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コグニティブ・コラボレーションの世界市場 - 2023-2030


Global Cognitive Collaboration Market - 2023-2030

概要 世界のコグニティブコラボレーション市場は、2022年に98億米ドルに達し、2030年には369億米ドルに達すると予測され、予測期間2023-2030年のCAGRは18.3%で成長する見込みである。 AIとNLP技術の急速な進歩... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
DataM Intelligence
データMインテリジェンス
2023年10月16日 US$4,350
シングルユーザライセンス
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206 英語

 

サマリー

概要
世界のコグニティブコラボレーション市場は、2022年に98億米ドルに達し、2030年には369億米ドルに達すると予測され、予測期間2023-2030年のCAGRは18.3%で成長する見込みである。
AIとNLP技術の急速な進歩により、人間の言語を理解して処理できるインテリジェントなコラボレーションツールの開発が可能になり、相互作用がより効率的かつ効果的になった。COVID-19の大流行によって加速したリモートワークやハイブリッドワークモデルへのシフトは、デジタルコラボレーションツールに対するより大きなニーズを生み出している。コグニティブ・コラボレーション・ツールは、遠隔地にいるチームメンバー間のギャップを埋め、シームレスなコミュニケーションを促進するのに役立つ。
例えば、2023年9月15日、技術チーム向けのセキュアなコラボレーションプラットフォームであるMattermostは、国防総省(DoD)内でMicrosoftとAtlassianのソリューションをサポートし、国防および民間機関全体でAI、Dev/Sec/ChatOps、Zero Trustソリューションの採用を促進することを目的とした、公共部門に焦点を当てた複数のパートナーシップを発表した。このパートナーシップにより、MattermostはContegixのFedRAMPの高いプラットフォームをサポートする中央のセキュアなコラボレーションハブとして動作し、公共部門機関が統一されたインターフェイス内でAtlassianのネイティブアプリケーションにアクセスして使用できるようになる。
北米は世界のコグニティブコラボレーション市場の2/3以上を占め、企業は競争力と俊敏性を維持するためにデジタルトランスフォーメーションを積極的に推進している。現代のユーザーは、コラボレーションツールにユーザーフレンドリーで直感的なインターフェースを求めています。コグニティブコラボレーションプラットフォームは、シームレスでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することを優先し、ユーザーの共感を呼んでいます。
ダイナミクス
ビジネスの生産性基準
コグニティブコラボレーションの第一の目標は、職場の効率性と生産性を高めることです。ルーチンタスクを自動化し、ワークフローを合理化することで、企業はより少ないリソースでより高い生産性を達成することができます。現代の従業員は、ユーザーフレンドリーで直感的なコラボレーションツールを求めています。コグニティブコラボレーションソリューションは、シームレスで楽しいユーザーを提供することに重点を置いています。コグニティブ・コラボレーション・ツールは既存のビジネス・ソフトウェアやアプリケーションと統合できるため、組織の既存のテクノロジー・スタックに確実に適合する。
2020年10月のagilityeffect.comによると、コグニティブコラボレーションは、人工知能、クラウドコンピューティング、データを活用し、従業員の体験と生産性を向上させることで、企業の運営方法を変革している。モバイルワークやリモートワークの増加に伴い、コグニティブコラボレーションツールは、従業員がさまざまなチャネルで接続し、効果的にコミュニケーションすることを可能にし、リモートチームワークとコラボレーションを促進する。2019年10月のTech Targetによると、85%の組織がデジタルトランスフォーメーションのために多額の投資を行っている。
コラボレーションへの取り組みがテクノロジーを促進し、市場を押し上げる
人工知能(AI)と機械学習(ML)技術の急速な進歩は、コグニティブ・コラボレーションの基盤を提供する。現代のユーザーは、シームレスで直感的かつパーソナライズされたコラボレーション体験を期待している。コグニティブコラボレーションプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなインターフェースとエクスペリエンスを提供することに重点を置き、普及を促進する。コグニティブコラボレーションプラットフォームは、AIとMLを活用し、ユーザーフレンドリーなインターフェースとエクスペリエンスの提供に注力することで、これらの目標を達成します。
例えば、2023年5月30日、デジタル・マニュファクチャリング・アイルランド(Digital Manufacturing Ireland)は、製造業におけるビジョン技術の導入を促進することを目的とした業界コラボレーション・イニシアチブとして、ビジュアル・コグニティブ・マニュファクチャリング・グループ(Visual Cognitive Manufacturing Group)を立ち上げた。VCMGは、コンピュータービジョンと人工知能ソリューションを組み合わせ、インダストリー4.0のエコシステム内でアイルランドの製造業者の競争力を強化することを目指している。
