 | • レポートコード：MRCLC5DE1007 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年11月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
本市場レポートは、技術別（シングルコアCPU SoCおよびデュアルコアCPU SoC）、用途別（セキュリティ、自動車電子、スマートホーム、民生用電子機器、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に、2031年までのグローバルAI SoC市場の動向、機会、予測を網羅しています。
AI SoC市場の動向と予測
AI SoC技術は、初期のシングルコアCPU SoCから、優れた演算能力と高いエネルギー効率を備えた今日の高度に進化したマルチコアCPU SoCへと、劇的な変化を遂げてきた。これらの進展により、従来の14nmや10nmプロセスよりも先進的な製造プロセスノードを採用することで、消費電力のさらなる削減と性能向上が実現されている。 現在、最新の開発では7nmや5nmといったノードが採用されており、高度な処理能力を実現している。
AI SoC市場における新興トレンド
AI、機械学習、半導体技術の進歩が融合したことで、AI SoC市場は急速に成長している。この分野における5つの主要な新興トレンドは以下の通りである：
• AI専用ハードウェア（AIアクセラレータ）の組み込み：GoogleのTPU（Tensor Processing Unit）やQualcommのHexagon DSP（Digital Signal Processor）のような専用ハードウェアアクセラレータを実装するSoCが増加しています。これらのアクセラレータはAIワークロードの実行を最適化し、処理の遅延を低減します。
• エッジAI処理：AIアプリケーションにおける迅速な意思決定の必要性が高まる中、処理はクラウドベースのシステムからエッジデバイスへ移行しています。 エッジコンピューティング向けに設計されたAI SoCは、自動運転車、IoT、産業オートメーションなどのアプリケーションにおいて、リアルタイムかつ低遅延の性能を実現します。
• 5GとAI SoCの統合：5Gネットワークの展開に伴い、5GモデムとAI SoCの緊密な統合が推進されています。この統合によりデータ転送速度が向上し、リアルタイム拡張現実（AR）、強化されたモバイル体験、自律システムなどのアプリケーションを支えます。
• エネルギー効率の高いAI SoC：AI駆動アプリケーションの普及に伴い、消費電力は重要な課題となっている。企業は性能を損なわずに消費電力を削減するため、7nmや5nmプロセスといった先進的な製造技術と動的電圧スケーリングを組み合わせた、よりエネルギー効率の高いAI SoCを開発している。
• AI搭載セキュリティ機能：セキュリティ脅威が複雑化する中、AI SoCにはAIを活用したセキュリティ機能が組み込まれている。 これらのSoCはリアルタイムの脅威や異常を検知し、サイバーセキュリティ対策を実装でき、自動車やスマートホーム向けアプリケーションに不可欠である。
これらの新興トレンドは、AIアプリケーション向け専用ハードウェアの重要性増大、エッジ処理への移行、省電力かつセキュアなAI SoCへの需要拡大を浮き彫りにしている。こうした変化がAI SoC市場を再構築し、複数分野にわたるイノベーションを推進している。
AI SoC市場：産業の可能性、技術開発、コンプライアンス上の考慮事項
人工知能と半導体技術の進歩に伴い、AI SoC分野は急速に進化している。この市場を導く重要な要素は、技術の潜在的可能性、破壊的革新の度合い、現在の技術成熟度、規制コンプライアンスである。
• 技術的可能性：AI SoCは機械学習やAI機能をチップ内に直接組み込めるため、大きな可能性を秘めている。 これにより遅延が解消され、消費電力が削減され、クラウドコンピューティングへの依存度が低下するため、スマートフォン、自動運転車、IoTシステムなどのエッジデバイス上でAIアプリケーションがより効果的かつ応答性高く動作します。
• 高い破壊的革新性：AI SoCは従来のコンピューティングアーキテクチャを破壊する可能性を秘めています。リアルタイムAI処理を可能にし、自動化、パーソナライゼーション、意思決定の向上を通じて、家電、医療、自動車などの産業に革新をもたらしています。
• 現在の技術成熟度：AI SoC技術は中程度の成熟度に達している。NVIDIA、Qualcomm、Appleなどの主要企業が先進チップを開発しているが、超高効率処理とAIモデルの最適化にはさらなる研究と改良が必要である。
• 規制順守：AI SoCは自動運転などの重要アプリケーションで使用されるため、安全基準やデータプライバシー法を含む業界規制への準拠が不可欠である。規制当局はAI技術の倫理的導入に注力しており、これが設計と実装に影響を与えている。
AI SoCは市場に大きな影響を与えようとしているが、技術成熟度と規制順守に関連する課題は依然として残っている。
主要プレイヤーによるAI SoC市場の最近の技術開発
AI SoC市場は競争が激しく、NVIDIA、Qualcomm、Intel、MediaTek、Apple、Broadcom、Samsung、ARMなどの主要プレイヤーがAI駆動型イノベーションの限界を押し広げている。これらの主要プレイヤーによる最近の開発動向は以下の通り：
