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市場調査レポート
商品コード
1702392
ジェスチャー認識の世界市場(2025年~2032年)Global Gesture Recognition Market - 2025-2032 |
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適宜更新あり
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ジェスチャー認識の世界市場(2025年~2032年) |
出版日: 2025年04月10日
発行: DataM Intelligence
ページ情報: 英文 180 Pages
納期: 即日から翌営業日
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世界のジェスチャー認識の市場規模は、2024年に213億3,000万米ドルに達し、2032年までに667億2,000万米ドルに達すると予測され、予測期間の2025年~2032年にCAGRで15.32%の成長が見込まれます。
市場は、自動車、医療、産業オートメーション、コンシューマーエレクトロニクスにおける、ヒューマンマシンインタラクションシステムへの統合が進むにつれて勢いを増しています。慣性センサーやレーダーベースの入力を含むリアルタイムセンシング技術の近年の進歩により、ジェスチャーコントロールシステムは50ミリ秒以下の待ち時間を実現できるようになっています。
さらに、この技術はウェアラブルデバイスやARにも応用できるため、静的な環境だけでなく、動的な現実世界の状況にまでユースケースが広がっています。ジェスチャー認識とコンピュータービジョンや信号処理技術の融合により、複雑な環境条件下での精度が向上していることが、マルチモーダルシステムや組み込みセンシングアーキテクチャに関するIEEEのレビューで示されています。
ジェスチャー認識市場の動向
主な新動向は、マルチモーダルジェスチャー認識へのシフトであり、手、声、顔の手がかりを共同で解釈し、文脈認識と精度を向上させます。医療や公共環境におけるプライバシーを尊重する用途向けに、従来のカメラベースのシステムに代えてレーダーベースのセンシングを使用することに注目が集まっています。また、バッテリーに厳しいウェアラブルでのジェスチャー制御を可能にする、AI主導のエネルギー効率に優れた認識モデルへの動きも注目に値します。これらの進歩は、直感的で非言語的なヒューマンマシンインタラクションを必要とする分野での採用を促進しています。
世界のジェスチャー認識の市場力学
健康と安全への準拠を目的とした、非接触公共インターフェースへのジェスチャー制御の統合
公共インターフェースにおけるジェスチャー制御の統合は、特に交通量の多い環境における衛生と安全への懸念に対応するための、非接触インタラクションへの需要によってますます促進されています。IEEEの研究は、レーダーとAI対応慣性デバイスを使用したリアルタイムのジェスチャー認識システムの開発に注目したものであり、特に緊急時のヒューマンマシンインタラクションや公共端末をターゲットとしています。これらの技術は、物理的な接触の必要性を減らすことで、空港、病院、交通の要所におけるより安全なユーザーエクスペリエンスを支援します。
複数ユーザーと複雑な環境シナリオにおける高いエラー率
ジェスチャー認識システムは、入力の重複、照明の変化、モーションブラーなどのために、複雑な複数ユーザー環境における精度に関する大きな課題に直面しています。さまざまな標準によると(ジェスチャーや顔認識のような)画像ベースのバイオメトリクスに依存するシステムは、公共キオスクや自動車使用のようなリアルタイムの利用に影響を与えるほど不十分な画質や環境ノイズのために、民間用途で2.5%もの高い故障率に見舞われる可能性があります。
信頼性の問題は、複数のユーザーが同時に対話する場合や、整備されていない環境でシステムが展開される場合に悪化し、交通やスマートシティなどの部門にわたるジェスチャーベースのインターフェースのスケーラビリティを制限しています。このような制限から、NISTのような連邦政府機関は、現実世界の複雑な環境下でのシステム性能をより適切に評価するための新しい試験枠組みとデータセットの開発に取り組んでいます。
当レポートでは、世界のジェスチャー認識市場について調査し、市場力学、地域とセグメントの分析、競合情勢、企業プロファイルなどを提供しています。
Global gesture recognition market size reached US$ 21.33 billion in 2024 and is expected to reach US$ 66.72 billion by 2032, growing with a CAGR of 15.32% during the forecast period 2025-2032.
The global gesture recognition market is gaining momentum with growing integration into human-machine interaction systems across automotive, healthcare, industrial automation, and consumer electronics. According to the recent advances in real-time sensing technologies, including inertial sensors and radar-based input, have enabled gesture control systems to deliver latency under 50 milliseconds-key for use in critical environments like autonomous vehicles and smart medical equipment.
