1 当調査分析レポートの紹介
・視覚人工知能市場の定義
・市場セグメント
タイプ別：ハードウェア、ソフトウェア＆サービス
用途別：都市管理、鉄道運行管理、工業製造、銀行、電力産業、その他
・世界の視覚人工知能市場概観
・本レポートの特徴とメリット
・調査方法と情報源
調査方法
調査プロセス
基準年
レポートの前提条件と注意点
2 視覚人工知能の世界市場規模
・視覚人工知能の世界市場規模：2023年VS2030年
・視覚人工知能のグローバル売上高、展望、予測：2019年～2030年
・視覚人工知能のグローバル売上高：2019年～2030年
3 企業の概況
・グローバル市場における視覚人工知能上位企業
・グローバル市場における視覚人工知能の売上高上位企業ランキング
・グローバル市場における視覚人工知能の企業別売上高ランキング
・世界の企業別視覚人工知能の売上高
・世界の視覚人工知能のメーカー別価格（2019年～2024年）
・グローバル市場における視覚人工知能の売上高上位3社および上位5社、2023年
・グローバル主要メーカーの視覚人工知能の製品タイプ
・グローバル市場における視覚人工知能のティア1、ティア2、ティア3メーカー
グローバル視覚人工知能のティア1企業リスト
グローバル視覚人工知能のティア2、ティア3企業リスト
4 製品タイプ別分析
・概要
タイプ別 – 視覚人工知能の世界市場規模、2023年・2030年
ハードウェア、ソフトウェア＆サービス
・タイプ別 – 視覚人工知能のグローバル売上高と予測
タイプ別 – 視覚人工知能のグローバル売上高、2019年～2024年
タイプ別 – 視覚人工知能のグローバル売上高、2025年～2030年
タイプ別-視覚人工知能の売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別 – 視覚人工知能の価格（メーカー販売価格）、2019年～2030年
5 用途別分析
・概要
用途別 – 視覚人工知能の世界市場規模、2023年・2030年
都市管理、鉄道運行管理、工業製造、銀行、電力産業、その他
・用途別 – 視覚人工知能のグローバル売上高と予測
用途別 – 視覚人工知能のグローバル売上高、2019年～2024年
用途別 – 視覚人工知能のグローバル売上高、2025年～2030年
用途別 – 視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別 – 視覚人工知能の価格（メーカー販売価格）、2019年～2030年
6 地域別分析
・地域別 – 視覚人工知能の市場規模、2023年・2030年
・地域別 – 視覚人工知能の売上高と予測
地域別 – 視覚人工知能の売上高、2019年～2024年
地域別 – 視覚人工知能の売上高、2025年～2030年
地域別 – 視覚人工知能の売上高シェア、2019年～2030年
・北米
北米の視覚人工知能売上高・販売量、2019年～2030年
米国の視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
カナダの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
メキシコの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
・ヨーロッパ
ヨーロッパの視覚人工知能売上高・販売量、2019年〜2030年
ドイツの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
フランスの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
イギリスの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
イタリアの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
ロシアの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
・アジア
アジアの視覚人工知能売上高・販売量、2019年～2030年
中国の視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
日本の視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
韓国の視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
東南アジアの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
インドの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
・南米
南米の視覚人工知能売上高・販売量、2019年～2030年
ブラジルの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
アルゼンチンの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
・中東・アフリカ
中東・アフリカの視覚人工知能売上高・販売量、2019年～2030年
トルコの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
イスラエルの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
サウジアラビアの視覚人工知能市場規模、2019年～2030年
UAE視覚人工知能の市場規模、2019年～2030年
7 主要メーカーのプロフィール
※掲載企業：Keyence、Cognex、SenseTime、OMRON、Teledyne、Basler、Megvii Technology、OPT Machine Vision Tech、Daheng New Epoch Technology、YITU Technology、CloudWalk Technology、ArcSoft、Hikvision、Shenzhen Intellifusion Technologies、Dahua Technology、Deep Glint International
・Company A
Company Aの会社概要
Company Aの事業概要
Company Aの視覚人工知能の主要製品
Company Aの視覚人工知能のグローバル販売量・売上
Company Aの主要ニュース＆最新動向
・Company B
Company Bの会社概要
Company Bの事業概要
Company Bの視覚人工知能の主要製品
Company Bの視覚人工知能のグローバル販売量・売上
Company Bの主要ニュース＆最新動向
…
…
8 世界の視覚人工知能生産能力分析
・世界の視覚人工知能生産能力
・グローバルにおける主要メーカーの視覚人工知能生産能力
・グローバルにおける視覚人工知能の地域別生産量
