小売市場における画像認識 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、テクノロジー別 (コード認識、デジタル画像処理、顔認識、物体認識、その他)、コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、導入タイプ別 (オンプレミス、クラウド)、アプリケーション別 (ビジュアル製品検索、セキュリティと監視、ビジョン分析、マーケティングと広告、その他)、地域別、競合状況別、2018～2028年

市場概要

小売市場における画像認識の世界規模は、高度な技術の融合と小売業界の絶え間なく変化する需要によって、大きな変革を経験しています。このダイナミックな市場は、比類のない拡張性、コスト効率、アクセシビリティを提供するクラウドベースの導入が大きな影響力を持つことが特徴です。クラウドベースのソリューションは小売における画像認識の要となり、あらゆる規模の小売業者に、変化する市場状況や顧客の好みに適応する機敏性を提供しています。画像認識技術の使用は、顧客体験の向上、業務の最適化、視覚データからの貴重な洞察の解放によって、小売業界に革命をもたらしています。顔認識、仮想試着、推奨エンジン、リアルタイム在庫管理は、画像認識ソフトウェアによって強化された革新的なアプリケーションのほんの一例です。この市場のコスト効率は、多額の先行投資をせずにビジュアルデータの力を活用したいと考えている小売業者にとって魅力的な原動力です。クラウド展開により、オンプレミスソリューションに関連する設備投資の必要性がなくなり、小売業者は総所有コスト (TCO) を最小限に抑える従量課金モデルを利用できます。セキュリティと災害復旧機能により、クラウドベースの画像認識ソリューションの魅力がさらに高まり、小売業者はデータ保護と事業継続性を確保できます。さらに、クラウドの統合機能により、画像認識テクノロジーが他の小売システムとシームレスにリンクされるため、小売業者はテクノロジースタックのメリットを最大限に活用できます。小売業界が進化し続ける中、小売市場における世界の画像認識は持続的な成長を遂げています。クラウド展開の優位性は、画像認識テクノロジーの可能性を最大限に活用し、顧客と小売業者の両方にとって小売体験に革命をもたらすという業界の取り組みを反映しています。ビジュアルが消費者の意思決定において極めて重要な役割を果たす時代において、クラウドベースの画像認識ソリューションは、より革新的で効率的、そして顧客中心の小売環境の原動力となっています。

主要な市場推進要因

強化された顧客体験

小売市場における画像認識の世界的推進要因の 1 つは、強化された顧客体験の追求です。小売業者は、シームレスでパーソナライズされたショッピング体験を提供することが、顧客を引き付け、維持するために不可欠であることを認識しています。画像認識技術は、この目標を達成する上で極めて重要な役割を果たします。画像や動画を分析することで、小売業者は顧客の行動、好み、ショッピング パターンに関する洞察を得ることができます。

画像認識により、小売業者はビジュアル検索機能を提供でき、顧客は画像をアップロードするかスクリーンショットを使用して製品を検索できます。この機能により、製品発見プロセスが簡素化され、ショッピング体験が大幅に向上します。さらに、小売業者は画像認識を使用して、顧客の閲覧履歴や顧客が関与するビジュアル コンテンツに基づいて製品を推奨できます。これらのパーソナライズされた推奨事項は、売上を伸ばすだけでなく、顧客ロイヤルティを育みます。

小売業者が顧客中心の戦略を優先し続けるため、全体的なショッピング体験を向上させる画像認識ソリューションの需要は、市場成長の重要な原動力であり続けるでしょう。

オンラインショッピングの増加

eコマースとオンラインショッピングの急速な成長は、小売における画像認識の世界市場の強力な原動力です。オンライン小売プラットフォームの利便性とアクセシビリティにより、特にCOVID-19パンデミックをきっかけに、デジタルショッピングが急増しました。画像認識テクノロジーは、ビジュアルコンテンツをデジタル領域で価値のあるショッピングツールに変換する上で不可欠です。

画像認識を活用したビジュアル検索により、顧客はテキストクエリではなく画像を使用して製品を検索できます。買い物客は、気に入ったアイテムの写真をアップロードしたり、ソーシャルメディアや他のWebサイトで見つけた製品のスクリーンショットを撮ったりできます。次に、画像認識により、これらの画像が小売業者のカタログ内の関連製品と照合され、ショッピング プロセスがより直感的で効率的になります。

