組み込みAI市場は、2023年の94億米ドルから2028年には180億米ドルに成長すると予測され、予測期間中のCAGRは14.0%です。複雑なAIアルゴリズムを効果的に処理するための、より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まりと、より優れたスケーラビリティのためのクラウドベースのAIサービスとの統合により、組み込みAIソリューションを活用する機会をエンドユーザーに提供。さらに、パーソナライズされた体験のためのインテリジェントで自律的なシステムへの需要の高まりと、効果的な通信のための接続されたデバイスとIoTエコシステムの普及は、世界的な市場の成長を後押しします。
組込みAI市場レポートは、2030年までの組込みAI技術ロードマップをカバーしており、AI駆動自律システム、AI駆動インテリジェントデバイス、次世代組込みAIシステムにわたる技術の開始、開発、商業化に関する洞察を掲載しています。技術ロードマップの主な調査結果は以下の通りです：
市場動向
推進要因 ドライバー：パーソナライズされた体験を提供するインテリジェントな自律システムへの需要の高まり パーソナライズされた適応的な体験をユーザーに提供できる高度な技術に対するニーズの高まりが、市場における組み込みAIソリューションの採用を後押ししています。パーソナライズされた体験に対する需要が、さまざまな組み込みシステムへのAI機能の統合につながっています。組み込みAIソリューションを活用することで、デバイスやアプリケーションはユーザーのデータ、好み、行動を分析し、オーダーメイドの推奨、提案、応答を提供することができます。これにより、ユーザーの満足度とエンゲージメントが向上します。さらに、組み込みAIソリューションは、デバイスやシステムの自律的な動作を可能にし、ユーザーが常に干渉する必要性を低減します。これは、自律走行車、スマート・ホーム・オートメーション、産業用オートメーションなどのアプリケーションで特に関連性が高く、組み込みAIアルゴリズムによってインテリジェントな意思決定や自動動作が可能になります。組み込みAIソリューションは、機械学習アルゴリズムを活用してデータ・パターンを分析し、ユーザーの嗜好、行動、システム・パフォーマンスに関する予測を行うことができます。これにより、ユーザーのニーズを予測し、リソース割り当てを最適化し、組み込みシステムの全体的な効率を高めることができます。現在、音声制御インターフェースや自然言語インターフェースの需要が急増しています。組み込みAIソリューションは、自然言語処理（NLP）と音声認識機能を組み込むことができるため、ユーザーは音声コマンドを使用してデバイスやアプリケーションと対話することができ、より直感的でユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを実現できます。全体として、パーソナライズされた体験のためのインテリジェントで自律的なシステムに対する需要の高まりが、組み込みAIソリューションの開発と採用を促進しています。これらのソリューションは、デバイスやシステムがユーザーの好みを理解し、変化するコンテキストに適応し、インテリジェントな意思決定を行い、パーソナライズされた体験を提供することを可能にし、最終的にユーザーの満足度を高め、市場の成長を促進します。
抑制： データ・プライバシーとセキュリティに関する懸念 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念は、ユーザーと組み込みAIソリューションの間の信頼を損なう可能性があります。ユーザーは、セキュリティ対策に確信が持てない場合、データの共有やAI搭載システムとの連携をためらう可能性があります。組み込みAIソリューションがどのようにデータを収集、保存、使用するかについての透明性の欠如は、さらに不信感を助長し、採用を妨げる可能性があります。組み込みAIソリューションは、個人情報やユーザーの行動を含む幅広いデータにアクセスできる可能性があります。このようなデータの倫理的な使用や、誤用や偏った意思決定の可能性に関する懸念が生じます。こうした懸念に対処するためには、AIアルゴリズムとデータ処理における公正性、透明性、説明責任を確保することが極めて重要になります。倫理的な考慮事項への対処を怠ると、組み込みAIソリューションの採用に抵抗が生じる可能性があります。これらの課題を克服し、組み込みAIソリューションの採用を促進するためには、ベンダーと組織はデータのプライバシーとセキュリティを優先する必要があります。これには、堅牢なセキュリティ対策の実施、データ保護規制の遵守、データ取り扱いにおける透明性と説明責任の確保、データの倫理的利用の推進などが含まれます。プライバシーの懸念に対処し、データを保護するための手順を伝えることで、ユーザー間の信頼を構築することは、採用の障壁を緩和し、組み込みAIソリューションの受け入れを促進するのに役立ちます。
