著者:
Suraj Gujar, Sandeep Ugale
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ビデオ監視向けAI市場 サイズとシェア 2024 - 2032
レポートID: GMI8110
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発行日: February 2024
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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ビデオ監視向けAI市場
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映像監視AI市場の規模
映像監視AI市場の規模は2023年に55億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて15.5%を超える年平均成長率（CAGR）で拡大すると推定されています。世界的にセキュリティ脅威が高まるなか、公共空間および私有空間を効果的に監視・保護できる高度な監視システムへの需要が増加しています。AIを活用した映像監視は、リアルタイムの脅威検知、顔認識、行動分析などの高度な機能を提供するため、セキュリティ用途で優先的に採用されています。
ビデオ監視におけるAI市場の主なポイント
人工知能およびディープラーニング技術の急速な進歩により、高度な映像分析アルゴリズムの開発が可能になっています。これらのアルゴリズムは、映像フィード内の物体、人、活動を高い精度で自動的に検知・分類できるため、監視システム全体の有効性が向上します。AIを活用した映像監視システムは、人手による介入が必要となる多くの作業を自動化できるため、組織のコスト削減につながります。
さらに、これらのシステムは膨大な映像データをリアルタイムで分析できるため、セキュリティ脅威への先 proactive な対応が可能になり、手動監視の必要性を軽減します。さらに、2023年5月には、Avigilionの親会社であるMotorola Solutionsが、モバイルブロードバンド対応のボディカメラ「V700」を発売しました。明瞭かつ正確な出来事の記録を確保するため、V700の高精度高解像度センサーは、人間の目のように低照度環境に適応します。
映像監視システムで使用されるAIアルゴリズムは、開発時と導入時の双方でバイアスの影響を受ける可能性があります。バイアスは、偏った学習データ、欠陥のあるアルゴリズム、不適切なキャリブレーションなど、さまざまな要因によって生じます。こうしたバイアスは、個人の誤認識や活動の誤分類など、不正確または差別的な結果につながる可能性があります。アルゴリズムのバイアスに対処し、AIを活用した映像監視システムの正確性と公平性を確保することは、セキュリティ用途における信頼、信頼性、有効性を維持するうえで重要です。
映像監視AI市場の動向
映像監視AI業界で注目される動向の一つは、エッジコンピューティング機能の統合が進んでいることです。エッジコンピューティングとは、集中型サーバーに依存するのではなく、データの発生源に近い場所でデータを処理することを指します。映像監視では、AIアルゴリズムをカメラやエッジデバイスに直接搭載することで、映像フィードをリアルタイムで分析できます。この動向は、より短い応答時間、帯域幅使用量の削減、機密データをローカルで処理することによるプライバシー保護の向上に対するニーズによって推進されています。
さらに、エッジコンピューティングは分散型インテリジェンスを可能にし、接続性が限られている環境や遅延の制約がある環境でも、監視システムが効果的に動作できるようにします。エッジコンピューティング技術の成熟が進むにつれて、AIを活用した映像監視ソリューションはさらに進化し、拡張性、効率性、有効性が高まることが期待されます。
もう一つの重要な動向は、ビデオ監視における AI 市場でのハイブリッドクラウドアーキテクチャの導入である。ハイブリッドクラウドソリューションは、オンプレミスのインフラストラクチャとクラウドベースのサービスを組み合わせ、データの所在、拡張性、費用対効果のバランスを提供する。ビデオ監視の分野では、ハイブリッドクラウドアーキテクチャにより、ストレージ要件、処理能力、規制遵守などの要因に応じて、組織はビデオデータをローカルとクラウドの両方で保存・分析できる。この動向により、既存の監視インフラとのシームレスな統合が可能になるとともに、長期保存、分析、機械学習などの用途でクラウドの拡張性と計算能力を活用できる。
ハイブリッドクラウドソリューションを導入することで、組織はビデオ監視業務を最適化し、状況認識を強化するとともに、変化するセキュリティニーズに効果的に対応できる。例えば、Sep-2022では、Hikvision が ColorVu 技術を追加し、Pro シリーズの PTZ カメラを強化した。Hikvision's の新しい Pro シリーズカメラに ColorVu を統合することで、カメラがズームイン・ズームアウトする際にも、安定した画像の明るさとフルカラー映像を実現できる。さらに、この強化により、遠方の物体についても、常時かつあらゆる状況で極めて鮮明な細部と鮮やかな色彩を確保できる。
ビデオ監視における AI 市場分析
用途別では、銃器検知セグメントの年平均成長率（CAGR）は、2024年から2032年にかけて 15%を超えると見込まれる。銃器検知技術は、セマンティックネットワークを活用して機能を強化し、市場における重要な構成要素となっている。人工知能の一種であるセマンティックネットワークにより、システムは特定のコンテキスト内にある異なるエンティティ間の関係を理解できるため、ビデオデータをより正確かつ文脈に即して分析できる。
さらに、セマンティックネットワークにより、監視エコシステム内の他の AI ベースのモジュールとの相互運用性と統合が可能になる。例えば、銃器検知アルゴリズムは、顔認識システムと連携して銃器を所持する人物を特定したり、物体追跡モジュールと連携して監視区域内での武器の移動を監視したりできる。この包括的なアプローチにより、潜在的なセキュリティ脅威の検知と対応におけるビデオ監視システム全体の有効性が高まり、進化する AI 搭載ビデオ監視の競争環境において、セマンティックネットワークは有用なツールとなっている。
