שוק חיפוש ארגוני

המונחים: mit סיכום:

באשר לניתוח Insight Insight Analysis, גודל ה-Surme PSK מוערך ב-5.79 מיליארד דולר בשנת 2025 והוא צפוי להגיע USD 14.64 מיליארד עד 2033, גדל בקצב של 12.30% מ 2026 עד 2033.

חיפוש ארגוני מתפתח מכלי עבור עובדים לאתר קבצים לתוך שכבת ידע שמוצאת, מדרגת, ומסכמת מידע על פני דואר אלקטרוני, docs, צ'אט ויישומים עסקיים. בשלוש עד חמש שנים האחרונות, אימוץ ענן ו-AI ייצורני שינו את הצעת הקנייה: במקום לספק קישורים בלבד, חברות רוצות כעת את מנועי החיפוש שלהן לשאלות שדה, לקיים הרשאות ולספק תוכן לעוזרי AI. השינוי המבני משתנה מאינדקס מבוסס מילות מפתח לחיפוש סמנטי, ואחריו דור retrieval-augmented וקישור תוכן ארגוני ומודלי שפה. סיבה מוחשית הייתה פריסה של טייסי שיתוף פעולה של בינה מלאכותית המיוצרים מלמעלה, אשר חשפו כיצד נתונים פנימיים מנותקים מפחיתים את יעילות הבינה המלאכותית. דרישות ה-AI של EU AI Act מדגישות את הממשל, הרשאות והבקרות. הצמיחה עוקבת אחר נתיב סיבתי ברור: תוכן מפוזר מציג מחסומים לתגליות; בינה מלאכותית מתחילה להעריך סינתזה; מסגרות חיפוש חזקות הופכות את ה-AI למושכת יותר.

המונחים:

• גודל שוק 2025: 5.79 מיליארד דולר
• ערך שוק צפוי (2033): USD 14.64 מיליארד דולר
• תחזית CAGR (2026–2032): 12.30%
• אזור מוביל בשנת 2025: צפון אמריקה
• אזור צמיחה מהיר: אסיה פסיפיק
• מפתח החברה פרופילים: Avast, Microsoft, Google Cloud, IBM, Coveo, Lucidworks, Sinequa, Oracle, OpenText, Algolia, SAP, Amazon Web Services, Dasault Systèmes, Yext, Mindbreeze.

המונחים: mit תובנות:

הנוף של החיפוש הארגוני מתפתח מתשתית התחדשות מידע לפלטפורמת סינתזת ידע המופעלת על ידי AI, עם 60% מהפריסות משלבות כעת תכונות בינה מלאכותית חדשניות שמשנות את הדרך שבה ארגונים משתמשים באינטליגנציה מוסדית.

• אלסטין הוא המנהיג בצפון אמריקה עם נתח שוק של 44%, בעוד ששילוב הטייס של מיקרוסופט עם לקוחות ארגוניים באמצעות ארכיטקטורות RAG מגביר את נתח השוק שלה.

• אירופה מהווה 28% מהשוק, ודרישות הציות של ה-GDPR מניעות 73% מהארגונים כדי לעבור היברידית ריבונית-ענן, שם נדרשת העברת נתונים וגישה לחיפוש.

• אסיה פסיפיק מהווה 22% מהשוק ויש לה את הצמיחה המהירה ביותר של 19.5-22% CAGR, המונעת על ידי שאילתות כוח העבודה הנייד עולה 35% בהודו, סין ודרום מזרח אסיה בשל השימוש בסמארטפונים.

• פריסה מבוססת ענן מייצגת 51% מהפריסות, עם Coveo ו-Google Cloud Drive SaaS הגירה ב-8.99% CAGR, הקשורה בעלויות תשתית מופחתות ודרישות עבודה מרחוק.

• חיפושים ארגוניים מופעלים על ידי בינה מלאכותית מתרחבים ב-18.7% CAGR, עם אלסטין, Mindbreeze, ו- Lucidworks מפתחים תכונות חיפוש עצביות כדי לקצץ מידע חוזר על פני 40%.

• יישומי ניהול ידע מהווים 18% ממקרי שימוש, עם חברות כגון Datadog, Snowflake, ו- Pinterest מינוף עוזרי בינה מלאכותית במקום העבודה כדי לעזור להם להביא יחד ידע מוסדי.

