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市場調査レポート
商品コード
1444610
小売業におけるジェスチャー認識：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）Gesture Recognition in Retail - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029) |
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| 小売業におけるジェスチャー認識：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年） |
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出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 140 Pages
納期: 2～3営業日
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- 概要
- 目次
小売業におけるジェスチャー認識の市場規模は、2024年に27億8,000万米ドルと推定され、2029年までに61億6,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に17.26%のCAGRで成長します。
市場は、世界の一人当たり所得の増加、技術開発、小売業界のデジタル化の進展から恩恵を受けると考えられます。モノのインターネット（IoT）の使用の拡大と、製品消費における快適さと利便性に対するニーズの高まりも、市場の拡大を推進しています。
栄養改善のための世界アライアンスによると、インドには2022年までに約1,300万の食品小売店が存在すると予想されています。これには、この分野の従来の小売業者と新規の小売業者の両方が含まれます。 2013年以来一貫して成長を続けていますが、主に伝統的な小売業者で構成されています。多くの小売店は、調査対象の市場に拡大の機会を提供するでしょう。ハンドジェスチャ検出をキーボードやマウスなどの従来のインターフェイスツールよりも手頃な価格にするために、さまざまなプロトタイプが作成されています。手のジェスチャーは表現力が高く、環境と容易に対話でき、情報を効果的に伝達することで、大手サプライヤーの関心が高まる可能性があります。
信頼性の高い個人認識は、さまざまなアクセス制御システムで必要とされます。これらのシステムの例には、ATM、ラップトップ、携帯電話などがあります。これらのシステムが信頼性が高く堅牢な認証の要求を満たさない場合、潜在的ななりすまし者がこれらのシステムにアクセスする可能性があります。アクセス制御システムのセキュリティを強化するために、2つの要素を組み合わせてユーザーを認証する2要素認証（T-FA）が導入されました。このような要因が調査対象市場を牽引すると予想されます。
さらに、小売業者は顔認識テクノロジーを使用して、より迅速でスムーズな取引を作成し、豊富な分析を通じて顧客満足度を向上させ、ターゲットを絞った広告を提供し、従業員の勤怠管理と店舗のセキュリティをより適切に管理し、VIPやロイヤルティプログラムのメンバー向けにエクスペリエンスをパーソナライズすることができます。スマートリテールテクノロジーへの投資により、販売業者は可能な限り最高の店内体験を提供し続けることが保証され、ブランドロイヤルティと売上が向上します。
手の動きを視覚的に認識するコンピューターの能力は、HCIの将来の開発にとって重要です。しかし、手のジェスチャー、特に動的な手のジェスチャーを視覚に基づいて認識することは、次の3つの理由により、学際的な困難な課題です。人間の手は複雑で非剛体であり、認識することが困難です。そしてコンピュータビジョンはそれ自体が不適切な問題です。
COVID-19のパンデミックにより、非接触コミュニケーションが不可欠になりました。 AR/VRや生体認証のバックグラウンドに追いやられていたジェスチャー認識は、この恩恵を受けました。プラットフォームに依存しないジェスチャ検出システムが開発されれば、市場には成長の余地が大いにあります。さらに、消費者がAR/VRシステムに慣れており、画面で必要な最小限の操作だけで済むため、さまざまな業界での応用が広がる可能性があります。スマートフォンと広告スペースが連携して、関連する広告をシームレスに送信し、デジタル領域で情報を届けました。
これは、さまざまな国で実施される多数のスマートシティプロジェクトに対応するものです。
小売業におけるジェスチャー認識の動向
タッチレス技術が主要なシェアを握ると予想される
タッチレス技術は人間の関与を必要とせずに自動的に電源がオフになるため、エネルギー効率が高く、エネルギー損失とコストが少なくなります。企業は、汚染された表面から従業員を守るために、衛生レバーなどの簡単な手動の対策を使用できます。健康関連の請求や罰金の可能性が低いため、タッチレス技術の導入によって発生するコストが相殺されます。タッチレステクノロジーは、利便性を中心に、より合理化され、自主的で楽しい消費者体験を実現または改善する可能性を秘めています。
さらに、音声認識ソフトウェアを使用すると、ユーザーは口頭でタスクを実行できます。例としては、AppleのSiri、GoogleのHome、AmazonのAlexaなどが挙げられます。中小企業は、音声起動ATMや電車の発券装置など、商用および公共用途向けの音声認識ソフトウェアを作成しています。企業は入力時間を短縮し、手動による記録の保持を廃止し、音声起動のタッチフリーデバイスを使用して顧客が音声でイベントをカレンダーに追加できるようにする可能性があります。
