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[328ページレポート]組み込みAI市場は、2023年の94億米ドルから2028年には180億米ドルに成長すると予測され、予測期間中のCAGRは14.0%である。複雑なAIアルゴリズムを効果的に処理するための、より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まりと、より優れたスケーラビリティのためのクラウドベースのAIサービスとの統合は、組み込みAIソリューションを活用する機会をエンドユーザーに提供する。さらに、パーソナライズされた体験のためのインテリジェントで自律的なシステムに対する需要の高まりと、効果的な通信のためのコネクテッドデバイスとIoTエコシステムの普及が、世界的な市場の成長を後押しする。
組み込みAI市場 2030年までの技術ロードマップ
組込みAI市場レポートは、2030年までの組込みAI技術ロードマップをカバーしており、AI駆動型自律システム、AI駆動型インテリジェントデバイス、次世代組込みAIシステムにわたる技術の開始、開発、商業化に関する洞察を掲載している。技術ロードマップから得られた主な知見には以下が含まれる：
組み込みAI市場 短期技術ロードマップ（2023-2025年）
エッジAIプラットフォームの進化により、処理能力の強化、待ち時間の短縮、柔軟性を実現
幅広い用途で人間の知能を強化する組込みAIの実用化
組み込みAI市場 中期技術ロードマップ（2026年～2028年）
ハードウェアアクセラレータの開発により、パフォーマンス、エネルギー効率、コンパクト性、リアルタイム応答性、費用対効果が向上し、組み込みAIソリューションが強化される。
次世代組込みAIシステムは、エッジで可能なことの限界を押し広げ続け、さまざまな産業でインテリジェントで自律的、かつコンテキストを意識したアプリケーションを実現する。
組み込みAI市場の長期技術ロードマップ（2029年～2030年）
高度なAI駆動の自律システムは、高度なセンシングと知覚能力のために組み込みAIに大きく依存している。
AI主導のインテリジェント・デバイスは進化を続け、家庭、職場、その他の環境でより広く普及するようになる。
市場ダイナミクス
ドライバーパーソナライズされた体験を提供するインテリジェントで自律的なシステムへの需要の高まり
ユーザーにパーソナライズされた適応的な体験を提供できる高度な技術に対するニーズの高まりが、市場における組み込みAIソリューションの採用を後押ししている。パーソナライズされた体験の需要が、さまざまな組み込みシステムへのAI機能の統合につながっている。組み込みAIソリューションを活用することで、デバイスやアプリケーションはユーザーデータ、嗜好、行動を分析し、オーダーメイドの推奨、提案、応答を提供することができる。これにより、ユーザーの満足度とエンゲージメントが向上する。さらに、組み込みAIソリューションは、デバイスやシステムの自律的な動作を可能にし、ユーザーが常に干渉する必要性を低減します。これは特に、自律走行車、スマート・ホーム・オートメーション、産業オートメーションなどのアプリケーションに関連しており、組み込みAIアルゴリズムによってインテリジェントな意思決定や自動動作が可能になります。組み込みAIソリューションは、機械学習アルゴリズムを活用してデータ・パターンを分析し、ユーザーの嗜好、行動、システム・パフォーマンスに関する予測を行うことができます。これは、ユーザーのニーズを予測し、リソース割り当てを最適化し、組み込みシステムの全体的な効率を高めるのに役立ちます。現在、音声制御や自然言語インターフェースの需要は急増しています。組み込みAIソリューションは、自然言語処理（NLP）と音声認識機能を組み込むことができ、ユーザーは音声コマンドを使用してデバイスやアプリケーションと対話することができ、より直感的でユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを実現します。全体として、パーソナライズされた体験のためのインテリジェントで自律的なシステムに対する需要の高まりが、組み込みAIソリューションの開発と採用を促進している。これらのソリューションは、デバイスやシステムがユーザーの好みを理解し、変化する状況に適応し、インテリジェントな決定を下し、パーソナライズされた体験を提供することを可能にし、最終的にユーザーの満足度を高め、市場の成長を促進する。
抑制：データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
データのプライバシーやセキュリティに関する懸念は、ユーザーと組み込みAIソリューションの間の信頼を損なう可能性がある。ユーザーは、セキュリティ対策に確信が持てなければ、データを共有したり、AIを搭載したシステムに関与したりすることをためらうかもしれない。組み込みAIソリューションがどのようにデータを収集、保存、使用するかについての透明性の欠如は、さらに不信感を助長し、採用を妨げる可能性がある。組み込みAIソリューションは、個人情報やユーザーの行動を含む幅広いデータにアクセスできる可能性がある。このようなデータの倫理的な使用や、誤用や偏った意思決定の可能性について懸念が生じる。こうした懸念に対処するためには、AIアルゴリズムとデータ処理における公正性、透明性、説明責任を確保することが極めて重要になる。倫理的な考慮事項への対処を怠ると、組み込み型AIソリューションの採用に抵抗が生じる可能性がある。こうした課題を克服し、組み込みAIソリューションの採用を促進するためには、ベンダーと組織はデータのプライバシーとセキュリティを優先する必要がある。これには、強固なセキュリティ対策の実施、データ保護規制の遵守、データ取り扱いにおける透明性と説明責任の確保、データの倫理的利用の推進などが含まれる。プライバシーの懸念に対処し、データを保護するための手順を伝えることで、ユーザー間の信頼を構築することは、採用の障壁を緩和し、組み込みAIソリューションの幅広い受け入れを促進するのに役立ちます。
機会 : 複雑なAIアルゴリズムを効率的に処理するため、より強力でエネルギー効率に優れたプロセッサーに対する需要の高まり
複雑なAIアルゴリズムを効率的に処理するため、より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まりは、市場における組込みAIソリューション・プロバイダーに、より大きな機会を提供している。AIアルゴリズムがますます複雑化し、リソースを大量に消費するようになるにつれて、計算需要を効率的に処理できるプロセッサに対するニーズが高まっている。高性能CPU、GPU、専用AIアクセラレーターなど、より強力なプロセッサーへの需要は、組み込みAIソリューション・プロバイダーが高度なハードウェア・ソリューションを提供する機会を開く。AIワークロード向けに最適化されたプロセッサを開発・提供することで、プロバイダーは性能向上に対する需要の高まりに対応し、より高度な組み込みAIアプリケーションを実現することができる。さらに、従来のプロセッサーでは、エネルギー効率を維持しながらAIアルゴリズムの計算要件を処理するための支援が必要な場合がある。低消費電力CPU、AI専用チップ、エッジ・コンピューティング・ソリューションなど、エネルギー効率の高いプロセッサは、リソースに制約のある環境で組込みAIソリューションを実現するために需要が高まっている。組込みAIソリューション・プロバイダーは、消費電力を最小限に抑えながら高性能コンピューティングを実現するエネルギー効率の高いプロセッサを開発することで、このチャンスを生かすことができます。これらのプロセッサは、さまざまなデバイスやシステムに組み込むことができ、エネルギー効率を損なうことなくAI機能を実現することができます。今後、複雑なAIアルゴリズムを処理するためのより強力でエネルギー効率に優れたプロセッサに対する需要の高まりは、組み込みAIソリューション・プロバイダーにとって大きなチャンスとなる。先進的なプロセッサー、エネルギー効率の高いソリューション、エッジコンピューティング機能の開発に注力し、パートナーシップを促進することで、プロバイダーは拡大する市場の需要を活用し、顧客の進化するニーズに応える高性能な組み込みAIソリューションを提供することができる。
課題：不十分な計算リソースとモデルの最適化
組み込みAIソリューションは、処理能力、メモリ、エネルギーが限られたリソース制約のあるデバイス上で動作することが多い。不十分な計算リソースは、AIアルゴリズムのパフォーマンスを制限し、推論時間の低下、精度の低下、ユーザーエクスペリエンスの低下につながります。計算能力の制限によりAIモデルを組込みデバイス上で効率的に実行できない場合、意図されたアプリケーションの性能要件を満たさない可能性があるため、組込みAIソリューションの採用が妨げられます。モデルの最適化には、量子化、枝刈り、モデル圧縮などの技術が含まれ、精度を大きく損なうことなくモデルサイズと計算要件を削減します。しかし、組込み機器向けのモデルの最適化は複雑で時間がかかる場合があります。不十分な計算リソースは、モデルを効果的に最適化する能力を制限し、その結果、パフォーマンスが最適化されず、組み込みAIソリューションの普及を妨げる可能性があります。不十分な計算リソースとモデルの最適化という課題に対処するには、ハードウェアの進歩、アルゴリズムの最適化、組み込みAI向けに調整されたソフトウェアフレームワークの組み合わせが必要です。業界がこれらの分野で技術革新を続ける中、これらの課題を克服することで、さまざまな領域で組込みAIソリューションの採用が加速し、リソースに制約のあるデバイス上で、より強力で効率的なAIアプリケーションを展開できるようになります。