• שיעור האימוץ מונע על ידי ארגונים גדולים (67%), ו- SMEs וסטארט-אפים פונים לפתרונות מתחום הענן של אלגוליה ו- Yext יותר ויותר, שכן דגמי התמחור מתפתחים ל-40–60 דולר למשתמש בחודש.

• צרכי החיפוש והאוטומציה של תמיכת לקוחות חתך את נפח הכרטיסים ב- 30-40%, ומניעת משתמשי הקצה ב- BFSI ו- IT & Telecom ב- 31% ביחד.

מהם נהגי המפתח, אימונים, והזדמנויות ב-Surface שׁוּ?

נהג:

הדחפורים החזקים ביותר משנים את החיפושים הארגוניים בתשתיות סיוע ב-AI ומרחיבים את ההוצאות על טייסים משותפים. כשגל ה-AI הקרין נפגע, הקונים למדו טייסים משותפים הם רק מסוגלים כמו האיברים של ידע פנימי שהם יכולים לגשת אליו. זה הוביל לעלייה בהוצאות עבור אינדקס סמנטי, מחברים, הרשאות, retrieval, וניתוח. ההכנסות צומחות כי החיפוש נרכש כעת מסיבות מעבר ליעילות העובדים; הוא חיוני לתהליכי AI, הרחבת הפלטפורמה, מספר המשתמשים וגודל המנוי.

אימון:

ממשל תוכן מחוספס הוא עדיין המגביל החשוב ביותר. לארגונים יש מידע מפוזר על פני מניות קובץ מורשת, SaaS, Intranets, מסדי נתונים ומערכות מדינה עם מדיניות metadata וגישה לא עקבית. האתגר נשאר מאז פרויקטים של אינטגרציה צריכים מיפוי נתונים, בקרת זהות, עבודת מס והיגיינה תוכן ולא דחיפה ראשונית של תוכנה. איכות מקור ירודה גם מגבירה את הזיקוק ואת הסיכונים רלוונטיות, עיכוב שיגורי ייצור.

הזדמנות:

לאדריכלות של AI ו- RAG יש מונופול על ההזדמנות לעבור מחידוש מידע לסנתנתזה. גרטנר צופה כי 60% מהארגונים יהטמיעו מספר פתרונות חיפוש של בינה מלאכותית במפעלים המוטבעים באפליקציות עסקיות לעומת 20% כיום. השקעה בממשקי בינה מלאכותית שיחה ופתרונות חיפוש תואמים לענן, במיוחד באסיה פסיפיק, שכן חוקי הפרטיות של נתונים הופכים מחמירים יותר, יכולים לאפשר התרחבות משמעותית כארגונים שמטרתם למקסם את הגישה למידע תוך שמירה על שליטה על מיקום הנתונים.

מה הייתה ההשפעה של אינטליגנציה מלאכותית על ה-Sille שׁוּ?

אינטליגנציה מלאכותית (AI) כבר מזמן עברה את מצב החיפוש של הארגון באמצעות מילות מפתח לחיפוש סימנטטי ואספקת מידע חיזוי. פתרונות מונעים על ידי בינה מלאכותית מסתמכים במידה רבה על עיבוד שפה טבעית (NLP) ומודלים המשתמשים באלגוריתמי למידת מכונה כדי להבין את הכוונה מאחורי שאילתה, הניואנסים ההקשריים שלה, וכדי להפיק את היחסים בין רכיבי נתונים שונים המאוחסנים במקורות נפרדים. בנוגע לאוטומציה, פתרונות חיפוש מונעים על ידי בינה מלאכותית מייעלים את האינדקסים וממיין פעילויות על ידי תוכן מסווג בחוכמה וצמצום המאמצים האדמיניסטרטיביים ב-40-50%, וכתוצאה מכך דיוק גבוה משמעותית.

היכולות החיזוייות המתעוררות מתגלות באמצעות מנועי המלצה בחיפוש ארגוני על ידי הצגת מסמכים רלוונטיים באופן יזום לפני שמשתמש מחפש אותם, בהתבסס על דפוסים התנהגותיים והקשר הפרויקט. יעילות תפעולית מושגת באמצעות ניתוח בזמן אמת על התנהגות החיפוש, ומאפשרת לארגונים להתמודד עם פערי ידע באופן פרואקטיבי. האתגר העיקרי, עם זאת, הוא פער הדיוק בחיפושים מורכבים הקשורים לתחום כגון הנדסה או מחקר משפטי, שבו מודלים של בינה מלאכותית עשויים שלא להתערב בשפה הטכנית או להתעלם מסעיפים רגולטוריים עדינים. פער הדיוק, בשילוב עם אתגרים אינטגרציה עם מערכות מורשת, שמר על פתרונות מונעים על ידי בינה מלאכותית להפוך את התערבות האדם ללא צורך, במיוחד בתעשיות מוכוונות ציות.

