画像認識の世界市場

世界の画像認識市場は2030年までに2,824億米ドルに達する見込み

2024年に1,007億米ドルと推定される世界の画像認識市場は、2024年から2030年の分析期間においてCAGR 18.8％で成長し、2030年までに2,824億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画像認識ソフトウェアは、18.3%のCAGRを記録し、分析期間終了までに1,440億米ドルに達すると予測されています。画像認識ハードウェアセグメントの成長率は、分析期間において17.8%のCAGRと推定されています。

米国市場は282億米ドルと推定される一方、中国は17.8%のCAGRで成長すると予測されています

米国における画像認識市場は、2024年に282億米ドルと推定されています。世界第2位の経済規模を誇る中国は、2024年から2030年の分析期間において17.8%のCAGRで成長し、2030年までに425億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別市場分析としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に16.5％、16.1％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13.6％のCAGRで成長すると見込まれています。

世界の画像認識市場- 主な動向と促進要因の要約

画像認識はAI駆動型自動化とイノベーションの次なるフロンティアとなるのでしょうか？

画像認識技術は様々な産業で急速に進歩していますが、なぜ自動化の強化、意思決定の改善、イノベーションの推進にこれほど重要なのでしょうか？人工知能（AI）の一分野である画像認識は、画像や動画から視覚データを識別・解釈する技術です。深層学習アルゴリズムとニューラルネットワークを基盤とする画像認識システムは、物体の分類、パターンの検出、さらには驚くべき精度での顔認識が可能です。この技術は、効率性、安全性、顧客体験の向上にリアルタイムの視覚データ分析が不可欠な小売、医療、自動車、セキュリティなどの産業で広く採用されています。

画像認識の意義は、従来は人間の解釈を必要としたタスクを自動化できる点にあります。セキュリティや認証のための顔認識から、医療分野における画像診断まで、画像認識はより正確かつ迅速な意思決定を可能にしています。製造業では欠陥を検出する品質管理システムを支え、小売業ではビジュアル検索や商品識別を通じてパーソナライズされた顧客体験を実現しています。AIを活用した自動化が進展する中、画像認識技術は産業の運営方法を変革し、効率性を向上させ、人的ミスを削減し、新たなイノベーションの道を開く上で不可欠なツールとなりつつあります。

技術進歩は、画像認識の精度向上とリアルタイム処理をどのように実現したのでしょうか？

AI、深層学習、コンピュータビジョンの技術進歩により、画像認識システムの精度と効率は大幅に向上し、リアルタイム処理が可能となり、産業横断的な応用範囲が広がりました。最も影響力の大きい進歩の一つは、画像分析に特化した深層学習アーキテクチャである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発です。CNNは画像認識システムが画像内のパターンや特徴を検出する方法を革新し、物体検出、画像分類、顔認識タスクの精度を劇的に向上させました。この深層学習アプローチにより、機械は膨大なデータから複雑な視覚パターンを学習できるようになり、画像認識システムの信頼性が向上し、多様な実世界のアプリケーションに対応可能となりました。

クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング技術の台頭も、画像認識システムの性能向上に寄与しています。クラウドコンピューティングにより、企業は高額なオンプレミスハードウェアを必要とせず、大規模なデータセットを処理・分析することが可能となりました。この拡張性により、企業は数十億枚の画像を用いてAIモデルを訓練できるようになり、画像認識システムの精度と汎用性が向上しています。一方、エッジコンピューティングは、データをデバイス上でローカルに処理することを可能にすることで、画像処理をソースに近づけます。これにより遅延が削減され、リアルタイム画像認識が可能となります。これは、自動運転車、ドローン、監視システムなど、即時対応が重要なアプリケーションにおいて特に有用です。

さらに、生成的敵対ネットワーク（GAN）の統合により、画像認識能力はさらに進化しました。GANは、生成器と識別器という二つの競合するニューラルネットワークで構成され、これらが連携してシステムが現実的な画像を認識・生成する能力を向上させます。この技術は、顔認識、画像合成、スタイル転送などの分野における画像認識の品質向上に活用されています。両ネットワークからのフィードバックに基づきモデルを継続的に改良することで、GANは画像認識システムの精度と高度化を促進し、複雑な視覚タスクへの適応性を高めています。

もう一つの重要な進歩は、AIベースの画像認識をサポートするハードウェアの改良です。グラフィックス処理ユニット（GPU）やテンソル処理ユニット（TPU）などの専用プロセッサは、深層学習やコンピュータビジョンタスクの高い計算要求に最適化されています。これらのハードウェアの進歩により、画像認識モデルの学習と推論プロセスが大幅に加速され、より高速なリアルタイム分析が可能になりました。GPUやTPUが提供する計算能力の向上により、AIモデルはより大規模で複雑なデータセットを処理できるようになり、画像認識システムの精度と速度がさらに向上しています。

