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.主要な調査結果
3.2.1.主要投資分野
3.3.ポーターの5つの力分析
3.4.市場動向
3.4.1.推進要因
3.4.1.1. 自動車産業におけるニューラルプロセッサの応用拡大
3.4.1.2. 消費者サービスの向上と運用コスト削減のためのAI導入
3.4.2.抑制要因
3.4.2.1. 熟練AI人材の不足
3.4.3.機会
3.4.3.1. エッジデバイスへのAI導入
3.5. COVID-19が市場に与える影響分析
第4章：アプリケーション別ニューラルプロセッサ市場
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2. 不正検知
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. ハードウェア診断
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. 財務予測
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. 画像最適化
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. その他の用途
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：エンドユーザー別ニューラルプロセッサ市場
5.1 概要
5.1.1 市場規模と予測
5.2. BFSI（銀行・金融・保険）
5.2.1 主要市場動向、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. ヘルスケア
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
5.4. 小売
5.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.4.2 地域別市場規模と予測
5.4.3 国別市場シェア分析
5.5. 防衛機関
5.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.5.2 地域別市場規模と予測
5.5.3 国別市場シェア分析
5.6. メディア
5.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.6.2 地域別市場規模と予測
5.6.3 国別市場シェア分析
5.7. 物流
5.7.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.7.2 地域別市場規模と予測
5.7.3 国別市場シェア分析
5.8. その他
5.8.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.8.2 地域別市場規模と予測
5.8.3 国別市場シェア分析
第6章：地域別ニューラルプロセッサ市場
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2 北米
6.2.1 主要トレンドと機会
6.2.2 北米 アプリケーション別市場規模と予測
6.2.3 北米 エンドユーザー別市場規模と予測
6.2.4 北米 国別市場規模と予測
6.2.4.1 米国
6.2.4.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.4.1.2 用途別市場規模と予測
6.2.4.1.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.2.4.2 カナダ
6.2.4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.2.4.2.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3 ヨーロッパ
6.3.1 主要トレンドと機会
6.3.2 ヨーロッパ市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.3 ヨーロッパ市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3.4 欧州市場規模と予測（国別）
6.3.4.1 フランス
6.3.4.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.1.2 市場規模と予測（用途別）
6.3.4.1.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.2 ドイツ
6.3.4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.2.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.3 イタリア
6.3.4.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.3.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.3.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.4 スペイン
6.3.4.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.4.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.4.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.5 イギリス
6.3.4.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.5.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.5.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.6 その他の欧州地域
6.3.4.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.6.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.6.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 主要動向と機会
6.4.2 アジア太平洋地域 市場規模と予測（用途別）
6.4.3 アジア太平洋地域 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4 アジア太平洋地域 市場規模と予測（国別）
6.4.4.1 中国
6.4.4.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.1.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.1.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4.4.2 日本
6.4.4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.2.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4.4.3 インド
6.4.4.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.3.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.3.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4.4.4 韓国
6.4.4.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.4.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.4.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4.4.5 オーストラリア
6.4.4.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.5.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.5.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4.4.6 アジア太平洋地域その他
6.4.4.6.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.6.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.6.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.5 LAMEA地域
6.5.1 主要動向と機会
6.5.2 LAMEA 市場規模と予測（用途別）
6.5.3 LAMEA 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5.4 LAMEA 市場規模と予測（国別）
6.5.4.1 ラテンアメリカ
6.5.4.1.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.1.2 用途別市場規模と予測
6.5.4.1.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.5.4.2 中東
6.5.4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.5.4.2.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.5.4.3 アフリカ
