カスタマーサービス向けAI市場：製品タイプ別（AIエージェント、レコメンデーションシステム（ナレッジベースプラットフォーム）、ワークフロー自動化（RPA、CRM自動化）、コンテンツ生成、カスタマージャーニー分析、サービス品質管理） - 2030年までの世界予測

AI for Customer Service Market by Product Type (AI Agents, Recommendation Systems (Knowledge Base Platforms), Workflow Automation (RPA, CRM Automation), Content Generation, Customer Journey Analytics, Service Quality Management) - Global Forecast to 2030

カスタマーサービス向けAI市場は、2024年の120億6,000万米ドルから2030年には478億2,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は25.8％になると予測されている。AIを搭載したチャットボットとバー... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年2月10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	通常2営業日以内	369	367	英語

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サマリー

カスタマーサービス向けAI市場は、2024年の120億6,000万米ドルから2030年には478億2,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は25.8％になると予測されている。AIを搭載したチャットボットとバーチャルアシスタントは、効率的でパーソナライズされたサポートを提供することで、顧客サービスを変革している。これらのテクノロジーにより、企業は24時間365日顧客と関わることができ、問い合わせに即座に対応することで、待ち時間を大幅に短縮し、満足度を高めることができる。チャットボットは複数の会話を同時に処理できるため、サービス品質を損なうことなくピーク時の拡張性を確保できる。さらに、高度なアルゴリズムを活用して顧客データを分析することで、より深いつながりを育むテーラーメイドのレコメンデーションやコンテキストに応じたインタラクションが可能になります。このパーソナライゼーションは、ユーザー・エクスペリエンスを向上させるだけでなく、顧客ロイヤルティを高める。企業がこうしたAIソリューションをますます採用するにつれ、チャットボットは現代の顧客エンゲージメント戦略において不可欠なツールとなりつつあり、業務を効率化し、全体的なサービス品質を高めている。
"エンドユーザー別では、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が予測期間中に市場をリードする"
ヘルスケアとライフサイエンスは、革新的なエンゲージメント戦略を通じて、ますます顧客サービス市場をリードしています。顧客体験を向上させるため、パーソナライズされたインタラクションとデジタル・チャネルを組み合わせたハイブリッド・エンゲージメント・モデルが台頭している。企業はAI技術を活用して、オーダーメイドのコミュニケーション、セルフサービス分析、インテリジェントな患者サービスを提供し、より迅速な対応環境を育成している。デジタルトランスフォーメーションへのシフトにより、遠隔医療やバーチャル訪問が一般的になり、患者は医療提供者と便利にやり取りできるようになった。さらに、組織はパーソナライズされたインサイトとカスタマイズされたケアジャーニーに重点を置き、患者のニーズが効果的に満たされるようにしている。このような進化は、サービス提供を改善するだけでなく、急速に変化する状況の中で、患者の全体的な満足度とロイヤルティを高めることにもつながります。
"地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGR市場を記録する"アジア太平洋地域は、テクノロジーの急速な導入、大規模な消費者基盤、顧客体験の向上に対する需要の高まりにより、AIを活用したカスタマーサービス市場をリードしています。電子商取引、モバイルサービス、さまざまな業界、特に小売業、銀行業、通信業におけるデジタルトランスフォーメーション・イニシアチブの台頭により、より効率的でパーソナライズされた顧客対応の必要性が高まっている。このトレンドを牽引しているのはインドと中国である。インドでは、サービス提供の改善とコスト削減に焦点が当てられており、中国では、AIが音声アシスタントやチャットボットなどのスマートなカスタマーサービス・ソリューションに統合され、何百万人もの顧客にサービスを提供している。こうしたイノベーションは顧客満足度を高め、業務を合理化し、消費者と企業双方の高まる期待に応えるものである。
プライマリーの内訳
カスタマーサービス向けAI市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システム・インテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施した。
 企業別：ティアI：45％、ティアII：35％、ティアIII：20
 役職別Cレベル：40％、ディレクターレベル：35％、その他：25
 地域別：北米：30％、欧州：20％、アジア太平洋地域：35％、中東・アフリカ：10％、中南米：5％。
マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、AWS（米国）、セールスフォース（米国）、アトラシアン（オーストラリア）、ServiceNow（米国）、SAP（ドイツ）、ゼンデスク（米国）は、カスタマーサービス向けAI市場の主要企業の一部である。
この調査には、顧客サービス向けAI市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
調査対象範囲
この調査レポートは、カスタマーサービス向けAI市場を製品タイプ別（チャットボットとバーチャルアシスタント、AI駆動型発券システム、感情・フィードバック分析ツール、推奨システム、視覚・診断ツール、ワークフロー自動化、コンテンツ管理、AIエージェント）、展開モード別（クラウドとオンプレミス）、カスタマーサービス提供モード別（セルフサービス、エージェント増強型バックエンド業務自動化）、機能分野別（プリセールス、ポストセールス）、技術別（ジェネレーティブAI、その他のAI）、顧客との対話チャネル別（テキストと電子メール、音声、ビデオ／ビジュアル、オムニチャネル）、エンドユーザー別（メディア＆エンターテイメント、通信、政府＆公共部門、ヘルスケア＆ライフサイエンス、製造、小売＆eコマース、テクノロジー＆ソフトウェア、旅行＆ホスピタリティ、運輸＆物流）。本レポートでは、カスタマーサービス向けAI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューションとサービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品とサービスの発表、M&A、顧客サービス向けAI市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。顧客サービス向けAI市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析もカバーしています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、顧客サービス向けAI市場全体とサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供し、この市場の市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より良いビジネスの位置づけと適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。また、本レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- 主な促進要因（オムニチャネルのセルフサービスオプションによる顧客エンゲージメントの向上、インテリジェントルーティングによる効率性と満足度の向上）、阻害要因（カスタマーサービスにおけるディープフェイクの脅威の緩和）、機会（AIソリューションによるカスタマーサービス効率の向上、AIソリューションによるプロアクティブカスタマーサービスの強化）、課題（カスタマーサービスにおける離職の脅威）の分析
- 製品開発／イノベーション：カスタマーサービス向けAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発売に関する詳細な洞察
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のカスタマーサービス向けAI市場を分析しています。
- 市場の多様化：顧客サービス用AI市場における新製品＆サービス、未開拓地域、最近の開発、投資に関する詳細情報
- 競合評価：マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、オラクル（米国）、AWS（米国）、セールスフォース（米国）、アトラシアン（オーストラリア）、カスタマーサービス向けAI市場においては、ServiceNow（米国）、SAP（ドイツ）、Zendesk（米国）、Sprinklr（米国）、OpenAI（米国）、Aisera（米国）、UiPath（米国）、HubSpot（米国）、NICE（イスラエル）、Intercom（米国）、Qualtrics（米国）などがある。

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1 はじめに
1.1 調査目的 34
1.2 市場の定義 34
1.2.1 包含と除外 35
1.3 市場範囲 35
1.3.1 市場区分と対象地域 36
1.3.2 考慮した年数 37
1.4 考慮した通貨 37
1.5 利害関係者 38
2 調査方法 39
2.1 調査データ 39
2.1.1 二次データ 40
2.1.2 一次データ 40
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 41
2.1.2.2 主要業界インサイト 41
2.2 データの三角測量 42
2.3 市場規模の推定 43
2.3.1 トップダウンアプローチ 43
2.3.2 ボトムアップアプローチ 44
2.4 市場予測 47
2.5 リサーチの前提 48
2.6 リスク評価 49
2.7 リサーチの限界
3 エグゼクティブサマリー 50
4 プレミアムインサイト
4.1 顧客サービス向け AI 市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 55
4.2 顧客サービス向けAI市場：上位3つの顧客サービス提供形態 56
4.3 北米：顧客サービス向けAI市場：展開形態別、機能分野別
および機能分野別 56
4.4 顧客サービス向けAI市場：地域別 57