予測期間中に最も高いCAGRを記録するソフトウェアを提供することで
組込みAIソフトウェアは、組込みシステム上でAI機能を実現するために必要なアルゴリズム、フレームワーク、ライブラリを提供することで、市場で重要な役割を果たしている。組込みAIソフトウェアは、組込みシステムにおけるAIの可能性を解き放ち、インテリジェントな意思決定、リアルタイムのデータ分析、さまざまな業界にわたる機能強化を可能にする。組込みAIソフトウェアは、組込みデバイスがローカルでデータを処理・解釈することを可能にし、自律性の向上、パフォーマンスの改善、ユーザー体験の向上につながります。
データタイプ別では、予測期間中、数値データが最大の市場規模を占める
数値データは、組み込みシステム上でAIモデルを学習、最適化、展開するための基盤を形成する。組込みAIシステムは、数値データを活用してオペレーションとリソース利用を最適化できる。システムに組み込まれたAIモデルは、過去のデータとパターンを分析することで、エネルギー消費、スケジューリング、ルーティング、リソース割り当てを最適化するためのデータ駆動型の意思決定を行うことができる。このデータ駆動型の最適化により、エネルギー・公共事業、輸送・物流、製造業など、さまざまな分野で効率性とコスト削減を改善し、パフォーマンスを向上させることができる。
サービス別では、トレーニングとコンサルティングが予測期間中に最も高いCAGRを記録する。
トレーニングおよびコンサルティング・サービスは、組込みAI技術を採用する組織に専門知識、ガイダンス、サポートを提供することで、組込みAIソリューション市場で重要な役割を果たしている。トレーニングおよびコンサルティング・サービスは、組込みシステム向けのAIモデルの開発と最適化において組織を支援する。適切なアルゴリズム、データ前処理技術、組み込み環境に適したモデル・アーキテクチャの選択に関するガイダンスを提供します。これらのサービスは、専門知識を活用することで、AIモデルが効率的にトレーニングされ、最適化され、組み込み機器上で最適なパフォーマンスを達成するように微調整されることを保証します。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米は、組み込みAIソリューションの採用と成長において主導的な地域である。先進的なAI技術企業の存在、強固な研究開発能力、成熟した市場エコシステムが、この地域における組み込みAIソリューションの急成長に寄与している。北米における組込みAIの採用は、AI技術の進歩、インテリジェントエッジデバイスの需要増加、IoTアプリケーションの普及を背景に、近年着実に拡大している。全体として、北米における組込みAIの採用は、技術の進歩、IoTの台頭、支援的なエコシステム、その利点に対する認識の高まりに後押しされ、業界全体で勢いを増している。
主要市場プレイヤー
組み込みAI市場のベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。組み込みAI市場で事業を展開する主要企業には、グーグル（米）、IBM（米）、マイクロソフト（米）、AWS（米）、エヌビディア（米）、インテル（米）、クアルコム（米）、アーム（英）、AMD（米）、メディアテック（台湾）、オラクル（米）、セールスフォース（米）、NXP（オランダ）、ラティス（米）、オクトニオン（スイス）、ニューロスペース（米）、シーメンス（独）などがある、HPE（米国）、LUIS Technology（ドイツ）、Code Time Technologies（カナダ）、HiSilicon（中国）、VectorBlox（カナダ）、AU-Zone Technologies（カナダ）、STMicroelectronics（スイス）、SenseTime（香港）、Edge Impulse（米国）、Perceive（米国）、Eta Compute（米国）、SensiML（米国）、Syntiant（米国）、Graphcore（英国）、SiMa.ai（米国）である。
この調査レポートは、組み込みAI市場を提供、データタイプ、業種、地域に基づいて分類しています。
提供する：
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
データ・タイプ別：
センサーデータ
画像・映像データ
数値データ
カテゴリーデータ
その他のデータ型（虹彩・顔データ、テキストデータ、時系列データ、音声データ）
垂直方向で
BFSI
IT & ITES
小売＆Eコマース
製造業
エネルギー＆公益事業
運輸・物流
ヘルスケア＆ライフサイエンス
メディア＆エンターテイメント
テレコム
自動車
その他の業種（政府、航空宇宙・防衛、建設・不動産、農業、教育、旅行・接客業）
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア・ニュージーランド（ANZ）
韓国
ASEAN諸国
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
UAE
サウジアラビア
南アフリカ
イスラエル
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2023年4月、IBMは金融機関がエッジにAIを導入し、顧客サービス、不正検知、リスク管理を改善することを支援するソリューション「Watson Edge for Financial Services」を発表した。
2023年4月、クアルコム・テクノロジーズはアロー社のeInfochips社と提携し、Edge Labsを立ち上げた。Edge Labsは、開発者やイノベーターが組み込みデバイス向けAIアプリケーションの開発と展開を加速できるよう支援するプログラムです。今回の提携は、開発者やイノベーターが組み込み機器向けAIアプリケーションの開発と展開を加速できるよう支援する。Edge Labsにより、開発者はクアルコムのAIに関する専門知識とeInfochips社の開発・展開サービスを利用できるようになります。
2023年3月、ArmはGoogle Cloudと提携し、ArmベースのソリューションをGoogle Cloud Platform（GCP）に提供する。この提携により、Armの顧客はGCPのAIと機械学習機能を活用し、Google Cloudの顧客はArmベースのソリューションを導入しやすくなると期待されている。
2023年3月、IBMはアプリケーション・パフォーマンス・モニタリング・ソフトウェアを提供するInstana社を買収した。この買収により、IBMはエッジAI機能を拡張し、顧客により包括的なアプリケーションのビューを提供できるようになる。
2023年3月、AIを搭載したこのツールは、Microsoft 365ユーザーがトラブルシューティング、トレーニング、オンボーディングなどのさまざまなタスクを実行するのを支援するよう設計されている。Microsoft 365 Copilotは、組み込みAI技術として、より広範なソフトウェアエコシステム内に統合されており、他のMicrosoft 365製品やサービスとシームレスに機能するように作成されている。
2022年10月、インテルはアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）と提携し、インテルベースのソリューションをAWSに提供する。この提携により、インテルの顧客がAWSのAIと機械学習機能を利用し、AWSの顧客がインテルベースのソリューションを展開するのを支援することが期待されている。
2022年6月、マイクロソフトはエッジAIアプリケーションの開発と展開を加速するため、エヌビディアとの提携を発表した。この提携により、マイクロソフトのAzureプラットフォームとエヌビディアのAIハードウェアおよびソフトウェアが組み合わされ、エッジコンピューティングのより包括的なソリューションが構築される。
2022年1月、IBMはGoogle Cloudと提携し、エッジAIアプリケーションの開発と展開を加速する。この提携により、IBMのAIとMLの専門知識とGoogle CloudのインフラとAI機能が融合される。
目次
1 はじめに （ページ – 41）
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 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ – 46)
2.1 調査データ
図1 組み込みAI市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要な一次インタビュー参加者のリスト
2.1.2.2 主要プロファイルの内訳
図2 一次面接の内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.2.3 業界専門家による主な洞察
2.2 データの三角測量と市場分割
図3 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図4 市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