AIを活用したコグニティブ・コラボレーションの進展
コグニティブ・コラボレーションは、自然言語処理(NLP)、機械学習、ディープラーニングなどのAI技術に基づいています。AIは発展し、より良くなるにつれて、ますます複雑でインテリジェントなコラボレーション機能を可能にしています。コグニティブコラボレーションシステムは、「ビッグデータ」とも呼ばれるデータの利用可能性が高まっていることに支えられており、これらのシステムは膨大なデータセットに依存して学習し、洞察に満ちた推奨事項を生成します。
例えば、2023年8月17日、人気のデザインプラットフォームであるCanvaは、中小企業のデザインエクスペリエンスを向上させるいくつかの革新的な機能を導入し、これらの機能はコラボレーション、包括性、生産性に焦点を当てている。Canvaのホワイトボードは、ブレーンストーミングとコラボレーションのための広々としたスペースを提供するために刷新された。また、付箋に名前を記入することで、投稿者を簡単に特定できるようになりました。
データセキュリティと時間のかかるプロセス
コグニティブコラボレーションは、ユーザーとのやり取りやコンテンツを含む膨大な量のデータの収集と分析に依存しているため、機密情報へのアクセスや漏洩の可能性があり、プライバシーに関する懸念が生じます。データセキュリティの確保とGDPRのような規制への準拠は極めて重要である。コグニティブコラボレーションツールの有効性は、分析するデータの品質と正確性に依存する。不正確なデータや不完全なデータは、誤った洞察や推奨につながる可能性がある。
従業員に新しいコグニティブ・コラボレーション・ツールを採用させることは難しいことです。変化に対する抵抗や、トレーニングやサポートの必要性が、導入プロセスを遅らせる可能性がある。コグニティブコラボレーションツールを既存のシステムやワークフローに統合することは、複雑で時間がかかる場合があります。互換性の問題やカスタマイズの必要性が生じる場合がある。コグニティブコラボレーションソリューションの導入には、初期設定、継続的なメンテナンス、トレーニングなど、コストがかかる場合があります。中小企業では、その費用を正当化することが困難な場合もある。
セグメント分析
世界のコグニティブコラボレーション市場は、コンポーネント、組織規模、導入形態、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。
クラウドベースのプラットフォームが市場を押し上げる
クラウドベースのプラットフォームは、さまざまなソースから膨大な量のデータを収集、保存、分析するために必要なインフラストラクチャを提供する。コグニティブ・コラボレーション・ツールは、このデータを活用してリアルタイムの洞察、予測分析、パーソナライズされた推奨を提供する。クラウドソリューションは本質的にスケーラブルであるため、企業は必要に応じてコグニティブコラボレーション機能を拡張することができ、この柔軟性はコラボレーション需要が変動する企業にとって不可欠である。
例えば、2023年9月13日、AI主導の調達およびサプライチェーン・ソリューションの著名なプロバイダーであるGEPは、GEP SOFTWAREプラットフォーム内の商業決済プロセスを合理化するためにMastercardと提携した。この提携は、世界80以上の銀行と接続するMastercardのバーチャルカード技術をGEPの調達から支払いまで(P2P)ePayablesソリューションに統合するもので、製品は高度なクラウド技術に依存している。
地理的浸透
最新技術とデジタルワークプレイスが市場を押し上げる
アジア太平洋地域は世界のコグニティブコラボレーション市場で最も急成長している地域であり、同地域の多くの企業はデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを積極的に推進しており、業務を合理化しグローバル市場で競争力を維持するために最新技術に投資している。コグニティブ・コラボレーション・ツールは、よりスマートで効率的なコミュニケーションとコラボレーションを可能にすることで、これらのイニシアチブに合致している。
例えば、2023年9月5日、タタ・コンサルタンシー・サービシズは、農業、機械、バイオエネルギー、食品のリーダー企業であるLantmannen Ekonomisk Forening社の戦略的パートナーに選ばれました。この複数年契約の下、TCSはラントマネンのITインフラを変革し、デジタルワークプレイスサービスを提供する。TCSは、Lantmännenのデジタルワークプレイスを調和させ、安全で俊敏なハイブリッドワークをサポートし、従業員体験を強化し、グローバルサービスデスクを変革し、インフラを近代化し、ビジネスの回復力を確保する。
競合他社の状況
市場の主なグローバルプレイヤーには、AudioCodes Ltd.、Ingate Systems AB、Ribbon Communications Operating Company, Inc.、ADTRAN HOLDINGS INC.、Cisco Systems, Inc.、Patton Electronics Co.、Huawei Technologies Co.Ltd.、Advantech Co.Ltd.、Sangoma Technologies、InnoMediaが含まれる。
COVID-19の影響分析
