 | • レポートコード：MRC360i24AR0676 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、193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。
[193ページレポート】モバイル人工知能市場規模は2023年に174.6億米ドルと推定され、2024年には214.1億米ドルに達し、CAGR 24.61%で2030年には815.1億米ドルに達すると予測される。
モバイル人工知能（AI）とは、モバイル機器に高度なAIアルゴリズムとモデルを導入し、これらの機器がデータから学習し、予測を行い、リアルタイムで自律的な意思決定を行えるようにすることを指す。この革新的なテクノロジーは、パーソナライズされたコンテンツ、デバイス性能の向上、リアルタイムの言語翻訳や画像認識などの斬新なアプリケーションを通じて、ユーザー体験を向上させる。モバイルAIの普及は、主にモバイル・コンピューティング・パワーの飛躍的な増加、AIと機械学習技術の進歩、よりスマートでコンテキストを意識したモバイル・アプリケーションに対する需要の高まりによって促進されている。ホームオートメーションデバイスの人気の高まりも、モバイルAIの利用を拡大している。モバイルAIは、その利点とは裏腹に、プライバシーへの懸念、クラウドベースのシステムと比較した場合の処理能力の制限、デバイスのバッテリー寿命に影響を与えるエネルギー消費の高さなどの課題に直面している。これらの課題に対処するためには、AIアルゴリズムをモバイルプラットフォーム向けに最適化し、データセキュリティとプライバシー対策を徹底し、エネルギー効率の高いAIモデルを開発する必要がある。モバイルAI技術の進歩と、車載機器やウェアラブル機器での飛躍的な利用は、商業化の絶大な機会を生み出すと期待されている。モバイルAIプロバイダーと業界を超えたモバイル機器企業との提携により、改良型モバイルAIバージョンの開発が加速している。
テクノロジー・ノード：最高の性能と効率を実現する7nmプロセスの採用
10nmテクノロジーノードは、ハイエンドスマートフォンのSoC（Systems on Chips）で性能と電力効率のバランスを目指すメーカーが主に利用している。10nmチップを採用したデバイスは、従来品と比較して処理速度の高速化とバッテリー寿命の向上を実現している。このテクノロジー・ノードは、電力効率と性能が重要なフラッグシップ・スマートフォンやポータブル・コンピューティング・デバイスに適しています。20～28nmテクノロジー・ノードは、ミッドレンジからローエンドのモバイル機器市場に対応し、コスト効率と性能のバランスをとる。10nmや7nmテクノロジーに比べると先進性は劣るものの、20～28nmチップは、基本的なAIタスクを含む日常的なモバイル・アプリケーションには十分です。このノードは、デバイスの値ごろ感が重要な関心事である大衆市場をターゲットとするメーカーに好まれている。7nmテクノロジー・ノードは、モバイルAIで使用される現在のチップ製造技術で大幅に使用されており、これまでにない性能とエネルギー効率を提供する。7nmノードは、プレミアム・スマートフォンや、高度なAIや機械学習タスクなど、集中的な計算能力を必要とするデバイスに適しています。7nmノードは、より複雑なAIアルゴリズムをデバイス上で実行することを可能にし、より高速で正確なAI処理によってユーザー体験を向上させます。
機能性：業界全体で高まる画像認識技術の有用性
画像認識技術は、モバイル・デバイスが人間の視覚をシミュレートする方法で画像を識別・処理することを可能にする。セキュリティ認証（顔認識）からリアルタイムの物体識別まで、さまざまな産業で幅広く利用されている。インテリジェント・バーチャル・アシスタント（IVA）はAIを採用し、音声やテキストによる対話を通じてパーソナライズされた支援やサービスを提供する。IVAは、リマインダーの設定、おすすめ情報の提供、スマートホームデバイスの制御など、さまざまなタスクを実行できる。予測テキスト技術は、ユーザーの入力習慣やよく使われるフレーズに基づいて次の単語を提案することで、モバイル機器での入力効率を高める。音声認識技術は、デバイスが話し言葉によるコマンドを理解し応答することを可能にする。ハンズフリー操作とアクセシビリティを実現する消費財や、安全性と利便性を向上させる車載機器の基礎となっている。
デバイスの種類AIがパフォーマンスとユーザー体験を最適化するために、スマートフォンのフラッグシップモデルにAIを統合
モバイルAIは、ナビゲーションや先進運転支援システム（ADAS）を含む自動車分野の様々なシステムに革命をもたらし、ドライバーと同乗者の安全性と利便性を高めている。カメラにおけるモバイルAIは、自動シーン検出、物体認識、リアルタイムフィルターなどの画像処理機能の強化に重点を置いている。消費者は、手動で調整することなく高品質の写真撮影を求めている。ドローンは、自律飛行、障害物回避、監視から配送まで幅広い用途のリアルタイムデータ処理にモバイルAIを採用している。ヘルスケア機器におけるモバイルAIは、患者のモニタリング、診断、個別治療に重点を置いており、遠隔医療やウェアラブル・ヘルス・トラッカーに対する需要の高まりに対応している。スマートサーモスタット、照明、セキュリティシステムなど、モバイルAIを搭載したホームオートメーションデバイスは、利便性、エネルギー効率、セキュリティ強化を提供する。消費者は、自分の習慣を学習し適応できる機器を好む。モバイルAIを搭載したスマートグラスは、拡張現実（AR）体験、リアルタイム通知、ハンズフリー操作を提供し、消費者市場と企業市場の両方にアピールする。スマートフォンはモバイルAIの最前線にあり、バーチャルアシスタント、カメラの改良、予測テキストによってユーザー体験を向上させている。タブレットやパソコンにおけるAIの統合は、生産性の向上、顔認識、パーソナライズされたコンテンツ配信に重点を置いている。ユーザーは処理能力とAI主導のセキュリティ機能を優先する。ウェアラブル・デバイスは、健康追跡、フィットネス・コーチング、通知の提供などにモバイルAIを活用し、ウェルネスとコネクティビティに対する消費者の欲求を反映している。
