第1章:序論
1.1. レポートの概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーにとっての主なメリット
1.4. 調査方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章:エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章:市場概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資先
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの交渉力(中~高)
3.3.2. 新規参入の脅威(中~高)
3.3.3. 代替品の脅威(中~高)
3.3.4.競争の激しさ(低~高)
3.3.5. 買い手の交渉力(低~中)
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. ウェアラブルデバイスの増加
3.4.1.2. 人工知能(AI)および機械学習技術の需要増加
3.4.1.3. ビッグデータ分析用ニューロモルフィックチップの需要急増
3.4.2. 制約要因
3.4.2.1. 高い製造コスト
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 自動車業界におけるニューロモルフィックチップの採用急増
第4章:エンドユーザー別ニューロモルフィックチップ市場
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. コンシューマーエレクトロニクス
4.2.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
4.2.2.地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. 自動車
4.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. IT・通信
4.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
4.5. 航空宇宙・防衛
4.5.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.5.2. 地域別市場規模と予測
4.5.3. 国別市場シェア分析
4.6. 産業
4.6.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.6.2. 地域別市場規模と予測
4.6.3. 国別市場シェア分析
4.7. ヘルスケア
4.7.1.主要市場動向、成長要因、機会
4.7.2. 地域別市場規模と予測
4.7.3. 国別市場シェア分析
4.8. その他
4.8.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.8.2. 地域別市場規模と予測
4.8.3. 国別市場シェア分析
第5章:ニューロモルフィックチップ市場(地域別)
5.1. 概要
5.1.1. 地域別市場規模と予測
5.2. 北米
5.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.2.2. エンドユーザー別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場規模と予測
5.2.3.1. 米国
5.2.3.1.1. エンドユーザー別市場規模と予測
5.2.3.2. カナダ
5.2.3.2.1.市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.2.3.3. メキシコ
5.2.3.3.1. 市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.3. ヨーロッパ
5.3.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.3.3. 市場規模と予測(国別)
5.3.3.1. 英国
5.3.3.1.1. 市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.3.3.2. ドイツ
5.3.3.2.1. 市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.3.3.3. フランス
5.3.3.3.1. 市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.3.3.4. イタリア
5.3.3.4.1. 市場規模と予測(エンドユーザー別)
