市場概要
予測期間中、ビジョントランスフォーマー市場は、2023年の2億米ドルから2028年までに年平均成長率34.2%で12億米ドルに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市場の成長を後押しする重要な要因としては、注意メカニズムの需要増加、転移学習、技術の進歩などが挙げられます。画像認識、物体検出、ビデオ解析などのタスクで、さまざまな産業でコンピュータビジョンの使用が増加していることも、市場成長の要因です。複数のハイテク企業や新興企業がビジョントランスフォーマーのモデルやアプリケーションに積極的に取り組んでおり、市場における技術革新と競争の激化につながっています。このような競争が、市場の進歩や提供物の拡大を促進しています。
ビジョントランス市場への景気後退の影響 本レポートでは、世界的な景気後退がビジョントランス市場に与える影響について分析しています。この変化の激しい環境では、景気後退の正確な影響は世界的に未知数です。したがって、金利の上昇、通貨安、公的債務の増加など、シナリオに基づいたアプローチを検討し、世界レベルでの経済的影響と回復期間を評価しています。各国・各地域の影響と回復期間は異なります。
インフレ率の上昇、金利の上昇、失業、エネルギー危機は経済成長の鈍化につながります。その結果、エンドユーザー業界は事業、キャッシュフロー、資金調達能力の悪化を経験し、製品購入計画の延期や中止を余儀なくされます。同様に、これらのOEMに電子部品を提供するベンダーも同様の問題に見舞われ、注文を履行したり、合意されたサービスや品質レベルを満たしたりする能力に影響を及ぼします。
最終用途市場におけるコンピュータ・ビジョンのAIなどのコンポーネントの需要は、主に事業者/組織によるネットワーク・システムの構築、再構築、アップグレードのためのCAPEXに依存します。景気後退は、CAPEX支出の量と会社の売上高および収益性に影響を及ぼします。既存の資本支出が継続する保証はなく、景気後退中に支出が減少しないという保証もありません。これは、住宅および産業環境で使用されるCPU、GPU、ASIC、FPGA、ストレージ、メモリデバイスなどのビジョントランスフォーマーハードウェア機器の採用に悪影響を及ぼす可能性があります。
世界経済フォーラムによると、AIの導入は2030年までに13兆米ドルの価値を生み出すとされており、現在の景気減速は、企業が業務の合理化と競争力の維持を目指す中で、この傾向を加速させる可能性が高いとのことです。世界銀行は、世界的な景気後退が企業を従業員解雇とAI支援ツールの導入に向かわせると予測しています。これは、企業が合成的に生成されたデータを活用して成長と競争力を促進しようとするため、ビジョントランスフォーマーソリューションへの投資が増加する可能性をもたらすでしょう。持続的なサプライチェーンの混乱を考慮すると、サプライチェーンの多様化とデジタル化は、ほとんどの組織にとって今後数年間の優先事項です。
促進要因 自動化需要の増加 自動化は業界全体の原動力であり、ビジョン変換技術は品質管理、物体検出、目視検査などの作業を自動化する上で極めて重要な役割を果たします。自動化と効率化により、企業は時間とリソースを節約し、意思決定プロセスの精度を向上させることができます。このため、現在多くの産業がプロセスの自動化と効率化のために画像処理装置を導入しています。
小売業では、コンピュータビジョンシステムが在庫レベルと販売傾向を追跡し、どの製品を在庫し、どのようにリソースを配分するかについて、小売業者が十分な情報を得た上で意思決定できるよう支援します。医療分野でもビジョン・トランスの恩恵を受けています。例えば、コンピュータ・ビジョン・システムは医療画像を解析し、病気の診断や治療に役立てることができます。
制約：高い導入コスト 画像認識システムの製造コストが高いことは、市場の成長を妨げる可能性があります。顔認識、ディープラーニング、コンピュータビジョン、AI、ML、ジェスチャー認識など、ほとんどの実現技術には多額の開発コストがかかります。そのため、資金力に乏しい企業は、生産性向上のためにこのようなソリューションに関心があっても、画像認識製品を選択することはありません。Microsoft Computer Vision API、Microsoft Emotion API、Amazon Rekognition、Google Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognitionなどの有名ベンダーのソリューションは価格が高く、小規模な企業では導入が困難です。画像認識ソリューションを実装し、特定のタスクを実行するためにAIイネーブラをトレーニングするための膨大なコストは、中小企業の足かせとなります。これは、画像認識ソリューションベンダーの足かせとなる可能性があります。