• NVIDIA：エッジAIコンピューティング向け新製品「Jetson AGX Orin」のリリースにより、製品ポートフォリオを拡充。高速GPUとAIアクセラレータを搭載し、高効率なリアルタイムAI処理を実現することで、ロボット、自動車産業、医療分野を変革している。
• クアルコム：クアルコムの最新Snapdragon 8 Gen 3 SoCは、Hexagon AIエンジンによるAI処理機能を備え、モバイルおよび自動車体験を向上させます。Snapdragon X75モデムは内蔵5G機能により、スマートシティや自動運転車を含む様々な分野でシームレスなAI駆動アプリケーションを実現します。
• インテル：インテルの第4世代Xeon Scalableプロセッサは、データセンターワークロード向けに設計されたAI専用アクセラレータとの統合性を向上させています。 またIntelは、クラウドおよびエッジコンピューティング向けのHabana Labs AIプロセッサを開発中であり、AI/MLワークロードの性能を向上させます。
• MediaTek: MediaTekはDimensity 9200チップセットにより、モバイルデバイス向けAI機能の進化を継続しています。これらのAI SoCは、画像処理、顔認識、ゲーム向けのAIプロセッサを内蔵し、モバイルおよび民生電子機器アプリケーションの新たな基準を確立しています。
• Apple：Appleは専用AI/MLコア（Neural Engine）を搭載したM1およびM2チップでAI SoCの限界を押し広げている。これらのチップはMacBook、iPad、その他のAppleハードウェアを駆動し、画像認識、音声処理、拡張現実など様々なアプリケーション向けに強化されたAI/ML機能を提供する。
• Broadcom：Broadcomの最新のAI SoC開発は、IoTおよび自動車分野向けの接続性とセキュリティ機能に焦点を当てている。 同社の先進的なSoCソリューションは、AIとBluetoothおよびWi-Fi技術を統合し、スマートデバイス向けに低消費電力かつ高性能な機能を提供している。
• Samsung: SamsungはExynosチップセットによるAI統合を進化させており、主にモバイルデバイスに焦点を当てている。Exynos 2200 SoCは、統合されたAMD RDNA 2 GPUと組み合わせることで、モバイルアプリケーション向けのAI駆動型グラフィックスおよび画像処理を加速し、AIスマートフォンの新たな基準を確立している。
• ARM：ARMがNeoverseアーキテクチャとAI専用コアへの継続的な投資を行うことで、企業はより効率的で電力最適化されたAI SoCを設計できるようになりました。ARMベースのSoCはエッジデバイス、IoT、自動車アプリケーションの成長を牽引し、AI SoCエコシステムをさらに拡大しています。
これらの進展は、AIアクセラレータ、エッジコンピューティング、エネルギー効率、5Gなどの新興技術との統合に重点を置きながら、AI SoC市場が急速に進化していることを示しています。
AI SoC市場の推進要因と課題
AI SoC市場は、技術進歩と様々な産業における新たなユースケースにより急成長を遂げています。しかし、この市場を形成する推進要因と課題の両方が存在します。
AI SoC市場を推進する要因には以下が含まれます：
• AIおよびMLアプリケーションの需要増加：医療、自動車、民生用電子機器などの産業にAIおよび機械学習技術が浸透するにつれ、AI SoCの需要が高まっています。 これらのチップはより高速で効率的な処理を可能にし、AI搭載デバイスの普及を促進している。
• 半導体技術の微細化：14nmから7nm、さらに5nmへのプロセスノード移行など、半導体製造技術の進歩により、より小型で効率的なAI SoCが実現している。この微細化により、より高性能かつ省電力なデバイスが実現している。
• 自動運転車の成長：自動運転技術は膨大なデータをリアルタイム処理するため、AI SoCに大きく依存している。自動運転車の普及拡大に伴い、複雑なAIアルゴリズムをサポートできる高度で高性能なAI SoCの需要が高まっている。
• エッジコンピューティングとIoTの成長：IoTデバイスの増加に後押しされたエッジコンピューティングへの移行は、データをローカルで処理できるAI SoCの需要を牽引している。 これにより、スマートホーム、医療、産業オートメーションなどの分野で遅延が削減され、リアルタイム意思決定が向上します。
AI SoC市場の課題には以下が含まれます：
• 高額な開発コスト：先進的なAI SoCの開発には多額の投資が必要であり、新規参入障壁が高く、開発サイクルが長期化します。
• 消費電力と放熱：半導体技術の進歩にもかかわらず、AI SoCは依然として消費電力と放熱の課題に直面している。AIワークロードが増加する中、エネルギー効率を維持しつつ過熱を防ぐことは重要な課題である。
• AIアプリケーションのセキュリティ問題：AI SoCがスマートホーム、自動運転車、医療などのアプリケーションに統合されるにつれ、データプライバシーへの懸念が高まっている。継続的な普及を維持するためには、AI SoCがサイバー脅威や脆弱性から自由であることを保証することが不可欠である。
