 | • レポートコード：MRC26JU-MM03068 • 出版社/出版日：Market Monitor Global / 2026年6月 • レポート形態：英語、PDF、85ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：New Technology |
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レポート概要
本レポートには、世界における畳み込みニューラルネットワークの市場規模および予測が含まれており、以下の市場情報が記載されています：
世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模、2026年～2031年（百万米ドル）
世界の畳み込みニューラルネットワーク市場は、2031年までに42,477百万米ドルに達すると予測されています。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、畳み込み演算を通じて特徴量の空間的階層を自動的に学習することにより、格子状の構造を持つデータ（最も一般的なのは画像）を処理するために特別に設計されたディープラーニングモデルの一種です。CNNは、入力データを横切ってスライドする学習可能なフィルター（カーネル）を適用し、エッジ、テクスチャ、形状などの局所的なパターンを捉えます。また、パラメータの共有と局所的な接続性により、全結合ネットワークと比較して計算の複雑さが大幅に低減されます。 典型的なCNNアーキテクチャは、畳み込み層、非線形活性化関数、プーリング層またはダウンサンプリング層、全結合層を組み合わせ、生の入力データを段階的に高レベルでタスクに関連する表現へと変換します。この構造により、CNNは視覚認識タスクにおいて極めて有効であり、コンピュータビジョンやパターン認識の分野における画像分類、物体検出、セグメンテーション、および関連アプリケーションで堅牢な性能を発揮します。
MARKET MONITOR GLOBAL, INC（MMG）は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）関連企業および業界の専門家を対象に、売上高、需要、製品タイプ、最近の動向と計画、業界トレンド、推進要因、課題、障害、および潜在的なリスクについて調査を行いました。
セグメント別総市場規模：
タイプ別世界畳み込みニューラルネットワーク市場、2026年～2031年（百万ドル）
タイプ別 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場シェア
浅層CNN
深層CNN
次元別 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場シェア
1次元CNN
2次元CNN
3次元CNN
用途別 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場、2026年～2031年（百万ドル）
用途別 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場セグメント構成比
IT・通信
民生用電子機器
自動運転
産業用オートメーション
医療
その他
地域・国別 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場、2026年～2031年（単位：百万ドル）
地域・国別 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場セグメント構成比
米国
欧州
アジア
中国
その他の地域
[競合分析]
本レポートでは、以下の主要市場参加者に関する分析も提供しています：
さらに、本レポートでは市場における競合他社のプロファイルを紹介しており、主要企業には以下が含まれます：
Google
Meta
Microsoft
Amazon
NVIDIA
Intel
Apple
IBM
Qualcomm
Samsung
1 調査・分析レポートの概要
1.1 畳み込みニューラルネットワーク市場の定義
1.2 市場セグメント
1.2.1 タイプ別セグメント
1.2.2 次元拡張別セグメント
1.2.3 用途別セグメント
1.3 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場の概要
1.4 本レポートの特徴と利点
1.5 調査方法および情報源
1.5.1 調査方法
1.5.2 調査プロセス
1.5.3 基準年
1.5.4 本レポートの仮定および注意事項
2 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場の総規模
2.1 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模：2025年対2032年
2.2 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模、見通しおよび予測：2026年～2032年
2.3 主要な市場動向、機会、推進要因および抑制要因
2.3.1 市場の機会と動向
2.3.2 市場の推進要因
2.3.3 市場の抑制要因
3 企業動向
3.1 世界市場における主要な畳み込みニューラルネットワーク企業
3.2 世界の企業の畳み込みニューラルネットワーク製品および技術
4 畳み込みニューラルネットワーク企業のプロフィール
4.1 Google
4.1.1 Googleの企業概要
4.1.2 Googleの事業概要
4.1.3 Googleの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.1.4 Googleの畳み込みニューラルネットワークの研究開発および計画
4.2 Meta
4.2.1 メタの企業概要
4.2.2 メタの事業概要
4.2.3 メタの畳み込みニューラルネットワーク製品・技術
4.2.4 メタの畳み込みニューラルネットワークの研究開発および計画
4.3 マイクロソフト
4.3.1 マイクロソフトの企業概要
4.3.2 マイクロソフトの事業概要
4.3.3 マイクロソフトの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.3.4 マイクロソフトの畳み込みニューラルネットワークの研究開発および計画
4.4 アマゾン
4.4.1 アマゾンの企業概要
4.4.2 アマゾンの事業概要
4.4.3 アマゾンの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.4.4 アマゾンの畳み込みニューラルネットワークに関する研究開発および計画
4.5 NVIDIA
4.5.1 NVIDIAの企業概要
4.5.2 NVIDIAの事業概要
4.5.3 NVIDIAの畳み込みニューラルネットワークに関する製品ラインナップおよび技術
4.5.4 NVIDIAの畳み込みニューラルネットワークに関する研究開発および計画
4.6 インテル
4.6.1 インテルの企業概要
4.6.2 インテルの事業概要
4.6.3 インテルの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.6.4 インテルの畳み込みニューラルネットワークの研究開発および計画
4.7 アップル
4.7.1 アップルの企業概要
4.7.2 アップルの事業概要
4.7.3 アップルの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップと技術
4.7.4 アップルの畳み込みニューラルネットワークに関する研究開発および計画
4.8 IBM
4.8.1 IBMの企業概要
4.8.2 IBMの事業概要
4.8.3 IBMの畳み込みニューラルネットワークに関する製品ラインナップおよび技術
4.8.4 IBMの畳み込みニューラルネットワークに関する研究開発および計画
4.9 クアルコム
4.9.1 クアルコムの企業概要
4.9.2 クアルコムの事業概要
4.9.3 クアルコムの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.9.4 クアルコムの畳み込みニューラルネットワークの研究開発および計画
4.10 サムスン
4.10.1 サムスンの企業概要
4.10.2 サムスンの事業概要
4.10.3 サムスンの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップおよび技術
4.10.4 サムスンの畳み込みニューラルネットワークの研究開発および計画
5 地域別動向
