コンピュータビジョンにおけるAI市場の世界規模は、2023年に172億米ドル、2028年には457億米ドルに達すると予測されており、2023年から2028年にかけて21.5％のCAGRで成長すると予想されています。
ディープラーニングアルゴリズムの進歩によるデータの利用可能性の向上、より高速で安価なコンピューティングパワー、GPUやTPUなどのハードウェア技術の進歩が、コンピュータビジョンにおけるAI産業の推進要因となっています。さらに、産業オートメーションの支援やエッジデバイスへのAI統合を目的とした政府の取り組みから、市場関係者は利益を得ることができると予想され、収益機会の創出につながっています。
市場動向
ドライバー 自動化と効率化の需要の増加
自動化と効率化への需要の高まりは、コンピュータビジョン市場におけるAIの成長を促す重要なドライバーの1つです。自動化と効率化は、企業が時間とリソースを節約し、意思決定プロセスの精度を向上させるのに役立ちます。このため、現在、多くの産業がプロセスの自動化と効率化のためにAIコンピュータビジョン技術を導入しており、製造業はその一例である。例えば、工場ではコンピュータビジョンシステムを使用して、製品の検査や欠陥の検出を行うことができます。これにより、生産上の問題をより迅速かつ効果的に認識し、対処することができ、効率を向上させ、無駄を省くことができます。
制約：AIコンピュータビジョンソリューションの取得と導入にかかる高いコスト
AIコンピュータビジョンソリューションの取得と導入にかかるコストが高いことは、市場成長における主要な課題の1つです。AIコンピュータビジョンシステムの開発および導入には、特殊なハードウェア、ソフトウェア、および技術的な専門知識を必要とすることが多く、コストがかかることがあります。AIコンピュータビジョンシステムを初めて導入する企業にとって、ハードウェア、ソフトウェアライセンス、テクニカルサポートの費用など、これらのシステムの取得と導入は大きな負担となる可能性があります。さらに、これらのシステムに関する技術的な専門知識を習得するために、トレーニングや開発プログラムに投資する必要がある場合もあります。
機会 農業、物流、製造業におけるAIコンピュータビジョンの新たなアプリケーション
AIコンピュータビジョンは、農業、物流、製造業など、この技術の適用から大きな恩恵を受けることができるいくつかの分野で、数多くの新たなアプリケーションを有しています。AIコンピュータビジョンは、農業において、作物のモニタリング、収穫量の予測、病気の特定など、さまざまなプロセスを自動化するために使用されています。AIアルゴリズムは、作物の画像を分析し、その成長、健康状態、潜在的な収穫量に関する情報を提供することができます。この情報は、農家が作物をケアし、製品を改善するための最適な方法を決定するのに役立ちます。
課題 AIコンピュータビジョンシステムの信頼性と透明性の維持
AIコンピュータビジョンシステムの信頼性と透明性を維持することは、業界が直面している重要な課題です。ヘルスケアやセキュリティなどの重要なアプリケーションでは、AIコンピュータビジョンシステムの出力が個人や社会に大きな影響を与える可能性があります。そのため、これらのシステムの信頼性、正確性、および意思決定プロセスの透明性を確保する必要があります。信頼性と透明性を維持するための大きな課題の一つは、AIコンピュータビジョンシステムのトレーニングに使用されるデータが、それが適用される集団を代表していることを保証することです。学習データに偏りがあると、システムが行う判断に偏りが生じ、差別やその他の予期せぬ結果を招く可能性があります。さらに、システムがどのようにして特定の判断に至ったかを理解することは、その出力を検証し、潜在的なエラーを修正するために極めて重要です。
予測期間中、ソフトウェア向けコンピュータビジョン市場のAIが最も高い市場シェアを占める
ソフトウェア分野のコンピュータビジョンにおけるAIは、予測期間中に最も高い市場シェアを獲得すると予測されています。AIプラットフォーム市場は、高度な技術に対する需要の高まりや、幅広い産業分野でのAIの活用が進んでいることを背景に、近年急速に成長しています。この成長を促進する要因としては、ヘルスケア、金融、小売業界におけるAIの導入の増加や、モノのインターネット（IoT）やエッジコンピューティングなどの新興技術におけるAIの利用拡大が挙げられます。さらに、データの利用可能性の向上、コンピューティング能力の向上、機械学習アルゴリズムの進歩も、AIプラットフォーム市場の成長に寄与しています。
コンピュータビジョンにおけるAIのトレーニング機能が2023年から2028年にかけて最も高いCAGRを維持する
AIの文脈では、トレーニングとは、データやプロセスから結果を推論できるアルゴリズムを開発することです。AIモデルのトレーニングには、学習アルゴリズムに学習用のデータを提供することが含まれます。学習データには、ターゲットまたはターゲット属性として知られる正しい答えが含まれていなければなりません。学習アルゴリズムは、訓練データからパターンを見つけ出し、入力データの属性をターゲットにマッピングし、そのパターンを捉えたMLモデルを出力する。トレーニングは計算量が非常に多く、GPUで加速するのが最適です。GPUを使用すると、小さなデータセットを使用する場合でも、CPUと比較して、すべてのトレーニングサンプルを通過するのにかかる時間を短縮することができます。
