ジェスチャー認識市場 規模・シェア分析：成長トレンドと予測 (2025年～2030年)
ジェスチャー認識市場レポートは、テクノロジー別（タッチベースジェスチャー認識、タッチレスジェスチャー認識）、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア）、ジェスチャータイプ別（オンラインダイナミックジェスチャー、オフラインスタティックジェスチャー）、認証別（生体認証、非生体認証）、エンドユーザー産業別（コンシューマーエレクトロニクス、自動車、航空宇宙および防衛など）、および地域別にセグメント化されています。市場予測は、金額（米ドル）で提供されます。
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ジェスチャー認識市場は、2025年には304.8億米ドルと推定され、2030年までに871.9億米ドルに達すると予測されており、予測期間（2025年～2030年）中に23.39%の複合年間成長率（CAGR）で成長する見込みです。この持続的な拡大は、高度なミリ波レーダー、マルチゾーンToF（Time-of-Flight）センサー、およびエッジAIアルゴリズムの融合を反映しており、これらがスマートフォン、車両、医療機器、産業機器全体で応答性の高い低遅延のヒューマンマシンインターフェースを可能にしています。アジア太平洋地域が最も急速に成長し、最大の市場となる見込みであり、市場の集中度は中程度です。
市場の主要な推進要因
この市場の成長は、主に以下の要因によって促進されています。
1. アジアにおけるフラッグシップスマートフォンでのミリ波およびToFセンサーの普及: アジアを拠点とするハンドセットOEMは、STMicroelectronicsのVL53L7CXのようなマルチゾーンToFモジュールを搭載し、厳しい照明条件下でもミリメートルレベルの深度精度と信頼性の高い空中コマンド入力を実現しています。ToFチップセットのコスト低下により、ジェスチャー制御はプレミアム機能からデフォルト機能へと移行しつつあります。
2. Euro NCAPの注意散漫防止義務に対応するための自動車メーカーによる車載ジェスチャーHUDの採用: 2024年7月の高度運転者注意散漫警告規制は、OEMに認知負荷の軽減を義務付けており、欧州モデルでのカメラベースのジェスチャーハブの迅速な統合を推進しています。
3. 手術室でのHAI（医療関連感染）リスク低減のための病院におけるタッチフリーHMIの需要: 空中でのMRI画像操作における高い精度と、Neonodeのホログラフィックディスプレイによる高接触面の排除は、感染制御規制に対応し、ヘルスケア分野での採用を後押ししています。
4. 産業訓練のためのXRウェアラブルの採用: 仮想現実（VR）および拡張現実（AR）デバイスは、危険な環境での実践的なトレーニングを安全かつ効率的に提供し、作業員のスキル向上と生産性向上に貢献しています。
ジェスチャー認識は、人間の動きや信号を数学的アルゴリズムを用いてコマンドに変換する技術です。これにより、物理的な入力デバイスなしで機械と対話し、手、指、腕、頭、または全身の動きを解釈してデバイスを操作・制御することが可能になります。
ジェスチャー認識市場は、2025年には304.8億米ドルに達し、2030年までには871.9億米ドルに成長すると予測されています。
市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。アジア地域の主要スマートフォンにおけるミリ波（mm-wave）およびToF（Time-of-Flight）センサーの普及、欧州NCAPの注意散漫防止義務に対応するための自動車メーカーによる車載ジェスチャーHUD（ヘッドアップディスプレイ）の採用、米国およびドイツの病院における手術室でのHAI（医療関連感染）リスク低減を目的としたタッチフリーHMI（ヒューマンマシンインターフェース）への需要、日本の産業トレーニング向けXRウェアラブルへの統合による6自由度（6-DoF）制御の実現、価格競争が激化する市場で差別化を図るためのスマートTVベンダーによる空中ジェスチャーリモコンのバンドル、そしてGCC（湾岸協力会議）諸国におけるスマートシティ助成金が推進する公共キオスクでのジェスチャーUI導入が挙げられます。
一方で、市場の成長を阻害する要因も存在します。熱帯地域におけるビジョンベースシステムの太陽光下での高い誤検出率、オープンな相互運用性標準の欠如によるOEMの統合コスト増加、10nm以下のモバイルSoCにおける「常時オン」ジェスチャーウェイクワードによるバッテリー消費、GDPR（一般データ保護規則）に基づく車載ビデオ分析におけるデータプライバシーコンプライアンスの課題などが挙げられます。
