マシンビジョンにおけるディープラーニングの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（ハードウェアおよびソフトウェア）、アプリケーション別（自動車、電子機器、食品および飲料、ヘルスケア、航空宇宙および防衛、その他）、2035年までの地域予測

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マシンビジョンにおけるディープラーニングの市場概要

マシンビジョンにおける世界のディープラーニング市場は、2026 年に約 16 億米ドルと評価され、2035 年までに 821 億米ドルに達すると予測されています。2026 年から 2035 年にかけて約 54.4% の年間平均成長率 (CAGR) で成長します。

マシンビジョンにおけるディープラーニング市場は、今後数年間で大幅に成長すると推定されており、2021年の市場規模は1億8,220万米ドルだったのに対し、2028年までに3億9億2,550万米ドルになると予測されています。この目覚ましい成長は、2022年から2028年までの期間でCAGR 54.4%で起こると予想されています。

これにより、製造、自動車、ヘルスケア、小売、農業などの業界における多様なアプリケーションに新たな可能性が生まれました。ディープラーニングには、データから関連する特徴とパターンを階層的に処理して抽出するための複数の層で構成される大規模なデータセットを使用して人工ニューラル ネットワークをトレーニングすることが含まれます。

画像やビデオの複雑なパターンを自動的に発見する機能を備えた深層学習アルゴリズムは、さまざまなマシン ビジョン タスクに最適です。コンピューター ビジョンとも呼ばれるマシン ビジョンは、コンピューターやロボットなどの機械が人間の視覚能力を模倣して、世界からの視覚情報を認識して理解できるようにするアルゴリズムと技術の開発を指します。

製造業では、組立ラインの自動検査や品質管理にディープラーニングが活用され、不良品の削減や効率の向上につながっています。自動車分野では、自動運転車やその他の自動運転車における物体検出、車線追跡、障害物回避を可能にするためにディープラーニング アルゴリズムが不可欠です。

マシンビジョンにおけるディープラーニング市場は、進行中の研究、アルゴリズムの進歩、ハードウェアの改善により、今後も上昇軌道を続けると予想されています。 AI を活用したビジュアル分析の可能性を認識する業界が増えるにつれ、マシン ビジョン テクノロジにおけるディープ ラーニングの需要が高まる可能性があります。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

 サプライチェーンの混乱

マシンビジョンにおけるディープラーニング市場は、他の多くの業界と同様に、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより顕著な影響を受けました。

マシンビジョン市場のディープラーニングは、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックの影響でサプライチェーンの混乱を経験しました。これらの混乱は、生産や流通のさまざまな段階での商品、サービス、コンポーネントの流れの障害によって発生しました。

 GPU、特殊チップ、センサーなどのディープラーニング ハードウェア コンポーネントのメーカーは、ロックダウン、制限、労働力不足により、生産スケジュールを遵守することが困難に直面しています。その結果、マシンビジョンシステムの開発に必要な重要な機器やコンポーネントの入手が遅れました。

さらに、輸送および物流業務は、渡航制限や国境閉鎖により重大な課題に直面しました。その結果、配送が遅れ、輸送コストが増加したため、機器や資材の効率的な移動にさらに影響が生じ、マシン ビジョン ソリューションを顧客にタイムリーに提供することに影響を及ぼしました。

パンデミックはマシンビジョン分野の研究開発活動にも悪影響を及ぼしました。研究室へのアクセスは制限され、対面での共同作業は減少し、緊急事項を優先する必要性により、イノベーションの中断と新技術の進歩の減速が生じました。

さらに、サプライチェーンの混乱により特定の部品が不足し、市場の価格変動を引き起こしました。こうした変動は全体の生産コストに影響を及ぼし、場合によっては企業が価格競争力を維持することが困難になっていました。

全体として、新型コロナウイルス感染症のパンデミックはサプライチェーンの脆弱性を浮き彫りにし、マシンビジョンにおけるディープラーニング市場の企業は、適応し、代替調達オプションを模索し、将来のリスクを軽減するためにより回復力のあるサプライチェーンを構築する必要がありました。

最新のトレンド

エッジ コンピューティングと AIoT の統合

エッジ コンピューティングと AIoT 統合は、マシン ビジョン市場におけるディープ ラーニングの顕著なトレンドであり、ディープ ラーニング機能とエッジ コンピューティングおよびモノのインターネット (IoT) テクノロジーの融合を示しています。

エッジ コンピューティングは分散コンピューティング アプローチを採用し、データ処理と計算をデータ ソースに近づけ、通常はネットワークの「エッジ」で行います。マシン ビジョンのコンテキストでは、エッジ コンピューティングには、データ処理を集中型のクラウドベースのインフラストラクチャのみに依存するのではなく、カメラ、センサー、その他の IoT デバイスなどのエッジ デバイスにディープ ラーニング モデルを直接展開することが含まれます。

