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市場調査レポート
商品コード
1466805
AIエッジコンピューティング市場:コンポーネント、データソース、アプリケーション、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測AI Edge Computing Market by Component (Hardware, Services, Software), Data Source (Biometric Data, Mobile Data, Sensor Data), Application, End-User - Global Forecast 2024-2030 |
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AIエッジコンピューティング市場:コンポーネント、データソース、アプリケーション、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 187 Pages
納期: 即日から翌営業日
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AIエッジコンピューティング市場規模は2023年に162億5,000万米ドルと推計され、2024年には195億2,000万米ドルに達し、CAGR 20.63%で2030年には604億3,000万米ドルに達すると予測されています。
AIエッジコンピューティングには、エッジコンピューティングシステムにおける人工知能(AI)と機械学習(ML)技術の応用が含まれます。これらのシステムは、中央集中型のクラウドベースのサーバーに依存するのではなく、ローカルレベルでのデータのリアルタイム処理と分析を可能にします。同市場は、大規模データを発生源に近い場所で効率的に処理するハードウェア、ソフトウェア、サービスを包含しており、これにより様々な最終用途向けにパフォーマンスの向上、待ち時間の短縮、プライバシーの改善を実現しています。IoTデバイスの普及率の上昇と、低消費電力で複雑なタスクを高速に実行できるAI/MLアルゴリズムの進歩が、AIエッジコンピューティングの利用を促進しています。低遅延アプリケーションへの需要の高まり、規制監督強化によるデータセキュリティとプライバシーへの懸念の高まり、世界的に様々な業界でインダストリー4.0への取り組みへの注目が高まっていることが、AIエッジコンピューティングのプラットフォームを形成しています。エッジインフラの導入に伴う初期投資コストの高さと、異なるIoTデバイスからの複数のデータソースを首尾一貫したシステムに統合することの複雑さが、市場の成長を妨げています。エッジでAIタスクを処理するために特別に設計されたエネルギー効率の高いプロセッサ、メモリユニット、その他のコンポーネントの新興国市場の開拓が進むことで、市場成長の機会が生まれると期待されます。
主な市場の統計 | |
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基準年[2023] | 162億5,000万米ドル |
予測年[2024] | 195億2,000万米ドル |
予測年 [2030] | 604億3,000万米ドル |
CAGR(%) | 20.63% |
コンポーネントリアルタイム分析のためのソフトウェア・コンポーネントの利用拡大
ハードウェア・コンポーネントは、AIエッジコンピューティングシステムにおいて重要な役割を果たします。ネットワークのエッジで高度な計算をサポートするために必要なインフラを提供し、リアルタイムの意思決定を可能にし、待ち時間を短縮します。ハードウェアの選択に関しては、性能、電力効率、既存のインフラとの互換性といった要素が重要な考慮事項となります。サービスには、導入コンサルティング、システム統合、保守サポート、トレーニングなど、AIエッジコンピューティング導入のさまざまな側面が含まれます。組織は、特定のニーズに合わせたエッジコンピューティングアーキテクチャの専門知識を提供するサービスプロバイダーを求めることが多いです。ソフトウェアはAIエッジコンピューティングシステムのバックボーンを形成し、データ処理、機械学習アルゴリズム、リアルタイム分析を可能にします。適切なソフトウェアを選択することで、ハードウェア・コンポーネントとのシームレスな統合が保証され、計算リソースが効率的に活用されます。これらのサブカテゴリーを比較する場合、ハードウェアの選択はパフォーマンスと互換性を優先する必要があります。同時に、エッジ・コンピューティング・アーキテクチャのシステム統合とサポートで組織を支援する上で、サービスは重要な役割を果たし、ソフトウェア・プロバイダーはエッジ・デバイスのAIモデルの展開と最適化を促進します。
データソース:モバイルデータからクリエイターへの需要の高まり
