アプリケーション（画像認識、音声アシスタント、自然言語処理、予測分析）、2033年までのタイプ（スマートフォン、ウェアラブル、スマートホームデバイス、自動運転車、自律車両）ごとのタイプ（スマートフォン、ウェアラブル、スマートホームデバイス、自律車両）ごとに、デバイス上のAI市場規模、シェア、成長、および業界分析

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デバイスAI市場の概要

世界的なオンバイスAI市場は2025年に約38億2,000万米ドルと評価され、2026年には456億米ドルに成長すると予想され、2034年までに1899億米ドルに達し、2026 - 2034年の予測期間中に約19.5％のCAGRが予測されています。

デバイスのAI市場は、クラウド接続を必要とせずにリアルタイムのデータ処理を可能にすることにより、スマートデバイスの動作を急速に変換しています。プライバシーとレイテンシーの問題に関する懸念が高まっているため、クラウドベースのシステムを悩ませているため、この市場は主にスマートフォン、ウェアラブル、自律システムで勢いを増しています。データ処理がローカルで実行されると、デバイスは帯域幅の保存とユーザーセキュリティの強化から迅速に応答できます。音声アシスタント、画像認識、予測分析を含むAIを搭載したアプリケーションの急増は、チップメーカーと大手技術者にエネルギー効率の高い高性能AIプロセッサを構築することを余儀なくされています。オンデバイスAIは、コンシューマーエレクトロニクスおよび自動車システムにおけるスマートで常時的な機能の需要が、個人およびエンタープライズのアプリケーション全体でエクスペリエンスを形成しているため、次世代のデジタルエコシステムの中心的な舞台に上がるように準備しています。

オンデバイスAI市場の重要な調査結果

• 市場規模と成長:2025年に38億2,000万米ドルと評価された世界的なオンバイス市場は、2034年までに1899億米ドルに急増すると予測されており、19.5％の堅牢なCAGRで前進しています。
• キーマーケットドライバー:2023年、世界中に出荷されたスマートフォンの65％以上が、主に音声認識やカメラの最適化などの機能をサポートしているデバイス上のAI機能を特徴としています。
• 主要な市場抑制:オンデバイスAIチップは、従来のプロセッサよりも最大25％多くの電力を消費し、エネルギーに敏感なIoTアプリケーションで採用の課題をもたらします。
• 新たな傾向:2024年にリリースされたウェアラブルデバイスの40％以上が、即時およびローカライズされたデータ分析の需要の増加を反映して、健康監視のために統合されたオンデバイスAIを統合しました。
• 地域のリーダーシップ:アジア太平洋地域は、グローバルなオンデバイスAIチップ生産を支配しており、生産量の48％を占め、半導体強度のために台湾と韓国がリードしています。
• 市場セグメンテーション:Apple、Qualcomm、MediaTek、およびSamsungは、イノベーションとデバイスの統合に焦点を当てたデバイスAIチップセットの世界市場シェアの70％以上を共同で保持しています。
• 最近の開発:2024年、QualcommはSnapdragon 8 Gen 3チップを導入し、以前のバージョンでデバイス上のAI推論機能を98％増加させました。

ロシア・ウクレーン戦争の影響

ロシアとウクライナの主要生産者としてのロシアとウクライナの重要な役割により、デバイス上のAI市場は悪影響を及ぼしました。

ロシア・ウクレーン戦争は、主に半導体のサプライチェーンと希土類材料の調達のためのサプライチェーンであり、現場のAI市場に大きな影響を与えています。チップ製造に不可欠なパラジウムやネオンガスなどの原材料は、ロシアとウクライナの両方から輸入されています。この供給ラインの混乱により、生産コストがさらにエスカレーションされ、チップ製造の遅延が発生しました。その後、スマートフォン、ウェアラブル、自動車システム用のデバイス上のAIチップの起動が突然遅れています。しかし、チップ企業は現在、サプライチェーンを多様化していますが、同時に、地政学的な不安定性によりローカリゼーションがより緊急になります。したがって、製造業者は現在、国内の製造施設への迅速な投資を行っているため、外の世界がもたらすリスクに対してエッジAIのエッジを保持することができます。