最終用途別では、商業セグメントが 2023年に AI ビデオ監視市場の 30%超のシェアを占めた。商業セグメントでは、AI 搭載ビデオ監視システムが、企業固有のニーズに合わせたさまざまなメリットを提供する。これらのシステムは、小売環境における窃盗、器物損壊、不正アクセスを検知・抑止できるため、損失を削減し、従業員と顧客の安全性を高めることができる。
さらに、AIアルゴリズムは顧客の行動や嗜好を分析し、マーケティング、マーチャンダイジング、業務上の意思決定に有用な洞察を提供できます。また、商業施設では、AIを活用した映像分析により、業務効率と顧客サービスの向上が図られています。例えば、来訪者数をリアルタイムで監視することで、人員配置や待ち行列の管理を最適化できるほか、映像分析によって、深刻化する前の保守上の問題や安全上の危険を特定できます。
北米のビデオ監視におけるAI市場は、2023年に収益シェアの25%を占めました。セキュリティ上の脅威やインシデントの増加を背景に、北米では高度な監視ソリューションへの需要が高まっています。AIを活用したビデオ監視は、脅威のリアルタイム検知、顔認識、行動分析などの高度な機能を備えており、同地域のセキュリティ用途で好まれる選択肢となっています。
北米には、人工知能や映像分析のイノベーションを推進する多くの主要テクノロジー企業や研究機関があります。こうした進展により、映像フィード内の物体、人、活動を高い精度で自動的に検知・分類できる高度なAIアルゴリズムの開発が可能となり、ビデオ監視へのAI導入がさらに促進されています。
ビデオ監視におけるAI市場シェア
Honeywell International は、ビデオ監視におけるAI業界で大きな市場シェアを占めています。同社は、さまざまな業界のセキュリティニーズに対応する革新的なソリューションを幅広く提供しています。Honeywell のビデオ監視製品は、高度なAI技術と堅牢なハードウェアおよびソフトウェアソリューションを組み合わせ、包括的なセキュリティおよび監視機能を実現しています。
Avigilon、Hikvision、Dahua Technology、Axis Communications、Hanwha Techwin、Bosch Security Systems、Honeywell などの主要企業は、地理的拡大、買収、合併、協業、提携、製品・サービスの発売など、戦略的施策を継続的に実施しています。
ビデオ監視におけるAI市場の主要企業
ビデオ監視におけるAI業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。
ビデオ監視におけるAI業界ニュース
ビデオ監視におけるAI市場調査レポートには、2018年から2032年までの収益（10億米ドル単位）に関する推計と予測を含む、業界の詳細な分析が以下のセグメント別に掲載されています：
市場、コンポーネント別
市場、導入形態別
市場、ユースケース別
市場、エンドユーザー別
上記情報は、以下の地域および国について提供されています：
よくある質問 (FAQs):
調査手法、データソース、検証プロセス
本レポートは、業界関係者への直接的なヒアリング、独自のモデル構築、厳格な相互検証を柱とする体系的な調査プロセスに基づいています。文献・公開情報の調査だけに依拠したものではありません。
当社の6段階の調査プロセス
1. 調査設計とアナリストによる監督
GMIの調査手法は、専門家の知見、厳格な検証、徹底した透明性を基盤としています。当社のレポートに掲載される洞察、トレンド分析、予測はすべて、対象市場の特性を熟知した経験豊富なアナリストが作成しています。
当社は、業界関係者や専門家との直接対話を通じた広範な一次調査と、信頼性を確認した世界各地の情報源に基づく包括的な二次調査を組み合わせています。定量的な影響分析を用いて信頼できる予測を提供するとともに、元のデータソースから最終的な分析結果までの追跡可能性を確保しています。
2. 一次調査
一次調査は当社の調査手法の中核であり、分析上の知見全体の約80％を占めます。分析の正確性と深さを確保するため、業界関係者に直接ヒアリングを行います。体系的なインタビュープログラムは地域市場と世界市場を対象とし、経営幹部、取締役、各分野の専門家から情報を収集します。こうした対話から戦略面、事業運営面、技術面の見解を得ることで、多角的な分析と信頼性の高い市場予測につなげています。
3. データマイニングと市場分析
データ収集・分析は当社の調査プロセスの重要な一部であり、調査手法全体の約20％を占めます。主要企業の売上高シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価を行います。有料・無料の情報源から関連データを収集し、信頼性の高いデータベースを構築します。その情報を一次調査と市場規模推計に活用し、販売代理店、メーカー、業界団体などの主要関係者による検証を受けます。
4. 市場規模の推計
当社はボトムアップ方式で市場規模を推計します。一次インタビューで直接収集した企業の売上高データに加え、メーカーの生産量、設置件数または導入件数に関する統計を出発点とします。これらの情報を地域市場ごとに積み上げ、実際の業界活動に裏付けられた世界市場の推計値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には、以下の事項を明示しています。
✓ 主な成長要因と、それぞれについて想定する影響
✓ 成長抑制要因と、その影響を緩和するシナリオ
✓ 規制に関する前提条件と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線のパラメーター
✓ マクロ経済に関する前提条件（GDP成長率、インフレ率、為替）
✓ 競争環境と市場への参入・撤退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では、各分野の専門家が選別済みデータを目視で確認し、自動化されたシステムでは見落とし得る微妙な差異や文脈上の誤りを特定します。この専門家によるレビューが品質保証の重要な層となり、データが調査目的と各分野の基準に合致していることを確認します。
当社は3層の検証プロセスを通じて、データの信頼性を最大限に高めています。
✓ 統計的検証
✓ 専門家による検証
✓ 市場実態との照合
信頼性と信用力
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