コンテンツ検出市場：検出タイプ別（コンテンツモデレーション、AI生成コンテンツ検出、剽窃検出）、コンテンツタイプ別（動画、テキスト、画像、音声）、提供サービス別（ソリューション、サービス）、エンドユーザー別、地域別 - 2029年までの世界予測

Content Detection Market by Detection Type (Content Moderation, AI-generated Content Detection, Plagiarism Detection), Content Type (Video, Text, Image, Audio), Offering (Solutions, Services), End- User, and Region - Global Forecast to 2029

コンテンツ検出市場は、2024年には164.8億米ドル、2029年には314.2億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は16.9%である。コンテンツ検出市場は、デジタルコンテンツの急増による著作権... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年12月5日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	254	351	英語

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サマリー

コンテンツ検出市場は、2024年には164.8億米ドル、2029年には314.2億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は16.9%である。コンテンツ検出市場は、デジタルコンテンツの急増による著作権への関心の高まりとコンテンツ保護の必要性から牽引力を増している。コスモポリタニズムは、ソーシャルネットワークの拡大をもたらし、非専門的なコンテンツの増加とともに、高度なモデレーションと検出ツールを必要とするようになりました。
"検出タイプ別では、コンテンツモデレーションセグメントが予測期間中最大の市場規模を維持する"
コンテンツモデレーションは、ヘイトスピーチ、虚偽情報、わいせつ物、荒らしを排除するのに役立つが、多くのデジタルプラットフォームに及んでいる。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームは、いじめやデマの拡散からユーザーを守るためにコンテンツモデレーション技術に依存している。同時に、電子商取引サイトでは、ルール違反や詐欺の可能性を抑止するために、内部構造がすべての投稿やレビューをチェックしている。コンテンツ・モデレーション・ソリューションには、AI、機械学習、自然言語処理（NLP）、コンピュータ・ビジョンなどの要素が含まれ、テキスト、画像、音声、動画の自動スキャンとフィルタリングを容易にする。リアルタイムのモデレーション、オンラインプラットフォームで必要とされる多言語能力の台頭、オンラインプラットフォーム内にうまく統合された文化に敏感なシステムの必要性により、オンラインコンテンツモデレーションは、オンラインで質の高い体験を達成する上でますます重要になってきている。
"検出タイプ別では、AI生成コンテンツ検出セグメントが予測期間中に最も速い成長率を記録する"
AI生成コンテンツ検出ツールの重要性は、様々な分野において、真正性、道徳性、法の支配の遵守を維持する上で際立っている。教育分野では、AIの助けを借りて剽窃された資料の提出を検出することで、学問的不正行為の維持に役立つ。ソーシャルメディア・ネットワークは、虚偽の情報の拡散や、捏造された画像、スパム、あるいはAIによって作成されたディープフェイクのような破壊的なコンテンツの流通を防ぐのに役立つ。ニュース＆メディアでは、公開されたニュースを監視し、特に人工的に作成されたと思われる写真、ビデオ、記事にはタグを付ける。さらに、この技術は、偽のレビュー、偽の商品写真、誤解を招く広告を撲滅することで、小売・電子商取引などの分野でもさらなる役割を果たしている。
"地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い成長率を示すと予想される。"
コンテンツ検出市場はアジア太平洋地域で最も急速に成長している。ユーザー作成コンテンツの消費の増加、盗作検出サービスのニーズ、MLやNLPなどの高度なAI機能を採用したツールの開発が、同地域におけるコンテンツ検出産業の隆盛の要因となっている。オンラインで行われる商取引の増加や、毎日生成される膨大な量のコンテンツも、ビジネスパートナー間のより安全なやり取りを促進し、業界標準を遵守する必要性を高めている。コンテンツ・モデレーションは、膨大なユーザー交流があるインドや中国で需要が高い。この地域の言語と文化の多様性を考慮すると、望ましくないテキスト、画像、音声、動画を検出する手作業プロセスを最小限に抑えるために、機械学習、自然言語処理、コンピュータ・ビジョン技術を組み込んだコンテンツ検出ツールが使用されている。

コンテンツ検出市場で事業を展開するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、取締役、その他の経営幹部に対して詳細なインタビューを実施した。

- 企業タイプ別ティア1：35％、ティア2：40％、ティア3：25
- 役職別Cレベルエグゼクティブ - 35%、マネージャー - 25%、その他 - 40
- 地域別北米：30％、欧州：25％、アジア太平洋地域：35％、RoW：10
コンテンツ検出市場の主要プレーヤーには、マイクロソフト（米国）、グーグル（米国）、アマゾン（米国）、アリババ・クラウド（中国）、IBM（米国）、HCLテクノロジーズ（インド）、ファーウェイ・クラウド（中国）、ウィプロ（インド）、アクセンチュア（アイルランド）、クラリファイ（米国）などが含まれる。これらの企業は、コンテンツ検出市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発表、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。

調査対象範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたるコンテンツ検出市場規模をカバーしています。この調査レポートは、ソリューション、サービス（プロフェッショナルサービス（コンサルティング＆アドバイザリー、実装＆統合、サポート＆メンテナンス）、マネージドサービス）、検出タイプ（コンテンツモデレーション、AI生成コンテンツ検出、剽窃検出）、コンテンツ検出の各分野における市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています、剽窃検出、その他の検出タイプ）、コンテンツタイプ別（動画、テキスト、画像、音声）、エンドユーザー別（ソーシャルメディアプラットフォーム、ストリーミング＆コンテンツ共有プラットフォーム、小売＆eコマース、ゲームプラットフォーム、その他のエンドユーザー）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東＆アフリカ、中南米）。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供に関する主な見解、最近の動向、市場戦略が含まれています。
レポート購入の主なメリット
本レポートは、世界のコンテンツ検出市場の収益数とサブセグメントに関する最も近似した情報を提供し、市場リーダーや新規参入者に役立ちます。また、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業の位置づけを高め、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。さらに、本レポートは、利害関係者が市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供するための洞察を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

