Time machine learning (TinyML) の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (ハードウェアおよびソフトウェア)、アプリケーション別 (消費者および産業)、および 2035 年までの地域予測

タイムマシン学習 (TINYML) 市場の概要

世界のTiny Machine Learning（TinyML）市場規模は、2026年に1億35685万米ドルと推定され、2035年までに60億9530万米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年にかけて9.8％のCAGRで成長します。

TinyML は、超低電力デバイスに機械学習機能をもたらし、エッジでのデータのリアルタイム処理を可能にする急速に進化するテクノロジーです。 これは、大規模な計算能力とクラウド接続を必要とするという点で、従来の AI モデルとは異なります。 代わりに、マイクロコントローラーや組み込みシステム上で動作するように設計されており、消費電力は最小限に抑えられます。あらゆる組織による AI を活用したソリューションの需要が急速に増加しており、TinyML の市場も勢いを増しています。 

TinyML は効率性が高く、クラウド コンピューティングへの依存度が低いため、自動車、家庭用電化製品、ヘルスケア、産業オートメーションのニーズが高まっているため、TinyML の需要が増加しています。モノのインターネット (IoT) とエッジ コンピューティングの徐々に成長がこれに加わります。より多くの組織が、遅延と電力消費を削減してリアルタイムで意思決定を行うことを目指しています。

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主な調査結果

• 市場規模と成長:Tiny Machine Learning (TinyML) 市場規模は、2024 年に 11 億 2,545 万米ドルでしたが、2025 年までに約 12 億 4,000 万米ドルに成長し、2033 年までに 50 億 5,580 万米ドルを超え、CAGR は 9.8% になると予測されています。

• 主要な市場推進力:IoT デバイスとエッジ コンピューティングの導入の拡大により需要が高まり、2024 年には新しい IoT センサーの 60% 以上がリアルタイム分析用の軽量機械学習モデルを統合するようになります。

• 主要な市場抑制:マイクロコントローラーの限られた処理能力とメモリの制約が導入の妨げとなっており、組み込みデバイス プロジェクトの約 35% がモデルの統合中にパフォーマンスのボトルネックに直面しています。

• 新しいトレンド:超低電力ニューラル ネットワーク チップとオンデバイス AI の開発により導入が加速しており、2024 年には新しい TinyML ソリューションの約 40% がウェアラブル デバイスやバッテリー駆動デバイスに焦点を当てています。

• 地域のリーダーシップ:北米は市場をリードしており、強力な技術研究開発ハブとスマート デバイスと産業オートメーションにおける高度な導入によって推進され、2024 年には世界の TinyML 導入の約 42% に貢献します。

• 競争環境:市場は適度に集中しており、Arm、Google、STMicroelectronics など 15 社を超える大手企業が TinyML チップセットと開発者ツールキットに多額の投資を行っています。

• 市場セグメンテーション:最終用途に基づくと、ウェアラブルと家庭用電化製品が最大のシェアを占め、2024 年の TinyML 導入のほぼ 48% を占め、産業用オートメーションとスマート ホーム デバイスがそれに続きます。

• 最近の開発:2024 年に、Google はモデル サイズを 30% 削減する更新版 TensorFlow Lite Micro バージョンを発売し、低電力 IoT デバイス全体への導入を強化し、市場での採用を大幅に拡大しました。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

新型コロナウイルス感染症のパンデミック中、タイムマシン学習 (TinyML) 業界にはさまざまな影響があった

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、TinyML 市場にプラスとマイナスの両方の影響を及ぼしました。最初のロックダウンではサプライチェーンが混乱し、半導体生産が遅れましたが、パンデミック中に自動化とAI主導のソリューションへの依存が高まったことで、TinyMLの採用が加速しました。 TinyML を搭載したウェアラブル デバイスが患者の遠隔監視と症状の早期検出に使用されたため、ヘルスケア アプリケーションが大幅に増加しました。 第二に、製造や物流における人間の介入を最小限に抑えようとする業界も、AI 主導のエッジ コンピューティングへの投資を増加させました。リアルタイム処理、特に小売、スマートホーム、産業オートメーションの分野では、パンデミック中に必要性が浮上しており、TinyML の需要が高まっています。