באוגוסט 2026, Digital Science השיקה שרתים חדשים של מודל Context Protocol (MCP) עבור מסד הנתונים של המדיום שלה, המציג שכבת חיפוש סמנטית MCP. פיתוח זה מאפשר לסוכני בינה מלאכותית ארגונית להשיג גישה ישירה, לקונספט-מודע ליותר מ-430 מיליון רשומות מחקר מקושרות על פני 40+ תחומי מדעי החיים.

כתובת: www.digital-science.com/press-releases/ai-agents-research-data-dimensions-mcp-servers/

המונחים: mit מגמות:

חיפוש ארגוני עובר מחיפוש של מילה אחת לשכבת מודיעין מבוקרת כדי לסייע לעובדים, טייסים משותפים וסוכנים. השינוי המשמעותי ביותר הוא הרלוונטיות, ההקשר, הרשאות והפעולה של פונקציית החיפוש, שהופכת לגורם מרכזי בערכי הפלטפורמה.

• ארגונים מתרחקים מלהסתמך על מילות מפתח וכעת הם משתמשים בטביעות ובכוונה בשפה טבעית כדי לאפשר חיפוש סמנטי.
• בינה מלאכותית מיוצרת עברה חיפוש מקישורים כדי ליצור תשובות, ודור retrieval-augmented הוא דפוס ארגוני.
• אסטרטגיות Connector מתרחבות לחיבור SaaS, חנויות קבצים, צ'אטים ויישומים עסקיים, ומאפשרות למשתמשים לחפש מעבר ל-Repositories.
• Permission-aware retrieval היא כעת דרישה לרכישה, שכן עוזרי בינה מלאכותית צריכים להיות מסוגלים להציג את ההקשר ולכבד הרשאות הקיימות.
• החיפוש הופך להיות יותר פעיל: מערכות מציעות יותר ויותר תוכן קשור, זיהוי פערים בידע, ומדגישות תוכן מיושן או כפול.
• ניהול תוכן הולך במעלה הזרם, ו- AI-ready metadata, מסונומיה, והיגיינה מסמך הם כעת הכרחיים לספק תשובות ארגוניות אמינות.
• זרימת עבודה סוכנתית משנה את התנהגות החיפוש בחיפוש אחר מידע לחיפוש אחר ההקשר של זרימת עבודה אוטומטית.
• בעוד חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי נכנס לשימוש נרחב ב-2026, מעקביות, גילוי מבוקר ושימוש ב-AI ארגוני ביקורתי הופך להיות קריטי יותר לאור הבקרה.

המונחים: mit המונחים

על ידי Deployment:

פריסה מבוססת ענן שולטת עם 51%, נתמך על ידי תשתיות בעלות נמוכה יותר, פריסה מהירה ודירוג מהיר יותר. גישות היברידיות ורב עננים עדיין יהיו משמעותיות עבור לקוחות ארגוניים גדולים בניהול ריבונות נתונים, מערכות מורשת, וציות חובה. מודלים אחרים יהיו נישה, עם מגמה לכיוון אדריכלות גמישה, מבוססת ענן המאפשרת AI, כמו גם מפעל מבוזר.

על ידי Component:

תוכנת חיפוש מהווה 13% מנתח השוק, עם מנועי חיפוש של בינה מלאכותית המהווים 6%; לאחרונה יש את קצב הצמיחה המהיר ביותר ב-18.7% CAGR, כאשר ארגונים מחפשים לגילוי מידע חכם במקום להביא לבד. מדד יישומים ותוכניות ניתוח סביב אדריכלות החיפוש, עם ספקי שירותים מנוהלים צובר קבלה בין חברות באמצע השוק שאין להם את המשאבים בבית.

