市場概要
コンピュータビジョンAI世界市場は、2025年の234.2億米ドルから2030年には634.8億米ドルに達すると予測されており、2025年から2030年までの年平均成長率は22.1%と見込まれています。人工知能が支援するコンピュータ・ビジョンは、AIを活用して、機械が画像や動画などの世界から見たものを分析・解釈できるようにすることを扱います。AIのサブフィールドは、機械学習でコンピュータサイエンスを変革し、物体識別、画像分類、ビデオ分析などの活動を行うために使用されます。この成長は、ヘルスケア、自動車、小売、セキュリティなど、さまざまな業界で自動化とデータ分析を使用する傾向が高まっていることに起因しています。その拡大は、顔認識、交通分析、製造における欠陥などのアプリケーションに対するニーズの高まりに起因しています。市場成長の原動力は、AIハードウェアとAIプラットフォームの開発、MLアルゴリズムの強化、エッジコンピューティング投資の増加です。
ハードウェア技術の強化は、Al-facilitated computer vision技術の開発を後押しする重要な要因として浮上しています。GPU、TPU、エッジデバイスは、革命的な技術革新とともに進化し、計算速度と有効性を高めています。AIハードウェア全体のこれらの強化は、視覚データを分析するためのニューラルネットワークと実質的な機械学習アルゴリズムの深遠なアーキテクチャを可能にします。例えば、2024年12月、インテル・コーポレーションは、Intel Arc B580やB570のような新しいIntel Arc B-Series GPUを発表しました。これらもそのような戦略に基づいており、業界トップのパフォーマンス価値を提供し、アルのワークロードを高速化するように設計されていることが強調されています。
AIカメラ、センサー、フレームグラバー、光学系などのAIハードウェアが利用可能になったことで、ライブ画像やビデオ処理、詳細なパターンの識別、ディープニューラルネットワークの精緻なトレーニングが可能になり、主にコンピュータビジョン計算に影響を与えています。特定のAlアクセラレーション、強化されたメモリ帯域幅、およびエネルギープログレッシブ構造を持つスーパーバイジングチップもまた、市場の成長を促進します。これらの技術は、計算の妨げを最小限に抑え、処理の遅延を減少させ、Alとビジュアルインテリジェンスを商業的および個人的な使用に適用し、より実行可能にします。ハードウェアと最適化されたアルゴリズムとの相互作用が強化されることで、市場の成長がさらに促進されます。.
データプライバシーとセキュリティの法的問題により、コンピュータビジョンにおけるAIの成長にはかなりの限界があります。これらの技術の大半は、画像、ビデオ、生体認証データなどの個人データを管理・分析するもので、悪用や違反が起こりやすいものです。このような場合、プライバシー権、法的苦情、倫理的問題に抵触する可能性があり、組織がこのようなソリューションを導入することは困難です。また、不適切な慣行によるアイデンティティの損失も、潜在的な顧客やパートナーの機会を妨げるだけでなく、法的な対応やコンプライアンスにかかる費用も、ビジネスを圧迫する要因となっています。
コンピュータビジョンのAIは、顔認識やセキュリティなど様々なアプリケーションにおいて、アルゴリズムの偏見や差別の影響を受ける可能性があります。これは、不公正な市場結果と市場導入プロセスの遅れにつながります。また、機密情報に基づいて意思決定を行う場合、AIアルゴリズムにまつわる秘密は信頼性に欠けます。したがって、組織はデータ管理に細心の注意を払い、プライバシーを強化する技術的ソリューションを取り入れる必要があります。また、AIシステムの開発においては、法令遵守の達成も不可欠です。このような対策は、ヘルスケア、小売、製造、自動車、セキュリティの各分野におけるさまざまな課題を回避するために必要です。
ヘルスケア領域における急速な技術革新は、コンピュータ・ビジョン、特に医療用画像処理と診断において、Alに大きな可能性をもたらします。医療技術の進歩に伴い、Alを利用したシステムは、画像を解析して健康状態を特定し、その後に治療を決定するために必要となっています。
