カテゴリー： 世界, その他産業, QYResearch

エッジデバイス向け人工知能のグローバル市場2023年：ハードウェア、ソフトウェア

【英語タイトル】Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Research Report 2023

QYResearchが出版した調査資料（QYR23MA8520）・商品コード：QYR23MA8520
・発行会社（調査会社）：QYResearch
・発行日：2023年3月（※2025年版があります。お問い合わせください。）
・ページ数：91
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール（受注後2-3営業日）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：新技術
◆販売価格オプション（消費税別）
Single User（1名様閲覧用）USD2,900 ⇒換算￥417,600見積依頼/購入/質問フォーム
Multi User（5名様閲覧用）USD4,350 ⇒換算￥626,400見積依頼/購入/質問フォーム
Enterprise License（同一法人内共有可）USD5,800 ⇒換算￥835,200見積依頼/購入/質問フォーム
※販売価格オプションの説明
※お支払金額：換算金額（日本円）＋消費税
※納期：即日〜2営業日（3日以上かかる場合は別途表記又はご連絡）
※お支払方法：納品日＋5日以内に請求書を発行・送付（請求書発行日より2ヶ月以内に銀行振込、振込先：三菱UFJ銀行/H&Iグローバルリサーチ株式会社、支払期限と方法は調整可能）
❖ レポートの概要 ❖

本調査レポートは世界のエッジデバイス向け人工知能市場について調査・分析し、世界のエッジデバイス向け人工知能市場概要、市場トレンド、主要企業別競争状況、タイプ別セグメント分析（ハードウェア、ソフトウェア）、用途別セグメント分析（自動車、消費者用＆法人用ロボティクス、ドローン、ヘッドマウントディスプレイ、スマートスピーカー、防犯カメラ）、地域別市場規模、主要企業のプロファイルなどに関する情報を掲載しています。主要企業としては、Microsoft、Qualcomm、Intel、Google、Alibaba、NVIDIA、Arm、Horizon Robotics、Baidu、Synopsys、Cambricon、MediaTek、Mythic、NXPなどが含まれています。世界のエッジデバイス向け人工知能市場は、2022年にXXX米ドル、2029年にはXXX米ドルに達すると予測され、予測期間の年平均成長率はXXX％です。COVID-19とロシア・ウクライナ戦争の影響は、エッジデバイス向け人工知能市場規模を推定する際に考慮しました。

・エッジデバイス向け人工知能市場の概要
- エッジデバイス向け人工知能のタイプ別セグメント
- 世界のエッジデバイス向け人工知能市場規模：タイプ別分析（ハードウェア、ソフトウェア）
- エッジデバイス向け人工知能の用途別セグメント
- 世界のエッジデバイス向け人工知能市場規模：用途別分析（自動車、消費者用＆法人用ロボティクス、ドローン、ヘッドマウントディスプレイ、スマートスピーカー、防犯カメラ）
- 世界のエッジデバイス向け人工知能市場規模予測（2018年-2029年）

・エッジデバイス向け人工知能市場の成長トレンド
- エッジデバイス向け人工知能の地域別市場規模（2018年-2029年）
- エッジデバイス向け人工知能市場ダイナミクス
- エッジデバイス向け人工知能の業界動向
- エッジデバイス向け人工知能市場の成長ドライバ、課題、阻害要因

・主要企業別競争状況
- 企業別市場シェア
- 世界の主要企業、業界ランキング分析
- 市場への参入、M＆A動向

・タイプ別セグメント：ハードウェア、ソフトウェア
- 世界のエッジデバイス向け人工知能のタイプ別市場規模（2018年-2023年）
- 世界のエッジデバイス向け人工知能のタイプ別市場規模（2024年-2029年）

・用途別セグメント：自動車、消費者用＆法人用ロボティクス、ドローン、ヘッドマウントディスプレイ、スマートスピーカー、防犯カメラ
- 世界のエッジデバイス向け人工知能の用途別市場規模（2018年-2023年）
- 世界のエッジデバイス向け人工知能の用途別市場規模（2024年-2029年）

