ビデオ監視におけるAIの世界市場規模は、2023年に56億米ドルとなり、2028年には163億米ドルに達すると予測され、2023年から2028年までのCAGRは23.7%で成長する見込みです。2023年には、AIベースの分析をカメラやビデオ管理システム（VMS）の標準機能として搭載するメーカーが増加すると予測されています。セキュリティカメラがほぼすべての環境に普及している現在、それらをすべて手動で監視する作業は、人間のオペレーターにとって非常に困難になっています。AIベースのアナリティクスを組み込むことで、セキュリティの専門家は、膨大な量の画像やデータを効果的に処理・管理するための貴重なツールを得ることができます。
市場動向
推進要因：ディープラーニングとコンピュータビジョンの進歩
ディープラーニングとコンピュータビジョンの進歩が、ビデオ監視市場におけるAIの採用を促進しています。機械学習の一分野であるディープラーニングは、視覚データを分析するための高精度で効率的なアルゴリズムの開発を可能にすることで、コンピュータビジョンに革命をもたらしました。ビデオ監視の文脈では、ディープ・ラーニング・アルゴリズムはビデオ・ストリームをリアルタイムで分析し、対象物、イベント、異常を迅速かつ正確に検出することができます。例えば、車両、人、武器などの特定の物体を識別し、その動きを追跡し、行動を分類することができます。また、ディープラーニングの進歩により、顔認識システムの精度と信頼性が向上し、ビデオ監視アプリケーションにおいてより強固な識別と認証が可能になりました。
抑制： プライバシーへの懸念と倫理的配慮
プライバシーへの懸念と倫理的配慮は、ビデオ監視市場におけるAIの導入に影響を与える重要な阻害要因です。AIを搭載したビデオ監視システムの普及は、プライバシーの侵害、収集したデータの悪用の可能性、常時監視の倫理的意味合いについて疑問を投げかけます。主な懸念事項の1つは、個人データの収集と保存です。AIベースのビデオ監視システムは、膨大な量のビデオ映像をキャプチャし、分析します。このため、個人情報への不正アクセスやデータ漏洩、悪用の可能性が懸念されます。セキュリティの維持と個人のプライバシー権保護のバランスを取ることが重要な課題です。
機会 スマートシティ構想の成長
スマートシティ構想の拡大は、ビデオ監視にAIを採用する大きな機会をもたらします。スマートシティは、先進技術を活用して生活の質を高め、都市インフラを改善し、資源管理を最適化します。AIを搭載したビデオ監視システムは、これらの目標を達成し、都市環境が直面するさまざまな課題に対処する上で重要な役割を果たします。スマートシティ構想における重要な機会の1つは、公共の安全の強化です。AIベースのビデオ監視は、公共スペース、交通システム、重要なインフラストラクチャのリアルタイム監視を可能にします。AIビデオ監視は、不審な活動、群衆管理、または交通事故を自動的に検出して警告することにより、犯罪防止、緊急対応、および全体的な公共の安全に貢献します。
課題：システムの信頼性と誤検知
システムの信頼性と誤検知は、AIベースのビデオ監視システムにおける重要な課題です。AIアルゴリズムは脅威検知や行動分析に高度な機能を提供することができますが、システムの信頼性を確保し、誤検知アラートを最小限に抑えることは、これらのシステムの有効性と効率を維持するために極めて重要です。課題の1つは、脅威検知における高い精度と信頼性の必要性です。AIビデオ監視システムは、セキュリティ上の脅威を正確かつリアルタイムに検知・特定できなければなりません。脅威が検出されない「偽陰性」は、深刻な結果をもたらす可能性があります。これとは対照的に、良性のイベントが脅威としてフラグ付けされる誤検出は、アラートの疲労とリソースの浪費につながります。誤検知を減らすことは特に重要です。過剰な数の誤警報は、セキュリティ担当者を圧倒し、本物の脅威に効果的に対応する能力を低下させます。また、自己満足に陥ったり、アラートを無視したりすることにもつながり、システムの信頼性と信用性を低下させます。
ビデオ監視におけるAI市場は、この業界で豊富な経験を持つ、確立された、財務的に健全なメーカーによって支配されています。これらの企業は、多様な製品ポートフォリオ、最先端技術、強力なグローバル販売・マーケティングネットワークを持っています。市場をリードする企業には、Hangzhou Hikvision Digital Technology Co. (中国）、Dahua Technology Co. (中国）、Avigilon Corporation（カナダ）、Milestone Systems A/S（デンマーク）、YITU Tech（中国）、SenseTime（中国）、Agent Video Intelligence Ltd. (米国）などがあります。
予測期間中、ハードウェア向けビデオ監視AIが最も高い市場シェアを占める見込み
ハードウェア分野の市場は、AIベースのビデオ監視システムの総コストの60％以上をハードウェアが占めることが要因です。また、複数の業種でセキュリティに対する懸念が高まっているため、世界中でカメラの導入が増加しています。業界のIPカメラへのシフトは、より優れた低照度性能、物体追跡、内蔵セキュリティを提供する多くのハードウェアベースの技術革新をもたらしました。技術の進歩により、有害な機器などのアイテムをズームインしてスキャンするようにプログラムできる、高度に専門化された監視カメラが登場しています。これらの要因がビデオ監視ハードウェア市場におけるAI市場を牽引しています。