アプリケーション：ソーシャルメディアやプロフェッショナルな写真撮影に高品質なビジュアルコンテンツを提供するAIベースのカメラモデルの台頭
モバイルAIは、高度な画像処理技術によってカメラ機能を大幅に向上させ、低照度撮影の強化、ポートレートモード、リアルタイムフィルターなどの機能を実現する。これらの機能は、モバイル機器での高品質な写真撮影に対するユーザーニーズの高まりに対応するものです。モバイル・アプリケーションにおけるAIは、ショッピング体験のパーソナライズ、ターゲット広告の配信、チャットボットによる顧客サービスの強化により、eコマースおよび小売業界を変革する。モバイルAIは、よりスマートな非プレイアブルキャラクター（NPC）の行動、ゲーム開発ツール、パーソナライズされたゲームコンテンツを通じてゲーム体験を向上させ、ゲーマーの多様な嗜好に対応する。健康とフィットネスにおけるモバイルAIアプリケーションは、パーソナライズされた健康モニタリング、ワークアウトの推奨、栄養アドバイスを提供し、健康志向の高まりに貢献する。モバイルAIはリアルタイムの言語翻訳とパーソナライズされた言語学習体験を促進し、言語の壁を取り払い、グローバルなコミュニケーションを促進する。パーソナルアシスタントやチャットボットにAIを組み込むことで、ユーザーとデバイスのインタラクションが強化され、パーソナライズされた情報の提供やタスクの自動化により、効率が向上する。モバイルAIは、生体データと行動分析を活用することでセキュリティと認証手順を大幅に改善し、デバイスやアプリケーションへの安全でユーザーフレンドリーなアクセスを保証する。
業界ユーザーエンゲージメントと購買パーソナライゼーションを目的とした小売分野でのモバイルAIの普及
農業におけるモバイルAIは、アプリケーションがモバイルデバイスに装着されるため、精密農業、家畜モニタリング、作物モニタリング、農業用ドローンへの採用が進んでいる。教育分野では、モバイルAIアプリケーションはパーソナライズされた学習、管理タスクの自動化、生徒のエンゲージメント追跡を対象としている。カスタマイズされた学習体験と管理の効率化のために使用される。エンターテインメント分野のモバイルAIは、コンテンツのパーソナライゼーション、拡張現実（AR）体験、ゲーム開発に重点を置いている。金融分野では、モバイルAIアプリケーションは、不正検知、顧客サービスの自動化、パーソナライズされたバンキング・サービスにとって極めて重要である。この分野では、セキュリティ、業務効率、顧客満足度の向上を目指している。ヘルスケア業界では、診断支援、患者モニタリング、健康管理プラットフォームにモバイルAIを活用し、診断精度の向上と患者ケアの効率化に重点を置いている。製造業のAIは、予知保全、品質管理、サプライチェーンの最適化に重点を置いている。移動・輸送分野では、自律走行車、交通管理、ライドシェアサービスの最適化にモバイルAIが活用されている。小売業では、モバイルAIアプリケーションがパーソナライズされたショッピング体験、在庫管理、顧客サービスのチャットボットを支援する。この業界は、顧客満足度の向上と業務の合理化を目指している。
地域別の洞察
南北アメリカ大陸は、先駆的なハイテク企業や新興企業によって育成されたモバイルAIの革新と応用における主要地域である。この地域は、大規模な研究開発投資とAI新興企業を支援する強固なエコシステムの恩恵を受けており、モバイル技術におけるAIアプリケーションの開発と展開における優位性を後押ししている。中国や韓国などの国々が主導するAPAC地域は、AI技術における政府の実質的な支援と相まって急速な普及率を示しており、モバイルAIの生産と利用において大きな力となっている。APACでは、家電やモバイル・サービスにおけるAIの統合に重点が置かれている。APACではまた、特にヘルスケアと小売セクターにおいて、エンジェル投資家が支援するAIの小規模新興企業の台頭が見られる。同地域のゲーム分野ではAR＆VR技術が人気を集めており、モバイルAIの採用はさらに進むと予想される。欧州・中東・アフリカ地域（EMEA）は、その多様な環境から、特にEUでは規制が強化されており、モバイル技術へのAI統合のペースに影響を及ぼしている。この地域は、研究と倫理的なAIガイドラインの策定において優れており、イノベーションと規制の間でバランスの取れたアプローチを示している。EMEAの企業は、モバイル・アプリケーションにおけるユーザーのプライバシーとデータ・セキュリティを強化するため、厳しいGDPR基準に沿ったAIの採用に重点的に投資している。
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、モバイル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、ベンダーの包括的な評価を提供します。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、モバイル人工知能市場におけるベンダーの現状について洞察に満ちた詳細な調査を提供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、各社の業績と市場シェア争いの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、モバイル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。これには、Advanced Micro Devices, Inc.