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世界のAI（チップセット）市場は、2023年に186億米ドル、2028年には645億米ドルに達すると予測され、td {border:2023年から2028年までの複合年間成長率（CAGR）は28.1%と予想されている。
AIは、さまざまな業界を変革する技術となっている。AI（チップセット）は、高速処理、低レイテンシ、並列コンピューティング機能を実現するために専用に設計されており、より高速で応答性の高いAIアプリケーションを可能にしている。組織はAIを活用して、プロセスの自動化、データからの価値ある洞察の獲得、意思決定の改善、顧客体験の向上、イノベーションの推進を図っている。AIの採用が拡大し続けるなか、AIワークロードを効率的に処理できる特殊なハードウェアに対する需要が高まっており、AI（チップセット）産業の成長につながっている。
人工知能（チップセット）市場のダイナミクス
ドライバー自律走行車の台頭
自律走行車は、周囲の状況を正確に認識するために、センサー、カメラ、レーダー、ライダー、その他の技術を組み合わせて利用している。AI（チップセット）は、これらのセンサーから生成される膨大な量のリアルタイム・データを処理する上で重要な役割を果たす。チップセットは、物体の検出、追跡、分類などの知覚タスクを高速化し、車両が分析されたデータに基づいて情報に基づいた判断を下せるようにする。複雑な知覚タスクを処理できる強力なAI（チップセット）の必要性は、安全で効率的な自律走行を可能にするために不可欠である。
自律走行車は、マッピング、進路計画、意思決定タスクに高度なAIアルゴリズムを採用している。これらのアルゴリズムは、ドライビングレッスンの複雑さとリアルタイム性を処理するために、相当な計算能力と効率的な処理を必要とします。AI（チップセット）は、これらの複雑なアルゴリズムを効率的に実行するために必要な高性能コンピューティングを実現し、自律走行車のスムーズな動作を保証するように設計されています。
制約：AIハードウェアの専門家と熟練労働者の不足
AI（チップセット）の開発には、AIワークロードのためのハードウェア設計、アーキテクチャ、最適化に関する専門的な知識と専門知識が必要です。しかし、こうしたチップセットの設計・開発に必要なスキルと経験を持つAIハードウェアの専門家を増やす必要がある。このような専門家の不足は、AI（チップセット）市場におけるイノベーションと製品開発のペースを遅らせる可能性がある。
AI（チップセット）には、AIワークロード用にカスタマイズされた特殊なアクセラレーターやカスタム・アーキテクチャが組み込まれていることが多い。こうしたコンポーネントの設計や最適化には技術的なスキルや知識が必要だが、既存の人材プールでは限界がある可能性がある。こうした専門的な作業に対応できるより熟練した労働者の必要性は、AI（チップセット）の成長と発展を制限する可能性がある。
チャンスAIベースFPGAの需要急増
FPGAは、固定機能のASIC（特定用途向け集積回路）に比べ、固有の柔軟性とプログラマビリティを備えている。このため、多様なAIワークロードを処理し、進化するAIアルゴリズムに適応するのに適している。AIモデルとアルゴリズムが急速に成長し続ける中、FPGAの再プログラムと再構成機能は、AIアプリケーションの変化する要求に応える上で競争上の優位性を提供します。
AI（チップセット）、特に電力制約が存在するエッジ・コンピューティングや IoT デバイスでは、エネルギー効率が非常に重要です。FPGAは、並列処理機能とリソースのきめ細かな制御を活用することで、消費電力を最適化し、1ワットあたり高い性能を実現できます。AI（チップセット）にとって、性能を維持しながら消費電力を最適化する能力は極めて重要であり、AIベースのFPGAは魅力的な選択肢となる。
課題AIプラットフォームにおけるデータプライバシーへの懸念
AIプラットフォームはしばしば、個人情報や機密情報を含む大規模なデータセットへのアクセスを必要とする。このため、データのセキュリティと保護に関する懸念が生じる。AIモデルのトレーニングに使用されるデータが適切に保護されていない場合、不正アクセスや違反、悪用に対して脆弱になる可能性がある。これはプライバシーの侵害、個人情報の窃盗、その他のデータ悪用につながる可能性がある。
AIプラットフォームは多くの場合、組織や国境を越えてデータを共有する。しかし、データプライバシー規制は管轄区域によって異なることがあり、コンプライアンスを確保し、ユーザーのプライバシーを保護することは困難です。データの共有とコラボレーションを可能にしながら、多様な法的枠組みを遵守することは、AI（チップセット）企業にとって大きな課題となっている。
技術別では、自然言語処理向け人工知能（チップセット）市場が予測期間中に2番目に高いCAGRを維持する
テキストのような非構造化データを含むデジタルデータの急激な増加は、課題と機会の両方をもたらします。AI（チップセット）と組み合わせたNLPテクノロジーは、膨大な量のテキストデータから効率的に分析し、洞察を抽出することができるため、企業はテキスト文書に隠された貴重な情報、トレンド、パターンを発見することができます。AI（チップセット）を搭載したNLPテクノロジーは、これまで手作業で行っていた言語集約的なタスクを自動化します。これには、文書の要約、情報抽出、感情分析、コンテンツ生成などの機能が含まれる。これらの作業を自動化することで、効率を向上させ、エラーを減らし、人的リソースをより複雑で戦略的な作業に振り向けることができる。
ハードウェア別では、2023年から2028年にかけてプロセッサー部門が最も高い市場シェアを占める。