AIアプリケーションへの高い需要、半導体の技術進歩、自律システムとIoTの拡大により、AI SoC市場は急速に成長している。しかし、継続的な成功を確実にするためには、高い開発コスト、電力効率、セキュリティ懸念に関連する課題に対処しなければならない。
AI SoC企業一覧
市場における企業は、提供する製品の品質に基づいて競争している。 主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略によりAI SoC企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるAI SoC企業の一部は以下の通り。
• Nvidia
• Qualcomm
• Intel
• Mediatek
• Broadcom
• Apple
AI SoC市場：技術別
• 技術成熟度：シングルコアSoCは単純なアプリケーションには成熟しているが、複雑なAIタスクには未対応である。一方、デュアルコアSoCは並列処理を必要とするAIタスクに適しており、スマートデバイス、自動車AI、エッジコンピューティング分野で競争力が高い。デュアルコアSoCは機密性の高いAIアプリケーションで使用されるため、規制要件もより厳格である。
• 破壊的革新の可能性：シングルコアSoCはAI機能が限定的であり、主に低消費電力・コスト重視の市場で使用される。一方、デュアルコアSoCはAIタスク実行のための並列処理を向上させ、画像認識や自律システムなどリアルタイム動作を必要とするデータ処理やアプリケーションに適している。シングルコアSoCは破壊的革新の可能性が低い単純なアプリケーションで支配的である一方、デュアルコアSoCは自動車AIやエッジコンピューティングの成長を牽引する可能性が高い。
• 競争激化と規制対応：AI SoC市場は、特にデュアルコアSoCにおいて競争が激化している。AI需要の急拡大に対応するため各社が競合しているためだ。デュアルコアSoCは、データプライバシーやエネルギー効率においてより厳しい規制対応が求められる。特にAI中心のアプリケーションでは顕著である。一方、シングルコアSoCは規制が比較的緩やかで、高度なAI分野における競争や成長機会は限定的である。
技術別AI SoC市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• シングルコアCPU SoC
• デュアルコアCPU SoC
アプリケーション別AI SoC市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• セキュリティ
• 自動車電子
• スマートホーム
• 民生用電子機器
• その他
地域別AI SoC市場 [2019年から2031年までの価値]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
• AI SoC技術における最新動向と革新
• 企業／エコシステム
• 技術タイプ別戦略的機会
グローバルAI SoC市場の特徴
市場規模推定：AI SoC市場規模の推定（単位：10億ドル）。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）を各種セグメントおよび地域別に分析。
セグメント分析：グローバルAI SoC市場規模における技術動向を、アプリケーションや技術などの各種セグメント別に、価値および出荷数量の観点から分析。
地域別分析： 北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のグローバルAI SoC市場における技術動向の分析。
成長機会：グローバルAI SoC市場の技術動向における、異なるアプリケーション、技術、地域別の成長機会の分析。
戦略的分析：グローバルAI SoC市場の技術動向におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します
Q.1. 技術別（シングルコアCPU SoCとデュアルコアCPU SoC）、アプリケーション別（セキュリティ、自動車電子、スマートホーム、民生用電子機器、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、グローバルAI SoC市場の技術動向において最も有望な潜在的高成長機会は何か？
Q.2. どの技術セグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 異なる技術のダイナミクスに影響を与える主な要因は何か？ グローバルAI SoC市場におけるこれらの技術の推進要因と課題は？
Q.5. グローバルAI SoC市場における技術トレンドに対するビジネスリスクと脅威は何か？
Q.6. グローバルAI SOC市場におけるこれらの技術の新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？
Q.7. この市場で破壊的イノベーションを起こす可能性のある技術はどれですか？
Q.8. グローバルAI SOC市場の技術トレンドにおける新たな進展は何ですか？これらの進展を主導している企業はどこですか？
Q.9. グローバルAI SoC市場における技術トレンドの主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを実施しているか？
Q.10. このAI SoC技術領域における戦略的成長機会は何か？
