エッジAIハードウェア市場は、1,056 Mitsから2027年には2,716 Mitsに達すると予測され、予測期間中にCAGR20.8％で成長すると予測されます。エッジAIハードウェア市場の主な機会としては、IoTベースのエッジコンピューティングソリューションに対する需要の高まりや、ITと通信を融合するための5Gネットワークの採用の高まり、オンデバイスの画像解析のための専用AIプロセッサなどが挙げられます。
エッジAIでは、機械学習アルゴリズムがIoTで生成されたデータをニアエンドデバイスに処理し、高レイテンシーとセキュリティ不足の問題を克服する。IoTデバイスから収集された大量のデータはクラウドに送信され、そこで機械学習（ML）モデルが実行され、処理されたデータがデバイスに送信されるため、レスポンスの遅れが生じる可能性があります。しかし、オンデバイスAIはデータの共有を減らすことで、より迅速な対応を可能にします。また、大量のデータをクラウド上に保存することができない場合もあります。エッジAIでは、処理能力がデバイスにあるため、このデータをクラウドに送る必要がなく、コストを削減することができます。
現在、エッジAIでは、事前に学習させたMLモデルを推論に使用しています。これらのモデルは、ユーザーのデータや要件に基づいて微調整されます。モデルのトレーニングは多くの計算能力を消費し、エッジAIはトレーニングデータへのアクセスが制限されているため、不確実性とランダム性に悩まされる可能性が高くなります。さらに、エッジAIは小規模な転移学習のタスクは引き受けることができますが、深層学習を必要とするタスクは引き受けることができません。
5Gネットワークの開始により、ITと通信が一体となり、ハイエンドアプリケーション向けの新機能の導入やネットワーク遅延の低減が進んでいます。5Gネットワークでは、エッジモジュールにデータセンターを設置できるほか、仮想化とソフトウェア・デファインド・ネットワーキングの原則に支えられた業界固有のネットワークを単一環境で実装することができます。自律走行車、産業オートメーション、外科手術、ロボット工学などの重要なAIアプリケーションは、超低遅延（往復遅延1ミリ秒以下）を要求しています。このような低遅延は、エア・インターフェースに新しいハードウェアを導入し、エッジノードを配備することで実現可能です。さまざまなアプリケーションで5Gネットワークが登場することで、データセンターへのデータ転送量が増加し、中間サーバーやエッジネットワークの必要性が高まると予想されます。
スマートフォン、監視／セキュリティカメラ、ドローン、ロボットなどのエッジAIデバイスは、デバイス上にインテリジェンスを備えているため、こうしたデバイスは、ユーザーと最も近いインタラクションポイントを決定することができます。しかし、エッジAIデバイスは、消費電力やデバイスのサイズに関連する特定の課題に直面しています。クラウドベースのAIは、実装、統合、拡張が容易で、コスト負担を資本支出から運用支出に振り向けることができるなどの利点があります。また、クラウド型AIには、データを一元的かつオンプレミスで保管できる利点もあります。ニューラルネットワークのサイズは電力需要に正比例し、サイズが大きくなれば消費電力も大きくなります。ディープニューラルネットワークモデル用のソフトウェアを用いて、消費電力を最適化することが課題となっています。高性能で電力効率の高いオンデバイスAIを実現するために、アルゴリズムとハードウェアの共同設計に注力する必要がある。
2021年のエッジAIハードウェア市場のうち、デバイス別ではスマートフォンが数量ベースで最大のシェアを占めるスマートフォンの需要増が、予測期間中のエッジAIハードウェア市場の成長を促進すると予想される。エッジAIは、イメージングと写真撮影、電力効率、セキュリティの面でスマートフォンに付加的な機能を提供します。ウェアラブルセグメントは、予測期間中に最も速い成長率を目撃すると予想されます。この高い成長率は、スマートなウェアラブルの急速な発展に起因していると考えられます。ウェアラブルはよりスマートになっており、AIやエッジコンピューティングを搭載することで、その機能をさらに向上させることが可能です。
予測期間中は、1～3Wの電力を消費するエッジAIデバイスが市場をリードする可能性が高い。1～3Wの電力を消費するデバイスとしては、スマートフォンが主要な存在です。スマートフォンの需要が増加していることから、1～3Wセグメントの市場は予測期間中に大きな成長を遂げる可能性が高い。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されます。アジア太平洋地域では、中国が人工知能の最大市場であり、次いで日本となっています。このため、この地域はエッジAIハードウェアアプリケーションにとって魅力的な市場となっています。中国と日本には、多数の製造企業が存在し、自動車、電子・半導体企業の存在も大きいため、アジア太平洋地域のエッジAIハードウェア市場の成長を後押ししています。
主な市場参入企業
Apple（米国）、MediaTek（台湾）、Qualcomm Technologies（米国）、Huawei Technologies（中国）、Samsung Electronics（韓国）、Intel（米国）、NVIDIA（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、Microsift（米国）などがエッジAIハードウェア市場で事業を展開している主要プレイヤーとして挙げられます。
