 | • レポートコード：MRC24BR-AG51044 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2024年7月 • レポート形態：英語、PDF、約100ページ • 納品方法：Eメール（納期：3日） • 産業分類：電子＆半導体 |
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レポート概要
GlobalInfoResearch社の最新調査によると、世界の自己学習チップ市場規模は2023年にxxxx米ドルと評価され、2030年までに年平均xxxx%でxxxx米ドルに成長すると予測されています。
本レポートは、世界の自己学習チップ市場に関する詳細かつ包括的な分析です。メーカー別、地域別・国別、タイプ別、用途別の定量分析および定性分析を行っています。市場は絶え間なく変化しているため、本レポートでは競争、需給動向、多くの市場における需要の変化に影響を与える主な要因を調査しています。選定した競合企業の会社概要と製品例、および選定したいくつかのリーダー企業の2024年までの市場シェア予測を掲載しています。
*** 主な特徴 ***
自己学習チップの世界市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
自己学習チップの地域別・国別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
自己学習チップのタイプ別・用途別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
自己学習チップの世界主要メーカーの市場シェア、売上高（百万ドル）、販売数量、平均販売単価、2019-2024年
本レポートの主な目的は以下の通りです：
– 世界および主要国の市場規模を把握する
– 自己学習チップの成長の可能性を分析する
– 各製品と最終用途市場の将来成長を予測する
– 市場に影響を与える競争要因を分析する
本レポートでは、世界の自己学習チップ市場における主要企業を、会社概要、販売数量、売上高、価格、粗利益率、製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、主要動向などのパラメータに基づいて紹介しています。本調査の対象となる主要企業には、Intel、Google、Samsung Electronics、IBM、Huawei Technologies、Amazon Web Services (AWS)、Micron Technology、Qualcomm Technologies、Nvidia、Xilinx、Mellanox Technologies、Fujitsu、Wave Computing、Advanced Micro Devices、Imec、General Vision、Graphcore、Adapteva、Koniku、Tenstorrent、SambaNova Systems、Cerebras Systems、Groq、Mythicなどが含まれます。
また、本レポートは市場の促進要因、阻害要因、機会、新製品の発売や承認に関する重要なインサイトを提供します。
*** 市場セグメンテーション
自己学習チップ市場はタイプ別と用途別に区分されます。セグメント間の成長については2019-2030年の期間においてタイプ別と用途別の消費額の正確な計算と予測を数量と金額で提供します。この分析は、適格なニッチ市場をターゲットとすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
[タイプ別市場セグメント]
GPU、TPU、NPU、ASIC、その他
[用途別市場セグメント]
工業、軍事、公共安全、医療、その他
[主要プレーヤー]
Intel、Google、Samsung Electronics、IBM、Huawei Technologies、Amazon Web Services (AWS)、Micron Technology、Qualcomm Technologies、Nvidia、Xilinx、Mellanox Technologies、Fujitsu、Wave Computing、Advanced Micro Devices、Imec、General Vision、Graphcore、Adapteva、Koniku、Tenstorrent、SambaNova Systems、Cerebras Systems、Groq、Mythic
[地域別市場セグメント]
– 北米（アメリカ、カナダ、メキシコ）
– ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他）
– アジア太平洋（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア）
– 南米（ブラジル、アルゼンチン、コロンビア、その他）
– 中東・アフリカ（サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ、その他）
※本レポートの内容は、全15章で構成されています。
第1章では、自己学習チップの製品範囲、市場概要、市場推計の注意点、基準年について説明する。
第2章では、2019年から2024年までの自己学習チップの価格、販売数量、売上、世界市場シェアとともに、自己学習チップのトップメーカーのプロフィールを紹介する。