Q.11. 過去5年間にグローバルAI SoC市場の技術トレンドにおいてどのようなM&A活動が行われたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 技術動向
2.1: 技術背景と進化
2.2: 技術とアプリケーションのマッピング
2.3: サプライチェーン
3. 技術成熟度
3.1. 技術の商業化と成熟度
3.2. AI SoC技術の推進要因と課題
4. 技術動向と機会
4.1: AI SoC 市場機会
4.2: 技術動向と成長予測
4.3: 技術別技術機会
4.3.1: シングルコア CPU SoC
4.3.2: デュアルコア CPU SoC
4.4: アプリケーション別技術機会
4.4.1: セキュリティ
4.4.2: 自動車電子
4.4.3: スマートホーム
4.4.4: 民生用電子機器
4.4.5: その他
5. 地域別技術機会
5.1: 地域別グローバルAI SoC市場
5.2: 北米AI SoC市場
5.2.1: カナダAI SoC市場
5.2.2: メキシコAI SoC市場
5.2.3: 米国AI SoC市場
5.3: 欧州AI SoC市場
5.3.1: ドイツAI SoC市場
5.3.2: フランスAI SoC市場
5.3.3: 英国AI SoC市場
5.4: アジア太平洋地域（APAC）AI SoC市場
5.4.1: 中国AI SoC市場
5.4.2: 日本のAI SoC市場
5.4.3: インドのAI SoC市場
5.4.4: 韓国のAI SoC市場
5.5: その他の地域（ROW）のAI SoC市場
5.5.1: ブラジルのAI SoC市場
6. AI SoC技術における最新動向と革新
7. 競合分析
7.1: 製品ポートフォリオ分析
7.2: 地理的展開範囲
7.3: ポーターの5つの力分析
8. 戦略的示唆
8.1: 示唆点
8.2: 成長機会分析
8.2.1: 技術別グローバルAI SoC市場の成長機会
8.2.2: 用途別グローバルAI SoC市場の成長機会
8.2.3: 地域別グローバルAI SoC市場の成長機会
8.3: グローバルAI SoC市場における新興トレンド
8.4: 戦略的分析
8.4.1: 新製品開発
8.4.2: グローバルAI SoC市場の生産能力拡大
8.4.3: グローバルAI SoC市場における合併・買収・合弁事業
8.4.4: 認証とライセンス
8.4.5: 技術開発
9. 主要企業の企業プロファイル
9.1: NVIDIA
9.2: Qualcomm
9.3: Intel
9.4: MediaTek
9.5: Broadcom
9.6: Apple
9.7: Samsung
9.8: ARM
1. Executive Summary
2. Technology Landscape
2.1: Technology Background and Evolution
2.2: Technology and Application Mapping
2.3: Supply Chain
3. Technology Readiness
3.1. Technology Commercialization and Readiness
3.2. Drivers and Challenges in AI SoC Technology
4. Technology Trends and Opportunities
4.1: AI SoC Market Opportunity
4.2: Technology Trends and Growth Forecast
4.3: Technology Opportunities by Technology
4.3.1: Single-Core CPC SoC
4.3.2: Dual-Core CPU SoC
4.4: Technology Opportunities by Application
4.4.1: Security
4.4.2: Automotive Electronics
4.4.3: Smart Home
4.4.4: Consumer Electronics
4.4.5: Others
5. Technology Opportunities by Region
5.1: Global AI SoC Market by Region
5.2: North American AI SoC Market
5.2.1: Canadian AI SoC Market
5.2.2: Mexican AI SoC Market
5.2.3: United States AI SoC Market
5.3: European AI SoC Market
5.3.1: German AI SoC Market
5.3.2: French AI SoC Market
5.3.3: The United Kingdom AI SoC Market
5.4: APAC AI SoC Market
5.4.1: Chinese AI SoC Market
5.4.2: Japanese AI SoC Market
5.4.3: Indian AI SoC Market
5.4.4: South Korean AI SoC Market
5.5: ROW AI SoC Market
5.5.1: Brazilian AI SoC Market
6. Latest Developments and Innovations in the AI SoC Technologies
