コンピュータビジョンの世界市場規模：コンポーネント別、製品別、用途別、地域別、予測

コンピュータビジョンの市場規模と予測

コンピュータビジョン市場規模は、2024年に130億4,000万米ドルと評価され、2026年から2032年にかけてCAGR 7.80%で成長し、2032年には237億9,000万米ドルに達すると予測されています。

コンピュータ・ビジョン市場は、コンピュータが視覚データを参照・解釈できるようにするハードウェアおよびソフトウェア・ソリューションの開発、販売、実装を包含する世界的な産業と定義されます。この市場は、人間の視覚システムを模倣して自動化し、機械がデジタル画像やビデオから意味のある情報を導き出せるようにする技術に焦点を当てています。

主要コンポーネントと機能

コンピュータ・ビジョン市場は、いくつかの主要コンポーネントと機能によって成り立っている：

コンポーネント：コンポーネント：市場は、使用されるハードウェアとソフトウェアによって区分されます。

ハードウェア：カメラ、センサー、プロセッサー（GPUやAIアクセラレーターなど）、その他視覚データを取り込み処理する物理的デバイスが含まれます。

ソフトウェア：ハードウェアによって取り込まれたデータを分析・解釈するアルゴリズム、フレームワーク、アプリケーションで構成されます。これには機械学習やディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が含まれます。

機能：この市場における主なアプリケーションとタスクは以下の通り：

物体検出：画像やビデオ内の特定の物体を識別し、位置を特定します。

画像分類：画像全体をその内容に基づいて分類する（例：犬や車）。

顔認識：デジタル画像またはビデオフレームから人物を識別または検証すること。

品質保証と検査：製造や生産ラインの欠陥や不整合を自動的に検出すること。

予知保全：機械の画像を分析し、潜在的な故障を事前に予測します。

市場促進要因とアプリケーション

コンピュータビジョン市場の成長は、様々な産業における自動化需要の増加、AIや機械学習の進歩、スマートフォンや監視カメラなどのデバイスからの視覚データの普及など、いくつかの要因によって牽引されています。

同市場は、産業・非産業の両分野にわたって幅広い用途がある：

産業用産業分野：製造（品質管理、ロボットガイダンス）、物流（自動仕分け）、農業（作物モニタリング）。

非産業分野：ヘルスケア（医療画像分析）、自動車（自律走行車とADAS）、小売（自動レジと在庫管理）、セキュリティと監視（行動分析と脅威検出）。

同市場は現在大きな成長を遂げており、今後数年間でその市場規模は数百億米ドルに達すると推計されています。

コンピュータビジョンの世界市場促進要因

コンピュータビジョン市場は、技術的進歩、自動化需要の増加、様々な産業分野への応用の拡大などを主な要因として急成長を遂げています。この急成長市場の主な促進要因は以下の通りです。

AIとディープラーニングの進歩：コンピュータビジョン市場の主な促進要因は、人工知能（AI）とディープラーニングの成熟です。具体的には、高度なニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発が、機械が視覚データを解釈する方法に革命をもたらしました。これらのアルゴリズムは、物体検出、画像分類、セマンティック・セグメンテーションなどのタスクにおいて、システムが人間のような、あるいは超人的な精度を達成することを可能にします。膨大なデータセットと強力なコンピューティング・ハードウェアが利用できるようになったことで、開発者はこれらの複雑なモデルを訓練できるようになり、コンピュータ・ビジョンはかつてないほど実用的で、信頼性が高く、効果的なものとなりました。高度なアルゴリズムとアクセス可能なデータとの間のこの相乗効果は、技術革新に拍車をかけ、広く普及する原動力となっています。

自動化と品質管理への需要の高まり：自動化と品質管理に対する需要の高まりに対応するため、あらゆる産業でコンピュータビジョンの活用が進んでいます。例えば製造業では、コンピュータビジョンシステムは自動欠陥検出に使用され、手作業による検査よりもはるかに効率的に製品の一貫性を確保し、無駄を削減しています。ロジスティクスでは、自動仕分け、在庫管理、さらには倉庫での無人搬送車（AGV）にも威力を発揮します。自動化されたビジョンガイドシステムへのシフトは、効率と生産性を高めるだけでなく、安全性を向上させ、運用コストを削減します。