バイオメトリクス・データとは、識別や認証の目的で使用される個人の身体的または行動的特徴を指します。指紋、顔認識、虹彩スキャン、音声パターン、歩行分析などが含まれます。さまざまな業界の組織が、セキュリティのニーズや利便性の要因に基づいてバイオメトリクス技術を採用しています。モバイル・データには、スマートフォンやその他のポータブル・デバイスから生成されるさまざまな情報が含まれます。ユーザー生成コンテンツ、位置情報サービスデータ、利用パターン、アプリ分析データなどが含まれます。企業はこのデータソースを、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンや顧客エンゲージメントの最適化に活用しています。センサー・データは、IoTガジェット、産業機器、ウェアラブル・ヘルス・モニターなど、さまざまな電子機器によって生成されます。温度、圧力、湿度、動きなどの物理的特性に関する情報が含まれます。企業はこのデータソースを、予知保全、遠隔監視、プロセスの最適化に利用しています。
アクセス管理は、組織において重要なリソースへの安全なアクセスを確保し、データの完全性を維持するために極めて重要です。AIエッジコンピューティングプロバイダーは、リアルタイムのモニタリングと異常検知によってアクセス制御プロセスを強化する、高度なAIを搭載したエッジ・コンピューティング・ソリューションを提供しています。自律走行車の台頭により、リアルタイムの意思決定機能を促進するAIエッジコンピューティングソリューションへの需要が高まっています。革新的なエネルギー管理システムは、AIエッジコンピューティングの技術を活用してエネルギー消費を最適化し、発電に関連するコストを削減しています。AIエッジコンピューティングは、発生源での迅速なデータ処理を可能にし、待ち時間とネットワーク負荷を軽減することで、遠隔監視と予知保全に革命をもたらしました。テレメトリ分野では、AIエッジコンピューティングの採用により、異種ソースからの効率的なデータ収集が可能になり、大きな成長を遂げています。ビデオ監視業界では、AIエッジコンピューティングテクノロジーを活用し、エッジデバイスにリアルタイム分析を実装することで、セキュリティシステムの効率と精度を高めています。
エンドユーザー:ネットワーク運用の最適化とカスタマーエクスペリエンスの向上を目的としたIT・通信分野での活用が進んでいます。
AIエッジコンピューティングは、自動車分野、特にADAS(先進運転支援システム)や自律走行車において極めて重要です。リアルタイム処理、低遅延通信、データセキュリティの必要性が、この分野でのAIエッジソリューションの採用を後押ししています。エネルギー・公益事業分野では、グリッド管理、エネルギー効率、資産の予知保全の改善により、AIエッジコンピューティングの恩恵を受けています。政府は、データのプライバシーを守りながら、監視システムを通じて公共の安全を強化するためにAIエッジコンピューティングを採用しています。AIエッジコンピューティングは、リアルタイム患者監視システム、診断ツール、遠隔医療アプリケーションを通じてヘルスケアを変革します。AIを活用したエッジコンピューティングにより、IT・通信企業はネットワーク運用の最適化、データ分析機能の強化、パーソナライズされたサービスによる顧客体験の向上を実現。製造業では、AIを活用したエッジコンピューティング技術を採用することで、設備の予知保全、生産効率の向上、運用コストの削減が可能になります。
地域別の洞察
南北アメリカでは、米国やカナダなどの北米諸国が、研究開発活動への強力な投資で技術進歩をリードしています。この地域の成長を促進する要因としては、企業におけるIoTデバイスの採用率の上昇やクラウドベースのサービスの増加が挙げられます。さらに、ヘルスケアや自動車など、さまざまな業界で業務効率を改善するためのリアルタイムデータ処理ソリューションに対する需要が高まっており、これがAIエッジコンピューティング技術の採用をさらに加速させています。欧州は現在、先進的なAI技術導入の最前線にあり、欧州連合(EU)諸国全体で人工知能の研究を支援するために政府によって数多くの取り組みが行われています。インダストリー4.0のイネイブラーも製造部門でAIを活用した自動化ソリューションを推進しており、エッジコンピューティング機能に対する需要の高まりにつながっています。中東・アフリカでは、AI技術の採用はまだ初期段階にあるもの、デジタル変革イニシアティブに対する政府支援の増加やスマートシティプロジェクトへの投資の増加により、高い成長性が見込まれています。アジア太平洋地域は、急速な工業化、スマートフォンの普及率向上、通信インフラの進歩により、予測期間中にAIエッジコンピューティング市場で急速な成長率を示しています。中国、日本、韓国は、研究開発活動を支援し、産業全体のIoTアプリケーションに注力する政府の政策により、強力なAI開発を推進しています。さらに、オーストラリアやシンガポールなどの新興国は、AI主導のソリューションを組み込んだスマートシティの枠組み作りに注力しており、この分野の成長機会を促進しています。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、AIエッジコンピューティング市場の評価において極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、AIエッジコンピューティング市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.AIエッジコンピューティング市場の市場規模および予測は?
