市場規模
ニューロモーフィックチップの世界市場規模は、2023年に31億米ドルに達しました。IMARC Groupは、今後、2032年までに108億米ドルに達し、2024年から2032年の年間平均成長率（CAGR）は14.45%になると予測しています。この市場は、二酸化炭素排出量を最小限に抑え、持続可能性を維持するためのエネルギー効率の高いソリューションに対する需要の高まり、人工知能（AI）の進歩、より高速な処理速度への注目度の高まり、ニューロモーフィックコンピューティングの継続的な研究などにより、力強い成長を遂げています。
ニューロモーフィックチップ市場分析：
市場成長と規模：ニューロモーフィックコンピューティングへの注目が高まる中、AI駆動型アプリケーションの需要増加を背景に、市場は堅調な成長を見せています。
技術的進歩：継続的な研究開発（R&D）活動により、ニューロモーフィックチップの設計と機能が強化され、市場成長を後押ししています。さらに、これらの進歩は、ニューロモーフィックチップの競争力と関連性を維持するために不可欠です。
業界での用途：ニューロモーフィックチップは医療および自動車分野で応用されています。 その汎用性により、幅広い分野で価値を発揮し、市場の拡大に貢献しています。
地理的な傾向：北米が市場をリードしていますが、これは政府による好意的な取り組みが推進しているためです。しかし、エネルギー効率の高いコンピューティングソリューションに対するニーズの高まりにより、アジア太平洋地域が急成長市場として台頭しつつあります。
競合状況：各企業は、チップアーキテクチャの改善、エネルギー効率の向上、処理能力の強化、そして新素材や製造技術の模索に重点的に取り組んでいます。
課題と機会：市場は、ニューロモーフィックチップ設計の複雑性などの課題に直面しているが、モノのインターネット（IoT）やエッジコンピューティングへの注目が高まっていることもまた、好機である。
今後の見通し：ニューロモーフィックチップ市場の将来性は有望であり、脳コンピュータインターフェース（BCI）の進歩におけるニューロモーフィックチップの使用が増えている。量子コンピューティングへの注目が高まっていることも、市場の成長を後押しすると予想される。
ニューロモーフィックチップ市場の動向：
人工知能（AI）の進歩
さまざまな業界でAIアプリケーションの利用が増加していることが、市場の成長に貢献しています。これに伴い、AIは機械学習（ML）、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンを包含しています。さらに、ニューロモーフィックチップは、AIのタスクに特に適した脳のニューラルネットワークを模倣することができます。さらに、従来の中央処理装置（CPU）やグラフィック処理装置（GPU）は、AIのエネルギー需要や並列処理要件という課題に直面していますが、ニューロモーフィックチップはこれらの領域に優れています。さらに、ヘルスケア、金融、自動車の各分野におけるAIの活用拡大が市場の成長を後押ししています。これとは別に、いくつかの用途における高性能ニューロモーフィックチップの需要の高まりも、市場に明るい見通しをもたらしています。
エネルギー効率への注目が高まる
エネルギー効率への注目が高まっていることが、市場の成長を後押ししています。これに伴い、人間の脳のエネルギー効率の高い動作から着想を得たニューロモーフィックチップは、最小限の電力消費で複雑な演算を実行するように設計されています。これは、バッテリーで動作するデバイスや、モノのインターネット（IoT）デバイスやドローンなどの遠隔地で動作するデバイスにとって有益です。さらに、相互接続されたデバイスの増加に伴い、エネルギー効率の高い処理ソリューションに対するニーズが高まっていることも、市場に好影響を与えています。 また、ニューロモーフィックチップは、電力要件を削減しながらタスクを実行できるため、二酸化炭素排出量を削減しながら環境の持続可能性を維持することにも役立ちます。 さらに、ニューロモーフィックチップは、持続可能で長寿命のスマートデバイスの開発にも役立つため、市場の成長を後押ししています。
より高速な処理速度に対する需要の高まり
従来のコンピューティングアーキテクチャは逐次処理に制限があるのに対し、ニューロモーフィックチップは高速で情報を処理し、脳の分散処理を模倣します。これに伴い、これらのチップは超高速のデータ処理と意思決定を可能にし、市場の成長に貢献しています。さらに、自律走行車、ロボット、防衛システムなどの用途で、リアルタイムの応答を提供するニューロモーフィックチップの需要が高まっていることも、市場の成長を後押ししています。これ以外にも、これらのチップは複雑なタスクを処理できるため、さまざまな用途に適しています。
ニューロモーフィックコンピューティングの研究
ニューロモーフィックコンピューティング分野における継続的な研究開発（R&D）活動が市場の成長を促進しています。これ以外にも、主要企業はチップ設計の強化、ニューラルネットワークモデルの改善、新たな用途の開拓に取り組んでいます。神経科学、コンピュータサイエンス、半導体技術の相乗効果により、より効率的で高性能なニューロモーフィックチップが実現しています。さらに、研究者たちは、脳の機能を模倣し、パターン認識、学習、意思決定などのタスクを可能にするハードウェアおよびソフトウェアの開発に取り組んでいます。また、AI、ロボット工学、ヘルスケアの分野で応用できる効率的なコンピューティングソリューションの創出にも重点的に取り組んでいます。
