感情検出・認識市場調査、2031年
感情検出・認識の世界市場規模は、2021年に217億ドル、2022年から2031年にかけてCAGR20.5%で成長し、2031年には1362億ドルに達すると予測されています。
“COVID-19 “の発生は、感情検出・認識市場への悪影響は少なかったが、これは、社会的接触のためにマスクを使用することが必要になり、日常生活における感情認識が不安定になったためである。また、マスク着用時、サングラス着用時、無防備な状態での認識率が最も低かったため、発見される可能性が低くなっています。”
感情検出認識（EDR）は、顔認識、音声、音声認識、バイオセンシング、機械学習、パターン認識などの技術的機能を取り入れて、人間の感情を検出・認識するために用いられる手法です。本調査では、基本的な感情を認識できるEDRソフトウェアとサービスの世界市場を調査しています。
モノのインターネット技術の大幅な成長、ウェアラブル技術の人気の高まりが、世界の感情認識・検出市場を牽引しています。さらに、スマートフォンの使用率の驚異的な上昇は、市場のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。しかし、アプリケーションのコスト高と機能要件、感情の分析における誤解が、市場の成長を制限しています。クラウドベースの技術の採用は、市場に成長機会を提供します。
本レポートは、世界の感情検出・認識市場の成長見通し、阻害要因、分析に焦点を当てています。サプライヤーの交渉力、競合他社の競争力、新規参入の脅威、代替品の脅威、買い手の交渉力など、さまざまな要因が世界の感情検出・認識市場動向に与える影響を把握するために、ポーターの5つの力分析を提供しています。
世界の感情検出・認識産業は、ソフトウェアツール、アプリケーション、テクノロジー、エンドユーザー、地域に基づいて区分されます。本調査で対象とするソフトウェアツールには、表情＆感情認識、ジェスチャー＆姿勢認識、音声認識などが含まれます。アプリケーションには、法執行、監視、モニタリング、エンターテインメント、家電、マーケティング、広告、その他（e-ラーニング、ビデオゲーム）などが含まれます。技術別では、パターン認識ネットワーク、機械学習、自然言語処理、その他（バイオセンサー技術）などがあります。対象となるエンドユーザーは、商業、工業、防衛、その他（政府、小売、娯楽、輸送）です。地域別調査に基づき、市場は北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAで分析されています。
ソフトウェアツールの観点では、表情・感情認識分野が最大の感情検出・認識市場シェアを占めています。これは、高速かつ正確な結果、信頼できるマッチング、非接触プロセス、多様なアプリケーション（アクセス制御、国境管理、犯罪撲滅、法執行機関）を提供し、感情検出・認識市場の牽引役となっているからです。さらに、時間の浪費、セキュリティの向上、自動化された顔システム、簡単な統合、高い成功率などは、表情認識ソリューションの適応を補足する主要な利点の一部です。しかし、ジェスチャー＆姿勢認識分野は、基本的な手話を通じて技術と自然にコミュニケーションする能力を提供し、最も著名なハードウェアデバイスの使用を削減し、高速で強力な結果、信頼性、優れた特徴抽出で良いパフォーマンスを保証し、感情検出および認識市場の成長を促進するので、予測期間中に最高の速度で成長すると予想されます。
地域別に見ると、感情検出・認識市場の分析は、2021年に北米が支配的であり、IoTやスマートウェアラブルの需要や高い広告費を持つ、最大の小売市場がある米国やカナダなどの国の存在により、予測期間中もその地位を保つと予想されます。この地域のマーケティング担当者は、消費者インサイトの獲得を可能にする技術の採用において、グローバルリーダーの一人です。
感情検出・認識業界で事業を展開する主要企業は、Affectiva、CrowdEmotion、IBM Corporation、Kairos AR, Inc.、Noldus Information Technology bv.、NVISO SA、Realeyes、Sentiance NV.、Sightcorp、および SkyBiometry です。
感情検出・認識システムは、人工知能（AI）、機械学習、クラウド技術、自動化などの先端技術において、ますます関連性が高まっています。顔認識技術と連動して、感情認識技術は人工知能を採用し、被験者の表情から感情を認識し、7つの普遍的な感情またはその組み合わせに分類します。また、現在コンピュータビジョンの研究で比較的活発な分野は、AI感情識別であり、視覚データからの自律的な感情分析と顔の感情検出を包含しています。さらに、この分野の多くの組織が、ユーザーに効果的なソリューションを提供するためにAI技術を採用しています。例えば、2022年8月、Intetics社は、企業向けの新しいAI顔認識・検出ソリューションを発表しました。このような要素は、市場の成長を促進するユーザーへのより良い理解を通じて、サービスを強化するのに役立ちます。また、現在、多くの分野で感情豊かなAI製品やソリューションが利用され、感情豊かな体験ができるようになっています。医療分野では、神経疾患や精神疾患の診断に役立てることができます。教師が生徒をより深く授業に参加させることを促し、採用の専門家が最も優秀な候補者を見つけるのを支援する。
さらに、感情の検出と認識における機械学習は、パターンを認識し、そのデータを処理するために使用されます。ボディランゲージの側面（顔の特徴、声の特徴、生体信号、姿勢、体のジェスチャー／動きなど）の意味を学習し、提示された新しいデータや情報のセットにこの知識を適用することで、MLベースのアプリは感情を検出できる。感情を認識する、機械学習はこのように便利です。さらに、ディープラーニングのような顔のランドマーク、音声の特徴/活動、ボディランゲージを抽出して利用できる高度なアルゴリズムもある。ディープラーニングでは、大規模なテキストやデータに対して、機械学習モデルよりも優れた精度を示すモデルがあります。コーネル大学が2021年7月に発表した記事によると、最近の技術的進歩により、患者の感情を特定するためにディープラーニング技術を使用することに多くの関心が集まっています。このような進歩は、さらに感情検出・認識市場の成長促進に寄与しています。
特定の組織による感情検出・認識ソリューションの技術的進歩の高まりは、エンドユーザーの採用を加速させています。高度な技術を使用して感情を識別することは、人間と機械の関係を定義するものであり、最もエキサイティングなトピックの1つです。さらに、AI感情認識技術は、中国のような国では、警察の取り調べや学校での行動監視など、数多くの分野で応用されています。例えば、2021年2月、北京の牛欄山第一中等学校では、防犯カメラで撮影した写真を、漢王科技が開発した「感情認識」プログラム「Classroom Care System」に送り込んでいます。生徒一人ひとりの顔を認識し、その行動を分析するのです。
さらに、業界ではAI技術や管理、オーケストレーション、自動化などの変革や導入が進んでいます。感情検出ソリューションの導入で。例えば、2021年6月、Taigusysという中国の企業が、多数の人物の表情を認識・追跡し、各人物の詳細なレポートを作成して感情状態を追跡するAI感情認識システムを開発しました。同事業者は、偽の笑顔を追跡し、本物の感情をマッピングし、チャート化することで、警察がセキュリティ上の懸念を軽減できるよう支援できると考えている。このような技術革新は、市場の成長を促進する。