パンデミックにより、多くの企業がリモートワークやコラボレーションツールの導入を急速に余儀なくされ、リモートチーム間の生産性や接続性を維持するために、コグニティブコラボレーションツールの採用を含むデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが加速した。リモートワークが新たな標準となったことで、コグニティブ機能を組み込んだコラボレーションプラットフォームに対する需要が急増し、これらのツールは物理的な隔たりによって生じるギャップを埋めるのに役立ち、チームは場所に関係なく効率的に共同作業を行うことができるようになった。
パンデミックは従業員の福利厚生とメンタルヘルスの重要性を浮き彫りにした。コグニティブコラボレーションツールは、AIによるタスクの優先順位付け、バーチャルチーム構築アクティビティ、メンタルヘルスリソースなど、リモートワークに関連するストレスの軽減を目的とした機能を搭載し始めた。リモートワークへのシフトは、特にユーザーデータを分析するコグニティブコラボレーションツールの使用時に、データセキュリティとプライバシーに関する懸念を引き起こした。企業は強固なセキュリティ対策に投資し、データ保護規制へのコンプライアンスを確保する必要があった。
パンデミックによる混乱に対処するため、企業はAIと自動化にますます目を向けるようになった。コグニティブ・コラボレーション・ツールはAIによる自動化を統合し、反復的なタスクを合理化し、意思決定プロセスを強化し始めた。COVID-19は未来の仕事の再評価を促した。コグニティブコラボレーションツールはハイブリッドワークモデルの形成に極めて重要な役割を果たし、生産性とコラボレーションを維持しながら、リモートワークとオフィスワークのシームレスな移行を可能にしました。
AIのインパクト
AIは、テキスト、音声、ビデオコンテンツなど、コラボレーション中に生成される膨大な量のデータを分析することができ、この分析によってユーザーの行動、好み、パターンに関する貴重な洞察が得られるため、組織はコラボレーション体験を向上させるためのデータ駆動型の意思決定を行うことができます。AIを搭載したコグニティブコラボレーションツールは、パーソナライズされたコンテンツや推奨事項をユーザーに提供することができる。例えば、ユーザーの現在のプロジェクトや関心に基づいて、関連するドキュメントや同僚、リソースを提案し、生産性と効率を向上させることができる。
NLPアルゴリズムは、チャットボットやバーチャルアシスタントが自然言語のクエリやコマンドを理解して応答することを可能にし、コラボレーションプラットフォーム内のコミュニケーションをより直感的でユーザーフレンドリーにする。AIは、書かれたメッセージや話されたメッセージの感情を分析することができ、チームが議論の感情的なトーンを測定するのに役立ちます。これは、潜在的な対立や追加のサポートが必要な領域を特定するのに役立ちます。
例えば、2023年7月20日、インドにおけるQRコード決済のパイオニアとして知られるPaytmは、顔認識ベースの決済システムを開発している。この技術は、シームレスでカードレスな決済を可能にすることを目指しており、ユーザーは顔認識だけで取引を完了することができる。Paytmはこの新システムの試験運用を実施しており、決済業界における破壊的イノベーションの可能性を示している。
ロシア・ウクライナ紛争の影響
現在進行中の紛争は、国際的なビジネス関係に影響を及ぼしかねない地政学的な不確実性を生み出している。企業は、機密情報の共有や影響を受けた地域のパートナーとの協力に慎重になる可能性がある。この戦争はグローバルサプライチェーンを混乱させ、コグニティブコラボレーションツールを含むテクノロジー製品に不可欠なコンポーネントや材料の入手に影響を与え、この混乱はこのようなツールの遅延やコスト増につながる可能性がある。
コグニティブコラボレーションツールは、リモートワークや生産性の維持に不可欠なものとなっている。戦争は地政学的な不安定性から多くの組織にリモートワークへの適応を余儀なくさせ、これらのツールの重要性はさらに高まっている。しかし、被災地ではインターネットの混乱やサイバーセキュリティの懸念がリモートワークやコラボレーションの妨げになることもある。地政学的紛争はしばしばサイバー攻撃やサイバー脅威の増加につながる。
コンポーネント別
ソリューション
サービス
組織規模別
中小企業
大企業
導入形態別
クラウド
オンプレミス
アプリケーション別
データ分析
顔認識
ソーシャルメディア支援
エンドユーザー別
クラウド
IT・通信
エネルギー・公益事業
銀行
金融サービス
保険
その他
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
その他のヨーロッパ
南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
その他の南米
アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
主な展開
2023年6月、Xabaはロッキード・マーチンと共同で、AIを活用したxCognition制御システムを産業用ロボットに搭載し、重要な製造作業の自動化を評価するテストを実施。このテストにより、xCognitionは市販ロボットの精度と一貫性を10倍向上させ、従来はより高価で柔軟性に欠けるCNC機械が行っていた製造作業を可能にすることが実証された。
2021年6月、グローバンはデジタル・セールス・スタジオを立ち上げ、消費者を戦略の中心に据え、テクノロジーを活用して成果を上げることで、従来の販売チャネルを破壊する。同スタジオは、従来のマーケティングのパラダイムに挑戦することを目的とし、データとAI機能を活用することで、パーソナライズされた消費者体験を提供することに注力している。