第3章では、自己学習チップの競争状況、販売数量、売上、トップメーカーの世界市場シェアを景観対比によって強調的に分析する。
第4章では、自己学習チップの内訳データを地域レベルで示し、2019年から2030年までの地域別の販売数量、消費量、成長を示す。
第5章と第6章では、2019年から2030年まで、タイプ別、用途別に売上高を区分し、タイプ別、用途別の売上高シェアと成長率を示す。
第7章、第8章、第9章、第10章、第11章では、2019年から2024年までの世界の主要国の販売数量、消費量、市場シェアとともに、国レベルでの販売データを分析する。2025年から2030年までの自己学習チップの市場予測は販売量と売上をベースに地域別、タイプ別、用途別で掲載する。
第12章、市場ダイナミクス、促進要因、阻害要因、トレンド、ポーターズファイブフォース分析。
第13章、自己学習チップの主要原材料、主要サプライヤー、産業チェーン。
第14章と第15章では、自己学習チップの販売チャネル、販売代理店、顧客、調査結果と結論について説明する。
レポート目次1 市場概要
1.1 製品の概要と範囲
1.2 市場推定と基準年
1.3 タイプ別市場分析
1.3.1 概要:世界の自己学習チップのタイプ別消費額：2019年対2023年対2030年
GPU、TPU、NPU、ASIC、その他
1.4 用途別市場分析
1.4.1 概要:世界の自己学習チップの用途別消費額：2019年対2023年対2030年
工業、軍事、公共安全、医療、その他
1.5 世界の自己学習チップ市場規模と予測
1.5.1 世界の自己学習チップ消費額（2019年対2023年対2030年）
1.5.2 世界の自己学習チップ販売数量（2019年-2030年）
1.5.3 世界の自己学習チップの平均価格（2019年-2030年）
2 メーカープロフィール
※掲載企業リスト：Intel、Google、Samsung Electronics、IBM、Huawei Technologies、Amazon Web Services (AWS)、Micron Technology、Qualcomm Technologies、Nvidia、Xilinx、Mellanox Technologies、Fujitsu、Wave Computing、Advanced Micro Devices、Imec、General Vision、Graphcore、Adapteva、Koniku、Tenstorrent、SambaNova Systems、Cerebras Systems、Groq、Mythic
Company A
Company Aの詳細
Company Aの主要事業
Company Aの自己学習チップ製品およびサービス
Company Aの自己学習チップの販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2019-2024）
Company Aの最近の動向/最新情報
Company B
Company Bの詳細
Company Bの主要事業
Company Bの自己学習チップ製品およびサービス
Company Bの自己学習チップの販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2019-2024）
Company Bの最近の動向/最新情報
…
…
3 競争環境：メーカー別自己学習チップ市場分析
3.1 世界の自己学習チップのメーカー別販売数量（2019-2024）
3.2 世界の自己学習チップのメーカー別売上高（2019-2024）
3.3 世界の自己学習チップのメーカー別平均価格（2019-2024）
3.4 市場シェア分析（2023年）
3.4.1 自己学習チップのメーカー別売上および市場シェア(%)：2023年
3.4.2 2023年における自己学習チップメーカー上位3社の市場シェア
3.4.3 2023年における自己学習チップメーカー上位6社の市場シェア
3.5 自己学習チップ市場:全体企業フットプリント分析
3.5.1 自己学習チップ市場：地域別フットプリント
3.5.2 自己学習チップ市場：製品タイプ別フットプリント
3.5.3 自己学習チップ市場：用途別フットプリント
3.6 新規参入企業と参入障壁
3.7 合併、買収、契約、提携
4 地域別消費分析
4.1 世界の自己学習チップの地域別市場規模
4.1.1 地域別自己学習チップ販売数量（2019年-2030年）
4.1.2 自己学習チップの地域別消費額（2019年-2030年）
4.1.3 自己学習チップの地域別平均価格（2019年-2030年）
4.2 北米の自己学習チップの消費額（2019年-2030年）
4.3 欧州の自己学習チップの消費額（2019年-2030年）
4.4 アジア太平洋の自己学習チップの消費額（2019年-2030年）
4.5 南米の自己学習チップの消費額（2019年-2030年）
4.6 中東・アフリカの自己学習チップの消費額（2019年-2030年）
5 タイプ別市場セグメント
5.1 世界の自己学習チップのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
5.2 世界の自己学習チップのタイプ別消費額（2019年-2030年）
5.3 世界の自己学習チップのタイプ別平均価格（2019年-2030年）
