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世界の人工知能（AI）チップ市場規模は 2022年に168.6億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は29.72％で拡大し、2032年には約2,274.8億米ドルに達すると予測されている。
ディープラーニング（深層学習）に対する需要の高まりと、さまざまな産業における人工知能（AI）の導入が、人工知能チップ市場の成長を後押ししている。
重要な洞察
地域別では、北米地域が世界市場を支配している。
技術別では、機械学習分野が世界市場を支配している。
チップタイプ別では、CPUセグメントが世界市場をリードしている。
処理タイプ別では、エッジ・セグメントが2022年の収益シェアの75％以上を占める。
機能別では、推論分野が大きな伸びを示している。
エンドユーザー別では、BFSIセグメントが最大の収益シェアを占めており、2023年から2032年まで成長を維持すると予測されている。
市場の概要
人工知能（AI）チップは、様々な産業で使用されるよう特別に設計されている。このような人工知能チップは、AIの加速を統合している。さまざまな分野で人工知能の導入が進んでいるため、チップメーカーは先進的で安価、かつ高速な人工知能（AI）チップを発見・開発する必要に迫られている。人工知能チップは、企業のビジネス洞察の達成を支援するように設計されている。人工知能チップは、他の従来のチップと比較して、より優れた有用性を提供する。AIチップは、デバイス／アプリケーションのバッテリー寿命を向上させることで、より効果的かつ効率的に機能する。
人工知能チップは、ネットワーキング、コンピューティング、ストレージで構成されている。しかし、人工知能チップのハードウェア・インフラは、技術の急速な進歩に伴い絶えず変化している。チップメーカーは、より軽量で小型の人工知能チップの開発に注力している。人工知能チップははるかに高速に動作するため、デバイスは複数のタスクを同時に実行できる。
人工知能チップは半導体の役割を果たし、人為的ミスを最小限に抑える。また、より速い速度で計算タスクを完了することができる。エヌビディア、インテル、グーグルアルファベット、アドバンスト・マイクロ・デバイセズなどの企業は、AIチップモデルを発表し、すでに世界の人工知能チップ市場に参入している。
市場のダイナミクス：
多くの企業が全体的な運用コストを削減するために人工知能にシフトしており、人工知能チップ市場の成長を牽引している。高度なAIチップの発見のための研究開発（R&D）活動への投資の増加が、世界レベルでの人工知能チップ市場の成長を後押ししている。
業務効率を向上させるために、業務上の障害に関する大規模なデータセットを取得する際に利用される量子コンピューティングの需要が急速に高まっている。これが予測期間中の市場成長の原動力になると考えられている。ビッグデータの増加に伴い、このようなデータセットを管理するシステムへの需要が高まっている。
AIチップとアプリケーションは、複数の企業にビッグデータの効率的な管理を提供する。そのため、多くの開発者が先進的な人工知能チップベースのアプリケーションの製造に注力している。多くの分野でロボット工学が導入されるなど、技術の進歩が人工知能チップ市場の成長を後押ししている。
人工知能チップは監視カメラに広く利用されている。官公庁、施設、家庭用の監視カメラの需要増が市場成長の原動力となっている。ビデオゲームの設計における継続的な進歩が、市場における人工知能ベースのグラフィックチップの需要を押し上げている。ビッグデータを管理するためのヘルスケアや小売分野からのAIアプリケーションに対する需要の急増は、市場成長の主な推進要因の1つである。
しかし、人工知能システムの実装と管理を成功させる熟練労働力が市場に不足していることが、人工知能チップ市場の成長を大きく阻害していると見られている。低開発国における人工知能技術に関する認識の欠如は、市場発展の妨げとなっている。さらに、高品質の構造化データが入手できないことも、人工知能チップ市場の成長を妨げている。
AIチップの価格は比較的高いため、中小企業ではAIチップベースのアプリケーションの購入が制限される。この要因は、世界のAIチップ市場の成長を抑制する要因と考えられている。
Covid-19の影響：
コロナウイルスの世界的な蔓延は、人工知能市場に悪影響を与えた。Covid-19の大流行により、ITおよび半導体業界全体が混乱した。製造装置の操業停止による生産の遅延や拒否、サプライチェーンの混乱、労働専門家の不足、需要の減少などが、世界の人工知能チップ市場に悪影響を及ぼした。Covid-19パンデミックは消費者行動を変化させ、世界の人工知能チップ市場の事業収益を変化させた。
パンデミックの間、発見、研究開発（R&D）活動は停止していた。世界の人工知能(AI)チップ市場の経済状況の不確実性は、市場における製品の意思決定、投資、戦略的パートナーシップ、コラボレーション、合併に困難をもたらした。しかし、Covid-19パンデミック後の様々な産業における人工知能の展開の増加は、世界の人工知能チップ市場の損失と戦うことになる。
セグメント・インサイト
テクノロジー・インサイト
技術に基づき、世界の人工知能チップ市場は機械学習、自然言語処理、文脈認識コンピューティング、コンピュータビジョン、予測分析に区分される。機械学習分野が世界の人工知能チップ市場を支配している。複数の産業で機械学習の採用が進み、ビッグデータが利用できるようになったことが、市場の機械学習（ML）セグメントの成長に拍車をかけている。機械学習は、人間の介入なしに意思決定を行うために統計的手法を使用する。
機械学習の応用は、正確な予測結果を提供する。機械学習の重要な機能は、詐欺やネットワーク・セキュリティ脅威の検知である。著名な企業は、より良いサービスを提供するために、消費者の関心を理解するために機械学習を使用している。機械学習技術セグメントは、予測期間中に市場で最大の収益シェアを獲得する。
チップタイプの洞察
チップタイプに基づき、世界の人工知能チップ市場はGPU、ASIC、FPGA、CPU、その他に区分される。どのAIチップタイプもユニークな特徴と機能を備えている。CPUセグメントは人工知能チップ市場の主要セグメントである。AI中央処理装置（CPU）タイプのチップは先進的で、計算をより速く完了できる。グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）は、AIアルゴリズムの改良と開発に使用される。フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）を使ったリアルタイムのデータ入力にAIアルゴリズムを応用する。
加工タイプの洞察
処理タイプに基づくと、エッジ処理タイプのセグメントがAIチップ市場を支配し、2022年の収益シェアの75％以上を生み出した。エッジ処理では、帯域幅の使用を削減することで、データの実際の場所に近い場所で計算を行うことができる。エッジ処理は運用効率を最大化し、ローカルでのアルゴリズム処理を可能にする。
しかし、世界の人工知能チップ市場では、クラウド処理タイプのセグメントが予測期間中に大きな成長を遂げると予想されている。クラウドセグメントの発展は、AIにおけるクラウドサービスの迅速な採用、クラウド処理によって提供される柔軟性、拡張性の強化に起因している。クラウド処理セグメントは、より効率的で洞察に基づく戦略的なオペレーションを提供するため、予測期間中に急速に採用されるであろう。
ファンクション・インサイト
機能別に見ると、推論機能セグメントの市場は大きな伸びを示している。推論機能は、データや証拠から結論を導き出すのに役立つ。より速い速度でデータを達成／取得する需要の増加が、世界の人工知能（AI）チップ市場における推論セグメントの成長を後押ししている。
エンドユーザーの洞察：
エンドユーザー別に見ると、BFSIセグメントが最大の収益シェアを占めており、予測期間中も成長を維持すると予測されている。エラーのリスクを低減することで負担を軽減し、生産性を加速させるために、銀行部門におけるAIの活用が近年増加している。
さらに、ヘルスケア分野は予測期間中、世界のAIチップ市場で最も高い収益シェアを示す。患者データの管理と分析に対する需要の増加が、ヘルスケアセグメントの成長を後押しすると考えられている。
人工知能システムは放射線科に複数の利点を提供し、ヘルスケア分野での診断と管理は人工知能の導入により容易になった。これらの要因がヘルスケア分野の成長を後押ししている。さらに、小売分野は予測期間中に成長すると予想されている。
地域の洞察
地理的には、北米が世界の人工知能チップ市場を支配している。IT産業における人工知能技術の展開が拡大していることが、北米における市場成長の主な推進要因と考えられている。米国とカナダには重要なテクノロジー企業が存在し、同地域の人工知能チップ市場の成長を後押ししている。欧州は世界の人工知能（AI）チップ市場で最も急成長している地域である。
欧州におけるAIチップ市場の成長は、自動車やヘルスケア分野でAI技術が急速に採用されていることに起因している。ドイツは欧州の人工知能チップ市場で最も急成長している国である。
アジア太平洋地域は、ソフトウェア産業への投資が増加しており、予測期間中に大きな成長が見込まれる。インドや中国などの国々の発展する産業は、市場成長の不可欠な推進要因と見られている。中国は、大手メーカーの存在により、アジア太平洋地域の人工知能チップ市場に大きく貢献している。