最新のトレンド

市場の成長を促進するためのデバイス上のエッジAIおよび生成モデルの収束

第一に、エッジコンピューティングと最先端の生成AIシステムの融合は、デバイス上のAI市場を形成する傾向です。したがって、最もトップハイテク企業は、携帯電話、ウェアラブル、自律システムなどのデバイスで直接動作するように、変圧器ベースのアーキテクチャを最適化しています。この種のセットアップにより、コンテンツの作成はリアルタイムでコンテンツを作成し、パーソナライズされた推奨事項を提供し、クラウドへの転換なしにデバイスで動的なユーザーエクスペリエンスにふけることができます。これに向けて、Ai-Optimizedチップセットの出現により、エンドポイントは言語生成、コンテキスト音声応答、画像合成などの複雑なタスクを実行できます。これにより、プライバシーのレベルが高まり、応答性が向上し、レイテンシが低下し、没入型でインテリジェントなデバイスエコシステムの進化につながります。

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オンデバイスAI市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場はスマートフォン、ウェアラブル、スマートホームデバイス、自動運転車に分類できます。

• スマートフォン:スマートフォンは、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを向上させるためにAIチップが統合されているため、デバイス上のAI市場の巨大なセグメントです。顔のロック解除、音声アシスタント、リアルタイムカメラの調整、予測テキストは、スマートフォンがよりスマートで安全に動作することを可能にするデバイスAIによって有効になっているいくつかの機能です。この場合、データはより速く処理されます。バッテリーの最適化はこれまで以上に優れており、プライバシーはすべてがクラウドに送信されることなく、すべてがデバイスで行われているためです。より高いレベルの複雑さをサポートするために、最大のメーカーは、スマートフォンが個人のAIツールの進化と人間中心のツールの中心的なプラットフォームになるように、カスタムAIエンジンを設計しています。

• ウェアラブル:スマートウォッチなどのウェアラブルからフィットネスバンドまで、このテクノロジーは、ヘルストラッキング、フィットネス追跡、個別の推奨事項のためにデバイス上のAIをますます提供しています。これらの小さなデバイスは、プロセスが強力で継続的なインターネット接続に依存しない状況から最も利益を得ています。これらは、時間に敏感なアラートとフィードバックを可能にします。新しいAI対応技術は、心拍数の変動性監視、異常検出、さらにはローカル処理を介してすべてのレベルの睡眠追跡を行う能力を向上させます。消費者の焦点と動機は、デジタルライフスタイルにプラスの影響を与え、健康とフィットネスの多くの珍しい興味深い側面を探求する積極的な健康管理にますます移行するにつれて、バッテリーやプライバシーの懸念なしにより迅速にユーザーの洞察を提供することでより賢く、より自律的であり、より自律的であり、繁栄します。

• スマートホームデバイス:スピーカー、サーモスタット、およびその他のスマートホームデバイスを指定:AI-On-Localizationは、生活環境の応答性と直感的な性質を真に強化しています。これにより、レイテンシが低下し、音声認識、顔の検出、および行動予測オンローカルデバイスのプライバシーが向上します。また、ローカルAIの存在は、ネットワークの接続性が弱いまたは壊れている場合、これらのデバイスを機能させ続けます。現地処理のような消費者は、データに与えられたセキュリティに関する考慮事項で提供されているサービスを遅らせます。これらの生態系が成長して相互接続するにつれて、このデバイスAIはますます不可欠になり、デバイスがインテリジェントに考え、環境刺激とユーザーの相互作用パターンに基づいてコンテキスト対応の自動化を提供できるようになります。

• 自動運転車:自動運転車の定義機能は、膨大な量のデータをリアルタイムで処理できるデバイス上のAIです。重要な機能のいくつかは、障害物認識、レーンの維持、意思決定です。このプロセスでは、ミリ秒の遅延が安全性とパフォーマンスに費用がかかる可能性があるため、このプロセスではエッジコンピューティングが最重要です。これらの車両は、リダー、カメラ、レーダーの多数のセンサータイプを統合します。 AIモデルをローカルに実行すると、運転環境の即時解釈が可能になります。したがって、外部サーバーに依存しないコア操作により、Device AIは道路用途に信頼性と堅牢性をもたらします。これは、自動運転システムがさまざまなクラスの車両を継続的に進化させ、スケーリングするために活用するものです。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は、画像認識、音声アシスタント、自然言語処理、予測分析に分類できます。

