❖本調査資料に関するお問い合わせはこちら❖
AIビジョンの市場規模、シェア、成長
AIビジョンの世界市場規模は、2024年の148億5,000万米ドルから2029年には430億2,000万米ドルに達し、2024年から2029年の予測期間中に年平均成長率23.7%で成長すると予測されています。
AIビジョンは、すべての産業と企業が自動化とインテリジェントな意思決定を必要としているため、人気のあるトレンドの1つです。業務のスピードとリアルタイムの情報の両方が、より高度なイメージングと分析技術を採用する企業誘致の原動力となっています。AIビジョンソリューションにより、企業の様々な業務とそれに関連するコスト管理が容易になります。より複雑で効果的な取引システムの開発が可能になるため、市場成長の加速につながる高成長技術も含まれます。また、品質、安全性、信頼性への要求の高まりや、特に産業環境における機器やプロセスの監視や予防保守などの要因も、市場の成長を後押ししています。プロセスに継続的な変化をもたらし、より多くの可能性を切り開くAIビジョンの継続的な能力は、この業界への投資と進歩を依然として後押ししています。
AIビジョン市場における魅力的な機会
アジア太平洋
アジア太平洋地域における市場の成長は、AI技術の進歩、中国、韓国、日本などの国々における医療、製造、小売などの様々な分野での採用の増加に起因しています。
同市場の成長は、製造部門の近代化による戦略的イニシアティブ、政府の強力な支援と投資に起因しています。
技術的専門知識で知られる米国のような国々では、確立されたAIビジョン・プラットフォーム・プロバイダーが存在し、北米市場の成長に貢献しています。
買収や開発により、今後5年間は市場プレイヤーに有利な成長機会がもたらされる見込み。
メンテナンスとアップグレードに伴う複雑さは、AIビジョン市場における課題の一部です。
AIビジョン市場の動向とダイナミクス
ドライバー クラウドコンピューティングへの傾斜の高まり
クラウドコンピューティングは、データ転送のためのスケーラブルで柔軟なインフラを提供することで、AIビジョン検査市場の成長にますます貢献しています。クラウドコンピューティングにより、企業は、データ分析プロセスや複雑なモデルの開発に時間とコストがかかる高価なハードウェアを使用することなく、AIビジョンアプリを簡単に運用し、立ち上げることができます。AIビジョンの需要が急速に高まっていることを考えると、クラウド・コンピューティングのような技術が採用される決定的な理由はここにあります。
クラウドプラットフォームの十分な処理能力とストレージ容量は、AIビジョンアプリケーションに適しています。例えば、オラクルは2024年6月、スペインの第3のクラウド地域であるマドリードに新しいデータセンターを設立し、スペインの労働者のAIスキルを高めるために総額10億米ドルを投資する計画を明らかにしました。この成長により、同市場はより強固な地位を獲得するものと期待されています。クラウド・コンピューティングがますます盛んになるにつれ、費用対効果が高く効率的なインフラの構築を支援し、高度なアルゴリズムやビッグデータ管理を手間なく活用する手段を企業に提供することができます。
抑制： AIアルゴリズムの倫理的懸念と偏り
AIビジョン市場は現在、AIアルゴリズムにおける倫理的問題や偏りという形で最大の課題に直面しています。特定のAIシステムが、性別や人種に基づいて不正確に分類するなどの偏りや不公正を起こした場合、倫理的な懸念が生じるだけでなく、社会的信頼も低下します。
この問題は簡単に片付けられるものではありません。偏りのないアルゴリズム・モデルを開発するためには余分なコストがかかることがほとんどで、そのプロセスは長期化し、タイムラインも長くなる可能性があります。
企業はより責任ある行動をとり、AIを通じて倫理的な行動を示すべきです。システム内に埋め込まれたバイアスがなくなるまで、システムを利用すべきではありません。公正で偏りのないように設計されていない限り、活用すべきではありません。市場は成長している分野です。AIビジョン分野の技術的進歩は、あらゆる分野の円滑な運営を可能にするでしょう。市場のプレーヤーが、バイアスが存在しないとラベル付けされたビジョンシステムの設計を厳守し、工場や病院などの環境に応じて動作を最適化できるように開発されていればの話です。
機会： AIビジョンシステムプロバイダーによる光学式文字認識技術への需要の高まり
