コンテンツ推薦エンジン市場2025年（世界主要地域と日本市場規模を掲載）：ローカル展開、クラウド展開

コンテンツ推薦エンジンは、ユーザーの興味や嗜好に基づいて、特定のコンテンツを自動的に推薦するシステムです。これらのエンジンは、オンラインプラットフォームやサービスにおいて、ユーザーが求める情報やエンターテインメントを効率的に提供するために活用されています。コンテンツ推薦エンジンは、映画、音楽、書籍、ニュース、商品など、さまざまな種類のコンテンツに対して適用可能です。

推薦エンジンは、一般的に三つの主要なアプローチに分かれます。第一のアプローチは「協調フィルタリング」です。これは、他のユーザーの行動や評価データを基に、類似した嗜好を持つユーザーが高く評価したコンテンツを推薦する手法です。例えば、映画や音楽ストリーミングサービスでは、ユーザーが過去に視聴したコンテンツや評価した作品に基づき、他のユーザーが楽しんでいる作品を提示します。

第二のアプローチは「コンテンツベースフィルタリング」と呼ばれます。この手法では、推薦対象となるコンテンツそのものの特徴を分析し、ユーザーの過去の嗜好と照らし合わせることで、関連性の高いコンテンツを推奨します。例えば、特定のジャンルやテーマの映画を好むユーザーには、そのジャンルやテーマに一致する作品を紹介することができます。

第三のアプローチとして「ハイブリッド推薦」があります。これは協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングの両方の手法を組み合わせたもので、両者の利点を活かし、より正確で多様な推薦を行うことが可能です。ハイブリッド方式は、多様なユーザー層のニーズに応じた柔軟な推薦を提供するのに適しています。

コンテンツ推薦エンジンの用途は広範囲にわたります。映画配信サービスや音楽ストリーミングプラットフォーム、電子書籍サービス、オンラインショッピングサイト、ニュースアグリゲーターなど、多くのデジタルコンテンツサービスがこの技術を活用しています。例えば、NetflixやSpotifyでは、ユーザーが視聴したり聴いたりしたコンテンツに基づいて、次に楽しめる作品を提案することで、エンゲージメントを高める努力をしています。これにより、ユーザーは膨大なコンテンツの中から、自分に合ったものを見つけやすくなります。

コンテンツ推薦エンジンの効果は、ユーザー体験の向上に寄与するだけでなく、企業にとっても重要なビジネス指標を向上させる要因となります。適切な推薦が行われることで、ユーザーの滞在時間が増加し、購入率も向上することが期待できます。また、ユーザーの満足度が高まることで、リピート利用や口コミ、評価の向上につながります。

関連技術としては、機械学習や自然言語処理技術が挙げられます。特に、ユーザーの行動データを解析し、パターンを見出すために使用されるアルゴリズムは、推薦エンジンの性能向上に貢献します。また、データベース技術やビッグデータのストレージ、並びに高性能なサーバー環境が、リアルタイムの推薦を支える基盤となります。

さらに、APIを通じて外部データと連携することで、ユーザーの嗜好をより深く理解するための情報を集めたり、推薦の精度を向上させたりすることも可能です。ユーザーの行動データは常に変化するため、推薦システムは継続的に改善が必要です。これにより、企業は顧客のニーズに応じた適切なコンテンツをタイムリーに提供し、競争力を維持することができます。

総じて、コンテンツ推薦エンジンは、ユーザー体験を向上させるとともに、ビジネスの成果に貢献する重要な技術であり、今後もその進化や応用が期待されます。データ解析技術の向上や新しいアルゴリズムの導入により、より一層パーソナライズされた推薦が実現されるでしょう。

