 | • レポートコード：MRC6TCOQ30012 • 出版社/出版日：QYResearch / 2026年10月 • レポート形態：英文、PDF、150ページ • 納品方法：Eメール（納期：3営業日） • 産業分類：機械＆装置 |
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レポート概要
世界のAIを活用したレジにおけるロス防止システム市場は、主要な製品セグメントと多様な最終用途アプリケーションに牽引され、2025年の53億100万米ドルから2032年までに121億6600万米ドルへ、年平均成長率（CAGR）12.6%（2026-2032年）で成長すると予測されています。
AIを活用したレジにおけるロス防止システムは、AI視覚認識、ディープラーニングアルゴリズム、エッジコンピューティング、ビッグデータ分析、IoTセンシング、およびスマート決済技術を統合した、斬新な小売セキュリティ管理ソリューションです。これは主に、カメラ、センサー、AIモデル、およびバックエンド管理プラットフォームを活用して、リアルタイムの監視、リスクアラート、インテリジェントな分析を提供することにより、レジ精算プロセス中の異常（スキャン漏れ、スキャンエラー、重複スキャン、従業員の手続き違反、顧客による不正行為、および支払いリスクなど）を自動的に検出するように設計されています。これらのシステムは、大型スーパーマーケット、コンビニエンスストア、無人小売店、小売チェーン、ウェアハウスクラブ、およびフードサービス小売環境で幅広く導入されています。
上流サプライチェーンは、半導体チップ、カメラモジュール、電子部品、ディスプレイ機器、およびAIアルゴリズムプラットフォームのプロバイダーで構成されています。中流は、AIロス防止システムの開発者および小売デジタル化ソリューションのプロバイダーで構成されています。そして下流は、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、無人店舗、レストランチェーン、および商業事業者と繋がっています。将来を見据えると、人件費の高騰、小売ロスを抑制する必要性、および無人ビジネスモデルの急速な拡大に牽引され、これらのシステムはマルチモーダルAI認識、リアルタイムリスク予測、クラウドベースのインテリジェント管理、および小売業務データ分析へと進化するでしょう。これらは、スマートPOS端末、デジタル従業員、および自動在庫システムと統合し、統一された小売インテリジェンスエコシステムを形成し、スマートリテールインフラの重要な構成要素として機能します。主要な需要とビジネス機会は、グローバル小売チェーンのデジタルトランスフォーメーション、新興市場における小売インフラの開発、およびAI視覚技術の大規模な応用に見られます。
下流の観点から見ると、大型スーパーマーケット／ハイパーマーケットは2025年の収益の %を占め、2032年までに 米ドルに急増すると予測されています（2026～2032年のCAGR: %）。
AIを活用したレジにおけるロス防止システムの主要プレーヤー（Everseen、Diebold Nixdorf、NCR Voyix、Datalogic、Trigo、Superマイクロ、HMY Group、WEISHENG、Bizerba、Shopicなどを含む）が供給を支配しています。上位5社が世界の収益の約 %を占め、Everseenが2025年の売上を 米ドルでリードしています。
地域別見通し：
北米は、2025年の 米ドルから、2032年までに予測される 米ドルに増加しました（CAGR %）。
アジア太平洋地域は、 米ドルから 米ドルに拡大するでしょう（CAGR %）。これは、中国（2025年に 米ドル、シェアは %から2032年までに %に上昇）、日本（CAGR %）、韓国（CAGR %）、および東南アジア（CAGR %）に牽引されます。
ヨーロッパは、 米ドルから 米ドルに成長する見込みです（CAGR %）。ドイツは2032年までに 米ドルに達すると予測されています（CAGR %）。
レポートの範囲
この決定的なレポートは、ビジネスリーダー、意思決定者、およびステークホルダーに、バリューチェーン全体のグローバルAIを活用したレジにおけるロス防止システム市場の360°の視点を提供します。
これは、過去の収益データ（2021年～2025年）を分析し、2032年までの予測を提供することで、需要動向と成長要因を明らかにしています。
タイプ別およびアプリケーション別に市場をセグメント化することにより、本調査は市場規模、成長率、ニッチな機会、および代替リスクを定量化し、下流顧客の分布パターンを分析しています。
詳細な地域インサイトは、5つの主要市場（北米、ヨーロッパ、APAC、南米、およびMEA）を網羅し、20カ国以上の詳細な分析を含み、主要な製品、競争環境、および下流の需要動向を詳述しています。
重要な競合インテリジェンスは、プレーヤー（収益、利益率、価格戦略、および主要顧客）をプロファイリングし、製品ライン、アプリケーション、および地域における上位プレーヤーのポジショニングを分析することで、戦略的な強みを明らかにしています。
簡潔な産業チェーン概要は、上流、中流、および下流の流通ダイナミクスをマッピングし、戦略的なギャップと満たされていない需要を特定します。
市場セグメンテーション
企業別
Everseen
Diebold Nixdorf
NCR Voyix
Datalogic
Trigo
Superマイクロ
HMY Group
WEISHENG
Bizerba
Shopic
Sensormatic
RetailNext
TELPO
Vionvision
Neonode
Kognition AI
Winmore Digital
Axis Communications
Fujitsu
Malong Technologies
タイプ別セグメント
AIベースの視覚認識システム
AIエッジコンピューティングシステム
その他
機能別セグメント
製品スキャン漏れ検出システム
不正確または不完全な製品スキャン検出システム
従業員操作ロス防止システム
その他
店舗数別セグメント
店舗数：100以上
店舗数：10～100
その他
アプリケーション別セグメント
大型スーパーマーケット／ハイパーマーケット
コンビニエンスストア
無人小売店
その他
地域別セグメント
北米
米国
カナダ
メキシコ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
インド
オーストラリア
ベトナム
インドネシア
マレーシア
フィリピン
シンガポール
アジアその他
ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
ベネルクス
ロシア
ヨーロッパその他
中南米
ブラジル
アルゼンチン
中南米その他
中東・アフリカ
GCC諸国
エジプト
イスラエル
南アフリカ
MEAその他
章立ての概要
第1章：AIを活用したレジにおけるロス防止システムの調査範囲を定義し、タイプ別、アプリケーション別などに市場をセグメント化し、セグメント規模と成長潜在力を強調しています。
第2章：現在の市場状況を提供し、2032年までの世界の収益と売上を予測し、高消費地域と新興市場の促進要因を特定しています。
第3章：プレーヤーの状況を分析し、収益と収益性でランク付けし、製品タイプ別のプレーヤーのパフォーマンスを詳述し、M&Aの動きと共に集中度を評価しています。
