世界の感情検出・認識市場規模は、2022年の235億米ドルから2027年には429億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は12.8％になると予測されている。市場成長を促進する主な要因としては、世界的なAI、ML、ディープラーニング技術の採用、インテリジェントシステムによる感情認識モデルのニーズの高まり、ウェアラブルデバイスの人気の高まりなどが挙げられる。さらに、IoT技術およびアプリケーションの需要の増加、EDR技術の利点を活用するための政府のイニシアティブの増加が、近い将来これらの製品の需要を促進する。
COVID-19パンデミック危機のさなか、さまざまな政府や規制当局が、官民両組織に対し、リモートワークや社会的距離の維持のための新しい慣行を取り入れるよう義務付けている。それ以来、デジタルなビジネスのやり方は、さまざまな組織にとって新たな事業継続計画（BCP）となった。
COVID-19期間中、セキュリティと公共安全のためのAIにおける技術進歩に関する政府の取り組みが増加。 遠隔医療システムの需要増加により、効果的なコンピューティング技術の採用需要が高まる タッチレス本人確認システムの出現が効果的コンピューティング・システムの需要を高める
市場動向
推進要因 ウェアラブルデバイスの人気の高まり 皮膚コンダクタンスセンサーは、クリニック、病院、その他の環境で心理学者やセラピストによって広く使用されている。さらに、モノのインターネット（IoT）の結果、ブレスレットに感情コンポーネントが搭載されるようになった。このような感情ベースのセンサーは、使い方が簡単で価格も手ごろなため、応用範囲が広い。身体的健康のモニタリングや分析、ストレスフルな出来事に対する反応へのアクセス、ストレスや不安への対処方法の強化などに利用できる。感情人工知能（AI）がサポートするハードウェアとソフトウェアは、皮膚コンダクタンス、呼吸、心拍数の監視・分析に加えて、目の動き、表情、声の変化などを検出・分析することができる。高価なハードウェアを必要とせず、PCや携帯電話用にいくつかの認識ソフトウェアや新しいコードをインストールする必要がある。
制約：製造コストが高い EDRシステムの製造は非常に高価であり、その後の投資収益率も低いため、資金力の乏しい組織がこのプラットフォームを利用するのは困難である。ウェアラブル・コンピューティングやジェスチャー認識など、サポートする技術の大部分は開発コストが高く、業界の成長の障壁となっている。これらのソリューションやサービスを導入する組織にとっての主な課題のひとつは、特定のタスクを実行するためにアライナーを教育する費用である。人間の感情を理解しトリガーすることは、実質的なプログラミング、トレーニング、デバッグ方法を必要とする変数である。感情検出技術ソリューションと人間社会の文化的理解を導入するための財政支出は膨大かつ複雑であるため、予測期間中の採用率は低迷する。
機会： EDR技術の利点を活用するための政府イニシアチブの増加 感情検出技術は、世界中の企業や政府でますます普及している。例えば、英国政府は、ソーシャルメディア上の住民の感情を特定し、測定するためにAlを活用している。さらに、政府機関やEDR組織は、Alガバナンス・ソリューションを導入するための協議会を設立し、新たな規範やルールを定義し、フレームワークを構築している。企業はAl技術のリスク問題を特定するための委員会を組織し、地方自治体や産業クラスターはAl技術に投資し、Alの倫理的使用に関する詳細な調査を行う委員会を組織している。例えば、2021年3月、フランス政府はAl技術開発のために24億米ドルを出資し、Al技術の結果と新たな可能性を調査するためにカナダと共同で国際研究委員会を組織した。
課題：EDR技術の倫理的問題 EDRはしばらくの間運用されてきたが、最近になって精査されるようになってきた。その主な原因は、顧客や技術開発者が次第に認識するようになった倫理的問題である。懐疑的な見方の多くは、EDRモデルの非効率性とバイアスによるものである。このテクノロジーは、特に法執行の領域において、絶大な賛否両論を巻き起こしている。誤認逮捕のいくつかのケースは、欠陥のある顔や感情の検出技術にさかのぼることができる。その結果、多くの企業はEDRを放棄し、他の企業はEDRを採用したがらない。例えば、ジョージ・フロイド事件後、IBMは集団監視や人種プロファイリングのために法執行団体への顔・感情認識ソフトウェアの提供を中止した。IBMの発表後、アマゾンは顔とEDR技術の使用を1年間禁止した。同様にマイクロソフトも、政府の新たな規制や政策が制定されるまで、警察が自社の顔認識技術を使用することを禁止した。