世界のコンテンツ推薦エンジンの市場規模は、2024年に104億700万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に31.2%のCAGRで成長し、2031年までに663億4000万米ドルに拡大すると予測されています。コンテンツ推薦エンジンとは、データ分析とアルゴリズムモデルを活用し、ユーザーの興味・嗜好・行動に基づいてパーソナライズされたコンテンツを自動的に提案するインテリジェントシステムである。閲覧履歴、クリック、検索、いいね、購入、コンテンツ閲覧時間などのデータを収集・分析することで、エンジンはパターンとユーザー意図を特定する。その後、この情報を利用可能なコンテンツ属性や文脈的シグナルと照合し、最も関連性が高く魅力的な推薦を提供する。
コンテンツ推薦エンジン市場の成長は、主にパーソナライゼーション需要の高まりと商業的コンバージョン効率向上の必要性によって牽引されている。デジタルコンテンツの量が急増し続ける中、ユーザーは個々の興味に合わせた関連情報をフィルタリング・配信するプラットフォームへの依存度を高めており、ユーザー体験向上のための推薦技術の普及を促している。同時に、デジタルプラットフォームはユーザーエンゲージメントの向上、セッション時間の延長、クリックや購入の促進に不可欠なツールとして推薦エンジンを活用している。ユーザーとコンテンツのマッチングを最適化することで、これらのシステムは満足度を高めるだけでなく、トラフィックの収益化、ターゲット広告の配信、データ駆動型の精密な運用を可能にする重要な基盤として機能し、拡大するコンテンツ経済とインテリジェントなデジタルサービスの中で着実な成長を促進している。
現在、主要なグローバル企業にはTaboola、Outbrain、Dynamic Yield（マクドナルド）、Amazon Web Services、Adobe、Kibo Commerce、Optimizely、Salesforce（Evergage）、Zeta Global、Emarsys（SAP）、Algonomy、ThinkAnalytics、Alibaba Cloud、Tencent、Baidu、ByteDance（Volcano Engine）などが含まれる。このうち、Taboola は 2024 年までに 30.76% の市場シェアを占めると予測されています。
世界のコンテンツ推薦エンジン市場は、企業、地域（国）、導入モード、アプリケーションによって戦略的に区分されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、導入モード別、アプリケーション別の収益と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新たな機会を活用し、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕することを可能にします。
市場セグメンテーション
企業別：
Taboola
アウトブレイン
ダイナミック・イールド
Amazon Web Services
アドビ
キボコマース
Optimizely
Salesforce
ゼータグローバル
SAPエマーズィス
Algonomy
ThinkAnalytics
Alibaba Cloud
Tencent.
Baidu
バイトダンス
タイプ別：（支配的なセグメント対高マージンのイノベーション）
ローカルデプロイメント
クラウド展開
アプリケーション別：（中核需要ドライバー vs 新興機会）
ニュース・メディア
エンターテイメントとゲーム
電子商取引
金融
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的インサイト
– 競争環境：既存プレイヤーの優位性と新興企業の台頭（例：欧州におけるTaboola）
– 新興製品トレンド：ローカル展開の普及 vs クラウド展開のプレミアム化
– 需要側の動向：中国におけるニュース・メディアの成長 vs 北米におけるエンターテインメント・ゲームの潜在性
– 地域別消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場：
北米
欧州
中国
日本
（追加地域はクライアントのニーズに基づきカスタマイズ可能です。）
章の構成
第1章：レポート範囲、エグゼクティブサマリー、市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：コンテンツ推薦エンジンの市場規模と成長可能性に関する定量分析（グローバル、地域、国レベル）。
第3章：メーカーの競争力ベンチマーク（収益、市場シェア、M&A、R&Dの重点分野）。
第4章：タイプ別セグメント分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国におけるクラウド展開）。
第5章：用途別セグメント分析－高成長のダウンストリーム機会（例：インドにおけるエンターテインメント・ゲーム分野）。
第6章：企業別・タイプ別・用途別・顧客別の地域別収益内訳。
第7章：主要メーカープロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的展開。
第8章：市場動向 – 推進要因、抑制要因、規制の影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的提言。
本レポートの意義
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルな運用インテリジェンスを融合。コンテンツ推薦エンジンのバリューチェーン全体でデータ駆動型意思決定を可能にし、以下に対応します：
– 地域別の市場参入リスク／機会
– 現地慣行に基づく製品構成の最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略