最新のトレンド

市場の成長を促進するためのエネルギー効率の向上

TinyML 市場の最新の傾向は、ハードウェアのエネルギー効率とモデルの最適化技術に傾いていることを反映しています。 組織は、最小限の消費電力でオンデバイスの機械学習を促進できる特殊なマイクロコントローラーに投資しています。フェデレーション ラーニングは、デバイスがプライバシーを損なうことなく分散型データ ソースから学習する、もう 1 つの発展途上のトレンドです。人気が高まっているもう 1 つの分野は、TinyML と 5G および IoT ネットワークの接続であり、これによりエッジでのデータのより迅速な処理が可能になります。 TinyML の使用は、特に AI ベースのセンサーが作物の健康状態、土壌の状態、灌漑要件を監視するため、農業分野でも増加しています。 さらに、ニューロモーフィック コンピューティングの進歩により、脳内にあるニューラル ネットワークを複製する TinyML チップの開発が促進され、処理効率がさらに向上しています。現在、消費者はこのテクノロジーが携帯電話、コンピューター、さらにはスマートウォッチなどの家庭用電化製品に導入され、高度なユーザーのパーソナライゼーションを実現しているのを目の当たりにしています。

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タイムマシン学習 (TINYML) 市場セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はハードウェアとソフトウェアに分類できます

• ハードウェア: ハードウェア セグメントには、マイクロコントローラー、AI アクセラレータ、低電力コンピューティング用に設計された特殊な TinyML チップが含まれます。これらのコンポーネントは、エネルギー消費を最小限に抑えてエッジデバイス上で機械学習モデルを実行するために不可欠です。企業は、クラウド インフラストラクチャに依存せずに AI タスクを処理できる、より効率的なマイクロコントローラーの開発に投資しています。ニューロモーフィック コンピューティングと超低電力プロセッサの進歩により、TinyML ハードウェアの機能がさらに強化されています。

• ソフトウェア: ソフトウェア セグメントには、フレームワーク、開発キット、マイクロコントローラーへの機械学習モデルの展開を可能にする TinyML 固有のライブラリが含まれます。 人気のあるフレームワークには、TensorFlow Lite for Microcontrollers や Edge Impulse などがあります。これらは、アプリケーション向けに TinyML モデルを準備および最適化するためのツールを開発者に提供します。ソフトウェアの進歩、特にモデル圧縮、量子化、連合学習により、TinyML がより効率的でアクセスしやすくなりました。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は民生用と産業用に分類できます。

• 消費者: TinyML は、スマート ホーム デバイス、音声アシスタント、ウェアラブル、個人用デバイスに幅広く適用されています。 AI 搭載のスマート スピーカー、フィットネス トラッカー、ノイズキャンセリング イヤフォンは、リアルタイムの音声処理、アクティビティ認識、ユーザーのパーソナライゼーションに TinyML を使用しています。エネルギー効率が高くカスタマイズされた家庭用電化製品に対する需要の高まりにより、この分野での TinyML の採用が促進されています。

• 産業: 産業オートメーションは、予知保全、品質監視、プロセス自体の最適化のための TinyML 導入による重要なアプリケーション領域も構成します。小型 ML センサーは、機械のパフォーマンスを監視し、異常を観察し、故障を事前に予測し、最終的には製造および物流プロセスにおけるメンテナンス費用を削減してダウンタイムを最小限に抑えます。

市場力学

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。             

推進要因

"市場を活性化するためにエッジ AI ソリューションを増やす"

TinyML 市場は、いくつかの要因により成長しています。 最も重要な推進要因の 1 つは、組織が最小限の遅延でリアルタイム処理を必要とするエッジ AI ソリューションの需要です。 TinyML はエッジでのインテリジェントな意思決定を可能にするため、業界全体で IoT デバイスとスマート センサーの導入が増加していることも、もう 1 つの重要な要素です。 これ以外に、企業が AI の導入とともに低消費電力化にも取り組んでいたため、エネルギー効率の高い AI モデルも TinyML の必要性を促進しました。さまざまなアプリケーションにおけるマイクロコントローラーやアクセラレータのハードウェア アクセラレーションなどのその他の進歩により、TinyML モデルの採用へのスムーズな道が開かれました。 

抑制要因

"メモリの制限により市場の成長が妨げられる可能性がある"

 AI モデルの複雑さは、エッジ デバイスで利用できる処理能力とメモリが限られているため、大幅に制限されます。さらに、そのような制約に基づいて動作しながら精度を維持する効率的な TinyML アルゴリズムを開発するという課題が待ち受けています。 TinyML フレームワークでの標準化の欠如はエコシステムの断片化につながり、別の制限要因となります。多くの組織は、互換性の問題により、TinyML を既存のインフラストラクチャに統合する際にも困難に直面しています。さらに、特殊なハードウェアやソフトウェアを含む TinyML ソリューションの導入にかかる高額な初期コストが、中小企業 (SME) にとって障壁となっています。 TinyML 開発の専門知識を持つ熟練した専門家の不足により、市場での採用がさらに遅れています。

機会

"製品を市場に投入する機会を生み出すイノベーション"