業種別では、医療・福祉分野が予測期間中に最も高い市場規模に成長 感情検出技術は、医療緊急時やヘルスケアにおいてますます有用性を増しており、医師が患者により多くの時間を割くことを可能にしている。また、患者が自分の感情の状態に気づきやすくなり、ストレスの多い状況や要求の厳しい状況でも感情をうまく管理できるようになる。さらに、AIは、医師やセラピストが患者に対して感情的な気づきを与え、より迅速かつ正確に診断を下すのに役立つ。また、患者がどのように治療に取り組むかを予測し、確実に治療を成功させ、治療を継続させるための手段を講じるための重要なツールにもなり得る。したがって、これらの要因によって、医療・社会支援分野が予測期間中に最も高い市場規模で成長することになる。
ソフトウェア別では、バイオセンシング・ソリューションとアプリの分野が予測期間中に最も高い市場規模で成長する。 この技術は、その信頼性、精度、低コストにより人気を集めている。さらに、顧客は詐欺やなりすましに対するより高いセキュリティを望んでいるため、バイオメトリクス識別技術は金融機関に競争力を提供する。さらに、コンシューマー・エレクトロニクス・ビジネスは常に成長を続けている。この業界では近年、新たな進歩が急速に進んでいる。音声認識機能を備えた音声アシスタント・スピーカーやスマートフォンのアレクサは、こうした進歩の例としてよく知られている。また、生体認証はその安全性と費用対効果から、家電市場で最も画期的な技術のひとつと考えられている。その結果、バイオセンシング・ソリューションおよびアプリケーション・カテゴリーは、予測期間中に最も速いペースで増加すると予想される。
コンポーネント別では、サービス部門が予測期間中に最も高いCAGRで成長する 生体認証、セキュリティ、監視におけるAIとMLの採用の増加は、感情検出・認識市場の成長を促し、ひいてはサービスセグメントの成長を促進すると予測される。さらに、いくつかの地域が新しい画像認識技術のトレンドに適応することで、セキュリティ・監視、小売、自動車などの垂直分野での画像認識ソリューションおよびサービスの利用率が増加している。このため、予測期間中、サービス分野が最も高いCAGRで成長する原動力となっている。
地域別では、北米が予測期間中最高の市場規模を占める 北米には多くの重要な市場プレーヤーが存在し、すべての地域の最終顧客に最先端のソリューションを提供している。北米では、米国とカナダが堅調な経済により、感情検出・認識市場の拡大に大きく貢献すると予測されている。この側面とは別に、地理的プレゼンス、戦略的投資、共同研究、実質的な研究開発努力が、感情検出・認識システムの広範な展開に影響を与えている。強化された感情検出・認識ソリューションは、Affectiva、Kairos、Eyerisのような大手ベンダーだけでなく、消費者の需要を満たすためにこの分野で数多くの新興企業によって提供されている。したがって、これらの要因は、北米におけるグローバルな感情認識および検出の市場をサポートすると予想される。
主要企業
NEC（日本）、IBM（米国）、マイクロソフト（米国）、アップル（米国）、グーグル（米国）、Tobii（スウェーデン）、Affectiva（米国）、Elliptic Labs（ノルウェー）、インテル（米国）、Cognitec（ドイツ）、NVISO（スイス）、Noldus（オランダ）、Gesturetek（カナダ）、iMotions（デンマーク）、 Numenta社（米国）、PointGrab社（イスラエル）、Ayonix社（日本）、Pyreos社（英国）、Eyeris社（米国）、Beyond Verbal社（イスラエル）、Kairos社（米国）、Sentiance社（ベルギー）、Raydiant社（米国）、Sony Depthsensing Solutions社（ベルギー）などがEDR市場の主要プレーヤーなどである。