主な促進要因（オンラインコンテンツ量の増加、AIとMLの進歩の高まり、コンテンツの真正性に対する懸念の高まり）、阻害要因（法的規制要件への対応、言語や文化的ニュアンスの複雑さ）、機会（リアルタイムモデレーションソリューションに対する需要の高まり、ソーシャルメディアやライブストリーミングとの統合）、課題（大量のコンテンツの管理、データセキュリティとプライバシーに関する懸念）の分析。

1.製品開発/イノベーション：コンテンツ検出市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。
2.市場開発：有利な市場に関する包括的な情報を提供し、様々な地域のコンテンツ検出市場を分析します。
3.市場の多様化：コンテンツ検出市場における新製品＆サービス、未開拓地域、最近の開発、投資に関する情報を網羅。
4.競合評価：Microsoft（米国）、Google（米国）、Amazon（米国）、Alibaba Cloud（中国）、IBM（米国）、HCL Technologies（インド）、Huawei Cloud（中国）、Wipro（インド）、Accenture（アイルランド）、Clarifai（米国）、Cogito Tech（米国）、TaskUS（米国）、Cognizant（米国）、Proofpoint（米国）、Concentrix（米国）、SunTec.ai（米国）、Besedo（スウェーデン）、ActiveFence（米国）、Sensity（オランダ）、Hive（米国）、QuillBot（米国）、Originality AI（カナダ）、Imerit Technology（米国）、Dataloop（イスラエル）、WebPurify（米国）。

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1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 対象と除外 29
1.3 市場範囲 29
1.3.1 市場セグメンテーション 30
1.3.2 考慮した年数 31
1.4 考慮した通貨 31
1.5 利害関係者 32
2 調査方法 33
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料からの主要データ 34
2.1.2 一次データ
2.2 市場規模の推定 37
2.2.1 トップダウンアプローチ 37
2.2.2 ボトムアップアプローチ 38
2.3 データの三角測量 41
2.4 市場予測 42
2.5 リサーチの前提 42
2.6 リサーチの限界
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト 47
4.1 コンテンツ検出市場におけるプレーヤーの成長機会 47
4.2 コンテンツ検知市場：製品別 47
4.3 コンテンツ検知市場：検知タイプ別 48
4.4 コンテンツ検出市場：エンドユーザー別 48
4.5 北米：コンテンツ検知市場：提供サービス別、コンテンツタイプ別 49
5 市場概要と業界動向 50
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 オンラインコンテンツ量の増加 51
5.2.1.2 AIとMLの進歩の高まり 51
5.2.1.3 コンテンツの真正性に対する懸念の高まり 52
5.2.2 阻害要因 52
5.2.2.1 法的規制要件への対応 52
5.2.2.2 複雑な言語と文化的ニュアンス 52
5.2.3 機会 53
5.2.3.1 リアルタイムのモデレーション・ソリューションに対する需要の増加 53
5.2.3.2 ソーシャルメディアやライブストリーミングとの統合 53
5.2.4 課題 54
5.2.4.1 大量のコンテンツの管理 54
5.2.4.2 データセキュリティとプライバシーへの懸念 54
5.3 業界動向
5.3.1 コンテンツ検出市場の略史 55
5.3.1.1 2000-2010 55
5.3.1.2 2010-2020 55
5.3.1.3 2020-現在 56
5.3.2 バイヤー／顧客に影響を与えるディスラプション 56
5.3.3 価格分析 57
5.3.3.1 主要メーカーの平均販売価格動向（検出タイプ別） 57
5.3.3.2 コンテンツ検出ソリューション＆サービスの指標価格分析 58
5.3.4 サプライチェーン分析 59
5.3.4.1 技術プロバイダー 59
5.3.4.2 データプロバイダー 59
5.3.4.3 サービスプロバイダー 59
5.3.4.4 エンドユーザー 60
5.3.5 エコシステム／市場マップ 60
5.3.6 技術分析 61
5.3.6.1 主要技術 61
5.3.6.1.1 自然言語処理（NLP） 61
5.3.6.1.2 機械学習（ML） 62
5.3.6.1.3 ディープラーニング 62
5.3.6.2 隣接技術 62
5.3.6.2.1 ロボットによるプロセス自動化（RPA） 62
5.3.6.2.2 クラウドコンピューティング 63
5.3.6.3 補完技術 63
5.3.6.3.1 データ分析 63
5.3.6.3.2 コンピュータビジョン 63
5.3.7 特許分析 64
5.3.7.1 方法論 64
5.3.8 ケーススタディ 66
5.3.8.1 CoStar Groupは、AWSを利用して商業不動産向けの効率的なコンテンツモデレーションと画像処理を提供した 66
5.3.8.2 AWSは2億2千万人のファンのためにスポーツの未来を改善するDream11のビジョンを提供した 67
5.3.8.3 Plato社はHiveのモデレーションモデルをユーザーによって作成された全てのコンテンツに使用した 67
5.3.9 主要なカンファレンス＆イベント（2024-2025年） 68
5.3.10 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 68
5.3.11 ベストプラクティス
5.3.12 ツール、フレームワーク、テクニック 70
5.3.13 コンテンツ検出市場の将来展望 70
5.3.13.1 2030年までのコンテンツ検出技術のロードマップ 70
5.3.13.2 短期ロードマップ（2024～2025年） 70
5.3.13.3 中期ロードマップ（2026～2028年） 71
5.3.13.4 長期ロードマップ（2029-2030） 71
5.3.14 規制の状況 71
5.3.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 71
5.3.14.2 規制
5.3.14.2.1 北米 77
5.3.14.2.1.1 米国 77
5.3.14.2.1.2 カナダ 77
5.3.14.2.2 ヨーロッパ 77
5.3.14.2.2.1 イギリス 77
5.3.14.2.2.2 フランス 77
5.3.14.2.2.3 ドイツ 77
5.3.14.2.2.4 スペイン 78
5.3.14.2.3 アジア太平洋地域 78
5.3.14.2.3.1 オーストラリア 78
5.3.14.2.3.2 中国 78
5.3.14.2.3.3 インド 78
5.3.14.2.3.4 日本 78
5.3.14.2.3.5 韓国 78
5.3.14.2.3.6 シンガポール 78
5.3.14.2.3.7 台湾 78
5.3.14.2.4 中東・アフリカ 79
5.3.14.2.4.1 アラブ首長国連邦 79
5.3.14.2.4.2 サウジアラビア 79
5.3.14.2.4.3 カタール 79
5.3.14.2.4.4 エジプト 79
5.3.14.2.4.5 南アフリカ 79
5.3.14.2.4.6 ケニア 79
5.3.14.2.4.7 ナイジェリア 79
5.3.14.2.5 ラテンアメリカ 79
5.3.14.2.5.1 ブラジル 79
5.3.14.2.5.2 メキシコ 80
5.3.14.2.5.3 アルゼンチン 80