図5 市場規模の推定方法 – アプローチ1（供給側）：市場のソリューション／サービスからの収益
図6 市場規模の推定方法-アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：組み込みAI市場の全ソリューション／サービスからの総売上高
図7 市場規模の推定方法-アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図8 市場規模推計手法-アプローチ4、ボトムアップ（需要サイド）：組込みAI支出全体に占める組込みAIの割合
2.4 市場予測
表1 因子分析
2.5 前提条件
表2 前提条件
2.6 限界
2.7 景気後退の影響分析
表3 景気後退が世界市場に与えた影響
3 事業概要 （ページ – 60）
表4 世界の組み込みAIの市場規模と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比）
表5 2023-2028年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比）
図9 2023年に市場を支配するのはハードウェア・セグメント
図10 エッジ・コンピューティング・プラットフォーム部門が2023年に最大シェアを占める
図11 2023年に最大の市場規模を握るのはプロセッサー・セグメント
図12 2023年に最大の市場シェアを占めるのはシステム統合・導入部門
図13 2023年に最大の市場規模を握るのは数値データ・セグメント
図 14 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
図15 北米が最大の市場シェアを占め、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い成長率を示す
4 プレミアム・インサイト (ページ – 65)
4.1 組込みAI市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図 16 コネクテッドデバイスの普及と効果的な通信のための iot エコシステムが市場成長を促進する
4.2 世界市場における景気後退の概要
図17 2023年の前年比成長率は微減にとどまる
4.3 市場：上位3つのデータタイプ
図 18 予測期間中、数値データ・セグメントが最も高い成長率を示す
4.4 北米：市場：サービス別、上位3業種別
図19 2023年に北米で最大の市場シェアを占めるのはハードウェア部門と自動車部門
4.5 組込みAI市場：地域別
図20 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 68）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 21 推進要因、阻害要因、機会、および課題：組み込みAI市場
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 インテリジェントで自律的なシステムへの需要の高まり
5.2.1.2 より良いスマートな意思決定のためのAIとML技術の進歩の増加
5.2.1.3 効果的なコミュニケーションのためのコネクテッドデバイスとIoTエコシステムの普及
5.2.1.4 組込みAIの産業別アプリケーションへの利用の増加
5.2.2 拘束
5.2.2.1 データのプライバシーとセキュリティへの懸念
5.2.2.2 熟練した有能な労働力の不足
5.2.3 機会
5.2.3.1 より強力でエネルギー効率の高いプロセッサーへの需要の高まり
5.2.3.2 クラウドベースのAIサービスとの統合による拡張性の向上
5.2.4 課題
5.2.4.1 計算資源の不足とモデルの最適化
5.2.4.2 高いインフラコストと低いROI
5.3 ケーススタディ分析
5.3.1 ケーススタディ1：エッジ・インパルスがオーラリングの睡眠パターンとユーザーの準備態勢の分析を強化
5.3.2 ケーススタディ2：NVIDIA JETSON TX2 NXがノバイスマートランプを導入し、正確な転倒検知を実現
5.3.3 ケーススタディ3：NVIDIAのアクセラレーション・ツールキットを導入し、リアルタイムでレッドゾーンをアクティブに監視するロロース社。
5.3.4 ケーススタディ4：メルセデス・ベンツ・コンサルティング、MODCAMストアアナリティクスを活用したディーラーレイアウトの最適化
5.3.5 ケーススタディ5：tvghはaetina edge ai starter packageを利用してリアルタイムのAI推論を実現した。
5.4 関税と規制の状況
5.4.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.4.2 北米
表6 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.4.3 欧州
表7 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.4.4 アジア太平洋
表8 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
5.4.5 中東・アフリカ
表9 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織一覧
5.4.6 ラテンアメリカ
表10 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.5 エコシステム
図22 組み込みAI市場：エコシステム
5.6 特許分析
5.6.1 方法論
5.6.2 出願特許, 文書タイプ別, 2013-2023
表11 出願特許（2013-2023年
5.6.3 イノベーションと特許出願
図23 特許取得件数の合計、2013-2023年
5.6.3.1 上位志願者
図24 過去10年間で特許出願件数の多かった上位10社（2013-2023年
表12 組み込みAI市場における特許所有者トップ20（2013-2023年
表13 2023年市場における特許リスト
図25 特許取得市場の地域別分析（2023年
5.7 サプライチェーン分析
図26 市場：サプライチェーン分析
表14 市場：サプライチェーン分析
5.8 今後の市場展望
5.8.1 2030年までの技術ロードマップ
図27 2030年までの組み込みAIのロードマップ
5.9 価格分析
表15 平均販売価格分析（オファー別
5.10 組み込みAIアーキテクチャの主要コンポーネント
図28 組み込みAIアーキテクチャ
5.10.1 モデルモジュール
5.10.2 データ・モジュール
5.10.3 コンピューティング・パワー・モジュール
5.11 組込みAIの歴史と進化
図29 組み込みAI市場の進化
5.12 バイヤー／顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱
図30 市場：バイヤー／顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱
5.13 ポーターの5つの力分析
図31 市場：ポーターの5つの力分析
5.13.1 新規参入の脅威
5.13.2 代替品の脅威
5.13.3 サプライヤーの交渉力
5.13.4 買い手の交渉力
5.13.5 競争相手の激しさ
5.14 主要会議・イベント（2023-2024年
表16 組み込みAI市場：会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.15 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図32 上位3アプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
表17 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力
5.15.2 購入基準
図33 上位3アプリケーションの主な購入基準
表18 上位3用途の主な購入基準
5.16 技術分析
5.16.1 キーテクノロジー
5.16.1.1 MLとディープラーニング
5.16.1.2 データサイエンス
5.16.1.3 エッジコンピューティング
5.16.1.4 IoT
5.16.1.5 コンピュータビジョン
5.16.1.6 ニューラルネットワーク
5.16.1.7 TensorFlow Lite
5.16.2 隣接技術
5.16.2.1 信号処理
5.16.2.2 データマイニングと予測分析
5.16.2.3 ブロックチェーン
5.16.2.4 5G
5.17 組み込み型AIがビジネスの近代化に与える影響
5.17.1 ビジネスプロセスとタスクの自動化
5.17.2 高度な予測分析
5.17.3 インテリジェントな意思決定
5.17.4 顧客体験の合理化
5.18 ビジネスモデル分析
図34 市場：ビジネスモデル
5.18.1 ハードウェア・ベンダーのビジネスモデル
5.18.2 ソフトウェア・プロバイダーのビジネスモデル
5.18.3 サービスプロバイダーのビジネスモデル
6 EMBEDDED AI 市場, オファリング別 (ページ – 107)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 35 予測期間中に最も高い成長率を記録するのはソフトウェア・セグメント