・エッジデバイス向け人工知能の地域別市場規模
- 北米のエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- アメリカのエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- ヨーロッパのエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- アジア太平洋のエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- 中国のエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- 日本のエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- 韓国のエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- インドのエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- オーストラリアのエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- 中南米のエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）
- 中東・アフリカのエッジデバイス向け人工知能市場規模（2018年-2029年）

・主要企業のプロファイル：企業情報、事業概要、売上、動向
Microsoft、Qualcomm、Intel、Google、Alibaba、NVIDIA、Arm、Horizon Robotics、Baidu、Synopsys、Cambricon、MediaTek、Mythic、NXP

・アナリストの観点/結論

・調査方法とデータソース

Artificial intelligence (AI) processing today is mostly done in a cloud-based data center. The majority of AI processing is dominated by training of deep learning models, which requires heavy compute capacity. Artificial intelligence for edge devices means that AI software algorithms are processed locally on a hardware device. The algorithms are using data (sensor data or signals) that are created on the device. A device using Edge AI software does not need to be connected in order to work properly, it can process data and take decisions independently without a connection. In this report, artificial intelligence for edge devices contains software tools, platforms, artificial intelligence chip.
Highlights
The global Artificial Intelligence for Edge Devices market was valued at US$ 4031.9 million in 2022 and is anticipated to reach US$ 16840 million by 2029, witnessing a CAGR of 26.9% during the forecast period 2023-2029. The influence of COVID-19 and the Russia-Ukraine War were considered while estimating market sizes.
Global Artificial Intelligence for Edge Devices key players include Microsoft, Qualcomm, Intel, Google, Alibaba, etc. Global top five manufacturers hold a share over 50%.
North America is the largest market, with a share about 45%, followed by Europe and China, both have a share over 30 percent.
In terms of product, Hardware is the largest segment, with a share about 70%. And in terms of application, the largest application is Mobile Phones, followed by Smart Speakers.
Report Scope
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Artificial Intelligence for Edge Devices, with both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Artificial Intelligence for Edge Devices.
The Artificial Intelligence for Edge Devices market size, estimations, and forecasts are provided in terms of and revenue ($ millions), considering 2022 as the base year, with history and forecast data for the period from 2018 to 2029. This report segments the global Artificial Intelligence for Edge Devices market comprehensively. Regional market sizes, concerning products by type, by application, and by players, are also provided.
For a more in-depth understanding of the market, the report provides profiles of the competitive landscape, key competitors, and their respective market ranks. The report also discusses technological trends and new product developments.
The report will help the Artificial Intelligence for Edge Devices companies, new entrants, and industry chain related companies in this market with information on the revenues for the overall market and the sub-segments across the different segments, by company, by type, by application, and by regions.
By Company
Microsoft
Qualcomm
Intel
Google
Alibaba
NVIDIA
Arm
Horizon Robotics
Baidu
Synopsys
Cambricon
MediaTek
Mythic
NXP
Segment by Type
Hardware
Software
Segment by Application
Automotive
Consumer and Enterprise Robotics
Drones
Head-Mounted Displays
Smart Speakers
Security Cameras
By Region
North America
United States
Canada
Europe
Germany
France
UK
Italy
Russia
Nordic Countries
Rest of Europe
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
Southeast Asia
India
Australia
Rest of Asia
Latin America
Mexico
Brazil
Rest of Latin America
Middle East & Africa
Turkey
Saudi Arabia
UAE
Rest of MEA
Core Chapters
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, executive summary of different market segments (by type, application, etc), including the market size of each market segment, future development potential, and so on. It offers a high-level view of the current state of the market and its likely evolution in the short to mid-term, and long term.
Chapter 2: Introduces executive summary of global market size, regional market size, this section also introduces the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by companies in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 3: Detailed analysis of Artificial Intelligence for Edge Devices companies’ competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 5: Provides the analysis of various market segments by application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 6, 7, 8, 9, 10: North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, Middle East and Africa segment by country. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and its main countries and introduces the market development, future development prospects, market space, and capacity of each country in the world.
Chapter 11: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the key companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 12: The main points and conclusions of the report.