第4章：高利益率製品セグメントを明らかにし、収益、平均販売価格（ASP）、および技術的差別化要因を比較し、成長ニッチと代替リスクを強調しています。
第5章：下流市場の機会をターゲットとし、アプリケーション別に市場規模を評価し、新たなユースケースを特定し、地域別およびアプリケーション別に主要顧客をプロファイリングしています。
第6章：北米：アプリケーション別および国別に市場規模を細分化し、主要プレーヤーをプロファイリングし、成長ドライバーと障壁を評価しています。
第7章：ヨーロッパ：アプリケーション別およびプレーヤー別に地域市場を分析し、ドライバーと障壁を指摘しています。
第8章：アジア太平洋：アプリケーション別、地域／国別に市場規模を定量化し、トッププレーヤーをプロファイリングし、高い潜在力を持つ拡大領域を明らかにしています。
第9章：中南米：アプリケーション別、国別に市場規模を測定し、トッププレーヤーをプロファイリングし、投資機会と課題を特定しています。
第10章：中東・アフリカ：アプリケーション別、国別に市場規模を評価し、主要プレーヤーをプロファイリングし、投資見通しと市場の障害を概説しています。
第11章：プレーヤーを詳細にプロファイリングし、製品仕様、収益、利益率を詳述し、上位プレーヤーの2025年の売上を製品タイプ別、アプリケーション別、地域別に内訳を示し、SWOT分析、および最近の戦略的動向を提示しています。
第12章：バリューチェーンとエコシステム：上流、中流、および下流チャネルを分析しています。
第13章：市場ダイナミクス：ドライバー、制約、規制の影響、およびリスク軽減戦略を探求しています。
第14章：実行可能な結論と戦略的提言。
本レポートが重要な理由
標準的な市場データを超えて、この分析は明確な収益性ロードマップを提供し、以下を可能にします：
高成長地域（第6-10章）および高利益率セグメント（第5章）に戦略的に資本を配分すること。
コストと需要のインテリジェンスを活用して、サプライヤー（第12章）や顧客（第5章）と有利に交渉すること。
競合他社の業務、利益率、および戦略（第3章と第11章）に関する詳細なインサイトを用いて、競合他社を出し抜くこと。
データ駆動型の地域およびセグメント戦略（第12-14章）により、予測される数十億ドル規模の機会を活用すること。
この360°のインテリジェンスを活用し、市場の複雑さを実行可能な競争優位に変えること。
1 本調査の範囲
1.1 AIを活用したレジ盗難防止システムの概要：定義、特性、および主要な特徴
1.2 タイプ別の市場区分
1.2.1 タイプ別世界AIを活用したレジ盗難防止システム市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.2.2 AIベースの視覚認識システム
1.2.3 AIエッジコンピューティングシステム
1.2.4 その他
1.3 機能別市場区分
1.3.1 機能別世界AI搭載レジ防犯システム市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.3.2 商品スキャン漏れ検知システム
1.3.3 誤ったまたは不完全な商品スキャンを検出するシステム
1.3.4 スタッフ操作による損失防止システム
1.3.5 その他
1.4 店舗数別の市場区分
1.4.1 店舗数別の世界のAI搭載レジ損失防止システム市場規模（2021年、2025年、2032年）
1.4.2 店舗数：100以上
1.4.3 店舗数：10～100
1.4.4 その他
1.5 用途別市場区分
1.5.1 用途別世界AI搭載レジ防犯システム市場規模（2021年対2025年対2032年）
1.5.2 大規模スーパーマーケット／ハイパーマーケット
1.5.3 コンビニエンスストア
1.5.4 無人小売店
1.5.5 その他
1.6 前提条件および制限事項
1.7 調査目的
1.8 対象期間
2 エグゼクティブサマリー
2.1 世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高推計および予測（2021年～2032年）
2.2 地域別世界AI搭載レジ防犯システムの売上高
2.2.1 売上高の比較：2021年対2025年対2032年
2.2.2 地域別過去および予測売上高（2021年～2032年）
2.2.3 地域別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
2.2.4 新興市場に焦点を当てた分析：成長要因と投資動向
3 競争環境
3.1 世界のAI搭載レジ防犯システム主要企業の売上高ランキングと収益性
3.1.1 企業別世界売上高（金額）（2021年～2026年）
3.1.2 世界の主要企業の売上高ランキング（2024年対2025年）
3.1.3 売上高に基づくティア別セグメンテーション（ティア1、ティア2、ティア3）
3.1.4 主要企業別の粗利益率（2021年対2025年）
3.2 世界のAI搭載レジ防犯システム企業の本社所在地およびサービス提供地域
3.3 製品タイプ別の主要企業の市場シェア
3.3.1 AIベースの視覚認識システム：主要企業別市場シェア
3.3.2 AIエッジコンピューティングシステム：主要企業別市場シェア
3.3.3 その他：主要企業別市場シェア
3.4 世界のAI搭載レジ防犯システム市場の集中度と動向
3.4.1 世界の市場集中度
3.4.2 市場参入・撤退分析
3.4.3 戦略的動き：M&A、事業拡大、研究開発投資
4 製品セグメンテーション
4.1 タイプ別世界AI搭載レジ防犯システム市場
4.1.1 タイプ別世界売上高（2021年～2032年）
4.1.2 タイプ別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
4.2 機能別世界AI搭載レジ防犯システム市場
4.2.1 機能別世界売上高（2021年～2032年）
4.2.2 機能別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
4.3 店舗数別世界AI搭載レジ防犯システム市場
4.3.1 店舗数別世界売上高（2021年～2032年）
4.3.2 店舗数別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
4.4 主要な製品属性と差別化要因
4.5 サブタイプの動向：成長リーダー、収益性、およびリスク
4.5.1 高成長ニッチ市場と導入推進要因
4.5.2 収益性の高い分野とコスト要因
4.5.3 代替品の脅威
5 下流アプリケーションおよび顧客
5.1 アプリケーション別世界AI搭載レジ防犯システム売上高
5.1.1 アプリケーション別世界過去および予測売上高（2021年～2032年）
5.1.2 用途別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
5.1.3 高成長用途の特定
5.1.4 新興用途の事例研究
5.2 下流顧客分析
5.2.1 地域別主要顧客
5.2.2 用途別主要顧客
6 北米
6.1 北米市場規模（2021年～2032年）
6.2 2025年の北米主要企業の売上高
6.3 用途別北米AI搭載レジ防犯システム市場規模（2021年～2032年）
6.4 北米の成長促進要因と市場参入障壁
6.5 北米のAI搭載レジ防犯システム市場規模（国別）
6.5.1 北米の売上高動向（国別）
