ニューロモルフィックチップ市場 [種類：スパイキングニューラルネットワーク（SNN）チップ、アナログニューロモルフィックチップ、デジタルニューロモルフィックチップ、メムリスタベースニューロモルフィックチップ、およびハイブリッドニューロモルフィックチップ] － グローバル産業分析、規模、シェア、成長、トレンド、および予測、2024-2034
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ニューロモルフィックチップ市場に関するこの詳細なレポートは、2023年の市場規模が5,620万米ドルであったと報告しています。2024年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）40.1%という驚異的な速度で成長し、2034年末には23億米ドルに達すると予測されています。この市場の急速な拡大は、主に人工知能（AI）ベースのマイクロチップに対する需要の急増と、研究開発活動におけるパートナーシップおよびコラボレーションの増加によって推進されています。
市場の推進要因
市場の成長を牽引する主要な要因は以下の二点です。
1. AIベースのマイクロチップ需要の急増:
AIの産業全体への普及は、AIアルゴリズムの複雑な計算要件を効果的に処理するための最先端のハードウェアソリューションを必要としています。ニューロモルフィックチップは、人間の脳の構造と機能を模倣することで、従来のハードウェアに代わる魅力的な選択肢を提供します。BFSI（銀行・金融サービス・保険）、航空宇宙、エレクトロニクス、ヘルスケア、製造業など、幅広い産業でAIおよび高性能コンピューティングの需要が増加しており、これらのチップはパターン認識、自然言語処理、機械学習などのタスクを非常に効率的に実行できます。
さらに、エッジコンピューティングやIoTデバイスもニューロモルフィックチップの需要に貢献しています。これらのチップは、データソースに近いエッジでAI処理を実行することで、リアルタイムの意思決定、プライバシーとセキュリティの強化、クラウドコンピューティングへの依存度低減を可能にします。低消費電力と並列処理能力は、エッジコンピューティングアプリケーションにとって理想的です。このように、効率的なAI処理とエッジコンピューティングの必要性によって推進されるAIベースのマイクロチップ需要の急増は、ニューロモルフィックチップ市場の発展を促進する重要な要因であり、AIコンピューティングに革命をもたらし、様々な産業でより高度でエネルギー効率の高いシステムを可能にする可能性を秘めています。
2. 研究開発活動におけるパートナーシップとコラボレーションの増加:
ニューロモルフィック技術の複雑性と独自性を考慮すると、研究機関、大学、政府機関、テクノロジー企業、半導体メーカーなど、様々な組織間の協力が技術の将来的な進歩にとって不可欠です。これらのパートナーシップは、リソース、専門知識、知識を共有し、ニューロモルフィックチップの開発を共同で推進することを可能にします。研究開発におけるパートナーシップとコラボレーションの増加は、この技術の進歩と採用に大きく貢献しています。例えば、2024年5月には、コーネルテックがBrainChipと提携し、同社の大学AIアクセラレータープログラムを通じて大学院生向けにニューロモルフィックコンピューティングの新しいコースを導入しました。
市場分析の範囲
本レポートには、グローバルおよび地域レベルでのクロスセグメント分析が含まれています。さらに、定性分析として、推進要因、阻害要因、機会、主要トレンド、ポーターのファイブフォース分析、バリューチェーン分析、および主要トレンド分析が網羅されています。
市場セグメンテーション
市場は以下の基準で詳細にセグメント化されています。
* 提供形態別 (Offering): ハードウェア、ソフトウェア、サービス。
* タイプ別 (Type):
* スパイクニューラルネットワーク（SNN）チップ: 2023年に32.3%のシェアを占め、予測期間中に41.2%の成長率で拡大すると予測されています。SNNの顕著な利点の一つはエネルギー効率です。従来の人工ニューラルネットワーク（ANN）ではニューロンが継続的に活動するため、特に数十億のパラメータを持つモデルでは高い計算コストとエネルギーコストがかかりますが、SNNチップは電力効率、低遅延、低コストが重視されるアプリケーション（ヒアラブル/ウェアラブル、スマートホーム、その他のバッテリー駆動のIoTおよびエッジデバイスなど）で主に利用されます。2021年7月には、Innateraが脳の生物学に基づき、電気信号のスパイクのタイミングを利用してパターン認識タスクを実行するSNNニューロモルフィックチップを発表しました。
* アナログニューロモルフィックチップ
* デジタルニューロモルフィックチップ
* メモリスタベースニューロモルフィックチップ
* ハイブリッドニューロモルフィックチップ
* 機能別 (Function):
* データ処理: 2023年に45.8%のシェアを占め、予測期間中に40.8%の成長率で拡大すると予測されています。データ処理は、大規模で複雑なデータセットから情報を変換、分析、抽出するもので、科学研究、ビジネスインテリジェンス、ヘルスケア、セキュリティ、エンターテイメントなど、様々な目的で利用されます。ニューロモルフィックチップは、X線、カメラ、衛星などの様々なソースからの画像を処理し、セグメンテーション、分類、強調、圧縮などのタスクを実行するのにも役立ちます。
* 信号処理
* 画像認識
* アプリケーション別 (Application): 生成AI、義肢、物体認識、センサーフュージョン、コンピューティング、ナビゲーション、その他。
* 最終用途産業別 (End-use Industry): 航空宇宙・防衛、自動車、ヘルスケア、産業、家電、その他。
地域別展望