על ידי Enterprise Size:

ארגונים גדולים נמצאים בחזית, כהפרדה של מאגרים, עמידה, ובסיס משתמש גדול דורשים תשתיות חיפוש מתקדמות ו- AI. פלטפורמות ענן Native עם מחברים ארוזים הם יותר ויותר מאומצים על ידי חברות קטנות וסטארטאפים, הפחתת המורכבות של יישום והשקעות מעלה. תמחור מודולרי המבוסס על השימוש צפוי להפחית יותר ויותר את הפער בין גדלים ארגוניים.

למשתמש קצה:

BFSI ובריאות רוצים בטיחות, חיפוש הרשאה, ביקורת, ורגולטורים של תושבות נתונים הם נוקשים יותר. IT וטלקום רוצים מהירות של שילוב ויעילות תפעולית. יצירת ערכים גישה לידע טכני. קמעונאי רוצה לקוחות ומודיעין מוצר; הממשלה רוצה גישה לשליטה, תאימות וריבונות מידע.

על ידי יישום:

ניהול ידע הוא היישום הגדול ביותר כיום ב-18%, ואחריו חיפוש מסמכים ב 9%, אימות כי ארגונים משאירים רטיוול קבצים מאחורי ואימוץ זיכרון מוסדי. תמיכת לקוחות, חיפוש ציות, שיתוף פעולה ומקרים אחרים של שימוש מגבירים את הערך על ידי שילוב חיפוש לתוך זרימת העבודה. חיפוש ארגוני AI-enabled הוא 6% היום, אבל כבר צוין כבעל קצב הצמיחה המהיר ביותר, 18.7% CAGR, המאשר כי שיחה -, מונחה בהקשר, וחיפוש שניתן לסוכן מתפתח באופן מבני.

מה הם המקרים של שימוש מפתח נהיגה ב-Moderle PSK?

מקרה השימוש העיקרי הוא KM, שבו הוא מקבל 18%. חברות משתמשות בחיפוש ארגוני כדי לקשר מדיניות, יומני פרויקטים, מומחיות והחלטות קודמות, לחסוך זמן על מציאת ידע מוסדי ומאפשר לעובדים לעקוב אחר אותו מידע.

יישומים מתעוררים אחרים הם חיפוש מסמך, תמיכת לקוחות, חיפוש תאימות ושיתוף פעולה ארגוני. ב BFSI ובבריאות, הרשאות-המודעות מונעות גישה רחבה לראיות; וב- IT ו-Telecom, איחוד החיפוש מקטין את מעבר ההקשר בין כרטיסים, מסמכים, צ'אטים ותוספות טכניות.

מקרים של שימוש מתפתח הם יותר מחקר מבוסס בינה מלאכותית, הסוכן המקרקע, מקרה אוטומטי prep וגילוי ידע פרואקטיבי. שימוש זה הופך את ה-Smantic Retrieval ומודלים ניווניים כדי לעבור מעבר לתוכן retrieval כדי להכין תשובות, המלצות, וזרימת עבודה.

אילו אזורים מניעים את צמיחתם של ה-Pools?

צפון אמריקה נמצאת ב-44% עם תשתיות ענן בוגרות, מערכות אקולוגיות חזקות של תוכנה, יתרון מוקדם בתקציבי בינה מלאכותית ארגונית. הרחבת מערכות האקולוגיות של Microsoft Co-טייס מדגישה את האינטרסים של לקוחות אזוריים בנתונים עסקיים מפורקים לחוויית חיפוש אחת. קיימות רכישת SaaS ושיטות אבטחה גם מאיצה את המסע ממימוש חיפוש לזרימות עבודה של AI. הדינמיקה הזו מבססת את ההובלה של צפון אמריקה, שכן ארגונים מתמקדים בשיפורי הפרודוקטיביות הקוונטיים. באוגוסט 2026, S&P הרחיבה את שיתוף הפעולה שלה עם מיקרוסופט כדי להטביע נתונים קנייניים של בינה מלאכותית ישירות לתוך זרימת העבודה של Microsoft 365 Co. שילוב זה מאפשר תובנות בזמן אמת, קונטקסטואליות עבור אנליסטים ארגוניים מבלי לדרוש סביבות חיצוניות נפרדות, חיזוק המיקוד של האזור על הפרודוקטיביות.

