サンプル依頼リスト カート
  • English
  • Korean
  • Traditional Chinese
  • Simplified Chinese
デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1687281

AI画像認識：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025～2030年）

AI Image Recognition - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 118 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.06円
AI画像認識：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025～2030年）
出版日: 2025年03月18日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 118 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
  • 全表示
  • 概要
  • 目次
概要

AI画像認識の市場規模は、2025年に49億4,000万米ドルと推定され、予測期間（2025-2030年）のCAGRは14.14%で、2030年には95億7,000万米ドルに達すると予測されます。

AI Image Recognition-Market-IMG1

人工知能（AI）画像認識は、画像内の物体を識別し、分類します。コンピュータビジョンの一側面として、画像認識はしばしば物体検出や分類などのタスクと絡み合っています。画像認識、写真認識、画像認識などの用語は、しばしば同じ意味で使用されます。現在、画像認識は人工知能（AI）の最も収益性の高いアプリケーションの1つとして際立っています。

主なハイライト

  • 画像認識モデルの学習には、ラベル付けされた画像（ビデオ、写真、画像など）が必要です。ニューラルネットワークは、様々なクラスの認識を形成するために、キュレーションされたデータセットからこれらのトレーニング画像を利用します。一度キュレーションされると、これらの画像はニューラルネットワークアルゴリズムに入力され、画像認識モデルの深層学習または機械学習の本質を体現します。このトレーニングにより、畳み込みニューラルネットワークが特定のクラスをピンポイントで特定できるようになります。トレーニング後、モデルはトレーニングデータセット外の画像でテストを受ける。
  • プロセスを合理化し、効率と生産基準を向上させるために、世界中でAIの導入が進んでいます。AIは、業務を強化し、自動化し、ユーザー体験を豊かにする能力を備えているため、導入が加速しています。この急増の主な原動力となっているのは、AIから期待される経済的投資収益率（ROI）です。企業はAIが収益を高め、コストを削減し、競争力を獲得する可能性を認めています。その結果、多くの国がAI導入を加速させるために多額の投資を行い、市場の潜在力を増幅させています。
  • ビッグデータ分析では、膨大なデータセットをふるいにかけてパターンを特定し、実用的な洞察を導き出すために、特にAIや機械学習などのプロセスや技術を活用します。これにより、組織はより迅速で、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、効率、収益、利益を高めることができます。さらに、ビッグデータと人工知能の領域は絡み合っており、それぞれがもう一方の研究や技術的進歩を促進しています。ビッグデータ技術がAIの原理を活用する一方で、AIはビッグデータの膨大なデータセットと堅牢な技術に依存し、意思決定能力を磨いています。
  • 高度なAIの概念、特に画像認識は、今や様々な分野のイノベーションに拍車をかける極めて重要なものとなっています。こうした分野の専門知識が欠けていると、新興技術の進歩や展開の妨げになりかねないです。AIとディープラーニングが世界の地位を確立し、ハイテク大企業から軽快な中小企業まであらゆる企業に受け入れられるにつれて、熟練したAI技術者の需要が急増しています。しかし、このようなニーズの高まりの一方で、有資格の専門家の不足が目立っています。
  • 人工知能（AI）の画像認識開発は、その用途の多様性からバリューチェーン全体に及んでいます。研究開発（R&D）が極めて重要な役割を果たす一方で、AIシステムには継続的なトレーニングと、特定の用途に合わせたアップグレードが必要です。これにより、システムが様々な業界の需要に応え、適切かつ効果的であり続けることが保証されます。その結果、AI製品の開発と展開の両方が、エンドユーザーとその業界の特定の要件に応じて、さまざまなセグメントと用途で異なっています。

