市場概要
世界のAIベースの画像解析市場規模は2024年に107億9000万米ドルと推定され、2025年の130億7000万米ドルから2030年には約363億6000万米ドルに増加し、2025年から2030年までの年平均成長率は22.7%で拡大すると予測されています。AIを活用した画像解析の需要は、自動車産業や製造業で急速に高まっています。自動車業界では、AIベースの画像解析が自律走行システムに活用されており、リアルタイムの物体検出、車線識別、ドライバー監視には高速の視覚解釈が必要です。さらに、AIを活用した車両検査システムは、車体、塗装、組立部品の正確な欠陥を検出できるため、手作業によるミスと検査時間を大幅に削減できます。
DRIVER: リアルタイム画像解析のためのエッジコンピューティングソリューションへの需要の高まり
エッジコンピューティングは、リアルタイムデータ処理を可能にし、ビジョンシステムのスピード、スケーラビリティ、効率を向上させることで、大きなメリットをもたらします。この技術は、AIベースの画像解析アプリケーションの遅延を減らし、速度を向上させます。これは、物体検出、顔識別、ビデオ解析機能にとって重要です。エッジコンピューティングは、ローカルで処理を実行することで、すべての視覚データをクラウドに送信する必要性を低減します。AIベースの画像解析では、集中型のクラウドサーバーに依存する代わりに、エッジコンピューティングを使用して、カメラやセンサーなどの装置上の複雑な視覚を直接解析します。エッジコンピューティングは、より効率的で即時性の高い処理能力により、AIベースの画像解析システムの需要拡大をサポートします。2024年2月、ScindiaはエッジコンピューティングとAIベースの画像解析の膨大な需要に応えるため、シリーズBで2500万米ドルの資金を集めました。
制約： 正確な結果を得るための高品質データへの依存
AIベースの画像解析は、重い画像認識、顔識別、物体分類アプリケーションのアルゴリズムを訓練するための高品質データに依存します。しかし、特に特殊な領域やニッチな領域では、高品質なデータを大量に入手することは難しく、コストもかかります。例えば、医療画像では、患者データの使用が厳格な規則で管理されていることが多く、適切なトレーニングデータへのアクセスが制限されています。同様に、特定の産業や農業アプリケーションのための正確で多様なデータセットを入手することは、特殊な環境や視覚条件のばらつきのために困難な場合があります。さらに、データが不完全であったり、偏っていたり、多様性に欠けていたり、質が低かったりすると、結果として得られるアルゴリズムが不正確な結果や差別的な結果を引き起こす可能性があります。したがって、AIベースの画像解析システムの開発・展開を加速するためには、より適切な学習データが必要になる可能性があります。
可能性：医療における需要の高まりと技術革新
ヘルスケア分野における先進的な視覚技術の開発と利用は、AIベースの画像解析市場のプレーヤーにチャンスをもたらすと期待されています。医療用画像や診断ツールの進歩により、画像を分析して問題を特定し、治療の意思決定をサポートするAIベースの画像解析システムのニーズが生じそうです。医療技術の進歩に伴い、AIビジョンは病気の早期発見やカスタマイズされた治療スキームにとって重要になるでしょう。ヘルスケアにおけるこのような技術革新は、アプリケーションの幅を広げ、高度な視覚分析装置の需要を増加させることで、市場のプレーヤーにとってより多くの機会を開きます。2024年4月、世界保健機関（WHO）は、デジタルヘルスアシスタントとして、高度なアンパシー反応を持つジェネレーティブAI、SARAHを発表しました。AIベースの画像解析ソフトウェアは、ヘルスケア・アプリケーションにおけるAIビジョン技術の利用を促進し、より優れた患者支援システムや臨床装置を生み出すのに役立ちます。
課題：高いデータ保存・管理コスト