7. Competitor Analysis
7.1: Product Portfolio Analysis
7.2: Geographical Reach
7.3: Porter’s Five Forces Analysis
8. Strategic Implications
8.1: Implications
8.2: Growth Opportunity Analysis
8.2.1: Growth Opportunities for the Global AI SoC Market by Technology
8.2.2: Growth Opportunities for the Global AI SoC Market by Application
8.2.3: Growth Opportunities for the Global AI SoC Market by Region
8.3: Emerging Trends in the Global AI SoC Market
8.4: Strategic Analysis
8.4.1: New Product Development
8.4.2: Capacity Expansion of the Global AI SoC Market
8.4.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global AI SoC Market
8.4.4: Certification and Licensing
8.4.5: Technology Development
9. Company Profiles of Leading Players
9.1: NVIDIA
9.2: Qualcomm
9.3: Intel
9.4: MediaTek
9.5: Broadcom
9.6: Apple
9.7: Samsung
9.8: ARM
| ※AI SoC（AI System on Chip）は、人工知能（AI）機能を搭載したシステムオンチップのことを指します。これは、プロセッサ、メモリ、周辺機器、さらには通信機能を一つのチップ上に統合したもので、高速かつ効率的にAI処理を行うことができます。AI SoCは特に、モバイルデバイスやIoT機器、自動運転車、ロボティクスなど、多様な分野で用いられています。 まず、AI SoCの基本的な概念について説明します。従来のプロセッサは主にCPU（中央処理装置）やGPU（グラフィックス処理装置）を中心に設計されていましたが、AIの発展に伴い、特にディープラーニングのアルゴリズムが普及する中で、より効率的に計算を行うための専用のハードウェアが求められるようになりました。その結果、AI SoCが注目されるようになりました。AI SoCは、さまざまなAIアルゴリズムに最適化されたアーキテクチャを持っており、並列処理能力が高く、消費電力を抑えながらも高性能を実現しています。 AI SoCの種類には、主に以下のようなものがあります。最初に挙げられるのは、ディープラーニング処理専用のチップであるTPU（Tensor Processing Unit）です。続いて、FPGA（Field Programmable Gate Array）やASIC（Application Specific Integrated Circuit）もAI SoCの一部として分類されます。FPGAは、ユーザーのニーズに応じてハードウェアの構成を変更できる柔軟性を持っているのが特徴です。一方、ASICは特定の用途に特化した設計がされており、高い性能を発揮しますが、柔軟性はなく、一度作成すると変更が難しいのが一般的です。また、GPUも広義にAI SoCに含まれることがあります。GPUは、多くのコアを持っており、膨大な並列計算が必要なAIタスクに対して非常に適しています。 AI SoCの用途は非常に多岐にわたります。モバイルデバイスでは、スマートフォンやタブレットに搭載され、画像認識や音声認識などの機能を支えています。また、IoT機器においては、限られたリソースの中でAIアルゴリズムを実行するためにAI SoCが活用されています。さらに、自動運転車やドローンではリアルタイムでのデータ処理が求められるため、AI SoCの必要性が高まっています。ロボティクスやスマートホームデバイスでも、AI機能を実現するためにAI SoCが利用されています。 AI SoCに関連する技術としては、まず機械学習や深層学習のアルゴリズムがあります。これらのアルゴリズムを効率的に実行するためには、ハードウェアの最適化が不可欠です。また、エッジコンピューティングの進展もAI SoCの重要な側面です。データをクラウドに送ることなく、デバイス側で直接処理を行うことで、レスポンスの向上やプライバシーの保護が可能になります。これにより、AI SoCはリアルタイム性や効率性に優れたソリューションを提供しています。 AI SoCは、今後ますます多様な分野での利用が進むと予想されます。AI技術が進化する中で、要求される処理能力や効率も増大していくため、AI SoC自体もその発展とともに進化していくことが期待されます。デバイスの小型化、高性能化、低消費電力化が進む中で、AI SoCはその中心的な役割を果たすでしょう。これまで以上に多くの場所でAIが利用される時代が来る中、AI SoCはその基盤を支える重要な技術として、今後の発展に寄与していくと考えられています。 |