AI画像認識市場の動向

ヘルスケア分野が最速のエンドユーザー業種に

  • 人工知能を搭載した画像認識は、ヘルスケア業界に革命をもたらす態勢を整えており、すでにその可能性を実証しています。正確な物体検出を可能にし、画像の分類とセグメンテーションを継続的に改善することで、AI主導の画像認識は医療サービスのイノベーションを推進しています。
  • 医療診断は、今日の市場におけるコンピュータビジョンの最も革新的なアプリケーションの一つです。高度な画像認識を利用して医療画像を分析し、さまざまな状態を検出することで、診断と早期発見の精度が大幅に向上します。これは特に、早期発見が人命救助や患者の予後向上に重要な役割を果たす、がんや腫瘍の検出において極めて重要です。
  • ヘルスケアにおけるAI画像認識の需要は、技術の進歩と効率的で正確な診断ツールへのニーズの高まりによって急速に拡大しています。AIアルゴリズムは、X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像を分析し、人間の目では見落とされる可能性のある異常を検出するよう訓練されています。これは、より早く、より正確な病気の診断につながります。
  • さらに、AIを活用して画像の分割や定量化などのプロセスを自動化することで、ヘルスケア専門家の負担を軽減し、臨床ワークフローの効率を高めることができます。AIを活用した画像認識の導入が進むことで、より迅速で正確な個別化された患者ケアが可能になり、ヘルスケアの変革が推進されています。
  • ヘルスケアソリューションを提供する複数の企業が戦略的イニシアチブを示し、AI画像認識の進歩をもたらすことに取り組んでいます。2024年7月、GEヘルスケアはIntelligent Ultrasound Group plcの臨床人工知能部門を買収すると発表しました。Intelligent Ultrasoundは、超音波診断を強化するために設計されたAIを搭載した画像解析ツールの開発を専門としています。GEはこれらの技術を自社の超音波製品ポートフォリオに統合し、ワークフローの合理化と臨床医の使い勝手の向上を図る。
  • さらにGEは、インテリジェント・ウルトラサウンドの研究開発専門家チームを迎え入れ、GEヘルスケアのウィメンズヘルス超音波診断装置やその他のソリューション向けに、AIを活用した画像認識と技術革新の進歩を推進する計画です。このような開発とヘルスケア分野での幅広い応用により、AI画像認識の採用は予測期間中に拡大すると予想されます。

北米が最大の市場シェアを占める

  • 米国は、先端技術への連邦政府の戦略的投資、世界トップクラスの研究機関、多様な科学者や起業家のプールを通じて強固なイノベーション・エコシステムを維持しており、北米全域でのAI開発を促進しています。
  • AI画像認識システムは、人、群衆、物体のリアルタイム監視を可能にし、事故やセキュリティリスクを特定し、セキュリティサービスによる迅速な対応を促進します。この機能は、AI企業が新製品を開発し、多様な顧客要件に対応するために既存のソリューションを強化する動機付けとなっています。
  • 人工知能に関する国家安全保障委員会は、連邦議会に対し、AI研究開発資金を毎年倍増させ、2026年度までに320億米ドルを目標にするよう勧告しました。バイデン政権の2023年度計画における連邦研究開発予算は、2021年度から28％増の2,040億米ドルとなりました。国立AI研究機関は、産学官の連携を促進するための資金援助を受けており、画像認識企業がAI機能を統合する機会を創出しています。
  • 北米のAI技術への大幅な投資は、政府の支援と産業特有の恩恵に起因します。この地域は、早期の技術導入から利益を得ており、AIベースの主要な画像認識企業を擁しています。主要なサービス・プロバイダーには、AWS、IBM Watson、Google Cloud、Microsoft Azureなどがあり、米国とカナダからは数多くのAI新興企業が誕生しています。
  • 2024年3月、グーグルはデータセンター・インフラを拡大し、クラウド・コンピューティングとAIイニシアチブをサポートするため、米国内外で2024年後半まで数十億米ドルを投資する計画を発表しました。
  • さらに、カナダの2024年度予算は、画期的な動きとしてAI構想に24億米ドルの後押しを発表しました。これには、新たに導入された「Canadian Sovereign AI Compute Strategy（カナダ主権AIコンピュート戦略）」専用の、5年間で20億米ドルの大幅な配分が含まれています。その目的は、カナダの研究者とAI企業が世界のAI舞台で活躍するために必要なツールを装備することです。
  • さらに、2023年9月27日、コーヘルは、先進的な生成AIシステムの責任ある開発と管理を強調するカナダの自主行動規範を支持することで、AIへの献身を強調しました。このような政府の積極的な施策は、カナダにおけるAI駆動型画像認識技術の成長をさらに加速させる構えです。