6.5.2 米国
6.5.3 カナダ
6.5.4 メキシコ
7 欧州
7.1 欧州の市場規模（2021年～2032年）
7.2 2025年の欧州主要企業の売上高
7.3 欧州のAI搭載レジ防犯システム市場規模（用途別）（2021年～2032年）
7.4 欧州の成長促進要因と市場障壁
7.5 欧州のAI搭載レジ防犯システム市場規模（国別）
7.5.1 欧州の国別売上高の推移
7.5.2 ドイツ
7.5.3 フランス
7.5.4 英国
7.5.5 イタリア
7.5.6 ロシア
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋の市場規模（2021年～2032年）
8.2 2025年のアジア太平洋主要企業の売上高
8.3 アジア太平洋地域のAI搭載レジ防犯システム市場規模（用途別）（2021-2032年）
8.4 アジア太平洋地域の成長促進要因と市場障壁
8.5 アジア太平洋地域のAI搭載レジ防犯システム市場規模（地域別）
8.5.1 アジア太平洋地域の売上高動向（地域別）
8.6 中国
8.7 日本
8.8 韓国
8.9 オーストラリア
8.10 インド
8.11 東南アジア
8.11.1 インドネシア
8.11.2 ベトナム
8.11.3 マレーシア
8.11.4 フィリピン
8.11.5 シンガポール
9 中南米
9.1 中南米市場規模（2021年～2032年）
9.2 2025年の中南米主要企業の売上高
9.3 中南米におけるAI搭載レジ防犯システムの市場規模（用途別）（2021年～2032年）
9.4 中南米の投資機会と主な課題
9.5 中南米のAI搭載レジ防犯システム市場規模（国別）
9.5.1 中南米の売上高の推移（国別）（2021年対2025年対2032年）
9.5.2 ブラジル
9.5.3 アルゼンチン
10 中東・アフリカ
10.1 中東・アフリカの市場規模（2021年～2032年）
10.2 2025年の中東・アフリカの主要企業の売上高
10.3 中東・アフリカのAI搭載レジ損失防止システムの市場規模（用途別）（2021年～2032年）
10.4 中東・アフリカの投資機会と主な課題
10.5 中東・アフリカのAI搭載レジ防犯システム市場規模（国別）
10.5.1 中東・アフリカの売上高動向（国別）（2021年対2025年対2032年）
10.5.2 GCC諸国
10.5.3 イスラエル
10.5.4 エジプト
10.5.5 南アフリカ
11 企業概要
11.1 Everseen
11.1.1 Everseen社の企業情報
11.1.2 Everseen社の事業概要
11.1.3 Everseen社のAI搭載レジ盗難防止システムの製品機能と特性
11.1.4 Everseen社のAI搭載レジ盗難防止システムの売上高および粗利益率 （2021年～2026年）
11.1.5 2025年のEverseen AI搭載レジ損失防止システムの製品別売上高
11.1.6 2025年のEverseen AI搭載レジ損失防止システムの用途別売上高
11.1.7 2025年のEverseen AI搭載レジ損失防止システムの地域別売上高
11.1.8 EverseenのAI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
11.1.9 Everseenの最近の動向
11.2 ディーボルド・ニックスドルフ
11.2.1 ディーボルド・ニックスドルフ社の概要
11.2.2 ディーボルド・ニックスドルフ社の事業概要
11.2.3 ディーボルド・ニックスドルフのAI搭載レジ防犯システムの製品機能と特性
11.2.4 ディーボルド・ニックスドルフのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.2.5 2025年のダイボルド・ニックスドルフAI搭載レジ損失防止システムの製品別売上高
11.2.6 2025年のダイボルド・ニックスドルフAI搭載レジ損失防止システムの用途別売上高
11.2.7 2025年のダイボルド・ニックスドルフAI搭載レジ損失防止システムの地域別売上高
11.2.8 ディーボルド・ニックスドルフのAI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
11.2.9 ディーボルド・ニックスドルフの最近の動向
11.3 NCR Voyix
11.3.1 NCR Voyix社の企業情報
11.3.2 NCR Voyixの事業概要
11.3.3 NCR VoyixのAI搭載レジ損失防止システムの製品機能と特性
11.3.4 NCR VoyixのAI搭載レジ損失防止システムの売上高と粗利益率（2021年～2026年）
11.3.5 2025年のNCR VoyixのAI搭載レジ損失防止システムの製品別売上高
11.3.6 2025年のNCR Voyix AI搭載レジ防犯システムの用途別売上高
11.3.7 2025年のNCR Voyix AI搭載レジ防犯システムの地域別売上高
11.3.8 NCR Voyix AI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
11.3.9 NCR Voyixの最近の動向
11.4 ダタロジック
11.4.1 ダタロジック社に関する情報
11.4.2 ダタロジックの事業概要
11.4.3 ダタロジックのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.4.4 ダタロジックのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.4.5 2025年のダタロジック社AI搭載レジ防犯システムの製品別売上高
11.4.6 2025年のダタロジック社AI搭載レジ防犯システムの用途別売上高
11.4.7 2025年のダタロジック社AI搭載レジ防犯システムの地域別売上高
11.4.8 ダタロジック社製AI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
11.4.9 ダタロジック社の最近の動向
11.5 トリゴ社
11.5.1 トリゴ社に関する情報
11.5.2 トリゴ社の事業概要
11.5.3 トリゴ社製AI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.5.4 TrigoのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.5.5 2025年のTrigoのAI搭載レジ防犯システムの製品別売上高
11.5.6 2025年のTrigoのAI搭載レジ防犯システムの用途別売上高
11.5.7 2025年のTrigo AI搭載レジ防犯システムの地域別売上高
11.5.8 Trigo AI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
11.5.9 Trigoの最近の動向
11.6 Supermicro
11.6.1 Supermicro Corporationの情報
11.6.2 Supermicroの事業概要
11.6.3 SupermicroのAI搭載レジ盗難防止システムの製品機能と特性
11.6.4 SupermicroのAI搭載レジ盗難防止システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.6.5 Supermicroの最近の動向
