AI画像認識市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 4.97 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 9.79 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 14.52% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor IntelligenceによるAI画像認識市場分析
AI画像認識市場規模は2025年に49億7,000万米ドルと推定され、2030年には97億9,000万米ドルに達すると予測され、年平均成長率14.52%を示しています。この拡大は、工場フロアから診断スイートまで広がる自動ビジュアルインテリジェンスへの企業依存に根ざしています。シリコンコストの低下、マルチモーダル基盤モデル、エッジハードウェアの成熟により、総所有コストは下降軌道を維持し、大規模展開を経済的に実現可能にしています。ベンダーはチップ、ソフトウェア、サービスを統合した垂直統合スタックに資本を向け、調達サイクルを合理化し、導入速度を向上させています。一方、合成データエンジンがラベリング予算を縮小し、従来注釈画像を持たなかった中規模企業の参加を拡大しています。これらの動向が総合的に、AI画像認識市場の持続的な二桁成長を支えています。
主要レポートポイント
- コンポーネント別では、ハードウェアが2024年のAI画像認識市場シェアの45.6%を占めた一方、サービスは2030年まで年平均成長率14.9%で拡大すると予測されます。
- 導入モデル別では、オンプレミスソリューションが2024年のAI画像認識市場規模の68.7%を占めた一方、クラウド導入は2030年まで年平均成長率16.7%で推移しています。
- アプリケーション別では、画像分類が2024年のAI画像認識市場規模の32.8%を占めましたが、産業検査は予測期間を通じて年平均成長率16.5%で進歩しています。
- エンドユーザー産業別では、小売・Eコマースが2024年のAI画像認識市場規模の29.2%の収益シェアを獲得しましたが、医療が年平均成長率15.3%で最も急成長しているユーザーグループです。
- 地域別では、北米が2024年のAI画像認識市場規模の27.8%の収益シェアを獲得しましたが、アジア太平洋地域が2030年まで年平均成長率15.9%で最も急成長しています。
グローバルAI画像認識市場動向と洞察
促進要因影響分析
| 促進要因 | (~) % CAGR予測への影響 | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| クラウドネイティブ AI採用ブーム | +2.8% | グローバル、 北米・EUに集中 | 中期 （2-4年） |
| 高解像度カメラ の普及 | +2.1% | グローバル、 アジア太平洋製造ハブが主導 | 短期 （≤2年） |
| 小売 損失防止イニシアチブ | +1.9% | 北米・EU 小売回廊 | 短期 （≤2年） |
| スマートシティ・監視 インフラの拡大 | +2.4% | アジア太平洋中核、 MEAへの波及 | 長期 （≥4年） |
| 合成データパイプライン によるラベリングコスト削減 | +1.7% | グローバル、 テクノロジーセンターで早期採用 | 中期 （2-4年） |
| 衛星画像企業の ラベル付きセットオープンソース化 | +1.3% | グローバル、 研究機関に集中 | 長期 （≥4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
クラウドネイティブAI採用ブーム
ハイパースケールプロバイダーは、プロトタイプから本番環境まで数週間でモデルを押し出すコンテナ化されたビジョンパイプラインを提供し、製造業者や小売業者の価値創出時間を短縮しています。Microsoft AzureとGoogle Cloudは、限られたML人材しか持たない企業の参入障壁を下げるパッケージ化された欠陥検出ブループリントを展示しています。Kubernetesオーケストレーション推論エンドポイントは、画像が到着したときのみコンピュートを割り当て、固定オンプレミスクラスターと比較して15-40%のコスト削減を実現します。その結果、AI画像認識市場はより速い調達サイクルとより広範なユーザー多様性から恩恵を受けています。[1]Google Cloud, "AutoML Vision Product Page," cloud.google.com
高解像度カメラの普及
