生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社選定支援
コンシェルジュサービス

AI Marketロゴ
人気検索キーワード
  • ChatGPT
  • AI
  • LLM
  • 生成AI
  • 画像認識
  • 需要予測
電話アイコン メール無料で相談する
  • カテゴリから探す
    • AI開発/PoC
    • AIエージェント
    • ChatGPT導入支援
    • LLM(大規模言語モデル)
    • RAG導入・開発・精度改善
    • 生成AI
    • 画像生成
    • 音声生成
    • エッジAI
    • アノテーション
    • データセット/収集
    • 画像認識
    • 音声認識
    • 外観検査
    • 文字認識(OCR)
    • 自然言語処理
    • 予知保全
    • 異常検知
    • 最適化
    • 需要予測・分析
    • データ分析
    • 人材研修
    • 法務・知財
    • 各種AIツール
  • AI特集記事
  • AIお役立ち記事
  • 最新AIニュース
  • ホワイトペーパー
  • 厳選AI開発会社紹介
  • サービス利用方法
  • お客様の声・相談事例
  • Claude
    • Claude Google Workspace連携
    • Claude MCPとは
    • ウェブ検索機能
    • Claudeとは
    • Claude2とは
    • Claude3とは
    • Claude 3.7 Sonnet
    • ChatGPTとClaude比較
  • AIエージェント
    • OpenAI Agents SDK
    • OpenAI Agents SDKのMCP対応
    • Amazon Nova Act
    • AutoGen
    • Magentic-One
    • Mastra
    • Agent2Agent
    • Azure AI Foundry Agent Service
    • Microsoft Copilot Studio
    • マルチエージェントシステム(MAS)
    • Copilot Tuning
    • Project Astra(現Google Live)とは
    • Vertex AI Agent Builder
    • AgentGPTとは
    • AutoGPTとは
    • OpenAI Operator
    • Google Agentspaceとは
    • Manus
    • Genspark スーパーエージェント
    • Devin 2.0
    • Claude Code
    • Apple Intelligence
    • AIエージェントの開発
    • AIエージェントをすぐ使えるツール
    • 【OpenAI】Codexとは?ソフトウェア開発を支援するAIエージェントの機能や特長、料金プランを徹底解説!
    • ServiceNow AIエージェント
    • AIエージェントとは
  • AIの基本知識
    • 機械学習の手法
      • AutoMLとは
      • 転移学習とは
      • 強化学習とは
      • Zero Shot Learningとは
      • Few Shot Learningとは
      • アンサンブル学習
      • 知識蒸留
      • ディープラーニングとは
      • メタ学習
      • 機械学習の種類
      • 教師あり学習とは
    • AIとIoTの違い
    • AIとITの違い
    • AIとDX
    • AIとBIの違い
    • データドリブン
    • ASIとは
    • シンギュラリティとは
    • AGI
    • AIモデルとは
    • 重要用語
    • 教師データ
    • AIとは
    • 基盤モデルとは
    • 生成AIとは
  • AIでできること
    • 外観検査
      • AI開発会社【外観検査】
      • 製造業・工場
      • 目視検査とは
      • インフラ・太陽光発電施設
      • 鮮度管理とは
      • ステレオカメラとは
      • 異物混入対策
      • 錠剤検査とは
      • 色検査
      • 寸法検査とは
      • 非破壊検査とは
      • 外観検査とは
      • AIによる外観検査とは
      • AIによる外観検査の活用事例
      • 組立検査
      • 溶接検査
      • ガラス外観検査
      • ラベル外観検査
      • 微細加工
    • 自然言語処理
      • チャットボットとは
      • チャットボットの導入事例
      • 論文検索
      • 対話型AI
      • 自然言語処理(NLP)
      • MLLM
      • VoC分析とは
      • FAQシステム
      • LLMとは
      • エンタープライズサーチ
    • AI x IoT
      • AIとIoTの違い
    • データ分析
      • AI開発会社【データ分析】
      • データクレンジングとは
      • ビッグデータとは
      • マーケティング分析でのAI活用事例
      • データマイニングとは
      • データドリブン
      • AI×データ分析
      • 時系列分析
      • 主成分分析
      • 重回帰分析
      • 要因分析
      • データ分析とは
      • データ収集方法
      • 非破壊検査とは
      • ChatGPTとExcel
    • 異常検知
      • AI開発会社【異常検知】
      • 異音検知とは
      • 異常検知とは
    • 自動運転
      • 自動運転 x AI
      • LiDARとは
    • 異音検知
      • 音声認識とは
      • AI開発会社【異常検知】
      • 異音検知とは
      • 異常検知とは
    • 音声認識
      • 音声認識とは
      • AI開発会社【音声認識】
      • Amazon Transcribeとは
      • Azure AI 音声(Azure Speech to Text)とは
      • OpenAI Whisper
      • 音声合成とは
    • 生産管理
      • 品質管理
      • AIによる生産管理とは
      • 生産管理とは
      • 食品ロス削減
      • 倉庫管理
      • 在庫最適化
      • 工程管理とは
    • 需要予測
      • AI開発会社【需要予測】
      • 需要予測の手法
      • 需要予測とは
      • 自動発注
      • 食品ロス削減
      • AIによる需要予測とは
      • AIによる予測とは
    • チャットボット
      • チャットボット x AI
    • 画像認識
      • AI開発会社【画像認識】
      • 鮮度管理とは
      • 3Dカメラとは
      • ステレオカメラとは
      • 点群データとは
      • 異物混入対策
      • 画像認識AIの得意不得意
      • バウンディングボックスとは
      • YOLOとは
      • 医療画像診断
      • 錠剤検査とは
      • 画像認識アルゴリズム
      • 人数カウント
      • 個数カウント
      • U-Netとは
      • 色検査
      • CNNとは
      • 未知物体検出とは
      • Vision Transformer(ViT)とは
      • Segment Anythingとは
      • CLIPとは
      • 画像変化検出
      • VLMとは
      • オプティカルフロー
      • アイトラッキング
      • 荷崩れ防止
      • 防犯カメラ
      • 動画認識・解析