ビジョントランスフォーマーを導入するには、大規模なモデルを効率的に処理して推論するために、高性能GPUやTPUなどの特殊なハードウェアが必要になることがよくあります。これらのハードウェアコンポーネントは、特にサーバーやデータセンター設備など、それらをサポートするために必要なインフラを考慮すると、購入や設置に費用がかかる場合があります。特に予算が限られている中小企業や新興企業にとっては、ハードウェアへの初期投資が大きな障壁となる可能性があります。高い設置コストは、画像認識タスクへのビジョントランスの採用を遅らせたり、抑止したりする可能性があります。これには、データセンター、クラウドコンピューティングリソース、またはビジョントランスフォーマの計算要求に対応できるエッジコンピューティング設備のセットアップと維持のコストが含まれます。ビジョントランスや画像認識ソリューションを実環境に導入するには、既存システムとの統合、ソフトウェア開発、メンテナンス費用が必要になる場合があります。このようなインフラ費用は、組織の財源を圧迫する可能性があります。
チャンス AI 機能の統合 AI技術をビジョン変換と統合することで、より高度で正確な画像解析が可能になり、自律走行車や産業オートメーションなどのアプリケーションにおける意思決定プロセスが強化されます。マイクロソフトやそのパートナーのような画像認識市場の大手企業は、さまざまな業種の企業が手作業からAIベースの操作に移行することで、効率的に業務を最適化できるようにしています。例えば、中国の小売業者向けインテリジェント・コンピュータ・ビジョン・プロバイダーであるCloboticsは、AI、高度なコンピュータ・ビジョン、機械学習技術を使用して、Microsoft Power BIを通じて、商品の配置、棚の最適化、商品追跡、プラノグラムの遵守に関するリアルタイムの洞察を提供するクラウド画像認識ソリューションを開発しました。マイクロソフトのオーストラリアに拠点を置くパートナーであるLakebaは、コンピュータビジョン技術とインテリジェント画像キャプチャ、クラウドベースのデータ分析ソリューションであるMicrosoft Azureを組み合わせ、最適な棚上在庫管理を実現しました。AIを搭載した画像認識ソリューションは、膨大な量のデータを解釈し、人間の操作では実現不可能な実用的な洞察を提供します。したがって、画像認識機能と融合したAIと機械学習（ML）技術の普及は、ビジョン・トランスフォーマーにチャンスをもたらすでしょう。
課題 ビジョン・トランスフォーマーに対する理解と技術的専門知識の不足 ビジョントランスフォーマーに対する理解と技術的専門知識の不足は、市場にとって重要な課題です。AI とコンピュータビジョンは複雑な技術であり、効果的に実装するには専門的な知識とスキルが必要です。このため、組織がこれらのシステムの能力と限界を十分に理解し、現実世界の問題を効果的に解決するために活用することは困難です。さらに、ビジョントランスフォーマーシステムは、高度なプログラミングスキルと数学的アルゴリズムや機械学習の概念に対する深い理解を必要とする、高度な技術を要する場合があります。そのため、これらのシステムを開発・配備するための技術的な専門知識を組織が見つけ、雇用することは困難です。もう一つの課題は、ビジョントランスフォーマーシステムの倫理的・社会的意味合いに対する理解が限られていることです。このようなシステムが普及するにつれ、組織はプライバシー、セキュリティ、その他の重要な社会的価値観に与える潜在的影響を理解する必要があります。
このような課題にもかかわらず、ビジョントランスフォーマーに対する理解と技術的な専門知識を深めるための教育プログラムやオンラインコースなど、多くの取り組みがこれらの限界に対処するために進行中です。さらに、この分野が成長するにつれて、これらのシステムを効果的に実装するために必要な技術的専門知識の開発に投資する組織も増えるでしょう。ビジョントランスフォーマーへの理解や技術的な専門知識が限られていることは課題ですが、将来的な成長と発展のチャンスもあります。より多くの組織がこれらの技術に対する専門知識と理解を深めるために投資すれば、様々なアプリケーションや産業でより広く採用され、利用されるようになるでしょう。