特に予算が限られている小規模な企業にとっては、高いデータ保存・管理コストが課題となります。AIビジョン・テクノロジーは、処理するデータに対して適切なストレージを必要とし、このデータの管理はビジネスに大きなコストをもたらします。AIビジョン技術、特にディープラーニングは、トレーニングに高品質の画像やビデオデータを必要とします。そのため、生データと処理済みデータセットの両方のストレージコストが増加します。重複の除去や汚染されたファイルの処理を含むデータのクリーニングや事前処理、また、奇妙なデータ形式やデータセットが開発されるたびに何度も繰り返される管理には、さらにコストがかかります。さらに、公正で透明性の高いアルゴリズムを開発するために追加リソースが必要となり、追加コストが発生し、開発期間が長くなります。企業は、AIを利用した画像解析システムがモラルと公正さを備えた設計になっていることを確認し、信頼とルールの遵守を実現する必要があります。さらに、企業は新しい技術への投資やAIビジョン機能の拡張よりも、データ管理のために多くの資金を割り当てる必要があるかもしれません。しかし、ヘルスケアや自動車など様々な業界でAIビジョンの需要が高まっているため、これらの課題を軽減することができます。
AIベースの画像解析エコシステムは、生データプロバイダー、クラウドストレージプロバイダー、AIモデル開発者、ソフトウェアおよびプラットフォーム開発者、システムインテグレーターおよびソリューションプロバイダー、そしてエンドユーザーで構成されています。AIベースの画像解析は、自動車・運輸、小売・電子商取引、ヘルスケア、製造業、その他の業種など、さまざまなエンドユーザー別業界に対応しています。
主要企業・市場シェア
エンドユーザー別では、ヘルスケア分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されています。
ヘルスケア分野は、予測期間中にAIベースの画像解析市場で最も高いCAGRを記録すると予測されています。より正確な診断と治療計画のためにAIを搭載した画像技術の採用が増加しており、患者ケアに革命をもたらしています。さらに、効率的な病院管理システムに対するニーズの高まりや、遠隔患者モニタリングソリューションに対する需要の高まりが、AIベースの画像解析システムの採用を後押ししています。さらに、創薬、医学研究、個別化医療を支援するAIの可能性が、大きな投資を引き寄せています。さらに、欧州連合（EU）が提案したAI法、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（Health Insurance Portability and Accountability Act）、英国国家AI戦略（UK National AI Strategy）などの厳格な規制政策が、医療におけるAIの利用を促進し、予後を改善しながら医療費を削減することが急務であることから、予測期間中、医療業界におけるAIベースの画像解析システムの導入が促進される見込みです。
導入形態別では、オンプレミス型が2024年の市場シェアを大きく占めています。
オンプレミスプラットフォームとは、クラウドベースのホスティングに依存するのではなく、組織の物理的環境内で完全にサービスとアプリケーションを実行するインフラストラクチャを指します。このデプロイメント・モード・モデルでは、すべてのデータ処理、ストレージ、管理がローカル・サーバー上で行われるため、組織は運用を完全にコントロールすることができます。オンプレミス型AIベースの画像解析市場における最近の動向は、効率性、拡張性、統合機能の向上に重点を置いています。オンプレミス・ソリューションは、医療（放射線科など）、航空宇宙、防衛、高度製造業など、データの厳格な管理が不可欠な機密性の高い業界で一般的に使用されています。この展開モードは、低遅延処理、優れたカスタマイズ性、AIワークフローの完全な所有権を提供します。
アジア太平洋地域のAIベースの画像解析市場は、技術の進歩とAIベースの技術に対する政府の強力な支援により、力強い成長を遂げています。クラウドインフラの拡大、デジタルトランスフォーメーション、急速な産業化、IoT、AI、5G、ロボティクス、クラウドコンピューティングなどの技術の進歩は、アジア太平洋地域におけるAIベースの画像解析市場の成長を後押しする主な要因です。中国におけるジェネレーティブAIの急速な発展と革新的な新興企業の出現は、市場拡大を後押しする主な要因です。日本はAIとクラウドのインフラを増強しており、AIベースの画像解析市場における地位を強化しています。韓国では、多額の政府投資と戦略的政策により、ビジョン・アプリケーションを含むAI技術が前進しています。一方、インド、マレーシア、タイ、オーストラリアは、国家ミッションやデジタル変革を通じてAI能力を強化しています。アジア太平洋地域におけるこれらの総合的な取り組みと投資が、AIベースの画像解析市場の発展を加速させています。
