1 はじめに 27
1.1 調査目的 27
1.2 市場定義 27
1.3 調査範囲 28
1.3.1 対象範囲と除外範囲 28
1.3.2 対象市場と地域範囲 29
1.3.3 対象年 30
1.4 対象通貨 30
1.5 対象単位 30
1.6 制限事項 30
1.7 市場関係者 31
1.8 変更の概要 31
2 調査方法 33
2.1 調査データ 33
2.1.1 二次データ 34
2.1.1.1 主要な二次情報源の一覧 34
2.1.1.2 二次情報源からの主要データ 34
2.1.2 一次データ 35
2.1.2.1 一次情報源からの主要データ 35
2.1.2.2 一次情報源の内訳 36
2.1.3 二次＆一次リサーチ 37
2.1.3.1 業界の主要な洞察 38
2.2 市場規模の推定 38
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ 40
2.2.1.1 ボトムアップ分析（需要側）による市場規模の算出方法
40
2.2.2 トップダウン分析（供給側）による市場規模の算出方法
41
2.2.2.1
2.3 市場区分とデータ・トライアングル
2.4 調査の前提条件 43
2.5 リスク分析 43
2.6 調査の限界 44
3 エグゼクティブサマリー 45
4 プレミアムインサイト 49
4.1 コンピュータビジョン市場におけるAIのプレイヤーにとっての魅力的な機会 49
4.2 北米におけるコンピュータビジョン市場のAI、国別および産業別 50
4.3 アジア太平洋地域におけるコンピュータビジョン市場のAI、産業別 50
4.4 コンピュータビジョン市場のAI、国別 51
5 市場概要 52
5.1 はじめに 52
5.2 市場力学 52
5.2.1 推進要因 53
5.2.1.1 グラフィック処理ユニットとエッジデバイスの急速な進歩 53
5.2.1.2 コンピュータビジョン機能の強化におけるクラウドプラットフォームの役割に対する認識の高まり 53
5.2.1.3 エッジ推論への重点の増加 54
5.2.2 抑制要因 54
5.2.2.1 データプライバシーとセキュリティの問題 54
5.2.3 機会 55
5.2.3.1 医療技術におけるイノベーションの増加 55
5.2.3.2 製造業における急速なデジタル変革 55
5.2.4 課題 56
5.2.4.1 データストレージおよび管理コストの高さ 56
5.2.4.2 既存の技術インフラへのAI統合に伴う複雑性 57
5.3 バリューチェーン分析 57
5.4 エコシステム分析 59
5.5 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊的イノベーション 61
5.6 価格分析 61
5.6.1 2024年の主要企業の製品別平均販売価格 62
5.6.2 2021年～2023年のAIカメラ別平均販売価格の傾向 63
5.6.3 AIカメラの平均販売価格動向、地域別、2021年～2023年 63
5.7 テクノロジー分析 64
5.7.1 主要テクノロジー 64
5.7.1.1 エッジ推論 64
5.7.1.2 機械学習 64
5.7.2 補完的テクノロジー 64
5.7.2.1 自然言語処理 64
5.7.2.2 モノのインターネット（IoT） 65
5.7.3 隣接テクノロジー 65
5.7.3.1 クラウドコンピューティング 65
5.8 ポーターのファイブフォース分析 65
5.8.1 競争の激しさ 66
5.8.2 サプライヤーの交渉力 66
5.8.3 バイヤーの交渉力 66
5.8.4 代替品の脅威 67
5.8.5 新規参入者の脅威 67
5.9 主要な利害関係者と購買基準 67
5.9.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者 67
5.9.2 購買基準 68
5.10 ケーススタディ分析 69
5.10.1 ノータは、NVIDIA CORPORATIONのEDGE GPUとディープラーニングSDKを活用してトラフィックフローを最適化しています。
5.10.2 アプリテックスは、アイロニー・アン社のVAIDIO AIビジョン・プラットフォームを統合し、クライアントのセキュリティシステムを強化しています。
5.10.3 ソロモン・テクノロジー・コーポレーション、AI搭載の視覚検査ツール「SOLVISION」を導入し、脅威となる欠陥を検出 70
5.10.4 ベルックス、SICK AGのプラットフォーム統合型ディープラーニング技術「APPSPACE」を採用し、複雑な検査作業を自動化 70
5.10.5 ソロモン・テクノロジー・コーポレーションは、タブレット検査の精度と効率性を向上させるために、SOLVISIONツールを導入しました。
5.11 投資と資金調達のシナリオ
5.12 貿易分析
5.12.1 輸入シナリオ（HSコード8471
5.12.2 輸出シナリオ（HSコード8471） 73
5.13 特許分析 74
5.14 2024年～2025年の主要な会議およびイベント 79
5.15 規制環境 80
5.15.1 規制当局、政府機関、その他の組織 80
5.15.2 基準および規制 83
6 コンピュータビジョンにおけるAIのユースケース 85
6.1 はじめに 85
6.2 オブジェクト検出 85
6.3 画像認識 85
6.4 顔認識 86
6.5 動きの分析 86
6.6 マシンビジョン 87
7 AIベースのコンピュータビジョンで使用される機械学習モデル 88
7.1 はじめに 88
7.2 教師あり学習 88
7.3 教師なし学習 88
7.4 強化学習 89
8 コンピュータビジョン市場におけるAI、用途別 90
8.1 はじめに 91
8.2 品質保証および検査 92
8.2.1 セグメント成長を促進する自動品質チェックへの需要の高まり 92
8.2.2 欠陥検出 93
8.2.3 表面検査 93
8.2.4 封じ込め検出 94
8.2.5 梱包およびラベル付け検査 94
8.3 測定 94
8.3.1 市場を牽引する3D測定システムの進歩 94
8.3.2 3D測定およびプロファイリング 95
8.3.3 現場測定およびモニタリング 95
8.4 識別 96
8.4.1 政府サービスにおける顔認証の採用拡大による需要の加速 96
8.4.2 人物識別 97
8.4.3 製品識別 97
8.5 予測メンテナンス 97
8.5.1 市場成長の原動力となる機器の信頼性と運用効率の向上 97
8.5.2 機械の健康モニタリング 98
8.5.3 摩耗＆損耗の検出 98
8.6 位置決め＆ガイダンス 99
8.6.1 AI搭載の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拡大し、市場を牽引 99
8.6.2 ロボットアームによる誘導 100
8.6.3 自動誘導車両 100
9 コンピュータビジョン市場におけるAI、機能別 101
9.1 はじめに 102
9.2 トレーニング 103
9.2.1 市場成長を加速させる高品質なトレーニングデータに対する需要の高まり 103
9.3 推論 106
9.3.1 市場成長を促進するAIハードウェア＆推論ソリューションへの投資の増加 106