主な市場セグメンテーション
デバイス別
スマートフォン
監視カメラ
ロボット
ウェアラブル
エッジサーバー
スマートスピーカー
車載
スマートミラー
消費電力別
1W未満
1-3W
3-5W
5-10W
10W以上
プロセッサー別
CPU
GPU
ASIC
その他
機能別
トレーニング
推論
業種別
コンシューマーエレクトロニクス
スマートフォン
ウェアラブル
エンタテインメントロボット
スマートホーム
スマートスピーカー
スマートカメラ
家庭用ロボット
自動車・輸送機器
車載
監視カメラ
物流用ロボット
官公庁
監視カメラ
ドローン
ヘルスケア
医療用ロボット
ウェアラブル
産業用ロボット
産業用ロボット
ドローン
カメラ
航空宇宙・防衛
建設機械
サービスロボット
ドローン
その他
監視カメラ
ロボット
ウェアラブル
スマートミラー
地域別
北米
欧州
アジア太平洋地域
海外
【目次】
1 はじめに（ページ番号 – 29）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 マーケットスコープ
1.3.1 対象となる市場
図1 エッジAiハードウェア市場のセグメント化
1.3.2 含有率と除外項目
1.3.3 リージョンスコープ
1.3.4年考慮
1.4 通貨の検討
1.5台検討
1.6 制限
1.7 ステークホルダー
1.8 変更点のまとめ
2 研究方法 (ページ – 34)
2.1 調査データ
図2 プロセスフロー：エッジAiハードウェア市場規模推定
図3 エッジAIハードウェア市場：調査設計
2.1.1 二次調査および一次調査
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 二次資料
2.1.2.2 主要な二次資料のリスト
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 一次資料
2.1.3.2 業界の主要な洞察
2.1.3.3 専門家への一次インタビュー
2.1.3.4 主要な一次回答者のリスト
2.1.3.5 プライマリーの内訳
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 需要サイドの分析
図4 エッジAiハードウェア市場：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模導出の考え方
図5 エッジAIハードウェア市場：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図 6 データの三角測量
2.4 研究の前提
2.5 リスクアセスメント
表1 リスクファクターの分析
3 エグゼクティブサマリー (Page No. – 46)
図7 スマートフォンがエッジAIハードウェア市場を席巻する（予測期間中
図8 2022年から2027年にかけてエッジAIの市場を指揮する家電製品分野
図9 エッジAIハードウェア市場、機能別ではトレーニング分野が2022年から2027年にかけて高いCAGRを示す
図 10 アジア太平洋地域は、2021 年にエッジ AI ハードウェア市場で数量ベースで最大のシェアを占めた。
4 プレミアムインサイト (Page No. – 50)
4.1 エッジAiハードウェア市場におけるプレイヤーの魅力的な成長機会
図 11 5g ネットワークの出現により、エッジ AI ハードウェア製品のプロバイダーに有利な機会が創出される
4.2 エッジAIハードウェア市場（デバイス別
図12 エッジAIハードウェア市場は、2027年にスマートフォンが数量ベースで最大のシェアを占める
4.3 エッジAiハードウェア市場（業種別
図 13 民生用電子機器が 2022 年から 2027 年にかけて数量ベースで最大の市場シェアを占める
4.4 エッジAIハードウェア市場（プロセッサ別
図 14 2027 年に数量ベースで最大のシェアを獲得する CPU
4.5 エッジAiハードウェア市場（消費電力別
図 15 3-5 w エッジ AI ハードウェアが 2021 年に数量ベースで最大の市場シェアを獲得
4.6 エッジAIハードウェア市場（機能別
図 16 推論がトレーニングより大きな市場シェアを占める（数量ベース、2027 年）。
4.7 エッジAIハードウェア市場の地域別スナップショット（2022-2027年
図 17 2022 年から 2027 年にかけて、世界のエッジ AI ハードウェア市場で最も高い CAGR を記録するのはメキシ コ。
5 市場概要 (ページ – 54)
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 エッジ AI ハードウェア市場：ドライバー、阻害要因、機会、および課題
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 ミッションクリティカルなアプリケーションにおける低遅延かつリアルタイムなデータ伝送のための要件
5.2.1.2 エッジデバイス向けの革新的なAIコプロセッサの投入に注力する市場プレイヤーの動向