、AIMobile Co., Ltd.、AIStorm Inc.、Apple Inc.、AT&T Inc.、Blaize, Inc.、Cerebras Systems Inc.、DataRobot, Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、Graphcore Ltd.、Huawei Technologies Co. Ltd.、Imagination Technologies Ltd.、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Kneron, Inc、MediaTek Inc.、Meta Platforms, Inc.、Microsoft Corporation、Nvidia Corporation、Passio, Inc.、Qualcomm Incorporated、rabbitAI GmbH、Rockchip Electronics Co.Ltd.、SambaNova Systems, Inc.、Samsung Electronics Co.Ltd.、Shanghai Thinkforce Electronic Technology Co.Ltd.、Turing Video、Zhongke Cambrian Technology Co.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、モバイル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：
テクノロジーノード ● 10nm
20-28nm
7nm
機能 ● 画像認識
インテリジェント・バーチャル・アシスタント
予測テキスト
音声認識
デバイスタイプ ● 自動車
カメラ
ドローン
ヘルスケア機器
ホームオートメーション機器
スマートグラス
スマートフォン
タブレット・パソコン
ウェアラブル端末
アプリケーション ● カメラ・画像処理
Eコマース＆リテール
ゲーム
健康・フィットネス
言語翻訳・学習
パーソナルアシスタント＆チャットボット
セキュリティと認証
産業 ● 農業
教育
エンターテインメント
金融
医療
製造業
モビリティ＆トランスポーテーション
小売業
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.モバイル人工知能市場の市場規模および予測は？
2.モバイル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.モバイル人工知能市場の技術動向と規制枠組みは？
4.モバイル人工知能市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.モバイル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.革新的でスマートな機能を備えたスマートフォンの急速な普及
5.1.1.2.ホームオートメーション機器へのモバイルAIの導入の増加
5.1.1.3.インテリジェントなバーチャルアシスタント技術への需要の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.モバイル機器へのAI技術の複雑な統合と配置
5.1.3.機会
5.1.3.1.モバイルAIの進歩に向けた継続的な研究開発
5.1.3.2.ウェアラブルや車載アプリケーションにおけるモバイルAIの新たな組み込み
5.1.4.課題
5.1.4.1.プライバシーやデータセキュリティの侵害に関する懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.テクノロジー・ノード：最高の性能と効率を実現する7nmプロセスの採用
5.2.2.機能性：業界全体における画像認識技術の有用性の高まり
5.2.3.デバイスの種類：スマートフォンのフラッグシップモデルにAIが統合され、AIがパフォーマンスとユーザー体験を最適化する
5.2.4.アプリケーション：ソーシャルメディアやプロフェッショナルな写真撮影のための高品質なビジュアルコンテンツを提供するAIベースのカメラモデルの台頭
5.2.5.産業：ユーザーのエンゲージメントと購買のパーソナライゼーションを目的とした小売分野でのモバイルAIの普及
5.3.市場動向分析
5.3.1.拡大するスマートフォンユーザー、確立されたヘルスケアとゲーム産業、米州地域における大手企業の強固な足場
5.3.2.APAC地域におけるモバイルAIの需要を牽引する自動車産業の大幅な拡大
5.3.3.EMEAにおけるデータプライバシーに関する強固な規制フレームワークと遠隔医療向けのAI主導型デジタルサービスの台頭
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制枠組み分析
6.モバイル人工知能市場、テクノロジーノード別
6.1.はじめに
6.2.10nm
6.3.20-28nm
6.4.7nm
7.モバイル人工知能市場、機能別
7.1.はじめに
7.2.画像認識
7.3.インテリジェント・バーチャルアシスタント
7.4.予測テキスト
7.5.音声認識
8.モバイル人工知能市場、デバイスタイプ別
8.1.はじめに
8.2.自動車
8.3.カメラ
8.4.ドローン
8.5.ヘルスケア機器
8.6.ホームオートメーション機器
8.7.スマートグラス
8.8.スマートフォン
8.9.タブレット・パソコン
8.10.ウェアラブル端末
9.モバイル人工知能市場、用途別
9.1.はじめに
9.2.カメラ・画像処理
9.3.電子商取引と小売
9.4.ゲーム
9.5.ヘルス＆フィットネス
9.6.言語翻訳と学習
9.7.パーソナルアシスタント＆チャットボット
9.8.セキュリティと認証
10.モバイル人工知能市場、産業別
10.1.はじめに