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❖ レポートの目次 ❖

1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market Analysis by Type
1.2.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size Growth Rate by Type: 2018 VS 2022 VS 2029
1.2.2 Hardware
1.2.3 Software
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Growth by Application: 2018 VS 2022 VS 2029
1.3.2 Automotive
1.3.3 Consumer and Enterprise Robotics
1.3.4 Drones
1.3.5 Head-Mounted Displays
1.3.6 Smart Speakers
1.3.7 Security Cameras
1.4 Study Objectives
1.5 Years Considered
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Perspective (2018-2029)
2.2 Artificial Intelligence for Edge Devices Growth Trends by Region
2.2.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Region: 2018 VS 2022 VS 2029
2.2.2 Artificial Intelligence for Edge Devices Historic Market Size by Region (2018-2023)
2.2.3 Artificial Intelligence for Edge Devices Forecasted Market Size by Region (2024-2029)
2.3 Artificial Intelligence for Edge Devices Market Dynamics
2.3.1 Artificial Intelligence for Edge Devices Industry Trends
2.3.2 Artificial Intelligence for Edge Devices Market Drivers
2.3.3 Artificial Intelligence for Edge Devices Market Challenges
2.3.4 Artificial Intelligence for Edge Devices Market Restraints
3 Competition Landscape by Key Players
3.1 Global Top Artificial Intelligence for Edge Devices Players by Revenue
3.1.1 Global Top Artificial Intelligence for Edge Devices Players by Revenue (2018-2023)
3.1.2 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Revenue Market Share by Players (2018-2023)
3.2 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
3.3 Players Covered: Ranking by Artificial Intelligence for Edge Devices Revenue
3.4 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Concentration Ratio
3.4.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
3.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Artificial Intelligence for Edge Devices Revenue in 2022
3.5 Artificial Intelligence for Edge Devices Key Players Head office and Area Served
3.6 Key Players Artificial Intelligence for Edge Devices Product Solution and Service
3.7 Date of Enter into Artificial Intelligence for Edge Devices Market
3.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
4 Artificial Intelligence for Edge Devices Breakdown Data by Type
4.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Historic Market Size by Type (2018-2023)
4.2 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Forecasted Market Size by Type (2024-2029)
5 Artificial Intelligence for Edge Devices Breakdown Data by Application
5.1 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Historic Market Size by Application (2018-2023)
5.2 Global Artificial Intelligence for Edge Devices Forecasted Market Size by Application (2024-2029)
6 North America
6.1 North America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size (2018-2029)
6.2 North America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
6.3 North America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2018-2023)
6.4 North America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2024-2029)
6.5 United States
6.6 Canada
7 Europe
7.1 Europe Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size (2018-2029)
7.2 Europe Artificial Intelligence for Edge Devices Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
7.3 Europe Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2018-2023)
7.4 Europe Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2024-2029)
7.5 Germany
7.6 France
7.7 U.K.
7.8 Italy
7.9 Russia
7.10 Nordic Countries
8 Asia-Pacific
8.1 Asia-Pacific Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size (2018-2029)
8.2 Asia-Pacific Artificial Intelligence for Edge Devices Market Growth Rate by Region: 2018 VS 2022 VS 2029
8.3 Asia-Pacific Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Region (2018-2023)
8.4 Asia-Pacific Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Region (2024-2029)
8.5 China
8.6 Japan
8.7 South Korea
8.8 Southeast Asia
8.9 India
8.10 Australia
9 Latin America
9.1 Latin America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size (2018-2029)
9.2 Latin America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