2022年2月、NECはSAPとの戦略的協業を強化し、NECの企業変革（CX）の加速とビジネス機会の共創を目指す。SAPソリューションを活用した改革の成果を踏まえ、最新のSAPソリューションを活用し、CXを加速する。これにより、データドリブン経営の実現、事業環境の変化への柔軟な対応、社員の能力最大化を目指す。 IBMは2022年2月、マルチクラウドのスキルをもたらすとともに、主にマイクロソフト・アジュール・プラットフォームに特化した米国の大手クラウドサービスコンサルタント会社であるノイデシックを買収した。この買収により、IBMのハイブリッド・マルチクラウド・サービスのポートフォリオを大幅に拡大し、同社のハイブリッド・クラウドとAI戦略をさらに推進する。 2021年11月、Kyndrylとマイクロソフトは画期的なグローバル戦略的パートナーシップを発表し、企業顧客へのサービスにおいて市場をリードする両社の能力を組み合わせることになる。マイクロソフトとの契約は、キンドリルが最近独立した上場企業になってから初めてのもので、両社に数十億ドル規模の収益機会の増加をもたらす。 2021年11月、Tobiiは、マイクロソフトがフライトシミュレータにTobii Eye Tracker 5とTobii Horizonのサポートを実装したことを確認した。PCゲーマー向けに設計されたTobii Eye Tracker 5は、プレイヤーの目と頭の動きをデータに変換し、新しいレベルのゲームコントロール、ゲーム分析、ストリーミングを可能にします。フライト・シミュレーターのような状況認識が全てを左右するゲームでは、この統合により、ユーザーは飛行機のコックピットに没入し、パイロットとして指揮を執ることができます。 アップルは2021年8月、クラシック音楽ストリーミングサービスで有名なPrimephonicを買収した。Primephonicは、クラシック用に最適化された検索・ブラウズ機能、プレミアム品質のオーディオ、厳選された専門家による推薦、レパートリーや録音に関する広範なコンテクストの詳細など、卓越したリスニング体験を提供している。
【目次】
1 はじめに （ページ - 47） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.3.3 考慮した年数 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート、2018年～2021年 1.5 利害関係者 1.6 変更点のまとめ
2 調査方法（ページ数 - 52） 2.1 調査データ 図1 世界の感情検出・認識市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 図2 一次インタビューの内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 市場規模推計方法：アプローチ1（供給側）：感情検出・認識市場のソフトウェア／サービスの収益 図4 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ（供給側）：感情検出・認識のソフトウェア／サービス全体の収益 2.4 市場予測 表2 要因分析 2.5 不況の影響と調査の前提 2.5.1 景気後退の影響 2.5.2 調査の前提 2.6 制限事項
3 事業概要（ページ数 - 60） 表3 感情検出・認識市場の規模と成長、2016～2021年（百万米ドル、前年比） 表4 2022-2027年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比） 図5 世界の市場規模と前年比成長率 図6 北米が2022年に最大の市場シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 - 63） 4.1 市場の概要 図7 人工知能、機械学習、ディープラーニング技術の世界的な採用がソリューションを牽引 4.2 市場：上位3業種と地域のシェア（2022年 図8 2022年には医療・社会支援分野と北米が最大市場シェアを占める 4.3 市場：コンポーネント別、2022～2027年 図9 予測期間中、ソフトウェア分野がより大きな市場シェアを占める 4.4 ソフトウェア別市場、2022-2027年 図 10 バイオセンシングソリューション・アプリ分野が予測期間中に最大シェアを占める 4.5 エンドユーザー別市場、2022-2027年 図11：予測期間中、防衛・安全保障分野が最大の市場シェアを占める 4.6 アプリケーション分野別市場、2022-2027年 図12：法執行、監視、モニタリング分野が予測期間中最大の市場シェアを占める 4.7 市場投資シナリオ（地域別 図 13 アジア太平洋地域は、今後 5 年間の投資対象として最良の市場に浮上する
