ニューロモルフィックコンピューティング市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：用途別（信号処理、画像処理、データ処理、物体検出、その他）、エンドユーザー別（家電、自動車、ヘルスケア、軍事・防衛、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025年～2033年

市場成長要因

高性能ICに対する需要の高まり

集積回路（IC）とは、数千個から数百万個もの微細な抵抗器、コンデンサ、トランジスタが集積された半導体ウェハのことです。ICは、用途に応じてアナログ回路にもデジタル回路にもなり得ます。高速な演算処理能力と低消費電力は、ICに求められる重要な特性であり、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ため、ニューロンアーキテクチャの設計に使用されますが、ノイズが多く不正確であるため、ニューロンの数学的モデルに対応することが困難です。一方、デジタル回路は、ニューロンの動作を非常に高い信頼性で近似します。このデジタル回路の特性により、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とって理想的な選択肢となります。人間の認知を実現するためには、ニューロモルフィックチップ高速な演算速度と低消費電力を提供するICに対する需要を容易に満たすことができるため、相当な研究開発が行われており、市場を牽引している。

従来のICからニューロンアーキテクチャへの根本的な転換

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用いられる従来の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の向上を実現します。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不要にし、ニューラル分析などの大規模計算に関連する課題の解決を可能にします。さらに、ニューロモルフィックチップではメモリと処理が一体化されています。この従来の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、組み合わせ最適化、分類、ロボットアクチュエーションなどにおける既存の課題解決に貢献するでしょう。

IBMコーポレーション（米国）のTrueNorthは、同社史上最大のトランジスタ数を誇るチップです。このチップは消費電力が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は、イベント駆動型ルーティングインフラストラクチャで接続された100万個のデジタルニューロンと2億5600万個のシナプスを備えています。このチップは脳の左右半球の機能を統合し、総合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牽引するでしょう。

市場抑制

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問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ます。メモリ構造にはニューロンとシナプスが含まれ、スパイクを使用して通信が行われます。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、生物学的神経系にヒントを得たアルゴリズムを容易にします。メッセージはアドレスとともにパックされ、スイッチングファブリックを使用してネットワークを介してルーティングされ、より高い総スループットを実現します。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、大量のメモリまたはシナプスを単一チップ上の多数のプロセッサまたはニューロンに分散することです。

大きな制約の一つは、メンリスタやPCMといったバックエンドメモリ技術が未成熟であることです。これらの技術は、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と、チップ外メモリの電力消費が増加し、DRAMはスペース効率を高めるために大きなアレイサイズを必要とします。スケーラブルなスパイクアーキテクチャの開発が困難であるため、ニューロモル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も困難です。

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

ニューロモルフィックチップは並列アーキテクチャを採用しており、人間の脳と全く同じように情報を処理するように設計されています。これにより、機械学習ソフトウェアを用いて人工知能（AI）が情報を処理するプラットフォームの実現が可能になります。高い計算能力と効率性を必要とする様々な分野におけるAIサービスの需要は、ニューロモルフィックチップによって満たすことができます。

ニューロモルフィックチップは、分類、クラスタリング、ロボット工学、組み合わせ論など、さまざまな機械学習の問題を解決できます。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な情報交換が必要となり、エネルギー消費量が多く効率が悪くなります。ニューロモルフィックコンピューティングでは、並列アーキテクチャによって情報交換が不要になるため、低い計算能力でも高い効率を実現でき、この問題を解決できます。こうした要因が、ニューロモル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、その他に二分されます。画像処理セグメントは世界市場を支配しており、予測期間中に28.80%のCAGRを示す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および操作して品質を向上させ、有用な情報を抽出することです。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、画像鮮明化および復元、画像検索、パターン測定などに使用されます。画像認識さらに、画像処理分野はデータ収集・ラベリング市場を牽引し、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示すと予測されています。これは、自動車、医療、メディア、エンターテインメントなど、さまざまな業界でコンピュータビジョンの利用が増加しているためです。

