AI画像認識市場規模は、2023年の43.9億米ドルから2028年には109.1億米ドルに成長し、予測期間（2023年～2028年）のCAGRは19.94%になると予測されます。
人工知能（AI）は、人間の知性の認知プロセスを技術で再現する技術分野である。画像認識は、その創設以来、人工知能の最も有利で有益なアプリケーションの1つとして長い間認識されてきた。コンピュータビジョンと密接に関連する画像認識は、画像内の物質を認識・理解するコンピュータの能力を扱うコンピュータサイエンスの学際的分野である。
主要ハイライト
人工知能（AI）は、言語認識ソフトウェア、スマートフォンのAI強化カメラ、銀行の金融取引分析、自動運転車のアルゴリズムなど、日常生活のさまざまな側面に組み込まれている。診断から治療の推奨に至るまで、数多くの用途にAIが登場したことで、医療画像は根本的な変革を遂げようとしている。
人工知能（AI）技術の採用が増加しているのは、業務を強化・自動化し、ユーザー体験を豊かにする能力があるからである。放射線診断など医療分野でのAI採用の増加は、予測期間中のAI市場の成長を促進すると予想される。防衛分野では、技術開発に莫大な予算が割り当てられており、AIの技術革新を促進すると予想される。
ビッグデータはさまざまな産業で広く採用されている。インターネットの強固な普及と新技術により、世界的に生成されるデータが大量に増加している。モノのインターネット、インダストリー4.0、5Gなどの技術が人工知能を後押ししている。技術の進歩によるデータ生成の大量増加は、ビッグデータをもたらす。AIは、データ準備、データ可視化、予測モデリング、その他、時間と労力がかかる複雑な分析作業を自動化・改善することで、ビッグデータ分析を簡素化する。AIは、膨大で複雑なデータセットの分析をスピードアップし、関連するユーザーインサイトを浮かび上がらせる。
AIやディープラーニングの応用がハイテク大手から中小企業まで世界的に拡大するにつれ、人工知能技術者のニーズは大幅に高まっている。しかし、専門のAI技術者は不足していた。
COVID-19は、AI導入の増加を目の当たりにした業界もあれば、減少に直面した業界もあり、市場にプラスの影響を与えた。パンデミックは、デジタル・トランスフォーメーションに関する重要な洞察を企業経営者に教育した。データ分析と人工知能が組織にもたらす可能性は、最も説得力のある教えのひとつである。例えば、AIは公共部門のプロセス、人材、サービスをオンライン化し、地方政府、地域政府、国家政府にAIを導入するよう促している。数ヶ月の間に、世界各国の政府は、一般市民への教育や患者のスクリーニングから接触者の追跡・追跡まで、ウイルスと戦うための武器としてAIを使用することを学んだ。
市場動向
ヘルスケア分野が大きな成長を遂げる見込み
ヘルスケア分野におけるAI画像認識技術の採用は、CTスキャン、X線、超音波、磁気共鳴イメージングにおける人工知能画像認識技術の幅広い用途のおかげで、世界的に急速に拡大している。さらに、セキュリティや患者識別の向上から患者のモニタリングや診断の改善に至るまで、AI画像認識技術は患者の体験を改善し、医療従事者の作業負荷を軽減するのに役立っている。
さらに、AI画像認識モデルは様々な症状の診断を支援することができる。このモデルは、MRIやX線装置からの画像やその他の視覚的出力をスキャンし、モデルが識別するように訓練された医療上の異常を検出し、場所を特定し、フラグを立てるために訓練され、導入されることができる。例えば、画像内の腫瘍の数と正確な位置を特定し、医療従事者の注意を悪性または癌性要素に向けるのに役立つ。
さらに、AI画像認識モデルは、診察結果から患者の結果に密接に関連する類似の状態に関する情報を検索するのに役立つ。MRIやX線検査は、がん、骨折、その他多くの疾患を含む様々な病気や外傷に対する洞察力のある画像を医療チームに提供するために、すでに実装されている。画像類似性検索は、類似した画像を検索することによって、この分野に利益をもたらすことができる。類似した画像は、懸念される患者の画像と似たような外見のX線画像やMRI画像を提供することによって、医師が正確な診断を下すのに役立つ。
さらに、チェックインとチェックアウトのプロセスは、ヘルスケアセットアップの基本である。AI画像認識技術は、それらをより利用しやすく、より迅速にすることができ、同時に病院スタッフの作業負担を軽減することができる。2026年までに、医療現場でロボット支援手術を使用することによる潜在的な年間利益は、世界全体で約400億米ドルになると予測された。さらに、バーチャル看護助手AIアプリケーションの利用による年間価値は200億米ドルに達すると予測された。患者が施設に入ると、顔認識システムが患者の顔をスキャンし、病院のデータベースと照合する。患者の身元は、書類や追加の身分証明書なしでリアルタイムで確認される。
さらに、いくつかの要因が同時に放射線科におけるAIの統合を後押ししている。まず、多くの国で放射線学の訓練を受けた医師が不足しており、画像診断の需要が高まっていることを考慮すると、作業効率と生産性の向上に役立つ。
アジア太平洋地域が急成長市場になる見込み
中国、インド、日本などの国々の製造業、ヘルスケア、小売業、電子商取引などのエンドユーザー産業におけるAI画像認識サービスの採用が、アジア太平洋地域におけるこの市場シェア上昇の原因となっている可能性がある。この分野における先端技術の採用は近年加速している。データ処理、ストレージ、可用性とともに、コンピューティング・システム全体の容量も増加している。
