AI画像認識の世界市場:市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測(2024年~2029年)

株式会社グローバルインフォメーション(所在地:神奈川県川崎市、代表者:樋口 荘祐、証券コード:東証スタンダード 4171)は、市場調査レポート「AI画像認識の世界市場:市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測(2024年~2029年)」(Mordor Intelligence)の販売を4月19日より開始しました。

【当レポートの詳細目次】
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世界のAI画像認識の市場規模は、2024年に25億5,000万米ドルと推定され、2029年には44億4,000万米ドルに達し、予測期間中(2024年~2029年)にCAGR11.76%で成長すると予測されています。

人工知能(AI)は、テクノロジーを使用して人間の知性の認知プロセスを再現するテクノロジー分野です。画像認識は、その誕生以来、AIの最も収益性が高く有益な用途の1つとして長い間認識されてきました。画像認識は、コンピュータービジョンと密接に関連しており、画像内の素材を認識して理解するコンピューターの能力を扱うコンピューターサイエンスの学際的な分野です。

主なハイライト

人工知能(AI)は、言語認識ソフトウェア、スマートフォン用のAI強化カメラ、銀行の金融取引分析、自動運転車のアルゴリズムなど、日常生活のさまざまな側面に組み込まれています。診断から治療の推奨に至るまで、数多くの用途にAIが登場することで、医療画像は根本的な変革を迎えています。

操作を強化および自動化し、ユーザーエクスペリエンスを豊かにする能力により、人工知能(AI)テクノロジーの採用が増加しています。放射線診断などのヘルスケア分野でのAIの採用の増加により、予測期間中のAI市場の成長が促進されると予想されます。防衛分野は、技術開発に巨額の予算を割り当ててAIのイノベーションを推進すると予想されています。

ビッグデータはさまざまな業界で広く導入されています。インターネットの強力な普及と新しいテクノロジーにより、世界中で生成されるデータが大幅に増加しています。モノのインターネット、インダストリー4.0、5Gなどのテクノロジーは、AIを促進します。技術の進歩によるデータ生成の大幅な増加により、ビッグデータが生まれます。 AIは、時間と労力がかかるデータ準備、データ視覚化、予測モデリング、その他の複雑な分析操作を自動化および改善することにより、ビッグデータ分析を簡素化します。 AIは、大規模で複雑なデータセットの分析を高速化し、関連するユーザーの洞察を明らかにします。

AIとディープラーニングの用途がハイテク大手から中小企業に至るまで世界的に拡大するにつれ、AI技術者のニーズが大幅に増加しています。しかし、AIの専門技術者は不足しています。

AI導入の増加を経験した業界はほとんどなかったため、COVID-19感染症は市場にプラスの影響を与えました。

しかし、他の企業は減少に直面しました。パンデミックは、企業経営者にデジタル変革に関する重要な洞察を与えました。データ分析とAIが組織にもたらす可能性は、最も説得力のある教えの1つです。たとえば、AI支援により、公共部門のプロセス、人材、サービスがオンライン化され、地方自治体、地域政府、中央政府はAIを導入せざるを得ません。数か月の間に、世界中の政府は、国民の教育や患者の検査から接触者の追跡に至るまで、ウイルスと戦うための武器としてAIを使用する方法を学びました。

AI画像認識市場動向

ヘルスケア部門は大幅な成長が見込まれる

CTスキャン、X線、超音波、磁気共鳴画像法などのAI画像認識技術の幅広い用途により、ヘルスケア分野におけるAI画像認識技術の導入は世界的に急速に成長しています。さらに、セキュリティと患者識別の向上から患者の監視と診断の向上に至るまで、AI画像認識テクノロジーは患者エクスペリエンスを向上させ、ヘルスケア従事者の作業負荷を軽減するのに役立っています。

さらに、AI画像認識モデルはさまざまな状態の診断を支援します。モデルは、MRIまたはX線装置からの画像やその他の視覚出力をスキャンするようにトレーニングおよび展開して、モデルが特定するようにトレーニングされた医療異常を検出、位置特定、フラグ立てすることができます。たとえば、画像内の腫瘍の数と正確な位置を特定できるため、医師の注意を悪性またはがん性の要素に向けることができます。

さらに、AI画像認識モデルは、患者の健康診断結果と密接に関連する同様の症状の情報を検索するのに役立ちます。 MRIまたはX線スキャンは、がん、骨折、その他多くの状態を含むさまざまな病気や外傷に関する洞察力に富んだ画像を医療チームに提供するために、すでに実装されています。画像類似性検索は、類似した画像を取得することでこの分野に利益をもたらします。これは、関心のある患者からの画像に類似した外観のX線またはMRI画像を提供することで、医師の正確な診断に役立ちます。

さらに、入退院のプロセスは、ヘルスケア現場では基本的なものです。 AI画像認識テクノロジーにより、よりアクセスしやすく、より高速になると同時に、病院スタッフの作業負荷が軽減されます。 2026年までに、世界中のヘルスケア現場でロボット支援手術を使用することで得られる潜在的な年間利益は約400億米ドルに達すると予測されています。さらに、仮想看護アシスタントAI用途の年間利用価値は200億米ドルに達すると予測されました。患者が施設に入ると、顔認識システムが患者の顔をスキャンし、病院のデータベースと照合します。患者の身元は、書類や追加の身分証明書を必要とせずにリアルタイムで確認されます。

さらに、いくつかの要因が同時に放射線医学へのAIの統合を推進しています。まず、多くの国で放射線科の訓練を受けた医師が不足していますが、画像診断の需要が高まっていることを考慮すると、これは作業効率と生産性の向上に役立ちます。

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