 | • レポートコード：MRC26JU-MM02063 • 出版社/出版日：Market Monitor Global / 2026年6月 • レポート形態：英語、PDF、137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、世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード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：
2026年～2031年の世界エッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（百万米ドル）
世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場は、2031年までに94,917百万米ドルに達すると予測されています。
エッジコンピューティングAIアクセラレータカードは、エッジコンピューティング環境向けに特別に設計されたハードウェアアクセラレーションデバイスであり、人工知能（AI）の推論タスクを効率的に実行します。高性能プロセッサを統合し、最適化されたメモリおよびストレージリソースを備えており、ディープラーニングモデルを迅速に展開し、リアルタイムのデータ処理を可能にします。この業界の粗利益率は約40～60％です。
主な市場推進要因は以下の通りです：
技術の進化と性能要件の向上による市場成長の促進
エッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの背後にある中核的な原動力は、従来のクラウドコンピューティングアーキテクチャの限界に起因しています。IoTデバイスの数が指数関数的に増加し、世界中で200億台を超える接続端末が存在する中、従来の一元化されたデータ処理モデルは、帯域幅のボトルネックや遅延の問題に直面しています。例えば、産業分野では、センサーが1秒あたり数テラバイトのデータを生成しますが、このデータをすべてクラウドにアップロードして処理しようとすると、ネットワークの輻輳やリアルタイム性能の低下を招くことになります。 AIアクセラレータカードは、GPU、NPU、FPGAなどの専用チップを統合することで、エッジでのローカル推論を可能にし、レイテンシを数秒から数ミリ秒に短縮することで、自動運転の障害物回避や産業用品質検査などのシナリオにおけるリアルタイム応答要件を満たします。 さらに、AIモデルの複雑化（パラメータ数が数千億に達する大規模モデルなど）が進むにつれ、演算能力の分散化が求められています。エッジアクセラレータカードは、行列演算や並列処理能力を最適化することで、リソースに制約のあるデバイス上でも複雑なモデルを効率的に動作させ、技術の進化とシナリオの需要が互いに促進し合う好循環を生み出しています。
産業のデジタルトランスフォーメーションが多様な応用シナリオを促進
様々な産業におけるデジタルトランスフォーメーションの加速は、エッジAIアクセラレータカードの市場の可能性を解き放っています。スマート製造の分野では、エッジアクセラレータカードにより、産業用ロボットがリアルタイムの視覚認識や経路計画を実現できます。例えば、FPGAアクセラレータカードは生産ラインでの欠陥検出タスクを処理でき、クラウドソリューションと比較して効率を3倍向上させます。 スマートシティでは、AIアクセラレータカードを搭載したエッジノードが、交通流の分析や異常事象の早期警告などの機能を実行でき、データのバックホール量を90％以上削減できる。医療業界では、低消費電力のAIマイクロコントローラ・アクセラレータカードを活用し、ウェアラブルデバイスでの心拍数の異常をリアルタイムで監視することで、バッテリー寿命を7日以上に延長している。さらに、エネルギー、運輸、小売などの業界におけるエッジコンピューティングの需要は爆発的な成長を遂げている。 例えば、石油・ガス探査では、エッジアクセラレータカードが地震波データを処理することで、探査サイクルを数ヶ月から数週間に短縮している。「業界シナリオ＋エッジAI」のこの深い融合が、アクセラレータカードの汎用型から垂直分野特化型への進化を推進している。
政策支援と充実したエコシステムが長期的な発展の基盤を築く
世界的な政策指針と産業チェーンの連携が、エッジAIアクセラレータカード市場に二重の保証を提供している。政策レベルでは、中国の「第14次五カ年計画」がエッジコンピューティング能力の強化を明示的に提唱しており、「東データ・西コンピューティング」プロジェクトなどの国家レベルのプロジェクトが、国産AIハードウェアの需要を体系的に促進している。 米国の「チップ・アンド・サイエンス法」は、補助金を通じてエッジコンピューティング用チップの研究開発を奨励している。産業チェーンの観点では、上流のチップメーカー（NVIDIAやIntelなど）がアクセラレータカードの性能を継続的に向上させ、中流のプラットフォームプロバイダー（HuaweiやAlibaba Cloudなど）がエッジコンピューティング用OSや開発ツールチェーンを構築し、下流のアプリケーション開発者（HikvisionやDJIなど）がシナリオの実装に注力することで、完全なエコシステムのループが形成されている。 例えば、NVIDIAのJetsonシリーズアクセラレータカードは、統一されたソフトウェアフレームワークを通じて多業種での開発をサポートしており、累計出荷台数は100万台を超えています。また、Huawei CloudのIoTエッジプラットフォームは50以上の業界向けアルゴリズムを統合し、企業の導入ハードルを下げています。政策の恩恵とエコシステム連携の両方に後押しされ、エッジAIアクセラレータカードは技術実証の段階から大規模な商用化へと移行しています。
MARKET MONITOR GLOBAL, INC（MMG）は、エッジコンピューティングAIアクセラレータカード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、潜在的なリスクについて調査を行いました。
セグメント別市場規模：
世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場（タイプ別、2026年～2031年）（単位：百万ドル）
種類別：世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場セグメント構成比
クラウド展開
デバイス展開
技術別：世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場セグメント構成比
異種コンピューティングアーキテクチャ
インメモリコンピューティングアーキテクチャ
パルスアレイ
機能カテゴリ別：世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場セグメント構成比
推論用アクセラレータカード
学習用アクセラレータカード
その他
世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場（用途別、2026年～2031年）（単位：百万ドル）