AI画像認識産業の概要

市場の主要企業は一貫して製品を革新し、持続可能な競争力を確保しています。この絶え間ない技術革新への意欲が、プレーヤー間の激しい競争を促進しています。その結果、競争の激化が価格を押し下げ、業界全体の収益性に影響を与える可能性が高いです。

人工知能（AI）画像認識ツールは大企業向けが主流だが、中小企業（SME）向けには未開拓の可能性があります。中小企業の予算に合わせてツールをカスタマイズすることで、競合は激化します。

市場の主なプレーヤーには、Amazon Web Services Inc.（Amazon.Com Inc.）, Google LLC（Alphabet Inc.）, Clarifai Inc.

顧客の注目を集めるには、多額の広告費が必要となります。大規模な投資能力を持つ大手企業は、これを活用して競争優位を築くことができ、小規模な市場プレーヤーの競争を激化させています。

透明性がこの市場の特徴であり、製品やツールの情報はオンラインで容易に入手できます。顧客は情報通であり、特定の企業からどのような製品を求めているかを正確に把握しています。

その他の特典：

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリスト・サポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競合の程度
  • 業界バリューチェーン分析
  • COVID-19の市場への影響評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • AI採用の拡大
    • ビッグデータ分析の利用の増加
    • ヘルスケア分野での技術応用の拡大
  • 市場抑制要因
    • 技術的専門知識の不足

第6章 市場セグメンテーション

  • タイプ別
    • ハードウェア
    • ソフトウェア
    • サービス
  • 業界別
    • 自動車
    • BFSI
    • ヘルスケア
    • 小売
    • セキュリティ
    • その他のエンドユーザー業界別
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア
    • オーストラリア・ニュージーランド
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Amazon Web Services Inc.（Amazon.Com Inc.）
    • Google LLC（Alphabet Inc.）
    • Clarifai Inc.
    • IBM Corporation
    • Intel Corporation
    • Micron Technologies Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Nvidia Corporation
    • Qualcomm Incorporated
    • Samsung Electronics Co. Ltd.
    • Xilinx, Inc.（Advanced Micro Devices, Inc.）

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 59761

The AI Image Recognition Market size is estimated at USD 4.94 billion in 2025, and is expected to reach USD 9.57 billion by 2030, at a CAGR of 14.14% during the forecast period (2025-2030).

AI Image Recognition - Market - IMG1

Artificial Intelligence (AI) Image Recognition identifies objects within images and categorizes them. As a facet of computer vision, image recognition often intertwines with tasks like object detection and classification. Terms like image recognition, photo recognition, and picture recognition are often used interchangeably. Currently, image recognition stands out as one of the most profitable applications of artificial intelligence (AI).

