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コンピュータビジョンにおけるAI世界市場は、2023年に172億米ドルと予測され、2028年には457億米ドルに達すると予測され、2023年から2028年までの年平均成長率は21.5%と予測されています。
ディープラーニングアルゴリズムの進歩は、データ利用可能性の増加、より高速で安価なコンピューティングパワー、GPUやTPUのようなハードウェア技術の進歩は、コンピュータビジョン業界におけるAIの推進要因である。さらに、産業オートメーションの支援とエッジデバイスへのAIの統合を目的とした政府の取り組みから、市場プレーヤーは利益を得ると予想され、彼らに有益な機会を作り出している。
コンピュータビジョンのAI市場ダイナミクス：
ドライバー自動化と効率化への要求の高まり
自動化と効率化に対する需要の高まりは、コンピュータビジョン市場におけるAIの成長を促す主要な要因の1つである。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つ。このため、多くの産業が現在、プロセスの自動化と効率向上のために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を検査し、欠陥を検出することができる。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るため、効率が向上し、無駄が削減される。
制約：AIコンピュータ・ビジョン・ソリューションの入手と導入にかかるコストの高さ
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、市場成長における重要な課題の1つである。AIコンピュータビジョンシステムの開発と導入には、多くの場合、特殊なハードウェア、ソフトウェア、技術的な専門知識を必要とし、高額になる可能性がある。ハードウェア、ソフトウェアライセンス、技術サポートにかかる費用を含め、AIコンピュータビジョンシステムを初めて導入する組織にとって、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る。さらに、これらのシステムの技術的専門性を高めるための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る。
チャンス農業、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
AIコンピュータ・ビジョンは、農業、物流、製造業など、この技術の応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、数多くの新たな用途を生み出している。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の自動化に利用されている。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る。この情報は、農家が作物の世話や生産物の改良に最適な方法を判断するのに役立つ。
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ある。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、意思決定プロセスの透明性を確保する必要がある。信頼性と透明性を維持するための大きな課題の1つは、AIコンピュータビジョンシステムの訓練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ある。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、差別やその他の意図しない結果を招く可能性がある。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できるようにするために極めて重要である。
予測期間中、ソフトウェア向けAIが最も高い市場シェアを占めるコンピュータビジョン市場
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る。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、幅広い産業におけるAIの利用拡大により、近年急速に成長している。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の採用の増加、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の利用の拡大などが挙げられる。さらに、データの利用可能性の増加、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る。
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
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測できるアルゴリズムを開発することである。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る。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らない。学習アルゴリズムは学習データからパターンを見つけ、入力データの属性をターゲットにマッピングし、これらのパターンを捉えたMLモデルを出力する。学習は計算コストが非常に高く、GPUで加速するのが最適だ。GPUを使用することで、たとえ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にかかる時間を短縮することができます。
MLやDLのトレーニングは、パフォーマンスや効率性を向上させるために、幅広い業界で利用されている。AIやMLトレーニングが一般的に利用されている業界の例をいくつか挙げると、ヘルスケア、金融、小売、運輸、製造、農業、通信、メディア、運輸・物流、公共サービスなど、多岐にわたります。
予測期間中のCAGRはアジア太平洋地域が最も高い