9 主な市場動向、機会、促進要因、抑制要因
・市場の機会と動向
・市場の促進要因
・市場の抑制要因
10 視覚人工知能のサプライチェーン分析
・視覚人工知能産業のバリューチェーン
・視覚人工知能の上流市場
・視覚人工知能の下流市場と顧客リスト
・マーケティングチャネル分析
マーケティングチャネル
世界の視覚人工知能の販売業者と販売代理店
11 まとめ
12 付録
・注記
・クライアントの例
・免責事項
・視覚人工知能のタイプ別セグメント
・視覚人工知能の用途別セグメント
・視覚人工知能の世界市場概要、2023年
・主な注意点
・視覚人工知能の世界市場規模：2023年VS2030年
・視覚人工知能のグローバル売上高：2019年～2030年
・視覚人工知能のグローバル販売量：2019年～2030年
・視覚人工知能の売上高上位3社および5社の市場シェア、2023年
・タイプ別-視覚人工知能のグローバル売上高
・タイプ別-視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別-視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別-視覚人工知能のグローバル価格
・用途別-視覚人工知能のグローバル売上高
・用途別-視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別-視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別-視覚人工知能のグローバル価格
・地域別-視覚人工知能のグローバル売上高、2023年・2030年
・地域別-視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年 VS 2023年 VS 2030年
・地域別-視覚人工知能のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・国別-北米の視覚人工知能市場シェア、2019年～2030年
・米国の視覚人工知能の売上高
・カナダの視覚人工知能の売上高
・メキシコの視覚人工知能の売上高
・国別-ヨーロッパの視覚人工知能市場シェア、2019年～2030年
・ドイツの視覚人工知能の売上高
・フランスの視覚人工知能の売上高
・英国の視覚人工知能の売上高
・イタリアの視覚人工知能の売上高
・ロシアの視覚人工知能の売上高
・地域別-アジアの視覚人工知能市場シェア、2019年～2030年
・中国の視覚人工知能の売上高
・日本の視覚人工知能の売上高
・韓国の視覚人工知能の売上高
・東南アジアの視覚人工知能の売上高
・インドの視覚人工知能の売上高
・国別-南米の視覚人工知能市場シェア、2019年～2030年
・ブラジルの視覚人工知能の売上高
・アルゼンチンの視覚人工知能の売上高
・国別-中東・アフリカ視覚人工知能市場シェア、2019年～2030年
・トルコの視覚人工知能の売上高
・イスラエルの視覚人工知能の売上高
・サウジアラビアの視覚人工知能の売上高
・UAEの視覚人工知能の売上高
・世界の視覚人工知能の生産能力
・地域別視覚人工知能の生産割合（2023年対2030年）
・視覚人工知能産業のバリューチェーン
・マーケティングチャネル
| ※参考情報 視覚人工知能とは、コンピュータが視覚情報を認識、理解、処理するための技術であり、特に画像や映像に関連する情報を扱うことに特化しています。この分野は、コンピュータビジョン（Computer Vision）とも呼ばれ、近年の人工知能の発展によって急速に進化してきました。視覚人工知能は、さまざまな技術と手法を駆使し、視覚データから意味を抽出することを目指します。 視覚人工知能の定義は、単に画像や映像データを処理することだけでなく、それらのデータに基づいて判断を下したり、分類したり、物体を追跡したりする能力も含まれます。このように、視覚情報の解釈において深層学習や機械学習が広く用いられており、コンピュータが自動的に特徴を学習することができるようになっています。 視覚人工知能の特徴としては、まずその高い精度が挙げられます。特に、深層学習を活用したモデルは、大量のデータを学習することで、物体認識や顔認識の精度が飛躍的に向上しました。また、リアルタイムでの処理能力も向上しており、監視システムや自動運転車など、即時の応答が求められる応用でも十分に機能しています。 視覚人工知能にはいくつかの種類があります。主なものに物体認識、顔認識、シーン解析、動体追跡、画像生成があります。物体認識は、画像内の特定の物体を識別し、そのラベルを付ける技術です。顔認識は、個々の顔を識別し、データベースと照合することで特定の人物を認識する技術です。シーン解析は、画像全体の構造を理解し、物体間の関係性やシーンのコンテキストを把握するために使われます。動体追跡は、映像内の動いている物体を追い続ける技術であり、スポーツ分析や監視カメラでの利用が例です。画像生成は、入力されたデータから新しい画像を作成する技術で、GAN（Generative Adversarial Network）などの手法が用いられています。 視覚人工知能の用途は多岐にわたります。医療分野では、医用画像の解析を通じて病気の早期発見や診断支援に役立っています。たとえば、放射線画像を分析することで、腫瘍の発見や変化を捉えることが可能です。また、工業分野では、製品検査や欠陥検品に利用され、品質管理の効率化が図られています。自動運転車では、道路状況や周囲の物体を認識するために視覚人工知能が欠かせません。さらに、エンターテインメント分野では、画像生成や編集、拡張現実（AR）などの技術が用いられ、ユーザー体験の向上が図られています。 視覚人工知能を支える関連技術としては、機械学習や深層学習、画像処理技術といったものがあります。機械学習は、コンピュータにデータを通じて経験を持たせる技術であり、その一部として深層学習が存在します。深層学習は、人間の神経回路を模したニューラルネットワークを用いて複雑なパターンを学習する手法です。このアプローチにより、視覚情報の解釈精度が劇的に向上しました。 画像処理技術は、基本的な画像の変換やフィルタリング、エッジ検出などを行い、データの前処理を行います。これにより、視覚人工知能システムが情報をより効果的に処理できるようになります。また、データ集約の技術も重要で、多くの視覚データを効率的に収集、管理することが、体系的な学習や解析に寄与しています。 このように、視覚人工知能は、物体やシーンの理解、リアルタイム処理、高精度な判断を基盤に、多様な応用が広がりを見せています。これらの技術の進展は、未来の社会において新たな価値を提供することが期待されます。特に、視覚人工知能は人間の視覚能力を補完し、さらには新しい経験や発見を促進する力を持つため、その可能性は無限大です。今後の技術革新や研究開発が進む中で、視覚人工知能が各分野でどのように活用され、発展していくのか、注視していく必要があります。 |
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