本レポートでは、市場を技術（タッチベース、タッチレス）、コンポーネント（ハードウェア、ソフトウェア）、ジェスチャータイプ（オンライン動的、オフライン静的）、認証（生体認証、非生体認証）、エンドユーザー産業（家電、自動車、航空宇宙・防衛、ヘルスケア、ゲーム・エンターテイメント、産業・ロボティクスなど）、および地域（北米、南米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ）に細分化して分析しています。
主要な市場動向としては、アジア太平洋地域が市場最大のシェア（38.3%）を占め、2030年までには年平均成長率（CAGR）24.1%で最も急速な成長を遂げると予測されています。また、病院、自動車メーカー、家電ブランドが衛生的で注意散漫の少ないインターフェースを重視していることから、タッチレスソリューションはCAGR 24.4%で急速に拡大しています。AI中心のソフトウェアプラットフォームはハードウェアよりも速く成長しており、継続的なモデル更新とパーソナライズされた体験を提供することで、スイッチングコストを高めています。産業別では、ヘルスケア産業が、手術室や診断室での無菌的な空中制御の採用により、2030年までCAGR 24.9%で最も高い成長機会を提供しています。競争環境については、上位10社の合計収益シェアは30%未満であり、差別化されたセンサーやAI機能を備えた新規参入企業にとって十分な余地があることを示しています。
主要な市場プレイヤーには、Intel Corporation、Qualcomm Technologies Inc.、Apple Inc.、Microsoft Corp.、Sony Group Corp.、Google LLC、Meta Platforms Inc.、Ultraleap Ltd.、Microchip Technology Inc.、Infineon Technologies AGなどが挙げられます。本レポートは、市場の機会と将来の展望についても詳細に分析しており、未開拓の分野や満たされていないニーズの評価も行っています。
1. はじめに
- 1.1 調査の前提条件と市場の定義
- 1.2 調査範囲
2. 調査方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場概況
- 4.1 市場概要
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4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 アジア全域のフラッグシップスマートフォンにおけるミリ波およびToFセンサーの普及
- 4.2.2 自動車メーカーによる車内ジェスチャーHUDの採用、Euro NCAPの注意散漫に関する義務化に対応
- 4.2.3 手術室におけるHAIリスク削減のための病院によるタッチフリーHMIの需要（米国およびドイツ）
- 4.2.4 産業訓練向け6自由度制御を可能にするXRウェアラブルへの統合（日本）
- 4.2.5 価格競争が激化する市場で差別化を図るため、スマートTVベンダーが空中ジェスチャーリモコンをバンドル
- 4.2.6 政府のスマートシティ助成金が公共キオスクのジェスチャーUI展開を推進（GCC）
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4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 熱帯地域におけるビジョンベースシステムの日光下での高い誤検出率
- 4.3.2 オープンな相互運用性標準の欠如がOEMの統合コストを膨張させる
- 4.3.3 10nm以下のモバイルSoCにおける「常時オン」ジェスチャーウェイクワードによるバッテリー消費
- 4.3.4 GDPRに基づく車内ビデオ分析におけるデータプライバシーコンプライアンスの課題
- 4.4 規制の見通し
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4.5 ポーターの5つの力分析
- 4.5.1 供給者の交渉力
- 4.5.2 買い手の交渉力
- 4.5.3 新規参入の脅威
- 4.5.4 代替品の脅威
- 4.5.5 競争の激しさ
5. 市場規模と成長予測（金額）
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5.1 テクノロジー別
- 5.1.1 タッチベースのジェスチャー認識
- 5.1.1.1 2Dマルチタッチパネル
- 5.1.1.2 静電容量式および抵抗式センサー
- 5.1.2 タッチレスジェスチャー認識
- 5.1.2.1 2Dカメラベース
- 5.1.2.2 3D深度およびToF
- 5.1.2.3 超音波およびミリ波レーダー
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5.2 コンポーネント別
- 5.2.1 ハードウェア（センサー、コントローラー、SoC）
- 5.2.2 ソフトウェア（MLアルゴリズム、SDK、ミドルウェア）
