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世界のニューロモーフィック・コンピューティング市場は、2024年の2,850万米ドルから2030年には13億2,520万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は89.7%となる見込みです。ニューロモーフィック・コンピューティング市場は、脳の神経アーキテクチャを模倣したAIベースのアプリケーションに対する需要の高まりにより、急成長の態勢を整えています。同市場は、エッジコンピューティングアーキテクチャへのシフト、ブレインコンピュータインタフェースに対する需要の高まり、量子コンピューティングとニューロモーフィックシステムの融合などの新たなトレンドによって形成されています。2023年に最大の市場シェアを占めるのはニューロモルフィックプロセッサセグメント。高い市場シェアは、従来のプロセッサに比べて消費電力を抑えながら、ニューラルネットワークをエミュレートし、高速データ処理、ネットワーク、高速データ処理を提供する能力に起因。
ニューロモーフィック・コンピューティング市場の魅力的な機会
北米
2023年のニューロモーフィック・コンピューティング市場で35.6%の最大シェアを占めたのは北米。
リアルタイムのデータ処理と意思決定機能に対するニューロモーフィック・プロセッサの需要の高まりは、ニューロモーフィック・コンピューティング市場のプレーヤーに有利な機会をもたらす可能性が高い。
米国政府による投資の増加と、この地域における業界大手や新興ニューロモーフィック・ソリューション企業の強い存在感が、北米全域のニューロモーフィック・コンピューティング市場の成長を促進するでしょう。
今後5年間は、製品発表が市場プレーヤーに有利な成長機会を提供する見込み。
Intel Corporation（米国）、IBM（米国）、Qualcomm Technologies, Inc. (韓国）、ソニー株式会社（日本）がニューロモーフィック・コンピューティング市場の主要プレイヤーです。
ニューロモーフィック・コンピューティング市場の動向とダイナミクス
DRIVER：AIとMLの応用拡大
ニューロモーフィック・コンピューティングは、膨大なデータストリームと並列処理を従来のICよりも効率的に処理できます。これは、AIモデルがより複雑でデータ集約的なものになり、低消費電力で高性能を実現できるチップが必要とされる中で極めて重要です。産業界がより強力で効率的な計算ソリューションを求める中、ニューロモーフィック・コンピューティング領域におけるこのような柔軟性と効率性は、現在のAI革命における最も価値あるツールの1つとなっています。ヘルスケア産業や自動車産業でAlやMLの機能に対する需要が高まるにつれ、ニューロモーフィック・コンピューティングの市場は高い成長を遂げようとしています。
2024年5月、SpiNNcloud Systems社（ドイツ）は、演算速度の向上と消費電力の削減によりハイブリッドAIシステムをサポートするよう設計された最新のニューロモーフィック・コンピューティング・プラットフォーム、SpiNNaker2を発表しました。別の例では、2024年4月にインテル（米国）が、11億5000万個のニューロンで構成され、インテルのLoihi 2プロセッサーを使用した最大のニューロモーフィック・システム「Hala Point」の構築を発表。このシステムはサンディア国立研究所に設置され、脳に触発されたAIとAI技術の効率性と持続可能性の研究を推進しています。これらの開発は、AIやMLに対するニーズの高まりに対応したニューロモーフィック・コンピューティングの機能性向上に向けた大きな前進です。
制約：ニューロモーフィック・ハードウェアの設計に伴う複雑さ
ニューロモーフィック・コンピューティング市場の主な阻害要因の1つは、ニューロモーフィック・チップ用ハードウェアの設計コストの増大です。ニューロモーフィック・チップは、生物学的な神経ネットワークの構造と機能を再現するように設計されており、標準的なデジタル回路よりもはるかに複雑なスパイキング神経ネットワークなど、高度に特殊化されたアーキテクチャを必要とします。この複雑さは、複雑な回路レイアウト、高度な材料、斬新な製造プロセスを必要とし、研究開発（R&D）のコストと時間を増大させます。新興技術であるニューロモルフィック・チップの生産を、コスト効率に優れたレベルまで拡大することは、依然として大きな課題です。現在の製造プロセスはまだ大規模生産に最適化されていないため、チップあたりのコストが高くなっています。ニューロモルフィック技術を用いた採用や技術革新のコストは、小規模な企業や新興企業にとっては高額です。規模の経済の欠如は、ニューロモーフィック・コンピューティングの普及と開発をさらに制限し、より広範な産業革新を阻害します。自然言語処理、画像認識、意思決定タスクのような高度な機械学習アルゴリズムは、ニューロモルフィック・ハードウェアの設計を複雑にしています。低消費電力と高速処理を維持しながら、これらのアルゴリズムを効率的にサポートできるハードウェアを設計するのは困難な作業であり、ニューロモーフィック・コンピューティング市場の成長を抑制しています。
