カテゴリー： Grand View Research, 世界, その他産業

世界の画像認識市場2023-2030：技術別、用途別、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア）、展開モード別、産業別、地域別

◆英語タイトル：Image Recognition Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technique, By Application, By Component (Hardware, Software), By Deployment Mode, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが発行した調査報告書（GRV23NVB103）◆商品コード：GRV23NVB103
◆発行会社（リサーチ会社）：Grand View Research
◆発行日：2023年10月30日
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
◆ページ数：150
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：次世代技術
◆販売価格オプション（消費税別）
Single UserUSD5,950 ⇒換算￥892,500見積依頼/購入/質問フォーム
Multi User/Five UserUSD6,950 ⇒換算￥1,042,500見積依頼/購入/質問フォーム
Global/corporate LicenseUSD8,950 ⇒換算￥1,342,500見積依頼/購入/質問フォーム
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖

画像認識市場の成長と動向

Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の画像認識市場規模は2030年までに1282億8000万米ドルに達する見込みです。同市場は、2023年から2030年にかけて13.4%のCAGRで拡大すると予測されています。画像処理と画像認識は、セキュリティや監視、医療画像など、数多くの強力なアプリケーションで進化しており、ビジネスの観点から大きな価値を生み出しています。顔認識や物体認識、視覚的位置特定、バーコード読み取り、自動運転支援など、産業オートメーションに関連する図形の識別機能は、この技術の汎用性を実証してきました。AIと組み合わせることで、この技術はゲーム、ソーシャル・ネットワーキング、電子商取引など、いくつかの垂直分野で価値ある成長機会を生み出し始めています。例えば、ソーシャル・ネットワーキングの世界における2大プラットフォームであるツイッターとフェイスブックは、画像の共有や友人へのタグ付けをユーザーに促すことで、よりつながりのある体験を生み出し、視聴者のエンゲージメントという点でこの技術の恩恵を受けています。

デジタルカメラ、特にスマートフォンに内蔵されたカメラの登場は、画像や動画という形でデジタルコンテンツの量を飛躍的に増加させました。膨大な量の画像やデジタルデータが、複数のアプリケーション、ウェブサイト、ソーシャルネットワーク、その他のデジタルチャネルを通じて取り込まれ、共有されています。いくつかの企業は、デジタル画像処理を使用して、より良い、よりスマートなサービスを顧客に提供するために、このオンラインコンテンツを活用しています。例えば、2019年10月、米国を拠点とする決済プラットフォーム・プロバイダのSnapPay Inc.は、北米地域で顔認識決済技術を開始しました。同社はこの技術を決済ソリューションに活用することで、小売店での決済を新たなレベルで便利にすることを目指しています。

しかし、信頼性の高い技術を構築するには、データのクリーニングとハードウェアの処理能力が2つの大きな課題として残ります。また、画像識別のためのソフトウェア開発に関連する時間、複雑さ、コストを考慮すると、多くの企業は、許容可能で正確な結果を作成できるリソースを持っていない可能性があります。そのため、画像処理や認識技術の助けを借りてビジネスを拡大するために、いくつかの企業が戦略的な取り組みを行っています。例えば、2019年7月、世界的な航空会社であるスターアライアンスは、搭乗ゲートやチェックインキオスクなど、空港の通過エリア向けの生体データベースの識別プラットフォームを開発するため、日本電気株式会社との提携を発表しました。このAIベースのプラットフォームと生体認証パスポートにより、乗客は国境職員に書類を見せることなく出国審査を通過できるようになります。

画像認識市場レポートハイライト

- 2022年の市場シェアは、顔認証分野が22.1％で最高でした。政府、銀行、小売など様々な業界でセキュリティ対策強化の需要が高まっていることが、顔認識システムの優位性に大きく寄与しています。

- マーケティング・広告分野は、2022年の市場シェア29.9％で市場を支配しました。多くの企業が、マーケティング活動を改善するために、高度な広告、顧客との対話、ブランディングで技術を採用しています。