特に、病気の早期発見や個人に合わせた治療計画のために、医療におけるAl駆動の視覚分析ツールの必要性が高まっています。このような開発により、コンピュータビジョンにおけるAlの応用範囲が拡大し、高度な画像ソリューションに対する需要が高まっています。例えば、2024年4月、世界保健機関（WHO）は、コンピュータビジョン用Alを使用して医療画像を分析し、患者との対話を強化するデジタルヘルスアシスタント、S.A.R.A.H.を発表しました。この技術革新は、医療におけるAlの役割の拡大を強調し、コンピュータビジョン市場の成長の道をさらに開くものです。
医療分野への投資の増加も、市場の成長を後押しする要因の一つです。6月、メルク・グローバル・ヘルス・イノベーション・ファンド（Merck Global Health Innovation Fund）は、AIを活用した画像処理ソリューションを米国市場に拡大するため、Qure AIに4,500万米ドルのシリーズD資金調達を実施しました。Qure AIは、結核、肺がん、脳卒中などの疾患のAIによる検出を強化し、世界中で約2,700カ所の画像診断施設を展開。このような投資は、コンピュータビジョンにおけるAI市場の成長をサポートします。
コンピュータビジョンAIの急成長は、膨大なデータセットを使用する大規模プロジェクトに不可欠な、データの保存と管理にかかる高いコストによって改善される必要があります。Alモデルのトレーニングには多くのストレージが必要で、特に高解像度の画像や動画が含まれる場合、テラバイトを消費するデータセットもあります。その結果、データセンター、クラウドストレージ、高度なデータ管理システムに多額の資金を投資することになり、特に小規模な組織や新興企業にとっては大きな負担となります。このような高コストが参入障壁となり、アルドリブン・コンピュータ・ビジョン・ソリューションへの市場参入やイノベーションを制限しています。
最良の解決策は、このような組織のためにデータの保存と管理を革新し、最適化することです。エッジ推論の技術は、データ処理プロセスを中央ストレージから分散させる方法の1つとなっています。機械学習ベースの画像表現技術を含むデータ圧縮の技術は、パフォーマンスを犠牲にすることなくストレージの必要性を最小化するために使用されます。クラウドストレージ上のソリューションは、あらゆる組織の規模に対応する従量課金モデルを提供できます。さらに、分散化されたデバイス上でモデルの学習を可能にする連携学習は、データ転送とストレージの費用を最小限に抑えます。これらの方法は、経済的負担を軽減するだけでなく、コンピュータ・ビジョンにおけるAIの効率性とアクセシビリティを促進し、高度な視覚インテリジェンスを市場により多く参加できるようにします。
主要企業・市場シェア
コンピュータビジョンのAIエコシステムは、生データプロバイダー、データプロセッサー、クラウドストレージプロバイダー、ソフトウェアおよびプラットフォーム開発者、エンドユーザーで構成されています。NVIDIA Corporation（米国）、AMD（米国）、Intel Corporation（米国）、Qualcomm Technologies, Inc. 一方、クラウド・ストレージ・プロバイダーには、Microsoft Corporation（米国）、Alphabet Inc.（米国）、Amazon.com, Inc. これらの製品は、品質保証・検査、計測、識別、予知保全、測位、誘導などの用途に使用されます。
品質保証や検査のためのコンピュータ・ビジョンにおけるAIは、産業界が製品の品質向上を目指す中で急速に普及しています。手作業による検査やルールベースのビジョンシステムが一般的ですが、これらの方法は効率的ではなく、精度や拡張性も高くありません。これらのシステムを導入する直接的な結果として、欠陥の識別、分類、位置特定が完全に自動化されます。
これらのシステムは、自動車、電子機器、特に医薬品を生産する組織、製造業、その他多くの産業で、より少ないミスとコストで品質を保証するために使用されています。