可能性：ヘルスケア分野でのニューロモーフィック・コンピューティング・ソリューションの採用増加
AIとニューロモーフィック・コンピューティングは、医療科学と医療画像処理において可能性が高まっています。ニューロモーフィック技術は、医療サービスのワークフローを合理化し、診断の精度を高め、治療結果を向上させることで医療に革命をもたらします。ニューロモーフィック・チップを医療用画像診断機器に組み込むことで、処理の高速化と迅速な診断が可能になり、施設の生産性が向上します。ニューロモーフィック・ハードウェアのAIは、大規模なデータセットを処理し、放射線科医が症例の優先順位をつけるのを助け、病気の早期発見や個別化治療をサポートするマルチモーダル画像診断の新しいアプリケーションを開発する可能性があります。ヘルスケア業界では近年、小型化、低消費電力、迅速な治療、非侵襲的な臨床戦略が求められており、医療従事者は患者のコンプライアンスを確保しながら診断精度を向上させるための新たな技術パラダイムを模索しています。脳のような特定の行動を模倣する神経モデルをハードウェアやソフトウェアに実装するニューロモーフィック・エンジニアリングは、低消費電力、低遅延、省スペース、高帯域幅のソリューションを通じて医療の新時代を切り開くのに役立ちます。IBM（米国）、Koninklijke Philips N.V.（オランダ）、General Electric Company（米国）、Siemens（ドイツ）などの大手医療技術企業は、これらのソリューションに多額の投資を続けており、イノベーションを促進し、世界市場での採用を加速しています。
課題 非構造化刺激データからの学習能力
ニューロモルフィック・ハードウェアはCPUとGPUで構成され、シナプス結合やニューロン・モデルといった独自の特性を備えています。このような多様性により、神経科学に着想を得たアルゴリズムやハードウェア固有の最適化などの知識やスキルが必要となり、ソフトウェア開発が困難になっています。ニューロモーフィック・ハードウェア向けのソフトウェア開発の激しさは、さまざまな業界に影響を及ぼします。開発者がニューロモーフィック・コンピューティングの可能性を十分に追求する意欲をなくし、健康診断、ロボットの自律性、サイバーセキュリティに関連するアプリケーションの革新が制限されることにつながります。効率的なAIソリューションを採用する産業は、より成熟したエコシステムにより従来のハードウェアを好む可能性があるため、これはニューロモーフィック・コンピューティングの採用率を鈍らせ、市場にとって大きな課題となります。
ニューロモーフィック・コンピューティング市場のエコシステム分析
ニューロモーフィック・コンピューティングのエコシステムは、コンピューティングとセンシング製品のプレーヤーと、ニューロモーフィック製品と技術を開発する革新的な新興企業で構成されています。これらの各側面は、この分野で最終的なイノベーションを達成するために知識、リソース、専門知識を共有することによって、ニューロモーフィック・コンピューティングを進歩させるという目的に向かって協力しています。
Intel Corporation（米国）、IBM（米国）、BrainChip, Inc.（オーストラリア）、SynSense（中国）などのニューロモーフィック・コンピューティング・プロバイダーは、ニューロモーフィック・コンピューティング市場の中核であり、さまざまな用途向けのニューロモーフィック製品の開発を担っています。これらの企業は、高効率で信頼性の高いプロセッサを開発するために研究開発に投資することで、競争力のあるエコシステムを構築しています。
予測期間中、プロセッサセグメントが最大の市場シェアを占める見込み