5.2.1.3 AI処理をエッジコンピューティングに移行することによるコストメリット
5.2.1.4 不要なデータでクラウドネットワークに過負荷をかけないようにする必要性
5.2.1.5 インテリジェント・アプリケーションの開発
図 19 影響度分析：ドライバー
5.2.2 制約
5.2.2.1 エッジAIデバイスの制限事項
5.2.2.2 AI専門家の不足
図 20 影響度分析：抑制要因
5.2.3機会
5.2.3.1 オンデバイス画像解析のための専用AIプロセッサの開発
5.2.3.2 エッジAIやIoTを活用した補完モデルの活用
5.2.3.3 ITと通信を融合させる5Gネットワークの登場
図 21 影響度分析：機会
5.2.4 課題
5.2.4.1 効率的なエッジAIシステムの設計
5.2.4.2 エッジAI規格の最適化
図 22 影響度分析：課題
5.3 EVOLUTION
図 23 エッジ Ai の進化
5.4 バリューチェーン分析
図 24 バリューチェーン分析
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 ケーススタディ1：imagimobのセンサービートAIソリューションによるモーションインテリジェンスの構築
5.5.2 事例2：予知保全のためのimagimob社製センサービートAIソフトウェアの活用事例
5.5.3 ケーススタディ3：銀行体験のパーソナライズを目的としたmlアルゴリズムの導入
5.5.4 ケーススタディ4：状況認識を目的とした自律走行車へのユーロテックのHpecシステムの採用
5.5.5 事例5：Bytelake社のエッジAIスターターキットの小売店への導入による食料品検出の事例
5.5.6 事例6：バイトレのエッジAIスターターキットのトラフィック解析への活用
5.6 技術分析
5.6.1 エッジAIとモノのインターネット(iot)
5.6.2 エッジAiと5G
5.6.3 エッジAIとブロックチェーン
5.7 ポーターズファイブフォース分析
図 25 ポーターズファイブフォース分析
表2 エッジAiハードウェア市場におけるポーターの5つの力の影響（2021年
5.7.1 新規参入の脅威
5.7.2 代替品への脅威
5.7.3 サプライヤーのバーゲニングパワー
5.7.4 買い手のバーゲニングパワー
5.7.5 競争相手の強さ
5.8 エッジAI市場のエコシステム
図 26 エッジ AI のエコシステム
表3 エッジAiハードウェア市場のエコシステム（主要プレイヤー別
5.9 特許分析
図 27 特許出願数の多い企業上位 10 社（2011 年～2021 年
表4 米国における特許権者トップ20、2011-2021年
図 28 2011 年から 2021 年にかけて毎年付与される特許の数
表5 特許一覧
5.10 関税と規制の状況
5.10.1 はじめに
5.10.1.1 輸出入に関する規制
5.10.2 一般データ保護規制
5.10.3 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
5.10.4 連邦取引委員会
5.10.5 連邦通信委員会
5.10.6 ISO/iec jtc 1/sc 42
5.10.7 ROHS 指令および WEE 指令
5.11 貿易と関税の分析
5.11.1 HSコード854231の貿易データ
図 29 輸入データ、国別、2017-2021 (10億米ドル)
図30 輸出データ、国別、2017-2021 (10億米ドル)
5.11.2 タリフ分析
表 6 米国が輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税率（2021 年
表 7 中国が輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税率（2021 年） 表 8 中国が輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税率（2021 年
表 8 香港が輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税率（2021 年
表 9 シンガポールが輸出する電子集積回路（プロセッサ、コントローラ）の関税率（2021 年
表 10 マレーシアが輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税率 (2021 年)
5.12 顧客のビジネスに影響を与える市場動向/混乱
図31 エッジAiハードウェア市場の収益推移
5.13 主要な会議とイベント、2022-2023年
表11 エッジAiハードウェア市場：カンファレンス・イベント詳細リスト
5.14 価格分析
5.14.1 主要メーカーが提供するプロセッサーの平均販売価格
図 32 主要プレーヤーが提供する上位 3 つのハードウェアプロセッサーの平均販売価格
表12 上位3社のハードウェアプロセッサーの主要メーカーの平均販売価格（単位：米ドル）
5.14.2 平均販売価格の推移
図 33 エッジ Ai ハードウェア市場：Ai プロセッサーの平均価格
5.15 主要な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なステークホルダー