アルゼンチン、ブラジル、メキシコなどの発展途上国におけるデジタル変革が、ラテンアメリカの人工知能チップ市場の成長を後押しすると考えられている。中東とアフリカの市場成長はまだ安定している。しかし、発展途上国における急速な技術革新は、これらの地域におけるAIベースチップの需要を押し上げるだろう。
最近の動向
2023年1月、パーセプトAIは低消費電力アプリケーション向けの第2世代の人工知能（AI）チップを発表した。同社は、このエッジ・チップは低消費電力と高性能を実現する第1世代のエッジ・チップより4倍高速だと述べている。
2023年1月、アメリカの多国籍企業AMDは、オンボードの専用AIエンジンを搭載したx86ベースのチップシリーズを発表した。250億トランスを搭載するノートパソコン向けに開発されたもので、このチップは2023年3月からノートパソコンに搭載される予定だ。
アクセラAIは2022年12月、同社のMetis AI Processing Unit（AIPU）チップ、RISC-Vコントローラー、Voyager SDK Software Stackを使用した複合プラットフォームを発表した。新たに発表されたMetisプラットフォームは、エッジでのコンピューター・ビジョン処理を高速化するために利用できる。
2022年12月、台湾を拠点とする世界のAIチップ市場のリーディング・カンパニーであるアドバンスト・ビデオ・システムズは、セキュリティ・カメラ用のスマートAI+AHDチップ・モジュールを発表した。
2022年12月、カリフォルニア州を拠点とするチップ新興企業EnCharge AIは、AIベースのアプリケーションを実行するために設計されたコンピューティング技術を商業化するために2170万ドルを調達した。
2022年5月、インテル・コーポレーションは推論用の人工知能（AI）チップ「グレコ」を発表した。このチップは、予測を行い、物体を識別する役割を提供する。
2022年9月、世界市場のリーダーであるエヌビディアは、ビデオゲームでリアルな画像を作成するために強化されたAIを活用するグラフィックチップを発表した。
2022年8月、世界的な大手企業であるインテルは、クラウドベースのソリューション・プロバイダーであるエイブルと協業した。この協業は、人工知能を活用して迅速な事業運営を実現することを目的としており、この戦略的協業にはエンジニアリングの最適化も含まれている。
主な市場プレイヤー
エヌビディア・コーポレーション
株式会社ジェネラルビジョン
アマゾン ウェブ サービス
グーグル
マイクロソフト株式会社
アドバンスト・マイクロ・デバイス社
レポートの対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
テクノロジー別
機械学習
自然言語処理
コンテキスト・アウェア・コンピューティング
コンピュータ・ビジョン
予測分析
チップタイプ別
GPU
アジア
FPGA
CPU
その他
加工タイプ別
エッジ
クラウド
機能別
トレーニング
推論
エンドユーザー別
製造業
ヘルスケア
自動車
農業
小売
人事
マーケティング
BFSI
政府
その他
地域別
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
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 人工知能（AI）チップ市場への影響
5.1.COVID-19の展望：人工知能（AI）チップ産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.人工知能（AI）チップの世界市場、技術別
8.1.人工知能（AI）チップ市場、技術別、2023～2032年
8.1.1.機械学習
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.自然言語処理
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.コンテキスト対応コンピューティング
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.コンピュータビジョン
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.5.予測分析
8.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.人工知能（AI）チップの世界市場、チップタイプ別
9.1.人工知能（AI）チップ市場、チップタイプ別、2023～2032年
9.1.1.GPU
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.アジア
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.FPGA
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.CPU
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.その他
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.人工知能（AI）チップの世界市場、処理タイプ別
10.1.人工知能（AI）チップ市場、処理タイプ別、2023～2032年
10.1.1.エッジ
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.クラウド
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.人工知能（AI）チップの世界市場、機能別
11.1.人工知能（AI）チップ市場、機能別、2023～2032年
11.1.1.トレーニング
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.推論
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.人工知能（AI）チップの世界市場、エンドユーザー別
12.1.人工知能（AI）チップ市場、エンドユーザー別、2023～2032年
12.1.1.製造
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.ヘルスケア
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.自動車
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.農業
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.小売
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.6.人的資源
12.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.7.マーケティング
12.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.8.BFSI
12.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.9.政府
12.1.9.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.10.その他
12.1.10.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.人工知能（AI）チップの世界市場、地域別推定と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.1.3.市場収入と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.1.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.1.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.6.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.1.6.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.1.6.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.1.6.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.1.7.北米以外の地域
