アフェクティブ・コンピューティングの世界市場

世界のアフェクティブ・コンピューティング市場は2030年までに3,447億米ドルに達する見込み

アフェクティブ・コンピューティングの世界市場は、2024年に837億米ドルと推定されており、2024年から2030年の分析期間においてCAGR26.6％で成長し、2030年までに3,447億米ドルに達すると予測されています。本レポートで分析対象となったセグメントの一つであるアフェクティブ・コンピューティングソフトウェアは、28.5%のCAGRを記録し、分析期間終了時までに2,322億米ドルに達すると予測されています。アフェクティブ・コンピューティングハードウェアセグメントの成長率は、分析期間において23.3%のCAGRと推定されています。

米国市場は308億米ドルと推定される一方、中国は33.6%のCAGRで成長すると予測されています

米国におけるアフェクティブ・コンピューティング市場は、2024年に308億米ドルと推定されています。世界第2位の経済大国である中国は、2024年から2030年の分析期間において33.6%のCAGRで推移し、2030年までに426億米ドルの市場規模に達すると予測されています。その他の注目すべき地域市場としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に22.0％、21.0％のCAGRで成長すると予測されています。欧州では、ドイツが約25.0％のCAGRで成長すると見込まれています。

グローバル感情認識コンピューティング市場- 主要な市場動向と促進要因の概要

ソフトウェアとハードウェアの構成要素が感情知能革命をどのように推進しているのか？

アフェクティブ・コンピューティング市場は、ソフトウェアとハードウェアコンポーネントの相乗的なエコシステムによって支えられており、これらが一体となって機械が人間の感情を検知・解釈・対応することを可能にしております。感情認識アルゴリズム、表情分析エンジン、音声感情解釈、自然言語処理（NLP）モデルなどを含むアフェクティブ・コンピューティングソフトウェアは、量と応用範囲において主導的な地位を占めております。これらのソフトウェアソリューションは、深層学習とマルチモーダルデータ融合技術によって強化され、音声変調、マイクロ表情、文脈言語といった生理的兆候を感情状態に高精度でマッピングする能力をシステムに付与しています。主要テクノロジー企業は、ウェブ、モバイル、エッジベースアプリケーションへの容易な統合を可能にするため、感情分析機能をAPIやSDKに組み込み、モジュール化され拡張性のある使用事例を創出しています。

ハードウェア面では、感情認識ハードウェアには生体センサー、ウェアラブルデバイス、触覚デバイス、3Dカメラ・視線追跡装置・熱センサーなどの高度な画像機器が含まれます。これらのデバイスは感情認識システムの感覚インフラを構成し、心拍変動・皮膚電気反応・顔面筋活動などの生体信号をリアルタイムで捕捉します。埋め込み型皮膚電気センサーを搭載したスマートウォッチや、顔面筋電図測定機能を備えたVRヘッドセットといった新たなフォームファクターの登場により、民生・自動車・医療分野におけるシームレスな感情追跡が可能となっています。同時に、感情認識ハードウェアへのエッジコンピューティング統合が進み、データ処理を必要とするアプリケーションにおいて遅延の最小化とデバイス上での処理能力向上が図られています。ハードウェアの小型化とセンサーのキャリブレーションが進むにつれ、受動的な感情センシングと能動的な行動フィードバックの境界は曖昧になりつつあり、感情を認識する機械の新たな時代が到来しています。

タッチベースとタッチレス技術は、感情認識インターフェースの進化をどのように形作っているのでしょうか？

アフェクティブ・コンピューティングの技術基盤は、タッチベースとタッチレスという二つの核心的パラダイムに分かれており、それぞれが特定の使用事例やユーザー環境に対応しています。触覚フィードバックシステム、圧力センサー、触覚インターフェースを含むタッチベース技術は、ウェアラブル機器、自動車用インフォテインメントシステム、医療リハビリテーションシステムなどで広く採用されています。これらのインターフェースは、握力、反応時間、ジェスチャーの動的特性といった微妙な兆候を検出するために、ユーザーとの直接的な相互作用を活用し、感情推論のための詳細な入力情報を提供します。タッチベースのアフェクティブ・コンピューティングは、運転者の疲労監視などのアプリケーションで広く採用されており、ステアリングホイールの圧力やグリップの動的特性からストレスや覚醒レベルを測定します。

一方、衛生面や摩擦のない操作、拡張性を備えた感情検知ソリューションへの需要が高まる中、非接触技術が急速に普及しつつあります。これにはカメラ映像による表情認識、NLPエンジンを用いた音声感情分析、眼球運動追跡、さらにはLiDARやレーダーベースのセンサーによるジェスチャー認識などが含まれます。COVID-19は、特に医療、小売、公共交通機関といった接触最小化が設計上の必須要件となった環境において、非接触型感情技術にとって重要な転換点となりました。AIを活用した映像解析や音声からのリアルタイム感情認識技術は、現在ではスマートキオスク、eラーニングプラットフォーム、カスタマーサービスボットに統合されています。非接触型アフェクティブ・コンピューティングは、発話障害や運動障害を持つ方々のための補助コミュニケーションツールにおいても重要な役割を果たしており、視線や顔の動きを感情入力として活用しています。深層ニューラルネットワークと低消費電力組み込みプロセッサの融合により、これらのソリューションはより高精度でプライバシーに配慮した形となり、地域を問わず利用可能になりつつあります。