10 コンピュータビジョン市場におけるAI、テクノロジー別 111
10.1 はじめに 112
10.2 マシンラーニング 113
10.2.1 ディープラーニング 114
10.2.1.1 市場成長を促進するディープラーニング研究への投資の増加 114
10.2.2 畳み込みニューラルネットワーク 115
10.2.2.1 セグメント成長を促進するエッジベースAIソリューションへの需要の高まり 115
10.3 ジェネレーティブAI 116
10.3.1 市場成長を支えるパーソナライズ＆カスタムコンテンツへのニーズの高まり 116
11 コンピュータビジョン市場におけるAI、産業別 118
11.1 はじめに 119
11.2 自動車 121
11.2.1 先進運転支援システムへのAIの統合による需要の増加 121
11.2.2 ADAS 122
11.2.3 車載モニタリングシステム 122
11.2.4 自律走行車 122
11.3 民生用電子機器 122
11.3.1 民生用電子機器における拡張現実の採用拡大が市場を牽引 122
11.3.2 スマートフォンとタブレット 123
11.3.3 スマートホーム機器 123
11.3.4 AR/VR 124
11.4 医療 124
11.4.1 市場成長を加速するAI駆動の患者モニタリングと結果予測 124
11.4.2 医療用画像 125
11.4.3 患者モニタリング 125
11.4.4 手術支援 125
11.5 小売 126
11.5.1 市場成長を促進する損失防止ソリューションへの注目度の高まり 126
11.5.2 顧客体験管理 127
11.5.3 在庫管理 127
11.6 セキュリティと監視 127
11.6.1 小売業界における在庫管理と顧客行動分析への注目が高まり、市場を牽引 127
11.6.2 犯罪検知 128
11.6.3 侵入検知 128
11.6.4 ナンバープレート認識 129
11.7 製造 129
11.7.1 需要喚起に向けた自動化された組み立てライン監視システムの需要が高まる 129
11.7.2 品質検査 130
11.7.3 予測保全 130
11.8 農業 130
11.8.1 セグメント成長の原動力となるAI主導の作物モニタリングソリューションに対する需要の高まり 130
11.8.2 作物モニタリング 131
11.8.3 家畜管理 131
11.8.4 精密農業 132
11.9 輸送＆ロジスティクス 132
11.9.1 セグメント成長を促進するための倉庫管理および流通ハブにおける自動化ニーズの高まり 132
11.9.2 車両管理 133
11.9.3 ドライバーの行動分析 133
11.9.4 ルート最適化 133
11.9.5 在庫追跡 133
11.10 その他の産業 134
12 コンピュータビジョン市場におけるAI、サービス別 135
12.1 はじめに 136
12.2 カメラ 138
12.2.1 セグメント成長を促進するカメラにおけるAI技術の統合の増加 138
12.3 フレームグラバー 138
12.3.1 リアルタイム画像処理におけるフレームグラバーの使用増加が需要を押し上げる 138
12.4 光学 139
12.4.1 市場成長を加速させる自律走行車における高度な光学技術の重要性が高まる 139
12.5 LED照明 139
12.5.1 医療および製造分野におけるLED照明の用途拡大がセグメント成長を促進 139
12.6 プロセッサ 139
12.6.1 CPU 140
12.6.1.1 エッジAIデバイスにおけるCPUの統合化の進展が市場を牽引 140
12.6.2 GPU 141
12.6.2.1 市場成長を支える高速画像処理機能 141
12.6.3 ASIC 141
12.6.3.1 市場成長を促進するAI推論とトレーニングの最適化におけるASICの役割の拡大 141
12.6.4 FPGA 142
12.6.4.1 エッジコンピューティングにおけるFPGAの採用が急増し、レイテンシ関連の課題に対処することで市場成長を促進 142
12.7 AIビジョンソフトウェア 142
12.7.1 市場を牽引するAIビジョン新興企業への投資の増加 142
12.8 AIプラットフォーム 143
12.8.1 セグメント成長を牽引するリアルタイムデータ処理技術の採用拡大 143
13 コンピュータビジョン市場におけるAI、地域別 144
13.1 はじめに 145
13.2 北米 146
13.2.1 北米のマクロ経済見通し 146
13.2.2 米国 151
13.2.2.1 政府主導の投資の増加とAIスタートアップの増加が市場を牽引 151
13.2.3 カナダ 152
13.2.3.1 政府によるAIインフラへの戦略的投資が市場成長を促進 152
13.2.4 メキシコ 153
13.2.4.1 AIインフラ開発への資金調達増加が需要を後押し 153
13.3 ヨーロッパ 154
13.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 154
13.3.2 イギリス 159
13.3.2.1 AI分野への政府の強力な支援が市場成長を加速 159
13.3.3 ドイツ 160
13.3.3.1 人工知能関連のスタートアップ企業の増加が市場成長に貢献 160
13.3.4 フランス 161
13.3.4.1 人工知能のチャンピオン企業への政府投資が市場成長を促進 161
13.3.5 イタリア 162
13.3.5.1 市場を牽引する企業間の革新的な投資とコラボレーション 162
13.3.6 ヨーロッパのその他の地域 162
13.4 アジア太平洋地域 164
13.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済の見通し 164
13.4.2 中国 169
13.4.2.1 市場成長を促進するAIベースのエコシステムの構築に重点を置く政府 169
13.4.3 日本 170
13.4.3.1 AIインフラの開発とテクノロジー大手との協業による市場成長の促進 170
13.4.4 韓国 171
13.4.4.1 AIソフトウェアとハードウェアソリューションにおけるイノベーションによる市場成長の促進 171
13.4.5 インド 172
13.4.5.1 政府主導のAI政策と資金援助プログラムが市場成長を支援 172
13.4.6 アジア太平洋地域その他 173
13.5 その他 174
13.5.1 その他地域におけるマクロ経済の見通し 174
13.5.2 中東 177
13.5.3 データセンターへの投資とAI研究プロジェクトの増加が需要を急増させる 177
13.5.3.1 GCC諸国 178
13.5.3.2 中東・アフリカのその他地域 178
13.5.4 アフリカ 179
13.5.4.1 アフリカがAI大陸戦略を打ち出し、市場成長を促進 179
13.5.5 南アメリカ 180
13.5.5.1 AIベースのコンピュータビジョン新興企業が増加し、市場成長を促進 180
14 競合状況 181
14.1 概要 181
14.2 主要企業の戦略／勝利への権利、2020年～2024年 181
