AIと機械学習：TinyML

当レポートでは、AIと機械学習の市場を調査し、TinyMLにおけるAIチップセットの出荷数・収益の予測、地域・産業・アーキテクチャ・主要例など各種区分別の詳細分析、主な洞察などをまとめています。

実用的なメリット：

• 2030年までのTinyML (Tiny Machine Learning)/ 組込みデバイスにおけるAIチップセットの市場規模 (出荷数・収益) を把握できます
• TinyMLチップセットの出荷数および収益が主要地域とアーキテクチャ (NPUなど) 別にどのように成長するかを理解できます
• 主な使用例、産業、デバイスタイプ、アーキテクチャ別の相対的な成長に基づいて戦略を評価できます

重要な質問への回答：

• 2030年までの組込み機器におけるAIチップセットの採用はどの程度重要か？
• 各地域のAIチップセット市場は今後どのように発展するか？
• これらのチップセットがターゲットとするAIの使用例は？
• 2030年までにどのチップセットアーキテクチャがTinyMLを支配するか？

調査ハイライト：

• TinyML市場におけるAIチップセットの出荷数・収益の予測：2023～2030年
• 地域・産業・アーキテクチャ・使用例別の詳細な内訳

目次

主な調査結果

重要な洞察の推奨事項

新着情報

調査手法

重要な予測

Actionable Benefits:

• Identify the market size (shipments and revenue) of Artificial Intelligence (AI) chipsets in Tiny Machine Learning (TinyML)/embedded devices for the rest of the decade.
• Understand how TinyML chipset shipments and revenue will grow by key regions and architectures, e.g., Neural Processing Units (NPUs).
• Evaluate strategy based on relative growth of key use cases, verticals and device types, and architectures.

Critical Questions Answered:

• How significant will AI chipsets adoption be in embedded devices through 2030?
• How will the AI chipset market for each region develop going forward?
• Which AI use cases will these chipsets target?
• Which chipset architecture will dominate TinyML by 2030?

Research Highlights:

• Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the TinyML market from 2023 to 2030.
• Detailed breakdowns by region, vertical, architecture, and use case.

Who Should Read This?

• Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.
• Sales and marketing leaders in diverse markets impacted by AI.
• Investors gauging the potential for growth in TinyML.
• Strategists across the entire AI stack developing embedded products and marketing.

TABLE OF CONTENTS

Key Findings

Key Insights Recommendations

Whats New

Methodology

Significant Forecasts