Key Highlights

  • Image recognition models rely on labeled images (be it videos, pictures, or photos) for training. Neural networks utilize these training images from a curated dataset to form perceptions of various classes. Once curated, these images are input into a neural network algorithm, embodying the deep or machine learning essence of the image recognition model. This training empowers convolutional neural networks to pinpoint specific classes. Post-training, the model undergoes testing with images outside its training dataset.
  • Organizations worldwide are increasingly adopting AI to streamline processes and elevate efficiency and production standards. AI's capability to enhance, automate operations, and enrich user experiences is fueling its rising adoption. A key driver behind this surge is the anticipated financial return on investment (ROI) from AI. Companies are acknowledging AI's potential to boost revenue, cut costs, and gain a competitive edge. Consequently, numerous countries are making significant investments to accelerate AI adoption, amplifying the market's potential.
  • Big data analytics harnesses processes and technologies, notably AI and machine learning, to sift through vast datasets, aiming to pinpoint patterns and derive actionable insights. This empowers organizations to make quicker, more informed decisions, boosting efficiency, revenue, and profits. Furthermore, the realms of big data and artificial intelligence are intertwined, with each driving research and technological advancements in the other. While big data technologies leverage AI principles, AI, in turn, depends on the vast datasets and robust technologies of big data to refine its decision-making prowess.
  • Advanced AI concepts, particularly image recognition, are now pivotal in spurring innovation across diverse sectors. Lacking expertise in these domains can hinder the progress and deployment of emerging technologies. As AI and deep learning find their footing worldwide, embraced by everyone from tech behemoths to nimble SMEs, the demand for skilled AI technicians has surged. Yet, this rising need is met with a notable scarcity of qualified professionals.
  • Artificial Intelligence (AI) image recognition development spans the entire value chain due to its diverse applications. While research and development (R&D) plays a pivotal role, AI systems require ongoing training and upgrades tailored to their specific applications. This ensures that the systems remain relevant and effective in meeting the demands of various industries. Consequently, both the development and deployment of AI products differ across various segments and uses, depending on the specific requirements of the end-users and the industries they serve.

Artificial Intelligence Image Recognition Market Trends

Healthcare Sector to be the Fastest End-user Vertical

  • Artificial intelligence-powered image recognition is poised to revolutionize the healthcare industry and is already demonstrating its potential. By enabling precise object detection and continuously improving image classification and segmentation, AI-driven image recognition is driving innovation in medical services.
  • Medical diagnosis represents one of the most transformative applications of computer vision in today's market. By utilizing advanced image recognition to analyze medical imagery and detect various conditions, the accuracy of diagnostics and early detection improves significantly. This is especially critical for cancer and tumor detection, where early identification plays a vital role in saving lives and enhancing patient outcomes.
  • The demand for AI image recognition in healthcare is rapidly growing, driven by advancements in technology and the increasing need for efficient and accurate diagnostic tools. AI algorithms are being trained to analyze medical images like X-rays, CT scans, MRIs, and others to detect anomalies that may be missed by the human eye. This leads to earlier and more accurate diagnoses of diseases.
  • Furthermore, AI is being leveraged to automate processes such as image segmentation and quantification, reducing the burden on healthcare professionals and enhancing the efficiency of clinical workflows. The increasing adoption of AI-powered image recognition is driving transformation in healthcare by enabling faster, more accurate, and personalized patient care.
  • Several healthcare solution-providing companies are witnessing strategic initiatives and working on bringing advancements in AI image recognition. In July 2024, GE HealthCare announced that it would acquire the clinical artificial intelligence division of Intelligent Ultrasound Group plc. Intelligent Ultrasound specializes in developing AI-powered imaging analytics tools designed to enhance ultrasound diagnostics. GE intends to integrate these technologies into its ultrasound product portfolio to streamline workflows and improve usability for clinicians.
  • Additionally, GE plans to onboard Intelligent Ultrasound's team of R&D experts to drive advancements in AI-enabled image recognition and innovation for GE HealthCare's Women's Health ultrasound devices and other solutions. With such developments and the wide range of applications in the healthcare sector, the adoption of AI image recognition is expected to grow over the projected period.

