「ニューロモーフィックコンピューティングのグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング）」産業調査レポートを販売開始

2025年10月14日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「ニューロモーフィックコンピューティングのグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング）」産業調査レポートを販売開始 *****

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Technavio社が調査・発行した「ニューロモーフィックコンピューティングのグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング）」市場調査レポートの販売を開始しました。ニューロモーフィックコンピューティングの世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

1. 市場規模と成長の概況

ニューロモルフィック・コンピューティング市場は、人工知能（AI）や機械学習（ML）の発展に伴い、今後数年間で爆発的な成長を遂げると予測されている。
この分野は、人間の脳神経構造や神経シナプスの働きを模倣する新しいコンピューティングアーキテクチャであり、低消費電力・高効率・リアルタイム学習能力を兼ね備えている点が特徴である。

2024年時点での市場規模は約2,800万ドルと推定され、2030年には13億ドルを超えると見込まれている。これは、年平均成長率（CAGR）が90％近いという極めて高い成長ペースであり、半導体やAI関連分野でも最も注目度の高い新興市場の一つとなっている。

この急速な成長を支える主な要因は以下の通りである。

• AI応用の拡大と高効率化の要求
  機械学習モデルの巨大化により、従来型CPUやGPUでは処理遅延・電力消費が課題となっている。ニューロモルフィックチップは脳の神経活動を模倣し、並列・非同期で情報を処理できるため、低電力での高度なAI推論が可能となる。
• エッジコンピューティングの普及
  データをクラウドではなくデバイス側で処理する動きが加速し、リアルタイム性・プライバシー性を重視する分野でニューロモルフィック技術の需要が高まっている。
• IoT・ロボティクスの拡大
  膨大なセンサー情報を低電力で即時処理する必要があり、ニューロモルフィックハードウェアが最適解として注目されている。
• 研究開発投資の急増
  半導体メーカー・大学・政府機関が共同で技術開発を進めており、試作チップやアルゴリズム実装が次々に発表されている。

こうした技術革新により、ニューロモルフィック・コンピューティングは「次世代AIハードウェア」として確固たる地位を築きつつある。

1. 市場構造とセグメント分析

ニューロモルフィック・コンピューティング市場は、主に提供形態（ハードウェア／ソフトウェア）・展開方式・用途・地域の4つの観点から分析されている。

2.1 提供タイプ別構成

1. プロセッサ（ニューロモルフィックチップ）
   市場の中心を占める分野。スパイキング・ニューラル・ネットワーク（SNN）を用いた神経型演算チップが主要製品群となっている。
   特徴は高い並列処理能力と極めて低いエネルギー消費。近年はASICベースの試作品が商用化段階に入りつつある。
2. センサー
   視覚・聴覚などの感覚入力を模倣するデバイス。イベント駆動型の動作を行い、データ発生時のみ動作する「スパース信号処理」により、消費電力を大幅に削減できる。
3. メモリ
   人間の脳における「シナプス」に相当する機能を担う。抵抗変化メモリ（ReRAM）や相変化メモリ（PCM）など、記憶素子の可塑性を利用した技術が開発されている。
4. ソフトウェア／アルゴリズム
   スパイキング・ニューラル・ネットワークを動作させるためのライブラリや学習モデル。アルゴリズム最適化や学習データ変換の自動化が進められている。

この中で特に成長率が高いのはプロセッサ分野であり、研究段階から商業化への移行が最も進んでいる。

2.2 展開モデル別（デプロイメント）

• エッジ型（Edge Deployment）
  自動運転車、ドローン、スマートカメラなど、リアルタイム応答が求められる領域で採用が進む。デバイス単体でデータ処理が完結するため、クラウド依存を回避でき、遅延や通信コストを削減できる。
• クラウド型（Cloud Deployment）
  大規模データの集約学習・最適化処理に適している。複雑なAIモデルのトレーニングをニューロモルフィック・クラスタ上で行う研究も進行中である。

現状ではエッジ型が市場を主導しているが、今後はクラウドとのハイブリッド構成が増加すると予測されている。

2.3 用途別セグメント

1. 画像・映像処理
   カメラや監視システムなどでの物体認識、動作検出に利用される。従来のCNNよりも高速かつ低電力で実行可能なため、特に自動運転・ロボティクス分野で導入が進んでいる。
2. 自然言語処理（NLP）
   スパイクベースの動的信号処理を活用し、音声・テキスト解析の効率化を目指す。音声アシスタントや翻訳デバイスへの応用が期待されている。
3. センサーフュージョン
   さまざまなセンサーからのデータを統合的に処理する技術。人間の感覚統合を模倣するため、ロボットやスマートデバイスの判断精度を高める。
4. 強化学習および制御最適化
   自律的な行動選択を行うAI制御領域で活用。リアルタイム学習と環境適応の両立を実現できる。
5. 医療・バイオ応用
   脳波解析や神経信号のモデリングなど、医療AI・BCI（脳-コンピュータインターフェース）にも展開が始まっている。

