1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル機械学習チップ市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 技術別市場分析
6.1 システムオンチップ（SoC）
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 システムインパッケージ
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 マルチチップモジュール
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 チップタイプ別市場分析
7.1 GPU
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ASIC
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 FPGA
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 CPU
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 その他
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 産業分野別市場分析
8.1 BFSI
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 ITおよび通信
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 メディア・広告
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 小売
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 ヘルスケア
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 自動車
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 その他
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東・アフリカ地域
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 購買者の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要プレイヤーのプロファイル
14.3.1 アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社（AMD）
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 SWOT分析
14.3.3 Cerebras Inc.
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 Google LLC
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 SWOT分析
14.3.5 Graphcore
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.6 インテル・コーポレーション
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.7 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 NVIDIA Corporation
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 クアルコム・インコーポレイテッド
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 サムスン電子株式会社
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 台湾積体電路製造株式会社
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
図2：グローバル：機械学習チップ市場：売上高（10億米ドル）、2017-2022年
図3：グローバル：機械学習チップ市場予測：売上高（10億米ドル）、2023-2028年
図4：グローバル：機械学習チップ市場：技術別内訳（％）、2022年
図5：グローバル：機械学習チップ市場：チップタイプ別内訳（％）、2022年
図6：グローバル：機械学習チップ市場：産業分野別内訳（％）、2022年
図7：グローバル：機械学習チップ市場：地域別内訳（％）、2022年
図8：グローバル：機械学習チップ（システムオンチップ）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図9：グローバル：機械学習チップ（システムオンチップ）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図10：グローバル：機械学習チップ（システムインパッケージ）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図11：グローバル：機械学習チップ（システムインパッケージ）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図12：グローバル：機械学習チップ（マルチチップモジュール）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図13：グローバル：機械学習チップ（マルチチップモジュール）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図14：グローバル：機械学習チップ（その他技術）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図15：グローバル：機械学習チップ（その他技術）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図16：グローバル：機械学習チップ（GPU）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図17：グローバル：機械学習チップ（GPU）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図18：グローバル：機械学習チップ（ASIC）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図19：世界：機械学習チップ（ASIC）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図20：世界：機械学習チップ（FPGA）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図21：グローバル：機械学習チップ（FPGA）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図22：グローバル：機械学習チップ（CPU）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図23：グローバル：機械学習チップ（CPU）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図24：グローバル：機械学習チップ（その他チップタイプ）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図25：グローバル：機械学習チップ（その他チップタイプ）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図26：グローバル：機械学習チップ（BFSI）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図27：グローバル：機械学習チップ（BFSI）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図28：グローバル：機械学習チップ（IT・通信）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図29：グローバル：機械学習チップ（IT・通信）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図30：グローバル：機械学習チップ（メディア・広告）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図31：グローバル：機械学習チップ（メディア・広告）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図32：グローバル：機械学習チップ（小売）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図33：グローバル：機械学習チップ（小売）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図34：グローバル：機械学習チップ（医療）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図35：グローバル：機械学習チップ（医療）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図36：グローバル：機械学習チップ（自動車）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図37：グローバル：機械学習チップ（自動車）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図38：グローバル：機械学習チップ（その他産業分野）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図39：世界：機械学習チップ（その他産業分野）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図40：北米：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図41：北米：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図42：米国：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図43：米国：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図44：カナダ：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図45：カナダ：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図46：アジア太平洋地域：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図47：アジア太平洋地域：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図48：中国：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図49：中国：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図50：日本：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図51：日本：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図52：インド：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図53：インド：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図54：韓国：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図55：韓国：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図56：オーストラリア：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図57：オーストラリア：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図58：インドネシア：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図59：インドネシア：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図60：その他地域：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図61：その他地域：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図62：欧州：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図63：欧州：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図64：ドイツ：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図65：ドイツ：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図66：フランス：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図67：フランス：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図68：イギリス：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図69：英国：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図70：イタリア：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図71：イタリア：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図72：スペイン：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図73：スペイン：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図74：ロシア：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図75：ロシア：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図76：その他地域：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図77：その他地域：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図78：ラテンアメリカ：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図79：ラテンアメリカ：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図80：ブラジル：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図81：ブラジル：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図82：メキシコ：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図83：メキシコ：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図84：その他地域：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図85：その他地域：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図86：中東・アフリカ：機械学習チップ市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図87：中東・アフリカ地域：機械学習チップ市場：国別内訳（％）、2022年
図88：中東・アフリカ地域：機械学習チップ市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図89：グローバル：機械学習チップ産業：SWOT分析
図90：グローバル：機械学習チップ産業：バリューチェーン分析
図91：グローバル：機械学習チップ産業：ポーターの5つの力分析
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Machine Learning Chip Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Technology
6.1 System-on-Chip (SoC)
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 System-in-Package
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Multi-chip Module
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Others
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Chip Type
7.1 GPU
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 ASIC
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 FPGA
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 CPU
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Others
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Industry Vertical
8.1 BFSI
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 IT and Telecom
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Media and Advertising
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Retail
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Healthcare
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Automotive
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
8.7 Others
8.7.1 Market Trends
8.7.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 Advanced Micro Devices Inc.
