第1章：はじめに
1.1.レポート概要
1.2.主要市場セグメント
1.3.ステークホルダーへの主な利点
1.4.調査方法論
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.調査の主な結果
2.2.CXOの視点
第3章：市場概要
3.1.市場定義と範囲
3.2.主要調査結果
3.2.1.主要投資分野
3.3.ポーターの5つの力分析
3.4.主要プレイヤーのポジショニング
3.5.市場動向
3.5.1.推進要因
3.5.2.抑制要因
3.5.3.機会
3.6.市場へのCOVID-19影響分析
第4章：人工知能チップ市場（チップタイプ別）
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2 GPU
4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
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 ASIC
4.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
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 FPGA
4.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
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 CPU
4.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
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
4.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
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：処理タイプ別人工知能チップ市場
5.1 概要
5.1.1 市場規模と予測
5.2 エッジ
5.2.1 主要な市場動向、成長要因および機会
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 クラウド
5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
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
第6章：人工知能チップ市場（技術別）
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2 システムオンチップ（SoC）
6.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2 地域別市場規模と予測
6.2.3 国別市場シェア分析
6.3 システムインパッケージ
6.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2 地域別市場規模と予測
6.3.3 国別市場シェア分析
6.4 マルチチップモジュール（MCM）
6.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.2 地域別市場規模と予測
6.4.3 国別市場シェア分析
6.5 その他
6.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.2 地域別市場規模と予測
6.5.3 国別市場シェア分析
第7章：人工知能チップ市場、用途別
7.1 概要
7.1.1 市場規模と予測
7.2 自然言語処理
7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.2 地域別市場規模と予測
7.2.3 国別市場シェア分析
7.3 ロボティクス
7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.2 地域別市場規模と予測
7.3.3 国別市場シェア分析
7.4 コンピュータビジョン
7.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.2 地域別市場規模と予測
7.4.3 国別市場シェア分析
7.5 ネットワークセキュリティ
7.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.2 地域別市場規模と予測
7.5.3 国別市場シェア分析
7.6 その他
7.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.6.2 地域別市場規模と予測
7.6.3 国別市場シェア分析
第8章：産業分野別人工知能チップ市場
8.1 概要
8.1.1 市場規模と予測
8.2 メディア・広告
8.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.2 地域別市場規模と予測
8.2.3 国別市場シェア分析
8.3 金融・保険・証券（BFSI）
8.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.2 地域別市場規模と予測
8.3.3 国別市場シェア分析
8.4 IT・通信分野
8.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.2 地域別市場規模と予測
8.4.3 国別市場シェア分析
8.5 小売
8.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.2 地域別市場規模と予測
8.5.3 国別市場シェア分析
8.6 ヘルスケア
8.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.6.2 地域別市場規模と予測
8.6.3 国別市場シェア分析
8.7 自動車・輸送分野
8.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.7.2 地域別市場規模と予測
8.7.3 国別市場シェア分析
8.8 その他
8.8.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.8.2 地域別市場規模と予測
8.8.3 国別市場シェア分析
第9章：人工知能チップ市場（地域別）
9.1 概要
9.1.1 市場規模と予測
9.2 北米
9.2.1 主要動向と機会
9.2.2 北米市場規模と予測（チップタイプ別）
9.2.3 北米市場規模と予測（処理タイプ別）
9.2.4 北米市場規模と予測（技術別）
9.2.5 北米市場規模と予測（用途別）
9.2.6 北米市場規模と予測（産業分野別）
9.2.7 北米市場規模と予測（国別）
9.2.7.1 米国
9.2.7.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.2.7.1.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.2.7.1.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.2.7.1.4 技術別市場規模と予測
9.2.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.2.7.1.6 産業分野別市場規模と予測
9.2.7.2 カナダ
9.2.7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.2.7.2.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.2.7.2.3 処理タイプ別市場規模と予測
9.2.7.2.4 技術別市場規模と予測
9.2.7.2.5 用途別市場規模と予測
9.2.7.2.6 産業分野別市場規模と予測
9.2.7.3 メキシコ
9.2.7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.2.7.3.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.2.7.3.3 処理タイプ別市場規模と予測
9.2.7.3.4 技術別市場規模と予測
9.2.7.3.5 用途別市場規模と予測