9.3 Latin America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2018-2023)
9.4 Latin America Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2024-2029)
9.5 Mexico
9.6 Brazil
10 Middle East & Africa
10.1 Middle East & Africa Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size (2018-2029)
10.2 Middle East & Africa Artificial Intelligence for Edge Devices Market Growth Rate by Country: 2018 VS 2022 VS 2029
10.3 Middle East & Africa Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2018-2023)
10.4 Middle East & Africa Artificial Intelligence for Edge Devices Market Size by Country (2024-2029)
10.5 Turkey
10.6 Saudi Arabia
10.7 UAE
11 Key Players Profiles
11.1 Microsoft
11.1.1 Microsoft Company Detail
11.1.2 Microsoft Business Overview
11.1.3 Microsoft Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.1.4 Microsoft Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.1.5 Microsoft Recent Development
11.2 Qualcomm
11.2.1 Qualcomm Company Detail
11.2.2 Qualcomm Business Overview
11.2.3 Qualcomm Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.2.4 Qualcomm Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.2.5 Qualcomm Recent Development
11.3 Intel
11.3.1 Intel Company Detail
11.3.2 Intel Business Overview
11.3.3 Intel Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.3.4 Intel Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.3.5 Intel Recent Development
11.4 Google
11.4.1 Google Company Detail
11.4.2 Google Business Overview
11.4.3 Google Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.4.4 Google Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.4.5 Google Recent Development
11.5 Alibaba
11.5.1 Alibaba Company Detail
11.5.2 Alibaba Business Overview
11.5.3 Alibaba Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.5.4 Alibaba Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.5.5 Alibaba Recent Development
11.6 NVIDIA
11.6.1 NVIDIA Company Detail
11.6.2 NVIDIA Business Overview
11.6.3 NVIDIA Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.6.4 NVIDIA Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.6.5 NVIDIA Recent Development
11.7 Arm
11.7.1 Arm Company Detail
11.7.2 Arm Business Overview
11.7.3 Arm Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.7.4 Arm Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.7.5 Arm Recent Development
11.8 Horizon Robotics
11.8.1 Horizon Robotics Company Detail
11.8.2 Horizon Robotics Business Overview
11.8.3 Horizon Robotics Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.8.4 Horizon Robotics Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.8.5 Horizon Robotics Recent Development
11.9 Baidu
11.9.1 Baidu Company Detail
11.9.2 Baidu Business Overview
11.9.3 Baidu Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.9.4 Baidu Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.9.5 Baidu Recent Development
11.10 Synopsys
11.10.1 Synopsys Company Detail
11.10.2 Synopsys Business Overview
11.10.3 Synopsys Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.10.4 Synopsys Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.10.5 Synopsys Recent Development
11.11 Cambricon
11.11.1 Cambricon Company Detail
11.11.2 Cambricon Business Overview
11.11.3 Cambricon Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.11.4 Cambricon Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.11.5 Cambricon Recent Development
11.12 MediaTek
11.12.1 MediaTek Company Detail
11.12.2 MediaTek Business Overview
11.12.3 MediaTek Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.12.4 MediaTek Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.12.5 MediaTek Recent Development
11.13 Mythic
11.13.1 Mythic Company Detail
11.13.2 Mythic Business Overview
11.13.3 Mythic Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.13.4 Mythic Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.13.5 Mythic Recent Development
11.14 NXP
11.14.1 NXP Company Detail
11.14.2 NXP Business Overview
11.14.3 NXP Artificial Intelligence for Edge Devices Introduction
11.14.4 NXP Revenue in Artificial Intelligence for Edge Devices Business (2018-2023)
11.14.5 NXP Recent Development
12 Analyst’s Viewpoints/Conclusions
13 Appendix
13.1 Research Methodology
13.1.1 Methodology/Research Approach
13.1.2 Data Source
13.2 Disclaimer
13.3 Author Details