さまざまな企業や政府機関が、費用対効果の高い製品やソリューションの設計、開発、製造、配備を自前で行うことにつながる生産的な提携を進化させ、ソフトウェア業界の研究開発を強化するために協力している。例えば、2021年5月、新疆ウイグル自治区のウイグル人が、中国政府が設定した、AIと顔認識を用いて感情状態を検出するカメラシステムによって評価されています。ウイグル族は、中国政府によってさまざまな研究の被験者として利用されています。同省の住民はしばしば監視されている。人権団体は、この地域で非常に問題となっている「再教育センター」を高セキュリティの収容施設と呼び、100万人以上が収容されたと考えられている。さらに、政府や官民企業によるこうした取り組みが、感情検出・認識市場の成長を後押ししています。
モノのインターネット（IoT）技術では、人の感情や気分、行動に合わせてあらゆる機器を監視し、対応する。遠隔地に設置された産業プロセスの出力を調整するセンサーからの入力のように、人の手を介さずに互いに情報を受け渡しするデバイスがあります。エモーションセンシング技術は、実験段階から現実のものとなりつつある。例えば、Siriとの会話はデザインされ、気分追跡アプリ（Moodnotes）では感情の表示方法が工夫されています。このような先駆的な開発により、感情検出・認識市場の需要は世界的に強化されるでしょう。
また、政府による技術開発支援の取り組みが活発化していることも、市場をさらに牽引すると予想されます。例えば、2022年2月、インドの中央政府は、生命証明書の送達に役立つ独自の顔認識技術を発表しましたが、これは、退職者や高齢者の生活のしやすさを確保する意図で開発されています。さらに、エッジベースの顔認証は、クラウド処理を必要とせず、IoTデバイスに組み込まれています。スマートロック、携帯電話、POSシステム、インタラクティブキオスク、デジタルサイネージなどのデバイスが、予測期間中の市場の需要を牽引しています。また、IoT機器に搭載された顔認識技術は、ミリ秒単位で極めて高い精度で顔認識を行うことができます。また、クラウド処理を行わないため、データセキュリティの問題が解決され、大幅なコスト削減が可能となることも、市場の成長を後押しする要因となっています。
ウェアラブル技術には、心拍数、血圧、皮膚温度などの身体的痕跡を検出し、気分の手がかりとなる情報を追跡するためのセンサーが含まれています。顔の表情、声のトーン、体の姿勢、ジェスチャーなど、人間の感情は生理的な変化を伴います。感情検出・認識機能を備えたウェアラブルガジェットは、生理的変化などの測定を容易にし、結論を導き出すことができるため、市場の成長を後押ししています。
ジェスチャーコントロールの分析による感情検出と認識の進歩は、IoTの助けを借りてより有用です。そのため、人々はウェアラブルがIoTの統合によりシームレスで機能的、かつファッショナブルであることを望んでおり、これが市場での採用を後押ししています。ジェスチャー制御を伴う顔認識技術は最初のステップですが、通信を除けば、アイトラッキングが最終的なシームレス制御であり、市場成長を促進すると予想されます。顔認識は、顔の特徴をマッピングするベクトルを使用し、複数の顔画像のデータを比較して1人の人間を識別します。一方、感情認識技術は、顔の表情や筋肉の動きを処理し、さまざまな感情反応を予測します。また、顔の表情が表示されるコンテキストもウェアラブルでは重要な役割を担っており、これが市場の成長を後押ししています。
ステークホルダーにとっての主なメリット
この調査レポートは、感情検出と認識の世界市場予測を、現在および将来の動向とともに詳細に分析し、差し迫った投資ポケットを解説しています。
主要な推進要因、阻害要因、機会、およびそれらが感情検出と認識の世界市場動向に与える影響分析に関する情報は、本レポートに記載されています。
ポーターの5つの力分析は、業界で活動する買い手と供給者の効力を説明するものです。
2021年から2030年までの定量分析により、市場の潜在力を判断しています。
【目次】
第 1 章： イントロダクション
1.1. レポートの説明
1.2. 主な市場セグメント
1.3. ステークホルダーの主なメリット
1.4. 研究方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストのツールやモデル
第 2 章： エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場の概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. インパクトのある上位要因
3.2.2. トップインベストメントポケット
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの高いバーゲニングパワー
3.3.2. バイヤーの高いバーゲニングパワー
3.3.3. 代替品の脅威が中程度である
3.3.4. 新規参入の脅威が高い
3.3.5. ライバルの強さが中程度であること
3.4. 市場のダイナミクス
3.4.1. ドライバ
3.4.1.1. モノのインターネット技術の大幅な成長
3.4.1.2. ウェアラブルテクノロジーの普及が進む
3.4.1.3. 世界的なスマートフォン利用率の急増
3.4.2. 制約事項
3.4.2.1. アプリケーション＆機能要件のコストが高い
3.4.2.2. 感情分析における誤認識について
3.4.3. 機会（チャンス
3.4.3.1. クラウドベースの技術の採用
3.5. COVID-19 市場への影響度分析
第4章：感情検出・認識市場、ソフトウェアツール別
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模・予測
4.2. 表情・感情認識
4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.2.2. 市場規模・予測、地域別
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. ジェスチャーと姿勢の認識
4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.3.2. 市場規模・予測、地域別
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. ボイスレコグニション
4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.4.2. 市場規模・予測、地域別
4.4.3. 国別市場シェア分析
第5章 感情検出・認識市場：アプリケーション別
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模・予測
5.2. 法執行機関の監視・モニタリング
5.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.2.2. 市場規模・予測、地域別
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. エンターテインメントとコンシューマーエレクトロニクス
5.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 市場規模・予測、地域別