5.3.15 ポーターの5力モデル 80
5.3.15.1 新規参入の脅威 81
5.3.15.2 代替品の脅威 82
5.3.15.3 供給者の交渉力 82
5.3.15.4 買い手の交渉力 82
5.3.15.5 競合の激しさ 82
5.3.16 主要ステークホルダーと購買基準 83
5.3.16.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 83
5.3.16.2 購入基準 84
5.3.17 投資と資金調達のシナリオ 85
5.3.18 人工知能とジェネレーティブAI 85
5.3.18.1 コンテンツ検出におけるジェネレーティブAIのインパクト 86
5.3.18.2 コンテンツ検出におけるジェネレーティブAIの使用例 86
5.3.18.3 コンテンツ検知におけるジェネレーティブAIの将来 87
6 コンテンツ検知市場：提供サービス別 88
6.1 はじめに
6.1.1 オファリングコンテンツ検知市場の促進要因
6.2 ソリューション 90
6.3 サービス 91
6.3.1 プロフェッショナルサービス 93
6.3.1.1 デジタルコンテンツエコシステムの複雑化と規制要件の厳格化 93
6.3.1.2 コンサルティング＆アドバイザリー 94
6.3.1.3 インプリメンテーション＆インテグレーション 95
6.3.1.4 サポート＆メンテナンス 96
6.3.2 マネージド・サービス 97
6.3.2.1 社内の運用負担を軽減したい組織向けのエンドツーエンドのアウトソーシング・ソリューション 97
7 コンテンツ検知市場、検知タイプ別 98
7.1 はじめに
7.1.1 検出タイプコンテンツ検知市場の促進要因
7.2 コンテンツモデレーション 100
7.2.1 いじめやデマの拡散からユーザーを守る必要性 100
7.3 AIが生成したコンテンツの検知 101
7.3.1 フェイクニュース、ディープフェイク、合成メディアなどのデータ悪用の防止 101
7.4 盗用検知 102
7.4.1 テキストベースのコンテンツのオリジナリティを確保する必要性 102
7.5 その他の検知タイプ 103

