1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界のジェスチャー認識市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 技術別市場内訳
6.1 タッチベース
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 タッチレス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 市場最終用途産業別内訳
7.1 コンシューマーエレクトロニクス
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 自動車
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 航空宇宙・防衛
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 ヘルスケア
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 その他
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 地域別市場内訳
8.1 北米
8.1.1 米国
8.1.1.1 市場動向
8.1.1.2 市場予測
8.1.2 カナダ
8.1.2.1 市場動向
8.1.2.2 市場予測
8.2 アジア太平洋地域
8.2.1 中国
8.2.1.1 市場動向
8.2.1.2 市場予測
8.2.2 日本
8.2.2.1 市場動向
8.2.2.2 市場予測
8.2.3 インド
8.2.3.1 市場動向
8.2.3.2 市場予測
8.2.4 韓国
8.2.4.1 市場動向
8.2.4.2 市場予測
8.2.5 オーストラリア
8.2.5.1 市場動向
8.2.5.2 市場予測
8.2.6 インドネシア
8.2.6.1 市場動向
8.2.6.2 市場予測
8.2.7 その他
8.2.7.1 市場動向
8.2.7.2 市場予測
8.3 ヨーロッパ
8.3.1ドイツ
8.3.1.1 市場動向
8.3.1.2 市場予測
8.3.2 フランス
8.3.2.1 市場動向
8.3.2.2 市場予測
8.3.3 英国
8.3.3.1 市場動向
8.3.3.2 市場予測
8.3.4 イタリア
8.3.4.1 市場動向
8.3.4.2 市場予測
8.3.5 スペイン
8.3.5.1 市場動向
8.3.5.2 市場予測
8.3.6 ロシア
8.3.6.1 市場動向
8.3.6.2 市場予測
8.3.7 その他
8.3.7.1 市場動向
8.3.7.2 市場予測
8.4 ラテンアメリカ
8.4.1 ブラジル
8.4.1.1 市場動向
8.4.1.2 市場予測
8.4.2 メキシコ
8.4.2.1 市場動向
8.4.2.2 市場予測
8.4.3 その他
8.4.3.1 市場動向
8.4.3.2 市場予測
8.5 中東およびアフリカ
8.5.1 市場動向
8.5.2 国別市場内訳
8.5.3 市場予測
9 SWOT分析
9.1 概要
9.2 強み
9.3 弱み
9.4 機会
9.5 脅威
10 バリューチェーン分析
11 ポーターのファイブフォース分析
11.1 概要
11.2 バイヤーの交渉力
11.3 サプライヤーの交渉力
11.4 競争の度合い
11.5 脅威新規参入企業
11.6 代替品の脅威
12 価格分析
13 競争環境
13.1 市場構造
13.2 主要プレーヤー
13.3 主要プレーヤーのプロフィール
13.3.1 Apple Inc.
13.3.1.1 会社概要
13.3.1.2 製品ポートフォリオ
13.3.1.3 財務状況
13.3.1.4 財務状況
13.3.2 Cognitec Systems GmbH
13.3.2.1 会社概要
13.3.2.2 製品ポートフォリオ
13.3.2.3 SWOT分析
13.3.3 EyeSight Technologies Ltd.
13.3.3.1 会社概要
13.3.3.2 製品ポートフォリオ
13.3.3.3 財務状況
13.3.4 Infineon Technologies AG
13.3.4.1 会社概要
13.3.4.2 製品ポートフォリオ
13.3.4.3 財務状況
13.3.4.4 SWOT分析
13.3.5 インテルコーポレーション
13.3.5.1 会社概要
13.3.5.2 製品ポートフォリオ
13.3.5.3 財務状況
13.3.5.4 SWOT分析
13.3.6 マイクロチップ・テクノロジー社
13.3.6.1 会社概要
13.3.6.2 製品ポートフォリオ
13.3.6.3 財務状況
13.3.6.4 SWOT分析
13.3.7 マイクロソフト社
13.3.7.1 会社概要
13.3.7.2 製品ポートフォリオ
13.3.7.3 財務状況
13.3.7.4 SWOT分析
13.3.8 クアルコム社
13.3.8.1会社概要
13.3.8.2 製品ポートフォリオ
13.3.8.3 財務状況
13.3.8.4 SWOT分析
13.3.9 ソニー株式会社
13.3.9.1 会社概要
13.3.9.2 製品ポートフォリオ
13.3.9.3 財務状況
13.3.9.4 SWOT分析
13.3.10 Synaptics Incorporated
13.3.10.1 会社概要
13.3.10.2 製品ポートフォリオ
13.3.10.3 財務状況
図2：世界：ジェスチャー認識市場：売上高（10億米ドル）、2017年～2022年
図3：世界：ジェスチャー認識市場予測：売上高（10億米ドル）、2023年～2028年
図4：世界：ジェスチャー認識市場：技術別内訳（%）、2022年
図5：世界：ジェスチャー認識市場：エンドユーザー産業別内訳（%）、2022年
図6：世界：ジェスチャー認識市場：地域別内訳（%）、2022年
図7：世界：ジェスチャー認識（タッチベース）市場：売上高（100万米ドル）、2017年および2022年
図8：世界：ジェスチャー認識（タッチベース）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図9：世界：ジェスチャー認識（タッチレス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図10：世界：ジェスチャー認識（タッチレス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図11：世界：ジェスチャー認識（コンシューマーエレクトロニクス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図12：世界：ジェスチャー認識（コンシューマーエレクトロニクス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図13：世界：ジェスチャー認識（自動車）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図14：世界：ジェスチャー認識（自動車）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図15：世界：ジェスチャー認識（航空宇宙・防衛）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図16：世界：ジェスチャー認識（航空宇宙・防衛）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図17：世界：ジェスチャー認識（ヘルスケア）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図18：世界：ジェスチャー認識（ヘルスケア）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図19：世界：ジェスチャー認識（その他）市場：売上高(百万米ドル)、2017年および2022年
図20：世界：ジェスチャー認識（その他）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図21：北米：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図22：米国：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図23：米国：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図24：カナダ：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図25：カナダ：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図26：北米：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図27：アジア太平洋：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図28：中国：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図29：中国：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図30：日本：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図31：日本：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図32: インド：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図33: インド：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図34: 韓国：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図35: 韓国：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図36: オーストラリア：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図37: オーストラリア：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図38: インドネシア：ジェスチャー認識市場：売上高金額（百万米ドル）、2017年および2022年