11.7 HMY Group
11.7.1 HMY Groupの企業情報
11.7.2 HMYグループの事業概要
11.7.3 HMYグループのAI搭載レジ盗難防止システムの製品機能および特性
11.7.4 HMYグループのAI搭載レジ盗難防止システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.7.5 HMYグループの最近の動向
11.8 WEISHENG
11.8.1 WEISHENGの企業情報
11.8.2 WEISHENGの事業概要
11.8.3 WEISHENGのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.8.4 WEISHENGのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.8.5 WEISHENGの最近の動向
11.9 Bizerba
11.9.1 Bizerbaの企業情報
11.9.2 Bizerbaの事業概要
11.9.3 BizerbaのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.9.4 BizerbaのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率 （2021年～2026年）
11.9.5 ビゼルバの最近の動向
11.10 ショピック
11.10.1 ショピック社の企業情報
11.10.2 ショピックの事業概要
11.10.3 ショピックのAI搭載レジ防犯システムの製品機能と特性
11.10.4 ショピックのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.10.5 カンパニー・テンの最近の動向
11.11 センサーマティック
11.11.1 センサーマティックの企業情報
11.11.2 センソマティックの事業概要
11.11.3 センソマティックのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.11.4 センソマティックのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.11.5 センソマティックの最近の動向
11.12 リテールネクスト
11.12.1 リテールネクスト社の企業情報
11.12.2 リテールネクスト社の事業概要
11.12.3 リテールネクスト社のAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.12.4 リテールネクスト社のAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.12.5 RetailNextの最近の動向
11.13 TELPO
11.13.1 TELPO社の企業情報
11.13.2 TELPOの事業概要
11.13.3 TELPOのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.13.4 TELPOのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益（2021年～2026年）
11.13.5 TELPOの最近の動向
11.14 Vionvision
11.14.1 Vionvisionの企業情報
11.14.2 Vionvisionの事業概要
11.14.3 VionvisionのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.14.4 VionvisionのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.14.5 Vionvisionの最近の動向
11.15 Neonode
11.15.1 Neonode社の企業情報
11.15.2 Neonodeの事業概要
11.15.3 NeonodeのAI搭載レジ横盗難防止システムの製品機能と特性
11.15.4 ネオノードのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.15.5 ネオノードの最近の動向
11.16 コグニションAI
11.16.1 コグニションAIの企業情報
11.16.2 コグニションAIの事業概要
11.16.3 Kognition AIのAI搭載レジ防犯システムの製品機能および特性
11.16.4 Kognition AIのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率 （2021年～2026年）
11.16.5 Kognition AIの最近の動向
11.17 Winmore Digital
11.17.1 Winmore Digitalの企業情報
11.17.2 Winmore Digitalの事業概要
11.17.3 Winmore DigitalのAI搭載レジ盗難防止システムの製品機能および特性
11.17.4 ウィンモア・デジタルのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.17.5 ウィンモア・デジタルの最近の動向
11.18 アクシス・コミュニケーションズ
11.18.1 アクシス・コミュニケーションズ社の企業情報
11.18.2 アクシス・コミュニケーションズの事業概要
11.18.3 Axis CommunicationsのAI搭載レジ防犯システムの製品機能と特性
11.18.4 Axis CommunicationsのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.18.5 Axis Communicationsの最近の動向
11.19 富士通
11.19.1 富士通株式会社に関する情報
11.19.2 富士通の事業概要
11.19.3 富士通のAI搭載レジ盗難防止システムの製品機能および特性
11.19.4 富士通のAI搭載レジ盗難防止システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.19.5 富士通の最近の動向
11.20 マロン・テクノロジーズ
11.20.1 マロン・テクノロジーズの企業情報
11.20.2 マロン・テクノロジーズの事業概要
11.20.3 マロン・テクノロジーズのAI搭載レジ盗難防止システムの製品機能と特性
11.20.4 マロン・テクノロジーズのAI搭載レジ防犯システムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.20.5 マロン・テクノロジーズの最近の動向
12 AI搭載レジ防犯システムのバリューチェーンおよびエコシステム分析
12.1 AI搭載レジ防犯システムのバリューチェーン （エコシステム構造）
12.2 上流分析
12.2.1 主要技術、プラットフォーム、インフラ
12.3 中流分析
12.4 下流の販売モデルおよび流通ネットワーク
12.4.1 販売チャネル
12.4.2 販売代理店
13 AIを活用したレジ横盗難防止システムの市場動向
13.1 業界のトレンドと進化
13.2 市場の成長要因と新たな機会
13.3 市場の課題、リスク、および制約要因