8 コンテンツ検知市場（コンテンツタイプ別） 105
8.1 はじめに 106
8.1.1 コンテンツタイプ：コンテンツ検知市場の促進要因 106
8.2 ビデオ 107
8.2.1 ビデオストリーム内の暴力やヘイトスピーチの検出に不可欠 107
8.3 テキスト 108
8.3.1 chatgptのようなGen AIモデルの台頭により、学術機関や報道機関向けアプリケーションに重要な役割を果たす 108
8.4 画像 109
8.4.1 偽造品の出品を防ぎ、ブランドの完全性を保護する需要 109
8.5 オーディオ 110
8.5.1 リアルタイムの音声からヘイトスピーチや不快なコメントを検出する 110
9 コンテンツ検知市場：エンドユーザー別 111
9.1 はじめに 112
9.1.1 エンドユーザー：コンテンツ検知市場の促進要因 112
9.2 ソーシャルメディアプラットフォーム 113
9.2.1 様々なソーシャルメディアプラットフォームにおける大量のユーザー生成コンテンツ（UGC） 113
9.3 ストリーミング＆コンテンツ共有プラットフォーム 114
9.3.1 厳しいコンテンツモデレーション法を遵守するための規制圧力の増加 114
9.4 小売・eコマース 115
9.4.1 デジタル詐欺と偽造品の増加 115
9.5 ゲーム・プラットフォーム 116
9.5.1 プレイヤーにとって安全で包括的な環境づくりの必要性 116
9.6 その他のエンドユーザー 117
10 コンテンツ検知市場（地域別） 119
10.1 はじめに 120
10.2 北米 122
10.2.1 北米：マクロ経済見通し 122
10.2.2 米国 128
10.2.2.1 デジタルプラットフォーム利用の急増に対抗するため、AIベースの技術に投資する有力プレイヤーの存在が大きい 128
10.2.3 カナダ 131
10.2.3.1 デジタルメディアの増加とオンライン安全の必要性 131
10.3 欧州 132
10.3.1 欧州：マクロ経済見通し 132
10.3.2 英国 136
10.3.2.1 誤情報の検出に対する懸念の高まりとリアルタイム・モデレーション・ソリューションの成長傾向 136
10.3.3 ドイツ 140
10.3.3.1 データ保護の枠組みや法律が厳しい第2位の市場 140
10.3.4 フランス 144
10.3.4.1 ソーシャルメディア、eコマース、エンターテインメント分野を中心に、有害コンテンツの監視と削除をプラットフォームに義務化 144
10.3.5 その他の欧州 144
10.4 アジア太平洋地域 144
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 144
10.4.2 中国 150
10.4.2.1 政府が監視するインターネットとソーシャルメディア・プラットフォームの大幅な利用 150
10.4.3 日本 153
10.4.3.1 主にメディア、eコマース、ゲーム分野において、効果的なコンテンツモデレーションを行うための厳しい法規制 153
10.4.4 インド 154
10.4.4.1 ソーシャルメディアとOTTプラットフォームの急増 154
10.4.5 その他のアジア太平洋地域 157
10.5 中東・アフリカ 157
10.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 158
10.5.2 GCC諸国 162
10.5.2.1 UAE 166
10.5.2.1.1 アラビア語コンテンツに特化した先進的ソリューションに対するグローバル企業と現地新興企業による投資 166
10.5.2.2 KSA 167
10.5.2.2.1 有害コンテンツを軽減する必要性の増加 167
10.5.2.3 その他のGCC諸国 167
10.5.3 南アフリカ 168
10.5.3.1 政府のイニシアティブと多額の外国投資 168
10.5.4 その他の中東・アフリカ 168
10.6 ラテンアメリカ 168
10.6.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 169
10.6.2 ブラジル 173
10.6.2.1 コストと言語の壁があるが、ソーシャルメディアとゲーミング・プラットフォームの利用増加による企業の投資機会 173
10.6.3 メキシコ 176
10.6.3.1 スペイン語のニュアンスに対応しつつ、安全なオンライン環境に対するニーズが高まる 176
10.6.4 その他のラテンアメリカ地域 177

11 競争環境 178
11.1 はじめに 178
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 178
11.3 収益分析（2019～2023年） 180
11.4 市場シェア分析、2023年 181
11.4.1 市場ランキング分析 184
11.5 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 184
11.5.1 スター企業 184
11.5.2 新興リーダー 184
11.5.3 浸透型プレーヤー 184
11.5.4 参加企業 185
11.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 186
11.5.5.1 企業フットプリント 186
11.5.5.2 検出タイプのフットプリント 187
11.5.5.3 オファリングのフットプリント 188
11.5.5.4 地域別フットプリント 189
11.6 企業評価マトリックス：新興企業／中小企業、2023年 190
11.6.1 進歩的企業 190
11.6.2 対応力のある企業 190
11.6.3 ダイナミックな企業 190
11.6.4 スタートアップ企業 190
11.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 192
11.6.5.1 主要新興企業／中小企業 192
11.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 193
11.7 競争シナリオと動向 194
11.7.1 製品上市と機能強化 194
11.7.2 取引 195
11.8 ブランド／製品の比較 198
11.9 会社の評価と財務指標 199
11.9.1 会社評価 199
11.9.2 財務指標 199
12 会社プロファイル 200
12.1 主要企業 200
12.1.1 マイクロソフト 200
12.1.1.1 事業概要 200
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 201
12.1.1.3 最近の動向 202
12.1.1.3.1 製品の発売と機能強化 202
12.1.1.3.2 取引 202

12.1.1.4 MnMビュー 203
12.1.1.4.1 勝利への権利 203
12.1.1.4.2 戦略的選択 203
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 203
12.1.2 グーグル 204
12.1.2.1 事業概要 204
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 205
12.1.2.3 最近の動向 206
12.1.2.3.1 取引 206
12.1.2.4 MnMビュー 206
12.1.2.4.1 勝利への権利 206
12.1.2.4.2 戦略的選択 206
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 206
12.1.3 アマゾン 207
12.1.3.1 事業概要 207
12.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 208
12.1.3.3 最近の動向 209
12.1.3.3.1 製品の発売 209
12.1.3.4 MnMの見解 209
12.1.3.4.1 勝利への権利 209
12.1.3.4.2 戦略的選択 209
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 209
12.1.4 IBM 210
12.1.4.1 事業概要 210
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 211
12.1.4.3 最近の動向 212
12.1.4.3.1 取引 212
12.1.4.4 MnMビュー 212
12.1.4.4.1 勝利への権利 212
12.1.4.4.2 戦略的選択 212
12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 212
12.1.5 アリババクラウド 213
12.1.5.1 事業概要 213
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 214
12.1.5.3 MnMビュー 214
12.1.5.3.1 勝利への権利 214
12.1.5.3.2 戦略的選択 214
12.1.5.3.3 弱点と競争上の脅威 214
12.1.6 HCLテクノロジーズ 215
12.1.6.1 事業概要 215
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 216