5 EMOTION DETECTION AND RECOGNITION市場の概観と業界動向（ページ数 - 67） 5.1 はじめに 図14 市場：実装と作業プロセス 5.2 市場ダイナミクス 図15 市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 世界的なAI、ML、ディープラーニング技術の採用 5.2.1.2 知的システムによる感情認識モデルのニーズの高まり 5.2.1.3 ウェアラブルデバイスの人気の高まり 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 不十分なデータベースと技術的な問題により、不一致や誤った結果が生じる可能性 5.2.2.2 高い製造コスト 5.2.3 機会 5.2.3.1 IoT技術とアプリケーションに対する需要の増加 5.2.3.2 EDR技術の利点を活用するための政府の取り組みの増加 5.2.4 課題 5.2.4.1 プライバシーとデータ侵害の問題 5.2.4.2 EDR技術における倫理的問題 5.3 事例分析 5.3.1 ケーススタディ1：ibmはnvisoが表情を分析するクラウドシステムを構築するのを支援した 5.3.2 ケーススタディ2：バングラデシュ空港のveridos egatesに導入されたコグニテックによる顔認識 5.3.3 ケーススタディ3：affectivaはgiphyがデジタル・コミュニケーションに感情と表情をもたらすのを支援した。 5.4 バリューチェーン分析 図16 バリューチェーン分析：感情と検出認識市場 5.5 エコシステム分析 図17 感情検出・認識市場：エコシステム 表5 市場のエコシステム 5.6 ポーターの5つの力分析 図 18 ポーターの5つの力分析 表6 ポーターの5つの力分析 5.6.1 新規参入の脅威 5.6.2 代替品の脅威 5.6.3 供給者の交渉力 5.6.4 買い手の交渉力 5.6.5 競合の激しさ 5.7 価格分析 5.7.1 主要メーカー・用途別平均販売価格 表7 主要プレーヤーの主要用途における平均販売価格（米ドル） 5.7.2 SMEプレーヤーとアプリケーション別の平均販売価格 表8 上位3アプリケーションにおけるSMEの平均販売価格（米ドル） 5.8 技術分析 図19 市場：技術分析 5.8.1 感情検出・認識、人工知能、機械学習 5.8.2 感情検出・認識、ディープラーニング技術 5.8.3 自動車における感情検出・認識技術の利用拡大 5.8.4 ヘルスケアにおける感情検出・認識技術 5.8.5 トレーニングシナリオ、シミュレーション、ビデオゲームにおける感情認識技術 5.9 特許分析 表9 市場：特許 図20 特許分析：感情検出・認識市場 5.1 バイヤーに影響を与えるトレンドと混乱 図21 バイヤーに影響を与えるトレンドと混乱 5.11 関税と規制の状況 5.11.1 導入 5.11.2 2000年情報技術（IT）法 5.11.3 一般データ保護規制の遵守 5.11.4 医療保険の移植可能性と説明責任に関する法律 5.11.5 欧州ネットワーク・情報セキュリティ機関 表 10 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.12 主要ステークホルダーと購買基準 5.12.1 購入プロセスにおける主要な利害関係者 図22 購入プロセスにおける利害関係者の影響度(%) 表11 購入プロセスにおけるステークホルダーの影響(%) 5.13 主要な会議とイベント（2023年 表12 コンファレンスとイベントの詳細リスト（2023年
6 EMOTION DETECTION AND RECOGNITION市場, 技術別 (ページ番号 - 91) 6.1 導入 6.2 特徴抽出と3Dモデリング 6.2.1 特徴抽出と3Dモデリング：市場促進要因 6.3 バイオセンサー技術 6.3.1 バイオセンサー技術：市場促進要因 6.4 自然言語処理 6.4.1 自然言語処理：市場促進要因 6.5 機械学習 6.5.1 機械学習：市場促進要因 6.6 その他の技術
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