ニューロモーフィックチップ 産業区分：
IMARC Groupは、市場の各セグメントにおける主要なトレンドの分析、および2024年から2032年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供しています。当社のレポートでは、製品、用途、エンドユース産業に基づいて市場を分類しています。
製品別内訳：
ハードウェア
ソフトウェア
ソフトウェアが市場シェアの大半を占める
このレポートでは、提供内容に基づく市場の詳細な内訳と分析が提供されています。これにはハードウェアとソフトウェアが含まれます。レポートによると、ソフトウェアが最大のセグメントを占めています。
ソフトウェアには、ハードウェアとシームレスに動作するように設計された専門のプログラミングツール、ライブラリ、フレームワークが含まれます。ソフトウェアソリューションは、ニューロモーフィックチップを活用するアプリケーションの開発、プログラミング、最適化を促進します。また、ニューロモーフィックチップの潜在能力を最大限に活用できるよう、ニューラルネットワークのモデリングやシミュレーション機能を提供するものも多くあります。さらに、ミドルウェアソフトウェアは、ハードウェアとより高レベルのアプリケーションとの仲介役を果たします。データ管理、通信、インターフェース統合などの重要な機能を提供し、開発者がニューロモーフィックチップをさまざまなシステムやアプリケーションに統合しやすくします。
ハードウェアには、ニューロモーフィックチップ自体などの物理的なハードウェアコンポーネントが含まれます。これらのチップは、人間の脳の神経回路網の動作を模倣するように設計されており、エネルギー効率の高い処理を可能にします。 ハードウェア製品は、チップの設計、サイズ、処理能力の点で多様であり、さまざまな用途や性能要件に対応しています。 また、開発者や研究者がニューロモーフィックチップを使用できるようにする開発キットやプラットフォームも含まれます。 これらのキットには、通常、ニューロモーフィック技術を使用したアプリケーションの構築やテストに必要なハードウェアコンポーネント、ソフトウェアツール、およびドキュメントが含まれています。
用途別内訳：
画像認識
信号認識
データマイニング
画像認識が最大の市場シェアを占める
用途別の市場の詳細な内訳と分析も、このレポートで提供されています。これには、画像認識、信号認識、データマイニングが含まれます。レポートによると、画像認識が最大の市場シェアを占めています。
ニューロモーフィックチップは、画像分類を含む画像認識タスクに広く使用されています。 画像の処理と分析をリアルタイムで強化し、物体認識、顔認識、シーン分類などのアプリケーションに最適です。 監視システムでは、ニューロモーフィックチップはセキュリティ映像内の物体や人物を検知・識別する上で重要な役割を果たします。 ビデオストリームを効率的に処理し、パターンを認識する能力は、セキュリティアプリケーションにおいて非常に価値があります。さらに、自律走行車が周囲を認識するためには画像認識が不可欠です。ニューロモーフィックチップはカメラからの映像をリアルタイムで分析し、車両が瞬時の判断を下したり、障害物を検知したり、安全に走行したりすることを可能にします。
信号認識においては、音声認識や音声分類などのアプリケーションのために、これらのチップがオーディオ信号を処理することができます。音声アシスタントや通信機器には不可欠な、複雑なオーディオデータのリアルタイム分析が可能です。さらに、レーダーやソナーシステムにおける信号認識では、環境内の物体の識別と追跡を行います。ニューロモーフィックチップは高速な信号分析を可能にし、軍事監視や船舶のナビゲーションなどのアプリケーションに役立ちます。
データマイニングでは、これらのチップは大量のデータセット内のパターンや傾向を特定するのに役立ちます。 将来の傾向や結果を予測する予測モデリングも含まれます。 ニューロモーフィックチップは、過去のデータを分析し、学習したパターンに基づいて予測を行うことで、企業の意思決定を支援します。 金融業界では、ニューロモーフィックチップを使用したデータマイニングは、リスク評価、不正検出、アルゴリズム取引に使用されています。
用途別業界別内訳：
航空宇宙および防衛
ITおよびテレコム
自動車
医療
産業
民生用電子機器
その他
本レポートでは、最終用途産業別の市場の詳細な内訳と分析を提供しています。これには、航空宇宙および防衛、ITおよびテレコム、自動車、医療、産業、民生用電子機器、その他が含まれます。
航空宇宙および防衛産業では、ニューロモーフィックチップが無人航空機（UAV）の自律性を高めるために使用されています。ニューロモーフィックチップは、リアルタイムの画像処理、センサーフュージョン、意思決定を可能にし、UAVの監視、偵察、戦闘能力を向上させます。さらに、ニューロモーフィックチップは、物体、ミサイル、脅威の識別と追跡を支援するレーダーおよび信号処理システムにおいて重要な役割を果たします。
ITおよび通信分野のニューロモーフィックチップは、データトラフィックの効率的な管理、ネットワーク動作のパターンの識別、ネットワーク全体のパフォーマンスの向上により、ネットワークの最適化に貢献します。これにより、データ伝送の改善と待ち時間の短縮が実現します。これらのチップは、データセンターでも使用されており、電力消費の最適化とデータ処理および保存の効率化に役立っています。
