市場概要
世界の画像認識市場規模は2022年に450億2000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）13.4％で拡大すると予測されている。機械学習を利用した画像認識技術は、自動運転車、ビジュアルサイトの自動画像整理、SNSの顔識別など、いくつかの分野に組み込まれている。ビジュアルリスニングとビジュアル分析がデジタルマーケティングに不可欠な要素であることから、画像識別の最も一般的なアプリケーションの1つはソーシャルメディアモニタリングである。画像認識は、法執行機関で使用される顔認識など、安全やセキュリティに関連するアプリケーションで高度に使用されています。さらに、空港ではセキュリティチェックポイントでの顔記憶技術の利用が増えている。例えば、2019年8月、運輸保安庁（TSA）はマッカラン国際空港（LAS）で、旅行書類検査機（TDC）の本人確認自動化の短期テストを実施した。このテストでは、乗客の身分証明書から撮影された画像とチェックポイントで撮影された写真を比較するTDCの能力を評価するために、顔認識技術が用いられた。
自動車、小売・電子商取引、セキュリティ、ヘルスケアなど、さまざまな業種の大手企業がデジタル画像処理を急速に導入している。例えば、2022年4月、現代自動車と米国の量子コンピューティング企業であるIonQ社は共同で、将来のモビリティ・ソリューションにおける画像分類と3D物体検出に量子機械学習を活用するプロジェクトを導入した。この提携は、IonQの最先端量子コンピューター「IonQ Aria」を活用した量子技術の開発で、歩行者、自転車、道路標識など、さまざまな物体の認識を強化するもの。量子コンピューティングのパワーを活用することで、より効率的で費用対効果の高い処理を実現し、最終的には、より安全でスマートなモビリティシステムの進歩に貢献することを目指している。
広帯域データサービスや高度な機械学習に対する個人の嗜好の高まりにより、画像認識技術の需要が高まっている。メディア＆エンターテインメント、小売、IT＆テレコム、銀行・金融サービス・保険（BFSI）など、さまざまな業種の企業では、組織内での先進技術の利用が増加しており、これが画像認識の採用を後押ししている。画像認識システムは、物体、建物、場所、ロゴ、人物などの画像を識別するのに役立つ。さらに、最近の画像認識技術の発展により、ユーザーは、スマートフォンで撮影した画像の助けを借りて、パンフレットや雑誌などのオフラインコンテンツと、プロモーションビデオ、拡張現実体験、製品情報などのデジタルコンテンツをリンクさせることができるようになった。
さらに、自動画像認識システムは、デジタル画像やビデオ内の画像や属性を識別または検出するために使用されるコンピュータビジョンにおいて重要な役割を果たしている。これにより、ユーザーはリアルタイムでデータを収集し、分析することができる。データは高次元で収集され、数値または記号情報を生成する。画像認識の一部として、コンピュータビジョンは物体認識、イベント検出、画像再構成、学習、ビデオトラッキングを可能にする。
画像認識技術は、画像データベースの拡張により、ビッグデータ解析や製品やサービスの効果的なブランディングなどのアプリケーションにおいて、いくつかの機会が生まれている。ImageNetやPascal VOCのような画像データベースは自由に利用できる。このデータベースには、画像内のオブジェクトを記述するキーワードタグが付けられた画像が何百万枚も含まれている。これは画像認識の基礎を形成し、コンピュータが画像内のオブジェクトを正確かつ迅速に識別することを可能にする。例えば、画像認識ソリューションは、”dog “とタグ付けされた多数の画像を分析することによって、犬がどのように見えるかを学習しているため、画像内の犬を素早く識別する。グーグルやフェイスブックなどの大手ソーシャル・ネットワーキング・サイトの中には、データベースから直接複数のユーザー・ラベル付き写真にアクセスすることで、ディープラーニング・ネットワークが物体を高精度に検出できるように準備しているという利点がある。
さらに、データベースは画像認識ソリューションのトレーニング材料となるため、ソフトウェアライブラリやソフトウェアツールなどのオープンソースフレームワークがソリューションのビルディングブロックを形成する。医療スクリーニング、車両の障害物検出、感情・顔認識など、さまざまなタイプのコンピュータ・ビジョン機能を提供することで、データベースで利用可能な画像から学習するマシンを準備または訓練するのに役立ちます。画像認識のための主要なライブラリには、カリフォルニア大学バークレー校のCaffe、Google TensorFlow、Torchなどがある。
COVID-19の流行は非接触ソリューションの需要を煽り、画像認識技術の採用拡大につながった。顔認識とジェスチャー認識システムは、ヘルスケア、小売、輸送の各分野で脚光を浴び、タッチレス・アクセス・コントロールと認証を可能にしている。さらに、画像認識技術は、遠隔作業やバーチャル・コミュニケーションにおいて重要な役割を果たしており、バーチャル・ミーティングやリアルタイムの画像分析を容易にし、視覚的コラボレーションを強化している。
市場は、技術に基づき、物体認識、QR/バーコード認識、パターン認識、顔認識、光学文字認識に区分される。顔認識分野は、2022年に22.1%と最も高い市場シェアを占めた。政府、銀行、小売業など様々な業界でセキュリティ対策強化の需要が高まっていることが、顔認識システムの優位性に大きく寄与している。顔認証は、便利で安全な本人確認、不正アクセスの防止、潜在的な脅威や詐欺行為の検出を提供できるため、これらの分野で求められているソリューションとなっている。
パターン認識分野は、予測期間中に14.6%の大幅なCAGRを記録すると推定される。人工知能と機械学習の台頭がパターン認識の重要性に大きく寄与している。パターン認識は、画像認識や音声認識、自然言語処理、異常検知、推薦システムなどのタスクに極めて重要である。様々なアプリケーションでAIと機械学習の統合が進むにつれ、ロバストなパターン認識技術への需要が高まっている。
物体認識分野は2022年に大きな市場シェアを占めた。物体識別はコンピュータビジョンの一形態であり、消費者向けのハイテク企業や企業で勢いを増している。また、顔認識は、製造業からセキュリティ、監視まで幅広い産業で採用されているため、予測期間中にその成長に顕著な変化が見られると予測されている。
QR/バーコード認識もまた、企業が固定資産を追跡するためにバーコードスキャナを急速に採用していることから、重要な画像識別技術となっている。社内業務の円滑化、時間の節約、正確性など、バーコード認識のいくつかの利点が、企業によるバーコードスキャナーの採用を後押ししている。また、エンターテインメント、広告、ゲーム、アート、ポップカルチャー、製品の追跡など、多くの用途でバーコード認識が使用されていることも、この技術の大きな市場シェアに貢献している。小売業やその他のビジネスでこの技術が採用されることで、今後数年間、QR/バーコード認識分野の成長が促進されると予想される。
用途に基づき、市場はスキャニングとイメージング、セキュリティと監視、拡張現実、マーケティングと広告、画像検索に区分される。マーケティング・広告分野は、2022年の市場シェア29.9％で市場を支配している。多くの企業が、マーケティング活動を改善するために、高度な広告、顧客との対話、ブランディングの技術を採用した。主要なソーシャルメディア・プラットフォームは、AI対応の画像認識技術を使用してユーザー体験を向上させ、広告主が文脈に関連した広告を掲載できるようにしている。
AR（拡張現実）分野は、予測期間中に17.0％の急成長が見込まれている。画像認識技術は、2D画像を検出し、スライドショー、ビデオ、サウンド、360°パノラマ、3Dアニメーション、テキストを通じて拡張コンテンツを表示するトリガーとなる。拡張現実における画像認識は、製品ディスプレイ、エンターテインメント、印刷された雑誌の補強など、さまざまな目的に利用されている。
例えば、電気設備技術と関連製品・サービスの世界的プロバイダーであるBusch-Jaeger Elektro GmbHは、製品プレゼンテーションの作成に拡張現実を利用している。さらに、都市旅行、長距離旅行、ライフスタイルをテーマとするドイツの旅行雑誌「abenteuer und reisen」は、多くのアプリユーザーが印刷版で拡張現実体験にアクセスしている。
構成要素に基づき、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分される。サービスセグメントは、2022年に38.5％の最大の収益シェアを占め、予測期間中に14.9％の最速CAGRを獲得する見込みである。サービス分野では、さまざまな業種の企業の特定のニーズに合わせてカスタマイズできる、オーダーメイドの画像認識ソリューションを提供している。このレベルの個別化により、企業は画像認識技術を既存のシステムやワークフローにシームレスに統合することができ、その結果、効率性と生産性が向上する。
ソフトウェア分野は、医療画像、コンピュータグラフィックス、写真編集など、さまざまな用途で画像処理ソフトウェアの採用が拡大していることから、予測期間中に年平均成長率12.7%という大幅な成長が見込まれている。APIの助けを借りてコンピュータビジョン関連ソフトウェアを開発する際にデジタル画像処理を使用する傾向は、予測期間にわたって市場の需要を高めると予想される。例えば、Amazon RekognitionのようないくつかのAPIプラットフォームは、アプリケーションにビデオや画像解析を追加し、アプリケーションのオブジェクト識別機能を強化するオプションを提供している。また、マイクロソフトが提供するクラウドベースのAPIツールであるMicrosoft Computer Vision APIは、開発者に画像処理とコンテンツ可視化へのアクセスを提供する。複数の企業や法人が画像認識ソフトウェアを活用することで、コンテンツの発見性を高め、テキスト抽出を加速させている。
導入形態に基づき、市場はオンプレミスとクラウドに区分される。クラウドセグメントは、2022年の収益シェア70.6％で市場を支配し、予測期間中もその地位を維持すると予測されている。クラウドベースの市場がこのように成長したのは、銀行、金融サービス、保険（BFSI）、メディア、エンターテインメント、政府機関など、集中監視が必要な業種での採用が増加したためである。また、クラウドベースの導入により、さまざまなサーバーやソースで利用可能なAPI（Application Programming Interface）へのアクセスが可能になる。
機密データを保護し、マーケティング活動を強化するために、クラウドベースの画像処理ソリューションを導入している企業もある。これらのソリューションにより、ユーザーは予算を圧迫されることなく、日々の活動に革新的な技術を取り入れることができる。例えば、ディープラーニング技術を搭載したAmazon Rekognitionは、高精度の顔検索機能と顔分析を提供し、さまざまなユーザー認証や公共安全のユースケースで顔の検出、分析、比較に使用できる。また、Google Cloud Platformの一部であるGoogle Visionは、開発者が画像の内容を理解するための機械学習モデルを実装することを可能にする。
オンプレミス分野は、予測期間中8.8%という大幅なCAGRで成長すると推定される。オンプレミスの画像認識ソリューションでは、企業はソフトウェアをカスタマイズしてニーズに合わせることができる。このレベルのカスタマイズにより、企業は画像認識機能を既存のワークフロー、アプリケーション、または独自のシステムにシームレスに統合することができる。さらに、ソリューションを完全に制御し、特定のユースケースに適合させることができるため、オンプレミス型画像認識の需要が高まっている。
同市場は、業種別にメディア・エンターテインメント、BFSI、自動車・運輸、小売・Eコマース、通信・IT、政府、ヘルスケア、その他に区分されている。小売・電子商取引分野が市場を支配し、2022年の市場シェアは21.1％であった。画像識別の助けを借りて、オンラインの買い物客は好みの衣服、質感、プリント、色の写真を撮ることで、衣服やアクセサリーを検索することができる。スマートフォンで撮影した写真はアプリにアップロードされ、商品在庫を検索してAI技術を使って類似商品を見つける。また、画像認識技術は自律走行車への採用が進んでおり、自動車・輸送分野での顕著な成長に寄与すると予想されている。自律走行車は、この技術の助けを借りて障害物を検知し、歩道やガードレールへの接近をドライバーに警告することができる。この技術は、信号や道路標識を読み取ることもできる。
ヘルスケア分野は、予測期間で最も速いCAGR 16.1％を記録すると推定されている。画像認識技術は、医療ワークフローのいくつかの側面を合理化し、自動化する。反復作業を自動化することで、画像認識は業務効率を向上させ、人的ミスを減らし、医療施設の全体的な生産性を高める。この効率化により、医療提供者はリソースをより効果的に配分し、患者ケアと転帰を改善することができます。医療機関がワークフローの最適化を優先するにつれて、画像認識ソリューションの需要は高まっている。
ソーシャルメディア上で共有される写真からビジネスインサイトを抽出する画像認識技術の能力により、2022年にはメディア・エンターテインメント分野が大きなシェアを占めた。仮想現実環境の進化は、コンピュータ・ビジョンと機械学習を導入することで、インタラクティブ・メディア、ゲーム、広告、テレビ・映画制作体験などのメディア・エンターテインメント業界を変革した。例えば、IBM Corporationが提供するWatson Mediaは、スポーツ愛好家が試合のハイライトを自動的に撮影し、ソーシャルメディアで共有することを可能にする。
北米は2022年に34.8%と最大の市場シェアを占めたが、これは主に米国におけるクラウドベースのストリーミング・サービスの急成長によるものである。このセグメントの成長は、デジタル・ショッピングやeコマースにおける人工知能とモバイル・コンピューティング・プラットフォームの統合が進んでいることに起因している。欧州地域市場は、自動車の障害物検知技術の進歩により、予測期間中に大きく成長すると予想される。
画像認識市場は、社会的に共有された写真からビジネス上の洞察を引き出したり、タグ付けされていない写真コレクションを自動整理したりといった利点があるため、さまざまな地域でこの技術の採用が急増すると予想される。さらに、自律走行車の安全機能も提供する。画像認識ソリューション・プロバイダー間の競争が激化しているため、ベンダーは競争で勝ち残るために革新的な製品の開発に注力している。
アジア太平洋地域は、予測期間中最も速いCAGR 16.7%で成長すると予測されている。この成長の背景には、携帯電話やタブレットの利用の増加、急速な技術進歩、中国やインドなどの新興経済圏におけるオンラインストリーミングの人気がある。この成長は、情報セキュリティに対処するためのモビリティとクラウド・ソリューションの採用率が高いことに起因している。中国やインドといった国々の経済成長、スマートフォンの普及拡大、電子商取引分野の発展が、この地域の成長を後押しする重要な要因となっている。
中国では、セキュリティや監視システムにおける顔記憶の用途が拡大しており、アジア太平洋地域の市場成長を促進すると予測されている。例えば、中国政府は実名登録政策を実施しており、国民はオンライン・アカウントを政府の公式IDとリンクさせなければならない。このような政策により、画像認識は全国的にユビキタスになっている。
主要企業・市場シェア
業界各社は、製品投入、買収、提携などの戦略を実施し、グローバルなリーチを拡大している。例えば、2021年6月、Nanopass Technologies社は、皮内薬物送達用のマイクロニードルベースの技術であるMicronJetがFDA認可とCEマーキングを取得したと発表した。この装置は、この投与方法で承認されたあらゆる物質や薬剤の皮内注射用に設計されている。
2023年5月、ポルトガルのゲームスタジオMetaStudioは、著名なイーサリアム・レイヤー2スケーリング・ソリューション・プロバイダーであるImmutable社との戦略的提携を発表した。この提携は、革新的な技術と進歩を導入することで、ゲームのメタバースに革命をもたらすと期待されている。ゲーム開発におけるMetaStudioの専門知識とImmutableの最先端のスケーリングソリューションにより、このコラボレーションはゲーム体験を再定義し、仮想世界で可能なことの限界を押し広げることを目指しています。
2023年4月、フィリップスとAWSはPhilips HealthSuite Imaging PACSをクラウドに移行するために協業し、臨床医を支援するAI搭載ツールの開発を可能にした。AWSとの協力関係の拡大は、ジェネレーティブAIアプリケーションの開発と実装を促進することを目的としている。これらのアプリケーションは、臨床ワークフローを強化し、効率を確保し、診断能力を向上させる。クラウドとAIのパワーを活用することで、フィリップスとAWSはヘルスケアにおけるイノベーションを推進し、より良い患者ケアを提供するための先進的なツールを臨床医に提供することに専念する。
NECは2022年11月、「Bio-IDiom」ブランドの主力製品である先進的なマルチモーダル生体認証ソリューションのプロモーションを開始した。この画期的なソリューションは、NECの業界をリードする顔認証技術と虹彩認証技術を初めて統合したもので、米国国立標準技術研究所（NIST）により世界最高性能と認められている。NECは本日よりこのソリューションを日本市場に導入し、2023年春にはグローバルリリースを予定している。この革新的な認証ソリューションは、世界中のお客様の多様なニーズに応える最先端の生体認証ソリューションを提供するNECのコミットメントを示すものです。
2022年7月、非構造化画像、動画、テキスト、音声データに特化した大手AIプラットフォームであるクラリファイは、新たな無料サービスであるクラリファイ・コミュニティを発表した。クラリファイ・コミュニティは、個人がグローバルにAI能力を創造、共有、活用できるようにすることを目的としている。エンドツーエンドのAIライフサイクル管理で知られるクラリファイの包括的なプラットフォームを活用したこのサービスは、データサイエンティスト、開発者、さらには非技術系ビジネスユーザーのニーズに応えます。Clarifai Communityを利用することで、ユーザーは強力なAIツールにアクセスすることができ、さまざまな領域におけるコラボレーションとイノベーションを促進することができます。
2022年5月、日立製作所は、重要資産の検査、監視、最適化のための包括的なデジタル・ソリューション・スイートであるLumada Inspection Insightsを発表した。日立エネルギーと日立バンタラによって開発されたLumada Inspection Insightsは、持続可能性イニシアチブを推進し、物理的セキュリティを強化し、暴風雨や火災に関連するリスクを軽減しながら、顧客が資産検査プロセスを自動化することを可能にする。高度な人工知能（AI）機能と統合されたこのソリューションは、LiDAR、熱画像、衛星画像などの写真やビデオを強力に分析します。この包括的なソリューションにより、企業は資産管理を合理化し、業務効率と回復力を確保するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
2021年11月には、周囲の空間にシームレスに適応する拡張現実（AR）体験の作成を促進するSnapdragon Spaces XR Developer Platformが発表された。開発者に主眼を置いたこのプラットフォームは、確立されたテクノロジーとオープンなエコシステムを統合し、空間コンピューティングの新たな可能性を探ることを可能にします。この革新的なプラットフォームはARアプリケーションの進歩に道を開き、デジタルコンテンツと現実環境をシームレスに融合させる没入型体験を提供する。
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供している。この調査においてGrand View Research社は、世界の画像認識市場を技術、用途、コンポーネント、展開モード、垂直、地域に基づいて区分している：
技法の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
QR/バーコード認識
物体認識
顔認識
パターン認識
光学文字認識
アプリケーションの展望（売上高, USD Million, 2017 – 2030）
拡張現実
スキャン＆イメージング
セキュリティと監視
マーケティングと広告
画像検索
コンポーネントの展望（売上高, USD Million, 2017 – 2030）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
マネージド
プロフェッショナル
トレーニング、サポート、メンテナンス
展開モードの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
クラウド
オンプレミス
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
小売・Eコマース
メディア＆エンターテインメント
BFSI
自動車・運輸
IT＆テレコム
政府機関
ヘルスケア
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
アラブ首長国連邦
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.1.1. 手法
1.1.2. 用途
1.1.3. コンポーネント
1.1.4. デプロイメント・モード
1.1.5. 垂直
1.1.6. 地域範囲
1.1.7. 推定と予測スケジュール
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場形成と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次情報源のリスト
1.8. 一次資料リスト
1.9. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. 技術
2.2.2. 用途
2.2.3. コンポーネント
2.2.4. デプロイメント・モード
2.2.5. 垂直
2.2.6. 地域的展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 画像認識市場の変数、トレンド、スコープ
3.1. 市場の系譜の展望
3.2. 産業バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場ドライバー分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. 画像認識市場分析ツール
3.4.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.4.1.1. サプライヤーパワー
3.4.1.2. 買い手の力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競争上のライバル
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 技術的ランドスケープ
3.4.2.3. 経済情勢
第4章. 画像認識市場 技術推計とトレンド分析
4.1. 画像認識市場 主要なポイント
4.2. 画像認識市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
4.3. QR/バーコード認識
4.3.1. QR/バーコード認識市場の推計と予測、2017～2030年 （百万米ドル）
4.4. 物体認識
4.4.1. 物体認識市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
4.5. 顔認識
4.5.1. 顔認識市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
4.6. パターン認識
4.6.1. パターン認識市場の推定と予測、2017～2030年 （百万米ドル）
4.7. 光学式文字認識
4.7.1. 光学式文字認識市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
第5章. 画像認識市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1. 画像認識市場 主要なポイント
5.2. 画像認識市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
5.3. 拡張現実
5.3.1. 拡張現実市場の推計と予測、2017〜2030年 （百万米ドル）
5.4. スキャン＆イメージング
5.4.1. スキャン＆画像配信市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
5.5. セキュリティと監視
5.5.1. セキュリティ＆監視市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
5.6. マーケティング・広告
5.6.1. マーケティング＆広告市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
5.7. 画像検索
5.7.1. 画像検索市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
第6章. 画像認識市場： コンポーネントの推定とトレンド分析
6.1. 画像認識市場 主要なポイント
6.2. 画像認識市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
6.3. ハードウェア
6.3.1. ハードウェア市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
6.4. ソフトウェア
6.4.1. ソフトウェア市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
6.5. サービス
6.5.1. サービス市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
6.5.1.1 マネージド
6.5.1.1.1 マネージド市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
6.5.1.2 プロフェッショナル
6.5.1.2.1 プロフェッショナル市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
6.5.1.3 トレーニング、サポート、メンテナンス
6.5.1.3.1 トレーニング、サポート、メンテナンス市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
第7章. 画像認識市場 展開モードの推定と動向分析
7.1. 画像認識市場 主要なポイント
7.2. 画像認識市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
7.3. オンプレミス
7.3.1. オンプレミス市場の推計と予測、2017～2030年 (USD Million)
7.4. クラウド
7.4.1. クラウド市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：GVR-2-68038-351-5
