世界の真の乱数生成器市場規模調査(2022-2032):種類別(フリーランニング・オシレーターベースのTRNG、ノイズベースのTRNG)、用途別、エンドユーザー別、地域別

【英語タイトル】Global True Random Number Generator Market Size study, by Type (Free-Running Oscillator-based TRNG, Noise-based TRNG), by Application, by End Use, and Regional Forecasts 2022-2032

Bizwit Research & Consultingが出版した調査資料(BZW25AG1083)・商品コード:BZW25AG1083
・発行会社(調査会社):Bizwit Research & Consulting
・発行日:2025年5月
・ページ数:約200
・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3営業日)
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:電子
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❖ レポートの概要 ❖

グローバル・真の乱数生成器市場は、2023年に約USD 43億7,000万ドルと評価されており、2024年から2032年の予測期間中に8.20%を超える健全な成長率で拡大すると予想されています。真の乱数生成器(TRNG)は、サイバーセキュリティ、暗号化システム、シミュレーションモデリング、高リスクな金融計算などにおいて不可欠なコンポーネントです。擬似乱数生成器と異なり、TRNGは電子ノイズや量子揺らぎなどの本質的に予測不可能な物理現象に依存し、より高いエントロピーとセキュリティを確保します。デジタルエコシステムが侵害や操作のリスクにさらされる中、真のランダムネスへの需要が高まり、TRNGは技術的なニッチから戦略的な必須要件へと進化しています。市場の勢いは、オシレーターベースとノイズベースのアーキテクチャの両方の進歩によって後押しされています。フリーランニングオシレーターTRNGは、シンプルさ、半導体デバイスとの統合の容易さ、高スループット能力から支持を集めています。一方、熱ノイズやショットノイズを活用するノイズベースのTRNGは、予測や改ざんに対する優れた耐性を示しています。これらの進展は、セキュアな鍵生成、ブロックチェーン、ギャンブル技術、防衛級暗号化などでの応用拡大が背景にあります。さらに、TRNGと人工知能(AI)や機械学習モデルの融合は、アルゴリズムのバイアスを回避するために高品質なランダムネスを要するランダム化トレーニングデータセットやモデル検証など、新たなユースケースを可能にしています。
市場拡大の主要な要因には、接続型IoTデバイスの急増、サイバー脅威の高度化、GDPR、HIPAA、FIPS 140-3などの堅牢なデータ保護フレームワークへの規制強化が挙げられます。しかし、実装コストの高さ、TRNGと既存インフラの統合の複雑さ、中小企業における認識不足といった障壁が、広範な採用を妨げています。さらに、長期的な安定性、エントロピー検証、ポスト量子暗号化基準に関する懸念から、業界プレイヤーは信頼性とコンプライアンスの向上を目的とした研究開発(R&D)への投資を加速しています。
これらの課題にもかかわらず、TRNGは消費者電子機器や自律システムからセキュアなクラウド環境、軍事級暗号化プラットフォームまで、多様な分野で統合が進んでいます。テクノロジー大手企業と専門の半導体企業は、マイクロコントローラー、スマートカード、セキュアエレメントなどのハードウェアモジュールにTRNGを直接組み込むための協業を進めています。さらに、クラウドベースのTRNG-as-a-Serviceは、インフラストラクチャのオーバーヘッドなしで信頼性の高いオンデマンドランダムネスを求めるフィンテックやデータ中心のスタートアップ向けに、スケーラブルなソリューションとして台頭しています。
地域別では、北米が最大の市場シェアを占めており、堅固な半導体エコシステム、積極的なサイバーセキュリティ規制、高い研究開発(R&D)投資が背景にあります。特に米国は、政府、防衛、エンタープライズ分野での採用をリードし続けています。欧州はこれに続き、主要なプレーヤーがセキュアなチップ設計と進化するプライバシー規制への準拠を重視しています。アジア太平洋地域は、半導体製造の拡大、5Gインフラの拡大、中国、韓国、インドなどの国におけるフィンテックイノベーションハブの成長を背景に、予測期間中に最も急速な成長が見込まれています。一方、ラテンアメリカと中東・アフリカは、デジタルトランスフォーメーションイニシアチブとデータ整合性・主権への重視の高まりを背景に、徐々に進展しています。

