第1章：はじめに

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. 二次調査

1.4.2. 一次調査

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. 調査の主な知見

2.2. CXOの視点

第3章：市場概要

3.1. 市場の定義と範囲

3.2. 主な知見

3.2.1. 主要投資先

3.3. ポーターの5つの力分析

3.4. 市場ダイナミクス

3.4.1. 市場を牽引する要因

3.4.1.1.自動車業界におけるニューラルプロセッサの用途急増

3.4.1.2. 消費者サービス向上と運用コスト削減のためのAI導入

3.4.2. 制約

3.4.2.1. 熟練AI人材の不足

3.4.3. 機会

3.4.3.1. エッジデバイスへのAI導入

3.5. COVID-19による市場への影響分析

第4章：ニューラルプロセッサ市場（用途別）

4.1 概要

4.1.1 市場規模と予測

4.2. 不正検知

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.ハードウェア診断

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. 財務予測

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. 画像最適化

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.その他のアプリケーション

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

第5章：ニューラルプロセッサ市場（エンドユーザー別）

5.1 概要

5.1.1 市場規模と予測

5.2. BFSI（ビジネス・ファイナンシャル・サービス・インテグレーション）

5.2.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.2.2 地域別市場規模と予測

5.2.3 国別市場シェア分析

5.3. ヘルスケア

5.3.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.3.2 地域別市場規模と予測

5.3.3 国別市場シェア分析

5.4.小売

5.4.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.4.2 地域別市場規模と予測

5.4.3 国別市場シェア分析

5.5. 防衛機関

5.5.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.5.2 地域別市場規模と予測

5.5.3 国別市場シェア分析

5.6. メディア

5.6.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.6.2 地域別市場規模と予測

5.6.3 国別市場シェア分析

5.7. 物流

5.7.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.7.2 地域別市場規模と予測

5.7.3 国別市場シェア分析

5.8.その他

5.8.1 主要市場動向、成長要因、機会

5.8.2 地域別市場規模と予測

5.8.3 国別市場シェア分析

第6章：ニューラルプロセッサ市場（地域別）

6.1 概要

6.1.1 市場規模と予測

6.2 北米

6.2.1 主要動向と機会

6.2.2 北米市場規模と予測（アプリケーション別）

6.2.3 北米市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.2.4 北米市場規模と予測（国別）

6.2.4.1 米国

6.2.4.1.1 主要市場動向、成長要因、機会

6.2.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.2.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.2.4.2 カナダ

6.2.4.2.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.2.4.2.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.2.4.2.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.3 ヨーロッパ

6.3.1 主要な市場動向と機会

6.3.2 ヨーロッパ市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.3 ヨーロッパ市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.3.4 ヨーロッパ市場規模と予測（国別）

6.3.4.1 フランス

6.3.4.1.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.3.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.3.4.2 ドイツ

6.3.4.2.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.3.4.2.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.4.2.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.3.4.3 イタリア

6.3.4.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.3.4.3.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.4.3.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.3.4.4 スペイン

6.3.4.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.3.4.4.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.4.4.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.3.4.5 英国

6.3.4.5.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.3.4.5.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.4.5.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）ユーザー

6.3.4.6 その他ヨーロッパ地域

6.3.4.6.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.3.4.6.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.3.4.6.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4 アジア太平洋地域

6.4.1 主要な市場動向と機会

6.4.2 アジア太平洋地域 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.4.3 アジア太平洋地域 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4.4 アジア太平洋地域 市場規模と予測（国別）

6.4.4.1 中国

6.4.4.1.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.4.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.4.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4.4.2 日本

6.4.4.2.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.4.4.2.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.4.4.2.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4.4.3 インド

6.4.4.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.4.4.3.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.4.4.3.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4.4.4 韓国

6.4.4.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.4.4.4.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.4.4.4.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4.4.5 オーストラリア

6.4.4.5.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.4.4.5.2 市場規模と予測アプリケーション別

6.4.4.5.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.4.4.6 その他アジア太平洋地域

6.4.4.6.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.4.4.6.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.4.4.6.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.5 LAMEA