6 用途別市場セグメント
6.1 世界の自己学習チップの用途別販売数量（2019年-2030年）
6.2 世界の自己学習チップの用途別消費額（2019年-2030年）
6.3 世界の自己学習チップの用途別平均価格（2019年-2030年）
7 北米市場
7.1 北米の自己学習チップのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
7.2 北米の自己学習チップの用途別販売数量（2019年-2030年）
7.3 北米の自己学習チップの国別市場規模
7.3.1 北米の自己学習チップの国別販売数量（2019年-2030年）
7.3.2 北米の自己学習チップの国別消費額（2019年-2030年）
7.3.3 アメリカの市場規模・予測（2019年-2030年）
7.3.4 カナダの市場規模・予測（2019年-2030年）
7.3.5 メキシコの市場規模・予測（2019年-2030年）
8 欧州市場
8.1 欧州の自己学習チップのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
8.2 欧州の自己学習チップの用途別販売数量（2019年-2030年）
8.3 欧州の自己学習チップの国別市場規模
8.3.1 欧州の自己学習チップの国別販売数量（2019年-2030年）
8.3.2 欧州の自己学習チップの国別消費額（2019年-2030年）
8.3.3 ドイツの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.4 フランスの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.5 イギリスの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.6 ロシアの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.7 イタリアの市場規模・予測（2019年-2030年）
9 アジア太平洋市場
9.1 アジア太平洋の自己学習チップのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
9.2 アジア太平洋の自己学習チップの用途別販売数量（2019年-2030年）
9.3 アジア太平洋の自己学習チップの地域別市場規模
9.3.1 アジア太平洋の自己学習チップの地域別販売数量（2019年-2030年）
9.3.2 アジア太平洋の自己学習チップの地域別消費額（2019年-2030年）
9.3.3 中国の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.4 日本の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.5 韓国の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.6 インドの市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.7 東南アジアの市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.8 オーストラリアの市場規模・予測（2019年-2030年）
10 南米市場
10.1 南米の自己学習チップのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
10.2 南米の自己学習チップの用途別販売数量（2019年-2030年）
10.3 南米の自己学習チップの国別市場規模
10.3.1 南米の自己学習チップの国別販売数量（2019年-2030年）
10.3.2 南米の自己学習チップの国別消費額（2019年-2030年）
10.3.3 ブラジルの市場規模・予測（2019年-2030年）
10.3.4 アルゼンチンの市場規模・予測（2019年-2030年）
11 中東・アフリカ市場
11.1 中東・アフリカの自己学習チップのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
11.2 中東・アフリカの自己学習チップの用途別販売数量（2019年-2030年）
11.3 中東・アフリカの自己学習チップの国別市場規模
11.3.1 中東・アフリカの自己学習チップの国別販売数量（2019年-2030年）
11.3.2 中東・アフリカの自己学習チップの国別消費額（2019年-2030年）
11.3.3 トルコの市場規模・予測（2019年-2030年）
11.3.4 エジプトの市場規模推移と予測（2019年-2030年）
11.3.5 サウジアラビアの市場規模・予測（2019年-2030年）
11.3.6 南アフリカの市場規模・予測（2019年-2030年）
12 市場ダイナミクス
12.1 自己学習チップの市場促進要因
12.2 自己学習チップの市場抑制要因
12.3 自己学習チップの動向分析
12.4 ポーターズファイブフォース分析
12.4.1 新規参入者の脅威
12.4.2 サプライヤーの交渉力
12.4.3 買い手の交渉力
12.4.4 代替品の脅威
12.4.5 競争上のライバル関係
13 原材料と産業チェーン
13.1 自己学習チップの原材料と主要メーカー