5.3.3.5. その他のヨーロッパ
5.3.3.5.1.エンドユーザー別市場規模および予測
5.4. アジア太平洋地域
5.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.4.2. エンドユーザー別市場規模および予測
5.4.3. 国別市場規模および予測
5.4.3.1. 中国
5.4.3.1.1. エンドユーザー別市場規模および予測
5.4.3.2. 日本
5.4.3.2.1. エンドユーザー別市場規模および予測
5.4.3.3. インド
5.4.3.3.1. エンドユーザー別市場規模および予測
5.4.3.4. 韓国
5.4.3.4.1. エンドユーザー別市場規模および予測
5.4.3.5. 台湾
5.4.3.5.1. エンドユーザー別市場規模および予測
5.4.3.6.アジア太平洋地域の残り
5.4.3.6.1. エンドユーザー別市場規模と予測
5.5. LAMEA
5.5.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.5.2. エンドユーザー別市場規模と予測
5.5.3. 国別市場規模と予測
5.5.3.1. ラテンアメリカ
5.5.3.1.1. エンドユーザー別市場規模と予測
5.5.3.2. 中東
5.5.3.2.1. エンドユーザー別市場規模と予測
5.5.3.3. アフリカ
5.5.3.3.1. エンドユーザー別市場規模と予測
第6章:競争環境
6.1. はじめに
6.2. 主要な勝利戦略
6.3. 上位10社の製品マッピング
6.4. 競合ダッシュボード
6.5.競合ヒートマップ
6.6. 2022年における主要プレーヤーのポジショニング
第7章:企業プロフィール
7.1. インテルコーポレーション
7.1.1. 会社概要
7.1.2. 主要役員
7.1.3. 会社概要
7.1.4. 事業セグメント
7.1.5. 製品ポートフォリオ
7.1.6. 業績
7.1.7. 主要な戦略的動きと展開
7.2. SK HYNIX INC.
7.2.1. 会社概要
7.2.2. 主要役員
7.2.3. 会社概要
7.2.4. 事業セグメント
7.2.5. 製品ポートフォリオ
7.2.6. 業績
7.2.7. 主要な戦略的動きと展開
7.3. IBMコーポレーション
7.3.1. 会社概要
7.3.2. 主要役員
7.3.3.会社概要
7.3.4. 事業セグメント
7.3.5. 製品ポートフォリオ
7.3.6. 業績
7.3.7. 主要な戦略的動きと展開
7.4. Samsung Electronics Co. Ltd.
7.4.1. 会社概要
7.4.2. 主要役員
7.4.3. 会社概要
7.4.4. 事業セグメント
7.4.5. 製品ポートフォリオ
7.4.6. 業績
7.5. SynSense
7.5.1. 会社概要
7.5.2. 主要役員
7.5.3. 会社概要
7.5.4. 事業セグメント
7.5.5. 製品ポートフォリオ
7.5.6. 主要な戦略的動きと展開
7.6. GrAI Matter Labs
7.6.1. 会社概要
7.6.2. 主要役員
7.6.3.会社概要
7.6.4. 事業セグメント
7.6.5. 製品ポートフォリオ
7.7. BrainChip, Inc.
7.7.1. 会社概要
7.7.2. 主要役員
7.7.3. 会社概要
7.7.4. 事業セグメント
7.7.5. 製品ポートフォリオ
7.7.6. 業績
7.7.7. 主要な戦略的動きと展開
7.8. General Vision Inc.
7.8.1. 会社概要
7.8.2. 主要役員
7.8.3. 会社概要
7.8.4. 事業セグメント
7.8.5. 製品ポートフォリオ
7.9. HRL Laboratories, LLC
7.9.1. 会社概要
7.9.2. 主要役員
7.9.3. 会社概要
7.9.4. 事業セグメント
7.9.5. 製品ポートフォリオ
7.10.クアルコム・インコーポレーテッド
7.10.1. 会社概要
7.10.2. 主要役員
7.10.3. 会社概要
7.10.4. 事業セグメント
7.10.5. 製品ポートフォリオ
7.10.6. 業績
1.1. Report description
1.2. Key market segments
1.3. Key benefits to the stakeholders
1.4. Research methodology
1.4.1. Primary research
1.4.2. Secondary research
1.4.3. Analyst tools and models
CHAPTER 2: EXECUTIVE SUMMARY
2.1. CXO Perspective
CHAPTER 3: MARKET OVERVIEW
3.1. Market definition and scope
3.2. Key findings
3.2.1. Top impacting factors
3.2.2. Top investment pockets
3.3. Porter’s five forces analysis
3.3.1. Moderate to high bargaining power of suppliers
3.3.2. Moderate to high threat of new entrants
3.3.3. Modearte to high threat of substitutes
3.3.4. Low to high intensity of rivalry
3.3.5. Low to moderate bargaining power of buyers
3.4. Market dynamics
3.4.1. Drivers
3.4.1.1. Increase in number of wearable devices
3.4.1.2. Rise in demand for artificial intelligence and machine learning technology
3.4.1.3. Surge in demand for neuromorphic chip for big data analysis
3.4.2. Restraints
3.4.2.1. High manufacturing cost
3.4.3. Opportunities
3.4.3.1. Surge in adoption of neuromorphic chip in automotive industry
CHAPTER 4: NEUROMORPHIC CHIP MARKET, BY END USER
4.1. Overview
4.1.1. Market size and forecast
4.2. Consumer Electronics
4.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.2.2. Market size and forecast, by region
4.2.3. Market share analysis by country
4.3. Automotive
4.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.3.2. Market size and forecast, by region
4.3.3. Market share analysis by country
4.4. IT and Telecom
4.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.4.2. Market size and forecast, by region
4.4.3. Market share analysis by country
4.5. Aerospace and Defense
4.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.5.2. Market size and forecast, by region
4.5.3. Market share analysis by country
4.6. Industrial
4.6.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.6.2. Market size and forecast, by region
4.6.3. Market share analysis by country
4.7. Healthcare
4.7.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.7.2. Market size and forecast, by region
4.7.3. Market share analysis by country
4.8. Others
4.8.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.8.2. Market size and forecast, by region
4.8.3. Market share analysis by country
CHAPTER 5: NEUROMORPHIC CHIP MARKET, BY REGION
5.1. Overview
5.1.1. Market size and forecast By Region
5.2. North America
5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.2.2. Market size and forecast, by End user