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. マーケティングと広告
5.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.4.2. 市場規模・予測、地域別
5.4.3. 国別市場シェア分析
5.5. その他
5.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.5.2. 市場規模・予測、地域別
5.5.3. 国別市場シェア分析
第6章 感情検出・認識市場：技術別
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模・予測
6.2. パターン認識ネットワーク
6.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.2. 市場規模・予測、地域別
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 機械学習
6.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.2. 市場規模・予測、地域別
6.3.3. 国別市場シェア分析
6.4. 自然言語処理
6.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.2. 市場規模・予測、地域別
6.4.3. 国別市場シェア分析
6.5. その他
6.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.2. 市場規模・予測、地域別
6.5.3. 国別市場シェア分析
第7章：感情検出・認識市場（エンドユーザー別
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模・予測
7.2. コマーシャル
7.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
7.2.2. 市場規模・予測、地域別
7.2.3. 国別市場シェア分析
7.3. エンターテイメント
7.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
7.3.2. 市場規模・予測、地域別
7.3.3. 国別市場シェア分析
7.4. 小売
7.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
7.4.2. 市場規模・予測、地域別
7.4.3. 国別市場シェア分析
7.5. その他
7.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
7.5.2. 市場規模・予測、地域別
7.5.3. 国別市場シェア分析
第8章 感情検出・認識市場（地域別
8.1. 概要
8.1.1. 市場規模・予測 地域別
8.2. 北アメリカ
8.2.1. 主なトレンドと機会
8.2.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.2.4. 市場規模・予測、技術別
8.2.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.2.6. 国別市場規模・予測
8.2.6.1. 米国
8.2.6.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.2.6.1.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.2.6.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.2.6.1.4. 技術別市場規模・予測
8.2.6.1.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.2.6.2. カナダ
8.2.6.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.2.6.2.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.2.6.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.2.6.2.4. 技術別市場規模・予測
8.2.6.2.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. 主なトレンドと機会
8.3.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.4. 市場規模・予測、技術別
8.3.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.3.6. 国別の市場規模および予測
8.3.6.1. 英国
8.3.6.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.1.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.3.6.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.1.4. 技術別市場規模・予測
8.3.6.1.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.3.6.2. ドイツ
8.3.6.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.2.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.3.6.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.2.4. 技術別市場規模・予測
8.3.6.2.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.3.6.3. フランス
8.3.6.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.3.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.3.6.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.3.4. 技術別市場規模・予測
8.3.6.3.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.3.6.4. イタリア
8.3.6.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.4.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.3.6.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.4.4. 技術別市場規模・予測
8.3.6.4.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.3.6.5. スペイン