6.5.1 主要な市場動向と機会

6.5.2 LAMEA 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.5.3 LAMEA 市場規模と予測（エンドユーザー別）

6.5.4 LAMEA 市場規模と予測（国別）

6.5.4.1 ラテンアメリカ

6.5.4.1.1 主要な市場動向、成長要因、機会

6.5.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）

6.5.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）ユーザー

6.5.4.2 中東

6.5.4.2.1 主要市場動向、成長要因、機会

6.5.4.2.2 アプリケーション別市場規模と予測

6.5.4.2.3 エンドユーザー別市場規模と予測

6.5.4.3 アフリカ

6.5.4.3.1 主要市場動向、成長要因、機会

6.5.4.3.2 アプリケーション別市場規模と予測

6.5.4.3.3 エンドユーザー別市場規模と予測

第7章：競争環境

7.1. はじめに

7.2. 成功戦略

7.3. 上位10社の製品マッピング

7.4. 競合ダッシュボード

7.5. 競合ヒートマップ

7.6. 2021年における主要プレーヤーのポジショニング

第8章：企業プ​​ロフィール

8.1 Hewlett Packard Enterprise Development LP

8.1.1 会社概要

8.1.2 主要役員

8.1.3 会社概要

8.1.4 事業セグメント

8.1.5 製品ポートフォリオ

8.1.6 業績

8.1.7 主要な戦略的動きと展開

8.2 Samsung Electronics Co. Ltd.

8.2.1 会社概要

8.2.2 主要役員

8.2.3 会社概要

8.2.4 事業セグメント

8.2.5 製品ポートフォリオ

8.2.6 業績

8.2.7 主要な戦略的動きと展開

8.3 HRL Laboratories, LLC

8.3.1 会社概要

8.3.2 主要役員

8.3.3 会社概要

8.3.4 事業セグメント

8.3.5 製品ポートフォリオ

8.3.6 業績

8.3.7 主要な戦略的施策と展開

8.4 アプライド・ブレイン・リサーチ

8.4.1 会社概要

8.4.2 主要役員

8.4.3 会社概要

8.4.4 事業セグメント

8.4.5 製品ポートフォリオ

8.4.6 業績

8.4.7 主要な戦略的施策と展開

8.5 Aspinity, Inc.

8.5.1 会社概要

8.5.2 主要役員

8.5.3 会社概要

8.5.4 事業セグメント

8.5.5 製品ポートフォリオ

8.5.6 業績

8.5.7 主要な戦略的施策と展開

8.6 ビットブレイン・テクノロジーズ

8.6.1会社概要

8.6.2 主要役員

8.6.3 会社概要

8.6.4 事業セグメント

8.6.5 製品ポートフォリオ

8.6.6 業績

8.6.7 主要な戦略的施策と展開

8.7 Halo Neuroscience

8.7.1 会社概要

8.7.2 主要役員

8.7.3 会社概要

8.7.4 事業セグメント

8.7.5 製品ポートフォリオ

8.7.6 業績

8.7.7 主要な戦略的施策と展開

8.8 General Vision, Inc.

8.8.1 会社概要

8.8.2 主要役員

8.8.3 会社概要

8.8.4 事業セグメント

8.8.5 製品ポートフォリオ

8.8.6 業績

8.8.7 主要な戦略的施策と展開

8.9 BrainChip, Inc.

8.9.1 会社概要

8.9.2 主要役員

8.9.3 会社概要

8.9.4 事業セグメント

8.9.5 製品ポートフォリオ

8.9.6 業績

8.9.7 主要な戦略的動きと展開

8.10 BrainCo, Inc.

8.10.1 会社概要

8.10.2 主要役員

8.10.3 会社概要

8.10.4 事業セグメント

8.10.5 製品ポートフォリオ

8.10.6 業績

8.10.7 主要な戦略的動きと展開

CHAPTER 1:INTRODUCTION
1.1.Report description
1.2.Key market segments
1.3.Key benefits to the stakeholders
1.4.Research Methodology
1.4.1.Secondary research
1.4.2.Primary research
1.4.3.Analyst tools and models
CHAPTER 2:EXECUTIVE SUMMARY
2.1.Key findings of the study
2.2.CXO Perspective
CHAPTER 3:MARKET OVERVIEW
3.1.Market definition and scope
3.2.Key findings
3.2.1.Top investment pockets
3.3.Porter’s five forces analysis
3.4.Market dynamics
3.4.1.Drivers
3.4.1.1. Surge in applications of neural processors in automotive industry
3.4.1.2. Adoption of AI to improve consumer services and reduce operational cost