9.2.7.3.6 産業分野別市場規模と予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 主要動向と機会
9.3.2 欧州 チップタイプ別市場規模と予測
9.3.3 欧州 処理タイプ別市場規模と予測
9.3.4 欧州市場規模と予測（技術別）
9.3.5 欧州市場規模と予測（用途別）
9.3.6 欧州市場規模と予測（産業分野別）
9.3.7 欧州市場規模と予測（国別）
9.3.7.1 イギリス
9.3.7.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.3.7.1.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.3.7.1.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.3.7.1.4 技術別市場規模と予測
9.3.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.1.6 産業分野別市場規模と予測
9.3.7.2 ドイツ
9.3.7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.3.7.2.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.3.7.2.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.3.7.2.4 技術別市場規模と予測
9.3.7.2.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.2.6 産業分野別市場規模と予測
9.3.7.3 フランス
9.3.7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.3.7.3.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.3.7.3.3 処理タイプ別市場規模と予測
9.3.7.3.4 技術別市場規模と予測
9.3.7.3.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.3.6 産業分野別市場規模と予測
9.3.7.4 ロシア
9.3.7.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.3.7.4.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.3.7.4.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.3.7.4.4 技術別市場規模と予測
9.3.7.4.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.4.6 産業分野別市場規模と予測
9.3.7.5 その他の欧州地域
9.3.7.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.3.7.5.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.3.7.5.3 処理タイプ別市場規模と予測
9.3.7.5.4 技術別市場規模と予測
9.3.7.5.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.5.6 産業分野別市場規模と予測
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 主な動向と機会
9.4.2 アジア太平洋地域 市場規模と予測（チップタイプ別）
9.4.3 アジア太平洋地域 市場規模と予測（処理タイプ別）
9.4.4 アジア太平洋地域 市場規模と予測（技術別）
9.4.5 アジア太平洋地域市場規模と予測（用途別）
9.4.6 アジア太平洋地域市場規模と予測（産業分野別）
9.4.7 アジア太平洋地域市場規模と予測（国別）
9.4.7.1 中国
9.4.7.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.4.7.1.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.4.7.1.3 処理タイプ別市場規模と予測
9.4.7.1.4 技術別市場規模と予測
9.4.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.1.6 産業分野別市場規模と予測
9.4.7.2 日本
9.4.7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.4.7.2.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.4.7.2.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.4.7.2.4 技術別市場規模と予測
9.4.7.2.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.2.6 産業分野別市場規模と予測
9.4.7.3 インド
9.4.7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.4.7.3.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.4.7.3.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.4.7.3.4 技術別市場規模と予測
9.4.7.3.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.3.6 産業分野別市場規模と予測
9.4.7.4 オーストラリア
9.4.7.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.4.7.4.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.4.7.4.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.4.7.4.4 技術別市場規模と予測
9.4.7.4.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.4.6 産業分野別市場規模と予測
9.4.7.5 アジア太平洋地域その他
9.4.7.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.4.7.5.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.4.7.5.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.4.7.5.4 技術別市場規模と予測
9.4.7.5.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.5.6 産業分野別市場規模と予測
9.5 LAMEA地域
9.5.1 主要動向と機会
9.5.2 LAMEA 市場規模と予測（チップタイプ別）
9.5.3 LAMEA 市場規模と予測（処理タイプ別）
9.5.4 LAMEA 市場規模と予測（技術別）
9.5.5 LAMEA 市場規模と予測（アプリケーション別）
9.5.6 LAMEA市場規模と予測：産業分野別
9.5.7 LAMEA市場規模と予測、国別
9.5.7.1 ラテンアメリカ
9.5.7.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.5.7.1.2 市場規模と予測、チップタイプ別
9.5.7.1.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.5.7.1.4 技術別市場規模と予測
9.5.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.5.7.1.6 産業分野別市場規模と予測
9.5.7.2 中東地域
9.5.7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.5.7.2.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.5.7.2.3 加工タイプ別市場規模と予測