AIアプリケーションは、大量のデータや複雑な計算を処理するために、高性能なコンピューティング能力を必要とすることが多い。CPU（中央演算処理装置）のような汎用プロセッサは、AIワークロードの特定の要件に最適化されていない可能性がある。グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）、テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）、ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）などの専用プロセッサーは、AIタスクの並列処理と最適化されたパフォーマンスを実現するように設計されています。AIアプリケーションにおける高性能コンピューティングの需要の高まりが、AI（チップセット）プロセッサ市場の成長を牽引している。
人工知能のトレーニング機能（チップセット）市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長する。
ヘルスケア、金融、電子商取引、自律走行車など、さまざまな業界でAIを活用したアプリケーションやサービスの需要が高まっている。AIモデルのトレーニングには相当な計算能力が必要であり、AI（チップセット）はトレーニング・プロセスの高速化と最適化に必要な専用ハードウェアを提供する。
人工知能向けサイバーセキュリティ産業（チップセット）市場が2023年から2028年にかけて第2位の市場シェアを占める
サイバーセキュリティの脅威はますます高度化・複雑化しており、それらを効果的に検知・軽減するためには高度な技術が必要となっている。AI（チップセット）は、大量のデータを分析し、パターンを特定し、リアルタイムで異常を検出するために必要な計算能力と効率性を提供し、サイバーセキュリティ防御の強化を支援します。AI（チップセット）は、マルウェア検知、侵入検知、ログ分析などのサイバーセキュリティ・プロセスの自動化を可能にします。これらのタスクを自動化することで、AIを搭載したサイバーセキュリティ・システムは人的リソースを解放し、応答時間を短縮し、脅威の特定と緩和の効率を向上させることができる。
アジア太平洋地域の人工知能（チップセット）市場が予測期間中最高のCAGRを維持
アジア太平洋地域では、医療、金融、製造、小売、運輸などさまざまな分野で急速なデジタル変革が進んでいる。この変革がAI技術の採用を促進し、AIアプリケーションやサービスを強化するAI（チップセット）の需要増につながっている。
アジア太平洋地域には、AIアプリケーションや技術の開発に注力する新興企業が存在し、活気あるAIスタートアップ・エコシステムが構築されている。こうした新興企業がAI（チップセット）の需要を牽引しており、AIイノベーションの動力源となる高性能でエネルギー効率の高いハードウェア・ソリューションを求めている。
医療、金融、自動車、小売、農業など、アジア太平洋地域のさまざまな業界では、業務効率の改善、顧客体験の向上、イノベーションの推進を目的としたAI技術の導入が進んでいる。AI（チップセット）は、これらの産業におけるAIアプリケーションのパワーアップに不可欠であり、市場の成長に貢献している。
トップAI（チップセット）企業 – 主要市場プレーヤー
人工知能（チップセット）企業は、Intel Corporation（米国）、Nvidia Corporation（米国）、Qualcomm Technologies Incorporation（米国）、Micron Technology, Inc（米国）、Advanced Micro Devices, Inc（米国）などのプレーヤーによって占められている。
最近の動向
2022年11月、エヌビディアはマイクロソフトとの協業を発表した。この協業の一環として、両社はMicrosoft Azureの高度なスーパーコンピューティング・インフラストラクチャとエヌビディアのGPU、ネットワーキング、AIソフトウェアの全スタックを組み合わせて、世界で最も強力なAIスーパーコンピュータの1つを構築し、企業が特大の最先端モデルを含むAIの訓練、展開、拡張を行えるようにする。
2022年10月、インテルとHashiCorpは、顧客のクラウド移行への取り組みを強化するために提携しました。インテルのXeon Scalableアクセラレータを活用することで、開発者はHashiCorpの製品からSentinelポリシーの推奨を受け、ワークロードを最適化し、クラウド戦略の費用対効果、パフォーマンス、セキュリティを最大化できるようになります。
NSFは2022年10月、半導体設計・製造の人材育成を支援するため、マイクロンとの提携を発表した。
2022年10月、サムスンは業界最速の毎秒8.5ギガビットを実現した最新のLPDDR5X DRAMの発売を発表した。
2022年4月、AMDはペンサンド・システムズ社（米国）を買収する正式契約を締結し、コンピューター・システム内部の情報をルーティングするチップとソフトウェアを追加し、データセンター・ソリューション能力を拡大する。
1 はじめに （ページ – 26）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 AIチップセット市場のセグメンテーション
1.3.2 地域範囲
1.3.3年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
1.7 景気後退の影響
図2 主要国の2023年までのGDP成長率予測
図3 AIチップセット市場の予測（2019-2028年
2 研究方法 (ページ – 33)
2.1 調査データ
図 4 AI チップセット市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次資料
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2 一次資料からの主要データ
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.1.2.4 プライマリーの内訳
2.1.3 二次調査と一次調査
2.2 市場規模の推定
図 5 市場規模推定のための調査フロー