- コンポーネントに基づき、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに細分化。サービスセグメントは、2022年に38.5％の最大の収益シェアを占め、予測期間中に14.9％の最速CAGRを獲得する見込みです。

- 導入形態に基づき、市場はオンプレミスとクラウドに区分されます。クラウドセグメントは2022年の収益シェア70.6%で市場を支配し、予測期間中もその地位を維持すると予測されています。

- 業種別では、メディア・エンターテインメント、BFSI、自動車・運輸、小売・Eコマース、通信・IT、政府、ヘルスケア、その他に細分化されています。小売・電子商取引分野が市場を支配し、2022年の市場シェアは21.1%でした。

- 北米が2022年に34.8%と最大の市場シェアを占めましたが、これは主に米国におけるクラウドベースのストリーミングサービスの急成長によるものです。このセグメントの成長は、デジタルショッピングとeコマースにおける人工知能とモバイルコンピューティングプラットフォームの統合が進んでいることに起因しています。

第1章. 調査方法・範囲
第2章. エグゼクティブサマリー
第3章. 画像認識の市場変数・傾向・範囲
第4章. 画像認識の世界市場：技術別予測・傾向分析
第5章. 画像認識の世界市場：用途別予測・傾向分析
第6章. 画像認識の世界市場：コンポーネント別予測・傾向分析
第7章. 画像認識の世界市場：展開モード別予測・傾向分析
第8章. 画像認識の世界市場：分野別予測・傾向分析
第9章. 画像認識の世界市場：地域別予測・傾向分析
第10章. 競争状況

❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章 方法論と調査範囲
1.1. 市場セグメンテーションと調査範囲
1.1.1. 手法
1.1.2. 適用範囲
1.1.3. コンポーネント
1.1.4. 展開モード
1.1.5. 垂直市場
1.1.6. 地域範囲
1.1.7. 推定と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次資料
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場の定式化と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9.目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場展望
2.2. セグメント展望
2.2.1. 技術
2.2.2. アプリケーション
2.2.3. コンポーネント
2.2.4. 導入形態
2.2.5. 垂直市場
2.2.6. 地域展望
2.3. 競合分析
第3章 画像認識市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統の展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場牽引要因分析
3.3.2. 市場制約要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. 画像認識市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターズモデル
3.4.1.1. サプライヤーの力
3.4.1.2. バイヤーの力
3.4.1.3.代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競合関係
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 技術情勢
3.4.2.3. 経済情勢
第4章 画像認識市場：技術予測とトレンド分析
4.1. 画像認識市場：主なポイント
4.2. 画像認識市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
4.3. QR/バーコード認識
4.3.1. QR/バーコード認識市場の予測と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
4.4. 物体認識
4.4.1.物体認識市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.5. 顔認識
4.5.1. 顔認識市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.6. パターン認識
4.6.1. パターン認識市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.7. 光学文字認識
4.7.1. 光学文字認識市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第5章 画像認識市場：アプリケーション推定とトレンド分析
5.1. 画像認識市場：主なポイント
5.2. 画像認識市場：動向と市場シェア分析、2022年および2030年
5.3. 拡張現実（AR）
5.3.1.拡張現実（AR）市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. スキャン＆イメージング
5.4.1. スキャン＆イメージング配信市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.5. セキュリティ＆監視
5.5.1. セキュリティ＆監視市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.6. マーケティング＆広告
5.6.1. マーケティング＆広告市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.7. 画像検索
5.7.1. 画像検索市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第6章 画像認識市場：コンポーネント推定とトレンド分析
6.1. 画像認識市場：主なポイント
6.2.画像認識市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
6.3. ハードウェア
6.3.1. ハードウェア市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. ソフトウェア
6.4.1. ソフトウェア市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.5. サービス
6.5.1.サービス市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.5.1.1 マネージドサービス
6.5.1.1.1 マネージドサービス市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.5.1.2 プロフェッショナルサービス
6.5.1.2.1 プロフェッショナルサービス市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
6.5.1.3 トレーニング、サポート、保守
6.5.1.3.1 トレーニング、サポート、保守市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第7章 画像認識市場：導入形態の推定とトレンド分析
7.1. 画像認識市場：主なポイント
7.2. 画像認識市場：動向と市場シェア分析、2022年および2030年
7.3.オンプレミス
7.3.1. オンプレミス市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
7.4. クラウド
7.4.1. クラウド市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第8章 画像認識市場：業種別推定とトレンド分析
8.1. 画像認識市場：主なポイント
8.2. 画像認識市場：動向と市場シェア分析、2022年および2030年
8.3. 小売・Eコマース
8.3.1. 小売・Eコマース市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.4. メディア・エンターテイメント
8.4.1. メディア・エンターテイメント市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.5. BFSI
8.5.1. BFSI市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.6. 自動車・輸送
8.6.1. 自動車・輸送市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.7. 通信・IT
8.7.1. 通信・IT市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.8. 政府機関
8.8.1. 政府機関市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.9. ヘルスケア
8.9.1. ヘルスケア市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
8.10. その他
8.10.1.その他市場の推定と予測、2017年から2030年（百万米ドル）
第9章 画像認識市場：地域別推定とトレンド分析
9.1. 地域別展望
9.2. 地域別画像認識市場：主なポイント
9.3. 北米
9.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.3.2. 米国
9.3.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.3.3. カナダ
9.3.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.4. 欧州
9.4.1. 英国
9.4.1.1.市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.4.2. ドイツ
9.4.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.4.3. フランス
9.4.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.5. アジア太平洋地域
9.5.1. 日本
9.5.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.5.2. 中国
9.5.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.5.3. インド
9.5.3.1.市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.5.4. オーストラリア
9.5.4.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.5.5. 韓国
9.5.5.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.6. ラテンアメリカ
9.6.1. ブラジル
9.6.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.6.2. メキシコ
9.6.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.7. MEA（中近東・アフリカ）
9.7.1.サウジアラビア
9.7.1.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.7.2. 南アフリカ
9.7.2.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
9.7.3. アラブ首長国連邦
9.7.3.1. 市場推定と予測、2017年から2030年（売上高、百万米ドル）
第10章 競争環境
10.1. 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
10.2. 市場参加者の分類
10.2.1. Blinkfire Analytics, Inc.
10.2.1.1. 会社概要
10.2.1.2. 財務実績
10.2.1.3.製品ベンチマーク
10.2.1.4. 戦略的取り組み
10.2.2. Gumgum, Inc.
10.2.2.1. 会社概要
10.2.2.2. 財務実績
10.2.2.3. 製品ベンチマーク
10.2.2.4. 戦略的取り組み
10.2.3. Kairos AR, Inc.
10.2.3.1. 会社概要
10.2.3.2. 財務実績
10.2.3.3. 製品ベンチマーク
10.2.3.4. 戦略的取り組み
10.2.4. SparkTrendz
10.2.4.1. 会社概要
10.2.4.2. 財務実績
10.2.4.3. 製品ベンチマーク
10.2.4.4.戦略的取り組み
10.2.5. Cloudsight, Inc.
10.2.5.1. 会社概要
10.2.5.2. 財務実績
10.2.5.3. 製品ベンチマーク
10.2.5.4. 戦略的取り組み
10.2.6. Chooch.com
10.2.6.1. 会社概要
10.2.6.2. 財務実績
10.2.6.3. 製品ベンチマーク
10.2.6.4. 戦略的取り組み
10.2.7. Google
10.2.7.1. 会社概要
10.2.7.2. 財務実績
10.2.7.3. 製品ベンチマーク
10.2.7.4. 戦略的取り組み
10.2.8. Attrasoft, Inc.
10.2.8.1.会社概要
10.2.8.2. 財務実績
10.2.8.3. 製品ベンチマーク
10.2.8.4. 戦略的取り組み
10.2.9. キャッチルーム
10.2.9.1. 会社概要
10.2.9.2. 財務実績
10.2.9.3. 製品ベンチマーク
10.2.9.4. 戦略的取り組み
10.2.10. 日立製作所
10.2.10.1. 会社概要
10.2.10.2. 財務実績
10.2.10.3. 製品ベンチマーク
10.2.10.4. 戦略的取り組み
10.2.11. ハネウェル・インターナショナル
10.2.11.1. 会社概要
10.2.11.2.財務実績
10.2.11.3. 製品ベンチマーク
10.2.11.4. 戦略的取り組み
10.2.12. LTUTech
10.2.12.1. 会社概要
10.2.12.2. 財務実績
10.2.12.3. 製品ベンチマーク
10.2.12.4. 戦略的取り組み
10.2.13. NEC株式会社
10.2.13.1. 会社概要
10.2.13.2. 財務実績
10.2.13.3. 製品ベンチマーク
10.2.13.4. 戦略的取り組み
10.2.14. Qualcomm Technologies, Inc.
10.2.14.1. 会社概要
10.2.14.2. 財務実績
10.2.14.3.製品ベンチマーク
10.2.14.4. 戦略的取り組み
10.2.15. Slyce Acquisition Inc.
10.2.15.1. 会社概要
10.2.15.2. 財務実績
10.2.15.3. 製品ベンチマーク
10.2.15.4. 戦略的取り組み
10.2.16. Wikitude GmbH
10.2.16.1. 会社概要
10.2.16.2. 財務実績
10.2.16.3. 製品ベンチマーク
10.2.16.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Technique
1.1.2. Application
1.1.3. Component
1.1.4. Deployment mode
1.1.5. Vertical
1.1.6. Regional scope
1.1.7. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Technique
2.2.2. Application
2.2.3. Component
2.2.4. Deployment mode
2.2.5. Vertical
2.2.6. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Image Recognition Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Industry Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market driver analysis
3.3.2. Market restraint analysis
3.3.3. Market opportunity analysis
3.4. Image Recognition Market Analysis Tools
3.4.1. Industry analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Image Recognition Market: Technique Estimates & Trend Analysis
4.1. Image Recognition Market: Key Takeaways
4.2. Image Recognition Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. QR/Barcode Recognition
4.3.1. QR/barcode recognition market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.4. Object Recognition
