第1章：はじめに
1.1. レポートの概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーにとっての主なメリット
1.4. 調査方法
1.4.1. 二次調査
1.4.2. 一次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. 調査の主な知見
2.2. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な知見
3.2.1. 主要投資先
3.3. ポーターの5つの力分析
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 自動車業界におけるニューラルプロセッサの応用の急増
3.4.1.2.消費者サービスの向上と運用コストの削減を目的としたAI導入
3.4.2. 制約
3.4.2.1. 熟練AI人材の不足
3.4.3. 機会
3.4.3.1. エッジデバイスへのAI導入
3.5. COVID-19による市場への影響分析
第4章：ニューラルプロセッサ市場（アプリケーション別）
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2. 不正検出
4.2.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.2.2 地域別市場規模と予測
4.2.3 国別市場シェア分析
4.3. ハードウェア診断
4.3.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.3.2 地域別市場規模と予測
4.3.3 国別市場シェア分析
4.4.財務予測
4.4.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.4.2 地域別市場規模と予測
4.4.3 国別市場シェア分析
4.5. 画像最適化
4.5.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.5.2 地域別市場規模と予測
4.5.3 国別市場シェア分析
4.6. その他のアプリケーション
4.6.1 主要市場動向、成長要因、機会
4.6.2 地域別市場規模と予測
4.6.3 国別市場シェア分析
第5章：エンドユーザー別ニューラルプロセッサ市場
5.1 概要
5.1.1 市場規模と予測
5.2. BFSI
5.2.1 主要市場動向、成長要因、機会
5.2.2 地域別市場規模と予測
5.2.3 国別市場シェア分析
5.3.ヘルスケア
5.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.3.2 地域別の市場規模と予測
5.3.3 国別の市場シェア分析
5.4. 小売
5.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.4.2 地域別の市場規模と予測
5.4.3 国別の市場シェア分析
5.5. 防衛機関
5.5.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.5.2 地域別の市場規模と予測
5.5.3 国別の市場シェア分析
5.6. メディア
5.6.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.6.2 地域別の市場規模と予測
5.6.3 国別の市場シェア分析
5.7. 物流
5.7.1 主要な市場動向、成長要因、機会
5.7.2 地域別の市場規模と予測
5.7.3 国別の市場シェア分析
5.8.その他
5.8.1 主要市場動向、成長要因、機会
5.8.2 地域別市場規模と予測
5.8.3 国別市場シェア分析
第6章：ニューラルプロセッサ市場（地域別）
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2 北米
6.2.1 主要動向と機会
6.2.2 北米市場規模と予測（アプリケーション別）
6.2.3 北米市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.2.4 北米市場規模と予測（国別）
6.2.4.1 米国
6.2.4.1.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.2.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.2.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.2.4.2 カナダ
6.2.4.2.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.2.4.2.2市場規模と予測（アプリケーション別）
6.2.4.2.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3 ヨーロッパ
6.3.1 主要なトレンドと機会
6.3.2 ヨーロッパ市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.3 ヨーロッパ市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3.4 ヨーロッパ市場規模と予測（国別）
6.3.4.1 フランス
6.3.4.1.1 主要な市場トレンド、成長要因、機会
6.3.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3.4.2 ドイツ
6.3.4.2.1 主要な市場トレンド、成長要因、機会
6.3.4.2.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.4.2.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3.4.3 イタリア
6.3.4.3.1 主要な市場トレンド、成長要因、機会
6.3.4.3.2 市場規模アプリケーション別市場規模と予測
6.3.4.3.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.4 スペイン
6.3.4.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.4.2 アプリケーション別市場規模と予測
6.3.4.4.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.5 英国
6.3.4.5.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.5.2 アプリケーション別市場規模と予測
6.3.4.5.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.3.4.6 その他のヨーロッパ
6.3.4.6.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.6.2 アプリケーション別市場規模と予測
6.3.4.6.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 主要な市場動向と機会
6.4.2 アジア太平洋地域の市場規模とアプリケーション別予測
6.4.3 アジア太平洋地域 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4 アジア太平洋地域 市場規模と予測（国別）
6.4.4.1 中国
6.4.4.1.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.4.4.1.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.1.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.2 日本
6.4.4.2.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.4.4.2.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.2.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.3 インド
6.4.4.3.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.4.4.3.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.3.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.4 南韓国
6.4.4.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.4.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.4.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.5 オーストラリア
6.4.4.5.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.5.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.5.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.6 その他のアジア太平洋地域
6.4.4.6.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.6.2 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.6.3 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5 LAMEA
6.5.1 主要な市場動向と機会
6.5.2 LAMEA 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.5.3 LAMEA 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5.4 LAMEA 市場規模国別市場規模予測
6.5.4.1 ラテンアメリカ
6.5.4.1.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.5.4.1.2 アプリケーション別市場規模と予測
6.5.4.1.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.5.4.2 中東
6.5.4.2.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.5.4.2.2 アプリケーション別市場規模と予測