5 市場概要と業界動向 58
5.1 はじめに 58
5.2 市場のダイナミクス 58
5.2.1 ドライバ 59
5.2.1.1 オムニチャネルによる顧客エンゲージメントの向上 59
セルフサービスオプション 59
5.2.1.2 AI統合によるエージェントの効率最大化 60
5.2.1.3 インテリジェントルーティングによる効率性と満足度の向上 60
5.2.2 制約事項 60
5.2.2.1 カスタマーサービスにおけるディープフェイクの脅威の軽減 60
5.2.3 機会 61
5.2.3.1 ジェネレーティブAIイノベーションによる顧客サービスの変革 61
5.2.3.2 AIソリューションによるプロアクティブな顧客サービスの強化 61
5.2.4 課題 61
5.2.4.1 カスタマーサービスにおける離職の脅威 61
5.3 業界動向 62
5.3.1 カスタマーサービス市場におけるAIの進化 62
5.3.2 事例分析 63
5.3.2.1 スモークボールはBrainFish AIヘルプセンターで効率と満足度を向上させた 63
ブレインフィッシュAIヘルプセンター 63
5.3.2.2 フィリップモリスはTovieで顧客エンゲージメントを強化 64
マークチャットボット 64
5.3.2.3 Qapital、AdaのAIソリューションで24時間365日のサービスと自動化を実現 65
5.3.2.4 ゴルジアスがエブリデイ・ドースのカスタマー・サポートの効率化を支援し、大量のチケットを管理 65
5.3.2.5 RingCentralがコルテバのコミュニケーションを統合し、グローバルコラボレーションを成功に導く 66
5.3.2.6 Jardim Exótico社がTovie AIのチャットボットソリューションでカスタマーサポートを強化 67
5.3.2.7 Orange SpainがUiPathのRPAソリューションで業務を効率化 68
5.3.3 エコシステム分析 68
5.3.3.1 チャットボットとバーチャルアシスタント提供企業 71
5.3.3.1.1 ルールベースのチャットボット 71
5.3.3.1.2 会話型ボット 72
5.3.3.1.3 音声アシスタント 72
5.3.3.2 AI主導型発券システムプロバイダー 72
5.3.3.2.1 自動チケットルーティング 72
5.3.3.2.2 セルフサービスポータル 72
5.3.3.2.3 ケース解決アシスタント 73
5.3.3.3 センチメントとフィードバック分析ツール 73
5.3.3.3.1 センチメントと感情の検出 73
5.3.3.3.2 顧客フィードバック 73
5.3.3.3.3 ソーシャルメディアモニタリング 73
5.3.3.4 レコメンデーションシステム 74
5.3.3.4.1 ダイナミックFAQ 74
5.3.3.4.2 ナレッジベース・プラットフォーム 74
5.3.3.5 視覚・診断ツール 74
5.3.3.5.1 画像認識ツール 75
5.3.3.5.2 音声ベースの支援 75
5.3.3.6 ワークフローの自動化 75
5.3.3.6.1 ロボットによるプロセス自動化 75
5.3.3.6.2 統合 CRM 自動化 75
5.3.3.7 コンテンツ管理
5.3.3.7.1 コンテンツ配信 76
5.3.3.7.2 コンテンツ生成 76
5.3.3.7.3 コンテンツのモデレーション 76
5.3.3.8 AIエージェント
5.3.3.8.1 パフォーマンス分析 77
5.3.3.8.2 会話インテリジェンス 77
5.3.3.9 顧客との対話チャネル
5.3.3.9.1 テキストと電子メール 78
5.3.3.9.2 音声 78
5.3.3.9.3 ビデオ／ビジュアル 78
5.3.3.9.4 オムニチャネル 78
5.3.3.10 エンドユーザー 78
5.3.4 テクノロジー分析 79
5.3.4.1 主要技術 79
5.3.4.1.1 NLPとディープラーニング 79
5.3.4.1.2 ビッグデータ分析 79
5.3.4.1.3 生成AI 79
5.3.4.1.3.1 ルールベースのモデル 80
5.3.4.1.3.2 統計モデル 80
5.3.4.1.3.3 ディープラーニングモデル 80
5.3.4.1.3.4 生成的逆数ネットワーク（GAN） 80
5.3.4.1.3.5 オートエンコーダ 81
5.3.4.1.3.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 81
5.3.4.1.3.7 トランスフォーマベースの大規模言語モデル（LLM） 81
5.3.4.1.4 AIエージェントの記憶 81
5.3.4.1.4.1 短期記憶（STM） 82
5.3.4.1.4.2 長期記憶（LTM）タイプ1 82
5.3.4.1.4.3 長期記憶（LTM）タイプ2 82
5.3.4.1.4.4 長期記憶（LTM）タイプ3 82
5.3.4.1.5 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 83
5.3.4.2 隣接技術 83
5.3.4.2.1 クラウドコンピューティング 83
5.3.4.2.2 エッジコンピューティング 83
5.3.4.2.3 モノのインターネット 83
5.3.4.2.4 5Gと高度なコネクティビティ 83
5.3.4.3 補完技術 84
5.3.4.3.1 サイバーセキュリティ 84
5.3.4.3.2 拡張現実（AR）と仮想現実（VR） 84
5.3.4.3.3 ブロックチェーン 84
5.3.5 規制の状況 84
5.3.5.1 規制機関、政府機関、その他の組織 85
5.3.5.2 規制の枠組み 89
5.3.5.2.1 北米 89
5.3.5.2.1.1 米国 89
5.3.5.2.1.2 カナダ 90
5.3.5.2.2 欧州 90
5.3.5.2.2.1 ドイツ 90
5.3.5.2.2.2 イギリス 90
5.3.5.2.2.3 フランス 90
5.3.5.2.3 アジア太平洋地域 91
5.3.5.2.3.1 オーストラリア 91
5.3.5.2.3.2 インド 91
5.3.5.2.3.3 中国 91
5.3.5.2.4 中東・アフリカ 91
5.3.5.2.4.1 アラブ首長国連邦 91
5.3.5.2.4.2 ケニア 91
5.3.5.2.4.3 アフリカ 92
5.3.5.2.5 中南米 92
5.3.5.2.5.1 ブラジル 92
5.3.5.2.5.2 メキシコ 92
5.3.5.2.5.3 アルゼンチン 92
5.3.6 サプライチェーン分析 93
5.3.7 ポーターの5つの力分析 94
5.3.7.1 新規参入の脅威 95
5.3.7.2 代替品の脅威 96
5.3.7.3 供給者の交渉力 96
5.3.7.4 買い手の交渉力 96
5.3.7.5 競争相手の強さ 96
5.3.8 主要会議・イベント（2025～2026年） 96
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準 97
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 97
5.3.9.2 購入基準 98
5.3.10 価格分析 98
5.3.10.1 ソフトウェアタイプ別の指標価格分析 99
5.3.10.2 指標的価格分析（製品タイプ別） 100