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5.3 ジェスチャータイプ別
- 5.3.1 オンライン動的ジェスチャー
- 5.3.2 オフライン静的ジェスチャー
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5.4 認証別
- 5.4.1 生体認証（顔、虹彩、掌紋）
- 5.4.2 非生体認証（モーション、ポーズ）
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5.5 エンドユーザー産業別
- 5.5.1 家庭用電化製品
- 5.5.1.1 スマートフォンおよびタブレット
- 5.5.1.2 スマートTVおよびセットトップボックス
- 5.5.1.3 AR/VRおよびウェアラブル
- 5.5.2 自動車
- 5.5.2.1 ドライバーモニタリングおよびインフォテインメント
- 5.5.3 航空宇宙および防衛
- 5.5.4 ヘルスケア
- 5.5.4.1 手術室および診断室
- 5.5.5 ゲームおよびエンターテイメント
- 5.5.6 産業およびロボティクス
- 5.5.7 その他の産業
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5.6 地域別
- 5.6.1 北米
- 5.6.1.1 米国
- 5.6.1.2 カナダ
- 5.6.1.3 メキシコ
- 5.6.2 南米
- 5.6.2.1 ブラジル
- 5.6.2.2 アルゼンチン
- 5.6.2.3 その他の南米諸国
- 5.6.3 ヨーロッパ
- 5.6.3.1 イギリス
- 5.6.3.2 ドイツ
- 5.6.3.3 フランス
- 5.6.3.4 イタリア
- 5.6.3.5 その他のヨーロッパ諸国
- 5.6.4 アジア太平洋
- 5.6.4.1 中国
- 5.6.4.2 日本
- 5.6.4.3 インド
- 5.6.4.4 韓国
- 5.6.4.5 ニュージーランドおよびオーストラリア
- 5.6.4.6 その他のアジア太平洋諸国
- 5.6.5 中東およびアフリカ
- 5.6.5.1 GCC（サウジアラビア、アラブ首長国連邦、カタール）
- 5.6.5.2 トルコ
- 5.6.5.3 南アフリカ
6. 競合情勢
- 6.1 市場集中度
- 6.2 戦略的動き
- 6.3 市場シェア分析
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6.4 企業プロファイル（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向を含む）
- 6.4.1 インテル コーポレーション
- 6.4.2 クアルコム テクノロジーズ インク
- 6.4.3 アップル インク
- 6.4.4 マイクロソフト コーポレーション
- 6.4.5 ソニーグループ コーポレーション
- 6.4.6 グーグル LLC
- 6.4.7 メタ プラットフォームズ インク
- 6.4.8 ウルトラリープ リミテッド
- 6.4.9 マイクロチップ テクノロジー インク
- 6.4.10 インフィニオン テクノロジーズ AG
- 6.4.11 シナプティクス インク
- 6.4.12 エリプティック ラボラトリーズ AS
- 6.4.13 ジェスチャーテック インク
- 6.4.14 コグニテック システムズ GmbH
- 6.4.15 アイサイト テクノロジーズ リミテッド
- 6.4.16 ポイントグラブ リミテッド
- 6.4.17 オムロン株式会社
- 6.4.18 ジャビル インク
- 6.4.19 リープモーション
7. 市場機会と将来展望
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ジェスチャー認識は、人間の身体の動き、特に手や腕、指、顔などの動きをセンサーで捉え、その動きを特定のコマンドや意図として解釈する技術を指します。これにより、物理的な接触なしにデバイスやシステムを操作したり、情報とインタラクションしたりすることが可能になります。直感的で自然なユーザーインターフェースの実現を目指し、私たちの日常生活や産業分野において、その応用範囲を広げています。例えば、パソコンやスマートフォンの操作、ゲーム、VR/AR体験、さらには医療現場や工場での機器操作など、多岐にわたる分野で活用が期待されています。
