1 市場概要
1.1 視覚人工知能の定義
1.2 グローバル視覚人工知能の市場規模・予測
1.3 中国視覚人工知能の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国視覚人工知能の市場シェア
1.5 視覚人工知能市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 視覚人工知能市場ダイナミックス
1.6.1 視覚人工知能の市場ドライバ
1.6.2 視覚人工知能市場の制約
1.6.3 視覚人工知能業界動向
1.6.4 視覚人工知能産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界視覚人工知能売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル視覚人工知能のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル視覚人工知能の市場集中度
2.4 グローバル視覚人工知能の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の視覚人工知能製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国視覚人工知能売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国視覚人工知能のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 視覚人工知能産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 視覚人工知能の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 視覚人工知能調達モデル
4.7 視覚人工知能業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 視覚人工知能販売モデル
4.7.2 視覚人工知能代表的なディストリビューター
5 製品別の視覚人工知能一覧
5.1 視覚人工知能分類
5.1.1 Hardware
5.1.2 Software & Service
5.2 製品別のグローバル視覚人工知能の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル視覚人工知能の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の視覚人工知能一覧
6.1 視覚人工知能アプリケーション
6.1.1 City Management
6.1.2 Rail Transit Operation and Maintenance
6.1.3 Industrial Manufacturing
6.1.4 Bank
6.1.5 Power Industry
6.1.6 Other
6.2 アプリケーション別のグローバル視覚人工知能の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル視覚人工知能の売上（2019～2030）
7 地域別の視覚人工知能市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル視覚人工知能の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル視覚人工知能の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米視覚人工知能の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米視覚人工知能市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ視覚人工知能市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ視覚人工知能市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域視覚人工知能市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域視覚人工知能市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米視覚人工知能の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米視覚人工知能市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の視覚人工知能市場規模一覧
8.1 国別のグローバル視覚人工知能の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル視覚人工知能の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド視覚人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド視覚人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ視覚人工知能市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ視覚人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ視覚人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Keyence
9.1.1 Keyence 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Keyence 会社紹介と事業概要
9.1.3 Keyence 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Keyence 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Keyence 最近の動向
9.2 Cognex
9.2.1 Cognex 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Cognex 会社紹介と事業概要
9.2.3 Cognex 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Cognex 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Cognex 最近の動向
9.3 SenseTime
9.3.1 SenseTime 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 SenseTime 会社紹介と事業概要
9.3.3 SenseTime 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 SenseTime 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 SenseTime 最近の動向
9.4 OMRON
9.4.1 OMRON 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 OMRON 会社紹介と事業概要
9.4.3 OMRON 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 OMRON 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 OMRON 最近の動向
9.5 Teledyne
9.5.1 Teledyne 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Teledyne 会社紹介と事業概要
9.5.3 Teledyne 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Teledyne 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Teledyne 最近の動向
9.6 Basler
9.6.1 Basler 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Basler 会社紹介と事業概要
9.6.3 Basler 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Basler 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Basler 最近の動向
9.7 Megvii Technology
9.7.1 Megvii Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Megvii Technology 会社紹介と事業概要
9.7.3 Megvii Technology 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Megvii Technology 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Megvii Technology 最近の動向
9.8 OPT Machine Vision Tech
9.8.1 OPT Machine Vision Tech 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 OPT Machine Vision Tech 会社紹介と事業概要
9.8.3 OPT Machine Vision Tech 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 OPT Machine Vision Tech 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 OPT Machine Vision Tech 最近の動向
9.9 Daheng New Epoch Technology