5.2.3. Market size and forecast, by country
5.2.3.1. U.S.
5.2.3.1.1. Market size and forecast, by End user
5.2.3.2. Canada
5.2.3.2.1. Market size and forecast, by End user
5.2.3.3. Mexico
5.2.3.3.1. Market size and forecast, by End user
5.3. Europe
5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.3.2. Market size and forecast, by End user
5.3.3. Market size and forecast, by country
5.3.3.1. UK
5.3.3.1.1. Market size and forecast, by End user
5.3.3.2. Germany
5.3.3.2.1. Market size and forecast, by End user
5.3.3.3. France
5.3.3.3.1. Market size and forecast, by End user
5.3.3.4. Italy
5.3.3.4.1. Market size and forecast, by End user
5.3.3.5. Rest of Europe
5.3.3.5.1. Market size and forecast, by End user
5.4. Asia-Pacific
5.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.4.2. Market size and forecast, by End user
5.4.3. Market size and forecast, by country
5.4.3.1. China
5.4.3.1.1. Market size and forecast, by End user
5.4.3.2. Japan
5.4.3.2.1. Market size and forecast, by End user
5.4.3.3. India
5.4.3.3.1. Market size and forecast, by End user
5.4.3.4. South Korea
5.4.3.4.1. Market size and forecast, by End user
5.4.3.5. Taiwan
5.4.3.5.1. Market size and forecast, by End user
5.4.3.6. Rest of Asia-Pacific
5.4.3.6.1. Market size and forecast, by End user
5.5. LAMEA
5.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.5.2. Market size and forecast, by End user
5.5.3. Market size and forecast, by country
5.5.3.1. Latin America
5.5.3.1.1. Market size and forecast, by End user
5.5.3.2. Middle East
5.5.3.2.1. Market size and forecast, by End user
5.5.3.3. Africa
5.5.3.3.1. Market size and forecast, by End user
CHAPTER 6: COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1. Introduction