AIビジョン検査市場は、光学式文字認識（OCR）の利点を大きく享受しています。AIビジョン技術が更新されるにつれて、OCRも読み書きのような能力を向上させ、より正確かつ迅速になりました。銀行や金融サービスなどの分野で、従来は人間の介在が必要であった作業を自動化することが、OCR技術を備えたAIビジョン・システムの需要が高い理由です。例えば、グーグル・クラウド・サービスには、文書やマルチメディア用の独自のOCRソフトウェアがあります。同社のDocument AI製品は、文書処理を得意とするように設計されています。手作業を減らすだけでなく、高価な手作業を廃止することもできます。AIビジョンは、テキスト認識を組み込むことでOCRを補完し、明瞭さと精度のレベルを高め、最も洗練されたレイアウトに対応します。
課題 メンテナンスとアップグレードに伴う複雑さ
AI ビジョン・ソフトウェアは、継続的なアップデートとメンテナンスが必要なため、機能的に困難であることがわかります。実際、カメラやGPUなどの専用ハードウェアが必要です。しかし、このようなハードウェアは時間の経過とともに劣化する傾向があり、撮影した画像の品質と処理速度を維持するためには、定期的に交換またはアップグレードする必要があります。さらに、古いハードウェアに新しいモデルのAIを導入すると、互換性の問題が発生し、アップグレードが非常に難しくなります。しかし、正確なモデルは、視覚データのパターンの変化によって変化します。そのため、再トレーニングが必要になります。再トレーニングには、高品質のラベル付きデータが必要で、その作成にはコストがかかり、時間もかかります。
AIビジョンシステムのソフトウェアのアップデートは、セットアップ全体に影響するため、新しいソフトウェアがセットアップの他のすべての部分とシームレスに動作することを確認するために、非常に広範なテストが必要です。これが、このようなシステムの複雑さの要因となっています。クラウドベースのAIビジョンソリューションは、更新をリモートで管理することにより、オンサイトでのメンテナンスの必要性を排除し、このような問題に取り組んでいます。多様なハードウェアコンポーネントの複数回のアップグレードに対応するこのようなスケーラブルなAIフレームワークは、AIビジョンシステムをより簡単に最新に保つという点で、より簡単で、さらに安価になるかもしれません。
世界のAIビジョン市場のエコシステム分析
AIビジョン市場は、NVIDIA Corporation（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Intel Corporation（米国）、Alphabet Inc.（米国）、Amazon.com, Inc.（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、Cognex Corporation（米国）、Qualcomm Technologies, Inc.（米国）、STMicroelectronics（スイス）、Avnet, Inc.（米国）、AVEVA Group Limited（英国）などの大手企業と、多数の中小企業によって統合されています。ほぼすべてのプレーヤーが市場でさまざまな製品を提供しています。これらの製品は、自律走行車、拡張現実デバイス、ロボットビジョンシステム、3Dプリンターなどのアプリケーションで使用されています。
動作モードに基づくと、クラウドベースの学習セグメントが予測期間中に最も急成長する見込みです。
クラウドベースの推論では、クラウドプラットフォームを活用して視覚データを効率的に処理し、物体検出や顔認識など、さまざまな用途のために事前に訓練されたモデルを活用します。組織は、ラベル付けされたデータセットでこれらのモデルをカスタマイズし、APIを利用してアプリケーション内にデータを迅速に組み込むことができます。Google CloudやMicrosoft Azureのようなクラウドプラットフォームを運営する企業は、AIビジョンアプリケーションを構築するための基本的なツールとインフラストラクチャを提供しています。
例えば、Google CloudのVertex AI Visionは、世界中どこにいてもリアルタイムのビデオや画像ストリーミングを処理するための簡単なドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースを使用して、コンピュータ・ビジョン・アプリケーションを簡単に開発することができます。スケーラブルで費用対効果が高く、利用しやすいAIアプリケーションの需要が高まるにつれ、クラウドベースの推論市場は成長するでしょう。クラウドベースの学習アプリケーションは、インテリジェント・アプリケーションの可能性と利用可能性の進歩の最前線に位置しています。
予測期間中、ビジョン・プラットフォーム・セグメントが優位を占めると予測されています。