表 19：市場（サービス別）、2017-2022 年（百万米ドル
表 20：市場（オファリング別）、2023-2028 年（百万米ドル
6.2 ハードウェア
図 36 AI アクセラレータ分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表21 ハードウェア別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表22 ハードウェア別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.1 プロセッサー
表 23：プロセッサー：地域別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表24 プロセッサ：組み込みAI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.1.1 GPU
6.2.1.1.1 卓越した計算能力と並列処理能力がGPUの需要を押し上げる
6.2.1.2 FPGA
6.2.1.2.1 FPGA需要の原動力となる、プログラミングや再構成が容易な柔軟性へのニーズ
6.2.1.3 NPU
6.2.1.3.1 最適化されたアーキテクチャと並列処理により、ワット当たり卓越した性能を実現し、NPUの需要を高める必要性
6.2.1.4 その他のプロセッサー
6.2.2 メモリー・ユニット
表25 メモリーユニット：組み込みAi市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 26 メモリーユニット：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
6.2.2.1 ランダム・アクセス・メモリー（RAM）
6.2.2.1.1 RAM需要の原動力となる、より高速なデータアクセス、機器内での迅速な分析・応答へのニーズ
6.2.2.2 フラッシュメモリー
6.2.2.2.1 データをローカルに処理し、常時接続を減らし、リアルタイムの意思決定を可能にする必要性がフラッシュメモリーの需要を押し上げる
6.2.2.3 ROM
6.2.2.3.1 重要なソフトウェア・コンポーネントの真正性を保持する必要性と、費用対効果の高いストレージ・ソリューションが、ROMの需要を促進している。
6.2.2.4 その他のメモリーユニット
6.2.3 AIアクセラレーター
表 27 Ai アクセラレータ：組み込み Ai 市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 28 AI アクセラレータ：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.3.1 テンソル処理ユニット（TPU）
6.2.3.1.1 大規模なニューラルネットワーク処理と行列演算を最適化し、推論とトレーニングの時間を短縮するTPU
6.2.3.2 ニューラル・ネットワーク・アクセラレータ
6.2.3.2.1 計算負荷を汎用プロセッサからAI専用チップに移すことで、より少ない消費電力でAIタスクを実行するニューラルネットワークアクセラレータ
6.2.4 その他のハードウェア
表29 その他のハードウェア：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表30 その他のハードウェア：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3 ソフトウェア
図 37 AI ミドルウェア分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表31 組込みAI市場、ソフトウェア別、2017-2022年（百万米ドル）
表 32：ソフトウェア別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1 AIミドルウェア
6.3.1.1 エッジでの効率的なモデル管理と推論のためのツールとフレームワークを提供するAIミドルウェア
表 33 AI ミドルウェア：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 34 AI ミドルウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2 AIとmlのフレームワーク
6.3.2.1 モデルの最適化とAIフレームワークとエッジコンピューティングアーキテクチャの統合が市場を牽引する
表 35 AI & ml フレームワーク：組み込み AI 市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 36 AI & ml フレームワーク：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.3 エッジ・コンピューティング・プラットフォーム
6.3.3.1 エッジAIアプリケーションをサポートし、データ処理と分析を簡素化し、エッジデバイスとシームレスに統合するエッジコンピューティングプラットフォーム
表 37 エッジコンピューティングプラットフォーム：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 38 エッジコンピューティングプラットフォーム：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
6.3.4 その他のソフトウェア
表 39 その他のソフトウェア：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 40 その他のソフトウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4 サービス
図 38 トレーニング＆コンサルティング・サービス部門は予測期間中に最も高い成長率を記録する
表 41 サービス：市場、タイプ別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 42 サービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.1 トレーニング＆コンサルティング
6.4.1.1 オペレーションと技術的アップデートを管理する上で重要な役割を果たすトレーニング＆コンサルティングサービス
表 43 トレーニング＆コンサルティング：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 44 トレーニング＆コンサルティング：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
6.4.2 システムの統合と導入
6.4.2.1 効果的なシステムコミュニケーションを確保するためのシステム統合・導入サービスの普及
表 45 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 46 システムインテグレーション＆インプリメンテーション：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.3 サポート＆メンテナンス
6.4.3.1 最適なパフォーマンスを確保するためのサポート＆メンテナンスサービスへの需要の高まり
表 47 サポート＆メンテナンス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 48 サポート＆メンテナンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
7 EMBEDDED AI 市場：データタイプ別（ページ – 130）
7.1 はじめに
7.1.1 データ・タイプ：市場促進要因
図 39 予測期間中に最も高い成長率を記録するのは数値データ・セグメント
表 49：データタイプ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表50：データタイプ別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7.2 センサーデータ
7.2.1 組み込みAIとエッジAIの組み合わせがセンサーデータの成長を促進する
表 51 センサーデータ：市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 52 センサーデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7.3 画像とビデオデータ
7.3.1 カメラの入手可能性と価格の上昇、映像コンテンツの消費が市場を牽引する
表 53 画像・映像データ：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 54 画像・映像データ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7.4 数値データ
7.4.1 センサーとコネクテッドデバイスの普及が数値データの需要を促進する