2023年6月、TUV SUDとNEURA Roboticsは、人工知能(AI)と統合された協働ロボット(コボット)の欧州試験規格を開発するプロジェクトを開始した。このプロジェクトは、欧州全域で標準化された認証ラベルのための一連の要件を作成することを目的としている。このパートナーシップは、インテリジェントなロボット技術の安全な開発と展開を確保することの重要性を強調している。
レポートを購入する理由
コンポーネント、組織規模、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界のコグニティブコラボレーション市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。
トレンドと共同開発の分析による商機の特定
コグニティブコラボレーション市場レベルの全セグメントを網羅した多数のデータを収録したExcelデータシート。
PDFレポートは、徹底的な定性インタビューと綿密な調査による包括的な分析で構成されています。
すべての主要プレイヤーの主要製品で構成された製品マッピングをエクセルで提供。
世界のコグニティブコラボレーション市場レポートは、約77の表、77の図、206ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業

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目次

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. Snippet by Component
3.2. Snippet by Organization Size
3.3. Snippet by Deployment Mode
3.4. Snippet by Application
3.5. Snippet by End-User
3.6. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Business Productivity Standards
4.1.1.2. Collaborative Initiatives Promote Technology Boosts the Market
4.1.1.3. Advancements in AI-Powered Cognitive Collaboration
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Data Security and Time-Consuming Process
4.1.3. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
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 Component
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Component
7.2. Solutions*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Services
8. By Organization Size
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Organization Size
8.2. Small and Medium-Sized Enterprises*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Large Enterprises
9. By Deployment Mode
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Mode
9.2. Cloud*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. On-Premises
10. By Application
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
10.2. Data Analytics*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Facial Recognition
10.4. Social Media Assistance
11. By End-User
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
11.2. IT and Telecom*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Energy and Utilities
11.4. Banking
11.5. Financial Services
11.6. Insurance
11.7. Others
12. By Region
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
12.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
12.2. North America
12.2.1. Introduction
12.2.2. Key Region-Specific Dynamics
12.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.2.8.1. U.S.
