感情認識AIの市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年の予測

世界の感情認識AI市場は2024年に29億米ドルの推定額に達し、2025年から2034年にかけて21.7%のCAGRを記録する見通しです。

不安、うつ病、ストレス障害などのメンタルヘルスへの関心が高まり続ける中、感情認識AIを含む高度な診断・治療技術への需要が加速しています。感情認識AIシステムは、複数の生体信号、表情、声のトーンを活用して感情の乱れを特定し対処するもので、メンタルヘルス専門家にとって貴重なツールとなっています。何百万人もの成人が罹患していることが浮き彫りになったメンタルヘルスの有病率の増加は、ヘルスケアと治療介入における感情認識AIの役割の拡大を促しています。

ヘルスケアにおいて、感情認識AIはメンタルヘルス評価と治療戦略の強化において極めて重要な役割を果たします。感情分析機能を備えたAIシステムは、相談中の音声パターン、言葉の選択、表情を分析することで、メンタルヘルス問題の初期兆候を検出することができます。この技術により、メンタルヘルスの専門家は遠隔で患者を監視できるようになり、特にメンタルヘルスプロバイダーが不足している地域では、リアルタイムでの治療調整が容易になります。クラウド導入モデルは、大規模なインフラを必要とせずに感情認識AIのシームレスな統合を可能にし、コスト効率と拡張性を高めるため、特に効果的です。

同市場はソフトウェア分野でも成長を遂げており、AIを搭載したアナリティクスがカメラやマイクなどの既存システムに統合され、音声、テキスト、顔の合図を通じて感情を検出する能力が強化されています。このソフトウェアベースのアプローチは、より迅速な展開と現行技術との統合が容易なことから、ハードウェアソリューションよりも好まれています。さらに、ヘルスケア、カスタマーサービス、エンターテインメントなどさまざまな業界で感情認識AIが台頭していることから、エンゲージメントの向上、顧客サービスの強化、業務の効率化のために、これらのシステムを採用する企業が増えています。

北米では、米国が感情認識AI市場の支配的なプレーヤーであり、その堅牢なインフラと大手ハイテク企業による多額の投資の恩恵を受けています。この地域は、顧客サービス、メンタルヘルス支援、セキュリティアプリケーションに不可欠な要素となりつつあるAI感情分析の進歩を引き続き推進しています。急速な成長にもかかわらず、この技術の倫理的・社会的な意味合いは綿密に精査されており、専門家は潜在的なリスクやプライバシーへの影響について懸念を表明しています。しかし、感情認識AIの分野横断的な統合が続いていることから、その役割は今後数年で拡大することが予想されます。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

• 調査デザイン
  • 調査アプローチ
  • データ収集方法
• 基本推定と計算
  • 基準年の算出
  • 市場推計の主要動向
• 予測モデル
• 一次調査と検証
  • 一次ソース
  • データマイニングソース
• 市場範囲と定義

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• 業界エコシステム分析
  • サプライヤーの状況
    • クラウド・データ分析プロバイダー
    • 音声・音声感情分析プロバイダー
    • 感情認識AI専門企業
    • ヒューマン洞察・行動AI企業
    • セキュリティ・監視AI企業
  • 利益率分析
• テクノロジー・イノベーションの情勢
• 特許分析
• 規制状況
• 使用事例
• 影響要因
  • 成長促進要因
    • 人間とコンピュータの相互作用におけるAIの拡大
    • セキュリティと監視における採用の拡大
    • メンタルヘルスとウェルビーイングに対する意識の高まり
    • パーソナライズされた顧客体験に対する需要の高まり
  • 業界の潜在的リスク・課題
    • バイアスと精度の問題
    • 倫理とプライバシーに関する懸念
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業市場シェア分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：展開モデル別、2021年～2034年

• 主要動向
• クラウド
• オンプレミス
• ハイブリッド

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 機械学習
• 自然言語処理
• 生理学的信号処理
• IoT・エッジコンピューティング
• コンピュータビジョン

