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ハードウェアにおける人工知能の世界市場規模は、2022年に430億6000万米ドルと評価され、2030年には約2480億9000万米ドルを超え、2023年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は24.5％で成長すると予測されている。
重要なポイント
北米は2022年の売上シェアの37.97％以上を占めている。
タイプ別では、プロセッサー・セグメントが2022年に56.29%の最大売上シェアを占めている。
タイプ別では、ストレージ・セグメントが2023年から2030年にかけて年平均成長率27.2%で大きく伸びると予想されている。
デプロイメント別では、クラウドベースのセグメントが2022年の売上シェア54.35％以上を占めている。
技術別では、機械学習分野が2022年に46.95％の最高売上シェアを占めた。
エンドユーザー別では、IT・通信分野が2022年に21.55％の収益シェアを獲得した。
エンドユーザー別では、BFSIセグメントが2023年から2032年の間に25.5%の著しいCAGRで成長すると予想されている。
成長因子
人工知能アプリケーションに関連する動的ハードウェアの展開と進歩により、市場の成長が見込まれる。コンピューティング・アプリケーションとビッグデータ群の高度な発展により、市場の成長が期待される。人工知能ハードウェアの重要なコンポーネントは、ネットワークストレージとコンピュータです。人工知能ハードウェアは、通信、銀行、ITなど様々な業界で広く採用されている。そして、これらの産業の成長は、今後数年間で人工知能ハードウェアの市場を促進すると予想される。高速インターネットが利用できるようになり、世界中のインターネット利用者が増加したことが、市場の成長を促進している。さまざまな産業でロボット工学や人工知能が利用されることで、ハードウェアの需要が生まれる。
人工知能ハードウェアのさまざまな産業での利用とは別に、ディープラーニングや機械学習での利用も成長を加速させるだろう。このハードウェアの使用は、企業がかなり少ない時間で効果的にデータを分析する機会を提供している。人工知能の専門家の不足が市場の成長を抑制するだろう。人工知能ハードウェアに関連する様々な規格も、今後数年間はハードウェア市場の課題となるだろう。従うべきプロトコルがないことや、人工知能ハードウェアに必要な標準がないことが、この市場の成長を制限している。また、学習データの量に限りがあり、投資した資金に対するリターンが少ないことも、予測期間における人工知能ハードウェア市場の成長を妨げるだろう。ビッグデータと分析に関わる技術の進歩は、今後数年間で市場を試すことになるだろう。
パンデミックにより大半の自動車生産国が操業停止となり、サプライチェーンが寸断されたため、必需品を扱っていた国を除いて生産活動が停止した。パンデミック後の主要な市場関係者は、増大する需要に対応するため、生産能力の強化に努めている。これらの企業は、技術を向上させるために正確で高度な装置を導入している。
人工知能で使用されるハードウェアは差別化要因として機能する。さまざまな新技術を開発することで、人工知能に使用されるハードウェアを開発する企業は莫大な利益を上げることができる。すでに市場に出回っているチップにも大きな需要があるはずだ。これらの半導体企業が製造するチップは、今後数年間で収益面で大きく成長するだろう。ストレージに関しては、多くの施設がデータを保持する必要があるため、ストレージ・システムの需要が増加するだろう。さまざまなデータセンターに関連するネットワーキングに関しては、革新的なインフラに対する需要が増加している。プログラマブル・スイッチや、速度を向上させる相互接続の需要が増加している。今後数年間は、保持データの保存に不揮発性メモリの使用が増えるだろう。また、データ保存デバイスとしての不揮発性メモリの使用は、今後数年間、人工知能ハードウェアの成長に新たな機会を生み出すだろう。
人工知能は多くの産業で使用されており、特定の作業負荷に関しては、ブースターや人工知能アクセラレーターの使用もこの市場に新たな機会をもたらすだろう。中央演算処理装置とグラフィックス・プロセッシング・ユニットに依存する演算性能に関しては、人工知能ハードウェアの使用は要件に応じて変化する。クラウド・コンピューティングを利用するさまざまな業界のデータセンターでは、人工知能アプリケーションの需要が高まるだろう。人工知能はメモリ帯域幅が非常に広いため、データストレージの需要が発生する。人工知能アプリケーションによって生成されるデータ量は、予測期間中に増加すると予想される。主要な市場参入企業は、需要の高まりを受けてストレージ・アクセラレータの増産に注力している。ストレージ・ソリューションのニーズの変化に対応するため、人工知能ソリューションはストレージに不揮発性メモリを利用している。サーバーを接続するネットワークの速度を上げるため、データの方向を変えるのに役立つプログラマブル・スイッチが使用されている。これは、最も重要なタスクのひとつである、異なるサーバーの入力ウェイトの変更に役立つ。異なるサーバーに高速相互接続を使用することで、ネットワークも改善される。
地理インサイト
北米地域は過去に人工知能ハードウェア市場を支配しており、2022年には37.97%の収益シェアを占めた。北米地域に続き、欧州市場も今後数年で大きく成長すると予想されている。国際市場では、コンピュータ・サービス産業に関連する需要が増加している。北米地域では、米国が最大の技術市場と見なされている。北米地域のすべての経済活動のために離れてEUのSから他の国も重要な位置を持っています。北米地域は、ほとんどの技術革新において常に圧倒的な地位を占めている。この地域は、さまざまな技術の進歩の拠点となっている。
米国とは別に、カナダもデジタルの世界では拡大している。この国の多くの技術の進歩により、多くの雇用が個人に提供されている。カナダでは、さまざまな製品に大きな技術革新があります。カナダはまた、この地域の経済成長に役立っているさまざまなビジネスにおけるその効率性のために知られています。これらすべての理由により、北米地域のすべての産業にわたって人工知能デバイスの統合が行われ、これは今後数年間でより大きな需要を創出すると予想される。データ・モデリングとリアルタイム・データ・ストリーミングの需要の増加も、この市場の急激な成長につながるだろう。世界的なセンサーの需要が高まり、ソフトウェアの採用が増えることで、人工知能ハードウェアの大きな需要が生まれるだろう。
北米地域に続き、欧州市場も同市場で良いポジションを占めると予想されている。人工知能の高度な技術利用は、産業に多くの変革をもたらすだろう。さまざまな産業における自動化と製造業における高度なロボットの使用により、人工知能ハードウェアの需要が高まっている。モノのインターネットアプリケーションにおける人工知能ハードウェアの需要が増加しており、これらのすべての理由のために、ハードウェア市場は予測期間中に良好に成長すると予想される。
タイプ・インサイト
ネットワーク・メモリーやプロセッサーに関連するハードウェアのタイプ別では、プロセッサー・セグメントが今後数年間で最大の市場シェアを占めるだろう。このセグメントは今後数年間、複合年間成長率23.7%で成長すると予想される。プロセッサー・セグメントは、2022年に約56.29％の収益シェアを占め、市場を支配した。高速コンピューティングを可能にするプロセッサーは、機械学習アプリケーションに非常に適している。これはディープラーニングで構成される。これらのプロセッサは、教師あり強化学習にも使用される。
半導体メーカーは今後数年間で、莫大な利益を得ることが予想される。学習デバイスの製造に関わる機械は、プロセッシング・チップセットを利用するか、人工知能チップセットで構成されている。世界中で機械学習デバイスの需要が増加しているため、多くの大手市場プレーヤーが革新的で高速なコンピューティング・プロセッサを提供するために投資を行っている。性能向上に役立つ高速なコンピューティング・プロセッサを提供することを目的とした様々な研究開発活動は、大きな需要がある。入力データを保存するために、不揮発性メモリの使用が増加している。ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリは、データを効率的に保存するトレーニングに関連するさまざまな機能で非常に役立ちます。
国境を越えてすべての産業で利用可能なユニバーサル・ネットワークは、消費者の活動や場所に応じて決定を下すのに有益である。このテクノロジーは、煩わしさやサービスの中断に直面することなく、タスクを遂行するために利用可能な最良のネットワークに人をルーティングするのに役立つだろう。
エンドユーザーの洞察
エンドユーザー別では、今後数年間は通信・IT業界が市場で圧倒的な地位を占めると予想される。通信・IT業界は、これまで最大の市場シェアを占めてきた。通信業界では膨大な量のビッグデータが利用可能なため、人工知能は効率的な意思決定に役立つ最良の選択肢となる。電気通信業界における人工知能の活用は、電気通信業界に関連する多くの複雑な問題の解決に役立つため、非常に価値がある。
IT業界や通信業界における人工知能は、意思決定の手順を加速させ、意思決定に必要な時間をほんの数秒に短縮することで、意思決定者を助けている。しかし、技術的な側面に関する専門知識が不足しているため、結果を出すのに必要な時間が長くなっている。人工知能は電気通信以外にも多くの産業で利用されており、より良いネットワークを提供するのに役立っている。
現在、人工知能の使用率は最も高く、世界中でネットワーク機器の需要が高まっていることから、将来は明るいと思われる。技術の進歩により、多くの産業がこのアプリケーションを使用して行うことができるすべての手順のために非常に便利なロボティック・プロセス・オートメーションを実装しています。また、従業員の手作業を減らし、より多くの生産性に集中する時間を提供するのに役立ちます。多くの産業で人工知能が広く使用されることで、今後数年間はハードウェア・デバイスの需要が高まるだろう。
主要市場プレーヤー
アップル
インテル
エヌビディア
クアルコム・テクノロジーズ（米国）
華為技術（中国）
サムスン電子（韓国）
米IBM
マイクロンテクノロジー（米国）
ザイリンクス（米国）
グーグル
マイクロソフト
AMD
主な市場動向
2021年、環境に優しいショッピングモールである緑茶とサムスン電子の提携は、ショッピングモールでの機器販売促進に役立つだろう。それは、家電製品や様々な電化製品の売上を押し上げるのに役立つだろう。