図6 市場規模の推定方法（供給側）：AIチップセットの販売による収益
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
図 7 市場規模の推定方法：ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模導出のアプローチ
図8 トップダウン・アプローチ
2.3 データの三角測量
図9 データの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 リスク評価
表1 リスク要因分析
2.6 不況の影響を分析するための前提条件
表2の前提：景気後退の影響
2.7 研究の限界
3 事業概要 （ページ – 46）
3.1 成長率の前提／予測
図 10 プロセッサ・セグメントが予測期間中最大の市場シェアを占める
図 11 コンピューター・ビジョン分野が予測期間中にAIチップセット市場を支配する
図12 予測期間中、AIチップセット市場を支配するのは推論分野
図13 予測期間中、製造業がAIチップセット市場を支配する
図 14 予測期間中、アジア太平洋地域が AI チップセット市場を支配する
4 プレミアム・インサイト (ページ – 52)
4.1 AIチップセット市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図15 産業オートメーション推進のための政府主導イニシアチブの台頭
4.2 北米のAIチップセット市場（ハードウェア別、国別
図16 2023年から2028年にかけて北米のAIチップセット市場はプロセッサー分野と米国が支配する
4.3 AIチップセット市場、プロセッサ別
図 17 2028 年、AI チップセット市場で CPU 分野が最大シェアを占める
4.4 AIチップセット市場、国別
図18 2023年から2028年にかけてAIチップセット市場で最も高い成長率を記録するのは中国
5 市場概要（ページ – 54）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 19 AI チップセット市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 データトラフィックの増加と高い計算能力へのニーズ
5.2.1.2 新たな自律走行車のトレンド
5.2.1.3 産業用ロボットの採用拡大
5.2.1.4 AIデータセンターにおける並列コンピューティングへの注目の高まり
図 20 AI チップセット市場：ドライバーの影響分析
5.2.2 拘束
5.2.2.1 AIハードウェアの専門家と熟練労働者の不足
図 21 AI チップセット市場：阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 AIベースのフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）技術に対する需要の急増
5.2.3.2 防衛システムへのAIベースのソリューションの統合
5.2.3.3 ヘルスケア分野におけるAIベースのツールの可能性の高まり
図 22 AI チップセット市場：機会のインパクト分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 AIプラットフォームに関連するデータ・プライバシーの懸念
5.2.4.2 AIアルゴリズムの信頼性の低さ
5.2.4.3 効率的なAIシステムを開発するための限られた構造化データの利用可能性
図 23 AI チップセット市場：課題の影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図 24 AI チップセット市場：バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
図 25 AI チップセット市場：エコシステム分析
表3 AIチップセット市場：企業の役割
5.5 ポーターの5つの力分析
表4 AIチップセット市場：ポーターの5力分析
図26 AIチップセット市場：ポーターの5つの力分析
5.5.1 新規参入の脅威
5.5.2 代替品の脅威
5.5.3 サプライヤーの交渉力
5.5.4 買い手の交渉力
5.5.5 競争の激しさ ライバル関係
5.6 主要ステークホルダーと購買基準
5.6.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 27 上位 3 エンドユーザー業界の購買プロセスにおける関係者の影響力
表5 トップ3エンドユーザー業界の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力(%)
5.6.2 購入基準
図28 上位3エンドユーザー業界の主な購買基準
表6 上位3エンドユーザー業界の主な購買基準
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図29 AIチップセット市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.8 ケーススタディ分析
表7 DFIの「Industrial pi」シングルボードコンピュータは、AMD RYZEN組み込みプロセッサを活用している
表8 エクソア・インターナショナル、インテル・プロセッサーを使ったスマート・ファクトリー・ソリューションを開発
表9 インテルのXeonスケーラブル・プロセッサーが、テンセント・クラウドのXiaoweiインテリジェント・スピーチ・ビデオ・サービス・アクセス・プラットフォームに対応
表10 aic、ウェスタンデジタルがamdプロセッサを使用したSSDのテストと検証の効率化を支援
表11 Barco、amdプロセッサを使用したコラボレーション・ソリューションのポートフォリオを拡大
5.9 技術分析
5.9.1 主要技術