このセクションでは、ソフトウェアプロバイダー、ハードウェアプロバイダー、AIフレームワーク開発者、クラウドコンピューティングプロバイダー、および業種からなるビジョントランスフォーマーのエコシステムを紹介します。NVIDIA、Intel、AMD などのハードウェアプロバイダーは、ディープラーニングのワークロード用に最適化された GPU、TPU、その他のアクセラレーターを提供しています。これらは、効率的なビジョン変換モデルのトレーニングと推論を可能にする上で非常に重要です。ソフトウェアプロバイダは、ビジョン変換モデルの開発、トレーニング、およびデプロイを容易にするツール、ライブラリ、および事前トレーニング済みモデルを提供しています。例えば、Hugging Face TransformersやTensorFlow Hubなどがあります。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダは、ビジョン変換モデルの開発と展開のために、クラウドベースのインフラストラクチャ、AIサービス、GPU/TPUインスタンスを提供します。Facebook AI Research、Google AI、OpenAIなどの組織は、ビジョントランスフォーマモデル開発をサポートするディープラーニングフレームワーク（PyTorch、TensorFlowなど）やライブラリを開発しています。各業界は、業務を強化し、タスクを自動化し、視覚データから洞察を得るために、ビジョン変換ソリューションを採用しています。
デプロイメントと統合セグメントは、プロフェッショナルサービスに基づいて、予測期間中に 2 番目に高い CAGR を目撃するでしょう。 ビジョントランスフォーマー市場における展開と統合サービスは、組織がビジョントランスフォーマーモデルを既存のシステム、アプリケーション、ワークフローに統合し、シームレスに動作するようにし、実世界のシナリオで価値を提供できるようにすることを目的とした専門的なサービスです。これらのサービスには、ビジョントランスのソリューションを本番用に設定、構成する技術的側面が含まれます。デプロイメントサービスは、ビジョントランスフォーマーモデルを開発およびトレーニング段階から運用段階に移行させることに重点を置いています。サービスプロバイダは、組織がビジョントランスフォーマーモデルを展開するためのハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャを設定するのを支援します。
用途別では、画像セグメンテーションセグメントが2023年に最大の市場シェアを占めています。 ビジョントランスフォーマー市場における画像セグメンテーションは、画像を意味のある明確なセグメントまたは領域に分割します。各要素は通常、画像内の特定のオブジェクト、領域、またはカテゴリに対応します。視覚データの複雑な関係を捉える能力で人気を博している視覚変換器は、画像分割タスクに使用されることが多くなっています。画像セグメンテーションは、物体検出、医療画像、自律走行車など、さまざまな用途のコンピュータビジョンにおいて非常に重要です。その目的は、画像の各ピクセルを特定のクラスやラベルに割り当てることで、画像を効果的に関心領域に分割することです。ビジョン変換器は、当初は画像分類用に設計されたニューラル・ネットワーク・アーキテクチャですが、画像セグメンテーション・タスクに適合させています。
予測期間中、北米の視覚変換器市場で最大のシェアを占めるのは米国市場です。 米国は、2023年にビジョントランス市場で北米の最も大きなシェアを占めると推定され、この傾向は2028年まで続くでしょう。高度なITインフラ、多数の企業、技術スキルの利用可能性など、いくつかの要因によって、ビジョントランスを採用するための最も先進的な市場です。米国には、シリコンバレー、シアトル、ボストン、サンフランシスコ・ベイエリアなどの著名な技術拠点があります。これらの地域には、人工知能（AI）やコンピュータビジョンに特化したハイテク企業、新興企業、研究機関が集中しており、ビジョントランスフォーマーの開発と採用の温床となっています。グーグル、フェイスブック（現在はメタ）、マイクロソフト、アマゾンなどの米国の大手ハイテク企業は、ビジョントランスフォーマーの研究開発に積極的に取り組んでいます。
主要企業
市場の主要技術ベンダーには、Google（米国）、OpenAI（米国）、Meta（米国）、AWS（米国）、NVIDIA Corporation（米国）、LeewayHertz（米国）、Synopsys（米国）、Hugging Face（米国）、Microsoft（米国）、Qualcomm（米国）、Intel（米国）、Clarifai（米国）、Quadric（米国）、Viso.ai（スイス）、Deli（イスラエル）、V7 Labs（英国）などがあります。ほとんどの主要企業は、ビジョントランスの需要に対応するためにパートナーシップや製品開発を採用しています。
この調査レポートは、ビジョントランス市場を提供、用途、垂直、地域に基づいて分類しています。
