目次
第1章.ビデオ監視における世界AI市場 エグゼクティブサマリー
1.1.ビデオ監視におけるAIの世界市場規模・予測（2022年～2032年）
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.コンポーネント別
1.3.2.展開別
1.3.3.エンドユーザー別
1.3.4.ユースケース別
1.4.主要トレンド
1.5.景気後退の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章 ビデオ監視におけるAIビデオ監視におけるAI世界市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性（消費者の視点）
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.ビデオ監視におけるAIの世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.リアルタイム監視分析への需要の高まり
3.1.2.世界的なセキュリティ懸念と犯罪率の上昇
3.1.3.機械学習とエッジコンピューティングの進歩
3.2.市場の課題
3.2.1.プライバシーへの懸念とデータ・セキュリティ・リスク
3.2.2.高い導入コストとAI専門家の不足
3.3.市場機会
3.3.1.クラウドベースのビデオ分析とサイバーセキュリティ・ソリューションの成長
3.3.2.スマートシティと公共インフラ構想の拡大
3.3.3.政府主導のセキュリティプログラムと規制支援
第4章.ビデオ監視における世界AI市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースのインパクト分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的
4.2.2.経済的
4.2.3.社会的
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.トップの投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論
第5章 ビデオ監視におけるAIビデオ監視におけるAIの世界市場規模・予測（コンポーネント別） 2022年～2032年
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.ビデオ監視におけるAIの世界市場コンポーネント別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
第6章.ビデオ監視におけるAIの世界市場規模推移と予測：デプロイメント別 2022年～2032年
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.ビデオ監視におけるAIの世界市場デプロイメント別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
第7章.ビデオ監視におけるAIの世界市場：エンドユーザー別市場規模・予測 2022年～2032年
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.ビデオ監視におけるAIの世界市場エンドユーザー別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
第8章 ビデオ監視におけるAIの世界市場ビデオ監視におけるAIの世界市場規模・予測：ユースケース別 2022年～2032年
8.1.セグメントダッシュボード
8.2.ビデオ監視におけるAIの世界市場ユースケースの収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
第9章.ビデオ監視におけるAIの世界市場規模・地域別予測 2022年～2032年
9.1.北米のビデオ監視におけるAI市場
9.1.1.米国のビデオ監視におけるAI市場
9.1.2.カナダのビデオ監視におけるAI市場
9.2.ビデオ監視における欧州のAI市場
9.2.1.イギリスのビデオ監視におけるAI市場
9.2.2.ドイツのビデオ監視におけるAI市場
9.2.3.ビデオ監視におけるフランスのAI市場
9.2.4.スペインのビデオ監視におけるAI市場
9.2.5.イタリアのビデオ監視におけるAI市場
9.2.6.その他のヨーロッパのビデオ監視AI市場
9.3.アジア太平洋地域のビデオ監視におけるAI市場
9.3.1.中国のビデオ監視AI市場
9.3.2.ビデオ監視におけるインドのAI市場
9.3.3.ビデオ監視における日本のAI市場
9.3.4.ビデオ監視におけるオーストラリアAI市場
9.3.5.ビデオ監視における韓国のAI市場
9.3.6.その他のアジア太平洋地域のビデオ監視AI市場
9.4.ラテンアメリカのビデオ監視におけるAI市場
9.4.1.ビデオ監視におけるブラジルのAI市場
9.4.2.メキシコのビデオ監視におけるAI市場
9.4.3.その他のラテンアメリカのビデオ監視AI市場
9.5.ビデオ監視における中東・アフリカのAI市場
9.5.1.サウジアラビアのビデオ監視AI市場
9.5.2.南アフリカのビデオ監視におけるAI市場
9.5.3.その他の中東・アフリカ地域のビデオ監視AI市場
第10章.競合インテリジェンス
10.1.主要企業のSWOT分析
10.1.1.ヒクビジョンデジタルテクノロジー（株
10.1.2.大華科技股份有限公司
10.1.3.アクシスコミュニケーションズ AB
10.2.トップ市場戦略
10.3.企業プロフィール
10.3.1.ヒクビジョンデジタルテクノロジー株式会社
10.3.1.1.主要情報
10.3.1.2.概要
10.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
10.3.1.4.製品概要
10.3.1.5.市場戦略
10.3.2.Avigilon（モトローラ・ソリューションズ社）
10.3.3.ハネウェル・インターナショナル
10.3.4.ボッシュ・セキュリティ・アンド・セーフティ・システムズ
10.3.5.IBMコーポレーション
10.3.6.シスコシステムズ
10.3.7.華為技術股份有限公司
10.3.8.エヌビディア・コーポレーション
10.3.9.インテル株式会社
10.3.10.パランティア・テクノロジーズ
10.3.11.ブリーフカム
10.3.12.センサリー
10.3.13.コグニテック・システムズ社
第11章.研究プロセス
11.1.研究プロセス
11.1.1.データマイニング
11.1.2.分析
11.1.3.市場推定
11.1.4.バリデーション
11.1.5.出版
11.2.研究属性
表一覧
表1.ビデオ監視におけるAIの世界市場、レポートスコープ
表2.ビデオ監視におけるAIの世界市場、地域別推計・予測 2022年～2032年 （百万米ドル/億ドル）
表3.ビデオ監視におけるAIの世界市場：2022年～2032年（百万ドル/億ドル）コンポーネント別推定・予測
表4.ビデオ監視におけるAIの世界市場：2022年～2032年展開別推定・予測（USD Million/Billion）
表5.ビデオ監視におけるAIの世界市場：エンドユーザー別推計・予測 2022年～2032年 （百万米ドル/億ドル）
表6.ビデオ監視におけるAIの世界市場：2022～2032年ユースケース別推定・予測（USD Million/Billion）
表7.ビデオ監視におけるAIの世界市場、セグメント別推定・予測、2022-2032年 （百万米ドル/億ドル）
表8.ビデオ監視におけるAIの世界市場：地域別、推計・予測、2022年～2032年（USD Million/Billion）
表9.ビデオ監視におけるAIの世界市場 – 比較分析（2022年対2032年）
表10.ビデオ監視におけるAIの世界市場 – 投資と成長の機会
表11.ビデオ監視におけるAIの世界市場 – 規制の影響と予測
表12.ビデオ監視におけるAIの世界市場 – 技術・イノベーション動向
図表一覧
図1.ビデオ監視におけるAIの世界市場、調査手法
図2.ビデオ監視におけるAIの世界市場、市場推定手法
図3.ビデオ監視におけるAIの世界市場：主要動向2023年
図4.ビデオ監視におけるAIの世界市場、成長見通し2022年～2032年
図5.ビデオ監視におけるAIの世界市場、ポーターの5フォースモデル
図6.ビデオ監視におけるAIの世界市場、PESTEL分析
図7.ビデオ監視におけるAIの世界市場、バリューチェーン分析
図8.ビデオ監視におけるAIの世界市場、コンポーネント別、2022年・2032年（百万米ドル／億ドル）
図9.ビデオ監視におけるAIの世界市場：展開別、2022年・2032年（百万ドル/億ドル）
図10.ビデオ監視におけるAIの世界市場：エンドユーザー別、2022年・2032年（百万ドル／億ドル）
図11.ビデオ監視におけるAIの世界市場：ユースケース別、2022年・2032年（百万ドル／億ドル）
図12.ビデオ監視におけるAIの世界市場、地域別スナップショット：2022年＆2032年
図13.ビデオ監視におけるAIの世界市場、企業市場シェア分析（2023年）