2.AIエッジコンピューティング市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.AIエッジコンピューティング市場の技術動向と規制枠組みは?
4.AIエッジコンピューティング市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.AIエッジコンピューティング市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
TABLE 362
[187 Pages Report] The AI Edge Computing Market size was estimated at USD 16.25 billion in 2023 and expected to reach USD 19.52 billion in 2024, at a CAGR 20.63% to reach USD 60.43 billion by 2030.
The AI edge computing includes the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies within edge computing systems. These systems enable real-time processing and analysis of data at the local level rather than relying on centralized cloud-based servers. The market encompasses hardware, software, and services that facilitate efficient processing of large-scale data close to its source, thereby offering enhanced performance, reduced latency, and improved privacy for various end-use applications. Increased IoT device adoption rates and advancement in AI/ML algorithms capable of performing complex tasks at a faster pace with lower power consumption requirements is driving the usage of AI edge computing. Growing demand for low-latency applications, rising concerns about data security & privacy due to stricter regulatory oversight, and increasing focus on Industry 4.0 initiatives amidst various industries globally are creating a platform for AI edge computing. High initial investment costs associated with implementing edge infrastructure and the complexity of integrating multiple data sources from different IoT devices into a coherent system are hampering market growth. The growing development of energy-efficient processors, memory units, and other components specifically designed to handle AI tasks at the edge is expected to create opportunities for market growth.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2023] | USD 16.25 billion |
Estimated Year [2024] | USD 19.52 billion |
Forecast Year [2030] | USD 60.43 billion |
CAGR (%) | 20.63% |
Component: Expanding usage of software components for real-time analytics
Hardware components play a crucial role in AI edge computing systems. They provide the necessary infrastructure to support advanced computations at the edge of networks, enabling real-time decision-making and reducing latency. When it comes to hardware selection, factors such as performance, power efficiency, and compatibility with existing infrastructure are key considerations. Services encompass various aspects of AI edge computing adoption, including deployment consulting, system integration, maintenance support, and training. Organizations often seek service providers that offer expertise in edge computing architectures tailored to their specific needs. Software forms the backbone of AI edge computing systems, enabling data processing, machine learning algorithms, and real-time analytics. Selecting the right software ensures seamless integration with hardware components and efficiently utilizes computational resources. When comparing these subcategories, hardware selection should prioritize performance and compatibility. At the same time, services play a vital role in assisting organizations with system integration and support for edge computing architectures, and software providers facilitate AI model deployment and optimization for edge devices.
Data Source: Increasing demand for mobile data to creat
Biometric data refers to individuals' physical or behavioral characteristics that are used for identification and authentication purposes. It includes fingerprints, facial recognition, iris scanning, voice patterns, and gait analysis. Organizations across various industries are adopting biometric technology based on security needs and convenience factors. Mobile data encompasses various information generated by smartphones and other portable devices. It includes user-generated content, location-based services data, usage patterns, and app analytics data. Companies leverage this data source for targeted marketing campaigns or optimizing customer engagement. Sensor data is generated by a variety of electronic devices, such as IoT gadgets, industrial equipment, and wearable health monitors. It encompasses information about physical properties like temperature, pressure, humidity, or movement. Companies use this data source for predictive maintenance, remote monitoring, and process optimization.
