2025年12月11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．市場概要
ニューロモルフィック・コンピューティング市場は、人間の脳の神経回路やシナプスの動作を模倣する計算アーキテクチャの発展によって生まれた次世代技術領域であり、従来のコンピューティングとは根本的に異なるパラダイムに基づいている。従来の汎用 CPU や GPU が大量の並列演算を行う際に高い電力消費と発熱を伴うのに対し、ニューロモルフィック技術は、スパース性・イベント駆動性・低消費電力性に優れた特徴を持ち、高速かつ省エネルギーで推論・計算処理ができる点が最大の強みとされている。この特性は、生物学的な神経細胞が必要なときだけ信号を発火させる仕組みを、半導体回路上に再現することで実現されている。
市場の背景にあるのは、AI の高度化、エッジコンピューティングの普及、IoT デバイスの爆発的な増加、リアルタイム処理の需要拡大、エネルギー消費の抑制といった複合的な要因である。AI モデルが大型化し、運用するための計算資源が増大するにつれ、従来のハードウェアでは性能・省電力性・コストの面で限界が生じつつある。この問題に対して有力な解決策として期待されているのが、ニューロモルフィック・コンピューティングである。
市場規模については、分析機関によって幅があるものの、いずれの見解も「今後数年で大幅な成長が期待される新興市場」である点では一致している。ある報告では市場規模は数十億ドル規模で拡大すると予想され、別の分析では2030年以降にかけて指数的な成長を示す可能性が指摘されている。市場の成長率に関する予測は二桁成長が一般的であり、市場としては黎明期にあるが、確実に技術革新の潮流に乗りつつあることが分かる。
市場が牽引される領域として特に重要なのが、自動車（自動運転・ADAS）、ロボティクス、産業オートメーション、IoT デバイス、医療分野、通信インフラといった領域である。これらはリアルタイム性・低遅延性・省電力性・高信頼性が求められ、ニューロモルフィック技術の特性が最も活かされる分野である。特に、自動運転やロボティクスでは、複雑な環境を瞬時に判断する高度な計算処理が求められるが、従来のGPUベースの処理では消費電力や応答速度の面で課題がある。この点、イベント駆動型のニューロモルフィック・チップは大きな可能性を持つと考えられている。
また、ニューロモルフィック技術は学習方法にも特徴がある。現在のニューラルネットワークは、大量のデータセットを用いたバッチ学習が中心であり、学習段階で膨大な計算力を必要とする。一方、ニューロモルフィック・モデルで用いられるスパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、生物学的適応と同様に、イベントが起きたときにのみ学習を行う省エネルギー型の学習モデルであり、エッジデバイスにおける「その場学習」や「オンライン学習」といった新しい応用を可能にする。この点も、市場が注目を集める一因となっている。
市場の構成は、ハードウェア（ニューロモルフィックチップ、演算回路、メモリ）、ソフトウェア（アルゴリズム、開発ツール、シミュレーター）、サービス（統合支援、設計、最適化コンサルティング）の三つに大別され、その中でも特にハードウェア分野が市場規模の大半を占めるとされる。ハードウェアが市場の中心となる背景には、チップの開発・製造にかかる技術的障壁の高さや、計算基盤としての重要性がある。とはいえ、ソフトウェアの整備が市場全体を後押しする構造になっていることも重要であり、今後の成長にはソフトウェア・ハードウェア・アルゴリズムの三位一体の発展が必須である。
総じて、ニューロモルフィック・コンピューティング市場は「エネルギー効率」と「リアルタイム性」を求める現代の社会・産業構造の中で大きな価値を持ち、今後の計算基盤を変革しうる技術として大いに注目されている。
2．技術・用途セグメントとトレンド
ニューロモルフィック・コンピューティング市場を理解するには、技術別セグメント、用途別セグメント、産業別セグメントの三つを詳細に分解する必要がある。これにより、市場の変化要因、成長の中心、技術課題などをより明瞭に把握できる。
2.1 コンポーネント（構成要素）別分析
市場は大きくハードウェア、ソフトウェア、サービスの三分野に分類される。
（1）ハードウェア
ニューロモルフィック・コンピューティングを可能にする中心要素はハードウェアであり、製品としてはニューロモルフィックプロセッサ、スパイキングニューラルネットワーク対応チップ、メモリ統合型チップ、シナプス模倣デバイスなどが含まれる。これらはイベント駆動で動作するため、従来のクロック駆動型プロセッサと比べて電力効率が飛躍的に高い。
