 | • レポートコード：MRC360i24AR1115 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、187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。
[187ページレポート] AIエッジコンピューティング市場規模は2023年に162億5000万米ドルと推定され、2024年には195億2000万米ドルに達し、CAGR 20.63%で2030年には604億3000万米ドルに達すると予測される。
AIエッジコンピューティングには、エッジコンピューティングシステム内での人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の応用が含まれる。これらのシステムは、中央集中型のクラウドベースのサーバーに依存するのではなく、ローカルレベルでのデータのリアルタイム処理と分析を可能にする。同市場は、大規模データをソースに近い場所で効率的に処理するハードウェア、ソフトウェア、サービスを包含しており、これによってさまざまな最終用途アプリケーションにパフォーマンスの向上、待ち時間の短縮、プライバシーの改善を提供する。IoTデバイスの普及率の上昇と、低消費電力で複雑なタスクを高速に実行できるAI/MLアルゴリズムの進歩が、AIエッジコンピューティングの利用を促進している。低遅延アプリケーションに対する需要の高まり、規制監督強化によるデータ・セキュリティとプライバシーに対する懸念の高まり、世界的に様々な産業でインダストリー4.0への取り組みへの注目が高まっていることが、AIエッジコンピューティングのプラットフォームを形成している。エッジインフラストラクチャの導入に伴う初期投資コストの高さと、異なるIoTデバイスからの複数のデータソースを首尾一貫したシステムに統合することの複雑さが、市場の成長を妨げている。エッジでAIタスクを処理するために特別に設計されたエネルギー効率の高いプロセッサ、メモリユニット、その他のコンポーネントの開発が進んでおり、市場成長の機会を生み出すと期待されている。
コンポーネント：リアルタイム分析のためのソフトウェア・コンポーネントの利用拡大
ハードウェア・コンポーネントは、AIエッジ・コンピューティング・システムにおいて重要な役割を果たす。ネットワークのエッジで高度な計算をサポートするために必要なインフラを提供し、リアルタイムの意思決定を可能にし、待ち時間を短縮する。ハードウェアの選択に関しては、性能、電力効率、既存のインフラとの互換性などの要素が重要な考慮事項となる。サービスには、導入コンサルティング、システム統合、保守サポート、トレーニングなど、AIエッジコンピューティング導入のさまざまな側面が含まれる。組織は、特定のニーズに合わせたエッジコンピューティングアーキテクチャの専門知識を提供するサービスプロバイダーを求めることが多い。ソフトウェアはAIエッジコンピューティングシステムのバックボーンを形成し、データ処理、機械学習アルゴリズム、リアルタイム分析を可能にします。適切なソフトウェアを選択することで、ハードウェア・コンポーネントとのシームレスな統合が保証され、計算リソースが効率的に活用されます。これらのサブカテゴリーを比較する場合、ハードウェアの選択は性能と互換性を優先する必要があります。同時に、サービスはエッジ・コンピューティング・アーキテクチャのシステム統合とサポートで組織を支援する上で重要な役割を果たし、ソフトウェア・プロバイダーはエッジ・デバイスのAIモデル展開と最適化を促進する。
データソース：モバイルデータからクリエイターへの需要の高まり
バイオメトリクス・データとは、識別や認証の目的で使用される個人の身体的または行動的特徴を指す。指紋、顔認識、虹彩スキャン、音声パターン、歩行分析などが含まれる。さまざまな業界の組織が、セキュリティのニーズや利便性の要因に基づいてバイオメトリクス技術を採用している。モバイル・データには、スマートフォンやその他のポータブル・デバイスから生成されるさまざまな情報が含まれる。ユーザー生成コンテンツ、位置情報サービスデータ、利用パターン、アプリ分析データなどが含まれる。企業はこのデータソースを、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンや顧客エンゲージメントの最適化に活用している。センサーデータは、IoTガジェット、産業機器、ウェアラブルヘルスモニターなど、さまざまな電子機器によって生成される。温度、圧力、湿度、動きなどの物理的特性に関する情報が含まれる。企業はこのデータソースを、予知保全、遠隔監視、プロセスの最適化に利用している。
アプリケーション
アクセス管理は、組織において重要なリソースへの安全なアクセスを確保し、データの整合性を維持するために極めて重要である。AIエッジ・コンピューティング・プロバイダーは、リアルタイムのモニタリングと異常検知によってアクセス制御プロセスを強化する、高度なAI搭載エッジ・コンピューティング・ソリューションを提供している。自律走行車の台頭により、リアルタイムの意思決定機能を促進するAIエッジコンピューティング・ソリューションへの需要が大きく高まっている。革新的なエネルギー管理システムは、AIエッジコンピューティング技術を活用してエネルギー消費を最適化し、発電に関連するコストを削減している。AIエッジコンピューティングは、ソースでの迅速なデータ処理を可能にし、待ち時間とネットワーク負荷を軽減することで、遠隔監視と予知保全に革命をもたらしている。テレメトリー分野では、AIエッジコンピューティングの採用により、異種ソースからの効率的なデータ収集が可能になり、大きな成長を遂げている。ビデオ監視業界は、AIエッジコンピューティング技術を活用し、エッジデバイスにリアルタイム分析を実装することで、セキュリティシステムの効率と精度を高めている。
エンドユーザー：ネットワーク運用の最適化とカスタマーエクスペリエンスの向上を目的としたIT・通信分野での利用拡大