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
タイプ別
プロセッサー
メモリー
ネットワーク
ストレージ
エンドユーザー別
通信・IT業界
銀行・金融部門
教育
電子商取引
ナビゲーション
ロボット工学
農業
ヘルスケア
その他
製品タイプ別
CPU
GPU
特定用途向け集積回路
FPGA
メモリー
ストレージ
モジュール
アプリケーション別
トレーニング＆シミュレーション
ドライバー・モニタリング・システム
監視とセキュリティ
画像診断
ロボット手術
災害管理
目視検査
その他
テクノロジー別
機械学習
教師あり学習
教師なし学習
ディープラーニング
その他
コンピュータ・ビジョン
その他
素材別
シリコン
窒化ガリウム
ガラス
メタル
その他
デバイス別
スマートフォン＆タブレット
パーソナル・コンピューティング・デバイス
自律型ロボット
UAV／UGV
住宅公庫
その他
配備別
クラウド
クラウドプラットフォーム
プライベートクラウド
パブリッククラウド
ハイブリッドクラウド
コミュニティクラウド
クラウドサービス
SaaS
IaaS
PaaS
その他
オンプレミス
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.市場ダイナミクスの分析と動向
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.市場ドライバー
5.1.2.市場の阻害要因
5.1.3.市場機会
5.2.ポーターのファイブフォース分析
5.2.1.サプライヤーの交渉力
5.2.2.買い手の交渉力
5.2.3.代替品の脅威
5.2.4.新規参入の脅威
5.2.5.競争の度合い
第6章 競争環境競争環境
6.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
6.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
6.1.3.ベンダーランドスケープ
6.1.3.1.サプライヤー一覧
6.1.3.2.バイヤーリスト
第7章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、タイプ別
7.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、タイプ別、2022-2030年
7.1.1.プロセッサー
7.1.1.1.市場収入と予測（2017-2030）
7.1.2.ネットワーク
7.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
7.1.3.貯蔵
7.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
第8章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、エンドユーザー別
8.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2022～2030年
8.1.1.通信・IT産業
8.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.2.銀行・金融部門
8.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.3.教育
8.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.4.電子商取引
8.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.5.その他
8.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.6.ナビゲーション
8.1.6.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.7.ロボット工学
8.1.7.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.8.農業
8.1.8.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.9.健康管理
8.1.9.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.10.その他
8.1.10.1.市場収益と予測（2017-2030）
第9章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、製品別
9.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、製品別、2022～2030年
9.1.1.CPU
9.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.2.GPU
9.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.3.ASIC
9.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.4.FPGA
9.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.5.メモリー
9.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.6.貯蔵
9.1.6.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.7.モジュール
9.1.7.1.市場収益と予測（2017-2030）
第10章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
10.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、用途別、2022-2030年
10.1.1.トレーニング＆シミュレーション
10.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.2.ドライバー・モニタリング・システム
10.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.3.監視とセキュリティ
10.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.4.画像診断
10.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.5.その他
10.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
第11章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、テクノロジー別
11.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、技術別、2022～2030年
11.1.1.機械学習
11.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
11.1.2.コンピュータビジョン
11.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
11.1.5.その他
11.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
第12章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、素材別
12.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、材料別、2022-2030年
12.1.1.シリコン
12.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.2.窒化ガリウム
12.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.3.ガラス
12.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.4.金属
12.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.5.その他
12.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
第13章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、デバイス別
13.1.ハードウェアにおける人工知能（AI）市場、デバイス別、2022～2030年
13.1.1.スマートフォン＆タブレット
13.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
13.1.2.パーソナルコンピューティングデバイス
13.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
13.1.3.自律型ロボット
13.1.3.1.市場収入と予測（2017～2030年）
13.1.4.UAV／UGV
13.1.4.1.市場収益と予測（2017～2030年）
13.1.5.その他
13.1.5.1.市場収益と予測（2017～2030年）
第14章.ハードウェアにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
14.1.北米
14.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.1.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.1.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.1.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.1.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.1.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.1.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.1.8.米国