      • コンピュータビジョン
      • 人流解析
      • 顔認証
      • 生体認証
      • 自動運転 x AI
      • 図面読み取りとは
      • セマンティック・セグメンテーションとは
      • 姿勢推定AI
      • AIカメラとは
      • LiDARとは
      • イベントカメラ
      • センサーフュージョンとは
      • YOLOv9
      • YOLOv8
      • ResNetとは
      • EfficientNet
      • Amazon Rekognitionとは
      • 排水処理における遠隔監視
      • 作業分析
      • 患者モニタリングシステム
      • 配管腐食防止
      • 水質検査
      • 治水監視
      • 非破壊検査とは
      • 外観検査とは
      • AIによる外観検査とは
      • 組立検査
      • 溶接検査
      • ガラス外観検査
      • ラベル外観検査
      • AI-OCR
      • 物体検出とは
      • 衛星画像のAI解析
      • 通関書類
      • 図面検索とは
      • 画像認識のデータセット
      • AI画像認識の導入事例
      • 画像分類とは
      • 類似画像検索
      • ビンピッキング
      • 製造業での画像認識AI
      • 微細加工
      • ChatGPTでの画像認識
      • Azure AI Vision
      • 画像認識とは
    • 感情認識
    • プロセス・インフォマティクス
    • ディープフェイク
    • マテリアルズ・インフォマティクス
    • ダイナミックプライシング
    • レコメンド
    • 品質管理
    • デジタルツイン
    • ロボット×AI
    • 自律型ロボット
    • バイオインフォマティクス
    • バーチャルヒューマン
    • 在庫最適化
    • 業務効率化
    • 荷崩れ防止
    • 動画認識・解析
    • 排水処理における遠隔監視
    • AI-OCR
    • マルチモーダルAI
    • 文書管理
  • AI導入コンサル
    • AI導入コンサルティング
    • 生成AI導入コンサルティング
  • AI開発
    • アノテーション(AI開発)
      • アノテーションは外注?内製?
      • アノテーションツール
      • アノテーションとは
      • アノテーションの料金相場
      • 教師データ
    • AI人材
      • AI人材とは
      • AI人材育成・教育サービス
    • データ収集
      • データクレンジングとは
      • 教師データ収集会社
      • データ収集方法
    • PoC(概念実証)とは
    • AI導入の補助金
    • AI開発の費用
    • LLMOps
    • AIシステム内製化
    • MLOpsとは
    • AI開発の流れ・手順
    • AIの開発環境
    • AI開発プラットフォームとは
    • 業界別AI活用事例一覧
    • AI開発会社【総合】
    • AIエージェントの開発
  • AI・生成AI開発ツール/プラットフォーム
    • Azure(Microsoft)
      • Azure Blob Storageとは
      • Azureの料金
      • Azure Portalとは
      • Azure AI 音声(Azure Speech to Text)とは
      • AWS・Azure比較
      • Azure Machine Learningとは
      • Azure OpenAI Serviceとは
      • Azure AI Searchとは
      • Azure AI Foundryとは
      • Microsoft Copilot Studio
      • Azure AI Vision
      • Azure AIとは
    • AWS(Amazon)
      • Amazon Lexとは
      • Amazon Transcribeとは
      • Amazon Bedrockとは
      • AWS CodeWhispererとは
      • AWS・Azure比較
      • Amazon Rekognitionとは
      • Amazon SageMakerとは
    • GCP(Google)
      • Dialogflowとは
      • Vertex AIとは
    • Google Colabとは
    • PyTorchとは
    • TensorFlowとは
    • Kerasとは
    • NPUとは
    • CUDAとは
    • GPUとは
    • AIの開発環境
    • AI開発プラットフォームとは
    • Difyとは
    • Azure AI Foundry Agent Service
  • AIモデル・アーキテクチャ
    • Diffusion model(拡散モデル)とは
    • DNNとは
    • XAIとは
    • サポートベクターマシン
    • ランダムフォレスト
    • モデルマージ
    • AIモデルとは
    • Transformerとは
    • YOLOとは
    • U-Netとは
    • CNNとは
    • Vision Transformer(ViT)とは
    • Segment Anythingとは
    • CLIPとは
    • YOLOv9
    • YOLOv8
    • ResNetとは
    • EfficientNet
    • ベクトル検索とは
    • 基盤モデルとは
  • 生成AI
    • 生成AI活用事例
      • 経理
      • 教育業界
      • アパレル
      • マーケティング
      • 製造業
      • 生成AI活用事例
      • 広告制作
      • 医療分野での生成AI活用
    • 資料生成AIサービス一覧
    • 生成AIの市場規模
    • 生成AIの著作権
    • 音楽生成AI・作曲AIサービス一覧
    • 生成AIの仕組み
    • 生成AI × ロボット
    • Deep Research
    • VLMとは
    • 生成AI主要ツール一覧
    • 生成APIのAPI一覧
    • 生成AIとは
    • コード生成AIとは
    • マルチエージェントシステム(MAS)
    • 動画生成AIサービス一覧
    • 画像生成AIとは
    • AIエージェントをすぐ使えるツール
    • AIエージェントとは
    • マルチモーダルAI
  • LLM(大規模言語モデル)
    • AI検索
      • あいまい検索とは
      • Perplexity AIとは
      • Perplexity「Deep Research」
      • AI検索
      • Google AI Overviewとは
      • ハイブリッド検索
      • セマンティック検索とは
    • コーディング・プログラミング
      • Github Copilot Xとは
      • Code Llama
      • AWS CodeWhispererとは
      • v0とは
      • Codestral Mamba
      • Github Copilotとは
      • コード生成AIとは
    • RAG(検索拡張生成)
      • LangChainとは
      • LlamaIndexとは
      • 特許検索
      • ヘルプデスクでのRAG活用
      • RAGとファインチューニングの違い
      • RAGの導入事例
      • GraphRAGとは
      • ロールプレイング
      • Rerankモデル
      • RAG(検索拡張生成)とは
      • RAGのチャンク