IoTとエッジコンピューティングの普及：スマートカメラやセンサーなど、モノのインターネット（IoT）デバイスの普及は、大量の視覚データを生み出す大きな原動力となっています。しかし、真のゲームチェンジャーはエッジコンピューティングであり、中央のクラウドにデータを送信するのではなく、そのソースに近いところでデータを処理することを可能にします。これは、自律走行車や産業オートメーションなど、低レイテンシーでリアルタイムの意思決定を必要とするコンピューター・ビジョン・アプリケーションにとって非常に重要です。ネットワークのエッジでデータを処理することで、エッジコンピューティングは帯域幅要件を削減し、データプライバシーを強化し、インターネット接続が不十分な地域でも運用の信頼性を確保します。

ハードウェアの進化：ハードウェアの急速な進化も重要な実現要因の一つです。GPU（Graphics Processing Unit）、TPU（Tensor Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Arrays）などの専用プロセッサは、コンピュータビジョンの計算集約的なタスクを処理するために設計されています。大規模な並列計算が可能なGPUは、ディープラーニングモデルのトレーニングや実行の基幹となっています。さらに、これらのコンポーネントの小型化と効率の向上により、強力でありながらコンパクトなビジョン対応デバイスが開発されています。こうしたハードウェアの進歩は、複雑なアルゴリズムをリアルタイムで実行するために必要な処理能力を提供し、コンピュータ・ビジョン・ソリューションをより身近で費用対効果の高いものにしています。

業界を超えたアプリケーションの拡大：最後の重要な推進力は、コンピュータ・ビジョンの応用が新しく多様な分野に継続的に拡大していることです。ヘルスケア分野では、より高い精度でがんなどの病気を検出するための医療画像解析や、患者の遠隔モニタリングに使用されています。自動車産業では、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転車の開発の基盤となっています。小売業界では、コンピュータ・ビジョンはレジ不要のレジシステムや顧客分析を可能にします。このように、実用的なアプリケーションが増え、それぞれが大きな価値を提供していることは、コンピュータビジョンの多用途性と変革の可能性を示しており、さらなる投資と技術革新を促しています。

コンピュータビジョンの世界市場抑制要因

コンピュータビジョン市場は大きな成長を遂げる一方で、その可能性を十分に発揮することを妨げるいくつかの重大な抑制要因にも直面しています。これらの課題を理解することは、利害関係者が市場を効果的にナビゲートするために不可欠です。

高い導入コスト：コンピュータビジョン市場の最も大きな抑制要因の1つは、導入コストの高さです。高度なコンピュータビジョンシステムを開発・導入するには、高解像度カメラ、強力なGPU、専用センサーなどの専用ハードウェアに多額の投資を必要とすることが多いです。ハードウェア以外にも、AIモデルを学習するための膨大なデータセットの取得、クリーニング、ラベリングに関連するコストや、専門家であるデータサイエンティストや機械学習エンジニアの雇用費用など、かなりのコストがかかります。多くの中小企業（SME）にとって、こうした先行投資は法外であり、長期的なメリットが見込めるにもかかわらず、導入の障壁となっています。

データのプライバシーとセキュリティへの懸念：コンピュータ・ビジョンが膨大な量の視覚データに依存することは、データのプライバシーとセキュリティに大きな懸念をもたらします。公共の場であろうと私的な環境であろうと、個人の画像をキャプチャして処理するシステムは、しばしば個人データ保護に関する監視下に置かれます。GDPRやCCPAのような規制は、そのようなデータの収集、保存、利用方法に厳格なガイドラインを課しており、強固な匿名化と同意のメカニズムを必要としています。さらに、ビジョンシステムに対するデータ漏洩やサイバー攻撃のリスクは常に脅威であり、機密情報の漏洩や業務の完全性を損なう可能性があります。このようなプライバシーとセキュリティの課題に対処することは、信頼を築き、倫理的な配備を確保する上で極めて重要です。

技術的複雑性と熟練労働力の不足：コンピュータビジョンシステム固有の技術的な複雑さは、熟練した専門家の不足と相まって、大きな障害となっています。正確で堅牢なコンピュータ・ビジョン・アプリケーションの開発には、機械学習、ディープ・ニューラル・ネットワーク、画像処理、データ工学などの分野における深い専門知識が要求されます。モデルのトレーニング、検証、展開の複雑なプロセスには、広く入手できない専門知識が必要です。このように人材が不足しているため、企業がコンピュータ・ビジョン・ソリューションを効率的に開発、保守、拡張することは困難であり、人件費の上昇やプロジェクトの遅延の可能性を招き、市場浸透を遅らせています。