第5世代自動車ADAS装置と8K産業センサーは、ネットワークラウンドトリップなしで50ms以下の推論を提供するオンデバイスAIアクセラレーターと組み合わされています。ContinentalのMFC525カメラは110度の視野を提供しながら局所的に物体分類を実行し、Samsungの最新ニューラルエンジンは消費者スマートフォン内で38TOPSに達します。これらの機能は、リアルタイム品質管理と没入型AR機能を解放し、AI画像認識市場のアドレス可能ベースを拡大しています。[2]Continental Automotive, "MFC525: Fifth Generation Camera for ADAS," continental.com
小売損失防止イニシアチブ
ロス・プリベンション（損失）が世界の小売業者から数十億を奪っていますが、AI対応ビデオ分析は85%の精度で異常行動を検出し、誤報を60%削減します。WalmartとCarrefourでの展開は12ヶ月以内に直接的なROIを実証し、コンビニエンスストアと大型店舗形式の両方での採用を推進しています。利益は棚在庫監視にも及び、在庫精度を向上させ、AI画像認識市場の価値提案を高めています。[3]Veesion, "AI Theft Detection Technology Overview," veesion.co
合成データパイプラインによるラベリングコスト削減
ドメインランダム化されたフォトリアリスティックデータセットは現在、90%少ない手動ラベリング作業でビジョンモデルを訓練しています。自動車OEMは合成車線マーク画像を認識スタックに投入し、検証サイクルを短縮し、より高速なOTAモデル更新を支援しています。これらの節約は、AI画像認識市場内で追加ユースケースの予算を拡大しています。[4]NVIDIA Corporation, "Q1 FY2026 Financial Results," nvidia.com
阻害要因影響分析
| 阻害要因 | (~) % CAGR予測への影響 | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| データプライバシー と規制遵守のハードル | -1.8% | EUとカリフォルニア が主導、グローバル採用 | 中期 （2-4年） |
| ドメイン固有 人材の不足 | -1.4% | グローバル、 新興市場で深刻 | 長期 （≥4年） |
| GPU サプライチェーン地政学による設備投資リスク高 | -2.1% | グローバル、 アジア太平洋地域に集中 | 短期 （≤2年） |
| バイアスアルゴリズム による法的リスクの増加 | -1.2% | 北米・EU 規制焦点 | 中期 （2-4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
データプライバシーと規制遵守のハードル
EU AI法とカリフォルニア州法は堅牢な監査証跡を課し、医用画像展開の検証コストを最大30%押し上げています。矛盾するデータ居住義務はデュアルスタックアーキテクチャを強制し、専用プライバシーチームを持たない中規模病院での展開を遅らせています。このような摩擦は、AI画像認識市場の成長モメンタムを抑制しています。
GPUサプライチェーン地政学による設備投資リスク高
先進GPUの12ヶ月リードタイムがプロジェクト予算を押し上げ、企業をFPGAまたはASIC代替品に向かわせ、新しいツールチェーンを要求し、統合タイムラインを延長しています。これらの不確実性は、AI画像認識市場全体での短期ハードウェア調達に重圧をかけています。
セグメント分析
コンポーネント別：ハードウェア優勢がサービス破壊に直面
ハードウェアは2024年収益の45.6%をコントロールしましたが、サービスは他のすべてのカテゴリーを上回る14.9%のCAGRを記録しています。NVIDIAとIntelのエッジ対応カメラと推論チップは遅延を50ms以下に下げ、製造工場でのブラウンフィールド改修を活性化しています。特にローコードモデル運用プラットフォームであるソフトウェアは、深いデータサイエンス基盤を持たない企業でのカスタムパイプライン作成を容易にします。一方、専門サービスプロバイダーは、初期概念実証を超えて本番精度を向上させるドメイン調整データセットと継続学習ワークフローを作成します。離散製品ではなく包括的成果に向かうこの変化は、AI画像認識市場内でインテグレーターのウォレットシェアを拡大しています。
導入モデル別：クラウド加速がオンプレミス優勢に挑戦
