小売業におけるジェスチャー認識市場規模は、2023年の23億7,000万米ドルから2028年には52億5,000万米ドルに成長し、予測期間（2023年～2028年）のCAGRは17.26％になると予測されます。
同市場は、世界的な一人当たり所得の増加、技術開発、小売業界におけるデジタル化の進展から恩恵を受ける可能性が高い。モノのインターネット（IoT）の利用拡大や、製品消費における快適性と利便性へのニーズの高まりも、市場拡大の原動力となっている。
Global Alliance for Improved Nutritionによると、2022年までにインド国内の食品小売店舗数は約1,300万店舗になると見られている。この中には、従来型の店舗と新規の店舗が含まれる。2013年以降、一貫して成長を続けているが、その主体は従来型の小売業者である。多くの小売店は、研究された市場が拡大する機会を提供するだろう。キーボードやマウスのような従来のインターフェース・ツールよりも手頃な価格でハンド・ジェスチャー検出を実現するために、さまざまなプロトタイプが作られてきた。ハンド・ジェスチャーは表現力が豊かで、環境と容易に相互作用し、情報を効果的に伝達するため、大手サプライヤーの関心が高まっている。
信頼性の高い個人認識は、さまざまなアクセス制御システムで必要とされている。こうしたシステムの例としては、ATM、ノートパソコン、携帯電話などがある。これらのシステムが、信頼性が高く強固な認証の要求を満たさない場合、潜在的な詐欺師がこれらのシステムにアクセスする可能性がある。アクセス制御システムのセキュリティを強化するために、2つの要素を組み合わせてユーザーを認証する2要素認証（T-FA）が導入されている。このような要素は、研究された市場を牽引すると予想される。
さらに、小売業者は顔認識技術を利用することで、より迅速で摩擦のない取引を実現し、豊富な分析を通じて顧客満足度を高め、ターゲットを絞った広告を提供し、従業員の勤怠管理と店舗のセキュリティを向上させ、VIPやロイヤルティプログラム会員向けの体験をパーソナライズすることができる。スマート・リテール・テクノロジーへの投資は、店舗が最高の店舗体験を提供し続け、ブランド・ロイヤルティと売上を向上させることを保証する。
コンピュータが手の動きを視覚的に認識する能力は、HCIの将来の発展にとって極めて重要である。手のジェスチャーは多様であり、複数の意味を持ち、時空間的に変化すること、人間の手は複雑な非剛体物体であるため認識が困難であること、コンピュータビジョンはそれ自体が非ポーズ問題であること。
COVID-19の大流行により、非接触通信が不可欠となった。AR/VRや生体認証の背景に追いやられていたジェスチャー認識は、この恩恵を受けた。プラットフォームに依存しないジェスチャー検出システムが開発されれば、市場は大きく成長する余地があった。さらに、消費者がAR/VRシステムに慣れ親しみ、スクリーンとの必要最小限のインタラクションで、様々な産業への応用が広がる可能性がある。スマートフォンと広告スペースが連携し、デジタル領域で関連広告をシームレスに発信し、情報を配信するようになった。
これは、様々な国で実施されるであろう数多くのスマートシティプロジェクトに対応するものである。
市場動向
タッチレス技術が主要シェアを占める見込み
タッチレス・テクノロジーは、人の手を介さずに自動的にシャットダウンするためエネルギー効率が高く、エネルギー損失とコストが削減される。衛生レバーのようなシンプルで手動式の対策は、汚染された表面から従業員を守るために企業が使用することができる。健康関連の告発や罰金の可能性が低くなるため、タッチレス技術の導入で発生するコストを相殺することができる。タッチレス・テクノロジーは、利便性を中心とした、より合理的で、自主的で、楽しい消費者体験を可能にし、改善する可能性を秘めている。