      • RAGの精度向上
      • Embeddingとは
      • ChatGPTxRAG
      • ハイブリッド検索
    • ファインチューニングとは
    • 特許検索
    • 技能伝承でのLLM活用
    • 論文検索
    • LLMOps
    • LLM評価(LLM-as-a-Judge)とは
    • SLM(小規模言語モデル)とは
    • MLLM
    • 重要用語
    • 1ビットLLM(BitNet b1.58)とは
    • ローカルLLMとは
    • エッジLLM
    • ロールプレイング
    • オープンソースLLM
    • Llama 4
    • VLMとは
    • Deep Research比較
    • 暗黙知の解消
    • LLMとは
    • 文書管理
  • ChatGPT
    • OpenAI o3
    • GPT-4o miniとは
    • OpenAI o1とは
    • ChatGPTによるコスト削減
    • ChatGPTの面白い使い方
    • ChatGPTは商用利用OK?注意点を解説!利用規約から読み解いた活用例も紹介!
    • ChatGPTスマホアプリ
    • ChatGPTの仕組み
    • ChatGPTと著作権侵害
    • ChatGPTのプログラミング活用
    • ChatGPTとMicrosoft Copilot(旧:Bing AI Chat)の違い
    • ChatGPTの自治体・官公庁での活用事例
    • ChatGPTでスケジュール管理
    • GPT-4oとは
    • マインドマップ作成
    • ChatGPTでマニュアル作成
    • ChatGPTのビジネス利用アイデア
    • ChatGPT 連携開発事例
    • FAQ作成
    • 教育分野での活用
    • Deep Research
    • OpenAI o3
    • ChatGPT API料金
    • ChatGPTの企業マーケティング活用
    • ChatGPTのログイン方法
    • ChatGPTの始め方
    • ChatGPTが使えないときの原因
    • 途中で止まる現象
    • 動画制作への活用
    • ChatGPTの電話番号認証
    • アカウント削除
    • 既存システムへの組み込み
    • GPT-4.1
    • セキュリティリスクまとめ
    • Safety evaluations hub
    • ChatGPTの危険性
    • オプトアウト設定
    • ChatGPTのプロンプトとは
    • ChatGPTで議事録作成
    • 履歴削除
    • ChatGPTとClaude比較
    • 回答精度を上げる方法
    • ChatGPTxRAG
    • CriticGPTとは
    • ChatGPTによる要約
    • ペルソナ設計
    • 文字数制限
    • ハルシネーション抑制手法
    • ChatGPTとExcel
    • GPTs
    • Advanced Data Analysisとは
    • 【OpenAI】Codexとは?ソフトウェア開発を支援するAIエージェントの機能や特長、料金プランを徹底解説!
    • 広告運用
    • カスタム指示
    • アカウント共有
    • ChatGPTの制限
    • ChatGPTの会社活用での注意点
    • ChatGPTでの情報漏洩
    • セキュリティリスクまとめ
    • ChatGPT Plusとは
    • ChatGPT Pro
    • できないこと
    • ライティングでの活用
    • ChatGPT Team
    • ChatGPTでの画像認識
    • ChatGPTとは
    • GPT-4 Turbo
    • ChatGPTのAPI
    • 質問の仕方
    • Canvas
    • ファイル読み込み機能
    • csvデータ読み込み
    • ChatGPTスマホ音声入力・音声会話
    • ChatGPTで画像生成
    • マルチモーダル
  • 画像生成AI
    • DALL・E 3の商用利用
    • 図面作成
    • バーチャルヒューマン
    • 画像生成AIの活用事例
    • 画像生成AIとは
  • 生成AIサービス
    • 動画生成AIサービス
      • Runway Gen-4
      • Dream Machine
      • TikTok AIエフェクト
      • Veoとは
    • 対話型AI/LLMサービス
      • Llama 3.3
      • OpenELM
      • Llama3.2
      • Phi-4
      • Perplexity AIとは
      • cotomi
      • Mistral AIとは
      • ローカルLLMとは
      • Gemini 2.0
      • BERTとは
      • DataGemmaとは
      • Grok 3
      • LlaMAとは
      • Llama 3 (ラマ3) とは
      • オープンソースLLM
      • Gemini 2.5
      • Command R+
      • Command A
      • Grokとは
      • Geminiとは
      • tsuzumi
      • 日本語特化LLM一覧
      • Gemma 2とは
      • Granite
      • Claude Google Workspace連携
      • Gemini Canvas
      • Cohereとは
      • ウェブ検索機能
      • Groq
      • Claudeとは
      • Project Astra(現Google Live)とは
      • NotebookLMとは
      • Gemma 3
      • Claude2とは
      • Claude3とは
      • Claude 3.7 Sonnet
      • Geminiとは
    • 画像生成AIサービス
      • Stable Diffusion
        • ComfyUI
        • Stable Diffusionのモデルとは
        • Stable Diffusion Web UIとは
      • Canva AIとは
      • Leonardo.AIとは
      • FLUX.1とは
      • DALL・E 3
      • Google Imagenとは
      • 3Dモデル自動生成
      • ControlNetとは
      • ComfyUI
      • DALL・E 3の商用利用
      • Recraft V3
      • Stable Diffusionとは
      • Midjourneyとは
      • Google Imagen 3
      • Civitaiとは
      • Dream Machine
      • Grokとは
      • Firefly Image Model 4
      • Adobe Fireflyとは
      • Google Imagen 4
    • Copilot
      • Microsoft Copilotとは
      • Github Copilot Xとは
      • Github Copilotとは
      • Copilot Proとは
    • プラットフォーム
      • Google AI Studioとは
      • Difyとは
    • その他生成AIサービス
      • HeyGenとは
      • Lumiereとは
      • Runway Gen-2とは
      • v0とは
      • Suno AIとは
      • NovelAIとは
      • Luma AIとは
      • Granite
      • Soraとは
      • CriticGPTとは
  • 製造業とAI
    • 異常検知(製造業)
      • AI開発会社【異常検知】
