モバイル人工知能市場：コンポーネント、テクノロジー、展開、アプリケーション、エンドユーザー別-2025-2032年の世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「モバイル人工知能市場：コンポーネント、テクノロジー、展開、アプリケーション、エンドユーザー別-2025-2032年の世界予測」（360iResearch LLP）の販売を12月24日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

【当レポートの詳細目次】
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モバイル人工知能市場は、2032年までにCAGR 13.87%で529億4,000万米ドルの成長が予測されています。

モバイル人工知能は、デバイスがコンテキストを解釈し、人々と対話し、エッジとクラウドで成果を最適化する方法を再構築しています。低消費電力ニューラル・アクセラレータ、ソフトウェア・ツールチェーン、モバイルに最適化された機械学習モデルにおける最近の進歩は、より高速なワイヤレス接続やより豊富なセンサー・アレイと融合し、新しいクラスのユーザー体験や産業機能を解放しています。このような変化は、リアルタイムのパーソナライゼーション、プライバシーを保護したデバイス上の推論、モバイルエンドポイントと分散コンピューティングリソース間の緊密な統合に対する要求によってもたらされています。

企業が携帯電話、ウェアラブル端末、自動車、産業用ハンドヘルドにAIを組み込むにつれ、モバイルシステムのアーキテクチャ自体も進化しています。ハードウェア設計者は、熱やエネルギーの制約と性能のバランスを取っています。ソフトウェア・チームは、スパース・モデルや量子化された表現を利用するためにフレームワークを書き換えています。サービス企業は、モデルの継続的な統合と分散フリートへの展開を中心に再編成を進めています。この進化を総合すると、リーダーは、ユーザーの信頼と運用の回復力を配備計画の中心であり続けさせながら、製品ロードマップ、パートナーシップモデル、規制の姿勢を再考する必要があります。

調査手法は、1次インタビュー、サプライチェーン分析、技術アーキテクチャレビュー、および一般公開されている技術文献の統合を組み合わせ、包括的で再現可能な評価を作成しました。一次インタビューは、デバイスOEM、ソフトウェアベンダー、システムインテグレーターのエンジニアリングリーダー、プロダクトマネージャー、調達スペシャリストを対象に実施し、運用実態と採用障壁を把握しました。サプライチェーンのマッピングでは、コンポーネントのフロー、アセンブリのフットプリント、地域ロジスティクスを調査し、関税の影響や単一ソースへの依存がリスクとなる箇所を特定しました。

技術アーキテクチャのレビューでは、デバイスレベルの計算、熱制約、モデル最適化技術に焦点を当て、ソフトウェアの評価では、SDKの成熟度、相互運用性、開発者の経験を検討しました。調査結果は、技術的な実現可能性と短期的な実用性を反映したものであることを確認するため、定性的な洞察と、製品ロードマップ、特許出願、公的な技術ベンチマークを三角比較しました。シナリオ分析については、調査手法にストレステストを適用し、政策変更、コンポーネントのリードタイム、計算コスト曲線のシフトに対する感度を評価しました。すべての分析ステップにおいて、透明性と再現性を優先し、利害関係者が各自の状況に合わせて結論を検証し、適合させることができるように、仮定とデータソースを文書化しました。

特殊なハードウェア、モバイルに最適化されたソフトウェア、およびサービス指向のビジネスモデルの融合により、従来のものよりもコンテキストを認識し、プライバシーを意識し、運用に耐性のある、新しいクラスのインテリジェント・モバイル・システムが生まれつつあります。製品アーキテクチャ、調達手法、パートナーエコシステムをこうした技術的現実に適合させる組織は、価値を獲得する上で最も有利な立場になると思われます。オンデバイス推論とクラウド・オーケストレーションの相互作用は、差別化の中心軸であり続け、機能が即時性とプライバシーを優先するか、集中化されたインテリジェンスと継続的改善を優先するかを決定します。

同時に、規制の変化、貿易政策の変更、地域のインフラの違いといった外的要因も、ソリューションの設計方法や製造場所に影響を与え続けると思われます。これらの変数を外部要因としてではなく、戦略的な設計制約として扱うリーダーは、リスクを軽減し、採用を加速させることができます。最終的に、モバイルAIの成功は、信頼性が高く、安全で、楽しいユーザー体験を提供するために、卓越した技術、厳格な運用プロセス、適応可能な商業モデルを融合させた統合的アプローチにかかっています。

モバイル人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
2024年に187億2,000万米ドル、2025年には211億4,000万米ドル、2032年までには529億4,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは13.87%です。

モバイルAIの技術的、商業的、規制的シフトはどのように進行していますか？
汎用プロセッサーからAI専用チップセットへの移行が加速し、より大規模で高性能なモデルを実行できるようになっています。

モバイルAIの展開における企業のパートナーシップはどのように変化していますか？
デバイスOEM、モバイルキャリア、クラウドプロバイダー、システムインテグレーター間の提携が戦略的になっています。

2025年の米国の関税変動はモバイルAIにどのような影響を与えますか？
関税の引き上げは、特殊なチップセットやセンサーのコストを引き上げ、企業に調達戦略の見直しを促します。

モバイルAI市場のセグメンテーションはどのように行われていますか？
市場はハードウェア、サービス、ソフトウェアに分けられ、各セグメントには特定の技術的課題があります。

地域ごとのモバイルAIの採用状況はどうなっていますか？
アメリカ大陸では先進的な半導体設計が進んでおり、欧州では規制が製品設計に影響を与えています。

モバイルAIの競合環境はどのようになっていますか？
ハードウェア・イノベーター、ソフトウェア・プラットフォーム・プロバイダー、アプリケーション開発者間の収束が進んでいます。

モバイルAIの実用化に向けた戦略的提言は何ですか？
モジュール式のアーキテクチャを優先し、プライバシーとセキュリティを設計に組み込むことが重要です。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 モバイル人工知能市場：コンポーネント別
第9章 モバイル人工知能市場：技術別
第10章 モバイル人工知能市場：展開別
第11章 モバイル人工知能市場：用途別
第12章 モバイル人工知能市場：エンドユーザー別
第13章 モバイル人工知能市場：地域別
第14章 モバイル人工知能市場：グループ別
第15章 モバイル人工知能市場：国別
第16章 競合情勢

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