近年は、メモリと演算を同じ構造に統合する「メモリ中心アーキテクチャ」が注目されており、従来の von Neumann 型計算機の制約を打破する可能性がある。こうしたハードウェアの進化が市場成長の中核であり、各社が競って研究開発を進めている。
（2）ソフトウェア
ソフトウェア分野では、スパイキングニューラルネットワークの学習アルゴリズム、シミュレーションプラットフォーム、開発ツールチェーン、アプリケーション固有の最適化フレームワークなどが重要となる。ハードウェアが進化しても、それに対応するアルゴリズムや開発環境が整備されなければ採用は進まないため、ここ数年で多くの研究・開発が行われている。
（3）サービス
サービス領域では、導入コンサルティング、カスタム設計支援、実装・検証、最適化サービスなどが中心となる。ニューロモルフィック技術は高度な専門知識を必要とするため、企業や研究機関向けに専門サービスを提供する需要も増加している。
2.2 展開形態（デプロイメント）別セグメント
市場は主に「エッジ」と「クラウド／データセンター」に分類される。
（1）エッジ展開
エッジデバイスは、バッテリー駆動や低消費電力が必須であるため、ニューロモルフィック技術との相性が極めて良い。リアルタイム推論、センサーデータ解析、ロボット制御など、エッジでの処理が増えているため、このセグメントは今後市場を牽引する重要分野である。
（2）クラウド展開
クラウドでは、膨大なデータ処理や AI 学習を効率化するためにニューロモルフィック技術が有望視されている。ただし、クラウド用途は既存の GPU や ASIC の競争が激しく、十分な差別化が示されるかが今後の市場動向を左右する。
2.3 用途別セグメント
主要な用途には以下が含まれる。
画像処理・物体検出
音声処理・信号解析
自律走行・ロボティクス制御
医療診断・リアルタイム解析
IoT デバイス
産業オートメーション
セキュリティ・監視
消費者エレクトロニクス
特に画像処理は市場シェアが大きく、リアルタイム性が要求されるアプリケーション（自動運転、ロボット制御など）でも採用が期待される。
2.4 産業別セグメント
主要産業分野は以下のとおりである。
自動車（自動運転・ADAS）
産業ロボティクス
医療画像診断
防衛・航空宇宙
通信・IT
消費者デバイス
これらの分野では、リアルタイム性と省エネルギー性が共通の課題であり、ニューロモルフィック技術が有効な解決策となる。
3．成長要因と課題
ニューロモルフィック市場の成長には多数の要因が存在するが、それと同時に重要な課題も存在する。
3.1 成長要因
（1）AI の高度化と計算要求の増大
深層学習モデルの大型化、推論処理の増加により、低電力・高効率の新しい計算基盤が必要とされている。
（2）エッジ AI の普及
IoT とエッジデバイスの需要が急拡大し、リアルタイム処理が求められることで、ニューロモルフィックの強みが活かされる。
（3）省エネルギー化の社会的要請
データセンターの電力消費問題、環境配慮型技術への関心の高まりが市場を後押ししている。
（4）多様な産業に適用可能
自動車・ロボティクス・医療・産業制御など、多方面での応用可能性が市場の裾野を広げている。
3.2 課題
（1）技術成熟度の不足
アルゴリズム、開発環境、ソフトウェアエコシステムの未成熟が商用化の障壁となっている。
（2）標準化の遅れ
アーキテクチャの統一基準や開発標準が確立されておらず、普及の遅れにつながっている。
（3）競合技術の存在
GPU、ASIC、FPGA、量子計算などの技術が並行して発展しており、差別化と優位性の確立が必須。
（4）導入コストとリスク
高度なチップ技術は開発コストが高く、普及初期には価格面での課題が多い。
4．総括
ニューロモルフィック・コンピューティング市場は、AI とエッジ時代の到来により、今後確実に大きな成長が期待される領域である。その一方で、技術的課題・標準化・実装コストなどの問題も抱えており、市場の本格的拡大にはこれらを克服する必要がある。しかしながら、産業界・学術界・政府の投資が進むことで技術基盤が成熟し、次世代計算プラットフォームの重要な選択肢として確立される可能性は極めて高い。
***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****
Ⅰ. エグゼクティブサマリー（Executive Summary）
1.1. 市場の現状と定義
1.1.1. 「ニューロモルフィック・コンピューティング」とは何か
1.1.2. 従来コンピューティングとの違い・優位性
1.1.3. 本調査の目的と対象範囲
1.2. 主要な市場指標
1.2.1. 現状市場規模（基準年）
1.2.2. 予測期間および前提条件
