ビジョンプロセッシングユニット市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、タイプ別（ドローン、ADAS、スマートフォン、カメラ、AR/VR、ロボット工学、ウェアラブル）およびエンドユーザー別（コンシューマーエレクトロニクス、自動車、セキュリティおよび監視、その他）、地域別、競合別、2018～2028年

市場概要

世界のビジョン プロセッシング ユニット市場は、2022 年に 23 億米ドルと評価され、2028 年までの予測期間中に 17.8% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。世界のビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場は、さまざまな業界で高度なコンピューター ビジョン アプリケーションに対する需要が急増していることから、大幅な成長を遂げています。VPU は、複雑な視覚データを処理し、リアルタイムの処理と分析を可能にする能力により注目を集めています。企業は、顔認識、自律走行車、ロボット工学、拡張現実などの分野でその機能を活用し、VPU をシステムに統合するケースが増えています。この採用の急増は、主に人工知能と機械学習の進歩によるもので、革新的なビジョンベースのソリューションの開発が促進されています。さらに、モノのインターネット (IoT) デバイスの普及と効率的な画像およびビデオ処理の必要性が、市場の拡大をさらに後押ししています。テクノロジー大手も新興企業も、VPU の研究開発に多額の投資を行っており、競争を促進し、技術革新を促進しています。その結果、世界のビジョン プロセッシング ユニット市場は継続的な成長が見込まれ、コンピューター ビジョン テクノロジーの分野で事業を展開する企業に有利な機会を提供しています。

主要な市場推進要因

人工知能と機械学習の進歩

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジーの急速な進歩は、世界のビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場を推進する極めて重要な推進力となっています。AI および ML アルゴリズムがますます複雑になり、データ集約的になるにつれて、これらの複雑な計算を処理できる専用のハードウェアの需要が急増しています。ニューラル ネットワーク ベースのタスクを高速化するように特別に設計された VPU は、基礎テクノロジーとして浮上しています。これらのユニットは、膨大な量の視覚データを比類のない速度で処理し、画像や音声の認識、自律走行車、顔分析などのアプリケーションでリアルタイムの意思決定を可能にします。AI / MLの進歩とVPUの相乗効果により、企業は革新的なソリューションを開発し、市場の成長を促進できます。さらに、VPUをAI駆動型デバイスに統合することで、効率と精度が向上し、スマートアプリケーションとサービスの活気あるエコシステムが促進されます。

モノのインターネット（IoT）デバイスの急増

モノのインターネット（IoT）デバイスの急増は、グローバルビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場の触媒となっています。デバイスの相互接続性が高まるにつれて、リアルタイムで視覚データを効率的に処理する必要性が高まっています。低消費電力と高性能コンピューティングに最適化されたVPUは、スマートカメラ、ドローン、ウェアラブルガジェットなどのIoTデバイスで幅広く使用されています。これらのユニットにより、IoTデバイスは画像や動画をローカルで分析できるため、大量のデータをクラウドに送信する必要性が減ります。 IoT デバイスの処理能力を強化することで、VPU は帯域幅を節約するだけでなく、応答時間も向上させ、市場の拡大に大きく貢献します。IoT エコシステムが拡大し続けるにつれて、IoT アプリケーションにおける VPU の需要は高まり、市場のダイナミクスを牽引することになります。

エッジ コンピューティングの需要の高まり

エッジ コンピューティング ソリューションの需要の高まりは、グローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場の顕著な推進力として浮上しています。エッジ コンピューティングでは、データを生成元に近い場所で処理し、レイテンシを削減して、リアルタイムの意思決定を改善します。VPU は、クラウド リソースに大きく依存せずにデバイス上での画像およびビデオ処理を可能にすることで、エッジ デバイスで極めて重要な役割を果たします。この機能は、リアルタイムの洞察が最も重要であるスマート監視カメラ、産業オートメーション、小売分析などのアプリケーションにとって非常に重要です。 VPU をエッジ デバイスに統合することで、企業は効率の向上、運用コストの削減、セキュリティの強化を実現できるため、エッジ コンピューティング環境での VPU の採用が促進されます。エッジ コンピューティングへのトレンドは拡大し、さまざまな分野で VPU の需要がさらに高まると予想されます。