図 34 上位 3 業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
表 13 上位 3 バーティカルズのステークホルダーが購買プロセスに与える影響(%)
5.15.2 購入基準
図 35 上位 3 業種の主な購買基準
表 14 上位 3 業種の主な購買基準
6 エッジAIハードウエア市場、デバイス別（ページ番号-86）
6.1 はじめに
図 36 エッジ AI ハードウェア市場（デバイス別
図 37 ウェアラブルはエッジ AI ハードウェア市場で予測期間中、数量ベースで最も高い成長を示す
表15 エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（千台）
表16 エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022年～2027年（千台）
表17 エッジAIのハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（百万USドル）
表18 エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（百万USドル）
6.2 スマートフォン
6.2.1 スマートフォンのキーデバイスとなるAI専用チップ
table 19 スマートフォン：エッジAiハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（千台）
表20 スマートフォン：エッジAIハードウェア市場、地域別、2022-2027年（単位：千台）
6.3 監視カメラ
6.3.1 公共の安全がAIベースのカメラを導入する主な理由となる
表21 監視カメラ：エッジAIハードウェア市場（用途別）、2018年～2021年（千台
表22 監視カメラ：エッジAIハードウェア市場（用途別）2022-2027年（単位：千台
図 38 アジア太平洋地域は、監視カメラ向けエッジ AI ハードウェア市場で予測期間中に最も高い CAGR を示す
表23 監視カメラ：エッジAIハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（単位：千台）
表24 監視カメラ：エッジAIハードウェア市場、地域別、2022-2027年（単位：千台）
6.4 ROBOTS
6.4.1 産業用ロボットにAIを搭載することで、ロボットの精度や性能を把握することが可能になる
表25 ドローン：エッジAIハードウェア市場、用途別、2018年～2021年（単位：千台）
表26 ドローン：エッジAIハードウェア市場、用途別、2022-2027年（千台）
表27 ロボット：エッジAiハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（単位：千台）
表28 ロボット：エッジAiハードウェア市場、地域別、2022-2027年（千台）
6.5 ウェアラブル
6.5.1 ウェアラブルはアイウェアが主要な市場シェアを占める
表29 ウェアラブル：エッジAiハードウェア市場、用途別、2018年～2021年（単位：千台）
表30 ウェアラブル：エッジAiハードウェア市場（用途別）2022-2027年（単位：千台
図 39 北米が予測期間中にウェアラブル向けエッジ AI 市場を支配する
表31 ウェアラブル：エッジAiハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（千台）
表32 ウェアラブル：エッジAiハードウェア市場、地域別、2022-2027年（千台）
6.6 エッジサーバー
6.6.1 エッジAIサーバーのプロバイダーにとって成長機会を創出する企業・産業分野
表33 エッジサーバー：エッジAiハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（千台）
表34 エッジサーバー：エッジAiハードウェア市場、地域別、2022-2027年（千台）
6.7 スマートスピーカー
6.7.1 スマートホームデバイスを制御するための音声コマンドの利用が市場成長を促進する
表35 スマートスピーカー：エッジAiハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（単位：千台）
表36 スマートスピーカー：エッジAiハードウェア市場、地域別、2022-2027年（千台）
6.8 自動車
6.8.1 半自動運転車と自律走行車が市場の成長を促進する
表37 自動車：エッジAIのハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（千台）
表38 自動車：エッジAIのハードウェア市場、地域別、2022-2027年（千台）
6.9 スマートミラー
6.9.1 小売業におけるスマートミラーの利用拡大が市場成長を促進する
表 39 スマートミラー エッジAIハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（単位：千台）
表 40 スマートミラー エッジAIハードウェア市場、地域別、2022-2027年（単位：千台）
7 エッジ AI ハードウェア市場, 電力消費量別 (Page No. – 103)