2.4 地域別市場動向

• 北米
  最大市場であり、多数のスタートアップと大手半導体企業が存在。政府によるAI研究助成や国防関連投資も追い風となっている。
• ヨーロッパ
  神経科学研究との連携が強く、学術主導の開発が進む。特にドイツ・フランス・英国が中心。
• アジア太平洋地域
  半導体製造能力とAI需要が高く、中国・日本・韓国が有力市場として急速に台頭している。
  スマートシティや産業オートメーションへの導入が拡大している。
• その他地域
  ラテンアメリカや中東では、IoTインフラ整備の進展に伴い将来的な潜在需要が見込まれる。

1. 成長要因・課題・将来展望

3.1 成長ドライバー

1. AI技術の多様化と高効率演算ニーズ
   AIモデルの高度化に伴い、膨大なエネルギーを消費する従来方式では限界がある。ニューロモルフィック設計はそのボトルネックを解消しうる。
2. エネルギー効率の改善
   ニューロモルフィックプロセッサは従来型チップの1/1000以下の電力で同等のタスクを処理可能とされており、サステナブルなAI技術として注目されている。
3. 自律システムの拡大
   自動車・ロボット・ドローン・医療機器など、瞬時判断が求められる分野での導入が進む。
4. 政府・企業の研究投資強化
   AIハードウェア研究への助成や、半導体企業による共同開発プロジェクトが増加している。
5. ハードウェア・ソフトウェア統合の進展
   学習アルゴリズムとハード構造の共進化により、実用化レベルが飛躍的に向上している。

3.2 市場成長を制約する要因

• 高コストと製造の難易度
  スパイク信号回路やメモリ統合技術の製造コストが高く、大量生産体制の確立が課題。
• 標準化と互換性の欠如
  ベンダーごとに異なる設計思想があり、ソフトウェア互換性の不足がエコシステム拡張を阻んでいる。
• 人材不足と技術的知見の限定性
  神経科学と電子工学を横断的に理解できる技術者が限られており、開発リソースが不足している。
• 汎用化の難しさ
  現時点では特定用途向けチップが中心であり、一般的な汎用計算用途に展開するには更なる研究が必要である。

3.3 将来の機会と展望

1. ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）への応用
   脳神経信号処理における低遅延処理技術として期待されている。医療・リハビリ・神経疾患治療などへの応用可能性が高い。
2. 量子コンピューティングとのハイブリッド構造
   ニューロモルフィック技術と量子アルゴリズムを組み合わせることで、演算の最適化・確率的推論の強化が進むと考えられている。
3. AIエコシステムへの統合
   クラウドAI・エッジAIとの連携を通じて、ハード・ソフトの垣根を越えた新しい処理アーキテクチャが形成される。
4. 産業応用の拡大
   製造業の品質検査、自動運転、エネルギー管理、スマート医療などへの展開が期待される。
5. オープンソース・開発環境の整備
   研究者・開発者が利用できるオープンな開発プラットフォームが整備されることで、市場参入障壁が下がり、技術革新が加速する。

3.4 長期的な市場展望

2030年代には、ニューロモルフィック・コンピューティングは次世代AIハードウェアの中核技術として確立すると予測される。
超低電力・高並列処理を武器に、スマートフォンから自動車、医療機器、ロボット、軍事用途まで多岐にわたる産業へと浸透していく見通しである。

今後10年で重要となるのは、以下の3つの方向性である。

• 技術標準化とプラットフォーム統合の確立
• ハード／ソフト協調設計による効率化
• エッジからクラウドまでを包括する分散AI基盤の構築

これらが実現すれば、ニューロモルフィック技術は単なる研究領域を超え、「AI社会を支える実用インフラ」として位置づけられることになる。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

  エグゼクティブ・サマリー
 1.1 市場ハイライトとキーメトリクス
 1.2 成長の促進因子と主要課題
 1.3 市場予測の概要
 1.4 戦略的見解と提言

  調査目的・レポート範囲と定義
 2.1 調査目的と対象読者
 2.2 ニューロモルフィック・コンピューティングの定義
 2.3 含まれる技術構成要素（プロセッサ、メモリ、センサー、ソフトウェアなど）
 2.4 地域区分と対象国一覧
 2.5 調査期間と基準年
 2.6 調査仮定と制約条件

  調査手法・データ収集アプローチ
 3.1 二次情報ソースおよび文献レビュー
 3.2 一次調査（業界関係者インタビュー、アンケート調査）
 3.3 データ検証と補正プロセス
 3.4 市場規模算定モデルと予測手法
 3.5 信頼性評価・誤差レンジ設定

