 | • レポートコード：MRC360i24AR2603 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、197ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[197ページレポート] 画像認識市場規模は2023年に347億2000万米ドルと推定され、2024年には399億1000万米ドルに達すると予測され、CAGR 15.41%で2030年には946億9000万米ドルに達する見込みです。
画像認識とは、コンピュータやその他のデジタル機器が画像内の物体、人物、場所、その他の要素を識別することを可能にする技術である。このプロセスには、画像の視覚的コンテンツを分析し、1つ以上のカテゴリーとラベルに割り当てることが含まれる。コンピュータビジョンのサブセットである画像認識は、人間の視覚を模倣する方法で視覚情報を理解し解釈する能力を機械に与えることを目的とした分野である。高度な画像処理機能を備えたスマートフォンの普及により、消費者向けアプリケーションへの画像認識の統合が容易になった。さらに、画像認識技術は、バイオメトリクス識別のためのセキュリティー・システムにますます導入され、公共および民間のセキュリティー・インフラを強化している。しかし、監視やデータ収集における画像認識の使用は、重大なプライバシー問題を引き起こし、規制上の課題につながっている。高度な画像認識システムの開発、カスタマイズ、保守には多額の投資が必要であり、中小企業にとっては法外な負担となる可能性がある。さらに、AIとディープラーニング・アルゴリズムの継続的な研究と革新により、画像認識システムの精度は大幅に向上している。
コンポーネントAIと機械学習アルゴリズムの継続的な開発により、ソフトウェアの精度と機能が向上
ハードウェアとは、画像認識システムに必要な物理的装置を指す。特殊なカメラやセンサーから、大量の視覚データを効率的に取り込み処理するために特別に設計されたプロセッサーやストレージユニットまで、さまざまなものがある。自律走行車や高度なセキュリティシステムなど、高い精度とスピードが要求されるシナリオでは、ハードウェアが特に好まれる。画像認識の文脈におけるサービスには、サポート、メンテナンス、クラウドベースのサービスが含まれ、ハードウェアに多額の投資をすることなく、企業が画像認識技術を導入し、活用できるよう支援する。これは特に、中小企業や、コストや複雑さを理由に自社での技術管理を好まない企業にとって魅力的である。ソフトウェアには、ハードウェアが収集した視覚データを分析するアルゴリズムとプログラムが含まれる。画像認識の「インテリジェンス」の多くはここにある。ソフトウェアの好みは、セキュリティ目的の顔認識から医療画像の診断まで、特定の用途に左右される。
展開モード：データプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まりから、オンプレミス展開へのシフトが進んでいる。
オンクラウドデプロイメントとは、プロバイダーのクラウドインフラ上でホストされる画像認識サービスを指す。このモデルは、拡張性、柔軟性、コスト効率を必要とする企業に好まれている。新興企業、中小企業、リアルタイムのデータ処理とアクセシビリティが重要な業界では、オンクラウドサービスが好まれることが多い。ハードウェアへの多額の先行投資や継続的なメンテナンスコストが不要になる。オンプレミスデプロイメントは、画像認識ソフトウェアがクライアントの社内サーバーとコンピューティングインフラからインストールされ、運用される従来のモードである。政府機関、金融機関、医療機関など、データのプライバシーやセキュリティに高い関心を持つ組織に好まれています。オンプレミス・ソリューションでは、画像認識プロセス、データの取り扱い、保存を完全に制御できるため、機密性の高い画像データや機密性の高い画像データに最適です。
地域別インサイト
アメリカ大陸、特に米国とカナダは、技術進歩における先駆的な役割と、技術革新を支える強固なエコシステムで知られています。米国は技術革新の中心であり、セキュリティ、ヘルスケア、ソーシャルメディアなど、さまざまな業界で画像認識技術の開発と応用をリードする世界的大企業の本拠地です。欧州連合（EU）諸国は、GDPRに代表されるように、技術の進歩とプライバシーへの懸念のバランスに積極的に取り組んでいる。ここでの焦点は倫理的なAI利用であり、公共サービス、ヘルスケア、小売分野での応用がある。中東、特にUAEとサウジアラビアは、スマートシティプロジェクトと監視技術に投資しており、画像認識を統合してセキュリティと都市生活水準を高めている。中国、日本、インドなどのダイナミックな経済圏を含むアジア太平洋地域では、画像認識技術の採用が急増している。膨大な人口基盤、急成長する電子商取引部門、技術に対する政府の実質的な取り組みに後押しされ、これらの国々は技術革新と応用の最前線にいる。中国はAIと機械学習への大規模な投資でリードしており、画像認識は極めて重要な重点分野である。同国は監視と公共セキュリティに重点を置いているため、顔認識技術を大規模に採用している。日本は消費者の利便性と自動化技術への強い傾斜を示し、小売、自動車、ヘルスケアに画像認識を応用している。インドは技術系新興企業の温床として台頭しており、金融サービス、小売、農業分野で画像認識アプリケーションを模索するベンチャー企業が多数存在する。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、画像認識市場の評価において極めて重要です。事業戦略や製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この綿密な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、画像認識市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、画像認識市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これには、Amazon.com, Inc.、Argis Solutions, Inc.、Attrasoft, Inc.、Blippar Group Limited、Clarifai Inc.、Docugami, Inc.、EyeEm Vision、富士通株式会社、Google LLC、Honeywell International Inc.、Huawei Technologies Co、International Business Machines Corporation、Lily AI、Microsoft Corporation、Motorola Solutions, Inc.、NEC Corporation、Oracle Corporation、Panasonic Holdings Corporation、ParallelDots、Qualcomm Technologies, Inc.、Samsung Electronics Co.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、画像認識市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネント ●ハードウェア
