カテゴリー： 世界, IT/電子, Market Research Future

世界の組み込みAI市場予測（～2032年）：提供形態別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、データ種類別（センサーデータ、画像・映像データ、数値データ、カテゴリデータ、その他）、産業別（金融、IT・テ通信、小売・Eコマース、製造、エネルギー・ユーティリティ、運輸・物流、医療・ライフサイエンス、メディア・エンターテインメント、自動車、その他）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米）

【英語タイトル】Embedded AI Market Research Report Information By Offering (Hardware, Software and Services) By Data Type (Sensor Data, Image and Video Data, Numeric Data, Caterogical Data and Others), By Industry Vertical (BFSI, IT & Telecom, Retail & Ecommerce, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics, Healthcare & Life Sciences, Media & Entertainment, Automotive and Others) and by Region (North America, Europe, Asia-Pacific, Middle East & Africa, and South America) - Forecast Till 2032

Market Research Futureが出版した調査資料（MRF24NOV156）・商品コード：MRF24NOV156
・発行会社（調査会社）：Market Research Future
・発行日：2024年8月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数：201
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：情報通信技術
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❖ レポートの概要 ❖

市場概要 2022年には、組み込みAI市場規模は83億4100万米ドルと推定されました。 組み込みAI業界は、2023年の95億4480万米ドルから2032年には434億3600万米ドルへと、年平均成長率（CAGR）20.9%で成長すると予測されています。
組み込み人工知能（EAI）は、組み込みAI市場とも呼ばれ、汎用AIフレームワークシステムです。ネットワークデバイスに組み込まれ、デバイスのAIアルゴリズムに基づく機能に対して、標準化されたモデル管理、データ収集、およびデータ前処理機能を提供します。さらに、AIアルゴリズムに基づく機能に推論結果を提出することも可能です。これにより、デバイスの演算能力とサンプルデータを最大限に活用できるほか、リアルタイムの推論と意思決定、データの安全性、データ転送コストの削減などのメリットも得られます。

組み込みAI市場は、インテリジェントな自律システムの需要の高まり、よりインテリジェントで情報に基づいた意思決定を可能にするAIおよびML技術の進歩、業界固有のアプリケーションにおける組み込みAIの使用の増加など、さまざまな要因の影響を受けています。この市場は、日常業務における問題の解決につながる可能性がある技術ソリューションの研究開発を行う業界関係者および新規参入者にとって、数多くの機会を提供しています。

市場区分の洞察
製品別では、世界の組み込みAI市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分されます。
市場は、センサーデータ、画像および動画データ、数値データ、カテゴリーデータ、その他のデータタイプに区分されます。
組み込みAI市場は、BFSI、IT & テレコム、小売 & eコマース、製造、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 & エンターテインメント、自動車、その他といった業種別に区分されています。

地域別展望
市場は地域別に、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ならびに南米に区分されています。2022年には、北米が最大の市場シェアを維持しました。北米は、特にAIの分野において技術革新のリーダーです。組み込みAI市場ソリューションの開発は、この地域の大手テクノロジー企業、新興企業、研究機関の強固なエコシステムによって推進されています。特にシリコンバレーは、最先端の人工知能の開発と研究の中心地として機能しています。クアルコム、マイクロソフト、グーグルなどの著名な企業が存在することで、組み込み技術の革新はさらに促進されています。
北米地域のヘルスケア、自動車、家電業界では、組み込みAI市場が広く採用されています。医療サービス分野では、コンピュータベースのインテリジェンス搭載デバイスを体内に埋め込むことで、遠隔モニタリング、予測分析、個別治療の推奨など、患者ケアに革命をもたらしています。
組み込みAI市場は、アジア太平洋地域で最も急速な成長が見込まれています。組み込みAI市場はアジア太平洋地域でも急速に拡大しており、埋め込み人工知能も例外ではありません。その主な原動力は、急速な都市化、先進デバイスの普及、インターネットの普及率の増加です。
欧州は予測期間中に世界第2位の市場になると予想されています。欧州の組み込みAI市場も急速に進展しており、一般データ保護規則（GDPR）などの道徳的模倣インテリジェンス基準や情報セキュリティガイドラインの分野における大きな強みが原動力となっています。
この地域のメーカーは、組み込みAI市場の採用を先導しており、安全性、ナビゲーション、運転支援システムを強化するために、自動車にAI搭載機能を統合しています。さらに、欧州の医療提供者は、疾病分析、個別治療計画、投薬開示を目的として、人工知能ソリューションの送信をますます増やしています。