展開モードに基づくと、予測期間中に最も高いCAGRを維持するのはクラウドベースのビデオ監視AI市場
ビデオ監視におけるクラウドベースのAIは、その数多くの利点と潜在的なメリットにより、今後ますます普及する見込みです。主な理由の1つは拡張性です。監視カメラで生成されるビデオデータの急激な増加に伴い、クラウドベースのAIは、大量のビデオ映像を効率的に処理できるスケーラブルなソリューションを提供します。クラウドコンピューティングのパワーを活用することで、AIアルゴリズムは膨大な量のデータをリアルタイムで分析・処理し、異常や脅威、不審な行動を迅速に検知することができます。さらに、クラウドベースのAIでは、ビデオデータの一元管理と保存が可能なため、オンサイトのハードウェアやインフラが不要になり、コストの削減とメンテナンスの簡素化が実現します。このアクセシビリティと柔軟性により、ビデオ監視におけるクラウドベースのAIは、あらゆる規模の企業や組織にとって魅力的な選択肢となっています。
ビデオ監視用AIのインフラストラクチャ市場は最も高いCAGRで成長
ビデオ監視用AIのインフラ市場は、いくつかの要因に後押しされ、注目すべき投資と技術の進歩に支えられて、将来的に大きな人気を獲得する見込みです。主要な推進要因の1つは、交通システム、都市、公共の場における公共の安全とセキュリティの重視の高まりです。世界中の政府や組織は、市民やインフラの安全を確保する上でビデオ監視が果たす重要な役割を認識しています。最近の報道では、スマートシティ構想や交通インフラへの投資が増加していることが強調されており、特にAI機能と統合された高度なビデオ監視システムの導入に焦点が当てられています。これらのシステムは、不正アクセス、交通違反、不審な行動などの潜在的な脅威をプロアクティブに検出して対応することで、状況認識を強化し、タイムリーな介入を可能にします。
アジア太平洋地域のビデオ監視AI市場が予測期間中に最も高い市場シェアを占める見込み
中国は、ビデオ監視装置およびシステムの世界的な最大消費国の1つです。国家発展改革委員会のデータによると、同国はセキュリティを強化し、社会の安定を維持するために、重要な公共エリアに顔認識技術を搭載したビデオ監視カメラを導入することを決定しています。特筆すべきは、中小企業や住宅分野でビデオ監視システムの市場が拡大していることです。鉄道、空港、スタジアム、高速道路など、中国の大規模なインフラプロジェクトは、低照度条件でも鮮明な画像を撮影できる高解像度監視システムの需要を促進しています。中国政府が都市監視とスマートシティ構想に力を入れていることも、AIベースのビデオ監視システムの全国的な普及を後押ししています。
主要企業
ビデオ監視のAI企業は、Hangzhou Hikvision Digital Technology Co. (Ltd.（中国）、Dahua Technology Co. (Ltd.（中国）、Avigilon Corporation（カナダ）、Milestone Systems A/S（デンマーク）、YITU Tech（中国）、SenseTime（中国）、Agent Video Intelligence Ltd. (米国）などがあります。
セグメント
サブセグメント
製品別
ハードウェア
ソフトウェア
サービス別
導入形態別
オンプレミス
クラウドベース
ユースケース別
銃の検出
産業用温度モニタリング
異常検知と行動認識
顔認識/人物検索
物体検出と追跡
侵入検知と周辺保護
煙・火災検知
交通流分析／事故・交通インシデント検知
誤報フィルタリング
駐車監視
車両識別とナンバープレート認識
業種別
商業
住宅
インフラ
軍事・防衛
公共施設
工業
地域別
北米
欧州
アジア太平洋
ロサンゼルス
2023年6月、Milestone Systems社は、ビデオ管理ソフトウェア（VMS）ユーザーの進化する要求に応えるために設計されたソフトウェアアップグレード、XProtect 2023 R2の最新製品アップデートを発表しました。
2023年5月、世界をリードするビデオ中心のAIoTソリューションとサービスプロバイダーであるDahua Technologyは、ユーザーがより正確かつ便利に目的のビデオを見つけることができる最新のAcuPickビデオ検索技術を正式にリリースしました。
モトローラ・ソリューションズは2023年5月、公共安全機関にリアルタイムの現場情報とコラボレーションの新たな重要な情報源を提供する、モバイルブロードバンド機能を備えた次世代ボディーカメラV700を発表しました。V700は、標準的な操作ビューを提供するクラウドベースのプラットフォームであるAwareや、M500車載ビデオシステム、APX無線機、Holster Awareセンサーとシームレスに統合します。
2022年9月、HikvisionはProシリーズPTZカメラの最新追加機種を発表しました。ColorVuにより、Hikvisionの新しいProシリーズカメラは、カメラがズームインおよびズームアウトしても、一貫した画像の明るさとフルカラー画像を提供することができます。これにより、いつでも、どのような状況でも、遠くの被写体の鮮明な詳細と鮮やかな色が保証されます。