1 レポート概要
1.1 研究範囲
1.2 導入形態別市場
1.2.1 導入モード別グローバル市場規模の成長：2020年 VS 2024年 VS 2031年
1.2.2 ローカル導入
1.2.3 クラウド導入
1.3 アプリケーション別市場
1.3.1 用途別グローバル市場シェア：2020年対2024年対2031年
1.3.2 ニュース・メディア
1.3.3 エンターテインメントとゲーム
1.3.4 電子商取引
1.3.5 金融
1.3.6 その他
1.4 前提条件と制限事項
1.5 研究目的
1.6 対象年度
2 世界の成長動向
2.1 グローバルコンテンツ推薦エンジン市場の展望（2020-2031年）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年 VS 2024年 VS 2031年
2.3 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益市場シェア（2020-2025年）
2.4 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益予測（2026-2031年）
2.5 主要地域および新興市場分析
2.5.1 北米コンテンツ推薦エンジン市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.2 欧州コンテンツ推薦エンジン市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.3 中国コンテンツ推薦エンジンの市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.4 日本のコンテンツ推薦エンジン市場規模と展望（2020-2031年）
3 導入モード別内訳データ
3.1 導入モード別グローバルコンテンツ推薦エンジンの過去市場規模（2020-2025年）
3.2 グローバルコンテンツ推薦エンジンの導入モード別予測市場規模（2026-2031年）
3.3 異なるタイプのコンテンツ推薦エンジンの代表的なプレイヤー
4 用途別内訳データ
4.1 グローバルコンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別過去市場規模（2020-2025年）
4.2 グローバルコンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別予測市場規模（2026-2031年）
4.3 コンテンツ推薦エンジンのアプリケーションにおける新たな成長源
5 主要プレイヤー別競争環境
5.1 収益別グローバル主要プレイヤー
5.1.1 収益別グローバル主要コンテンツ推薦エンジン企業（2020-2025年）
5.1.2 グローバルコンテンツ推薦エンジンの収益市場シェア（企業別）（2020-2025年）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象プレイヤー：コンテンツ推薦エンジンの収益によるランキング
5.4 グローバルコンテンツ推薦エンジン市場の集中度分析
5.4.1 グローバルコンテンツ推薦エンジン市場集中比率（CR5およびHHI）
5.4.2 2024年におけるコンテンツ推薦エンジン収益に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 コンテンツ推薦エンジンのグローバル主要プレイヤー：本社所在地とサービス提供地域
5.6 コンテンツ推薦エンジンのグローバル主要プレイヤー、製品とアプリケーション
5.7 コンテンツ推薦エンジンのグローバル主要プレイヤー、業界参入時期
5.8 M&A・買収、拡張計画
6 地域別分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント及び下流市場
6.1.1 北米コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（導入形態別）
6.1.2.1 北米コンテンツ推薦エンジン市場規模（導入モード別）（2020-2025年）
6.1.2.2 北米コンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場シェア（2020-2025年）
6.1.3 北米アプリケーション別市場規模
6.1.3.1 北米コンテンツ推薦エンジン市場規模：用途別（2020-2025年）
6.1.3.2 北米コンテンツ推薦エンジン市場規模：用途別（2020-2025年）
6.1.4 北米市場の動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.2.1 欧州コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）
6.2.2 導入モード別欧州市場規模
6.2.2.1 導入モード別欧州コンテンツ推薦エンジン市場規模（2020-2025年）
6.2.2.2 導入モード別欧州コンテンツ推薦エンジン市場シェア（2020-2025年）
6.2.3 用途別欧州市場規模
6.2.3.1 欧州コンテンツ推薦エンジン市場規模：用途別（2020-2025年）
6.2.3.2 アプリケーション別欧州コンテンツ推薦エンジン市場シェア（2020-2025年）
6.2.4 欧州市場の動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.3.1 中国コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）
6.3.2 中国市場規模：導入モード別（2020-2025年）
6.3.2.1 中国コンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場規模（2020-2025年）
6.3.2.2 中国コンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場シェア（2020-2025年）
6.3.3 中国におけるアプリケーション別市場規模
6.3.3.1 中国コンテンツ推薦エンジンの用途別市場規模（2020-2025年）
6.3.3.2 中国コンテンツ推薦エンジン市場におけるアプリケーション別シェア（2020-2025年）
6.3.4 中国市場の動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.4.1 日本コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）
6.4.2 日本市場規模：導入形態別（2020-2025年）
6.4.2.1 日本コンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場規模（2020-2025年）
6.4.2.2 日本におけるコンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場シェア（2020-2025年）
6.4.3 日本におけるアプリケーション別市場規模
6.4.3.1 日本におけるコンテンツ推薦エンジンの用途別市場規模（2020-2025年）
6.4.3.2 日本コンテンツ推薦エンジン市場規模：用途別（2020-2025年）
6.4.4 日本市場の動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 Taboola