14.3 収益分析、2019年～2023年 183
14.4 市場シェア分析、2023年 184
14.5 企業評価と財務指標 186
14.6 ブランド/製品比較 187
14.7 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 188
14.7.1 星 188
14.7.2 新興のリーダー 188
14.7.3 広範なプレーヤー 188
14.7.4 参加者 188
14.7.5 企業規模：主要プレーヤー、2023年 190
14.7.5.1 企業規模 190
14.7.5.2 地域別 191
14.7.5.3 サービス別 192
14.7.5.4 テクノロジー別 193
14.7.5.5 機能別 194
14.7.5.6 用途別 195
14.7.5.7 産業別 196
14.8 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 197
14.8.1 先進的な企業 197
14.8.2 対応力のある企業 197
14.8.3 ダイナミックな企業 197
14.8.4 スタート地点 197
14.8.5 競合他社ベンチマーキング：主要な新興企業/中小企業、2023年 199
14.8.5.1 新興企業/中小企業の詳細リスト 199
14.8.5.2 主要な新興企業/中小企業の競合他社ベンチマーキング 200
14.9 競合シナリオ 201
14.9.1 製品発売 201
14.9.2 取引 206
15 企業プロフィール 208
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）
16 付録 273
16.1 ディスカッションガイド 273
16.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETSの購読ポータル 276
16.3 カスタマイズオプション 278
16.4 関連レポート 278
16.5 著者詳細 279
1.1 STUDY OBJECTIVES 27
1.2 MARKET DEFINITION 27
1.3 STUDY SCOPE 28
1.3.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 28
1.3.2 MARKETS COVERED AND REGIONAL SCOPE 29
1.3.3 YEARS CONSIDERED 30
1.4 CURRENCY CONSIDERED 30
1.5 UNIT CONSIDERED 30
1.6 LIMITATIONS 30
1.7 MARKET STAKEHOLDERS 31
1.8 SUMMARY OF CHANGES 31
2 RESEARCH METHODOLOGY 33
2.1 RESEARCH DATA 33
2.1.1 SECONDARY DATA 34
2.1.1.1 List of major secondary sources 34
2.1.1.2 Key data from secondary sources 34
2.1.2 PRIMARY DATA 35
2.1.2.1 Key data from primary sources 35
2.1.2.2 Breakdown of primaries 36
2.1.3 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 37
2.1.3.1 Key industry insights 38
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 38
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 40
2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis
(demand side) 40
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 41
2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis
(supply side) 41
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 42
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 43
2.5 RISK ANALYSIS 43
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 44
3 EXECUTIVE SUMMARY 45
4 PREMIUM INSIGHTS 49
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN COMPUTER VISION MARKET 49
4.2 AI IN COMPUTER VISION MARKET IN NORTH AMERICA, BY COUNTRY AND VERTICAL 50
4.3 AI IN COMPUTER VISION MARKET IN ASIA PACIFIC, BY VERTICAL 50
4.4 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY COUNTRY 51
5 MARKET OVERVIEW 52
5.1 INTRODUCTION 52
5.2 MARKET DYNAMICS 52
5.2.1 DRIVERS 53
5.2.1.1 Rapid advances in graphics processing units and edge devices 53
5.2.1.2 Growing awareness about role of cloud platforms in enhancing computer vision capabilities 53
5.2.1.3 Rising emphasis on edge inferencing 54
5.2.2 RESTRAINTS 54
5.2.2.1 Data privacy and security issues 54
5.2.3 OPPORTUNITIES 55
5.2.3.1 Increasing innovation in healthcare technology 55
5.2.3.2 Rapid digital transformation in manufacturing sector 55
5.2.4 CHALLENGES 56
5.2.4.1 High data storage and management costs 56
5.2.4.2 Complexities associated with integrating AI into existing technological infrastructure 57
5.3 VALUE CHAIN ANALYSIS 57