合成データとデータ拡張技術の利用も、画像認識の進歩において重要な役割を果たしています。従来、AIモデルのトレーニングには膨大な量のラベル付きデータが必要でしたが、これらの技術により手動でのデータ収集の必要性が軽減されます。現実世界のシナリオを模倣するためにコンピューターで生成される合成データは、画像認識モデルのトレーニングにほぼ無限のデータセットを提供します。データ拡張は、既存の画像にノイズを追加したり、回転・反転させたりすることで、モデルが様々な向きや条件下にある物体を認識することを学びやすくします。これによりモデルの頑健性が向上するだけでなく、過学習も軽減され、画像認識システムが異なる環境や照明条件下でも良好に機能することが保証されます。

自然言語処理（NLP）と画像認識技術の統合は、マルチモーダルAIシステムに新たな可能性をもたらしました。画像認識とNLPを組み合わせることで、機械はテキストによる説明や指示の文脈において画像を解釈できるようになります。例えば、システムは画像分析による詳細なキャプション生成や、自然言語クエリを用いた大規模データベース検索を可能にします。この進歩は特に、画像から商品検索が可能なeコマース分野や、画像内容に基づく自動タグ付けで整理・検索プロセスを効率化するメディア管理分野において、極めて価値あるものです。

リアルタイム画像認識の進歩は、物体検出・追跡アルゴリズムの改良によっても推進されております。You Only Look Once（YOLO）やFaster R-CNNといった技術により、画像や動画フレーム内の複数物体を高精度かつ高速で検出・追跡することが可能となりました。このリアルタイム検出機能は、自動運転車のようなアプリケーションにおいて特に有用です。自動運転車では、歩行者、他の車両、道路標識などのオブジェクトを継続的に識別・追跡し、安全な走行を実現する必要があります。同様に、セキュリティや監視システムにおいても、リアルタイムのオブジェクト検出や顔認識は、潜在的な脅威を特定し、公共の安全を確保するために不可欠です。

画像認識におけるもう一つの重要な進展は、3D画像の認識と分析能力です。従来の画像認識システムは2D画像を対象としていましたが、3D画像解析と深度知覚の進歩により新たな可能性が開かれています。例えば、医療画像分野では、MRIやCTスキャンなどの三次元スキャンを分析し、異常の検出や疾患の診断を行うシステムにおいて、3D画像認識が極めて重要です。自動車産業では、自動運転システムに3Dビジョンが活用され、物体の深度や距離を理解することで環境を正確に認識し、より安全なナビゲーションを実現しています。

画像認識が、産業横断的な自動化、セキュリティ、ユーザー体験の向上において重要な理由とは？

画像認識が自動化、セキュリティ、ユーザー体験の向上において重要なのは、従来は人間の入力が必要だった視覚データの解釈を機械に可能にするためです。自動化分野では、画像認識システムによりロボットや機械が品質管理、在庫管理、欠陥検出といった複雑な作業を高速かつ高精度で実行できます。例えば製造業では、画像認識技術により組立ライン上の製品を自動検査し、欠陥を特定して高品質品のみを通過させることが可能です。このレベルの自動化は生産効率を向上させるだけでなく、人的ミスや人件費を削減するため、業務最適化を目指す産業にとって不可欠です。

セキュリティ分野では、画像認識技術が安全性の向上と不正アクセス防止に重要な役割を果たしています。顔認識システムは、スマートフォンのロック解除から公共空間における不審な行動の監視まで、様々な用途で活用されています。これらのシステムは、混雑した場所や低照度環境下においても、顔の特徴に基づいて個人を迅速かつ正確に識別することが可能です。空港やスタジアムなどの大規模施設では、画像認識システムがセキュリティ映像をリアルタイムで監視し、潜在的な脅威を特定して当局に警報を発し、対応を促します。さらに、顔認識技術は容疑者特定のために法執行機関で採用が進んでおり、公共の安全と犯罪捜査における強力なツールとなっています。

小売業や電子商取引におけるユーザー体験の向上も、画像認識技術が大きな影響を与えている主要分野です。画像認識技術を活用したビジュアル検索ツールにより、お客様は写真をアップロードするだけで商品検索が可能となり、テキストベースの検索を必要としません。小売業者は画像認識を活用し、顧客が閲覧またはアップロードした画像に基づいて商品をおすすめするパーソナライズされたショッピング体験を創出しています。例えば、ファッション小売業者は画像認識を用いて顧客の好みに合わせたコーディネートを提案でき、家具会社は部屋の写真を基にデザイン案を提供できます。こうした応用は、ショッピングをより直感的で個別化されたものにし、顧客の関与と満足度を高めます。