最新の市場分析によると、北米が2023年に84.72%という顕著なシェアを占め、市場を支配しています。米国とカナダが北米の主要市場であり、米国が最大のシェアを占めています。AI研究への政府資金、自動車およびヘルスケア産業の成長、コグニティブコンピューティング技術の採用増加が、この地域の市場ダイナミクスを牽引しています。新製品開発、およびこの地域のニューロモルフィックチップの主要企業間のコラボレーションやパートナーシップも市場統計を推進しています。例えば、2023年6月には、BrainChip Holdings Ltd.とLorser Industries Inc.が、ソフトウェア定義無線（SDR）デバイス向けにBrainChipのAkida技術を使用する計画を発表しました。
アジア太平洋地域は、自動車、産業、家電分野でのニューロモルフィックチップの高い需要により、他の地域を上回るパフォーマンスが期待されています。特に中国は、エレクトロニクスおよび半導体の世界的な製造拠点としての強力な地位により、有利な成長機会を提供しています。AIおよびMLへの投資の急増、様々な産業における高度なコンピューティングソリューションの必要性、5G、IoT、クラウドコンピューティングなどの新興技術の需要を満たすニューロモルフィックコンピューティングの可能性が、アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場の需要を牽引しています。中国、日本、韓国などの国々が、ニューロモルフィックコンピューティング技術の開発と実装の最前線にいます。
対象地域には、北米、中南米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカが含まれ、米国、カナダ、ドイツ、英国、フランス、日本、中国、インド、ASEAN、GCC、南アフリカ、ブラジルなどの国々がカバーされています。
競争環境と主要企業
業界はまだ初期段階にあるため、グローバルなニューロモルフィックチップ市場で事業を展開している企業は限られており、市場は非常に統合されています。主要企業は、製品ポートフォリオの拡大、合併・買収などの戦略を採用しています。
本レポートでプロファイルされている主要企業には、AlfaPlus Semiconductor Inc.、Applied Brain Research, Inc.、BrainChip Holdings Ltd.、General Vision Inc.、HRL Laboratories, LLC.、IBM Corporation、Intel Corporation、Nepes Corporation、Qualcomm Technologies, Inc.、Samsung Electronics Co., Ltd.などが含まれます。企業プロファイルセクションには、企業概要、財務概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、事業セグメント、および最近の動向などのパラメータに基づいた情報が記載されています。
主要な市場動向
* 2024年4月、Intelは、世界最大のニューロモルフィックシステム「Hala Point」を構築したと発表しました。これは、科学・工学問題解決、ロジスティクス、スマートシティインフラ管理、大規模言語モデル（LLM）、AIエージェントなど、より持続可能なAIアプリケーションを可能にするものです。Hala Pointは現在研究プロトタイプであり、将来の商用システムの能力を向上させることを目的としています。
* 2023年3月、BrainChip Holdings Ltdは、Intellisense Systems Inc.が、商用および政府市場向けのSWaP（サイズ、重量、電力）制約のあるプラットフォーム（宇宙船やロボットなど）における認知通信能力を向上させるために、ニューロモルフィック技術を選択したと発表しました。
* 2023年3月、BrainChip Holdings Ltdは、AIoT（Artificial Intelligence of Things）ソリューションおよびサービス市場向けに、極めて効率的でインテリジェントなエッジデバイスを推進するAkidaプラットフォームの第2世代を発表しました。第2世代Akidaには、ビデオ分析、ターゲット追跡、オーディオ分類、MRIおよびCTスキャン分析によるバイタルサイン予測、予測および予知保全に使用される時系列分析など、生の時系列連続ストリーミングデータの処理を強化する時間イベントベースニューラルネット（TENN）空間時間畳み込みが含まれています。
アナリストの視点
アナリストは、ニューロモルフィックチップ市場が急速に拡大していると見ています。特に北米は、強力な研究開発インフラとIBM、Intel、Qualcommなどの主要メーカーの集中により、市場を牽引しています。この地域のAIおよび機械学習（ML）の卓越した能力と採用も、ニューロモルフィックチップ産業の規模を拡大させています。主要企業は、様々なソフトウェアやAIモジュールと連携できる組み込みインターフェースを備えたコンパクトなニューロモルフィックチップのエンジニアリング、開発、製造、マーケティングに積極的に取り組んでいます。アジア太平洋地域は、自動車、産業、家電分野でのニューロモルフィックチップの高い需要により、他の地域を上回るパフォーマンスが期待されており、特に中国は、エレクトロニクスおよび半導体の世界的な製造拠点としての強力な地位により、有利な成長機会を提供しています。
その他の情報
本レポートでは、2020年から2034年までの履歴データが利用可能です。定量単位は価値について米ドル（Mn/Bn）で示されています。レポートは電子版（PDF）とExcel形式で提供されます。カスタマイズの範囲と価格については、リクエストに応じて提供されます。