自動車分野では、ニューロモーフィックチップが先進運転支援システム（ADAS）に統合され、車線逸脱警報、アダプティブクルーズコントロール、自動駐車などの機能を実現しています。 これらのチップはセンサーデータをリアルタイムで処理し、車両の安全性と自動化を向上させます。 ニューロモーフィックチップは、カメラやレーダーなどのセンサーからのデータを処理し、車両が瞬時の判断を下し、障害物を検知し、安全に走行することを可能にするため、自動運転車にとって不可欠です。
ニューロモーフィックチップは、画像処理と分析能力を高めることで、磁気共鳴画像法（MRI）、コンピュータ断層撮影（CT）スキャン、X線などの医療用画像処理アプリケーションを支援します。 早期診断と治療計画の策定に役立ちます。 これらのチップは、脳とコンピュータのインターフェース（BCI）において重要な役割を果たしており、障害を持つ患者が脳の信号を使って機器を制御したり、コンピュータとやりとりしたりすることを可能にしています。
さらに、ニューロモーフィックチップは産業オートメーションにも採用されており、センサーデータの分析、機器の性能監視、品質管理の徹底により、製造プロセスの最適化を実現しています。産業分野では、これらのチップは予測メンテナンスにも使用されており、機器の故障の可能性を事前に特定することで、ダウンタイムを削減し、運用コストを最小限に抑えています。
また、民生用電子機器では、ニューロモーフィックチップが音声認識、画像処理、拡張現実（AR）アプリケーションなどのAI駆動型機能を実現することで、スマートフォンやウェアラブル端末の性能を向上させます。 また、スマートホームデバイスにも組み込まれ、音声アシスタントの性能を向上させ、リアルタイムの画像および音声分析を可能にすることでセキュリティシステムを強化します。
地域別内訳：
北米
米国
カナダ
アジア太平洋地域
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
英国
イタリア
スペイン
ロシア
その他
中南米
ブラジル
メキシコ
その他
中東およびアフリカ
市場をリードする北米がニューロモーフィックチップ市場で最大のシェアを占める
また、市場調査レポートでは、北米（米国およびカナダ）、アジア太平洋（中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシアなど）、ヨーロッパ（ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシアなど）、中南米（ブラジル、メキシコなど）、中東およびアフリカといったすべての主要地域市場の包括的な分析も行っています。報告書によると、さまざまな分野でのAIアプリケーションの使用増加により、北米が最大の市場シェアを占めている。さらに、先進的なニューロモーフィックチップの開発が進んでいることも市場の成長を後押ししている。これ以外にも、技術革新に対する政府の好意的な政策が、この地域の市場成長に貢献している。
アジア太平洋地域は、特に中国、韓国、台湾などの国々におけるエレクトロニクス製造拠点の増加により、市場におけるもう一つの主要地域となっています。さらに、ニューロモーフィックチップがスマートフォン、スマートホームデバイス、ウェアラブルを含む幅広いエレクトロニクスに統合されていることも、市場の成長を後押ししています。これに加えて、エッジコンピューティングやリアルタイムAI処理におけるニューロモーフィックチップの需要の高まりも、市場の成長を後押ししています。
ヨーロッパは、人工知能（AI）とニューロモーフィックコンピューティングの進歩にますます注目が集まっていることから、市場で強い存在感を維持しています。これに伴い、活況を呈する半導体産業と、エネルギー効率と持続可能な技術への注目度の高まりが、市場の成長を支えています。さらに、ニューロモーフィックチップは、欧州の持続可能性目標や環境規制に呼応するエネルギー効率の高いコンピューティングソリューションを提供しています。さらに、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転車へのニューロモーフィックチップの採用が増加していることも、市場成長を後押ししています。
ラテンアメリカでは、先進技術への注目が高まっていることから、ニューロモーフィックチップ市場の成長の可能性が高まっています。これに伴い、政府による積極的な取り組みが市場成長に貢献しています。
中東およびアフリカ地域では、アラブ首長国連邦（UAE）などの国々が人工知能（AI）や半導体技術に投資していることから、ニューロモーフィックチップ市場が発展しています。さらに、この地域の政府機関はAIや技術革新を促進するための複数のイニシアティブを実施しており、これが市場成長を後押ししています。
主要企業