自動運転車業界の成長

自動運転車業界の急速な成長は、グローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場を推進する重要な原動力となっています。自動運転車は、周囲の環境を認識して解釈するために、コンピューター ビジョン テクノロジーに大きく依存しています。大量の視覚データをリアルタイムで処理できる VPU は、自動運転車が瞬時に判断を下せるようにし、安全性とナビゲーションを強化する上で重要な役割を果たします。これらのユニットは、物体認識、車線検出、歩行者追跡などのタスクを容易にし、車両が動的な道路状況に対応できるようにします。自律走行車技術の継続的な進歩と自動運転車への推進により、この分野での VPU の需要は高まり、市場の成長を牽引する見込みです。

医療および医療用画像処理における採用の増加

医療および医療用画像処理分野でのビジョン プロセッシング ユニット (VPU) の採用の増加は、世界の VPU 市場の重要な推進力となっています。VPU は、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療用画像のより高速で正確な分析を可能にすることで、医療用画像処理の分野に革命をもたらしています。これらのユニットは画像処理タスクを加速し、医療従事者が迅速かつ効率的に病状を診断できるようにします。さらに、VPU は遠隔医療、患者の遠隔モニタリング、外科用ロボットにも応用され、医療サービスの全体的な品質を高めています。医療における VPU の需要は、早期かつ正確な診断、治療計画、研究に不可欠な高度な画像処理技術の必要性によって推進されています。ヘルスケア業界がデジタル変革を推進し続ける中、VPU の採用が増加し、この分野の市場成長が促進されると予想されています。

主要な市場の課題

技術的な複雑さと統合のハードル

グローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場が直面する主な課題の 1 つは、これらのユニットの複雑な技術的性質と、それに伴う統合のハードルです。VPU は、複雑な視覚データを処理し、複雑なアルゴリズムを効率的に実行するように設計された、高度に特殊化されたプロセッサです。これらのユニットを既存のシステムに統合したり、それらを中心に新しいデバイスを設計したりするには、ハードウェアとソフトウェアの両方の複雑さを深く理解する必要があります。VPU が中央処理装置 (CPU) やグラフィックス処理装置 (GPU) などの他のコンポーネントとシームレスに対話する必要がある場合、互換性の問題がよく発生します。さらに、VPU の機能を最大限に活用できるアプリケーションを開発するには、並列処理、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン アルゴリズムの専門知識が必要です。企業は、VPU 統合に伴う技術的な複雑さを処理できる熟練したエンジニアを見つけるのに苦労することがよくあります。さらに、VPU がさまざまなオペレーティング システムやソフトウェア フレームワークとシームレスに動作することを保証すると、複雑さがさらに増します。これらの技術的なハードルを克服するには、継続的な研究、ハードウェア開発者とソフトウェア開発者のコラボレーション、この専門分野の熟練した専門家の不足に対処するためのトレーニングと開発への投資が必要です。

電力効率と熱管理

電力効率と熱管理は、グローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場で大きな課題となっています。VPU は、モバイル デバイスやドローンからエッジ サーバーに至るまで、さまざまなアプリケーションに導入されているため、電力消費が重要な懸念事項となっています。特に、頻繁に充電せずに長時間使用することが予想されるバッテリー駆動のデバイスでは、エネルギー効率の高い操作が不可欠です。VPU は高い処理能力を提供しますが、多くの場合、かなりのエネルギーを必要とし、デバイス全体のバッテリー寿命に影響を与えます。さらに、VPU が実行する集中的な計算によって熱が発生しますが、これが効果的に管理されないと、サーマル スロットリングが発生し、パフォーマンスと寿命が低下する可能性があります。効率的な冷却ソリューションは、特にスペースの制約により複雑な冷却メカニズムの実装が制限される小型デバイスでは、最適な VPU パフォーマンスを維持するために不可欠です。高い処理能力の必要性と電力効率および効果的な放熱とのバランスをとることは、VPU メーカーにとって常に課題であり、熱設計と電力管理技術の継続的な革新が求められています。

セキュリティとプライバシーの懸念

セキュリティとプライバシーの懸念は、特に機密データや個人情報を含むアプリケーションにおいて、グローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場にとって大きな課題です。AI 駆動型デバイスやスマート カメラの普及に伴い、不正アクセスやデータ侵害のリスクが高まっています。悪意のある行為者が VPU または関連ソフトウェアの脆弱性を悪用して視覚データにアクセスし、プライバシーの侵害や機密情報の悪用につながる可能性があります。さらに、VPU を利用した顔認識技術の潜在的な悪用は、不正な監視やプロファイリングなどの倫理的な懸念を引き起こします。これらの課題に対処するには、堅牢な暗号化技術、安全な認証プロトコル、脆弱性を修正するための継続的なソフトウェア更新が必要です。さらに、厳格なプライバシー規制と標準、および透明性のあるデータ使用ポリシーの順守は、消費者の信頼を築き、さまざまなアプリケーションで VPU を責任を持って導入するために不可欠です。