この成長を促進する主な要因には、効率化とコスト削減を重視する製造業者の姿勢があります。Google CloudのVisual Inspection AIのようなAIツールは、より迅速で正確な欠陥検出を可能にし、手作業への依存を低減します。これらのスケーラブルなソリューションは、生産ラインや施設全体の品質管理を強化します。さらに、投資の増加が市場の成長を後押ししています。例えば、Eigen Innovationsが2024年10月に260万米ドルを資金調達した目的は、AI対応の熱検査ソリューションを開発し、工場が一貫した製品品質と信頼性のために完全自動化されたインライン検査を実施できるようにすることです。
AIビジョン・システムはまた、多くの産業でその汎用性が証明されています。自動車製造では溶接の継ぎ目や塗料の品質を、半導体製造ではウェハーやチップの欠陥を検査します。このような要因により、市場は飛躍的な成長を遂げています。
トレーニングは、AIシステムが視覚データを理解・解釈するための前段階です。AIモデルのトレーニングには、機械学習アルゴリズムに大規模なデータセットを使用して、分類、物体検出、意思決定を学習させる必要があります。これには、最適なアルゴリズムの選択、データセットのキュレーション、最高のパフォーマンスを得るためのモデルのチューニングなど、多くのステップが必要です。変数、矛盾、異常値に対処することで、トレーニングはAIシステムを時間の経過とともに常に向上させ、さまざまなタスクに熟達し、効率的にします。
トレーニング分野の優位性を高めている重要な側面は、高品質で多様なデータセットに対する飽くなき欲求です。同じAIモデルは、ヘルスケアにおける診断、自動車における欠陥検出、小売業における顧客の購買行動監視などの産業における重要なタスクに導入されています。合成データは、特にプライバシー規制の懸念から現実のデータセットが制限されている場合に、トレーニング目的で使用されることが多くなっています。このアプローチにより、より広範で実用的なモデル学習が可能になり、データ不足の問題も解決されます。このように、トレーニング分野がコンピュータビジョンAI市場の成長を牽引しています。
アジア太平洋地域は、コンピュータビジョンのAI市場を支配しています。この成長の原動力は、技術進歩の急速なペース、AIソリューションの採用増加、中国、日本、韓国、インドなどの主要経済国における政府の堅実な支援です。小売業、製造業、ヘルスケア、自動車などの主要産業は、自動化と顧客体験の改善を通じて業務効率の向上を推進するため、AIの需要を後押ししています。中国は政府の支援により、非常に強力なAIエコシステムを有しています。製造業から運輸業まで、さまざまな産業がインテリジェントな品質保証や完全自律システムのためにAIを搭載したコンピューター・ビジョンに依存しています。日本は、産業のデジタルトランスフォーメーションを強化するイニシアチブと相まって、技術革新とAIインフラの改善を通じてAIの能力を高めています。
韓国はAIの研究開発に注力しており、産業と物流のAI統合によって補完され、成長をさらに促進しています。インドもまた、医療、農業、製造業などさまざまな分野でAI能力を開発するため、AIに関するミッションを掲げています。このような推進要因には、大規模なデータセットのセットアップ、機械学習アルゴリズムの開発、クラウドの普及などがあります。このように、これらすべての要因が総合的に、この地域をコンピュータ・ビジョン市場におけるAIのリーダーとして位置づけると同時に、他のさまざまな業界全体で採用するためのイノベーションを推進しています。
2024年11月、インテル コーポレーションは、インテル ハードウェア向けに最適化されたランタイムと大規模言語モデルのサポート強化により、コンピュータビジョンのAIを進化させる新バージョンIntel OpenVINO 2024.5をリリースしました。これにより、ビジョン・アプリケーションのエッジ、クラウド、ローカル環境での効率的なAI展開が可能になります。
2024年11月、Texas Instruments Incorporatedは、エッジAIと高度なリアルタイム制御機能を統合したTMS320F28P55xおよびF29H85xマイクロコントローラ・シリーズを発表しました。これらのMCUは、車載および産業用アプリケーションの故障検出精度、意思決定速度、安全コンプライアンスを強化し、システムの効率性と持続可能性を向上させます。
