ニューロモルフィック・コンピューティング市場 サイズと展望 2025-2033

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市場成長要因

高性能ICの需要増加

集積回路（IC）は、数千個から数百万個の微小な抵抗器、コンデンサ、トランジスタを集積した半導体ウェハです。ICは、その用途に応じてアナログまたはデジタルの形態をとります。高速演算と低消費電力は、ICに求められる重要な機能の一部であり、ニューロモルフィック・コンピューティング市場の成長を大きく牽引しています。

アナログ回路は、人間の脳を忠実に模倣する傾向があるものの、ノイズが多く不正確であるため、ニューロンの数学モデルに対応することが困難であるため、ニューロンアーキテクチャの設計に用いられます。一方、デジタル回路は神経回路の動作を非常に高い信頼性で近似します。この特性により、デジタル回路は離散時間シミュレーションを必要とする計算神経科学研究に最適な選択肢となります。人間の認知機能を実現するために、ニューロモーフィック・チップは、高速演算と低消費電力を実現するICの需要を容易に満たし、市場を牽引するものとして、盛んに研究開発が進められています。

従来のICからニューロン・アーキテクチャへの抜本的な転換

ニューロン・アーキテクチャは、フォン・ノイマン・アーキテクチャで使用される従来のICの使用を克服し、CPUとメモリユニット間の頻繁なデータ交換によって生じる動作効率を向上させます。ニューロン・アーキテクチャはメモリとプロセッサを統合することで、コンポーネント間のデータ交換を削減し、神経解析などの大規模計算に関連する問題を解決します。さらに、ニューロモーフィック・チップでは、メモリと処理が一体化しています。従来のICからニューロモルフィックチップへの移行は、クラスタリング、組合せ最適化、分類、ロボット駆動などにおける既存の課題の解決に役立ちます。

IBMコーポレーション（米国）のTrueNorthは、同社にとってトランジスタ数で現在最大のチップです。このチップの消費電力は100mW未満で、電力密度は1平方センチメートルあたり20mWです。TrueNorthには、イベント駆動型ルーティングインフラストラクチャによって接続された100万個のデジタルニューロンと2億5600万個のシナプスが搭載されています。このチップは、脳の左脳と右脳の能力を統合し、包括的なコンピューティングインテリジェンスを実現します。したがって、上記の要因が予測期間中の市場拡大を促進するでしょう。

市場の制約

複雑なハードウェアとソフトウェア

ニューロモルフィック・コンピューティングは既存の複雑な課題に対処できますが、そのようなハードウェアの設計は比較的複雑です。これはメモリとプロセッサを一体化したものです。メモリ構造にはニューロンとシナプスが含まれ、通信はスパイクを用いて行われます。スパイクは可能な限り単純な時間的メッセージを可能にし、生物の神経系に着想を得たアルゴリズムを容易に実現します。メッセージはアドレスと共にパックされ、スイッチングファブリックを用いてネットワーク経由でルーティングされるため、総スループットが向上します。スパイクはマルチスケールネットワーク上でルーティングされます。ここでの課題は、大量のメモリやシナプスを単一チップ上の多数のプロセッサやニューロンに分散させることです。

大きな制約の一つは、メモリスタやPCMといった未成熟なバックエンドメモリ技術の利用可能性です。これらは、安全動作領域（SOA）の相補型金属酸化膜半導体（CMOS）でも利用できません。一方、単一チップ上のプロセッサ間でメモリを分散させることは、オフチップメモリ​​の消費電力増加にもつながり、DRAMではスペース効率を高めるために大きなアレイサイズが必要になります。ニューロモーフィック・ハードウェアを正確にモデル化できる大規模なシミュレーション機能を構築することは困難です。これは、スケーラブルなスパイキング・アーキテクチャの開発が困難であるためです。

市場機会

人工知能（AI）ベースのサービスに対する需要の高まり

ニューロモーフィック・チップは並列アーキテクチャを備え、人間の脳と全く同じ方法で情報を処理するように設計されています。これは、人工知能（AI）が機械学習ソフトウェアを用いて情報処理を目指すプラットフォームの実現に役立ちます。ニューロモーフィック・チップは、高い計算能力と高い効率性を必要とする様々な分野のAIサービスの需要に応えることができます。

ニューロモーフィック・チップは、分類、クラスタリング、ロボティクス、組合せ論など、様々な機械学習の課題を解決できます。例えば、銀行、金融、法律分野では膨大な量のデータが生成され、リアルタイムでの分類とクラスタリングが求められます。これには高い計算能力が必要ですが、従来のアーキテクチャではCPUとメモリユニット間で頻繁に情報交換が行われるため、消費電力が過剰になり、効率が低下します。この問題は、ニューロモーフィック・コンピューティングによって解決できます。並列アーキテクチャでは情報交換が不要になるため、低い計算能力でも高い効率が得られます。こうした要因が、ニューロモーフィック・コンピューティング市場の成長機会を生み出しています。

市場セグメンテーション

アプリケーションインサイト

市場は、信号処理、画像処理、データ処理、物体検出、その他に分類されます。画像処理セグメントは世界市場の大部分を占めており、予測期間中に28.80%のCAGR（年平均成長率）で成長すると予測されています。画像処理とは、デジタル化された画像を分析・操作することで画質を向上させ、有用な情報を抽出することを指します。ニューロモルフィックチップは、画像処理において、可視化、画像の鮮明化と復元、画像検索、パターン測定、そして画像認識などに利用されています。さらに、画像処理セグメントはデータ収集・ラベリング市場をリードしており、世界市場で最大のシェアを占めています。また、予測期間中に最も高い成長率を記録すると予測されています。これは、自動車、ヘルスケア、メディア、エンターテインメントなど、様々な業界でコンピュータービジョンの利用が増加していることによるものです。