3.4.2.Restraints
3.4.2.1. Lack of skilled AI workforce

3.4.3.Opportunities
3.4.3.1. Introducing AI to edge devices

3.5.COVID-19 Impact Analysis on the market
CHAPTER 4: NEURAL PROCESSOR MARKET, BY APPLICATION
4.1 Overview
4.1.1 Market size and forecast
4.2. Fraud Detection
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. Hardware Diagnostics
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. Financial Forecasting
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. Image Optimization
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. Other Applications
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
CHAPTER 5: NEURAL PROCESSOR MARKET, BY END USER
5.1 Overview
5.1.1 Market size and forecast
5.2. BFSI
5.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.2.2 Market size and forecast, by region
5.2.3 Market share analysis by country
5.3. Healthcare
5.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.3.2 Market size and forecast, by region
5.3.3 Market share analysis by country
5.4. Retail
5.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.4.2 Market size and forecast, by region
5.4.3 Market share analysis by country
5.5. Defense Agencies
5.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.5.2 Market size and forecast, by region
5.5.3 Market share analysis by country
5.6. Media
5.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.6.2 Market size and forecast, by region
5.6.3 Market share analysis by country
5.7. Logistics
5.7.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.7.2 Market size and forecast, by region
5.7.3 Market share analysis by country
5.8. Others
5.8.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.8.2 Market size and forecast, by region
5.8.3 Market share analysis by country
CHAPTER 6: NEURAL PROCESSOR MARKET, BY REGION
6.1 Overview
6.1.1 Market size and forecast
6.2 North America
6.2.1 Key trends and opportunities
6.2.2 North America Market size and forecast, by Application
6.2.3 North America Market size and forecast, by End User
6.2.4 North America Market size and forecast, by country
6.2.4.1 U.S.
6.2.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.2.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.2.4.2 Canada
6.2.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.2.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.3 Europe
6.3.1 Key trends and opportunities
6.3.2 Europe Market size and forecast, by Application
6.3.3 Europe Market size and forecast, by End User
6.3.4 Europe Market size and forecast, by country
6.3.4.1 France
6.3.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.2 Germany
6.3.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.3 Italy
6.3.4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.3.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.3.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.4 Spain
6.3.4.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.4.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.4.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.5 UK
6.3.4.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.5.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.5.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.6 Rest of Europe
6.3.4.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.6.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.6.3 Market size and forecast, by End User
6.4 Asia-Pacific
6.4.1 Key trends and opportunities
6.4.2 Asia-Pacific Market size and forecast, by Application
6.4.3 Asia-Pacific Market size and forecast, by End User
6.4.4 Asia-Pacific Market size and forecast, by country
6.4.4.1 China
6.4.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.2 Japan
6.4.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.3 India
6.4.4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.3.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.3.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.4 South Korea
6.4.4.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.4.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.4.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.5 Australia
6.4.4.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.5.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.5.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.6 Rest of Asia-Pacific
6.4.4.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.6.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.6.3 Market size and forecast, by End User
6.5 LAMEA
6.5.1 Key trends and opportunities
6.5.2 LAMEA Market size and forecast, by Application
6.5.3 LAMEA Market size and forecast, by End User
6.5.4 LAMEA Market size and forecast, by country
6.5.4.1 Latin America
6.5.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.5.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.5.4.2 Middle East
6.5.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.5.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.5.4.3 Africa
6.5.4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.4.3.2 Market size and forecast, by Application
6.5.4.3.3 Market size and forecast, by End User
CHAPTER 7: COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1. Introduction
7.2. Top winning strategies
7.3. Product Mapping of Top 10 Player
7.4. Competitive Dashboard
7.5. Competitive Heatmap
7.6. Top player positioning, 2021
CHAPTER 8: COMPANY PROFILES
8.1 Hewlett Packard Enterprise Development LP
8.1.1 Company overview
8.1.2 Key Executives
8.1.3 Company snapshot
8.1.4 Operating business segments
8.1.5 Product portfolio
8.1.6 Business performance
8.1.7 Key strategic moves and developments
8.2 Samsung Electronics Co. Ltd.
8.2.1 Company overview
8.2.2 Key Executives
8.2.3 Company snapshot
8.2.4 Operating business segments
8.2.5 Product portfolio
8.2.6 Business performance
8.2.7 Key strategic moves and developments
8.3 HRL Laboratories, LLC
8.3.1 Company overview
8.3.2 Key Executives
8.3.3 Company snapshot
8.3.4 Operating business segments
8.3.5 Product portfolio
8.3.6 Business performance
8.3.7 Key strategic moves and developments
8.4 Applied Brain Research
8.4.1 Company overview
8.4.2 Key Executives
8.4.3 Company snapshot
8.4.4 Operating business segments
8.4.5 Product portfolio
8.4.6 Business performance
8.4.7 Key strategic moves and developments
8.5 Aspinity, Inc.
8.5.1 Company overview
8.5.2 Key Executives
8.5.3 Company snapshot
8.5.4 Operating business segments
8.5.5 Product portfolio
8.5.6 Business performance
8.5.7 Key strategic moves and developments
8.6 Bitbrain Technologies
8.6.1 Company overview
8.6.2 Key Executives
8.6.3 Company snapshot
8.6.4 Operating business segments
8.6.5 Product portfolio
8.6.6 Business performance
8.6.7 Key strategic moves and developments
8.7 Halo Neuroscience
8.7.1 Company overview
8.7.2 Key Executives
8.7.3 Company snapshot
8.7.4 Operating business segments
8.7.5 Product portfolio
8.7.6 Business performance
8.7.7 Key strategic moves and developments
8.8 General Vision, Inc.
8.8.1 Company overview
8.8.2 Key Executives
8.8.3 Company snapshot
8.8.4 Operating business segments
8.8.5 Product portfolio
8.8.6 Business performance
8.8.7 Key strategic moves and developments
8.9 BrainChip, Inc.
8.9.1 Company overview
8.9.2 Key Executives
8.9.3 Company snapshot
8.9.4 Operating business segments
8.9.5 Product portfolio
8.9.6 Business performance
8.9.7 Key strategic moves and developments
8.10 BrainCo, Inc.
8.10.1 Company overview
8.10.2 Key Executives
8.10.3 Company snapshot
8.10.4 Operating business segments
8.10.5 Product portfolio
8.10.6 Business performance
8.10.7 Key strategic moves and developments