マシン ビジョンでのエッジ コンピューティングの採用により、ビジュアル データのリアルタイムまたはほぼリアルタイムの処理が可能になり、分析のために集中クラウド サーバーにデータを送信する際の待ち時間が短縮されます。さらに、大量の生のビジュアル データをネットワーク経由で送信する必要性が最小限に抑えられるため、帯域幅に制約のある環境では有利になります。

要約すると、マシンビジョンにおけるディープラーニング市場は、AIとエッジコンピューティングおよびIoTテクノロジーの統合に向けた大きな変化を目の当たりにしています。この統合により、ビジュアル データのより効率的なリアルタイム処理が可能になり、マシン ビジョン機能をデータ ソースに近づけることでパフォーマンスが向上し、集中化されたクラウド インフラストラクチャへの依存度が軽減されます。

説明可能な AI と解釈可能性

説明可能な AI と解釈可能性は、マシン ビジョン市場における深層学習の新たなトレンドとして重要性を増しています。これらの傾向は、特にリスクが高く重大な影響を伴うアプリケーションにおいて、深層学習モデルの透明性と理解しやすさを強化するという重要なニーズに対処しました。

説明可能な AI には、その決定と予測について人間が理解できる説明を提供する AI システムの機能が含まれます。マシン ビジョンのコンテキストでは、これは、ディープ ラーニング モデルが、特定の分類や検出を行った理由についての洞察を提供し、その選択に影響を与えた要因や特徴を明らかにできる必要があることを意味します。

これらの傾向は、医療診断や自動運転車など、リスクが高い業界では特に重要です。ユーザーが AI の決定の背後にある理由を把握できるようにすることで、説明可能な AI は信頼を確立し、説明責任を促進します。さらに、医療や金融などの特定の分野には厳しい規制があり、意思決定を正当化するためのモデルが必要となるため、企業がこれらの要件に準拠するために説明可能な AI は不可欠なツールとなっています。

全体として、マシンビジョン市場におけるディープラーニングにおける説明可能な AI と解釈可能性の重要性がますます高まっているのは、特に意思決定が重大な結果をもたらす可能性がある分野において、より透明性が高く、説明責任があり、信頼性の高い AI システムの必要性によって推進されています。

転移学習と事前トレーニングされたモデル

事前トレーニングされたモデルからの知識を新しいタスクに活用する技術である転移学習は、マシン ビジョンの分野でますます普及してきました。このアプローチには、ImageNet のような広範な画像データセットでトレーニングされたモデルなど、事前トレーニングされた深層学習モデルをさまざまなアプリケーションの基盤として使用することが含まれていました。そうすることで、時間と計算リソースを大幅に節約できました。

敵対的生成ネットワーク

GAN は、現実世界の画像によく似た合成データを生成する能力の探求において注目を集めていました。彼らのアプリケーションはデータ拡張にまで拡張され、トレーニング データセットを改善したり、マシン ビジョン アルゴリズムのテストに使用される本物のようなシミュレーションを生成したりしました。

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マシンビジョン市場セグメンテーションにおけるディープラーニング

タイプ別

タイプに基づいて、マシンビジョン市場における深層学習はハードウェアとソフトウェアに分類されます。

用途別

アプリケーションに基づいて、マシンビジョン市場におけるディープラーニングは、自動車、電子機器、食品および飲料、ヘルスケア、航空宇宙および防衛、その他に分類されます。

推進要因

深層学習アルゴリズムの進歩

ディープ ラーニング アルゴリズムの進歩は、マシン ビジョンにおけるディープ ラーニングの成長と採用を促進する上で重要な役割を果たします。これらの進歩は、画像およびビデオ分析タスク用の深層学習モデルのトレーニングと展開に使用されるアルゴリズムの継続的な改善と革新を指します。

深層学習アルゴリズムの一種である畳み込みニューラル ネットワークは、マシン ビジョンの革命に特に貢献してきました。これらは、さまざまなタスクでパフォーマンスが大幅に向上し、精度と効率の両方で従来のコンピューター ビジョン手法を上回っていることが実証されました。その結果、CNN は複雑な視覚認識タスクを処理するための好ましい選択肢となりました。

深層学習モデルの大きな利点の 1 つは、生データから特徴の階層表現を自動的に学習できる機能にあります。この機能により、画像やビデオの複雑なパターンや構造をさまざまな粒度で理解できるようになります。その結果、深層学習モデルは認識および分類のパフォーマンスが向上し、さまざまなマシン ビジョン アプリケーションで非常に効果的になります。

さらに、転移学習の概念により、マシン ビジョン ソリューションの開発が大幅に促進されました。転移学習を使用すると、ImageNet などの広範なデータセットで事前トレーニングされたモデルから学習した知識を新しいタスクに活用できます。このアプローチは、さまざまなアプリケーションの貴重な出発点として機能し、モデルのトレーニング中に時間と計算リソースの両方を節約します。

全体として、特に CNN におけるディープ ラーニング アルゴリズムの継続的な改善と、抽象的な特徴と転移学習の概念を学習する機能により、さまざまな業界にわたるマシン ビジョンでのディープ ラーニングの採用が推進され、高度な視覚分析および認識システムの新たな可能性が開かれています。

