世界のエッジAI市場規模調査：プロセッサ別（ASIC、CPU、GPU）、コンポーネント別（サービス、ソリューション）、ソース別（生体データ、モバイルデータ、センサーデータ、音声認識、ビデオ＆画像認識）、エンドユーズ別（自動車、エネルギー＆ユーティリティ、アプリケーション別（アクセス管理、自律走行車、エネルギー管理、精密農業、遠隔監視・予測メンテナンス、スマートウェアラブル、遠隔測定、ビデオ監視）および地域別予測 2022-2032

Global Edge Artificial Intelligence Market Size Study, by Processor (ASIC, CPU, GPU), by Component (Services, Solution), by Source (Biometric Data, Mobile Data, Sensor Data, Speech Recognition, Video & Image Recognition), by End-Use (Automotive, Energy and Utilities, Government & Public Sector, Healthcare, Manufacturing, Telecom), by Application (Access Management, Autonomous Vehicles, Energy Management, Precision Agriculture, Remote Monitoring & Predictive Maintenance, Smart Wearables, Telemetry, Video Surveillance) and Regional Forecasts 2022-2032

世界のエッジ人工知能市場の2023年の市場規模は約10億6,000万米ドルで、予測期間2024年から2032年にかけて24.80%以上の健全な成長率で成長すると予測されている。エッジ人工知能（AI）とは、AIアルゴリズムがハー... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Bizwit Research & Consulting LLP ビズウィットリサーチ&コンサルティング	2024年7月28日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	200	英語

サマリー

世界のエッジ人工知能市場の2023年の市場規模は約10億6,000万米ドルで、予測期間2024年から2032年にかけて24.80%以上の健全な成長率で成長すると予測されている。エッジ人工知能（AI）とは、AIアルゴリズムがハードウェアデバイス上でローカルに処理されるシステムを指し、クラウドに依存することなくリアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にする。スマートフォン、IoTデバイス、自律走行車などのエッジデバイスに高度なAIや機械学習機能を直接統合することで実現するこの分散型アプローチは、さまざまな業界で支持を集めている。低遅延処理とリアルタイムの意思決定機能に対する需要の急増が、エッジAI技術の開発と採用を促進している。

IoTデバイスの急増と、ネットワーク帯域幅に負荷をかけずに膨大な量のデータをソースで処理する必要性が、エッジAIソリューションの需要をさらに高めている。しかし、データ・セキュリティやプライバシーに関する懸念などの課題は、エッジ・デバイスへのAIモデルの展開と維持の複雑さと相まって、市場の成長を阻害する可能性がある。とはいえ、半導体技術の進歩やAI研究への投資の増加により、より強力で効率的なエッジAIソリューションにつながるヘルスケア、自動車、製造分野には大きなビジネスチャンスが存在する。ASICは、高効率で特定のAIアルゴリズムに最適化されているため、リアルタイム処理を必要とする大量生産型の組み込み機器に最適です。CPUは汎用プロセッサとして柔軟性があり、複雑な意思決定機能を必要とするアプリケーションに適している。GPUは並列処理タスクに優れており、ディープラーニング、ビデオ分析、AIモデルのトレーニングに有効で、エッジAIアプリケーションでの利用を強化している。しかし、データのセキュリティとプライバシーに関する懸念とAIモデル展開の複雑さが、予測期間2024-2032年の市場成長を阻害するだろう。

エッジAIは、バイオメトリクス、モバイル、センサー、スピーチ、ビデオデータのリアルタイム処理を可能にし、待ち時間を大幅に短縮し、プライバシーを強化する。自動車産業は、自律走行、予知保全、ユーザー体験の向上にエッジAIを活用している。エネルギー・公益事業では、グリッド運用やインフラ保守にエッジAIを採用している。政府・公共部門では、エッジAIはスマートシティ構想、公共安全、交通システムにとって極めて重要である。ヘルスケアは、患者モニタリング、医療画像分析、病院ロジスティクスを通じてエッジAIの恩恵を受ける。製造業では、品質管理、予知保全、サプライチェーンの最適化にエッジAIを活用し、通信事業者はネットワークの最適化と予知分析に活用している。