7.1 はじめに
図 40 エッジ AI ハードウェア市場、消費電力別
図 41 消費電力 1W 未満のエッジ Ai デバイスが予測期間中に最も高い CAGR を示す
表41 エッジAiハードウェア市場 消費電力別 2018-2021年（千台）
表42 エッジAIハードウェア市場、消費電力別、2022-2027年（千台）
7.2 1w未満
7.2.1 消費電力1W未満のウェアラブルが市場成長を促進する
7.3 1-3 W
7.3.1 1～3Wはスマートフォンが市場を席巻する
7.4 3-5 W
7.4.1 スマートスピーカーが3～5Wの市場をリードする
7.5 5-10 W
7.5.1 監視カメラとドローンの消費電力は5～10ワット
7.6倍以上 10倍未満
7.6.1 自動車やスマートミラーは10W以上の電力を必要とする
8 エッジAIハードウエア市場、プロセッサー別（ページ番号 – 107）
8.1 はじめに
図 42 エッジ AI ハードウェア市場：プロセッサ別
図 43 2027 年、エッジ AI ハードウェア市場で CPU が最大シェアを占める
表43 エッジAIハードウェア市場、プロセッサ別、2018年～2021年（百万台）
表44 エッジAIハードウェア市場、プロセッサ別、2022-2027年（百万台）
8.2 CPU
8.2.1 スマートフォンやスマートスピーカーに搭載されたオンデバイス推論用CPUが市場を押し上げる
8.3 GPU
8.3.1 自動車とロボットがグラフィックス・プロセッシング・ユニットの主要なエンドユーザー産業になる
8.4 アシックス
8.4.1 asicでより高速に実行される固定アプリケーション
8.5 その他
9 エッジAIハードウェア市場, 機能別 (Page No. – 111)
9.1 はじめに
図 44 エッジ AI ハードウェア市場（機能別
図 45 エッジ AI ハードウェア市場は、予測期間中、推論が大きなシェアを占める
表45 エッジAIハードウェア市場 機能別、2018年～2021年（百万台）
表46 エッジAIハードウェア市場 機能別、2022-2027年（百万台）
9.2 トレーニング
9.2.1 結果を推測できるアルゴリズムの開発は、トレーニングにおいて重要な役割を果たす
9.3 INFERENCE
9.3.1 新しい情報を効果的に分析するために開発される効率的な処理装置
10 エッジAIハードウェア市場, 垂直方向別 (ページ番号 – 115)
10.1 はじめに
図 46 エッジ AI ハードウェア市場（垂直方向別
図 47 エッジ AI ハードウェア市場は、予測期間中、家電製品が数量ベースで最大のシェアを占める
表47 エッジAiハードウェア市場、垂直方向別、2018年～2021年（千台）
表48 エッジAIハードウェア市場、垂直方向別、2022年～2027年（千台）
10.2 民生用電子機器
10.2.1 スマートフォンが市場成長を刺激する
表 49 民生用電子機器。エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表 50 民生用電子機器。エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.2.2 スマートフォン
10.2.2.1 AI専用チップセット搭載のスマートフォンは、近い将来、強い需要が見込まれる
10.2.3 ウェアラブル
10.2.3.1 フィットネス＆スポーツ、エンターテイメント＆マルチメディアの分野でウェアラブルの利用が拡大へ
10.2.4 エンターテインメント・ロボット
10.2.4.1 高品質なロボットを手頃な価格で生産することに注力するメーカーが市場成長を後押しする
10.3 スマートホーム
10.3.1 スマートスピーカーが市場成長を支える
51 表 スマートホーム エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表 52 スマートホーム エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.3.2 スマートスピーカー
10.3.2.1 使いやすさと利便性でスマートスピーカーは高齢者にも向いている
10.3.3 スマートカメラ
10.3.3.1 24時間体制のセキュリティ要件が、スマートホームにおけるスマートカメラの採用を急増させる
10.3.4 家庭用ロボット
10.3.4.1 家庭用ロボットで行う芝刈り、床・プール・窓の清掃活動
10.4 自動車・輸送機器
10.4.1 車両とナンバープレートを認識するためのカメラ利用が市場成長を促進する
表53 自動車・輸送：エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表54 自動車・輸送：エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.4.2 自動車
10.4.2.1 AI技術は、自律走行車メーカーから高い需要が見込まれる
10.4.3 監視カメラ
10.4.3.1 監視カメラの主な用途は車数管理とナンバープレート認識と思われる
10.4.4 ロジスティクスロボット
10.4.4.1 宅配便や荷役用途の物流ロボットのニーズが高まり、市場を牽引する
10.5政府
10.5.1 AI搭載の監視カメラの展開が市場成長を後押しする