ジェスチャー認識の技術は、主にその検出方法によっていくつかの種類に分類されます。一つは「カメラベース（ビジョンベース）」の認識です。これは、RGBカメラや深度センサー（ToFセンサー、構造化光センサーなど）を用いて、ユーザーの動きを映像として捉え、画像処理やコンピュータビジョン技術によって骨格や手のひら、指の動きを検出します。この方式の利点は、特別な装着デバイスが不要で、比較的自然な操作感を提供できる点にあります。しかし、照明条件や背景の複雑さ、身体の遮蔽物によって認識精度が左右されることや、高い計算処理能力を必要とすることが課題となる場合があります。もう一つは「センサーベース」の認識です。これは、加速度計、ジャイロスコープ、磁気センサーといった慣性センサーを内蔵したグローブやリストバンドなどのウェアラブルデバイスを装着し、その動きを直接的に検出する方式です。この方式は、環境光の影響を受けにくく、高精度かつ高速な応答が可能であるという利点があります。一方で、デバイスの装着が必要であることや、バッテリーの充電が必要となる点が考慮すべき点です。その他にも、レーダーや超音波、電界変化などを利用したニッチなジェスチャー認識技術も研究・開発されています。
ジェスチャー認識の用途は非常に広範にわたります。コンシューマーエレクトロニクス分野では、ゲーム機（かつてのWiiやKinectなど）やVR/ARヘッドセット（Meta Quest、Apple Vision Proなど）において、没入感の高いインタラクション手段として不可欠な存在となっています。スマートテレビやスマートホームデバイスの操作、さらにはスマートフォンやPCの非接触操作にも応用され始めています。産業分野では、工場でのロボットアームの直感的な操作や、手術室のような無菌環境での医療機器の非接触操作に利用され、作業効率の向上と衛生管理に貢献しています。自動車分野では、インフォテインメントシステムの操作や、特定の機能（音量調整、エアコン制御など）をジェスチャーで行うことで、運転中の安全性と利便性を高める試みが進められています。また、公共施設や商業施設におけるインタラクティブサイネージや情報キオスクでも、より直感的で衛生的な情報アクセス手段として導入が進んでいます。
ジェスチャー認識を支える関連技術も多岐にわたります。最も重要なのは、AI（人工知能）と機械学習、特にディープラーニング技術です。複雑なジェスチャーパターンを学習し、多様なユーザーや環境下での認識精度を向上させるために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などが活用されています。また、コンピュータビジョン技術は、カメラベースのジェスチャー認識において、画像からの特徴点抽出、骨格推定、物体トラッキングなどを実現する基盤となります。高精度なカメラ、深度センサー、慣性センサーといったセンサー技術の進化も、ジェスチャー認識の性能向上に不可欠です。さらに、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）の分野では、ユーザーが直感的で快適に操作できるジェスチャーデザインや、フィードバックの設計が研究されており、技術の実用化において重要な役割を果たしています。VR/AR/MR（複合現実）技術の発展は、ジェスチャー認識の新たな応用領域を切り開いています。
市場背景を見ると、ジェスチャー認識市場は近年、急速な成長を遂げています。その主な要因としては、新型コロナウイルス感染症のパンデミックを契機とした非接触操作への需要の高まり、VR/AR市場の拡大、そしてAI技術の飛躍的な進化による認識精度の向上が挙げられます。IoTデバイスの普及も、ジェスチャー認識が組み込まれる新たなプラットフォームを提供しています。しかし、市場にはまだ課題も存在します。例えば、多様なユーザーのジェスチャーパターンや、様々な環境条件（照明、背景など）に対応できる汎用性の高い認識精度の実現、誤認識の低減、そしてコストと消費電力の最適化などが挙げられます。また、ユーザーインターフェースの標準化も、より広範な普及のためには重要です。主要なプレイヤーとしては、かつてKinectで市場を牽引したMicrosoft、高精度なハンドトラッキング技術を提供するUltraleap（旧Leap Motion）、そしてGoogle、Apple、Metaといった大手テクノロジー企業が、それぞれのプラットフォームやデバイスにジェスチャー認識技術を統合し、市場を牽引しています。
将来展望として、ジェスチャー認識はさらに自然で直感的なインタラクション手段へと進化していくでしょう。微細な指の動きや手のひらのジェスチャーだけでなく、表情や視線、さらには感情認識との組み合わせにより、より豊かなコミュニケーションが可能になると考えられます。技術の進化に伴い、ジェスチャー認識は特定のデバイスに限定されることなく、スマートホーム、スマートシティ、自動車、公共空間など、あらゆるデバイスや環境にユビキタスに組み込まれるようになるでしょう。個人のジェスチャーパターンを学習し、最適化するパーソナライゼーション機能も強化され、より快適なユーザー体験が提供されると期待されます。教育、エンターテイメント、医療、産業といった様々な分野で、ジェスチャー認識が新たなアプリケーションやサービスを創出し、社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。一方で、プライバシー保護やデータセキュリティといった倫理的側面への配慮も、技術の健全な発展には不可欠であり、今後の重要な課題となるでしょう。