5.3.11 特許分析 102
5.3.11.1 方法論 102
5.3.11.2 出願特許（文書タイプ別） 102
5.3.11.3 イノベーションと特許出願 102
5.3.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 106
5.3.13 投資環境と資金調達シナリオ 108
5.3.14 顧客サービス向けAI市場におけるジェネレーティブAIの影響 108
5.3.14.1 主要なユースケースと市場の可能性 108
5.3.14.2 主なユースケース 109
5.3.14.2.1 効率と生産性の向上 110
5.3.14.2.2 24時間365日の可用性 110
5.3.14.2.3 パーソナライズされた顧客対応 110
5.3.14.2.4 コスト削減 110
5.3.14.2.5 積極的な顧客エンゲージメント 110
5.3.14.2.6 拡張性 110
6 顧客サービス向け AI 市場：エンドユーザー別 111
6.1 はじめに 112
6.1.1 エンドユーザー：顧客サービス向けAI市場の促進要因 114
6.2 BFSI 114
6.2.1 AI主導の効率性とセキュリティでBFSI顧客サービスを強化 114
6.3 メディア＆エンターテインメント 115
6.3.1 AIによる視聴者エンゲージメントのパーソナライズ 115
6.4 通信 116
6.4.1 カスタマーサポートの自動化による迅速な解決 116
6.5 政府・公共部門 117
6.5.1 AI主導のアシスタンスで市民サービスを強化 117
6.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス 118
6.6.1 AIを活用したサポートで患者との対話を変革 118
6.7 製造業 119
6.7.1 技術支援とサプライチェーン問合せの合理化 119
6.8 小売・Eコマース 120
6.8.1 AIを活用したカスタマーサービスでショッピング体験を向上 120
6.9 テクノロジー＆ソフトウェア 121
6.9.1 インテリジェントAIソリューションでユーザーサポートを最適化 121
6.10 トラベル＆ホスピタリティ 122
6.10.1 AIを活用したインタラクションでゲストサービスに革命を起こす 122
6.11 運輸・物流 123
6.11.1 AIによる出荷追跡と物流サポートの強化 123
6.12 その他のエンドユーザー 124

7 顧客サービス向けAI市場（製品別） 126
7.1 はじめに 127
7.1.1 製品カスタマーサービス向けAI市場の促進要因
7.2 タイプ
7.2.1 チャットボットとバーチャルアシスタント 129
7.2.1.1 ルールベースのチャットボット 130
7.2.1.2 AIを活用した会話ボット 130
7.2.1.3 音声アシスタントと音声分析 130
7.2.1.4 その他のチャットボット＆バーチャルアシスタント 131
7.2.2 AIを活用した発券システム 131
7.2.2.1 自動チケットルーティング 132
7.2.2.2 セルフサービスポータル 132
7.2.2.3 ケース解決支援 132
7.2.2.4 その他のAI主導型発券システム 132
7.2.3 センチメント・フィードバック分析ツール 132
7.2.3.1 センチメントと感情の検出 133
7.2.3.2 顧客フィードバック 133
7.2.3.3 ソーシャルメディア・モニタリング 134
7.2.3.4 その他のセンチメント・フィードバック分析ツール 134
7.2.4 推薦システム 134
7.2.4.1 商品推奨システム 135
7.2.4.2 ダイナミックFAQ 135
7.2.4.3 ナレッジベース・プラットフォーム 135
7.2.4.4 その他の推薦システム 136
7.2.5 視覚・診断ツール 136
7.2.5.1 画像認識ツール 137
7.2.5.2 ビデオベースの支援 137
7.2.5.3 その他の視覚・診断ツール 137
7.2.6 ワークフローの自動化 137
7.2.6.1 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 138
7.2.6.2 統合 CRM 自動化 138
7.2.6.3 その他のワークフロー自動化ツール 138
7.2.7 コンテンツ管理 139
7.2.7.1 コンテンツ配信 139
7.2.7.2 コンテンツ生成 140
7.2.7.3 コンテンツのモデレーションとフィルタリング 140
7.2.7.4 その他のコンテンツ管理 140
7.2.8 AI エージェント 140
7.2.8.1 パフォーマンス分析 141
7.2.8.2 会話インテリジェンス 141
7.2.8.3 行動分析とエンゲージメント 142
7.2.8.4 その他のAIエージェント 142
7.2.9 その他の製品タイプ 142
7.3 導入形態別 143
7.3.1 クラウド 145
7.3.1.1 柔軟性、費用対効果、迅速な展開が市場を牽引する 145
7.3.2 オンプレミス 146
7.3.2.1 セキュアでカスタマイズされたオンプレミスAIが市場を牽引 146
7.4 顧客サービスの提供形態別 147
7.4.1 セルフサービス 148
7.4.1.1 待ち時間と運用コストの削減が市場を牽引 148
7.4.2 エージェントによる拡張 149
7.4.2.1 AIを活用した拡張エージェントによる顧客サービスの高度化 149
7.4.3 バックエンド業務の自動化 150
7.4.3.1 サービス業務の合理化と最適化が市場を牽引 150
7.5 機能分野別 151
7.5.1 プリセールス 152
7.5.1.1 顧客体験向上のためのオーダーメイド・ソリューションが市場を牽引 152
7.5.2 ポストセールス 153
7.5.2.1 AIソリューションによる顧客満足度とサポートの向上が市場を牽引 153
8 顧客サービス向けAI市場（技術別） 154
8.1 はじめに 155
8.1.1 ジェネレーティブAI 156
8.1.1.1 ジェネレーティブAIによる動的で文脈を認識したインタラクションの強化 156
8.1.2 その他のAI 157
8.1.2.1 顧客サービスの強化：AIテクノロジーの力 157
9 顧客サービス向けAI市場、顧客インタラクション・チャネル別
インタラクション・チャネル別
9.1 はじめに 159
9.2 テキストと電子メール 160
9.2.1 非同期コミュニケーションによるエンゲージメントの最大化が市場を牽引 160
9.3 音声 161
9.3.1 音声とデジタルツールの統合が進み、市場を牽引する 161
9.4 ビデオ／ビジュアル 162
9.4.1 ビデオ・インタラクションによる顧客エンゲージメントの強化が市場を牽引する 162
9.5 オムニチャネル 163
9.5.1 チャネル間のデータ統合によるパーソナライゼーション強化が市場を牽引する 163

10 顧客サービス向けAI市場：地域別 165
10.1 はじめに 166
10.2 北米 167
10.2.1 北米：顧客サービス向けAI市場の促進要因 168
10.2.2 北米：マクロ経済による影響 168
10.2.3 米国 174
10.2.3.1 AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントによる顧客体験の向上ニーズの高まりが市場を牽引 174
10.2.4 カナダ 175
10.2.4.1 AIを活用したカスタマーサポートを強化する倫理的AIの革新が市場を牽引 175
10.3 欧州 176
10.3.1 欧州：顧客サービス向けAI市場の促進要因 176
10.3.2 欧州：マクロ経済への影響 177
10.3.3 英国 182
10.3.3.1 倫理的AIによる顧客エンゲージメントの強化が市場を牽引 182
10.3.4 ドイツ 183
10.3.4.1 AIを活用した顧客サービスが市場を牽引する 183
10.3.5 フランス 184
10.3.5.1 顧客サービスのための倫理的AIソリューションが市場を牽引する 184
10.3.6 イタリア 185
10.3.6.1 中小企業のエンパワーメントとデータプライバシー強化が市場を牽引 185
10.3.7 スペイン 186
10.3.7.1 オラクルの10億ドルのクラウド投資がAIの成長を促進 186
10.3.8 その他の欧州 187
10.4 アジア太平洋地域 187
10.4.1 アジア太平洋地域：カスタマーサービス向けAI市場の促進要因 188
10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の影響 188
10.4.3 中国 195
10.4.3.1 ジェネレーティブAIアプリケーションに対する規制認可の導入が市場を牽引 195
10.4.4 日本 196
10.4.4.1 顧客サービス向けAIを推進する規制上の取り組みとパートナーシップ 196
10.4.5 インド 197
10.4.5.1 パーソナライズされた顧客サービスのためのAI主導型ソリューションの採用が市場を牽引 197
10.4.6 韓国 198
10.198 4.6.1 パーソナライズされた顧客サポートのためのAI統合が市場を牽引 198
10.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 199
10.4.7.1 オーストラリア・ニュージーランドにおけるAI革命が市場を牽引 199