【目次】
1 はじめに （ページ – 32）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義と範囲
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
図1 市場セグメンテーション
1.3.1 地域範囲
1.3.2 考慮した年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 景気後退分析
2 調査方法（ページ数 – 38）
2.1 調査データ
図2 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次資料
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家へのインタビュー
2.1.2.2 一次資料からの主なデータ
2.1.2.3 主要な業界インサイト
2.1.2.4 一次データの内訳
2.1.3 二次調査および一次調査
図 3 調査アプローチ
2.2 市場規模の推定
図4 調査フロー
2.2.1 市場規模の推定方法
図5 AIベースのビデオ監視製品の売上高
2.2.2 ボトムアップアプローチ
2.2.2.1 ボトムアップ分析による市場規模把握アプローチ（需要側）
図6 市場規模推定手法：ボトムアップアプローチ
2.2.3 トップダウンアプローチ
2.2.3.1 トップダウン分析による市場規模把握アプローチ（供給側）
図7 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.3 データ三角測量
図8 データの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 リスク評価
表1 リスク要因分析
2.6 不況がビデオ監視AI市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
表2 不況がビデオ監視AI市場に与える影響を評価するために考慮したパラメータ
2.7 調査の限界
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 51）
図9 予測期間中、ビデオ監視AI市場を支配するのはハードウェア分野
図10 2023年から2028年にかけて、クラウドベースの分野がより高い成長率を示す
図11 予測期間中、インフラストラクチャ分野が最も高いCAGRを示す
図12 2022年にビデオ監視AI市場で最大のシェアを占めたアジア太平洋地域
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 55）
4.1 ビデオ監視AI市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 13 リアルタイムの監視データに対するニーズの高まりが市場を牽引
4.2 北米におけるビデオ監視AI市場（国別・導入形態別
図14 2023年に北米のビデオ監視AI市場で最大シェアを占めるのは米国とオンプレミス部門
4.3 アジア太平洋地域のビデオ監視AI市場（国別
図15 2028年に中国がビデオ監視におけるAI市場で最大シェアを占める
4.4 ビデオ監視におけるAI市場（地域別
図16 中国のビデオ監視AI市場は2023年から2028年にかけて最も高い成長率で成長
5 市場概要（ページ数 – 58）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 17 推進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 インテリジェントセキュリティシステムに対する需要の増加
5.2.1.2 ディープラーニングとコンピュータビジョン技術の急速な進歩
5.2.1.3 テロ攻撃から重要インフラを保護する必要性の高まり
図18 ドライバー：インパクト分析
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 AI搭載システムにおけるプライバシーとセキュリティの問題
5.2.2.2 高い初期投資と導入コスト
5.2.2.3 標準化とプロトコルの欠如
図 19 拘束要因：影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 AIとIoTやその他の新興技術との統合
5.2.3.2 スマートシティ構想におけるAIの導入拡大
5.2.3.3 小売業や運輸業における広範な応用範囲
5.2.3.4 アジア太平洋地域におけるジェネレーティブAI技術への投資の増加
図20 機会：インパクト分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 データの誤用・誤操作によるデータ漏洩
5.2.4.2 ビデオ分析におけるデータの不正確さと信頼性の問題
図21 課題：影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図22 映像監視におけるAI市場：バリューチェーン分析