AIビジョン・プラットフォームは、視覚データを分析・精査するための包括的な手法と言えます。AIビジョン・プラットフォームは、ビジネスの適切な画像を識別し、ビジネス・オペレーションに関連する異常を発見することでこれを実現します。その典型的な例がChoochのAI Visionプラットフォームで、これにより企業はビジネス上重要な異常を即座に確認し、解釈することができます。また、Qualcomm Technologies, Inc.のような企業は、高性能な統合型イメージセンサ・プロセッサであるビジョン・プラットフォームや、常時包括的なカメラ処理機能を提供するVision Intelligence 400 Platformを確立しています。AIビジョン・プラットフォーム方式の機能は、利用される業界によって異なります。小売業、製造業、物流業、スマート工場などでは、何らかのAIビジョンプラットフォーム手法が実際に使用されています。
消費者向け電子機器や軽自動車が製造されるようになったことで、主に食品や自動車分野の製造企業では、リアルタイムのデータ分析や自動化に対する需要が高まっています。AIビジョン・プラットフォームにより、製造業者やオペレーターは視覚入力をリアルタイムで分析し、製品の欠陥、機器の故障、処理の逸脱など、あらゆる種類の異常を認識することができます。
地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も急成長。
アジア太平洋市場では、技術の進歩、さまざまな分野でのビジョン技術の採用、AI技術に対する政府の大きな後援（該当する場合）により、AIビジョン分野が急速に成長しています。中国では、ジェネレーティブAIの急速な発展と新しいスタートアップ企業がAIビジョン市場の成長を加速させています。さらに、日本はAIとクラウドインフラの適応を通じて、AIビジョン産業における地位を固めつつあります。さらに、韓国では、政府が他の種類のAI技術とともにAIビジョン技術を推進するイニシアチブを取っており、韓国はAIビジョン検査市場の地域成長においてより強力な役割を担うことになるでしょう。
この地域の新興経済国、例えばインド、マレーシア、タイ、オーストラリアは、デジタルトランスフォーメーションに焦点を当てた国家計画を通じてAI能力の構築に着手しています。全体として、AIの地域的発展は、AI技術がより発展し、一般的に採用されるようになるにつれて、アジア太平洋地域におけるAIビジョンの成長を強化しています。その結果、アジア太平洋地域の企業は、効率性の向上、プロセスの自動化、意思決定の強化のためにAIビジョンを導入しています。アジア太平洋地域における市場の顕著な成長により、AIとビジョン技術は、地域全体の革新、成長、デジタルトランスフォーメーションの推進において重要な役割を果たすでしょう。
AIビジョン市場の最新動向
2024年6月、NVIDIA Corporationは、自律走行車、ロボット工学、スマートスペース向けのAI開発を加速する合成データを生成するNVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTXプラットフォームを発表。
2024年5月、マイクロソフト株式会社は、テキストと画像の入力を処理するマルチモーダルモデル「GPT-4 Turbo with Vision」を発表。画像や映像の解析とテキスト生成を可能にすることで、さまざまなアプリケーションを強化します。このモデルは、光学式文字認識（OCR）とオブジェクトグラウンディングをサポートし、ビジネスの革新と業務の効率化を支援します。
2024年5月、アヴネットはQCS6490 Vision-AI Development Kitを発表しました。このキットにより、エンジニアリングチームはマルチカメラ、高性能Edge AI組み込み製品のプロトタイプを迅速に作成することができます。このキットは、クアルコムのQCS6490プロセッサをベースにしたエネルギー効率の高いMSC SM2S-QCS6490 SMARCコンピュート・モジュールを活用しています。
2024年4月、IBMはIBM Zシステム向けのパフォーマンス分析ソフトウェアであるIBM Z IntelliMagic Visionソフトウェア・プラットフォーム for z/OSを発表しました。IBM Zシステム用のパフォーマンス分析ソフトウェアであるIBM Z IntelliMagic Visionソフトウェア・プラットフォームは、カスタム・コード不要のビジュアライゼーションによる柔軟なデータ分析を提供し、アナリストによるリスクの特定とワークロードの最適化を可能にします。
2024年4月、コグネックスコーポレーションは、2Dおよび3Dビジョン技術とAIを統合し、検査および測定プロセスを合理化するIn-Sight L38 3Dビジョンシステムを発表しました。3Dデータを組み込んだ2D画像を作成することで、トレーニングが容易になり、より正確な特徴検出が可能になります。AIツールは変化する特徴を識別し、ルールベースのアルゴリズムは正確な3D測定を可能にし、一貫した検査結果を実現します。