APAC地域全体には、中国、韓国、日本など、急成長している先進工業国がいくつかある。この地域は、最近の技術の採用や産業全体の進歩においてダイナミックな変化を目の当たりにしている。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る。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で応用されている。多くの企業が、AIを最適に活用できるよう、この地域の商業アプリケーションの未開拓分野を特定しようとしている。AIの応用に関する公的政策は、AIと顧客サービスを組み合わせた新興企業におけるAIの微妙な活用と比較すると、いくつかの限界がある。AIの登場により、技術も成熟の域に達し、リアルタイムで人間のように分析できるようになった。コンピューター・ビジョンにおけるAIの台頭は、小売、医療、運輸業界におけるイノベーションの原動力にもなると予想される。
主要市場プレイヤー
コンピュータビジョンにおけるAI企業は、NVIDIA Corporation（米国）、Intel Corporation（米国）、Microsoft（米国）、IBM Corporation（米国）、Qualcomm Technologies Inc.（米国）などのプレーヤーによって支配されている。この調査には、コンピュータビジョンのAI市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
最近の動向
2023年1月、マイクロソフトはOpenAIとの長期的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、その恩恵を広く世界で共有できるようにするため、数年、数十億ドルを投資することを発表した。
2023年1月、Visteon社と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で、両社の技術提携をさらに一歩進める意向であることを発表しました。Visteon社の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や特徴を迅速に搭載できるようになり、2025年を目標に生産プログラムを開始できるようになります。
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た。このセンターは、AI技術の採用を改善し、持続可能性の推進を支援するための協力を推進することを目的としている。
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指導、教育、トレーニングプログラム群であるAfrica Innovation Platform（アフリカ・イノベーション・プラットフォーム）の立ち上げを発表しました。このプラットフォームでは、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.のエンジニアや、4G、5G、IoT、AI、機械学習などのモバイルプラットフォームおよび技術に関する最先端の機能群を紹介します。
1 はじめに （ページ – 21）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 コンピュータビジョンにおけるAI市場のセグメンテーション
1.3.2 地理的範囲
1.3.3年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
2 研究方法 (ページ – 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 二次調査と一次調査
2.2 市場規模の推定
図3 市場規模推定の調査フロー
図4 市場規模の推定方法（供給側）：AIコンピュータビジョン製品と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の算出方法
図 5 市場規模の推定方法：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シェア獲得アプローチ（供給サイド）
図6 トップダウン・アプローチ
2.3 データの三角測量
図7 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 景気後退の前提
表2 景気後退の前提
2.7 研究の限界
3 事業概要 （ページ – 38）
3.1 不況分析
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 成長率の前提／予想
図10 2028年までにソフトウェア分野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シェアを占める
図12 予測期間中、非産業分野がAIコンピュータビジョン市場で引き続き大きなシェアを占める
図 13 コンシューマー・エレクトロニクス部門が最大の市場シェアを占める一方、自動車部門は予測期間中に最も高い成長率を示す
図 14 アジア太平洋地域のコンピュータビジョンの AI 市場は予測期間中に最も高い成長率を記録する
4 プレミアム・インサイト (ページ – 45)
4.1 コンピュータ・ビジョン市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
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の AI 市場プレイヤーに魅力的な成長機会をもたらす
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年のコンピュータ・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 市場では CPU 分野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 中国は 2023 年から 2028 年の間にコンピュータ・ビジョンの AI 市場において最も高い成長率を記録する
5 市場概要（ページ – 48）
5.1 導入
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 ドライバー
図 20 コンピュータビジョンにおける AI 市場の促進要因：影響分析
5.2.1.1 自動化と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の影響拡大
5.2.2 拘束
図 21 コンピュータビジョンにおける AI 市場の阻害要因：影響分析
