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 AIベースの画像解析の世界市場規模調査＆予測：展開形態別（オンプレミス、クラウドベース）、技術別（ディープラーニング、従来型機械学習、ハイブリッド＆その他AI技術）、エンドユース産業別、地域別予測 20252035Global AI-based Image Analysis Market Size study & Forecast, by Deployment Mode (On-premises, Cloud-based), by Technology (Deep Learning, Traditional Machine Learning, Hybrid & Other AI Technologies), by End-use Industry, and Regional Forecasts 20252035 世界のAIベースの画像解析市場は、2024年に約296億3000万米ドルと評価され、2025年から2035年の予測期間中に22.70％の驚異的なCAGRで成長すると予測されている。AIベースの画像解析は、機械が人間のような精度と... もっと見る
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サマリー世界のAIベースの画像解析市場は、2024年に約296億3000万米ドルと評価され、2025年から2035年の予測期間中に22.70％の驚異的なCAGRで成長すると予測されている。AIベースの画像解析は、機械が人間のような精度とスピードで視覚データを抽出、解釈、行動できるようにすることで、診断、自動化、データ解釈の状況を一変させた。ディープラーニング・アルゴリズムとニューラルネットワークのパワーを組み合わせることで、これらのシステムは医療スキャン、工業検査、監視カメラの映像から、人間の視覚能力をはるかに超えた微細な異常を検出することができる。画像処理へのAIの統合は、意思決定と精度を高めるだけでなく、運用ターンアラウンド時間を大幅に短縮する。この急成長は、ヘルスケア画像処理におけるデジタル化の進展、ビッグデータ分析の普及、多様な産業における精密診断と自動化への注目の高まりによって後押しされている。医療のデジタル化の急速な拡大と、早期かつ正確な診断ツールへの需要が、AIベースの画像解析の採用を世界的に促進している。医療画像データ量の急激な増加と放射線科専門医の不足が相まって、医療システムは検出、分類、セグメンテーション作業を自動化できるAI駆動型ツールの採用を余儀なくされている。業界の分析によると、世界中で生成される医療データの90％以上は画像ベースであり、AIアルゴリズムが臨床ワークフローを最適化するための大きな機会を生み出している。さらに、自動車、セキュリティ、製造業などの分野では、目視検査、欠陥検出、物体認識のためのAI画像解析の導入が進んでおり、その産業的フットプリントはさらに広がっている。しかし、標準化されたプロトコルの欠如やデータ・プライバシーに関する懸念が引き続き課題となっているが、連携学習やクラウドベースのソリューションの進歩により、これらの障壁は着実に緩和されつつある。 報告書に含まれる詳細なセグメントとサブセグメントは以下の通りである： デプロイメント・モード別 - オンプレミス - クラウドベース テクノロジー別 - ディープラーニング - 従来の機械学習 - ハイブリッド＆その他のAIテクノロジー 産業別 - ヘルスケア - 自動車 - 製造業 - セキュリティ＆監視 - 農業 - 小売・Eコマース - その他 地域別 北米 - 米国 - カナダ 欧州 - 英国 - ドイツ - フランス - イタリア - スペイン - その他のヨーロッパ アジア太平洋 - 中国 - インド - 日本 - 韓国 - オーストラリア - その他のアジア太平洋地域 ラテンアメリカ - ブラジル - メキシコ 中東・アフリカ - サウジアラビア - アラブ首長国連邦 - 南アフリカ - その他の中東・アフリカ クラウドベースの展開が市場を支配する見込み クラウドベースのセグメントは、そのスケーラビリティ、アクセシビリティ、コスト効率により、予測期間中、世界のAIベースの画像解析市場を支配すると予想されている。クラウドインフラストラクチャにより、企業はオンプレミスのハードウェアに多額の投資をすることなく、AI機能を活用しながら膨大な画像データセットを扱うことができる。クラウドのセキュリティ、相互運用性、計算能力の継続的な向上により、企業は従来のセットアップから柔軟なクラウドエコシステムへの移行を進めている。クラウドモデルはまた、リアルタイムのコラボレーションや遠隔診断も容易にしており、これは現代のヘルスケアや工業検査のワークフローに不可欠である。さらに、大手クラウド・サービス・プロバイダーとAI開発者のパートナーシップは、企業がオペレーションの俊敏性とデータ主導のイノベーションを目指す中で、この移行をさらに加速させている。 ディープラーニング技術が収益貢献でリード 技術の中でもディープラーニングは世界のAIベースの画像解析市場の収益シェアを独占している。ディープ・ニューラル・ネットワークは、システムが階層的特徴を学習し、複雑なパターンを自動的に検出できるようにすることで、画像解釈を再定義した。腫瘍の特定、材料の欠陥の予測、自律的な視覚システムの実現において比類のない能力を持つディープニューラルネットワークは、ほとんどのAI画像ソリューションのバックボーンとなっている。従来の機械学習手法は、構造化されたデータを扱う特定のタスクにおいて有用性を維持する一方で、ディープラーニングモデルは現在、ハイブリッドフレームワークやエッジコンピューティングアーキテクチャと組み合わされ、処理効率を高めている。このようにディープラーニングと他のAI技術との融合が進んでいることは、分野横断的なインテリジェント視覚分析の進化において、ディープラーニングが中心的な役割を担っていることを強調している。 北米は現在、AIベースの画像解析市場をリードしており、その原動力となっているのは、強力な研究開発投資、ヘルスケアおよびテクノロジー分野でのAIの広範な採用、イノベーションを支援する有利な規制の枠組みである。同地域の強固なデジタル・ヘルスケア・インフラストラクチャーは、ハイテク大手やAI新興企業の密集と相まって、医療画像や産業オートメーションにおけるブレークスルーを促進し続けている。一方、アジア太平洋地域は、急速な都市化、医療支出の拡大、中国、インド、日本などの国々におけるAIインフラへの投資の増加に後押しされ、2025年から2035年にかけて最も急速な成長が見込まれている。欧州もまた、特にヘルスケアと自動車アプリケーションにおいて強力な貢献者であり続ける一方、中南米と中東・アフリカは、デジタル変革の取り組みが業界全体で勢いを増すにつれて、採用が拡大すると予想される。 本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り： - IBMコーポレーション - エヌビディア株式会社 - マイクロソフト株式会社 - インテル コーポレーション - グーグル合同会社（アルファベット社） - アマゾン ウェブ サービス（AWS） - シーメンス・ヘルティニアスAG - フィリップスヘルスケア - GEヘルスケア - アーテリス・インク - ゼブラ・メディカル・ビジョン - クラリファイ - ディープビジョンAI - パスアイ社 - アイデンスB.V. 世界のAIベースの画像解析市場レポートスコープ： - 過去データ - 2023年、2024年 - 予測基準年 - 2024年 - 予測期間 - 2025-2035 - レポート対象範囲 - 売上予測, 企業ランキング, 競争環境, 成長要因, トレンド - 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東・アフリカ - カスタマイズ範囲 - レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリスト作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更 本調査の目的は、近年におけるさまざまなセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する： 重要なポイント - 2025年から2035年までの10年間の市場推定と予測。 - 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。 - 主要地域の国別分析による地理的状況の詳細分析。 - 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競合情勢。 - 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。 - 市場の競争構造の分析 - 市場の需要サイドと供給サイドの分析。 目次目次第1章.世界のAIベースの画像解析市場レポート範囲と方法論 1.1.調査目的 1.2.調査方法 1.2.1.予測モデル 1.2.2.デスクリサーチ 1.2.3.トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 1.3.リサーチの属性 1.4.研究の範囲 1.4.1.市場の定義 1.4.2.市場セグメンテーション 1.5.調査の前提 1.5.1.包含と除外 1.5.2.制限事項 1.5.3.調査対象年 第2章.要旨 2.1.CEO/CXOの立場 2.2.戦略的洞察 2.3.ESG分析 2.4. 重要な発見 第3章.世界のAIベースの画像解析市場勢力分析 3.1.世界のAIベースの画像解析市場を形成する市場勢力（2024年～2035年） 3.2.推進要因 3.2.1.画像処理へのAIの統合は、意思決定と精度を高めるだけでない 3.2.2.ヘルスケア画像処理におけるデジタル化の進展が市場急拡大に拍車をかける 3.3.阻害要因 3.3.1. 標準化されたプロトコルの欠如とデータプライバシーへの懸念が続く 3.4.機会 3.4.1. ビッグデータ分析の普及 第4章.世界のAIベースの画像解析産業分析 4.1.ポーターの5フォースモデル 4.1.1.買い手の交渉力 4.1.2.供給者の交渉力 4.1.3.新規参入の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競争上のライバル 4.2.ポーターの5フォース予測モデル（2024年～2035年） 4.3.PESTEL分析 4.3.1.政治的要因 4.3.2.経済的 4.3.3.社会 4.3.4.技術 4.3.5.環境 4.3.6.法律 4.4.主な投資機会 4.5.トップ勝ち組戦略（2025年） 4.6.市場シェア分析（2024-2025） 4.7.世界の価格分析と動向（2025年 4.8.アナリストの推奨と結論 第5章.AIベースの画像解析の世界市場規模推移と予測：展開モード別 2025年～2035年 5.1.市場概要 5.2.AIベースの画像解析の世界市場実績-ポテンシャル分析（2025年） 5.3.構内 5.3.1.上位国の内訳推計・予測（2024年～2035年 5.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 5.4.クラウドベース 5.4.1.上位国内訳の推定と予測、2024年〜2035年 5.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 第6章.AIベースの画像解析の世界市場規模・予測（技術別）2025年～2035年 6.1.市場概要 6.2.AIベースの画像解析の世界市場実績-ポテンシャル分析（2025年） 6.3.ディープラーニング 6.3.1.上位国の内訳推定と予測、2024～2035年 6.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.4.従来の機械学習 6.4.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 6.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.5.ハイブリッド＆その他のAI技術 6.5.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 6.5.2.市場規模分析、地域別、2025年～2035年 第7章.AIを活用した画像解析の世界市場規模予測：エンドユース産業別 2025年～2035年 7.1.市場概要 7.2.AIベースの画像解析の世界市場実績-ポテンシャル分析（2025年） 7.3.ヘルスケア 7.3.1.上位国の内訳推計・予測、2024年～2035年 7.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.4.自動車 7.4.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 7.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.5.製造業 7.5.1.上位国別内訳の推定と予測、2024-2035年 7.5.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.6.セキュリティと監視 7.6.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 7.6.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.7.農業 7.7.1.上位国の内訳推定と予測、2024～2035年 7.7.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.8.小売・Eコマース 7.8.1.上位国の内訳推計と予測、2024年〜2035年 7.8.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.9.その他 7.9.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 7.9.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 第8章.AIベースの画像解析の世界市場規模・地域別予測、2025年～2035年 8.1.成長AIベースの画像解析市場、地域別市場スナップショット 8.2.上位主要国と新興国 8.3.北米のAIベースの画像解析市場 8.3.1.米国のAIベースの画像解析市場 8.3.1.1.展開モードの内訳規模と予測、2025～2035年 8.3.1.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.3.1.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.3.2.カナダのAIベースの画像解析市場 8.3.2.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.3.2.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.3.2.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 8.4.欧州のAIベースの画像解析市場 8.4.1.イギリスのAIベースの画像解析市場 8.4.1.1.展開モードの内訳規模と予測、2025～2035年 8.4.1.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.1.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.4.2.ドイツのAIベースの画像解析市場 8.4.2.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.2.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.2.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.4.3.フランスのAIベースの画像解析市場 8.4.3.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.4.3.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.3.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.4.4.スペインのAIベースの画像解析市場 8.4.4.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.4.4.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.4.