予測期間中、最も高い市場シェアを占めるのはプロセッサ分野。最も高い市場シェアは、ニューラル・ネットワーク構造をハードウェアで再現することにより、パターン認識や適応学習などのタスクをより効率的に処理できることが理由。ニューロモーフィック・プロセッサは、特にAIやMLにおいて、従来のプロセッサのいくつかの限界に対処するように設計されています。GPUを含む従来のプロセッサは、ソフトウェア・レベルでニューラル・ネットワークを設計するため、ハードウェアでこれらのネットワークを設計するよりも効率が低くなります。ニューロモーフィック・プロセッサの利点は、電力効率とパフォーマンスです。例えば、インテルのLoihiプロセッサは、131,072個の人工ニューロンと1億3,000万個以上のシナプスを備えており、アイドル時の消費電力は従来のGPUよりもはるかに少ない。その結果、長期的にはプロセッサの需要が高まります。ニューロモルフィック・チップの低消費電力と高性能は、ADASに不可欠なリアルタイムの感覚データを効率的に処理するため、自律走行車に最適です。ニューロモーフィック・プロセッサは、規制基準を満たし、ADAS機能を強化する最前線にあります。例えば、米国でADASの普及を目指すNHTSAの取り組みが、こうした先進的なニューロモーフィック・プロセッシング・ユニットの需要を促進しており、市場の成長を後押ししています。
予測期間中、エッジセグメントが最大市場シェアを維持
予測期間中、ニューロモーフィック・コンピューティング市場で最大の市場シェアを握るのはエッジ・セグメント。ニューロモーフィック・システムは柔軟性に富んでおり、特定の用途に応じてさまざまなニューラルネットワーク・モデルや処理戦略を成形することができるため、エッジ・デバイスは最小限のハードウェア変更で多様なタスクを効率的に処理することができます。ニューロモルフィック・ハードウェアとソフトウェアの継続的な進歩により、エッジ・デバイスの機能は強化され続け、よりインテリジェントで応答性の高いエッジ・コンピューティング・ソリューションへの道が開かれるでしょう。2023年10月、BrainChip社（オーストラリア）は、エッジAI技術の大きな飛躍を示す同社の第2世代AkidaプラットフォームであるAkida 2.0を商用リリースしました。新プラットフォームは、Temporal Event-Based Neural Network（TENN）アクセラレーションや、オプションでビジョントランスフォーマーハードウェアをサポートするなどのアップグレードを備えています。新バージョンのAkida 2.0には3つのバージョンがあります： Akida2.0には、エネルギー効率に優れたAkida-E、ディープサブミクロン・マイクロコントローラおよびSoC統合に対応したAkida-S、ビジョントランスフォーマをサポートした高性能アプリケーション向けのAkida-Pがあります。このリリースは、デバイスがクラウドシステムからより自律的に動作し、より効率的に動作することを可能にすることで、エッジAIを押し進めることが期待されます。企業が低レイテンシー、エネルギー効率、リアルタイム処理を優先する中、エッジAIソリューションの採用は加速し、このセグメントの成長をさらに促進すると予想されます。
自然言語処理（NLP）が予測期間中に2番目に高いCAGRを示す見込み
自然言語処理はニューロモーフィック・コンピューティングの有望なアプリケーションの1つで、スパイク・ニューラル・ネットワーク（SNN）の脳から着想を得た設計を活用して言語データ処理の効率と精度を高めます。NLPは、人間の言語の計算言語学ルールベースのモデリングと、統計、機械学習、ディープラーニングモデルを組み合わせたものです。スマートフォンやIoT機器などのデバイスでリアルタイムかつ効率的な言語処理の需要が高まるにつれ、低消費電力で高性能なソリューションが必要とされています。電力を考慮したアーキテクチャを持つニューロモーフィック・コンピューティングは、この問題に効果的に対処します。SNNの進化が進むにつれて、複雑なNLPタスクを処理する能力も向上しており、商用および産業用アプリケーションにますます適しています。SNNはまた、標準的なディープ・ニューラル・ネットワークと比較して、推論に適用した場合は最大32倍、学習時には最大60倍のエネルギー効率を提供できるため、エネルギー効率も向上しています。これは、ニューロモーフィック・コンピューティングをNLPシステムに追加する場合の利点であり、単に運用コストを削減するだけでなく、リソースに制約のあるデバイスに高度な言語モデルを展開する可能性を開くことになります。これにより、ニューロモーフィックNLPアプリケーションの採用と成長が促進されるでしょう。
予測期間中に最大の市場シェアを確保する家電分野
