世界のニューロモルフィックチップ市場規模は、2025年には3億5000万米ドルと評価され、2026年の5億4000万米ドルから2034年には160億3000万米ドルに成長すると予測されており、2026年から2034年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は52.94%です。
現在の深層学習技術と関連ハードウェアは、ムーアの法則の経済性など、いくつかの課題に直面しており、AI分野でスタートアップ企業が競争するのは非常に困難で、競争が制限されています。データオーバーフローは、現在のメモリ技術を制約要因にしています。また、計算能力に対する需要の指数関数的な増加は、各アプリケーションにとって熱の壁を生み出しています。一方で、市場は、ロボットや自動車向けに、より高度なリアルタイム音声認識・翻訳性能、リアルタイム動画理解、リアルタイム知覚を求めています。多くのアプリケーションは、センシングとコンピューティングを組み合わせた、より高度なインテリジェンスを必要としています。
これらの大きな障壁が、スタートアップ企業が差別化を図るための新たな技術パラダイムを生み出すという変革をもたらしました。これにより、新興メモリ技術から得られるメリットを活用し、帯域幅、データ、電力効率を大幅に向上させることが可能になりました。最新のパラダイムはニューロモルフィックアプローチであり、これはイベントベースのアプローチで、クロックステップごとに計算を行うのではなく、必要な場合にのみ計算が行われます。この方式は、電力消費の激しいAIアルゴリズムを実行する上で不可欠な、大幅な省エネルギーを実現します。これが、AI技術の次のステップとして有力視されているニューロモルフィックチップの利用を促進しています。
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人工知能（AI）への企業投資は大幅に増加しており、チップ市場はますます注目を集めている。エンドユーザーは現在多くのアプリケーションを採用しており、今後さらに多くの新しいアプリケーションが登場すると予想されている。CPUとAIアクセラレータは現在、AIアプリケーションに利用可能な半導体である。CPUは計算能力に限界があるため、AIアクセラレータが市場を席巻している。特定用途向け集積回路（ASIC）、GPU、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）はすべて、現在市場に出回っているAIアクセラレータである。GPUは多数の並列処理コアを搭載しているため、AIのトレーニングと推論処理において大きな優位性を持つ。しかし、GPUは消費電力が非常に大きいため、将来的に持続可能な利用は難しい。
しかし、性能は劣るものの、最新のFPGAはGPUよりも10倍も電力効率が高い可能性がある。FPGAエネルギー効率が最優先されるアプリケーションでは代替として使用できます。ASIC は、AI アクセラレータの中で最高のパフォーマンス、最低の消費電力、および効率性を示します。AI の研究開発は、主にディープ ニューラル ネットワークと AI アクセラレータの改善と活用に焦点を当てています。AI は、ほぼリアルタイムのデータ分析の生成に依存しています。ニューロモルフィック コンピューティングは、脳機能の特定の側面を模倣することで、このギャップを埋めることを目的としています。ニューロンとシナプスをシミュレートする計算とメモリを組み合わせたこの脳にヒントを得たアーキテクチャは、次世代 AI システムの要件を満たす可能性があります。
現在のコンピュータは、大量のデータを処理するために必要な電力によって大きく制限されています。しかし、生物の神経系は、はるかに少ない電力で、複雑な方法で大量の情報を処理します。神経系における電力節約は、時間と空間におけるハードウェアリソースの疎な利用によって実現されています。現実世界の多くの問題は電力制限があり、膨大な量のデータを処理する必要があるため、ニューロモルフィックチップは大きな可能性を秘めています。人間の脳の構造は、学習や新しいタスクに取り組むにつれて生涯を通じて変化します。これは神経可塑性と呼ばれる現象です。ニューロモルフィックチップのエンジニアは、神経可塑性の概念を電子機器に統合しています。
