エッジデバイス用人工知能のグローバル市場2025年:主要企業別、地域別、タイプ・用途別

◆英語タイトル:Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market 2025 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2031

GlobalInfoResearchが発行した調査報告書(HNI25GQM03075)◆商品コード:HNI25GQM03075
◆発行会社(リサーチ会社):GlobalInfoResearch
◆発行日:2025年3月
◆ページ数:約100
◆レポート形式:英語 / PDF
◆納品方法:Eメール(受注後2-3営業日)
◆調査対象地域:グローバル
◆産業分野:新技術
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖
人工知能(AI)は、さまざまな分野で急速に進化しており、その応用は日々広がっています。その中でも、エッジデバイス用の人工知能は特に注目を集めています。本記事では、エッジデバイス用人工知能の概念について、定義、特徴、種類、用途、関連技術などを詳しく述べます。

エッジデバイス用人工知能の定義は、主にデータ処理とAIアルゴリズムの実行が、データの生成元に近い地点で行われることを指します。通常のクラウドベースのAIと比較して、エッジデバイスでのAIは、データをリモートサーバーに送信することなくリアルタイムに処理できるため、速度や効率の面で大きな利点があります。このようなアプローチは、IoT(Internet of Things)デバイスやスマートデバイスなど、さまざまなエッジデバイスで急速に普及しています。

エッジデバイス用の人工知能の特徴として、いくつかの重要な要素が挙げられます。まず、データのプライバシーとセキュリティの向上があります。エッジデバイスでデータ処理を行うことで、センシティブな情報が外部に送信されることを避けられ、プライバシーが守られます。次に、リアルタイム処理も重要な特徴です。エッジデバイスでは、データが生成される場所で直接処理されるため、低遅延で迅速な応答が可能となります。また、帯域幅の削減も特筆すべき点です。大容量のデータをクラウドに送信するコストや時間を削減でき、特にリモート地域や通信インフラが整っていない場所での利用が向上します。

エッジデバイス用人工知能の種類には、さまざまなアルゴリズムが存在します。これには、機械学習モデル、ディープラーニング、強化学習などが含まれます。例えば、機械学習アルゴリズムは、データからパターンを学習し、予測や分類を行うことができます。ディープラーニングは、特に画像認識や自然言語処理の分野で強力な効果を発揮します。強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学習することで、ロボティクスやゲームなどの分野で活用されています。

エッジデバイス用人工知能の用途は多岐にわたります。例えば、産業分野では、製造ラインでの異常検知や品質管理、保守業務の効率化が実現されています。農業分野では、環境データをリアルタイムで分析し、作物の成長を最適化するための支援ツールとして使用されます。また、スマートホームデバイスでは、音声認識や顔認識の機能が組み込まれており、ユーザー体験を向上させています。さらに、自動運転車やドローンのような交通システムにおいても、エッジAIが重要な役割を果たしています。

エッジデバイス用人工知能に関連する技術としては、いくつかの分野が考えられます。まず、IoT技術が挙げられます。IoTデバイスは、エッジデバイスとしてデータを収集、処理、分析し、リアルタイムでの洞察を提供します。これにより、AIのデータがよりアクセスしやすくなり、さまざまな領域での応用が広がります。次に、コンテナ化技術やマイクロサービスが関連します。これにより、AIアルゴリズムが小規模なコンポーネントとしてエッジデバイスにデプロイされ、様々な機能を柔軟に統合できるようになります。

さらに、特定のハードウェアプラットフォームも重要です。エッジデバイス上でAIを効率的に動作させるためには、GPU(Graphics Processing Unit)やFPGA(Field-Programmable Gate Array)、ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)などの専用ハードウェアが利用されます。これらのハードウェアは、高度な並列処理能力を持っており、効率的にAIのアルゴリズムを実行することができます。

最後に、エッジデバイス用人工知能の未来について考えると、この分野は今後ますます進化していくと予想されます。AIのアルゴリズムの進化、より高度なデータ処理能力を持つハードウェアの登場、そして、通信技術の進化(例えば、5Gの普及)が、エッジAIの発展を後押しするでしょう。これにより、さまざまな新たなアプリケーションやサービスが生まれ、私たちの生活をさらに便利にしてくれると期待されます。

エッジデバイス用人工知能は、単なる技術の進化にとどまらず、私たちの社会や生活様式に大きな影響を与える可能性を秘めています。これからの技術革新とその実践的応用に注目していきたいと思います。

GlobalInfoResearch社の最新調査によると、世界のエッジデバイス用人工知能市場規模は2023年にxxxx米ドルと評価され、2031年までに年平均xxxx%でxxxx米ドルに成長すると予測されています。