機会：複雑なAIアルゴリズムを効果的に処理するための、より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まり 複雑なAIアルゴリズムを効果的に処理するための、より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まりは、市場における組込みAIソリューション・プロバイダーにとって、より大きな機会を提供します。AIアルゴリズムがますます複雑化し、リソースを大量に消費するようになるにつれて、計算需要を効率的に処理できるプロセッサに対するニーズが高まっています。高性能CPU、GPU、専用AIアクセラレータなど、より強力なプロセッサの需要は、組み込みAIソリューション・プロバイダーが高度なハードウェア・ソリューションを提供する機会をもたらします。AIワークロード向けに最適化されたプロセッサを開発・提供することで、プロバイダは性能向上に対する需要の高まりに対応し、より高度な組み込みAIアプリケーションを実現することができます。さらに、従来のプロセッサでは、エネルギー効率を維持しながらAIアルゴリズムの計算要件を処理するための支援が必要な場合があります。低消費電力CPU、AI専用チップ、エッジ・コンピューティング・ソリューションなど、エネルギー効率の高いプロセッサは、リソースに制約のある環境で組込みAIソリューションを実現するために需要が高まっています。組込みAIソリューション・プロバイダーは、消費電力を最小限に抑えながら高性能コンピューティングを実現するエネルギー効率の高いプロセッサを開発することで、この機会を活用することができます。これらのプロセッサは、さまざまなデバイスやシステムに組み込むことができ、エネルギー効率を損なうことなくAI機能を実現します。今後、複雑なAIアルゴリズムを処理するためのより強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まりは、組み込みAIソリューション・プロバイダーに大きな機会を提供します。先進的なプロセッサ、エネルギー効率に優れたソリューション、エッジ・コンピューティング機能の開発に注力し、パートナーシップを促進することで、プロバイダーは拡大する市場の需要を活用し、顧客の進化するニーズに対応する高性能な組込みAIソリューションを提供することができます。
課題：不十分な計算リソースとモデルの最適化 組込みAIソリューションは、処理能力、メモリ、エネルギーが限られたリソース制約のあるデバイス上で動作することがよくあります。不十分な計算リソースは、AIアルゴリズムのパフォーマンスを制限し、推論時間の短縮、精度の低下、ユーザーエクスペリエンスの低下を招きます。計算能力の制限によりAIモデルを組込みデバイス上で効率的に実行できない場合、意図されたアプリケーションの性能要件を満たさない可能性があるため、組込みAIソリューションの採用が妨げられます。モデルの最適化には、量子化、枝刈り、モデル圧縮などの技術が含まれ、精度を大きく損なうことなくモデルサイズと計算要件を削減します。しかし、組込み機器向けのモデルの最適化は複雑で時間がかかります。不十分な計算リソースは、モデルを効果的に最適化する能力を制限し、その結果、パフォーマンスが最適化されず、組み込みAIソリューションの普及を妨げます。不十分な計算リソースとモデルの最適化という課題に対処するには、ハードウェアの進歩、アルゴリズムの最適化、組み込みAI用に調整されたソフトウェアフレームワークの組み合わせが必要です。業界がこれらの分野で革新を続ける中、これらの課題を克服することで、さまざまな領域で組込みAIソリューションの導入が加速し、リソースに制約のあるデバイス上で、より強力で効率的なAIアプリケーションを展開できるようになります。
予測期間中に最も高いCAGRを記録するソフトウェアを提供することで 組み込みAIソフトウェアは、組み込みシステム上でAI機能を実現するために必要なアルゴリズム、フレームワーク、ライブラリを提供することで、市場で重要な役割を果たしています。組込みAIソフトウェアは、組込みシステム上でAIの可能性を引き出し、インテリジェントな意思決定、リアルタイムのデータ分析、さまざまな業界にわたる機能強化を可能にします。組込みAIソフトウェアは、組込みデバイスがローカルでデータを処理および解釈することを可能にし、自律性の向上、パフォーマンスの改善、ユーザー体験の向上につながります。
データタイプ別では、予測期間中に数値データが最大の市場規模を占める見込み 数値データは、組み込みシステム上でAIモデルをトレーニング、最適化、展開するための基盤を形成します。組込みAIシステムは、数値データを活用してオペレーションとリソース利用を最適化できます。システムに組み込まれたAIモデルは、過去のデータとパターンを分析することで、エネルギー消費、スケジューリング、ルーティング、リソース割り当てを最適化するためのデータ駆動型の意思決定を行うことができます。このデータ駆動型の最適化により、エネルギー＆公益事業、輸送＆物流、製造業など、さまざまな分野で効率性とコスト削減を改善し、パフォーマンスを向上させることができます。
サービス別では、トレーニングおよびコンサルティングが予測期間中に最も高いCAGRを記録 トレーニングおよびコンサルティングサービスは、組み込みAI技術を採用する組織に専門知識、指導、サポートを提供することで、組み込みAIソリューション市場で重要な役割を果たしています。トレーニングおよびコンサルティングサービスは、組込みシステム向けのAIモデルの開発と最適化において組織を支援します。適切なアルゴリズム、データ前処理技術、組み込み環境に適したモデル・アーキテクチャの選択に関するガイダンスを提供します。これらのサービスは、専門知識を活用することで、AIモデルが効率的に学習、最適化、微調整され、組み込み機器上で最適なパフォーマンスを達成できるようにします。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み 北米は、組み込みAIソリューションの採用と成長において主導的な地域です。先進的なAIテクノロジー企業の存在、強固な研究開発能力、成熟した市場エコシステムが、この地域における組み込みAIソリューションの急成長に寄与しています。北米における組込みAIの採用は、AI技術の進歩、インテリジェントエッジデバイスの需要増加、IoTアプリケーションの普及が原動力となって、近年着実に拡大しています。全体として、北米における組み込みAIの採用は、技術の進歩、IoTの台頭、支援的なエコシステム、およびその利点に対する認識の高まりによって、業界全体で勢いを増しています。