5.2.2.1 AIコンピュータビジョンへの理解と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導入のコストが高い
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用途
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利用の増加
5.2.3.3 リアルタイムかつ高精度なビジュアル・データ分析への需要の高まり
5.2.3.4 視覚技術に関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における AI 市場の課題：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の限界の克服
5.2.4.2 AIコンピュータビジョンシステムの信頼性と透明性の維持
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市場の主要プレーヤー
表3 エコシステム／バリューチェーンにおける企業の役割
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の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 主要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ステークホルダー
図27 上位3アプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
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利害関係者の影響(%)
5.6.2 購入基準
図28 上位3用途の主な購買基準
表6 上位3用途の主な購入基準
5.7 顧客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ーヤーの収益シフト
5.8 ケーススタディ分析
5.8.1 バルカン・アイ、AIビジョンとディープラーニングでより安全な職場を実現
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用されるAIアルゴリズム
5.8.3 小売：物体の検出と認識
5.8.4 交通：自律走行ナビゲーション
5.8.5 自動車産業：交通における物体認識と分類
5.9 技術分析
5.9.1 認知ロボット
5.9.2 モノのインターネット
5.9.3 AIチップとプロセッサ技術の分析
表7 Aiチップタイプの比較
5.9.4 カメラ技術
5.9.4.1 フレームレート
5.9.4.1.1 125 fps
5.9.4.2 解決
5.9.4.2.1 >=40 mp
5.9.4.2.2 20-39 mp
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（主要最終用途産業別）
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（主要最終用途産業別）
5.10.2 平均販売価格の動向
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型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数（2012年～2022年
表10 コンピューター・ビジョン市場におけるAIの特許一覧（2019-2021年
5.12 貿易分析
表11 輸入データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
図33 輸入データ、国別、2017-2021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 中国が輸出したHSコード：854231のメーカー関税
表14 米国が輸出したHSコード：851762のメーカー関税
表15 ドイツが輸出したHSコード：851762のメーカー関税
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、その他の組織
表16 北米：規制機関、政府機関、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 欧州：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 RoW：規制機関、政府機関、その他の組織
表19行：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関連の規格・規制
5.15 主要会議・イベント（2022-2023年
表 20 コンピュータビジョンの AI 市場：会議・イベントの詳細リスト
6 コンピュータビジョンにおける AI 市場, コンポーネント別 (ページ – 80)
6.1 はじめに
図 35 コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別
図 36 コンピュータービジョンのAI市場はソフトウェアが予測期間中に高い成長率で成長する
表21 コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019-2022年（百万米ドル）
表22 コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2 ハードウェア
6.2.1 AIインフラの導入拡大が市場を牽引する
表23 コンピュータビジョンのAI市場、ハードウェアタイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 24 コンピュータビジョンの AI 市場、ハードウェアタイプ別、2023-2028 年 （百万米ドル）
6.2.2 ハードウェア：コンピュータビジョンのAI市場（地域別
表25 ハードウェア：コンピュータビジョンのAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表26 ハードウェア：コンピュータビジョンにおけるAI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3 ハードウェア：コンピュータビジョンのAI市場（機能別