図 48 監視カメラは予測期間中ドローンよりも大きなシェアを占める
表 55 政府。エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表 56 政府。エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.5.2 監視カメラ
10.5.2.1 警察や救急隊員による行動分析・顔認識アプリケーションの利用が増加し、市場成長率を押し上げる
10.5.3 ドローン
10.5.3.1 容疑者追跡や事故調査にAI搭載ドローンが採用され、市場成長を促進する
10.6 ヘルスケア
10.6.1 ウェアラブルはヘルスケア市場を支配する
表 57 ヘルスケア エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
テーブル 58 ヘルスケア エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.6.2 医療用ロボット
10.6.2.1 患者への感染リスクの最小化
10.6.3 ウェアラブル
10.6.3.1 患者の遠隔監視に重要な役割を果たす
10.7 産業用
10.7.1 産業用マシンビジョンカメラは市場の成長を促進する
図 49 エッジ AI ハードウェア市場は、予測期間中に産業用ロボットが最も高い成長を記録する
表 59 産業用。エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表 60 産業用。エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.7.2 産業用ロボット
10.7.2.1 生産のスピードアップ、生産性の向上、製品コストの削減を目的としたロボット導入の増加による市場の活性化
10.7.3 ドローン
10.7.3.1 検査プロセスの自動化、時間の節約、正確な結果を提供するためのドローンの利用が増加し、市場の成長を加速させる
10.7.4 mvカメラ
10.7.4.1 機械の不具合を迅速に検出し、生産停止時間の最小化に貢献する。
10.8 航空宇宙・防衛
10.8.1 サービスロボットの利用拡大が市場成長を押し上げる
表61 航空宇宙・防衛：エッジAIのハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（千台）
表62 航空宇宙・防衛：エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.9建設
10.9.1 建設、改修、解体作業におけるaiロボットの使用拡大が市場成長を支える
表63 建設業：エッジAiハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（千台）
表64 建設業：エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022年～2027年（千台）
10.9.2 サービスロボット
10.9.2.1 インフラ開発プロジェクトがサービスロボットの高い需要を目撃する
10.9.3 ドローン
10.9.3.1 土工管理、プロジェクト計画、測量用途でのドローン使用の増加が市場成長を支える
10.1 その他
表 65 その他 エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表 66 その他 エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
10.10.1 監視カメラ
10.10.1.1 強盗やテロの脅威が増加し、監視カメラへの要求が高まる
10.10.2 プロフェッショナルサービスロボット
10.10.2.1 業務用ロボットの主なエンドユーザーは小売店、レストラン、アミューズメントパーク、空港
10.10.3 ウェアラブル
10.10.3.1 企業によるオンジョブトレーニングのためのウェアラブル使用の増加が市場成長を促進する
10.10.4 スマートミラー
10.10.4.1 アパレル業界における仮想試着室の出現が市場成長を支える
10.10.5 エッジサーバ
10.10.5.1 エッジAIへの要求を生み出すための農作業の効率化の必要性
10.10.6 ドローン
10.10.6.1 農作物のモニタリングにドローンを採用する動きが急増し、市場成長を押し上げる
11 エッジ AI ハードウェア市場, 地域別 (Page No. – 134)
11.1 はじめに
図 50 エッジ AI ハードウェア市場（地域別
表67 エッジAIのハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（百万台）
表68 エッジAIハードウェア市場、地域別、2022-2027年（百万台）
11.2 北米
図 51 北米におけるエッジ AI ハードウェア市場のスナップショット
表69 北米：エッジAIハードウェア市場：デバイス別、2018年～2021年（千台）
表70 北米：エッジAIハードウェア市場：デバイス別、2022-2027年（千台）
表71 北米：エッジAIハードウェア市場 国別、2018年～2021年（千台）