      • AI開発会社【予知保全】
      • 予知保全とは
      • 異音検知とは
      • 予知保全の活用事例
      • 異常検知とは
    • データ分析(製造業)
      • AI開発会社【データ分析】
      • データクレンジングとは
      • AI×データ分析
      • 主成分分析
      • 重回帰分析
      • 要因分析
      • データ分析とは
      • データ収集方法
      • はんだ付けの検査
      • ChatGPTとExcel
    • 異音検知(製造業)
      • AI開発会社【異常検知】
      • 異音検知とは
      • 異常検知とは
    • 予知保全(製造業)
      • AI開発会社【予知保全】
      • 予知保全とは
      • 予知保全の活用事例
    • 画像認識(製造業)
      • AI開発会社【画像認識】
      • 画像認識AIの得意不得意
      • YOLOとは
      • 画像認識アルゴリズム
      • 人数カウント
      • 安全管理
      • 個数カウント
      • 色検査
      • 画像変化検出
      • 動画認識・解析
      • 図面読み取りとは
      • セマンティック・セグメンテーションとは
      • イベントカメラ
      • 作業分析
      • はんだ付けの検査
      • 物体検出とは
      • 図面検索とは
      • 画像認識のデータセット
      • AI画像認識の導入事例
      • 画像分類とは
      • ビンピッキング
      • 製造業での画像認識AI
      • 微細加工
      • ChatGPTでの画像認識
      • Azure AI Vision
      • 画像認識とは
    • 生産管理(製造業)
      • AIによる生産管理とは
      • 生産管理とは
      • 食品ロス削減
      • 倉庫管理
      • 在庫最適化
      • 工程管理とは
    • 需要予測(製造業)
      • AI開発会社【需要予測】
      • 需要予測の手法
      • 需要予測とは
      • AIによる需要予測とは
      • AIによる予測とは
    • 外観検査(製造業)
      • AI開発会社【外観検査】
      • 製造業・工場
      • 目視検査とは
      • 3Dカメラとは
      • ステレオカメラとは
      • 点群データとは
      • エッジAIの活用事例
      • 非破壊検査とは
      • 外観検査とは
      • AIによる外観検査とは
      • AIによる外観検査の活用事例
      • 組立検査
      • 溶接検査
      • ガラス外観検査
      • ラベル外観検査
      • 微細加工
    • 予知保全とは
    • 品質管理
    • ロボット×AI
    • 自律型ロボット
    • ファクトリーオートメーションとは
    • 金型設計
    • CFD解析
    • サプライチェーンマネジメント
    • 安全管理
    • 半導体設計
    • 製造業のAI活用事例
    • フォトリソグラフィ
    • 暗黙知の解消
  • 厳選会社紹介
    • アノテーション(厳選会社)
      • 文字起こし・テープ起こし
      • オフショア型アノテーション
      • アノテーション会社
    • 外観検査(厳選会社)
      • AI開発会社【外観検査】
      • 製造業・工場
      • インフラ・太陽光発電施設
    • AI開発会社【エッジAI】
    • AI開発会社【画像認識】
    • AI開発会社【データ分析】
    • AI開発会社【音声認識】
    • AI開発会社【異常検知】
    • AI開発会社【予知保全】
    • AI開発会社【需要予測】
    • アノテーション会社
    • 教師データ収集会社
    • 画像生成AI
    • RPA導入
    • AI開発会社【ChatGPT】
    • 医療・製薬
    • AI開発会社【総合】
    • AI開発会社【LLM・RAG開発】
  • 【業界別】AI活用・導入事例
    • 交通・運輸
      • バス業界のAI活用事例
      • 航空業界のAI活用事例
      • 鉄道業界のAI活用事例
    • 医療・製薬
      • 医療分野での生成AI活用
      • 医療・製薬
      • 医療画像診断
      • 個別化医療
      • 製薬業界のAI活用事例
      • 錠剤検査とは
      • 薬局のAI活用事例
      • 医療業界でのAI活用方法
      • 医療業界のAI活用事例
      • 患者モニタリングシステム
    • 電力
      • 太陽光発電
      • バイオマス発電
      • 電力システム
      • 風力発電
      • 地熱発電業界
    • 物流
      • 物流業界のAI活用事例
      • 物流業界のビジネスモデル
      • 通関書類
    • セキュリティ
      • 防犯カメラ
      • 生体認証
      • AIカメラとは
    • プラントエンジニアリング業界のAI活用事例
    • 広告業界のAI活用事例
    • 証券会社のAI活用事例
    • 小売業のAI活用事例
    • 人材派遣業界のAI活用事例
    • 畜産業界のAI活用事例
    • リフォーム業界
    • マンション管理
    • スマートホーム
    • テレビ・ラジオ業界のAI活用事例
    • 介護業界のAI活用事例
    • アパレル業界のAI活用事例
    • ChatGPTの自治体・官公庁での活用事例
    • 不動産業
    • 銀行業のAI活用事例
    • 飲食業界のAI活用事例
    • 保険業界のAI活用事例
    • 農業のAI活用事例
    • 業界別AI活用事例一覧
    • ガス・水道業界
    • 建設・建築業界のAI活用事例
    • 水産業のAI活用事例
    • 製造業のAI活用事例
  • 【技術別】AI活用・導入事例
    • レコメンドAI
    • デジタルツイン活用事例
    • エッジAIの活用事例
    • ChatGPTの自治体・官公庁での活用事例
    • 予知保全の活用事例
    • 生成AI活用事例
    • コンピュータビジョン
    • 姿勢推定AI
    • AIカメラとは
    • LiDARとは
    • センサーフュージョンとは
    • AI画像認識の導入事例
  • 【目的・職種別】AI活用・導入事例
    • 人事評価でのAI活用事例
    • 防災でのAI活用事例
    • デザイン業界のAI活用事例
    • サプライチェーンマネジメント
    • AI人材育成・教育サービス
    • 人事でのAI活用事例
    • 営業でのAI活用事例
    • 経理でのAI活用事例
    • 安全管理
    • 荷崩れ防止
    • 人流解析
    • 排水処理における遠隔監視
    • 作業分析
    • 配管腐食防止
    • 水質検査
    • 治水監視
    • はんだ付けの検査
    • 衛星画像のAI解析
    • 通関書類
    • 図面検索とは
    • 類似画像検索
    • ビンピッキング
    • 微細加工
    • 文書管理
  • AIニュースまとめ
    • 2025年
      • 2025年1月
      • 2025年2月
    • 2024年
      • 2024年1月
      • 2024年2月
      • 2024年3月
      • 2024年6月
      • 2024年4月
      • 2024年5月
    • 2023年
      • 2023年10月
      • 2023年11月
      • 2023年12月
TOP AI活用目的 アイトラッキングとは?視線を追跡する画像認識の仕組み・活用できる分野、導入事例を徹底解説!

