 | • レポートコード：MRC360i24AR0361 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、194ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[194ページレポート】エッジ人工知能市場規模は2023年に10.6億米ドルと推定され、2024年には13.1億米ドルに達し、CAGR 24.71％で2030年には49.8億米ドルに達すると予測される。
エッジ人工知能（AI）とは、AIアルゴリズムがハードウェア・デバイス上でローカルに処理されるシステムを指す。このデバイスは、クラウドや集中型データセンターに依存することなく、リアルタイムでデータ処理や意思決定を行う。この分散型アプローチは、スマートフォンやIoT（モノのインターネット）デバイス、自律走行車などのエッジデバイスに高度なAIや機械学習機能を直接統合することで実現できる。さまざまな業界で低遅延処理とリアルタイムの意思決定機能に対する需要が高まっていることが、エッジAI技術の開発と採用を促進している。IoTデバイスの急増と、ネットワーク帯域幅に負荷をかけずに膨大な量のデータをソースで処理する必要性が、こうした革新的ソリューションへの需要をさらに高め、エッジ人工知能市場の範囲を拡大している。しかし、エッジ・デバイスへのAIモデルの導入と維持の複雑さに加え、データのセキュリティとプライバシーに対する懸念が、市場に課題をもたらしている。こうした課題にもかかわらず、医療、自動車、製造の各分野におけるインテリジェント・アプリケーションの急増は、エッジAIに大きなビジネスチャンスをもたらしている。半導体技術の進歩とAI研究への投資の増加は、より強力で効率的なエッジAIソリューションにつながる可能性がある。
プロセッサ：エネルギー効率と性能の高さからASICの採用が増加
ASICは汎用の用途ではなく、特定の用途のために設計される。エッジAIの文脈では、ASICは高い効率を提供し、特定のAIアルゴリズムやモデル向けに最適化されている。ASICは、エネルギー効率と特定のタスクに対する高性能が重要な場合に好まれます。ASICは、IoT機器、自律走行車、スマートフォンなど、リアルタイム処理を必要とする大量生産型の組み込み機器に最適です。CPUは、処理タスクの大半を担うコンピューターの重要なコンポーネントである。エッジAIでは、CPUはより汎用的なプロセッサと見なすことができる。CPUは通常、柔軟性が重要な場合に使用される。CPUは複数のタスクを実行する能力があり、複雑な意思決定能力を必要とするアプリケーションに適しており、必ずしもASICやGPUの高速処理を必要としない。GPUはグラフィックをレンダリングするために設計されているが、並列処理能力があるため、ディープラーニング（深層学習）タスクを高速化するのに役立っている。GPUは複数の処理を同時に処理できるため、機械学習のトレーニングや推論タスクに最適なプロセッサーです。GPUは、ビデオ分析、AIモデルのトレーニング、および並列処理によって計算時間を大幅に短縮できるあらゆるアプリケーションに最適です。
出典エッジベースのバイオメトリクス・システムにより、応答時間が短縮され、ネットワークの帯域幅負荷が軽減される
バイオメトリクス・データには、指紋、顔認識、虹彩スキャン、音声パターンなど、個人のユニークな識別を可能にする物理的および行動的属性の収集と分析が含まれる。エッジAIの文脈では、バイオメトリック・データをローカルに処理することで、待ち時間が短縮され、プライバシーが強化され、断続的な接続性でも動作が保証される。モバイル・データには、位置情報、アプリの使用統計、ユーザー行動の洞察など、モバイル・デバイスから生成される膨大な情報が含まれる。モバイルデータの処理にエッジAIを活用することで、サービスのパーソナライゼーションとリアルタイムの意思決定能力を大幅に強化することができる。センサーデータとは、デバイスや環境に埋め込まれた物理センサーからの出力を指し、温度、湿度、振動、動きなど、さまざまな指標を捉えている。エッジAIは、このデータを即座に処理して効率的な運用対応を可能にする。音声認識技術により、デバイスは人間の音声コマンドを理解して処理し、実用的なデータに変換できる。エッジAIと統合することで、シームレスなインタラクションが容易になり、クラウド処理への依存度が低下する。ビデオおよび画像認識では、視覚コンテンツを分析して物体、顔、シーン、活動を識別します。エッジAIは、カメラやスマートフォンなどのデバイス上のコンテンツを直接処理することでこのタスクを加速し、監視、小売分析、自律走行などのアプリケーションをサポートします。
最終用途：サービス提供とデータ・セキュリティを重視する政府・公共部門によるエッジAIの採用増加