Access management is crucial for ensuring secure access to critical resources and maintaining data integrity in organizations. AI edge computing providers offer advanced AI-powered edge computing solutions that enhance access control processes through real-time monitoring and anomaly detection. The rise of autonomous vehicles has driven significant demand for AI edge computing solutions to facilitate real-time decision-making capabilities. Innovative energy management systems are leveraging AI edge computing technologies to optimize energy consumption and reduce costs associated with power generation. AI edge computing has revolutionized remote monitoring and predictive maintenance by enabling rapid data processing at the source, reducing latency and network load. The telemetry sector is experiencing significant growth with the adoption of AI edge computing to enable efficient data collection from disparate sources. The video surveillance industry is leveraging AI edge computing technologies to enhance security systems' efficiency and accuracy by implementing real-time analytics on edge devices.
End-User: Growing utilization by IT and telecommunication sector to optimize network operations and enhance customer experience
AI edge computing is crucial in the automotive sector, particularly in advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles. The need for real-time processing, low-latency communication, and data security drives the adoption of AI edge solutions within the segment. The energy and utilities sector benefits from AI edge computing by improving grid management, energy efficiency, and predictive maintenance of assets. Governments are adopting AI edge computing to enhance public safety through surveillance systems while maintaining data privacy adherence. AI edge computing transforms healthcare through real-time patient monitoring systems, diagnostics tools, and telemedicine applications. AI-driven edge computing enables IT and telecom companies to optimize network operations, enhance data analytics capabilities, and improve customer experience through personalized services. The manufacturing sector adopts AI-powered edge computing technologies to enable predictive equipment maintenance, improve production efficiency, and lower operational costs.
Regional Insights
In the Americas, North American countries such as the United States and Canada are leading in technological advancements with strong investment in research & development activities. Factors driving growth in this region include higher adoption of IoT devices and increased cloud-based services among businesses. Moreover, there is a rising demand for real-time data processing solutions to improve operational efficiency across various industries such as healthcare and automotive, which further accelerates the adoption of AI edge computing technologies. Europe is currently at the forefront of adopting advanced AI technologies with numerous initiatives undertaken by governments to support research on artificial intelligence across European Union countries. Industry 4.0 enablers are also promoting AI-powered automation solutions in manufacturing sectors, leading to a growing demand for edge computing capabilities. In the Middle East and Africa, although the adoption of AI technologies is still in its nascent stage, high growth potential is anticipated due to increasing government support for digital transformation initiatives and rising investment in smart city projects. The Asia-Pacific region is witnessing a prompt growth rate in the AI edge computing market during the forecast period, owing to rapid industrialization, raised smartphone penetration, and advancements in communication infrastructure. China, Japan, and South Korea are driving strong AI development with government policies supporting research & development activities and focusing on IoT applications across industries. Furthermore, emerging countries such as Australia and Singapore focus on creating smart city frameworks incorporating AI-driven solutions, thus promoting growth opportunities within this sector.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the AI Edge Computing Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the AI Edge Computing Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the AI Edge Computing Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include ABB Ltd., ADLINK Technology Inc., Advantech Co., Ltd., Akamai Technologies, Inc., Amazon Web Services, Inc., Atos SE, Broadcom Inc., Cisco Systems, Inc., Cloudera, Inc., Dell Inc., EdgeConneX, Inc., EdgeCortix, Inc., Fastly, Inc., General Electric Company, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Honeywell International Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Lenovo Group Limited, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Robert Bosch GmbH, Rockwell Automation, Inc., SAP SE, Schneider Electric SE, Siemens AG, Sterlite Technologies Limited, Tata Elxsi Limited, Teksun Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson, and Unigen Corporation.
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the AI Edge Computing Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the AI Edge Computing Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the AI Edge Computing Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the AI Edge Computing Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the AI Edge Computing Market?