医療分野においても、画像認識技術は業務と治療成果を変革しています。医療画像認識システムは、X線・MRI・CTスキャンなどの診断画像を分析し、がん・骨折・感染症などの疾患を人間の放射線科医よりも迅速かつ正確に検出します。医療画像の分析を自動化することで、医療機関は診断から治療開始までの時間を短縮できます。多くの場合、AIを活用した画像認識システムはセカンドオピニオンとして活用され、医師が見逃した可能性のある異常を発見する手助けとなります。これにより患者の治療成果が向上するだけでなく、医療従事者の負担軽減にもつながります。

自動運転車においては、画像認識技術が周囲の状況を理解し、ナビゲートするために不可欠です。自律システムはカメラやセンサーにより道路を常時監視し、歩行者、交通標識、他車両などの物体をリアルタイムで識別します。画像認識アルゴリズムはこの視覚データを分析し、ブレーキ操作、加速、車線変更といった瞬時の判断を実行。動的な環境下でも車両が安全に走行できるよう保証します。自動運転車の開発が進む中、完全な自律走行の実現と交通安全の向上において、画像認識技術は今後も中核的な役割を担い続けるでしょう。

マーケティングやメディア分野では、画像認識技術が大規模な視覚コンテンツの分析に活用され、企業は膨大な画像や動画コレクションから有益な知見を抽出できるようになりました。ブランド企業は画像認識技術を活用し、オンラインメディアやソーシャルネットワーク上での自社ロゴや製品露出を追跡。これによりブランド認知度や評価の測定が可能となります。ソーシャルメディア分野では、InstagramやFacebookなどのプラットフォームが画像認識技術を活用し、写真の自動タグ付け、フィルターの推奨、不適切なコンテンツの検出を実現。ユーザー体験の効率化とコンテンツ管理の向上を図っています。エンターテインメント分野では、画像認識技術を用いた拡張現実（AR）体験やパーソナライズド動画コンテンツが開発され、より没入感のあるメディア消費体験を提供しています。

農業分野では、画像認識技術が作物の監視や害虫・病害の早期発見に活用されています。カメラと画像認識ソフトウェアを搭載したドローンは広大な農地を分析し、灌漑・施肥・防除が必要な区域を特定します。このデータにより農家は資源を最適化し収穫量を向上させ、より持続可能な農業実践に貢献できます。こうした作業の自動化により、画像認識技術は作物の監視という労力のかかる作業を軽減し、農地のあらゆる部分に必要十分なケアを施す精密農業を実現します。

教育分野においても、特にeラーニング環境において画像認識技術の恩恵を受けています。教育プラットフォームでは、オンライン授業中の学生の関与度を評価するために顔認識技術を活用しており、指導者が学生が注意を払っているか、教材に苦労しているかを把握するのに役立っています。この技術により、指導者が学生からのリアルタイムのフィードバックに基づいて授業を調整できる、より個別化された適応型学習体験が可能になります。さらに、画像認識技術は学術調査においても、生物学的サンプルのパターン識別や天文画像の分類など、科学実験からの視覚データを分析するために活用されています。

画像認識市場の成長を牽引する要因は何でしょうか？

画像認識市場の急速な成長を牽引している要因は複数あります。AIと深層学習の進歩、自動化への需要増加、スマートフォンやカメラの普及、そしてビジュアル検索や顔認識技術の採用拡大などが挙げられます。主要な促進要因の一つは、AI分野、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習アルゴリズムにおける著しい進歩です。これにより画像認識システムの精度と速度が劇的に向上しました。こうした進歩により、画像認識モデルは大規模なデータセットから複雑なパターンや特徴を学習できるようになり、医療画像診断、自動運転、セキュリティなどの実世界アプリケーションにおいて信頼性が向上しています。

製造業、医療、小売業などにおける自動化の需要増加も、画像認識技術の成長を後押ししています。企業は業務効率の向上、コスト削減、人的ミスの最小化を迫られており、従来は手作業による監視が必要だったタスクを自動化する画像認識システムが解決策を提供しています。例えば製造業では、画像認識技術を活用した自動品質管理システムが、人間の作業員よりも迅速かつ正確に製品の欠陥を検査できます。医療分野では、AI搭載の診断ツールが医師の疾病早期発見と効果的な治療を支援しています。企業が自動化技術への投資を継続する中、画像認識技術の採用はさらに拡大すると予想されます。