MLとDLのトレーニングは、パフォーマンスと効率を向上させるために幅広い産業で使用されています。AIやMLトレーニングをよく利用する業界の例としては、ヘルスケア、金融、小売、輸送、製造、農業、テレコミュニケーション、メディア、輸送・物流、公共サービスなどが挙げられます。
APAC地域には、中国、韓国、日本など、急成長している主要な先進国の経済圏があります。この地域では、最近の技術の採用や業界全体の進歩にダイナミックな変化が見られています。AIの進歩は、民間および公的セクターからの投資を集めています。AIは主にアプリベースのタクシーアグリゲーターやスマートフォンのデジタルアシスタントに応用されていることがわかります。多くの企業が、この地域で商業的に応用できる未開拓の分野を特定しようとしており、これによってAIの最適な活用が可能になる。AIの応用に関する公的な政策は、AIと顧客サービスを組み合わせたスタートアップ企業の微妙なAIの活用と比較すると、いくつかの限界がある。AIの登場により、技術もリアルタイムで人間のように分析できる成熟度に達している。コンピュータビジョンにおけるAIの台頭は、小売業、ヘルスケア、輸送業界におけるイノベーションを促進するとも予想されます。
主要な市場参入企業
コンピュータビジョンにおけるAI関連企業は、NVIDIA Corporation（米国）、Intel Corporation（米国）、Microsoft（米国）、IBM Corporation（米国）、Qualcomm Technologies Inc.（米国）などのプレイヤーによって支配されています。本調査では、コンピュータビジョンのAI市場におけるこれらの主要プレイヤーの会社概要、最近の開発、主要な市場戦略など、詳細な競合分析が含まれています。
本調査では、コンピュータビジョンのAI市場を以下のセグメントに基づいて分類しています：
セグメント
サブセグメント
コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別
ハードウェア
ソフトウェア
コンピュータビジョンのAI市場：機能別
トレーニング
推論
コンピュータビジョンのAI市場：アプリケーション別
産業用
非産業用
コンピュータビジョンのAI市場：エンドユース産業別
自動車
コンシューマーエレクトロニクス
ヘルスケア
小売
セキュリティ＆サーベイランス
製造業
アグリ
運輸・ロジスティクス
その他
コンピュータビジョンにおけるAI市場、地域別
北アメリカ
欧州
アジア太平洋地域
ロサンゼルス
2023年1月、マイクロソフトはOpenAIとの長期的なパートナーシップの第3段階として、AIのブレークスルーを加速させ、これらの利益を広く世界と共有するための数年、数十億ドルの投資を通じて発表しました。
2023年1月、VisteonとQualcomm Technologies, Inc.は、世界の自動車メーカーが次世代コックピットを構築できるように設計された高性能コックピット・ドメイン・コントローラを開発することにより、両社の技術協力をさらに一歩進める意向を表明しました。VisteonのSmartCoreソフトウェアとSnapdragon Cockpit Platformsを組み合わせることで、自動車メーカーは次世代コックピットに高度な機能を迅速に提供できるようになり、2025年の生産プログラムを目指しています。
2023年1月、IBMはモハメド・ビン・ザイード人工知能大学（MBZUAI）と協力し、アブダビ・サステナビリティ・ウィークの世界未来エネルギー・サミットの一環として、AIセンター・オブ・エクセレンスを正式に立ち上げました。このセンターは、AI技術の採用を改善し、サステナビリティの推進に貢献するための協力を進めることを目的としています。
2022年12月、Qualcomm Incorporatedは、アフリカの新興技術エコシステムの発展を支援するために作成されたメンターシップ、教育、トレーニングのプログラム群であるAfrica Innovation Platformを立ち上げることを発表しました。このプラットフォームは、現地の大学、中小規模の新興企業、および助成金の参加者にリソースとサポートを提供し、Qualcomm Technologies Inc.のエンジニアと、4G、5G、IoT、AI、機械学習などのモバイルプラットフォームや技術に関する最先端の機能スイートに触れる機会を提供する予定です。
【目次】
1 はじめに （ページ番号 – 21）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含有物と除外物
1.3 調査範囲
1.3.1 対象となる市場
図1 コンピュータビジョンにおけるAIの市場細分化
1.3.2 地理的範囲
1.3.3 考慮した年数