オンプレミスシステムは、病院、銀行、防衛機関がイメージをローカルファイアウォール内に保持する必要があるため、2024年に68.7%の収益を維持しました。鉱山、船舶、遠隔工場でのエッジシナリオもこの選好を反映し、断続的接続がクラウドラウンドトリップを妨げています。それでも、弾性GPU プールが季節的またはバースト重い画像パイプラインを吸収するため、クラウドワークロードは16.7%のCAGRで成長しています。ハイブリッドトポロジーはエッジ前処理とクラウド再訓練を結合し、企業がエッジで推論を調整しながら集中的にペタスケールデータセットを活用できるようにします。この混合パラダイムは規制遵守を保護しながらハイパースケーラー経済学から恩恵を受け、AI画像認識市場の長期拡大を強化しています。
アプリケーション別：産業検査が従来階層を破壊
画像分類は依然として2024年支出の32.8%を占め、コンテンツモデレーション、カタログタグ付け、基本監視に電力を供給しています。物体検出・追跡は物流とモビリティで主力のままです。しかし、産業検査は、自動車、電子機器、包装工場がゼロ欠陥義務を追求するにつれて、最も速い16.5%のCAGRを記録しています。ビジョン誘導検査は人間サンプリングを100%カバレッジに交換し、初回合格歩留まりを向上させ、保証コストを圧縮します。検査データセットは独自であるため、ドメイン能力を持つベンダーはより粘着性の高い契約を確保し、AI画像認識市場内でサービス収益を押し上げています。
注記: レポート購入時に全個別セグメントのセグメントシェアが利用可能
エンドユーザー産業別：医療加速が市場力学を再構築
小売・Eコマースは、損失防止展開、プラノグラム分析、摩擦レスチェックアウトパイロットのおかげで、2024年に29.2%の収益シェアで主導しました。しかし、放射線科のバックログが長くなるにつれて、医療が15.3%のCAGRで最も速くスケールしています。AIトリアージツールはスキャンからレポートまでの間隔を30%短縮し、放射線科医を複雑な読影のために解放します。マルチモーダルモデルはCT画像と電子健康記録を融合してハイリスクケースをより早く特定し、有害事象を削減します。米国と日本での規制認可は、より広い病院採用を促進し、AI画像認識市場の臨床フットプリントを拡大しています。
地域分析
北米は2024年に27.8%の収益を占め、密な資金調達エコシステムとTSMCの1,650億米ドルアリゾナキャンパスなどの国内チップ製造イニシアチブに支えられています。MetaのScale AIへの148億米ドル出資に証明される企業M&Aは、地域R&D速度を強化します。半導体レジリエンスに対する政府インセンティブは、米国とカナダにAI画像認識市場をさらに固定します。
欧州は、ブロックの厳格なAI法に枠づけられた穏健だが着実な採用を示しています。ドイツの重工業リーダーはビジョンを自動組立に織り込み、フランスのスタートアップはGDPRセーフガード下で臨床意思決定支援を洗練します。投資は規律あるものの的を絞ったままで、透明性とバイアス緩和を認証できるベンダーを支持します。このような厳格さは、AI画像認識市場全体でソリューション設計を形作ります。
アジア太平洋地域は15.9%のCAGRで最高の軌道を示しています。中国はスマートシティと監視グリッドに700億米ドルを超える複数年予算を割り当てています。日本の650億米ドル半導体プログラムと韓国のHBMメモリーでのリーダーシップは、垂直統合供給基盤を作成します。インドの開発者プールは競争力のある料金でグローバルモデル調整サービスを維持し、集合的にAI画像認識市場を加速しています。
競争環境
プラットフォームプレーヤーがフルスタック制御を追求する中、業界集中度は中程度です。NVIDIAはデータセンターGPUの推定80%シェアでトレーニングシリコンを支配し、ISV全体でのCUDA依存を強化しています。Apple、Google、Samsungは、電話とラップトップでの推論をローカライズするためのビスポーク ニューラルプロセッサーを発売し、外部チップへの依存を希釈しています。Clarifaiなどのソフトウェアピュアプレイは、Getty ImagesやDeepgramと同盟を結び、ビジュアルパイプライン上にマルチモーダル認知をレイヤーします。Scale AIなどの合成データスペシャリストは、小規模参入者に供給するデータセット生成を収益化します。特許出願は、電力制約シナリオでの将来の差別化を示すエッジ最適化アテンション アーキテクチャ周りでの激しい活動を明らかにします。大きなバランスがニッチ専門知識をターゲットにするにつれて統合が続き、AI画像認識市場内での参入障壁を上げています。
AI画像認識業界リーダー
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Google LLC（Alphabet Inc.）
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Clarifai Inc.