提供に基づいて ソリューション ハードウェア ソフトウェア プロフェッショナルサービス コンサルティング 導入と統合 トレーニング、サポート、メンテナンス アプリケーションに基づく 画像分類 画像のキャプション付け 画像セグメンテーション 物体検出 その他のアプリケーション 業種別 小売＆eコマース メディア＆エンターテイメント 自動車 政府・防衛 ヘルスケア＆ライフサイエンス その他の業種 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 イギリス ドイツ フランス イタリア その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド その他のアジア太平洋地域 その他の地域
2023年10月、Amazon SageMaker Model Registryは、プライベートDockerリポジトリに保存された機械学習（ML）モデルの登録をサポートするようになりました。この機能により、AWS、非AWSを問わず、様々なプライベートリポジトリのすべてのMLモデルを単一の集中サービス内で簡便に監視できるようになり、特に大規模なML環境を扱う場合、MLオペレーション（MLOps）の管理を合理化し、MLガバナンスを強化します。 2023年9月、OpenVINOバージョン2023.1の導入により、インテルはGenerative AI（ジェネレーティブAI）の機能を日常のデスクトップやラップトップにまで拡張し、リソースが限られたローカル環境でのモデルの実行を可能にしました。 2023年8月、Vertex AIワークベンチのユーザ管理ノートブックM110バージョンでは、以下の機能強化が行われました： Debian 11上のPython 3.10でTensorflow 2.13をサポート。 Debian 11のPython 3.10でTensorflow 2.8をサポートするようになりました。 パフォーマンスと機能性を向上させるためのさまざまなソフトウェアアップデートの実装 2023年7月、エッジデバイス上で機械学習モデルとアルゴリズムを作成、最適化、展開するためのプラットフォームであるEdge Impulseは、最新のNVIDIA TAO Toolkit 5.0をエッジAIプラットフォームに統合したことを明らかにしました。 2023年7月、NVIDIAは、AIモデル開発を強化するいくつかの画期的な機能をもたらすTAO Toolkit 5.0を発表しました。このリリースの主なハイライトには、オープンなONNXフォーマットでモデルをエクスポートする機能、さまざまなプラットフォームへの展開を可能にする機能、ビジョントランスフォーマーの高度なトレーニング、セグメンテーションマスクのラベリングを高速化するAIアシストデータアノテーション、新しいコンピュータビジョンタスクと事前トレーニング済みモデルのサポート、カスタマイズ可能なソリューションのオープンソース化などがあります。これらの機能強化により、開発者は開発と統合のプロセスを簡素化しながら、より正確で堅牢なAIモデルを作成できるようになります。ユーザーは、ビジョン変換器とNVIDIA TAOを使用して、Vision AIアプリケーションの精度と堅牢性を向上させることができます。 2023年6月、ハギング・フェイスはAMDと協業し、AMDを同社のハードウェア・パートナー・プログラムに組み込みました。AMDとハギング・フェイスは、AMDのCPUとGPU上でトップクラスのトランスフォーマーモデル性能を達成するために協力します。このパートナーシップは、トレーニングや推論を目的とした最新のAMDプラットフォームへのアクセスを間もなく可能にするため、より広範なハギング・フェイス・コミュニティにとって大きな期待を抱かせるものです。 2023年3月、OpenAIは大人気AIチャットボットChatGPTの最新バージョンであるGPT-4をリリースしました。この新モデルは、例えば、食材の写真からレシピを提案したり、キャプションや説明を書いたりして、画像に反応することができます。また、ChatGPTの約8倍である25,000語まで処理することができます。OpenAIはGPT-4の安全機能に6ヶ月を費やし、人間のフィードバックで訓練しました。GPT-4は、まずChatGPT Plusの加入者が利用できるようになります。GPT-4はすでにマイクロソフトのBing検索エンジン・プラットフォームに搭載されています。 2023年3月、Azure OpenAI Serviceでは、1,000社以上のお客様が、Dall-E 2、GPT-3.5、Codex、およびAzure独自のスーパーコンピューティングとエンタープライズ機能に支えられたその他の大規模言語モデルを含む最先端のAIモデルを使用して、新しい方法でイノベーションを起こしています。現在、Azure OpenAI Serviceでプレビュー中のChatGPTにより、開発者は、予期しない質問に対応するための既存のボットの強化、カスタマーサポートの迅速な解決を可能にするためのコールセンターの会話の再録、パーソナライズされたオファーによる新しい広告コピーの作成、クレーム処理の自動化など、AIを活用したカスタム体験をアプリケーションに直接統合できます。