• 画像認識:オンデバイスAIは、画像認識、フェイスロック解除、オブジェクトの検出と追跡、拡張現実（AR）、視覚検索などのパワー化機能の最も明白なアプリケーションの1つです。デバイス上の画像データをローカルに実行することにより、そのデバイスはより迅速に応答し、ユーザーの視覚データがデバイスの境界を越えて漏れないように保護し、ネットワーク接続のないエリアで独立して実行できます。このアプリケーションの必要性は、実際のオーディオ/ビジュアル（AV）時間で画像データを分析する必要性が必須である場合に最大です（つまり、スマートフォン、監視カメラ、自動運転車などのデバイス）。デバイス上のAIは、環境と直接解釈および相互作用し、視覚的な品質を向上させながらパターンを認識します。ハードウェアが最適化されると、画像認識により、消費者および産業用ユースケースへのさらなる統合が見られ、使用量の深さが拡大し、幅を拡大します。

• 音声アシスタント:音声アシスタントテクノロジーは、Device AIの重要なコンポーネントであり、自然言語コマンドを介して、ユーザーがテクノロジーベースのプラットフォームと対話できるようにします。オーディオ入力は通常、デバイスで保存されているため、デバイスがより速く応答し、プライバシーを事実上保証し、スマートホームデバイス、ウェアラブル、ユーザーが摩擦のないやり取りを期待する携帯電話体験など、オフラインまたは低い接続設定をサポートすることができます。デバイス上のAI音声アシスタントを組み込むと、より人間のようなインターフェイスのコンテキストを推測し、感情を分析し、応答を調整できます。これには、音声主導の体験の使いやすさ、正確性、安全性を高める可能性があるだけでなく、AIアルゴリズムが時間とともに適応できるため、音声アシスタントが私たちの生活の中でよりインテリジェントで意味のあるものになります。

• 自然言語処理:オンデバイスNLPの範囲は、リアルタイム翻訳、センチメント分析、文法修正、インテリジェントなテキスト入力などのいくつかのアプリケーションの範囲です。デバイス上のNLPの実行は、消費者の間で懸念が高まっている機密またはプライベートユーザーデータのプライバシーを保証しながら、速度の向上に貢献します。これは、スマートフォン、生産的なツール、通信アプリで特に価値があります。コンパクトなAI-Modelアプローチにより、デバイスはユーザーの入力を解析し、インターネット接続なしでは熱心にユーザーの入力を理解できるようになりました。デバイスでインテリジェント言語サービスをネイティブに提供する機能は、消費者とエンタープライズの両方のアプリケーション内で、書面、コミュニケーション、および支援技術に最新のエクスペリエンスを生み出しています。

• 予測分析:予測分析は、消費者の行動に関連するさまざまなパラメーターを使用してAIを分析するのに役立ちます。このデータ収集は、次に使用される可能性が最も高いアプリを提案したり、スマートアプライアンスや車両のメンテナンスニーズを予測したりするなど、さまざまな推奨事項に渡すことができます。同時に、予測分析は、クラウドベースの決定ツールとは対照的に、基礎となるデータ分析に基づいてリアルタイムシステムを決定することにより、企業の専門家に力を与えます。デバイスでこれらの機能をサポートすると、提供されるより応答性が高くコンテキスト認識サービスが得られます。予測分析は、自動化とパーソナライズを促進し、消費者とビジネスの両方で、Brave Smart Technologiesの出現に向けて代替トラックを作成します。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。

運転要因

市場を後押しするためのリアルタイム処理とデータプライバシーの需要

ユーザーデータプライバシーのより良い保護と組み合わされたリアルタイムデータ処理の必要性の増加は、デバイス上のAI市場の成長を推進する主力として機能します。 AIがクラウドベースである場合、レイテンシーを誘導することがあります。これにより、接続の途切れない接続が必要な場合、パフォーマンス、場合によってはデータセキュリティを損なう可能性があります。オンデバイスAIは、それに応じてインスタントになり、機密データをローカルのソースに残していることにより、そのような問題を厳密に廃止します！プライバシーのあらゆる種類の遅延または違反が深刻な問題につながる可能性があるため、顔の認識、健康監視、音声コマンドにおいて最も重要です。したがって、メーカーは、デバイスの制約の下で効率的に実行できる最適化されたモデルだけでなく、カスタムAIハードウェアに移行しています。消費者と業界がより高速で安全なエクスペリエンスに価値を置く瞬間になります。