アイトラッキングとは?視線を追跡する画像認識の仕組み・活用できる分野、導入事例を徹底解説!

最終更新日:2025年04月20日

  • AI活用目的
  • AI技術
  • AI Magazine
アイトラッキングとは?視線を追跡する画像認識の仕組み・活用できる分野、導入事例を徹底解説!

「顧客がどこを見て、何を感じているのか」が分かれば、より正確なニーズを把握できると思いませんか?

それを可能にするのが画像認識技術をベースとしたアイトラッキング技術。アイトラッキングを利用すれば、顧客がどんな商品・サービスに興味を持っているのかを、より深く知ることができます。

本記事では、アイトラッキングの仕組みや活用可能な分野、活用事例を紹介します。アイトラッキングはどのような業種で利用でき、どのような効果をもたらすかを知ることができます。

画像認識の仕組みや種類、活用方法等についてはこちらで詳しく解説しています。

AI Marketでは、アイトラッキング活用に強いAI開発会社の無料選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】アイトラッキング活用に強いAI開発会社の選定を依頼する

目次 [非表示]

  • 1 アイトラッキングとは?
    • 1.1 アイトラッキングの仕組み
  • 2 アイトラッキングを活用できる分野6選
    • 2.1 マーケティング
    • 2.2 技術伝承
    • 2.3 ゲーム(eスポーツ)
    • 2.4 スポーツ
    • 2.5 自動車
    • 2.6 介護
    • 2.7 安全管理
  • 3 アイトラッキングシステムの活用事例
    • 3.1 熟練技術者の視線映像を活用して技術継承(ナック)
    • 3.2 視線や表情を基に搭乗者の感情を分析(Affectiva)
    • 3.3 視線をAI分析することでアジサイの好みを把握(愛知県農業水産局)
    • 3.4 視線データを基に認知機能を評価(アイ・ブレインサイエンス)
    • 3.5 eスポーツのリプレイ解説にプレイヤーの視線を導入(Tobii AB)
  • 4 アイトラッキングについてよくある質問まとめ
  • 5 まとめ|アイトラッキングは様々な分野で活用できる

アイトラッキングとは?

アイトラッキングとは?

アイトラッキングとは、人の瞳孔の動きを検知して、視線を追跡する技術です。アイトラッキングは、目を意味するeyeと、追跡を意味するtrack(ing)を接続した言葉です。

視線は人がどこに意識を向けているのかの判断材料となるため、アイトラッキング技術を活用すれば、人がどんなモノ・デザインに興味を引くのかを定量的に測定することが可能です。

アイトラッキングは、デザイン・広告・医療・マーケティングなど様々な業種で活用できる技術として開発が進んでいます。

アイトラッキングの仕組み

アイトラッキングの仕組み
出典:「画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2012)」 Reading-Life Logのプロトタイプ実装

アイトラッキングは、瞳孔と「プルキニエ像」の位置関係を解析することにより視線を判断しています。プルキニエ像とは、眼球に近赤外線 LED 照明を当てることで出現する反射光で、常に目の中の同じ座標(場所)に出現します。

プルキニエ像は、まっすぐ前を見たときに瞳孔内の下部に来るよう校正(キャリブレーション)することが多いです。このプルキニエ像と瞳孔の中心点がどの方向にどれだけ離れているかを測定することで眼球の回転角を解析し、視線を割り出します。

例えば、上記画像のように上を向いている場合、瞳孔の中心はプルキニエ像の上にかなり上に位置します。逆に、下を向いた場合には、瞳孔の中心点とプルキニエ像が近くなり、さらに下を向くと瞳孔の中心点がプルキニエ像よりも下に移動します。

プルキニエ像を活用するほかにも、以下の解析方法が用いられます。

  • サーチコイル法:コイルを組み込んだコンタクトレンズを装着して眼球運動を測定し視線を割り出す
  • 眼球電位法:目の周辺電極を測定することで眼球の向きを解析し、視線を割り出す

アイトラッキングを活用できる分野6選

アイトラッキングを活用できる分野

視線は人が何に興味を示しているかを判断する重要な情報になるため、多くの分野での活用が進んでいます。ここでは、以下の6つの分野での活用方法について紹介します。

  • マーケティング
  • 技術伝承
  • ゲーム(eスポーツ)
  • スポーツ
  • 自動車
  • 介護

それぞれの分野について説明します。

マーケティング

アイトラッキングを活用すれば「どんな商品に視線が向かうのか」「顧客は店舗のどこを最初に見るのか」を解析できます。スーパーであれば、売りたい商品を視線が行きやすい場所に置いて購入を促進したり、陳列方法を最適化したりすることが可能です。