本報告書で取り上げられている主要な市場プレイヤーは以下の通りです:
• IBMコーポレーション
• ラムバス・インク
• インテル・コーポレーション
• マイクロチップ・テクノロジー・インク
• NXPセミコンダクターズ
• アナログ・デバイセズ・インク
• インフィニオン・テクノロジーズAG
• STマイクロエレクトロニクス
• オンセミ
• IDクアンティク
• テキサス・インスツルメンツ株式会社
• クアルコム・テクノロジーズ・インク
• ミクロン・テクノロジー・インク
• マキシム・インテグレイテッド
• サムスン電子株式会社

市場のセグメントとサブセグメントの詳細は以下に説明されています:
タイプ別
• フリーランニングオシレーターベースのTRNG
• ノイズベースのTRNG
用途別
• 暗号化
• インターネット・オブ・シングス(IoT)
• AI/MLアルゴリズム
• シミュレーションとモデリング
• その他
用途別
• 消費者向け電子機器
• 金融・保険・証券
• 防衛・セキュリティ
• 医療
• 通信
• その他

地域別:
北米
• アメリカ合衆国
• カナダ
ヨーロッパ
• イギリス
• ドイツ
• フランス
• スペイン
• イタリア
• ヨーロッパその他
アジア太平洋
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 大韓民国
• アジア太平洋地域その他
ラテンアメリカ
• ブラジル
• メキシコ
中東・アフリカ
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• 中東・アフリカ地域(その他)

本調査の対象期間は以下の通りです:
• 歴史的年 – 2022
• 基準年 – 2023
• 予測期間 – 2024年から2032年

主なポイント:
• 2022年から2032年までの10年間の市場規模予測。
• 各市場セグメントごとの年間売上高と地域別分析。
• 主要地域ごとの国別分析を含む地理的状況の詳細な分析。
• 主要な市場プレイヤーに関する情報を含む競争環境分析。
• 主要なビジネス戦略の分析と今後の市場アプローチに関する推奨事項。
• 市場競争構造の分析。
• 市場における需要側と供給側の分析。