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 59
5.5 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 61
5.6 PRICING ANALYSIS 61
5.6.1 AVERAGE SELLING PRICE OF KEY PLAYERS, BY OFFERING, 2024 62
5.6.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY AI CAMERA, 2021–2023 63
5.6.3 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF AI CAMERAS, BY REGION, 2021–2023 63
5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 64
5.7.1 KEY TECHNOLOGIES 64
5.7.1.1 Edge inferencing 64
5.7.1.2 Machine learning 64
5.7.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 64
5.7.2.1 Natural language processing 64
5.7.2.2 Internet of Things (IoT) 65
5.7.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 65
5.7.3.1 Cloud computing 65
5.8 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 65
5.8.1 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 66
5.8.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 66
5.8.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 66
5.8.4 THREAT OF SUBSTITUTES 67
5.8.5 THREAT OF NEW ENTRANTS 67
5.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 67
5.9.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 67
5.9.2 BUYING CRITERIA 68
5.10 CASE STUDY ANALYSIS 69
5.10.1 NOTA LEVERAGES NVIDIA CORPORATION’S EDGE GPUS AND DEEP LEARNING SDKS TO OPTIMIZE TRAFFIC FLOW 69
5.10.2 APP-TECHS INTEGRATES IRONYUN, INC.’S VAIDIO AI VISION PLATFORM TO ENHANCE CLIENT’S SECURITY SYSTEMS 69
5.10.3 SOLOMON TECHNOLOGY CORPORATION IMPLEMENTS SOLVISION AI-POWERED VISUAL INSPECTION TOOL TO DETECT DEFECTS IN BEARING THREATS 70
5.10.4 VELUX ADOPTS SICK AG’S APPSPACE PLATFORM-INTEGRATED DEEP LEARNING TECHNOLOGY TO AUTOMATE COMPLEX INSPECTION TASKS 70
5.10.5 SOLOMON TECHNOLOGY CORPORATION IMPLEMENTS SOLVISION TOOL TO IMPROVE TABLET INSPECTION ACCURACY AND EFFICIENCY 71
5.11 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 71
5.12 TRADE ANALYSIS 72
5.12.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 8471) 72
5.12.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 8471) 73
5.13 PATENT ANALYSIS 74
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 79
5.15 REGULATORY LANDSCAPE 80
5.15.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 80
5.15.2 STANDARDS AND REGULATIONS 83
6 USE CASES OF AI IN COMPUTER VISION 85
6.1 INTRODUCTION 85
6.2 OBJECT DETECTION 85
6.3 IMAGE RECOGNITION 85
6.4 FACIAL RECOGNITION 86
6.5 MOTION ANALYSIS 86
6.6 MACHINE VISION 87
7 MACHINE LEARNING MODELS USED IN AI-BASED COMPUTER VISION 88
7.1 INTRODUCTION 88
7.2 SUPERVISED LEARNING 88
7.3 UNSUPERVISED LEARNING 88
7.4 REINFORCEMENT LEARNING 89
8 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY APPLICATION 90
8.1 INTRODUCTION 91
8.2 QUALITY ASSURANCE & INSPECTION 92
8.2.1 RISING DEMAND FOR AUTOMATED QUALITY CHECKS TO DRIVE SEGMENTAL GROWTH 92
8.2.2 DEFECT DETECTION 93
8.2.3 SURFACE INSPECTION 93
8.2.4 CONTAINMENT DETECTION 94
8.2.5 PACKING & LABELLING INSPECTION 94
8.3 MEASUREMENT 94
8.3.1 ADVANCEMENTS IN 3D MEASUREMENT SYSTEMS TO DRIVE MARKET 94
8.3.2 3D MEASUREMENT & PROFILING 95
8.3.3 SITE MEASUREMENT & MONITORING 95
8.4 IDENTIFICATION 96
8.4.1 GROWING ADOPTION OF FACE RECOGNITION IN GOVERNMENT SERVICES TO ACCELERATE DEMAND 96