10.4.8 ASEAN諸国 200
10.4.8.1 政府がAI革新のためのデジタルインフラを強化することが市場を牽引する 200
10.4.9 その他のアジア太平洋地域 201
10.5 中東・アフリカ 202
10.5.1 中東・アフリカ：顧客サービス向けAI市場の促進要因 202
10.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済の影響 203
10.5.3 中東 208
10.5.3.1 KSA 209
10.5.3.1.1 AI主導の顧客エンゲージメント強化に向けたサウジアラビアのビジョン2030が市場を牽引 209
10.5.3.2 UAE 210
10.5.3.2.1 UAEのデジタルトランスフォーメーションがAI主導の顧客サービス革新を促進 210
10.5.3.3 バーレーン 211
10.5.3.3.1 バーレーンの規制サンドボックスが顧客サービスにおけるAIイノベーションを促進 211
10.5.3.4 クウェート 212
10.5.3.4.1 SAP は業務効率向上のために AI をビジネスアプリケーションに組み込むことで、クウェートの組織を強化する 212
10.5.3.5 その他の中東地域 213
10.5.4 アフリカ 214
10.6 ラテンアメリカ 215
10.6.1 ラテンアメリカ：カスタマーサービス向けAI市場の促進要因 215
10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済による影響 215
10.6.3 ブラジル 221
10.6.3.1 AI搭載チャットボットによる顧客サービス革新の増加が市場を牽引 221
10.6.4 メキシコ 222
10.6.4.1 重要なパートナーシップとイノベーションを通じて顧客サービスにAIを活用するメキシコ 222
10.6.5 アルゼンチン 223
10.6.5.1 AI成長を促進する戦略的パートナーシップと投資インセンティブ 223
10.6.6 その他のラテンアメリカ 224
11 競争環境 225
11.1 概要 225
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2020～2024年） 225
11.3 収益分析（2019-2023年） 228
11.4 市場シェア分析、2023年 229
11.4.1 主要プレーヤーの市場シェア分析 229
11.4.2 市場ランキング分析 230

11.5 製品比較分析（製品タイプ別） 231
11.5.1 製品比較分析、チャットボット・仮想アシスタント別
バーチャルアシスタント 231
11.5.1.1 Google Dialogflow 231
11.5.1.2 IBM Watson Assistant 232
11.5.1.3 XOオートメーション（Kore.ai） 232
11.5.2 製品比較分析（AI主導型発券システム別） 232
11.5.2.1 Freedy AI（フレッシュデスク） 232
11.5.2.2 AIボット（Zendesk） 232
11.5.2.3 Zia AI（ゾーホー） 232
11.5.3 製品比較分析（レコメンデーションシステム別） 233
11.5.3.1 Amazon Personalize（AWS） 233
11.5.3.2 プロダクト・レコメンデーション・エンジン（セールスフォース） 233
11.5.3.3 ダイナミックイールド 233
11.6 主要ベンダーの企業評価と財務指標 234
11.7 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 235
11.7.1 スターズ 235
11.7.2 新興リーダー 235
11.7.3 浸透型プレーヤー 235
11.7.4 参加企業 235
11.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー 237
11.7.5.1 企業フットプリント 237
11.7.5.2 地域別フットプリント 238
11.7.5.3 製品タイプ別フットプリント 239
11.7.5.4 顧客との対話チャネルのフットプリント 240
11.7.5.5 エンドユーザーのフットプリント 241
11.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 242
11.8.1 進歩的企業 243
11.8.2 レスポンシブ企業 243
11.8.3 ダイナミックな企業 243
11.8.4 スターティングブロック 243
11.8.5 競争ベンチマーク：新興企業／SM（2023年） 245
11.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 245
11.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 247
11.9 競争シナリオ 248
11.9.1 製品上市と機能強化 248
11.9.2 取引 251

12 企業プロファイル 254
12.1 紹介 254
12.2 主要プレーヤー
12.2.1 マイクロソフト 254
12.2.1.1 事業概要 254
12.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 256
12.2.1.3 最近の動向 256
12.2.1.3.1 製品の発売と機能強化 256
12.2.1.3.2 取引 257
12.2.1.4 MnMの見解 258
12.2.1.4.1 主要な強み 258
12.2.1.4.2 戦略的選択 258
12.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 258
12.2.2 IBM 259
12.2.2.1 事業概要 259
12.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 260
12.2.2.3 最近の動向 261
12.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 261
12.2.2.3.2 取引 262
12.2.2.4 MnMの見解 262
12.2.2.4.1 主要な強み 262
12.2.2.4.2 戦略的選択 263
12.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 263
12.2.3 グーグル 264
12.2.3.1 事業概要 264
12.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 265
12.2.3.3 最近の動向 267
12.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 267
12.2.3.3.2 取引 268
12.2.3.4 MnMの見解 269
12.2.3.4.1 主要な強み 269
12.2.3.4.2 戦略的選択 269
12.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 269
12.2.4 AWS 270
12.2.4.1 事業概要 270
12.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 271
12.2.4.3 最近の動向 272
12.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 272
12.2.4.3.2 取引 273
12.2.4.4 MnMビュー 274
12.2.4.4.1 主要な強み 274
12.2.4.4.2 戦略的選択 274
12.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 274
12.2.5 セールスフォース 275
12.2.5.1 事業概要 275
12.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 276
12.2.5.3 最近の動向 277
12.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 277
12.2.5.4 MnMビュー 278
12.2.5.4.1 主要な強み 278
12.2.5.4.2 戦略的選択 278
12.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 278
12.2.6 アトラシアン 279
12.2.6.1 事業概要 279
12.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 280
12.2.6.3 最近の動向 282
12.2.6.3.1 製品の発売と機能強化 282
12.2.7 サービセナウ 283
12.2.7.1 事業概要 283
12.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 284
12.2.7.3 最近の動向 286
12.2.7.3.1 製品ローンチと機能強化 286
12.2.8 ゼンデスク 287
12.2.8.1 事業概要 287
12.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 288
12.2.8.3 最近の動向 290
12.2.8.3.1 製品の発売と機能強化 290
12.2.8.3.2 取引 290
12.2.9 SAP 291
12.2.9.1 事業概要 291
12.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 292
12.2.9.3 最近の動向 293
12.2.9.3.1 取引 293
12.2.10 スプリンクラー 294
12.2.10.1 事業概要 294
12.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 295
12.2.10.3 最近の動向 298
12.2.10.3.1 取引 298
12.2.11 オープンアイ 299
12.2.11.1 事業概要 299
12.2.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 300
12.2.11.3 最近の動向 301
12.2.11.3.1 製品の発売と機能強化 301
12.2.11.3.2 取引 302
12.2.12 アイセラ 303
12.2.13 uipath 304
12.2.14 ハブスポット 305
12.2.15 NICE 306
12.2.16 インターコム 307
12.2.17 Qualtrics 308
12.2.18 フレッシュワークス 309
12.2.19 ライブパーソン 310
12.2.20 ヘルプシフト 311
12.2.21 yellow.ai 312
12.2.22 コギト 313
12.2.23 smartaction 314
12.2.24 talkdesk 315
12.2.25 FIVE9 316
12.2.26 リングセントラル 317
12.2.27 ネクスティバ 318
12.2.28 kore.ai 319
12.2.29 ダイナミックイールド 320
12.2.30 ジオハプティック 321
12.2.31 オラクル 322
12.2.32 アフィニティ
12.3 スタートアップ／中小企業 323
12.3.1 コミュニケート 323
12.3.2 ヘルプスカウト 324
12.3.3 ゴルジアス 325
12.3.4 ATERA 325
12.3.5 ADA 326
12.3.6 カスタマー 327
12.3.7 LEVITY 328
12.3.8 コグニジー 328
12.3.9 エンゲージメントウェア 329
12.3.10 netomi 329
12.3.11 レベルアイ 330
12.3.12 シビルAI 331
12.3.13 one ai 332
12.3.14 ブレインフィッシュ 333
12.3.15 センティスム 334
12.3.16 バルト 335
12.3.17 トビー・アイ 336
12.3.18 GURU 337
12.3.19 ティディオ 338
12.3.20 QUIQ（クイック） 339
12.3.21 エアコール 340
12.3.22 ワンリーチ.ai 340
12.3.23 クレスタ 341
12.3.24 ディープデスク 342
12.3.25 フロント 342
12.3.26 フルビュー 343
12.3.27 crescendo ai 343
12.3.28 グリッドスペース 344
13 隣接市場と関連市場 345
13.1 はじめに 345
13.2 会話AI市場 - 2030年までの世界予測 345
13.2.1 市場の定義 345
13.2.2 市場概要 345
13.2.2.1 会話型AI市場、オファリング別 346
13.2.2.2 会話型AI市場：サービス別 347
13.2.2.3 会話型AI市場：ビジネス機能別 348
13.2.2.4 会話型AI市場：会話エージェントタイプ別 348
13.2.2.5 会話型AI市場：統合モード別 349
13.2.2.6 会話型AI市場：業種別 350
13.2.2.7 会話型AI市場：地域別 351
13.3 AIエージェント市場 352
13.3.1 市場の定義 352
13.3.2 市場の概要 353
13.3.2.1 AIエージェント市場：エージェントシステム別 353
13.3.2.2 AIエージェント市場：製品タイプ別 354
13.3.2.3 AIエージェント市場：エージェントの役割別 354
13.3.2.4 AIエージェント市場：エンドユーザー別 356
13.3.2.5 AIエージェント市場：地域別 356
14 付録 358
14.1 ディスカッションガイド 358
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 365
14.3 カスタマイズオプション 367
14.4 関連レポート 367
14.5 著者の詳細 368