The increasing global security concerns, rising crime rates, and demand for real-time surveillance analytics are driving the adoption of AI-integrated video surveillance. Governments and enterprises are deploying AI-based facial recognition, automated license plate recognition (ALPR), and anomaly detection systems to improve security, optimize response times, and minimize human intervention in surveillance operations. Additionally, advancements in machine learning (ML) algorithms, edge computing, and deep neural networks have significantly enhanced the accuracy and efficiency of AI-powered surveillance cameras. Moreover, cloud-based video analytics and cybersecurity-driven AI solutions are creating lucrative opportunities for market growth, particularly in smart cities, border control, and law enforcement applications.
Despite its enormous potential, the market faces challenges such as privacy concerns, data security risks, and regulatory limitations governing AI surveillance technology. The increasing use of facial recognition software and biometric authentication systems has led to debates surrounding ethical surveillance and data protection laws. Additionally, high implementation costs, lack of AI expertise, and cybersecurity vulnerabilities could hinder mass adoption in certain regions. However, ongoing technological advancements, government-led smart security initiatives, and growing investments in AI-driven video analytics are expected to mitigate these concerns, propelling the market forward.
Regionally, North America dominates the AI in video surveillance market, owing to widespread deployment of AI-powered security solutions in law enforcement, defense, and commercial establishments. The United States and Canada are leading the adoption of AI-integrated surveillance for national security, corporate monitoring, and smart city projects. Meanwhile, Europe follows closely, driven by stringent security policies, GDPR compliance mandates, and increased AI adoption in public infrastructure surveillance. The Asia-Pacific (APAC) region is projected to witness the fastest growth, as governments in China, India, and Japan heavily invest in AI-based surveillance for public safety, traffic management, and border security. The region's booming e-commerce and retail sector is also fueling demand for AI-powered fraud detection and theft prevention systems.
Major market players included in this report are:
• Hikvision Digital Technology Co., Ltd.
• Dahua Technology Co., Ltd.
• Axis Communications AB
• Avigilon (Motorola Solutions, Inc.)
• Honeywell International Inc.
• Bosch Security and Safety Systems
• IBM Corporation
• Cisco Systems, Inc.
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Nvidia Corporation
• Intel Corporation
• Palantir Technologies Inc.
• BriefCam Ltd.
• Sensory Inc.
• Cognitec Systems GmbH
The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:
By Component:
• Hardware
• Software
• Services
By Deployment:
• Cloud-based
• On-Premise
By End Users:
• Commercial
• Residential
• Infrastructure
• Defense and Military
• Public Facility
• Industrial
By Use Cases:
• Facial Recognition
• License Plate Recognition
• Perimeter Security
• Anomaly Detection
• Crowd Management
• Retail Analytics
• Others
By Region:
North America:
• U.S.
• Canada
Europe:
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• Rest of Europe
Asia Pacific:
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• Rest of Asia Pacific
Latin America:
• Brazil
• Mexico
• Rest of Latin America
Middle East & Africa:
• Saudi Arabia
• South Africa
• Rest of Middle East & Africa
Years considered for the study are as follows:
• Historical year – 2022
• Base year – 2023
• Forecast period – 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of the geographical landscape with country-level insights.
• Competitive landscape with information on key industry players.
• Analysis of business strategies and recommendations on future market approach.
• Examination of the competitive market structure.
• Demand-side and supply-side analysis of the market.
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