表12 Aiチップタイプの比較
5.9.2 隣接技術
5.9.2.1 クラウドGPU
5.9.3 補完技術
5.9.3.1 認知ロボット
5.9.3.2 モノのインターネット（IoT）
5.1 平均販売価格（ASP）分析
図 30 AI チップセットの平均販売価格（エンドユーザー産業別
5.10.1 AIチップセットの平均販売価格（主要エンドユーザー産業別
表 13 AI チップセットの平均販売価格（主要エンドユーザー産業別
5.10.2 平均販売価格（ASP）の動向
図31 平均販売価格（ASP）分析
表14 主要企業が提供するAIチップセットの価格比較
5.11 特許分析
図32 AIチップセット市場で取得された特許数（2012年～2022年
表15 AIチップセット市場：主要特許一覧
5.12 貿易分析
表16 輸入データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
図33 輸入データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
表17 輸出データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
図34 輸出データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
5.13 関税分析
表18 中国が輸出したHSコード：854231のMFN関税率
表19 米国が輸出したHSコード：854231のMFN関税率
表20 ドイツが輸出したHSコード：854231のMFN関税率
5.14 規格と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表21 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表22 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表23 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表24行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 AIチップセット市場に関連する規格と規制
5.15 主要会議・イベント（2023-2024年
表 25 AI チップセット市場：会議とイベント
6 AI チップセット市場：ハードウェア別（ページ番号 – 88）
6.1 はじめに
図 35 予測期間中に最も高い CAGR を記録するのはメモリ・セグメント
表26 AIチップセット市場、ハードウェア別、2019-2022年（百万米ドル）
表 27 AI チップセット市場、ハードウェア別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2 プロセッサー
表28 AIチップセット市場、プロセッサタイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 29 AI チップセット市場、プロセッサタイプ別、2023-2028 年 （百万米ドル）
表30 AIチップセット市場、プロセッサタイプ別、2019-2022年（百万ユニット）
表31 AIチップセット市場、プロセッサタイプ別、2023-2028年（百万ユニット）
表32 プロセッサ：AIチップセット市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表33 プロセッサ：AIチップセット市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表34 プロセッサ：AIチップセット市場、機能別、2019年～2022年（百万米ドル）
表35 プロセッサ：AIチップセット市場、機能別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.1 グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）
6.2.1.1 CPUよりも高い帯域幅を提供する
6.2.2 フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
6.2.2.1 要件に応じて再設定および再プログラムが可能
6.2.3 中央演算処理装置（CPU）
6.2.3.1 費用対効果が高く、特定のAIアルゴリズムを扱える
6.2.4 特定用途向け集積回路（asic）
6.2.4.1 ユーザー独自のカスタマイズ・ソリューションを提供する
6.3 メモリ
6.3.1 コンピューティング・アーキテクチャに依存せず、AIアプリケーション用に開発・展開される。
表 36 メモリ：AI チップセット市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 37 メモリ：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
表38 メモリ：AIチップセット市場、機能別、2019-2022年（百万米ドル）
表 39：メモリ：AI チップセット市場、機能別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4 ネットワーク
6.4.1 問題の迅速なトラブルシューティングに役立つ
表40 ネットワーク：AIチップセット市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 41 ネットワーク：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
表42 ネットワーク：AIチップセット市場、機能別、2019-2022年（百万米ドル）
表43 ネットワーク：AIチップセット市場、機能別、2023年～2028年（百万米ドル）