市場の断片化と競争

市場の断片化と激しい競争は、グローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場が直面している大きな課題です。この業界は、既存の半導体企業、新興企業、ニッチなハードウェア開発者など、それぞれが専門的な VPU ソリューションを提供している多数のプレーヤーによって特徴付けられます。この多様性により、さまざまなアーキテクチャ、パフォーマンス レベル、価格体系を持つ断片化された市場が生まれます。VPU の導入を検討している消費者や企業にとって、この複雑な状況を乗り越えて特定のニーズに最も適したソリューションを特定することは困難になります。さらに、VPU 技術の絶え間ない革新と急速な進歩により、企業が優位に立つために研究開発に継続的に投資しなければならない競争環境が生まれています。この競争は革新を推進するだけでなく、差別化と市場でのポジショニングの面で課題ももたらします。強力な市場プレゼンスの確立、ブランドの評判の構築、一貫した製品品質の確保は、この激しい競争環境で成功を目指す企業にとって重要な要素となります。

主要な市場動向

ビジョン処理におけるエッジ AI とエッジ コンピューティングの台頭

世界のビジョン処理ユニット (VPU) 市場を形成する顕著なトレンドの 1 つは、エッジ AI とエッジ コンピューティングの台頭です。エッジ AI では、人工知能アルゴリズムをエッジ デバイスに直接展開し、集中型クラウド サーバーに依存せずにリアルタイムのデータ処理を可能にします。複雑な視覚データを処理できる VPU は、このトレンドにおいて極めて重要な役割を果たします。スマート カメラ、ドローン、IoT センサーなどのエッジ デバイスに VPU を統合することで、企業はデータ処理の高速化、レイテンシの短縮、機密データのローカライズによるプライバシーの強化を実現できます。この傾向は、視覚入力に基づく即時の意思決定が重要な自動運転車、スマート監視、産業オートメーションなどのアプリケーションで特に顕著です。VPU とエッジ コンピューティングの融合は、効率性を向上させるだけでなく、革新的なアプリケーションへの扉を開き、市場での VPU の需要を促進します。

AI 搭載ロボットとオートメーションの拡大

AI 搭載ロボットとオートメーションの拡大は、ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) の需要を促進する重要な市場トレンドです。ロボットとオートメーション システムは、物体認識、ナビゲーション、把持などのタスクでコンピューター ビジョン テクノロジにますます依存するようになっています。視覚データをリアルタイムで処理できる VPU は、ロボットの認識機能を強化するのに役立ちます。製造、物流、サービス セクターのいずれにおいても、VPU を搭載した AI 駆動型ロボットは動的な環境に適応し、効率と生産性の向上につながります。この傾向は、さまざまな業界でより柔軟で適応性の高い自動化ソリューションが求められていることから推進されており、ロボット システムや自動化機器への VPU の統合が進んでいます。

拡張現実 (AR) および仮想現実 (VR) アプリケーション

拡張現実 (AR) および仮想現実 (VR) アプリケーションの急増は、ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) の採用を推進する重要な市場動向です。AR および VR テクノロジーは、没入型のユーザー エクスペリエンスを実現するためにコンピューター ビジョンに大きく依存しています。高性能な画像処理機能を備えた VPU は、動き、ジェスチャー、顔の表情をリアルタイムで追跡し、AR および VR アプリケーションの全体的な品質を向上させます。ゲーム、ヘルスケア、教育、企業のいずれの環境でも、VPU は AR および VR デバイスに不可欠なコンポーネントであり、仮想世界と現実世界のシームレスな相互作用を保証します。没入型体験に対する消費者の関心の高まりと、AR および VR トレーニング ソリューションに対する企業の需要がこの傾向の成長を後押しし、市場での VPU の需要が高まっています。

ディープラーニングとニューラル ネットワークの進歩

ディープラーニングとニューラル ネットワークの進歩は、ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) の進化を推進する重要な市場トレンドです。ディープラーニング アルゴリズム、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、より正確な画像認識、セグメンテーション、および特徴抽出を可能にすることで、コンピューター ビジョン タスクに革命をもたらしました。ニューラル ネットワークの計算を高速化するように設計された VPU は、この技術革命の最前線にあります。ディープラーニング モデルがより複雑で洗練されるにつれて、これらの複雑な計算を処理できる VPU の需要が高まります。この傾向は、AI 分野における継続的な研究開発によって促進され、高度なニューラル ネットワーク アーキテクチャとアルゴリズムの作成につながっています。これらの最先端機能を備えた VPU は、顔認識、自律走行車、医療用画像処理などのアプリケーションに役立ち、VPU 業界の市場成長とイノベーションを促進します。