12.1.7 WIPRO 217
12.1.7.1 事業概要 217
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 218
12.1.7.3 最近の動向 218
12.1.7.3.1 取引 218
12.1.8 ファーウェイ・クラウド 219
12.1.8.1 事業概要 219
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 220
12.1.8.3 最近の動向 221
12.1.8.3.1 取引 221
12.1.9 アクセンチュア 222
12.1.9.1 事業概要 222
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 223
12.1.9.3 最近の動向 223
12.1.9.3.1 取引 223
12.1.10 クラリファイ 224
12.1.10.1 事業概要 224
12.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 224
12.1.10.3 最近の動き 225
12.1.10.3.1 取引 225
12.2 その他のプレーヤー 226
12.2.1 コギトテック 226
12.2.2 タスクス 227
12.2.3 コグニザント 227
12.2.4 プルーフポイント 228
12.2.5 コンセントリックス 228
12.3 スタートアップ/中小企業 229
12.3.1 サンテック・アイ 229
12.3.2 BESEDO 230
12.3.3 アクティブフェンス 231
12.3.4 センシティ 231
12.3.5 HIVE 232
12.3.6 キルボット 232
12.3.7 オリジナリティ・アイ 233
12.3.8 イメリット・テクノロジー 234
12.3.9 データループ 235
12.3.10 ウェブピュリファイ 236

13 隣接／関連市場 237
13.1 隣接市場の紹介 237
13.2 制限 237
13.3 コンテンツ自動認識市場 238
13.3.1 市場の定義 238
13.4 ソーシャルメディアにおけるAI市場 243
13.4.1 市場の定義 243
14 付録 248
14.1 ディスカッションガイド 248
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 250
14.3 カスタマイズオプション 252
14.4 関連レポート 252
14.5 著者の詳細 253

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Table of Contents

Summary

The content detection market is estimated at USD 16.48 billion in 2024 to USD 31.42 billion by 2029 at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 16.9% during the forecast period. The content detection market is gaining traction due to increased copyright concerns and the need for content protection resulting from the upsurge of digital content. Cosmopolitanism brought about this expansion of social networks and came along with the increase in nonprofessional content, calling for advanced moderation and detection tools.
"By detection type, the content moderation segment to hold the largest market size during the forecast period.”
Content moderation helps to eliminate hate speech, false information, obscene material, or trolling but extends to many digital platforms. Social media platforms, for instance, rely on content moderation techniques to protect users against bullying and also the spreading of falsehoods. At the same time, in e-commerce sites, internal structures check all postings and reviews to deter any possible rule infringements and scamming. Content moderation solutions include elements like AI, machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision to facilitate the automated scanning and filtering of text, images, audio and videos, usually complemented by human control for more subjective cases. With real-time moderation, the rise of needed multilingual abilities for online platforms, and the need for culture-sensitive systems that are well integrated within online platforms, online content moderation is increasingly critical in achieving a quality experience online.
“By detection type, the AI-generated content detection segment to register the fastest growth rate during the forecast period.”
The importance of AI-generated content detection tools is eminent in preserving authenticity, morality and adherence to rule of law in various fields. In education, it helps in maintaining academic misconduct by detecting the submission of plagiarized materials with the help of AI. Social media networks help prevent the spread of false information and the distribution of disruptive content like fabricated images, spam, or even deepfakes created by AI. In news & media, it monitors published news, especially tagging any photo, video, or article that appears artificially generated. Furthermore, this technology serves additional purposes in areas such as retail & e-commerce by eradicating fake reviews, false product pictures, and misleading advertisements.
“By region, Asia Pacific is expected to have the highest growth rate during the forecast period.”
The content detection market is growing fastest in the Asia Pacific region. The increasing consumption of user-generated content, the need for plagiarism detection services, and the development of tools employing advanced AI capabilities, such as ML and NLP are responsible for the thriving content detection industry in the region. The increase in the number of business transactions taking place online and the sheer amount of content generated daily also necessitates the need to promote safer interaction among business partners and adhere to industry standards. Content moderation is in high demand in India and China, which have vast user interactions. Given the regional linguistic and cultural diversity, content detection tools that incorporate machine learning, natural language processing, and computer vision techniques are used to minimize the manual processes of detecting undesirable text, pictures, audio, and videos.

In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the Content detection market.

• By Company Type: Tier 1 – 35%, Tier 2 – 40%, and Tier 3 – 25%
• By Designation: C Level Executives – 35%, Managers – 25%, and Others – 40%
• By Region: North America – 30%, Europe – 25%, Asia Pacific – 35%, RoW - 10%
The major players in the Content detection market include Microsoft (US), Google (US), Amazon (US), Alibaba Cloud (China), IBM (US), HCL Technologies (India), Huawei Cloud (China), Wipro (India), Accenture (Ireland), Clarifai (US). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their Content detection market footprint.

Research Coverage
The market study covers the content detection market size across different segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across various segments, including By Offering (Solutions, and Services (Professional Services (Consulting & Advisory, Implementation & Integration, Support & Maintenance), Managed Services)), By Detection Type (Content Moderation, AI-Generated Content Detection, Plagiarism Detection, and Other Detection Types), By Content Type (Video, Text, Image, and Audio), By End User (Social Media Platforms, Streaming & Content Sharing Platforms, Retail & eCommerce, Gaming Platforms, and Other End Users) and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report will help market leaders and new entrants with information on the closest approximations of the global content detection market’s revenue numbers and subsegments. It will also help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to better position their businesses and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (Increasing online content volume, rising advancements in AI and ML, rising concerns over content authenticity), restraints (Adapting to legal and regulatory requirements, complexity in language and cultural nuances), opportunities (Increasing demand for real-time moderation solutions, integration with social media and live streaming), and challenges (Managing large volumes of content, data security and privacy concerns).

1. Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the content detection market.
2. Market Development: The report provides comprehensive information about lucrative markets and analyses the content detection market across various regions.
3. Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the content detection market.
4. Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading include Microsoft (US), Google (US), Amazon (US), Alibaba Cloud (China), IBM (US), HCL Technologies (India), Huawei Cloud (China), Wipro (India), Accenture (Ireland), Clarifai (US), Cogito Tech (US), TaskUS (US), Cognizant (US), Proofpoint (US), Concentrix (US), SunTec.ai (US), Besedo (Sweden), ActiveFence (US), Sensity (Netherlands), Hive (US), QuillBot (US), Originality AI (Canada), Imerit Technology (US), Dataloop (Israel), WebPurify (US).

