世界のビジョントランスフォーマー市場は、2023年から2032年までに2億1104万米ドルから27億8366万米ドルまでの収益増加が見込まれ、2024年から2032年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 33.2％で成長すると予測されています。
ビジョントランスフォーマー（ViT）は、コンピュータビジョンのタスクに特化したトランスフォーマーモデルです。入力画像を小さなパッチに分割し、各パッチをベクトルに変換した後、単一の行列積によって次元を縮小し、もともと自然言語処理のために作られたトランスフォーマーの原理に基づき、画像処理に特化した新しいニューラルネットワークアーキテクチャを表しています。このアプローチは、コンピュータビジョン技術における大きな進化を示しており、従来の畳み込みニューラルネットワークと比較してさまざまな利点を提供します。
ロボット採用の増加
ロボットの世界的な採用は著しい増加傾向を見せており、さまざまな産業や用途でますます普及しています。国際ロボット連盟（IFR）の報告によると、2022年には稼働中のロボットの数が390万台に達しました。この驚異的な数字は、製造業から物流、医療分野に至るまで、幅広いタスクにおけるロボットシステムへの依存が増加していることを示しています。
ロボットが効果的に機能するためには、ナビゲーション、物体認識、周囲とのインタラクションなどの重要なタスクを実行できる高度なビジョンシステムを装備する必要があります。これらの機能は、ロボットが環境を正確に理解および解釈し、安全で効率的な動作を促進するために不可欠です。
ViTは、この分野において強力なソリューションとして登場し、さまざまな視覚関連タスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。視覚情報を処理および分析する能力を活用することで、ViTはロボットが複雑な環境をナビゲートし、さまざまな物体を認識し、人間の操作員や他のロボットとシームレスに連携する能力を向上させます。ロボットシステムにViTを統合することで、その機能性が向上するだけでなく、ロボット市場全体の成長にも貢献しています。
設置コストの高さ
画像認識システムの開発に伴う多大なコストは、市場の成長にとって大きな課題となっています。顔認識、ディープラーニング、コンピュータビジョン、人工知能（AI）、機械学習（ML）、およびジェスチャー認識など、画像認識に不可欠な技術には、多大な研究開発費用が伴います。その結果、特に十分な財務資源を持たない多くの企業は、生産性や業務効率の向上という潜在的なメリットを認識していても、これらの先進的なソリューションを追求できない場合があります。
小規模な企業にとって、画像認識技術の導入に伴う財政的負担は特に厳しいものとなり得ます。特定のタスクを実行するためにAIモデルを訓練する費用と、これらのシステムを展開する総コストが重なることで、導入の大きな抑止要因となる可能性があります。これにより、画像認識ソリューションの企業やベンダーにとっても、潜在的な市場が小規模企業の財政的制約によって制限されるという障壁が生じます。
さらに、画像認識において重要な役割を果たすビジョントランスフォーマーを成功裏に展開するには、専用のハードウェアが必要となる場合が多いです。大規模なモデルを効率的に処理し推論するためには、高性能なグラフィックス処理ユニット（GPU）やテンソル処理ユニット（TPU）が一般的に求められます。これらの先進的なハードウェアコンポーネントの取得および設置コストは、サーバーやデータセンター施設など、それらを支えるために必要な追加のインフラも考慮すると非常に高額になる可能性があります。予算が限られている多くの小規模な組織やスタートアップにとって、こうしたハードウェアへの初期投資は参入における大きな障壁となり得ます。
その結果、画像認識システムに関連する高額なコストは市場の成長を抑制し、さまざまな分野でのこれら強力なツールの普及と実装を遅らせ、アクセスを制限する要因となり得ます。
AI機能の統合
人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の急速な進展に加え、画像認識機能の強化がビジョントランスフォーマー市場に大きな機会を生み出すと期待されています。AI技術とビジョントランスフォーマーを統合することで、より高度かつ精密な画像解析が可能となり、自動運転車や産業オートメーションなど、さまざまなアプリケーションでの意思決定プロセスの改善に重要な役割を果たします。