AIエッジコンピューティングは、自動車分野、特に先進運転支援システム（ADAS）や自律走行車において極めて重要である。リアルタイム処理、低遅延通信、データ・セキュリティのニーズが、同分野におけるAIエッジ・ソリューションの採用を後押ししている。エネルギー・公益事業分野は、グリッド管理、エネルギー効率、資産の予知保全の改善により、AIエッジコンピューティングの恩恵を受ける。政府はAIエッジコンピューティングを採用し、データ・プライバシーの遵守を維持しながら、監視システムを通じて公共の安全を強化している。AIエッジコンピューティングは、リアルタイムの患者監視システム、診断ツール、遠隔医療アプリケーションを通じて医療を変革する。AIを活用したエッジコンピューティングにより、ITおよび電気通信企業はネットワーク運用の最適化、データ分析機能の強化、パーソナライズされたサービスによる顧客体験の向上を実現できる。製造業では、AIを活用したエッジコンピューティング技術を採用することで、設備の予知保全、生産効率の向上、運用コストの削減が可能になる。
地域別の洞察
米州では、米国やカナダなどの北米諸国が、研究開発活動への旺盛な投資で技術進歩をリードしている。この地域の成長を促進する要因としては、企業におけるIoTデバイスの採用率の上昇やクラウドベースのサービスの増加が挙げられる。さらに、ヘルスケアや自動車などさまざまな産業で業務効率を改善するためのリアルタイムデータ処理ソリューションに対する需要が高まっており、これがAIエッジコンピューティング技術の採用をさらに加速させている。欧州は現在、先進的なAI技術導入の最前線にあり、欧州連合（EU）諸国全体で人工知能の研究を支援するため、政府による数多くの取り組みが行われている。インダストリー4.0を実現する企業も、製造部門でAIを活用した自動化ソリューションを推進しており、エッジコンピューティング機能に対する需要の高まりにつながっている。中東・アフリカでは、AI技術の導入はまだ初期段階にあるものの、デジタル変革イニシアティブに対する政府支援の増加やスマートシティプロジェクトへの投資の増加により、高い成長の可能性が見込まれている。アジア太平洋地域は、急速な産業化、スマートフォンの普及率向上、通信インフラの進歩により、予測期間中にAIエッジコンピューティング市場で急速な成長率を示している。中国、日本、韓国は、研究開発活動を支援し、産業全体のIoTアプリケーションに焦点を当てた政府の政策により、強力なAI開発を推進している。さらに、オーストラリアやシンガポールなどの新興国は、AI主導のソリューションを組み込んだスマートシティの枠組み作りに注力しており、この分野の成長機会を促進している。
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、AIエッジコンピューティング市場を評価する上で極めて重要である。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する。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、AIエッジコンピューティング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、顧客基盤、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、AIエッジコンピューティング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、ABB Ltd.、ADLINK Technology Inc.、Advantech Co., Ltd.、Akamai Technologies, Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Atos SE、Broadcom Inc.、Cisco Systems, Inc.、Cloudera, Inc.、Dell Inc.、EdgeConneX, Inc.、EdgeCortix, Inc.、Fastly, Inc.、General Electric Company、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Honeywell International Inc.、Huawei Technologies Co、Ltd.、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Lenovo Group Limited、Microsoft Corporation、NVIDIA Corporation、Robert Bosch GmbH、Rockwell Automation, Inc.、SAP SE、Schneider Electric SE、Siemens AG、Sterlite Technologies Limited、Tata Elxsi Limited、Teksun Inc.、Telefonaktiebolaget LM Ericsson、Unigen Corporation。
市場区分とカバー範囲
この調査レポートは、AIエッジコンピューティング市場を分類し、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：
コンポーネント ●ハードウェア
サービス
ソフトウェア
データソース ●バイオメトリックデータ
モバイルデータ
センサーデータ
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
遠隔監視・予知保全
遠隔測定
ビデオ監視
エンドユーザー ● 自動車
エネルギー＆ユーティリティ
政府・公共
ヘルスケア
IT・通信
製造業
地域 ● 米州 ● 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.AIエッジコンピューティング市場の市場規模と予測は？
2.AIエッジコンピューティング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、分野はどれか？
3.AIエッジコンピューティング市場の技術動向と規制枠組みは？
4.AIエッジコンピューティング市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.AIエッジコンピューティング市場への参入には、どのような形態や戦略的な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.顧客のスマートデバイス志向の高まり
5.1.1.2.世界的なデジタルインフラにおける予知保全の採用の増加
5.1.1.3.企業におけるコストと業務の効率化の必要性
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.膨大なデータ生成による遅延問題
5.1.3.機会