7 AI CHIPSETS MARKET, BY TECHNOLOGY (Page No. – 101)
7.1 INTRODUCTION
FIGURE 36 COMPUTER VISION SEGMENT TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD
表44 AIチップセット市場、技術別、2019-2022年（百万米ドル）
表45 AIチップセット市場、技術別、2023-2028年（百万米ドル）
7.2 機械学習
7.2.1 ディープラーニング
7.2.1.1 人工ニューラルネットワークを使用して、複数のレベルのデータを学習する
7.2.2 教師付き学習
7.2.2.1 教師あり学習の主な応用例の分類と回帰に役立つ
7.2.3 教師なし学習
7.2.3.1 非ラベル化訓練データによるアルゴリズムからなるクラスタリング法を含む。
7.2.4 強化学習
7.2.4.1 システムとソフトウェアが、システムのパフォーマンスを最大化するための理想的な動作を決定できるようにする。
7.2.5 その他
7.3 自然言語処理
7.3.1 リアルタイム翻訳を提供し、システムとの自然言語によるコミュニケーションを可能にする
7.4 コンテキスト対応コンピューティング
7.4.1 セキュリティに関する意思決定を改善するために補足情報を使用する。
7.5 コンピュータビジョン
7.5.1 機械、ロボット、コンピュータに人間のような能力を与える
7.6 予測分析
7.6.1 現在のデータを分析し、将来の未知の事象の結果を予測するために、医療や農業産業で広く使用されている。
8 AI チップセット市場：機能別（ページ – 111）
8.1 導入
図 37 トレーニング部門は予測期間中により高い CAGR を記録する
表46 AIチップセット市場、機能別、2019-2022年（百万米ドル）
表 47 AI チップセット市場、機能別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2 トレーニング
8.2.1 計算量が多く、Gpusによる加速が最適
表48 トレーニング：AIチップセット市場、ハードウェア別、2019年～2022年（百万米ドル）
表49 トレーニング：AIチップセット市場、ハードウェア別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.3 予測
8.3.1 クラウドより速い結果を得るためにオンプレミスの推論プラットフォームが使われる
表50 推論：AIチップセット市場、ハードウェア別、2019-2022年（百万米ドル）
表 51 推測：AI チップセット市場、ハードウェア別、2023-2028 年（百万米ドル）
9 AI チップセット市場：エンドユーザー産業別（ページ番号 – 116）
9.1 はじめに
図38 2028年に最大の市場シェアを占めるのはヘルスケア分野
表 52 AI チップセット市場、エンドユーザー産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 53 AI チップセット市場、エンドユーザー産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.2 ヘルスケア
9.2.1 機械学習（ML）と深層学習（DL）モデルの利用拡大
表54 ヘルスケア：AIチップセット市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表55 ヘルスケア：AIチップセット市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
9.3 製造業
9.3.1 品質管理と予知保全におけるAIチップセットの需要拡大
表56 製造業：AIチップセット市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 57 製造業：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.4 自動車
9.4.1 先端技術の採用増加
表58 車載：AIチップセット市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表59 車載用：AIチップセット市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.5 農業
9.5.1 作物の健康状態を診断、マッピング、評価するための機械学習（ml）およびコンピュータ・ビジョン技術の利用の増加
表60 農業：AIチップセット市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 61：農業：AI チップセット市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
9.6 リテール
9.6.1 顧客体験を向上させるためのAIの採用が増加
表62 小売：AIチップセット市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表63 小売：AIチップセット市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.7 サイバーセキュリティ
9.7.1 サイバーセキュリティの脅威の高まり
表64 サイバーセキュリティ：AIチップセット市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表65 サイバーセキュリティ：AIチップセット市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.8 人材
9.8.1 企業のオペレーションを再構築するためにAIの導入が進む
