ニューロモーフィックコンピューティング＆センシングの世界市場（2025-2035）

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エネルギー効率の高いAI処理やリアルタイムセンサーアプリケーションに対する需要の高まりにより、ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場は急速に成長しています。現在、この市場は、プロセッサやメモリシステムを含むニューロモーフィックコンピューティングハードウェアと、特にイベントベースのビジョンセンサーなどのニューロモーフィックセンシングデバイスに区分されています。インテル、IBM、サムスンなどの大手半導体企業はニューロモーフィックプロセッサの製品化を進めており、PropheseeやiniVationなどの専門企業はニューロモーフィックセンシング技術をリードしています。特定の用途や技術的アプローチに焦点を当てた新規参入企業も増え、このエコシステムは拡大を続けています。

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主な市場推進要因としては、エッジにおけるエネルギー効率の高いAI処理に対するニーズの高まり、自律システムにおけるリアルタイム処理の需要の増加、そしてこれらの要件を満たす上で従来のコンピューティングアーキテクチャの限界が挙げられます。自動車分野は、特に先進運転支援システムや自動運転車向けのニューロモーフィックビジョンセンサーにおいて、大きな市場機会をもたらしています。ロボット工学や品質管理などの産業用アプリケーションは、もう一つの大きな市場セグメントを形成しています。

このテクノロジーの採用は、いくつかの主要な垂直市場で加速しています。医療用途は、特に医療用画像処理や神経インターフェースにおいて、新たな展開を見せています。航空宇宙および防衛分野では、自律システムや信号処理のためのニューロモーフィック技術に投資が行われています。家電メーカーは、次世代のモバイルデバイスやIoT用途のためのニューロモーフィックソリューションを模索しています。2035年を見据えると、このテクノロジーが成熟し、新たな用途が生まれるにつれ、市場は大幅な変革を遂げるものと予想されます。材料科学や製造プロセスの技術的進歩により、コストが削減され、性能が向上し、より幅広い採用が可能になると考えられます。標準化された開発ツールやソフトウェアエコシステムの開発により、既存システムへの実装や統合が容易になります。

市場の成長には、標準化の必要性、現在の高い製造コスト、代替技術との競争など、いくつかの課題があります。しかし、エネルギー効率とリアルタイム処理におけるニューロモーフィックアプローチの根本的な利点は、投資と開発を促進し続けています。ニューロモーフィック要素と従来のコンピューティングアーキテクチャを組み合わせたハイブリッドシステムの登場は、市場導入を加速させる可能性がある重要なトレンドです。

この分野への投資は増加を続けており、ベンチャーキャピタルと企業による資金提供が技術開発と商業化を支えています。市場開発においては、テクノロジープロバイダー、メーカー、エンドユーザー間の戦略的パートナーシップがますます重要になっています。エコシステムは進化を続けており、実装と展開をサポートする専門ソフトウェアプロバイダー、システムインテグレーター、サービス会社も含まれています。今後の市場成長は、人工知能、エッジコンピューティング、IoTなどの補完技術の進歩に影響を受ける可能性が高い。ニューロモーフィック技術をこれらの領域と統合することで、新たな用途や市場セグメントが生まれる可能性がある。市場での成功には、技術革新と実用化の考慮事項のバランスを取り、特定の用途における価値を明確に実証することが必要となる。

『ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの世界市場 2025-2035年』は、急速に進化するニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシング市場を包括的に分析し、2035年までの市場動向、技術開発、成長機会に関する詳細な洞察を提供しています。この広範なレポートでは、従来のフォン・ノイマン型アプローチから脳に着想を得たニューロモーフィック・システムへのコンピューティング・アーキテクチャの変遷を検証し、重要な市場予測と競合情報を提供しています。このレポートでは、スパイキングニューラルネットワーク、イベントベースのセンサー、先進的なメモリアーキテクチャなどの主要技術について詳細に解説しています。また、自動運転車、エッジAI、ヘルスケア、産業用オートメーション、データセンターなどの主要な用途分野についても分析しています。この調査には、技術、用途、地域別に区分された2025年から2035年までの詳細な市場予測が含まれています。