さらに、音声認識ソフトウェアを使えば、ユーザーは口頭でタスクを実行できる。アップルのSiri、グーグルのHome、アマゾンのAlexaなどがその例だ。中小企業は、音声で作動するATMや電車の発券装置など、商業用や公共用の音声認識ソフトウェアを開発している。企業は、入力時間を短縮し、手作業による記録から解放され、音声で作動するタッチフリーのデバイスを使用することで、顧客がカレンダーに音声でイベントを追加できるようになるかもしれない。
さらに、タッチレス・ジェスチャー認識は、万引きや乱暴な常連客のデータベースと照らし合わせて入店者全員をスクリーニングすることで、常習犯を特定し、防止することができる。顔認識ソフトウェアを搭載したカメラが犯罪者を特定し、適切かつ安全にその人物に近づくことができるようになると、システムは犯罪者の身元、店内の位置、ブロックリストの理由を従業員に迅速に提供します。このように既知の犯罪者のブロックリストを作成することで、ミスや偏見が少なくなり、排除される。また、この戦略により、ロス防止スタッフは顧客や従業員のセキュリティ確保に専念することができます。
タッチレス・ベースのジェスチャー認識POSシステムは、迅速かつ簡単に顧客の身元を確認し、支払いを可能にする。顧客は、これまでの生体認証技術と同様に、クレジットカードやスマートフォンを必要とせずに取引を完了できる。ジェスチャー認識技術を使用することで、不正取引を阻止することができる。最新のなりすまし防止技術は、ユーザーのカードやスマートフォンが盗まれても、窃盗犯が顔認識システムを欺くことを阻止する。この技術は、カメラの前にいる顔が実在の人物であり、データベースと一致することを確認することで、なりすましの努力を防ぐ。
米国国勢調査局によると、小売業の総売上高は2022年末までに約7兆1000億米ドルに達し、前年比で約5億米ドル増加する。ウォルマート、コストコ、アマゾンなど、世界トップクラスの小売企業が米国に本社を置いている。特にアマゾンは、eコマースの世界的な拡大に伴い、例外的な収益の伸びを見せている。このような莫大な小売売上高は、研究された市場を牽引すると予想される。
急成長を遂げるアジア太平洋地域
統計計画実施省（MOSPI）によると、インドの消費支出は2022年第2四半期の22079億1000万インドルピーから第3四半期には22兆2957億2000万インドルピーに上昇した。さらに、総務省統計局によると、2021年のオンライン食料品購入への世帯月平均支出は2.3千円超であったのに対し、家電製品への支出は1.2千円超にとどまった。2021年には、世帯の月間オンライン支出は16,000円近くになる。これは、ジェスチャー認識システムを導入して顧客体験を向上させる小売企業にとって好機となる可能性がある。
さらに、Global Agriculture Information Networkによると、2022年、インドには約1,300万店舗の食料品小売店が存在する。このカテゴリーには、伝統的な小売業者と新しい小売業者の両方が含まれる。2013年以降、一貫して店舗数は増加しているが、その大部分は従来型の店舗である。さらに、中国国家統計局によると、2021年には全国に292,383の小売チェーン店があった。
今後の研究では、提案された技術をモノのインターネット（IoT）と拡張・統合し、完全自動化を実現し、理想的でない条件下でのジェスチャー認識セグメンテーション性能を向上させる必要がある。異なるサイズの虹彩、暗い虹彩、眼鏡やまぶたによる閉塞、照明、非協力的なサンプル、鏡面反射など、理想的でない虹彩画像に対するセグメンテーション性能を向上させるために、ディープラーニングに基づく高効率な虹彩画像セグメンテーション技術が開発された。
同市場のベンダーは、市場シェアを獲得するために新製品を開発している。例えば、AIクラウドを提供する百度AIクラウドは2022年3月、手話翻訳やライブ通訳用のデジタルアバターを数分で作成できるAI手話プラットフォームを発表した。Baidu AI Cloudのデジタルアバター・プラットフォームXiLingの新製品として発表されたこのプラットフォームは、自動化された手話翻訳へのアクセスを増やすことで、聴覚障害者（DHH）コミュニティのコミュニケーションの障壁を取り除く手助けをすることを約束している。