さらに、タッチレスジェスチャー認識は、既知の万引き犯や乱暴な常連客のデータベースと照らし合わせて入店者全員を検査することで、再犯者を特定し、防止することができます。このシステムは、顔認識ソフトウェアを備えたカメラが違反者を特定すると、違反者の身元、店内の位置、ブロックリストに登録する理由を従業員に迅速に提供し、その人に適切かつ安全に近づくことを保証します。既知の違反者のブロックリストを作成することで、間違いや偏見が軽減され、排除されます。また、この戦略により損失防止スタッフが解放され、顧客と従業員のセキュリティの確保に集中できるようになります。
タッチレスベースのジェスチャー認識販売時点管理（POS）システムは、顧客の身元を迅速かつ簡単に確認し、支払いを可能にします。以前の生体認証技術と同様に、顧客は取引を完了するためにクレジットカードやスマートフォンを必要としません。ジェスチャー認識テクノロジーを使用すると、不正な取引を阻止できます。最新のなりすまし防止技術により、ユーザーのカードやスマートフォンが盗まれた場合でも、窃盗犯が顔認識システムをだますことを阻止します。この技術は、カメラの前の顔が本物の人物であり、データベースと一致していることを確認することで、なりすまし行為を防ぎます。
米国国勢調査局によると、小売総売上高は2022年末までに約7兆1,000億米ドルに達し、前年比約5億米国増加すると予想されています。ウォルマート、コストコ、アマゾンなど、世界トップクラスの小売企業のいくつかは米国に本社を置いています。特にアマゾンは、eコマースの世界の拡大に伴い、並外れた収益成長を遂げています。このような巨額の小売売上高が調査市場を牽引すると予想されます。
アジア太平洋が最も急速な成長を遂げる
統計・プログラム実施省（MOSPI）によると、インドの個人消費は、2022年第2四半期の22兆798億1,000万ルピー（2,463億2,000万米ドル）から第3四半期には22兆2,957億2,000万（2,530億7,000万米ドル）に増加しました。
さらに、世界農業情報ネットワークによると、2022年にはインドに食料品小売店が約1,300万店存在すると予想されています。このカテゴリには、従来の小売業者と新しい小売業者の両方が含まれます。 2013年以来一貫して店舗数は増加していますが、その大部分は伝統的な店舗で構成されています。さらに、中国国家統計局によると、2021年、全国の小売店チェーン店の数は292,383店でした。
今後の研究では、提案されたテクノロジーを拡張し、モノのインターネット（IoT）と統合して、完全な自動化を実現し、理想的とは言えない状況でもジェスチャー認識セグメンテーションのパフォーマンスを向上させる必要があります。異なるサイズの虹彩、暗い虹彩、眼鏡やまぶたによる遮蔽、照明、非協力的なサンプル、鏡面反射など、理想的ではない虹彩画像のセグメンテーションパフォーマンスを向上させるために、深層学習に基づいた高効率の虹彩画像セグメンテーション技術を使用します。が開発されました。
市場のベンダーは市場シェアを獲得するために新製品を開発しています。たとえば、AIクラウドのプロバイダーであるBaidu AI Cloudは、2022年 3月に、手話翻訳とライブ通訳用のデジタルアバターを数分で作成できるAI手話プラットフォームを発表しました。 Baidu AI CloudのデジタルアバタープラットフォームXiLingの新製品としてリリースされたこのプラットフォームは、自動手話翻訳へのアクセスを増やすことで、聴覚障害者（DHH）コミュニティのコミュニケーション障壁を打破するのに役立つと約束されています。
中国経済の成長に伴い、消費者の需要、生活と支出のパターンは著しく変化しました。小売ブランドやショッピングセンターは、新しいテクノロジーを導入して小売のあらゆる側面のデジタル化を実現し、バリューチェーン全体の効率を向上させ、運営コストを削減するだけでなく、新たな消費によって生み出されるビジネスチャンスを積極的に捉え続けています。新しいビジネスモデルを積極的に革新し、構築し、洗練された小売サービス、小売商品、小売空間を創造します。
小売業におけるジェスチャー認識の概要
小売業におけるジェスチャー認識は細分化されています。主要な企業には、Sony Corporation、Apple Inc.、Google LLCなどがあります。製品の発売、研究開発、パートナーシップや買収などの高額な費用は、これらの企業が激しい競合を維持するために採用する主要な成長戦略です。
2023年 2月、世界のホログラム拡張現実（「AR」）テクノロジープロバイダーであるWiMiホログラムクラウド Inc.は、3Dジェスチャトラッキングアルゴリズムを作成しました。これは、ターゲットジェスチャの位置を収集し、その動きをビデオフレーム内の点の連続的な軌跡に変換し、数学的アルゴリズムを使用して人間のジェスチャをデコードすることにより、ユーザーのジェスチャを監視する方法です。 3次元ジェスチャ追跡アルゴリズムは、コンピュータビジョンにおける重要な調査分野です。このシステムは、ジェスチャー、カメラの姿勢、および位置情報を使用してユーザーの動きを追跡します。これは、ビデオストリームにおけるジェスチャー追跡の問題の解決にある程度役立ちます。
2022年 7月、さまざまなエレクトロニクスアプリケーションにわたって顧客にサービスを提供する世界の半導体パイオニアであるSTMicroelectronicsは、最新のFlightSense Time-of-Flight（ToF）マルチゾーンセンサーをリリースしました。必須のソフトウェアアルゴリズムスイートとともに提供されると、この組み合わせにより、特にPC市場に適した、ユーザー検出、ジェスチャー認識、侵入者警告のためのターンキーソリューションが提供されます。
その他の特典
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3か月のアナリストサポート
