場の機会評価
8.1 用途別、2026年から2031年
8.2 エンドユーザー別、2026年から2031年
8.3 技術別、2026年から2031年
8.4 地域別、2026年から2031年
9 競争環境
9.1 ポーターの5つの力
9.2 企業プロファイル
9.2.1 企業1
9.2.2 企業2
9.2.3 企業3
9.2.4 企業4
9.2.5 企業5
9.2.6 企業6
9.2.7 企業7
9.2.8 企業8
10 戦略的提言
11 免責事項
図表一覧
図1：日本音声認識市場規模（金額ベース）（2020年、2025年、2031年予測）（百万米ドル）
図2：用途別市場魅力度指数
図3：エンドユーザー別市場魅力度指数
図4：技術別市場魅力度指数
図5：地域別市場魅力度指数
図6：日本の音声認識市場におけるポーターの5つの力
表一覧
表1：音声認識市場に影響を与える要因（2025年）
表2：日本音声認識市場規模と予測、用途別（2020～2031F）（単位：百万米ドル）
表3：日本音声認識市場規模と予測、エンドユーザー別（2020～2031F）（単位：百万米ドル）
表4：日本音声認識市場規模と予測、技術別（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表5：日本音声認識市場規模、民生用電子機器分野（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表6：日本音声認識市場規模、医療分野（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表7：日本の自動車分野における音声認識市場規模（2020年から2031年）百万米ドル
表8：日本の銀行・金融分野における音声認識市場規模（2020年から2031年）百万米ドル
表9：日本のその他分野（エンターテインメント、小売、政府）における音声認識市場規模（2020年から2031年）百万米ドル
表10：日本の医療分野における音声認識市場規模（2020年～2031年）百万米ドル
表11：日本の自動車分野における音声認識市場規模（2020年～2031年）百万米ドル
表12：日本の民生用電子機器分野における音声認識市場規模（2020年～2031年）百万米ドル
表13：日本の音声認識市場規模（小売・Eコマース分野）（2020年から2031年）百万米ドル
表14：日本の音声認識市場規模（政府分野）（2020年から2031年）百万米ドル
表15：日本の音声認識市場規模（その他分野）（2020年から2031年）百万米ドル
表16：AI搭載音声認識による日本の音声認識市場規模（2020年から2031年）百万米ドル
表17：音声文字変換による日本の音声認識市場規模（2020年から2031年）百万米ドル
表18：日本の音声認証市場規模（音声バイオメトリクス）（2020年から2031年）百万米ドル
表19：日本の音声認証市場規模（自然言語処理-NLP）（2020年から2031年）百万米ドル
1 Executive Summary
2 Market Structure
2.1 Market Considerate
2.2 Assumptions
2.3 Limitations
2.4 Abbreviations
2.5 Sources
2.6 Definitions
3 Research Methodology
3.1 Secondary Research
3.2 Primary Data Collection
3.3 Market Formation & Validation
3.4 Report Writing, Quality Check & Delivery
4 Japan Geography
4.1 Population Distribution Table
4.2 Japan Macro Economic Indicators
5 Market Dynamics
5.1 Key Insights
5.2 Recent Developments
5.3 Market Drivers & Opportunities
5.4 Market Restraints & Challenges
5.5 Market Trends
5.6 Supply chain Analysis
5.7 Policy & Regulatory Framework
5.8 Industry Experts Views
6 Japan Voice Recognition Market Overview
6.1 Market Size By Value
6.2 Market Size and Forecast, By Application
6.3 Market Size and Forecast, By End user
6.4 Market Size and Forecast, By Technology
6.5 Market Size and Forecast, By Region
7 Japan Voice Recognition Market Segmentations
7.1 Japan Voice Recognition Market, By Application
7.1.1 Japan Voice Recognition Market Size, By Consumer Electronics, 2020-2031
7.1.2 Japan Voice Recognition Market Size, By Healthcare, 2020-2031
7.1.3 Japan Voice Recognition Market Size, By Automotive, 2020-2031
7.1.4 Japan Voice Recognition Market Size, By Banking and Finance, 2020-2031
7.1.5 Japan Voice Recognition Market Size, By Others -Entertainment, Retail, GOVT, 2020-2031
7.2 Japan Voice Recognition Market, By End user
7.2.1 Japan Voice Recognition Market Size, By Healthcare, 2020-2031
7.2.2 Japan Voice Recognition Market Size, By Automotive, 2020-2031
7.2.3 Japan Voice Recognition Market Size, By Consumer Electronics, 2020-2031
7.2.4 Japan Voice Recognition Market Size, By Retail and E-commerce, 2020-2031
7.2.5 Japan Voice Recognition Market Size, By Government, 2020-2031
7.2.6 Japan Voice Recognition Market Size, By Others, 2020-2031
7.3 Japan Voice Recognition Market, By Technology
7.3.1 Japan Voice Recognition Market Size, By AI-powered Voice Recognition, 2020-2031
7.3.2 Japan Voice Recognition Market Size, By Speech-to-Text, 2020-2031
7.3.3 Japan Voice Recognition Market Size, By Voice Biometrics, 2020-2031
7.3.4 Japan Voice Recognition Market Size, By Natural Language Processing- NLP, 2020-2031
7.4 Japan Voice Recognition Market, By Region
8 Japan Voice Recognition Market Opportunity Assessment
8.1 By Application, 2026 to 2031
8.2 By End user, 2026 to 2031
8.3 By Technology, 2026 to 2031
8.4 By Region, 2026 to 2031
9 Competitive Landscape
9.1 Porter's Five Forces
9.2 Company Profile
9.2.1 Company 1
9.2.2 Company 2