8.4.2 PERSON IDENTIFICATION 97
8.4.3 PRODUCT RECOGNITION 97
8.5 PREDICTIVE MAINTENANCE 97
8.5.1 ENHANCING EQUIPMENT RELIABILITY AND OPERATIONAL EFFICIENCY TO FUEL MARKET GROWTH 97
8.5.2 MACHINE HEALTH MONITORING 98
8.5.3 WEAR & TEAR DETECTION 98
8.6 POSITIONING & GUIDANCE 99
8.6.1 GROWING ADOPTION OF ROBOTIC ARMS WITH AI-POWERED COMPUTER VISION SYSTEMS TO DRIVE MARKET 99
8.6.2 ROBOTIC ARM GUIDANCE 100
8.6.3 AUTOMATED GUIDED VEHICLES 100
9 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY FUNCTION 101
9.1 INTRODUCTION 102
9.2 TRAINING 103
9.2.1 RISING DEMAND FOR HIGH-QUALITY TRAINING DATA TO ACCELERATE MARKET GROWTH 103
9.3 INFERENCE 106
9.3.1 RISING INVESTMENTS IN AI HARDWARE AND INFERENCE SOLUTIONS TO STIMULATE MARKET GROWTH 106
10 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY TECHNOLOGY 111
10.1 INTRODUCTION 112
10.2 MACHINE LEARNING 113
10.2.1 DEEP LEARNING 114
10.2.1.1 Rising investments in deep learning research to foster market growth 114
10.2.2 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS 115
10.2.2.1 Rising demand for edge-based AI solutions to boost segmental growth 115
10.3 GENERATIVE AI 116
10.3.1 RISING NEED FOR PERSONALIZED AND CUSTOM CONTENT TO SUPPORT MARKET GROWTH 116
11 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY VERTICAL 118
11.1 INTRODUCTION 119
11.2 AUTOMOTIVE 121
11.2.1 INTEGRATION OF AI IN ADVANCED DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS TO BOOST DEMAND 121
11.2.2 ADAS 122
11.2.3 IN-VEHICLE MONITORING SYSTEMS 122
11.2.4 AUTONOMOUS VEHICLES 122
11.3 CONSUMER ELECTRONICS 122
11.3.1 INCREASING ADOPTION OF AUGMENTED REALITY IN CONSUMER ELECTRONICS TO DRIVE MARKET 122
11.3.2 SMARTPHONES AND TABLETS 123
11.3.3 SMART HOME DEVICES 123
11.3.4 AR/VR 124
11.4 HEALTHCARE 124
11.4.1 AI-DRIVEN PATIENT MONITORING AND OUTCOME PREDICTION TO ACCELERATE MARKET GROWTH 124
11.4.2 MEDICAL IMAGING 125
11.4.3 PATIENT MONITORING 125
11.4.4 SURGICAL ASSISTANCE 125
11.5 RETAIL 126
11.5.1 INCREASING FOCUS ON LOSS PREVENTION SOLUTIONS TO FUEL MARKET GROWTH 126
11.5.2 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT 127
11.5.3 INVENTORY MANAGEMENT 127
11.6 SECURITY AND SURVEILLANCE 127
11.6.1 GROWING FOCUS OF RETAIL SECTOR ON INVENTORY MANAGEMENT AND CUSTOMER BEHAVIOR ANALYSIS TO DRIVE MARKET 127
11.6.2 CRIME DETECTION 128
11.6.3 INTRUSION DETECTION 128
11.6.4 LICENSE PLATE RECOGNITION 129
11.7 MANUFACTURING 129
11.7.1 INCREASING DEMAND FOR AUTOMATED ASSEMBLY LINE MONITORING SYSTEMS TO STIMULATE DEMAND 129
11.7.2 QUALITY INSPECTION 130
11.7.3 PREDICTIVE MAINTENANCE 130
11.8 AGRICULTURE 130
11.8.1 GROWING DEMAND FOR AI-DRIVEN CROP MONITORING SOLUTIONS TO FUEL SEGMENT GROWTH 130
11.8.2 CROP MONITORING 131
11.8.3 LIVESTOCK MANAGEMENT 131
11.8.4 PRECISION AGRICULTURE 132
11.9 TRANSPORTATION & LOGISTICS 132
11.9.1 GROWING NEED FOR AUTOMATION IN WAREHOUSING AND DISTRIBUTION HUBS TO BOOST SEGMENTAL GROWTH 132
11.9.2 FLEET MANAGEMENT 133
11.9.3 DRIVER BEHAVIOR ANALYSIS 133
11.9.4 ROUTE OPTIMIZATION 133
11.9.5 INVENTORY TRACKING 133
11.10 OTHER VERTICALS 134
12 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY OFFERING 135