スマートフォンやカメラの普及も、画像認識市場の成長に大きく寄与しています。世界中に数十億人のスマートフォンユーザーが存在するため、膨大な量の視覚データが日々生成され、画像認識モデルの学習データとして豊富な情報源を提供しています。さらに、現代のスマートフォンに搭載された高品質カメラにより、顔認証による端末ロック解除、SNSアプリのARフィルター、EC向けビジュアル検索ツールといった消費者向けアプリケーションの開発が可能になりました。ドローン、スマートホームセキュリティシステム、ウェアラブル技術など、カメラを搭載した接続デバイスの普及は、画像認識の使用事例をさらに拡大しています。

電子商取引の台頭とビジュアル検索の普及も、画像認識技術の需要を牽引しています。小売業界では、消費者がパーソナライズされたショッピング体験をますます求める中、画像認識技術により小売業者は写真から商品を探せるビジュアル検索ツールを提供できるようになりました。これにより、テキスト検索に依存せずとも商品を見つけやすくなり、ショッピング体験が向上します。小売業者は在庫管理にも画像認識を活用しており、AI搭載システムが商品の在庫状況を追跡し、リアルタイムデータに基づいてサプライチェーンを最適化します。オンラインショッピングの成長が続く中、画像認識技術は顧客エンゲージメントの向上と小売業務の効率化に不可欠なツールとなるでしょう。

セキュリティと監視分野においても、画像認識技術の成長が加速しています。政府、企業、公共安全機関は、本人確認、アクセス制御、法執行アプリケーション向けに顔認識システムへの投資を進めています。公共空間、空港、スタジアム、大規模イベントにおいて、リアルタイムで個人を迅速かつ正確に識別する能力は、ますます重要性を増しています。さらに、画像認識技術の進歩はビデオ分析の向上に貢献し、監視映像の効果的なモニタリングを可能にすることで、不審な行動やセキュリティ上の脅威を検出できるようになっています。安全・セキュリティへの懸念が高まる中、この分野における高度な画像認識ソリューションへの需要はさらに増加すると予想されます。

画像認識技術と拡張現実（AR）および仮想現実（VR）の統合も市場の成長に寄与しています。ARおよびVRアプリケーションは、物理的環境を分析し、現実世界にデジタルコンテンツを重ねるために画像認識に依存しています。この技術は、ゲームやエンターテインメントから教育や訓練に至るまで、様々な分野で活用されています。小売業界では、ARアプリケーションにより、家具や衣類などの商品が自宅や着用時にどのように見えるかを視覚化でき、オンラインショッピング体験が向上します。ARおよびVR技術が発展を続ける中、画像認識はより没入感がありインタラクティブな体験を実現する上で重要な役割を果たすでしょう。

画像認識市場の成長を促進するもう一つの要因は、パーソナライズされた適応型体験への注目が高まっていることです。ターゲティング広告やコンテンツ推薦から個別化された医療処置に至るまで、企業は視覚データに基づくカスタマイズされた体験を提供するために画像認識技術を活用しています。例えばマーケティング分野では、ブランドがソーシャルメディアに投稿された写真などのユーザー生成コンテンツを分析し、消費者の嗜好を理解して関連性の高い広告を配信するために画像認識を活用しています。医療分野では、AI搭載の画像認識システムが医療画像の分析に基づき治療法を個別化するのに使用され、患者の治療成果を向上させるとともに侵襲的処置の必要性を低減しています。

AIの進歩、自動化需要の高まり、eコマースやビジュアル検索の成長、セキュリティとパーソナライズされた体験への注目の増加に伴い、画像認識市場は継続的な拡大が見込まれます。各業界が画像認識技術の新たな応用分野を探求し続ける中、業務変革、意思決定の改善、ユーザー体験の向上をもたらすその可能性はさらに拡大し、デジタル時代のイノベーションを牽引する重要な役割を確固たるものにしていくでしょう。

セグメント：

コンポーネント（ソフトウェア、ハードウェア、サービス）、アプリケーション（マーケティング・広告、スキャン・イメージング、拡張現実、セキュリティ・監視、画像検索）、業種別（小売・eコマース、メディア・エンターテインメント、BFSI、自動車・輸送、IT・通信、政府、医療、その他業種）

調査対象企業の例

• Attrasoft, Inc.
• Catchoom Technologies SL
• Google LLC
• Hitachi Ltd.
• Honeywell International, Inc.
• Ltu Technologies
• NEC Corporation
• Qualcomm, Inc.
• Slyce Acquisition Inc.
• Wikitude GmbH

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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