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Table of Contents

Summary

The AI for customer service market is projected to grow from USD 12.06 billion in 2024 to USD 47.82 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 25.8% during the forecast period. AI-powered chatbots and virtual assistants are transforming customer service by providing efficient, personalized support. These technologies enable businesses to engage customers 24/7, offering instant responses to inquiries, which significantly reduces wait times and enhances satisfaction. Chatbots can handle multiple conversations simultaneously, allowing for scalability during peak periods without compromising service quality. Additionally, they utilize advanced algorithms to analyze customer data, enabling tailored recommendations and contextual interactions that foster deeper connections. This personalization not only improves user experience but also drives customer loyalty. As companies increasingly adopt these AI solutions, chatbots are becoming essential tools in modern customer engagement strategies, streamlining operations and enhancing overall service quality.
“By end user, healthcare & life sciences segment will lead the market during the forecast period.”
Healthcare and life sciences are increasingly leading the customer service market through innovative engagement strategies. Hybrid engagement models are emerging, combining personalized interactions with digital channels to enhance customer experiences. Companies are leveraging AI technologies for tailored communications, self-service analytics, and intelligent patient services, fostering a more responsive environment. The shift towards digital transformation has made telemedicine and virtual visits commonplace, allowing patients to interact conveniently with healthcare providers. Additionally, organizations are focusing on personalized insights and customized care journeys, ensuring that patient needs are met effectively. This evolution not only improves service delivery but also enhances overall patient satisfaction and loyalty in a rapidly changing landscape.
“By region, Asia Pacific to register the highest CAGR market during the forecast period.” Asia Pacific is leading the AI-powered customer service market due to the region's rapid adoption of technology, large consumer bases, and increasing demand for enhanced customer experiences. The rise of e-commerce, mobile services, and digital transformation initiatives across various industries, particularly in retail, banking, and telecommunications, has driven the need for more efficient and personalized customer interactions. India and China are the top countries driving this trend. In India, the focus is on improving service delivery and reducing costs, while in China, AI is being integrated into smart customer service solutions, including voice assistants and chatbots, to serve millions of customers. These innovations enhance customer satisfaction, streamline operations, and meet the growing expectations of both consumers and businesses.
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI for customer service market.
 By Company: Tier I: 45%, Tier II: 35%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level: 40%, Director Level: 35%, and Others: 25%
 By Region: North America: 30%, Europe: 20%, Asia Pacific: 35%, Middle East & Africa: 10%, and Latin America: 5%.
Microsoft (US), IBM (US), Google (US), AWS (US), Salesforce (US), Atlassian (Australia), ServiceNow (US), SAP (Germany), Zendesk (US); are some of the key players in the AI for customer service market.
The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in the AI for customer service market, including their company profiles, recent developments, and key market strategies.
Research Coverage
This research report categorizes the AI for customer service market by product type (chatbots and virtual assistants, AI-driven ticketing systems, sentiment and feedback analysis tools, recommendation systems, visual and diagnostic tools, workflow automation, content management, AI agents), by deployment mode (cloud and on-premises), by customer service delivery mode (self-service, agent augmented backend operations automation), by functional area (pre-sales and post-sales), by technology (generative AI and other AI), by customer interaction channel (text and email, voice, video/visual, and omnichannel), by end user (media & entertainment, telecommunications, government & public sector, healthcare & life sciences, manufacturing, retail & ecommerce, technology & software, travel & hospitality, transportation & logistics). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI for customer service market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions and services, key strategies, Contracts, partnerships, and agreements. new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the AI for customer service market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI for customer service market ecosystem is covered in this report.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI for customer service market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (Improved customer engagement with omni-channel self-service options, and enhancing efficiency and satisfaction with intelligent routing), restraints (Mitigating deepfake threats in customer service), opportunities (augmenting customer service efficiency with Gen AI solutions, empowering proactive customer service with ai solutions), and challenges (threat of job displacements in customer service)
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI for customer service market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI for customer service market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI for customer service market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players Microsoft (US), IBM (US), Google (US), Oracle (US), AWS (US), Salesforce (US), Atlassian (Australia), ServiceNow (US), SAP (Germany), Zendesk (US), Sprinklr (US), OpenAI (US), Aisera (US), UiPath (US), HubSpot (US), NICE (Israel), Intercom (US), Qualtrics (US) among others in AI for customer service market.

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1 INTRODUCTION 34
1.1 STUDY OBJECTIVES 34
1.2 MARKET DEFINITION 34
1.2.1 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 35
1.3 MARKET SCOPE 35
1.3.1 MARKET SEGMENTATION & REGIONS COVERED 36
1.3.2 YEARS CONSIDERED 37
1.4 CURRENCY CONSIDERED 37
1.5 STAKEHOLDERS 38
2 RESEARCH METHODOLOGY 39
2.1 RESEARCH DATA 39
2.1.1 SECONDARY DATA 40
2.1.2 PRIMARY DATA 40
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 41
2.1.2.2 Key industry insights 41
2.2 DATA TRIANGULATION 42
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 43
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 43
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 44
2.4 MARKET FORECAST 47
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 48
2.6 RISK ASSESSMENT 49
2.7 RESEARCH LIMITATIONS 49
3 EXECUTIVE SUMMARY 50
4 PREMIUM INSIGHTS 55
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET 55
4.2 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET: TOP THREE CUSTOMER SERVICE DELIVERY MODES 56
4.3 NORTH AMERICA: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE
AND FUNCTIONAL AREA 56
4.4 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET: BY REGION 57