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• メンタルヘルス・ウェルビーイング
• 自動車ドライバーモニタリング
• マーケティング・セールス
• eラーニング
• ゲーム・エンターテイメント
• セキュリティ・監視
• カスタマーサービス
• その他

第8章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2034年

• 主要動向
• ハードウェア
  • ウェアラブルデバイス
    • スマートウォッチ
    • フィットネスバンド
    • EEGヘッドセット
    • 心電計
    • GSR
  • カメラ・センサー
  • エッジコンピューティングデバイス
• ソフトウェアソリューション
  • 顔感情認識
  • 音声感情認識
  • テキスト感情分析
  • 生理的・生体的感情分析
• サービス
  • コンサルティング
  • トレーニングと統合
  • 保守・サポート

第9章 市場推計・予測：データ別、2021年～2034年

• 主要動向
• 音声ベース
• テキストベース
• ビデオベース
• バイオメトリクス

第10章 市場推計・予測：最終用途産業別、2021年～2034年

• 主要動向
• 小売・eコマース
• BFSI
• IT・通信
• ヘルスケア
• 教育
• 自動車
• メディア・エンターテインメント
• その他

第11章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第12章 企業プロファイル

• Amazon
• Audeering
• Behavioral Signals
• Cipia
• Cogito
• Entropik Tech
• Google
• IBM
• Microsoft
• Morphcast
• Noldus Information Technology
• Opsis
• Realeyes
• Siena
• Smart Eye
• Superceed
• Symanto
• Uniphore
• VIER
• Voicesense

The Global Emotion AI Market reached an estimated value of USD 2.9 billion in 2024 and is poised to register a CAGR of 21.7% from 2025 to 2034. As mental health concerns such as anxiety, depression, and stress disorders continue to rise, the demand for advanced diagnostic and treatment technologies, including emotion AI, is accelerating. Emotion AI systems leverage multiple bio-signals, facial expressions, and voice tones to identify and address emotional disturbances, making them invaluable tools for mental health professionals. The increased prevalence of mental health conditions, highlighted by millions of affected adults, is driving the expansion of emotion AI's role in healthcare and therapeutic interventions.

In healthcare, emotion AI plays a pivotal role in enhancing mental health assessments and treatment strategies. AI systems equipped with sentiment analysis capabilities can detect early signs of mental health issues by analyzing voice patterns, word choice, and facial expressions during consultations. This technology allows mental health professionals to monitor patients remotely, making it easier to adjust treatments in real time, especially in areas with a shortage of mental health providers. The cloud deployment model is particularly effective, as it enables seamless integration of emotion AI without requiring extensive infrastructure, making it cost-effective and scalable.

The market is also seeing growth in the software segment, where AI-powered analytics are integrated into existing systems such as cameras and microphones, enhancing their ability to detect emotions through voice, text, and facial cues. This software-based approach is preferred over hardware solutions, as it offers faster deployment and easier integration with current technologies. Additionally, with the rise of emotion AI in various industries such as healthcare, customer service, and entertainment, businesses are increasingly adopting these systems to improve engagement, enhance customer service, and streamline operations.