6.5.4.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.3.2 用途別市場規模と予測
6.5.4.3.3 エンドユーザー別市場規模と予測
第7章：競争環境
7.1. はじめに
7.2. 主な成功戦略
7.3. トップ10企業の製品マッピング
7.4. 競争ダッシュボード
7.5. 競合ヒートマップ
7.6. 主要プレイヤーのポジショニング（2021年）
第8章：企業プロファイル
8.1 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・デベロップメントLP
8.1.1 会社概要
8.1.2 主要幹部
8.1.3 会社概要
8.1.4 事業セグメント
8.1.5 製品ポートフォリオ
8.1.6 業績動向
8.1.7 主要戦略的動向と展開
8.2 Samsung Electronics Co. Ltd.
8.2.1 会社概要
8.2.2 主要幹部
8.2.3 会社概要
8.2.4 事業セグメント
8.2.5 製品ポートフォリオ
8.2.6 業績動向
8.2.7 主要戦略的動向と発展
8.3 HRLラボラトリーズ社
8.3.1 会社概要
8.3.2 主要幹部
8.3.3 会社概要
8.3.4 事業セグメント
8.3.5 製品ポートフォリオ
8.3.6 業績動向
8.3.7 主要な戦略的施策と動向
8.4 応用脳科学研究所
8.4.1 会社概要
8.4.2 主要幹部
8.4.3 会社概要
8.4.4 事業セグメント
8.4.5 製品ポートフォリオ
8.4.6 業績動向
8.4.7 主要な戦略的動向と進展
8.5 アスピニティ社
8.5.1 会社概要
8.5.2 主要幹部
8.5.3 会社概要
8.5.4 事業セグメント
8.5.5 製品ポートフォリオ
8.5.6 業績動向
8.5.7 主要な戦略的動向と展開
8.6 ビットブレイン・テクノロジーズ
8.6.1 会社概要
8.6.2 主要幹部
8.6.3 会社概要
8.6.4 事業セグメント
8.6.5 製品ポートフォリオ
8.6.6 事業実績
8.6.7 主要な戦略的動向と進展
8.7 ハロー・ニューロサイエンス
8.7.1 会社概要
8.7.2 主要幹部
8.7.3 会社概要
8.7.4 事業セグメント
8.7.5 製品ポートフォリオ
8.7.6 業績動向
8.7.7 主要な戦略的動向と進展
8.8 ジェネラル・ビジョン社
8.8.1 会社概要
8.8.2 主要幹部
8.8.3 会社概要
8.8.4 事業セグメント
8.8.5 製品ポートフォリオ
8.8.6 業績動向
8.8.7 主要な戦略的動向と展開
8.9 BrainChip, Inc.
8.9.1 会社概要
8.9.2 主要幹部
8.9.3 会社概要
8.9.4 事業セグメント
8.9.5 製品ポートフォリオ
8.9.6 業績動向
8.9.7 主要な戦略的施策と動向
8.10 BrainCo, Inc.
8.10.1 会社概要
8.10.2 主要幹部
8.10.3 会社概要
8.10.4 事業セグメント
8.10.5 製品ポートフォリオ
8.10.6 業績動向
8.10.7 主要な戦略的施策と動向
| ※参考情報 ニューラルプロセッサは、人工知能（AI）や機械学習（ML）タスクを効率的に処理するために設計された特殊な計算デバイスです。従来のプロセッサとは異なり、ニューラルネットワークの計算に特化したアーキテクチャを持ち、高速かつ低消費電力でのデータ処理を可能にします。その主な目的は、膨大なデータをリアルタイムで分析し、学習することで高効率な推論を実現することです。 ニューラルプロセッサにはいくつかの種類があります。まず、GPU（グラフィックス処理ユニット）は、並列処理能力が高く、ニューラルネットワークのトレーニングに広く用いられています。次に、ASIC（特定用途向け集積回路）は、特定のタスクに特化して設計されたハードウェアであり、高効率かつ低電力で処理を行うことができます。TPU（テンソル処理ユニット）は、Googleが開発したニューラルネットワーク専用のプロセッサで、特に機械学習のトレーニングと推論処理において優れた性能を発揮します。FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）は、ユーザーが後から再プログラム可能なデバイスで、柔軟性の高いニューラルネットワークの実装が可能です。 用途としては、画像認識、音声認識、自然言語処理、自律運転、医療診断など、多岐にわたります。例えば、画像認識においては、ニューラルプロセッサが画像データを効率的に処理し、物体検出や顔認識を迅速に行うことができます。また、音声認識では、音声データをリアルタイムで分析し、テキストに変換する能力が求められます。自然言語処理においても、テキストデータを理解し、質問応答や翻訳を行うために、ニューラルプロセッサは重要な役割を果たします。 ニューラルプロセッサは、関連技術とも密接に関わっています。ディープラーニングは、複雑なニューラルネットワークを用いてデータを深く学習する技術であり、ニューラルプロセッサの性能を引き出すために不可欠な手法です。また、ビッグデータ技術は、膨大なデータを収集・処理する能力を提供することで、ニューラルプロセッサの活用範囲を広げます。さらに、クラウドコンピューティングの発展により、リモート環境でのニューラルプロセッサの利用が可能になり、スケールやアクセス性が向上しています。 今後の展望として、ニューラルプロセッサはさらなる進化が期待されます。プロセッサ自身の性能向上だけでなく、AIアルゴリズムの改良や新たなハードウェアアーキテクチャの開発により、より複雑な問題を処理できるようになるでしょう。また、エッジコンピューティングとの統合も進み、データを生成するデバイスに近い場所でリアルタイムに処理が行われることが可能になります。これにより、IoT（モノのインターネット）やスマートデバイスにおけるAIの利活用が一層進むことでしょう。 総じて、ニューラルプロセッサは、AI技術の基盤として重要な役割を果たし、今後の技術革新や社会のデジタル化において、ますます重要性を増していくと考えられます。これらのプロセッサが実現する高度な処理能力により、私たちの生活や産業が大きく変化していくことが期待されます。学習効率や推論速度の向上を通じて、様々な分野での革新が進むことでしょう。 |