主な特徴は以下の通りです。

• 詳細な市場規模および予測データ（2025年～2035年
• 産業用を形成する140社以上の企業分析。プロファイルされた企業には、
• BR, Advanced Micro Devices, AiM Future, AI Startek, AI Storm, AlpsenTek, Amazon Web Services, Ambarella, Apple, ARM, Axelera AI, Baidu, BrainChip, Cerebras Systems, Google, GrAI Matter Labs, Hailo, Huawei, IBM, Intel, Lightmatter, MediaTek, Meta, Microsoft, Mythic, Nvidia, NXP Semiconductors, Prophesee, Qualcomm, Rain AI, Samsung, SK Hynix, Sony, STMicroelectronics, Syntiant, TSMC、その他多数の企業が、ニューロモーフィック技術およびソリューションの開発に積極的に取り組んでいます。
• 包括的な技術評価とロードマップ
• 競合する新興技術の徹底的な調査
• 製造プロセスとサプライチェーンの検証
• 環境への影響と持続可能性の分析
• 市場機会と課題に関する戦略的洞察
• 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他地域をカバーする地域別市場分析

目次

1 エグゼクティブサマリー 17

• 1.1 神経形態学的コンピューティングおよびセンシング市場の概要 17
  • 1.1.1 世界市場収益 2024～2035年 18
  • 1.1.2 市場区分 19
• 1.2 ムーアの法則の終焉 21
• 1.3 過去の市場 22
• 1.4 2024年の市場 23
• 1.5 主な市場動向と成長要因 23
• 1.6 市場の課題と限界 24
• 1.7 今後の見通しと機会 26
  • 1.7.1 新たな動向 26
    • 1.7.1.1 従来品とニューロモーフィックを組み合わせたコンピューティングおよびセンシングシステム 26
    • 1.7.1.2 エッジAIとIoT 26
    • 1.7.1.3 量子コンピューティング 27
    • 1.7.1.4 説明可能なAI 28
    • 1.7.1.5 ブレイン・コンピューター・インターフェース 28
    • 1.7.1.6 エネルギー効率の高いAIの大規模展開 29
    • 1.7.1.7 リアルタイム学習と適応 29
    • 1.7.1.8 強化された知覚システム 30
    • 1.7.1.9 大規模な神経科学シミュレーション 30
    • 1.7.1.10 セキュアで分散型のAI 30
    • 1.7.1.11 人間を模倣するロボット 31
    • 1.7.1.12 医療用神経インプラント 31
    • 1.7.1.13 新たな用途分野とユースケース 32
    • 1.7.1.14 破壊的なビジネスモデルとサービス 32
    • 1.7.1.15 協調的エコシステムの開発 32
    • 1.7.1.16 スキル開発と人材トレーニング 33
  • 1.7.2 テクノロジーロードマップ 34
• 1.8 神経形態学的コンピューティングと生成型AI 35
• 1.9 市場価値連鎖 36
• 1.10 市場マップ 37
• 1.11 資金調達と投資 38
• 1.12 戦略的提携と協力関係 39
• 1.13 規制と倫理に関する考察 40
  • 1.13.1 データプライバシーとセキュリティ 41
  • 1.13.2 神経形態学的システムにおけるバイアスと公平性 41
  • 1.13.3 知的財産と特許の概観 41
• 1.14 持続可能性と環境への影響 42
  • 1.14.1 神経形態学的システムの二酸化炭素排出量分析 42
  • 1.14.2 エネルギー効率の指標とベンチマーク 42
  • 1.14.3 環境に配慮した製造方法 43
  • 1.14.4 耐用年数とリサイクルに関する考慮事項 43
  • 1.14.5 環境規制への準拠 43

2 はじめに 44

• 2.1 神経形態学的コンピューティングおよびセンシングの定義と概念 44
• 2.2 神経形態学的な主なアプローチ 45
  • 2.2.1 大規模ハードウェアニューロモーフィック・コンピューティング・システム 47
  • 2.2.2 不揮発性メモリ技術 47
  • 2.2.3 先進的なメモリスティック材料およびデバイス 48
• 2.3 ニューロモーフィック・システム製造プロセス 49
• 2.4 主要な材料サプライヤー 49
• 2.5 サプライチェーンの脆弱性と緩和策 50
• 2.6 製造能力の分析 50
• 2.7 品質管理とテスト手順 50
• 2.8 従来のコンピューティングおよびセンシング手法との比較 51
• 2.9 神経形態学的コンピューティングと量子コンピューティングの比較 51
• 2.10 主要な機能と利点 53
  • 2.10.1 低レイテンシとリアルタイム処理 53
  • 2.10.2 電力効率と省エネ 53
  • 2.10.3 拡張性と適応性 53
  • 2.10.4 オンライン学習と自律的意志決定 54
• 2.11 市場と用途 54
  • 2.11.1 エッジAIとIoT 56
  • 2.11.2 自律走行車とロボット工学 57
  • 2.11.3 サイバーセキュリティと異常検知 59
  • 2.11.4 スマートセンサーとモニタリングシステム 60
  • 2.11.5 データセンターと高性能コンピューティング 61