さらに、画像認識は仮想試着体験にも役立ち、顧客は衣服、アクセサリー、化粧品が自分にどう見えるかをリアルタイムで視覚化できます。これらの機能は、商品を見て試着できることが購入の意思決定に不可欠なファッションや美容の小売業で特に役立ちます。

オンライン ショッピングの継続的な成長と、ビジュアル検索および仮想試着機能の需要が相まって、小売業界での画像認識の採用が促進されると予想されます。

在庫管理の最適化

在庫管理の最適化は、小売業界での画像認識技術の採用を促進する強力な要因です。小売業者は、過剰在庫や在庫切れを最小限に抑えながら、顧客の需要を満たすために在庫を効率的に管理するという課題に直面しています。画像認識システムは、これらの課題に対するソリューションを提供します。

画像認識を活用することで、小売業者は在庫の追跡と管理のプロセスを自動化できます。小売業者は、店舗にカメラとセンサーを配置して、店舗の棚の画像を撮影できます。画像認識アルゴリズムは、これらの画像を分析して、在庫レベル、製品の配置、および不一致を特定します。このリアルタイム データにより、小売業者は、補充、棚スペースの最適化、在庫切れ製品の削減について情報に基づいた決定を下すことができます。

さらに、画像認識は、サプライ チェーン内または店舗の棚にある破損または不良品を識別し、基準を満たさない製品が顧客に届かないようにすることで、品質管理に役立ちます。

画像認識主導の在庫管理に伴うコスト削減、在庫精度の向上、および顧客満足度の向上は、小売業界での採用の強力なインセンティブです。

競争上の優位性

競争上の優位性の追求は、小売業者が画像認識技術を採用する大きな原動力です。競争が激しく、競争の激しい市場では、生き残り、成長するために競合他社より一歩先を行くことが不可欠です。画像認識は、小売業者に競合他社との差別化を図るさまざまな機能を提供します。

画像認識を活用したビジュアル検索および推奨エンジンは、顧客を引き付け、維持できるユニークで魅力的なショッピング体験を提供します。買い物客が画像を使用して欲しい商品を簡単に見つけたり、パーソナライズされた推奨を受け取ったりできる場合、ある小売業者を他の小売業者よりも選ぶ可能性が高くなります。

また、画像認識により、小売業者は仮想試着体験などの革新的な機能を提供することもできます。仮想試着体験では、顧客はデジタルで衣服やアクセサリーを「試着」できます。このようなインタラクティブなショッピングは、小売業者を競合他社より差別化し、ブランドの評判を高めます。

さらに、在庫管理に画像認識を活用する小売業者は、より効率的に運営できるため、コストを削減し、製品を常に顧客に提供できます。この効率性は、競争力のある価格設定とより良い顧客サービスにつながります。

小売業界が進化し続ける中、画像認識は小売業者が差別化を図り、競争上の優位性を獲得するための強力なツールを提供します。

AI とディープラーニングの技術的進歩

人工知能 (AI) とディープラーニングの進歩は、小売市場における画像認識の革新の重要な推進力です。これらの技術により、画像認識システムはより正確で効率的になり、複雑な視覚データを処理できるようになりました。

機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワークにより、画像認識の精度が向上し、誤検知や誤検出が減少しました。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などのディープラーニング技術は、画像分析タスクで非常に効果的であることが証明されており、画像認識システムは画像に描かれた物体、シーン、さらには感情を認識できます。

これらの技術的進歩により、小売業者に新たな可能性が開かれました。小売業者は、基本的な視覚検索だけでなく、ソーシャル メディア上の顧客生成コンテンツの感情分析などのより高度なアプリケーションにも画像認識を活用できるようになりました。また、監視や紛失防止のためにリアルタイムの画像認識を実装することもできます。

AI とディープラーニング技術の継続的な進化により、画像認識のさらなる革新が促進され、業務で視覚データの力を活用したいと考えている小売業者にとって、画像認識はさらに欠かせないツールになります。

主要な市場の課題

データプライバシーとセキュリティの懸念

世界の小売市場における画像認識が直面している最も重要な課題の 1 つは、データのプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まりです。小売業者が膨大な量の視覚データを収集して分析すると、データ侵害や悪用のリスクが高まります。欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州の消費者プライバシー法 (CCPA) などのプライバシー規制では、小売業者が顧客データを処理および保護する方法に厳しい要件が課せられています。画像認識システムは、法的罰則や評判の低下を避けるために、これらの規制に準拠する必要があります。