12.1 INTRODUCTION 136
12.2 CAMERAS 138
12.2.1 INCREASING INTEGRATION OF AI TECHNOLOGY IN CAMERAS TO DRIVE SEGMENTAL GROWTH 138
12.3 FRAME GRABBERS 138
12.3.1 INCREASING USE OF FRAME GRABBERS FOR REAL-TIME IMAGE PROCESSING TO BOOST DEMAND 138
12.4 OPTICS 139
12.4.1 GROWING IMPORTANCE OF ADVANCED OPTICS IN AUTONOMOUS VEHICLES TO ACCELERATE MARKET GROWTH 139
12.5 LED LIGHTING 139
12.5.1 EXPANDING APPLICATIONS OF LED LIGHTING IN HEALTHCARE AND MANUFACTURING TO FUEL SEGMENTAL GROWTH 139
12.6 PROCESSORS 139
12.6.1 CPU 140
12.6.1.1 Rising integration of CPUs in edge AI devices to drive market 140
12.6.2 GPU 141
12.6.2.1 Rapid image processing feature to support market growth 141
12.6.3 ASIC 141
12.6.3.1 Growing role of ASICs in optimizing AI inference and training to stimulate market growth 141
12.6.4 FPGA 142
12.6.4.1 Surging adoption of FPGAs in edge computing to address latency-related challenges to fuel market growth 142
12.7 AI VISION SOFTWARE 142
12.7.1 INCREASING INVESTMENTS IN AI VISION STARTUPS TO DRIVE MARKET 142
12.8 AI PLATFORMS 143
12.8.1 RISING ADOPTION OF REAL-TIME DATA PROCESSING TECHNOLOGIES TO DRIVE SEGMENTAL GROWTH 143
13 AI IN COMPUTER VISION MARKET, BY REGION 144
13.1 INTRODUCTION 145
13.2 NORTH AMERICA 146
13.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 146
13.2.2 US 151
13.2.2.1 Increasing government-led investments and rising AI startups to drive market 151
13.2.3 CANADA 152
13.2.3.1 Strategic government investments in AI infrastructure to fuel market growth 152
13.2.4 MEXICO 153
13.2.4.1 Rising funding for AI infrastructure development to boost demand 153
13.3 EUROPE 154
13.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 154
13.3.2 UK 159
13.3.2.1 Strong government support in AI sector to accelerate market growth 159
13.3.3 GERMANY 160
13.3.3.1 Rising number of AI startups to contribute to market growth 160
13.3.4 FRANCE 161
13.3.4.1 Government investment in AI champions to fuel market growth 161
13.3.5 ITALY 162
13.3.5.1 Innovative investments and collaborations between companies to drive market 162
13.3.6 REST OF EUROPE 162
13.4 ASIA PACIFIC 164
13.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 164
13.4.2 CHINA 169
13.4.2.1 Government focus on building AI-based ecosystem to fuel market growth 169
13.4.3 JAPAN 170
13.4.3.1 Development of AI infrastructure and collaboration with tech giants to stimulate market growth 170
13.4.4 SOUTH KOREA 171
13.4.4.1 Innovation in AI software and hardware solutions to drive market growth 171
13.4.5 INDIA 172
13.4.5.1 Government-led AI policies and funding programs to support market growth 172
13.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 173
13.5 ROW 174
13.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 174
13.5.2 MIDDLE EAST 177
13.5.3 INCREASING INVESTMENTS IN DATA CENTERS AND AI RESEARCH PROJECTS TO SPIKE DEMAND 177
13.5.3.1 GCC countries 178
13.5.3.2 Rest of Middle East & Africa 178
13.5.4 AFRICA 179
13.5.4.1 Africa's launch of continental AI strategy to fuel market growth 179
13.5.5 SOUTH AMERICA 180
13.5.5.1 Growing number of AI-based computer vision startups to foster market growth 180