さらに、店舗内の人流解析と人数カウントを併用することで、顧客の動線や来店者数を詳細に把握し、より効果的なマーケティング戦略の策定につなげることができます。

また、キャンペーンを行った際には、どれだけ顧客が興味を持ってくれたのかを判断することもできます。

関連記事:「マーケティング分析とは?メリットやフレームワーク解説!役立つAIツールも紹介!」

技術伝承

熟練技術者の視線を解析することで、新人技術者がどこに意識を向ければ良いのかを知ることができます。

研究職や技術職では、個人の技術が研究成果や製品の完成度に影響することがあるため、技術力の向上はより良い成果を生み出すことに繋がります。

関連記事:「製造業のAI導入・活用事例」

ゲーム(eスポーツ)

eスポーツでもアイトラッキング技術が活用されています。高い技術力を持つプレイヤーは画面上のどこに注目しプレイしているのかを解析できるため、技術向上に役立てることが可能です。

また、プロ同士の大会では、リプレイ解説でプレイヤーがどこを見ているのかを映し出すことができます。観戦者はプロの視点を知ることができたり、より踏み込んだ解説が聞けるため、今後は様々な大会での活用が期待されています。

関連記事:「ゲームAIの活用事例、概要や歴史」

スポーツ

身体を動かすスポーツでも、アイトラッキング技術が活用されています。eスポーツと同様に、プロの視線を解析することで技術向上に役立てることが可能です。

サッカーやラグビーなどの活動範囲の大きいスポーツのアイトラッキングはまだ難しいですが、卓球などの活動範囲の狭いスポーツでは既に活用されています。

関連記事:「スポーツでのAI活用事例完全解説、企業が事業参画する際の注意点」

自動車

自動車業界では、安全性向上のためにアイトラッキングが活用されています。既に実用レベルで活用されている業界の一つです。

例えば、自動車学校で熟練ドライバーの視線を学んだり、他のAI技術と組み合わせて感情分析を行います。分析結果を基に危険運転のリスクを測定するシステムが搭載されたりしています。

関連記事:「自動運転にAIが必要な理由とは?仕組みとメリット・デメリット徹底解説!」

介護

介護業界では、経験豊富なスタッフが利用者のどこに注意を払っているかを解析し、新人や学生への指導に役立てています。

新人がより多くの利用者を見て回れるようになると、少人数で現場を回すことが可能です。個々の能力が上がれば、人手不足の現場でも利用者の安全を確保できるようになります。

関連記事:「介護業界のAI活用サービス事例!ロボット・コミュニケーション介助解説」

安全管理

熟練作業者と未熟練作業者の視線パターンを比較分析することで、安全な作業手順や危険予知のポイントを可視化します。これにより、効果的な安全教育や技能伝承が可能になります。

また、建設現場や工場などで作業者の視線を追跡し、注視されていない危険箇所や見落とされやすい安全標識などを特定します。

さらに、防犯カメラを併用することで、作業現場全体の安全監視を強化し、迅速な対応が可能となります。これにより、作業環境の改善や安全対策の強化につなげることができます。

アイトラッキングデバイスと連携したシステムにより、作業者が危険区域に接近したり、重要な安全確認を怠ったりした場合に、即座に警告を発することができます。

関連記事:「画像認識AIによる安全管理とは?メリット・仕組みや導入事例を徹底解説!」

AI Marketでは、アイトラッキング活用に強いAI開発会社の無料選定・紹介を行っています。
貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます
。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。
プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】アイトラッキング活用に強いAI開発会社の選定を依頼する

アイトラッキングシステムの活用事例

ここからは、自動車・マーケティング・医療・eスポーツ・技術分野でのアイトラッキング活用事例を紹介します。

熟練技術者の視線映像を活用して技術継承(ナック)

熟練技術者の視線映像を活用して技術継承(ナック)

株式会社ナックイメージテクノロジーは、熟練技術者の視線を解析することで無駄作業を減らし、作業効率を改善させることに成功しました。また、視線映像を利用して新人や若手を指導することで、効率的な技術伝承を実現しています。

視線の動きや停留時間は、点線やヒートマップとして表すことができるため、どの部位にどれだけ視線を向けているかも可視化できます。

一度測定すれば、熟練技術者との違いだけでなく個人特有の課題も発見できます。即効性があり、各作業工程で定量的に自らの課題を見つけることができるため、一度だけの利用でも作業スピードの向上に十分効果があるでしょう。

視線や表情を基に搭乗者の感情を分析(Affectiva)

視線や表情を基に搭乗者の感情を分析(Affectiva)

Affectivaは、視線や表情などの情報をAI解析して搭乗者の感情を推測するシステム「Automotive AI」を構築しました。これにより、運転者がどのような心理状況で運転しているのかが予測できるようになりました。

交通事故を起こしやすい人は「カッとしやすい」特徴があります。イギリスで行われた研究では、交通事故の8割以上が「怒り」という感情を持った状態で起こっていることまで判明しています。

「Automotive AI」は、収集したデータベースから搭乗者の感情状態を予測できます。もし、運転手が「怒り」を感じていると認識すれば、すぐに知らせて休憩をとってもらうなどの対処が可能です。

このように「Automotive AI」は、視線と他のAI技術を組み合わせることで感情を予測し、人々の安全性を高めることに役立っています。

関連記事:「感情認識AIとは?種類や活用事例」

視線をAI分析することでアジサイの好みを把握(愛知県農業水産局)

視線をAI分析することでアジサイの好みを把握(愛知県農業水産局)

愛知県の農業水産局は、アジサイの新品種開発の際に、アイトラッキング技術を用いて人々の好みを解析しました。どのような花が好まれるのかを、視線情報で分析します。

調査では、複数のアジサイ画像が表示されている画面内で、どのアジサイ画像に視線が行き、どれだけの時間眺めているかを測定されました。AIは、各アジサイに視線が向かっている時にどのような感情を持っているのかを解析し、どのアジサイが好まれているのかを予測しままs。