この課題に対処するために、小売業者と画像認識プロバイダーは、堅牢なデータ暗号化、アクセス制御、安全なストレージ ソリューションを実装する必要があります。さらに、明確で透明性の高いデータ使用ポリシーを採用し、顧客にデータ収集のオプトインまたはオプトアウトのオプションを提供する必要があります。データのプライバシーとセキュリティを優先することで、小売業者は顧客や規制当局との信頼関係を築くことができます。

精度と信頼性

画像認識技術の精度と信頼性は、小売業界では依然として課題となっています。画像認識アルゴリズムは大幅に進歩しましたが、特に複雑または曖昧な画像を扱う場合は、依然としてエラーが発生する可能性があります。不正確な認識は、誤った製品の推奨、顧客の不満、売上の損失につながる可能性があります。

この課題を克服するために、小売業者は画像認識システムの継続的な改善に投資する必要があります。これには、機械学習とディープラーニング技術を活用して精度を高め、認識機能を改良することが含まれます。トレーニング データセットを定期的に更新し、アルゴリズムを微調整することで、誤検知や誤検知を減らすことができ、最終的にはより信頼性が高く関連性の高い結果を顧客に提供できるようになります。

レガシー システムとの統合

多くの小売業者は、最新の画像認識ソリューションと簡単に統合できないレガシー テクノロジー システムを使用しています。画像認識機能を既存のインフラストラクチャに統合することは複雑でコストがかかり、多くの場合、かなりの IT リソースと専門知識が必要になります。

小売業者は、画像認識が POS (販売時点管理)、在庫管理、e コマース プラットフォームなどのレガシー システムとシームレスに統合されるように、統合戦略を慎重に計画する必要があります。この課題は、幅広い小売テクノロジーと連携できる柔軟で適応性の高い画像認識ソリューションの必要性を浮き彫りにしています。ベンダーのコラボレーションとサポートは、この統合のハードルをうまく乗り越える上で重要な役割を果たします。

スケーラビリティとコスト管理

スケーラビリティとコスト管理は、画像認識テクノロジーを採用する小売業者にとって重要な課題です。ビジネスが成長し、より多くの視覚データを収集するにつれて、そのデータの保存、処理、分析にかかるコストが急速に増大する可能性があります。小規模な小売業者は画像認識ソリューションを購入するのに苦労する可能性があり、大企業はスケーラビリティをサポートするために必要なインフラストラクチャの管理という課題に直面しています。

小売業者は、ハードウェアへの多額の先行投資を必要とせずにスケーラビリティを提供するクラウドベースの画像認識サービスを検討する必要があります。これらのサービスは従量課金モデルを提供するため、小売業者はコストをより効果的に管理できます。データ アーカイブやリソースの最適化など、コスト効率の高いデータ ストレージおよび処理戦略を実装すると、画像認識に関連する費用の管理にも役立ちます。

倫理とバイアスの懸念

画像認識アルゴリズムにおける倫理的配慮とバイアスは、小売業界でますます大きな課題となっています。偏ったデータセットや代表的でないデータセットでトレーニングされたアルゴリズムは、特に製品の推奨や顧客プロファイリングなどの分野で、不公平な慣行や差別を永続させる可能性があります。

小売業者は、データ収集とモデルトレーニングプロセスで多様性と公平性を優先することで、これらの懸念に対処するよう注意する必要があります。定期的にアルゴリズムの偏りを監査および評価し、必要に応じて是正措置を講じる必要があります。さらに、アルゴリズムによる意思決定の透明性と説明責任は、顧客との信頼関係を構築し、倫理的な画像認識慣行を確保するために不可欠です。

主要な市場動向

電子商取引とオンラインショッピングの急成長

世界の小売における画像認識市場では、電子商取引とオンラインショッピングが急成長しているという大きな傾向が見られます。インターネットアクセスの普及とオンライン小売プラットフォームの利便性の向上により、消費者はますますデジタルチャネルでの購入に目を向けています。画像認識テクノロジーは、オンラインショッピング体験の向上に極めて重要な役割を果たしています。これにより、小売業者はビジュアル検索機能を提供でき、顧客はテキストではなく画像を使用して製品を検索できます。この傾向は、顧客が画像やスクリーンショットをアップロードして類似または同一のアイテムを見つけることができます。さらに、画像認識は推奨事項のパーソナライズに役立ち、ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させます。eコマースが拡大し続けるにつれて、小売業における画像認識ソリューションの需要は増加しています。