主要市場プレイヤー
トップ企業 AIビジョン市場 – 主要市場プレイヤー
NVIDIA Corporation (US):
Microsoft Corporation (US):
Intel Corporation (US):
Alphabet Inc. (US):
Amazon.com, Inc. (US):
IBM (US):
Oracle (US):
Cognex Corporation (US):
Qualcomm Technologies, Inc. (US):
STMicroelectronics (Switzerland):
Avnet, Inc. (US):
AVEVA Group Limited (UK):
SymphonyAI (US):
Apera AI (Canada):
Chooch (US):
1 はじめに
2 研究方法論
3 要旨
4 プレミアムインサイト
5 市場概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
推進要因
– クラウドコンピューティングへの傾斜の高まり
– ML と DL 技術の次世代ビジョンソリューションへの統合
– エッジコンピューティングの採用拡大
– 自動車や製造業におけるリアルタイム分析のニーズの高まり
阻害要因
– 法的リスクと風評リスク
– 正確な結果を得るための高品質データへの依存
可能性
– ヘルスケア分野における急速なイノベーション
– AIビジョンシステムプロバイダーによる光学式文字認識技術への需要の高まり
– スマートシティプロジェクトの増加
課題
– システムのメンテナンスとアップグレードに伴う複雑さ
– 高いデータストレージと管理コスト
– 最適なパフォーマンスを得るためのAIビジョンモデルの効果的なトレーニング
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
主要プレイヤーの平均販売価格動向（提供製品別
主要企業が提供するビジョンプラットフォームの平均販売価格動向
5.7 技術分析
主要技術
– エッジコンピューティング
– 機械学習
補完技術
– モノのインターネット（IoT）
– 5Gコネクティビティ
隣接技術
– ディープラーニング
– 拡張自然言語処理（NLP）
5.8 ポーターの5つの力分析
競合の激しさ
サプライヤーの交渉力
買い手の交渉力
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
水道局、誤報回避のためアイア ーンユンのヴァイディオAIビジョン・プラット フォームを導入
米国中西部警察署は、犯罪の迅速な発見と捜査のため、ironyun の vaidio lpr とビデオ検索ソリューションを導入。
ベンガルール空港、Industry.aiのビジョンAIプラットフォームとNvidiaのAIツールを採用し、リアルタイムの監視と効果的なターミナル管理を実現
ペプシコ社、Koireader TechnologiesのAIマシンビジョン技術を導入し、ラベルとバーコードのスキャン精度を向上
多国籍製薬会社がソロモンのソルビジョンAIを導入し、不良錠剤をリアルタイムで検出
5.11 投資と資金調達のシナリオ
5.12 貿易分析
輸入データ（HSコード852580）
輸出データ（HSコード852580）
5.13 特許分析
5.14 主要会議とイベント、2024-2025年
5.15 規制情勢
規制機関、政府機関、その他の組織
標準と規制
AIビジョンの使用例
83
6.1 導入
6.2 自律走行車
6.3 拡張現実デバイス
6.4 ロボットビジョンシステム
6.5 3Dプリンター
6.6 医療画像ソリューション
6.7 交通監視システム
6.8 自動ナンバープレート認識システム
6.9 セキュリティ・監視システム
6.10 デジタル資産管理ソリューション
AIビジョン市場、製品別
87
7.1 導入
7.2 ビジョンプラットフォーム
リアルタイムのデータ分析に対するニーズの高まりがセグメント成長を促進
7.3 ビジョンソフトウェア
アプリケーション・プログラミング・インターフェース
– クラウドサービスへの需要の高まりがセグメント成長を加速
ソフトウェア開発キット
– AIとML技術への投資の増加がセグメント成長を促進
7.4 カスタムソリューション
エッジコンピューティングの進歩が市場成長をサポート
AIビジョン市場、サービス種類別
94
8.1 導入
8.2 行動分析
公共の場での群衆行動を監視するニーズの高まりが市場成長を加速
顔認識