### よくあるご質問
Q: 2023年における世界のニューロモルフィックチップ市場規模はどのくらいでしたか？
A: 2023年には5,620万米ドルと評価されました。
Q: 予測期間中、ニューロモルフィックチップ産業はどのくらいの成長が期待されていますか？
A: 2024年から2034年にかけて、年平均成長率（CAGR）40.1%で成長すると予測されています。
Q: ニューロモルフィックチップの需要を牽引している主な要因は何ですか？
A: 人工知能（AI）ベースのマイクロチップに対する需要の増加、および研究開発におけるパートナーシップとコラボレーションの急増です。
Q: 2023年、ニューロモルフィックチップ事業において最大のシェアを占めたセグメントはどれですか？
A: 機能別では、2023年にデータ処理セグメントが主要なシェアを占めました。
Q: ニューロモルフィックチップベンダーにとって、どの地域がより魅力的ですか？
A: 北米はベンダーにとってより魅力的な地域です。
Q: ニューロモルフィックチップ分野における主要なプレーヤーはどこですか？
A: AlfaPlus Semiconductor Inc.、Applied Brain Research, Inc.、BrainChip Holdings Ltd.、General Vision Inc.、HRL Laboratories, LLC、IBM Corporation、Intel Corporation、Nepes Corporation、Qualcomm Technologies, Inc.、Samsung Electronics Co., Ltd. などです。
この市場レポートは、グローバルニューロモルフィックチップ市場に関する包括的な分析を提供いたします。まず、エグゼクティブサマリーでは、2020年から2034年までの市場規模（金額ベース）を含むグローバル市場の展望、主要な事実と数値、そして市場参入戦略について概説しております。市場参入戦略には、需要と供給のトレンド、潜在的な市場空間の特定、推奨される販売・マーケティング戦略、および成長機会の分析が含まれます。さらに、TMR（Transparency Market Research）による分析と提言も提示されており、市場の全体像を把握するための重要な情報が凝縮されています。
次に、市場概要セクションでは、主要なトレンド分析に加え、市場の成長に影響を与えるダイナミクスを詳細に掘り下げています。これには、市場を牽引する「促進要因（Drivers）」、成長を妨げる「阻害要因（Restraints）」、そして将来的な「機会（Opportunities）」が含まれます。また、ポーターのファイブフォース分析やSWOT分析といった戦略的フレームワークを用いて、市場の競争環境と内部・外部要因を多角的に評価しています。規制の枠組みについても言及し、市場に影響を与える法的・政策的側面を明らかにしています。
さらに、バリューチェーン分析およびエコシステムマッピングを通じて、原材料サプライヤーからコンポーネント/システムメーカー、エンドユーザー、ディーラー/ディストリビューターに至るまでの市場構造を明確にしています。これには、コスト構造分析、各バリューチェーンカテゴリーにおける利益率分析、および価格分析も含まれます。技術/製品の概要では、ニューロモルフィックチップの技術的側面と製品特性を解説し、市場への影響要因を特定しています。市場機会評価は、提供形態（Offering）、タイプ（Type）、機能（Function）、アプリケーション（Application）、最終用途産業（End-use Industry）、および地域（Region）といった多様なセグメントに基づいて行われ、2020年から2034年までのグローバルニューロモルフィックチップ市場の規模、分析、および予測が提示されています。
レポートでは、ニューロモルフィックチップ市場を複数の主要セグメントに分けて詳細に分析しています。提供形態別では、ハードウェア、ソフトウェア、サービスという区分で、それぞれの市場規模、分析、および2020年から2034年までの予測を提供しています。タイプ別分析では、スパイクニューラルネットワーク（SNN）チップ、アナログニューロモルフィックチップ、デジタルニューロモルフィックチップ、メンリスターベースニューロモルフィックチップ、ハイブリッドニューロモルフィックチップといった多様な技術タイプごとに市場動向を評価しています。機能別では、信号処理、データ処理、画像認識といった主要な機能領域における市場の成長と機会を掘り下げています。各セグメントにおいて、主要な分析結果と将来予測が示されており、読者が特定の市場領域における詳細な理解を深めることができるよう構成されています。
アプリケーション別分析では、生成AI、義肢、物体認識、センサーフュージョン、コンピューティング、ナビゲーションなど、ニューロモルフィックチップが活用される幅広い分野における市場規模、分析、および予測が提供されています。これにより、チップの具体的な用途とそれらが市場成長に与える影響が明らかになります。最終用途産業別では、航空宇宙・防衛、自動車、ヘルスケア、産業、家電製品といった主要な産業分野におけるニューロモルフィックチップの導入状況と将来性について詳細な分析が行われています。これらのセグメント別分析は、市場の多様な側面を包括的に捉え、各分野における潜在的な成長機会を特定するための基盤となります。