自動車業界では、自律走行、予知保全、ユーザー体験の向上など、さまざまな用途でエッジAIソリューションの導入が進んでいる。エッジAIは、データをローカルに処理することで変化する環境に自動車が迅速に対応することを可能にし、乗客の安全を損なう可能性のある遅延を排除する。エネルギーおよび公益事業では、グリッド運用の管理、エネルギーフローの最適化、インフラの予知保全にエッジAIを採用している。エネルギー配給網の運用効率と高度なモニタリングの必要性は最も重要であり、エッジAIはユーティリティ企業が瞬時のデータに基づいてリアルタイムの意思決定を行うのに役立つ。政府・公共部門では、エッジAIがスマートシティ構想、公共安全、交通システムに活用されている。この分野のニーズは、市民のプライバシーとセキュリティを確保しながら、サービス提供を改善することである。ヘルスケア分野では、患者モニタリング、医療画像解析、院内ロジスティクスの強化を通じてエッジAIの恩恵を受けている。エッジAIの必要性は、タイムリーな意思決定のために大量の機密性の高い医療データを迅速かつ局所的に処理する緊急性から生じている。製造業におけるエッジAIは、品質管理、予知保全、サプライチェーンの最適化を目的としている。この技術に対するニーズは、生産性と安全性を向上させるために即時分析を必要とする、工場現場で生成される大量のデータ・ポイントによって特に高まっている。通信事業者は、エッジAIをネットワークの最適化、顧客体験の向上、予測分析に利用している。
アプリケーションスマートウェアラブルへのエッジAIの導入により、より正確なデータ分析と高速処理が可能になる。
アクセス管理におけるエッジAIには、生体認証、セキュリティシステム、スマートロック技術が含まれる。民間部門と公共部門の両方でセキュリティ・プロトコルを強化する必要性が、こうしたソリューションの選好を後押ししている。エッジAIはリアルタイムのデータ処理を可能にするため、待ち時間が短縮され、意思決定速度が向上する。自律走行車（AV）におけるエッジAIとは、ローカルで処理されるAIアルゴリズムを使用して、進路計画、物体検出、意思決定などのタスクをリアルタイムで実行することを指す。研究開発の増加と、より安全な道路を求める動きから、AVにおけるエッジAIはますます好まれるようになっている。エッジAIを活用したエネルギー管理は、商業および産業環境におけるエネルギー使用の最適化と運用コストの削減を伴う。その嗜好は、持続可能でエネルギー効率の高い運用の追求に起因する。エッジAIを活用した精密農業は、作物のモニタリングや土壌の状態分析など、スマートな農業技術を可能にする。食糧安全保障と持続可能な農法に対するニーズの高まりが、その嗜好性を高めている。エッジAIを利用したスマートウェアラブルには、個人の健康指標をリアルタイムで把握できるフィットネストラッカーや医療用モニタリング機器が含まれる。パーソナライズされた健康データと利便性に対する消費者の需要が、これらのデバイスの拡大と嗜好を後押ししている。テレメトリーにおけるエッジAIは、航空宇宙や自動車などの分野で、遠隔地やアクセスできない場所からのデータ収集と処理を行う。エッジAIテレメトリーへの嗜好は、データ伝送におけるリアルタイムのデータ処理の必要性に後押しされている。エッジAIによるビデオ監視は、小売業や公共セキュリティなどの分野で、リアルタイムの脅威検出と分析に使用されている。監視システムでエッジAIが好まれているのは、誤報を減らし、即時分析を提供する効果があるためである。
地域別の洞察
アメリカ大陸のエッジ人工知能（AI）市場は、クラウドベースの技術の堅調な採用とIoTデバイスの普及が進むことにより、力強い成長を遂げている。特に北米は技術革新の拠点であり、老舗企業がエッジAIソリューションの提供を拡大している。EMEA（欧州・中東・アフリカ）地域では、エッジAI市場はダイナミックで多様な状況にある。欧州では、一般データ保護規則（GDPR）などの厳格なプライバシー規制が、ローカルデータ処理へのシフトを促進し、エッジAI技術の成長に拍車をかけている。中東では、スマートシティ構想や石油・ガス事業の強化のためにエッジでのAI活用が進んでいる。一方、アフリカでは、特にエッジAIによって効率性とアクセシビリティを大幅に改善できる農業やヘルスケアなどの分野で投資が拡大している。APAC地域は大きな可能性を示しており、中国、韓国、日本におけるAI技術の浸透と政府支援の増加により、エッジAI市場で最も高い成長率を示すと予想される。APACの大規模な製造拠点は、リアルタイムのプロセス最適化のためにAIエッジコンピューティングを積極的に取り入れている。さらに、この地域の急成長するコンシューマー・エレクトロニクス部門は、コンシューマー機器にエッジAIを組み込むための肥沃な土壌を提供している。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、エッジ人工知能市場の評価において極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、エッジ人工知能市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や、市場シェアを争う際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、エッジ人工知能市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、Adlink Technology, Inc.、Amazon Web Services Inc.、Anagog Ltd.、BrainChip Holdings Ltd.