3 ニューロモーフィックコンピューティング技術とアーキテクチャ 63

• 3.1 スパイクニューラルネットワーク（SNN） 64
  • 3.1.1 生物から着想を得た原理 65
  • 3.1.2 SNNの種類とその特性 65
  • 3.1.3 SNNの利点と限界 65
• 3.2 神経形態学的コンピューティングのメモリアーキテクチャ 66
  • 3.2.1 従来型のメモリ（SRAM、DRAM） 66
  • 3.2.2 新しい不揮発性メモリ（eNVM）技術 67
    • 3.2.2.1 相変化メモリ（PCM） 67
    • 3.2.2.2 抵抗変化型メモリ（RRAM） 67
    • 3.2.2.3 磁気抵抗 RAM（MRAM） 68
    • 3.2.2.4 強誘電体 RAM（FeRAM） 68
  • 3.2.3 インメモリコンピューティングおよびニアメモリコンピューティング 69
  • 3.2.4 ハイブリッドメモリアーキテクチャ 69
• 3.3 神経形態学的ハードウェアおよびプロセッサ 70
  • 3.3.1 デジタルニューロモーフィックプロセッサ 70
  • 3.3.2 アナログニューロモーフィックプロセッサ 71
  • 3.3.3 ミックスドシグナルニューロモーフィックプロセッサ 71
  • 3.3.4 FPGAベースのニューロモーフィックシステム 72
  • 3.3.5 ニューロモーフィックアクセラレータおよびコプロセッサ 72
• 3.4 ニューロモーフィックコンピューティングのためのソフトウェアとフレームワーク 73
  • 3.4.1 ニューロモーフィックプログラミング言語とツール 73
  • 3.4.2 ニューロモーフィックシミュレーションプラットフォームとフレームワーク 74
  • 3.4.3 ニューロモーフィックアルゴリズムライブラリとリポジトリ 75
  • 3.4.4 ニューロモーフィックソフトウェア開発キット（SDK） 76

4 ニューロモーフィック・センシング技術とアーキテクチャ 77

• 4.1 イベントベースのセンサーと処理 77
  • 4.1.1 ニューロモーフィック視覚センサー 78
  • 4.1.2 ニューロモーフィック聴覚センサー 79
  • 4.1.3 ニューロモーフィック嗅覚センサー 80
  • 4.1.4 イベント駆動型処理とアルゴリズム 81
• 4.2 ハイブリッドセンシングアプローチ 82
  • 4.2.1 従来品とイベントベースセンサーの組み合わせ 83
  • 4.2.2 複数のセンシングモダリティの融合 84
  • 4.2.3 ハイブリッドセンシングの利点と課題 84
• 4.3 ニューロモーフィック・センサーのアーキテクチャと設計 85
  • 4.3.1 ピクセルレベルの処理と演算 85
  • 4.3.2 センサーとプロセッサの共同設計と統合 85
  • 4.3.3 生物にヒントを得たセンサー設計と素材 86
• 4.4 信号処理と特徴抽出の技術 87
  • 4.4.1 スパイクベースのエンコーディングとデコーディング 88
  • 4.4.2 時間的および時空間的特徴抽出 89
  • 4.4.3 神経形態学的フィルタリングとノイズ除去 90
  • 4.4.4 適応型および学習型処理 90