【目次】
1 はじめに （ページ - 29） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.3 調査範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 含むものと含まないもの 1.3.3 対象地域 1.4 考慮した年数 1.5 考慮した通貨 表1 米ドル為替レート、2018年～2022年 1.6 利害関係者 1.7 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 - 34） 2.1 調査データ 図1 ビジョントランスフォーマー市場：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 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要産業インサイト 2.2 市場予測 表2 要因分析 2.3 市場規模の推定 図2 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 2.3.1 トップダウンアプローチ 図3 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ 2.3.2 ボトムアップアプローチ 図4 市場規模推定手法：ボトムアップアプローチ 図5 市場：調査フロー 2.3.3 市場規模推定手法 図 6 市場規模推定手法（サプライサイド）： ベンダー収益推計のイメージ 図7 市場規模推計手法（サプライサイド）：サプライサイド分析 図8 供給側からのボトムアップアプローチ ベンダーの総売上高 図9 ビジョントランス市場：需要サイドからのアプローチ 2.4 市場分割とデータ三角測量 図10 市場：市場分割とデータ三角測量 2.5 世界市場に対する景気後退の影響 2.6 調査の前提 2.7 限界とリスク評価
3 経済サマリー（ページ数 - 48） 表3 ビジョントランスフォーマー市場規模と成長、2022～2028年（百万米ドル、前年比成長率） 図 11 世界市場は大きく成長 図12 2023年に最大シェアを占めるのは北米 図13 市場の急成長セグメント
4 プレミアムインサイト (ページ - 53) 4.1 ビジョントランスフォーマー市場におけるプレーヤーのビジネスチャンス 図14 インターネット上の画像・映像データの普及とデータ収集技術の成長が市場を後押し 4.2 市場：製品別 図15 ビジョントランスフォーマーソリューションが2023年および2028年に市場シェアを拡大 4.3 アプリケーション別市場 図16 予測期間中に最大のシェアを占める物体検出アプリケーション 4.4 垂直市場別 図17 2023年に最大のシェアを占めるのはメディアとエンターテインメントの垂直市場 4.5 市場：地域シナリオ 図 18 アジア太平洋地域は、今後 5 年間の投資で有利な市場として浮上
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 56） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 19 視覚トランス市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 自動化需要の増加 5.2.1.2 自動車産業におけるビジョントランスのニーズの増加 5.2.1.3 トランスファー学習の汎用性と効率性 5.2.1.4 急速な技術の進歩 5.2.1.5 マシンビジョンにおけるAIの影響拡大 5.2.1.6 注意メカニズムの急速な採用 5.2.1.7 視覚変換アーキテクチャの継続的な進歩 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 高い計算強度とリソース要件に関する懸念 5.2.2.2 設置コストが高い 5.2.2.3 データ注釈とプライバシーに関する懸念 5.2.3 機会 5.2.3.1 ビッグデータ分析に対する需要の増加 5.2.3.2 AI機能と画像認識ソリューションの統合 5.2.3.3 視覚技術に関連する機械学習の発展 5.2.3.4 ハードウェアの進歩 5.2.4 課題 5.2.4.1 限られた理解と技術的専門知識 5.2.4.2 大規模データ要件に関する課題 5.2.4.3 厳しいデータプライバシー規制 5.3 ケーススタディ分析 5.3.1 製品開発を加速するためにデシのオートNACエンジンを導入した公共企業 5.3.2 leewayhertz社がワイン会社と提携し、顧客がワインを購入する際に十分な情報を得た上で選択できるよう支援 5.3.3 ヒュンダイは、トレーニングと能力開発を最適化するために、アマゾンサジェイメーカーのソリューションを導入。 