既存システムとの統合課題：新しいコンピュータビジョンソリューションとレガシーインフラや既存のオペレーションシステムとの統合は非常に困難な課題です。多くの企業は、高度なビジョン技術に対応するように設計されていない、深く浸透したハードウェアやソフトウェアのプラットフォームを使用しています。そのため、互換性の問題、データのサイロ化、複雑なカスタマイズが必要となり、導入にかかるコストと時間が増大します。シームレスな統合を実現するためには、ワークフロー、データパイプライン、ITアーキテクチャの大幅な再構築が必要となる場合が多く、運用上の大きなハードルとなり、新しいコンピュータビジョン技術の採用に対する抵抗感を高めています。

倫理的・社会的懸念：技術的・経済的要因だけでなく、倫理的・社会的要因もコンピュータビジョン市場の抑制要因となっています。アルゴリズム・バイアス（偏った学習データによりモデルが不注意に特定のグループを差別する）などの問題は、不公正または不正確な結果につながる可能性があります。大量監視や市民的自由の侵害といった悪用の可能性は、社会的な不安と規制当局の監視を高める。コンピュータビジョンのアプリケーションにおいて、透明性、説明責任、公平性を確保することは最も重要です。このような複雑な倫理的ジレンマに対処し、社会に受け入れられるようにするには、慎重な検討、責任ある開発、社会への悪影響を防ぐための明確な政策枠組みが必要です。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場の定義
• 市場セグメンテーション
• 調査スケジュール
• 前提条件
• 限界

第2章 調査手法

• データマイニング
• 2次調査
• 1次調査
• 専門家の助言
• クオリティチェック
• 最終レビュー
• データの三角測量
• ボトムアップアプローチ
• トップダウン・アプローチ
• 調査の流れ
• データの種類

第3章 エグゼクティブサマリー

• コンピュータビジョンの世界市場概要
• コンピュータビジョンの世界市場推計・予測
• コンピュータビジョンの世界市場生態マッピング
• 競合分析ファネルダイアグラム
• コンピュータビジョンの世界市場絶対的収益機会
• コンピュータビジョンの世界市場の魅力分析、地域別
• コンピュータビジョンの世界市場の魅力分析：コンポーネント別
• コンピュータビジョンの世界市場の魅力分析：製品別
• コンピュータビジョンの世界市場魅力度分析：用途別
• コンピュータビジョンの世界市場地域別分析
• コンピュータビジョンの世界市場：コンポーネント別
• コンピュータビジョンの世界市場：製品別
• コンピュータビジョンの世界市場：アプリケーション別
• コンピュータビジョンの世界市場：地域別
• 今後の市場機会

第4章 市場展望

• コンピュータビジョンの世界市場の変遷
• コンピュータビジョンの世界市場展望
• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場動向
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析
  • 新規参入業者の脅威
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替製品の脅威
  • 既存競合企業間の競争敵対関係
• バリューチェーン分析
• 価格分析
• マクロ経済分析

第5章 コンポーネント別市場

• 概要
• コンピュータビジョンの世界市場：コンポーネント別ベーシス・ポイント・シェア（Bps）分析
• ソフトウェア
• ハードウェア

第6章 製品別市場

• 概要
• コンピュータビジョンの世界市場：製品別ベーシスポイントシェア（Bps）分析
• スマートカメラベースのコンピュータビジョンシステム
• PCベースのコンピュータビジョンシステム

第7章 アプリケーション別市場

• 概要
• コンピュータビジョンの世界市場：用途別ベーシスポイントシェア（bps）分析
• 自動車
• 飲食品
• スポーツ＆エンターテインメント
• ロボット
• 医療

第8章 地域別市場

• 概要
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第9章 競合情勢

• 概要
• 主な開発戦略
• 企業の地域的フットプリント
• エースマトリックス
  • アクティブ
  • 最先端
  • エマージング
  • イノベーター

第10章 企業プロファイル

• OVERVIEW
• BAUMER
• COGNEX CORPORATION
• INTEL CORPORATION
• KEYENCE CORPORATION
• MATTERPORT,INC.
• NATIONAL INSTRUMENTS CORP.
• OMRON CORPORATION
• SONY SEMICONDUCTOR SOLUTIONS CORPORATION
• TELEDYNE TECHNOLOGIES INCORPORATED
• TEXAS INSTRUMENTS INCORPORATED