マイクロソフトなど画像認識市場の大手企業は、この変革の最前線にいる。パートナーシップやコラボレーションを通じて、従来の手作業によるプロセスからAI主導のソリューションに移行することで、さまざまな分野の企業が業務を最適化できるようにしています。この移行は効率を高めるだけでなく、企業がデータ分析の膨大な可能性を活用することを可能にします。
例えば、マイクロソフトのオーストラリアにおけるパートナーであるレイクバは、インテリジェントな画像キャプチャとマイクロソフト・アジュールという堅牢なクラウドベースのデータ分析プラットフォームとコンピュータ・ビジョン技術の融合に成功しています。この統合は、最適な棚上在庫管理を促進し、AIを搭載した画像認識がいかに膨大な量のデータを解釈し、人間の努力だけでは達成できない実用的な洞察を生み出すことができるかを実証しています。
特にリアルタイムの意思決定が重要な環境では、AIやMLがデータを大規模に処理および分析する能力はゲームチェンジャーとなります。これらの技術が進化し続けるにつれて、ビジョントランスフォーマーの能力はさらに強化され、さまざまな用途で不可欠な存在となります。
提供別
2023年には、数多くの業界で高度な画像処理機能への需要が高まったことにより、ソリューションセグメントが大きな市場シェアを獲得しました。医療、自動車、小売などの主要分野でのアプリケーションの成長が、この傾向に大きく寄与しました。
組織がよりスマートな技術の開発に投資する中で、視覚データを効率的に処理および分析するための高度なアルゴリズムを活用したソフトウェアソリューションへの依存が増しています。このような革新的な画像処理ソリューションへの依存は、意思決定を支援するだけでなく、ユーザー体験を向上させ、セグメントの拡大における重要な要因となっています。これらの高度な機能を統合することで、企業は業務を最適化し成果を向上させることができ、ソリューション部門の市場における優位な地位がさらに強固になります。
業種別
2023年には、ヘルスケアおよびライフサイエンスセグメントが市場で主要な勢力として浮上しました。これは、高度な画像処理ソリューションや自動診断の需要が増加していることによるものです。医療提供者は、医療画像を分析し、異常を特定し、治療計画を支援するために、ますますインテリジェントシステムに依存しており、現代医療における技術の重要な役割を強調しています。
精密医療や個別化医療への関心の高まりは、これらの先進技術の採用をさらに加速させています。医療が個別化された治療アプローチへと移行する中で、高度な画像処理および分析ツールの必要性が一層明確になっています。さらに、医療データ量の急増や、AIの遠隔医療アプリケーションへの統合も、この分野の拡大に大きく寄与しています。
地域別分析
アジア太平洋地域のビジョントランスフォーマー市場は、予測期間中に大幅な年平均成長率（CAGR）を示すと予想されています。これは、急速な産業化、都市化の進展、および拡大する電子商取引セクターなど、いくつかの主要な要因によって促進されています。中国や日本などの国々は、この変革を主導しており、ビジョントランスフォーマーの進展に不可欠な人工知能（AI）や機械学習（ML）技術に多大な投資を行っています。
都市部が成長し産業が近代化する中で、運用効率を高め意思決定プロセスを改善する革新的な技術への需要が高まっています。さまざまな分野でスマートデバイスの採用が増加することで、この需要はさらに加速しており、企業は急速に進化する市場で競争力を維持するために、高度な画像認識機能を活用しようとしています。
さらに、アジア太平洋地域は幅広く多様な消費者基盤を持ち、特に小売およびセキュリティ分野において、強化された視覚認識ソリューションの需要を促進しています。小売業者は、在庫管理の最適化、顧客体験の向上、および業務の効率化のためにビジョントランスフォーマーをますます活用しています。セキュリティ分野では、監視およびモニタリングのためにこれらの技術が導入されており、安全性と対応能力が強化されています。
産業全体でのデジタルトランスフォーメーションへの重視も、この地域におけるビジョントランスフォーマー市場の成長に寄与する重要な要因となっています。企業は視覚データを分析するためにAI駆動のソリューションを統合する価値をますます認識しており、それによりインサイトの向上やより的確な意思決定が可能になっています。
主要企業のリスト：
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