4.4.1. Object recognition market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.5. Facial Recognition
4.5.1. Facial recognition market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.6. Pattern Recognition
4.6.1. Pattern recognition market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
4.7. Optical Character Recognition
4.7.1. Optical character recognition market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Image Recognition Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1. Image Recognition Market: Key Takeaways
5.2. Image Recognition Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. Augmented Reality
5.3.1. Augmented reality market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.4. Scanning & Imaging
5.4.1. Scanning & imaging delivery market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.5. Security & Surveillance
5.5.1. Security & surveillance market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.6. Marketing & Advertising
5.6.1. Marketing & advertising market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
5.7. Image Search
5.7.1. Image search market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Image Recognition Market: Component Estimates & Trend Analysis
6.1. Image Recognition Market: Key Takeaways
6.2. Image Recognition Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3. Hardware
6.3.1. Hardware market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.4. Software
6.4.1. Software market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5. Service
6.5.1. Service market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5.1.1 Managed
6.5.1.1.1 Managed market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5.1.2 Professional
6.5.1.2.1 Professional market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
6.5.1.3 Training, support, and maintenance
6.5.1.3.1 Training, support, and maintenance market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 7. Image Recognition Market: Deployment Mode Estimates & Trend Analysis
7.1. Image Recognition Market: Key Takeaways
7.2. Image Recognition Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
7.3. On-Premises
7.3.1. On-premises market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
7.4. Cloud
7.4.1. Cloud market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Image Recognition Market: Vertical Estimates & Trend Analysis
8.1. Image Recognition Market: Key Takeaways
8.2. Image Recognition Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
8.3. Retail & E-commerce
8.3.1. Retail & e-commerce market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.4. Media & Entertainment
8.4.1. Media & entertainment market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.5. BFSI
8.5.1. BFSI market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.6. Automobile & Transportation
8.6.1. Automobile & transportation market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.7. Telecom & IT
8.7.1. Telecom & IT market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.8. Government
8.8.1. Government market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.9. Healthcare
8.9.1. Healthcare market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
8.10. Others
8.10.1. Others market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (USD Million)
Chapter 9. Image Recognition Market: Regional Estimates & Trend Analysis
9.1. Regional Outlook
9.2. Image Recognition Market by Region: Key Takeaway
9.3. North America
9.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.3.2. U.S.
9.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.3.3. Canada
9.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.4. Europe
9.4.1. UK
9.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.4.2. Germany
9.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.4.3. France
9.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.5. Asia Pacific
9.5.1. Japan
9.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.5.2. China
9.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.5.3. India
9.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.5.4. Australia
9.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.5.5. South Korea
9.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.6. Latin America
9.6.1. Brazil
9.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.6.2. Mexico
9.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.7. MEA
9.7.1. Saudi Arabia
9.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.7.2. South Africa
9.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
9.7.3. UAE
9.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 to 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 10. Competitive Landscape
10.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
10.2. Market Participant Categorization
10.2.1. Blinkfire Analytics, Inc.
10.2.1.1. Company overview
10.2.1.2. Financial performance
10.2.1.3. Product benchmarking
10.2.1.4. Strategic initiatives
10.2.2. Gumgum, Inc.
10.2.2.1. Company overview
10.2.2.2. Financial performance
10.2.2.3. Product benchmarking
10.2.2.4. Strategic initiatives
10.2.3. Kairos AR, Inc.
10.2.3.1. Company overview
10.2.3.2. Financial performance
10.2.3.3. Product benchmarking
10.2.3.4. Strategic initiatives
10.2.4. SparkTrendz
10.2.4.1. Company overview
10.2.4.2. Financial performance
10.2.4.3. Product benchmarking
10.2.4.4. Strategic initiatives
10.2.5. Cloudsight, Inc.
10.2.5.1. Company overview
10.2.5.2. Financial performance
10.2.5.3. Product benchmarking
10.2.5.4. Strategic initiatives
10.2.6. Chooch.com
10.2.6.1. Company overview
10.2.6.2. Financial performance
10.2.6.3. Product benchmarking
10.2.6.4. Strategic initiatives
10.2.7. Google
10.2.7.1. Company overview
10.2.7.2. Financial performance
10.2.7.3. Product benchmarking
10.2.7.4. Strategic initiatives
10.2.8. Attrasoft, Inc.
10.2.8.1. Company overview
10.2.8.2. Financial performance
10.2.8.3. Product benchmarking
10.2.8.4. Strategic initiatives
10.2.9. Catchroom
10.2.9.1. Company overview
10.2.9.2. Financial performance
10.2.9.3. Product benchmarking
10.2.9.4. Strategic initiatives
10.2.10. Hitachi, Ltd.
10.2.10.1. Company overview
10.2.10.2. Financial performance
10.2.10.3. Product benchmarking
10.2.10.4. Strategic initiatives
10.2.11. Honeywell International Inc.
10.2.11.1. Company overview
10.2.11.2. Financial performance
10.2.11.3. Product benchmarking
10.2.11.4. Strategic initiatives
10.2.12. LTUTech
10.2.12.1. Company overview
10.2.12.2. Financial performance
10.2.12.3. Product benchmarking
10.2.12.4. Strategic initiatives
10.2.13. NEC Corporation
10.2.13.1. Company overview
10.2.13.2. Financial performance
10.2.13.3. Product benchmarking
10.2.13.4. Strategic initiatives
10.2.14. Qualcomm Technologies, Inc.
10.2.14.1. Company overview
10.2.14.2. Financial performance
10.2.14.3. Product benchmarking
10.2.14.4. Strategic initiatives
10.2.15. Slyce Acquisition Inc.
10.2.15.1. Company overview
10.2.15.2. Financial performance
10.2.15.3. Product benchmarking
10.2.15.4. Strategic initiatives
10.2.16. Wikitude GmbH
10.2.16.1. Company overview
10.2.16.2. Financial performance
10.2.16.3. Product benchmarking
10.2.16.4. Strategic initiatives
※参考情報

