オンデバイスAI推論ソフトウェア：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
On-Device AI Inference Software - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 181 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2118019
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概要
Mordor Intelligenceによると、オンデバイスAI推論ソフトウェアの市場規模は、2025年の46億1,000万米ドルから2026年には56億2,000万米ドルに拡大し、2031年までに174億1,000万米ドルに達すると予想されており、2026年から2031年にかけてCAGR25.38％で成長すると見込まれています。
本レポートは、提供形態（プラットフォームおよびサービス）、デバイスタイプ（スマートフォン、PCおよびノートパソコン、自動車システム、IoTデバイス、産業用エッジデバイス、ロボットおよびドローン）、エンドユーザー（IT・通信、自動車および輸送、ヘルスケアおよびライフサイエンス、小売およびEコマースなど）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。
世界のオンデバイスAI推論ソフトウェア市場の動向と洞察
IoTエンドポイントデータの急増が、ローカル展開の需要を加速させています
オンデバイスAI推論ソフトウェア市場は、接続されたデバイスによって生成されるデータ量の増加から恩恵を受けています。調査によると、2026年初頭には世界中で210億台のIoTデバイスが利用され、センサー、カメラ、機器から絶え間ないデータストリームが生成されるとされています。すべてのデータストリームを集約型インフラに送信すると、帯域幅コストが増加し、アプリケーションがネットワーク遅延の影響を受ける可能性があります。新しいシステムオンチップ（SoC）の設計には、ローカルタスク向けの軽量なニューラルプロセッシングユニット（NPU）、ベクトル拡張機能、およびデジタル信号処理コアが組み込まれています。これらの機能により、データが生成されるその場で、異常検知、状態監視、およびコンパクトなビジョンモデルがサポートされます。ソフトウェアプロバイダーは、自社のツールに推論、テレメトリ、モデルドリフトチェック、および無線（OTA）アップデートを組み合わせることで、継続的な顧客関係を構築することができます。
低遅延の意思決定への需要がソフトウェアアーキテクチャを再構築
オンデバイスAI推論ソフトウェア市場は、クラウドからの応答を待てないアプリケーションをサポートしています。ドローン、産業用システム、車両、ネットワーク機器は、稼働中に意思決定を必要とします。提供された分析によると、クラウドの往復時間は50～200ミリ秒の範囲となるのに対し、ローカル処理では応答時間を1桁台前半のミリ秒単位まで短縮できるとされています。毎秒12メートルで移動するドローンは、200ミリ秒の遅延の間に2.4メートル移動することになり、これが重大な制御上の問題を引き起こす可能性があります。自動車の知覚システムも、先進運転支援機能のために、知覚から行動までの時間を短縮する必要があります。このニーズにより、ソフトウェアベンダーは、特定のニューラル処理ユニット（NPU）でのパフォーマンスを向上させる、ハードウェア固有のカーネルライブラリを構築するよう促されています。
ハードウェアとランタイムエコシステムの断片化が、クロスプラットフォームの移植性を制限しています
オンデバイスAI推論ソフトウェア市場は、ハードウェア固有のバックエンドやランタイム環境によって依然として分断されています。HailoRT、Qualcomm AI Engine Direct、MediaTek NeuroPilot、Apple Core ML、Google LiteRT、およびONNX Runtimeは、それぞれ異なるツールチェーンと最適化手法を採用しています。あるニューラルプロセッシングユニット向けに作成されたモデルを、別のユニットで適切に実行するには、演算子の処理方法、メモリレイアウト、および精度設定の修正が必要となる場合が少なくありません。単一のシリコンファミリーとの深い統合はパフォーマンスを向上させることができますが、ベンダーが対応できるデバイスの範囲を狭めてしまいます。幅広い互換性はカバー範囲を広げることができますが、企業の購入者が期待するレイテンシの利点を犠牲にする可能性があります。したがって、本資料では、移植性ツールがソフトウェアサプライヤー間の主要な競合領域であると指摘しています。
セグメント分析
2025年、プラットフォームはオンデバイスAI推論ソフトウェア市場シェアの74.18％を占めました。組織は、モデルの最適化、ランタイム展開、デバイス・フリート管理を単一のワークフローに統合した環境を好みます。このモデルにより、圧縮、展開、監視のために個別のツールを組み立てるのに必要な労力を削減できます。また、プラットフォームベンダーは、量子化やプルーニングからオーケストレーション、パフォーマンスのテレメトリに至るまで、モデルのライフサイクル全体に関与しています。こうした幅広い役割のため、組織がプラットフォームを大規模なデバイス・フリート全体に展開した後では、そのプラットフォームを置き換えることが困難になる可能性があります。
サービス市場は、2031年までCAGR28.41％で拡大すると予測されています。購入企業は、推論の最適化、モデルの圧縮、管理されたエッジ展開といった機能をすべて社内で構築するのではなく、外部のサポートを利用する傾向が強まっています。この需要は、モデルにドメイン固有のチューニングや詳細なコンプライアンス記録がしばしば必要となる、工業製造や医療分野で特に顕著です。サービス分野は、専門プロバイダーに対し、完全なプラットフォームスタックを必要とせずにエンタープライズ顧客への参入経路を提供します。また、購入者が選択したハードウェア環境に合わせてモデルを最適化する企業にとっても、特化したビジネスチャンスを生み出します。
地域別分析