表 66 人材：AIチップセット市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 67 人材：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.9 マーケティング
9.9.1 マーケティング担当者にプログラマティックなトレンドを提供するためにAIの利用が増加
表68 マーケティング：AIチップセット市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 69 マーケティング：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.10ロー
9.10.1 生産性と利益率向上のための配備拡大
表70 法律：AIチップセット市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 71：法律：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.11 フィンテック
9.11.1 投資戦略を設計するためのフィンテック企業による利用の増加
表72 フィンテック：AIチップセット市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表73 フィンテック：AIチップセット市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.12政府
9.12.1 サイバーテロ対策としてAIの導入が進む
表 74 政府：AI チップセット市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 75 政府：AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10 AI チップセット市場：地域別（ページ – 135）
10.1 導入
図39：予測期間中、アジア太平洋地域がAIチップセット市場で最大のシェアを占める
表 76 AI チップセット市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 77 AI チップセット市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2 北米
10.2.1 北米：景気後退の影響
図 40 北米：AI チップセット市場のスナップショット
表 78 北米：AI チップセット市場、ハードウェア別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 79 北米：AI チップセット市場：ハードウェア別 2023-2028 （百万米ドル）
表80 北米：AIチップセット市場、エンドユーザー産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 81 北米：AI チップセット市場：エンドユーザー産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 82 北米：AI チップセット市場、国別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 83 北米：AI チップセット市場：国別 2023-2028 年（百万米ドル）
10.2.2 米国
10.2.2.1 先端技術の採用を促進するイノベーションとイニシアチブ
10.2.3 カナダ
10.2.3.1 研究開発（R&D）への投資の高さ
10.2.4 メキシコ
10.2.4.1 セキュリティおよびBFSI分野へのAIの浸透が進む
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 欧州：景気後退の影響
図 41 欧州：AI チップセット市場のスナップショット
表 84 欧州：AI チップセット市場、ハードウェア別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 85 欧州：AI チップセット市場、ハードウェア別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 86 欧州：AIチップセット市場、エンドユーザー産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 87 欧州：AI チップセット市場：エンドユーザー産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 88 欧州：AI チップセット市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 89 欧州：AI チップセット市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
10.3.2 英国
10.3.2.1 AI導入拡大に向けた政府の取り組み
10.3.3 ドイツ
10.3.3.1 クラウド・コンピューティングとインダストリー4.0技術の採用拡大
10.3.4 フランス
10.3.4.1 AIエコシステム発展のためのベンチャーキャピタルによる新興企業への投資の増加
10.3.5 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 42 アジア太平洋地域：AI チップセット市場のスナップショット