5.3.4 genmab 社がデータアノテーションプロセスを合理化するために V7 のソリューションを採用 5.3.5 celgene 社が amazon sagemaker と nvidia gpus を採用し、アルゴリズム開発を加速。 5.4 サプライチェーン分析 図 20 サプライチェーンマップ 5.5 エコシステム分析 図 21 エコシステムマップ 5.6 テクノロジー分析 5.6.1 主要技術 5.6.1.1 自然言語処理（NLP） 5.6.1.2 コンピュータビジョン 5.6.2 補完技術 5.6.2.1 クラウド 5.6.2.2 IoT 5.6.2.3 ビッグデータ 5.6.3 隣接技術 5.6.3.1 ディープラーニングモデル 5.6.3.1.1 トランスフォーマー 5.6.3.1.2 大規模言語モデル（LLM） 5.6.3.2 機械学習 5.6.3.3 ジェネレーティブAI 図22 ジェネレーティブAI：新興企業の資金調達 5.7 価格分析 5.7.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソリューション別 5.7.2 ビジョントランスフォーマーベンダーの価格分析（ソリューション別 表 4 グーグルの価格分析（ソリューション別 表5 ハギングフェイスの価格分析（ソリューション別 5.8 特許分析 図 23 特許公開件数、2012 年～2022 年 図24 特許所有者トップ5（世界） 表6 特許出願者トップ10（米国） 5.9 ポーターの5つの力分析 図25 ポーターの5つの力分析 表 7 視覚変換器市場におけるポーターの 5 つの力の影響 5.9.1 新規参入の脅威 5.9.2 代替品の脅威 5.9.3 供給者の交渉力 5.9.4 買い手の交渉力 5.9.5 競争相手の強さ 5.10 関税と規制の状況 5.10.1 関税分析 表8 HSコード： 2022年、米国が輸出した8471のMFN関税 表9 オーストラリアが輸出するHSコード：8471のMFN関税（2022年 オーストラリアが輸出するHSコード：8471のMFN関税（2022年 表10 HSコード：8471のMFN関税率（カナダ カナダによる8471輸出（2022年 5.10.2 規制（地域別 表 11 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 表12 欧州： 規制機関、政府機関、その他の団体 表13 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の組織 表14 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の団体 表15 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体 5.10.3 規制機関、政府機関、その他の団体 5.10.3.1 欧州連合（EU）-人工知能法（AIA） 5.10.3.2 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置 5.10.3.3 一般データ保護規則 5.10.3.4 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 5.10.3.5 情報セキュリティ技術 - 個人情報セキュリティ仕様 GB/T 35273-2017 5.10.3.6 人工知能およびデータ法（AIDA） 5.10.3.7 一般データ保護法 5.10.3.8 個人情報の保護に関する法律（平成28年法律第13号 5.10.3.9 NIST Special Public Publication 800-144 - パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン 5.11 貿易分析 表16 輸入データ、国別、2018-2022年（百万米ドル） 図26 輸入データ、国別、2018-2022年（百万米ドル） 表17 輸出データ、国別、2018-2022年（百万米ドル） 図27 輸出データ、国別、2018-2022年（百万米ドル） 5.12 バイヤーに影響を与える動向/混乱 図28 バイヤーに影響を与えるトレンド／混乱 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 29 主要垂直市場における購買プロセスにおける関係者の影響力 表 18 主要垂直市場における購買プロセスにおける関係者の影響力 5.13.2 購入基準 図 30 主要垂直市場における主要な購買基準 表19 主要垂直市場における主な購買基準 5.14 ビジョントランス市場：ビジネスモデル分析 図 31 市場：ビジネスモデル 5.14.1 サブスクリプションビジネスモデル 5.14.2 サービスビジネスモデル 5.15 主要会議＆イベント 表 20 主要会議・イベント（2023 年～2024 年