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の成果
- 調査の前提条件
- 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 市場力学
- 市場概要
- 市場促進要因と制約要因のイントロダクション
- 市場促進要因
- 機械とのコミュニケーションにおけるジェスチャーへの依存度の増加
- 小売業界全体でジェスチャー認識をサポートするデバイスの使用が増加
- 市場抑制要因
- ジェスチャー認識テクノロジーに関連するアルゴリズム、数学的およびその他の複雑さ
- 業界のバリューチェーン分析
- 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
- 新規参入業者の脅威
- 買い手の交渉力
- 供給企業の交渉力
- 代替製品の脅威
- 競争企業間の敵対関係の激しさ
第5章 テクノロジーのスナップショット
第6章 市場セグメンテーション
- テクノロジー別
- タッチベースのジェスチャー認識
- タッチレスジェスチャー認識
- 地域
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋
- ラテンアメリカ
- 中東とアフリカ
第7章 競合情勢
- 企業プロファイル
- Apple Inc
- Cognitec Systems GmbH
- Crunchfish AB
- Elliptic Labs
- GestureTek, Inc.
- Google LLC
- Infineon Technologies AG
- Intel Corporation
- Microsoft Corporation
- Omron Corporation
- Sony Corporation
第8章 投資分析
第9章 市場機会と将来の動向
The Gesture Recognition in Retail Market size is estimated at USD 2.78 billion in 2024, and is expected to reach USD 6.16 billion by 2029, growing at a CAGR of 17.26% during the forecast period (2024-2029).
The market will likely benefit from rising global per capita income, technological developments, and more digitization in the retail industry. The expanding use of the Internet of Things (IoT) and the growing need for comfort and convenience in product consumption are also driving market expansion.
As per the Global Alliance for Improved Nutrition, there will be around 13 million retail food stores in India by 2022. This included both conventional and new merchants within the sector. While there has been consistent growth since 2013, it has been chiefly constituted of traditional retailers. Many retail establishments would provide opportunities for the studied market to expand. Various prototypes have been created to make hand gesture detection more affordable than conventional interface tools like keyboards and mice. Hand gestures are highly expressive, easily interact with the environment, and effectively transmit information may cause leading suppliers' rising interest.
Reliable personal recognition is required by a wide variety of access control systems. Examples of these systems include ATMs, laptops, and cellular phones. If these systems fail to meet the demands of reliable and robust authentication, potential imposters may gain access to these systems. To enhance the security of access control systems, two-factor authentication (T-FA) has been introduced, wherein two factors are combined to authenticate a user. Such factors are expected to drive the studied market.