図39：インドネシア：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図40：その他：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図41：その他：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図42：アジア太平洋：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図43：欧州：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図44：ドイツ：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル） 2017年および2022年
図45：ドイツ：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図46：フランス：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図47：フランス：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図48：英国：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図49：英国：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図50：イタリア：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図51: イタリア：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図52: スペイン：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図53: スペイン：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図54: ロシア：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図55: ロシア：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図56: その他：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図57: その他：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図58：欧州：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図59：ラテンアメリカ：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図60：ブラジル：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図61：ブラジル：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図62：メキシコ：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図63：メキシコ：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図64：その他：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図65：その他：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図66：ラテンアメリカ：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図67：中東およびアフリカ：ジェスチャー認識市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図68：中東およびアフリカ：ジェスチャー認識市場：国別内訳（％）、2022年
図69：中東およびアフリカ：ジェスチャー認識市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図70: 世界：ジェスチャー認識業界：SWOT分析
図71: 世界：ジェスチャー認識業界：バリューチェーン分析
図72: 世界：ジェスチャー認識業界：ポーターのファイブフォース分析
表1：世界：ジェスチャー認識市場：主要産業のハイライト（2022年および2028年）
表2：世界：ジェスチャー認識市場予測：技術別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表3：世界：ジェスチャー認識市場予測：エンドユーザー産業別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表4：世界：ジェスチャー認識市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表5：世界：ジェスチャー認識市場：競争構造
表6：世界：ジェスチャー認識市場：主要プレーヤー
| ※参考情報 ジェスチャー認識は、人間の動作やジェスチャーをコンピュータが理解し、解析する技術です。この技術は、視覚的な手がかりを用いて、手や体の動き、さらには顔の表情などの情報を捉えます。ジェスチャー認識の目的は、インターフェースをより直感的かつ自然にし、人間とコンピュータ間の相互作用を向上させることです。 ジェスチャー認識には大きく分けて二つの種類があります。一つは、2Dジェスチャー認識です。これは、主に平面上の動作を捉える技術で、タッチスクリーンやマウス操作などに利用されます。例えば、スマートフォンのスワイプやタップなどが該当します。もう一つは、3Dジェスチャー認識です。これは、空間内での動作を捕らえるため、深度センサーやカメラ、モーションキャプチャ技術を使用します。これにより、身体全体の動作やハンドジェスチャーを認識することが可能になります。 用途としては、多岐にわたります。ゲーム業界では、プレイヤーの動作を取り込み、より immersive な体験を提供するためのデバイスが登場しています。また、スマートフォンやタブレットでも、ジェスチャーを用いた操作が一般的になってきています。さらに、自動車産業においては、運転中に手を使わずに音楽やナビゲーションを操作するためのシステムが開発されています。医療分野では、手術中の医師が無菌状態を維持しつつ、機器を操作できるようにするためのジェスチャー認識技術も活用されています。 関連技術としては、コンピュータビジョン、機械学習、人工知能などがあります。コンピュータビジョンは、カメラで捉えた映像から情報を抽出し、物体や動作を認識するための技術です。この分野では、特に画像処理やパターン認識が重要な役割を果たします。機械学習は、データを基に学習し、モデルを最適化する技術で、ジェスチャー認識では、効率的にジェスチャーを識別するためのアルゴリズムが開発されています。さらに、深層学習技術の進展により、高度な認識能力が求められる場面でも高精度な結果が得られるようになってきました。 最近の研究では、センサー技術の発展も大きな影響を与えています。たとえば、加速度センサーやジャイロセンサーを利用することで、スマートフォンやウェアラブルデバイスにおいてもジェスチャー認識が可能になっています。これにより、ユーザーはデバイスを持つことなく、身体の動きを使って操作することができるようになります。 このように、ジェスチャー認識は、技術的な革新とともに進化しており、今後もさまざまな分野での利用が期待されています。人間の自然な動作に触れることで、デジタル環境がより身近で使いやすくなることが目指されています。将来的には、さらに新しいインターフェースや体験が生まれることでしょう。そして、ジェスチャー認識が普及することで、社会全体のコミュニケーション手段も変化していくかもしれません。これからの展開に注目が集まります。 |
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