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市場調査レポート
商品コード
1797695
感情検出と認識市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年~2034年の予測Emotion Detection and Recognition Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034 |
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カスタマイズ可能
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感情検出と認識市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年~2034年の予測 |
出版日: 2025年07月24日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 210 Pages
納期: 2~3営業日
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世界の感情検出と認識市場は、2024年に295億米ドルと評価され、CAGR 12.9%で成長し、2034年には993億米ドルに達すると推定されています。
この急成長の主な要因は、人工知能、機械学習、マルチモーダルセンシング技術の継続的な進歩です。これらの技術革新により、感情認識システムのリアルタイム機能と精度が大幅に向上し、ヘルスケア、自動車、セキュリティ、小売などの分野で利用が拡大しています。この技術は、ドライバーの行動監視、感情の健康状態の追跡、ターゲット広告、監視など、より幅広い用途に拡大しつつあります。
顔認識など一部の主要技術については、プライバシーや倫理的な配備を中心に議論が続いており、依然として世論が分かれています。これに対して、倫理的なAIトレーニングや社会的説明責任を盛り込んだ、EDR専門家向けの教育・認証プログラムが台頭しています。北米は、ヘルスケアAI、車両安全アプリケーション、強力な研究機関への堅調な投資により市場をリードしているが、アジア太平洋地域は、インド、中国、韓国などの国々における積極的なデジタルトランスフォーメーション政策とAI投資に支えられ、急速に追い上げています。市場の成長は、規制の枠組みが進化し、世界各地域で産業用AIの統合が拡大することでさらに強化されます。
市場範囲 | |
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開始年 | 2024 |
予測年 | 2025-2034 |
開始金額 | 295億米ドル |
予測金額 | 993億米ドル |
CAGR | 12.9% |
ソフトウェア分野は2024年に46%のシェアを占め、2034年までのCAGRは3.8%と予想されます。このセグメントには、顔分析、音声認識、マルチモーダルデータ処理が可能な感情AIプラットフォームが含まれます。自然言語処理とニューラルネットワークアーキテクチャの継続的な改善が、このセグメント全体の技術革新を促進しています。これらのソフトウェア・ツールは、感情ベースの顧客分析、メンタルヘルス診断、従業員スクリーニングなどの使用事例に広く導入されています。この分野におけるAI主導のソリューションは、リアルタイム感情インテリジェンスを提供し、サービスのパーソナライゼーションと業務上の洞察を強化するプラットフォームへの投資が企業で増加していることから、支持を集めています。
顔認識システム分野は2024年に27%のシェアを占め、2034年までCAGR 10.7%で成長すると予測されています。このセグメントは、自動車安全技術、小売分析、監視ツールなどでの採用率が高いことからリードしています。顔分析システムは、様々な環境におけるユーザーの感情、ドライバーの注意力、消費者の反応を正確に評価することを可能にします。ハードウェアの性能が向上し、顔分析がより洗練されるにつれて、スマート監視および行動評価プラットフォームへの統合が拡大し続けています。
米国感情検出と認識市場は85%のシェアを占め、2024年には98億米ドルを創出しました。同国のリーダーシップは、成熟したヘルスケア・インフラ、デジタル・サービスにおけるAIの広範な導入、コネクテッド・ビークルや教育プラットフォームにおける継続的なイノベーションに起因します。エモーションAIは、患者ケアのパーソナライズ、授業への関与の分析、交通安全の監視、業界を超えたユーザー体験の向上にますます使用されるようになっています。インテリジェントシステムとAI統合への強力な投資により、米国は感情分析開発の中心拠点となっています。
世界の感情検出と認識市場を形成する主な業界企業には、Kairos AR、Apple、Realeyes、Amazon Web Services(AWS)、Entropik、IBM、Google(Alphabet)、Microsoft、Uniphore、Smart Eye(Affectiva)、Verintなどがあります。これらの企業は、競争優位性を獲得するために、AI主導の感情インテリジェンスとマルチモーダル・アナリティクスで積極的に革新を行っています。業界のリーダーたちは、複数の言語や文化にまたがるモデルの精度を向上させるため、高度な分析プラットフォーム、スケーラブルなAPI、感情データセットに注力しています。自動車、ヘルスケア、小売部門との戦略的提携により、これらの企業はEDR技術を実環境に組み込むことができます。いくつかの企業は、規制要件やユーザーの信頼基準を満たすために、買収や倫理的なAIガイドラインとの整合を通じて、提供サービスを強化しています。
The Global Emotion Detection and Recognition Market was valued at USD 29.5 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 12.9% to reach USD 99.3 billion by 2034. This surge is primarily fueled by ongoing advancements in artificial intelligence, machine learning, and multimodal sensing technologies. These innovations have significantly improved the real-time capabilities and precision of emotional recognition systems, which are increasingly used in sectors like healthcare, automotive, security, and retail. The technology is expanding into a wider array of applications, including driver behavior monitoring, emotional wellness tracking, targeted advertising, and surveillance.