13.1.7.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.7.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.1.7.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.1.7.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.1.7.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.2.3.市場収入と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.2.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.2.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.6.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.2.6.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.2.7.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.2.8.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.9.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.2.9.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.2.10.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.2.11.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.12.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.2.12.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.2.12.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.2.13.市場収益と予測：エンドユーザー別（2020～2032年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.14.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.2.14.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.2.14.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.2.15.市場収益と予測：エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.APAC
13.3.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.3.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.3.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.3.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.6.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.3.6.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.3.6.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.3.7.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.8.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.3.8.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.3.8.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.3.9.市場収益と予測：エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.10.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.3.10.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.3.10.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.3.10.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.11.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.3.11.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.3.11.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.3.11.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.4.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.4.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.4.5.市場収益と予測：エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.6.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.4.6.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.4.6.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.4.7.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.8.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.4.8.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.4.8.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.4.9.市場収益と予測：エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.10.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.4.10.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.4.10.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.4.10.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.11.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.4.11.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.4.11.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.4.11.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.5.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.5.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.5.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.6.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.5.6.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.5.6.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.5.7.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.8.2.市場収入と予測、チップタイプ別（2020～2032年）
13.5.8.3.市場収益と予測、加工タイプ別（2020～2032年）
13.5.8.4.市場収益と予測、機能別（2020～2032年）
13.5.8.5.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.エヌビディアコーポレーション
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.ゼネラルビジョン
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.アマゾン・ウェブ・サービス
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.グーグル社
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.マイクロソフト株式会社
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.アドバンスト・マイクロ・デバイス
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