10.2.農業
10.3.教育
10.4.娯楽
10.5.金融
10.6. ヘルスケア
10.7.製造業
10.8.モビリティ＆トランスポーテーション
10.9.小売
11.米州のモバイル人工知能市場
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モバイル人工知能市場
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、アフリカのモバイル人工知能市場
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.アップル、iOS 18に向けiPhone向けジェネレーティブAIへの取り組みを強化
14.3.2.グーグルのGemini ProとImagen 2、サムスンの新型Galaxy S24シリーズの新しいテキスト、音声、画像機能の制作に導入へ
14.3.3.インテル、新しいAI中心コア・ウルトラ・モバイル・プロセッサーを発表
14.3.4.グーグル、AIスタートアップCharacter.AIへの出資を交渉中
14.3.5.HumaneがAiピンを発売 – パーソナルAIデバイスの新たな始まりを告げる
14.3.6.NSF、人工知能研究能力の強化と多様化に1,600万ドルを拠出すると発表
14.3.7.マイクロン、クアルコムと協業し、フラッグシップ・スマートフォン向けにエッジでのジェネレーティブAIを加速
14.3.8.レベルパス、AIを活用した調達プラットフォーム向けに4,450万米ドルの資金を確保
14.3.9.グーグルの新しいバーチャル・アシスタント、バード・アル・ツールを搭載へ
14.3.10.グーグル、AI新機能搭載のスマートウォッチ「Pixel 8」を発表
14.3.11.GenAI、AIを搭載したバーチャルアシスタントSpeakgptの買収を発表
14.3.12.ズーム、AIベースのコラボレーション・スマート・コンパニオンを発表
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.モバイル人工知能市場規模、2023年対2030年
図3.モバイル人工知能の世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.モバイル人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. モバイル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. モバイル人工知能市場のダイナミクス
図7.モバイル人工知能の世界市場規模、テクノロジーノード別、2023年対2030年(%)
図8.モバイル人工知能の世界市場規模、テクノロジーノード別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図9.モバイル人工知能の世界市場規模、機能性別、2023年対2030年 (%)
図10.モバイル人工知能の世界市場規模、機能性別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.モバイル人工知能の世界市場規模、デバイスタイプ別、2023年対2030年 (%)
図12.モバイル人工知能の世界市場規模、デバイスタイプ別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.モバイル人工知能の世界市場規模、アプリケーション別、2023年対2030年 (%)
図14.モバイル人工知能の世界市場規模、アプリケーション別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.モバイル人工知能の世界市場規模、産業別、2023年対2030年 (%)
図16.モバイル人工知能の世界市場規模、産業別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.アメリカのモバイル人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アメリカのモバイル人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.米国のモバイル人工知能市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図20.米国のモバイル人工知能市場規模、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モバイル人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図22. アジア太平洋地域のモバイル人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.欧州、中東、アフリカのモバイル人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.欧州、中東、アフリカのモバイル人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.モバイル人工知能市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.モバイル人工知能市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：モバイル人工知能市場：技術ノード別（10nm、20～28nm、7nm）、機能別（画像認識、インテリジェントバーチャルアシスタント、予測テキスト）、デバイスタイプ別、用途別、産業別 – 2024～2030年の世界予測
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