予測期間中、ニューロモーフィック・コンピューティング業界では家電分野が大きなシェアを占めると予測されています。スマートフォンは、バイオメトリクスのような電力を大量に消費する処理をより効率的に処理できるニューロモーフィック技術の恩恵を受けています。ニューロモーフィック・チップは、顔認識や音声コマンドなどの多くの複雑なタスクをデバイス上で直接実行できるため、クラウドとのデータ転送の必要性を最小限に抑えることができます。また、クラウドベースの処理に関連するエネルギー消費を抑えながら性能を高めることができるため、この分野でのニューロモーフィック・コンピューティングの開発にさらに拍車がかかります。また、個人の健康やフィットネスにおけるウェアラブルの需要も高まっており、ニューロモーフィック・コンピューティングの重要性が浮き彫りになっています。Worldmetrics.orgによると、ウェアラブル技術市場は2020年から2026年にかけて年平均成長率（CAGR）15%以上で拡大すると予測されています。ウェアラブルには、継続的なリアルタイムのデータ処理と、小型のフォームファクターとバッテリー電力への依存による高いエネルギー効率が求められます。ニューロモルフィック・チップは、最小限の消費電力でこれらのタスクを実行できるため、この用途に最適です。コンシューマ・エレクトロニクス業界のメーカーは、スマートでよりインテリジェントな製品の投入に注力し、ニューロモーフィック・コンピューティング市場の大幅な成長に道を開くと思われます。
アジア太平洋地域が予測期間中に最高のCAGRを示す見込み
アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示すでしょう。アジア太平洋地域の政府は、AIインフラストラクチャの開発に多大なリソースを割くことで、AI技術に積極的に投資しています。例えば、中国の「次世代人工知能開発計画」は、2030年までにAIにおける国際的リーダーとしての地位を確立することを目指しており、これによりニューロモーフィック・チップの開発と展開に適切なエコシステムを提供しています。主な成長要因には、中国の「メイド・イン・チャイナ2025」やインドの「デジタル・インディア」キャンペーン、積極的な貿易政策などのその他のイニシアチブがあります。ニューロモルフィック・チップへの投資の増加や、家電やヘルスケアなどの分野でニューロモルフィック・チップを展開する新興企業が、その開発と展開のために巨額の投資を集めています。例えばSynSenseは、最近クローズした2023年のPre-B+資金調達ラウンドで1000万米ドルを調達し、大成功を収めました。この資金調達ラウンドを主導したのは、香港を拠点とするAusvic Capital。この資金調達により、ニューロモルフィックAIプロセッサーを内蔵したスマートビジョンセンサーSpeckの量産が促進されると期待されています。ニューロモーフィック・コンピューティングに関心を示し、技術開発への投資を拡大している新たな市場プレーヤーが複数存在することから、同市場は近い将来に高い成長率を示すと予想されます。
ニューロモーフィック・コンピューティング市場の最新動向
2024年4月、Intel Corporation（米国）が世界最大のニューロモーフィック・システムであるHala Pointを発表。Hala Pointはサンディア国立研究所で脳スケールのコンピューティング研究に使用されており、将来のAIや機械学習モデルのテストベッドとして機能する可能性があります。Loihi 2プロセッサを活用することで、脳に着想を得たAI研究をサポートし、効率性と持続可能性を向上させ、従来のシステムよりも10倍以上のニューロン容量と最大12倍の高性能を提供します。
2024年3月、NXPセミコンダクターズ（オランダ）とエヌビディア・コーポレーション（米国）は、エヌビディアのTAOツールキットをNXPのエッジデバイスに統合することで、AIの展開を強化するために提携しました。この提携により、NVIDIAの事前学習済みモデルをNXPのi.MX 93プロセッサのニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）で効率的に実行できるようになり、AIアプリケーションの開発と展開が加速します。
2024年2月、シンセンス（中国）はiniVation AG（スイス）を買収し、ニューロモルフィック・テクノロジーのリーディング・プロバイダーを誕生させました。この合併は、シンセンスの超低消費電力プロセッシングとiniVationのニューロモーフィック・ビジョン・センシングを統合し、シンセンスグループを形成するものです。この統合は、民生用電子機器、ロボット工学、航空宇宙、自動車産業におけるインテリジェント・ビジョン・システムの発展を目指すものです。