主要企業
組み込みAI市場のベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。組み込みAI市場で事業を展開する主要企業には、グーグル（米国）、IBM（米国）、マイクロソフト（米国）、AWS（米国）、エヌビディア（米国）、インテル（米国）、クアルコム（米国）、アーム（英国）、AMD（米国）、メディアテック（台湾）、オラクル（米国）、セールスフォース（米国）、NXP（オランダ）、ラティス（米国）、オクトニオン（スイス）、ニューロスペース（米国）、シーメンス（ドイツ）、 HPE（米国）、LUIS Technology（ドイツ）、Code Time Technologies（カナダ）、HiSilicon（中国）、VectorBlox（カナダ）、AU-Zone Technologies（カナダ）、STMicroelectronics（スイス）、SenseTime（香港）、Edge Impulse（米国）、Perceive（米国）、Eta Compute（米国）、SensiML（米国）、Syntiant（米国）、Graphcore（英国）、SiMa. ai（米国）。
この調査レポートは、組み込みAI市場を提供、データタイプ、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別 ハードウェア ソフトウェア サービス別 データタイプ別 センサーデータ 画像・映像データ 数値データ カテゴリーデータ その他のデータタイプ（虹彩・顔データ、テキストデータ、時系列データ、音声データ） 業種別 BFSI IT & ITES 小売・Eコマース 製造業 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 テレコム 自動車 その他の業種（政府、航空宇宙・防衛、建設・不動産、農業、教育、旅行・ホスピタリティ） 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス イタリア スペイン その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア・ニュージーランド（ANZ） 韓国 ASEAN諸国 その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ アラブ首長国連邦 サウジアラビア 南アフリカ イスラエル その他の中東・アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ アルゼンチン その他のラテンアメリカ
2023年4月、IBMは、金融機関がエッジにAIを導入して顧客サービス、詐欺検出、リスク管理を改善するのを支援するソリューション、Watson Edge for Financial Servicesを発表。 2023年4月、クアルコム・テクノロジーズはアロー社のeInfochipsと提携し、Edge Labsを立ち上げました。Edge Labsは、開発者やイノベーターが組み込みデバイス向けAIアプリケーションの開発と展開を加速できるよう支援するプログラムです。この提携により、開発者やイノベーターは、組み込み機器向けAIアプリケーションの開発と展開を加速させることができます。Edge Labsは、クアルコムのAIに関する専門知識とeInfochips社の開発・展開サービスを開発者に提供します。 2023年3月、ArmはGoogle Cloudと提携し、ArmベースのソリューションをGoogle Cloud Platform（GCP）に提供します。この提携により、Armの顧客がGCPのAIおよび機械学習機能を活用できるようになり、Google Cloudの顧客がArmベースのソリューションを展開できるようになる見込み。 2023年3月、IBMはアプリケーション・パフォーマンス・モニタリング・ソフトウェアを提供するInstanaを買収。この買収により、IBMはエッジAI機能を拡張し、顧客により包括的なアプリケーションのビューを提供できるようになります。 2023年3月、AIを搭載したツールは、Microsoft 365ユーザーがトラブルシューティング、トレーニング、オンボーディングなどのさまざまなタスクを実行するのを支援するように設計されています。Microsoft 365 Copilotは、組み込みAI技術として、より広範なソフトウェアエコシステム内に統合され、他のMicrosoft 365製品やサービスとシームレスに機能するように作成されています。 2022年10月、インテルはアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）と提携し、インテルベースのソリューションをAWSに提供しました。この提携により、インテルの顧客がAWSのAIおよび機械学習機能を利用し、AWSの顧客がインテルベースのソリューションを展開できるようになる見込みです。 マイクロソフトは2022年6月、エッジAIアプリケーションの開発と展開を加速するため、エヌビディアとの提携を発表。この提携により、MicrosoftのAzureプラットフォームとNVIDIAのAIハードウェアおよびソフトウェアが組み合わされ、エッジコンピューティングのより包括的なソリューションが構築されます。 2022年1月、IBMはGoogle Cloudと提携し、エッジAIアプリケーションの開発と展開を加速。この提携は、IBMのAIとMLの専門知識とGoogle CloudのインフラとAI能力を組み合わせるものです。