大規模なデータセットの可用性

大規模で多様なデータセットの利用可能性は、マシン ビジョンにおけるディープ ラーニングの成長と導入における重要な推進要因です。これらのデータセットは、特定の視覚認識タスクの深層学習モデルのトレーニングと最適化において極めて重要な役割を果たします。深層学習モデル、特にニューラル ネットワークに基づくモデルでは、視覚情報から複雑なパターンや特徴を学習するために、大量のラベル付きデータが必要です。

大規模なデータセットは広範な例のコレクションを提供し、モデルをさまざまな視覚的シナリオにさらします。この露出により、モデルは現実世界の画像やビデオに存在する複雑さと変動を把握できるようになり、パフォーマンスの向上と汎化機能の強化につながります。一般化とは、トレーニング セット外の新しい未確認データを正確に認識して分類するトレーニング済みモデルの機能を指します。

大規模なデータセット内のサンプルの多様性により、ディープ ラーニング モデルは、オブジェクト、照明条件、背景のさまざまなバリエーションにわたるパターンを認識し、理解することができます。この汎用性は、現実のアプリケーションで遭遇するさまざまな視覚的シナリオを効果的に処理するためのモデルを準備するのに役立ちます。

さらに、ImageNet のような大規模なデータセットは、一般的な視覚認識タスクに関する深層学習モデルの事前トレーニングに役立ちます。これらの事前トレーニングされたモデルは、転移学習と呼ばれる技術を通じて、特定のマシン ビジョン タスクの基礎または開始点として機能します。

転移学習では、大規模なデータセットでの事前トレーニングから得られた知識が、特定のアプリケーションにより関連性の高い、より小さなドメイン固有のデータセットに転送され、微調整されます。このプロセスにより、時間と計算リソースが大幅に節約され、最初から開始することなく、さまざまなタスク向けの正確で堅牢なマシン ビジョン モデルを開発できるようになります。

抑制要因

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

データプライバシーとセキュリティに関する懸念は、マシンビジョン市場におけるディープラーニングに大きな制約をもたらします。マシン ビジョン システムは、視覚データを処理および分析する際に、監視、医療画像処理、産業用アプリケーションからの画像やビデオなどの機密情報や個人情報に遭遇することがよくあります。

深層学習モデルを使用するには、トレーニングのために大規模なデータセットにアクセスする必要があり、これには機密データが含まれる可能性があります。これらのデータセットの保護が不十分だと、データ侵害や不正アクセスのリスクが高まり、プライバシー侵害やセキュリティ侵害につながる可能性があります。

さらに、マシン ビジョン テクノロジーは、個人の同意なしに個人情報や画像を誤って取り込む可能性があります。これにより、そのようなデータの収集と使用に関する倫理的考慮が生じ、悪用または不正アクセスの可能性が強調されます。

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マシンビジョン市場におけるディープラーニングの地域的洞察

北米は、堅牢な技術インフラストラクチャ、確立された研究エコシステム、人工知能およびマシン ビジョン業界の主要企業の存在によって、マシン ビジョンにおけるディープ ラーニング市場の主要企業として浮上しました。特に米国は、ディープラーニング技術の進歩、研究開発への多額の投資、さまざまな分野にわたるマシンビジョンの広範な導入により、市場の優位性において重要な役割を果たしました。

業界の主要プレーヤー

マシンビジョンにおけるディープラーニング市場は主要な業界プレーヤーによって形成されました

マシンビジョンにおけるディープラーニング市場は、マシンビジョンとディープラーニングに焦点を当てた確立されたテクノロジー企業や専門企業を含む主要な業界プレーヤーによって形成されました。その中で、NVIDIA は、GPU と AI ハードウェア アクセラレータで知られる著名なテクノロジー リーダーとして際立っていました。 NVIDIA は、ディープ ラーニング テクノロジの進歩を推進する最前線に立ち、多数のマシン ビジョン アプリケーションを強化するハードウェア ソリューションを提供してきました。

マシンビジョン企業におけるトップディープラーニング企業のリスト

• IFLYTEK (China)
• NavInfo (China)
• NVIDIA (U.S.)
• Qualcomm (U.S.)

レポートの範囲

この調査では、マシンビジョン市場におけるディープラーニングの将来の需要について取り上げています。調査レポートには、新型コロナウイルス感染症の影響によるサプライチェーンの混乱が含まれています。このレポートでは最新のトレンドを取り上げ、ディープ ラーニング機能とエッジ コンピューティングおよびモノのインターネット (IoT) テクノロジーの融合を紹介します。この論文には、マシンビジョンにおけるディープラーニング市場のセグメント化が含まれています。研究論文には、マシン ビジョンにおけるディープ ラーニングの成長と導入を促進する上で重要な役割を果たす推進要因が含まれています。このレポートでは、窒化アルミニウムテンプレート市場をリードする地域に浮上した地域のインサイトに関する情報も取り上げています。