14 COMPETITIVE LANDSCAPE 181
14.1 OVERVIEW 181
14.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 181
14.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 183
14.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 184
14.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 186
14.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 187
14.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 188
14.7.1 STARS 188
14.7.2 EMERGING LEADERS 188
14.7.3 PERVASIVE PLAYERS 188
14.7.4 PARTICIPANTS 188
14.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 190
14.7.5.1 Company footprint 190
14.7.5.2 Region footprint 191
14.7.5.3 Offering footprint 192
14.7.5.4 Technology footprint 193
14.7.5.5 Function footprint 194
14.7.5.6 Application footprint 195
14.7.5.7 Vertical footprint 196
14.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 197
14.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 197
14.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 197
14.8.3 DYNAMIC COMPANIES 197
14.8.4 STARTING BLOCKS 197
14.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: KEY STARTUPS/SMES, 2023 199
14.8.5.1 Detailed list of startups/SMEs 199
14.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 200
14.9 COMPETITIVE SCENARIO 201
14.9.1 PRODUCT LAUNCHES 201
14.9.2 DEALS 206
15 COMPANY PROFILES 208
15.1 KEY PLAYERS 208
15.1.1 NVIDIA CORPORATION 208
15.1.1.1 Business overview 208
15.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 209
15.1.1.3 Recent developments 210
15.1.1.3.1 Product launches 210
15.1.1.4 MnM view 211
15.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 211
15.1.1.4.2 Strategic choices 211
15.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 211
15.1.2 MICROSOFT CORPORATION 212
15.1.2.1 Business overview 212
15.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 213
15.1.2.3 Recent developments 214
15.1.2.3.1 Product launches 214
15.1.2.3.2 Deals 215
15.1.2.4 MnM view 215
15.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 215
15.1.2.4.2 Strategic choices 215
15.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 215
15.1.3 ALPHABET INC. 216
15.1.3.1 Business overview 216
15.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 217
15.1.3.3 MnM view 219
15.1.3.3.1 Key strengths/Right to win 219
15.1.3.3.2 Strategic choices 219
15.1.3.3.3 Weaknesses/Competitive threats 219
15.1.4 AMAZON.COM, INC. 220
15.1.4.1 Business overview 220
15.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 221
15.1.4.3 Recent developments 222
15.1.4.3.1 Product launches 222
15.1.4.4 MnM view 223
15.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 223
15.1.4.4.2 Strategic choices 223
15.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 223
15.1.5 INTEL CORPORATION 224
15.1.5.1 Business overview 224
15.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 225
15.1.5.3 Recent developments 226
15.1.5.3.1 Product launches 226
15.1.5.4 MnM view 226
15.1.5.4.1 Key strengths/Right to win 226
15.1.5.4.2 Strategic choices 226
15.1.5.4.3 Weaknesses/Competitive threats 227
15.1.6 COGNEX CORPORATION 228
15.1.6.1 Business overview 228
15.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 229