6.5.4.2.3 エンドユーザー別市場規模と予測
6.5.4.3 アフリカ
6.5.4.3.1 主要市場動向、成長要因、機会
6.5.4.3.2 アプリケーション別市場規模と予測
6.5.4.3.3 エンドユーザー別市場規模と予測
第7章：競争環境
7.1. はじめに
7.2. 主要な勝利戦略
7.3. 上位10社の製品マッピング
7.4.競合ダッシュボード
7.5. 競合ヒートマップ
7.6. 2021年のトッププレーヤーのポジショニング
第8章：企業プロフィール
8.1 Hewlett Packard Enterprise Development LP
8.1.1 会社概要
8.1.2 主要役員
8.1.3 会社概要
8.1.4 事業セグメント
8.1.5 製品ポートフォリオ
8.1.6 業績
8.1.7 主要な戦略的動きと展開
8.2 Samsung Electronics Co. Ltd.
8.2.1 会社概要
8.2.2 主要役員
8.2.3 会社概要
8.2.4 事業セグメント
8.2.5 製品ポートフォリオ
8.2.6 業績
8.2.7 主要な戦略的動きと展開
8.3 HRL Laboratories, LLC
8.3.1 会社概要
8.3.2 主要役員
8.3.3 会社概要
8.3.4 事業セグメント
8.3.5 製品ポートフォリオ
8.3.6 業績
8.3.7 主要な戦略的動きと開発
8.4 アプライド・ブレイン・リサーチ
8.4.1 会社概要
8.4.2 主要役員
8.4.3 会社概要
8.4.4 事業セグメント
8.4.5 製品ポートフォリオ
8.4.6 業績
8.4.7 主要な戦略的動きと展開
8.5 Aspinity, Inc.
8.5.1 会社概要
8.5.2 主要役員
8.5.3 会社概要
8.5.4 事業セグメント
8.5.5 製品ポートフォリオ
8.5.6 業績
8.5.7 主要な戦略的動きと展開
8.6 ビットブレイン・テクノロジーズ
8.6.1 会社概要
8.6.2 主要役員
8.6.3 会社概要
8.6.4 事業セグメント
8.6.5 製品ポートフォリオ
8.6.6 業績
8.6.7 主要な戦略的動きと展開
8.7 Halo Neuroscience
8.7.1 会社概要
8.7.2 主要役員
8.7.3会社概要
8.7.4 事業セグメント
8.7.5 製品ポートフォリオ
8.7.6 業績
8.7.7 主要な戦略的動きと展開
8.8 General Vision, Inc.
8.8.1 会社概要
8.8.2 主要役員
8.8.3 会社概要
8.8.4 事業セグメント
8.8.5 製品ポートフォリオ
8.8.6 業績
8.8.7 主要な戦略的動きと展開
8.9 BrainChip, Inc.
8.9.1 会社概要
8.9.2 主要役員
8.9.3 会社概要
8.9.4 事業セグメント
8.9.5 製品ポートフォリオ
8.9.6 業績
8.9.7 主要な戦略的動きと展開
8.10 BrainCo, Inc.
8.10.1 会社概要
8.10.2 主要役員
8.10.3 会社概要
8.10.4 事業セグメント
8.10.5 製品ポートフォリオ
8.10.6業績
8.10.7 主要な戦略的動きと展開
1.1.Report description
1.2.Key market segments
1.3.Key benefits to the stakeholders
1.4.Research Methodology
1.4.1.Secondary research
1.4.2.Primary research
1.4.3.Analyst tools and models
CHAPTER 2:EXECUTIVE SUMMARY
2.1.Key findings of the study
2.2.CXO Perspective
CHAPTER 3:MARKET OVERVIEW
3.1.Market definition and scope
3.2.Key findings
3.2.1.Top investment pockets
3.3.Porter’s five forces analysis
3.4.Market dynamics
3.4.1.Drivers
3.4.1.1. Surge in applications of neural processors in automotive industry
3.4.1.2. Adoption of AI to improve consumer services and reduce operational cost
3.4.2.Restraints
3.4.2.1. Lack of skilled AI workforce
3.4.3.Opportunities
3.4.3.1. Introducing AI to edge devices
3.5.COVID-19 Impact Analysis on the market
CHAPTER 4: NEURAL PROCESSOR MARKET, BY APPLICATION
4.1 Overview
4.1.1 Market size and forecast
4.2. Fraud Detection
4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
4.2.2 Market size and forecast, by region
4.2.3 Market share analysis by country
4.3. Hardware Diagnostics
4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
4.3.2 Market size and forecast, by region
4.3.3 Market share analysis by country
4.4. Financial Forecasting
4.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
4.4.2 Market size and forecast, by region
4.4.3 Market share analysis by country
4.5. Image Optimization
4.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
4.5.2 Market size and forecast, by region
4.5.3 Market share analysis by country
4.6. Other Applications
4.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
4.6.2 Market size and forecast, by region
4.6.3 Market share analysis by country
CHAPTER 5: NEURAL PROCESSOR MARKET, BY END USER
5.1 Overview
5.1.1 Market size and forecast
5.2. BFSI
5.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.2.2 Market size and forecast, by region
5.2.3 Market share analysis by country
5.3. Healthcare
5.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.3.2 Market size and forecast, by region
5.3.3 Market share analysis by country
5.4. Retail
5.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.4.2 Market size and forecast, by region
5.4.3 Market share analysis by country
5.5. Defense Agencies
5.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.5.2 Market size and forecast, by region
5.5.3 Market share analysis by country
5.6. Media
5.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.6.2 Market size and forecast, by region
5.6.3 Market share analysis by country
5.7. Logistics
5.7.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.7.2 Market size and forecast, by region