※参考情報

近年、人工知能（AI）の技術は急速に進化し、その応用範囲も広がっています。その中でもエッジデバイス向けの人工知能は、特に注目を浴びています。エッジデバイスとは、クラウドなどの中心的なコンピューティングリソースから物理的に近い場所にあるデバイスのことを指します。このようなデバイスには、IoT機器、スマートフォン、スマートカメラ、ウェアラブルデバイスなどが含まれます。

エッジデバイス向けのAIの定義としては、データの処理や解析をクライアント側、つまりエッジで行うことで、迅速かつ効率的な応答を可能にする技術と言えるでしょう。これにより、リアルタイムの判断が求められるアプリケーションや、帯域幅の制約がある環境でも高いパフォーマンスを発揮することが可能となります。

エッジAIの特徴としては、以下のような点が挙げられます。まず第一に、低遅延です。データをクラウドへ送信して処理を待つ時間がないため、迅速な応答が求められるシステムにおいては非常に重要な要素です。第二に、プライバシーの保護です。個人データをクラウドに送信することなく、デバイス内で処理することができるため、データ漏洩のリスクを低減できます。第三に、帯域幅の削減です。大量のデータをクラウドに送信する必要がなくなるため、ネットワーク負荷を軽減することが可能です。

エッジAIは、さまざまな種類に分類されます。最も一般的なものとして、推論（Inference）と学習（Training）があります。推論は既存のモデルを使って新しいデータを分類したり判断したりするプロセスであり、エッジデバイス上で迅速に実行できる場合が多いです。対して、学習はデータから新たな知識を得るプロセスであり、多くの場合は高い計算リソースを必要とします。そのため、エッジデバイスでは一般に推論が主に行われ、学習はクラウドサーバーで行うことが多いと言われます。

エッジAIの用途は多岐にわたります。最も代表的な用途の一つは、自動運転技術です。自動運転車はリアルタイムでセンサーから得た情報を処理し、その情報をもとに瞬時に行動を決定する必要があります。このため、エッジAIは自動運転車の核心技術として非常に重要です。また、スマートホームデバイスやセキュリティカメラにおいても、リアルタイムでの画像認識や異常検知に利用されています。これにより、ユーザーに迅速なフィードバックを提供し、効率的な管理を支援します。

さらに、産業向けのアプリケーションも増加しています。製造業においては、エッジAIを利用して機械の故障を予測したり、品質管理を行ったりすることが可能です。また、農業分野では、作物の成長状態をリアルタイムで監視し、収穫の最適なタイミングを検出するためにエッジAIが利用されています。このように、エッジAIは幅広い産業での効率化や最適化を実現する手段として重要度を増しています。

エッジデバイス向けのAIには、関連技術としていくつかの要素があります。まず、機械学習や深層学習はエッジAIの基盤技術です。これらの手法を利用して、データから特徴を抽出し、モデルを構築することが可能です。加えて、コンピュータビジョン技術も重要です。特に画像処理や映像解析において、エッジデバイスでのリアルタイム処理が求められる場面では、コンピュータビジョンの手法が不可欠となります。

さらに、エッジコンピューティングそのものが重要な関連技術です。エッジコンピューティングは、データ処理をデータ発生源の近くで行うことを指し、エッジAIのパフォーマンス向上を支えています。この技術により、データの持ち運びやクラウドへの依存を減少させ、より効率的なシステムが実現します。

しかし、エッジAIの導入には挑戦も伴います。例えば、エッジデバイスはリソースが限られているため、大規模なモデルの運用は難しいことがあります。そのため、軽量なモデルの設計や、モデル圧縮技術などの研究が重要です。また、デバイス間の相互接続性やセキュリティも課題となっています。データのプライバシーを守りつつ、円滑に情報をやり取りするための仕組みづくりが求められています。

最後に、エッジAIは今後ますます重要な技術として発展していくことが予想されます。特に、5Gなどの高速通信技術の普及により、エッジデバイス同士の連携やデータ処理の効率化が進むことで、新たなサービスやアプリケーションの誕生が期待されています。私たちの生活はますますスマート化し、エッジAIはその中心的な役割を担うことになるでしょう。

エッジデバイス向けの人工知能は、リアルタイム性、プライバシー保護、帯域幅の削減といった特徴を持ち、様々な分野での応用が進んでいます。技術の進歩とともに、より高性能で効果的なソリューションが開発されると期待され、これからの社会に大きな影響を与えることでしょう。


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