7.1.1 Taboola 会社概要
7.1.2 Taboolaの事業概要
7.1.3 Taboolaコンテンツ推薦エンジンの概要
7.1.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるTaboolaの収益（2020-2025年）
7.1.5 Taboolaの最近の動向
7.2 Outbrain
7.2.1 Outbrain 会社概要
7.2.2 Outbrainの事業概要
7.2.3 Outbrainコンテンツ推薦エンジンの概要
7.2.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるアウトブレインの収益（2020-2025年）
7.2.5 アウトブレインの最近の動向
7.3 ダイナミック・イールド
7.3.1 Dynamic Yield 会社概要
7.3.2 ダイナミック・イールド事業概要
7.3.3 ダイナミック・イールドコンテンツ推薦エンジンの概要
7.3.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるダイナミック・イールドの収益（2020-2025年）
7.3.5 ダイナミック・イールドの最近の動向
7.4 Amazon Web Services
7.4.1 Amazon Web Services 会社概要
7.4.2 Amazon Web Servicesの事業概要
7.4.3 Amazon Web Services コンテンツ推薦エンジン導入
7.4.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるAmazon Web Servicesの収益（2020-2025年）
7.4.5 Amazon Web Services の最近の開発動向
7.5 アドビ
7.5.1 アドビ企業概要
7.5.2 アドビの事業概要
7.5.3 アドビのコンテンツ推薦エンジン導入
7.5.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるアドビの収益（2020-2025年）
7.5.5 アドビの最近の動向
7.6 キボコマース
7.6.1 Kibo Commerce 会社概要
7.6.2 Kibo Commerceの事業概要
7.6.3 Kibo Commerce コンテンツ推薦エンジンの概要
7.6.4 Kibo Commerceのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）
7.6.5 キボコマースの最近の動向
7.7 Optimizely
7.7.1 Optimizely 会社概要
7.7.2 Optimizelyの事業概要
7.7.3 Optimizely コンテンツ推薦エンジンの概要
7.7.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるオプティマイゼリーの収益（2020-2025年）
7.7.5 オプティマイゼリーの最近の動向
7.8 Salesforce
7.8.1 Salesforce 会社概要
7.8.2 Salesforceの事業概要
7.8.3 Salesforceコンテンツ推薦エンジンの概要
7.8.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるSalesforceの収益（2020-2025年）
7.8.5 Salesforceの最近の動向
7.9 ゼータ・グローバル
7.9.1 Zeta Global 会社概要
7.9.2 Zeta Globalの事業概要
7.9.3 ゼータ・グローバルのコンテンツ推薦エンジン導入状況
7.9.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるゼータ・グローバルの収益（2020-2025年）
7.9.5 ゼータ・グローバルの最近の動向
7.10 SAP Emarsys
7.10.1 SAP Emarsys 会社概要
7.10.2 SAP Emarsysの事業概要
7.10.3 SAP Emarsys コンテンツ推薦エンジンの概要
7.10.4 SAP Emarsysのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）
7.10.5 SAP Emarsys の最近の動向
7.11 Algonomy
7.11.1 Algonomy 会社概要
7.11.2 アルゴノミー事業概要
7.11.3 アルゴノミーコンテンツ推薦エンジンの概要
7.11.4 アルゴノミーのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）
7.11.5 アルゴノミーの最近の動向
7.12 ThinkAnalytics
7.12.1 ThinkAnalytics 会社概要
7.12.2 ThinkAnalytics 事業概要
7.12.3 ThinkAnalytics コンテンツ推薦エンジン概要
7.12.4 ThinkAnalytics コンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025）
7.12.5 ThinkAnalytics の最近の動向
7.13 Alibaba Cloud
7.13.1 Alibaba Cloud 会社概要
7.13.2 Alibaba Cloud 事業概要
7.13.3 Alibaba Cloud コンテンツ推薦エンジンの概要
7.13.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるアリババクラウドの収益（2020-2025年）
7.13.5 アリババクラウドの最近の動向
7.14 Tencent
7.14.1 Tencent. 会社概要
7.14.2 Tencent. 事業概要
7.14.3 Tencent. コンテンツ推薦エンジンの紹介
7.14.4 テンセント・コンテンツ推薦エンジン事業の収益（2020-2025年）
7.14.5 テンセント。最近の動向
7.15 百度
7.15.1 百度（バイドゥ）会社概要
7.15.2 百度の事業概要
7.15.3 百度コンテンツ推薦エンジンの概要
7.15.4 コンテンツ推薦エンジン事業における百度の収益（2020-2025年）
7.15.5 百度の最近の動向
7.16 バイトダンス
7.16.1 バイトダンス企業概要
7.16.2 バイトダンス事業概要
7.16.3 バイトダンスのコンテンツ推薦エンジン紹介
7.16.4 コンテンツ推薦エンジン事業におけるバイトダンスの収益（2020-2025年）
7.16.5 バイトダンスの最近の動向
8 コンテンツ推薦エンジンの市場動向
8.1 コンテンツ推薦エンジン業界の動向
8.2 コンテンツ推薦エンジンの市場推進要因
8.3 コンテンツ推薦エンジンの市場課題
8.4 コンテンツ推薦エンジンの市場制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論／調査アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム／設計
10.1.1.2 市場規模の推定
10.1.1.3 市場細分化とデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次情報源
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項