※参考情報 ニューラルプロセッサは、主に人工知能（AI）や機械学習（ML）を効率的に実行するために設計された専用のハードウェアです。従来のプロセッサと比べて、ニューラルネットワークの計算に特化したアーキテクチャを持ち、大量のデータを即座に処理する能力が特徴です。これにより、学習や推論が迅速に行えるようになります。 ニューラルプロセッサの概念は、ニューラルネットワークに基づく計算と論理に焦点を当てています。具体的には、行列演算や多次元配列の計算を効率化するための、特定の命令セットやデータ転送の最適化が行われています。これにより、膨大なパラメータを持つ深層学習モデルも、リアルタイムで処理できる環境を提供します。 種類としては、いくつかのカテゴリーに分類されます。まず、専用集積回路（ASIC）として設計されたものがあり、具体的な用途に特化した最適な性能を発揮します。次に、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）があり、このタイプは柔軟性が高く、開発者がカスタムロジックを実装できる利点があります。また、グラフィックス処理ユニット（GPU）も、並列処理能力を活かしてニューラルネットワークを効果的に処理するため、ニューラルプロセッサとして位置づけられることがあります。 ニューラルプロセッサの用途は多岐にわたります。たとえば、自動運転車におけるリアルタイム画像処理や、スマートフォンの音声認識機能、さらには医療画像解析などが一般的です。このような用途では、大量のデータを短時間で処理する能力が求められるため、ニューラルプロセッサの存在が欠かせません。また、クラウドサービスやエッジコンピューティングにおいても、効率的なデータ処理を実現するために広く活用されています。 関連技術としては、機械学習やディープラーニングのフレームワークが挙げられます。これらは、ニューラルネットワークを構築するためのライブラリやツールであり、TensorFlowやPyTorchなどがよく知られています。これらのフレームワークは、ニューラルプロセッサとの相互作用をもとに最適化されることが多く、性能向上を図るための手段として重要な役割を果たします。 さらに、高度な計算能力を持つニューラルプロセッサは、将来的に産業全体を変革する可能性を秘めています。特に、IoT（モノのインターネット）やビッグデータと結びつくことで、よりスマートな環境の構築が期待されています。これにより、膨大な情報の中から有用な知見を抽出し、ビジネスや社会に新たな価値をもたらすことが可能になるでしょう。 最後に、ニューラルプロセッサの開発は急速に進展しており、今後ますます多機能化、高性能化が進むと考えられています。AI技術が進化するにつれて、ニューラルプロセッサの重要性は増していくと予想され、今後の技術革新に大きな影響を与える要素となるでしょう。企業や研究機関は、この領域において競争力を維持するために、さらなる研究開発を進めています。

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