9.9.1 Daheng New Epoch Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Daheng New Epoch Technology 会社紹介と事業概要
9.9.3 Daheng New Epoch Technology 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Daheng New Epoch Technology 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Daheng New Epoch Technology 最近の動向
9.10 YITU Technology
9.10.1 YITU Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 YITU Technology 会社紹介と事業概要
9.10.3 YITU Technology 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 YITU Technology 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 YITU Technology 最近の動向
9.11 CloudWalk Technology
9.11.1 CloudWalk Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 CloudWalk Technology 会社紹介と事業概要
9.11.3 CloudWalk Technology 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 CloudWalk Technology 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 CloudWalk Technology 最近の動向
9.12 ArcSoft
9.12.1 ArcSoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 ArcSoft 会社紹介と事業概要
9.12.3 ArcSoft 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 ArcSoft 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 ArcSoft 最近の動向
9.13 Hikvision
9.13.1 Hikvision 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 Hikvision 会社紹介と事業概要
9.13.3 Hikvision 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 Hikvision 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 Hikvision 最近の動向
9.14 Shenzhen Intellifusion Technologies
9.14.1 Shenzhen Intellifusion Technologies 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 Shenzhen Intellifusion Technologies 会社紹介と事業概要
9.14.3 Shenzhen Intellifusion Technologies 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 Shenzhen Intellifusion Technologies 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 Shenzhen Intellifusion Technologies 最近の動向
9.15 Dahua Technology
9.15.1 Dahua Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.15.2 Dahua Technology 会社紹介と事業概要
9.15.3 Dahua Technology 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.15.4 Dahua Technology 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.15.5 Dahua Technology 最近の動向
9.16 Deep Glint International
9.16.1 Deep Glint International 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.16.2 Deep Glint International 会社紹介と事業概要
9.16.3 Deep Glint International 視覚人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.16.4 Deep Glint International 視覚人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.16.5 Deep Glint International 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 視覚人工知能（Visual Artificial Intelligence）とは、コンピュータが視覚情報を理解し、処理するための技術やモデルを指します。これは、画像や動画といった視覚データを分析して、その中から有用な情報を抽出し、解釈できる能力を持つものです。 視覚人工知能の定義としては、機械が視覚的なデータを取得し、理解し、利用する能力と捉えることができます。この技術は、コンピュータビジョンや画像処理などの関連分野を基盤としており、機械学習やディープラーニングが発展することで、その精度と適用範囲が大幅に向上しました。 視覚人工知能の特徴には、まずその高精度な認識能力が挙げられます。最新のアルゴリズムは、多層の神経ネットワークを利用し、複雑な画像認識タスクを非常に高い精度で実行できます。また、リアルタイムでの処理能力も重要な特徴で、特に動画解析や監視システムにおいては、瞬時に情報を処理し、必要なアクションを提案することが求められます。 さらに、視覚人工知能は学習能力も兼ね備えており、一定のデータセットに基づいて訓練することで、未知のデータに対しても適応し、さらなる認識精度を向上させることが可能です。これは、機械学習の一部である教師あり学習や教師なし学習によって実現され、多くの場面でその効果を発揮します。 視覚人工知能の種類としては、主に以下のようなものが存在します。まず、画像認識技術が一つの重要なカテゴリーです。これには、物体認識、顔認識、シーン解析などが含まれます。物体認識では、特定の物体を特定し、その特徴を抽出することが求められます。一方、顔認識は人物を識別するために特化した技術で、セキュリティやマーケティング、ユーザーエクスペリエンスの向上など、幅広い用途があります。 次に、動画解析技術も重要です。これは、連続した画像から動きを解析し、行動認識や物体追跡などを行います。監視カメラシステムや自動運転車においては、リアルタイムでのデータ処理が特に重要です。動画解析は、セキュリティ分野だけでなく、スポーツ分析や映像制作など様々な分野で活用されています。 画像生成という分野も近年注目されています。Generative Adversarial Networks（GANs）などの技術を利用して、新たな画像を生成することが可能です。この技術はアートやデザイン、自動車のデザインシミュレーションなど多岐にわたる用途を持ちます。 視覚人工知能の用途は非常に広範囲で、実生活やビジネスにおいてその影響は増大しています。医療分野では、画像診断においてX線やCTスキャンなどの医療画像を解析し、疾患の早期発見を支援しています。これにより、医師の判断をより正確にサポートし、患者の治療に貢献することが期待されています。 製造業においても、品質管理や自動化のための視覚システムが導入されています。これにより、製品の検査や不良品の排除が自動化され、人間の負担を軽減し、効率を上げることが可能です。 小売業では、顧客の購買行動を分析するために、ビジュアルマーケティングが利用されています。店舗内の動線や商品の注目度を解析することで、販売戦略の最適化が図れます。また、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）技術との組み合わせにより、よりインタラクティブな顧客体験を提供することもできます。 農業分野においては、ドローンによる空撮を利用した作物の健康状態のモニタリングや害虫の検出など、視覚人工知能の技術が注目されています。これにより、効率的な農業経営や持続可能な農業の実現が期待されています。 関連技術としては、機械学習とディープラーニングが中心的な役割を果たしています。特に、CNN（畳み込み神経ネットワーク）は画像処理において非常に効果的であり、多くの視覚人工知能のアプリケーションにおいてその能力が活用されています。また、自動特徴抽出という点でも、従来の手法よりも高い精度で情報を抽出することができます。 さらに、センサー技術やデータストレージ、クラウドコンピューティングの発展も視覚人工知能の発展を支える重要な要素です。高品質な画像を取得するための高解像度カメラや各種センサーが、多種多様な状況でのデータ取得を可能にしました。そして、クラウド環境において処理を行うことで、膨大な量のデータを短時間で解析し、結果をリアルタイムで反映することが可能となります。 視覚人工知能は、私たちの生活やビジネスに着実に浸透しつつあり、その進展は今後も続くことでしょう。一方で、プライバシー問題や倫理的な課題も存在します。特に顔認識技術の導入に関しては、個人情報の保護や監視社会の懸念など、多方面からの議論が必要です。それゆえ、視覚人工知能の発展には技術的側面だけでなく、社会的側面についても慎重に考慮しながら進めることが求められています。 総じて、視覚人工知能は多くの可能性を秘めた分野であり、今後の技術の発展が期待されます。さまざまな分野での応用が進む中で、私たちの生活やビジネスにどのような変化をもたらすのか、引き続き注目していく必要があります。 |