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一つです。監視や国家安全保障のために大量のデータセットから知見を収集する傾向が高まっていることが、市場の成長を後押ししています。これらのプロセスは、特に政府部門において、スパムやフィッシングの可能性を低減させる効果もあります。その結果、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拡大しています。

信号処理とは、媒体を介して伝送される音声、映像、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で、信号を分析、合成、修正する技術です。信号処理は、信号効率の向上と歪みの低減に役立ちます。信号処理分野は、今後、大きなシェアを占め、著しい成長率で拡大すると予想されています。信号処理は、音声、映像、音声、言語など、さまざまな種類の信号の収集と実行に幅広く応用されており、多様な産業分野で活用されています。

• 例えば、ドイツに拠点を置くロバート・ボッシュ社は、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からなる音声AI技術であるSoundSeeを使用している。

エンドユーザーのインサイト

市場は、家電、自動車、ヘルスケア、軍事・防衛、その他に分類されます。家電セグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）26.6%で成長すると予測されています。家電とは、個人が個人用または非営利/業務用に使用する電子機器です。家電には、テレビ、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、洗濯機などが含まれます。これらの機器は、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を必要とします。さらに、ニューロモルフィックチップは、パターンマッチングや、Intel Curieモジュールを使用する機器の動作や動き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ます。家電セグメントは、予測期間を通じて世界の収益の半分以上を占めるでしょう。これは、電子機器業界のダイナミックな成長と、家電機器へのIoTおよびAIベースの技術の統合によるものです。

ニューロモルフィックコンピューティングの応用範囲は、機能性の向上、信頼性の向上、自動化機能、熱特性の改善といった利点から、自動車分野で拡大しています。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に幅広く利用されています。さらに、コネクテッドカーや自動運転車に応用可能な車載プロセッサの開発により、自動車産業は予測期間を通じて最も高い成長率を示すと予想されています。

地域別分析

北米市場の動向

北米は世界のニューロモル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、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は26.3%と推定されています。この地域の優位性は、General Vision Inc.、IBM Corporation、Intel Corporation、HRL Laboratories LLCといった主要市場プレーヤーが広く存在し、ニューロモルフィックチップの開発に積極的に取り組んでいることに起因すると考えられます。IBM CorporationやHRL Laboratories LLCなどの組織は、ニューロモル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の早期導入国は、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における最前線に立っています。

この分野で最も重要なトレンドの1つは、音声認識とAIの利用です。音声認識例えば、米国に拠点を置くAI企業であるG​​lobalme Localization Inc.は、アクセントと方言の音声データを、同じく米国に拠点を置くオーディオ企業Sonos Inc.に提供しました。Sonos Inc.は、3か国にわたる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、音声体験が向上しました。

アジア太平洋市場の成長

アジア太平洋地域は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）28.6%を示すと推定されています。アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い成長率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速な増加、急速な技術進歩、インドや中国などの新興経済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、中国における監視およびセキュリティシステムでの顔認識アプリケーションの急増は、この地域の市場成長を促進すると推定されています。たとえば、中国政府は全国的に実名登録政策を実施しており、住民は公式の政府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。このような政策は、全国的にデータ処理アプリケーションの使用を増加させています。

欧州市場の成長

ヨーロッパ 予測期間中、欧州自動車市場も著しい拡大が見込まれています。自動車の障害物検知技術の進歩は、予測期間中、欧州地域の自動車セクターにおける市場成長を促進すると予想されます。さらに、欧州諸国における生体認証の利用拡大は、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、全く新しい実装分野を生み出しています。

で中東とアフリカ監視および通信業界への投資の増加に伴い、画像処理およびデータ処理アプリケーションの必要性が高まっています。その結果、今後数年間の市場成長に高い成長性がもたらされています。例えば、ケニアやウガンダなどのアフリカ諸国は、監視および通信技術の開発のために、ファーウェイ・テクノロジーズ社をはじめとする中国企業からインフラ整備と資金援助を受けています。