2020 年 3 月、インテルは、約 1 億個のニューロンの計算能力を提供する、最も強力で最新のニューロモルフィック研究システムである Pohoiki Springs の準備が整ったことを発表しました。クラウドベースのシステムは、インテル ニューロモルフィック研究コミュニティ (INRC) のメンバーが利用でき、ニューロモルフィック研究を拡張して、より重要で複雑な問題を解決します。このシステムは、それぞれ 32 個のチップを搭載した 24 枚の Nahuku ボードで構成され、合計 768 個の Loihi チップが統合されています。Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE) などの複数のプログラムが出現しており、アーキテクチャ、ハードウェア、シミュレーションにおける重要な技術開発活動を調整するための学際的なアプローチをサポートしています。SyNAPSE の最初のフェーズでは、生物システムに見られるように 2 つのニューロン間の接続強度を変化させることができるナノメートル スケールの電子シナプス コンポーネントが開発され、システム全体のアーキテクチャをサポートするコア マイクロ回路でこれらのシナプス コンポーネントの有用性がシミュレートされました。
ニューロモルフィックチップの設計は、生物の神経系の一部をモデル化するという目標に基づいています。その目的は、神経系の計算機能、特に認知タスクや知覚タスクを効率的に解決する能力を再現することです。これを実現するには、ニューロン数とシナプス結合数に関して十分な複雑さを持つネットワークをモデル化する必要があります。脳とその学習能力、そして特定の課題への適応能力は、依然として基礎的な神経科学研究の対象となっています。高度に集積されたアナログ回路アレイ、複雑なインターフェース、そして物理的な標準セル設計の難しさや落とし穴は、標準的なツールを限界まで押し上げる可能性があります。これは、ほとんどのニューロモルフィックハードウェア設計に共通する要因かもしれません。したがって、非標準的な設計フローやカスタムツールの開発は、設計プロセス全体にとって不可欠です。
さらに、アナログ回路はミスマッチ効果により複数のパラメータ偏差が生じやすく、目標動作点に到達するためには追加のキャリブレーションが必要です。個々のコンポーネントは従来のシミュレーション手法で単体テストできる場合が多いものの、パラメータ間の相互依存性や誤差伝播のため、回路全体の機能評価能力は限られています。特に、高次元パラメータ空間を持つ複雑な回路では、多次元的な依存関係の解決が困難になる場合があります。したがって、このような複雑な回路の検証は大きな課題となります。
大学レベルでは、ニューロモルフィックチップを製造するための新しい技術が試験されている。
エンドユーザー産業別に見ると、世界のニューロモルフィックチップ市場は、金融サービスおよびサイバーセキュリティ、自動車（ADAS/自動運転車）、産業（IoTエコシステム、監視、ロボット）、家電製品、その他のエンドユーザー産業（医療、宇宙、防衛など）に分類されます。家電製品が最大の市場シェアを占め、予測期間中に年平均成長率（CAGR）45.7%で成長すると予測されています。家電業界では、ニューロモルフィックコンピューティングが、これらの目標を達成するための高性能コンピューティングと超低消費電力を実現する有望なツールとして認識されています。たとえば、AlexaやSiriなどのAIサービスは、音声コマンドや質問を解析して応答するために、インターネットを備えたクラウドコンピューティングに依存しています。ニューロモルフィックチップは、さまざまなセンサーやデバイスがインターネット接続を必要とせずにインテリジェントに動作することを可能にする可能性を秘めています。スマートフォンは、ニューロモルフィックコンピューティング導入のきっかけになると予想されています。生体認証などのいくつかの操作は、電力消費が大きく、データ集約型です。たとえば、音声認識では、音声データはクラウドで処理され、その後スマートフォンに返されます。
さらに、人工知能（AI）にはより多くの計算能力が必要です。しかし、低消費電力のニューロモルフィックコンピューティングは、現在クラウド上で動作しているアプリケーションを、将来的にスマートフォンのバッテリーを大幅に消耗させることなく、スマートフォン上で直接実行できるようにすることを可能にするでしょう。膨大な冷却と電力を必要とするクラウドシステムにAIタスクを委ねるのではなく、ニューロモルフィックコンピューティングの低消費電力性により、これらのタスクはスマートフォン、タブレット、ドローン、ウェアラブルなどのハードウェアで実行できる可能性があります。ニューロモルフィックコンピューティングは、コンピューティングがエンドツーエンドのシステム設計問題となる、大規模な統合型協調技術産業につながる可能性があります。上記すべての要因が市場の成長を促進しています。