2023年3月、BrainChip, Inc.（オーストラリア）は、高効率でセキュアなエッジAIoTアプリケーション向けに、高度な8ビット処理、Vision Transformers、Temporal Event-Based Neural Nets（TENN）を搭載した第2世代Akidaプラットフォームを発表。
2022年12月、サムスン電子と検索エンジンNaverを運営するNAVER Corporationは、超大規模人工知能（AI）モデルに合わせた半導体ソリューションの開発で協力。両社は、膨大なAIワークロードの処理を加速するために、ハードウェアとソフトウェアのリソースをプールする予定です。
主要市場プレーヤー
ニューロモーフィックコンピューティングの トップ 企業 – 主な市場プレーヤー
Intel Corporation (US)
IBM (US)
Qualcomm Technologies, Inc. (US)
Samsung Electronics Co., Ltd. (South Korea)
Sony Corporation (Japan)
BrainChip, Inc. (Australia)
SynSense (China)
MediaTek Inc. (Taiwan)
NXP Semiconductors (Netherlands)
Advanced Micro Devices, Inc. (US)
Hewlett Packard Enterprise Development LP (US)
Innatera Nanosystems BV (Netherlands)
General Vision Inc. (US)
Applied Brain Research, Inc. (Canada)
1 はじめに
2 研究方法論
3 要旨
4 プレミアムインサイト
5 市場概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
推進要因
– ニューロモーフィック・ハードウェアの採用増加
– 計算能力を強化する代替アプローチの必要性
– AIとMLの応用拡大
– リアルタイムのデータ処理と意思決定機能に対する需要の増加
阻害要因
– 研究開発投資の不足
– アルゴリズムの複雑さ
– 教育リソースやトレーニング機会の不足
可能性
– 過酷な宇宙環境に耐える能力
– ヘルスケア分野での採用拡大
– サイバーセキュリティ業務における複雑な意思決定プロセスを自動化する能力
– ニューロモルフィック・コンピューティングへの神経可塑性の統合
課題
– ソフトウェア開発に伴う複雑さ
– 計算モデルの開発に伴う複雑さ
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.4 価格分析
主要プレイヤーの指標価格（オファリング別、2023年
平均販売価格の動向（地域別、2020～2023年
5.5 バリューチェーン分析
5.6 エコシステム分析
5.7 投資と資金調達のシナリオ
5.8 技術分析
主要技術
– 畳み込みニューラルネットワーク
– リカレントニューラルネットワーク
– スパイキング・ニューラル・ネットワーク
– 計算ハードウェア
– IBM TrueNorth
– BrainChipのAkida
– Loihi 2
– スペック
– DynapCNN
– Groq ノーススター
補完技術
– 計算神経科学
隣接技術
– AIとML
5.9 特許分析
5.10 貿易分析
輸入データ（HSコード854231）
輸出データ（HSコード854231）
5.11 主要会議とイベント（2024-2025年
5.12 ケーススタディ分析
intel labs が大規模問題のハイパーパラメータを最適化した lava neuromorphic framework をコンコーディア大学に提供
intel labs とコーネル大学が共同で、intel の loihi ニュー ロモーフィック・チップを訓練し、危険な化学物質を香りに基づいて識別できるようにし ました。
TU/Eとノースウェスタン大学は、効率と精度を向上させるオンチップ学習が可能なニューロモーフィック・バイオセンサを実装。
5.13 規制の状況
規制機関、政府機関、その他の組織
規制基準
5.14 ポーターのファイブ・フォース分析
新規参入の脅威
代替品の脅威
供給者の交渉力
買い手の交渉力
競合の激しさ
5.15 主要な利害関係者と購買基準
購買プロセスにおける主要な利害関係者
購買基準
ニューロモーフィック・コンピューティング市場、製品別
96
6.1 導入
6.2 プロセッサ
アダス技術の採用促進が市場を牽引
6.3 メモリ
高効率と低消費電力が市場成長を促進
6.4 センサー
高い時間分解能を実現する能力が需要を加速
6.5 ソフトウェア
エッジデバイスとiotセンサーの需要拡大が市場成長を促進