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1 INTRODUCTION 28
1.1 STUDY OBJECTIVES 28
1.2 MARKET DEFINITION 28
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 29
1.3 MARKET SCOPE 29
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 30
1.3.2 YEARS CONSIDERED 31
1.4 CURRENCY CONSIDERED 31
1.5 STAKEHOLDERS 32
2 RESEARCH METHODOLOGY 33
2.1 RESEARCH DATA 33
2.1.1 SECONDARY DATA 34
2.1.1.1 Key data from secondary sources 34
2.1.2 PRIMARY DATA 34
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 37
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 37
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 38
2.3 DATA TRIANGULATION 41
2.4 MARKET FORECAST 42
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 42
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 44
3 EXECUTIVE SUMMARY 45
4 PREMIUM INSIGHTS 47
4.1 GROWTH OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN CONTENT DETECTION MARKET 47
4.2 CONTENT DETECTION MARKET, BY OFFERING 47
4.3 CONTENT DETECTION MARKET, BY DETECTION TYPE 48
4.4 CONTENT DETECTION MARKET, BY END USER 48
4.5 NORTH AMERICA: CONTENT DETECTION MARKET, BY OFFERING AND CONTENT TYPE 49
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 50
5.1 INTRODUCTION 50
5.2 MARKET DYNAMICS 50
5.2.1 DRIVERS 51
5.2.1.1 Increasing online content volume 51
5.2.1.2 Rise in advancements in AI and ML 51
5.2.1.3 Rising concerns over content authenticity 52
5.2.2 RESTRAINTS 52
5.2.2.1 Adapting to legal and regulatory requirements 52
5.2.2.2 Complexity in language and cultural nuances 52
5.2.3 OPPORTUNITIES 53
5.2.3.1 Increasing demand for real-time moderation solutions 53
5.2.3.2 Integration with social media and live-streaming 53
5.2.4 CHALLENGES 54
5.2.4.1 Managing large volumes of content 54
5.2.4.2 Data security and privacy concerns 54
5.3 INDUSTRY TRENDS 55
5.3.1 BRIEF HISTORY OF CONTENT DETECTION MARKET 55
5.3.1.1 2000–2010 55
5.3.1.2 2010–2020 55
5.3.1.3 2020–Present 56
5.3.2 DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CUSTOMERS 56
5.3.3 PRICING ANALYSIS 57
5.3.3.1 Average selling price trend of key players, by detection type 57
5.3.3.2 Indicative pricing analysis of content detection solutions & services 58
5.3.4 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 59
5.3.4.1 Technology providers 59
5.3.4.2 Data providers 59
5.3.4.3 Service providers 59
5.3.4.4 End users 60
5.3.5 ECOSYSTEM/MARKET MAP 60
5.3.6 TECHNOLOGY ANALYSIS 61
5.3.6.1 Key technologies 61
5.3.6.1.1 Natural language processing (NLP) 61
5.3.6.1.2 Machine learning (ML) 62
5.3.6.1.3 Deep learning 62
5.3.6.2 Adjacent technologies 62
5.3.6.2.1 Robotic process automation (RPA) 62
5.3.6.2.2 Cloud computing 63
5.3.6.3 Complementary technologies 63
5.3.6.3.1 Data analytics 63
5.3.6.3.2 Computer vision 63
5.3.7 PATENT ANALYSIS 64
5.3.7.1 Methodology 64
5.3.8 CASE STUDIES 66
5.3.8.1 CoStar Group delivered efficient content moderation and image processing for commercial real-estate using AWS 66
5.3.8.2 AWS powered Dream11’s vision to improve future of sports for 220 million fans 67
5.3.8.3 Plato used Hive’s moderation models across all content produced by their users 67
5.3.9 KEY CONFERENCES & EVENTS, 2024–2025 68
5.3.10 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 68
5.3.11 BEST PRACTICES 69
5.3.12 TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES 70
5.3.13 FUTURE LANDSCAPE OF CONTENT DETECTION MARKET 70
5.3.13.1 Content detection technology roadmap till 2030 70
5.3.13.2 Short-term Roadmap (2024–2025) 70
5.3.13.3 Mid-term Roadmap (2026–2028) 71
5.3.13.4 Long-term Roadmap (2029–2030) 71
5.3.14 REGULATORY LANDSCAPE 71
5.3.14.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 71
5.3.14.2 Regulations 77
5.3.14.2.1 North America 77
5.3.14.2.1.1 US 77
5.3.14.2.1.2 Canada 77
5.3.14.2.2 Europe 77
5.3.14.2.2.1 UK 77
5.3.14.2.2.2 France 77
5.3.14.2.2.3 Germany 77
5.3.14.2.2.4 Spain 78
5.3.14.2.3 Asia Pacific 78
5.3.14.2.3.1 Australia 78
5.3.14.2.3.2 China 78
5.3.14.2.3.3 India 78
5.3.14.2.3.4 Japan 78
5.3.14.2.3.5 South Korea 78
5.3.14.2.3.6 Singapore 78
5.3.14.2.3.7 Taiwan 78
5.3.14.2.4 Middle East & Africa 79
5.3.14.2.4.1 UAE 79
5.3.14.2.4.2 Saudi Arabia 79
5.3.14.2.4.3 Qatar 79
5.3.14.2.4.4 Egypt 79
5.3.14.2.4.5 South Africa 79
5.3.14.2.4.6 Kenya 79
5.3.14.2.4.7 Nigeria 79
5.3.14.2.5 Latin America 79
5.3.14.2.5.1 Brazil 79
5.3.14.2.5.2 Mexico 80
5.3.14.2.5.3 Argentina 80