サービス
ソフトウェア
技術 ● バーコード／QRコード認識
デジタル画像処理
顔認識
物体認識
光学式文字認識
パターン認識
展開モード ● オンクラウド
オンプレミス
アプリケーション ● 画像検索
マーケティングと広告
スキャン＆イメージング
セキュリティ＆監視
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.画像認識市場の市場規模と予測は？
2.画像認識市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.画像認識市場の技術動向と規制の枠組みは？
4.画像認識市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.画像認識市場への参入に適したモードと戦略的手段は？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.自動車産業における画像認識需要の高まり
5.1.1.2.生体認証のセキュリティシステムにおける導入の増加
5.1.1.3.スマートフォンへの画像認識システム搭載の増加
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.画像認識の導入とメンテナンスに伴う高コスト
5.1.3.機会
5.1.3.1.AIと深層学習アルゴリズムの技術研究とイノベーション
5.1.3.2.ヘルスケア分野における画像認識の広範な応用
5.1.4.課題
5.1.4.1.データのプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まり
5.2.市場セグメント分析
5.2.1.コンポーネント：AIと機械学習アルゴリズムの開発が進み、ソフトウェアの精度と機能が向上
5.2.2.展開モード：データのプライバシーやセキュリティに対する懸念の高まりから、オンプレミス型へのシフトが進んでいる。
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.画像認識市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.画像認識市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.バーコード/QRコード認識
7.3.デジタル画像処理
7.4.顔認識
7.5.物体認識
7.6.光学文字認識
7.7.パターン認識
8.画像認識市場、展開モード別
8.1.導入
8.2.オンクラウド
8.3.オンプレミス
9.画像認識市場、アプリケーション別
9.1.はじめに
9.2.画像検索
9.3.マーケティングと広告
9.4.スキャンとイメージング
9.5.セキュリティと監視
10.米州の画像認識市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域の画像認識市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.ヨーロッパ、中東、アフリカの画像認識市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析（2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.カヤックはAI主導のツールで旅行体験を向上させるイノベーションを起こす
13.3.2.パナソニックの画像認識技術の進歩
13.3.3.Klarna、AIを活用した革新的なショッピングアシスタントを発表
13.4.戦略分析と提言
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.画像認識市場規模、2023年対2030年
図3.画像認識の世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.画像認識の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 画像認識の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図6. 画像認識市場のダイナミクス
図7.画像認識の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.画像認識の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図9.画像認識の世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図10.画像認識の世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.画像認識の世界市場規模、展開モード別、2023年対2030年 (%)
図12.画像認識の世界市場規模、展開モード別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.画像認識の世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図14.画像認識の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図15.アメリカの画像認識市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図16.アメリカの画像認識市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.米国の画像認識市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国の画像認識市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.アジア太平洋地域の画像認識市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図20.アジア太平洋地域の画像認識市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図21.欧州、中東、アフリカの画像認識市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東、アフリカの画像認識市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.画像認識市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.画像認識市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：画像認識市場：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、技術別（バーコード/QRコード認識、デジタル画像処理、顔認識）、展開モード別、用途別 – 世界予測 2024-2030
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