【目次】
1 はじめに （ページ - 41） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.3.3 考慮した年数 1.4 通貨 1.5 利害関係者
2 調査方法 (ページ - 46) 2.1 調査データ 図1 組込みAI市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 主要な一次インタビュー参加者リスト 2.1.2.2 一次プロフィールの内訳 図2 一次インタビューの内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別 2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 2.2 データの三角測量と市場分類 図3 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図4 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 2.3.1 トップダウンアプローチ 2.3.2 ボトムアップアプローチ 図5 市場規模推定手法-アプローチ1（サプライサイド）：市場のソリューション／サービスからの収益 図6 市場規模推計手法-アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：組み込みAI市場の全ソリューション／サービスからの総収入 図7 市場規模推計手法-アプローチ3（ボトムアップ型）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入 図8 市場規模推計手法-アプローチ4（ボトムアップ型）：組込みAI支出全体に占める組込みAIのシェア 2.4 市場予測 表1 要因分析 2.5 前提条件 表2 前提条件 2.6 制限事項 2.7 景気後退の影響分析 表3 景気後退の世界市場への影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 - 60） 表4 世界の組み込みAIの市場規模と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比） 表5 2023～2028年の世界市場規模と成長率（百万米ドル、前年比） 図9 2023年にはハードウェア分野が市場を支配 図10 2023年に最大の市場シェアを占めるエッジコンピューティングプラットフォーム分野 図11 2023年に最大の市場規模を握るのはプロセッサ分野 図12 2023年に最大の市場シェアを握るのはシステム統合・実装分野 図13 2023年に最大の市場規模を握るのは数値データ分野 図14 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が予測期間中に最も高い成長率を記録 図15 北米が最大の市場シェアを占め、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGRで成長
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ - 65) 4.1 組込みAI市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 図 16 コネクテッドデバイスの普及と効果的な通信のための iot エコシステムが市場成長を促進 4.2 世界市場における景気後退の概要 図17 2023年の市場は前年比成長率が微減 4.3 市場：上位3つのデータタイプ 図 18 予測期間中に最も高い成長率を示すのは数値データセグメント 4.4 北米：市場：サービス別、上位3業種別 図19 北米では2023年にハードウェア分野と自動車分野が最大の市場シェアを占める見込み 4.5 組み込みAI市場：地域別 図 20 2023 年に北米が最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 68） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図21 組込みAI市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 インテリジェントで自律的なシステムに対する需要の高まり 5.2.1.2 より良いスマートな意思決定のためのAIとML技術の進歩の増加 5.2.1.3 効果的な通信のためのコネクテッドデバイスとIoTエコシステムの普及 5.2.1.4 業界固有のアプリケーションのための組み込みAIの利用の増加 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 データプライバシーとセキュリティへの懸念 5.2.2.2 熟練した優秀な人材の不足 5.2.3 機会 5.2.3.1 より強力でエネルギー効率の高いプロセッサに対する需要の高まり 5.2.3.2 クラウドベースのAIサービスとの統合による拡張性の向上 5.2.4 課題 5.2.4.1 不十分な計算リソースとモデルの最適化 