2025年、北米はオンデバイスAI推論ソフトウェア市場の34.62％のシェアを占めました。この地域には、製造、物流、医療の各分野において、ソフトウェア開発者、エンタープライズ向けテクノロジーの購入者、およびコネクテッドデバイスの導入事例が集中しています。米国は、AIチップのサプライチェーン、大規模なエンタープライズソフトウェア顧客基盤、およびプレミアム開発ツールの販売に向けた確立されたチャネルを通じて、この需要の大部分を占めました。クアルコムのSnapdragonプラットフォームやニューラルプロセッシングユニット（NPU）のロードマップは、インテルやAMDのものと相まって、現地でのソフトウェア導入に向けた幅広いハードウェア基盤を提供しています。また、カナダでは、データローカリゼーション政策により診療現場付近での処理が推奨されている医療アプリケーション分野において、需要を支えています。
アジア太平洋地域は、2031年までCAGR29.84％で成長すると予測されています。中国は産業用IoTの導入を拡大しており、インドは金融サービスのデジタル化を進め、日本は成熟したロボット工学の基盤を有し、韓国はニューラルプロセッシングユニット（NPU）の分野で活発な調査および半導体開発活動を行っています。提供された資料によると、中国のエッジAIボックス市場は2025年に85億人民元（11億7,000万米ドル）に達し、2026年には120億人民元（16億5,000万米ドル）に達すると予測されています。韓国はニューラルプロセッシングユニット（NPU）とメモリを統合した技術開発の恩恵を受けており、一方、インドでは規制対象の決済における現地での不正検知に対する需要があります。日本および東南アジアでは、現地言語のサポート、カスタマイズされたセンサー機能、分散したデバイス群全体で保守可能なソフトウェアを必要とする、ロボット製造やスマートリテールアプリケーションへの需要が高まっています。
欧州は2025年に有意義なシェアを占めており、2031年まで堅調な成長を維持すると予想されています。ドイツの自動車メーカーやインダストリー4.0の施設では、品質管理、予知保全、資材運搬のためにローカル推論が活用されています。EU AI法により、監査可能性、人間の監督、データ最小化がソフトウェア調達における重要な要素となっています。南米、中東・アフリカは規模は小さいもの、ブラジルのスマートシティやフィンテック関連の取り組み、サウジアラビアやアラブ首長国連邦（UAE）の国家主導のAIプログラム、ナイジェリアや南アフリカにおけるモバイルファーストの導入に支えられ、機会が拡大しつつあります。
その他の特典：
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストによるサポート
よくあるご質問
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場の定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場情勢
- 市場概要
- 市場促進要因
- IoTエンドポイントデータの急増
- 低遅延の意思決定に対する需要
- プライバシー保護型ローカル推論の要件
- リソースに制約のあるデバイスにおける生成AIの普及
- NPUを中心としたハードウェア・ソフトウェアの共同最適化
- デバイスレベルのAIガバナンスとオフラインでの耐障害性
- 市場抑制要因
- 断片化したハードウェアおよびランタイムのエコシステム
- メモリ、放熱、およびバッテリーに関する制約
- 圧縮および量子化によるモデルの精度低下
- 分散型モデルのセキュリティと更新時の脆弱性
- マクロ経済要因が市場に与える影響
- 業界バリューチェーン分析
- 技術動向
- 規制情勢
- ポーターのファイブフォース分析
第5章 市場規模と成長予測
- 提供別
- プラットフォーム
- サービス
- デバイスタイプ別
- スマートフォン
- PCおよびノートPC
- 自動車システム
- IoTデバイス
- 産業用エッジデバイス
- ロボットおよびドローン
- エンドユーザー別
- IT・通信
- BFSI
- 自動車・輸送産業
- ヘルスケア・ライフサイエンス
- 小売・Eコマース
- 工業製造
- 教育・研究機関
- 政府・行政
- エネルギー・ユーティリティ
- その他のエンドユーザー
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米諸国
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- ロシア
- スペイン
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- 東南アジア
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東・アフリカ
- 中東
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- ナイジェリア
- その他のアフリカ諸国
- 中東
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場集中度
- 戦略的動向
- 市場シェア分析
- 企業プロファイル
- Edge Impulse, Inc.
- Latent AI, Inc.
- ClearBlade, Inc.
- ZEDEDA, Inc.
- Viso AI AG
- Axelera AI B.V.
- Hailo Technologies Ltd.
- Kneron, Inc.
- Blaize, Inc.
- Neurala, Inc.
- EdgeCortix Inc.
- DEEPX Co., Ltd.
- Quadric.io, Inc.
- ailia Inc.
- Embedl AS
- RunAnywhere AI, Inc.
- Zetic AI, Inc.
- BrainChip Holdings Ltd.
- Synaptics Incorporated
- Gorilla Technology Group Inc.
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 181 Pages
- 納期
- 2～3営業日