地域別分析は、グローバル市場の全体像を把握する上で不可欠な要素です。本レポートでは、まずグローバルな視点からニューロモルフィックチップ市場の規模（金額および数量ベース）と予測を提示し、その後、北米、中南米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカといった主要地域ごとに詳細な分析を行っています。各地域セクションでは、その地域の市場展望、提供形態、タイプ、機能、アプリケーション、最終用途産業別の市場規模、分析、および2020年から2034年までの予測が提供されます。さらに、米国、カナダ、メキシコ（北米）、ブラジル、アルゼンチン（中南米）、ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、オランダ、北欧諸国（ヨーロッパ）、中国、インド、日本、韓国、オーストラリア・ニュージーランド、台湾、インドネシア、マレーシア、タイ、フィリピン、ベトナム（アジア太平洋）、トルコ、南アフリカ、イスラエル（中東・アフリカ）など、主要国ごとの詳細な市場分析も含まれており、地域ごとの特性と成長機会が浮き彫りにされています。
最後に、競争環境セクションでは、市場における競争構造、主要企業の収益シェア分析、および競合ダッシュボード/マトリックス分析を通じて、市場の競争ダイナミクスを深く理解することができます。アルファプラスセミコンダクター、アプライドブレインリサーチ、ブレインチップホールディングス、ジェネラルビジョン、HRLラボラトリーズ、IBM、インテル、ネペスコーポレーション、クアルコムテクノロジーズ、サムスン電子といった主要企業に加え、その他の主要プレイヤーや新規参入企業についても、企業詳細、概要、事業ポートフォリオ、製品ポートフォリオ、戦略的概要と最近の動向、企業収益、財務状況といった包括的な企業プロファイルが提供されています。これにより、市場参加者は競合他社の戦略とパフォーマンスを詳細に把握し、自社の戦略策定に役立てることが可能です。本レポートは、ニューロモルフィックチップ市場に関わる全てのステークホルダーにとって、意思決定を支援する貴重な情報源となるでしょう。
表一覧
表1：世界のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、提供形態別、2020-2034年
表2：世界のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、タイプ別、2020-2034年
表3：世界のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、機能別、2020-2034年
表4：世界のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、用途別、2020-2034年
表5：世界のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、最終用途産業別、2020-2034年
表6：世界のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、地域別、2020-2034年
表7：北米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、提供形態別、2020-2034年
表8：北米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、タイプ別、2020-2034年
表9：北米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、機能別、2020-2034年
表10：北米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、用途別、2020-2034年
表11：北米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、最終用途産業別、2020-2034年
表12：北米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、国およびサブ地域別、2020-2034年
表13：中南米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、提供形態別、2020-2034年
表14：中南米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、タイプ別、2020-2034年
表15：中南米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、機能別、2020-2034年
表16：中南米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、用途別、2020-2034年
表17：中南米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、最終用途産業別、2020-2034年
表18：中南米のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、国およびサブ地域別、2020-2034年
表19：欧州のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、提供形態別、2020-2034年
表20：欧州のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、タイプ別、2020-2034年
表21：欧州のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、機能別、2020-2034年
表22：欧州のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、用途別、2020-2034年
表23：欧州のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、最終用途産業別、2020-2034年
表24：欧州のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、国およびサブ地域別、2020-2034年