5.4 市場エコシステム
図23 映像監視におけるAIエコシステムの主要参加企業
表3 映像監視AI市場のエコシステムにおける企業の役割
5.5 ポーターの5つの力分析
表4 ポーターの5つの力分析
図 24 ポーターの 5 つの力分析
5.5.1 競合ライバルの激しさ
5.5.2 新規参入の脅威
5.5.3 サプライヤーの交渉力
5.5.4 買い手の交渉力
5.5.5 代替品の脅威
5.6 平均販売価格分析
図25 AIベースのビデオ監視カメラの平均販売価格（業種別
表5 価格分析
5.7 主要ステークホルダーと購買基準
5.7.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 26 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
表6 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度（%)
5.7.2 購入基準
図27 上位3業種における主な購買基準
表7 上位3業種における主な購買基準
5.8 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊的要因
図28 ビデオ監視AI市場におけるプレイヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 公共の安全性を高めるための高度な分析監視システムの導入
5.9.2 エージェントヴィ、小売店の押し出し窃盗を防止するために AI を活用したソリューションを導入
5.9.3 ダフア・テクノロジー、交通の流れを改善する交通管理・渋滞ソリューションを発表
5.9.4 Hikvision が入退室管理に顔認証技術を導入
5.9.5 ボッシュ・セキュリティ・システムズ、セキュリティ侵害を最小限に抑える境界セキュリティと侵入検知ソリューションを発表
5.10 技術分析
5.10.1 主要技術
5.10.1.1 コンピュータビジョン
5.10.1.2 ディープラーニング
5.10.1.3 顔認識
5.10.2 補完技術
5.10.2.1 モノのインターネット（IoT）
5.10.2.2 クラウドコンピューティング
5.10.3 隣接技術
5.10.3.1 自然言語処理（NLP）
5.10.3.2 センサーフュージョン
5.11 特許分析
図29 映像監視AI市場で付与された特許数（2013～2022年
表8 ビデオ監視におけるAI市場で付与された特許のリスト（2018～2023年
5.12 貿易分析
表9 輸入データ、国別、2018-2022年（百万米ドル）
図30 輸入データ（国別）、2018-2022年（米ドル
表10 輸出データ、国別、2018-2022年（百万米ドル）
図31 輸出データ、国別、2018-2022年（米ドル）
5.13 関税分析
表11 米国が輸出する適合製品に課されるMFN関税
表12 中国が輸出する適合製品に課されるMFN関税
表13 日本が輸出する適合製品に課されるMFN関税
5.14 規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の団体
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表17 行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 ビデオ監視市場でAIに課される標準と規制
5.14.3 主要な会議とイベント（2023～2024年
表18 ビデオ監視におけるAI市場：会議・イベント一覧（2023～2024年
6 ビデオ監視AI市場：用途別（ページ数 – 93）
6.1 導入
6.2 銃検知
6.2.1 校内暴力を防止するためのAIベースの銃検知ソリューションの展開
6.3 産業用温度モニタリング
6.3.1 産業検査の合理化を目的としたAI搭載温度監視システムの利用
6.4 異常検知と行動認識
6.4.1 AIを活用した異常検知・行動認識ツールの導入によるセキュリティと業務効率の向上
6.5 顔認識／人物検索
6.5.1 空港セキュリティ強化のためのAIを活用した顔認識・人物検索技術の採用
6.6 物体の検知と追跡
6.6.1 周辺警備の課題に対処するためのAIベースの物体検知・追跡システムの活用
6.7 侵入検知と境界保護
6.7.1 誤報を減らし、効率的な現場管理を可能にするAIベースの侵入検知・境界保護技術への依存
6.8 煙と火災の検知
6.8.1 産業の安全性向上のためのAIベースの煙・火災検知カメラの導入
6.9 交通流分析と事故検知
6.10 誤報フィルタリング
6.10.1 誤報に関連する時間とコストを削減するためのAIベースのアラームフィルタリング技術の導入
6.11 駐車監視
6.11.1 車両を効率的に追跡・監視するためのAIを活用した駐車監視ソリューションの採用
6.12 車両識別とナンバープレート認識
6.12.1 交通分析と監視を効率化するためのAIベースの車両識別・ナンバープレート認識システムの利用
…
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