表 27 ハードウェア：コンピュータビジョンの AI 市場、機能別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 28 ハードウェア：コンピュータビジョンの AI 市場：機能別 2023-2028 年 （百万米ドル）
6.2.4 ハードウェア：コンピュータビジョンのAI市場（最終用途産業別
表29 ハードウェア：コンピュータビジョンのAI市場、最終用途産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表30 ハードウェア：コンピュータビジョンのAI市場、最終用途産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.5 プロセッサー
表31 プロセッサ：コンピュータビジョンにおけるAI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 32 プロセッサ：コンピュータビジョンの AI 市場、タイプ別、2023 年～2028 年（百万米ドル）
6.2.6 プロセッサ：コンピュータビジョンにおけるAI市場：タイプ別（出荷台数データ）
表33 プロセッサ：コンピュータビジョンにおけるAI市場、タイプ別出荷データ、2019年～2022年（百万台）
表34 プロセッサ：コンピュータビジョンのAI市場、タイプ別出荷データ、2023年～2028年（百万台）
6.2.6.1 CPU
6.2.6.2 GPU
6.2.6.3 ASIC
6.2.6.4 FPGA
6.2.7 メモリ
6.2.8 ストレージ
6.3 ソフトウェア
6.3.1 データ量と複雑さを軽減するAIソリューションが市場成長につながる
表35 コンピュータビジョンのAI市場、ソフトウェアタイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 36 コンピュータビジョンの AI 市場、ソフトウェア別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場（地域別
表37 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 38 ソフトウェア：コンピュータビジョンの AI 市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.3 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場（機能別
表39 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場、機能別、2019年～2022年（百万米ドル）
表40 ソフトウェア：コンピュータビジョンにおけるAI市場、機能別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.4 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場（最終用途産業別
表 41 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場、最終用途産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表42 ソフトウェア：コンピュータビジョンのAI市場、最終用途産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.5 AIプラットフォーム
6.3.6 AIソリューション
7 AI IN コンピュータビジョン市場：機能別 (ページ – 96)
7.1 はじめに
図 37 コンピュータビジョンの AI 市場、機能別
図 38 トレーニング機能におけるコンピュータビジョンの AI 市場は予測期間中により高い成長率を示す
表43 コンピュータビジョンのAI市場、機能別、2019-2022年（百万米ドル）
表44 コンピュータビジョンのAI市場、機能別、2023-2028年（百万米ドル）
7.2 トレーニング
7.2.1 機械学習とディープラーニング技術の採用が増加し、コンピュータビジョン市場のトレーニング機能の採用を後押しする
表45 トレーニング：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 46 トレーニング：コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3 予測
7.3.1 小売企業やeコマース企業が、商品の推奨、価格の最適化、在庫管理などのタスクにml、ai、dl推論を使用している。
表 47 推論：コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 48 推論：コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別、2023-2028 年（百万米ドル）
8 コンピュータビジョンにおける様々な機械学習モデル (ページ – 101)
8.1 導入
図39 コンピュータビジョン市場におけるAIの機械学習モデル
8.2 教師付き学習
8.2.1 教師あり学習には、学習するためにラベル付けされた学習データセットを提供されるアルゴリズムが含まれる。
8.2.2 畳み込みニューラルネットワーク
8.2.3 リカレント・ニューラル・ネットワーク
8.3 教師なし学習
8.3.1 機械学習とAI技術を採用する企業が増えるにつれ、教師なし学習市場は急成長する
8.4 強化学習
8.4.1 強化学習は、機械やソフトウェアエージェントが、そのパフォーマンスを最大化するために理想的な行動を自動的に決定することを可能にする。
9 AI IN コンピュータビジョン市場：用途別 (ページ – 105)
9.1 はじめに
図 40 コンピュータビジョンの AI 市場、用途別
図 41 予測期間中、非産業分野がコンピュータビジョン市場の AI で大きなシェアを占め続ける
表49 コンピュータビジョンのAI市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表50 コンピュータビジョンのAI市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
9.2 非産業用
9.2.1 カメラ付きスマートフォンがコンシューマー向け市場を牽引
9.3 工業
9.3.1 厳しい政府規制や品質維持活動の増加といった要因が、様々な産業における市場成長を押し上げる