אירופה היא המנהיגה ב-28%, אבל היא ממשל ולא עופרת בקנה מידה. ממשל גדול יותר ותקנות באמצעות GDPR וחוק ה-AI של האיחוד האירופי מציבים הסתמכות רבה יותר על בקרת הרשאות, מעקביות והתנהגות שקופה של דגמי AI. לאחר מכן, ננודורים ששלטו ב-Retrieval נתפסים כבעלים יתרון תחרותי מעבר לפריסות פיננסיות, בריאות, ממשלה ותעשייתיות אשר מוסדרות יותר. ב-2026 באוגוסט, הוועדה האירופית יזמה אכיפה ישירה של חוק שקיפות הליבה של האיחוד האירופי וסמכויות חקירה של מודל AI למטרות כלליות, מפעילי משכנעים לאמץ פרוטוקולים ביקורתיים ולייבל קפדניים או להתמודד עם עונשים כספיים משמעותיים.

אסיה פסיפיק משיגה 22% והיא ההזדמנות העולה במהירות, עם 19.5% CAGR. מודרניזציה של ענן טרי ויוזמות בינה מלאכותית ארגוניות מונעות את הדרך לאימוץ נוסף מחוץ לאומנים. הודו, יפן, סינגפור, דרום קוריאה ואוסטרליה יש הזדמנויות ייחודיות בטכנולוגיה, ייצור ותעשיות שירות. אמריקה הלטינית ומזרח התיכון ואפריקה לכל אחד יש 3%, מה שמשאיר את המרחב הלבן כגישה לענן וליכולות בינה מלאכותית מקומיות צומחות.

באוגוסט 2026,Servicenote ממצאי סקר שפורסמו מראים כי אימוץ של בינה מלאכותית מסוכנות בקרב חברות סינגפור זינק ל-51%. עלייה מהירה זו מדגישה את האינטגרציה המקומית של בינה מלאכותית בשווקים דרום מזרח אסיה, היישר עם מגמות צמיחה אזוריות.

מי הם שחקני המפתח ב-Place שׁוּ, וכיצד הם מתחרים?

שוק החיפוש של הארגון הוא מפוצל למדי, עם ספקים טכנולוגיים מחויבים וכמה פולשים חדשים של AI-native לאמץ אסטרטגיות שונות במיקומים סביב חדשנות, מנהיגות עלות, ופילוח אנכי. התחרות מונעת על ידי תחכום ארכיטקטורת RAG גבוהה, רוחב של שילוב עם פתרונות ארגוניים, ומבנה העלות תומך בקנה מידה ארגוני כמו גם זמינות באמצע השוק.

אלסטיסט, עם נתח השוק הגדול ביותר בזירה המובילה השונה על בסיס פתוח-מקור אלסטיאלס מחקר וחיפוש עצבי אלסר / ESRE, רודף אסטרטגיה חדשנית עם 30 / חודשים מיקוד 21k + חשבונות עבור אנכיים. מיקרוסופט מאיצה את הדומיננטיות של המערכת האקולוגית עם טייס משותף עבור M365 להיות מוטבע בחוזים קיימים של ארגונים, לא הולך עבור מכירות חיפוש עמידה, אלא מיקוד אימוץ באמצעות bundling. Google Cloud ו-AWS הם שונים באינטגרציה של תשתיות ענן, ומספקים ניסיון מנוהל עם Vertex AI Search & Kandro, הפסקת פריסה עבור ארגונים רווחיים בענן. Coveo מיישמת שונות של נישה עם Salesforce, ServiceNow, ו- Sitecore אינטגרציה מוטבעת, שליטה על עסקאות מרובות שנים עם 600+ לקוחות ארגוניים שמצאו מחברים שנבנו מראש יותר יקר מאשר יישום בתוך בית. Lucdworks מחפשים דומיננטיות חיפוש מסחר, עבודה עם Lenovo ו REI, בעוד Sinequa ו Mindbreeze להתמקד בצרכים ריבוניים אירופיים עם מערכת ה-GDPR. IBM ו-Oracle מבקשים לשמר מערכות יחסים ארגוניות עם ווטסון Discovery ו-Search-on-database משולב, בהתאמה, להסתמך על אמון וקבלה רגולטורית ולא על מצוינות מלאכותית. Algolia ו Yext יש לערער באמצעות ממשקי API של מפתח-ראשון ומודל תשלום חודשי, הבטחת סטארט-אפים וארגונים דיגיטליים-ממשלתיים שמעריכים מהירות על שלמות תכונה.