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 58
5.1 INTRODUCTION 58
5.2 MARKET DYNAMICS 58
5.2.1 DRIVERS 59
5.2.1.1 Improved customer engagement with omni-channel
self-service options 59
5.2.1.2 Maximizing agent efficiency through AI integration 60
5.2.1.3 Enhancing efficiency and satisfaction with intelligent routing 60
5.2.2 RESTRAINTS 60
5.2.2.1 Mitigating deepfake threats in customer service 60
5.2.3 OPPORTUNITIES 61
5.2.3.1 Transforming customer service with generative AI innovations 61
5.2.3.2 Empowering proactive customer service with AI solutions 61
5.2.4 CHALLENGES 61
5.2.4.1 Threats of job displacements in customer service 61
5.3 INDUSTRY TRENDS 62
5.3.1 EVOLUTION OF AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET 62
5.3.2 CASE STUDY ANALYSIS 63
5.3.2.1 Smokeball enhanced efficiency and satisfaction with
BrainFish AI help center 63
5.3.2.2 Philip Morris enhances customer engagement with Tovie
AI’s Mark Chatbot 64
5.3.2.3 Qapital achieves 24/7 service and automation with Ada's AI solution 65
5.3.2.4 Gorgias helped Everyday Dose streamline customer support to manage high ticket volumes 65
5.3.2.5 RingCentral unified Corteva's communication for global collaboration success 66
5.3.2.6 Jardim Exótico enhances customer support with Tovie AI's chatbot solution 67
5.3.2.7 Orange Spain streamlines operations with UiPath's RPA solution 68
5.3.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 68
5.3.3.1 Chatbots and virtual assistant providers 71
5.3.3.1.1 Rule-based chatbots 71
5.3.3.1.2 Conversational bots 72
5.3.3.1.3 Voice assistants 72
5.3.3.2 AI-driven ticketing system providers 72
5.3.3.2.1 Automated ticket routing 72
5.3.3.2.2 Self-service portals 72
5.3.3.2.3 Case resolution assistant 73
5.3.3.3 Sentiment and feedback analysis tools 73
5.3.3.3.1 Sentiment & emotion detection 73
5.3.3.3.2 Customer feedback 73
5.3.3.3.3 Social media monitoring 73
5.3.3.4 Recommendation systems 74
5.3.3.4.1 Dynamic FAQs 74
5.3.3.4.2 Knowledge base platforms 74
5.3.3.5 Visual and diagnostic tools 74
5.3.3.5.1 Image recognition tools 75
5.3.3.5.2 Voice-based assistance 75
5.3.3.6 Workflow automation 75
5.3.3.6.1 Robotic process automation 75
5.3.3.6.2 Integrated CRM automation 75
5.3.3.7 Content management 76
5.3.3.7.1 Content distribution 76
5.3.3.7.2 Content generation 76
5.3.3.7.3 Content moderation 76
5.3.3.8 AI agents 77
5.3.3.8.1 Performance analytics 77
5.3.3.8.2 Conversation intelligence 77
5.3.3.9 Customer interaction channels 77
5.3.3.9.1 Text and email 78
5.3.3.9.2 Voice 78
5.3.3.9.3 Video/Visual 78
5.3.3.9.4 Omnichannel 78
5.3.3.10 End users 78
5.3.4 TECHNOLOGY ANALYSIS 79
5.3.4.1 Key technologies 79
5.3.4.1.1 NLP and deep learning 79
5.3.4.1.2 Big data analytics 79
5.3.4.1.3 Generative AI 79
5.3.4.1.3.1 Rule-based models 80
5.3.4.1.3.2 Statistical models 80
5.3.4.1.3.3 Deep learning models 80
5.3.4.1.3.4 Generative Adversarial Networks (GANs) 80
5.3.4.1.3.5 Autoencoders 81
5.3.4.1.3.6 Convolutional Neural Networks (CNNs) 81
5.3.4.1.3.7 Transformer-based Large Language Models (LLMs) 81
5.3.4.1.4 AI agent memory 81
5.3.4.1.4.1 Short-term Memory (STM) 82
5.3.4.1.4.2 Long-term Memory (LTM) Type 1 82
5.3.4.1.4.3 Long-term Memory (LTM) Type 2 82
5.3.4.1.4.4 Long-term Memory (LTM) Type 3 82
5.3.4.1.5 Robotic Process Automation (RPA) 83
5.3.4.2 Adjacent technologies 83
5.3.4.2.1 Cloud computing 83
5.3.4.2.2 Edge computing 83
5.3.4.2.3 Internet of Things 83
5.3.4.2.4 5G and advanced connectivity 83
5.3.4.3 Complementary technologies 84
5.3.4.3.1 Cybersecurity 84
5.3.4.3.2 Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) 84
5.3.4.3.3 Blockchain 84
5.3.5 REGULATORY LANDSCAPE 84
5.3.5.1 Regulatory bodies, government agencies, and other organizations 85
5.3.5.2 Regulatory Framework 89
5.3.5.2.1 North America 89
5.3.5.2.1.1 US 89
5.3.5.2.1.2 Canada 90
5.3.5.2.2 Europe 90
5.3.5.2.2.1 Germany 90
5.3.5.2.2.2 UK 90
5.3.5.2.2.3 France 90
5.3.5.2.3 Asia Pacific 91
5.3.5.2.3.1 Australia 91
5.3.5.2.3.2 India 91
5.3.5.2.3.3 China 91
5.3.5.2.4 Middle East & Africa 91
5.3.5.2.4.1 UAE 91
5.3.5.2.4.2 Kenya 91
5.3.5.2.4.3 Africa 92
5.3.5.2.5 Latin America 92
5.3.5.2.5.1 Brazil 92
5.3.5.2.5.2 Mexico 92
5.3.5.2.5.3 Argentina 92
5.3.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 93
5.3.7 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 94
5.3.7.1 Threat of new entrants 95
5.3.7.2 Threat of substitutes 96
5.3.7.3 Bargaining power of suppliers 96
5.3.7.4 Bargaining power of buyers 96
5.3.7.5 Intensity of competitive rivalry 96
5.3.8 KEY CONFERENCES AND EVENTS (2025–2026) 96
5.3.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 97
5.3.9.1 Key Stakeholders in Buying Process 97
5.3.9.2 Buying criteria 98
5.3.10 PRICING ANALYSIS 98
5.3.10.1 Indicative pricing analysis, by software type 99
5.3.10.2 Indicative pricing analysis, by product type 100

5.3.11 PATENT ANALYSIS 102
5.3.11.1 Methodology 102
5.3.11.2 Patents filed, by document type 102
5.3.11.3 INNOVATIONS AND PATENT APPLICATIONS 102
5.3.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 106
5.3.13 INVESTMENT LANDSCAPE AND FUNDING SCENARIO 108
5.3.14 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET 108
5.3.14.1 Top use cases & market potential 108
5.3.14.2 Key use cases 109
5.3.14.2.1 Enhanced efficiency and productivity 110
5.3.14.2.2 24/7 availability 110
5.3.14.2.3 Personalized customer interactions 110
5.3.14.2.4 Cost reduction 110
5.3.14.2.5 Proactive customer engagement 110
5.3.14.2.6 Scalability 110
6 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET, BY END USER 111
6.1 INTRODUCTION 112
6.1.1 END USER: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 114
6.2 BFSI 114
6.2.1 ENHANCING BFSI CUSTOMER SERVICE WITH AI-DRIVEN EFFICIENCY AND SECURITY 114
6.3 MEDIA & ENTERTAINMENT 115
6.3.1 PERSONALIZING AUDIENCE ENGAGEMENT WITH AI 115
6.4 TELECOMMUNICATIONS 116
6.4.1 AUTOMATING CUSTOMER SUPPORT FOR FASTER RESOLUTIONS 116
6.5 GOVERNMENT & PUBLIC SECTOR 117
6.5.1 ENHANCING CITIZEN SERVICES WITH AI-DRIVEN ASSISTANCE 117
6.6 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 118
6.6.1 TRANSFORMING PATIENT INTERACTIONS WITH AI-POWERED SUPPORT 118
6.7 MANUFACTURING 119
6.7.1 STREAMLINING TECHNICAL ASSISTANCE AND SUPPLY CHAIN INQUIRIES 119
6.8 RETAIL & E-COMMERCE 120
6.8.1 ELEVATING SHOPPING EXPERIENCES WITH AI-DRIVEN CUSTOMER SERVICE 120
6.9 TECHNOLOGY & SOFTWARE 121
6.9.1 OPTIMIZING USER SUPPORT WITH INTELLIGENT AI SOLUTIONS 121
6.10 TRAVEL & HOSPITALITY 122
6.10.1 REVOLUTIONIZING GUEST SERVICES WITH AI-POWERED INTERACTIONS 122
6.11 TRANSPORTATION & LOGISTICS 123
6.11.1 ENHANCING SHIPMENT TRACKING AND LOGISTICS SUPPORT WITH AI 123
6.12 OTHER END USERS 124