画像認識とは、コンピュータが画像内の物体や情報を理解・識別する技術のことを指します。人間が日常的に行う視覚認識を模倣することを目指しており、デジタル画像を解析し、その中に含まれる要素を自動的に分類したり、識別したりすることができます。この技術は、コンピュータビジョンや機械学習の進展によって急速に発展してきました。
画像認識は、大きく分けて2つのアプローチに分類されます。一つは特徴量に基づく手法で、画像から特定の特徴を抽出し、その特徴を用いて物体を識別します。もう一つは深層学習を用いたアプローチで、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用することが一般的です。深層学習による画像認識は、手動で特徴を設計する必要がなく、大量のデータをもとにネットワークが自動的に特徴を学習するため、高い精度を達成することができます。

画像認識の具体的な種類には、物体認識、顔認識、文字認識、シーン解析、動体追跡などが含まれます。物体認識は、特定の物体や物体のカテゴリを特定する技術であり、日常的な機器や自動運転車の視覚センサーとして活用されています。顔認識は、個人の顔を特定する技術で、スマートフォンの顔認証や監視カメラにおいて広く使用されています。文字認識は書かれた文字をデジタルデータに変換する技術で、OCR（光学式文字認識）としても知られ、スキャンした文書をデジタル形式に変換する際に用いられます。シーン解析は、画像全体のコンテキストを理解し、画像の中のさまざまな要素を識別する技術です。動体追跡は、動画中の物体の位置を追跡する技術で、監視やスポーツ解析、自動運転技術に利用されています。