Further, retailers can use facial recognition technology to create faster and more frictionless transactions, increase customer satisfaction through rich analytics, offer targeted advertising, better manage employee attendance and store security, and personalize experiences for VIPs and loyalty program members. Investments in smart retail technology will guarantee that merchants continue giving the best in-store experience possible, improving brand loyalty and sales.
The capacity of computers to visually recognize hand movements is critical for the future development of HCI. However, vision-based recognition of hand gestures, particularly dynamic hand gestures, is a difficult interdisciplinary challenge for three reasons: hand gestures are diverse, have multiple meanings, and vary spatiotemporally; the human hand is a complex non-rigid object that is difficult to recognize; and computer vision is an ill-posed problem in and of itself.
The COVID-19 pandemic made contactless communication essential. Gesture recognition, which was relegated to AR/VR and biometric authentication background, benefited from this. The market had a lot of room for growth if platform-independent gesture detection systems were developed. Additionally, consumers' familiarity with AR/VR systems and the minimum interaction required with screens can broaden its application in various industries. Smartphones and the advertising space worked together to seamlessly transmit relevant ads and deliver information in the digital sphere.
This is in response to numerous smart city projects that would be implemented in various nations.
Gesture Recognition in Retail Market Trends
Touchless Technology is Expected to hold the Major Share
Touchless technology is more energy efficient because it shuts off automatically rather than requiring human involvement, resulting in less energy loss and cost. Simple, manual measures, such as sanitary levers, can be used by businesses to safeguard personnel from contaminated surfaces. The lower likelihood of health-related charges and fines offsets costs incurred due to deploying touchless technology. Touchless technology has the potential to enable or improve a more streamlined, self-directed, and enjoyable consumer experience, with convenience at its center.
Further, with voice recognition software, users can carry out tasks verbally. Examples include Apple's Siri, Google's Home, and Amazon's Alexa. Small businesses have created voice recognition software for commercial and public uses, like voice-activated ATMs and train ticketing devices. Businesses may reduce typing time, do away with retaining manual records, and enable customers to audibly add events to their calendars by using voice-activated, touch-free devices.
Moreover, touchless gesture recognition can identify and prevent repeat offenders by screening everyone who enters the store against a database of known shoplifters and rowdy patrons. The system quickly provides workers with the offender's identification, location within the store, and reasons for block-listing when cameras equipped with face recognition software identify offenders to ensure that the person is approached appropriately and safely. By creating this block list of known offenders, mistakes and biases are lessened and eliminated. Also, this strategy frees up loss prevention staff, allowing them to concentrate on ensuring the security of customers and employees.
Touchless-based gesture recognition point-of-sale (POS) systems can rapidly and easily verify customer identity and allow payments. Customers do not require a credit card or smartphone to complete the transaction, similar to previous biometric verification techniques. Using gesture recognition technology can help stop fraudulent transactions. The most recent anti-spoofing technology stops thieves from fooling the facial recognition system even if a user's card or smartphone is stolen. This technique prevents efforts at spoofing by ensuring that the face in front of the camera is a real person and matches the database.
According to US Census Bureau, total retail sales will have reached roughly USD 7.1 trillion by the end of 2022, an increase of approximately half a billion US dollars over the previous year. Several world's top retail corporations, such as Walmart, Costco, and Amazon, are headquartered in the United States. Amazon, in particular, has seen exceptional revenue growth in line with the global expansion of e-commerce. Such huge retail sales are expected to drive the studied market.
Asia-Pacific to Witness the Fastest Growth
According to the Ministry of Statistics and Programme Implementation (MOSPI), India's consumer spending climbed from INR 22079.81 billion ( USD 246.32 Billion) in the second quarter of 2022 to INR 22295.72 billion (USD253.07 Billion) in the third quarter. Further, According to Statistics Bureau Japan, the average monthly household spending on online food purchases in 2021 was over JPY 2.3 thousand, whereas spending on home electronics was only over JPY 1.2 thousand. In 2021, monthly household online spending was close to JPY 16,000. This may create an opportunity for retail players to deploy gesture recognition systems to enhance the customer experience.