スマート ホーム デバイスへの VPU の統合

スマート ホーム デバイスへのビジョン プロセッシング ユニット (VPU) の統合は、消費者向け電子機器の市場を再形成している注目すべき市場トレンドです。セキュリティ カメラ、ドアベル カメラ、ホーム モニタリング システムなどのスマート ホーム デバイスでは、動きの検出、物体認識、顔の分析などの機能にコンピューター ビジョンがますます活用されています。VPU により、これらのデバイスは視覚データをローカルで処理できるため、クラウド サービスへの依存が減り、ユーザーのプライバシーが強化されます。インテリジェントで安全なホーム オートメーション ソリューションに対する消費者の需要が高まるにつれて、スマート ホーム デバイスでの VPU の市場は急速に拡大しています。これらのデバイスに VPU を統合すると、機能が向上するだけでなく、シームレスで応答性の高いユーザー エクスペリエンスも保証されます。

セグメント別インサイト

タイプ別インサイト

2022 年、世界のビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場は主にスマートフォン セグメントによって牽引され、ドローン、ADAS (先進運転支援システム)、カメラ、AR/VR (拡張現実/仮想現実)、ロボット工学、ウェアラブルなどの他のタイプよりも優位に立っています。スマートフォンへの高度なカメラ システムの広範な統合と、高品質のイメージングと AI 駆動機能に対する需要の高まりにより、スマートフォン セグメントは VPU 市場の最前線に躍り出ました。モバイル テクノロジーの継続的な進歩とスマートフォンでの AI 搭載アプリケーションの重要性の高まりにより、この傾向は予測期間中に持続し、さらに強まると予想されます。消費者が写真撮影、ゲーム、拡張現実体験など、さまざまなタスクにスマートフォンを利用する機会が増えるにつれ、メーカーはユーザーエクスペリエンス全体を向上させるために最先端の VPU に投資しています。スマートフォン セグメントの優位性は、画像処理、機械学習機能、拡張現実アプリケーションの革新によって今後数年間持続すると予想され、グローバル ビジョン プロセッシング ユニット市場のダイナミックな状況において引き続きリーダーシップを発揮します。

エンド ユーザー

2022 年には、自動車セグメントがグローバル ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) 市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。自動車業界は、先進運転支援システム (ADAS) と自動運転技術の採用が増えているため、VPU 市場の主要な推進力となっています。VPU は、車両の安全性を高め、自動運転機能を実現するために不可欠な、リアルタイムの画像およびビデオ処理、物体検出、認識を可能にする上で重要な役割を果たします。自動車セグメントの優位性は、いくつかの要因に起因しています。まず、道路の安全性と自動運転技術の開発への注目が高まる中、車両における ADAS 機能の需要が高まっています。VPU は、カメラやセンサーからの視覚データを処理し、物体、歩行者、道路標識を検出し、ドライバーにリアルタイムのフィードバックを提供できるため、ADAS システムに不可欠です。世界中の規制機関は、厳格な安全基準と規制を実施し、車両に ADAS 機能を搭載することを義務付けています。たとえば、欧州連合は、すべての新車に自動緊急ブレーキや車線維持支援システムなどの高度な安全機能を搭載することを義務付けています。この規制の推進により、自動車業界での VPU の採用が促進されています。さらに、自動車メーカーは、自動運転機能を強化するための研究開発への投資を増やしています。VPU は、自動運転に必要な膨大な量の視覚データを処理する上で不可欠であり、車両が周囲を正確に認識して解釈できるようにします。完全自動運転車に向けた競争が激化する中、自動車部門における VPU の需要は大幅に増加すると予想されています。今後、自動車部門は予測期間中、VPU 市場で優位性を維持すると予想されます。自動運転技術の継続的な進歩、電気自動車の採用の増加、ADAS 機能を強化するための継続的な研究開発の取り組みにより、自動車業界での VPU の需要がさらに高まります。さらに、VPU と人工知能や機械学習などの他の新興技術の統合により、自動車アプリケーションの新しい可能性が開かれ、自動車部門が世界の VPU 市場における主要なセグメントとしての地位を固めます。