6.2. Top winning strategies
6.3. Product mapping of top 10 player
6.4. Competitive dashboard
6.5. Competitive heatmap
6.6. Top player positioning, 2022
CHAPTER 7: COMPANY PROFILES
7.1. Intel Corporation
7.1.1. Company overview
7.1.2. Key executives
7.1.3. Company snapshot
7.1.4. Operating business segments
7.1.5. Product portfolio
7.1.6. Business performance
7.1.7. Key strategic moves and developments
7.2. SK HYNIX INC.
7.2.1. Company overview
7.2.2. Key executives
7.2.3. Company snapshot
7.2.4. Operating business segments
7.2.5. Product portfolio
7.2.6. Business performance
7.2.7. Key strategic moves and developments
7.3. IBM Corporation
7.3.1. Company overview
7.3.2. Key executives
7.3.3. Company snapshot
7.3.4. Operating business segments
7.3.5. Product portfolio
7.3.6. Business performance
7.3.7. Key strategic moves and developments
7.4. Samsung Electronics Co. Ltd
7.4.1. Company overview
7.4.2. Key executives
7.4.3. Company snapshot
7.4.4. Operating business segments
7.4.5. Product portfolio
7.4.6. Business performance
7.5. SynSense
7.5.1. Company overview
7.5.2. Key executives
7.5.3. Company snapshot
7.5.4. Operating business segments
7.5.5. Product portfolio
7.5.6. Key strategic moves and developments
7.6. GrAI Matter Labs
7.6.1. Company overview
7.6.2. Key executives
7.6.3. Company snapshot
7.6.4. Operating business segments
7.6.5. Product portfolio
7.7. BrainChip, Inc
7.7.1. Company overview
7.7.2. Key executives
7.7.3. Company snapshot
7.7.4. Operating business segments
7.7.5. Product portfolio
7.7.6. Business performance
7.7.7. Key strategic moves and developments
7.8. General Vision Inc.
7.8.1. Company overview
7.8.2. Key executives
7.8.3. Company snapshot
7.8.4. Operating business segments
7.8.5. Product portfolio
7.9. HRL Laboratories, LLC
7.9.1. Company overview
7.9.2. Key executives
7.9.3. Company snapshot
7.9.4. Operating business segments
7.9.5. Product portfolio
7.10. QUALCOMM Incorporated
7.10.1. Company overview
7.10.2. Key executives
7.10.3. Company snapshot
7.10.4. Operating business segments
7.10.5. Product portfolio
7.10.6. Business performance
| ※参考情報 ニューロモルフィックチップは、脳の神経回路の構造と機能を模倣することを目的とした特殊なプロセッサーです。この種のチップは、脳の情報処理メカニズムを模倣することで、従来のコンピュータアーキテクチャとは異なる方式でデータを処理します。ニューロモルフィック技術は、神経科学、人工知能(AI)、計算機科学など、さまざまな分野の交差点に位置しています。 ニューロモルフィックチップの基本的な概念は、神経細胞(ニューロン)やシナプスの動作をシミュレーションすることにあります。これにより、ニューロモルフィックチップは、並列処理能力が高く、低消費電力で複雑な計算を実行することができます。このようなアプローチは、特にディープラーニングなどの機械学習アルゴリズムにおいて、その効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。 ニューロモルフィックチップにはいくつかの種類があります。一つは、アナログニューロモルフィックチップです。これは、アナログ信号を使用してニューロンとシナプスの動作を模倣し、リアルタイムでのデータ処理に適しています。もう一つはデジタルニューロモルフィックチップで、デジタル信号を使って計算を行います。デジタルアプローチも進化しており、より複雑な処理を可能にしています。また、ハイブリッド形式のチップも存在し、アナログとデジタルの特性を併せ持つことで、さまざまなアプリケーションに対応しています。 ニューロモルフィックチップの用途は非常に広範で、特に画像認識や自然言語処理、センサー融合などのタスクでの利用が期待されています。例えば、自動運転車やロボティクスにおけるリアルタイムの環境認識や、IoTデバイスにおけるデータ処理が挙げられます。また、医療分野においても、診断支援や予測モデルの生成に利用される可能性があります。さらに、エッジコンピューティングにおいては、データをクラウドに送信することなく、現場で即座にデータ分析を行うことができます。 関連技術としては、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)が挙げられます。SNNは、ニューロモルフィックな処理を実現するための神経ネットワークモデルで、神経細胞が活動電位を発生させるタイミングに基づく情報伝達の方式を採用しています。このように、ニューロモルフィックチップはSNNと密接に関連しており、両者が協力して新しいAI技術の発展を促進しています。 また、機械学習の進展もニューロモルフィックチップの発展に寄与しています。新しいアルゴリズムや学習方法が開発されることで、チップの性能向上や多様な応用が可能になります。加えて、半導体技術の進展も、ニューロモルフィックチップの小型化や性能向上に寄与しています。 ニューロモルフィックチップの普及にはいくつかの課題もあります。例えば、従来のコンピュータと比べて開発ツールやプログラミング環境が未成熟であるため、エンジニアが使いやすい形にするための追加開発が必要です。また、商業化の観点からも、高性能なチップが市場で競争力を持つためには、コストやエネルギー効率の最適化が必要です。 今後、ニューロモルフィックチップの技術は進化し続け、さまざまな分野での革新をもたらすことでしょう。これにより、より人間の脳に近い形での情報処理が可能になり、AIの発展にも大きな影響を与えることが期待されます。ニューロモルフィックチップは、次世代の計算技術を牽引する重要な要素となるでしょう。 |
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