8.3.6.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.5.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.3.6.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.5.4. 市場規模・予測、技術別
8.3.6.5.5. 市場規模・予測、エンドユーザー別
8.3.6.6. オランダ
8.3.6.6.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.6.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.3.6.6.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.6.4. 技術別市場規模・予測
8.3.6.6.5. 市場規模・予測、エンドユーザー別
8.3.6.7. その他のヨーロッパ
8.3.6.7.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.3.6.7.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.3.6.7.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.3.6.7.4. 技術別市場規模・予測
8.3.6.7.5. 市場規模・予測、エンドユーザー別
8.4. アジア太平洋
8.4.1. 主なトレンドと機会
8.4.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.4.4. 市場規模・予測、技術別
8.4.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.4.6. 国別市場規模・予測
8.4.6.1. 中国
8.4.6.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.4.6.1.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.4.6.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.4.6.1.4. 市場規模・予測、技術別
8.4.6.1.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.4.6.2. 日本
8.4.6.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.4.6.2.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.4.6.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.4.6.2.4. 技術別市場規模・予測
8.4.6.2.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.4.6.3. インド
8.4.6.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.4.6.3.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.4.6.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.4.6.3.4. 市場規模・予測、技術別
8.4.6.3.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.4.6.4. 韓国
8.4.6.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.4.6.4.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.4.6.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.4.6.4.4. 市場規模・予測、技術別
8.4.6.4.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.4.6.5. その他のアジア太平洋地域
8.4.6.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.4.6.5.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.4.6.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.4.6.5.4. 市場規模・予測、技術別
8.4.6.5.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.5. ラメア
8.5.1. 主なトレンドと機会
8.5.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.5.4. 技術別市場規模・予測
8.5.5. 市場規模・予測、エンドユーザー別
8.5.6. 国別市場規模・予測
8.5.6.1. ラテンアメリカ
8.5.6.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.5.6.1.2. ソフトウェアツール別市場規模・予測
8.5.6.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.5.6.1.4. 技術別市場規模・予測
8.5.6.1.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.5.6.2. 中近東
8.5.6.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.5.6.2.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.5.6.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.5.6.2.4. 技術別市場規模・予測
8.5.6.2.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
8.5.6.3. アフリカ
8.5.6.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
8.5.6.3.2. 市場規模・予測：ソフトウェアツール別
8.5.6.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
8.5.6.3.4. 技術別市場規模・予測
8.5.6.3.5. 市場規模・予測：エンドユーザー別
第9章：競争環境
9.1. はじめに
9.2. トップウィニングストラテジー
9.3. トップ10プレイヤーの製品マッピング
9.4. コンペティティブ・ダッシュボード
9.5. 競合他社ヒートマップ
9.6. トッププレイヤーのポジショニング（2021年
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード： A03464