14 世界のAI搭載レジ防犯システム調査における主な調査結果
15 付録
15.1 調査方法論
15.1.1 方法論／調査アプローチ
15.1.1.1 調査プログラム／設計
15.1.1.2 市場規模の推計
15.1.1.3 市場の細分化とデータの三角検証
15.1.2 データソース
15.1.2.1 二次情報源
15.1.2.2 一次情報源
15.2 著者情報
表1. 世界のAI搭載レジ防犯システム市場規模の成長率（タイプ別、2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表2. 世界のAI搭載レジ防犯システム市場規模の成長率（機能別、2021年対2025年対2032年） （百万米ドル）
表3. 店舗数別世界AI搭載レジ防犯システム市場規模の成長率：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表4. 用途別世界AI搭載レジ防犯システム市場規模の成長率：2021年対2025年対2032年 （百万米ドル）
表5. 地域別世界AI搭載レジ防犯システム売上高成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表6. 地域別世界AI搭載レジ防犯システム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表7. 地域別世界AI搭載レジ防犯システム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表8. 新興市場における国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表9. グローバルAI搭載レジ防犯システムの売上高（企業別）（百万米ドル）、2021年～2026年
表10. グローバルAI搭載レジ防犯システムの売上高に基づく市場シェア（企業別）（2021年～2026年）
表11. 世界の主要企業の順位変動（2024年対2025年）（売上高ベース）
表12. AI搭載レジ防犯システムの売上高に基づく、ティア別（Tier 1、Tier 2、Tier 3）の世界企業一覧、2025年
表13. 企業別のAI搭載レジ防犯システムの平均粗利益率（%） （2021年対2025年）
表14. 世界のAI搭載レジ損失防止システム企業の本社所在地
表15. 世界のAI搭載レジ損失防止システム市場の集中率 （CR5）
表16. 主要な市場参入・撤退（2021年～2025年）－推進要因および影響分析
表17. 主要な合併・買収、事業拡大計画、研究開発投資
表18. タイプ別世界AI搭載レジ防犯システム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表19. 世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高（タイプ別、百万米ドル）、2027年～2032年
表20. 世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高（機能別、百万米ドル）、2021年～2026年
表21. 世界のAI搭載レジ防犯システムの機能別売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表22. 世界のAI搭載レジ防犯システムの店舗数別売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表23. 店舗数別世界AI搭載レジ防犯システム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表24. 主要な製品特性と差別化要因
表25. 用途別世界AI搭載レジ防犯システム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表26. 用途別世界AI搭載レジ防犯システム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表27. AI搭載レジ防犯システムの急成長セクターにおける需要CAGR（2026年～2032年）
表28. 地域別主要顧客
表29. 用途別主要顧客
表30. 北米におけるAI搭載チェックアウト損失防止システムの成長促進要因および市場障壁
表31. 北米におけるAI搭載チェックアウト損失防止システムの売上高成長率（CAGR）：国別（2021年対2025年対2032年） （百万米ドル）
表32. 欧州のAI搭載レジ防犯システムの成長促進要因と市場障壁
表33. 欧州のAI搭載レジ防犯システムの国別売上高成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表34. アジア太平洋地域のAI搭載レジ防犯システムの成長促進要因と市場障壁
表35. アジア太平洋地域のAI搭載レジ防犯システムの売上高成長率（CAGR）：地域別（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表36. 中南米におけるAI搭載レジ防犯システムの投資機会と主な課題
表37. 中南米におけるAI搭載レジ防犯システムの売上高成長率（CAGR）：国別（2021年対2025年対2032年） （百万米ドル）
表38. 中東・アフリカにおけるAI搭載レジ防犯システムの投資機会と主な課題
表39. 中東・アフリカにおけるAI搭載レジ防犯システムの国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表40. Everseen Corporationに関する情報
表41. Everseenの概要および主要事業
表42. Everseenの製品機能および特性
表43. Everseenの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表44. 2025年のEverseenの製品別売上高構成比
表45. 2025年のEverseenの用途別売上高構成比
表46. 2025年のEverseenの地域別売上高構成比
表47. EverseenのAI搭載レジ損失防止システムのSWOT分析
表48. Everseenの最近の動向
表49. ディーボルド・ニックスドルフ社の企業情報
表50. ディーボルド・ニックスドルフ社の概要および主要事業
表51. ディーボルド・ニックスドルフの製品の特徴と属性
表52. ディーボルド・ニックスドルフの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表53. 2025年のディーボルド・ニックスドルフの製品別売上高構成比
表54. 2025年のディーボルド・ニックスドルフの用途別売上高構成比
表55. 2025年のディーボルド・ニックスドルフの地域別売上高構成比
表56. ディーボルド・ニックスドルフのAI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
表57. ディーボルド・ニックスドルフの最近の動向
表58. NCR Voyix Corporationに関する情報
表59. NCR Voyixの概要および主要事業
表60. NCR Voyixの製品の特徴と属性