5.1 地域別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（2027年および2032年）
5.2 地域別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク売上高（2027年～2032年）
5.3 米国
5.3.1 米国の畳み込みニューラルネットワーク主要企業
5.3.2 米国の畳み込みニューラルネットワーク開発の現状と予測
5.4 欧州
5.4.1 欧州の畳み込みニューラルネットワーク主要企業
5.4.2 欧州における畳み込みニューラルネットワークの開発の現状と予測
5.5 中国
5.5.1 中国における畳み込みニューラルネットワークの主要企業
5.5.2 中国における畳み込みニューラルネットワークの開発の現状と予測
5.6 その他の地域
6 タイプ別分析
6.1 タイプ別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（2027年および2032年）
6.2 浅層CNN
6.3 深層CNN
7 次元拡張別分析
7.1 次元拡張別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（2027年および2032年）
7.2 1次元CNN
7.3 2次元CNN
7.4 3次元CNN
8 用途別分析
8.1 用途別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（2027年および2032年）
8.2 IT・通信
8.3 民生用電子機器
8.4 自動運転
8.5 産業用オートメーション
8.6 医療
8.7 その他
9 結論
10 付録
10.1 注記
10.2 クライアント事例
10.3 免責事項
表1. 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場の機会と動向
表2. 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場の推進要因
表3. 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場の制約要因
表4. 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場の主要企業
表5. 世界の企業の畳み込みニューラルネットワーク製品および技術
表6. Googleの企業概要
表7. Googleの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表8. Metaの企業概要
表9. Metaの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表10. Microsoftの企業概要
表11. Microsoftの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表12. Amazonの企業概要
表13. Amazonの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表14. NVIDIAの企業概要
表15. NVIDIAの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表16. インテルの企業概要
表17. インテルの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表18. アップルの企業概要
表19. アップルの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表20. IBMの企業概要
表21. IBMの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表22. クアルコムの企業概要
表23. クアルコムの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表24. サムスンの企業概要
表25. サムスンの畳み込みニューラルネットワーク製品ラインナップ
表26. 地域別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク売上高（百万米ドル）、2027年および2032年
表27. 地域別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表28. タイプ別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表29. 次元拡張別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表30. 用途別 – 世界の畳み込みニューラルネットワーク市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
| ※畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、特に画像認識や画像処理で広く使用される深層学習の一形態です。CNNは、データの局所的な特徴を抽出するために、畳み込み層とプーリング層を組み合わせて構成されます。このアーキテクチャは、特に画像データにおいて空間的な情報を保持しながら処理を行うことができるため、画像内のパターンを効率的に認識するのに適しています。 CNNの主な特徴は、畳み込み層にあります。この層では、小さなフィルター（またはカーネルと呼ばれる）を画像全体にスライドさせながら適用し、局所的な特徴を抽出します。フィルターは学習過程で最適化され、エッジ、テクスチャ、形状などの特徴を識別するのに役立ちます。また、畳み込み層の後にはプーリング層が続き、特徴マップのサイズを縮小することで計算量を削減し、過学習を防ぐ効果があります。 CNNの種類にはさまざまなアーキテクチャがあります。代表的なものには、LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、Inceptionなどがあります。LeNetは初期のCNNで、手書き文字認識に使用されました。AlexNetはImageNetコンペティションでの成功を収め、深層学習のブームを引き起こしました。VGGNetは深い層数を持ち、高い表現能力を持つことで知られています。ResNetは残差学習を導入し、非常に深いネットワークでも学習可能にしました。Inceptionはさまざまなサイズの畳み込みを同時に行い、より多様な特徴を捉えることができます。 CNNの用途は非常に広範囲にわたります。画像認識やオブジェクト検出、自動運転車の視覚システム、医療画像解析、顔認識、画像生成など、さまざまな分野で活用されています。特に、自動運転技術では障害物や歩行者を検出するためにCNNが利用されており、医療分野ではX線やMRI画像の解析に用いられています。また、近年では、画像生成タスクにおいてもCNNが利用され、リアルな画像を生成するための技術（例えば、GANなど）にも応用されています。 さらに、CNNは他の機械学習アルゴリズムと組み合わせて使用されることもあります。例えば、自然言語処理においてもCNNを用いて文や単語の特徴を抽出する手法が提案されています。このように、CNNは画像以外のデータにも応用可能な非常に柔軟なモデルです。 関連技術としては、転移学習が挙げられます。大規模データセットで事前に学習したモデルを新しいタスクに適用することで、少ないデータで高いパフォーマンスを得ることができます。これにより、特にデータ収集が難しいドメインでもCNNが効果的に活用されるようになっています。また、データ拡張技術も重要で、オリジナルの画像データを回転やズーム、反転などで変換してデータ量を増やすことで、モデルの一般化性能を向上させることができます。 近年では、CNNのパフォーマンス向上や計算効率の改善を目指した新しい手法も次々と開発されています。軽量化されたネットワークや、量子化技術を利用したモデルサイズの縮小、さらには新しいアーキテクチャが提案されています。これにより、スマートフォンやIoTデバイスなどのリソース制約のある環境でもCNNが実用化される可能性が高まっています。 このように、畳み込みニューラルネットワークは、深層学習の中でも特に重要な技術の一つであり、その応用範囲は日々広がっています。画像処理をはじめ、さまざまな分野での発展が期待される技術です。 |
• 日本語訳：世界の畳み込みニューラルネットワーク市場2026年-2032年：浅層CNN、深層CNN
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