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.4.5.イタリアのAIベースの画像解析市場 8.4.5.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.4.5.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.5.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.4.6.その他の欧州のAIベースの画像解析市場 8.4.6.1.展開モードの内訳規模と予測、2025年〜2035年 8.4.6.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.4.6.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.5.アジア太平洋地域のAIベースの画像解析市場 8.5.1.中国のAIベースの画像解析市場 8.5.1.1.展開モードの内訳規模と予測、2025～2035年 8.5.1.2.技術の内訳サイズと予測、2025-2035年 8.5.1.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.5.2.インドのAIベースの画像解析市場 8.5.2.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.2.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.2.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 8.5.3.日本のAIベースの画像解析市場 8.5.3.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.3.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.3.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.5.4.オーストラリアのAIベースの画像解析市場 8.5.4.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.5.4.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.4.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.5.5.韓国のAIベースの画像解析市場 8.5.5.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.5.5.2.技術の内訳、規模および予測、2025年～2035年 8.5.5.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.5.6.その他のAPAC地域のAIベースの画像解析市場 8.5.6.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年〜2035年 8.5.6.2.技術の内訳サイズと予測、2025年〜2035年 8.5.6.3.エンドユース産業の内訳、2025-2035年 8.6.ラテンアメリカのAIベースの画像解析市場 8.6.1.ブラジルのAIベースの画像解析市場 8.6.1.1.展開モードの内訳規模と予測、2025～2035年 8.6.1.2.技術の内訳市場規模＆予測、2025年～2035年 8.6.1.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 8.6.2.メキシコのAIベースの画像解析市場 8.6.2.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.6.2.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.6.2.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 8.7.中東・アフリカのAIベースの画像解析市場 8.7.1.UAEのAIベースの画像解析市場 8.7.1.1.展開モードの内訳規模・予測、2025～2035年 8.7.1.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.1.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 8.7.2.サウジアラビア（KSA)のAIベースの画像解析市場 8.7.2.1.展開形態の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.2.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.2.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 8.7.3.南アフリカのAIベースの画像解析市場 8.7.3.1.展開モードの内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.3.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 8.7.3.3.エンドユース産業の内訳と予測、2025-2035年 第9章.コンペティティブ・インテリジェンス 9.1.トップ市場戦略 9.2.IBMコーポレーション 9.2.1.会社概要 9.2.2.主要役員 9.2.3.会社概要 9.2.4.財務実績（データの入手可能性による） 9.2.5.製品・サービスポート 9.2.6.最近の開発状況 9.2.7.市場戦略 9.2.8.SWOT分析 9.3.エヌビディアコーポレーション 9.4.マイクロソフト株式会社 9.5.インテル株式会社 9.6.グーグル合同会社（アルファベット社） 9.7.アマゾン・ウェブ・サービス（AWS） 9.8.シーメンス・ヘルティニアスAG 9.9.フィリップスヘルスケア 9.10.GEヘルスケア 9.11.アルテリス 9.12.ゼブラメディカルビジョン 9.13.クラリファイ 9.14.ディープビジョンAI 9.15.パスエーアイ 9.16.アイデンスB.V. 図表リスト表一覧表1.世界のAIベースの画像解析市場、レポートスコープ 表2.AIベースの画像解析の世界市場 2024-2035年地域別推計・予測 表3.AIベースの画像解析の世界市場：セグメント別推計・予測 2024-2035 表4.AIベースの画像解析の世界市場：セグメント別推計・予測 2024-2035 表5.AIベースの画像解析の世界市場 セグメント別推定・予測 2024-2035 表6.AIベースの画像解析の世界市場：セグメント別推計・予測 2024-2035 表7.AIベースの画像解析の世界市場 セグメント別推定・予測 2024-2035 表8.米国のAIベース画像解析市場の推定と予測：2024～2035年 表9.カナダのAIベース画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表10.イギリスのAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表11.ドイツのAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表12.フランスのAIベース画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表13.スペインのAIベース画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表14.イタリアのAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表15.その他のヨーロッパのAIベース画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表16.中国のAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表17.インドのAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表18.日本のAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表19.オーストラリアのAIベースの画像解析市場の推定と予測、2024年～2035年 表20.韓国のAIベース画像解析市場の推定と予測、2024～2035年 .............