5.1.3.1.様々なエンドユーザー産業におけるAIエッジコンピューティング統合への投資
5.1.3.2.スマートシティにおけるインテリジェントな交通制御と駐車場通信のためのAIエッジコンピューティングの採用
5.1.4.課題
5.1.4.1.AIエッジコンピューティングに関連するデータプライバシーとセキュリティの懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.コンポーネント：リアルタイム分析のためのソフトウェアコンポーネントの利用拡大
5.2.2.データソース：モバイルデータへの需要の高まり
5.2.3.アプリケーション
5.2.4.エンドユーザー: ネットワーク運用の最適化とカスタマーエクスペリエンスの向上を目的としたIT・通信セクターの利用拡大
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.AIエッジコンピューティング市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.AIエッジコンピューティング市場、データソース別
7.1.はじめに
7.2.バイオメトリックデータ
7.3.モバイルデータ
7.4.センサーデータ
8.AIエッジコンピューティング市場、アプリケーション別
8.1.はじめに
8.2.アクセス管理
8.3.自律走行車
8.4.エネルギー管理
8.5.遠隔監視と予知保全
8.6.遠隔測定
8.7.ビデオ監視
9.AIエッジコンピューティング市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.自動車
9.3.エネルギー・公益事業
9.4.政府・公共機関
9.5.ヘルスケア
9.6.IT・通信
9.7.製造業
10.米州のAIエッジコンピューティング市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域のAIエッジコンピューティング市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.ヨーロッパ、中東、アフリカのAIエッジコンピューティング市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析（2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.EdgeCortix が技術開発とグローバル展開のために 2000 万米ドルを調達
13.3.2.レノボがエッジでAIを実現、データに次世代インテリジェンスをもたらす 13.3.3.
13.3.3.ユニゲン、コンパクトなエッジAIコンピューティング・ソリューションを発表
13.4.戦略分析と提言
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.AIエッジコンピューティング市場規模、2023年対2030年
図3.世界のAIエッジコンピューティング市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. AIエッジコンピューティングの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図6.AIエッジコンピューティング市場ダイナミクス
図7.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、データソース別、2023年対2030年(%)
図10.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、データソース別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、アプリケーション別、2023年対2030年(%)
図12.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、アプリケーション別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年(%)
図14.AIエッジコンピューティングの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.アメリカのAIエッジコンピューティング市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図16.アメリカのAIエッジコンピューティング市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.米国のAIエッジコンピューティング市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図 18.米国のAIエッジコンピューティング市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 19.アジア太平洋地域のAIエッジコンピューティング市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 20.アジア太平洋地域のAIエッジコンピューティング市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 21.欧州、中東、アフリカのAIエッジコンピューティング市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東、アフリカのAIエッジコンピューティング市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図23.AIエッジコンピューティング市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.AIエッジコンピューティング市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：AIエッジコンピューティング市場：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、データソース別（生体データ、モバイルデータ、センサーデータ）、アプリケーション別、エンドユーザー別 – 2024年～2030年の世界予測
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