アフェクティブコンピューティングの市場規模、シェア、動向、予測：技術別、コンポーネント別、最終用途、地域別、2025～2033年

世界のアフェクティブコンピューティングの市場規模は2024年に879億8,000万米ドルとなりました。今後、IMARC Groupは、同市場が2033年までに8,228億3,000万米ドルに達し、2025～2033年にかけて26.79％のCAGRを示すと予測しています。北米が市場を席巻し、2024年には46.2%という大きな市場シェアを占めました。アフェクティブコンピューティングは、音楽、室温、照明をユーザーの好みに合わせて変更できるなど、パーソナライゼーションに役立つことから、個人の間でアフェクティブコンピューティングに対する意識が高まっており、ウェアラブルデバイスの需要が高まっていることも、アフェクティブコンピューティング市場シェアの主な要因となっています。

市場は、いくつかの相互関連動向によって成長しています。ヘルスケアでは、感情認識システムの採用が増加しており、メンタルヘルス、ストレス、患者エンゲージメントのモニタリングに役立っています。自動車用途では、眠気や注意散漫を検知するドライバー監視システムが標準になりつつあります。カスタマーサービスや教育などの分野では、より自然な人間と機械のインタラクションを求める需要も寄与しています。心拍数や皮膚温度などの生理信号を測定するセンサーを搭載したウェアラブルデバイスは、感情テックの範囲を広げています。人工知能、機械学習、モノのインターネットを組み合わせることで、感情状態のリアルタイム分析が可能になり、対応力が高まります。企業は、特に小売業やエンターテインメント分野において、ユーザーとのエンゲージメントを向上させ、サービスをパーソナライズし、消費者行動を洞察するためにアフェクティブコンピューティングに投資しています。このような汎用性の高まりが、アフェクティブコンピューティング市場の展望を形成し続けています。

アフェクティブコンピューティングアプリケーションでは、バッテリー駆動の顔認識端末が人気を集めています。そのポータブルなデザインは、感情やIDの検出を維持しながら、様々な環境での柔軟な展開をサポートします。これらのシステムは、固定電源に依存することなく、効率的で非接触のアクセス制御やユーザーインタラクション分析を必要とする環境において不可欠なものとなりつつあります。例えば、2024年10月、Hikvision Indiaはバッテリー駆動のMinMoe顔認識端末（FRT）の新ラインを発表しました。この斬新なFRT技術には現在、DS-K1T320MFWX-BとDS-K1T320EFWX-Bの2つのバリエーションがあり、DS-K1T321MFWX-Bモデルもあります。

アフェクティブコンピューティングの市場の動向

自動車産業などにおけるアフェクティブコンピューティングの用途拡大

世界保健機関（WHO）によると、毎年2,000万～5,000万人が交通事故で致命傷を負っていると推定されています。二輪車、歩行者、自転車利用者は最も危険な道路利用者の一人であり、死亡事故全体の半数以上を占めています。そのため、交通事故を最小限に抑えるADAS（先進運転支援システム）の開発には、アフェクティブコンピューティングをはじめとする先進技術が多用されています。これに加えて、同乗者やドライバーの行動や感情に反応し、それを追跡するために、最も著名なテクノロジープロバイダーであるEyerisやAffectivaが自動車にカメラを設置しています。さらに、ドライバーの眠気も感情テクノロジーによってモニターすることができます。その結果、これらの先端技術は、今後数年間の市場成長を増大させると予想されます。例えば、米国道路安全保険協会によると、米国の自動運転車は2025年までに350万台、2030年までに450万台に達すると予測されています。また、Affectivaの自動車技術をSmartEyeのインテリアセンシングソリューションに組み込むため、同社はAffectivaを買収しました。これらにより、自動車メーカーはユーロNCAP基準を満たす安全機能を向上させることができます。アフェクティブコンピューティング市場予測によると、自動車産業におけるこのような進歩は、数多くの効果的なコンピューティングソリューションプロバイダーに機会を創出し、アフェクティブコンピューティング市場の需要を促進すると予想されています。また、自律運転のためのドライバー監視や、ドライバーコントロールのための音声・ジェスチャー認識などの生体認証アプリケーションの導入も、世界市場を活性化させています。Aptiv plcはAffectivaと提携し、フリートやOEM顧客向けに強化されたマルチモーダル車内センシングソリューションを商品化し、将来の自動車のモビリティ体験を向上させています。