表61. NCR Voyixの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表62. 2025年のNCR Voyixの製品別売上高構成比
表63. 2025年のNCR Voyixの用途別売上高構成比
表64. 2025年のNCR Voyixの地域別売上高構成比
表65. NCR VoyixのAI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
表66. NCR Voyixの最近の動向
表67. Datalogic Corporationに関する情報
表68. Datalogicの概要および主要事業
表69. Datalogicの製品の特徴および属性
表70. ダタロジックの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表71. 2025年のダタロジックの製品別売上高構成比
表72. 2025年のダタロジックの用途別売上高構成比
表73. 2025年のダタロジックの地域別売上高構成比
表74. ダタロジックのAI搭載レジ盗難防止システムのSWOT分析
表75. ダタロジックの最近の動向
表76. トリゴ・コーポレーションに関する情報
表77. トリゴの概要および主要事業
表78. トリゴの製品の特徴と属性
表79. トリゴの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表80. 2025年のTrigoの製品別売上高構成比
表81. 2025年のTrigoの用途別売上高構成比
表82. 2025年のTrigoの地域別売上高構成比
表83. TrigoのAI搭載レジ防犯システムのSWOT分析
表84. Trigoの最近の動向
表85. Supermicro Corporationの情報
表86. Supermicroの概要および主要事業
表87. Supermicroの製品の特徴および属性
表88. Supermicroの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表89. Supermicroの最近の動向
表90. HMYグループの企業情報
表91. HMYグループの概要および主要事業
表92. HMYグループの製品の特徴と属性
表93. HMYグループの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021-2026年）
表94. HMYグループの最近の動向
表95. WEISHENG社の企業情報
表96. WEISHENG社の概要および主要事業
表97. WEISHENG社の製品の特徴と属性
表98. WEISHENG社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021-2026年）
表99. WEISHENG社の最近の動向
表100. ビゼルバ社の企業情報
表101. ビゼルバ社の概要および主要事業
表102. ビゼルバ社の製品の特徴と属性
表103. ビゼルバ社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021-2026年）
表104. ビゼルバの最近の動向
表105. ショピック・コーポレーションの情報
表106. ショピックの概要および主要事業
表107. ショピックの製品の特徴と属性
表108. ショピックの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021-2026年）
表109. ショピックの最近の動向
表110. センサーマティック社の企業情報
表111. センサーマティック社の概要および主要事業
表112. センサーマティック社の製品の特徴と属性
表113. センサーマティック社の売上高（百万米ドル）および売上総利益率（2021-2026年）
表114. センサーマティック社の最近の動向
表115. リテールネクスト社の概要
表116. リテールネクスト社の概要および主要事業
表117. リテールネクスト社の製品の特徴と属性
表118. リテールネクスト社の売上高（百万米ドル）および売上総利益率（2021年～2026年）
表119. リテールネクスト社の最近の動向
表120. TELPO社の企業情報
表121. TELPO社の概要および主要事業
表122. TELPO社の製品の特徴と属性
表123. TELPO社の売上高（百万米ドル）および売上総利益率（2021-2026年）
表124. TELPOの最近の動向
表125. Vionvision社の情報
表126. Vionvision社の概要および主要事業
表127. Vionvision社の製品の特徴と属性
表128. Vionvision社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表129. Vionvision社の最近の動向
表130. ネオノード社の概要
表131. ネオノード社の概要および主要事業
表132. ネオノード社の製品の特徴と属性
表133. ネオノード社の売上高（百万米ドル）および売上総利益率（2021年～2026年）
表134. ネオノード社の最近の動向
表135. コグニションAI社の概要
表136. Kognition AIの概要および主要事業
表137. Kognition AIの製品の特徴および属性
表138. Kognition AIの売上高（百万米ドル）および売上総利益率（2021年～2026年）
表139. Kognition AIの最近の動向
表140. ウィンモア・デジタル社の概要
表141. ウィンモア・デジタルの概要および主要事業
表142. ウィンモア・デジタルの製品の特徴と属性
表143. ウィンモア・デジタルの売上高（百万米ドル）および売上総利益率（2021-2026年）
表144. ウィンモア・デジタルの最近の動向
表145. アクシス・コミュニケーションズの概要
表146. アクシス・コミュニケーションズの概要および主要事業
表147. アクシス・コミュニケーションズの製品の特徴と属性
表148. アクシス・コミュニケーションズの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表149. アクシス・コミュニケーションズの最近の動向
表150. 富士通株式会社の情報
表151. 富士通の概要および主要事業
表152. 富士通の製品の特徴と属性
表153. 富士通の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表154. 富士通の最近の動向
表155. マロン・テクノロジーズ社の情報
表156. マロン・テクノロジーズ社の概要および主要事業
表157. マロン・テクノロジーズ社の製品の特徴と属性
表158. マロン・テクノロジーズの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表159. マロン・テクノロジーズの最近の動向
表160. 技術、プラットフォーム、インフラストラクチャ
表161. 販売代理店一覧
表162. 市場動向と市場の変遷
表163. 市場の推進要因と機会
表164. 市場の課題、リスク、および制約
表165. 本レポートの調査プログラム／設計
表166. 二次情報源からの主要データ情報
表167. 一次情報源からの主要データ情報
図表一覧