アフェクティブ・コンピューティングは、どの分野特化型導入で有意義な影響を生み出しているのでしょうか？

アフェクティブ・コンピューティングの普及は多様な産業分野に広がりつつあり、各業界がその感情感知能力を活用して、関与のパーソナライズ化、成果の最適化、安全性の向上を図っています。医療・ライフサイエンス分野では、アフェクティブ・コンピューティングがメンタルヘルス診断、治療介入、患者モニタリングを変革しています。AI搭載の感情検出ツールは遠隔精神医療プラットフォームに導入され、非言語的手がかりを通じて不安や抑うつを診断する臨床医を支援しています。病院では、ICU環境において顔認識技術や声のトーン分析を統合し、非言語的な患者様の痛み、苦痛、鎮静レベルをモニタリングしています。製薬企業も臨床試験で感情認識ウェアラブル機器の試験運用を開始し、感情反応と薬効の相関関係をより正確に把握しようとしています。

自動車分野では、アフェクティブ・コンピューティングが先進運転支援システム（ADAS）、車内監視、インフォテインメントのパーソナライゼーションに組み込まれています。感情感知ダッシュボードは、居眠り運転者に警告を発したり、快適性向上のために音楽・温度・照明を自動調整したりすることが可能です。IT・通信分野では、感情分析を活用してバーチャルアシスタントのインターフェースを強化し、アプリケーションのユーザー体験（UX）を向上させ、コールセンターの分析精度を高めています。金融・保険・証券（BFSI）分野では、不正検知、デジタルインタラクション時の顧客感情分析、さらにはパーソナライズされた金融アドバイスシステムへの応用が進んでいます。メディア・エンターテインメント分野では、リアルタイムの感情フィードバックを活用し、コンテンツのキュレーション、ゲーム難易度の調整、VR体験における没入型ストーリーの動的生成を実現しています。教育プラットフォームでは、仮想教室における学習意欲の低下やストレスを感情認識技術で検知し、講師が適応型コンテンツで介入できるようにしています。小売・EC企業はオンラインストアに感情分析を導入し、商品配置の最適化、買い物客の不満分析、デジタルマーケティングのリアルタイム調整を実現しています。こうした多様な使用事例は、消費者向け領域とミッションクリティカルな企業領域の両方で、アフェクティブ・コンピューティングが戦略的に統合されていることを示しています。

アフェクティブ・コンピューティング市場の次なる成長段階を牽引する要因とは？

世界的なアフェクティブ・コンピューティング市場の成長は、技術進化、セクターのデジタル化、行動規範の変化に関連する複数の要因によって推進されています。AI技術、特にコンピュータビジョンと音声認識における技術的成熟度により、感情検出システムの精度とリアルタイム応答性が大幅に向上しました。音声・顔データ・テキスト感情・生理的指標を統合するマルチモーダル感情分析の採用は、メンタルヘルス・幼児教育・自律移動体といった多様かつ繊細な領域での適用範囲を拡大しています。エッジAIとプライバシー保護型コンピューティングの進歩により、データ機密性の高い環境でもリアルタイム感情解析が可能となり、コンプライアンスが最優先される医療・金融分野での導入を促進しています。

エンドユースの面では、高度にパーソナライズされたユーザー体験への需要の高まりが、業界に従来のエンゲージメント指標を超えた取り組みを迫っています。消費者は今や、デジタルインターフェースがコマンドだけでなく感情にも反応することを期待しており、感情を認識するチャットボット、学習プラットフォーム、エンターテインメントシステムの導入を推進しています。自動車分野では、自動運転車および準自動運転車への移行が、乗員の安全性と快適性を高める車内感情センシングの需要を促進しています。教育や電子商取引分野では、感情分析技術がリアルタイムで気分や行動パターンに応じたコンテンツ・インターフェースのカスタマイズに活用されています。さらに、メンタルヘルスへの意識の高まりと包括的な技術設計の世界的な推進により、機関や政策立案者はデジタルアクセシビリティ施策の一環として感情認識技術の採用を推奨しています。これらの促進要因が相まって、感情認識技術は単なる新奇性から必要不可欠な要素へと移行し、産業横断的な次世代人間機械インタラクションの基盤となることが確実視されています。

セグメント：

セグメント：コンポーネント別（感情認識ソフトウェア、感情認識ハードウェア）;技術別（タッチベース技術、タッチレス技術）;用途別（医療・ライフサイエンス、自動車、IT・通信、金融サービス、メディア・エンターテインメント、教育、小売・電子商取引、その他）

調査対象企業の例

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Apple, Inc.
• Google LLC
• Cognitec Systems GmbH
• eyeSight Technologies
• Elliptic Laboratories AS
• HumanZyme, Inc.
• Affectiva
• Noldus Information Technology
• Kairos AR, Inc.
• AdMobilize LLC
• Emoshape Inc.
• Logic Pursuits, LLC（captemoa"）

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目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• その他欧州
• アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第4章 競合