市場概要

エッジAIソフトウェア市場は、2025年の24億米ドルから2031年には88億8000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は24.4%と予測されています。

エッジAIソフトウェアは、ネットワークのエッジにAI機能を統合してデータを分析し、中央のクラウドコンピューティングへの依存を最小限に抑えます。2024年2月のEdge AI Vision Allianceの記事では、エッジAIソフトウェアがデータソースでの画像認識や異常検知のためのリアルタイム意思決定やアルゴリズムの進化をいかに可能にするかを強調しています。より信頼性の高いシステムへの要求が高まる中、エッジAIソフトウェアは、スピードとデータ制御の強化を実現する重要なアプリケーションの要となっています。

ドライバー 分散型AIモデル学習における連合学習の人気の高まり
フェデレーテッド・ラーニングは、AIモデル・トレーニングの分散型アプローチとして大きな支持を集めており、組織は生データを共有することなく機械学習モデルを共同で構築することができます。この方法は、特にヘルスケア、金融、通信などの業界で、データプライバシー、セキュリティ、規制コンプライアンスをめぐる懸念の高まりに対応するものです。GoogleやNVIDIAなどの企業は、AIモデルが複数のエッジデバイスに分散したデータセットから学習することを可能にしながら、ユーザーデータがローカルなままであることを保証する、連携学習フレームワークのパイオニアです。これは、患者データや金融取引などの機密情報を安全に保つ必要がある分野では特に重要です。統合学習は、パーソナライズされたヘルスケア診断、詐欺検出、スマートデバイスのインタラクションなどのアプリケーションで特に有利です。グローバルなプライバシー規制が強化される中、AIによる洞察とデータ保護のバランスを取るために、統合学習は不可欠になっています。これにより、企業はユーザーの機密性を維持しながら、AIモデルの精度を向上させることができます。この方式は、企業、クラウドプロバイダー、エッジAIアプリケーションで採用が進んでおり、安全なデータ連携とプライバシー法の遵守を可能にし、機密性の高い業界における将来のAIイノベーションの重要な推進力となっています。

制約： 分散エッジノードにまたがるAIワークロードの管理におけるスケーラビリティの問題
企業は計算効率、レイテンシ、リソース割り当てのバランスを取るのに苦労しているため、分散エッジノード全体でAIワークロードを管理する上で、スケーラビリティは依然として重要な課題です。スケーラビリティが高性能データセンターで処理される集中型のクラウドAIとは異なり、エッジAIの導入では、処理能力が異なる異種装置間でワークロードを動的に分散する必要があります。リアルタイムのAIアプリケーションでは、一貫したモデル性能を維持しながら、何千ものエッジノード間でシームレスな調整が要求されるため、課題は大きくなります。ネットワークの輻輳、限られた帯域幅、ハードウェアの制限は、エッジでの大規模なAI推論とトレーニングをさらに妨げます。さらに、分散型AIモデル全体の更新、同期、負荷分散のオーケストレーションはエンジニアリングの複雑さをもたらし、多くの場合、特殊なミドルウェアやエッジネイティブなフレームワークが必要になります。産業用IoT、スマートシティ、自律型システムでAIの採用が進むにつれ、エッジAIの可能性を最大限に引き出すには、こうしたスケーラビリティの制約を克服することが重要になります。このボトルネックに対処するため、企業は適応型ワークロード・オーケストレーション、エッジからクラウドへの統合、軽量AIモデルでイノベーションを起こす必要があります。これらのソリューションは、大規模なAIの導入を妨げる制約を克服し、エッジAIが多様な環境にわたって複雑化するリアルタイム・アプリケーションの要求に応えられるようにするために不可欠です。

チャンス エッジAIの可能性を引き出すTinyML
エッジAIソフトウェア市場において、TinyMLテクノロジーの導入は、非常にコンパクトでエネルギー効率の高いソリューションに焦点を当てた機械学習の大きな転換を意味します。TinyMLは、機械学習モデルがデバイス上で直接データを処理することを可能にし、クラウドの処理能力への依存を低減します。これにより効率が向上し、待ち時間が短縮されるため、リアルタイムのデータ処理や意思決定に特に役立ちます。TinyMLは、装置が環境とどのように相互作用するかを変革し、ヘルスケア、農業、環境モニタリングなどの分野におけるアプリケーションに新たな可能性をもたらします。ローカルでデータを処理することにより、TinyMLはプライバシーとセキュリティを強化します。データの移動が減ることで、データ漏洩のリスクが低下し、スマート装置に対するユーザーの信頼が高まります。例えば、バイタルサインを監視・分析するスマート・ウェアラブルは、個人データをクラウドに送信することなく、デバイス上で直接この情報を処理できます。これにより、ユーザーのプライバシーが保護されるだけでなく、リアルタイムのデータ分析が重要なアプリケーションにおいて、より高速で信頼性の高いパフォーマンスが保証されます。TinyMLは、よりスマートで安全かつ効率的なエッジベースのAIソリューションを実現することで、さまざまな業界のイノベーションを促進しています。