5 市場分析と予測 92

• 5.1 モバイルおよび消費者向け用途 92
  • 5.1.1 スマートフォンおよびウェアラブル 92
  • 5.1.2 スマートホームおよびIoTデバイス 93
  • 5.1.3 消費者向けヘルスケアおよびウェルネス 94
  • 5.1.4 エンターテインメントおよびゲーム 95
• 5.2 自動車および輸送 97
  • 5.2.1 先進運転支援システム（ADAS） 98
  • 5.2.2 自動運転車およびロボットタクシー 100
  • 5.2.3 車載インフォテインメントおよびユーザー体験 103
  • 5.2.4 スマート交通管理およびインフラ 104
• 5.3 産業用および製造業 107
  • 5.3.1 産業用IoTおよびスマート工場 108
  • 5.3.2 予測メンテナンスと異常検知 109
  • 5.3.3 品質管理と検査 110
  • 5.3.4 物流とサプライチェーンの最適化 111
• 5.4 ヘルスケアと医療機器 114
  • 5.4.1 医療用画像と診断 115
  • 5.4.2 ウェアラブル健康モニタリングデバイス 116
  • 5.4.3 個別化医療と新薬開発 117
  • 5.4.4 支援技術と義肢 119
• 5.5 航空宇宙および防衛 121
  • 5.5.1 無人航空機（UAV）およびドローン 122
  • 5.5.2 衛星画像とリモートセンシング 124
  • 5.5.3 ミサイル誘導およびターゲット認識 125
  • 5.5.4 サイバーセキュリティおよび脅威検出： 126
• 5.6 データセンターおよびクラウドサービス 129
  • 5.6.1 高性能コンピューティングおよび科学シミュレーション： 130
  • 5.6.2 ビッグデータ分析および機械学習 131
  • 5.6.3 クラウドベースのAIサービスおよびプラットフォーム 133
  • 5.6.4 エネルギー効率の高いデータセンターインフラ 134
• 5.7 地域別市場分析および予測 137
  • 5.7.1 北米 137
  • 5.7.2 ヨーロッパ 138
  • 5.7.3 アジア太平洋地域 140
  • 5.7.4 世界のその他の地域 141
• 5.8 競合状況と主要企業 143
  • 5.8.1 神経形態学的コンピューティングおよびセンシングエコシステムの概要 143
  • 5.8.2 神経形態学的チップメーカーおよびプロセッサ 143
  • 5.8.3 神経形態学的センサーメーカー 144
  • 5.8.4 新興不揮発性メモリ（eNVM）メーカー 145
  • 5.8.5 神経形態学的ソフトウェアおよびフレームワークプロバイダー 145
  • 5.8.6 研究機関および学術機関 146
• 5.9 競合する新興技術 149
  • 5.9.1 量子コンピューティング 149
  • 5.9.2 光コンピューティング 150
  • 5.9.3 DNAコンピューティング 150
  • 5.9.4 スピンエレクトロニクスコンピューティング 150
  • 5.9.5 ケミカルコンピューティング 150
  • 5.9.6 超伝導コンピューティング 151
  • 5.9.7 アナログAIチップ 151
  • 5.9.8 インメモリコンピューティング 151
  • 5.9.9 可逆コンピューティング 151
  • 5.9.10 量子ドットコンピューティング 152
  • 5.9.11 技術代替分析 152
  • 5.9.12 移行経路 154
  • 5.9.13 比較優位/比較劣位 155