12.2.8.2. Canada
12.2.8.3. Mexico
12.3. Europe
12.3.1. Introduction
12.3.2. Key Region-Specific Dynamics
12.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.3.8.1. Germany
12.3.8.2. UK
12.3.8.3. France
12.3.8.4. Italy
12.3.8.5. Russia
12.3.8.6. Rest of Europe
12.4. South America
12.4.1. Introduction
12.4.2. Key Region-Specific Dynamics
12.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.4.8.1. Brazil
12.4.8.2. Argentina
12.4.8.3. Rest of South America
12.5. Asia-Pacific
12.5.1. Introduction
12.5.2. Key Region-Specific Dynamics
12.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.5.8.1. China
12.5.8.2. India
12.5.8.3. Japan
12.5.8.4. Australia
12.5.8.5. Rest of Asia-Pacific
12.6. Middle East and Africa
12.6.1. Introduction
12.6.2. Key Region-Specific Dynamics
12.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13. Competitive Landscape
13.1. Competitive Scenario
13.2. Market Positioning/Share Analysis
13.3. Mergers and Acquisitions Analysis
14. Company Profiles
14.1. AudioCodes Ltd.*
14.1.1. Company Overview
14.1.2. Product Portfolio and Description
14.1.3. Financial Overview
14.1.4. Key Developments
14.2. Ingate Systems AB
14.3. Ribbon Communications Operating Company, Inc.
14.4. ADTRAN HOLDINGS INC
14.5. Cisco Systems, Inc.
14.6. Patton Electronics Co.
14.7. Huawei Technologies Co., Ltd
14.8. Advantech Co., Ltd
14.9. Sangoma Technologies
14.10. InnoMedia
LIST NOT EXHAUSTIVE
15. Appendix
15.1. About Us and Services
15.2. Contact Us

 

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Summary

Overview
Global Cognitive Collaboration Market reached US$ 9.8 billion in 2022 and is expected to reach US$ 36.9 billion by 2030, growing with a CAGR of 18.3% during the forecast period 2023-2030.
Rapid advancements in AI and NLP technologies have made it possible to develop intelligent collaboration tools that can understand and process human language, making interactions more efficient and effective. The shift to remote and hybrid work models, accelerated by the COVID-19 pandemic, has created a greater need for digital collaboration tools. Cognitive collaboration tools can help bridge the gap between remote team members and facilitate seamless communication.
For instance, on 15 September 2023, Mattermost, a secure collaboration platform for technical teams, announced several public sector-focused partnerships aimed at supporting Microsoft and Atlassian solutions within the Department of Defense (DoD) and fostering the adoption of AI, Dev/Sec/ChatOps and Zero Trust solutions across defense and civilian agencies and this partnership allows Mattermost to operate as a central, secure collaboration hub to support Contegix’s FedRAMP high platform, enabling public sector agencies to access and use native Atlassian applications within a unified interface.
North America is dominating the global Cognitive Collaboration market covering more than 2/3rd of the market and businesses are actively pursuing digital transformation to remain competitive and agile. Modern users expect user-friendly and intuitive interfaces for collaboration tools. Cognitive collaboration platforms prioritize delivering seamless and personalized experiences, which resonate with the users.
Dynamics
Business Productivity Standards
The primary goal of cognitive collaboration is to enhance efficiency and productivity in the workplace. By automating routine tasks and streamlining workflows, businesses can achieve higher output with fewer resources. Modern employees expect user-friendly and intuitive collaboration tools. Cognitive collaboration solutions focus on delivering a seamless and enjoyable user. Cognitive collaboration tools can integrate with existing business software and applications, ensuring that they fit into an organization's existing technology stack.
According to agilityeffect.com, in October 2020, Cognitive collaboration is transforming the way businesses operate by leveraging artificial intelligence, cloud computing and data to enhance employee experiences and productivity. the rise in mobile and remote work, cognitive collaboration tools enable employees to stay connected and communicate effectively across various channels, fostering remote teamwork and collaboration. According to Tech Target in October 2019, 85% of organizations were heavily investing for digital transformation.