9.3.2 2Dマシンビジョン
9.3.3 3D マシンビジョン
9.3.4 品質保証と検査
10 AI IN コンピュータビジョン市場：エンドユース産業別（ページ番号 – 111）
10.1 導入
図 42 コンピュータビジョンにおける AI 市場（最終用途産業別
図 43 コンシューマー・エレクトロニクスが最大の市場シェアを占める一方、自動車が予測期間中に最も高い成長率を示す
表51 コンピュータビジョンのAI市場、最終用途産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 52 コンピュータビジョンの AI 市場、最終用途産業別、2023 年～2028 年（百万米ドル）
10.2 自動車
10.2.1 交通安全の向上と事故削減の必要性の高まりが、コンピュータ・ビジョン・ソリューションの利用を促進する
表 53 自動車：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 54 自動車：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.2.2 アダスとインフォテインメント
10.2.3 自律走行車と半自律走行車
10.3 コンシューマー・エレクトロニクス
10.3.1 前面カメラと背面カメラを備えたスマートフォンへの需要の高まりが市場を押し上げる
表 55 民生用電子機器：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 56 民生用電子機器：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.3.2 ゲーミング
10.3.3 カメラ
10.3.4 ウェアラブル
10.3.5 スマートフォン
10.4ヘルスケア
10.4.1 ヘルスケア産業におけるコンピュータビジョン技術のAIの採用が増加し、市場を促進する
表 57 ヘルスケア：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表58 ヘルスケア：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023-2028年（百万米ドル）
10.4.2 放射線学
10.4.3 医療用イメージング
10.5 RETAIL
10.5.1 小売業界におけるコンピュータ・ビジョンのAI市場は大きく成長する
表 59 小売：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表60 小売：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.6 セキュリティと監視
10.6.1 セキュリティ脅威の増加、より効率的で正確なセキュリティシステムに対するニーズの高まり、セキュリティ分野におけるAI技術の採用拡大が市場を牽引する
表 61 セキュリティと監視：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 62 セキュリティ＆監視：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.6.2 バイオメトリクス
10.6.3 画像・映像分析
10.6.4 AI誘導ドローンによる監視
10.7 製造業
10.7.1 製造および品質管理におけるマシンビジョンの普及が市場成長を加速する
表 63 製造業：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表64 製造業：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.8 農業
10.8.1 精密農業技術の採用が増加し、より効率的で正確な農法へのニーズが高まっている。
表 65 農業：コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 66：農業：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.8.2 作物のモニタリング
10.8.3 自動灌漑システム
10.9 輸送・物流
10.9.1 現実の交通アプリケーションにおけるコンピュータ・ビジョン・システムの使用の増加が市場を牽引する
表 67 運輸・物流：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 68 運輸・物流：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.1 その他
表 69 その他：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表70 その他：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
11 AI IN コンピュータビジョン市場：地域別（ページ – 130）
11.1 イントロダクション
図44 アジア太平洋地域のコンピュータビジョンにおけるAI市場は2023年から2028年にかけて最も高い成長率で成長する
表 71 コンピュータビジョンのAI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 72 コンピュータビジョンのAI市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
11.2 北米
図 45 北米におけるコンピュータ・ビジョンの AI 市場のスナップショット
表 73 北米：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 74 北米：コンピュータビジョンのAI市場：コンポーネント別 2023-2028 (百万米ドル)
表 75 北米：コンピュータビジョンのAI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 76 北米：コンピュータビジョンの AI 市場：国別 2023-2028 年（百万米ドル）
11.2.1 北米：景気後退の影響
11.2.2 米国
11.2.2.1 製造工場における自動化技術の導入が進み、AIを搭載したコンピュータ・ビジョン・ソリューションの需要が高まる
11.2.3 カナダ
11.2.3.1 カナダの大学によるAI、ML、NLPの絶え間ない研究が市場成長を促進する