中国がアジア太平洋地域のAIベースの画像解析市場で最大のシェアを占めています。AIベースの画像解析に対する中国の取り組みは、製造、ヘルスケア、セキュリティ、小売・電子商取引分野での導入に反映されています。市場の成長を支えているのは、技術系企業、研究機関、起業家の活気あるネットワークです。National Bureau of Asian Researchによると、中国のジェネレーティブAI分野は2024年6月に顕著な拡大を遂げ、新たな新興企業が台頭し、既存の技術プラットフォームがAIモデルを進化させています。中国の大手ジェネレーティブAI企業であるZhipu AIは、サウジアラビアのProsperity7 Venturesから4億米ドルの投資を受け、中国のAI能力に対する世界的な関心の高さを示しています。このような投資は、中国におけるAIベースの画像解析市場をさらに加速させ、企業がAIソリューションを拡大し、さまざまな産業への応用を拡大することを可能にします。
2025年1月、エヌビディア・コーポレーション（アメリカ）は、自律走行車（AV）やロボットなど、物理的なAIシーンの発展を促進するために設計された広範なプラットフォーム、エヌビディア・コスモスを発表しました。このプラットフォームは、物理AIシステムの開発に重要な視覚データを理解するための先進的な装置を統合したもの。
2024年10月、マイクロソフト・コーポレーション（アメリカ）とRezolve.ai（アメリカ）は、AIを活用した先進的なコマースソリューションを通じて世界の小売業を変革することを目的とした戦略的パートナーシップを締結しました。この提携により、Brain Commerce、Brain Checkout、Brain Assistantなどのツールを含むRezolve AIのBrain SuiteがマイクロソフトのAzureクラウドプラットフォームと統合され、これらのソリューションがAzure Marketplaceや共同販売チャネルを通じてグローバルに利用できるようになります。小売業におけるAIを活用したソリューションの統合には、カメラやセンサーを通じて収集した視覚データの収集と分析を可能にするコンピュータビジョンの活用が含まれます。
2024年9月、コグネックス（アメリカ）は固定式バーコードリーダーDataman 380を発表しました。AI加速デコード技術により、複数のシンボルが混在する複雑な環境でも、さまざまなバーコードを迅速かつ正確に読み取る能力が向上します。
2024年4月、IBM（アメリカ）はIBM Z Systemsのパフォーマンス分析ソフトウェアであるIBM Z Intelligent Vision Software Platform for Z/OSを発表。これは、カスタム・コードなしの可視化により柔軟なデータ分析を提供し、アナリストがリスクを特定してワークロードを適応させることを可能にします。
2023年2月、インテルはAIビジョン・ソフトウェアのアップデート版であるGETI 1.5.0をリリースしました。これは、目的に応じたパフォーマンス、符号の柔軟性、ラベリング機能を強化し、データのアップロード、モデルのトレーニング、発明のワークフローを高速化します。
Alベース画像解析市場トップリスト
Alベース画像解析市場を支配しているのは以下の企業です：
NVIDIA Corporation (US)
Microsoft Corporation (US)
Intel Corporation (US)
Alphabet Inc. (US)
Amazon.com, Inc. (US)
IBM (US)
Oracle (US)
Cognex Corporation (US)
ContextVision (Sweden)
GE Healthcare (US)
Kyungwoo Systech, Inc. (South Korea)
SenseTime (China)
SOLOMON Technology Corporation (Taiwan)
Zebra Technologies Corp. (US)
Enlitic, Inc. (US)
【目次】
はじめに
23
研究方法論
27
要旨
39
プレミアムインサイト
42
市場概要
市場構造と競争の激しさを分析し、新たな成長機会を予測。
44
