テクノロジーの重視(特徴抽出と3Dモデリング、バイオセンサー、自然言語処理(NLP)、その他)、ソフトウェアツール(顔の表情と感情認識、ジェスチャーと姿勢認識、音声認識)、アプリケーション分野(マーケティングと広告、法執行機関、監視とモニタリング、エンターテインメントと家電、その他)、地域/国。

感情検出・認識市場は、顔認識、音声認識、バイオセンシング、機械学習、パターン認識などの技術的機能を組み込むことで、人間の感情の検出に役立つため、普及が進んでいます。感情検出・認識市場は、IoTの大幅な拡大、ウェアラブル技術の採用拡大、スマートフォン利用の大幅な増加により、予測期間中に年平均成長率15%で成長すると予想されています。この市場は、クラウドベースの技術の利用に加え、より良い顧客体験へのニーズの高まり(感情的なつながりも顧客満足度とともに重要な役割を果たすため)、デジタルコミュニケーション(チャットボット)における人間味の必要性の高まり、言語コンテキストと顔認識における課題など、市場の主要なインフルエンサーから恩恵を受けることができます。
さらに、テクノロジー、自動車、消費財、メディア&広告など、業界を越えた多くの著名な組織が、感情検出と認識を自社の強みとして利用しています。この技術は、消費者の行動検出を容易にし、それゆえに、消費者行動の研究に大きく貢献することに役立ちます。たとえば、ディズニーは、観客がどのように映画を楽しんでいるかを判断するために、特に複雑な表情を認識し、今後の感情を予測することさえできるAI搭載アルゴリズムを作成する技術を使用しています。
レポートで提示されている洞察
「ソフトウェアツールの中で、顔の表情と感情認識セグメントは、予測期間中に最高のCAGRを記録すると予想される」
ソフトウェアツールに基づいて、市場は顔の表情と感情認識、ジェスチャーと姿勢認識、および音声認識にセグメント化されています。ジェスチャーと姿勢認識セグメントは、基本的な手話を通して技術と自然にコミュニケーションをとる能力を提供し、最も普及しているハードウェアデバイスの使用を減らし、高速かつ強力な結果で優れたパフォーマンスを保証するため、予測期間中に最高の速度で成長すると予想されます。
「アプリケーション分野の中で、広告およびマーケティングセグメントは、予測期間中に最高のCAGRを記録すると予想される」
アプリケーションに基づいて、市場は市場と広告、法執行機関、監視とモニタリング、および入り口と家電製品などにセグメント化されています。マーケティングと広告は、感情検出認識ソリューション市場を支配すると予想されています。顧客がどのように感じているかを知ることは、あらゆるビジネスにおいて重要な目標となっており、企業はそれに応じて広告を出すのに役立つため、顧客の視点を意識することが期待されています。感情検出と認識技術をビジネスのマーケティングと広告に展開することは、顧客の視点を探求するための鍵となります。
「北米は予測期間中に大きな成長を遂げると予想される」
北米は、米国やカナダなどの先進国に主要な市場プレーヤーが存在するため、予測期間中に最高のCAGRを達成すると予想されています。さらに、戦略的な投資、パートナーシップ、高度なハードウェアおよびソフトウェアの研究開発(R&D)への多額の支出が、この地域における感情検出および認識ソリューションの大規模な展開に貢献しています。米国は世界最大の小売市場の1つであり、電子商取引を含む世界の小売の大きな部分を占めています。小売売上高が急増するにつれて、この地域の小売業者は、適切なセグメントをターゲットとする広告にますます多くの費用を費やしています。売上の増加により、小売業者はそのような機能を可能にする技術にもっと多くのお金を費やすことができます。
このレポートを購入する理由:
カスタマイズオプション:
グローバルな感情検出および認識市場は、要件または他の市場セグメントに応じてさらにカスタマイズできます。これに加えて、UMIはあなたがあなた自身のビジネスニーズを持っているかもしれないことを理解していますので、あなたの要件に完全に合ったレポートを入手するためにお気軽にご連絡ください。
グローバル感情検出・認識市場分析(2021年~2027年)の調査方法
グローバルな感情検出・認識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、主要地域における感情検出・認識の採用を構築し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実施されました。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、グローバルな感情検出・認識市場のバリューチェーン全体にわたる業界の専門家との綿密な主要インタビューも実施されました。主要インタビューを通じて市場数を仮定および検証した後、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、業界に関するセグメントおよびサブセグメントの市場規模を推定および分析するために、市場の内訳およびデータ三角測量法が採用されました。詳細な方法論を以下に説明します。
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:
年次報告書と財務諸表、業績プレゼンテーション、プレスリリースなどの企業内部情報源、およびジャーナル、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、その他の信頼できる刊行物などの外部情報源を通じて、感情検出・認識市場の過去の市場規模を取得するために詳細な二次調査を実施しました。
ステップ2:市場セグメンテーション:
感情検出・認識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およびサブセグメントに関する過去の市場の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、テクノロジー、ソフトウェアツール、およびアプリケーション分野としてレポートに含まれています。さらに、その地域におけるテストモデルの全体的な採用を評価するために、国レベルの分析が実施されました。
ステップ3:要因分析:
さまざまなセグメントおよびサブセグメントの過去の市場規模を取得した後、感情検出・認識市場の現在の市場規模を推定するために、詳細な要因分析を実施しました。さらに、感情検出・認識のさまざまなテクノロジー、ソフトウェアツール、およびアプリケーション分野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。世界中の感情検出・認識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、ソフトウェアとサービスの開始を考慮して、需要と供給側のシナリオについて徹底的な分析を実施しました。
現在の市場規模の推定と予測
現在の市場規模の算出: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、グローバルな感情検出・認識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。必要な割合のシェア分割と市場の内訳はすべて、上記の二次的なアプローチを使用して決定され、主要インタビューを通じて検証されました。
推定と予測:市場の推定と予測のために、ステークホルダーが利用できる推進要因とトレンド、制約、および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、グローバルな主要市場全体のさまざまなセグメントおよびサブセグメントの2027年の市場予測に到達しました。市場規模の推定に採用された調査方法論には、以下が含まれます。
市場規模とシェアの検証
主要調査:主要地域全体のトップレベルのエグゼクティブ(CXO/VP、営業責任者、マーケティング責任者、運用責任者、地域責任者、国責任者など)を含む主要オピニオンリーダー(KOL)との詳細なインタビューを実施しました。次に、主要調査の結果を要約し、述べられた仮説を証明するために統計分析を実行しました。主要調査からのインプットは二次的な調査結果と統合され、情報が実用的な洞察に変わりました。
さまざまな地域における主要参加者の分割

市場エンジニアリング
グローバルな感情検出・認識市場の各セグメントおよびサブセグメントの正確な統計数値に到達し、全体的な市場推定を完了するために、データ三角測量法が採用されました。グローバルな感情検出・認識市場におけるテクノロジー、ソフトウェアツール、およびアプリケーションの分野におけるさまざまなパラメータとトレンドを調査した後、データをいくつかのセグメントおよびサブセグメントに分割しました。
グローバルな感情検出・認識市場調査の主な目的
グローバルな感情検出・認識市場の現在および将来の市場トレンドは、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分析に基づいて、投資に関する裁量を判断するための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トレンドは、地域レベルでの市場の全体的な魅力を決定し、業界参加者が未開拓の市場を活用して、先行者利益の恩恵を受けるためのプラットフォームを提供しました。調査のその他の定量的な目標には、以下が含まれます。
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