שחקני מפתח הם:

• אלסטיסט
• Microsoft Microsoft
• Google Cloud
• IBM
• Coveo
• עבודות לוסי
• Sinequa
• אורקל
• OpenText
• אלגוריה
• SAP SAP
• Amazon Web Services
• דאסו סיסטמס
• Yext
• Mindbreeze

התפתחות חדשה חדשות News

• במרץ 2026, X1 השיקה את X1 Search v11, והוסיפה קטגוריזציה מופעלת על ידי AI, סיווג, והתגמל ישירות על נתונים ארגוניים תוך שמירה על עיבוד על שכפול או מאחורי חומת האש הארגונית. ההשקה מתחזקת, AI-enriched חיפוש משפטי, ציות, ממשל ועומסי חקירה שבהם חשיפה לנתונים היא מחסום אימוץ גדול.

כתובת: www.x1.com

• במרץ 2026, Atolio שתף פעולה עם Carahsoft כדי להפוך את פלטפורמת החיפוש הארגונית הבטוחה, המופעלת על ידי AI לארגונים במגזר הציבורי באמצעות ערוצי רכש ממשלתיים מבוססים. השותפות מרחיבה את הגישה לחיפוש ארגוני בסביבות ממשלתיות, שם אבטחה, גישה לנתונים מבוקרים ומוכנות רכש משפיעים מאוד על אימוץ.

כתובת: www.carahsoft.com

אילו תובנות אסטרטגיות מגדירות את עתידו של ה-Placele שׁוּ?

שוק החיפוש של הארגון עובר לאדריכלות ילידיות של AI עד שנת 2028; החיפוש הופך לתשתיות בלתי נראות המוטבעות ביישומים עסקיים, מתרחק משאילתות מפורשות לאספקת ידע פרואקטיבית המבוססת על ההקשר וההתנהגות, ומסיטה את הקבלנות מרשימות לדגם ועומק של אינטגרציה. סיכון סובסידי הוא כשל דיוק בשאילתות ספציפיות בתעשייה (למשל, BFSI, בריאות), שבו AI יכול לקרוא באופן שגוי תנאי בריאות או עמידה במצב רגולטורי, יצירת חשיפה אחראית. הגדלת עלויות ההקצאה של GPU/TPU עשויה להמריץ את השוק שבו חיפוש ב-AI יקר הופך לזמין רק לארגונים במימון טוב. חיפוש מונחי ריבונות-ענן מתפתח, במיוחד באסיה-פסיפיק ובאירופה, שם דרישות העברת נתונים מתאחדות עם אימוץ AI. הספקים באזור זה כוללים Sinequa ו Mindbreeze. תחומי מפתח אחרים לשקול כוללים RAG בוגר, מחברים של הרשאות, הוכחת תוכן ותוכניות תמחור מבוסס שימוש כדי להבטיח בקרת עלויות ככל שאימוץ גדל.

המונחים:

על ידי Deployment

• מבוסס ענן
• On-premises
• היברידית
• Multi-cloud
• אחרים

על ידי Component

• תוכנת חיפוש
• מנוע חיפוש AI
• מדד פתרונות
• כלי Analytics
• ניהול שירותים
• אחרים

על ידי Enterprise Size

• ארגונים גדולים
• SMEs
• סטארטאפים
• אחרים

למשתמש קצה

• BFSI
• בריאות בריאות
• IT & Telecom
• קמעונאי
• ייצור
• ממשלה
• אחרים

על ידי Application

• ניהול ידע
• מסמך חיפוש
• תמיכת לקוחות
• תוצאות חיפוש
• שיתוף פעולה ארגוני
• אחרים

ניתוח אזורי

צפון אמריקה

• ארצות הברית
• קנדה קנדה קנדה
• מקסיקו מקסיקו

אירופה אירופה

• גרמניה גרמניה
• בריטניה
• צרפת צרפת צרפת
• ספרד ספרד
• איטליה איטליה
• מנוחה לאירופה

אסיה פסיפיק

• יפן יפן יפן
• סין
• אוסטרליה וניו זילנד
• דרום קוריאה
• הודו הודו
• שאר אסיה פסיפיק

דרום אמריקה

• ברזיל ברזיל
• ארגנטינה ארגנטינה ארגנטינה
• שאר דרום אמריקה

המזרח התיכון ואפריקה

• סעודיה
• איחוד האמירויות הערביות
• דרום אפריקה
• שאר המזרח התיכון ואפריקה