表 55 数値データ：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 56 数値データ：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
7.5 カテゴリーデータ
7.5.1 物体を検出・分類し、ジェスチャーを認識し、特定のパターンを特定して市場を牽引する必要性
表 57 カテゴリー別データ：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 58 カテゴリー別データ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7.6 その他のデータ型
表 59 その他のデータタイプ：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 60 その他のデータタイプ：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
8 エンベデッドAI市場：垂直方向別（ページ – 138）
8.1 導入
8.1.1 垂直型：市場ドライバ
図 40 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 61：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表62 垂直市場別、2023-2028年（百万米ドル）
8.2 銀行、金融サービス、保険
表 63 銀行、金融サービス、保険：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 64 銀行、金融サービス、保険：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
8.2.1 不正の検出と防止
8.2.1.1 不正行為を検知・軽減し、金融機関を保護して市場を牽引する必要性
8.2.2 リスク管理
8.2.2.1 取引データをリアルタイムで分析する組み込みAIにより、正確なリスク特定と不正防止が可能に
8.2.3 顧客サービス
8.2.3.1 自動カスタマーサポートのためのバーチャルアシスタントやチャットボットを作成するための組み込みAI
8.2.4 コンプライアンスと規制報告
8.2.4.1 報告プロセスを合理化し、人為的ミスを減らし、正確かつタイムリーな報告書提出を保証するための組み込みAI
8.2.5 その他の銀行、金融サービス、保険タイプ
8.3 IT & ITES
表 65 IT & ITES：組み込み AI 市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 66 IT & ITES：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
8.3.1 インテリジェント・オートメーション
8.3.1.1 あらかじめ定義されたテンプレートを利用したり、ナレッジベースにアクセスすることで、自動応答を提供するインテリジェントな自動化
8.3.2 サイバーセキュリティ
8.3.2.1 組み込み型AIをサイバーセキュリティ対策に組み込むことで、IT企業がサイバー脅威を効果的に検知・対応できるようになる
8.3.3 顧客サービス
8.3.3.1 顧客との対話のトーンやコンテキストを評価することで、顧客のセンチメントを分析する組み込みAI
8.3.4 予測分析
8.3.4.1 データポイントを監視・分析し、アラートと通知を出す必要性が、プロアクティブ分析における組み込みAIの需要を促進する
8.3.5 サプライチェーン・マネジメント
8.3.5.1 在庫管理、過剰在庫の削減、タイムリーな補充の必要性により、サプライチェーン管理における組み込みAIの需要が高まる
8.4 小売＆eコマース
表 67 小売と e コマース：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 68 小売と e コマース：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.4.1 パーソナライズされたレコメンデーション
8.4.1.1 パーソナライズされたレコメンデーションにおける組み込みAIの活用による顧客体験の向上と販売促進
8.4.2 在庫管理
8.4.2.1 在庫管理におけるタスクの自動化とインテリジェントな洞察を提供する組み込みAI
8.4.3 価格の最適化
8.4.3.1 価格最適化プロセスを自動化し、顧客の需要と価格弾力性を正確に予測する組み込みAI
8.4.4 不正の検出と防止
8.4.4.1 リアルタイムで不正を検知し、顧客の行動を包括的に把握するための組み込みAI
8.4.5 その他の小売＆eコマース・タイプ
8.5 製造業
表 69 製造業：組み込みAI市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 70 製造業：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
8.5.1 予知保全
8.5.1.1 データを分析し、プロアクティブでタイムリーなメンテナンス活動を可能にすることで、予知保全を支援する組み込みAI
8.5.2 廃棄物管理
8.5.2.1 予定外のダウンタイムを回避し、故障した機械から発生する無駄を防ぐための組み込みAI
8.5.3 オートメーション＆ロボット
8.5.3.1 ロボットによるデータ分析、意思決定、タスクの迅速な実行、ヒューマンエラーの削減を支援する組み込みAI
8.5.4 品質管理と検査
8.5.4.1 品質管理と検査プロセスを強化するAI技術
8.5.5 製品設計と最適化
8.5.5.1 インテリジェントな洞察を提供し、物理的なプロトタイプを作成する前に製品設計を最適化する組み込みAI
8.5.6 その他の製造タイプ
8.6 エネルギー＆公益事業
表 71 エネルギーと公益事業：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 72 エネルギーと公益事業：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.6.1 エネルギー管理
8.6.1.1 リアルタイムでエネルギー使用を監視、分析、制御し、送電網のひずみや停電を防ぐための組み込みAI
8.6.2 予知保全
8.6.2.1 予知保全におけるAIアルゴリズムの活用により、保全活動の最適な時期の決定を支援する
8.6.3 再生エネルギーの最適化
8.6.3.1 過去のデータ、天候パターン、その他の関連要因を分析し、エネルギー需要を正確に予測するための組み込みAI
8.6.4 その他のエネルギー・公益事業タイプ
8.7 輸送・物流
表 73 運輸・物流組み込みAI市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 74 輸送と物流：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.7.1 ルート最適化
8.7.1.1 リアルタイムデータを監視し、移動時間と燃料消費を最小限に抑える組み込みAI
8.7.2 在庫管理
8.7.2.1 業務効率の改善、過去のデータと市場動向の分析が在庫管理における組み込みAIの需要を促進する
8.7.3 自律走行車
8.7.3.1 組み込みAIによるルートの最適化、リアルタイム調整、燃料消費量の削減
8.7.4 運賃管理
8.7.4.1 内蔵AIによる貨物輸送のリアルタイム監視と業務効率の向上
8.7.5 その他の輸送・物流タイプ
8.8 ヘルスケア＆ライフサイエンス
表 75 ヘルスケア＆ライフサイエンス：市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル)
表 76 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.8.1 医療診断
8.8.1.1 膨大な量の患者データを分析し、正確な診断と治療計画を支援する組み込みAI
8.8.2 創薬
8.8.2.1 創薬を加速・最適化し、膨大な量の医薬品を分析して潜在的な創薬標的を特定するための組み込みAI
8.8.3 個別化医療
8.8.3.1 組み込みAIによるゲノムデータの解釈、疾病リスクの予測、個別化された診断推奨の提供
8.8.4 遠隔患者モニタリング
8.8.4.1 組み込みAIによって患者の健康状態を監視し、リアルタイムデータを収集するRPM
8.8.5 その他のヘルスケア＆ライフサイエンス・タイプ
8.9 メディア＆エンタテインメント
表 77 メディアとエンターテインメント組み込みAI市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 78 メディアとエンターテインメント：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.9.1 コンテンツ作成
8.9.1.1 組み込みAIによるコンテンツ制作の変革、革新的なツールの提供、メディア体験の質、効率、パーソナライゼーションの向上
8.9.2 コンテンツ分析
8.9.2.1 大量のメディアコンテンツを分析・理解し、コンテンツ分析を自動化する組み込みAI
8.9.3 ARとVR
8.9.3.1 ARとVR技術は、ユーザー体験を向上させることでメディア＆エンターテインメント業界に革命をもたらす