Collaborative Initiatives Promote Technology Boosts the Market
The rapid advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies provide the foundation for cognitive collaboration. Modern users expect seamless, intuitive and personalized collaboration experiences. Cognitive collaboration platforms focus on delivering user-friendly interfaces and experiences to enhance adoption. Cognitive collaboration platforms leverage AI and ML to achieve these goals by focusing on delivering user-friendly interfaces and experiences.
For instance, on 30 May 2023, Digital Manufacturing Ireland launched the Visual Cognitive Manufacturing Group as an industry collaboration initiative aimed at promoting the deployment of vision technology in manufacturing. The VCMG aims to combine computer vision and artificial intelligence solutions to enhance the competitiveness of manufacturers in Ireland within the Industry 4.0 ecosystem.
Advancements in AI-Powered Cognitive Collaboration
Cognitive collaboration is based on AI technologies such as natural language processing (NLP), machine learning and deep learning. AI is enabling increasingly complex and intelligent collaboration capabilities as it develops and gets better. Cognitive collaboration systems are powered by the growing availability of data, sometimes known as "big data," and these systems rely on massive datasets to learn and generate insightful recommendations.
For instance, on 17 August 2023, Canva, a popular design platform, introduced several innovative features to enhance the design experience for small businesses and these features focus on collaboration, inclusivity and productivity. Canva Whiteboards have been revamped to provide an expansive space for brainstorming and collaboration. Users can now tag their names on sticky notes to identify contributors easily.
Data Security and Time-Consuming Process
Cognitive collaboration relies on collecting and analyzing vast amounts of data, including user interactions and content and this raises privacy concerns, as sensitive information may be accessed or exposed. Ensuring data security and compliance with regulations like GDPR is crucial. The effectiveness of cognitive collaboration tools depends on the quality and accuracy of the data they analyze. Inaccurate or incomplete data can lead to incorrect insights and recommendations.
Getting employees to adopt new cognitive collaboration tools can be a challenge. Resistance to change and the need for training and support can slow down the implementation process. Integrating cognitive collaboration tools with existing systems and workflows can be complex and time-consuming. Compatibility issues and the need for customization may arise. Implementing cognitive collaboration solutions can be costly, including the initial setup, ongoing maintenance and training. Small and mid-sized businesses may find it challenging to justify the expenses.
Segment Analysis
The global cognitive collaboration market is segmented based on component, organization size, deployment mode, application, end-user and region.
Adoption of Cloud-based Platforms Boosts the Market
Cloud-based platforms provide the infrastructure needed to collect, store and analyze vast amounts of data from various sources. Cognitive Collaboration tools leverage this data to offer real-time insights, predictive analytics and personalized recommendations. Cloud solutions are inherently scalable, allowing organizations to expand their cognitive collaboration capabilities as needed and this flexibility is essential for businesses with fluctuating collaboration demands.
For instance, on 13 September 2023, GEP, a prominent provider of AI-driven procurement and supply chain solutions, partnered with Mastercard to streamline the commercial payment process within its GEP SOFTWARE platform and this collaboration involves integrating Mastercard's virtual card technology, which connects with over 80 banks globally, into GEP's procure-to-pay (P2P) ePayables solution and products are depend upon advanced cloud technologies.
Geographical Penetration
Modern Technologies and Digital Workplace Boosts the Market
Asia-Pacific is the fastest-growing region in the global cognitive collaboration market and many organizations in the region are actively pursuing digital transformation initiatives and they are investing in modern technologies to streamline their operations and stay competitive in the global market. Cognitive Collaboration tools align with these initiatives by enabling smarter, more efficient communication and collaboration.
For instance, on 5 September 2023, Tata Consultancy Services was selected as a strategic partner by Lantmannen Ekonomisk Forening, a leader in agriculture, machinery, bioenergy and food products. Under this multi-year agreement, TCS will assist Lantmännen in transforming its IT infrastructure and providing digital workplace services. TCS will harmonize Lantmännen's digital workplace to support secure and agile hybrid working, enhance the employee experience, transform the global service desk, modernize infrastructure and ensure business resilience operations.