中国経済の成長に伴い、消費者の需要と生活・消費パターンは顕著に変化している。小売ブランドやショッピングセンターは、小売のあらゆる側面のデジタル化を実現し、バリューチェーン全体の効率を向上させ、運営コストを引き下げるために新技術を採用するだけでなく、洗練された小売サービス、小売商品、小売空間を創造するために積極的に革新し、新たなビジネスモデルを策定することによって、新たな消費によって生み出されるビジネスチャンスを積極的に捉え続けている。
産業概要
小売業界におけるジェスチャー認識市場は細分化されている。主要プレーヤーとしては、ソニー株式会社、Apple Inc.、Google LLC.などが挙げられる。製品投入、研究開発費の高騰、提携・買収などが、激しい競争を維持するために各社が採用している主要な成長戦略である。
2023年2月、世界的なホログラム拡張現実（「AR」）技術プロバイダーであるWiMi Hologram Cloud Inc.は、3Dジェスチャー追跡アルゴリズムを開発した。これは、対象となるジェスチャーの位置を収集し、その動きをビデオフレーム内の連続的な点の軌跡に変換することで、数学的アルゴリズムを用いて人間のジェスチャーを解読し、ユーザーのジェスチャーを監視する方法である。3次元ジェスチャ追跡アルゴリズムは、コンピュータビジョンにおける重要な研究分野である。このシステムは、ジェスチャ、カメラの姿勢、および位置情報を使用してユーザーの動きを追跡するため、ビデオ・ストリームにおけるジェスチャ追跡問題の解決に多少役立ちます。
2022年7月、さまざまなエレクトロニクス・アプリケーションの顧客にサービスを提供する世界的な半導体のパイオニアであるSTマイクロエレクトロニクスは、最新のFlightSense飛行時間（ToF）マルチゾーン・センサを発表した。必要不可欠なソフトウェア・アルゴリズム群との組み合わせにより、特にPC市場に適したユーザー検出、ジェスチャー認識、侵入者警告のためのターンキー・ソリューションを提供します。
【目次】
1 はじめに
1.1 調査成果物
1.2 前提条件
1.3 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場概要
4.2 市場促進要因と阻害要因の紹介
4.3 市場促進要因
4.3.1 機械とのコミュニケーションにおけるジェスチャーへの依存度の増加
4.3.2 小売業界におけるジェスチャー認識対応デバイスの利用増加
4.4 市場の阻害要因
4.4.1 ジェスチャー認識技術に関連するアルゴリズム、数学、その他の複雑さ
4.5 産業バリューチェーン分析
4.6 産業の魅力 – ポーターのファイブフォース分析
4.6.1 新規参入の脅威
4.6.2 買い手／消費者の交渉力
4.6.3 サプライヤーの交渉力
4.6.4 代替製品の脅威
4.6.5 競争ライバルの激しさ
5 技術スナップショット
6 市場区分
6.1 技術別
6.1.1 タッチベースのジェスチャー認識
6.1.2 タッチレスジェスチャー認識
6.2 地域別
6.2.1 北米
6.2.2 ヨーロッパ
6.2.3 アジア太平洋
6.2.4 ラテンアメリカ
6.2.5 中東・アフリカ
7 競争環境
7.1 企業プロフィール
7.1.1 アップル社
7.1.2 コグニテック・システムズGmbH
7.1.3 Crunchfish AB
7.1.4 Elliptic Labs
7.1.5 GestureTek, Inc.
7.1.6 グーグルLLC
7.1.7 インフィニオンテクノロジーズAG
7.1.8 インテル・コーポレーション
7.1.9 マイクロソフト株式会社
7.1.10 オムロン株式会社
7.1.11 ソニー株式会社
8 投資分析
9 市場機会と将来動向
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資料コード： MOI18101043