、Cato Networks, Ltd.、ClearBlade, Inc.、Cloudera, Inc.、Adapdix, Inc.によるEdge Intelligence Software, Inc.、EdgeConneX、EdgeIQ、Eta Compute Inc.、Alphabet Inc.によるGoogle LLC、Gorilla Technology Inc、Hewlett Packard Enterprise Company、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Johnson Controls International PLC、Lenovo Group Ltd.、Microsoft Corporation、Nutanix, Inc.、Octonion SA、Saguna Consulting Services LLC、Synaptics Incorporated、Tata Elxsi Limited、Cloud Software Group, Inc.によるTIBCO Software Inc.、Valores Corporativos Softtek, S.A. de C.V.、Vapor IO。
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、エッジ人工知能市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
プロセッサ ● ASIC
CPU
GPU
コンポーネント ●サービス ●サポート＆メンテナンス
システムインテグレーションとテスト
トレーニング＆コンサルティング
ソリューション ● プラットフォーム
ソフトウェアツール
バイオメトリクスデータ
モバイルデータ
センサーデータ
音声認識
映像・画像認識
自動車
エネルギー・公益事業
政府・公共機関
ヘルスケア
製造業
テレコム
アプリケーション ● アクセス管理
自律走行車
エネルギー管理
精密農業
遠隔監視・予知保全
スマートウェアラブル
遠隔測定
ビデオ監視
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.エッジ人工知能市場の市場規模および予測は？
2.エッジ人工知能市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.エッジ人工知能市場の技術動向と規制枠組みは？
4.エッジ人工知能市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.エッジ人工知能市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.ソーシャルメディアとEコマース・プラットフォームの利用拡大
5.1.1.2.エッジ・エコシステムへの人工知能の融合
5.1.1.3.クラウド上での企業ワークロードの増加
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.エッジAIソリューションに関するプライバシーとセキュリティの問題
5.1.2.2.エッジAI規格の最適化
5.1.3.ビジネスチャンス
5.1.3.1.ITと通信を結びつける5Gネットワークの出現
5.1.3.2.人工知能アプリケーションの増加
5.1.3.3.データ・プライバシーとセキュリティの強化に対する需要の高まり
5.1.4.課題
5.1.4.1.エッジAIソフトウェアの普及を遅らせる相互運用性の問題
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.プロセッサ：エネルギー効率と性能の高さからASICへの注目が高まる
5.2.2.ソース：エッジベースのバイオメトリクス・システムは、より速い応答時間を提供し、ネットワークの帯域幅 負荷を軽減する。
5.2.3.最終用途：サービス提供とデータセキュリティを重視する政府・公共部門によるエッジAIの採用が増加
5.2.4.アプリケーション：より正確なデータ分析と高速処理を提供するスマートウェアラブルへのエッジAIの展開
5.3.市場動向分析
5.4.ロシア・ウクライナ紛争の累積的影響
5.5.高インフレの累積的影響
5.6.ポーターのファイブフォース分析
5.6.1.新規参入の脅威
5.6.2.代替品の脅威
5.6.3.顧客の交渉力
5.6.4.サプライヤーの交渉力
5.6.5.業界のライバル関係
5.7.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.8.規制の枠組み分析
5.9.顧客のカスタマイズ
6.エッジ人工知能市場、プロセッサ別
6.1.はじめに
6.2.ASIC
6.3.CPU
6.4.GPU
7.エッジ人工知能市場、コンポーネント別
7.1.はじめに
7.2.サービス
7.3.ソリューション
8.エッジ人工知能市場、ソース別
8.1.はじめに
8.2.生体データ
8.3.モバイルデータ
8.4.センサーデータ
8.5.音声認識
8.6.ビデオと画像認識
9.エッジ人工知能市場、用途別
9.1.はじめに
9.2.自動車
9.3.エネルギーと公益事業