  市場環境と競争構造
 4.1 ニューロモルフィック技術エコシステム構造
 4.2 バリューチェーン分析（設計 → 製造 → 統合 → 運用）
 4.3 競争構造および参入障壁
 4.4 代替技術・補完技術との関係
 4.5 規制・標準化・政策環境の影響

  過去実績と基準年市場規模
 5.1 歴史的な市場トレンド（例：2019–2024年）
 5.2 基準年（例：2024年）における市場規模
 5.3 構成要素別実績（プロセッサ、メモリ、センサー、ソフトウェア）
 5.4 地域別過去実績傾向
 5.5 市場変動要因および歴史的影響要因

  市場予測と成長見通し
 6.1 予測期間（例：2025–2030年）の市場規模（収益・数量）
 6.2 年平均成長率 (CAGR) と増分成長額
 6.3 構成要素別予測（プロセッサ、メモリ、センサー、ソフトウェア）
 6.4 展開モデル別予測（エッジ／クラウド）
 6.5 地域別予測と比較
 6.6 シナリオ分析（ベースライン、楽観、悲観）

  構成要素別セグメント分析
 7.1 プロセッサ（ニューロモルフィックチップ）
  7.1.1 製品仕様・アーキテクチャ分類
  7.1.2 市場シェア・成長動向
  7.1.3 主要ベンダー比較
 7.2 メモリ（可変抵抗型、相変化型、メモリ統合方式等）
 7.3 センサー（イベント駆動センサー、視覚・聴覚センサー等）
 7.4 ソフトウェア／ファームウェア（SNN モデル、マッピング／最適化ツール等）
 7.5 各要素間相互作用・統合設計の重要性

  展開モデル別分析
 8.1 エッジ展開（リアルタイム処理、低遅延要件用途）
 8.2 クラウド展開（集約処理、統合学習用途）
 8.3 ハイブリッド構成（エッジ＋クラウド連携方式）
 8.4 各展開方式の利点・課題比較

  用途・アプリケーション別分析
 9.1 画像・ビデオ処理用途
 9.2 自然言語処理／音声処理用途
 9.3 センサーフュージョン／時系列データ統合用途
 9.4 強化学習・制御最適化用途
 9.5 医療・バイオ・生体信号用途
 9.6 その他用途（監視、ロボティクス、産業用途等）
 9.7 用途別市場シェアと成長予測比較

  地域別市場分析
 10.1 地域セグメント（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ）
 10.2 各地域の市場規模・予測
 10.3 北米地域詳細分析
 10.4 欧州地域詳細分析
 10.5 アジア太平洋地域詳細分析
 10.6 ラテンアメリカ・中東・アフリカ分析
 10.7 地域間比較と成長因子分析

  成長ドライバー・抑制要因・機会分析
 11.1 市場成長を促す主要因
 11.2 成長を妨げる要因・リスク要素
 11.3 技術革新インパクトと誘因要因
 11.4 未活用／潜在ニーズ市場ギャップ
 11.5 感度分析と対応戦略

  競争環境と企業戦略
 12.1 市場競争構造と集中度指標
 12.2 主要プレーヤー一覧と市場シェア
 12.3 差別化戦略・技術優位戦略
 12.4 提携・合併・アライアンス動向
 12.5 新興企業・技術スタートアップ動向

  主要企業プロファイル
 13.1 企業 A：概要・技術ポートフォリオ・戦略
 13.2 企業 B
 13.3 企業 C
 13.4 企業 D
 13.5 その他有力ベンダー比較

  戦略的提言および実行ロードマップ
 14.1 新規参入／拡張戦略
 14.2 技術開発ロードマップ提案
 14.3 提携・ジョイントベンチャー・ライセンシング戦略
 14.4 リスクマネジメントと事業継続戦略
 14.5 長期成長シナリオとロードマップ

  将来予測シナリオ分析
 15.1 ベースライン予測シナリオ
 15.2 楽観的予測シナリオ
 15.3 悲観的予測シナリオ
 15.4 感度分析（価格、技術進歩、規制変化等）
 15.5 飽和化・成熟化領域の予測と対策

  調査方法論詳細および補足資料
 16.1 データ収集／処理プロセス詳細
 16.2 一次／二次情報源一覧
 16.3 モデル構築・補正・検証手法
 16.4 データ品質保証・確認手順
 16.5 用語定義・略語一覧

  付録・参考資料
 17.1 用語・略語一覧
 17.2 通貨換算率・単位換算表
 17.3 調査仮定および前提条件詳細
 17.4 図表補足・追加データ
 17.5 参考文献／索引

  図表目次

  索引

※「ニューロモーフィックコンピューティングのグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング）」調査レポートの詳細紹介ページ

⇒https://www.marketreport.jp/neuromorphic-computinging-market

※その他、Technavio社調査・発行の市場調査レポート一覧

⇒https://www.marketreport.jp/technavio-reports-list

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