6 ビジョントランスフォーマー市場：提供製品別（ページ数 - 98） 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング 市場促進要因 図 32 プロフェッショナルサービス分野は予測期間中により高い成長率で成長 表 21：オファリング別市場、2022～2028 年（百万米ドル） 6.2 ソリューション 図33 2028年までにソフトウェア分野が市場をリード 表22：ソリューション別市場（2022～2028年）（百万米ドル 表23 ソリューション： 市場：地域別、2022-2028年（百万米ドル） 6.2.1 ソフトウェア 6.2.1.1 効率的なビジョンデータ処理のニーズがビジョントランスフォーマーソフトウェアソリューション市場を牽引 表24 ソフトウェア：地域別市場、2022-2028年（百万米ドル） 6.2.1.2 ビジョントランスフォーマー用スタンドアロンソフトウェアパッケージ 6.2.1.3 ビジョントランスフォーマライブラリおよびフレームワーク 6.2.2 ハードウェア 6.2.2.1 コンピュータビジョンモデルの開発、トレーニング、展開をサポートするハードウェア 表25 ハードウェア：ビジョントランスフォーマー市場、地域別、2022年～2028年（百万米ドル） 6.3 プロフェッショナルサービス 図 34 コンサルティング分野が予測期間中に最も高い成長率で成長 表 26：プロフェッショナルサービス別市場（2022-2028 年）（百万米ドル 表27 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2022-2028年（百万米ドル） 6.3.1 コンサルティング 6.3.1.1 コンサルティングサービス：ビジョントランスの開発、展開、保守管理を支援 表 28 コンサルティング： 市場, 地域別, 2022-2028 (百万米ドル) 6.3.2 展開と統合 6.3.2.1 ビジョントランスフォーマーへの投資を最大限に活用できる展開・統合サービス 表 29 展開と統合：地域別市場、2022-2028 年（百万米ドル） 6.3.3 トレーニング、サポート、メンテナンス 6.3.3.1 ビジョントランスフォーマー導入企業によるトレーニングとサポートサービスへの高い需要が市場を牽引 表 30 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場、2022-2028 年（百万米ドル）
7 ビジョントランスフォーマー市場、用途別 (ページ - 111) 7.1 はじめに 図 35 イメージキャプション分野は予測期間中最も高い成長率で推移 7.1.1 アプリケーション 市場牽引要因 表 31：アプリケーション別市場、2022-2028 年（百万米ドル） 7.2 画像分類 7.2.1 様々な産業や分野で画像分類の採用が増加し、成長を後押し 7.2.2 シングルラベル画像分類 7.2.3 細粒度画像分類 7.2.4 マルチラベル分類 7.2.5 その他 表32 画像分類：地域別市場、2022～2028年（百万米ドル） 7.3 画像キャプション 7.3.1 画像キャプションは、あらゆる産業におけるビジュアルコンテンツの活用に革命をもたらす可能性を秘めてい ます。 7.3.2 特徴抽出 7.3.3 マルチモーダル融合 7.3.4 その他 表33 画像キャプション：視覚変換器市場、地域別、2022～2028年（百万米ドル） 7.4 画像セグメンテーション 7.4.1 物体検出、医療画像、自律走行車など幅広い用途での画像セグメンテーションの利用が市場を牽引 7.4.2 セマンティックセグメンテーション 7.4.3 インスタンスセグメンテーション 7.4.4 その他 表 34 画像セグメンテーション：地域別市場、2022～2028 年（百万米ドル） 7.5 オブジェクト検出 7.5.1 ビジョントランスフォーマーアーキテクチャの精度と効率が物体検出への利用を促進 7.5.2 シングルショット検出器（ssds） 7.5.3 領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク（R-CNN） 7.5.4 その他 表 35：物体検出：地域別市場、2022～2028 年（百万米ドル） 7.6 その他のアプリケーション 表 36 その他のアプリケーション： 市場、地域別、2022-2028年（百万米ドル）
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