拡張現実（AR）と仮想試着

小売業における画像認識の世界市場におけるもう1つの顕著な傾向は、拡張現実（AR）と仮想試着ソリューションの統合です。小売業者は、没入型でインタラクティブなショッピング体験を顧客に提供するために、ARテクノロジーを採用する傾向が高まっています。画像認識は、ファッションや美容製品のバーチャル試着体験を実現する上で重要な役割を果たします。顧客はスマートフォンやウェブカメラを使用して、衣服、アクセサリー、化粧品を実際に試着することなく、リアルタイムで自分に似合うかどうかを確認できます。この傾向により、顧客エンゲージメントが強化され、返品率が下がり、売上が増加します。AR 技術がより身近で手頃な価格になるにつれて、小売業での採用が拡大し、画像認識ソリューションの需要がさらに高まります。

ビジュアル検索と推奨

ビジュアル検索と推奨エンジンは、オンライン小売業者にとって不可欠なツールになりつつあり、画像認識はこの傾向の中核をなしています。消費者は、オンラインでキャプチャした画像や見つけた画像に基づいて製品を見つけるためにビジュアル検索を使用することが増えています。画像認識テクノロジーにより、小売業者はこれらの画像を分析し、正確な検索結果を提供できるため、顧客が希望する製品を見つける可能性が高まります。さらに、画像認識アルゴリズムを搭載した推奨エンジンは、顧客の閲覧履歴と購入履歴に基づいてパーソナライズされた製品提案を提供します。これらの推奨により、クロスセルとアップセルの機会が強化され、最終的に小売業者の収益増加につながります。ビジュアル検索と推奨エンジンの高度化が進むにつれ、画像認識は小売技術スタックの重要なコンポーネントであり続けるでしょう。

在庫管理と損失防止

画像認識は、小売業における在庫管理と損失防止戦略の最適化に重要な役割を果たしています。小売業者は、画像認識技術を使用して在庫追跡を自動化し、手作業を減らし、エラーを最小限に抑えています。店舗の棚の画像をキャプチャすることにより、画像認識アルゴリズムは商品の配置を分析し、在庫不足を特定し、再注文アラートをトリガーすることができます。さらに、画像認識は、店内の監視カメラを使用して疑わしい行動や異常をリアルタイムで特定することで、損失防止の取り組みを強化しています。この積極的なアプローチは、損失や盗難を減らすのに役立ち、小売業者のコスト削減につながります。小売業者が業務を効率的に管理する方法を模索するにつれて、在庫管理と損失防止のための画像認識の採用は増加すると予想されます。

顧客分析とインサイト

顧客分析とインサイトは、消費者の行動と好みを理解しようとする小売業者にとってますます重要になっています。画像認識技術は、画像分析を通じて貴重なデータを提供することで、この傾向に貢献しています。小売業者は、ソーシャルメディアの画像や動画など、顧客が作成したコンテンツから洞察を得ることができます。これらの画像を分析することで、小売業者は感情を測り、製品への言及を追跡し、リアルタイムでトレンドを特定することができます。さらに、画像認識を使用して実店舗の歩行者数を分析することができ、店舗レイアウトの最適化やマーケティング戦略に貴重なデータを提供します。画像認識を顧客分析ツールに統合することで、小売業者はデータに基づいた意思決定を行い、進化する顧客の需要に合わせて提供内容をカスタマイズすることができます。

セグメント別インサイト

テクノロジーインサイト

顔認識セグメント

COVID-19パンデミックをきっかけに、非接触型ソリューションが注目を集めています。顔認識は、小売店での非接触型決済やアクセス制御を容易にします。顧客はカメラに向かって微笑むだけで支払いができ、物理的な現金やカードが不要になります。さらに、顔認識は立ち入り禁止区域へのアクセスを制御し、セキュリティを強化し、不正な立ち入りのリスクを最小限に抑えることができます。

顔認識は、小売業における損失防止とセキュリティにおいて重要な役割を果たします。顔認識は、既知の万引き犯や不審な行動パターンを持つ人物を特定できるため、小売業者は盗難防止のための積極的な対策を講じることができます。さらに、顔認識は、監視されているという認識が抑止力となるため、潜在的な犯罪者を抑止するのに役立ちます。