5.7.3 Market share analysis by country
5.8. Others
5.8.1 Key market trends, growth factors and opportunities
5.8.2 Market size and forecast, by region
5.8.3 Market share analysis by country
CHAPTER 6: NEURAL PROCESSOR MARKET, BY REGION
6.1 Overview
6.1.1 Market size and forecast
6.2 North America
6.2.1 Key trends and opportunities
6.2.2 North America Market size and forecast, by Application
6.2.3 North America Market size and forecast, by End User
6.2.4 North America Market size and forecast, by country
6.2.4.1 U.S.
6.2.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.2.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.2.4.2 Canada
6.2.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.2.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.3 Europe
6.3.1 Key trends and opportunities
6.3.2 Europe Market size and forecast, by Application
6.3.3 Europe Market size and forecast, by End User
6.3.4 Europe Market size and forecast, by country
6.3.4.1 France
6.3.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.2 Germany
6.3.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.3 Italy
6.3.4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.3.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.3.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.4 Spain
6.3.4.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.4.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.4.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.5 UK
6.3.4.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.5.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.5.3 Market size and forecast, by End User
6.3.4.6 Rest of Europe
6.3.4.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.4.6.2 Market size and forecast, by Application
6.3.4.6.3 Market size and forecast, by End User
6.4 Asia-Pacific
6.4.1 Key trends and opportunities
6.4.2 Asia-Pacific Market size and forecast, by Application
6.4.3 Asia-Pacific Market size and forecast, by End User
6.4.4 Asia-Pacific Market size and forecast, by country
6.4.4.1 China
6.4.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.2 Japan
6.4.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.3 India
6.4.4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.3.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.3.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.4 South Korea
6.4.4.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.4.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.4.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.5 Australia
6.4.4.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.5.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.5.3 Market size and forecast, by End User
6.4.4.6 Rest of Asia-Pacific
6.4.4.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.4.6.2 Market size and forecast, by Application
6.4.4.6.3 Market size and forecast, by End User
6.5 LAMEA
6.5.1 Key trends and opportunities
6.5.2 LAMEA Market size and forecast, by Application
6.5.3 LAMEA Market size and forecast, by End User
6.5.4 LAMEA Market size and forecast, by country
6.5.4.1 Latin America
6.5.4.1.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.4.1.2 Market size and forecast, by Application
6.5.4.1.3 Market size and forecast, by End User
6.5.4.2 Middle East
6.5.4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.4.2.2 Market size and forecast, by Application
6.5.4.2.3 Market size and forecast, by End User
6.5.4.3 Africa
6.5.4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.4.3.2 Market size and forecast, by Application
6.5.4.3.3 Market size and forecast, by End User
CHAPTER 7: COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1. Introduction