Moreover, According to Global Agriculture Information Network, In 2022, there will be around 13 million retail grocery stores in India. Within the category, this encompassed both traditional and new retailers. While there has been a consistent number growth since 2013, it was largely made of traditional stores. Further, According to the National Bureau of Statistics of China, in 2021, there were 292,383 retail chain stores across the country.
Future studies should extend and integrate the proposed technology with the Internet of Things (IoT) to achieve full automation and increase gesture recognition segmentation performance in less-than-ideal conditions. To improve segmentation performance for non-ideal iris images, including different-sized iris, dark iris, occlusions owing to spectacles or eyelids, illumination, non-cooperative samples, and specular reflections, a high-efficiency iris image segmentation technique based on deep learning was developed.
The vendors in the market are developing new products to capture the market share. For instance, in March 2022, Baidu AI Cloud, a provider of AI clouds, unveiled an AI sign language platform capable of producing digital avatars for sign language translation and live interpretation in minutes. This platform, released as a new product of Baidu AI Cloud's digital avatar platform XiLing, promises to help break down communication barriers for the deaf and hard-of-hearing (DHH) community by increasing access to automated sign language translation.
As China's economy has grown, consumer demand and living and spending patterns have altered noticeably. Retail brands and shopping centers have continued to seize the business opportunities created by new consumption actively, not only by adopting new technologies to realize digitalization of all aspects of retail, improving the efficiency of the entire value chain, and lowering operating costs, but also by actively innovating and formulating new business models to create refined retail services, retail products, and retail space.
Gesture Recognition in Retail Industry Overview
The gesture recognition in the retail market is fragmented. Some key players are Sony Corporation, Apple Inc., and Google LLC. Product launches, high expenses on research and development, partnerships and acquisitions, etc., are the prime growth strategies these companies adopt to sustain the intense competition.
In February 2023, WiMi Hologram Cloud Inc., a global Hologram Augmented Reality ("AR") Technologies provider, created a 3D gesture tracking algorithm. This is a way of monitoring a user's gesture by collecting the target gesture's position and translating its movement into a continuous trail of points in a video frame to decode human gestures using mathematical algorithms. A three-dimensional gesture tracking algorithm is an important area of research in computer vision. The system tracks user motions using gestures, camera attitude, and position information, which somewhat helps solve the gesture-tracking problem in video streams.
In July 2022, STMicroelectronics, a global semiconductor pioneer servicing clients across various electronics applications, released its latest FlightSense Time-of-Flight (ToF) multi-zone sensor. When delivered with a suite of essential software algorithms, the combination provides a turnkey solution for user detection, gesture recognition, and intruder warning, specifically suited for the PC market.
Additional Benefits:
- The market estimate (ME) sheet in Excel format
- 3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
- 1.1 Study Deliverables
- 1.2 Study Assumptions
- 1.3 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Introduction to Market Drivers and Restraints
- 4.3 Market Drivers
- 4.3.1 Increasing Dependence on Gestures to Communicate with Machines
- 4.3.2 Increasing Use of Devices Supporting Gesture Recognition Across the Retail Sector
- 4.4 Market Restraints
- 4.4.1 Algorithms, Mathematical and Other Complexities Associated with the Gesture Recognition Technology
- 4.5 Industry Value Chain Analysis
- 4.6 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
- 4.6.1 Threat of New Entrants
- 4.6.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
- 4.6.3 Bargaining Power of Suppliers
- 4.6.4 Threat of Substitute Products
- 4.6.5 Intensity of Competitive Rivalry
5 TECHNOLOGY SNAPSHOT
6 MARKET SEGMENTATION
- 6.1 By Technology
- 6.1.1 Touch-based Gesture Recognition
- 6.1.2 Touch-less Gesture Recognition
- 6.2 Geography
- 6.2.1 North America
- 6.2.2 Europe
- 6.2.3 Asia-Pacific
- 6.2.4 Latin America
- 6.2.5 Middle East & Africa
7 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 7.1 Company Profiles
- 7.1.1 Apple Inc
- 7.1.2 Cognitec Systems GmbH
- 7.1.3 Crunchfish AB
- 7.1.4 Elliptic Labs
- 7.1.5 GestureTek, Inc.
- 7.1.6 Google LLC
- 7.1.7 Infineon Technologies AG
- 7.1.8 Intel Corporation
- 7.1.9 Microsoft Corporation
- 7.1.10 Omron Corporation
- 7.1.11 Sony Corporation