8.9.4 その他のメディア・娯楽タイプ
8.10 テレコム
表 79：通信：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 80：通信：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.10.1 ネットワークの最適化
8.10.1.1 ネットワークトラフィックパターンをリアルタイムで分析し、待ち時間を短縮し、ネットワークの応答性を向上させる組み込みAI
8.10.2 ネットワーク・セキュリティ
8.10.2.1 非構造化データを処理して理解し、ネットワークトラフィックを監視して異常なパターンを特定するための組み込みAI
8.10.3 問い合わせ管理
8.10.3.1 個別化、効率化、プロアクティブなカスタマーサポートを提供するためにAI機能を活用する通信事業者
8.10.4 不正の検出と防止
8.10.4.1 膨大なデータを分析することで、通信会社が不正防止戦略をプロアクティブに更新するための組み込みAI
8.10.5 その他の通信タイプ
8.11自動車
表 81 自動車：組み込み AI 市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 82 自動車：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.11.1 自動運転車
8.11.1.1 交通パターン、道路ルール、状況要因を分析する組み込みAI技術
8.11.2 車両管理
8.11.2.1 リアルタイムで車両を追跡・監視し、インテリジェントな意思決定に役立つ組み込みAI
8.11.3 エネルギー効率と排出規制
8.11.3.1 電力配分と全体的なエネルギー消費を最適化し、バッテリーの利用率を向上させる組み込みAI
8.11.4 車両インフォテインメント
8.11.4.1 自然言語コマンドを可能にし、コネクテッドサービスを提供するNLPを組み込んだ組み込みAI
8.11.5 その他の自動車タイプ
8.12 その他の業種
表 83 その他の垂直分野：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 84 その他の業種：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
9 地域別市場（ページ番号 – 175）
9.1 はじめに
図 41 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を記録する
図 42 インドは予測期間中に最も高い CAGR を記録する
表 85：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表86 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
9.2 北米
9.2.1 北米：市場促進要因
9.2.2 北米：景気後退の影響
図 43 北米：市場スナップショット
表 87 北米：組み込み AI 市場、提供サービス別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 88 北米：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 89 北米：ハードウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 90 北米：ハードウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 91 北米：ソフトウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 92 北米：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 93 北米：サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 94 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 95 北米：データタイプ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 96 北米：データタイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 97 北米：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 98 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 99 北米：国別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表100 北米：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.2.3 米国
9.2.3.1 AI開発に焦点を当てた技術進歩と取引の増加が市場を牽引する
9.2.4 カナダ
9.2.4.1 強力な技術エコシステム、多数の新興企業の存在、市場を後押しする政府のイニシアティブ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 欧州：市場促進要因
9.3.2 欧州：景気後退の影響
表 101 欧州：組み込み型 AI 市場、提供サービス別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 102 欧州：製品別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 103 欧州：ハードウェア別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 104 欧州：ハードウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 105 欧州：ソフトウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 106 欧州：ソフトウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 107 欧州：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 108 欧州：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 109 欧州：データタイプ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 110 欧州：データタイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 111 欧州：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 112 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 113 欧州：国別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表114 欧州：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル）
9.3.3 英国
9.3.3.1 相互接続機器への需要の高まりと最先端技術の開発が市場を牽引する
9.3.4 ドイツ
9.3.4.1 インテリジェント・デバイス開発のための大手企業間の買収と提携が組み込みAIの需要を促進する
9.3.5 フランス
9.3.5.1 最先端の組み込みAIソリューション開発に注力するSTマイクロエレクトロニクスが市場を牽引
9.3.6 イタリア
9.3.6.1 エッジコンピューティングとAI機能の統合、医療分野からの需要増加が市場を牽引
9.3.7 スペイン
9.3.7.1 BSCが欧州のAIオンデマンドプラットフォームとして市場を牽引
9.3.8 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
9.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 44 アジア太平洋地域：組み込み AI 市場のスナップショット
表115 アジア太平洋地域：市場：提供品目別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 116 アジア太平洋地域：市場：提供品目別（2023～2028 年）（百万米ドル