Competitive Landscape
The major global players in the market include AudioCodes Ltd., Ingate Systems AB, Ribbon Communications Operating Company, Inc., ADTRAN HOLDINGS INC, Cisco Systems, Inc., Patton Electronics Co., Huawei Technologies Co., Ltd, Advantech Co., Ltd, Sangoma Technologies and InnoMedia.
COVID-19 Impact Analysis
The pandemic forced many businesses to adopt remote work and collaboration tools rapidly and this accelerated digital transformation initiatives, including the adoption of cognitive collaboration tools, to maintain productivity and connectivity among remote teams. Remote work becoming the new norm, there was a surge in demand for collaboration platforms that incorporate cognitive capabilities and these tools help bridge the gap created by physical separation, enabling teams to work together effectively regardless of their location.
The pandemic highlighted the importance of employee well-being and mental health. Cognitive collaboration tools began to incorporate features aimed at reducing remote work-related stress, such as AI-driven task prioritization, virtual team-building activities and mental health resources. The shift to remote work raised concerns about data security and privacy, especially when using cognitive collaboration tools that analyze user data. Businesses had to invest in robust security measures and ensure compliance with data protection regulations.
To cope with disruptions caused by the pandemic organizations increasingly turned to AI and automation. Cognitive collaboration tools started to integrate AI-driven automation to streamline repetitive tasks and enhance decision-making processes. COVID-19 prompted a reevaluation of the future of work. Cognitive collaboration tools played a pivotal role in shaping the hybrid work model, enabling seamless transitions between remote and in-office work while maintaining productivity and collaboration.
AI Impact
AI can analyze vast amounts of data generated during collaboration, including text, voice and video content and this analysis provides valuable insights into user behavior, preferences and patterns, helping organizations make data-driven decisions to improve collaboration experiences. AI-powered cognitive collaboration tools can provide personalized content and recommendations to users. For example, they can suggest relevant documents, colleagues or resources based on a user's current project or interests, increasing productivity and efficiency.
NLP algorithms enable chatbots and virtual assistants to understand and respond to natural language queries and commands and this makes communication within collaborative platforms more intuitive and user-friendly. AI can analyze the sentiment of written or spoken messages, helping teams gauge the emotional tone of discussions, this can be useful in identifying potential conflicts or areas where additional support is needed.
For instance, on 20 July 2023, Paytm, known for pioneering QR code payments in India, is developing a facial recognition-based payment system and this technology aims to enable seamless and cardless payments, allowing users to complete transactions with just their facial recognition. Paytm has conducted a pilot of this new system, representing a potential disruptive innovation in the payment industry.
Russia- Ukraine War Impact
The ongoing conflict has created geopolitical uncertainty that can affect international business relationships. Companies may be more cautious about sharing sensitive information or collaborating with partners from the affected regions. The war has disrupted global supply chains, impacting the availability of essential components and materials for technology products, including cognitive collaboration tools and this disruption can lead to delays and increased costs for such tools.
Cognitive collaboration tools have become essential for remote work and maintaining productivity. The war has forced many organizations to adapt to remote work due to geopolitical instability, making these tools even more critical. However, internet disruptions and cybersecurity concerns in the affected regions can hinder remote work and collaboration efforts. Geopolitical conflicts often lead to an increase in cyberattacks and cyber threats.
By Component
● Solutions
● Services
By Organization Size
● Small and Medium-Sized Enterprises
● Large Enterprises
By Deployment Mode
● Cloud
● On-Premises
By Application
● Data Analytics
● Facial Recognition
● Social Media Assistance
By End-User
● Cloud
● IT and Telecom
● Energy and Utilities
● Banking
● Financial Services
● Insurance
● Others
By Region
● North America
o U.S.
o Canada
o Mexico
● Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Russia
o Rest of Europe
● South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
● Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
● Middle East and Africa
Key Developments
● In June 2023, Xaba, in collaboration with Lockheed Martin, tested its AI-driven xCognition control system on industrial robots to evaluate the automation of crucial manufacturing operations. The tests demonstrated that xCognition improved the accuracy and consistency of commercial robots by a factor of 10, allowing them to perform manufacturing tasks that were previously done by more expensive and less flexible CNC machines.