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
2 調査方法 （ページ番号 – 26)
2.1 調査データ
図2 コンピュータビジョンのAI市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主要な二次情報源
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 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2 一次資料からの主要データ
2.1.2.3 主要な業界インサイト
2.1.2.4 プライマリーの内訳
2.1.3 二次調査および一次調査
2.2 市場規模の推定
図3 市場規模推計の調査フロー
figure 4 市場規模推定方法（サプライサイド）： Aiコンピュータビジョン製品・ソリューションの販売による収益
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
図5 市場規模推計方法：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場シェア獲得へのアプローチ（供給側）
図6 トップダウンアプローチ
2.3 データトライアングレーション
図7 データトライアングレーション
2.4 リサーチの前提
2.5 リスク評価
表1 リスクファクター分析
2.6 リセッションに関する仮定
表2 リセッションに関する仮定
2.7 研究の限界
3 要約（ページ番号 – 38)
3.1 リセッション（景気後退）分析
図8 主要国の2023年までのgdp成長率予測
図9 コンピュータビジョンにおけるAiの市場予測
3.2 成長率の仮定／予測
図10 2028年までにソフトウェア部門がより大きな市場シェアを占める
図11 コンピュータビジョンのAI市場は、予測期間中、推論が引き続き大きな市場占有率を占める
図12 Aiコンピュータビジョン市場において、予測期間中、非産業部門が引き続き大きな市場占有率を占める
図13 コンシューマーエレクトロニクス分野が最大の市場シェアを占める一方、自動車分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録する
図14 予測期間中、アジア太平洋地域のコンピュータビジョンのAI市場が最も高いCAGRを記録する
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 45）
4.1 コンピュータビジョンにおけるAIのプレーヤーにとって魅力的な機会
図15 産業オートメーションを支援する政府の取り組みが、コンピュータビジョンAi市場のプレーヤーに魅力的な成長機会を創出する
4.2 北米におけるコンピュータビジョンのAI市場（コンポーネント別、国別
図16 2023年、コンピュータビジョンにおけるAI市場の最大株主はソフトウェアと米国
4.3 コンピュータビジョンのAI市場：ハードウェアプロセッサタイプ別
図17 2028年、コンピュータビジョンのAI市場でCPUセグメントが最大シェアを占める
4.4 コンピュータビジョンのAI市場：地域別
図18 2023年から2028年にかけて、中国がコンピュータビジョンのAI市場で最も高い成長率を記録する。
5 市場の概要（ページ番号 – 48）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図19 市場ダイナミクス：コンピュータビジョンにおけるAI市場
5.2.1 ドライバ
図20 コンピュータビジョンにおけるAIの市場促進要因：インパクト分析
5.2.1.1 自動化・効率化への要求の高まり
5.2.1.2 ディープラーニングとニューラルネットワーク技術の進歩
5.2.1.3 マシンビジョンにおけるAIの影響力の増大
5.2.2 阻害要因
図21 コンピュータビジョンにおけるAIの市場抑制要因： インパクト分析
5.2.2.1 AIコンピュータビジョンに対する理解や技術的専門知識が限られている
5.2.2.2 AIコンピュータビジョンソリューションの取得と実装にかかるコストが高い
5.2.2.3 製造工場における熟練した専門家の不足
5.2.3 機会
図 22 コンピュータビジョンにおける AI の市場機会： インパクト分析
5.2.3.1 農業、物流、製造業におけるAIコンピュータビジョンの新たな応用例
5.2.3.2 自律走行システムにおけるAIコンピュータビジョンの使用増加
5.2.3.3 リアルタイムかつ高精度なビジュアルデータ解析の需要拡大
5.2.3.4 ビジョン技術に関連する機械学習の発展
5.2.4 課題
図 23 コンピュータビジョン市場における AI の課題： インパクト分析
5.2.4.1 現在のAIコンピュータビジョン技術における限界の克服
5.2.4.2 AIコンピュータビジョンシステムの信頼性・透明性の維持
5.3 バリューチェーン分析
図24 バリューチェーン分析：コンピュータビジョンにおけるAI
5.4 エコシステム分析