医用画像処理は、最も重要な画像処理アプリケーションの1つです。監視や国家安全保障のために大量のデータセットから洞察を得るというトレンドの高まりが、市場の成長を後押ししています。これらのプロセスは、特に政府機関において、スパムやフィッシングの可能性を低減します。結果として、画像処理システムにおけるニューロモルフィック・コンピューティングの応用が促進されます。

信号処理とは、媒体を介して転送される音声、ビデオ、音声、言語、画像、マルチメディアなどのデータを処理することにより、信号を分析、合成、および修正する技術です。信号効率の向上と歪みの低減に役立ちます。信号処理セグメントは、今後大きなシェアを占め、大幅な成長率で拡大すると予想されています。信号処理は、多様な産業用途において、音声、ビデオ、音声、言語など、さまざまな種類の信号の収集と処理に広く応用されています。

• 例えば、ドイツに拠点を置くRobert Bosch GmbHは、機械学習を用いて開発された高度な音声信号処理アルゴリズムで構成される音声AI技術SoundSeeを使用しています。

エンドユーザーインサイト

市場は、民生用電子機器、自動車、ヘルスケア、軍事・防衛、その他に分類されています。民生用電子機器セグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中に26.6%のCAGR（年平均成長率）を示すと予測されています。民生用電子機器とは、個人が個人使用または非商用／業務目的で使用する電子機器です。民生用電子機器には、テレビ、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、洗濯機などがあります。これらのデバイスでは、自動化と処理のためにニューロコントロールユニットと機械学習チップが必要です。さらに、ニューロモーフィックチップは、パターンマッチングやIntel Curieモジュール搭載デバイスのアクションや動作の容易な識別などの機能を備えているため、ウェアラブルデバイスへの採用が拡大すると予想されています。予測期間を通じて、コンシューマーエレクトロニクス分野は世界売上高の半分以上を占めると予想されます。これは、エレクトロニクス業界のダイナミックな成長と、IoTおよびAIベースの技術がコンシューマーエレクトロニクス機器に統合されたことに起因しています。

ニューロモーフィック・コンピューティングは、機能性の向上、信頼性の向上、自動化機能、放熱性の向上といった利点により、自動車分野での応用範囲が拡大しています。自動運転車、車載インフォテインメントシステム、電子制御ユニットなどで広く利用されています。さらに、コネクテッドカーや自律走行車に応用できる車載プロセッサの開発により、自動車業界は予測期間を通じて最も高い成長率で成長すると予測されています。

地域別インサイト

北米の市場動向

北米は、世界のニューロモーフィック・コンピューティング市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中は26.3%のCAGR（年平均成長率）で成長すると予測されています。この地域の優位性は、General Vision Inc.、IBM Corporation、Intel Corporation、HRL Laboratories LLCといった、ニューロモーフィック・チップの開発に積極的に取り組んでいる主要市場プレーヤーの広範なプレゼンスに起因していると考えられます。IBM CorporationやHRL Laboratories LLCなどの組織は、ニューロモーフィック・コンピューティングの進歩のためにDARPAから資金提供を受けています。さらに、米国やカナダといった北米市場における早期導入企業は、ニューロモルフィック・コンピューティング・システムの応用の最前線に立っています。

この分野における最も重要なトレンドの一つは、音声認識と音声認識におけるAIの活用です。例えば、米国に拠点を置くAI企業Globalme Localization Inc.は、米国に拠点を置くオーディオ企業Sonos Inc.にアクセントと方言の音声コレクションを提供しました。Sonos Inc.は、3カ国で音声とアクセントのデータを収集することで、ワイヤレススピーカーとスマートホームアシスタントを統合しました。この統合により、音声認識エンジンの微調整が可能になり、音声エクスペリエンスが向上しました。

アジア太平洋地域の市場成長

アジア太平洋地域は、予測期間中に28.6%のCAGR（年平均成長率）を示すと予測されています。アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い成長を示すと予測されています。この成長は、スマート電子機器の消費の急増、急速な技術進歩、そしてインドや中国などの発展途上国におけるソーシャルネットワーキングの重要性の高まりに起因しています。スマートデバイスの増加は、データおよび信号処理システムの要件を高めています。さらに、中国では監視・セキュリティシステムにおける顔認識アプリケーションの急増が、この地域の市場成長を促進すると予測されています。例えば、中国政府は全国で実名登録政策を実施しており、住民は公式の政府発行のIDをオンラインアカウントにリンクすることが義務付けられています。このような政策により、国全体でデータ処理アプリケーションの利用が拡大しています。

ヨーロッパ市場の成長

ヨーロッパも、予測期間中に顕著な拡大が見込まれています。自動車用障害物検知技術の進歩は、予測期間中、ヨーロッパ地域の自動車部門の市場成長を促進すると予想されます。さらに、ヨーロッパ諸国における生体認証の利用増加は、ニューロモルフィック・コンピューティングの画像処理アプリケーションにとって全く新しい実装領域を生み出しています。