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IBM Corporation
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Intel Corporation
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Google（Alphabet）
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年1月：Samsungがリアルタイムカメラ翻訳と写真強化機能を備えたQualcommチップを搭載したGalaxy S25をデビュー。
- 2025年1月：Appleが2026年量産予定のBaltra AIサーバーチップを共同開発するためBroadcomと提携。
- 2025年3月：Yum BrandsとNVIDIAが500レストランへのコンピュータービジョン展開を拡張し、グローバル展開をターゲット。
- 2025年6月：MetaがScale AIの148億米ドル買収を完了し、創設者Alexandr Wangを新ラボ責任者に任命。
- 2025年2月：Saabが防衛グレード ビジョンスイートを強化するためCrowdAIを買収。
グローバルAI画像認識市場レポート範囲
市場は、世界で事業を行う主要ベンダーによるAI画像認識ハードウェア、ソフトウェア、サービスの販売を通じて生成される全体収益によって定義されます。
AI画像認識市場は、タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、エンドユーザー業界別（自動車、BFSI、医療、小売、セキュリティ）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ）にセグメント化されています。市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて米ドル価値ベースで提供されます。
| ハードウェア |
| ソフトウェア |
| サービス |
| クラウド |
| オンプレミス |
| 画像分類 |
| 物体検出・追跡 |
| 顔認識 |
| 産業検査 |
| 医用画像 |
| その他ニッチアプリケーション |
| 自動車 |
| BFSI |
| 医療プロバイダー・医療技術 |
| 小売・Eコマース |
| セキュリティ・監視インテグレーター |
| 製造業 |
| その他（農業、エネルギーなど） |
| 北米 | 米国 | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他の南米 | ||
| 欧州 | ドイツ | |
| 英国 | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| スペイン | ||
| その他の欧州 | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| 日本 | ||
| インド | ||
| 韓国 | ||
| オーストラリア | ||
| その他のアジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア |
| アラブ首長国連邦 | ||
| トルコ | ||
| その他の中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| ナイジェリア | ||
| エジプト | ||
| その他のアフリカ | ||
| コンポーネント別 | ハードウェア | ||
| ソフトウェア | |||
| サービス | |||
| 導入モデル別 | クラウド | ||
| オンプレミス | |||
| アプリケーション別 | 画像分類 | ||
| 物体検出・追跡 | |||
| 顔認識 | |||
| 産業検査 | |||
| 医用画像 | |||
| その他ニッチアプリケーション | |||
| エンドユーザー産業別 | 自動車 | ||
| BFSI | |||
| 医療プロバイダー・医療技術 | |||
| 小売・Eコマース | |||
| セキュリティ・監視インテグレーター | |||
| 製造業 | |||
| その他（農業、エネルギーなど） | |||
| 地域別 | 北米 | 米国 | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| その他の南米 | |||
| 欧州 | ドイツ | ||
| 英国 | |||
| フランス | |||
| イタリア | |||
| スペイン | |||
| その他の欧州 | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| インド | |||
| 韓国 | |||
| オーストラリア | |||
| その他のアジア太平洋 | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | サウジアラビア | |
| アラブ首長国連邦 | |||
| トルコ | |||
| その他の中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | |||
| エジプト | |||
| その他のアフリカ | |||
レポートで回答される主要質問
AI画像認識市場は現在どの程度の規模で、2030年までにどこに向かっているのですか？
市場は2025年に49億7,000万米ドルで、2030年には97億9,000万米ドルに達すると予測され、この期間の堅調な拡大を示唆しています。
予測期間において市場にはどのような年平均成長率が期待されますか？
市場は2025年から2030年の間に14.52%のCAGRで成長すると予測されています。
最も急成長しているコンポーネントカテゴリーはどれですか？
サービスが14.9%のCAGRで最高のモメンタムを示し、統合、モデル調整、ライフサイクルサポートに対する企業需要を反映しています。
2030年まで最も強い成長を記録する地理的地域はどこですか？
アジア太平洋地域が15.9%のCAGRで最高の軌道を担い、AIハードウェアと都市規模展開への大規模な公的・民間投資に牽引されています。
クラウドとオンプレミス展開のバランスはどのように発展していますか？
オンプレミスソリューションは2024年に68.7%の収益を獲得しましたが、ハイパースケール弾性と管理モデルサービスが支持を得るにつれて、クラウドワークロードは16.7%のCAGRで拡大しています。
現在採用を制限している最も重要な制約は何ですか？
GPUサプライチェーンの変動性が設備投資リスクを追加し、プロジェクトリードタイムを延長し、一部の企業が代替シリコンとハイブリッドエッジアーキテクチャを探求する要因となっています。
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