本レポートは、世界のエッジデバイス用人工知能市場に関する詳細かつ包括的な分析です。メーカー別、地域別・国別、タイプ別、用途別の定量分析および定性分析を行っています。市場は絶え間なく変化しているため、本レポートでは競争、需給動向、多くの市場における需要の変化に影響を与える主な要因を調査しています。選定した競合企業の会社概要と製品例、および選定したいくつかのリーダー企業の2025年までの市場シェア予測を掲載しています。

*** 主な特徴 ***

エッジデバイス用人工知能の世界市場規模および予測:消費金額(百万ドル)、販売数量、平均販売価格、2019-2031年

エッジデバイス用人工知能の地域別・国別の市場規模および予測:消費金額(百万ドル)、販売数量、平均販売価格、2019-2031年

エッジデバイス用人工知能のタイプ別・用途別の市場規模および予測:消費金額(百万ドル)、販売数量、平均販売価格、2019-2031年

エッジデバイス用人工知能の世界主要メーカーの市場シェア、売上高(百万ドル)、販売数量、平均販売単価、2019-2025年

本レポートの主な目的は以下の通りです:

– 世界および主要国の市場規模を把握する
– エッジデバイス用人工知能の成長の可能性を分析する
– 各製品と最終用途市場の将来成長を予測する
– 市場に影響を与える競争要因を分析する

本レポートでは、世界のエッジデバイス用人工知能市場における主要企業を、会社概要、販売数量、売上高、価格、粗利益率、製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、主要動向などのパラメータに基づいて紹介しています。本調査の対象となる主要企業には、Microsoft、Qualcomm、Intel、Google、Alibaba、NVIDIA、Arm、Horizon Robotics、Baidu、Synopsys、Cambricon、MediaTek、Mythic、NXPなどが含まれます。

また、本レポートは市場の促進要因、阻害要因、機会、新製品の発売や承認に関する重要なインサイトを提供します。

*** 市場セグメンテーション

エッジデバイス用人工知能市場はタイプ別と用途別に区分されます。セグメント間の成長については2019-2031年の期間においてタイプ別と用途別の消費額の正確な計算と予測を数量と金額で提供します。この分析は、適格なニッチ市場をターゲットとすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。

[タイプ別市場セグメント]
ハードウェア、ソフトウェア

[用途別市場セグメント]
自動車、民生&企業ロボット、ドローン、ヘッドマウントディスプレイ、スマートスピーカー、防犯カメラ

[主要プレーヤー]
Microsoft、Qualcomm、Intel、Google、Alibaba、NVIDIA、Arm、Horizon Robotics、Baidu、Synopsys、Cambricon、MediaTek、Mythic、NXP

[地域別市場セグメント]
– 北米(アメリカ、カナダ、メキシコ)
– ヨーロッパ(ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他)
– アジア太平洋(中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア)
– 南米(ブラジル、アルゼンチン、コロンビア、その他)
– 中東・アフリカ(サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ、その他)

※本レポートの内容は、全15章で構成されています。

第1章では、エッジデバイス用人工知能の製品範囲、市場概要、市場推計の注意点、基準年について説明する。

第2章では、2019年から2025年までのエッジデバイス用人工知能の価格、販売数量、売上、世界市場シェアとともに、エッジデバイス用人工知能のトップメーカーのプロフィールを紹介する。

第3章では、エッジデバイス用人工知能の競争状況、販売数量、売上、トップメーカーの世界市場シェアを景観対比によって強調的に分析する。

第4章では、エッジデバイス用人工知能の内訳データを地域レベルで示し、2019年から2031年までの地域別の販売数量、消費量、成長を示す。

第5章と第6章では、2019年から2031年まで、タイプ別、用途別に売上高を区分し、タイプ別、用途別の売上高シェアと成長率を示す。

第7章、第8章、第9章、第10章、第11章では、2019年から2025年までの世界の主要国の販売数量、消費量、市場シェアとともに、国レベルでの販売データを分析する。2025年から2031年までのエッジデバイス用人工知能の市場予測は販売量と売上をベースに地域別、タイプ別、用途別で掲載する。