産業分野は2番目に大きな市場です。ニューロモルフィックチップは、さまざまなIoTユーザーインターフェースやセンサーに関わる画像、音声、信号データを効率的に処理できます。また、これらのチップはサーバーレベルまで拡張可能であり、ハイブリッドアーキテクチャを必要とするIoTシナリオにメリットをもたらす可能性があります。人工ニューラルネットワークは、ロボット制御や機械学習から画像認識やゲームプレイまで、幅広いソリューションで広く利用されています。その効果は高いものの、生物学的ニューロンの非常に単純化されたモデルに基づいています。神経科学はより正確なモデルを提供していますが、現状ではコンピュータに実装するのは非常に複雑です。そのため、科学者や産業界は、より脳のような計算をサポートする代替コンピュータアーキテクチャを開発しています。ニューロモルフィック技術の利用は、ロボットに必要な電力消費量の削減にもつながると期待されており、これはニューロモルフィック技術の主要な目標の一つです。これらの要因すべてが市場の成長に貢献しています。
北米は最大の市場シェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）46.7%で成長すると予測されています。インテルやIBMなど、市場を牽引する主要企業のいくつかは北米に拠点を置いています。政府の取り組み、投資家の活動、その他の要因により、ニューロモルフィックチップ市場は同地域で拡大しています。北米市場の成長を支える重要な要因の一つは、政府機関がニューロモルフィックコンピューティングに強い関心を示していることです。
一方、カナダ政府はAI技術に注力しており、これは今後数年間でニューロモルフィックコンピューティングの成長機会を切り開くものと期待されている。
ヨーロッパは2番目に大きな地域です。2030年までに3億6000万米ドルの市場規模に達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は48.9%です。政府の取り組みやベンダーの投資などにより、ヨーロッパ地域におけるニューロモルフィックチップの需要も増加すると予想されています。ニューロモルフィック技術の強化を目指す複数の長期研究プロジェクトにおいて、各社が協力関係を築いています。
アジア太平洋は3番目に大きな地域です。アジア太平洋地域は、テクノロジーの導入が最も速い地域の一つです。同地域は、政府の支援、研究投資、イノベーション活動により、ニューロモルフィック技術が急速に成長しています。2021年3月、中国政府は、技術的ブレークスルーを追求するため、2021年から2025年の間に研究開発費を7%以上増やすと発表しました。第14次五カ年計画では、人工知能、量子コンピューティング、半導体、宇宙など、研究に重点を置く7つの技術分野が示されました。この技術は、脳科学、別名脳コンピューター融合技術に焦点を当てており、病気の治療に役立つ可能性があります。2030年までにAIの理論、技術、アプリケーションで世界的なリーダーになるという広範な戦略の一環として、中国は、最先端のAIチップを自国で生産する能力が成功に不可欠であると示しました。チップの生産と自給自足における課題を克服するために、国内のベンダーはAIチップの開発に乗り出しています。
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著者の詳細
Research Associate
Tejas Zamde is a Research Associate with 2 years of experience in market research. He specializes in analyzing industry trends, assessing competitive landscapes, and providing actionable insights to support strategic business decisions. Tejas’s strong analytical skills and detail-oriented approach help organizations navigate evolving markets, identify growth opportunities, and strengthen their competitive advantage.
掲載実績：
sales@straitsresearch.com