11.2.4 メキシコ
11.2.4.1 セキュリティおよび監視アプリケーションにおけるAI搭載コンピュータ・ビジョン・ソリューションのニーズが市場成長を支える
11.3 ヨーロッパ
図 46 欧州のコンピュータビジョンにおける AI 市場のスナップショット
表 77 欧州：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 78 欧州：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年(百万米ドル)
表 79 欧州：コンピュータビジョンのAI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 80 欧州：コンピュータビジョンのAI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.3.1 欧州：景気後退の影響
11.3.2 英国
11.3.2.1 英国政府によるAIとコンピュータビジョン技術への投資の増加が市場成長に寄与する
11.3.3 ドイツ
11.3.3.1 医療、小売、運輸業界におけるコンピュータビジョンシステムの採用拡大が市場成長を牽引
11.3.4 フランス
11.3.4.1 AIエコシステム発展のための新興企業への投資が市場を牽引する
11.3.5 イタリア
11.3.5.1 産業分野でのコンピュータビジョンシステムの普及が市場を押し上げる
11.3.6 スペイン
11.3.6.1 強力な研究コミュニティの存在と拡大する新興企業エコシステムが市場成長を促進する
11.3.7 その他のヨーロッパ
11.4 アジア太平洋
図 47 アジア太平洋地域のコンピュータビジョンにおける AI 市場のスナップショット
表 81 アジア太平洋地域：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 82 アジア太平洋地域：コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別、2023 年～2028 年（百万米ドル）
表83 アジア太平洋地域：コンピュータビジョンのAI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表84 アジア太平洋地域：コンピュータビジョンのAI市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.4.1 アジア太平洋地域：景気後退の影響
11.4.2 中国
11.4.2.1 セキュリティと監視を目的としたコンピュータ・ビジョン技術への投資が市場を牽引する
11.4.3 日本
11.4.3.1 自律走行車に対する需要の高まりが、日本全体のコンピュータビジョン技術のAI需要を押し上げる
11.4.4 インド
11.4.4.1 インダストリー4.0の導入に向けたイニシアチブの高まりが市場を牽引
11.4.5 韓国
11.4.5.1 AIインフラを強化するための政府支出の増加
11.4.6 その他のアジア太平洋地域
11.5 ロウ
表 85 行：コンピュータビジョンの AI 市場、コンポーネント別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 86 行：コンピュータビジョンのAI市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 87 行：コンピュータビジョンのAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 88：行：コンピュータビジョンのAI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.5.1 行：景気後退の影響
11.5.2 中東・アフリカ
11.5.2.1 エレクトロニクスと医療アプリケーションの自動化を促進する投資が市場に利益をもたらす
11.5.3 南米
11.5.3.1 資本と労働力の物理的制約を克服するAI技術の応用が市場を活性化する
12 競争力のある景観 (ページ – 153)
12.1 概要
12.2 主要プレーヤーが採用した戦略／勝利への権利
表 89 コンピュータ・ビジョンの OEM 分野で AI が展開する戦略の概要
12.3 企業収益分析（2022年
12.3.1 コンピューター・ビジョンにおける上位5社の3年間の売上高分析（2020～2022年
図 48 コンピューター・ビジョンの上位 5 社の 3 年間の収益分析（2020～2022 年
12.4 市場シェア分析、2022年
図 49 コンピューター・ビジョンの AI 市場における主要プレイヤーのシェア（2022 年
12.4.1 コンピュータ・ビジョンのAI市場：競争の度合い
表 90 コンピュータビジョンの AI 市場：競争の度合い
12.5 企業評価象限
12.5.1 スターズ
12.5.2 パーベイシブ・プレーヤー
12.5.3 新進リーダー
12.5.4 参加者
図50 コンピュータビジョンのAI市場：企業評価象限（2022年
12.6 スタートアップ／私の評価象限
12.6.1 進歩的企業
12.6.2 対応する企業
12.6.3 ダイナミック・カンパニー
12.6.4 スタートブロック
図 51 コンピュータビジョンのAI市場：新興企業/MEの評価象限（2022年
12.7 コンピュータビジョンのAI市場：企業の足跡
表 91 各社のフットプリント
表 92 各社の最終用途産業フットプリント
表 93 各社の製品フットプリント
表94 各社の地域別フットプリント
12.8 スタートアップ評価マトリックス
12.8.1 新興企業リスト：コンピュータビジョン市場のAI
表 95 新興企業のリスト：コンピュータビジョンにおけるAI市場
12.8.2 新興企業マトリックス：主要新興企業の詳細リスト
表96 スタートアップマトリックス：主要スタートアップの詳細リスト
表 97 コンピュータビジョンの AI 市場：主要新興企業の競争ベンチマーク（コンポーネント別
表 98 コンピュータビジョンの AI 市場：主要新興企業の競争ベンチマーク（地域別
12.9 競争シナリオとトレンド
12.9.1 ディールス
表 99 コンピュータ・ビジョンのAI市場：取引（2020～2023年
表100 コンピュータビジョンのAI市場：製品の発売（2020～2022年
13 企業プロフィール (ページ – 181)