7.2. Top winning strategies
7.3. Product Mapping of Top 10 Player
7.4. Competitive Dashboard
7.5. Competitive Heatmap
7.6. Top player positioning, 2021
CHAPTER 8: COMPANY PROFILES
8.1 Hewlett Packard Enterprise Development LP
8.1.1 Company overview
8.1.2 Key Executives
8.1.3 Company snapshot
8.1.4 Operating business segments
8.1.5 Product portfolio
8.1.6 Business performance
8.1.7 Key strategic moves and developments
8.2 Samsung Electronics Co. Ltd.
8.2.1 Company overview
8.2.2 Key Executives
8.2.3 Company snapshot
8.2.4 Operating business segments
8.2.5 Product portfolio
8.2.6 Business performance
8.2.7 Key strategic moves and developments
8.3 HRL Laboratories, LLC
8.3.1 Company overview
8.3.2 Key Executives
8.3.3 Company snapshot
8.3.4 Operating business segments
8.3.5 Product portfolio
8.3.6 Business performance
8.3.7 Key strategic moves and developments
8.4 Applied Brain Research
8.4.1 Company overview
8.4.2 Key Executives
8.4.3 Company snapshot
8.4.4 Operating business segments
8.4.5 Product portfolio
8.4.6 Business performance
8.4.7 Key strategic moves and developments
8.5 Aspinity, Inc.
8.5.1 Company overview
8.5.2 Key Executives
8.5.3 Company snapshot
8.5.4 Operating business segments
8.5.5 Product portfolio
8.5.6 Business performance
8.5.7 Key strategic moves and developments
8.6 Bitbrain Technologies
8.6.1 Company overview
8.6.2 Key Executives
8.6.3 Company snapshot
8.6.4 Operating business segments
8.6.5 Product portfolio
8.6.6 Business performance
8.6.7 Key strategic moves and developments
8.7 Halo Neuroscience
8.7.1 Company overview
8.7.2 Key Executives
8.7.3 Company snapshot
8.7.4 Operating business segments
8.7.5 Product portfolio
8.7.6 Business performance
8.7.7 Key strategic moves and developments
8.8 General Vision, Inc.
8.8.1 Company overview
8.8.2 Key Executives
8.8.3 Company snapshot
8.8.4 Operating business segments
8.8.5 Product portfolio
8.8.6 Business performance
8.8.7 Key strategic moves and developments
8.9 BrainChip, Inc.