第12章、市場ダイナミクス、促進要因、阻害要因、トレンド、ポーターズファイブフォース分析。

第13章、エッジデバイス用人工知能の主要原材料、主要サプライヤー、産業チェーン。

第14章と第15章では、エッジデバイス用人工知能の販売チャネル、販売代理店、顧客、調査結果と結論について説明する。

❖ レポートの目次 ❖

1 市場概要
1.1 製品の概要と範囲
1.2 市場推定と基準年
1.3 タイプ別市場分析
1.3.1 概要:世界のエッジデバイス用人工知能のタイプ別消費額:2019年対2023年対2031年
ハードウェア、ソフトウェア
1.4 用途別市場分析
1.4.1 概要:世界のエッジデバイス用人工知能の用途別消費額:2019年対2023年対2031年
自動車、民生&企業ロボット、ドローン、ヘッドマウントディスプレイ、スマートスピーカー、防犯カメラ
1.5 世界のエッジデバイス用人工知能市場規模と予測
1.5.1 世界のエッジデバイス用人工知能消費額(2019年対2023年対2031年)
1.5.2 世界のエッジデバイス用人工知能販売数量(2019年-2031年)
1.5.3 世界のエッジデバイス用人工知能の平均価格(2019年-2031年)

2 メーカープロフィール
※掲載企業リスト:Microsoft、Qualcomm、Intel、Google、Alibaba、NVIDIA、Arm、Horizon Robotics、Baidu、Synopsys、Cambricon、MediaTek、Mythic、NXP
Company A
Company Aの詳細
Company Aの主要事業
Company Aのエッジデバイス用人工知能製品およびサービス
Company Aのエッジデバイス用人工知能の販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア(2019-2025)
Company Aの最近の動向/最新情報
Company B
Company Bの詳細
Company Bの主要事業
Company Bのエッジデバイス用人工知能製品およびサービス
Company Bのエッジデバイス用人工知能の販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア(2019-2025)
Company Bの最近の動向/最新情報

3 競争環境:メーカー別エッジデバイス用人工知能市場分析
3.1 世界のエッジデバイス用人工知能のメーカー別販売数量(2019-2025)
3.2 世界のエッジデバイス用人工知能のメーカー別売上高(2019-2025)
3.3 世界のエッジデバイス用人工知能のメーカー別平均価格(2019-2025)
3.4 市場シェア分析(2023年)
3.4.1 エッジデバイス用人工知能のメーカー別売上および市場シェア(%):2023年
3.4.2 2023年におけるエッジデバイス用人工知能メーカー上位3社の市場シェア
3.4.3 2023年におけるエッジデバイス用人工知能メーカー上位6社の市場シェア
3.5 エッジデバイス用人工知能市場:全体企業フットプリント分析
3.5.1 エッジデバイス用人工知能市場:地域別フットプリント
3.5.2 エッジデバイス用人工知能市場:製品タイプ別フットプリント
3.5.3 エッジデバイス用人工知能市場:用途別フットプリント
3.6 新規参入企業と参入障壁
3.7 合併、買収、契約、提携

4 地域別消費分析
4.1 世界のエッジデバイス用人工知能の地域別市場規模
4.1.1 地域別エッジデバイス用人工知能販売数量(2019年-2031年)
4.1.2 エッジデバイス用人工知能の地域別消費額(2019年-2031年)
4.1.3 エッジデバイス用人工知能の地域別平均価格(2019年-2031年)
4.2 北米のエッジデバイス用人工知能の消費額(2019年-2031年)
4.3 欧州のエッジデバイス用人工知能の消費額(2019年-2031年)
4.4 アジア太平洋のエッジデバイス用人工知能の消費額(2019年-2031年)
4.5 南米のエッジデバイス用人工知能の消費額(2019年-2031年)
4.6 中東・アフリカのエッジデバイス用人工知能の消費額(2019年-2031年)

5 タイプ別市場セグメント
5.1 世界のエッジデバイス用人工知能のタイプ別販売数量(2019年-2031年)
5.2 世界のエッジデバイス用人工知能のタイプ別消費額(2019年-2031年)
5.3 世界のエッジデバイス用人工知能のタイプ別平均価格(2019年-2031年)

6 用途別市場セグメント
6.1 世界のエッジデバイス用人工知能の用途別販売数量(2019年-2031年)
6.2 世界のエッジデバイス用人工知能の用途別消費額(2019年-2031年)
6.3 世界のエッジデバイス用人工知能の用途別平均価格(2019年-2031年)

7 北米市場
7.1 北米のエッジデバイス用人工知能のタイプ別販売数量(2019年-2031年)
7.2 北米のエッジデバイス用人工知能の用途別販売数量(2019年-2031年)
7.3 北米のエッジデバイス用人工知能の国別市場規模
7.3.1 北米のエッジデバイス用人工知能の国別販売数量(2019年-2031年)
7.3.2 北米のエッジデバイス用人工知能の国別消費額(2019年-2031年)
7.3.3 アメリカの市場規模・予測(2019年-2031年)
7.3.4 カナダの市場規模・予測(2019年-2031年)
7.3.5 メキシコの市場規模・予測(2019年-2031年)