課題 大量かつ多様なデータの管理
大量の多様なデータの管理は、エッジAIソフトウェア市場における重要な課題です。エッジ装置は、センサー、カメラ、産業機械などのソースから、構造化データ、非構造化データ、半構造化データなど、膨大な量のリアルタイムデータを継続的に生成します。このデータをエッジでローカルに処理することは、ほとんどの装置の計算能力とストレージ容量が限られているため困難です。データ集約的なアプリケーションの増加に伴い、リアルタイム処理の需要はさらにシステムに負担をかけます。さらに、分散したエッジノード間で多様なデータセットを統合して管理することは、データの一貫性、同期、遅延に関連する複雑性を生み出し、エッジAIソリューションのシームレスな展開を妨げます。増加するエッジノードを管理するにはかなりの調整とリソースが必要になるため、スケーラビリティはさらなる懸念事項となります。このような制限は、運用コストの上昇や効率の低下につながります。これらの課題に対処するために、企業はより高度なインフラストラクチャやハイブリッドアプローチに投資する必要がありますが、多くの場合、複雑さとコストが増加します。このような障害を克服することは、エッジAI技術の幅広い採用にとって極めて重要です。しかし、大規模な管理に必要な複雑さとリソースの追加は、業界全体で広範な導入を実現する上で依然として大きな障壁となっています。

本セクションでは、種類別ソフトウェアプロバイダー、データモダリティ別ソフトウェアプロバイダー、展開モード別ソフトウェアプロバイダー、プロバイダーが使用するテクノロジー、およびビジネスエンドユーザー別ソフトウェアプロバイダーで構成されるエッジAIソフトウェアエコシステムを紹介します。この細分化されたエコシステムは、より効率的なワークフローと出力生成への移行を推進するために協働し、目標を達成するために技術とデータを活用します。

主要企業・市場シェア

予測期間中、ソフトウェア・セグメントはサービス・セグメントよりも大きな市場シェアを占めるでしょう。
ソフトウェア・セグメントには、開発者や企業がエッジAIアプリケーションを開発・展開できるプラットフォーム、SDK、フレームワーク、ツールキットが含まれます。プラットフォームは、AIモデルとエッジ装置を統合するための包括的な環境を提供し、エッジでのデータ処理、モデルトレーニング、リアルタイム分析などの重要な機能を提供します。SDKとフレームワークは、ハードウェア・エンジニアリングの深い知識を必要とすることなく、開発者がエッジ・デバイス用のAIモデルを作成、テスト、最適化できるよう、あらかじめ構築されたツールとライブラリを提供します。ツールキットは、AIアルゴリズムとエッジ・ハードウェアの間のギャップを埋め、企業がエッジのリソース制約のある装置でAIモデルを優れたパフォーマンスで迅速に使用できるようにします。リアルタイムの意思決定をサポートするために、ヘルスケア、製造、自動車などのエンドユーザー別産業からエッジAIの採用が増加するにつれて、ソフトウェア製品の需要が高まっています。IoT、5G、AIを搭載したエッジ装置の増加により、スケーラブルで柔軟なエッジAIソフトウェアソリューションの需要が高まっています。この傾向は、業界全体における効率的なエッジAI展開のバックボーンとされるソフトウェア・セグメントの成長を示しています。

技術別では、ジェネレーティブAI分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込みです。
ジェネレーティブAIは、高度なリアルタイムの意思決定能力を必要とするアプリケーションにおいて変革の可能性を秘めています。エッジコンピューティングと統合することで、中央集中型のクラウドシステムに依存することなく、装置がデータを分析し、実用的な洞察をリアルタイムで生成することが可能になります。これは、パーソナライズされたマーケティング、予知保全、自律システムなど、コンテキストを認識した新しいコンテンツやソリューションを即座に提供する必要があるアプリケーションに不可欠です。ジェネレーティブAIとエッジコンピューティングの組み合わせは、AIモデルが現地の状況を感知して適応できるようにすることで、パフォーマンスを向上させます。例えば、自律走行車の交通パターンの変化に対応したり、製造の歩留まりを向上させたりすることができます。IoT装置の普及が進むとともに、ヘルスケア、小売、エンターテインメントなどの分野でリアルタイム処理の需要が高まっているため、ジェネレーティブAIソリューションの需要が加速しています。IoT装置が普及し、業界がより効率的な意思決定ツールを求める中、ジェネレーティブAIはエッジAIソフトウェア市場の成長の最前線に立っています。この技術は、エッジコンピューティングとさまざまな産業との関わり方を再構築し、業務効率と生産性を高めるイノベーションを推進する態勢を整えています。エッジAIは、今日のペースの速い環境でますます重要になっているリアルタイムで実用的な洞察を提供することで、業界を変革しています。