図25 コンピュータビジョンにおけるAI市場の主要企業
表3 エコシステム／バリューチェーンにおける各社の役割
5.5 ポーターの5つの力分析
表4 コンピュータビジョンにおけるAI市場：ポーターの5つの力分析
図26 ポーターの5つの力分析：コンピュータビジョンにおけるAI市場
5.5.1 競争相手の強さ
5.5.2 新規参入の脅威
5.5.3 サプライヤーのバーゲニングパワー
5.5.4 買い手のバーゲニングパワー
5.5.5 代替品の脅威
5.6 主要なステークホルダーと購買基準
5.6.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー
図27 上位3つのアプリケーションの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
表5 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおけるステークホルダーの影響度(%)
5.6.2 購入基準
図28 上位3つのアプリケーションの主要な購入基準
表6 上位3つのアプリケーションの主な購入基準
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
図29 AIコンピュータビジョン市場におけるプレイヤーの収益推移
5.8 ケーススタディ分析
5.8.1 Vulcan AiはAIビジョンとディープラーニングを使用してより安全な職場を作る
5.8.2 コンピュータビジョン技術を取り入れた医療画像解析に使われるAIアルゴリズム
5.8.3 RETAIL（小売業）： 物体検出と認識
5.8.4 運輸：自律走行型車両ナビゲーション
5.8.5 自動車産業 トラフィックにおける物体認識と分類
5.9 技術分析
5.9.1 コグニティブロボット
5.9.2 インターネットオブシングス
5.9.3 Aiチップとプロセッサ技術の分析
表7 Aiチップの種類の比較
5.9.4 カメラ技術
5.9.4.1 フレームレート
5.9.4.1.1 25fps未満
5.9.4.1.2 25～125fps
5.9.4.1.3 >125fps
5.9.4.2 解像度
5.9.4.2.1 >=40 mp
5.9.4.2.2 20〜39mp
5.9.4.2.3 6-19 mp
5.9.4.2.4 >2-5 mp
5.9.4.2.5 <2mp
5.10 平均販売価格分析
図30 コンピュータビジョンハードウェアにおけるaiの平均販売価格（最終用途産業別
5.10.1 コンピュータビジョンハードウェアにおけるAIの平均販売価格（主要エンドユースインダストリー別）
表8 コンピュータビジョンハードウェアにおけるAIの平均販売価格（主要な最終使用産業別）（米ドル
5.10.2 平均販売価格のトレンド
図31 平均販売価格分析
5.10.3 サブスクリプション型コンピュータビジョンの価格設定
表9 サブスクリプションベースのコンピュータビジョンの価格設定
5.11 特許分析
図32 コンピュータビジョンのAI市場で取得された特許の数（2012～2022年
表10 コンピュータビジョン市場におけるaiの数少ない特許のリスト（2019-2021年
5.12 貿易分析
表11 輸入データ、国別、2017-2021年（百万USドル）
図33 輸入データ（国別）、2017年～2021年（百万米ドル
表12 輸出データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
図34 輸出データ、国別、2017-2021年 (百万米ドル)
5.13 関税分析
表 13 hsコードのmfn関税： 中国から輸出された854231
表14 HSコード：854231のメーカー別関税率 851762（米国）の輸出品
表15 HSコード：851762のメーカー別関税率 ドイツによる輸出のHSコード：851762のMFN関税
5.14 規格と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.14.1.1 北米： 規制機関、政府機関、およびその他の組織
表16 北米：規制機関、政府機関、およびその他の組織
5.14.1.2 欧州 規制機関、政府機関、その他の組織
表 17 ヨーロッパ： 規制機関、政府機関、その他の組織
5.14.1.3 アジア太平洋地域： 規制機関、政府機関、その他の組織
表18 アジア太平洋地域： 規制機関、政府機関、その他の組織
5.14.1.4 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の団体 規制機関、政府機関、その他の組織
表19 ROW： 規制機関、政府機関、その他の組織
5.14.2 コンピュータビジョン市場におけるAIに関連する規格・規制
5.15 主要な会議・イベント（2022〜2023年
表20 コンピュータビジョンにおけるAI市場：会議・イベントの詳細リスト
…
【本レポートのお問い合わせ先】
https://www.marketreport.jp/contact
レポートコード：SE 6211