TinyML 市場には、成長と革新のための数多くの機会があります。 最も有望な分野はヘルスケアであり、TinyML 搭載のウェアラブル デバイスを通じたリアルタイムの健康モニタリングと病気の早期検出、政府や企業が AI 主導のエッジ コンピューティングに投資しているスマート シティと産業オートメーションの拡大、5G テクノロジーの採用の増加により、より高速なデータ送信と IoT デバイスの接続性の向上のための TinyML の可能性が高まります。新興市場、特にアジア太平洋とラテンアメリカでは、農業、小売、スマート ホーム アプリケーションで TinyML を採用する未開発の可能性が秘められています。 TinyML とブロックチェーンおよび安全なエッジ コンピューティング ソリューションを統合することで、プライバシーとセキュリティの懸念に対処し、その導入をさらに促進できます。

チャレンジ

"効率的なパフォーマンスは消費者にとって潜在的な課題となる可能性がある"

成長の可能性があるにもかかわらず、TinyML を広く採用するにはいくつかの課題に対処する必要があります。低電力デバイスで効率的なパフォーマンスを実現するために AI モデルを最適化することは、デバイスのパフォーマンスを犠牲にしないため、大きな課題です。さまざまな TinyML フレームワークとハードウェア プラットフォーム間の相互運用性を確保することは、依然として難しい課題です。このような断片化によって課せられる主な課題は、標準化が欠如していることです。また、デバイスがより遠隔地または脆弱な環境に導入されるため、エッジで処理されるデータを保護する際に堅牢なセキュリティ対策を講じる必要性も高まっています。 AI モデルと機械学習技術を継続的に進化させるには、研究開発への継続的な投資も必要ですが、小規模な企業ではコストがかかる可能性があります。また、ほとんどの組織が TinyML の可能性をまだ理解していないため、TinyML の利点と実際の応用について業界を教育することは依然として課題です。

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タイムマシン学習 (TINYML) 市場の地域的洞察

北米

ヘルスケア、スマートシティ、産業オートメーション向けのアプリケーションはすべてこの地域で大規模に展開されていますが、さらなる重要な開発は、健康目的のウェアラブル AI 駆動製品や、自動化と IoT 向けのホーム インテリジェンス アプリケーションから生まれるでしょう。

米国の TinyML 市場は、TinyML の発展途上の世界をリードしています。 大手企業や新興企業は、エッジにおける AI 機能の開発に注力しています。 政府も支援していますAI市場拡大に向けた取り組みにおけるエッジ コンピューティング。 TinyML の世界市場において、米国は、特にエッジ アプリケーション向けの高度なマイクロコントローラーと AI モデルの開発に従事する大手テクノロジー企業において重要な地位を占めています。この国では、予知保全、自動運転車、医療モニタリングなどのアプリケーションのために TinyML に多額の投資が行われています。 5G ネットワークと IoT インフラストラクチャの急速な展開により、TinyML ソリューションの需要がさらに増加し​​ています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは現在、TinyML 市場の主要なプレーヤーになりつつあり、ドイツ、フランス、英国などの国が AI 主導のエッジ コンピューティングに投資しています。この地域では産業オートメーションとスマート製造に重点が置かれているため、予知保全と品質管理における TinyML の採用が増加しています。 EU はデータのプライバシーとセキュリティに重点を置いており、機密データをクラウドに送信せずにデバイス上で処理できるため、TinyML への関心がさらに高まっています。ヨーロッパの研究機関と大学は、TinyML アルゴリズムとハードウェア開発の改善に貢献しています。

アジア

アジア太平洋地域は、IoT、スマートシティ、産業オートメーションの拡大という点で、TinyML 市場の大規模な成長を推進しています。 中国、日本、韓国、インドなどの国々からの AI 主導のエッジ コンピューティング ソリューションへの投資が市場の成長を推進しています。これらの国は、この地域で大きな TinyML 市場シェアを持っています。 農業、小売、家庭用電化製品における TinyML の台頭により、市場はさらに加速しています。中国は、TinyML を搭載したスマート デバイスを積極的に開発し、AI を多数の業界に適用しています。 この地域内の半導体製造ハブは、TinyML ハードウェアの開発を支援します。

業界の主要プレーヤー

"イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー"

Tiny Machine Learning (TinyML) 市場は、ハードウェア、ソフトウェア、AI モデルの最適化における継続的な革新を通じて、業界の主要企業の影響を受けています。大手企業は、業界全体での採用を拡大するために、エネルギー効率の高いマイクロコントローラー、高度な機械学習フレームワーク、TinyML の実世界アプリケーションの開発に投資しています。これらの取り組みにより、家庭用電化製品から産業オートメーション、ヘルスケアに至るまで、さまざまなアプリケーションに対して TinyML がよりアクセスしやすく、スケーラブルで効率的になることで、市場が前進します。しかし、Arm Holdings は、超低電力 AI ワークロード向けに設計された Arm Cortex-M シリーズ プロセッサにより、ハードウェア ドメインで主導権を握っています。同社は半導体企業と協力して、AI をマイクロコントローラーに直接ネイティブに実装して、クラウド コンピューティングへの依存を最小限に抑え、AI 駆動のエッジ デバイスをより効率的にしています。