SummaryThe Global AI-based Image Analysis Market is valued approximately at USD 29.63 billion in 2024 and is anticipated to grow with an impressive CAGR of 22.70% during the forecast period 2025-2035. AI-based image analysis has transformed the landscape of diagnostics, automation, and data interpretation by enabling machines to extract, interpret, and act on visual data with human-like precision and speed. By combining the power of deep learning algorithms and neural networks, these systems can detect minute anomalies in medical scans, industrial inspections, and surveillance footage, far beyond human visual capacity. The integration of AI into image processing not only enhances decision-making and accuracy but also significantly reduces operational turnaround times. This surge is fueled by increasing digitization in healthcare imaging, the proliferation of big data analytics, and the growing focus on precision diagnostics and automation across diverse industries.A rapid expansion in healthcare digitization, coupled with the demand for early and precise diagnostic tools, has driven the adoption of AI-based image analysis globally. The exponential rise in the volume of medical imaging data, coupled with the shortage of radiology professionals, has compelled healthcare systems to embrace AI-driven tools that can automate detection, classification, and segmentation tasks. According to industry analyses, over 90% of all medical data generated globally is image-based, creating an enormous opportunity for AI algorithms to optimize clinical workflows. Additionally, sectors such as automotive, security, and manufacturing are increasingly deploying AI image analysis for visual inspection, defect detection, and object recognition, further broadening its industrial footprint. However, the lack of standardized protocols and data privacy concerns continue to pose challenges, although advancements in federated learning and cloud-based solutions are steadily mitigating these barriers. The detailed segments and sub-segments included in the report are: By Deployment Mode: - On-premises - Cloud-based By Technology: - Deep Learning - Traditional Machine Learning - Hybrid & Other AI Technologies By End-use Industry: - Healthcare - Automotive - Manufacturing - Security & Surveillance - Agriculture - Retail & E-commerce - Others By Region: North America - U.S. - Canada Europe - UK - Germany - France - Italy - Spain - Rest of Europe Asia Pacific - China - India - Japan - South Korea - Australia - Rest of Asia Pacific Latin America - Brazil - Mexico Middle East & Africa - Saudi Arabia - UAE - South Africa - Rest of Middle East & Africa Cloud-based Deployment is Expected to Dominate the Market The Cloud-based segment is expected to dominate the global AI-based image analysis market during the forecast period, owing to its scalability, accessibility, and cost efficiency. Cloud infrastructure empowers organizations to handle massive image datasets while leveraging AI capabilities without heavy on-premises hardware investments. With continuous improvements in cloud security, interoperability, and computational power, enterprises are increasingly migrating from traditional setups to flexible cloud ecosystems. The cloud model also facilitates real-time collaboration and remote diagnostics, which is vital for modern healthcare and industrial inspection workflows. Moreover, partnerships between leading cloud service providers and AI developers are further accelerating this migration, as organizations strive for operational agility and data-driven innovation. Deep Learning Technology Leads in Revenue