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス DRIVERS- MLとDL技術の統合の進展とクラウドコンピューティングへの傾斜- リアルタイム画像解析のためのエッジコンピューティングソリューションへの需要の増大- 自動車産業と製造業におけるAIベースの画像解析のニーズの急増 RESTRAINTS- データプライバシーへの懸念- 正確な結果を得るための高品質データへの依存 OPPORTUNITIES- ヘルスケアにおける需要の増大と技術革新- AI画像解析プロバイダーによる光学式文字認識技術への需要の増大 CHALLENGES- 高いデータストレージと管理コスト
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 AIベース画像解析プラットフォームの平均販売価格（主要プレイヤー別） AIベース画像解析プラットフォームの平均販売価格動向（地域別） 2021-2024
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 副次的技術- モノのインターネット（IoT）- 5G接続 副次的技術- ディープラーニング- 拡張自然言語処理（NLP）
5.8 ケーススタディ分析 水道ユーティリティ企業は、IronyunのVaidio AIビジョン・プラットフォームを導入し、誤警報の回避を実現 中西部警察署は、IronyunのVaidio LPとビデオ検索ソリューションを導入し、犯罪検知と捜査の迅速化を実現 ペプシコは、Koireader TechnologiesのAI搭載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
5.9 投資と資金調達のシナリオ
5.10 特許分析
5.11 貿易分析 HSコード852580対応製品の輸入シナリオ HSコード852580対応製品の輸出シナリオ
5.12 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.13 ポーターの5つの力分析 競争相手の強さ 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
5.14 主要会議とイベント（2025～2026年
5.15 規制情勢と規格 規制機関、政府機関、その他の組織の規格
5.16 2025年 AIベース画像解析市場へのアメリカ関税の影響 主要関税率価格影響分析 国・地域への影響 – アメリカ- ヨーロッパ- アジア太平洋地域 用途への影響 – ヘルスケア- 小売・Eコマース- 自動車・運輸- 製造業
AIベースの画像解析市場、技術別
2030年までの市場規模と予測（百万米ドル
79
6.1 導入
6.2 ディープラーニング ディープラーニングを活用したリアルタイムのAIビジョンは、価値の流れ全体にわたって予測的・予 測的洞察を提供
6.3 従来の機械学習 従来の機械学習は、決定論的で標準主導の産業環境において価値創造を維持
6.4 ハイブリッドおよびその他のAI技術 ディープラーニングとルールベースのMLを融合することで、多様な画像ドリブン ドメインで俊敏性を実現
AIベースの画像解析市場、展開モード別
2030年までの市場規模および予測（百万米ドル
84
7.1 導入
7.2 ビジョンAIにおけるデータ重量の増大と規制上の制約の中、オンプレミス型インフラが戦略的関連性を獲得
7.3 クラウドプラットフォーム内のシームレスなAI統合により、リアルタイムの視覚的意思決定における俊敏性が向上
AIベースの画像解析市場、エンドユーザー別
2030年までの市場規模および予測（百万米ドル
89
8.1 導入
8.2 自動車・運輸部門 コネクテッドモビリティと自律性のトレンドが運輸部門におけるリアルタイムビ ジョンAI の需要を加速
8.3 小売・電子商取引 コンピュータビジョンがオムニチャネル小売業におけるラストワンマイルの可視化と在庫最適化を変革
8.4 ヘルスケア AI を活用した診断が精密医療と次世代患者ケアの礎として台頭
8.5 製造業 AIを活用した目視検査が欠陥検出を強化し、欠陥ゼロの製造を推進
8.6 その他のエンドユーザー別産業 AIを活用したビジュアル・インテリジェンスが次世代作物モニタリングと収量最適化を通じて精密農業を再構築
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レポートコード：SE 9466