主要企業
Microsoft、Google、IBM、Siemens、AWS、NVIDIA、Intel、Qualcomm、STMicroelectronics、Oracle、Salesforce、NXP、Lattice、Octonion、HPEは、組み込みAI市場における主要な参加企業です。

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

目次
1. エグゼクティブサマリー
1.1. 市場の魅力分析
1.1.1. サービス別世界組み込みAI市場
1.1.2. データタイプ別世界組み込みAI市場
1.1.3. 産業別世界組み込みAI市場
1.1.4. グローバル組み込みAI市場、地域別
2. 市場紹介
2.1. 定義
2.2. 調査範囲
2.3. 市場構造
2.4. 主な購入基準
2.5. マクロ要因指標分析
3. 調査方法
3.1. 調査プロセス
3.2. 一次調査
3.3. 二次調査
3.4. 市場規模の推定
3.5. 予測モデル
3.6. 前提条件の一覧
4. 市場力学
4.1. はじめに
4.2. 推進要因
4.2.1. インテリジェントかつ自律的なシステムに対する需要の高まり
4.2.2. 人工知能（AI）および機械学習（ML）テクノロジーの開発が進み、より賢明な意思決定が可能に
4.2.3. 組み込みAIが業界特有のアプリケーションでますます利用されるように
4.2.4. 推進要因の影響分析
4.3. 抑制要因
4.3.1. データプライバシーとセキュリティに関する懸念
4.3.2. 抑制要因の影響分析
4.4. 機会
4.4.1. より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対するニーズの高まり
4.4.2. スケーラビリティの向上に向けたクラウドベースのALサービスとの統合
4.5. 課題
4.5.1. モデルの最適化と計算リソースの不足
4.6. COVID-19 の影響分析
4.6.1. 市場への影響
4.6.2. 2020年から2022年までの前年比成長率への影響
5. サプライチェーンの遅延に対するCOVID-19の影響 市場要因分析
5.1. バリューチェーン分析/サプライチェーン分析
5.2. ポーターのファイブフォースモデル
5.2.1. 供給業者の交渉力
5.2.2. 購入業者の交渉力
5.2.3. 新規参入の脅威
5.2.4. 代替品の脅威
5.2.5. 競合の激しさ
5.3. 市場のSWOT分析
5.4. 市場のPESTEL分析
6. 製品別世界の組み込みAI市場
6.1. はじめに
6.2. ハードウェア
6.3. ソフトウェア
6.4. サービス
7. データタイプ別世界の組み込みAI市場
7.1. はじめに
7.2. センサーデータ
7.3. 画像およびビデオデータ
7.4. 数値データ
7.5. カテゴリーデータ
7.6. その他
8. 産業分野別世界の組み込みAI市場
8.1. はじめに
8.2. BFSI
8.3. IT & テレコム
8.4. 小売 & Eコマース
8.5. 製造
8.6. エネルギー & 公益事業
8.7. 運輸 & ロジスティクス
8.8. ヘルスケアおよびライフサイエンス
8.9. メディアおよびエンターテインメント
8.10. 自動車
8.11. その他
9. 地域別、グローバル組み込みAI市場規模の推定および予測
9.1. はじめに
9.2. 北米
9.2.1. 国別市場予測、2019年～2032年
9.2.2. サービス別市場予測、2019年～2032年
9.2.3. データタイプ別市場予測、2019年～2032年
9.2.4. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.2.5. 米国
9.2.5.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.2.5.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.2.5.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.2.6. カナダ
9.2.6.1. 市場予測、2019年～2032年、提供別
9.2.6.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.2.6.3. 市場規模の推計および予測、産業分野別、2019年～2032年
9.2.7. メキシコ
9.2.7.1. 市場規模の推計および予測、サービス別、2019年～2032年
9.2.7.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.2.7.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.3. 欧州
9.3.1. 国別市場予測、2019年～2032年
9.3.2. サービス別市場予測、2019年～2032年
9.3.3. データタイプ別市場予測、2019年～2032年
9.3.4. 産業分野別市場予測、2019年～2032年
9.3.5. ドイツ
9.3.5.1. サービス別市場予測、2019年～2032年
9.3.5.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.3.5.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.3.6. 英国
9.3.6.1. 市場予測、2019年～2032年、サービス別
9.3.6.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.3.6.3. 市場予測、産業別、2019年～2032年
9.3.7. フランス
9.3.7.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.3.7.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.3.7.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.3.8. イタリア
9.3.8.1. 市場予測、2019年～2032年、提供別
9.3.8.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.3.8.3. 市場規模の推計および予測、産業分野別、2019年～2032年
9.3.9. スペイン
9.3.9.1. 市場規模の推計および予測、サービス別、2019年～2032年
9.3.9.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.3.9.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.3.10. オランダ
9.3.10.1. オファリング別市場予測、2019年～2032年
9.3.10.2. データタイプ別市場予測、2019年～2032年
9.3.10.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.3.11. ポーランド
9.3.11.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.3.11.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.3.11.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.3.12. ヨーロッパその他