世界のエッジ人工知能市場の調査で考慮した主要地域には、アジア太平洋、北米、欧州、中南米、中東・アフリカが含まれる。地域別では、北米が技術革新とIoTデバイスの普及によりエッジAIの採用で市場シェアを独占している。EMEAの成長の原動力は、特に欧州と中東における厳格なプライバシー規制とスマートシティ構想である。APACは、政府の支援、技術進歩、リアルタイムプロセス最適化のためにエッジAIを取り入れる大規模な製造拠点に後押しされ、最も速い成長率を目撃すると予想される。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り：
インテルコーポレーション
グーグル・エルエルシー・バイ・アルファベット・インク
マイクロソフト株式会社
アマゾン・ウェブ・サービス
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
レノボ・グループ
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
エヌビディア・コーポレーション
クアルコム・テクノロジーズ
シナプティクス・インコーポレイテッド
アドリンク・テクノロジー
ブレインチップ・ホールディングス
Nutanix社
Cloudera, Inc.
エッジコネックス

市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：
プロセッサー別
ASIC
CPU
GPU

コンポーネント別
サービス
ソリューション

ソース別
バイオメトリックデータ
モバイルデータ
センサーデータ
音声認識
ビデオ・画像認識

エンドユーザー別
自動車
エネルギー・公共事業
政府・公共機関
ヘルスケア
製造業
電気通信

アプリケーション別
アクセス管理
自律走行車
エネルギー管理
精密農業
遠隔監視・予知保全
スマートウェアラブル
テレメトリー
ビデオ監視

地域別
北米
アメリカ
カナダ

欧州
ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ

アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋地域

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

調査対象年は以下の通りである：
過去年 - 2022年
基準年 - 2023年
予測期間 - 2024年から2032年

主な要点
2022年から2032年までの10年間の市場推定と予測。
各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。
主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。
市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。
主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。
市場の競争構造の分析
市場の需要サイドと供給サイドの分析

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Chapter 1. Global Edge Artificial Intelligence Market Executive Summary
1.1. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Processor
1.3.2. By Component
1.3.3. By Source
1.3.4. By End-Use
1.3.5. By Application
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Edge Artificial Intelligence Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Availability
2.3.3.2. Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment
2.3.3.4. Market Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Consumer’s Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Regulatory frameworks
2.3.4.2. Technological Advancements
2.3.4.3. Environmental Considerations
2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Edge Artificial Intelligence Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Increased Demand for Low-Latency Processing
3.1.2. Proliferation of IoT Devices
3.1.3. Real-Time Decision-Making Capabilities
3.2. Market Challenges
3.2.1. Data Security and Privacy Concerns
3.2.2. Complexity of AI Model Deployment
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Intelligent Applications in Healthcare, Automotive, and Manufacturing
3.3.2. Advancements in Semiconductor Technologies
3.3.3. Increased Investments in AI Research

Chapter 4. Global Edge Artificial Intelligence Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model
4.1.7. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economical
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top investment opportunity
4.4. Top winning strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecasts by Processor 2022-2032
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global Edge Artificial Intelligence Market: Processor Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.2.1. ASIC
5.2.2. CPU
5.2.3. GPU

Chapter 6. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecasts by Component 2022-2032
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global Edge Artificial Intelligence Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.2.1. Services
6.2.1.1. Support & Maintenance
6.2.1.2. System Integration & Testing
6.2.1.3. Training & Consulting
6.2.2. Solution
6.2.2.1. Platform
6.2.2.2. Software Tools

Chapter 7. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecasts by Source 2022-2032
7.1. Segment Dashboard
7.2. Global Edge Artificial Intelligence Market: Source Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.2.1. Biometric Data
7.2.2. Mobile Data
7.2.3. Sensor Data
7.2.4. Speech Recognition
7.2.5. Video & Image Recognition