図1. タイプ別、2021年対2025年対2032年の世界AI搭載レジ損失防止システム市場規模の成長率 （百万米ドル）
図2. AIベースの視覚認識システムの製品画像
図3. AIエッジコンピューティングシステムの製品画像
図4. その他の製品の画像
図5. 機能別世界AI搭載レジ防犯システム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図6. 商品スキャン漏れを検出するシステムの製品画像
図7. 誤ったまたは不完全な商品スキャンを検出するシステムの製品画像
図8. スタッフ操作による損失防止システムの製品画像
図9. その他の製品画像
図10. 店舗数別、世界のAI搭載レジ損失防止システム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年） （百万米ドル）
図11. 店舗数：100以上 製品画像
図12. 店舗数：10～100 製品画像
図13. その他 製品画像
図14. 用途別世界AI搭載レジ防犯システム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図15. 大規模スーパーマーケット／ハイパーマーケット
図16. コンビニエンスストア
図17. 無人小売店
図18. その他
図19. AI搭載レジ防犯システムの調査対象期間
図20. 世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年対2025年対2032年
図21. 世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図22. 地域別世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高（CAGR）：2021年対2025年対2032年 （百万米ドル）
図23. 地域別、AI搭載レジ防犯システムの売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図24. AI搭載レジ防犯システムの売上高ベースの市場シェアランキング（2025年）
図25. 売上高寄与度別のティア分布（2021年対2025年）
図26. 2025年のAIベースの視覚認識システムの売上高ベースの市場シェア（ベンダー別）
図27. 2025年のAIエッジコンピューティングシステムの売上高ベースの市場シェア（ベンダー別）
図28. 2025年のその他分野の売上高ベースの市場シェア（ベンダー別）
図29. 世界のAI搭載レジ損失防止システムのタイプ別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図30. 世界のAI搭載レジ損失防止システムの機能別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図31. 世界のAI搭載レジ損失防止システムの店舗数別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図32. 世界のAI搭載レジ防犯システムの売上高ベースの市場シェア（用途別）（2021-2032年）
図33. 北米のAI搭載レジ防犯システムの売上高（前年比、百万米ドル）、2021-2032年
図34. 北米におけるAI搭載レジ防犯システムの主要5社の売上高（百万米ドル、2025年）
図35. 北米におけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021-2032年）
図36. 米国におけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図37. カナダにおけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図38. メキシコにおけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図39. 欧州のAI搭載レジ防犯システムの売上高（前年比、百万米ドル）、2021年～2032年
図40. 欧州の主要5社のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2025年
図41. 欧州のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021年～2032年）
図42. ドイツのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図43. フランスのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図44. 英国のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図45. イタリアのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図46. ロシアのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図47. アジア太平洋地域のAI搭載レジ防犯システムの売上高（前年比、百万米ドル）、2021年～2032年
図48. アジア太平洋地域の上位8社のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2025年
図49. アジア太平洋地域のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021年～2032年）
図50. インドネシアのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図51. 日本のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図52. 韓国のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図53. オーストラリアのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図54. インドのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図55. インドネシアのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図56. ベトナムのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図57. マレーシアのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図58. フィリピンのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図59. シンガポールのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図60. 中南米におけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（前年比、百万米ドル）、2021年～2032年
図61. 中南米における主要5社のAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル、2025年）