15.1.6.3 Recent developments 230
15.1.6.3.1 Product launches 230
15.1.7 QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC. 231
15.1.7.1 Business overview 231
15.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 232
15.1.7.3 Recent developments 233
15.1.7.3.1 Product launches 233
15.1.7.3.2 Deals 233
15.1.8 SONY GROUP CORPORATION 234
15.1.8.1 Business overview 234
15.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 235
15.1.8.3 Recent developments 236
15.1.8.3.1 Product launches 236
15.1.9 OMRON CORPORATION 237
15.1.9.1 Business overview 237
15.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 239
15.1.9.3 Recent developments 239
15.1.9.3.1 Product launches 239
15.1.9.3.2 Deals 240
15.1.10 KEYENCE CORPORATION 241
15.1.10.1 Business overview 241
15.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 242
15.1.10.3 Recent developments 243
15.1.10.3.1 Product launches 243
15.1.11 SICK AG 244
15.1.11.1 Business overview 244
15.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 246
15.1.11.3 Recent developments 247
15.1.11.3.1 Product launches 247
15.1.11.3.2 Deals 247
15.1.12 TELEDYNE TECHNOLOGIES INCORPORATED 248
15.1.12.1 Business overview 248
15.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 250
15.1.12.3 Recent developments 251
15.1.12.3.1 Product launches 251
15.1.12.3.2 Deals 251
15.1.13 TEXAS INSTRUMENTS INCORPORATED 252
15.1.13.1 Business overview 252
15.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 254
15.1.13.3 Recent developments 255
15.1.13.3.1 Product launches 255
15.1.13.3.2 Deals 255
15.1.14 BASLER AG 256
15.1.14.1 Business overview 256
15.1.14.2 Products/Solutions/Services offered 257
15.1.14.3 Recent developments 258
15.1.14.3.1 Product launches 258
15.1.14.3.2 Deals 259
15.1.15 HAILO TECHNOLOGIES LTD 260
15.1.15.1 Business overview 260
15.1.15.2 Products/Solutions/Services offered 261
15.1.15.3 Recent developments 261
15.1.15.3.1 Product launches 261
15.1.15.3.2 Deals 262
15.2 OTHER PLAYERS 263
15.2.1 SIGHTHOUND, INC. 263
15.2.2 NEURALA, INC. 264
15.2.3 DATAGEN TECHNOLOGIES 265
15.2.4 GRAPHCORE 266
15.2.5 ROBOTIC VISION TECHNOLOGIES INC. 267
15.2.6 CUREMETRIX, INC. 268
15.2.7 SNORKEL AI, INC. 269
15.2.8 AMP 270
15.2.9 VISO.AI 271
15.2.10 LANDINGAI 272
16 APPENDIX 273
16.1 DISCUSSION GUIDE 273
16.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 276
16.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 278
16.4 RELATED REPORTS 278
16.5 AUTHOR DETAILS 279
*** コンピュータビジョンにおけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・コンピュータビジョンにおけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2025年のコンピュータビジョンにおけるAIの世界市場規模を234.2億米ドルと推定しています。
・コンピュータビジョンにおけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年のコンピュータビジョンにおけるAIの世界市場規模を634.8億米ドルと予測しています。
・コンピュータビジョンにおけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はコンピュータビジョンにおけるAIの世界市場が2025年～2030年に年平均22.1%成長すると展望しています。
・世界のコンピュータビジョンにおけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「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）など ...」をコンピュータビジョンにおけるAI市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
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