9.2.3 Company 3
9.2.4 Company 4
9.2.5 Company 5
9.2.6 Company 6
9.2.7 Company 7
9.2.8 Company 8
10 Strategic Recommendations
11 Disclaimer
List of Figure
Figure 1: Japan Voice Recognition Market Size By Value (2020, 2025 & 2031F) (in USD Million)
Figure 2: Market Attractiveness Index, By Application
Figure 3: Market Attractiveness Index, By End user
Figure 4: Market Attractiveness Index, By Technology
Figure 5: Market Attractiveness Index, By Region
Figure 6: Porter's Five Forces of Japan Voice Recognition Market
List of Table
Table 1: Influencing Factors for Voice Recognition Market, 2025
Table 2: Japan Voice Recognition Market Size and Forecast, By Application (2020 to 2031F) (In USD Million)
Table 3: Japan Voice Recognition Market Size and Forecast, By End user (2020 to 2031F) (In USD Million)
Table 4: Japan Voice Recognition Market Size and Forecast, By Technology (2020 to 2031F) (In USD Million)
Table 5: Japan Voice Recognition Market Size of Consumer Electronics (2020 to 2031) in USD Million
Table 6: Japan Voice Recognition Market Size of Healthcare (2020 to 2031) in USD Million
Table 7: Japan Voice Recognition Market Size of Automotive (2020 to 2031) in USD Million
Table 8: Japan Voice Recognition Market Size of Banking and Finance (2020 to 2031) in USD Million
Table 9: Japan Voice Recognition Market Size of Others -Entertainment, Retail, GOVT (2020 to 2031) in USD Million
Table 10: Japan Voice Recognition Market Size of Healthcare (2020 to 2031) in USD Million
Table 11: Japan Voice Recognition Market Size of Automotive (2020 to 2031) in USD Million
Table 12: Japan Voice Recognition Market Size of Consumer Electronics (2020 to 2031) in USD Million
Table 13: Japan Voice Recognition Market Size of Retail and E-commerce (2020 to 2031) in USD Million
Table 14: Japan Voice Recognition Market Size of Government (2020 to 2031) in USD Million
Table 15: Japan Voice Recognition Market Size of Others (2020 to 2031) in USD Million
Table 16: Japan Voice Recognition Market Size of AI-powered Voice Recognition (2020 to 2031) in USD Million
Table 17: Japan Voice Recognition Market Size of Speech-to-Text (2020 to 2031) in USD Million
Table 18: Japan Voice Recognition Market Size of Voice Biometrics (2020 to 2031) in USD Million
Table 19: Japan Voice Recognition Market Size of Natural Language Processing- NLP (2020 to 2031) in USD Million
| ※音声認識とは、人間の音声をコンピュータが理解し、意味を解釈する技術のことを指します。この技術は、音声入力デバイスやAIアシスタントの普及に伴い、ますます重要なものとなっています。音声認識は、音声信号をデジタルデータに変換し、そのデータを分析して文字や命令に変換するプロセスを含みます。この技術の背景には、自動音声認識（ASR）という領域があります。このASR技術を使うことで、コンピュータは音声を文や指示として認識できるようになります。 音声認識の技術には、主に二つのアプローチがあります。一つは、音声を音素ごとに分解し、それに基づいて単語や文を構成する音響モデルです。もう一つは、文脈に応じて音声を解釈するための言語モデルです。これらのモデルは、機械学習や深層学習と組み合わせて進化しており、認識精度の向上に寄与しています。最近では、ニューラルネットワークを利用した手法が主流となり、大量のデータを用いることで、より高い認識率を達成できるようになりました。 音声認識の種類には、大きく分けて二つの種類があります。一つは、連続音声認識です。これは、人が自然な会話のように話す音声を認識するための技術であり、スピードやリズムの変化に柔軟に対応できます。もう一つは、単語単位での音声認識です。これは、あらかじめ決められたキーワードを正確に認識することを目的としています。これらの技術は、用途に応じて使い分けられます。 音声認識は多様な用途で利用されています。まず、スマートフォンやスマートスピーカーにおける音声アシスタントは、最も一般的な例の一つです。ユーザーは音声コマンドを使って、音楽の再生やスマートホームデバイスの操作、情報検索などを行うことができます。また、会議での議事録作成や、電話の自動応答システム、カスタマーサービスにおける音声ボットなども音声認識技術を活用しています。さらに、障害者や高齢者の方々にとって、音声認識技術は生活を便利にする重要なツールとなっています。 関連技術としては、自然言語処理（NLP）や機械翻訳、音声合成などがあります。自然言語処理は、音声認識によって得られたテキストを分析し、意味を理解することを目的としています。音声合成は、テキストを音声に変換する技術であり、音声認識と組み合わせることで、対話型のシステムを実現します。これにより、ユーザーは音声で入力し、音声で出力されるインタラクションを楽しむことができるのです。 ただし、音声認識技術にはいくつかの課題も存在します。背景音や話者のアクセント、発音の違いによって認識精度が影響を受けることがあります。また、プライバシーの観点から音声データの取り扱いには注意が必要です。データが適切に管理されずに漏洩するリスクがあるため、セキュリティ対策を講じることが重要です。 音声認識は今後ますます進化し、私たちの生活を一層便利にすることでしょう。特に、AI技術の発展とともに、より自然なコミュニケーションが可能になる世界が期待されています。音声認識の普及により、様々な業界に革命をもたらす可能性があるため、今後の展開に注目が集まります。 |
• 日本語訳：音声認識の日本市場動向（～2031年）：家電製品、医療、自動車、金融、その他 – エンターテインメント、小売、政府機関
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