表90 アジア太平洋地域：AIチップセット市場、ハードウェア別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 91 アジア太平洋地域：AI チップセット市場、ハードウェア別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 92 アジア太平洋地域：AI チップセット市場、エンドユーザー産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表93 アジア太平洋地域：AIチップセット市場、エンドユーザー産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表94 アジア太平洋地域：AIチップセット市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 95 アジア太平洋地域：AI チップセット市場、国別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.4.2 中国
10.4.2.1 未開拓のAI機会が大きい
10.4.3 日本
10.4.3.1 金融、医療、小売、自動車、運輸セクターの拡大
10.4.4 インド
10.4.4.1 AI新興企業の増加
10.4.5 韓国
10.4.5.1 AIインフラ強化のニーズの高まり
10.4.6 その他のアジア太平洋地域
10.5 ロウ
10.5.1 列：景気後退の影響
表 96 行：AI チップセット市場、ハードウェア別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 97 行：AI チップセット市場、ハードウェア別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 98 行：AI チップセット市場、エンドユーザー産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 99 行：AI チップセット市場：エンドユーザー産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表100行：AIチップセット市場、国別、2019-2022年（百万米ドル）
表 101：行：AI チップセット市場、国別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.5.2 南米
10.5.2.1 コンピューティング・サービスの利用可能性の向上
10.5.3 中東・アフリカ
10.5.3.1 スマート・モバイル・データ・トラフィックの増加
11 競争力のある景観 (ページ – 162)
11.1 イントロダクション
11.2 主要プレーヤーが採用した主要戦略
表 102 AI チップセット市場で各社が採用した戦略の概要
11.3 企業収益分析、2020-2022年
図43 市場上位5社の3年間の収益分析
11.4 市場シェア分析（2022年
図44 AIチップセット市場における主要企業の市場シェア（2022年
表103 AIチップセット市場：競争の度合い
11.5 2022年企業評価象限
11.5.1 スターズ
11.5.2 新進リーダー
11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
11.5.4 参加者
図45 AIチップセット市場（世界）：企業評価象限（2022年
11.6 中小企業の評価象限（2022年
11.6.1 進歩的企業
11.6.2 対応する企業
11.6.3 ダイナミック・カンパニー
11.6.4 スタートブロック
図46 AIチップセット市場：2022年、SMS評価象限
11.7 競合ベンチマーキング
表 104 会社のフットプリント
表 105 ハードウェア：企業の足跡
106表 エンドユーザー産業：企業のフットプリント
表 107 地域：企業のフットプリント
11.8 新興企業評価象限（2022年
11.8.1 新興企業のリスト
表 108 スタートアップマトリックス：主要スタートアップの詳細リスト
11.8.2 主要新興企業の競合ベンチマーキング
表 109 全体的なスタートアップのフットプリント
表 110 ハードウェア：スタートアップのフットプリント
表 111 エンドユーザー産業：スタートアップのフットプリント
表112 地域：新興企業のフットプリント
11.9 競争シナリオとトレンド
表113 AIチップセット市場：製品の発売（2019年8月～2022年11月
表114 AIチップセット市場：取引件数（2020年10月～2022年12月
12 企業プロフィール (ページ – 186)
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMビュー(主な強み/勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威))*。
12.1 KEY PLAYERS
12.1.1 INTEL CORPORATION
TABLE 115 INTEL CORPORATION: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 47 INTEL CORPORATION: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 116 INTEL CORPORATION: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 117 INTEL CORPORATION: PRODUCT LAUNCHES
TABLE 118 INTEL CORPORATION: DEALS
12.1.2 NVIDIA CORPORATION
TABLE 119 NVIDIA CORPORATION: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 48 NVIDIA CORPORATION: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 120 NVIDIA CORPORATION: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 121 NVIDIA CORPORATION: PRODUCT LAUNCHES