8.3 光学文字認識
データ処理と文書管理の自動化の進展が市場成長を後押し
8.4 空間分析
動体検知
– スマートホームとホームオートメーションデバイスの導入が進み、セグメント成長を後押し
侵入検知
– サイバー攻撃の増加とセキュリティ脅威の高まりが市場を牽引
周辺監視
– スマートシティプロジェクトの増加が市場成長を促進
8.5 画像認識
小売犯罪を最小限に抑えるための政府投資が市場成長を後押し
8.6 ヒートマップ分析
高度な群衆管理ソリューションに対する需要の高まりが市場を牽引
群衆密度分析
AIビジョン市場、技術別
101
9.1 導入
9.2 機械学習
ディープラーニング
– AIとDLの研究開発に対する政府と民間の資金援助が市場成長を促進
畳み込みニューラルネットワーク
– 複数の産業で自動化の利用が増加し、セグメント成長を後押し
9.3 ジェネレーティブ AI
高度なコンテンツ作成ニーズの高まりが市場成長を後押し
AIビジョン市場、動作モード別
108
10.1 導入
10.2 エッジ推論
簡単なセットアップとトレーニングプロセスが普及を後押し
10.3 クラウドベースの学習
拡張性、効率性、アクセス性の高いAIソリューションへの需要の高まりが市場を牽引
AIビジョン市場、産業別
117
11.1 導入
11.2 輸送・物流
先進的な物流ハブと倉庫への投資がセグメント成長を促進
11.3 小売
小売業における在庫管理と顧客行動分析への注目の高まりが市場を牽引
11.4 ヘルスケア
正確で効率的な医療診断と患者ケアの改善に対する逼迫したニーズが需要を加速
11.5 製造業
AI ビジョンによる微細な欠陥の検出と品質基準への準拠の確保が需要を刺激。
11.6 農業
先端農業技術への投資がセグメントの成長を後押し
11.7 石油・ガス
石油・ガス会社が複雑なプロセスの自動化に注力し市場成長を促進
11.8 建設
プロジェクトのタイムラインに対する進捗を追跡する必要性の高まりが機会を創出
11.9 その他の業種
AIビジョン市場、地域別
128
12.1 はじめに
12.2 北米
北米のマクロ経済要因
米国
– 政府とテクノロジー大手による最先端技術への投資の増加が市場を牽引
カナダ
– AIインフラ整備への政府の戦略的投資が市場成長を促進
メキシコ
– 製造業におけるAI搭載ソリューションの採用急増が市場成長を後押し
12.3 欧州
欧州のマクロ経済要因
ドイツ
– AI新興企業の増加が市場成長に寄与
英国
– 市場成長を加速させる人工知能のグローバルリーダーへのコミットメント
フランス
– AI新興企業の設立に向けた強力な研究と戦略的投資が市場成長を促進
イタリア
– 成長機会を創出するため、AIビジョン技術の開発と拡大に注力
欧州
12.4 アジア太平洋地域
アジア太平洋地域のマクロ経済要因
中国
– 研究機関と起業家のベンチャーが市場を牽引
日本
– デジタルスキルアッププログラムへの投資が市場成長を加速
韓国
– Startup Koria政策とAI開発への政府投資が市場成長を支援
その他のアジア太平洋地域
12.5 列島
列島のマクロ経済要因
中東
– デジタルトランスフォーメーションとイノベーションへの戦略的投資が需要を喚起
– GCC諸国
– その他の中東・アフリカ
アフリカ
– AIプロジェクトに資金を提供する国際協力が市場成長を後押し
南米
– AI技術への官民投資の増加が市場成長を促進
競争環境
163
13.1 概要
13.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年
13.3 収益分析、2019-2023年
13.4 市場シェア分析、2023年
13.5 企業評価と財務指標
13.6 ブランド／製品の比較
13.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年
スター企業
新興リーダー
浸透プレーヤー
参加企業
企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年
– 企業フットプリント
– 事業形態別フットプリント
– テクノロジー・フットプリント
– サービスのフットプリント
– 垂直フットプリント
– 地域別フットプリント
13.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM、2023 年
先進的企業
対応力のある企業
ダイナミックな企業
スターティングブロック
競合ベンチマーキング：主要新興企業／中小企業、2023年
– 新興企業/SMEの詳細リスト
– 主要新興企業/中小企業の競争ベンチマーク
13.9 競争シナリオ
製品発売/開発
ディール
企業プロフィール
184
14.1 主要プレーヤー