6 企業プロフィール 156 （143社の企業プロフィール）

7 調査範囲および調査手法 278

8 参考文献 279

表一覧

• 表 1. 神経形態学的コンピューティングおよびセンシング市場の概要。 17
• 表 2. 神経形態学的コンピューティングおよびセンシングの世界市場、2024年～2035年（単位：百万米ドル）。 18
• 表 3. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場のセグメント別予測 2020年～2035年 19
• 表4 主要な市場動向および成長促進要因 24
• 表5 市場の課題および制限要因 25
• 表6 ニューロモーフィックコンピューティングおよび生成AI戦略 36
• 表7 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングへの資金調達および投資 38
• 表 8. ニューロモーフィック産業における戦略的提携および協力関係。 39
• 表 9. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの規制および倫理的考察。 41
• 表 10. 主なニューロモーフィックセンシングのアプローチ。 44
• 表 11. 主なニューロモーフィックコンピューティングのアプローチ。 45
• 表 12. 抵抗変化型不揮発性メモリ（NVM）技術。 47
• 表 13. 先進的なメモリスト材料、デバイス、および新しい計算概念。 48
• 表 14. 神経形態学的システムにおける製造プロセス。 49
• 表 15. 主要な材料サプライヤーと依存関係。 49
• 表 16. 従来のコンピューティングおよびセンシング手法との比較。 51
• 表 17. 神経形態学的コンピューティングと量子コンピューティングの比較 52
• 表 18. 神経形態学的コンピューティングおよびセンシングの主な特徴と利点 53
• 表 19. 神経形態学的コンピューティングおよびセンシングの市場と用途 54
• 表 20. フォン・ノイマン型アーキテクチャと神経形態学的アーキテクチャ 63
• 表 21. SNN の種類とそれぞれの特性。 65
• 表 22. SNN の利点と限界。 66
• 表 23. 従来品のメモリ・アプローチ（SRAM、DRAM）。 66
• 表 24. 新興の不揮発性メモリ（eNVM）技術。 67
• 表 25. ハイブリッド・メモリ・アーキテクチャ。 70
• 表 26. 神経形態学的アクセラレータおよびコプロセッサ。 73
• 表 27. 神経形態学的プログラミング言語およびツール。 74
• 表 28. 神経形態学的シミュレーションプラットフォームおよびフレームワーク。 74
• 表 29. 神経形態学的アルゴリズムライブラリおよびリポジトリ。 75
• 表 30. 神経形態学的ソフトウェア開発キット（SDK）。 76
• 表 31. ハイブリッドセンシングのアプローチ。 83
• 表 32. ハイブリッドセンシングの利点と課題。 84
• 表 33. 生物にヒントを得たセンサー設計と材料。 86
• 表 34. 信号処理と特徴抽出の手法。 87
• 表 35. スマートフォンとウェアラブル機器におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの用途 – 利点、限界、用途別市場浸透の見込み。 93
• 表36. スマートホームおよびIoTデバイスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 93
• 表37. 消費者向けヘルスケアおよびウェルネスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 94
• 表38. エンターテインメントおよびゲームにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。
• 表39. モバイルおよび消費者向けアプリケーションにおける世界的なニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。
• 表40. 先進運転支援システム（ADAS）におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 99
• 表41. 自動運転車およびRobotaxisにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 102
• 表42. 車載インフォテインメントおよびユーザー体験におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別利点、用途別限界、用途別市場浸透の可能性。104
• 表43. 車載インフォテインメントおよびユーザー体験におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別利点、用途別限界、用途別市場浸透の可能性。105
• 表44. 自動車および輸送分野におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。105
• 表45. 産業用IoTおよびスマート工場におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別利点、限界、用途別市場浸透の可能性。108
• 表46. 産業用IoTおよびスマート工場におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別利点、限界、用途別市場浸透の可能性。 110
• 表47. 品質管理および検査におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別利点、限界、用途別市場浸透の可能性。 111
• 表48. 物流およびサプライチェーン最適化におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別利点、限界、市場浸透の可能性。 112
• 表49. 産業用および製造用（2024～2035年）における世界的なニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模および予測、単位：百万米ドル。 112
• 表50. 医療用画像診断におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 115
• 表51. ウェアラブルヘルスモニタリングデバイスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 117
• 表52. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別パーソナライズ医療および創薬への応用 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。118
• 表53. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別支援技術および義肢への応用 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。120
• 表54. ヘルスケアおよび医療機器におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。
• 表55. 無人航空機（UAV）およびドローンにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。
• 表56. 衛星画像およびリモートセンシングにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途：用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。125
• 表57. ミサイル誘導およびターゲット認識におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途：用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。126
• 表58. サイバーセキュリティおよび脅威検出におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 127
• 表59. 航空宇宙および防衛におけるグローバルなニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模および予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。 128
• 表60. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別高性能コンピューティングおよび科学シミュレーション – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 130
• 表61. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途別ビッグデータ分析および機械学習 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 132
• 表62. クラウドベースのAIサービスおよびプラットフォームにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 133
• 表63. エネルギー効率の高いデータセンターインフラにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの用途 – 用途別の利点、限界、市場浸透の可能性。 135
• 表64. データセンターおよびクラウドサービスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。
• 表65. 2024年～2035年の地域別ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場収益（単位：百万米ドル）。
• 表66. 北米におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模および予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。137
• 表67. ヨーロッパにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模および予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。138
• 表68. アジア太平洋地域におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模および予測（2024～2035年）、百万米ドル。140
• 表69. 世界のその他の地域におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模および予測（2024～2035年）、百万米ドル。141
• 表70. ニューロモーフィックチップメーカーおよび製品ラインナップ。144
• 表71. ニューロモーフィックセンサメーカーおよび製品ラインナップ。144
• 表72. 新興不揮発性メモリ（eNVM）メーカーおよび製品ラインナップ。145
• 表73. ニューロモーフィックソフトウェアおよびフレームワークプロバイダーおよびソリューション。146
• 表 74. ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングにおける主要研究機関および学術機関。146
• 表 75. ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングにおける競合する新興技術。149
• 表 76. 技術代替分析。153
• 表 77. 比較優位/比較劣位。155
• 表78. Apple Neural Engineの進化。166
• 表79. Dynexのサブスクリプションプラン。188

