世界のヒトキーポイント認識市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析

• 英文タイトル：Human Key Point Recognition Market Report: Trends, Forecast and Competitive Analysis to 2031

• レポートコード：MRCLC5DC02898 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年5月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子

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レポート概要

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主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率5.4％。詳細情報は下にスクロール。本市場レポートは、タイプ別（キネマティックモデル、平面モデル、ブロックモデル）、用途別（個人向け・商業向け）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に、2031年までの人体キーポイント認識市場の動向、機会、予測を網羅。

目次 1. エグゼクティブサマリー 2. グローバル人体キーポイント認識市場：市場動向 2.1: 概要、背景、分類 2.2: サプライチェーン 2.3: 業界の推進要因と課題 3. 市場動向と予測分析（2019年～203 …

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レポート目次

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目次

1. エグゼクティブサマリー

2. グローバル人体キーポイント認識市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題

3. 市場動向と予測分析（2019年～2031年）
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバル人体キーポイント認識市場の動向（2019-2024）と予測（2025-2031）
3.3: タイプ別グローバル人体キーポイント認識市場
3.3.1: 運動学モデル
3.3.2: 平面モデル
3.3.3: ブロックモデル
3.4: 用途別グローバル人体キーポイント認識市場
3.4.1: 個人向け
3.4.2: 商用向け

4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバル人体キーポイント認識市場
4.2: 北米人体キーポイント認識市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：運動学モデル、平面モデル、ブロックモデル
4.2.2: 北米市場（用途別）：個人向け、商用向け
4.3: 欧州人体キーポイント認識市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：運動学モデル、平面モデル、ブロックモデル
4.3.2: 用途別欧州市場：個人向けと商用向け
4.4: アジア太平洋地域（APAC）人体キーポイント認識市場
4.4.1: タイプ別APAC市場：運動学モデル、平面モデル、ブロックモデル
4.4.2: 用途別APAC市場：個人向けと商用向け
4.5: その他の地域（ROW）人体キーポイント認識市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場：タイプ別（キネマティックモデル、平面モデル、ブロックモデル）
4.5.2: その他の地域（ROW）市場：用途別（個人向け、商用）

5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 事業統合
5.3: ポーターの5つの力分析

6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバル人体キーポイント認識市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバル人体キーポイント認識市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバル人体キーポイント認識市場の成長機会
6.2：グローバル人体キーポイント認識市場における新興トレンド
6.3：戦略分析
6.3.1：新製品開発
6.3.2：グローバル人体キーポイント認識市場の生産能力拡大
6.3.3：グローバル人体キーポイント認識市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4：認証とライセンス

7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: OpenPose
7.2: MoveNet
7.3: PoseNet
7.4: ChivaCare
7.5: Sensor Medica
7.6: APECS
7.7: DCpose
7.8: Yugamiru Cloud
7.9: Egoscue
7.10: ErgoMaster

Table of Contents

1. Executive Summary

2. Global Human Key Point Recognition Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges

3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Human Key Point Recognition Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Human Key Point Recognition Market by Type
3.3.1: Kinematic Model
3.3.2: Plane Model
3.3.3: Block Model
3.4: Global Human Key Point Recognition Market by Application
3.4.1: Personal
3.4.2: Commercial

4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Human Key Point Recognition Market by Region
4.2: North American Human Key Point Recognition Market
4.2.1: North American Market by Type: Kinematic Model, Plane Model, and Block Model
4.2.2: North American Market by Application: Personal and Commercial
4.3: European Human Key Point Recognition Market
4.3.1: European Market by Type: Kinematic Model, Plane Model, and Block Model
4.3.2: European Market by Application: Personal and Commercial
4.4: APAC Human Key Point Recognition Market
4.4.1: APAC Market by Type: Kinematic Model, Plane Model, and Block Model
4.4.2: APAC Market by Application: Personal and Commercial
4.5: ROW Human Key Point Recognition Market
4.5.1: ROW Market by Type: Kinematic Model, Plane Model, and Block Model
4.5.2: ROW Market by Application: Personal and Commercial

5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis

6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Human Key Point Recognition Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Human Key Point Recognition Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Human Key Point Recognition Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Human Key Point Recognition Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Human Key Point Recognition Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Human Key Point Recognition Market
6.3.4: Certification and Licensing

7. Company Profiles of Leading Players
7.1: OpenPose
7.2: MoveNet
7.3: PoseNet
7.4: ChivaCare
7.5: Sensor Medica
7.6: APECS
7.7: DCpose
7.8: Yugamiru Cloud
7.9: Egoscue
7.10: ErgoMaster

※ヒトキーポイント認識とは、画像や動画内における人間の姿勢や動作を理解するための技術であり、主に体の各部位の位置を特定することを目的としています。この技術は、ディープラーニングの進展により飛躍的に進歩しており、特定のキーポイント（例：頭、肩、肘、膝、足首など）の位置を推定するために使用されます。ヒトキーポイント認識は、3D空間での人間の動きや姿勢を把握するための基礎的な技術です。 ヒトキーポイント認識の概念は、深層学習のアルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に依存しています。これにより、画像から直接特徴を抽出し、人間の形状や動作に関連する情報を分析することが可能になります。ヒトキーポイント認識は、人物を正確に追跡するために、スケルトンモデルを利用することが一般的です。このスケルトンモデルは、関節とそれを結ぶ線で構成され、人間の身体の構造を表現します。 ヒトキーポイント認識にはいくつかの種類があります。主なものとしては、一枚の画像からの2Dキーポイント認識、複数の画像やフレームを使用する3Dキーポイント認識、リアルタイムで動作を追跡するためのモーションキャプチャ技術があります。2Dキーポイント認識は、静止画像からキーポイントを抽出して位置を特定しますが、3Dキーポイント認識は、カメラの視点を考慮し、立体的な動きを理解することが可能です。また、モーションキャプチャは、身体の動的な変化を捉えるために、センサーや複数のカメラを使用します。 ヒトキーポイント認識の用途は多岐にわたります。例えば、スポーツにおいては選手の動きの解析やパフォーマンス向上を目的として活用されます。また、医療分野ではリハビリテーションや動作解析に利用され、患者の回復状態を可視化することができます。さらに、エンターテインメント業界では、映画やゲームのキャラクターアニメーションに利用されることがあります。加えて、人間の動作解析は監視システムや安全性の向上、さらには自動運転車の技術にも応用されています。 関連技術としては、画像処理や機械学習、コンピュータビジョンなどが挙げられます。画像処理では、画像の前処理や特徴抽出によってデータを準備し、機械学習はデータからパターンや法則を学習するために使用されます。コンピュータビジョンは、画像や映像から情報を抽出するための技術であり、ヒトキーポイント認識の基盤を支えています。 特に最近では、自己教師あり学習やトランスフォーマーモデルといった最先端の技術が取り入れられ、ヒトキーポイント認識の精度や効率が向上しています。スケーラビリティやリアルタイム性も求められる中で、これらの技術革新はヒトキーポイント認識の未来の可能性を広げています。 このように、ヒトキーポイント認識は、人間の姿勢や動作を理解するための重要な技術であり、多岐にわたる応用が期待されています。今後もその進化が進むことで、さまざまな分野において新しいサービスやアプリケーションが登場することが予想されます。人間の身体や動作を理解するための基盤として、ヒトキーポイント認識は今後ますます重要な役割を果たすでしょう。