2024年10月、Teledyne FLIR LLCは、合成的に生成されたデータを使用してAIおよび機械学習モデルの作成を自動化するITARフリーのAIモデル生成サービス、Prism AIMMGenを開始しました。この革新的なツールは、何百万枚もの注釈付き合成画像を生成することでコストと開発期間を大幅に削減し、商用、防衛、初動対応アプリケーション向けのモデルの迅速な微調整を可能にします。
2024年9月、Basler AGは、精密かつ効率的なアプリケーション向けに設計された革新的なAI画像解析ソフトウェアpylon AIを発表しました。pylon AIは、性能ベンチマークやプログラミング不要などの機能を備え、さまざまな業界向けの高度な画像解析への参入を簡素化します。
インテル コーポレーションは2024年6月、AIビジョン・ソフトウェアのアップデート版であるIntel® Geti™ 2.0.0をリリースしました。既存のお客様も、ビジョンAIソフトウェアの最新の進歩を活用するためにアップグレードすることができます。
コンピュータビジョンAI市場のトップ企業一覧
NVIDIA Corporation (US)
Microsoft Corporation (US)
Intel Corporation (US)
Alphabet Inc. (US)
Amazon.com, Inc. (US)
Cognex Corporation (US)
Qualcomm Technologies, Inc. (US)
Sony Group Corporation (Japan)
OMRON Corporation (Japan)
KEYENCE CORPORATION (Japan)
SICK AG (Germany)
Teledyne Technologies (US)
Texas Instruments Incorporated (US)
Basler AG (Germany)
Hailo Technologies Ltd. (Israel)
【目次】
はじめに
調査方法
エグゼクティブサマリー
プレミアムインサイト
市場概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス DRIVERS- グラフィックス・プロセッシング・ユニットとエッジデバイスの急速な進歩 – コンピュータビジョン能力を強化するクラウドプラットフォームの役割に対する意識の高まり – エッジ推論の重視の高まり RESTRAINTS- データプライバシーとセキュリティの問題 OPPORTUNITIES- ヘルスケア技術におけるイノベーションの増加 – 製造業における急速なデジタル変革 CHALLENGES- 高いデータストレージと管理コスト – 既存の技術インフラへのAIの統合に伴う複雑さ
5.3 バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.6 価格分析 主要企業の平均販売価格（オファリング別）（2024年 AIカメラの平均販売価格動向（地域別）（2021～2023年
5.7 技術分析 主要技術- エッジ推論- 機械学習 副次的技術- 自然言語処理- モノのインターネット（IoT） 副次的技術- クラウドコンピューティング
5.8 ポーターのファイブフォース分析 競争相手の強さ サプライヤーの交渉力 バイヤーの交渉力 代替品の脅威 新規参入の脅威
5.9 主要な利害関係者と購買基準 購買プロセスにおける主要な利害関係者 購買基準
5.10 ケーススタディ分析 ノータ、エヌビディアのエッジGPUとディープラーニングSDKを活用して交通の流れを最適化 アプテックス、アイアニウムンのヴァイディオAIビジョン・プラットフォームを統合し、顧客のセキュリ ティシステムを強化 ソロモン・テクノロジー・コーポレーション、ソルビジョンのAI搭載目視検査ツールを導入し、ベアリングの脅威の欠陥を検出 ベルックス、シック・アグのアプリスペース・プラットフォームと統合されたディープラーニング技術を採用し、複雑な検査作業を自動化 ソロモン・テクノロジー・コーポレーション、ソルビジョンのツールを導入し、タブレット検査の精度と効率を向上
5.11 投資と資金調達のシナリオ
5.12 貿易分析 輸入シナリオ（HSコード8471） 輸出シナリオ（HSコード8471）
5.13 特許分析
5.14 主要会議とイベント（2024-2025年
5.15 規制の状況 規制機関、政府機関、その他の組織の標準と規制