Chapter 8. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecasts by End-Use 2022-2032
8.1. Segment Dashboard
8.2. Global Edge Artificial Intelligence Market: End-Use Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
8.2.1. Automotive
8.2.2. Energy and Utilities
8.2.3. Government & Public Sector
8.2.4. Healthcare
8.2.5. Manufacturing
8.2.6. Telecom

Chapter 9. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecasts by Application 2022-2032
9.1. Segment Dashboard
9.2. Global Edge Artificial Intelligence Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
9.2.1. Access Management
9.2.2. Autonomous Vehicles
9.2.3. Energy Management
9.2.4. Precision Agriculture
9.2.5. Remote Monitoring & Predictive Maintenance
9.2.6. Smart Wearables
9.2.7. Telemetry
9.2.8. Video Surveillance

Chapter 10. Global Edge Artificial Intelligence Market Size & Forecasts by Region 2022-2032
10.1. North America Edge Artificial Intelligence Market
10.1.1. U.S. Edge Artificial Intelligence Market
10.1.1.1. Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
10.1.1.2. Material Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
10.1.1.3. Flow Rate breakdown size & forecasts, 2022-2032
10.1.1.4. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
10.1.2. Canada Edge Artificial Intelligence Market

10.2. Europe Edge Artificial Intelligence Market
10.2.1. Germany Edge Artificial Intelligence Market
10.2.2. U.K. Edge Artificial Intelligence Market
10.2.3. France Edge Artificial Intelligence Market
10.2.4. Italy Edge Artificial Intelligence Market
10.2.5. Spain Edge Artificial Intelligence Market
10.2.6. Rest of Europe Edge Artificial Intelligence Market

10.3. Asia-Pacific Edge Artificial Intelligence Market
10.3.1. China Edge Artificial Intelligence Market
10.3.2. Japan Edge Artificial Intelligence Market
10.3.3. India Edge Artificial Intelligence Market
10.3.4. South Korea Edge Artificial Intelligence Market
10.3.5. Australia Edge Artificial Intelligence Market
10.3.6. Rest of Asia-Pacific Edge Artificial Intelligence Market

10.4. Latin America Edge Artificial Intelligence Market
10.4.1. Brazil Edge Artificial Intelligence Market
10.4.2 Mexico Edge Artificial Intelligence Market
10.4.3 Rest of Latin America Edge Artificial Intelligence Market
10.5 Middle East and Africa Edge Artificial Intelligence Market
10.5.1. Saudi Arabia Edge Artificial Intelligence Market
10.5.2. South Africa Edge Artificial Intelligence Market
10.5.3. Rest of LAMEA Edge Artificial Intelligence Market

Chapter 11. Competitive Intelligence
11.1. Key Company SWOT Analysis
11.1.1. Company 1
11.1.2. Company 2
11.1.3. Company 3
11.2. Top Market Strategies
11.3. Company Profiles
11.3.1. Intel Corporation
11.3.1.1. Key Information
11.3.1.2. Overview
11.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
11.3.1.4. Product Summary
11.3.1.5. Market Strategies
11.3.2. Google LLC by Alphabet Inc.
11.3.3. Microsoft Corporation
11.3.4. Amazon Web Services Inc.
11.3.5. Hewlett Packard Enterprise Company
11.3.6. Lenovo Group Ltd.
11.3.7. International Business Machines Corporation
11.3.8. NVIDIA Corporation
11.3.9. Qualcomm Technologies, Inc.
11.3.10. Synaptics Incorporated
11.3.11. Adlink Technology, Inc.
11.3.12. BrainChip Holdings Ltd.
11.3.13. Nutanix, Inc.
11.3.14. Cloudera, Inc.
11.3.15. EdgeConneX

Chapter 12. Research Process
12.1. Research Process
12.1.1. Data Mining
12.1.2. Analysis
12.1.3. Market Estimation
12.1.4. Validation
12.1.5. Publishing
12.2. Research Attributes

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Table of Contents

Summary

The Global Edge Artificial Intelligence Market is valued approximately at USD 1.06 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 24.80% over the forecast period 2024-2032. Edge artificial intelligence (AI) refers to a system where AI algorithms are processed locally on hardware devices, enabling real-time data processing and decision-making without reliance on the cloud. This decentralized approach, achieved through integrating advanced AI and machine learning capabilities directly into edge devices like smartphones, IoT devices, and autonomous vehicles, is gaining traction across various industries. The surge in demand for low-latency processing and real-time decision-making capabilities is driving the development and adoption of edge AI technology.