表25：アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、提供形態別、2020-2034年
表26：アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、タイプ別、2020-2034年
表27：アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、機能別、2020-2034年
表28：アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、用途別、2020-2034年
表29：アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、最終用途産業別、2020-2034年
表30：アジア太平洋地域のニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、国およびサブ地域別、2020-2034年
表31：中東・アフリカのニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、提供形態別、2020-2034年
表32：中東・アフリカのニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、タイプ別、2020-2034年
表33：中東・アフリカのニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、機能別、2020-2034年
表34：中東・アフリカのニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、用途別、2020-2034年
表35：中東・アフリカのニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、最終用途産業別、2020-2034年
表36：中東・アフリカのニューロモルフィックチップ市場規模（US$ Mn）と予測、国およびサブ地域別、2020-2034年
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ニューロモルフィックチップは、人間の脳が持つ並列処理能力、イベント駆動型の計算、そして極めて高いエネルギー効率を模倣して設計された次世代の半導体チップです。従来のコンピューターが採用するフォン・ノイマン型アーキテクチャとは根本的に異なり、演算を行うプロセッサとデータを記憶するメモリを分離せず、これらを統合した「インメモリ・コンピューティング」の概念に基づいています。具体的には、脳の神経細胞（ニューロン）とシナプスを模倣した人工ニューロンと人工シナプスを多数搭載し、これらが互いに情報をやり取りすることで、脳のような柔軟かつ効率的な情報処理を実現します。このアプローチにより、特にAI分野における膨大なデータ処理において、消費電力の大幅な削減と処理速度の向上が期待されています。
ニューロモルフィックチップの実装方法にはいくつかの種類があります。一つは、既存のCMOS技術を用いてデジタル回路で人工ニューロンとシナプスの機能をシミュレートする「デジタル型」です。IBMのTrueNorthやIntelのLoihiなどがこの代表例で、高い集積度とプログラマビリティが特徴です。もう一つは、アナログ回路を用いてより物理的な挙動を再現しようとする「アナログ型」で、特定のタスクにおいて高いエネルギー効率を発揮する可能性があります。さらに、抵抗変化型メモリ素子である「メンリスタ」を人工シナプスとして活用し、記憶と演算をさらに密接に統合する「メンリスタベース型」も活発に研究開発が進められています。これらのチップは、多くの場合、脳の神経発火を模倣した「スパイクニューラルネットワーク（SNN）」と呼ばれる計算モデルを採用しており、イベント駆動型の非同期処理によって高い効率性を実現します。
ニューロモルフィックチップの主な用途は多岐にわたり、特に低消費電力でリアルタイム処理が求められる「エッジAI」分野での活用が大きく期待されています。具体的には、IoTデバイス、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、自動運転車、ロボットなどにおいて、画像認識、音声認識、異常検知、センサーフュージョンといったタスクを、デバイス上で効率的に実行することが可能になります。これにより、クラウドへのデータ転送負荷を軽減し、プライバシー保護にも貢献します。また、複雑なパターン認識や大規模なデータ解析、さらには脳型コンピューティングの研究、医療分野におけるブレイン・マシン・インターフェース（BMI）など、幅広い応用が考えられています。従来のAIチップでは難しかった、学習と推論を同時に行う「オンデバイス学習」の実現も、その可能性を大きく広げています。
ニューロモルフィックチップは、様々な関連技術と密接に結びついています。基盤となるのは「人工知能（AI）」、特に「機械学習」や「深層学習」ですが、ニューロモルフィックチップはこれらをより脳に近い形で、ハードウェアレベルで効率的に実装しようとするものです。計算モデルとしては、脳の神経発火を模倣する「スパイクニューラルネットワーク（SNN）」がその中核をなします。ハードウェア面では、記憶と演算を統合する「メンリスタ」やその他の抵抗変化型メモリ（RRAM）などの新素材やデバイス技術、そして微細化された「半導体製造技術」が不可欠です。また、チップを効率的に活用するための「ニューロモルフィックソフトウェアフレームワーク」や、脳の構造と機能を深く理解するための「神経科学」の知見も重要です。これらの技術が融合することで、真に脳のような知能を持つ、超低消費電力で高性能なコンピューティングの実現が目指されています。