9.4.政府・公共部門
9.5.ヘルスケア
9.6.製造業
9.7.電気通信
10.エッジ人工知能市場、用途別
10.1.はじめに
10.2.アクセス管理
10.3.自律走行車
10.4.エネルギー管理
10.5.精密農業
10.6.遠隔監視と予知保全
10.7.スマートウェアラブル
10.8.遠隔測定
10.9.ビデオ監視
11.米州エッジ人工知能市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋地域のエッジ人工知能市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.ヨーロッパ、中東、アフリカのエッジ人工知能市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.市場シェア分析、2023年
14.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
14.3.競合シナリオ分析
14.3.1.次世代エッジAIソリューションを提供するBrainChipとMYWAI
14.3.2.レノボ、インテリジェントな変革を実現する次世代エッジAIソリューションを発表
14.3.3.サイダス・スペース社、エッジ人工知能（AI）企業Exo-Space社を買収
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.2.主要製品ポートフォリオ
図2.エッジ人工知能市場規模、2023年対2030年
図3.世界のエッジ人工知能市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.エッジ人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. エッジ人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図6. エッジ人工知能市場のダイナミクス
図7.エッジ人工知能の世界市場規模、プロセッサー別、2023年対2030年(%)
図8.エッジ人工知能の世界市場規模、プロセッサ別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図9.エッジ人工知能の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図10.エッジ人工知能の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.エッジ人工知能の世界市場規模、ソース別、2023年対2030年(%)
図12.エッジ人工知能の世界市場規模、ソース別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.エッジ人工知能の世界市場規模、最終用途別、2023年対2030年(%)
図14.エッジ人工知能の世界市場規模、最終用途別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図15.エッジ人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図16.エッジ人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.アメリカのエッジ人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アメリカのエッジ人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図 19.米国のエッジ人工知能市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図 20.米国のエッジ人工知能市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図21.アジア太平洋地域のエッジ人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図22. アジア太平洋地域のエッジ人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.欧州、中東、アフリカのエッジ人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.欧州、中東、アフリカのエッジ人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.エッジ人工知能市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.エッジ人工知能市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：エッジ人工知能市場：プロセッサ（ASIC、CPU、GPU）、コンポーネント（サービス、ソリューション）、ソース、エンドユース、アプリケーション別：世界予測 2024-2030
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