The proliferation of IoT devices and the need to process vast amounts of data at the source without overloading network bandwidth further fuel the demand for edge AI solutions. However, challenges such as data security and privacy concerns, coupled with the complexity of deploying and maintaining AI models on edge devices, could impede market growth. Nonetheless, significant opportunities exist in the healthcare, automotive, and manufacturing sectors, driven by advancements in semiconductor technologies and increased investments in AI research, leading to more powerful and efficient edge AI solutions. ASICs are preferred for their high efficiency and optimization for specific AI algorithms, making them ideal for high-volume, embedded devices requiring real-time processing. CPUs, as general-purpose processors, offer flexibility and are suitable for applications needing complex decision-making capabilities. GPUs excel in parallel processing tasks, beneficial for deep learning, video analytics, and AI model training, enhancing their use in edge AI applications. However, data security and privacy concerns and complexity of ai model deployment would stifle the market growth during the forecast period 2024-2032.

Edge AI enables real-time processing of biometric, mobile, sensor, speech, and video data, significantly reducing latency and enhancing privacy. The automotive industry utilizes edge AI for autonomous driving, predictive maintenance, and enhancing user experiences. Energy and utilities employ edge AI for grid operations and infrastructure maintenance. In the government and public sector, edge AI is pivotal for smart city initiatives, public safety, and transportation systems. Healthcare benefits from edge AI through patient monitoring, medical imaging analysis, and hospital logistics. Manufacturing leverages edge AI for quality control, predictive maintenance, and supply chain optimization, while telecom operators use it for network optimization and predictive analytics.

The key regions considered for the Global Edge Artificial Intelligence Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and the Middle East and Africa. Regionally, the North America is dominating the market share in edge AI adoption due to technological innovation and the prevalence of IoT devices. EMEA's growth is driven by strict privacy regulations and smart city initiatives, particularly in Europe and the Middle East. APAC is expected to witness the fastest growth rate, propelled by government support, technological advancements, and a large manufacturing base incorporating edge AI for real-time process optimization.

Major market players included in this report are:
Intel Corporation
Google LLC by Alphabet Inc.
Microsoft Corporation
Amazon Web Services Inc.
Hewlett Packard Enterprise Company
Lenovo Group Ltd.
International Business Machines Corporation
NVIDIA Corporation
Qualcomm Technologies, Inc.
Synaptics Incorporated
Adlink Technology, Inc.
BrainChip Holdings Ltd.
Nutanix, Inc.
Cloudera, Inc.
EdgeConneX

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Processor:
ASIC
CPU
GPU

By Component:
Services
Solution

By Source:
Biometric Data
Mobile Data
Sensor Data
Speech Recognition
Video & Image Recognition

By End-Use:
Automotive
Energy and Utilities
Government & Public Sector
Healthcare
Manufacturing
Telecom

By Application:
Access Management
Autonomous Vehicles
Energy Management
Precision Agriculture
Remote Monitoring & Predictive Maintenance
Smart Wearables
Telemetry
Video Surveillance

By Region:
North America
U.S.
Canada

Europe
Germany
UK
France
Italy
Spain
Rest of Europe

Asia Pacific
China
Japan
India
South Korea
Australia
Rest of Asia-Pacific

Latin America
Brazil
Mexico
Rest of Latin America

Middle East and Africa
Saudi Arabia
South Africa
Rest of Middle East and Africa

Years considered for the study are as follows:
Historical year – 2022
Base year – 2023
Forecast period – 2024 to 2032

Key Takeaways:
Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
Competitive landscape with information on major players in the market.
Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
Analysis of competitive structure of the market.
Demand side and supply side analysis of the market.

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