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
第1章 グローバル・真の乱数生成器市場 概要
1.1. グローバル・真の乱数生成器市場規模と予測(2022–2032)
1.2. 地域別概要
1.3. セグメント別概要
1.3.1. タイプ別
1.3.2. 用途別
1.3.3. 用途別
1.4. 主要な動向
1.5. 不況の影響
1.6. 分析家の推奨事項と結論
第2章. グローバル・真の乱数生成器市場定義と研究仮定
2.1. 研究目的
2.2. 市場定義
2.3. 研究仮定
2.3.1. 対象範囲と除外項目
2.3.2. 制限事項
2.3.3. 供給側分析
2.3.3.1. 技術の利用可能性
2.3.3.2. 製造インフラ
2.3.3.3. 規制環境(データセキュリティ基準)
2.3.3.4. ベンダー競争
2.3.3.5. 経済的実現可能性(製造業者視点)
2.3.4. 需要側分析
2.3.4.1. サイバーセキュリティ要件
2.3.4.2. IoTおよび接続デバイス市場の成長
2.3.4.3. AI/MLモデル整合性要件
2.3.4.4. シミュレーションとモデリングの需要
2.4. 推定手法
2.5. 調査対象期間
2.6. 通貨換算レート
第3章. グローバル・真の乱数生成器市場動向
3.1. 市場ドライバー
3.1.1. サイバーセキュリティ脅威の拡大
3.1.2. IoTおよび接続デバイス の普及
3.1.3. ブロックチェーンとセキュアな取引の成長
3.2. 市場課題
3.2.1. 高い導入コストと検証コスト
3.2.2. 既存システムとの統合
3.2.3. エントロピー検証と標準化の問題
3.3. 市場機会
3.3.1. クラウドベースのTRNG-as-a-Serviceモデル
3.3.2. ポスト量子暗号化における採用
3.3.3. セキュリティ意識の高い新興産業への展開
第4章 グローバル真の乱数生成器市場産業分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 供給者の交渉力
4.1.2. 購入者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合企業の競争
4.1.6. ポーターのモデルへの未来志向的なアプローチ
4.1.7. 影響分析
4.2. PESTEL分析
4.2.1. 政治
4.2.2. 経済的
4.2.3. 社会
4.2.4. 技術的
4.2.5. 環境
4.2.6. 法的
4.3. 主要な投資機会
4.4. 主要な成功戦略
4.5. 破壊的トレンド
4.6. 業界専門家見解
4.7. アナリストの推奨事項と結論
第5章. グローバル・真の乱数生成器市場規模と予測(タイプ別)(2022–2032)
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. フリーランニングオシレーターベースのTRNG売上高動向分析(2022年と2032年、USD億ドル)
5.3. ノイズベースTRNGの売上高動向分析(2022年と2032年、USD億ドル)
第6章. グローバル・真の乱数生成器市場規模および予測(アプリケーション別)(2022–2032)
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 暗号化 収益動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
6.3. インターネット・オブ・シングス(IoT)の売上高動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
6.4. AI/MLアルゴリズムの売上高動向分析、2022年と2032年(USD億ドル)
6.5. シミュレーションおよびモデリングの売上高動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
6.6. その他 売上高動向分析、2022年と2032年(USD億ドル)
第7章. グローバル・真の乱数生成器市場規模と予測(用途別、2022~2032年)
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 消費者電子機器の売上高動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
7.3. BFSIの売上高動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
7.4. 防衛・セキュリティ分野の売上高動向分析(2022年と2032年、USD億ドル)
7.5. 医療分野の売上高動向分析、2022年と2032年(USD億ドル)
7.6. 通信業界の売上高動向分析、2022年および2032年(億米ドル)
7.7. その他分野の売上高動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
第8章. グローバル・真の乱数生成器市場規模と地域別予測(2022~2032年)
8.1. 北米TRNG市場
8.1.1. 米国TRNG市場
8.1.1.1. タイプ別、2022–2032
8.1.1.2. 用途別、2022–2032
8.1.1.3. 用途別、2022–2032
8.1.2. カナダ TRNG 市場
8.2. 欧州TRNG市場
8.2.1. イギリス市場
8.2.2. ドイツ市場
8.2.3. フランス市場
8.2.4. スペイン市場
8.2.5. イタリア市場
8.2.6. 欧州その他の市場
8.3. アジア太平洋地域TRNG市場
8.3.1. 中国市場
8.3.2. インド市場
8.3.3. 日本市場
8.3.4. オーストラリア市場
8.3.5. 韓国市場
8.3.6. アジア太平洋地域その他の市場
8.4. ラテンアメリカ TRNG 市場