その結果、感情という素直な判断材料から回答を得られたほか、21日かかっていたニーズ調査が14時間で完了し時短にも繋がりました。

真剣な表情が「悲しい」などのマイナスな感情に捉えられるなどといった課題も見つかりました。それでも、AIは機械学習により精度を向上できるため、学習が進めばさらに精度の高いシステムを利用できるようになるでしょう。

同局は、AIの活用でより正確なデータを集めることに成功し、労力も削減できたため、他の花にも応用したいと考えているそうです。

視線データを基に認知機能を評価(アイ・ブレインサイエンス)

視線データを基に認知機能を評価(アイ・ブレインサイエンス)

アイ・ブレインサイエンスは、タブレットに表示されたタスク映像に対する視線の動きを解析することで、認知症発見のための認知機能評価システム「MIRUDAKE」を開発しました。

これまでの認知機能評価である問診検査は、非常に煩雑であるため気軽に調査できないという問題がありました。しかし、「MIRUDAKE」であればわずか3分間で認知機能を評価できます。

「MIRUDAKE」は既に介護現場などでも利用されており、早期の認知症発見に役立っています。同社は「MIRUDAKE」を医療向けプログラムとして開発していますが、一般の方でも利用できるアプリも提供しています。

eスポーツのリプレイ解説にプレイヤーの視線を導入(Tobii AB)

eスポーツのリプレイ解説にプレイヤーの視線を導入(Tobii AB)

アイトラッキングのグローバルリーダーであるTobii ABは、eスポーツのリプレイ解説時にプレイヤーの視線を表示させたり、リアルタイムの視線入り動画配信サービスを提供しています。

2022年7月30日から2日間にわたり開催された「X-MOMENT Rainbow Six Japan League 2022 (RJL 2022)」では、アイトラッキングによる解説コーナーが設けられました。プレイヤーの視線を可視化したことによる高度な解説が可能となり、解説時のわかりやすさが向上しています。

このようにアイトラッキングは、「プロゲーマーがどのような視線でプレイしているか」という斬新な情報をリアルタイムで届けることができ、eスポーツ業界を盛り上げることに寄与しています。

アイトラッキングについてよくある質問まとめ

アイトラッキングとは?

アイトラッキングとは、人の瞳孔の動きを検知して、視線を追跡する技術です。視線は人がどこに意識を向けているのかの判断材料となるため、アイトラッキング技術を活用すれば、人がどんなモノ・デザインに興味を引くのかを定量的に測定することが可能です。デザイン・広告・医療・マーケティングなど様々な業種で活用できる技術として開発が進んでいます。詳しくはこちらにジャンプ。

アイトラッキングの仕組みは?

アイトラッキングは、瞳孔と「プルキニエ像」の位置関係を解析することにより視線を判断しています。プルキニエ像とは、眼球に近赤外線 LED 照明を当てることで出現する反射光で、常に目の中の同じ座標(場所)に出現します。このプルキニエ像と瞳孔の中心点がどの方向にどれだけ離れているかを測定することで眼球の回転角を解析し、視線を割り出します。詳しくはこちらにジャンプ。

まとめ|アイトラッキングは様々な分野で活用できる

アイトラッキング技術は、ただ単に視線を捉えるだけでなく、他のAI技術と合わせて活用することで、ニーズ把握や認知機能評価などの複雑な調査も実施できます。

アイトラッキング技術を活用することで、顧客が本当に求めている商品やサービスを生み出せるでしょう。特に、アイトラッキングを用いた感情分析をすることにより、従来測定できなかったニーズ把握や心理的な分析が可能です。

AI Marketでは、アイトラッキング活用に強いAI開発会社の無料選定・紹介を行っています。
貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます
。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。
プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】アイトラッキング活用に強いAI開発会社の選定を依頼する
宇佐美匠也

高専、理系国立大学にて工学・農学を専攻後、AIを中心にテクノロジー調査や記事執筆を実施中。
AI開発会社やDXコンサルファームにて、AIのビジネス活用やテクノロジーの技術調査記事などを多数寄稿している。

関連記事

個別化医療とは?活用分野・AIを使う手法・導入事例を徹底解説!
  • 医療分野において、一人ひとりの患者に最適化された「個別化医療」の重要性が増しています。特に、がん治療や生活習慣病予防といった領域では、従来の画一的なアプローチでは限界があり、AIを活用した精密で効果的な治療が求められてい […]...
  • AIで薬局と薬剤師はどう変わる?効率化できる業務や、活用・導入事例を徹底解説!
  • 薬局の業務を効率化し、正確性・安全性も上げられるツールとして注目を集めているAI。「薬局の人材不足を解消したい」「無駄な業務を減らして薬剤師の労働環境を良くしたい」期待に応えて、数年前から導入され、業務の効率化を達成して […]...
  • リフォーム業界にAIは必要?課題や活用方法・導入事例を徹底解説!
  • リフォーム業界は、新型コロナウイルスの影響で巣ごもり需要が高まる一方、人手不足や資材価格高騰という課題に直面しています。この状況を打開し、業界の発展を促進するカギとなるのが、AI技術の活用です。 本記事では、リフォーム業 […]...
  • 特許検索にAIは効果的?調査の概要やLLMを活用するメリット、導入事例を徹底解説!
  • 特許検索は、企業の技術開発や事業戦略において不可欠なプロセスです。しかし、その過程では多くの課題が存在します。 例えば、膨大な特許情報を前に、目的とする情報にたどり着くまでに時間がかかったり、担当者のスキルによって検索結 […]...
    • 画像認識・解析
    • 製造業
    • 医療