アフェクティブコンピューティングで利用される技術の広範な研究開発（R&D）活動

アフェクティブコンピューティング市場統計によると、研究者は先進的な新しいジェスチャーおよび音声認識ソリューションを開発するために数多くのプロジェクトを実施しています。これらのプロジェクトは、ヘルスケアや自動車産業など、様々なエンドユーザーアプリケーションに対応可能なコンピューティングデバイスの導入で構成されています。例えば、ミシガン大学CSE学部の研究者は、論文の1つをIEEE Transactions onアフェクティブコンピューティングに掲載されたトップ5の1つに挙げています。研究者たちは、データセット全体の認識性能を高めるために、感情を表す音声の範囲を拡大する新しいアプローチを提案しました。さらに、マサチューセッツ工科大学（MIT）を含む研究機関は、「実生活における自動ストレス認識」や「触覚信号への感情反応」など、いくつかの研究プロジェクトを実施しました。同大学には、MITメディアラボに「アフェクティブコンピューティンググループ」と呼ばれる部門があり、感情状態の自己認識を向上させるためのパーソナル技術の発明や感情・認知状態のコミュニケーションの新しい方法を主に研究しており、予測期間中に北米での投資がさらに増加すると予想されています。そのため、カナダの多くの企業が新しいジェスチャーや音声認識ソリューションの導入に注力しています。カナダのGestSure Systemsは、医師が無菌手術室以外の場所にあるコンピューター上の患者記録にアクセスできるジェスチャーソフトウェアインターフェースを開発しました。また、同社は、Kinectトを使用してMRIやCTのデータをすでに設置されている病院のPCと交換するためのUSBブリッジとなるハードウェアを提供しました。

アフェクティブコンピューティング技術の採用を促進する政府の政策

アジア太平洋地域の政府機関は、アフェクティブコンピューティング市場の新たな動向の一つである音声認識、ジェスチャー認識、顔認識ソフトウェアの採用を促進するために、有利な政策を打ち出しています。例えば、インドのUIDAIプロジェクトやインドネシアのe-KTPプロジェクトなどの取り組みが、アフェクティブコンピューティングの採用のきっかけとなりました。これに伴い、インドの規制当局は首都ニューデリーで、誘拐されたり行方不明になったりした子どもを発見するために顔認識技術を使用しました。さらに、ポーランドのグダニスク工科大学では、EMBOAプロジェクトの一環として、「自閉症の子どもの療育におけるアフェクティブコンピューティングとソーシャルロボット」と題したワークショップが開催されました。トルコ、ドイツ、英国、ポーランドを含む各国が、プロジェクトパートナー4カ国から40人以上の訪問者を迎えました。プロジェクト参加者は、社会的ロボット、感情検出、自閉症児の技術支援治療など、さまざまなテーマについて学びました。

戦略的M&Aとコラボレーション

アフェクティブコンピューティング市場レポートによると、世界中の主要企業が戦略的提携や協力関係を結ぶことで、そのプレゼンスを拡大しています。例えば、Nuance Communicationsは、SCIENTIA Puerto Rico, Inc.との提携を発表し、島の医師や看護師がニュアンスの音声認識ソリューション「Dragon Medical One」を利用できるようになりました。これに伴い、アフェクティブコンピューティング市場分析によると、臨床グレードの音声分析で著名なAural Analytics, Inc.は、デジタルバイオマーカー開発のKoneksaとの提携を発表し、Aural Analytics, Inc.の技術であるSpeech Vitalsを使用したプラットフォームと研究能力をさらに強化しました。さらに、ビジネス改善を促進する会話インテリジェンスの著名なプロバイダーであるCallMinerは、Amazon ConnectおよびGenesys Cloud CXとの新たな統合を発表し、既存または将来のCCaaS（Contact Center as a Service）展開において、強力なリアルタイム分析機能への迅速かつシームレスなアクセスを可能にしました。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界のアフェクティブコンピューティング市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：技術別

• タッチベース
• タッチレス

第7章 市場内訳：コンポーネント別

• ハードウェア
  • 主要セグメント
    • センサー
    • カメラ
    • ストレージデバイス・プロセッサ
    • その他
• ソフトウェア
  • 主要セグメント
    • 分析ソフトウェア
    • エンタープライズソフトウェア
    • 顔認識
    • ジェスチャー認識
    • 音声認識

第8章 市場内訳：最終用途別

• 自動車
• BFSI
• 政府
• ヘルスケア
• IT・通信
• その他

第9章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第10章 SWOT分析

第11章 バリューチェーン分析

第12章 ポーターのファイブフォース分析

第13章 価格分析

第14章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業のプロファイル
  • Affectiva Inc.
  • Cipia Vision Ltd.
  • Cognitec Systems GmbH
  • Elliptic Laboratories A/S
  • Google LLC（Alphabet Inc.）
  • Intel Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • Kairos AR Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Nuance Communications Inc.