8 欧州市場
8.1 欧州のエッジデバイス用人工知能のタイプ別販売数量(2019年-2031年)
8.2 欧州のエッジデバイス用人工知能の用途別販売数量(2019年-2031年)
8.3 欧州のエッジデバイス用人工知能の国別市場規模
8.3.1 欧州のエッジデバイス用人工知能の国別販売数量(2019年-2031年)
8.3.2 欧州のエッジデバイス用人工知能の国別消費額(2019年-2031年)
8.3.3 ドイツの市場規模・予測(2019年-2031年)
8.3.4 フランスの市場規模・予測(2019年-2031年)
8.3.5 イギリスの市場規模・予測(2019年-2031年)
8.3.6 ロシアの市場規模・予測(2019年-2031年)
8.3.7 イタリアの市場規模・予測(2019年-2031年)

9 アジア太平洋市場
9.1 アジア太平洋のエッジデバイス用人工知能のタイプ別販売数量(2019年-2031年)
9.2 アジア太平洋のエッジデバイス用人工知能の用途別販売数量(2019年-2031年)
9.3 アジア太平洋のエッジデバイス用人工知能の地域別市場規模
9.3.1 アジア太平洋のエッジデバイス用人工知能の地域別販売数量(2019年-2031年)
9.3.2 アジア太平洋のエッジデバイス用人工知能の地域別消費額(2019年-2031年)
9.3.3 中国の市場規模・予測(2019年-2031年)
9.3.4 日本の市場規模・予測(2019年-2031年)
9.3.5 韓国の市場規模・予測(2019年-2031年)
9.3.6 インドの市場規模・予測(2019年-2031年)
9.3.7 東南アジアの市場規模・予測(2019年-2031年)
9.3.8 オーストラリアの市場規模・予測(2019年-2031年)

10 南米市場
10.1 南米のエッジデバイス用人工知能のタイプ別販売数量(2019年-2031年)
10.2 南米のエッジデバイス用人工知能の用途別販売数量(2019年-2031年)
10.3 南米のエッジデバイス用人工知能の国別市場規模
10.3.1 南米のエッジデバイス用人工知能の国別販売数量(2019年-2031年)
10.3.2 南米のエッジデバイス用人工知能の国別消費額(2019年-2031年)
10.3.3 ブラジルの市場規模・予測(2019年-2031年)
10.3.4 アルゼンチンの市場規模・予測(2019年-2031年)

11 中東・アフリカ市場
11.1 中東・アフリカのエッジデバイス用人工知能のタイプ別販売数量(2019年-2031年)
11.2 中東・アフリカのエッジデバイス用人工知能の用途別販売数量(2019年-2031年)
11.3 中東・アフリカのエッジデバイス用人工知能の国別市場規模
11.3.1 中東・アフリカのエッジデバイス用人工知能の国別販売数量(2019年-2031年)
11.3.2 中東・アフリカのエッジデバイス用人工知能の国別消費額(2019年-2031年)
11.3.3 トルコの市場規模・予測(2019年-2031年)
11.3.4 エジプトの市場規模推移と予測(2019年-2031年)
11.3.5 サウジアラビアの市場規模・予測(2019年-2031年)
11.3.6 南アフリカの市場規模・予測(2019年-2031年)

12 市場ダイナミクス
12.1 エッジデバイス用人工知能の市場促進要因
12.2 エッジデバイス用人工知能の市場抑制要因
12.3 エッジデバイス用人工知能の動向分析
12.4 ポーターズファイブフォース分析
12.4.1 新規参入者の脅威
12.4.2 サプライヤーの交渉力
12.4.3 買い手の交渉力
12.4.4 代替品の脅威
12.4.5 競争上のライバル関係

13 原材料と産業チェーン
13.1 エッジデバイス用人工知能の原材料と主要メーカー
13.2 エッジデバイス用人工知能の製造コスト比率
13.3 エッジデバイス用人工知能の製造プロセス
13.4 産業バリューチェーン分析

14 流通チャネル別出荷台数
14.1 販売チャネル
14.1.1 エンドユーザーへの直接販売
14.1.2 代理店
14.2 エッジデバイス用人工知能の主な流通業者
14.3 エッジデバイス用人工知能の主な顧客

15 調査結果と結論

16 付録
16.1 調査方法
16.2 調査プロセスとデータソース
16.3 免責事項



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