ニューロモーフィック・コンピューティング市場、展開別
107
7.1 導入
7.2 エッジ
低消費電力でリアルタイムのデータ処理が可能なことが市場を牽引
7.3 クラウド
計算ニーズの増加とクラウド・ネイティブ・ソリューションの出現が市場の成長を促進
ニューロモーフィック・コンピューティング市場、用途別
112
8.1 導入
8.2 画像・映像処理／コンピュータビジョン
スマートシティ開発重視の高まりが需要を後押し
8.3 自然言語処理（NLP）
リアルタイムかつ効率的な言語処理への需要の高まりが市場を牽引
8.4 センサーフュージョン
拡大するロボット産業が有利な成長機会を提供
8.5 その他のアプリケーション
ニューロモーフィック・コンピューティング市場、垂直市場別
122
9.1 導入
9.2 民生用電子機器
スマートホームとスマートフォンへの応用拡大が市場を牽引
9.3 航空宇宙・防衛
状況認識能力と戦術的意思決定能力の向上が市場成長を促進
9.4 自動車
自動車事故防止ニーズの高まりが市場を牽引
9.5 工業
インダストリー4.0 の高まりが需要を加速
9.6 医療
植え込み型機器の電池寿命延長ニーズの高まりが需要を後押し
9.7 IT・通信
5G ネットワークと今後の 6G ネットワークの展開が有利な成長機会を提供
9.8 その他の垂直分野
ニューロモーフィック・コンピューティングの最終用途
ニューロモーフィック・コンピューティングの最終用途
137
10.1 導入
10.2 ドローンとロボット工学
10.3 アダスと自律走行車
10.4 IOT
10.5 ブレイン・コンピュータ・インターフェイス
10.6 その他の最終用途
ニューロモーフィック・コンピューティング市場、地域別
141
11.1 はじめに
11.2 北米
北米のマクロ経済見通し
米国
– ニューロモーフィック・アーキテクチャを後押しする政府主導の取り組みが市場を牽引
カナダ
– AI研究重視の高まりが市場成長を促進
メキシコ
– FDIの急増が有利な成長機会を提供
11.3 欧州
欧州のマクロ経済見通し
英国
– AIを活用したソリューションの開発・展開に重点が置かれ、需要が拡大
ドイツ
– デジタル革新を重視する傾向が強まり、市場を牽引
フランス
– ハイテク産業における需要の高まりが市場成長を促進
イタリア
– 先端半導体技術の革新に重点が置かれ、需要が加速
スペイン
– 強力な研究機関とイノベーション・ハブが需要を牽引
その他のヨーロッパ
11.4 アジア太平洋
アジア太平洋地域のマクロ経済見通し
中国
– AIと次世代コンピューティング技術の進展への注目の高まりが市場成長を促進
日本
– ロボット工学と自動化システムにおける採用の増加が需要を促進
韓国
– 最先端の頭脳に着想を得た半導体技術の開発にますます注力し、有利な成長機会を提供
インド
– 半導体部門を強化するイニシアチブの高まりが市場を牽引
その他のアジア太平洋地域
11.5 列島
列島のマクロ経済見通し
中東
– スマートシティの開発が市場を牽引
– GCC諸国
– その他の中東諸国
アフリカ
– データセンター・インフラの拡大が需要を後押し
南米
– スマートで小型化された技術ソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進
競争環境
170
12.1 概要
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2020～2024年
12.3 収益分析、2019-2023年
12.4 市場シェア分析、2023年
12.5 企業評価と財務指標、2023年
12.6 ブランド／製品の比較
12.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年
スター
新興リーダー
広範なプレーヤー
参加企業
企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年
– 企業フットプリント
– 地域別フットプリント
– 製品フットプリント
– 展開フットプリント
– アプリケーション・フットプリント
– 垂直フットプリント
12.8 企業評価マトリクス：新興企業／中小企業（2023年
先進的企業
対応力のある企業
ダイナミックな企業
スターティングブロック
競合ベンチマーキング：新興企業/SM、2023年
– 主要新興企業/SMEの詳細リスト
– 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク
12.9 競争シナリオ
製品発売
契約
その他の開発
企業プロフィール
193
13.1 主要企業