13.2 自己学習チップの製造コスト比率
13.3 自己学習チップの製造プロセス
13.4 産業バリューチェーン分析
14 流通チャネル別出荷台数
14.1 販売チャネル
14.1.1 エンドユーザーへの直接販売
14.1.2 代理店
14.2 自己学習チップの主な流通業者
14.3 自己学習チップの主な顧客
15 調査結果と結論
16 付録
16.1 調査方法
16.2 調査プロセスとデータソース
16.3 免責事項
・世界の自己学習チップのタイプ別消費額（百万米ドル、2019年対2023年対2030年）
・世界の自己学習チップの用途別消費額（百万米ドル、2019年対2023年対2030年）
・世界の自己学習チップのメーカー別販売数量
・世界の自己学習チップのメーカー別売上高
・世界の自己学習チップのメーカー別平均価格
・自己学習チップにおけるメーカーの市場ポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
・主要メーカーの本社と自己学習チップの生産拠点
・自己学習チップ市場:各社の製品タイプフットプリント
・自己学習チップ市場:各社の製品用途フットプリント
・自己学習チップ市場の新規参入企業と参入障壁
・自己学習チップの合併、買収、契約、提携
・自己学習チップの地域別販売量(2019-2030)
・自己学習チップの地域別消費額(2019-2030)
・自己学習チップの地域別平均価格(2019-2030)
・世界の自己学習チップのタイプ別販売量(2019-2030)
・世界の自己学習チップのタイプ別消費額(2019-2030)
・世界の自己学習チップのタイプ別平均価格(2019-2030)
・世界の自己学習チップの用途別販売量(2019-2030)
・世界の自己学習チップの用途別消費額(2019-2030)
・世界の自己学習チップの用途別平均価格(2019-2030)
・北米の自己学習チップのタイプ別販売量(2019-2030)
・北米の自己学習チップの用途別販売量(2019-2030)
・北米の自己学習チップの国別販売量(2019-2030)
・北米の自己学習チップの国別消費額(2019-2030)
・欧州の自己学習チップのタイプ別販売量(2019-2030)
・欧州の自己学習チップの用途別販売量(2019-2030)
・欧州の自己学習チップの国別販売量(2019-2030)
・欧州の自己学習チップの国別消費額(2019-2030)
・アジア太平洋の自己学習チップのタイプ別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の自己学習チップの用途別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の自己学習チップの国別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の自己学習チップの国別消費額(2019-2030)
・南米の自己学習チップのタイプ別販売量(2019-2030)
・南米の自己学習チップの用途別販売量(2019-2030)
・南米の自己学習チップの国別販売量(2019-2030)
・南米の自己学習チップの国別消費額(2019-2030)
・中東・アフリカの自己学習チップのタイプ別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの自己学習チップの用途別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの自己学習チップの国別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの自己学習チップの国別消費額(2019-2030)
・自己学習チップの原材料
・自己学習チップ原材料の主要メーカー
・自己学習チップの主な販売業者
・自己学習チップの主な顧客
*** 図一覧 ***
・自己学習チップの写真
・グローバル自己学習チップのタイプ別売上（百万米ドル）
・グローバル自己学習チップのタイプ別売上シェア、2023年
・グローバル自己学習チップの用途別消費額（百万米ドル）
・グローバル自己学習チップの用途別売上シェア、2023年
・グローバルの自己学習チップの消費額（百万米ドル）
・グローバル自己学習チップの消費額と予測
・グローバル自己学習チップの販売量
・グローバル自己学習チップの価格推移
・グローバル自己学習チップのメーカー別シェア、2023年
・自己学習チップメーカー上位3社（売上高）市場シェア、2023年
・自己学習チップメーカー上位6社（売上高）市場シェア、2023年
・グローバル自己学習チップの地域別市場シェア
・北米の自己学習チップの消費額
・欧州の自己学習チップの消費額
・アジア太平洋の自己学習チップの消費額
・南米の自己学習チップの消費額
・中東・アフリカの自己学習チップの消費額
・グローバル自己学習チップのタイプ別市場シェア
・グローバル自己学習チップのタイプ別平均価格
・グローバル自己学習チップの用途別市場シェア
・グローバル自己学習チップの用途別平均価格
・米国の自己学習チップの消費額
・カナダの自己学習チップの消費額
・メキシコの自己学習チップの消費額
・ドイツの自己学習チップの消費額
・フランスの自己学習チップの消費額
・イギリスの自己学習チップの消費額
・ロシアの自己学習チップの消費額
・イタリアの自己学習チップの消費額