画像認識技術はさまざまな用途で利用されています。医療分野では、画像診断や病気の早期発見に役立つため、放射線科の診断支援に利用されています。また、製造業では、品質管理や異常検知に役立ち、製品の不良を早期に発見する手助けをしています。eコマースの分野では、商品画像を解析して類似商品を提案する機能や、ユーザーがアップロードした画像からの商品検索が行われています。さらに、セキュリティ分野では、監視映像の分析や顔認証によるアクセス管理に利用されており、さまざまな革新をもたらしています。

このように、画像認識技術は日常生活や産業において広く活用されていますが、その背後には関連する技術が多く存在します。コンピュータビジョンは、画像認識を支える基盤技術であり、画像処理やモデリング、解析技術を含みます。深層学習は、画像認識精度を飛躍的に向上させる鍵となる技術であり、そのためには大量の画像データと計算リソースが必要となります。さらに、データ前処理や拡張技術も重要で、これにより訓練データの品質を高め、モデルの汎化能力を向上させることが可能です。

しかし、画像認識技術には課題も存在します。特に倫理的な側面やプライバシーに関する問題は重要であり、顔認識技術が悪用される危険性やバイアス問題が懸念されています。また、敵対的生成ネットワーク（GAN）のような技術を使って生成された偽の画像に対する脆弱性も指摘されています。今後は、これらの課題を克服しながら、さらに高度な画像認識技術の開発が求められています。

総じて、画像認識は多様な応用を持ち、日常生活や多くの産業分野での活用が進んでいます。技術の進化が続く中で、さらなる可能性が探求されることが期待されます。


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★リサーチレポート[ 世界の画像認識市場2023-2030：技術別、用途別、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア）、展開モード別、産業別、地域別(Image Recognition Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technique, By Application, By Component (Hardware, Software), By Deployment Mode, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030)]についてメールでお問い合わせはこちらでお願いします。
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