市場を拡大するためのエッジコンピューティングとAi-Optimizedハードウェアの成長

エッジコンピューティングインフラストラクチャのこれらの開発は、目的建設AIハードウェアとともに、デバイスAIの増殖を大幅に増加させました。 Chip Design-NPUとAI専用の加速器の進歩により、デバイスは電力消費を最小限に抑えて複雑な機械学習タスクを実行できます。これにより、基本的にAIは、携帯電話や産業センサーなど、さまざまなデバイスでローカルに実行できます。このハードウェアとソフトウェアの結婚は、エッジでAIにとって深刻な機会を争っているため、クラウドネットワークへの依存度を低下させ、業界全体でよりスマートな運用を促進しています。現在、Ai-Optimized Devicesの増え続けているエコシステムは、イノベーションと市場開発のための新しい可能性を高めています。

抑制要因

消費電力とデバイスの制限は、採用を潜在的に市場の成長を妨げるように制限します

AIベースのプロセッサの消費量の増加とハードウェアの制約に見合ったパワーは、AI-device概念の増殖の主な障害です。低電力IoTセンサーなどのデバイスは、通常、バッテリーの寿命やサーマルを激しく破壊することなく、オンデバイスAIの計算要件を満たすことができません。ハイエンドのスマートフォンなどは、このような増加を負担する可能性がありますが、低予算のデバイスは激しく締められています。ただし、AI機能の統合は、単に高度なハードウェアを要求するだけでなく、ソフトウェアレベルでのサポートも必要です。したがって、これは設計の複雑さとコストに追加される可能性があります。このような技術経済障害は、特にエントリーレベルの、または軽量のエネルギーに飢えたデバイスで、幅広い展開を損なう可能性があります。

消費者の健康とライフスタイルにおけるAIアプリケーションの拡大して、市場で製品の機会を生み出す

機会

さらに、このようなAI支援の消費者ヘルスケアとライフスタイル製品は、需要を獲得しています。これは確かに、既存のオンデバイスAI市場の成長機会を意味します。ウェアラブルとスマートホームデバイスは、優れたレベルのモニターウェルネスメトリックに向けて、健康上の問題の早期兆候を検出し、幸福を高めるためのリアルタイムの推奨事項を提供します。

カスタマイズは、最小限のレイテンシとより大きなプライバシーを備えたデバイスAIで行われ、ユーザーの間でより望ましくなります。ヘルスケアのデータ支援モデルを積極的にしようとすると、エッジデバイスの需要は、インテリジェントで安全な、応答性の高いもののために確実に上昇し、そのため、次世代のデジタルヘルス体験の有効コアになります。

AIパフォーマンスのバランスをとることは、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります

チャレンジ

デバイス上のAI市場における別の課題の鍵は、エッジデバイスによって形作られた限られた計算、熱、電力予算内のAIパフォーマンスの高い需要です。何らかの形で無限の処理能力でプロビジョニングされるクラウドインフラストラクチャとは異なり、スマートフォン、ウェアラブル、および組み込みシステムは、AIタスクを実行するためにすべての制約付きリソースをジャグリングする必要があります。

開発者は、精度や応答性に妥協することなく、モデルのサイズと効率を低下させるように圧力をかけられています。このバランスをとる行為は、ストライキが困難であり、多くの場合、カスタムチップ設計とソフトウェアの最適化を伴います。より洗練されたAIベースのアプリケーションは、デバイスの厳しい範囲の下でパフォーマンスを維持することに、一定の技術的な課題を維持するための絶え間ない技術的課題を提示します。

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オンデバイスAI市場地域の洞察

• 北米

デバイス上のAI市場の成長は、その強力なテクノロジーエコシステム、膨大な顧客需要、大規模なハイテクプレーヤーが推進する継続的なイノベーションのために、北米の影響を強く受けています。この地域では、Apple、Google、Nvidiaなどのハイテク企業が本部を持ち、AIの研究とチップ開発に多額の投資をしています。特に、米国のデバイスAI市場は、スマートフォン、スマートホームデバイス、車両のAI機能の市場への非常に速い道を提供します。データのプライバシーの問題に対する高い認識は、Device On-Device AI処理の採用をさらに支援します。規制サポートとベンチャーキャピタルは、さまざまな消費者およびエンタープライズアプリケーションにおけるEDGE AIソリューションの展開をスピードアップするのに役立ちます。