14.1.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.1.8.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.1.8.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.1.8.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.1.8.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.1.8.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.1.8.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.1.9.北米以外の地域
14.1.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.1.9.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.1.9.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.1.9.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.1.9.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.1.9.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.1.9.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.2.ヨーロッパ
14.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.2.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.2.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.2.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.2.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.2.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.2.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.2.8.英国
14.2.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.2.8.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.2.8.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.2.8.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.2.8.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.2.8.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.2.8.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.2.9.ドイツ
14.2.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.2.9.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.2.9.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.2.9.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.2.9.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.2.9.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.2.9.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.2.10.フランス
14.2.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.2.10.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.2.10.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.2.10.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.2.10.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.2.10.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.2.10.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.2.11.その他のヨーロッパ
14.2.11.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.2.11.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.2.11.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.2.11.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.2.11.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.2.11.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.2.11.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.3.APAC
14.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.3.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.3.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.3.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.3.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.3.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.3.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.3.8.インド
14.3.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.3.8.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.3.8.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.3.8.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.3.8.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.3.8.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.3.8.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.3.9.中国
14.3.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.3.9.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.3.9.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.3.9.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.3.9.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.3.9.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.3.9.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.3.10.日本
14.3.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.3.10.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.3.10.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.3.10.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.3.10.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.3.10.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.3.10.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.3.11.その他のAPAC地域