1.2.3. 予測市場規模と年平均成長率（CAGR）
1.2.4. 主な成長ドライバーと阻害要因
1.2.5. 注目セグメントと用途の概要
1.3. 今後の展望と戦略的インプリケーション
1.3.1. 主要用途分野の成長ポテンシャル
1.3.2. 産業別・地域別の重点機会
1.3.3. 主要ステークホルダー（企業、研究機関、政府等）への示唆
Ⅱ. 調査手法と定義（Methodology & Definitions）
2.1. 調査の範囲と対象
2.1.1. 地理的対象地域（グローバル／地域別）
2.1.2. 対象企業・プレーヤーの定義
2.1.3. 期間設定（過去データ／予測範囲）
2.2. データ収集と分析手法
2.2.1. 二次データの収集方法（公開資料、業界レポート、論文、特許データなど）
2.2.2. 一次データの利用（企業インタビュー、業界関係者ヒアリングなど）
2.2.3. 市場予測モデルの概要（トップダウン／ボトムアップ、仮定、シナリオ分析など）
2.2.4. セグメンテーションと分類基準
2.3. 用語と定義
2.3.1. 「ニューロモルフィック・コンピューティング」の定義
2.3.2. コンポーネント分類（ハードウェア、ソフトウェア、サービスなど）
2.3.3. 展開形態分類（エッジ、クラウドなど）
2.3.4. 用途分類と産業別分類
Ⅲ. 市場概要と技術背景（Market Overview & Technology Landscape）
3.1. ニューロモルフィック技術の基礎
3.1.1. 生物脳の神経構造の模倣 — ニューロンとシナプスの役割
3.1.2. スパイキングニューラルネットワーク（SNN）とその特性
3.1.3. 従来の von Neumann 型アーキテクチャとの違い
3.2. 技術進展の歴史と現在の潮流
3.2.1. 初期の研究と試作チップの発表
3.2.2. 最近のチップ／アーキテクチャの革新（低消費電力化、高並列化、メモリ統合など）
3.2.3. ソフトウェア・アルゴリズムの整備と発展
3.3. ニューロモルフィック vs 他の代替技術との比較
3.3.1. GPU／ASIC／FPGA 等との比較 — 強みと弱み
3.3.2. 量子コンピューティング、従来AIアクセラレータ技術との関係と棲み分け
3.3.3. 適用すべきユースケースと技術の限界
Ⅳ. 市場セグメンテーション分析（Segmentation Analysis）
4.1 コンポーネント（提供形態）別分析
4.1.1 ハードウェア（ニューロモルフィック・チップ、メモリ、加速器など）
– チップ／プロセッサ
– メモリ・シナプス模倣素子（抵抗変化メモリ等）
– センサーや入出力インタフェース
– ハードウェア設計・製造のトレンドと課題
4.1.2 ソフトウェア（アルゴリズム、フレームワーク、ライブラリ、ミドルウェアなど）
4.1.3 サービス（設計支援、コンサルティング、導入・実装支援、検証サービスなど）
4.2 展開形態別分析
4.2.1 エッジ展開（IoT デバイス、組み込み機器、エッジ AI など）
4.2.2 クラウド／データセンター展開
4.3 用途別／アプリケーション別分析
4.3.1 画像処理／コンピュータビジョン（物体認識、映像解析など）
4.3.2 信号処理／センサー処理（音声認識、センサーデータ処理、イベント検出など）
4.3.3 データ処理・解析（リアルタイムデータ処理、大規模データ処理）
4.3.4 自律システム／ロボティクス（自動運転、ドローン、ロボット制御など）
4.3.5 IoT／組み込み用途（スマートデバイス、ウエアラブル、スマートセンサなど）
4.3.6 医療・ヘルスケア用途（医療画像解析、診断支援、ウェアラブル医療機器など）
4.3.7 産業オートメーション／制御用途
4.3.8 その他用途（防衛・航空宇宙・セキュリティなど）
4.4 エンドユーザー／産業別分析
4.4.1 自動車・モビリティ
4.4.2 ロボティクス／産業用ロボット
4.4.3 医療・医療機器／ヘルスケア
4.4.4 情報通信／IT・通信インフラ
4.4.5 消費者エレクトロニクス
4.4.6 産業オートメーション／製造業
4.4.7 防衛・航空宇宙
4.4.8 その他（スマートシティ、スマートホーム、IoT プラットフォーム、研究分野など）
Ⅴ. 地域別市場分析（Regional Analysis）
5.1 北米市場分析
5.1.1 市場規模・成長率・主要国（米国など）
5.1.2 技術研究基盤、企業分布、投資状況
5.1.3 規制・政策の影響、普及動向
5.2 ヨーロッパ市場分析
5.2.1 国別分析（ドイツ、英国、フランスなど主要国）
5.2.2 産業構造、研究機関、産学連携の状況
5.2.3 ユースケース別需要の傾向
5.3 アジア太平洋市場分析