地域別インサイト

この業界では、アジア太平洋地域が主導権を握っています。中国、日本、韓国、インドなどの国々は、その強力な製造能力、技術の進歩、人工知能やコンピューター ビジョン技術への投資の増加により、この成長を牽引する上で重要な役割を果たしました。アジア太平洋地域の VPU 市場における優位性は、自動車、ヘルスケア、民生用電子機器、産業用アプリケーションなど、さまざまな分野で高度なビジョン処理ソリューションに対する需要が高まっていることによってさらに高まりました。この傾向は、進行中の技術革新、政府の支援政策、およびこの地域の半導体およびエレクトロニクス産業の活気あるエコシステムにより、予測期間中も続くと予想されます。さらに、スマートフォン、スマートカメラ、自律走行車などの VPU 搭載デバイスがアジア市場で急速に採用されたことで、この地域は世界の VPU 市場での地位を確立しました。その結果、アジア太平洋地域は、その技術的専門知識と市場の需要を活用して優位性を維持し、それによって世界のビジョン プロセッシング ユニット業界の将来の展望を形成すると予想されます。

最近の開発

• 2023 年 9 月、Intel は次世代のビジョン プロセッシング ユニット (VPU) である Intel VPU X3 の発売を発表しました。この高度な VPU は、AI 搭載のビジョン アプリケーションに優れたパフォーマンスと効率を提供するように設計されています。強化されたニューラル ネットワーク機能と改善された画像処理アルゴリズムを備えた Intel VPU X3 は、リアルタイムの物体検出、認識、追跡を可能にし、自律走行車、監視システム、ロボットなどのアプリケーションに最適です。Intel の最新の VPU は、ビジョン処理テクノロジの限界を押し広げ、AI 主導の業界の進化する需要を満たすという同社の取り組みを示しています。
• 2023 年 4 月、NVIDIA は最新の VPU アーキテクチャである NVIDIA VPU A200 を発表しました。この非常に効率的でスケーラブルな VPU は、エッジ コンピューティング アプリケーション向けに特別に設計されており、エッジでのリアルタイム AI 推論を可能にします。NVIDIA VPU A200 は、高性能コンピューティングと低消費電力を兼ね備えており、スマート カメラ、ドローン、産業オートメーションなど、幅広いアプリケーションに適しています。 NVIDIA VPU A200 は、高度な AI 機能と複数のニューラル ネットワーク フレームワークのサポートにより、開発者がインテリジェントで応答性の高いエッジ デバイスを作成できるようにし、エッジでの AI の導入を促進します。
• 2023 年 6 月、Google は新しい VPU ソリューションである Google Tensor VPU を発表しました。この強力な VPU は、AI ワークロードを高速化し、Google Cloud Platform でリアルタイムの画像および動画処理を可能にするように設計されています。Google Tensor VPU は、AI と機械学習における Google の専門知識を活用して高性能な推論機能を提供し、開発者が AI を活用したアプリケーションを大規模に構築および展開できるようにします。 Google Tensor VPU は、Google の AI エコシステムとシームレスに統合されているため、AI モデルの開発と展開が簡素化され、業務に AI を活用したい企業にとって魅力的な選択肢となっています。
• 2023 年 8 月、Qualcomm Technologies は最新の VPU である Qualcomm VPU Q2 のリリースを発表しました。この VPU はモバイル デバイスとエッジ デバイス向けに特別に設計されており、電力効率に優れたパッケージで高性能な AI 推論機能を提供します。Qualcomm VPU Q2 は専用の AI エンジンを備え、一般的なニューラル ネットワーク フレームワークをサポートしているため、モバイル デバイスで AI アルゴリズムを効率的に実行できます。 Qualcomm VPU Q2 は、コンパクトなサイズと低消費電力により、デバイス上での AI 処理を可能にし、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、スマートフォン、タブレット、その他のモバイル デバイスでの新しい AI 駆動型アプリケーションを可能にします。
• 2023 年 1 月、Samsung Electronics は高度な VPU ソリューションである Samsung VPU S1 を発表しました。この VPU は、幅広いビジョン処理アプリケーションで優れたパフォーマンスとエネルギー効率を実現するように設計されています。Samsung VPU S1 は、強力な画像処理機能と低消費電力を兼ね備えており、スマート監視、自動車の ADAS、仮想現実などのアプリケーションに適しています。 Samsung VPU S1 は、高性能コンピューティング機能と高度なビジョン アルゴリズムのサポートにより、ビジュアル データのリアルタイム分析を可能にし、業界が AI とコンピューター ビジョンのパワーを活用できるようにします。

主要市場プレーヤー

• Intel Corporation
• NVIDIA Corporation
• Google LLC
• Advanced Micro Devices, Inc.(AMD)
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Xilinx, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• MediaTek Inc.
• Ambarella, Inc.
• Movidius