図表

• 図1. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンサーの世界市場、2023年～2035年（単位：百万米ドル）。19
• 図2. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンサー市場のセグメンテーション、2020年～2035年。20
• 図3：ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング技術のロードマップ。 35
• 図4：ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場バリューチェーン。 37
• 図 5. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場マップ。 38
• 図 6. ニューロモーフィックコンピューティングの主要なハードウェア技術の進化。 46
• 図 7. ニューロモーフィックコンピューティングの NVM 技術における主要材料。 48
• 図 8. ニューロモーフィックコンピューティングのための先進的なメモリスティブ材料。 49
• 図 9. 自律走行車におけるニューラルネットワーク。 55
• 図10：ロボットにおける集中型および分散型インテリジェンスの概念図。58
• 図11：SynSenseが開発した動的視覚を持つニューロモーフィック・プログラミングロボット。59
• 図12：従来品の高レベルメモリアーキテクチャとニューロモーフィックメモリアーキテクチャの比較。64
• 図13：スパイクニューラルネットワーク（SNN）の構造と動作。64
• 図 14. IBM TrueNorth プロセッサ。
• 図 15. イベントベースのセンサーの動作とデータ処理の流れ。
• 図 16. 従来品センサーとイベントベースセンサー。
• 図 17. 神経形態学的視覚センサーの動作。
• 図 18. Cyranose 320 電子鼻。
• 図19. 静的および動的情報を組み合わせた統合型イベントベースのビジョンセンサーであるAlpix-Pilatusプラットフォーム。
• 図20. モバイルおよび民生用アプリケーションにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ。
• 図21. モバイルおよび民生用アプリケーションにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024～2035年）、単位：百万米ドル。
• 図22：自動車および輸送におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ。
• 図23：ADAS（先進運転支援システム）で使用されるセンサー。
• 図24：自律走行車を実現する技術。
• 図25：ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングによる自律走行車のアーキテクチャ。
• 図 26：自動車および輸送分野におけるニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの市場規模と予測（2024～2035年）、単位：百万米ドル。106
• 図 27：産業用および製造用ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ。107
• 図28：産業用および製造用ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。113
• 図29：ヘルスケアおよび医療用デバイスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ。114
• 図30：ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング機能を備えたウェアラブル医療用デバイス。116
• 図31. ニューロモーフィックコンピューティング、ヒューマノイドロボット工学、神経補綴のためのフレキシブルなニューロモーフィックエレクトロニクス。
• 図32. ヘルスケアおよび医療機器におけるグローバルなニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024年～2035年）、百万米ドル。
• 図33：航空宇宙および防衛におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ。
• 図34：自律飛行のためのニューロモーフィックセンサーに向けた生物模倣行動からの概略ルート。
• 図35：航空宇宙および防衛におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場規模と予測（2024～2035年）、単位：百万米ドル。
• 図36. データセンターおよびクラウドサービスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ。 130
• 図37. データセンターおよびクラウドサービスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場規模と予測（2024～2035年）、単位：百万米ドル。 136
• 図38：北米におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。138
• 図39：ヨーロッパにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024年～2035年）、単位：百万米ドル。140
• 図40：ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測、アジア太平洋地域（2024～2035年）、百万米ドル。141
• 図41：ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測、その他地域（2024～2035年）、百万米ドル。142
• 図 42. ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングのエコシステム概要。 143
• 図 43. Cerebas WSE-2。 179
• 図 44. DeepX NPU DX-GEN1。 187
• 図 45. Google TPU。 195
• 図 46. GrAI VIP。 197
• 図 47. Groq Tensor Streaming Processor (TSP)。 199
• 図 48. DVL-5000 神経形態レーザープロファイラ。 205
• 図 49. スパイキングニューラルプロセッサ。 207
• 図 50. TROOPER ロボット。 208
• 図 51. 第 11 世代インテル® Core™ S シリーズ。 210
• 図 52. Intel Loihi 2 チップ。 210
• 図 53. Envise。 216
• 図 54. Pentonic 2000。 219
• 図 55. Azure Maia 100 および Cobalt 100 チップ。 223
• 図 56. Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe カード。 226
• 図 57. Nvidia H200 AI チップ。 235
• 図 58. Grace Hopper Superchip。 236
• 図 59. Prophesee Metavision スターターキット – AMD Kria KV260 およびアクティブマーカー LED ボード。 243
• 図 60. Cloud AI 100。 245
• 図61：「SpiNNcloud」クラウドシステムおよびエッジシステム用のSpiNNaker2アーキテクチャの概要。261
• 図62. アンテナレスAIチップ。271

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