表 72 北米：エッジ AI ハードウェア市場 国別、2022 年～2027 年（単位：千台）
11.2.1 米国
11.2.1.1 ML＆AIソリューションの大規模導入がエッジAIハードウェアの需要を加速させる
11.2.2 カナダ
11.2.2.1 AIスタートアップの活発な活動が市場プレイヤーの成長機会を創出する
11.2.3 メキシコ
11.2.3.1 急成長する北米のスマートフォン市場が、エッジAIベンダーのビジネスチャンスを創出する
11.3 欧州
図 52 欧州のエッジ AI ハードウェア市場のスナップショット
表73 ヨーロッパ：エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
表74 ヨーロッパ：エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
表 75 ヨーロッパ：エッジ AI ハードウェア市場 国別、2018 年～2021 年（千台）
表 76 ヨーロッパ：エッジ AI ハードウェア市場 国別、2022 年～2027 年（千台）
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 活発な自動車産業が市場成長を後押しする
11.3.2 イギリス
11.3.2.1 政府が発表した国家AI戦略が市場成長を支える
11.3.3 フランス
11.3.3.1 AIを活用した監視システムへの強い需要が、エッジAIハードウェアの要件を促進する
11.3.4 ヨーロッパのその他の地域（ロー）
11.4 アジア太平洋地域（Asia Pacific）
図 53 アジア太平洋地域のエッジ Ai ハードウェア市場のスナップショット
表77 アジア太平洋地域：エッジAiハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（千台）
表78 アジア太平洋地域：エッジAiハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（千台）
表79 アジア太平洋地域：エッジAiハードウェア市場 国別、2018年～2021年（千台）
表80 アジア太平洋地域：エッジAIハードウェア市場、国別、2022-2027年（単位：千台）
11.4.1 中国
11.4.1.1 自動車・運輸部門の活況が市場成長を押し上げる
11.4.2 日本
11.4.2.1 ロボット、ICT、自動車産業が市場成長を促進する
11.4.3 南朝鮮
11.4.3.1 政府によるAIへの巨額の投資が市場成長を促進する
11.4.4 その他のアジア太平洋地域
11.5 その他の地域(列)
表 81 ロウ: エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2018年～2021年（単位：千台）
TABLE 82 ROW: エッジAIハードウェア市場、デバイス別、2022-2027年（単位：千台）
表 83 ロウ: エッジAIハードウェア市場、地域別、2018年～2021年（単位：千台）
表84 ロウ: エッジAIハードウェア市場、地域別、2022-2027年（単位：千台）
11.5.1 中東・アフリカ（Mea)
11.5.1.1 MEAではサウジアラビア、イスラエル、南アフリカが市場成長を促進させる
11.5.2 南米
11.5.2.1 ITセキュリティへの高い投資が市場成長を加速させる
12 競争力のあるランドスケープ (Page No. – 153)
12.1 はじめに
12.2 主要プレイヤーが採用した戦略
表 85 主要企業が2019年から2022年にかけて主要な成長戦略として製品投入を採用した。
12.3 市場シェア分析、2021年
表86 エッジAiハードウェア市場：競争の度合い（2021年
図54 エッジAiハードウェア市場における主要企業の市場シェア（2021年
表87 エッジAiハードウェア市場ランキング分析（2021年
12.4 収益の分析
図 55 主要企業の 3 年間の収益分析、2019-2021 年 (10億米ドル)
12.5 企業評価クワドラント
12.5.1 STARS
12.5.2 パーベイシブ・プレーヤー
12.5.3 エマージングリーダー
12.5.4 参加者
図 56 エッジ Ai ハードウェア市場（主要プレイヤー）。評価クワドラント、2021年
表 88 会社のフットプリント
表 89 各社のデバイスフットプリント
表 90 各社のバーティカル・フットプリント
表 91 各社の地域別フットプリント
12.6 スタートアップ／中小企業（SME）評価象限
12.6.1 プログレッシブ企業
12.6.2 レスポンシブ企業
12.6.3 ダイナミック企業
12.6.4 スタートブロック
図 57 エッジ AI ハードウェア市場（SME）。評価クワドラント、2021年
表 92 エッジ Ai ハードウェア市場：主要スタートアップ/SM 一覧
12.7 競争のシナリオとトレンド
12.7.1 製品発売
表93 エッジAiハードウェア市場：製品発売数（2019年1月～2022年9月
12.7.2 DEALS
表94 エッジAiハードウェア市場：案件数（2019年1月～2022年9月
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：SE 7017