世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場のセグメント構成比（用途別）
スマートグリッド
スマート製造
スマート鉄道輸送
スマート金融
その他
世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場（地域・国別、2026年～2031年）（単位：百万ドル）
地域・国別 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード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：
NVIDIA
AMD
Intel
Huawei
Qualcomm
IBM
Hailo
Denglin Technology
Haiguang Information Technology
Achronix Semiconductor
Graphcore
Suyuan
Kunlun Core
Cambricon
DeepX
Advantech
1 調査・分析レポートの概要
1.1 エッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の定義
1.2 市場セグメント
1.2.1 タイプ別セグメント
1.2.2 技術別セグメント
1.2.3 機能別セグメント
1.2.4 用途別セグメント
1.3 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の概要
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 レポートの前提条件および注意事項
2 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の総規模
2.1 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場規模：2025年対2032年
2.2 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場規模、見通しおよび予測：2026年～2032年
2.3 主要な市場動向、機会、推進要因および制約要因
2.3.1 市場の機会と動向
2.3.2 市場の推進要因
2.3.3 市場の制約要因
3 企業動向
3.1 世界市場における主要なエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード企業
3.2 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード企業の製品および技術
4 エッジコンピューティングAIアクセラレータカード企業のプロフィール
4.1 NVIDIA
4.1.1 NVIDIAの企業概要
4.1.2 NVIDIAの事業概要
4.1.3 NVIDIAのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップおよび技術
4.1.4 NVIDIAのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.2 AMD
4.2.1 AMDの企業概要
4.2.2 AMDの事業概要
4.2.3 AMDのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.2.4 AMDのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.3 Intel
4.3.1 Intelの企業概要
4.3.2 Intelの事業概要
4.3.3 インテルのエッジコンピューティング向けAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.3.4 インテルのエッジコンピューティング向けAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.4 ファーウェイ
4.4.1 ファーウェイの企業概要
4.4.2 ファーウェイの事業概要
4.4.3 ファーウェイのエッジコンピューティング向けAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.4.4 ファーウェイのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.5 クアルコム
4.5.1 クアルコムの企業概要
4.5.2 クアルコムの事業概要
4.5.3 クアルコムのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.5.4 クアルコムのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.6 IBM
4.6.1 IBMの企業概要
4.6.2 IBMの事業概要
4.6.3 IBMのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.6.4 IBMのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.7 Hailo
4.7.1 Hailoの企業概要
4.7.2 Hailoの事業概要
4.7.3 HailoのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.7.4 HailoのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.8 Denglin Technology
4.8.1 Denglin Technologyの企業概要
4.8.2 Denglin Technologyの事業概要
4.8.3 Denglin TechnologyのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.8.4 デンリン・テクノロジーのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.9 ハイグアン・インフォメーション・テクノロジー
4.9.1 ハイグアン・インフォメーション・テクノロジーの企業概要
4.9.2 ハイグアン・インフォメーション・テクノロジーの事業概要
4.9.3 ハイグアン・インフォメーション・テクノロジーのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップおよび技術
4.9.4 海光情報技術のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.10 アクロニックス・セミコンダクター
4.10.1 アクロニックス・セミコンダクターの企業概要
4.10.2 アクロニックス・セミコンダクターの事業概要
4.10.3 アクロニックス・セミコンダクターのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップおよび技術