表 117 アジア太平洋地域：ハードウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 118 アジア太平洋地域：ハードウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 119 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 120 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 121 アジア太平洋地域：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 122 アジア太平洋地域：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表123 アジア太平洋地域：データタイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 124 アジア太平洋地域：データタイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 125 アジア太平洋地域：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 126 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表127 アジア太平洋地域：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表128 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表129 アジア太平洋地域：アセアン諸国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 130 アジア太平洋地域：アセアン諸国別市場 2023-2028 （百万米ドル）
9.4.3 中国
9.4.3.1 インテリジェントなデバイスを開発するための技術大手間の取引と、組み込みAIを採用するための政府の取り組みが市場を牽引する
9.4.4 インド
9.4.4.1 研究開発、技能習得と再教育、卓越したAIセンターの設立に重点を置く国家AI戦略
9.4.5 日本
9.4.5.1 多様な分野へのAIの展開、組み込みAIに特化した企業や新興企業の存在が市場を牽引する
9.4.6 ANZ
9.4.6.1 最先端のAIソリューションの開発と投資誘致に注力し、組み込みAIの需要を促進する
9.4.7 韓国
9.4.7.1 AIの研究、開発、導入が大きく進展し、企業がAI機器の開発に注力することが市場を牽引する
9.4.8 アセアン諸国
9.4.8.1 デジタルトランスフォーメーションへの取り組みの拡大、技術インフラの拡大、AI対応アプリケーションの需要増加が市場を牽引する
9.4.9 その他のアジア太平洋地域
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
9.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
表131 中東・アフリカ：組み込みAi市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 132 中東・アフリカ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 133 中東・アフリカ：ハードウェア別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 134 中東・アフリカ：ハードウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 135 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 136 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 137 中東・アフリカ：サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 138 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 139 中東・アフリカ：データタイプ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 140 中東・アフリカ：データタイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 141 中東・アフリカ：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 142 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表143 中東・アフリカ：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 144 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9.5.3 UAE
9.5.3.1 組み込みAIの需要を促進する技術と技術革新を促進する政府の取り組み
9.5.4 サウジアラビア
9.5.4.1 政府の支援的な規制と技術への投資が組み込みAIの需要を押し上げる
9.5.5 南アフリカ
9.5.5.1 リアルタイムのデータ分析、待ち時間の短縮、データプライバシーの強化のニーズが組み込みAIの需要を促進する
9.5.6 イスラエル
9.5.6.1 活発な新興企業エコシステム、強固な研究開発能力、政府の支援策が市場を牽引する
9.5.7 その他の中東・アフリカ地域
9.6 ラテンアメリカ
9.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因
9.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
表 145 ラテンアメリカ：組込みAI市場、提供製品別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 146 ラテンアメリカ：市場：提供製品別 2023-2028 (百万米ドル)
表147 ラテンアメリカ：ハードウェア別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 148 ラテンアメリカ：ハードウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 149 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 150 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 151 ラテンアメリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 152 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 153 ラテンアメリカ：データタイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 154 ラテンアメリカ：データタイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 155 ラテンアメリカ：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 156 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表157 ラテンアメリカ：国別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表158 ラテンアメリカ：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.6.3 ブラジル
9.6.3.1 政府の好意的な取り組みとAI技術の導入への注力が市場を牽引する
9.6.4 メキシコ
9.6.4.1 技術の進歩、革新的な新興企業への需要と投資、AIを活用したソリューションの採用増加が市場を牽引する
9.6.5 アルゼンチン
9.6.5.1 ML、コンピュータ・ビジョン、NLPの開発に注力する新興企業や企業が市場を牽引する
9.6.6 その他のラテンアメリカ地域
10 競争力のある景観 (ページ – 221)
10.1 概要
10.2 主要プレーヤーが採用した戦略
表159 主要組み込みAIベンダーが採用した戦略の概要
10.3 収益分析
10.3.1 過去の収益分析
図45 上位5社の過去の収益分析（2020-2022年）（10億米ドル
10.4 市場シェア分析
図46 2022年における主要企業の市場シェア分析
表160 組み込みAI市場：競争の度合い
10.5 2022年企業評価マトリックス
10.5.1 スターズ
10.5.2 新進リーダー
10.5.3 浸透型プレーヤー
10.5.4 参加者
図 47 市場：主要プレイヤーの企業評価マトリックス（2022 年
10.6 競争ベンチマーキング
表161 市場：主要企業の全体フットプリント分析（2022年
表162 市場：その他の主要プレーヤーの全体フットプリント分析（2022年
10.7 2022年 新興／中堅企業評価マトリクス
10.7.1 進歩的企業
10.7.2 対応する企業
10.7.3 ダイナミック・カンパニー
10.7.4 スタートブロック
図 48 組込み型 AI プレーヤー：新興企業/中小企業の評価マトリクス（2022 年
10.8 新興／中堅企業の競合ベンチマーキング
