世界のコンピュータービジョン市場は、予測期間中に約10%の成長率で成長すると予想されています。コンピュータービジョン市場は、自動車および輸送業界におけるコンピュータービジョンシステムの急速な採用、および品質検査と自動化の必要性の高まりにより、活況を呈しています。 コンピュータービジョンは、コンピューターがデジタル画像やビデオをどのように見て理解するかを研究するものです。 コンピュータービジョンは、生物学的ビジョンシステムによって実行されるすべてのタスクを網羅しています。 これには、「見る」または視覚刺激をキャプチャすること、見たものを理解すること、および他のプロセスで使用できる形式に複雑な情報を抽出することが含まれます。 この学際的な分野では、センサー、コンピューター、および機械学習アルゴリズムを使用して、人間の視覚システムのこれらの要素をシミュレートし、自動化しています。 コンピュータービジョンは、人工知能システムが周囲を見て理解する能力の根底にある理論です。 さらに、視覚ガイダンスロボットシステムに対する需要の増加、アプリケーション固有のコンピュータービジョンシステムに対する需要の増加、3Dコンピュータービジョンシステムの採用の増加、およびAIの研究開発への投資の増加などの要因も、コンピュータービジョン市場の成長に影響を与えています。たとえば、2020年には、英国政府がAI研究に2,311万米ドル(2,000万ポンド)の資金援助を行いました。 この資金援助の目的は、早期がん検出から臨床サポート、ウェアラブル医療機器に至るまで、15の革新的なAIプロジェクトを支援することでした。
市場で活動している主なプレーヤーには、Cognex Corporation、Basler AG、Omron Corporation、Keyence Corporation、National Instruments Corp、Sony Group Corporation、Teledyne Technologies Incorporated、Texas Instruments Incorporated、Intel Corporation、およびMediaTek Inc.などが含まれます。 これらのプレーヤーは、ハイテクで革新的な製品/技術を顧客に提供するために、いくつかのM&Aとパートナーシップを行っています。
レポートで提示された洞察
「コンポーネントのうち、ハードウェアセグメントが2020年に大きなシェアを獲得しました」
コンポーネントに基づいて、市場はハードウェアとソフトウェアに分類されます。 ハードウェアセグメントは、便利なコンポーネント接続性や、高速処理、マルチメガピクセル解像度、完全デジタルデータ処理などの高度な機能を提供する最新のハードウェアプラットフォームの利用可能性により、2020年にコンピュータービジョン市場の大きなシェアを占めました。 ハードウェアセグメントには、プロセッサー、カメラ、レンズ、フレームグラバー、LED照明など、さまざまなハードウェアコンポーネントが含まれます。
「製品タイプのうち、PCベースセグメントが市場で大きなシェアを占める」
製品タイプに基づいて、市場はスマートカメラベースシステムとPCベースシステムに分割されます。 PCベースシステムの需要は、主に低コスト、アップグレード可能性、および比較的容易な使用のために交換できる能力により、比較的高いです。 PCベースのビジョンシステムは、画像処理に一般的に使用され、データ転送、フレームキャプチャ、ストレージ、照明などの他のタスクには複数の周辺機器が必要です。
「北米が2020年に市場の大きなシェアを獲得した」
北米は2020年に市場の注目すべきシェアを獲得しました。 この高いシェアは、さまざまな業界でのコンピュータービジョンとAIの採用を奨励するための政府の好ましいイニシアチブによるものです。 さらに、北米は、銀行および金融サービス、電気通信、eコマースなどの垂直市場で最も有望な地域です。 政府と公共部門も、大規模な顧客基盤にサービスを提供するために技術的に進んだ競争を行っています。
このレポートを購入する理由:
カスタマイズオプション:
世界のコンピュータービジョン市場は、要件またはその他の市場セグメントごとにさらにカスタマイズできます。 これとは別に、UMIは、お客様が独自のビジネスニーズを持っている可能性があることを理解しているため、お客様の要件に完全に適合するレポートを入手するために、お気軽にご連絡ください。
コンピュータービジョン市場分析の調査方法(2022~2028年)