• ヨーロッパ

デバイス上のAI市場地理への強力な貢献者になるように設定されているヨーロッパは、非常に高いプライバシー規制と倫理的AIの実践に対する強調の増大から恩恵を受けています。この地域内の必要性は、データとユーザーの権利が保護されるようにすることです。したがって、この要件は、Device AI Profferであるプライバシーを提供する能力と一致しています。スマートモビリティと業界4.0の変革は、自動車、ヘルスケア、製造業での採用を促進する機会になりつつあります。ドイツ、フランス、英国など、エッジコンピューティングやAIベースのハードウェアは、研究プログラムの重点です。地元のイノベーターを奨励する欧州連合からの公共の助成プログラムとデジタル戦略により、この地域は、従順でユーザー中心のAIテクノロジーを開発する企業にとって戦略的に重要になっています。

• アジア

アジアは、サプライチェーンで世界中で支配的であり、特にチップ製造において、デバイス上のAI市場シェアを占めています。 AIに強化された家電は、この地域で強い需要があります。中国、日本、韓国の進歩的な市場の企業は、従来のオプションをAI主導のスマートフォン、ウェアラブル、よりスマートな家に置き換えました。政府資金によるデジタル変革プログラムは、教育、輸送、およびヘルスケアシステムへの動きを引き続き促進しています。同様に、アジアには、エネルギー効率の高いハードウェアベースのソリューションの構築に焦点を当てた多くのスタートアップがあります。途方もない消費者レベルの採用と組み合わせたハイエンドの製造能力により、アジアはAI市場の成長の焦点となっています。

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

デバイス上のAI市場の状況は、チップとソフトウェアファーストのイノベーションとユーザー中心のアプリケーションを生成する最前線のテクノロジーハウスによって作成されます。 Apple、Google、Nvidiaなどの企業は、カスタムメイドのAIプロセッサに投資し、エッジパフォーマンスのためにニューラルネットワークを調整します。 OpenaiとMetaは、モバイルおよびウェアラブルプラットフォームで動作できる軽量言語モデルを進めていますが、テスラは車両の自動化でAIを動かし続けています。 AccentureとDeloitteは、とりわけ、AIの実装で企業を支援することに設定されています。彼らは、これらがプライバシーとエネルギーの制約と戦う基準に沿っていることを保証しながら、機能の基準を設定します。

トップオンデバイスAI企業のリスト

• Apple (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• NVIDIA (U.S.)
• Alphabet (U.S.)
• OpenAI (U.S.)
• Tesla (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• Deloitte (U.K.)
• IBM (U.S.)
• Meta (U.S.)

主要な業界開発

2025年6月:Appleは、チップデザインで力を合わせるための次のステップとして生成AIを宣言します。 AppleのハードウェアテクノロジーのSVPは、次世代のシリコン開発効率と生産性を高速化しようとすると、洗練されたEDAツールによって設計に作成されると述べました。このような戦略の変化は、革新的なチップテクノロジーに対するAppleのコミットメントを実証するために哲学的に重要になり、したがって、デバイス上のAIで競争力を与えています。 Appleは、消費者デバイスだけを超えて、ハードウェア設計サイクル全体にAIを埋め込んだ最初の会社になることを目指しています。このようなアプローチは、開発時間を短縮し、パフォーマンスを拡大し、カスタムチップの設計に新しいグレードを設立する可能性があります。そこには、より大きなパラダイムシフトがあります。ここで、AIはデバイスを実行するだけでなく、デバイスを設計します。

報告報告           

この調査には、包括的なSWOT分析が含まれており、市場内の将来の発展に関する洞察を提供します。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べ、今後数年間で軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリと潜在的なアプリケーションを調査します。この分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方を考慮に入れ、市場の要素についての全体的な理解を提供し、成長の潜在的な領域を特定しています。

調査レポートは、定性的研究方法と定量的研究方法の両方を利用して、徹底的な分析を提供する市場セグメンテーションを掘り下げています。また、市場に対する財務的および戦略的視点の影響を評価します。さらに、このレポートは、市場の成長に影響を与える需要と供給の支配的な力を考慮して、国家および地域の評価を提示しています。競争力のある景観は、重要な競合他社の市場シェアを含め、細心の注意を払って詳細に説明されています。このレポートには、予想される時間枠に合わせて調整された新しい研究方法論とプレーヤー戦略が組み込まれています。全体として、市場のダイナミクスに関する貴重で包括的な洞察を、正式で簡単に理解できる方法で提供します。