表一覧
表1. グローバルコンテンツ推薦エンジン市場規模の成長率（導入モード別）（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表2. アプリケーション別グローバルコンテンツ推薦エンジン市場規模成長（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表3. 地域別グローバル市場コンテンツ推薦エンジン市場規模（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表4. 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益（百万米ドル）市場シェア（2020-2025年）
表5. 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益シェア（2020-2025年）
表6. 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益予測（2026-2031年）
表7. 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益シェア予測（2026-2031年）
表8. グローバルコンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場規模（2020-2025年）＆amp;（百万米ドル）
表9. グローバルコンテンツ推薦エンジンの導入モード別収益市場シェア（2020-2025年）
表10. 導入モード別グローバルコンテンツ推薦エンジンの予測市場規模（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表11. グローバルコンテンツ推薦エンジンの導入モード別収益市場シェア（2026-2031年）
表12. 各タイプの代表的なプレイヤー
表13. アプリケーション別グローバルコンテンツ推薦エンジン市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表14. アプリケーション別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益市場シェア（2020-2025年）
表15. アプリケーション別グローバルコンテンツ推薦エンジンの予測市場規模（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表16. アプリケーション別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益市場シェア（2026-2031年）
表17. コンテンツ推薦エンジンの新たな成長源アプリケーション
表18. グローバルコンテンツ推薦エンジンのプレイヤー別収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表19. グローバルコンテンツ推薦エンジンのプレイヤー別市場シェア（2020-2025年）
表20. 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および2024年時点のコンテンツ推薦エンジン収益に基づくグローバル主要プレイヤー
表21. 2024年における収益（百万米ドル）に基づくグローバル主要コンテンツ推薦エンジン企業のランキング
表22. コンテンツ推薦エンジン収益に基づくグローバル上位5社の市場シェア（CR5およびHHI）（2020-2025年）
表23. コンテンツ推薦エンジンのグローバル主要プレイヤー、本社所在地およびサービス提供地域
表24. コンテンツ推薦エンジンのグローバル主要プレイヤー、製品及びアプリケーション
表25. コンテンツ推薦エンジンのグローバル主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡張計画
表27. 北米コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表28. 北米コンテンツ推薦エンジンの企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表29. 北米コンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表30. 北米コンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表31. 欧州コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表32. 欧州コンテンツ推薦エンジンの企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表33. 欧州コンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表34. 欧州コンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表35. 中国コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表36. 中国コンテンツ推薦エンジンの企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表37. 中国コンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表38. 中国コンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表39. 日本コンテンツ推薦エンジンの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表40. 日本コンテンツ推薦エンジンの企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表41. 日本におけるコンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表 42. 日本のコンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場規模（2020-2025）＆（百万米ドル）