8.4.1. ブラジル市場
8.4.2. メキシコ市場
8.5. 中東・アフリカ TRNG市場
8.5.1. サウジアラビア市場
8.5.2. 南アフリカ市場
8.5.3. 中東・アフリカ(MEA)その他の市場
第9章 競合分析
9.1. 主要企業SWOT分析
9.1.1. IBMコーポレーション
9.1.2. ラムバス・インク
9.1.3. インテル・コーポレーション
9.2. 主要な市場戦略
9.3. 企業プロファイル
9.3.1. IBM株式会社
9.3.1.1. 主要情報
9.3.1.2. 概要
9.3.1.3. 財務(データ入手状況により異なります)
9.3.1.4. 製品概要
9.3.1.5. 市場戦略
9.3.2. ラムバス・インク
9.3.3. インテル・コーポレーション
9.3.4. マイクロチップ・テクノロジー・インク
9.3.5. NXPセミコンダクターズ
9.3.6. アナログ・デバイセズ・インク
9.3.7. インフィニオン・テクノロジーズAG
9.3.8. STマイクロエレクトロニクス
9.3.9. オンセミコンダクター
9.3.10. IDクアンティック
9.3.11. テキサス・インスツルメンツ株式会社
9.3.12. クアルコム・テクノロジーズ・インク
9.3.13. ミクロン・テクノロジー・インク
9.3.14. マキシム・インテグレイテッド
9.3.15. サムスン電子株式会社
第10章 研究プロセス
10.1. 研究プロセス
10.1.1. データマイニング
10.1.2. 分析
10.1.3. 市場推定
10.1.4. 検証
10.1.5. 公開
10.2. 研究属性
10.1.2. 分析
表の一覧
表1. グローバルTRNG市場、報告の範囲
表2. 地域別グローバルTRNG市場規模推計と予測(2022–2032年、USD億ドル)
表3. グローバルTRNG市場規模推計と予測(2022年~2032年、USD億ドル)
表4. グローバルTRNG市場規模予測(2022~2032年、USD億ドル)
表5. グローバルTRNG市場規模予測(用途別)2022–2032年(USD億ドル)
表6. グローバルTRNG市場セグメント別推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表7. 米国TRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表8. カナダTRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表9. イギリスTRNG市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表10. ドイツのTRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表11. 中国のTRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表12. インドのTRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表13. アジア太平洋地域(その他)TRNG市場推計値と予測値、2022–2032年(USD億ドル)
表14. ブラジル TRNG 市場推定値と予測、2022–2032(USD 億ドル)
表15. メキシコ TRNG 市場推定値と予測、2022–2032(USD 億ドル)
表16. サウジアラビア TRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表17. 南アフリカ TRNG市場推計値と予測値、2022–2032年(USD億ドル)
表18. 中東・アフリカ地域(MEA)のTRNG市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表19. TRNG市場セグメント別比較、2022年対2032年
表20. TRNG市場における技術採用動向
表19. TRNG市場セグメント別比較、2022年対2032年
図表一覧
図1. グローバルTRNG市場、調査方法論
図2. グローバルTRNG市場、市場推定手法
図3. グローバル市場規模の推定方法と予測手法
図4. グローバルTRNG市場、2023年の主要な動向
図5. グローバルTRNG市場、成長見通し(2022年~2032年)
図6. グローバルTRNG市場、ポーターの5つの力モデル
図7. グローバルTRNG市場、PESTEL分析
図8. グローバルTRNG市場、バリューチェーン分析
図9. グローバルTRNG市場(タイプ別)、2022年と2032年(USD億ドル)
図10. グローバルTRNG市場(用途別)、2022年と2032年(USD億ドル)
図11. グローバルTRNG市場(最終用途別)、2022年と2032年(USD億ドル)
図12. グローバルTRNG市場、地域別概況 2022~2032
図13. 北米TRNG市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図14. 欧州TRNG市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図15. アジア太平洋地域TRNG市場 2022年と2032年(億米ドル)
図16. ラテンアメリカ TRNG市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図17. 中東・アフリカ TRNG市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図18. グローバルTRNG市場、企業別市場シェア分析(2023年)
図19. グローバルTRNG市場、技術ロードマップ
図20. グローバルTRNG市場、ステークホルダーエコシステムマップ