North America Holds Largest Market Share

  • The United States maintains a robust innovation ecosystem through strategic federal investments in advanced technology, world-class research institutions, and a diverse pool of scientists and entrepreneurs, driving AI development across North America.
  • AI image recognition systems enable real-time monitoring of people, crowds, and objects to identify accidents or security risks and facilitate rapid response from security services. This functionality motivates AI companies to develop new products and enhance existing solutions to address diverse customer requirements.
  • The National Security Commission on Artificial Intelligence recommended Congress double federal AI R&D funding annually, targeting USD 32 billion by fiscal 2026. The federal R&D budget under the Biden administration's fiscal 2023 plan increased by 28% from FY 2021 to USD 204 billion. The National AI Research Institutes receive funding to facilitate collaboration between industry, academia, and government entities, creating opportunities for image recognition companies to integrate AI capabilities.
  • North America's substantial investment in AI technologies stems from government support and industry-specific benefits. The region benefits from early technology adoption and hosts major AI-based image recognition companies. Key service providers include AWS, IBM Watson, Google Cloud, and Microsoft Azure, with numerous AI startups emerging from the United States and Canada.
  • In March 2024, Google announced plans to invest billions of dollars through late 2024 in the United States and internationally to expand its data center infrastructure and support cloud computing and AI initiatives.
  • Moreover, Canada's 2024 budget unveiled a USD 2.4 billion boost for AI initiatives in a landmark move. This includes a significant allocation of USD 2 billion spread over five years, dedicated to the newly introduced Canadian Sovereign AI Compute Strategy. The aim is to equip Canadian researchers and AI firms with the necessary tools to excel on the global AI stage.
  • Additionally, on September 27, 2023, Cohere underscored its dedication to AI by endorsing Canada's Voluntary Code of Conduct, which emphasizes the responsible development and management of advanced generative AI systems. Such proactive government measures are poised to accelerate further the growth of AI-driven image recognition technologies in Canada.

Artificial Intelligence Image Recognition Industry Overview

Key players in the market consistently innovate their products, securing a sustainable competitive edge. This relentless drive for innovation fuels intense competition among players. As a result, heightened competition is likely to push prices down, impacting the industry's overall profitability.

While Artificial Intelligence (AI) image recognition tools predominantly cater to large organizations, there's untapped potential in reaching out to small and medium-sized enterprises (SMEs). By tailoring tools to fit SME budgets, players intensify the competition.

Some of the major players in the market are Amazon Web Services Inc. (Amazon.Com Inc.), Google LLC (Alphabet Inc.), Clarifai Inc., IBM Corporation, and Intel Corporation, among others.

Gaining customer attention demands significant advertising expenditure. Major players, with their capacity for extensive investment, can leverage this to carve out a competitive edge, intensifying the competition for smaller market players.

Transparency is a hallmark of this market; product and tool information is readily available online. Customers are well-informed, knowing precisely what products they seek from specific companies.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Buyers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitutes
    • 4.2.5 Degree of Competition
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Growing AI Adoption
    • 5.1.2 Increasing Use of Big Data Analytics
    • 5.1.3 Growing Applications of the Technology in the Healthcare Sector
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Lack of Technical Expertise

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Type
    • 6.1.1 Hardware
    • 6.1.2 Software
    • 6.1.3 Services
  • 6.2 By End-user Verticals
    • 6.2.1 Automotive
    • 6.2.2 BFSI
    • 6.2.3 Healthcare
    • 6.2.4 Retail
    • 6.2.5 Security
    • 6.2.6 Other End-user Verticals
  • 6.3 By Geography
    • 6.3.1 North America
    • 6.3.2 Europe
    • 6.3.3 Asia
    • 6.3.4 Australia and New Zealand
    • 6.3.5 Latin America
    • 6.3.6 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.Com Inc.)
    • 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
    • 7.1.3 Clarifai Inc.
    • 7.1.4 IBM Corporation
    • 7.1.5 Intel Corporation
    • 7.1.6 Micron Technologies Inc.
    • 7.1.7 Microsoft Corporation
    • 7.1.8 Nvidia Corporation
    • 7.1.9 Qualcomm Incorporated
    • 7.1.10 Samsung Electronics Co. Ltd.
    • 7.1.11 Xilinx, Inc. (Advanced Micro Devices, Inc.)

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET