ヘルスケアにおけるコンピュータビジョンの世界市場規模は、収益ベースで2024年に39億ドル相当と推定され、2024年から2029年までの年平均成長率は24.0%で、2029年には115億ドルに達する見込みである。この包括的な調査には、業界動向の徹底的な調査、綿密な価格分析、特許の精査、会議やウェビナーから得た洞察、主要関係者の特定、市場購買ダイナミクスの微妙な理解が含まれています。
ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場とは、コンピュータビジョン技術がヘルスケアサービス、プロセス、システムの様々な側面に適用される分野を指します。この市場の特徴は、高度なコンピュータビジョンアルゴリズムとアプリケーションが、医療提供者、患者、その他の利害関係者の多様なニーズと交差することである。市場の成長は、医療におけるコンピュータビジョンの採用を促進する規制上の取り組みやインセンティブによって推進されている。FDAやEMAなどの規制機関は、コンピュータビジョン技術に基づく医療機器やソフトウェアアプリケーションを検証・承認するための枠組みを提供している。とはいえ、既存の医療インフラにコンピュータビジョンシステムを統合することの複雑さ、熟練したIT専門家の不足、セキュリティ上の懸念などの課題が、世界市場の成長に一定の障害をもたらしている。
市場概要
促進要因 医療分野では、コンピュータビジョンシステムに対するニーズが高まっている。
時間の経過とともに、ヘルスケア分野ではAIを搭載したコンピュータビジョンソリューションの需要が顕著に急増している。これらのソリューションは、臨床試験や精密医療から医療画像の診断に至るまで、様々なヘルスケア領域で大きな可能性を示している。AI駆動のCVシステムが提供する利点、例えば、患者ケアの提供の強化、診断画像の迅速でより正確な分析、服薬アドヒアランスの改善、コスト削減などは、ヘルスケア業界の多様な利害関係者がこれらのソリューションを採用する背景にある説得力のある理由である。
医療におけるコンピュータ・ビジョン技術の統合は、意思決定プロセスを合理化し、人的ミスを減らし、最終的に医療サービスの効率と有効性を高めることを目的としています。ヘルスケアにおけるAIベースのコンピュータビジョンに関連する利点を考慮すると、これらのソリューションを導入することを選択する学術機関が増加している。例えば、2024年4月、CADはRAD-AIDと協力し、十分なサービスを受けていない地域や低・中所得国（LMICs）でAI技術を使った乳がん検出を強化した。さらに、2023年11月、ICADのAI主導型ソリューションは、GEヘルスケアとのパートナーシップを通じて乳がんの迅速な検出を促進した。こうしたパートナーシップの拡大は、当面の市場成長を促進すると予想される。
抑制： AIベースの技術を採用することに対する医療従事者の抵抗。
デジタルヘルスとモバイルヘルス技術の大幅な拡大により、医療提供者は患者を支援する革新的な治療法を導入する力を得た。AI技術は、患者をより効果的に診断・治療するための貴重なツールを医師に提供する。しかし、医療従事者の中には、新しい技術を取り入れることに消極的な人も見受けられる。将来、AIが徐々に医師に取って代わるという誤解を抱いている医療従事者もいる。2016年1月に世界経済フォーラムが発表した予測では、AI技術によって2020年までにすべての分野で510万人の雇用が失われると予測されている。しかし、医療分野においては、2013年9月に発表されたオックスフォード大学の研究が示すように、2020年までに医師や外科医がAIに取って代わられる確率は0.42％に過ぎない。
さらに、患者がこうしたテクノロジーに過度に依存することで、必要な対面治療を見送る可能性があり、長年の医師と患者の関係がこじれることも懸念されている。
現在、多くの医療従事者は、患者の状態を診断するAIソリューションの精度について疑念を抱いている。このような懐疑的な見方があるため、AIベースのソリューションが費用対効果に優れ、効率的で安全な代替手段であり、医師に利便性を提供するだけでなく、患者のケアを強化するものであることを医療提供者に説得するのは困難である。とはいえ、医療提供者はAIベースのソリューションの潜在的な利点と、それらが提供する多様な応用範囲を徐々に認識しつつある。その結果、今後10年間で、医師がAIベースの技術を医療に取り入れる可能性が高まっている。
チャンス クラウドでホストされる医療用コンピュータ・ビジョン・ソリューション。
現在、多くの企業がクラウドへの移行を進めており、導入の簡素化、処理速度の高速化、ユーザーフレンドリーなインターフェースなどの利点を活用している。コンピュータ・ビジョン・ソリューションの場合、クラウドで展開することで、エンドユーザーはミッションクリティカルなデータにリアルタイムでアクセスできるようになり、大きな利点がある。さらに、クラウドベースのコンピュータ・ビジョン・ソリューションは、迅速で簡単な実装が可能であり、インフラストラクチャやメンテナンス費用が不要なため、コスト削減も実現します。さらに、組織内のユーザーベースの拡大に対応できる拡張性と柔軟性も備えています。このような利点から、医療分野ではクラウドベースのコンピュータ・ビジョン・ソリューションに対するエンドユーザーの需要が高まっています。
課題 データの不足
堅牢なAIシステムのトレーニングや改良には、包括的でよく整理されたデータの利用が不可欠です。従来、データセットは主に構造化され、手作業で入力されていた。しかし、ヘルスケアにおけるIoTを含むデジタル技術の普及により、相互接続された健康モニタリング機器、電子カルテ（EHR）、その他さまざまな遠隔接続されたヘルスケア機器から膨大な量のデータが生成されるようになった。このような画像データの多くは、首尾一貫した内部構造を持たず、開発者がそこから効率的に洞察を導き出すことを困難にしている。機械学習アルゴリズムをトレーニングするためには、開発者は高品質のラベル付きデータを必要とし、多くの場合、熟練した人間のアノテーターが必要となる。非構造化データを抽出してラベル付けするプロセスには、多大な労働力と時間の投資が必要である。
さらに、患者情報は非常に機密性が高く、厳しいプライバシー規制の対象となる。HIPAAやHITECH法などの法律は、機密性の高い医療データを扱う事業体に対して、そのプライバシーとセキュリティを確保するための対策を実施することを義務付けています。また、これらの事業体は、情報が漏洩した場合に患者に通知することが義務付けられています。その結果、プライバシー、記録の識別、およびセキュリティプロトコルに関する懸念のために、管理されたデータにアクセスすることは困難である。
したがって、構造化された医療画像データは、効率的なAIベースのコンピュータビジョンシステムの開発において重要な役割を果たす。企業は現在、半構造化データ（構造化データと非構造化データの組み合わせ）から洞察を引き出す方法を模索している。しかし、半構造化データ用のソリューションや分析ツールはまだ開発の初期段階にある。
ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョンのエコシステム
本セクションでは、ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場のエコシステムを概観する。ネットワーク接続とハードウェアのプロバイダーには、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）、中央演算処理装置／マイクロプロセッシング・ユニット（CPU）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）など、さまざまなコンポーネントのメーカーが含まれる。この分野の主要プレーヤーには、エヌビディア・コーポレーションやインテル・コーポレーションが含まれ、ザイリンクスは重要なFPGAプロバイダーであり、その他の注目すべきハードウェアプロバイダーには、マイクロン、マイクロソフト、インテル・コーポレーションが含まれる。サーバーの提供はマイクロソフトやインテル・コーポレーションが独占しており、クラウド・サービス・プロバイダーにはアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）、マイクロソフト・アジュール、グーグル・クラウド、Koninklijke Philips N.V.などがある。
既存企業と新興企業間の市場競争の激化は、機械学習アルゴリズムやその他のAIプログラムを実行するために調整されたハードウェア製品やソフトウェアプラットフォームの導入と進歩を促進している。このエコシステムはダイナミックな性質を特徴としており、各要素がヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場の成長促進に大きく貢献している。
研究・製品開発部門には、社内研究施設、受託研究機関、開発・製造受託機関が含まれ、製品開発のアウトソーシングサービスにおいて極めて重要な役割を果たしている。
医療用画像処理・診断分野は、ヘルスケア業界におけるコンピュータビジョンのアプリケーション別で最も高い成長を記録した。
正確で効率的な診断ツールの必要性から、MRI、CTスキャン、X線などの医療用画像処理技術の需要が急増しているため、医療用画像処理・診断分野は、予測期間中に最も高い成長率を示しています。同時に、慢性疾患の世界的な蔓延は、癌、心血管疾患、神経疾患などの早期発見と継続的なモニタリングにおける医療用画像の極めて重要な役割を裏付けている。
予測期間中、医療業界におけるコンピュータビジョンのエンドユーザとして最も高い成長を記録したのは医療機関である。
ヘルスケア分野におけるコンピュータビジョン市場において、ヘルスケアプロバイダー分野が最も高い成長率を示すと予測されている。この成長は、ヘルスケアプロバイダーが患者ケアを強化し、業務プロセスを合理化するためにAIと自動化技術をますます取り入れていることによる。その中で、コンピュータビジョンは、画像解析やパターン認識などの一連の機能を提供し、医療画像の解釈や患者のモニタリングなどのタスクに不可欠である。
2023年、医療用コンピュータビジョン産業で最大のシェアを占めたのは北米である。
2023年、北米は医療用コンピュータビジョン市場で最大のシェアを占めている。北米の市場拡大は、同地域が強固な医療インフラを誇り、技術革新に力を入れていること、同地域が医療ITイニシアチブへの広範な政府支援と投資による恩恵を受けていること、同地域に主要な市場プレーヤーが存在することなど、さまざまな要因によるものと考えられる。
北米-医療用コンピュータビジョン市場概観
ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場：地域別
本調査では、ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場を分類し、以下の各サブマーケットにおける収益予測と動向分析を行っています：
セグメント別
製品・サービス別
ソフトウェア
オンプレミスソリューション
クラウドベースソリューション
ハードウェア
プロセッサー
CPU
GPU
FPGA
ASIC
VPU
メモリー・デバイス
ネットワーク
サービス
タイプ別
スマートカメラベース 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
アプリケーション別
メディカルイメージング＆診断
外科手術
病院管理
患者/プロバイダー追跡
スケジューリング最適化
在庫管理
患者活動モニタリング/転倒予防
その他のアプリケーション
エンドユーザー別
医療プロバイダー
診断センター
その他エンドユーザー
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
フランス
英国
イタリア
欧州
アジア太平洋
日本
中国
インド
RoAPAC
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
RoLATAM
中東・アフリカ
GCC
RoMEA
2024年4月、iCADはRAD-AIDと提携し、十分なサービスを受けていない地域や中低所得国（LMICs）におけるAI技術を活用した乳がん検出を強化する。
2024年3月、MicrosoftとNVIDIAは、Microsoft Azure、Azure AIサービス、Microsoft Fabric、Microsoft 365において、最先端のNVIDIAジェネレーティブAIとOmniverseテクノロジーを活用する強固な新しい統合により、長年の協力関係を拡大。
2022年2月、Advanced Micro DevicesはXilinxを買収した。この買収により、大幅に拡大した規模と、リーダーシップ・コンピューティング、グラフィックス、アダプティブSoC製品の業界で最も強力なポートフォリオを備えた、高性能およびアダプティブ・コンピューティングの最前線のリーダーが確立されました。
【目次】
1 はじめに （ページ – 55）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 調査の包含と除外
1.3 市場範囲
図1 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン 市場細分化
図2 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン： 地域別セグメンテーション
1.3.1 年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変化の概要
1.7 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 – 60）
2.1 調査データ
図3 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
図4 一次資料
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 一次専門家による洞察
図5 一次インタビューの内訳（需要側）： 企業タイプ別、呼称別、地域別
2.2 市場規模の推定
図6 市場規模の推定：収益シェア分析
図7 トップダウンアプローチ
図8 市場促進要因、阻害要因、機会、課題の分析によるCAGR予測（2024～2029年）
図9 CAGR予測： 供給サイド分析
2.3 市場の内訳とデータ三角測量
図10 データ三角測量の方法
2.4 市場シェアの推定
2.5 調査の前提
図11 調査の前提
2.6 制限事項
2.6.1 方法論に関する限界
2.6.2 範囲に関する限界
2.7 リスク評価
表1 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場：リスク評価
2.8 景気後退の影響分析
表2 世界のインフレ率予測、2021～2027年（成長率）
表3 米国の医療費、2019～2022年（百万米ドル）
表4 米国医療費、2023-2027年（百万米ドル）
3 要約（ページ数 – 73）
図12 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場、製品・サービス別、2024年対2029年（百万米ドル）
図13 ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョン市場：タイプ別、2024年対2029年（百万米ドル）
図14：アプリケーション別市場：2024年対2029年（百万米ドル）
図15 エンドユーザー別市場：2024年対2029年（百万米ドル）
図16 市場の地理的スナップショット
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 – 77）
4.1 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場の概要
図17 医療業界におけるコンピュータビジョンシステム需要の増加が市場を牽引
4.2 アジア太平洋地域：ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョン：製品・サービス別、国別（2023年）
図18 2023年にアジア太平洋市場で最大のシェアを占めたソフトウェア分野
4.3 市場：地理的成長機会
図19 予測期間中に最も高い成長率を記録するのは中国
4.4 地域別構成：ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場（2024～2029年）
図 20 北米が予測期間中に市場を支配する
4.5 市場：先進国と新興国 新興市場
図 21 新興市場が予測期間中に高い成長を記録する
5 市場概要（ページ数 – 81）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図22 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 医療業界におけるコンピュータビジョンシステム需要の増加
5.2.1.2 AIベースの技術採用を増やす政府の取り組み
5.2.1.3 医療におけるビッグデータ
5.2.1.4 精密医療におけるコンピュータビジョンの利用
5.2.1.5 ディープラーニングとニューラルネットワーク技術の進歩
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 AIベースの技術の導入に対する医療従事者の消極性
5.2.2.2 認知度と技術的知識の不足
5.2.3 機会
5.2.3.1 クラウドベースの医療用コンピュータビジョンソリューション
5.2.3.2 未開拓のアプリケーション
5.2.4 課題
5.2.4.1 クラウドベースの画像処理・解析に関するセキュリティ懸念の高まり
5.2.4.2 キュレーションデータの不足
5.3 業界動向
5.3.1 癌の早期発見
5.3.2 インタラクティブ医用画像
5.3.3 手術シミュレーションによる医師トレーニング
5.3.4 リアルタイムの手術支援
5.4 技術分析
5.4.1 主要技術
5.4.1.1 ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク
5.4.1.2 人工知能
5.4.1.3 機械学習
5.4.2 補完技術
5.4.2.1 ウェアラブル技術
5.4.2.2 スマートフォンのコンピューター・ビジョン技術
5.4.3 隣接技術
5.4.3.1 拡張現実（AR
5.5 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図23 ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョンの収益推移
5.6 バリューチェーン分析
図24 市場：バリューチェーン分析
5.7 エコシステムのマッピング
図25 市場：エコシステムのマッピング
5.8 ポーターの5つの力分析
表5 ポーターの5つの力分析
図26 市場：ポーターの5つの力分析
5.8.1 競合の激しさ
5.8.2 サプライヤーの交渉力
5.8.3 買い手の交渉力
5.8.4 新規参入の脅威
5.8.5 代替品の脅威
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図27 上位3エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響力
表6 トップ3エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.9.2 購入基準
図28 トップ3エンドユーザーの主な購買基準
表7 トップ3エンドユーザーの主な購買基準
5.10 主要な会議とイベント
表8 市場：会議・イベント一覧（2024～2025年
5.11 価格分析
5.11.1 平均販売価格の動向
5.11.2 主要プレーヤーが提供するプロセッサーの平均販売価格動向
図29 主要プレーヤーが提供するプロセッサーの平均販売価格
表9 主要プレーヤーが提供するプロセッサーの平均販売価格
5.12 規制の状況
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表10 北米：規制機関、政府機関、その他の団体
表11 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織
表12 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体
表13 その他の地域： 規制機関、政府機関、その他の組織
5.12.2 政府規制
5.12.2.1 米国
5.12.2.2 欧州
5.12.2.3 中国
5.12.2.4 日本
5.12.2.5 インド
5.13 特許分析
5.13.1 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョンの特許公開動向
図30 市場における特許公開動向（2015～2024年
5.13.2 出願管轄と上位出願人の分析
図31 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョンの上位出願人及び所有者（企業／機関）（2015年1月～2024年3月）
5.14 ケーススタディ分析
5.14.1 AIによる脳卒中ケアの変革
5.14.1.1 事例1：PunktumはMayo Clinicと共同でコンピュータビジョンに特化した最先端のディープラーニングベースのモデルを開発した。
5.14.2 AIとコンピュータビジョンによるラボの自動化
5.14.2.1 ケース2：有効性の向上と人件費の最適化を推進
5.14.3 落下事故の管理
5.14.3.1 ケース3：転倒の検知-医療スタッフへの即時通知
5.15 エンドユーザー分析
5.15.1 満たされていないニーズ
表14 市場における満たされていないニーズ
5.15.2 エンドユーザーの期待
表15 市場におけるエンドユーザーの期待
5.16 医療ソリューションにおけるコンピュータビジョンのビジネスモデル
5.16.1 サービスとしてのプラットフォーム
5.16.2 サービスとしてのソフトウェア
5.16.3 ペイ・パー・ユースまたはペイ・パー・トランザクション
5.16.4 エンタープライズライセンス
5.16.5 ハイブリッドモデル
5.17 貿易分析
図 32 HSコード854231の国別輸入データ（2019～2023年）（百万米ドル
図33 HSコード854231の国別輸出データ（2019-2023年、百万米ドル）
5.18 投資と資金調達のシナリオ
図34 市場におけるプレーヤーの最近の資金調達
6 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場：製品・サービス別（ページ数 – 111）
6.1 はじめに
表16 ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョン、製品・サービス別、2018年～2022年（百万米ドル）
表17 製品・サービス別市場、2023-2029年（百万米ドル）
6.2 ソフトウェア
表18 ヘルスケアソフトウェアにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別、2018-2022年（百万米ドル）
表19 ヘルスケアソフトウェアにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別、2023〜2029年（百万米ドル）
表20 ヘルスケアソフトウェアにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2018-2022年（百万米ドル）
表21 ヘルスケアソフトウェアにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2023-2029年（百万米ドル）
6.2.1 オンプレミスソリューション
6.2.1.1 制御とセキュリティの強化が採用を促進
表 22 オンプレミス・ソリューション市場、国別、2018～2022 年（百万米ドル）
表23 オンプレミス・ソリューション市場、国別、2023～2029年（百万米ドル）
6.2.2 クラウドベースのソリューション
6.2.2.1 使いやすさ、手頃な価格、信頼性が成長を牽引
表 24 クラウドベースのソリューション市場、国別、2018～2022 年（百万米ドル）
表25 クラウドベースのソリューション市場：国別、2023～2029年（百万米ドル）
6.3 ハードウェア
表26 ヘルスケアハードウェアにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別、2018年～2022年（百万米ドル）
表27 ヘルスケアハードウェアにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別、2023〜2029年（百万米ドル）
表28 ヘルスケアハードウェアにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2018-2022年（百万米ドル）
表29 ヘルスケアハードウェアにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2023～2029年（百万米ドル）
6.3.1 プロセッサ
表30 ヘルスケア用プロセッサにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別、2018-2022年（百万米ドル）
表31 ヘルスケアプロセッサにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別、2023-2029年（百万米ドル）
表32 ヘルスケアプロセッサにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2018-2022年（百万米ドル）
表33 ヘルスケアプロセッサにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2023-2029年（百万米ドル）
6.3.1.1 CPU
6.3.1.1.1 高いCPU需要が市場を牽引
表 34 CPU市場：国別、2018～2022年（百万米ドル）
表35 CPU市場、国別、2023-2029年（百万米ドル）
6.3.1.2 GPU
6.3.1.2.1 高品質の画像、アニメーション、動画をレンダリングするグラフィックス・アプリケーションとディスプレイ機能を扱う
表 36 GPU市場、国別、2018～2022年（百万米ドル）
表37 Gpus市場：国別、2023-2029年（百万米ドル）
6.3.1.3 FPGA
6.3.1.3.1 迅速なプロトタイピング、市場投入期間の短縮、再プログラミング能力、長寿命などの利点が成長を牽引
表 38 FPGA 市場：国別、2018～2022 年（百万米ドル）
表 39 fpgas 市場：国別、2023～2029 年（百万米ドル）
6.3.1.4 ASIC
6.3.1.4.1 手頃な価格と性能向上などの利点が市場を牽引
表 40 アシックス市場、国別、2018～2022 年（百万米ドル）
表41 アシックス市場、国別、2023-2029年（百万米ドル）
6.3.1.5 VPU
6.3.1.5.1 コンピュータビジョンタスクの高速化におけるVPUの優位性が市場を牽引
表 42 VPU 市場、国別、2018～2022 年（百万米ドル）
表43 VPU市場：国別、2023～2029年（百万米ドル）
6.3.2 メモリ・デバイス
6.3.2.1 プロセッサと統合された特殊な垂直スタック型DRAMにより、レイテンシ、消費電力、サイズを削減しながら高速化を実現
表44 ヘルスケア用メモリデバイスにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2018～2022年（百万米ドル）
表45 ヘルスケア用メモリデバイスにおけるコンピュータビジョン市場：国別、2023～2029年（百万米ドル）
6.3.3 ネットワーク
6.3.3.1 AIで強化されたネットワークは、顧客が製品を探索するための、より迅速で正確な方法を提供する
表 46 ヘルスケアネットワークにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2018～2022 年（百万米ドル）
表47 ヘルスケアネットワークにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2023～2029年（百万米ドル）
6.4 サービス
6.4.1 トレーニング、ソフトウェアアップグレード、導入後のソフトウェアメンテナンスの定期的な要件が市場を牽引
表 48 ヘルスケアサービスにおけるコンピュータビジョン市場、国別、2018-2022 年（百万米ドル）
表 49 ヘルスケアサービスにおけるコンピュータビジョン市場：国別、2023～2029 年（百万米ドル）
7 ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン市場、タイプ別（ページ数 – 139）
7.1 はじめに
表 50 ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョン、タイプ別、2018-2022 年（百万米ドル）
表51 タイプ別市場、2023-2029年（百万米ドル）
7.2 PCベースのコンピュータビジョンシステム
7.2.1 高い柔軟性と拡張性が市場成長を支える
表 52 PCベースコンピュータビジョンシステム市場、国別、2018-2022 （百万米ドル）
表53 PCベースのコンピュータビジョンシステム市場、国別、2023-2029年（百万米ドル）
7.3 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
7.3.1 手動による干渉なしに複数の機能を実行する能力が市場成長を促進
表 54 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市場、国別、2018-2022 年（百万米ドル）
表55 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市場：国別、2023～2029年（百万米ドル）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：HIT 6886