9.3.12.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.3.12.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.3.12.3. 市場規模の推計および予測、産業分野別、2019年～2032年
9.4. アジア太平洋地域
9.4.1. 市場規模の推計および予測、国別、2019年～2032年
9.4.2. 市場予測、2019年～2032年、サービス別
9.4.3. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.4.4. 市場予測、2019年～2032年、産業分野別
9.4.5. 中国
9.4.5.1. 市場予測、2019年～2032年、サービス別
9.4.5.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.4.5.3. 市場予測、産業別、2019年～2032年
9.4.6. インド
9.4.6.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.4.6.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.4.6.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.4.7. 日本
9.4.7.1. 市場予測、2019年～2032年、提供別
9.4.7.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.4.7.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.4.8. 韓国
9.4.8.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.4.8.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.4.8.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.4.9. オーストラリア
9.4.9.1. 市場予測、2019年～2032年、提供別
9.4.9.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.4.9.3. 市場予測および見通し、産業分野別、2019年～2032年
9.4.10. マレーシア
9.4.10.1. 市場予測および見通し、サービス別、2019年～2032年
9.4.10.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.4.10.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.4.11. インドネシア
9.4.11.1. 市場予測、オファリング別、2019年～2032年
9.4.11.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.4.11.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.4.12. アジア太平洋地域その他
9.4.12.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.4.12.2. データタイプ別市場予測、2019年～2032年
9.4.12.3. 業種別市場予測、2019年～2032年
9.5. 中東およびアフリカ
9.5.1. 国別市場予測、2019年～2032年
9.5.2. サービス別市場予測、2019年～2032年
9.5.3. データタイプ別市場予測、2019年～2032年
9.5.4. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.5.5. サウジアラビア
9.5.5.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.5.5.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.5.5.3. 市場予測、産業分野別、2019年～2032年
9.5.6. アラブ首長国連邦
9.5.6.1. 市場予測、2019年～2032年、提供別
9.5.6.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.5.6.3. 市場規模の推計および予測、産業分野別、2019年～2032年
9.5.7. 南アフリカ
9.5.7.1. 市場規模の推計および予測、サービス別、2019年～2032年
9.5.7.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.5.7.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.5.8. 中東およびアフリカのその他地域
9.5.8.1. 市場予測、2019年～2032年、サービス別
9.5.8.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.5.8.3. 市場規模の推計および予測、産業分野別、2019年～2032年
9.6. 南米
9.6.1. 市場規模の推計および予測、国別、2019年～2032年
9.6.2. 市場予測、2019年～2032年、サービス別
9.6.3. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.6.4. 市場予測、2019年～2032年、業種別
9.6.5. ブラジル
9.6.5.1. 市場予測、2019年～2032年、提供別
9.6.5.2. 市場予測、2019年～2032年、データタイプ別
9.6.5.3. 市場予測、産業別、2019年～2032年
9.6.6. アルゼンチン
9.6.6.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.6.6.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.6.6.3. 市場予測、業種別、2019年～2032年
9.6.7. コロンビア
9.6.7.1. 市場予測、オファリング別、2019年～2032年
9.6.7.2. 市場予測、データタイプ別、2019年～2032年
9.6.7.3. 市場予測、産業別、2019年～2032年
9.6.8. 南米その他
9.6.8.1. 市場予測、サービス別、2019年～2032年
9.6.8.2. データタイプ別市場予測、2019年～2032年
9.6.8.3. 業種別市場予測、2019年～2032年
10. 競合状況
10.1. はじめに
10.2. 主要な開発と成長戦略
10.3. 競合他社ベンチマーク
10.4. ベンダーシェア分析、2022年（シェア%）
11. 企業プロファイル
Microsoft
Google
IBM
Siemens
AWS
NVIDIA
Intel
Qualcomm
STMicroelectronics
Oracle
Salesforce
NXP
Lattice
Octonion
HPE