コンピュータビジョンにおけるAIのユースケース
6.1 導入
6.2 物体検出
6.3 画像認識
6.4 顔認識
6.5 動作解析
6.6 マシンビジョン
AIベースのコンピューター・ビジョンで使用される機械学習モデル
7.1 導入
7.2 教師あり学習
7.3 教師なし学習
7.4 強化学習
コンピュータビジョンにおけるAI市場、用途別
8.1 導入
8.2 品質保証・検査 自動化された品質検査への需要の高まりが市場成長を牽引 欠陥検出 表面検査 封じ込め検出 包装・ラベリング検査
8.3 3D測定システムの進歩が市場を牽引 3D測定＆プロファイリング 現場測定＆モニタリング
8.4 政府サービスにおける顔認証の採用拡大が人物認証製品認証の需要を促進
8.5 予知保全：機器の信頼性と運用効率の向上が市場成長を促進 機械の健全性監視：摩耗と破損の検出
8.6 位置決め・誘導 AI搭載コンピュータビジョンシステムを搭載したロボットアームの採用が増加し、ロボットアーム誘導 自動搬送車市場を牽引
コンピュータビジョンにおけるAI市場、機能別
9.1 導入
9.2 トレーニング 高品質のトレーニングデータに対する需要の高まりが市場成長を加速
9.3 推論 AIハードウェアと推論ソリューションへの投資の増加が市場成長を促進 コンピュータビジョンにおけるAI市場：技術別
コンピュータビジョンにおけるAI市場：技術別
10.1 導入
10.2 MACHINE LEARNING DEEP LEARNING- ディープラーニング研究への投資増が市場成長を促進 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS- エッジベースのAIソリューションへの需要増がセグメント成長を促進
10.3 パーソナライズされたカスタムコンテンツへのニーズの高まりが市場成長を後押しするジェネレーティブAI
コンピュータビジョンのAI市場、垂直市場別
11.1 導入
11.2 自動車分野：先進運転支援システムにおけるAIの統合が車載監視システム自律走行車の需要を押し上げる
11.3 民生用電子機器における拡張現実（AR）の採用拡大が市場を牽引 スマートフォン、タブレット スマートホームデバイス AR/VR
11.4 医療 AI主導の患者モニタリングと予後予測が市場成長を加速 医療画像 患者モニタリング 手術支援
11.5 小売業 紛失防止ソリューションへの注目度の高まりが市場成長を促進 顧客体験管理 在庫管理
11.6 セキュリティと監視 小売業で在庫管理と顧客行動分析への注目度が高まり、犯罪検知 侵入検知 ナンバープレート認識
11.7 製造業 自動組立ライン監視システムの需要増が品質検査予知保全の需要を喚起
11.8 農業 AI を活用した作物モニタリング・ソリューションへの需要の高まりがセグメント成長を促進 作物モニタリング 家畜管理 精密農業
11.9 運輸・物流 倉庫・配送ハブにおける自動化ニーズの高まりがセグメント成長を後押し フリート管理 ドライバー行動分析 ルート最適化 在庫追跡
11.10 その他の業種
コンピュータビジョンのAI市場、製品別
12.1 導入
12.2 カメラ カメラへのAI 技術の統合が増加し、セグメント成長を牽引
12.3 需要を押し上げるリアルタイム画像処理用フレームグラバーの使用増加
12.4 光学機器 自律走行車における先進光学機器の重要性の高まりが市場成長を加速
12.5 LED 照明 医療と製造における LED 照明の用途拡大が市場成長を促進
12.6 プロセッサ CPU- エッジAIデバイスにおけるCPUの統合が進み、市場成長を促進 GPU- 迅速な画像処理機能が市場成長をサポート ASIC- AI推論とトレーニングの最適化におけるASICの役割が拡大し、市場成長を促進 FPGA- レイテンシ関連の課題に対処するため、エッジコンピューティングにおけるFPGAの採用が急増し、市場成長を促進
12.7 AIビジョンソフトウェア AIビジョンの新興企業への投資の増加が市場を牽引
12.8 AIプラットフォーム リアルタイムデータ処理技術の採用が増加し、セグメント成長を促進
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レポートコード：SE 6211