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市場調査レポート
商品コード
1321504
AI画像ジェネレータの市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別、エンドユーザー別、地域別、セグメント予測、2023年~2030年AI Image Generator Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By End-user (Media & Entertainment, Healthcare), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 |
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AI画像ジェネレータの市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別、エンドユーザー別、地域別、セグメント予測、2023年~2030年 |
出版日: 2023年07月25日
発行: Grand View Research
ページ情報: 英文 100 Pages
納期: 2~10営業日
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Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のAI画像ジェネレータ市場規模は、2023年から2030年にかけて17.5%のCAGRで成長し、2030年には10億8,120万米ドルに達すると予測されています。
ビジュアルコンテンツに対する需要の増加、AI技術の進歩、ユースケースの拡大、ARやVRとの統合、より高品質でリアルな画像を生成するための漸進的成長GANやスタイルベースGANなどの継続的な研究開発の取り組みにより、人工知能(AI)画像生成器産業は将来的に有望な成長を遂げると位置付けられています。
深層学習アルゴリズム、特に生成的敵対ネットワーク(GAN)は、AI画像ジェネレータの分野に革命をもたらしました。GANは、2つのニューラルネットワークを互いに対戦させることで、非常にリアルで高品質な画像の作成を可能にします。ディープラーニング技術の進歩に伴い、AIが生成する画像の品質とリアリズムは向上しており、市場の成長を牽引しています。
例えば、2019年8月、NVIDIA Corporationは、GANベースの画像生成の大幅な進歩としてStyleGANを発表しました。StyleGANは、画像のスタイルとコンテンツのさまざまな側面を制御することで、非常にリアルで多様な画像を生成できます。StyleGANは、アート、ファッション、エンターテインメントなど、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。顔の特徴、服のスタイル、芸術的なスタイルなどの属性を操作することで、ユニークで視覚的に魅力的な画像を作成することができます。
AI画像ジェネレータはARやVR技術と統合され、没入感のあるリアルな体験を生み出します。この統合により、仮想環境における高品質なビジュアルのリアルタイム生成が可能になり、AIイメージジェネレーター産業の成長に貢献しています。例えば、AIイメージジェネレーターは、リアルな仮想アバターを生成したり、詳細なテクスチャや外観を持つ仮想オブジェクトを作成したりすることができます。
ゲーム、トレーニングシミュレーション、バーチャルツアーなど、業界を横断するARおよびVRアプリケーションの需要は、人工知能画像ジェネレータの採用をさらに促進すると思われます。例えば、VRベースのフライトシミュレーターはパイロット訓練に広く採用されています。これらのシミュレーションはリアルなコックピット環境を提供し、訓練パイロットが安全かつ制御された仮想環境で飛行操縦、緊急手順、計器操作を練習できるようにします。
AIイメージジェネレーターの用途は、エンターテインメントやゲームといった伝統的な分野にとどまらない広がりを見せています。ファッション、インテリアデザイン、ヘルスケア、自動車などの業界では、リアルな製品ビジュアルの生成、デザインコンセプトのシミュレーション、医療用画像の補助、バーチャル体験の強化などにAI画像ジェネレータの活用が進んでいます。使用事例が多様化することで、AI画像ジェネレータの需要が高まり、市場成長が促進されます。
例えば、ヘルスケアにおけるAI画像ジェネレータは、トレーニング目的や医療シナリオのシミュレーションのためにリアルな医療画像を生成するために開発することができます。同様に、アーキテクチャとインテリアデザインでは、AI画像ジェネレータは、建物や内部空間の写実的なレンダリングを生成することができます。今後、より特定分野に特化したAI画像ジェネレータ技術の開発が進むと予測されます。
The global AI image generator market size is expected to reach USD 1,081.2 million by 2030, growing at a CAGR of 17.5% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The increasing demand for visual content, advancements in AI technology, expanding use cases, integration with AR and VR, and ongoing research and development efforts, such as progressive growing GANs or style-based GANs, to generate higher-quality and more realistic images, position the artificial intelligence (AI) image generator industry for promising growth in the future.
Deep learning algorithms, particularly generative adversarial networks (GANs), have revolutionized the field of AI image generation. GANs enable the creation of highly realistic and high-quality images by pitting two neural networks against each other. As deep learning techniques continue to advance, the quality and realism of AI-generated images are improving, driving the market's growth.
For instance, in August 2019, NVIDIA Corporation introduced StyleGAN as a significant advancement in GAN-based image generation. StyleGAN allows for generating highly realistic and diverse images by controlling different aspects of the image's style and content. It is widely used in various applications, including art, fashion, and entertainment. It enables users to create unique and visually appealing images by manipulating attributes such as facial features, clothing styles, and artistic styles.
AI image generators are integrated with AR and VR technologies to create immersive and realistic experiences. This integration allows for the real-time generation of high-quality visuals in virtual environments, contributing to the growth of the AI image generator industry. For example, AI image generators can generate realistic virtual avatars or create virtual objects with detailed textures and appearances.
The demand for AR and VR applications across industries, including gaming, training simulations, and virtual tours, will further drive the adoption of artificial intelligence image generators. For instance, VR-based flight simulators have been widely adopted for pilot training. These simulations provide a realistic cockpit environment, allowing trainee pilots to practice flight maneuvers, emergency procedures, and instrument operations in a safe and controlled virtual environment.
The applications of AI image generators are expanding beyond traditional fields like entertainment and gaming. Industries such as fashion, interior design, healthcare, and automotive are increasingly utilizing AI image generators to generate realistic product visuals, simulate design concepts, aid medical imaging, and enhance virtual experiences. Diversifying use cases will drive the demand for AI image generators and fuel market growth.
For instance, AI image generators in healthcare can be developed to generate realistic medical images for training purposes or to simulate medical scenarios. Similarly, in architecture and interior design, AI image generators can generate photorealistic renderings of buildings and interior spaces. It is projected to witness the development of more domain-specific AI image generator technologies.