Public opinion remains divided over some key technologies, such as facial recognition, with ongoing conversations centered around privacy and ethical deployment. Educational and certification programs for EDR professionals are emerging in response, incorporating ethical AI training and social accountability. North America is leading the market due to robust investments in healthcare AI, vehicle safety applications, and strong research institutions, while the Asia-Pacific region is rapidly catching up, backed by aggressive digital transformation policies and AI investments across countries like India, China, and South Korea. The market's growth is further strengthened by evolving regulatory frameworks and expanding industrial AI integrations across global regions.
Market Scope | |
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Start Year | 2024 |
Forecast Year | 2025-2034 |
Start Value | $29.5 Billion |
Forecast Value | $99.3 Billion |
CAGR | 12.9% |
The software segment held a 46% share in 2024 and is expected to grow at a CAGR of 3.8% through 2034. This segment encompasses emotion AI platforms capable of facial analysis, voice recognition, and multimodal data processing. Continuous improvements in natural language processing and neural network architectures are driving innovation across this segment. These software tools are widely implemented in use cases such as emotion-based customer analytics, mental health diagnostics, and employee screening. AI-led solutions in this space are gaining traction as businesses increasingly invest in platforms that offer real-time emotional intelligence to enhance service personalization and operational insights.
The facial recognition systems segment held a 27% share in 2024 and is anticipated to grow at a CAGR of 10.7% through 2034. This segment leads due to its high adoption across automotive safety technologies, retail analytics, and monitoring tools. Facial analysis systems enable accurate assessment of user emotions, driver alertness, and consumer reactions in various environments. With hardware performance improving and facial analysis becoming more refined, its integration in smart surveillance and behavioral evaluation platforms continues to expand.
United States Emotion Detection and Recognition Market held an 85% share and generated USD 9.8 billion in 2024. The country's leadership stems from a mature healthcare infrastructure, broad implementation of AI in digital services, and ongoing innovation in connected vehicles and educational platforms. Emotion AI is increasingly used to personalize patient care, analyze classroom engagement, monitor road safety, and improve user experience across industries. Strong investments in intelligent systems and AI integration have made the US a central hub for emotion analytics development.
Key industry players shaping the Global Emotion Detection and Recognition Market include Kairos AR, Apple, Realeyes, Amazon Web Services (AWS), Entropik, IBM, Google (Alphabet), Microsoft, Uniphore, Smart Eye (Affectiva), and Verint. These companies are actively innovating in AI-driven emotional intelligence and multimodal analytics to gain a competitive advantage. Industry leaders are focusing on advanced analytics platforms, scalable APIs, and emotion datasets to improve model accuracy across multiple languages and cultures. Strategic collaborations with automotive, healthcare, and retail sectors enable these companies to embed EDR technologies into real-world environments. Several firms are enhancing their offerings through acquisitions and by aligning with ethical AI guidelines to meet regulatory requirements and user trust standards.