In North America, the United States is a dominant player in the emotion AI market, benefiting from its robust infrastructure and heavy investments from major tech companies. This region continues to drive advancements in AI sentiment analysis, which is becoming an integral part of customer service, mental health support, and security applications. Despite its rapid growth, the technology's ethical and social implications are being closely scrutinized, with experts raising concerns about its potential risks and impacts on privacy. However, the continued integration of emotion AI across sectors suggests that its role will only expand in the coming years.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates & calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimation
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research and validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360⁰ synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.1.1 Cloud & data analytics providers
    • 3.1.1.2 Voice & speech emotion analysis providers
    • 3.1.1.3 Specialized emotion AI companies
    • 3.1.1.4 Human insight & behavioral AI companies
    • 3.1.1.5 Security & surveillance AI firms
  • 3.1.2 Profit margin analysis
• 3.2 Technology & innovation landscape
• 3.3 Patent analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 Use cases
• 3.6 Impact forces
  • 3.6.1 Growth drivers
    • 3.6.1.1 Expansion of AI in human-computer interaction
    • 3.6.1.2 Growing adoption in security & surveillance
    • 3.6.1.3 Increasing awareness about mental health & well-being
    • 3.6.1.4 Rising demand for personalized customer experience
  • 3.6.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.6.2.1 Bias & accuracy issues
    • 3.6.2.2 Ethical & privacy concerns
• 3.7 Growth potential analysis
• 3.8 Porter’s analysis
• 3.9 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2034 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Cloud
• 5.3 On-premises
• 5.4 Hybrid

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Natural language processing
• 6.4 Physiological signal processing
• 6.5 IoT & edge computing
• 6.6 Computer vision

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Mental health & well-being
• 7.3 Automotive driver monitoring
• 7.4 Marketing & sales
• 7.5 E-learning
• 7.6 Gaming & entertainment
• 7.7 Security & surveillance
• 7.8 Customer service
• 7.9 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Hardware
  • 8.2.1 Wearable devices
    • 8.2.1.1 Smart watches
    • 8.2.1.2 Fitness bands
    • 8.2.1.3 EEG headsets
    • 8.2.1.4 ECG
    • 8.2.1.5 GSR
  • 8.2.2 Cameras & sensors
  • 8.2.3 Edge computing devices
• 8.3 Software solutions
  • 8.3.1 Facial emotion recognition
  • 8.3.2 Speech emotion recognition
  • 8.3.3 Text sentiment analysis
  • 8.3.4 Physiological & biometric emotion analysis
• 8.4 Services
  • 8.4.1 Consulting
  • 8.4.2 Training & integration
  • 8.4.3 Maintenance & support

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Data, 2021 - 2034 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 Voice-based
• 9.3 Text-based
• 9.4 Video-based
• 9.5 Physiological & biometrics

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By End Use industry, 2021 - 2034 ($Bn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 Retail & e-commerce
• 10.3 BFSI
• 10.4 IT & telecom
• 10.5 Healthcare
• 10.6 Education
• 10.7 Automotive
• 10.8 Media & entertainment
• 10.9 Others

Chapter 11 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn, Units)

• 11.1 Key trends
• 11.2 North America
  • 11.2.1 U.S.
  • 11.2.2 Canada
• 11.3 Europe
  • 11.3.1 UK
  • 11.3.2 Germany
  • 11.3.3 France
  • 11.3.4 Spain
  • 11.3.5 Italy
  • 11.3.6 Russia
  • 11.3.7 Nordics
• 11.4 Asia Pacific
  • 11.4.1 China
  • 11.4.2 India
  • 11.4.3 Japan
  • 11.4.4 South Korea
  • 11.4.5 ANZ
  • 11.4.6 Southeast Asia
• 11.5 Latin America
  • 11.5.1 Brazil
  • 11.5.2 Mexico
  • 11.5.3 Argentina
• 11.6 MEA
  • 11.6.1 UAE
  • 11.6.2 South Africa
  • 11.6.3 Saudi Arabia

Chapter 12 Company Profiles

• 12.1 Amazon
• 12.2 Audeering
• 12.3 Behavioral Signals
• 12.4 Cipia
• 12.5 Cogito
• 12.6 Entropik Tech
• 12.7 Google
• 12.8 IBM
• 12.9 Microsoft
• 12.10 Morphcast
• 12.11 Noldus Information Technology
• 12.12 Opsis
• 12.13 Realeyes
• 12.14 Siena
• 12.15 Smart Eye
• 12.16 Superceed
• 12.17 Symanto
• 12.18 Uniphore
• 12.19 VIER
• 12.20 Voicesense