    お電話で無料相談

    電話

    WEBで無料相談

    メールお問い合わせフォームへ

    AIカテゴリからAI開発会社・AIサービスを探す

    • AIエージェント
    • LLM(大規模言語モデル)
    • RAG導入・開発・精度改善
    • ChatGPT導入支援
    • 生成AI
    • Dify構築支援
    • AI開発/PoC
    • 画像認識
    • 図面読み取り
    • ロボティクス
    • GPU
    • 画像生成
    • 音声生成
    • デジタルヒューマン
    • 外観検査
    • エッジAI
    • マーケティング
    • データ分析
    • 最適化
    • レコメンド
    • 需要予測・分析
    • 広告
    • ダイナミックプライシング
    • 予知保全
    • アノテーションサービス
    • アノテーションツール
    • 学習用データセット/データ収集
    • 人材研修
    • 異常検知
    • チャットボット
    • 文字認識(OCR)
    • 音声認識
    • 自然言語処理
    • 法務・知財
    • 各種AIツール
    • プラットフォーム

    特長からAI開発会社・AIサービスを探す

    • パッケージ
    • カスタマイズ可能
    • 大企業向け
    • 中小企業向け
    • サブスクリプション

    目的からAI開発会社・AIサービスを探す

    • 事業構築
    • コストダウン
    • 売上拡大
    • 業務効率化
    • 品質向上
    • AI精度向上

    業界からAI開発会社・AIサービスを探す

    • 医療・介護
    • 不動産業
    • 製造業
    • 金融業・保険業
    • 農業・林業・漁業・鉱業
    • 建設業
    • 電気・ガス・水道
    • 運輸業
    • 小売・飲食
    • サービス業
    • IT・通信業
    • 旅行業
    • 学校・教育
    リベルクラフトウェビナー
    相談実績
    お客様の声・ご相談事例はこちら
    【無料】最適なAI会社選定をプロに依頼

    目次

    • アイトラッキングを活用できる分野6選
    • マーケティング
    • 技術伝承
    • ゲーム(eスポーツ)
    • スポーツ
    • 自動車
    • 介護
    • 安全管理
    • アイトラッキングシステムの活用事例
    • 熟練技術者の視線映像を活用して技術継承(ナック)
    • 視線や表情を基に搭乗者の感情を分析(Affectiva)
    • 視線をAI分析することでアジサイの好みを把握(愛知県農業水産局)
    • 視線データを基に認知機能を評価(アイ・ブレインサイエンス)
    • eスポーツのリプレイ解説にプレイヤーの視線を導入(Tobii AB)
    • アイトラッキングについてよくある質問まとめ
    • まとめ|アイトラッキングは様々な分野で活用できる
    TOPへ戻る

    AI MarketロゴWhite

    • x
    • Youtube
    • TikTok
    • トップページ
    • AIお役立ち記事一覧
    • パートナー掲載のご案内
    • お問い合わせ
    • 使い方/よくある質問
    • プライバシーポリシー
    • 運営会社
    • AI用語集
    • 寄稿記事募集

    AIの基本(技術・目的)を学ぶ

    • AIとは
    • 生成AIとは
    • LLM
    • RAG
    • AIエージェント
    • OpenAI Agents SDK
    • Claude MCP
    • ChatGPT
    • Deep Research比較
    • Embedding
    • VLM
    • 画像生成
    • 画像認識
    • 動画解析
    • 図面読み取り
    • 外観検査
    • 姿勢推定
    • 医療画像診断
    • LiDAR
    • 異物混入対策
    • 人流解析
    • 物体検出
    • エッジAI
    • データ分析
    • 需要予測
    • 予知保全
    • レコメンド
    • 在庫最適化
    • データセット
    • 音声認識
    • 音声合成
    • チャットボット
    • 感情認識
    • マルチモーダル
    • バーチャルヒューマン
    • アノテーション
    • Azure OpenAI Service
    • Amazon Bedrock
    • Vertex AI

    AI開発ガイド

    • AI開発の基本と流れ
    • AI開発費用
    • PoCとは
    • AI導入・開発事例
    • AI開発内製化

    厳選AI会社紹介

    • AI・生成AI開発に強い会社
    • 画像認識に強い会社
    • ChatGPT導入支援に強い会社
    • LLM・RAGの開発に強い会社
    • エッジAIに強い会社
    • 需要予測に強い会社
    • 異常検知に強い会社
    • 音声認識に強い会社
    • 外観検査に強い会社
    • マッチングシステムに強い会社
    • 予知保全に強い会社
    • マテリアルズ・インフォマティクスに強い会社
    • データ分析に強い会社
    • 画像生成に強い会社
    • アノテーションに強い会社
    • 製造業に強い会社
    • 医療・製薬業界に強い会社
    • 教育業界に強い会社
    • 小売業界に強い会社
    • 東京でAI開発に強い会社
    • 大阪でAI開発に強い会社
    • 名古屋でAI開発に強い会社
    • 九州でAI開発に強い会社
    • 北海道でAI開発に強い会社

    AIカテゴリからAI開発会社・AIサービスを探す

    • AIエージェント
    • LLM(大規模言語モデル)
    • RAG導入・開発・精度改善
    • ChatGPT導入支援
    • 生成AI
    • Dify構築支援
    • AI開発/PoC
    • 画像認識
    • ロボティクス
    • GPU
    • 画像生成
    • 音声生成
    • デジタルヒューマン
    • 外観検査
    • エッジAI
    • マーケティング
    • データ分析
    • 最適化
    • レコメンド
    • 需要予測・分析
    • 広告
    • ダイナミックプライシング
    • 予知保全
    • アノテーションサービス
    • アノテーションツール
    • 学習用データセット/データ収集
    • 人材研修
    • 異常検知
    • チャットボット
    • 文字認識(OCR)
    • 音声認識
    • 自然言語処理
    • 法務・知財
    • 各種AIツール
    • プラットフォーム

    Copyright © 2025 BizTech, Inc. All Rights Reserved.

    ※当Webサイトに記載されている会社名および商品・製品・サービス名(ロゴマーク等を含む)は、各社の商標または各権利者の登録商標です。
    ※当Webサイトに記載されている会社名および商品・製品・サービス名(ロゴマーク等を含む)には、必ずしも商標表示®、™を付記していません。