● In June 2021, Globant launched its Digital Sales Studio to disrupt traditional sales channels by placing the consumer at the center of strategy and leveraging technology to drive results. The studio aims to challenge traditional marketing paradigms and focuses on delivering personalized consumer experiences by harnessing data and AI capabilities.
● In June 2023, TUV SUD and NEURA Robotics have initiated a project to develop a European testing standard for collaborative robots (cobots) integrated with artificial intelligence (AI). The project aims to create a set of requirements for a standardized certification label across Europe. The partnership highlights the importance of ensuring the safe development and deployment of intelligent robotics technologies.
Why Purchase the Report?
● To visualize the global cognitive collaboration market segmentation based on component, organization size, deployment mode, application, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
● Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
● Excel data sheet with numerous data points of cognitive collaboration market-level with all segments.
● PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
● Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global cognitive collaboration market report would provide approximately 77 tables, 77 figures and 206 Pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies



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Table of Contents

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. Snippet by Component
3.2. Snippet by Organization Size
3.3. Snippet by Deployment Mode
3.4. Snippet by Application
3.5. Snippet by End-User
3.6. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Business Productivity Standards
4.1.1.2. Collaborative Initiatives Promote Technology Boosts the Market
4.1.1.3. Advancements in AI-Powered Cognitive Collaboration
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Data Security and Time-Consuming Process
4.1.3. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
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 Component
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Component
7.2. Solutions*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Services
8. By Organization Size
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Organization Size
8.2. Small and Medium-Sized Enterprises*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Large Enterprises
9. By Deployment Mode
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Mode
9.2. Cloud*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. On-Premises
10. By Application
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
10.2. Data Analytics*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Facial Recognition
10.4. Social Media Assistance
11. By End-User
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
11.2. IT and Telecom*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Energy and Utilities
11.4. Banking
11.5. Financial Services
11.6. Insurance
11.7. Others
12. By Region
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
12.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
12.2. North America
12.2.1. Introduction
12.2.2. Key Region-Specific Dynamics
12.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.2.8.1. U.S.
12.2.8.2. Canada
12.2.8.3. Mexico
12.3. Europe
12.3.1. Introduction
12.3.2. Key Region-Specific Dynamics
12.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.3.8.1. Germany
12.3.8.2. UK
12.3.8.3. France
12.3.8.4. Italy
12.3.8.5. Russia
12.3.8.6. Rest of Europe
12.4. South America
12.4.1. Introduction
12.4.2. Key Region-Specific Dynamics
12.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.4.8.1. Brazil
12.4.8.2. Argentina
12.4.8.3. Rest of South America
12.5. Asia-Pacific
12.5.1. Introduction
12.5.2. Key Region-Specific Dynamics
12.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.5.8.1. China
12.5.8.2. India
12.5.8.3. Japan
12.5.8.4. Australia
12.5.8.5. Rest of Asia-Pacific
12.6. Middle East and Africa
12.6.1. Introduction
12.6.2. Key Region-Specific Dynamics
12.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
12.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Organization Size
12.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
12.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13. Competitive Landscape
13.1. Competitive Scenario
13.2. Market Positioning/Share Analysis
13.3. Mergers and Acquisitions Analysis
14. Company Profiles
14.1. AudioCodes Ltd.*
14.1.1. Company Overview
14.1.2. Product Portfolio and Description
14.1.3. Financial Overview
14.1.4. Key Developments
14.2. Ingate Systems AB
14.3. Ribbon Communications Operating Company, Inc.
14.4. ADTRAN HOLDINGS INC
14.5. Cisco Systems, Inc.
14.6. Patton Electronics Co.
14.7. Huawei Technologies Co., Ltd
14.8. Advantech Co., Ltd
14.9. Sangoma Technologies
14.10. InnoMedia
LIST NOT EXHAUSTIVE
15. Appendix
15.1. About Us and Services
15.2. Contact Us

 

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