5.3.1 中国、日本、韓国、インドなど主要国の動向
5.3.2 AI／IoT／自動化技術の普及と市場成長余地
5.3.3 地域別の採用パターンと将来展望
5.4 中南米市場分析
5.4.1 市場の成熟度と成長ポテンシャル
5.4.2 インフラ整備、投資動向、コスト感応性
5.5 中東・アフリカ市場分析
5.5.1 富裕層市場と国際投資、導入障壁
5.5.2 防衛、エネルギー、スマートインフラ用途の可能性
5.6 地域間比較とグローバルな普及シナリオ
Ⅵ. 競争環境と主要プレーヤー分析（Competitive Landscape）
6.1 市場シェア構造と集中度分析
6.2 主要企業プロファイル
6.2.1 企業別提供技術と製品ポートフォリオ
6.2.2 R&D 投資と技術ロードマップ
6.2.3 戦略提携、アライアンス、M&A 動向
6.3 新規参入およびスタートアップの状況
6.4 競争優位性要因の分析（技術力、コスト、エコシステム、開発環境など）
6.5 参入障壁、規制リスク、標準化の状況
Ⅶ. 市場ドライバー、阻害要因、機会とリスク（Market Drivers, Restraints, Opportunities & Risks）
7.1 成長ドライバー
7.1.1 AI・機械学習需要の拡大
7.1.2 エッジコンピューティングとIoTの普及
7.1.3 省エネルギー性と環境配慮ニーズの高まり
7.1.4 自動運転、ロボティクス、スマートデバイスなど用途の拡大
7.1.5 技術成熟とコスト低減
7.2 市場阻害要因／チャレンジ
7.2.1 技術の未成熟性（メモリ技術、チップ設計、ソフトウェア基盤）
7.2.2 標準化と互換性の不足
7.2.3 既存技術（GPU／ASIC など）との競合
7.2.4 高コスト、量産の難しさ
7.2.5 法規制・安全性・信頼性の懸念
7.3 市場機会（Opportunities）
7.3.1 新興国市場の開拓
7.3.2 新用途・新サービスの創出（エッジAI、リアルタイム処理、IoT）
7.3.3 異分野融合（医療、スマートシティ、防衛、環境、センサーネットワーク）
7.3.4 環境・エネルギー効率重視の社会変化
7.4 リスクと懸念（Threats）
7.4.1 技術的な挫折リスク
7.4.2 法制度／倫理問題／安全性への社会的懸念
7.4.3 競合技術や代替ソリューションの進化
7.4.4 市場過熱によるバブルリスク
Ⅷ. 予測分析（Market Forecast & Scenarios）
8.1 グローバル市場予測（提供形態別、用途別、展開形態別、地域別）
8.1.1 ベースシナリオ（中期予測）
8.1.2 楽観シナリオ／保守シナリオ
8.2 セグメント別成長予測
8.2.1 ハードウェア／ソフトウェア／サービス別
8.2.2 エッジ vs クラウド別展開予測
8.2.3 用途別（画像処理、ロボティクス、IoT、医療など）
8.3 地域別予測および成長見込み国分析
8.3.1 北米／欧州／アジア太平洋／その他地域別予測
8.3.2 新興国市場の成長ドライバーとリスク
8.4 シナリオ分析と感度分析
8.4.1 技術進捗の速さによる違い
8.4.2 規制・法制度の変化を踏まえた予測バリエーション
8.4.3 競合技術の台頭を想定したリスクシナリオ
Ⅸ. 戦略提言（Strategic Recommendations）
9.1 企業に対する提言
9.1.1 参入／拡大戦略
9.1.2 技術開発と提携戦略
9.1.3 製品ポートフォリオ戦略
9.2 新興市場・地域展開の戦略
9.2.1 アジア太平洋・新興国市場へのアプローチ
9.2.2 ローカルパートナー戦略と規制対応
9.3 技術ロードマップとイノベーション戦略
9.3.1 ハードウェア／ソフトウェア統合戦略
9.3.2 標準化・相互運用性対応
9.3.3 長期研究投資と次世代アーキテクチャ探索
9.4 リスク管理および倫理・安全性への配慮
Ⅹ. 付録（Appendices）
用語集
略語一覧
調査対象企業一覧
過去データと予測モデルの前提条件
製品・技術別スペック／比較表
参考文献／情報源リスト
補遺：想定される図表およびチャート構成
世界および地域別市場規模と予測グラフ（2020–2030年）
セグメント別市場シェア円グラフ／積上げ棒グラフ
用途別および産業別売上高予測テーブル
主要企業の市場シェアランキング表
技術成熟度マトリクス（ハードウェア、ソフトウェア、用途）
リスク・機会マトリクス
シナリオ分析比較チャート
※「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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