半導体セグメントでは、STMicroelectronics と Sony Semiconductor Solutions が TinyML ハードウェアでペースを上げています。 STMicroelectronics は、産業オートメーション、スマートホーム機器、医療機器で TinyML をサポートする特定の AI 対応マイクロコントローラーを開発しました。 彼らは、エネルギー消費を増やすことなく TinyML モデルの処理能力を高める AI アクセラレータの改善に積極的に取り組んでいます。ソニー セミコンダクタ ソリューションは、スマート監視システムにおけるリアルタイムの画像処理、物体検出、ビデオ分析に TinyML を使用するエッジ AI カメラと画像センサーに焦点を当てています。市場の成長は、スタートアップ企業や、Edge Impulse、SensiML、GreenWaves Technologies などの AI 専門企業によっても主導されています。 Edge Impulse は、開発者が高度なコーディングの専門知識を必要とせずに AI モデルを構築してエッジデバイスにデプロイできる、直感的な TinyML プラットフォームを開発しました。同社は、ウェアラブル、産業用センサー、家庭用電化製品に TinyML を組み込むために、IoT メーカーと協力しています。 QuickLogic の子会社である SensiML は、企業が最小限の労力で低電力マイクロコントローラーに AI モデルを簡単に導入できるようにする自動機械学習ソリューションに重点を置いています。 GreenWaves Technologies は、音声認識、センサー フュージョン、予知保全アプリケーション向けに最適化された超低電力 AI プロセッサーを使用して、TinyML ハードウェアの限界を押し広げています。

ほとんどの企業は、TinyML 導入曲線を迅速に進めるために、クラウド プロバイダー、半導体企業、AI 研究組織と提携しています。たとえば、Google と Arm Holdings はさまざまな IoT デバイス メーカーと協力して、マイクロコントローラー上で効率的に実行される最適化された AI ソリューションを開発しています。 もう 1 つの例は、STMicroelectronics と Edge Impulse が協力して、次世代スマート デバイスと TinyML 機能を統合し、より多くの企業がエッジに AI を導入できるようにするものです。さらに、企業はオープンソースの取り組みをサポートし、開発者コミュニティを構築することで、TinyML エコシステムを成長させています。 Google の TensorFlow Lite Micro コミュニティと Edge Impulse の開発者プラットフォームは、開発者が TinyML アプリケーションを実験できるようにするためのリソース、トレーニング、ツールを提供します。 そうすることで、これらの企業は、TinyML の長期的なスケーラビリティと広範な採用を確保するのに役立つ、開発者、研究者、企業の成長するエコシステムを育成しています。競争が激化する中、業界関係者は警戒を怠らず、AI モデルの小型化、エッジ コンピューティング システムの保護、超リアルタイム処理機能の側面に熱心に取り組む必要があります。 このシナリオに基づいて、TinyML は持続的なイノベーションと戦略的拡張により、強力な AI 機能を超低電力デバイスに導入する際に、業界がいくつかの分野にアプローチする方法を変えることになるでしょう。

Time Machine Learning (Tinyml) のトップ企業のリスト      

• エッジインパルス（アメリカ）
• グーグル（米国）
• アームホールディングス(イギリス)
• STマイクロエレクトロニクス（スイス）
• SensiML (米国)
• シナプティクス（米国）
• ソニーセミコンダクタソリューションズ（日本）
• Eta Compute (米国)
• GreenWaves Technologies (フランス)
• 潜在型AI（米国）

主要な産業の発展

 2023 年 5 月: Edge Impulse は、超低電力デバイス向けの AI モデル導入の効率化に重点を置いたいくつかの新しい TinyML ツールを発表し、AI 主導の IoT アプリケーションの導入の容易さを強化しました。

レポートの範囲

この調査では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮されており、市場の構成要素を総合的に理解し、潜在的な成長分野を特定しています。ハードウェアの制限と標準化の問題は依然として残っていますが、AI アルゴリズムの進歩とマイクロコントローラー技術により、これらの懸念事項が急速に解決されています。ヘルスケア、産業オートメーション、家庭用電化製品など、業界全体に市場が拡大していることは、その可能性を浮き彫りにしています。研究とイノベーションへの継続的な投資により、TinyML はエッジ コンピューティングに革命を起こし、世界中でよりスマートで効率的な AI アプリケーションを可能にします。