Center for Security and Emerging Technologies (CSET)の報告書によると、インドはAIのエコシステムにおいて重要なプレーヤーであり、不可欠なパートナーになる準備が整っている。米国のシンクタンクが発表した調査によると、インドのAI政策は正しい方向に向かっている。ユニコーン・クラブには、さらに6社のインドのテクノロジー系新興企業が加盟した。インドは2020年に7社、2019年に6社のユニコーンを輩出したに過ぎない。専門家は、2025年までにインドには150社以上のユニコーンが誕生すると見ている。
さらに、政府や組織はガバナンスのためのAI技術の研究開発に投資している。中国政府は次世代人工知能開発計画の策定を発表し、2030年までに政策支援、中央調整、総額1500億米ドル以上の投資を約束した。この10年の終わりまでに、中国のAIビジネスは年間1,600億米ドルの売上を生み出し、関連産業は年間1兆6,000億米ドルの売上を生み出すと予想されている。
アジア太平洋地域の市場は、中国がセキュリティや監視システムで顔認証の利用を拡大していることから、拡大が見込まれている。その一例として、中国政府は実名登録法を施行し、住民のオンライン・アカウントを政府の公式IDとリンクさせることを義務付けている。こうした規制により、国全体で画像認識の利用が増加している。これが研究市場を牽引するだろう。
eコマース分野でもAI画像認識の利用が進んでいる。視覚検索の市場は過去に大きく成長した。今日の消費者は言葉よりも商品写真を使って商品を探す傾向が強いため、これは重要な意味を持つ。同地域のAI画像認識企業は新製品を開発しており、アジア太平洋地域の政府機関は、同地域の技術的要因を高級化し、デジタルトランスフォーメーション政策を強化するために多額の投資を行っている。このような取り組みや開発が、この地域の研究市場を牽引していくだろう。
産業概要
調査対象市場における激しい競合関係は高く、予測期間中も維持されると予想される。この市場の主要プレーヤーは定期的に製品を革新しており、持続可能な競争優位性を獲得している。このため、新製品を革新・導入するために、プレーヤー間の競争は常に激しい。激しい競争は価格を低下させ、業界全体の収益性を低下させる。
2022年8月、非構造化画像、動画、テキスト、音声データ向けAIプラットフォームのリーディングカンパニーであるクラリファイは、クラリファイのプラットフォーム上に構築された新しい無料サービス「クラリファイ・コミュニティ」を開始した。データサイエンティストや開発者が利用する。ノーコードのビジネス・ユーザーがモデルやワークフローを簡単に作成し、グローバルに他のユーザーと共有することができ、すべての人がAIを利用し、その恩恵を受けることができるという現実を前進させます。
2022年9月、国際産科婦人科超音波学会（ISUOG）世界会議2022が9月16日から9月18日まで英国ロンドンで開催されることになった。サムスン電子の子会社で大手医療機器メーカーのサムスン・メディソンは、この催しに参加し、ハイエンドのHERA W10産科・婦人科用超音波診断装置のデモを行う。HERA W10システムには、インテリジェントアシスト（AI診断ソリューション）、V8、V7が搭載されている。これら2つの最高級超音波診断装置は、様々な医療分野でプレミアムAI診断ソリューションとともに採用することができる。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場の洞察
4.1 市場概要
4.2 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
4.2.1 サプライヤーの交渉力
4.2.2 買い手の交渉力
4.2.3 新規参入者の脅威
4.2.4 代替製品の脅威
4.2.5 競争ライバルの激しさ
4.3 産業バリューチェーン分析
4.4 COVID-19の市場への影響評価
5 市場ダイナミクス
5.1 市場促進要因
5.1.1 AI採用の拡大
5.1.2 ビッグデータ分析の利用の増加
5.1.3 ハードウェアのコスト低下
5.2 市場の阻害要因
5.2.1 技術的専門知識の不足
6 市場区分
6.1 タイプ別
6.1.1 ハードウェア
6.1.2 ソフトウェア
6.1.3 サービス
6.2 エンドユーザー分野別
6.2.1 自動車
6.2.2 BFSI
6.2.3 ヘルスケア
6.2.4 小売
6.2.5 セキュリティ
6.2.6 その他のエンドユーザー分野
6.3 地域別
6.3.1 北米
6.3.2 ヨーロッパ
6.3.3 アジア太平洋
6.3.4 ラテンアメリカ
6.3.5 中東・アフリカ
7 競争環境
7.1 企業プロファイル
7.1.1 アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon.Com Inc.）
7.1.2 グーグル合同会社（Alphabet Inc.）
7.1.3 クラリファイ（Clarifai Inc.
7.1.4 IBMコーポレーション
7.1.5 インテル・コーポレーション
7.1.6 マイクロン・テクノロジーズ・インク（Micron Technologies Inc.
7.1.7 マイクロソフト・コーポレーション
7.1.8 エヌビディア・コーポレーション
7.1.9 クアルコム・インコーポレイテッド
7.1.10 Samsung Electronics Co. Ltd.
7.1.11 ザイリンクス（AMD Inc.）
8 投資分析
9 市場の将来性
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資料コード： MOI18101354