表43. Taboola企業詳細
表44. Taboola事業概要
表45. Taboolaコンテンツ推薦エンジン製品
表46. コンテンツ推薦エンジン事業におけるTaboolaの収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表47. Taboolaの最近の動向
表48. アウトブレイン会社概要
表49. アウトブレイン事業概要
表50. Outbrainコンテンツ推薦エンジン製品
表51. アウトブレインのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表52. Outbrainの最近の動向
表53. Dynamic Yield 会社概要
表54. Dynamic Yieldの事業概要
表55. Dynamic Yield コンテンツ推薦エンジン製品
表56. コンテンツ推薦エンジン事業におけるダイナミック・イールドの収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表57. Dynamic Yieldの最近の動向
表58. Amazon Web Services 会社概要
表59. Amazon Web Servicesの事業概要
表60. Amazon Web Services コンテンツ推薦エンジン製品
表61. Amazon Web Servicesのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表62. Amazon Web Servicesの最近の動向
表63. アドビ企業概要
表64. アドビ事業概要
表65. アドビコンテンツ推薦エンジン製品
表66. コンテンツ推薦エンジン事業におけるアドビの収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表67. アドビ社の最近の動向
表68. Kibo Commerce 会社概要
表69. Kibo Commerce事業概要
表70. Kibo Commerceコンテンツ推薦エンジン製品
表71. キボコマースのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表72. キボコマースの最近の動向
表73. Optimizely 会社概要
表74. Optimizely事業概要
表75. Optimizelyコンテンツ推薦エンジン製品
表76. Optimizelyのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表77. Optimizelyの最近の動向
表78. Salesforce 会社概要
表79. Salesforce事業概要
表80. Salesforceコンテンツ推薦エンジン製品
表81. Salesforceのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表82. Salesforceの最近の動向
表83. Zeta Global 会社概要
表84. Zeta Globalの事業概要
表85. Zeta Globalのコンテンツ推薦エンジン製品
表86. ゼータ・グローバルのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表87. Zeta Globalの最近の動向
表88. SAP Emarsys 会社概要
表89. SAP Emarsys事業概要
表90. SAP Emarsys コンテンツ推薦エンジン製品
表 91. SAP Emarsys のコンテンツ推薦エンジン事業における収益 (2020-2025) & (百万米ドル)
表92. SAP Emarsysの最近の動向
表93. Algonomy 会社概要
表94. Algonomy事業概要
表95. Algonomyコンテンツ推薦エンジン製品
表 96. Algonomy のコンテンツ推薦エンジン事業における収益 (2020-2025) & (百万米ドル)
表97. アルゴノミーの最近の動向
表98. ThinkAnalytics 会社概要
表99. ThinkAnalytics事業概要
表100. ThinkAnalyticsコンテンツ推薦エンジン製品
表101. ThinkAnalyticsのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表102. ThinkAnalyticsの最近の動向
表103. Alibaba Cloud 会社概要
表104. Alibaba Cloud事業概要
表105. Alibaba Cloudコンテンツ推薦エンジン製品
表106. Alibaba Cloudのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表107. Alibaba Cloudの最近の動向
表108. テンセント。企業概要
表109. テンセント事業概要
表110. テンセント. コンテンツ推薦エンジン製品
表111. テンセント：コンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表112. テンセント。最近の動向
表113. 百度会社概要
表114. 百度事業概要
表115. 百度コンテンツ推薦エンジン製品
表116. 百度のコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表117. 百度の最近の動向
表118. Byte Dance会社概要
表119. バイトダンス事業概要
表120. バイトダンスのコンテンツ推薦エンジン製品
表121. バイトダンスのコンテンツ推薦エンジン事業における収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表122. バイトダンスの最近の動向
表123. コンテンツ推薦エンジンの市場動向
表124. コンテンツ推薦エンジンの市場推進要因
表125. コンテンツ推薦エンジンの市場課題
表126. コンテンツ推薦エンジン市場の抑制要因
表127. 本レポートの研究プログラム／設計
表128. 二次情報源からの主要データ情報
表129. 一次情報源からの主要データ情報