世界のコンピュータービジョン市場の過去の市場を分析し、現在の市場を推定し、将来の市場を予測することは、世界中の主要地域でのコンピュータービジョンの採用を作成および分析するために行われた3つの主要なステップでした。 過去の市場数値を収集し、現在の市場規模を推定するために、徹底的な二次調査が行われました。 次に、これらの洞察を検証するために、数多くの調査結果と仮定が考慮されました。 さらに、世界のコンピュータービジョン市場のバリューチェーン全体にわたる業界専門家との徹底的な一次インタビューも実施されました。 一次インタビューを通じて市場数値の仮定と検証の後、トップダウン/ボトムアップアプローチを採用して、完全な市場規模を予測しました。 その後、市場の内訳とデータ三角測量法を採用して、関連する業界のセグメントとサブセグメントの市場規模を推定および分析しました。 詳細な方法論を以下に示します。
過去の市場規模の分析
ステップ1:二次資料の詳細な調査:
コンピュータービジョン市場の過去の市場規模を取得するために、次のような企業内部ソースを使用して詳細な二次調査が実施されました。年次報告書と財務諸表、パフォーマンスプレゼンテーション、プレスリリースなど、および、以下を含む外部ソースジャーナル、ニュースと記事、政府刊行物、競合他社の刊行物、セクターレポート、サードパーティデータベース、およびその他の信頼できる刊行物。
ステップ2:市場セグメンテーション:
コンピュータービジョン市場の過去の市場規模を取得した後、主要地域のさまざまなセグメントとサブセグメントの過去の市場洞察とシェアを収集するために、詳細な二次分析を実施しました。 主要なセグメントは、コンポーネント、製品タイプ、アプリケーション、および垂直市場としてレポートに含まれています。 さらに、国レベルの分析を実施して、その地域におけるテストモデルの全体的な採用を評価しました。
ステップ3:要因分析:
さまざまなセグメントとサブセグメントの過去の市場規模を取得した後、要因分析コンピュータービジョン市場の現在の市場規模を推定するために行いました。 さらに、コンピュータービジョン市場のコンポーネント、製品タイプ、アプリケーション、および垂直市場などの従属変数と独立変数を使用して、要因分析を実施しました。 世界中のコンピュータービジョン市場セクターにおけるトップパートナーシップ、合併と買収、事業拡大、および製品発売を考慮して、需要と供給側のシナリオの徹底的な分析が実施されました。
現在の市場規模の推定と予測
現在の市場規模のサイジング:上記の3つのステップからの実用的な洞察に基づいて、現在の市場規模、世界のコンピュータービジョン市場の主要プレーヤー、およびセグメントの市場シェアに到達しました。 上記の二次アプローチを使用して、必要なすべてのパーセンテージシェア分割と市場内訳を決定し、一次インタビューを通じて検証しました。
推定と予測:市場の推定と予測のために、ドライバーとトレンド、制約、および利害関係者が利用できる機会を含むさまざまな要因に重みが割り当てられました。 これらの要因を分析した後、関連する予測手法、つまりトップダウン/ボトムアップアプローチを適用して、世界中の主要市場におけるさまざまなセグメントとサブセグメントについて、2028年の市場予測に到達しました。 市場規模を推定するために採用された調査方法には、以下が含まれます。
市場規模とシェアの検証
一次調査:主要地域全体で、トップレベルの幹部(CXO/VP、セールスヘッド、マーケティングヘッド、オペレーショナルヘッド、リージョナルヘッド、カントリーヘッドなど)を含むキーオピニオンリーダー(KOL)との詳細なインタビューが実施されました。 次に、一次調査の結果が要約され、統計分析が実行されて、述べられた仮説が証明されました。 一次調査からのインプットは二次調査の結果と統合され、情報を実用的な洞察に変換しました。
さまざまな地域における一次参加者の内訳
市場エンジニアリング
データ三角測量技術を採用し、グローバルコンピュータービジョン市場の各セグメントおよびサブセグメントについて正確な統計数値を導き出すために、市場全体の推定を完了しました。データは、グローバルコンピュータービジョン市場におけるコンポーネント、製品タイプ、アプリケーション、および垂直分野のさまざまなパラメーターとトレンドを調査した後、いくつかのセグメントとサブセグメントに分割されました。
グローバルコンピュータービジョン市場調査の主な目的
グローバルコンピュータービジョン市場の現在および将来の市場動向が調査で特定されました。投資家は、調査で実施された定性的および定量的な分析に基づいて、投資の判断の基礎となる戦略的洞察を得ることができます。現在および将来の市場動向は、地域レベルでの市場全体の魅力を決定し、産業参加者が未開拓市場を開拓し、ファーストムーバーの利点を享受するためのプラットフォームを提供します。調査のその他の定量的目標には以下が含まれます:
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