5.2.4.2 高いインフラコストと低いROI 5.3 事例分析 5.3.1 ケーススタディ1：エッジインパルスがオーラリングの睡眠パターンとユーザーの準備状況の分析を強化 5.3.2 ケーススタディ2：NVIDIA JETSON TX2 NXがノバイスマートランプの導入により正確な転倒検知を実現 5.3.3 ケーススタディ 3: nvidia のアクセラレーション・ツールキットの導入により、rolloos がリアルタイムでレッドゾーンをアクティブに監視 5.3.4 ケーススタディ4：メルセデス・ベンツ・コンサルティングはMODCAMの店舗アナリティクスを使用してディーラーのレイアウトを最適化 5.3.5 ケーススタディ5: tvgh社、エーティナ・エッジAIスターターパッケージの活用によりリアルタイムAI推論を実現 5.4 関税と規制の状況 5.4.1 規制機関、政府機関、その他の組織 5.4.2 北米 表6 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 5.4.3 欧州 表7 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.4.4 アジア太平洋 表8 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.4.5 中東・アフリカ 表9 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他団体のリスト 5.4.6 ラテンアメリカ 表10 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他組織のリスト 5.5 エコシステム 図22 組込みAI市場：エコシステム 5.6 特許分析 5.6.1 方法論 5.6.2 出願特許（文書タイプ別）、2013年～2023年 表11 出願された特許（2013～2023年 5.6.3 イノベーションと特許出願 図23 特許付与総件数（2013-2023年 5.6.3.1 上位出願者 図24 過去10年間の特許出願件数上位10社（2013-2023年 表12 組込みAI市場における特許所有者上位20社（2013～2023年 表13 市場における特許一覧（2023年 図 25 市場に付与された特許の地域分析（2023 年 5.7 サプライチェーン分析 図 26 市場：サプライチェーン分析 表14 市場：サプライチェーン分析 5.8 将来の市場展望 5.8.1 2030年までの技術ロードマップ 図27 2030年までの組み込みAIのロードマップ 5.9 価格分析 表15 平均販売価格分析（オファリング別 5.10 組込みAIアーキテクチャの主要コンポーネント 図 28 組込みAIアーキテクチャ 5.10.1 モデルモジュール 5.10.2 データモジュール 5.10.3 コンピューティングパワーモジュール 5.11 組込みAIの簡単な歴史／進化 図29 組み込みAI市場の進化 5.12 バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンドとディスラプション 図30 市場：バイヤー／顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと破壊的要因 5.13 ポーターの5つの力分析 図31 市場：ポーターの5つの力分析 5.13.1 新規参入の脅威 5.13.2 代替品の脅威 5.13.3 供給者の交渉力 5.13.4 買い手の交渉力 5.13.5 競合の激しさ 5.14 主要な会議とイベント（2023～2024年 表16 組込みAI市場：会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年 5.15 主要ステークホルダーと購買基準 5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 32 上位 3 アプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力 表17 上位3つのアプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力 5.15.2 購入基準 図33 上位3アプリケーションの主な購買基準 表18 上位3アプリケーションの主な購買基準 5.16 技術分析 5.16.1 主要技術 5.16.1.1 MLとディープラーニング 5.16.1.2 データサイエンス 5.16.1.3 エッジコンピューティング 5.16.1.4 IoT 5.16.1.5 コンピュータビジョン 5.16.1.6 ニューラルネットワーク 5.16.1.7 TensorFlow Lite 5.16.2 隣接技術 5.16.2.1 信号処理 5.16.2.2 データマイニングと予測分析 5.16.2.3 ブロックチェーン 5.16.2.4 5G 5.17 ビジネス近代化における組み込みAIの影響 5.17.1 ビジネスプロセスとタスクの自動化 5.17.2 高度な予測分析 5.17.3 インテリジェントな意思決定 5.17.4 顧客体験の合理化 5.18 ビジネスモデル分析 図 34 市場：ビジネスモデル 5.18.1 ハードウェアベンダーのビジネスモデル 5.18.2 ソフトウェアプロバイダのビジネスモデル 5.18.3 サービスプロバイダーのビジネスモデル
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