7 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET, BY PRODUCT 126
7.1 INTRODUCTION 127
7.1.1 PRODUCT: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 127
7.2 TYPE 127
7.2.1 CHATBOTS AND VIRTUAL ASSISTANTS 129
7.2.1.1 Rule-based chatbots 130
7.2.1.2 AI-powered conversational bots 130
7.2.1.3 Voice assistants & speech analytics 130
7.2.1.4 Other chatbots & virtual assistants 131
7.2.2 AI-DRIVEN TICKETING SYSTEMS 131
7.2.2.1 Automated ticket routing 132
7.2.2.2 Self-service portals 132
7.2.2.3 Case resolution assistance 132
7.2.2.4 Other AI-driven ticketing systems 132
7.2.3 SENTIMENT AND FEEDBACK ANALYSIS TOOLS 132
7.2.3.1 Sentiment & emotion detection 133
7.2.3.2 Customer feedback 133
7.2.3.3 Social media monitoring 134
7.2.3.4 Other sentiment and feedback analysis tools 134
7.2.4 RECOMMENDATION SYSTEMS 134
7.2.4.1 Product recommendation systems 135
7.2.4.2 Dynamic FAQs 135
7.2.4.3 Knowledge base platforms 135
7.2.4.4 Other recommendation systems 136
7.2.5 VISUAL AND DIAGNOSTIC TOOLS 136
7.2.5.1 Image recognition tools 137
7.2.5.2 Video-based assistance 137
7.2.5.3 Other visual and diagnostic tools 137
7.2.6 WORKFLOW AUTOMATION 137
7.2.6.1 Robotic Process Automation (RPA) 138
7.2.6.2 Integrated CRM automation 138
7.2.6.3 Other workflow automation tools 138
7.2.7 CONTENT MANAGEMENT 139
7.2.7.1 Content distribution 139
7.2.7.2 Content generation 140
7.2.7.3 Content moderation and filtration 140
7.2.7.4 Other content management 140
7.2.8 AI AGENTS 140
7.2.8.1 Performance analytics 141
7.2.8.2 Conversation intelligence 141
7.2.8.3 Behavior analytics & engagement 142
7.2.8.4 Other AI agents 142
7.2.9 OTHER PRODUCT TYPES 142
7.3 BY DEPLOYMENT MODE 143
7.3.1 CLOUD 145
7.3.1.1 Flexibility, cost-effectiveness, and rapid deployment to drive market 145
7.3.2 ON-PREMISES 146
7.3.2.1 Secure and customized on-premises AI to drive market 146
7.4 BY CUSTOMER SERVICE DELIVERY MODE 147
7.4.1 SELF-SERVICE 148
7.4.1.1 Reduced wait times and operational costs to drive market 148
7.4.2 AGENT AUGMENTED 149
7.4.2.1 Elevating customer service with AI-powered augmented agents 149
7.4.3 BACKEND OPERATIONS AUTOMATION 150
7.4.3.1 Streamlined and optimized service operations to drive market 150
7.5 BY FUNCTIONAL AREA 151
7.5.1 PRE-SALES 152
7.5.1.1 Tailored solutions for improved customer experiences to drive market 152
7.5.2 POST-SALES 153
7.5.2.1 Increased customer satisfaction and support with AI solutions to drive market 153
8 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET, BY TECHNOLOGY 154
8.1 INTRODUCTION 155
8.1.1 GENERATIVE AI 156
8.1.1.1 Empower dynamic and context-aware interactions with generative AI 156
8.1.2 OTHER AI 157
8.1.2.1 Enhancing customer service: Power of AI technologies 157
9 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET, BY CUSTOMER
INTERACTION CHANNEL 158
9.1 INTRODUCTION 159
9.2 TEXT AND EMAIL 160
9.2.1 MAXIMIZED ENGAGEMENT WITH ASYNCHRONOUS COMMUNICATION TO DRIVE MARKET 160
9.3 VOICE 161
9.3.1 INCREASED INTEGRATION OF VOICE WITH DIGITAL TOOLS TO DRIVE MARKET 161
9.4 VIDEO/VISUAL 162
9.4.1 ENHANCED CUSTOMER ENGAGEMENT THROUGH VIDEO INTERACTIONS TO DRIVE MARKET 162
9.5 OMNICHANNEL 163
9.5.1 INTEGRATION OF DATA ACROSS CHANNELS FOR ENHANCED PERSONALIZATION TO DRIVE MARKET 163

10 AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET, BY REGION 165
10.1 INTRODUCTION 166
10.2 NORTH AMERICA 167
10.2.1 NORTH AMERICA: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 168
10.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC IMPACT 168
10.2.3 US 174
10.2.3.1 Rise in need to enhance customer experience using AI-powered chatbots and virtual assistants to drive market 174
10.2.4 CANADA 175
10.2.4.1 Innovations in ethical AI to enhance AI-enabled customer support and drive market 175
10.3 EUROPE 176
10.3.1 EUROPE: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 176
10.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC IMPACT 177
10.3.3 UK 182
10.3.3.1 Enhancing customer engagement with ethical AI to drive market 182
10.3.4 GERMANY 183
10.3.4.1 Advancing AI-powered customer service to drive market 183
10.3.5 FRANCE 184
10.3.5.1 Advancing ethical AI solutions for customer service to drive market 184
10.3.6 ITALY 185
10.3.6.1 Empowering SMEs and strengthening data privacy to drive market 185
10.3.7 SPAIN 186
10.3.7.1 Oracle’s USD 1 billion cloud investment to drive AI growth 186
10.3.8 REST OF EUROPE 187
10.4 ASIA PACIFIC 187
10.4.1 ASIA PACIFIC: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 188
10.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC IMPACT 188
10.4.3 CHINA 195
10.4.3.1 Implementation of regulatory approval for generative AI applications to drive market 195
10.4.4 JAPAN 196
10.4.4.1 Regulatory efforts and partnerships to drive AI for customer service 196
10.4.5 INDIA 197
10.4.5.1 Adoption of AI-driven solutions for personalized customer service to drive market 197
10.4.6 SOUTH KOREA 198
10.4.6.1 Increased AI integration for personalized customer support to drive market 198
10.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 199
10.4.7.1 AI revolution in Australia & New Zealand to drive market 199

10.4.8 ASEAN COUNTRIES 200
10.4.8.1 Governments strengthening digital infrastructure for AI innovation to drive market 200
10.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 201
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 202
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 202
10.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC IMPACT 203
10.5.3 MIDDLE EAST 208
10.5.3.1 KSA 209
10.5.3.1.1 Saudi Arabia’s Vision 2030 for enhancing AI-driven customer engagement to drive market 209
10.5.3.2 UAE 210
10.5.3.2.1 UAE’s digital transformation fuels AI-driven customer service innovation 210
10.5.3.3 Bahrain 211
10.5.3.3.1 Bahrain’s regulatory sandbox drives AI innovation in customer service 211
10.5.3.4 Kuwait 212
10.5.3.4.1 SAP empowering Kuwaiti organizations by embedding AI into business applications for better operational efficiency 212
10.5.3.5 Rest of Middle East 213
10.5.4 AFRICA 214
10.6 LATIN AMERICA 215
10.6.1 LATIN AMERICA: AI FOR CUSTOMER SERVICE MARKET DRIVERS 215
10.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC IMPACT 215
10.6.3 BRAZIL 221
10.6.3.1 Increased customer service innovation with AI-powered chatbots to drive market 221
10.6.4 MEXICO 222
10.6.4.1 Mexico leverages AI for customer service through key partnerships and innovations 222
10.6.5 ARGENTINA 223
10.6.5.1 Strategic partnerships and investment incentives to drive AI growth 223
10.6.6 REST OF LATIN AMERICA 224
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 225
11.1 OVERVIEW 225
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 225
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 228
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 229
11.4.1 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS 229
11.4.2 MARKET RANKING ANALYSIS 230