顧客対応アプリケーション以外にも、顔認識は在庫管理に役立ちます。店舗スタッフの活動を追跡できるため、迅速かつ効率的に棚を補充できます。これにより、顧客が商品を簡単に見つけられるようになり、在庫切れの発生が減ります。

顔認識は、人口統計情報や感情分析など、貴重な顧客分析を提供します。小売業者は、年齢や性別などの顧客の人口統計に関する洞察を得て、それに応じてマーケティングキャンペーンや商品の品揃えを調整できます。感情分析は、商品や店舗レイアウトに対する顧客の反応を測定できるため、小売業者は商品や店舗デザインを最適化できます。

コンポーネントインサイト

ソフトウェアセグメント

画像認識ソフトウェアを搭載した高度な推奨エンジンが、小売業界を一変させています。これらのエンジンは、視覚コンテンツとのやり取りに基づいて顧客の好みや行動を分析し、パーソナライズされた製品をリアルタイムで提案します。顧客が視覚的に何に惹かれるかを理解することで、小売業者はクロスセルやアップセルの機会を増やし、収益を増やすことができます。

画像認識ソフトウェアは、在庫管理タスクの自動化に不可欠です。小売店にカメラとセンサーを配置することで、ソフトウェアは画像を監視および分析し、在庫レベルを評価し、不一致を検出し、棚の製品配置を追跡できます。このリアルタイムデータにより、小売業者は在庫を最適化し、在庫切れを減らし、過剰在庫の状況を最小限に抑えるための貴重な洞察を得ることができます。

ソフトウェア駆動型の仮想試着ソリューションにより、顧客は衣服、アクセサリー、または化粧品を仮想的に試着できるため、オンラインショッピング体験が向上します。小売業者は、拡張現実 (AR) を活用して、仮想製品を顧客の画像にリアルタイムで重ね合わせることができます。このインタラクティブで没入型のアプローチは、顧客が十分な情報を得た上で購入を決定し、最終的に売上を伸ばすのに役立ちます。

地域別インサイト

北米

北米は、ファッションや化粧品から電子機器や自動車まで、幅広い業界を網羅する強力で多様な小売エコシステムを誇っています。この多様性により、さまざまな小売セグメントで画像認識の採用が促進されました。北米の小売業者は、顧客体験の向上、在庫管理の最適化、競争上の優位性の獲得における画像認識の可能性を認識しています。その結果、彼らは画像認識ソリューションを早期に採用し、市場の成長を牽引してきました。

北米は、世界最大かつ最も成熟した e コマース市場の 1 つです。オンライン ショッピングの急増により、デジタル ショッピング体験を向上させる画像認識テクノロジーに対する強い需要が生まれました。画像認識を活用したビジュアル検索、バーチャル試着、製品推奨エンジンは、e コマース プラットフォームに不可欠なツールとなっています。北米の小売業者や電子商取引大手は、これらの機能をいち早く活用し、画像認識市場の成長を牽引してきました。

北米市場は、確立されたベンチャーキャピタルと投資エコシステムの恩恵を受けています。画像認識を専門とする新興企業やテクノロジー企業は、ソリューションの開発と拡張のために多額の資金を受け取っています。この投資の流入により、小売業界に合わせた革新的な画像認識アプリケーションの開発が可能になり、北米の優位性がさらに強固なものとなっています。

最近の動向

• 2020 年 4 月、マイクロソフトはコカコーラと提携しました。この提携の目的は、Microsoft Azure クラウド上でのビジネス運営を規制し、革新的なソリューションを提供する新しい豊富なデジタル エクスペリエンスを提供することです。これらのソリューションにより、コカコーラ カンパニーは企業全体のデータから新たな洞察を得て、ビジネスを 360 度で把握できるようになり、顧客と従業員のエクスペリエンスが向上します。
• 2020 年 3 月、Trax は Survey.com を買収し、両社のテクノロジーを統合して、新興の CPG 市場と食料品小売業者のニーズに応え、小売市場における画像認識における地位を強化しました。
• 2019 年 8 月、AWS は Amazon Rekognition を強化しました。強化されたソリューションは、性別識別と感情検出の高精度を実現します。顔分析機能の機能性が向上しました

主要市場プレーヤー

• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• Clarifai Inc.
• IBM Corporation
• Intel Corporation
• Tracx
• NEC Corporation
• 東芝企業
• Catchoom