モバイル人工知能市場は2030年までに849億7000万ドルに達する見込み: Grand View Research, Inc.

サンフランシスコ、2023 年 7 月 26 日 /PRNewswire/ -- Grand View Research, Inc の新しいレポートによると、世界のモバイル人工知能市場は 2030 年までに 849 億 7,000 万米ドルに達すると予想されており、2023 年から 2030 年にかけて 26.9% の CAGR を記録します。 . 市場の成長は、いくつかの要因により近年大幅に進んでいます。 市場を拡大させる主な要因の 1 つは、モバイル デバイスの処理能力の向上です。 最新のスマートフォンやタブレットには、AI アルゴリズムとモデルを効率的に実行できる強力なプロセッサとグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) が搭載されています。

レポートからの主要な業界の洞察と調査結果:

10 nm テクノロジー ノード セグメントは 2022 年に市場をリードし、世界収益の 44.73% 以上のシェアを占めました。 この成長はスマートフォンの顕著な成長と市場のデジタル化によるものです

エッジ コンピューティングの出現とモバイル デバイスの処理能力の向上により、AI モデルをクラウドではなくデバイス自体に展開できるようになりました。 これはエッジ コンピューティングとして知られており、データのより高速かつ効率的な処理が可能になります。

拡張現実 (AR) と現実世界へのデジタル情報のオーバーレイの顕著な成長が市場の成長を加速しています。 モバイル AI は、オブジェクトを認識し、それらに関する情報をリアルタイムで提供できる AR アプリケーションの開発に使用されています。

北米は、2022 年に 30.77% 以上の最大の収益シェアを獲得しました。この地域でのモバイル AI への大規模な投資により、

最新の業界洞察を含む完全な市場調査レポート「テクノロジーノード別 (7 nm、10 nm、20 ～ 28 nm およびその他)、アプリケーション別 (スマートフォン、カメラ、ドローン)、モバイル人工知能市場規模、シェアおよび傾向レポート」をお読みください。 「地域、セグメント予測、2023 ～ 2030 年」、Grand View Research 発行。

モバイル人工知能 (AI) 市場の成長と動向

モバイル人工知能 (AI) 市場の成長を促進するもう 1 つの要因は、AI ツールとフレームワークの顕著な可用性です。 TensorFlow、PyTorch、Keras などの多くの人気のある AI フレームワークには、開発者がモバイル デバイス上で AI モデルを構築および展開できるモバイル バージョンがあります。 モバイル AI アプリケーションは、効率、精度、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、医療、金融、教育、エンターテイメントで使用されています。 たとえば、モバイル AI は医療画像を分析し、金融取引における不正行為を検出し、パーソナライズされた学習体験を提供します。 さらに、新たなデータ収集も市場成長の重要な要素です。 モバイル デバイスは、AI モデルのトレーニングに使用できる画像、ビデオ、テキストなどの膨大な量のデータを生成します。 モノのインターネット (IoT) の成長は、センサーや接続されたデバイスなどのさまざまなソースからデータを生成することにより、データの可用性を高めます。

全体として、AI テクノロジーがより高度でアクセスしやすくなり、モバイル デバイスがより強力でユビキタスになるにつれて、モバイル AI の成長は今後も続くと予想されます。 さまざまな分野で応用できるため、さまざまな産業を変革し、世界中の人々の生活を向上させる可能性を秘めています。 モバイル AI アプリケーションの例には、音声認識、画像およびビデオ認識、自然言語処理、予測分析などがあります。

最近、さまざまな AI ベースのテクノロジーへの投資が増加しています。 この要素がモバイル AI の世界市場を牽引しています。 AI機能を備えたプロセッサに対する世界規模での需要の高まりも、市場を牽引する要因となっている。 いくつかの国の政府は、スタートアップ文化を支援するためにさまざまな有利な政策を実施しています。 このため、国際市場でモバイル AI のニーズが高まっています。 スマートフォン、カメラ、ドローン、AR/VR、自動車、ロボットなどは、市場のアイテムが使用される重要な産業の一部です。 限られた AI 専門家と高価な AI プロセッサーが、業界の拡大を制限する 2 つの要因です。 対照的に、潜在力には、IoT におけるエッジ コンピューティング、モバイル デバイスにおける低コストのビジョン アプリケーション、カメラ用の AI チップに対する顕著な需要が含まれます。