Table of contents
Chapter 1. Global True Random Number Generator Market Executive Summary
1.1. Global True Random Number Generator Market Size & Forecast (2022–2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Type
1.3.2. By Application
1.3.3. By End Use
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global True Random Number Generator Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Technology Availability
2.3.3.2. Manufacturing Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment (Data Security Standards)
2.3.3.4. Vendor Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Manufacturer Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Cybersecurity Requirements
2.3.4.2. IoT & Connected Device Growth
2.3.4.3. AI/ML Model Integrity Needs
2.3.4.4. Simulation & Modeling Demand
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global True Random Number Generator Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Escalating Cybersecurity Threats
3.1.2. Proliferation of IoT and Connected Devices
3.1.3. Growth in Blockchain & Secure Transactions
3.2. Market Challenges
3.2.1. High Implementation and Validation Costs
3.2.2. Integration with Legacy Systems
3.2.3. Entropy Validation and Standardization Issues
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Cloud-based TRNG-as-a-Service Models
3.3.2. Adoption in Post-Quantum Cryptography
3.3.3. Expansion into Emerging Security-Conscious Industries
Chapter 4. Global True Random Number Generator Market Industry Analysis
4.1. Porter’s Five Forces Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s Model
4.1.7. Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economic
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top Investment Opportunities
4.4. Top Winning Strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspectives
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global True Random Number Generator Market Size & Forecasts by Type (2022–2032)
5.1. Segment Dashboard
5.2. Free-Running Oscillator-based TRNG Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.3. Noise-based TRNG Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
Chapter 6. Global True Random Number Generator Market Size & Forecasts by Application (2022–2032)
6.1. Segment Dashboard
6.2. Cryptography Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.3. Internet of Things (IoT) Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.4. AI/ML Algorithms Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.5. Simulation & Modeling Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.6. Others Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
Chapter 7. Global True Random Number Generator Market Size & Forecasts by End Use (2022–2032)
7.1. Segment Dashboard
7.2. Consumer Electronics Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.3. BFSI Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.4. Defense & Security Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.5. Healthcare Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.6. Telecommunications Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.7. Others Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
Chapter 8. Global True Random Number Generator Market Size & Forecasts by Region (2022–2032)
8.1. North America TRNG Market
8.1.1. U.S. TRNG Market
8.1.1.1. By Type, 2022–2032
8.1.1.2. By Application, 2022–2032
8.1.1.3. By End Use, 2022–2032
8.1.2. Canada TRNG Market
8.2. Europe TRNG Market
8.2.1. UK Market
8.2.2. Germany Market
8.2.3. France Market
8.2.4. Spain Market
8.2.5. Italy Market
8.2.6. Rest of Europe Market
8.3. Asia Pacific TRNG Market
8.3.1. China Market
8.3.2. India Market
8.3.3. Japan Market
8.3.4. Australia Market
8.3.5. South Korea Market
8.3.6. Rest of Asia Pacific Market
8.4. Latin America TRNG Market
8.4.1. Brazil Market
8.4.2. Mexico Market
8.5. Middle East & Africa TRNG Market
8.5.1. Saudi Arabia Market
8.5.2. South Africa Market
8.5.3. Rest of MEA Market
Chapter 9. Competitive Intelligence
9.1. Key Company SWOT Analysis
9.1.1. IBM Corporation
9.1.2. Rambus Inc.
9.1.3. Intel Corporation
9.2. Top Market Strategies
9.3. Company Profiles
9.3.1. IBM Corporation
9.3.1.1. Key Information
9.3.1.2. Overview
9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
9.3.1.4. Product Summary
9.3.1.5. Market Strategies
9.3.2. Rambus Inc.
9.3.3. Intel Corporation
9.3.4. Microchip Technology Inc.
9.3.5. NXP Semiconductors
9.3.6. Analog Devices Inc.
9.3.7. Infineon Technologies AG
9.3.8. STMicroelectronics
9.3.9. Onsemi
9.3.10. ID Quantique
9.3.11. Texas Instruments Inc.
9.3.12. Qualcomm Technologies, Inc.
9.3.13. Micron Technology Inc.
9.3.14. Maxim Integrated
9.3.15. Samsung Electronics Co., Ltd.
Chapter 10. Research Process
10.1. Research Process
10.1.1. Data Mining
10.1.2. Analysis
10.1.3. Market Estimation
10.1.4. Validation
10.1.5. Publishing
10.2. Research Attributes

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