図62. 中南米におけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021年～2032年）
図63. ブラジルにおけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図64. アルゼンチンのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図65. 中東・アフリカのAI搭載レジ防犯システムの売上高の前年比（百万米ドル）、2021年～2032年
図66. 中東・アフリカの主要5社のAI搭載レジ防犯システムの売上高 （百万米ドル）
図67. 中東・アフリカにおけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021年～2032年）
図68. GCC諸国におけるAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図69. イスラエルのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図70. エジプトのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図71. 南アフリカのAI搭載レジ防犯システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図72. AI搭載レジ防犯システムのバリューチェーン図
図73. 流通チャネル （直接販売対流通）
図74. 本レポートにおけるボトムアップおよびトップダウンアプローチ
図75. データの三角測量
図76. インタビュー対象となった主要幹部
| ※AIレジ盗難防止システムは、小売店舗における商品の損失、いわゆる「ロス」を防ぐために、人工知能（AI）技術を活用した包括的なソリューションです。主な目的は、万引き、従業員による不正、会計時のミスや意図的な不正操作など、様々な要因で発生する経済的損失を最小限に抑えることです。従来の防犯カメラや警備員による監視に加えて、AIがリアルタイムで不審な行動や取引の異常を自動的に検知し、店舗運営者に警告を発することで、より効率的かつ正確なロスプリベンションを実現します。これは、単なるセキュリティ強化に留まらず、店舗運営の効率化と収益性向上に大きく貢献するものです。 このシステムの主な種類としては、まず「セルフレジ・無人店舗向け不正検知システム」が挙げられます。これは、顧客自身が商品をスキャンして精算するセルフレジや、店員のいない無人店舗において特に重要です。AIがカメラ映像から商品の種類を正確に識別し、顧客がスキャンした商品と実際に持ち出そうとしている商品が一致するかどうかを照合します。例えば、高価な商品を安価な商品とすり替えたり、スキャンせずに持ち出そうとしたりする行為を検知し、店員に通知したり、会計を一時停止させたりすることが可能です。また、商品の重量センサーと連携し、登録された商品と実際の重量の不一致から不正を割り出すシステムもあります。 次に、「有人レジ・半自動レジ向け不正会計検知システム」があります。これは、店員が操作するレジにおいて、従業員による意図的な不正や、会計時のヒューマンエラーを防ぐことを目的としています。AIがレジのスキャンデータやPOSシステムの情報と連携し、不審な割引の適用、返品処理の繰り返し、特定の商品が頻繁にスキャン漏れするパターンなどを分析します。これにより、従業員の教育や監督だけでは発見が困難だった不正行為や、オペレーション上の問題点を浮き彫りにすることが可能になります。 さらに、「店舗全体・顧客行動分析システム」も重要な種類の一つです。これは、店内に設置された多数のカメラから得られる映像データをAIが解析し、顧客の店内での動線を追跡したり、特定の商品棚での不審な行動（例えば、商品を何度も手に取って隠そうとする、監視の目を気にするなど）を検知したりします。これにより、万引きを未然に防ぐための警備員の巡回ルートの最適化や、不審人物への注意喚起を効率的に行うことができます。また、来店客数や購買傾向と合わせて分析することで、ロスが発生しやすい時間帯や商品カテゴリを特定し、店舗レイアウトや商品陳列の改善にも役立てられます。 これらのAIレジ盗難防止システムの用途は多岐にわたります。最も一般的なのは、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ドラッグストア、アパレルショップなどの小売業界全般です。特に、人手不足が深刻化する中で、店舗運営の省力化と効率化が求められており、AIの導入はこれらの課題解決に貢献します。無人店舗やスマートストアのような新しい形態の店舗では、システム自体が店舗運営の根幹をなすインフラとして不可欠です。また、単に盗難を防ぐだけでなく、どの商品で、どのような状況でロスが発生しているかを詳細にデータ化することで、在庫管理の精度向上や発注計画の最適化、さらには商品の陳列方法やプロモーション戦略の見直しにも活用されます。 このシステムを支える関連技術は、高度なものばかりです。中心となるのは「画像認識・コンピュータビジョン」技術です。これは、カメラ映像から人や商品を識別し、その動きや状態を解析するために不可欠です。特に「AI（機械学習・深層学習）」は、膨大な過去のデータから不正パターンを学習し、未知の不正行為であってもその兆候を検知する能力を持っています。異常検知モデルやパターン認識アルゴリズムがその中核を成します。 また、「センサー技術」も重要な要素です。重量センサーは商品の重さを正確に測定し、スキャンされた商品と実物の不一致を検出します。RFID（Radio Frequency Identification）タグは、商品一つ一つに電子タグを取り付け、無線で情報を読み取ることで、商品の入出庫や棚卸し、不正持ち出しの検知を高度化します。さらに、赤外線センサーや超音波センサーが、人の接近や物の移動を検知することもあります。 これらのデバイスから得られた大量のデータを処理するためには、「IoT（Internet of Things）」技術が不可欠です。各センサーやカメラがネットワークに接続され、リアルタイムでデータをクラウドに送信します。そして、「クラウドコンピューティング」が、これらの大規模なデータを効率的に保存、処理、分析し、AIモデルの学習や更新を行います。 加えて、「ビッグデータ分析」技術は、集積された購買データ、行動データ、在庫データなどを統合的に解析し、ロスが発生する根本原因や傾向を特定するための洞察（インサイト）を提供します。これにより、単発の不正検知だけでなく、長期的な店舗運営改善のための戦略立案に役立てられます。最後に、「POSシステム連携」は、レジでの会計データとAIの検知結果をリアルタイムで照合するために重要であり、システム全体の精度と信頼性を高める上で欠かせない要素です。これらの技術が複合的に機能することで、AIレジ盗難防止システムは、現代の小売業界において不可欠なツールとなっています。 |
• 日本語訳：世界のAIレジ盗難防止システム市場展望・分析・予測（～2032年）：AIベースの画像認識システム、AIエッジコンピューティングシステム、その他
• レポートコード：MRC6TCOQ30012 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）