4.10.4 アクロニックス・セミコンダクターのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.11 グラフコア
4.11.1 グラフコアの企業概要
4.11.2 グラフコアの事業概要
4.11.3 グラフコアのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.11.4 グラフコアのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.12 Suyuan
4.12.1 Suyuanの企業概要
4.12.2 Suyuanの事業概要
4.12.3 Suyuanのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.12.4 Suyuanのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.13 Kunlun Core
4.13.1 クンルン・コアの企業概要
4.13.2 クンルン・コアの事業概要
4.13.3 クンルン・コエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.13.4 クンルン・コエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.14 カンブリコン
4.14.1 カンブリコンの企業概要
4.14.2 カンブリコンの事業概要
4.14.3 カンブリコンのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.14.4 カンブリコンのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.15 DeepX
4.15.1 DeepXの企業概要
4.15.2 DeepXの事業概要
4.15.3 DeepXのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.15.4 DeepXのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
4.16 アドバンテック
4.16.1 アドバンテックの企業概要
4.16.2 アドバンテックの事業概要
4.16.3 アドバンテックのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップと技術
4.16.4 アドバンテックのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの研究開発および計画
5 地域別動向
5.1 地域別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（2027年および2032年）
5.2 地域別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの売上高（2027年～2032年）
5.3 米国
5.3.1 米国におけるエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの主要企業
5.3.2 米国におけるエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの開発状況と予測
5.4 欧州
5.4.1 欧州におけるエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの主要企業
5.4.2 欧州におけるエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの開発状況と予測
5.5 中国
5.5.1 中国におけるエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの主要企業
5.5.2 中国のエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの開発動向と予測
5.6 その他の地域
6 タイプ別分析
6.1 タイプ別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（2027年および2032年）
6.2 クラウド展開
6.3 デバイス展開
7 技術別分析
7.1 技術別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（2027年および2032年）
7.2 ヘテロジニアス・コンピューティング・アーキテクチャ
7.3 インメモリ・コンピューティング・アーキテクチャ
7.4 パルス・アレイ
8 機能別分析
8.1 機能別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（2027年および2032年）
8.2 推論用アクセラレータカード
8.3 トレーニング用アクセラレータカード
8.4 その他
9 用途別分析
9.1 用途別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（2027年および2032年）
9.2 スマートグリッド
9.3 スマート製造
9.4 スマート鉄道輸送
9.5 スマート金融
9.6 その他
10 結論
11 付録
11.1 注記
11.2 クライアント事例
11.3 免責事項
表1. 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の機会と動向
表2. 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の推進要因
表3. 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の制約要因
表4. 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場の主要企業
表5. グローバル企業のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード製品および技術
表6. NVIDIAの企業概要
表7. NVIDIAのエッジコンピューティングAIアクセラレータカード製品ラインナップ
表8. AMDの企業概要
表9. AMDのエッジコンピューティングAIアクセラレータカード製品ラインナップ
表10. Intelの企業概要
表11. IntelのエッジコンピューティングAIアクセラレータカード製品ラインナップ
表12. Huaweiの企業概要
表13. HuaweiのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表14. Qualcommの企業概要
表15. QualcommのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表16. IBMの企業概要
表17. IBMのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表18. Hailoの企業概要