11.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY PRODUCT TYPE 231
11.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY CHATBOTS AND
VIRTUAL ASSISTANTS 231
11.5.1.1 Google Dialogflow 231
11.5.1.2 IBM Watson Assistant 232
11.5.1.3 XO Automation (Kore.ai) 232
11.5.2 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY AI-DRIVEN TICKETING SYSTEMS 232
11.5.2.1 Freedy AI (Freshdesk) 232
11.5.2.2 AI bot (Zendesk) 232
11.5.2.3 Zia AI (Zoho) 232
11.5.3 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY RECOMMENDATION SYSTEMS 233
11.5.3.1 Amazon Personalize (AWS) 233
11.5.3.2 Product Recommendation Engines (Salesforce) 233
11.5.3.3 Dynamic Yield 233
11.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 234
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 235
11.7.1 STARS 235
11.7.2 EMERGING LEADERS 235
11.7.3 PERVASIVE PLAYERS 235
11.7.4 PARTICIPANTS 235
11.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS 237
11.7.5.1 Company footprint 237
11.7.5.2 Region footprint 238
11.7.5.3 Product type footprint 239
11.7.5.4 Customer interaction channel footprint 240
11.7.5.5 End user footprint 241
11.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 242
11.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 243
11.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 243
11.8.3 DYNAMIC COMPANIES 243
11.8.4 STARTING BLOCKS 243
11.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 245
11.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 245
11.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 247
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 248
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 248
11.9.2 DEALS 251

12 COMPANY PROFILES 254
12.1 INTRODUCTION 254
12.2 KEY PLAYERS 254
12.2.1 MICROSOFT 254
12.2.1.1 Business overview 254
12.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 256
12.2.1.3 Recent developments 256
12.2.1.3.1 Product launches and enhancements 256
12.2.1.3.2 Deals 257
12.2.1.4 MnM view 258
12.2.1.4.1 Key strengths 258
12.2.1.4.2 Strategic choices 258
12.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 258
12.2.2 IBM 259
12.2.2.1 Business overview 259
12.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 260
12.2.2.3 Recent developments 261
12.2.2.3.1 Product launches and enhancements 261
12.2.2.3.2 Deals 262
12.2.2.4 MnM view 262
12.2.2.4.1 Key strengths 262
12.2.2.4.2 Strategic choices 263
12.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 263
12.2.3 GOOGLE 264
12.2.3.1 Business overview 264
12.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 265
12.2.3.3 Recent developments 267
12.2.3.3.1 Product launches and enhancements 267
12.2.3.3.2 Deals 268
12.2.3.4 MnM view 269
12.2.3.4.1 Key strengths 269
12.2.3.4.2 Strategic choices 269
12.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 269
12.2.4 AWS 270
12.2.4.1 Business overview 270
12.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 271
12.2.4.3 Recent developments 272
12.2.4.3.1 Product launches and enhancements 272
12.2.4.3.2 Deals 273
12.2.4.4 MnM view 274
12.2.4.4.1 Key strengths 274
12.2.4.4.2 Strategic choices 274
12.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 274
12.2.5 SALESFORCE 275
12.2.5.1 Business overview 275
12.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 276
12.2.5.3 Recent developments 277
12.2.5.3.1 Product launches and enhancements 277
12.2.5.4 MnM view 278
12.2.5.4.1 Key strengths 278
12.2.5.4.2 Strategic choices 278
12.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 278
12.2.6 ATLASSIAN 279
12.2.6.1 Business overview 279
12.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 280
12.2.6.3 Recent developments 282
12.2.6.3.1 Product launches and enhancements 282
12.2.7 SERVICENOW 283
12.2.7.1 Business overview 283
12.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 284
12.2.7.3 Recent developments 286
12.2.7.3.1 Product launches and enhancements 286
12.2.8 ZENDESK 287
12.2.8.1 Business overview 287
12.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 288
12.2.8.3 Recent developments 290
12.2.8.3.1 Product launches and enhancements 290
12.2.8.3.2 Deals 290
12.2.9 SAP 291
12.2.9.1 Business overview 291
12.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 292
12.2.9.3 Recent developments 293
12.2.9.3.1 Deals 293
12.2.10 SPRINKLR 294
12.2.10.1 Business overview 294
12.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 295
12.2.10.3 Recent developments 298
12.2.10.3.1 Deals 298
12.2.11 OPENAI 299
12.2.11.1 Business overview 299
12.2.11.2 Products/Solutions/Services offered 300
12.2.11.3 Recent developments 301
12.2.11.3.1 Product Launches and Enhancements 301
12.2.11.3.2 Deals 302
12.2.12 AISERA 303
12.2.13 UIPATH 304
12.2.14 HUBSPOT 305
12.2.15 NICE 306
12.2.16 INTERCOM 307
12.2.17 QUALTRICS 308
12.2.18 FRESHWORKS 309
12.2.19 LIVEPERSON 310
12.2.20 HELPSHIFT 311
12.2.21 YELLOW.AI 312
12.2.22 COGITO 313
12.2.23 SMARTACTION 314
12.2.24 TALKDESK 315
12.2.25 FIVE9 316
12.2.26 RINGCENTRAL 317
12.2.27 NEXTIVA 318
12.2.28 KORE.AI 319
12.2.29 DYNAMIC YIELD 320
12.2.30 JIOHAPTIK 321
12.2.31 ORACLE 322
12.2.32 AFINITI 322
12.3 STARTUPS/SMES 323
12.3.1 KOMMUNICATE 323
12.3.2 HELP SCOUT 324
12.3.3 GORGIAS 325
12.3.4 ATERA 325
12.3.5 ADA 326
12.3.6 KUSTOMER 327
12.3.7 LEVITY 328
12.3.8 COGNIGY 328
12.3.9 ENGAGEWARE 329
12.3.10 NETOMI 329
12.3.11 LEVELAI 330
12.3.12 SYBILL AI 331
12.3.13 ONE AI 332
12.3.14 BRAINFISH 333
12.3.15 SENTISUM 334
12.3.16 BALTO 335
12.3.17 TOVIE AI 336
12.3.18 GURU 337
12.3.19 TIDIO 338
12.3.20 QUIQ 339
12.3.21 AIRCALL 340
12.3.22 ONEREACH.AI 340
12.3.23 CRESTA 341
12.3.24 DEEPDESK 342
12.3.25 FRONT 342
12.3.26 FULLVIEW 343
12.3.27 CRESCENDO AI 343
12.3.28 GRIDSPACE 344
13 ADJACENT AND RELATED MARKETS 345
13.1 INTRODUCTION 345
13.2 CONVERSATIONAL AI MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2030 345
13.2.1 MARKET DEFINITION 345
13.2.2 MARKET OVERVIEW 345
13.2.2.1 Conversational AI market, by offering 346
13.2.2.2 Conversational AI market, by service 347
13.2.2.3 Conversational AI market, by business function 348
13.2.2.4 Conversational AI market, by conversational agent type 348
13.2.2.5 Conversational AI market, by integration mode 349
13.2.2.6 Conversational AI market, by vertical 350
13.2.2.7 Conversational AI market, by region 351
13.3 AI AGENTS MARKET 352
13.3.1 MARKET DEFINITION 352
13.3.2 MARKET OVERVIEW 353
13.3.2.1 AI agents market, by agent system 353
13.3.2.2 AI agents market, by product type 354
13.3.2.3 AI agents market, by agent role 354
13.3.2.4 AI agents market, by end user 356
13.3.2.5 AI agents market, by region 356
14 APPENDIX 358
14.1 DISCUSSION GUIDE 358
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 365
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 367
14.4 RELATED REPORTS 367
14.5 AUTHOR DETAILS 368

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