8.9.1 Company overview
8.9.2 Key Executives
8.9.3 Company snapshot
8.9.4 Operating business segments
8.9.5 Product portfolio
8.9.6 Business performance
8.9.7 Key strategic moves and developments
8.10 BrainCo, Inc.
8.10.1 Company overview
8.10.2 Key Executives
8.10.3 Company snapshot
8.10.4 Operating business segments
8.10.5 Product portfolio
8.10.6 Business performance
8.10.7 Key strategic moves and developments
| ※参考情報 ニューラルプロセッサとは、人工知能（AI）や機械学習のアルゴリズムを効率的に実行するために特化したプロセッサの一種です。これらのプロセッサは、主にディープラーニングモデルの計算を高速化し、性能の向上を図るために設計されています。従来の中央処理装置（CPU）やグラフィックス処理装置（GPU）とは異なり、ニューラルプロセッサは、ニューラルネットワークの計算に特化したアーキテクチャを持っており、大量のデータを並列に処理することができます。 ニューラルプロセッサは、一般的には以下の特徴を備えています。まず第一に、マトリックス演算を効率的に行うための大規模な行列演算エンジンを持っています。この機能により、特に深層学習モデルにおける重みの更新や推論処理を高速化できます。また、ニューラルプロセッサは、低消費電力での計算を実現するために、効率的なエネルギー管理も行っています。これにより、モバイルデバイスやエッジコンピューティング環境での利用も可能になります。 ニューラルプロセッサには、いくつかの種類があります。例えば、Googleが開発したTensor Processing Unit（TPU）は、特に TensorFlowを利用した機械学習モデルのトレーニングと推論に最適化されています。また、NVIDIAのTensor Coreは、GPU内に搭載されたニューラルネットワーク用の専用演算ユニットであり、リアルタイムのビデオ処理やゲームにおいて、AI機能を強化するために広く使用されています。さらに、AppleのAシリーズチップに組み込まれているNeural Engineも、機械学習タスクを効率的に実行するための専用ハードウェアです。 ニューラルプロセッサは、多様な用途に活用されています。それは、画像認識、自動運転車のセンサー解析、自然言語処理、強化学習のゲームプレイ、さらには医療診断の補助など、様々な分野において実用化されています。例えば、画像認識では、ニューラルプロセッサを使用することで、数千万枚の画像を高精度で分類することが可能になり、監視カメラや自動運転車の技術進化に寄与しています。また、自然言語処理の分野では、ニューラルプロセッサによって言語モデルの学習が加速され、人間の言葉をより理解し、応答するシステムの開発が進んでいます。 関連技術としては、コンピュータービジョンや自然言語処理、音声認識などが挙げられます。これらの技術は、ニューラルプロセッサの性能を最大限に引き出すために、設計と最適化が行われています。また、AIプラットフォームやフレームワーク（TensorFlowやPyTorchなど）がニューラルプロセッサとの相互作用をサポートし、開発者が効率的にアプリケーションを構築できる環境を提供しています。 さらに、ニューラルプロセッサは、Edge AIの発展にも寄与しています。これにより、IoTデバイスやモバイルデバイスが、クラウドに依存せずにローカルでAI処理を行うことが可能となります。このトレンドは、データのプライバシーやセキュリティ、応答速度の向上に寄与し、さまざまなアプリケーションシナリオでの展開が見込まれています。 今後、ニューラルプロセッサの技術は更なる進化を遂げると予測されています。プロセッサ自体の性能向上や新たなアーキテクチャの開発だけでなく、AIアルゴリズムの最適化や効率的なデータ処理手法が進むことで、様々な分野での応用がさらに広がることが期待されています。このような技術の進展により、AIの普及とともに、私たちの生活や産業に新たな価値が創出されるでしょう。 |
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