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向とMnM View）*。
13.1 主要プレーヤー
13.1.1 エヌビディア・コーポレーション
表 101 エヌビディア・コーポレーション：事業概要
図 52 エヌビディア・コーポレーション：企業スナップショット
表 102 Nvidia Corporation: 製品/ソリューション/サービス提供
表 103 エヌビディア・コーポレーション：取引
表 104 エヌビディア・コーポレーション：製品の発表と開発
13.1.2 イム・コーポレーション
表 105 イム・コーポレーション：事業概要
図53 IBMコーポレーション：企業スナップショット
表 106 イビム・コーポレーション：製品／ソリューション／サービス内容
表 107 IBMコーポレーション：取引
表 108: イム・コーポレーション：製品の発表と開発
13.1.3 マイクロソフト株式会社
表 109 マイクロソフト株式会社：事業概要
図54 マイクロソフト株式会社：企業スナップショット
表 110 マイクロソフト株式会社：製品／ソリューション／サービス提供
表111 マイクロソフト：取引
表112 マイクロソフト株式会社：製品の発表と開発
13.1.4 Qualcomm Technologies, Inc.
表113 クアルコム・テクノロジーズ：事業概要
図55 クアルコム・テクノロジーズ：会社概要
表114 クアルコム・テクノロジーズ：製品／ソリューション／サービス内容
表115 クアルコム・テクノロジーズ・インク（Qualcomm Technologies, Inc.
表 116 クアルコム：製品の発売
13.1.5 インテル株式会社
表 117 インテル株式会社：事業概要
図 56 インテル コーポレーション：企業スナップショット
表 118 インテル コーポレーション：製品／ソリューション／サービス内容
表 119 インテル コーポレーション：製品の発売と開発
表 120 インテル コーポレーション: 取引
13.1.6 アドバンスト・マイクロ・デバイス(AMD)
表121 アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）：事業概要
図 57 アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）：企業スナップショット
表 122 アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）: 製品/ソリューション/サービス内容
表 123 アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）：取引実績
表124 アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）：製品の発売と開発
13.1.7 アルファベット・インク
表125 アルファベット・インク：事業概要
図58 アルファベット：会社概要
表126 アルファベット: 製品／ソリューション／サービス内容
表127 アルファベット, INC.
表128 アルファベット：製品の発売と開発
13.1.8 バスラー
表 129 バスラーAG：事業概要
図 59 バスラー：会社概要
表 130 Basler ag: 製品／ソリューション／サービス内容
表 131 バスラーAG：製品の発売と開発
13.1.9 amazon.com, inc.
表132 アマゾン・ドット・コム：事業概要
図60 アマゾン・ドット・コム：企業スナップショット
表133 amazon.com, inc: 製品/ソリューション/サービスの提供
表134 アマゾン・ドット・コム：製品発売
表 135 アマゾン・ドット・コム：取引実績
13.1.10 Groq, Inc.
表136 グロック社：事業概要
表137 Groq, Inc.
表138 Groq, Inc.
13.1.11 ハイロ
表 139 ハイロ：事業概要
表 140 ハイロ：製品／ソリューション／サービス内容
表 141 ハイロ：取引
表 142 ハイロ：製品の発売
*未上場企業の場合、事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性があります。
13.2 その他の主要プレーヤー
13.2.1 サイトハウンド社
13.2.2 ニューロラ社
13.2.3 データジェン
13.2.4 グラフコア
13.2.5 GROOPIC
13.2.6 ウルトラリアップ
13.2.7 アルゴラックス
13.2.8 アテナ・セキュリティ
13.2.9 シュノーケル・アイ
13.2.10 vizseek
13.2.11 ロボットビジョン技術
13.2.12 クリエイティブ・バーチャル
13.2.13 アンプロボティクス
13.2.14 キュアメトリクス
13.2.15 ベルタ株式会社
14 付録（ページ番号 – 247）
14.1 ディスカッション・ガイド
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
14.3 カスタマイズ・オプション
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細