9.5.7.2.4 技術別市場規模と予測
9.5.7.2.5 用途別市場規模と予測
9.5.7.2.6 産業分野別市場規模と予測
9.5.7.3 アフリカ
9.5.7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
9.5.7.3.2 チップタイプ別市場規模と予測
9.5.7.3.3 処理タイプ別市場規模と予測
9.5.7.3.4 技術別市場規模と予測
9.5.7.3.5 用途別市場規模と予測
9.5.7.3.6 産業分野別市場規模と予測
第10章：企業動向
10.1. はじめに
10.2. 主な成功戦略
10.3. トップ10企業の製品マッピング
10.4. 競争ダッシュボード
10.5. 競争ヒートマップ
10.6. 主要動向
第11章：企業プロファイル
11.1 Alphabet Inc.
11.1.1 会社概要
11.1.2 会社概要
11.1.3 事業セグメント
11.1.4 製品ポートフォリオ
11.1.5 業績動向
11.1.6 主要な戦略的動向と展開
11.2 インテル・コーポレーション
11.2.1 会社概要
11.2.2 会社概要
11.2.3 事業セグメント
11.2.4 製品ポートフォリオ
11.2.5 業績動向
11.2.6 主要な戦略的動向と展開
11.3 Mythic Ltd
11.3.1 会社概要
11.3.2 会社概要
11.3.3 事業セグメント
11.3.4 製品ポートフォリオ
11.3.5 業績動向
11.3.6 主要な戦略的施策と動向
11.4 Baidu
11.4.1 会社概要
11.4.2 会社概要
11.4.3 事業セグメント
11.4.4 製品ポートフォリオ
11.4.5 業績動向
11.4.6 主要な戦略的動向と展開
11.5 MediaTek Inc
11.5.1 会社概要
11.5.2 会社概要
11.5.3 事業セグメント
11.5.4 製品ポートフォリオ
11.5.5 事業実績
11.5.6 主要な戦略的動向と進展
11.6 ソフトバンク株式会社
11.6.1 会社概要
11.6.2 会社概要
11.6.3 事業セグメント
11.6.4 製品ポートフォリオ
11.6.5 業績動向
11.6.6 主要な戦略的動向と展開
11.7 NVIDIA Corporation (Mellanox Technologies)
11.7.1 会社概要
11.7.2 会社概要
11.7.3 事業セグメント
11.7.4 製品ポートフォリオ
11.7.5 事業実績
11.7.6 主要な戦略的動向と進展
11.8 アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社（ザイリンクス社）
11.8.1 会社概要
11.8.2 会社概要
11.8.3 事業セグメント
11.8.4 製品ポートフォリオ
11.8.5 業績動向
11.8.6 主要な戦略的動向と展開
11.9 クアルコム・テクノロジーズ社
11.9.1 会社概要
11.9.2 会社概要
11.9.3 事業セグメント
11.9.4 製品ポートフォリオ
11.9.5 業績動向
11.9.6 主要な戦略的動向と進展
11.10 NXPセミコンダクターズ
11.10.1 会社概要
11.10.2 会社概要
11.10.3 事業セグメント
11.10.4 製品ポートフォリオ
11.10.5 業績動向
11.10.6 主要な戦略的動向と展開
11.11 サムスン電子株式会社
11.11.1 会社概要
11.11.2 会社概要
11.11.3 事業セグメント
11.11.4 製品ポートフォリオ
11.11.5 事業実績
11.11.6 主要な戦略的動向と進展
| ※参考情報 人工知能（AI）チップとは、人工知能の処理を効率的に行うために特化されたプロセッサのことを指します。これらのチップは、神経網の計算や機械学習アルゴリズムの実行を高速化するために設計されており、従来のプロセッサに比べて大規模なデータ処理や並列処理が得意です。AIが普及する中で、特にディープラーニングの需要が高まり、専門的なハードウェアが必要とされるようになりました。 AIチップの基本的な概念は、計算能力を向上させることだけでなく、エネルギー効率を高めるための工夫がなされている点にあります。これにより、モバイルデバイスやIoT機器などの限られたリソースの中でもAI処理が可能になります。また、AIチップは高いスループットを持ち、大量のデータを同時に処理することができるため、リアルタイムでの応答が求められるアプリケーションにおいて特に重要です。 AIチップには、主にGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）、TPU（テンソルプロセッシングユニット）、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ASIC（アプリケーション特化型集積回路）といった種類があります。GPUは、グラフィック処理だけでなく、並列計算の能力を活かしてAIのトレーニングや推論に使用されることが多いです。TPUは、Googleが開発したチップで、特にディープラーニングに最適化されており、大量のマトリックス演算を効率的に処理します。 FPGAは、プログラム可能なハードウェアで、特定のタスクに応じて再構成できるため、柔軟性に富んでいます。ASICは、特定の用途に特化したチップで、エネルギー効率や性能に優れているものの、開発コストが高くなりがちです。用途によって最適なチップが異なるため、AIの利用目的に応じて様々な選択肢があります。 AIチップの用途は広範囲にわたり、画像認識、自動運転、自然言語処理、ロボティクス、医療分野など、多くの領域で応用されています。特に自動運転車では、センサーから得られたリアルタイムデータを解析し、即座に判断を下すために高性能なAIチップが必要不可欠です。また、スマートフォンや家庭用デバイスにおいても、音声認識や顔認識機能の向上が進んでいます。 関連技術としては、データセンターやクラウドコンピューティングの発展も挙げられます。AIチップは、データセンターにおいて大量のデータ処理を行う際にも重要な役割を果たします。さらに、AIのトレーニングに必要なデータセットの収集や前処理といったビッグデータ技術も、AIチップの性能を引き出すために欠かせません。 加えて、AIチップの開発には、ソフトウェア面でも大きな進展が求められます。AIアプリケーションに最適化されたライブラリやツールキットが必要であり、これにより開発者はAIの利点を最大限に活用できるようになります。また、ハードウェアとソフトウェアの協調が重要であり、エコシステム全体の整備がAIの普及を加速させる要因となっています。 このように、人工知能チップは、AI技術の進化を支える重要な要素であり、今後も新しい技術や用途が登場することが期待されます。金融、製造、農業、教育など、さまざまな業界において、AIチップの導入が進むことで、私たちの生活や仕事の仕方が大きく変わるでしょう。AIチップは未来のテクノロジーを形作る基盤となり、その可能性は無限大です。 |