図の一覧
図1. コンテンツ推薦エンジンの製品概要
図2. 導入モード別グローバルコンテンツ推薦エンジン市場シェア：2024年対2031年
図3. ローカル導入の特徴
図4. クラウド導入の特徴
図5. アプリケーション別グローバルコンテンツ推薦エンジン市場シェア：2024年対2031年
図6. ニュース・メディア
図7. エンターテインメントおよびゲーム
図8. Eコマース
図9. 金融
図10. その他
図11. コンテンツ推薦エンジンレポート対象年度
図12. 世界のコンテンツ推薦エンジン市場規模（百万米ドル）、前年比：2020-2031年
図13. 世界のコンテンツ推薦エンジンの市場規模（百万米ドル）、2020年対2024年対2031年
図14. 地域別グローバルコンテンツ推薦エンジン収益市場シェア：2020年対2024年
図15. 北米コンテンツ推薦エンジンの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図16. 欧州コンテンツ推薦エンジンの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図17. 中国コンテンツ推薦エンジンの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図18. 日本のコンテンツ推薦エンジンの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図19. 2024年におけるグローバルコンテンツ推薦エンジン市場におけるプレイヤー別シェア
図20. 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および2024年時点のコンテンツ推薦エンジン収益に基づくグローバル主要コンテンツ推薦エンジン企業
図21. 2024年におけるコンテンツ推薦エンジン収益に基づく上位10社および5社の市場シェア
図22. 北米におけるコンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場シェア（2020-2025年）
図23. 北米におけるアプリケーション別コンテンツ推薦エンジン市場シェア（2020-2025年）
図24. 欧州におけるコンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場シェア（2020-2025年）
図25. 欧州コンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場シェア（2020-2025年）
図26. 中国におけるコンテンツ推薦エンジンの導入モード別市場シェア（2020-2025年）
図27. 中国コンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場シェア（2020-2025年）
図28. 日本におけるコンテンツ推薦エンジンの導入形態別市場シェア（2020-2025年）
図29. 日本におけるコンテンツ推薦エンジンのアプリケーション別市場シェア（2020-2025年）
図30. コンテンツ推薦エンジン事業におけるTaboolaの収益成長率（2020-2025年）
図31. Outbrainのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図32. コンテンツ推薦エンジン事業におけるDynamic Yieldの収益成長率（2020-2025年）
図33. Amazon Web Servicesのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図34. コンテンツ推薦エンジン事業におけるアドビの収益成長率（2020-2025年）
図35. キボコマースのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図36. オプティマイズリーにおけるコンテンツ推薦エンジン事業の収益成長率（2020-2025年）
図37. コンテンツ推薦エンジン事業におけるSalesforceの収益成長率（2020-2025年）
図38. ゼータ・グローバルのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図39. SAP Emarsysのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図40. アルゴノミーのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図41. ThinkAnalyticsのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図42. Alibaba Cloudのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図43. Tencent. コンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025）
図44. コンテンツ推薦エンジン事業におけるBaiduの収益成長率（2020-2025年）
図45. バイトダンスのコンテンツ推薦エンジン事業における収益成長率（2020-2025年）
図46. 本レポートにおけるボトムアップおよびトップダウンアプローチ
図47. データトライアングレーション
図48. 主要インタビュー対象幹部

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