北米、特にアメリカとカナダがエッジAIソフトウェア市場を支配しているのは、その急速な技術進歩と、倫理的で責任あるAIの導入が重視されるようになっているためです。この地域でエッジAIソフトウェアが広く採用されている背景には、マイクロソフト、IBM、グーグルなどの大手テクノロジー企業が存在し、いずれもAIの研究開発に多額の投資を行っていることがあります。これらの大手テクノロジー企業に加え、新興企業もこの地域のAIエコシステムにおいて極めて重要な役割を果たしています。新興企業の多くは、ベンチャーキャピタルや政府のイニシアチブから多額の投資を集め、イノベーションを促進し、エッジAIアプリケーションの範囲を拡大しています。政府からの資金提供や有利な規制の枠組みは、分野横断的なAIの統合をサポートし、成長をさらに後押ししています。北米がサイバーセキュリティとデータプライバシーに強く注目していることも、採用を後押しする要因の1つです。エッジAIソリューションは、特に機密性の高い重要な環境において、データの安全な取り扱いに関する高い基準に準拠する必要があります。このようなセキュリティへの取り組みは、信頼を強化し、医療、金融、防衛などの業界における採用を促進します。その結果、北米はエッジAIのイノベーションをリードし続け、世界的なトレンドに影響を与え、エッジにおけるセキュアでスケーラブルかつ先進的なAI技術の開発を目指す他地域のベンチマークとなっています。

2025年4月、サザーランドとグーグル・クラウドは、ジェネレーティブAIの全社的な導入を加速するためにパートナーシップを拡大しました。Google CloudのGeminiモデル、Vertex AI、Customer Engagement Suiteとサザーランドの応用AIの専門知識を統合することで、戦略からオペレーション、インタラクションに至る顧客ライフサイクル全体の変革を目指しています。
2025年3月、IBMとエヌビディアは、エヌビディアのAIおよびデータプラットフォーム技術をIBMのwatsonx AIおよびデータプラットフォームに統合することで、AIの導入を加速するために協業しました。この提携により、NVIDIAのGPU、AIエンタープライズ・ソフトウェア、ネットワーキング・ソリューションを活用し、IBMのAI推論、トレーニング、エンタープライズAI機能を強化します。
2025年2月、アンドゥリルとマイクロソフトは、アメリカ陸軍の統合視覚補強システム（IVAS）を推進するために提携しました。アンドゥリルは、AI技術に適したクラウドとしてMicrosoft Azureを使用し、生産と開発を統括します。この提携は、兵士に高度な拡張現実を提供し、AIを活用した状況認識を統合することで、戦場での戦闘効果と意思決定を強化することを目的としています。
2025年2月、メルセデス・ベンツとGoogle Cloudはパートナーシップを拡大し、MBUXバーチャル・アシスタントを新しい会話AI機能で強化しました。Google CloudのAutomotive AI Agentを搭載し、Gemini on Vertex AIを使用することで、アシスタントはGoogle Maps Platformの膨大なデータを活用しながら、ナビゲーションや観光スポットに対してより詳細でパーソナライズされた応答を提供します。

エッジAIソフトウェア市場は、幅広い地域で事業を展開する少数の大手企業によって支配されています。エッジAIソフトウェア市場の主要プレーヤーは以下の通り。

Microsoft (US)
Google (US)
AWS (US)
IBM (US)
Baidu (China)
Alibaba Cloud (China)
Nutanix (US)
HPE (US)
Cognex (US)
VEEA (US)
Latent AI (US)
Axelera AI (Netherlands)
Edge Impulse (US)
Roboflow (US)
Striveworks (US)
Xenonstack (UAE)

 

【目次】

はじめに
1
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義 包含と除外
1.3 市場範囲 市場セグメンテーション 対象地域 調査対象年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ

調査方法
2
2.1 調査データ 二次データ 一次データ – 一次プロファイルの内訳 – 主要業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータの三角測量
2.3 市場規模の推定トップダウンアプローチ ボトムアップアプローチ
2.4 市場予測
2.5 本調査の前提条件
2.6 調査の限界