・中国の自己学習チップの消費額
・日本の自己学習チップの消費額
・韓国の自己学習チップの消費額
・インドの自己学習チップの消費額
・東南アジアの自己学習チップの消費額
・オーストラリアの自己学習チップの消費額
・ブラジルの自己学習チップの消費額
・アルゼンチンの自己学習チップの消費額
・トルコの自己学習チップの消費額
・エジプトの自己学習チップの消費額
・サウジアラビアの自己学習チップの消費額
・南アフリカの自己学習チップの消費額
・自己学習チップ市場の促進要因
・自己学習チップ市場の阻害要因
・自己学習チップ市場の動向
・ポーターズファイブフォース分析
・自己学習チップの製造コスト構造分析
・自己学習チップの製造工程分析
・自己学習チップの産業チェーン
・販売チャネル： エンドユーザーへの直接販売 vs 販売代理店
・直接チャネルの長所と短所
・間接チャネルの長所と短所
・方法論
・調査プロセスとデータソース
| 【自己学習チップについて】 自己学習チップ（Self-learning Chip）は、人工知能（AI）や機械学習（ML）の応用を強化するための新しいコンピューティングデバイスです。このチップは、外部データに依存せず、自らの経験から学習し、適応する能力を持ちます。これにより、さまざまな環境やシナリオにおいて、自律的に判断を行い、タスクを遂行することが可能になります。自己学習チップの登場は、IoT（Internet of Things）デバイスやロボティクス、自動運転車など、多岐にわたる応用分野での革新を促進しています。 自己学習チップの主要な特徴の一つは、適応力です。これは、チップが新しいデータや状況に対して迅速に反応し、自己調整できる能力を指します。従来の機械学習システムでは、大量のラベル付きデータが必要ですが、自己学習チップは必要に応じてデータを収集し、そのデータから学習することができます。これにより、従来の方法に比べて迅速な学習が実現され、特定のタスクにおける精度が向上します。 さらに、自己学習チップは、分散処理と並列処理に優れた能力を有しています。これにより、複数のタスクを同時に処理し、多様なデータソースを同時に学習することが可能です。この特性は、リアルタイム処理が求められるアプリケーションにおいて非常に重要です。例えば、自動運転車では、周囲の交通状況を即座に判断する必要があり、自己学習チップの高速演算能力が求められます。 自己学習チップには、いくつかの種類があります。これらは、大きく分けてプロセッサベース、FPGA（Field-Programmable Gate Array）、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）などのハードウェアアーキテクチャによって区別されます。プロセッサベースの自己学習チップは、汎用性が高く、さまざまなアプリケーションでの使用が可能です。一方、FPGAやASICは、特定のタスクに最適化されており、高エネルギー効率での運用が可能です。 自己学習チップの応用範囲は非常に広範です。まず、IoTデバイスにおいては、周囲の環境データを基に自動的に設定を最適化することが可能です。これにより、エネルギー消費の効率化や、ユーザーのニーズに応じたカスタマイズが実現できます。また、製造業では、自己学習チップを使ったロボットが生産ライン上での効率的な動作を学習し、最適化することで、生産性を向上させることが可能です。 自動運転車においても、自己学習チップは中心的な役割を果たします。このチップは、リアルタイムで道路状況を分析し、自ら学習した経験を基に判断を下すことができます。これにより、安全かつ効率的な運転が可能になります。さらに、ヘルスケア分野においても、自己学習チップは患者のデータを解析し、個別の治療法を学習することができます。これにより、より効果的な医療サービスの提供が期待されています。 自己学習チップと関連する技術には、ニューラルネットワーク、強化学習、深層学習などがあります。ニューラルネットワークは、生物の神経系を模倣したモデルで、自己学習チップにおけるデータ処理の基盤となります。強化学習は、エージェントが行動を選択し、その結果を元に学習する手法であり、自己学習チップが動的環境において適応するために重要です。深層学習は、より複雑なデータパターンを学習するための手法であり、高度な分析を必要とするアプリケーションにおいて自己学習チップの機能を向上させます。 最後に、自己学習チップの今後の展望について考えます。技術の進化に伴い、これらのチップはますます高度化し、より多くのタスクを自律的に処理できるようになります。特に、エッジコンピューティングの進展により、クラウドに依存せずに自己学習を行うデバイスの需要が高まると予測されます。また、セキュリティの観点からも、データの処理と学習がデバイス内で行われることで、個人情報を保護しつつ高度な処理を可能にする技術が求められています。 自己学習チップは、将来的にはすべてのスマートデバイスに組み込まれることが期待されており、私たちの生活をより便利なものに変革する可能性を秘めています。これにより、さまざまな分野での革新的なソリューションが生まれ、人々の日常生活や産業全体に大きな影響を与えることでしょう。 |
• 日本語訳：自己学習チップの世界市場2024：メーカー別、地域別、タイプ・用途別
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