14.3.11.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.3.11.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.3.11.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.3.11.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.3.11.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.3.11.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.3.11.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.4.MEA
14.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.4.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.4.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.4.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.4.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.4.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.4.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.4.8.GCC
14.4.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.4.8.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.4.8.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.4.8.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.4.8.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.4.8.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.4.8.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.4.9.北アフリカ
14.4.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.4.9.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.4.9.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.4.9.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.4.9.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.4.9.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.4.9.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.4.10.南アフリカ
14.4.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.4.10.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.4.10.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.4.10.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.4.10.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.4.10.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.4.10.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.4.11.その他のMEA諸国
14.4.11.1.市場収益と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.4.11.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.4.11.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.4.11.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.4.11.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.4.11.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.4.11.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.5.ラテンアメリカ
14.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.5.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.5.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.5.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.5.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.5.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.5.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.5.8.ブラジル
14.5.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.5.8.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.5.8.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.5.8.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.5.8.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.5.8.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.5.8.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
14.5.9.その他のラタム諸国
14.5.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2017～2030年）
14.5.9.2.市場収益と予測、エンドユーザー別（2017～2030年）
14.5.9.3.市場収益と予測、製品別（2017～2030年）
14.5.9.4.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
14.5.9.5.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
14.5.9.6.市場収益と予測、デバイス別（2017～2030年）
14.5.9.7.市場収益と予測、素材別（2017～2030年）
第15章.企業プロフィール
15.1.アップル
15.1.1.会社概要
15.1.2.提供商品
15.1.3.財務パフォーマンス
15.1.4.最近の取り組み
15.2.インテル
15.2.1.会社概要
15.2.2.提供商品
15.2.3.財務パフォーマンス
15.2.4.最近の取り組み
15.3.エヌビディア
15.3.1.会社概要
15.3.2.提供商品
15.3.3.財務パフォーマンス
15.3.4.最近の取り組み
15.4.クアルコム・テクノロジーズ（米国）
15.4.1.会社概要
15.4.2.提供商品
15.4.3.財務パフォーマンス
15.4.4.最近の取り組み
15.5.華為技術（中国）
15.5.1.会社概要
15.5.2.提供商品
15.5.3.財務パフォーマンス
15.5.4.最近の取り組み
15.6.サムスン電子（韓国）
15.6.1.会社概要
15.6.2.提供商品
15.6.3.財務パフォーマンス
15.6.4.最近の取り組み
15.7.IBM
15.7.1.会社概要
15.7.2.提供商品
15.7.3.財務パフォーマンス
15.7.4.最近の取り組み
15.8.マイクロンテクノロジー（米国）
15.8.1.会社概要
15.8.2.提供商品
15.8.3.財務パフォーマンス
15.8.4.最近の取り組み
15.9.ザイリンクス
15.9.1.会社概要
15.9.2.提供商品
15.9.3.財務パフォーマンス
15.9.4.最近の取り組み
15.10.グーグル
15.10.1.会社概要
15.10.2.提供商品
15.10.3.財務パフォーマンス
15.10.4.最近の取り組み
第16章 調査方法研究方法論
16.1.一次調査
16.2.二次調査
16.3.前提条件
第17章.付録
17.1.私たちについて
17.2.用語集
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