Contribution Among technologies, Deep Learning dominates the revenue share of the global AI-based image analysis market. Deep neural networks have redefined image interpretation by allowing systems to learn hierarchical features and detect complex patterns automatically. Their unparalleled capability in identifying tumors, predicting material defects, and enabling autonomous vision systems makes them the backbone of most AI imaging solutions. While traditional machine learning methods retain utility in specific tasks with structured data, deep learning models are now being combined with hybrid frameworks and edge computing architectures to enhance processing efficiency. This growing fusion of deep learning with other AI technologies underscores its central role in the evolution of intelligent visual analytics across sectors. North America currently leads the AI-based image analysis market, driven by strong R&D investment, the widespread adoption of AI across healthcare and technology sectors, and favorable regulatory frameworks supporting innovation. The regionfs robust digital healthcare infrastructure, combined with a dense concentration of tech giants and AI startups, continues to foster breakthroughs in medical imaging and industrial automation. Meanwhile, the Asia Pacific region is anticipated to witness the fastest growth during 2025-2035, propelled by rapid urbanization, expanding healthcare expenditure, and rising investments in AI infrastructure in countries such as China, India, and Japan. Europe also remains a strong contributor, particularly in healthcare and automotive applications, while Latin America and the Middle East & Africa are expected to see growing adoption as digital transformation initiatives gain momentum across industries. Major market players included in this report are: - IBM Corporation - NVIDIA Corporation - Microsoft Corporation - Intel Corporation - Google LLC (Alphabet Inc.) - Amazon Web Services (AWS) - Siemens Healthineers AG - Philips Healthcare - GE Healthcare - Arterys Inc. - Zebra Medical Vision Ltd. - Clarifai, Inc. - DeepVision AI - PathAI, Inc. - Aidence B.V. Global AI-based Image Analysis Market Report Scope: - Historical Data - 2023, 2024 - Base Year for Estimation - 2024 - Forecast period - 2025-2035 - Report Coverage - Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends - Regional Scope - North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Middle East & Africa - Customization Scope - Free report customization (equivalent to up to 8 analystsf working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope* The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values for the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within the countries involved in the study. The report also provides detailed information about crucial aspects, such as driving factors and challenges, which will define the future growth of the market. Additionally, it incorporates potential opportunities in micro-markets for stakeholders to invest, along with a detailed analysis of the competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segments of the market are explained below: Key Takeaways: - Market Estimates & Forecast for 10 years from 2025 to 2035. - Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment. - Detailed analysis of the geographical landscape with country-level analysis of major regions. - Competitive landscape with information on major players in the market. - Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach. - Analysis of the competitive structure of the market. - Demand side and supply side analysis of the market. Table of ContentsTable of Contents List of Tables/GraphsList of Tables
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