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 SWOT Analysis
14.3.3 Cerebras Inc.
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 Google LLC
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 SWOT Analysis
14.3.5 Graphcore
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.6 Intel Corporation
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.7 International Business Machines Corporation
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 NVIDIA Corporation
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Qualcomm Incorporated
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Samsung Electronics Co. Ltd.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.11 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
| ※参考情報 機械学習チップは、機械学習アルゴリズムを効率的に実行するために設計された専用の半導体チップです。これらのチップは、従来のプロセッサと比べて特定の計算を高速かつ低消費電力で行うことができるため、人工知能（AI）やデータ解析の分野で重要な役割を果たしています。機械学習の人気の高まりに伴い、さまざまな種類の機械学習チップが登場しています。 一般的に、機械学習チップは、GPU（グラフィック処理ユニット）、TPU（テンソル処理ユニット）、FPGA（フィールドプログラム可能ゲート配列）、およびASIC（特定用途向け集積回路）に分類されます。GPUは、膨大な並列処理能力を持ち、大規模なデータセットの学習に非常に効果的です。TPUは、Googleが開発した専用ハードウェアで、特にディープラーニングタスクに特化しています。FPGAは、ハードウェアをプログラム可能であり、特定のニーズに応じたカスタマイズが可能です。ASICは、特定のアルゴリズムや用途に特化して設計されたチップで、高いパフォーマンスとエネルギー効率を実現します。 機械学習チップの用途は多岐にわたり、画像認識、自動運転車、自然言語処理、ロボティクス、音声認識など、さまざまなAIアプリケーションに利用されています。特に、画像認識は、多くのAIシステムにおいて核心的な役割を果たしており、顔認識や物体検出などのタスクに応じた機械学習モデルがGPUやTPUによって高速に処理されます。自動運転車では、高速にリアルタイムでデータを処理することが求められ、専用のチップが重要です。 関連技術としては、深層学習フレームワークやデータ管理技術が挙げられます。深層学習フレームワークは、TensorFlowやPyTorch、Kerasなどがあり、機械学習チップを最大限に活用するための環境を提供しています。これらのフレームワークは、モデルの構築やトレーニングを効率的に行う機能を備えており、開発者がチップの特性を活かして最大限のパフォーマンスを引き出せるよう支援しています。 データ管理技術は、機械学習モデルのトレーニングに使用するデータを効率的に処理するための技術であり、ビッグデータ処理やストレージ管理の進化が機械学習チップの性能向上に寄与しています。大規模なデータセットを効率よく取り扱うための技術が進化することで、チップの性能を最大限に引き出すことが可能になります。 最近では、エッジコンピューティングが注目されており、機械学習チップの機能を端末などの近くに移すことで、リアルタイムのデータ処理や分析が可能になっています。これにより、デバイスの応答速度が向上し、インターネット接続が不安定な環境でも安定した機械学習アプリケーションが実現できます。 機械学習チップが持つ高いパフォーマンス、低消費電力、専用設計などの特性は、AI技術の進化を支えており、今後の技術革新に大きな影響を与えることが期待されています。業界の需要の高まりとともに、ますます多様な機械学習チップが市場に投入されることと思われます。これにより、より高度なAIシステムの構築が可能になり、私たちの生活にさらなる便益をもたらすことでしょう。 |