5.3.15 PORTER’S FIVE FORCES MODEL 80
5.3.15.1 Threat of new entrants 81
5.3.15.2 Threat of substitutes 82
5.3.15.3 Bargaining power of suppliers 82
5.3.15.4 Bargaining power of buyers 82
5.3.15.5 Intensity of competitive rivalry 82
5.3.16 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 83
5.3.16.1 Key stakeholders in buying process 83
5.3.16.2 Buying criteria 84
5.3.17 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 85
5.3.18 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND GENERATIVE AI 85
5.3.18.1 Impact of generative AI on content detection 86
5.3.18.2 Use cases of generative AI in content detection 86
5.3.18.3 Future of generative AI in content detection 87
6 CONTENT DETECTION MARKET, BY OFFERING 88
6.1 INTRODUCTION 89
6.1.1 OFFERING: CONTENT DETECTION MARKET DRIVERS 89
6.2 SOLUTIONS 90
6.3 SERVICES 91
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 93
6.3.1.1 Increase in complexity of digital content ecosystems and stringent regulatory requirements 93
6.3.1.2 Consulting & advisory 94
6.3.1.3 Implementation & integration 95
6.3.1.4 Support & maintenance 96
6.3.2 MANAGED SERVICES 97
6.3.2.1 End-to-end outsourcing solutions for organizations that wish to reduce in-house operational burdens 97
7 CONTENT DETECTION MARKET, BY DETECTION TYPE 98
7.1 INTRODUCTION 99
7.1.1 DETECTION TYPE: CONTENT DETECTION MARKET DRIVERS 99
7.2 CONTENT MODERATION 100
7.2.1 NEED TO PROTECT USERS AGAINST BULLYING AND ALSO SPREADING OF FALSEHOODS 100
7.3 AI-GENERATED CONTENT DETECTION 101
7.3.1 PREVENTION OF DATA MISUSE, SUCH AS FAKE NEWS, DEEPFAKES, AND SYNTHETIC MEDIA 101
7.4 PLAGIARISM DETECTION 102
7.4.1 NEED TO ENSURE ORIGINALITY OF TEXT-BASED CONTENT 102
7.5 OTHER DETECTION TYPES 103

8 CONTENT DETECTION MARKET, BY CONTENT TYPE 105
8.1 INTRODUCTION 106
8.1.1 CONTENT TYPE: CONTENT DETECTION MARKET DRIVERS 106
8.2 VIDEO 107
8.2.1 CRITICAL IN DETECTING VIOLENCE AND HATE SPEECH WITHIN VIDEO STREAMS 107
8.3 TEXT 108
8.3.1 INSTRUMENTAL IN APPLICATIONS FOR ACADEMIC INSTITUTIONS AND MEDIA OUTLETS, WITH RISE OF GEN AI MODELS SUCH AS CHATGPT 108
8.4 IMAGE 109
8.4.1 DEMAND TO PREVENT COUNTERFEIT PRODUCT LISTINGS AND PROTECT BRAND INTEGRITY 109
8.5 AUDIO 110
8.5.1 DETECTING HATE SPEECH OR OFFENSIVE COMMENTS IN REAL-TIME AUDIO 110
9 CONTENT DETECTION MARKET, BY END USER 111
9.1 INTRODUCTION 112
9.1.1 END USER: CONTENT DETECTION MARKET DRIVERS 112
9.2 SOCIAL MEDIA PLATFORMS 113
9.2.1 LARGE VOLUME OF USER-GENERATED CONTENT (UGC) ON VARIOUS SOCIAL MEDIA PLATFORMS 113
9.3 STREAMING & CONTENT SHARING PLATFORMS 114
9.3.1 INCREASE IN REGULATORY PRESSURE TO COMPLY WITH STRICT CONTENT MODERATION LAWS 114
9.4 RETAIL & ECOMMERCE 115
9.4.1 INCREASE IN DIGITAL FRAUD AND COUNTERFEIT GOODS 115
9.5 GAMING PLATFORMS 116
9.5.1 NEED TO CREATE SAFE AND INCLUSIVE ENVIRONMENT FOR PLAYERS 116
9.6 OTHER END USERS 117
10 CONTENT DETECTION MARKET, BY REGION 119
10.1 INTRODUCTION 120
10.2 NORTH AMERICA 122
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 122
10.2.2 US 128
10.2.2.1 Large presence of prominent players investing in AI-based technology to combat surge in digital platform usage 128
10.2.3 CANADA 131
10.2.3.1 Rise in digital media and need for online safety 131
10.3 EUROPE 132
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 132
10.3.2 UK 136
10.3.2.1 Rise in concerns for detect misinformation and growth trend toward real-time moderation solutions 136
10.3.3 GERMANY 140
10.3.3.1 Second-largest market with stringent data protection frameworks and laws 140
10.3.4 FRANCE 144
10.3.4.1 Mandating platforms to monitor and remove harmful content, mainly in social media, ecommerce, and entertainment sectors 144
10.3.5 REST OF EUROPE 144
10.4 ASIA PACIFIC 144
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 144
10.4.2 CHINA 150
10.4.2.1 Substantial use of internet and social media platforms monitored by government 150
10.4.3 JAPAN 153
10.4.3.1 Stringent laws and regulations for effective content moderation, mainly in media, ecommerce, and gaming sectors 153
10.4.4 INDIA 154
10.4.4.1 Increase in surge in social media and OTT platforms 154
10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 157
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 157
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 158
10.5.2 GCC COUNTRIES 162
10.5.2.1 UAE 166
10.5.2.1.1 Investments by global players and local startups on advanced solutions tailored to Arabic content 166
10.5.2.2 KSA 167
10.5.2.2.1 Increase in need to mitigate harmful content 167
10.5.2.3 Rest of GCC Countries 167
10.5.3 SOUTH AFRICA 168
10.5.3.1 Government initiatives and substantial foreign investments 168
10.5.4 REST OF THE MIDDLE EAST & AFRICA 168
10.6 LATIN AMERICA 168
10.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 169
10.6.2 BRAZIL 173
10.6.2.1 Opportunities for companies to invest due to rise in use of social media and gaming platforms, despite cost and language barriers 173
10.6.3 MEXICO 176
10.6.3.1 Increasing need for safe online environments, while accommodating Spanish language nuances 176
10.6.4 REST OF LATIN AMERICA 177