表163 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表 164 組込みAI市場：新興企業/SMの製品フットプリント分析（2022年
10.9 組込みAI製品の展望
10.9.1 組込みAI製品の比較分析
表 165 組込みAIのトレンド製品の比較分析
表 166 その他の組み込み型AI製品の比較分析
10.10 主な組み込み機器ベンダーの評価と財務指標
図 49 主要組み込み AI ベンダーの財務指標
図50 主要組み込みAIベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ
10.11 競争シナリオとトレンド
10.11.1 製品の発売と強化
表167 製品発売（2022-2023年
10.11.2 ディールス
表168 2021-2023年の取引
11 企業プロフィール（ページ数 – 249）
11.1 イントロダクション
(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の見解)*。
11.2 主要プレーヤー
11.2.1 グーグル
表 169 グーグル：事業概要
図51 グーグル：企業スナップショット
表 170 グーグル：提供する製品／ソリューション／サービス
表 171 グーグル：製品の発売と機能強化
表 172 グーグル: 取引
11.2.2 IBM
173 ibm：事業概要
図 52 IBM：企業スナップショット
表174 ibm：提供する製品／ソリューション／サービス
表 175 IBM：製品の発売と機能強化
表 176 IBM: 取引
11.2.3 マイクロソフト
表 177 マイクロソフト：事業概要
図53 マイクロソフト：企業スナップショット
表 178 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス
表 179 マイクロソフト：製品の発売と機能強化
表 180 マイクロソフト：取引
11.2.4 AWS
表 181 AWS：事業概要
図 54 AWS：企業スナップショット
表182 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス
表 183 AWS：製品の発売と機能強化
表 184 AWS: 取引
11.2.5 エヌビディア
表 185 エヌビディア：事業概要
図 55 Nvidia: 企業スナップショット
表 186 NVIDIA：提供する製品／ソリューション／サービス
表 187 NVIDIA：製品の発売と強化
表 188 エヌビディア：取引
11.2.6 インテル
表 189 インテル：事業概要
図 56 インテル：企業スナップショット
表 190 インテル：提供する製品／ソリューション／サービス
表 191 インテル：製品の発売と機能強化
表192 インテル：取引
11.2.7 クアルコム
表 193 クアルコム：事業概要
図 57 クアルコム：企業スナップショット
表 194 クアルコム：提供する製品／ソリューション／サービス
表 195 クアルコム：製品の発売と強化
表 196 クアルコム：取引
11.2.8 ARM
197 表 アーム：事業概要
表 198 アーム：提供する製品／ソリューション／サービス
表 199：アーム：製品の発売と強化
表200 アーム：取引
11.2.9 AMD
表 201 amd: 事業概要
図 58 amd：企業スナップショット
表 202 amd：提供する製品／ソリューション／サービス
表 203 amd：製品の発売と機能強化
表 204 amd: 取引
11.2.10 メディアテック
表 205 メディアテック：事業概要
図 59 メディアテック：企業スナップショット
表 206 メディアテック：提供する製品／ソリューション／サービス
表 207 メディアテック：製品の発売と強化
表 208 メディアテック：取引
11.2.11 オラクル
表 209 オラクル：事業概要
図 60 オラクル：企業スナップショット
表 210 オラクル: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 211 オラクル：製品の発売と機能強化
表 212 オラクル: 取引
*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の見解などの詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
11.3 その他の主要プレーヤー
11.3.1 セールスフォース
11.3.2 NXP
11.3.3 ラティス半導体
11.3.4 アセトニウム
11.3.5 神経保護
11.3.6 SIEMENS
11.3.7 HPE
11.3.8 ルイス・テクノロジー
11.3.9 コードタイム技術
11.3.10 ヒシリコン
11.3.11 ベクターブロックス
11.3.12 au-zone technologies
11.3.13 ストマイクロエレクトロニクス
11.3.14 センスタイム
11.4 スタートアップ/ユーザプロファイル
11.4.1 エッジインパルス
11.4.2 受け取る
11.4.3 エタ・コンピュート
11.4.4 SENSIML
11.4.5 シンシアント
11.4.6 グラフコア
11.4.7 SIMA.AI
12 隣接・関連市場 (ページ – 308)
12.1 イントロダクション
12.2 エッジAIソフトウェア市場 – 2027年までの世界予測
12.2.1 市場の定義
12.2.2 市場概要
12.2.2.1 エッジAIソフトウェア市場、コンポーネント別
表213 エッジAIソフトウェア市場、コンポーネント別、2018-2021年（百万米ドル）
表214 エッジAIソフトウェア市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.2 エッジAIソフトウェア市場、データソース別
表215 エッジAIソフトウェア市場、データソース別、2018年～2021年（百万米ドル）
表216 エッジAIソフトウェア市場、データソース別、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2.3 エッジAIソフトウェア市場（組織規模別
表217 エッジAIソフトウェア市場、組織規模別、2018年～2021年（百万米ドル）
12.2.2.4 エッジAIソフトウェア市場（業種別
表219 エッジAIソフトウェア市場、垂直分野別、2018年～2021年（百万米ドル）
表220 エッジAIソフトウェア市場、垂直分野別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.2.2.5 エッジAIソフトウェア市場、地域別
表221 エッジAIソフトウェア市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 222 エッジAIソフトウェア市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3 人工知能市場 – 2027年までの世界予測
12.3.1 市場の定義
12.3.2 市場概要
12.3.2.1 人工知能市場、製品別
表223 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル）
表224 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル）
12.3.2.2 人工知能市場、技術別
表225 人工知能市場、技術別、2016-2021年（10億米ドル）
表226 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル）
12.3.2.3 人工知能市場、展開形態別
表 227 人工知能市場、展開モード別、2016年～2021年（10億米ドル）
表228 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル）
12.3.2.4 人工知能市場（組織規模別
表229 人工知能市場、組織別、2016-2021年（10億米ドル）
表230 人工知能市場、組織別、2022年～2027年（10億米ドル）
12.3.2.5 人工知能市場、ビジネス機能別
表231 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル）
表232 人工知能市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（10億米ドル）
12.3.2.6 人工知能市場（業種別
表233 人工知能市場、業種別、2016-2021年（10億米ドル）
表234 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル）
12.3.2.7 人工知能市場、地域別
表235 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表236 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
13 付録（ページ数 – 320）
13.1 ディスカッション・ガイド
13.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
13.3 カスタマイズ・オプション
13.4 関連レポート
13.5 著者詳細