表19. ヘイロのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表20. デンリン・テクノロジーの企業概要
表21. デンリン・テクノロジーのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表22. ハイグアン・インフォメーション・テクノロジーの企業概要
表23. ハイグアン・インフォメーション・テクノロジーのエッジコンピューティングAIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表24. アクロニックス・セミコンダクターの企業概要
表25. Achronix Semiconductorのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表26. Graphcoreの企業概要
表27. Graphcoreのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表28. Suyuanの企業概要
表29. Suyuanのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの製品ラインナップ
表30. Kunlun Coreの企業概要
表31. クンルン・コアのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード製品ラインナップ
表32. カンブリコンの企業概要
表33. カンブリコンのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード製品ラインナップ
表34. ディープXの企業概要
表35. ディープXのエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード製品ラインナップ
表36. アドバンテックの企業概要
表37. アドバンテックのエッジコンピューティングAIアクセラレータカード製品ラインナップ
表38. 地域別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード売上高（百万米ドル）、2027年および2032年
表39. 地域別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表40. タイプ別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表41. 技術別 – 世界のエッジコンピューティングAIアクセラレータカード市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表42. 機能別 – 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表43. 用途別 – 世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカードの市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
| ※エッジコンピューティング用AIアクセラレータカードは、データ処理をデータソースの近くで行うために特化したハードウェアデバイスです。これにより、データの転送遅延が最小限に抑えられ、高速な応答が求められるアプリケーションに対して非常に効果的です。エッジコンピューティングが注目される背景には、IoTデバイスの急増や、大量のデータが生成される環境が挙げられます。これらのデバイスが生成するデータを効率よく処理し、リアルタイムに解析するためには、高性能な計算資源が必要です。 AIアクセラレータカードは、特に人工知能の学習や推論を行うために設計されています。これにより、エッジデバイスが複雑なアルゴリズムを処理し、迅速に結果を提供することができます。一般的に、GPUやFPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などがこれに該当します。これらのデバイスは、それぞれ異なる特性を持ち、用途に応じた選択が重要となります。 GPUは、並列処理に優れた計算資源を提供します。これにより、大量のデータを一度に処理することが可能となり、特に深層学習モデルに向いています。エッジコンピューティングの分野では、GPUを搭載した小型のコンピュータが使用されることが多く、ビデオ解析や画像認識などのシナリオで効果を発揮します。 FPGAは、柔軟性が高く、特定の処理に特化した回路を構成可能です。この特性により、要求されるパフォーマンスや消費電力を最適化した設計が可能です。また、FPGAは、ソフトウェアで回路を変更できるため、新たなアルゴリズムや技術に対する適応が容易です。この特性を活かして、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は、FPGAが利用されることが多いです。 ASICは、特定のタスクのために設計された専用回路であり、非常に高い処理効率を持っています。エッジコンピューティングにおいては、特定の用途に特化したハードウェアとして、高速かつ低消費電力で動作することから、特にIoTデバイスやロボット技術、スマートシティの構築において極めて重要な役割を果たしています。ただし、ASICは開発に時間とコストがかかるため、リリース後の機能追加や変更が難しい点がデメリットとして挙げられます。 用途としては、ホームオートメーションや監視カメラ、産業用ロボット、ドローン、医療機器など多岐にわたります。例えば、監視カメラに搭載されたAIアクセラレータカードは、リアルタイムで映像解析を行い、異常事態を検知するための情報を提供します。また、産業用ロボットにおいては、作業環境を理解し、適切な行動をとるための判断支援が可能となります。 関連技術としては、5G通信が挙げられます。5Gは、大量のデバイスを同時に接続し、高速なデータ転送を実現するため、エッジコンピューティングと相性が良いです。これにより、エッジデバイスが生成するデータを迅速にクラウドに送信することが可能となり、より高度な解析や学習が行えるようになります。 さらに、機械学習や深層学習のフレームワークもエッジコンピューティングの発展に寄与しています。TensorFlow LiteやPyTorch Mobileのような軽量化されたAIモデルは、エッジデバイス上での推論を可能にし、高度なアルゴリズムを低消費電力環境で実行できるようにしています。 このように、エッジコンピューティング用AIアクセラレータカードは、さまざまな技術と連携しながら、ますます重要な役割を果たすようになっています。今後もデータ処理の効率化とリアルタイム性の向上が求められる中で、この分野の技術はさらに進化していくことでしょう。 |
• 日本語訳：世界のエッジコンピューティング用AIアクセラレータカード市場2026年-2032年：クラウド導入、デバイス導入
• レポートコード：MRC26JU-MM02063 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）