Moreover, the technology's applicability in wearable devices and augmented reality has expanded its use cases beyond static environments to dynamic, real-world contexts. The convergence of gesture recognition with computer vision and signal processing techniques has allowed for increased precision in complex ambient conditions, as highlighted by IEEE reviews of multi-modal systems and embedded sensing architectures.
Gesture Recognition Market Trend
A key emerging trend is the shift toward multimodal gesture recognition, where hand, voice, and facial cues are jointly interpreted to improve context awareness and accuracy. There is a growing focus on using radar-based sensing over traditional camera-based systems for privacy-respecting applications in healthcare and public settings. Also notable is the movement toward AI-driven energy-efficient recognition models that enable gesture control in battery-sensitive wearables. These advancements are driving adoption in fields requiring intuitive, non-verbal human-machine interaction.
Global Gesture Recognition Market Dynamics
Integration of Gesture Control in Contactless Public Interfaces for Health and Safety Compliance
The integration of gesture control in public interfaces is increasingly driven by the demand for contactless interaction, especially in response to hygiene and safety concerns in high-traffic environments. IEEE research highlights the development of real-time gesture recognition systems using radar and AI-enabled inertial devices, specifically targeting emergency human-machine interactions and public terminals. These technologies support safer user experiences in airports, hospitals, and transit hubs by reducing the need for physical contact.
High Error Rates in Multi-User and Complex Environmental Scenarios
Gesture recognition systems face significant accuracy challenges in complex, multi-user environments due to overlapping inputs, varying lighting, and motion blur. According to various standards, systems that rely on image-based biometrics (like gesture or face recognition) can suffer failure rates as high as 2.5% in civilian applications due to poor image quality or environmental noise enough to impact real-time applications like public kiosks or automotive use.
The reliability issues are exacerbated when multiple users interact simultaneously or when the system is deployed in uncontrolled environments, limiting the scalability of gesture-based interfaces across sectors such as transportation or smart cities. These limitations have prompted federal institutions like NIST to develop new testing frameworks and datasets to better evaluate system performance under real-world complexity.
The global gesture recognition market is segmented based on technology, authentication type, component, application, and region.
Touch-Based Gesture Recognition Segment Fueling Market Growth
The adoption of touch-based gesture recognition is rapidly advancing due to its integration in smart consumer electronics, healthcare, and automotive systems. The National Institute of Standards and Technology (NIST) emphasizes the growing demand for accurate biometric systems-such as fingerprint and touch-based inputs-which are critical to securing devices and digital identities in sensitive sectors like defense and law enforcement.
Additionally, NIST's Cybersecurity for IoT Program underlines the significance of secure user-device interaction in IoT ecosystems, where touch-based gesture systems often serve as primary interfaces. Their efforts to guide secure IoT device development underscore the relevance of touch-gesture interfaces in safeguarding connected environments, especially as these systems scale globally across various industries.
Strong Adoption of Gesture Recognition in North America Driven by Automotive and Safety Innovations
North America is experiencing rising demand for gesture recognition technologies, largely due to government-led initiatives to integrate advanced AI and sensor systems into critical sectors like automotive and public safety. According to the US National Institute of Standards and Technology (NIST), it is actively developing operational design and testing standards for gesture-based controls in autonomous vehicles, including co-simulation platforms for evaluating sensor and perception systems.
In parallel, the US Artificial Intelligence Safety Institute (US AISI), housed under NIST, is collaborating with stakeholders across the public and private sectors to create trustworthy AI and HMI (Human-Machine Interaction) standards. This includes evaluating the safety and usability of gesture-based AI systems in high-risk environments, which are seeing increased deployment in defense, public infrastructure, and health monitoring systems.
Technology Analysis
The global gesture recognition market is advancing through innovations in radar-based sensing, edge-computing platforms, and AI-driven recognition systems. IEEE research highlights a shift from traditional camera-based systems to more efficient radar and sensor fusion technologies, which improve accuracy in real-time environments while reducing energy consumption. Additionally, a systematic IEEE review from 2018-2024 shows increasing integration of gesture control in consumer electronics, automotive interfaces, and healthcare applications.
The major global players in the market include Intel Corporation, Jabil Inc., Microchip Technology Inc., Sony Corporation, Ultraleap, Elliptic Laboratories AS, Google LLC, GestureTek Inc., Nice - Polska Sp. z o.o., and Dreamworth Solutions Pvt. Ltd.
Target Audience 2024
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