11 COMPETITIVE LANDSCAPE 178
11.1 INTRODUCTION 178
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 178
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 180
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 181
11.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 184
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 184
11.5.1 STARS 184
11.5.2 EMERGING LEADERS 184
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 184
11.5.4 PARTICIPANTS 185
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 186
11.5.5.1 Company Footprint 186
11.5.5.2 Detection Type footprint 187
11.5.5.3 Offering footprint 188
11.5.5.4 Regional footprint 189
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 190
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 190
11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 190
11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 190
11.6.4 STARTING BLOCKS 190
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 192
11.6.5.1 Key Startups/SMEs 192
11.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 193
11.7 COMPETITIVE SCENARIOS AND TRENDS 194
11.7.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 194
11.7.2 DEALS 195
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 198
11.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 199
11.9.1 COMPANY VALUATION 199
11.9.2 FINANCIAL METRICS 199
12 COMPANY PROFILES 200
12.1 KEY PLAYERS 200
12.1.1 MICROSOFT 200
12.1.1.1 Business overview 200
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 201
12.1.1.3 Recent developments 202
12.1.1.3.1 Product launches and enhancements 202
12.1.1.3.2 Deals 202

12.1.1.4 MnM view 203
12.1.1.4.1 Right to win 203
12.1.1.4.2 Strategic choices 203
12.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 203
12.1.2 GOOGLE 204
12.1.2.1 Business overview 204
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 205
12.1.2.3 Recent developments 206
12.1.2.3.1 Deals 206
12.1.2.4 MnM view 206
12.1.2.4.1 Right to win 206
12.1.2.4.2 Strategic choices 206
12.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 206
12.1.3 AMAZON 207
12.1.3.1 Business overview 207
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 208
12.1.3.3 Recent developments 209
12.1.3.3.1 Product launches 209
12.1.3.4 MnM view 209
12.1.3.4.1 Right to win 209
12.1.3.4.2 Strategic choices 209
12.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 209
12.1.4 IBM 210
12.1.4.1 Business overview 210
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 211
12.1.4.3 Recent developments 212
12.1.4.3.1 Deals 212
12.1.4.4 MnM view 212
12.1.4.4.1 Right to win 212
12.1.4.4.2 Strategic choices 212
12.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 212
12.1.5 ALIBABA CLOUD 213
12.1.5.1 Business overview 213
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 214
12.1.5.3 MnM view 214
12.1.5.3.1 Right to win 214
12.1.5.3.2 Strategic choices 214
12.1.5.3.3 Weaknesses and competitive threats 214
12.1.6 HCL TECHNOLOGIES 215
12.1.6.1 Business overview 215
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 216

12.1.7 WIPRO 217
12.1.7.1 Business overview 217
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 218
12.1.7.3 Recent developments 218
12.1.7.3.1 Deals 218
12.1.8 HUAWEI CLOUD 219
12.1.8.1 Business overview 219
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 220
12.1.8.3 Recent developments 221
12.1.8.3.1 Deals 221
12.1.9 ACCENTURE 222
12.1.9.1 Business overview 222
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 223
12.1.9.3 Recent developments 223
12.1.9.3.1 Deals 223
12.1.10 CLARIFAI 224
12.1.10.1 Business overview 224
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 224
12.1.10.3 Recent developments 225
12.1.10.3.1 Deals 225
12.2 OTHER PLAYERS 226
12.2.1 COGITO TECH 226
12.2.2 TASKUS 227
12.2.3 COGNIZANT 227
12.2.4 PROOFPOINT 228
12.2.5 CONCENTRIX 228
12.3 STARTUPS/SMES 229
12.3.1 SUNTEC.AI 229
12.3.2 BESEDO 230
12.3.3 ACTIVEFENCE 231
12.3.4 SENSITY 231
12.3.5 HIVE 232
12.3.6 QUILLBOT 232
12.3.7 ORIGINALITY AI 233
12.3.8 IMERIT TECHNOLOGY 234
12.3.9 DATALOOP 235
12.3.10 WEBPURIFY 236

13 ADJACENT/RELATED MARKETS 237
13.1 INTRODUCTION TO ADJACENT MARKETS 237
13.2 LIMITATIONS 237
13.3 AUTOMATIC CONTENT RECOGNITION MARKET 238
13.3.1 MARKET DEFINITION 238
13.4 AI IN SOCIAL MEDIA MARKET 243
13.4.1 MARKET DEFINITION 243
14 APPENDIX 248
14.1 DISCUSSION GUIDE 248
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 250
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 252
14.4 RELATED REPORTS 252
14.5 AUTHOR DETAILS 253

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