※参考情報

組み込みAIとは、人工知能（AI）が組み込まれたデバイスを指します。一般的には、日常生活に使用される機器やシステムにAI機能が内蔵され、リアルタイムでデータを処理し、意思決定や予測を行います。組み込みAIは、特定のアプリケーションに特化し、効率的に動作するように設計されています。

組み込みAIの種類には、まず、音声認識や画像認識といった感覚データを処理するAIがあります。音声認識は、スマートスピーカーやスマートフォンに搭載されており、ユーザーの音声コマンドに応じて動作します。画像認識は、監視カメラや自動運転車で使用され、周囲の環境を把握し、対象物を識別する役割を果たします。

また、予測分析や異常検知を行うAIもあります。これらは、IoTデバイスにおいてセンサーからのデータを収集し、設備のメンテナンスやトラブルシューティングに役立てます。工場の生産ラインやスマートシティなどで利用され、効率的な運用を支援します。さらに、フィードバック制御システムを利用した自動化の分野でも、組み込みAIは重要な役割を果たしています。

組み込みAIの用途は多岐にわたります。家庭用デバイスとしては、ロボット掃除機や健康管理デバイスが挙げられます。ロボット掃除機は、部屋のレイアウトを学習し、効率よく清掃を行い、健康管理デバイスはユーザーの生理データを監視し、健康状態の改善を提案します。

また、産業分野では、製造業や物流での活用が進んでいます。予測保守やプロセス最適化により、効率的な生産活動を実現し、無駄なコストを削減することが可能です。農業界でも、作物の生育状況をモニタリングするセンサーとAIを組み合わせ、最適な施肥や灌漑を行う技術が利用されています。

さらに、自動運転車においては、周囲の状況を分析し、リアルタイムで運転判断を行うAIが必要不可欠です。車両が安全に走行するためには、他の車両や歩行者との相互作用を瞬時に判断する能力が求められます。このような高度な処理を行うために、組み込みAIはリアルタイムのデータ処理能力を兼ね備えています。

組み込みAIの関連技術としては、機械学習やディープラーニングがあります。これらの技術は、大量のデータを学習し、パターンを見つけ出すために利用されます。組み込みAIデバイスは、通常、リソースが限られた環境で動作するため、軽量なモデルを用いることが一般的です。また、エッジコンピューティングとの組み合わせも重要です。データをクラウドに送信するのではなく、デバイス自身でデータを処理することで、即時性とプライバシーの向上を図ります。

組み込みAIの開発には、ASIC（特定用途向け集積回路）やFPGA（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）といったハードウェア技術も関与しています。これにより、AIモデルをハードウェアレベルで最適化し、性能を向上させることができます。これらの技術が融合することで、ますます多様な組み込みAIアプリケーションが生まれています。

組み込みAIは、今後ますます進化を続け、私たちの生活をより便利で安全なものにすると期待されています。様々な分野での応用が進む中で、倫理的な問題やプライバシーの課題にも注意を払い、技術の発展と社会のニーズが調和する方向性が求められます。組み込みAIが導入されることで、ユーザーの生活が向上し、より効率的なシステムが実現されることを目指します。


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