TABLE 122 NVIDIA CORPORATION: DEALS
12.1.3 Qualcomm Technologies, Inc.
表123 クアルコム・テクノロジーズ：会社概要
図49 クアルコム・テクノロジーズ：会社概要
表124 クアルコム・テクノロジーズ：提供製品／ソリューション／サービス
表125 クアルコム・テクノロジーズ：製品発表
表126 クアルコム・テクノロジーズ・インク（Qualcomm Technologies, Inc.
12.1.4 マイクロンテクノロジー（株
表127 マイクロン・テクノロジーズ・インク：会社概要
図50 マイクロン・テクノロジーズ・インク：企業スナップショット
表128 マイクロン・テクノロジー・インク：提供する製品／ソリューション／サービス
表129 マイクロン・テクノロジーズ・インク：製品発表
表130 マイクロン・テクノロジーズ社：取引実績
12.1.5 Advanced Micro Devices, Inc.
表131 アドバンスト・マイクロ・デバイス：会社概要
図51 アドバンスト・マイクロ・デバイス：会社概要
表132 アドバンスト・マイクロ・デバイス社：提供する製品／ソリューション／サービス
表133 アドバンスト・マイクロ・デバイス：製品発表
表134 Advanced Micro Devices, Inc.
12.1.6 サムスン電子株式会社
表135 三星電子株式会社：会社概要
図52 サムスン電子：会社概要
表136 三星電子株式会社：提供する製品／ソリューション／サービス
表 137 サムスン電子：製品発表
表138 サムスン電子：取引実績
12.1.7 アップル
表139 アップル社：会社概要
図53 アップル：会社概要
表140 アップル社：提供する製品／ソリューション／サービス
表141 アップル：製品発表
12.1.8 IBM
表142 IBM：会社概要
図 54 IBM：企業スナップショット
表 143: IBM: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 144 IBM: 製品発表
表 145 IBM: 取引
12.1.9 アルファベット・インク
146 アルファベット: 会社概要
図55 アルファベット：会社概要
表 147 アルファベット: 製品／ソリューション／提供サービス
表148 アルファベット：製品発表
表 149 アルファベット: 取引実績
12.1.10 Huawei Technologies Co.
表150 ファーウェイ・テクノロジー株式会社：会社概要
図56 ファーウェイ・テクノロジー株式会社：会社概要
表151 ファーウェイ・テクノロジー株式会社：提供する製品／ソリューション／サービス
表152 ファーウェイ・テクノロジー株式会社：製品発表
表153 ファーウェイ・テクノロジー株式会社：取引実績
12.2 その他の選手
12.2.1 グラフコア
12.2.2 メディアテック社
12.2.3 神話
12.2.4 KALRAY
12.2.5 アーム・リミテッド
12.2.6 BLAIZE
12.2.7 LGエレクトロニクス
12.2.8 イマジネーション・テクノロジー
12.2.9 Groq, Inc.
12.2.10 ハイロ
12.2.11 セレブラ
12.2.12 XMOS
12.2.13 グリーンウェーブ・テクノロジーズ
12.2.14 シーマ・テクノロジー株式会社
12.2.15 KNERON, INC.
*事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM View（主な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱みと競争上の脅威）の詳細については、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
13 付録（ページ番号 – 238）
13.1 ディスカッション・ガイド
13.2 Knowledgestore：Marketsandmarkets 定期購読ポータル
13.3 カスタマイズ・オプション
13.4 関連レポート