市場の主要企業は、チップアーキテクチャの改善、エネルギー効率の向上、処理能力の増強、新素材や製造技術の探究などにより、ニューロモーフィックチップの設計と改良に向けた研究開発（R&D）活動に投資しています。これとは別に、多くの企業がヘルスケア、自動車、航空宇宙などの特定の業界ニーズに応じたカスタマイズされたニューロモーフィックチップソリューションを提供しています。さらに、メーカー各社はニューロモーフィックチップをさまざまなアプリケーションに統合しやすくするソフトウェアツール、ライブラリ、フレームワークの開発と最適化を進めています。これに伴い、業界標準や個人の期待に応えるべく、さまざまな企業が厳格なテストと品質保証プロセスを実施しています。
市場調査レポートでは、競争環境の包括的な分析を提供しています。また、すべての主要企業の詳しいプロフィールも提供されています。市場における主要企業の一部は以下の通りです：
Applied Brain Research Inc.
BrainChip Holdings Ltd.
General Vision Inc.
GrAI Matter Labs
Hewlett Packard Enterprise Development LP
HRL Laboratories LLC
Intel Corporation
International Business Machines Corporation
Qualcomm Technologies Inc.
Samsung Electronics Co. Ltd.
SK hynix Inc.
（これは主要企業の一部のリストであり、完全なリストは報告書に記載されています。）
最新ニュース：
2021年2月：International Business Machines Corporation（IBM）は、7nm技術で構築されたエネルギー効率の高いAlチップを発表しました。Alハードウェアアクセラレータチップは、最先端の電力効率を達成しながら、さまざまなモデルタイプをサポートします。この低電力AIハードウェアアクセラレータは、クラウドベースのモデルトレーニングから、トレーニングをエッジ展開に近づけ、データをエッジネットワークソースに近づけることまで、幅広い用途を対象としています。
2022年1月：BrainChipは、IoT（モノのインターネット）や各種エッジで使用される「Akida Neural Networking Processor」の製品化を発表しました。これはニューロモーフィックAIチップであり、従来の手法よりも超低消費電力と性能のメリットをもたらします。オンチップでのトレーニングや推論、視覚、音声、嗅覚、スマートトランスデューサーアプリケーションなどの各種センサー入力に対応できます。BrainChipは、スマートホーム、スマートヘルス、スマートシティ、スマート輸送などのアプリケーションをターゲットとしています。
2020年3月：Intelは、ニューロモーフィック関連の研究の規模拡大を支援する強力な自己完結型ニューロモーフィックシステム「Pohoiki Springs」を発表した。このシステムは、インテルのNx SDKとコミュニティが提供するソフトウェアコンポーネントを使用してクラウド経由でインテルのニューロモーフィック研究コミュニティのメンバーに提供され、ニューロモーフィック研究の規模拡大と、従来のアーキテクチャで動作が遅いワークロードの高速化方法の模索を可能にするツールとなる。
【目次】
1 序文
2 範囲と方法論
2.1 本調査の目的
2.2 利害関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次ソース
2.3.2 二次ソース
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 主な業界動向
5 世界のニューロモーフィックチップ市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 製品別市場内訳
6.1 ハードウェア
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 ソフトウェア
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 用途別市場規模推移
7.1 画像認識
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 信号認識
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 データマイニング
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 エンドユーザー産業別の市場規模
8.1 航空宇宙および防衛
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 ITおよびテレコム
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 自動車
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 医療
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 産業用
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 民生用電子機器
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 地域別市場内訳
…
【お問い合わせ・ご購入サイト】
資料コード：SR112024A4842