エグゼクティブサマリー
3

プレミアムインサイト
4
4.1 世界のエッジAIソフトウェア市場における魅力的な機会
4.2 オファリング別市場（2025年対2031年
4.3 データモダリティ別市場：2025年対2031年
4.4 テクノロジー別市場：2025年対2031年
4.5 エンドユーザー別市場：2025年対2031年
4.6 エッジAIソフトウェア市場：地域別、2025年

市場概要
5
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 推進要因 阻害要因 機会 課題
5.3 エッジAIソフトウェアの進化
5.4 サプライチェーン分析
5.5 エコシステム分析
5.6 投資状況と資金調達シナリオ
5.7 ケーススタディ分析 ケーススタディ1 ケーススタディ2 ケーススタディ3
5.8 技術分析 主要技術 – エッジコンピューティング – Tinyml – 連携学習 補完技術 – 5Gネットワーク – クラウドコンピューティング – モノのインターネット（iot） 隣接技術 – ビッグデータ分析 – デジタルツイン – ブロックチェーン
5. 9 規制情勢 規制機関、政府機関、その他の組織 主要規制- 北米- ヨーロッパ- アジア太平洋地域- 中東・アフリカ- 中南米 特許分析- 方法論- 出願特許（文書の種類別）- 技術革新と特許出願 価格分析- 主要プレーヤー別データモダリティの平均販売価格（2025年）- 平均販売価格、 2025年-2026年 ポーター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-競争の激しさ エッジAIソフトウェア市場の買い手/顧客に影響を与える主要ステークホルダーと購買基準-購買プロセスにおける主要ステークホルダー-購買基準

エッジAIソフトウェア市場、提供製品別
6
6.1 オファリングの導入 市場促進要因
6.2 ソフトウェアの種類別 プラットフォーム – ソフトウェア開発キット（SDK） – フレームワーク＆ツールキット 導入形態別 – クラウド – オンプレミス
6.3 サービス プロフェッショナルサービス – トレーニング＆コンサルティング – システムインテグレーション＆テスト – サポート＆メンテナンス マネージドサービス

エッジAIソフトウェア市場、データモダリティ別
7
7.1 データモダリティの紹介：市場促進要因
7.2 視覚データ 画像データ ビデオデータ
7.3 聴覚データ 音声データ 音声センサーデータ
7.4 テキストデータ 構造化テキストデータ 非構造化テキストデータ 半構造化テキストデータ
7.5 空間データ 地理空間データ 位置センサーデータ
7.6 時間データ 時系列データ 環境センサーデータ
7.7 マルチモーダルデータ マルチモーダルフュージョン クロスモーダルフュージョン

エッジAIソフトウェア市場、技術別
8
8.1 導入技術：市場促進要因
8.2 ジェネレーティブAI
8.3 機械学習
8.4 自然言語処理
8.5 コンピュータビジョン
8.6 コンテキスト認識AI

エッジAIソフトウェア市場、エンドユーザー別
9
9.1 導入エンドユーザー：市場促進要因
9.2 製造業 産業オートメーション 予知保全 品質管理 歩留まり最適化 状態・精度モニタリング その他（リアルタイム資産追跡、作業員安全・コンプライアンスモニタリング）
9.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 遠隔患者モニタリング 医療画像 病院管理システム リアルタイム健康データ分析 個別化医療 その他
9.4 エネルギー＆ユーティリティ スマートグリッド 再生可能エネルギー管理 資産モニタリング＆最適化 エネルギー配給自動化 エネルギー需要予測 その他（エネルギー貯蔵最適化、スマートメーター分析）
9.5 通信 5Gインフラ リアルタイムネットワークモニタリング 加入者データ分析 自動コールルーティング その他（ネットワークトラフィックの最適化と異常検知、ネットワークセキュリティ）
9.6 小売 店内分析 スマートレジ 顧客の行動分析 在庫管理 パーソナライズされたプロモーションとオファー その他（スマートシェルフ・モニタリング、パーソナライズされたショッピング体験）
9.7 自動車 自律走行車・半自律走行車 先進運転支援システム（アダス） ドライバーモニタリングシステム 車載インフォテインメントシステム その他（車内モニタリング、車両ヘルスモニタリング）
9.8 輸送・ロジスティクス フリート管理 ルート最適化 ロジスティクス自動化 交通パターン分析 サプライチェーン最適化 その他（自律走行トラック・小運搬、スマート倉庫・在庫管理）
9.9 スマートシティ 交通管理 廃棄物管理 環境モニタリング 監視・セキュリティ 緊急対応システム BFSI 不正検知・防止 自動取引システム 顧客感情分析 コンプライアンス・規制報告 その他（パーソナライズされた金融推奨、取引モニタリング） 電子機器・デバイス スマートフォン・タブレット ウェアラブル機器 スマートカメラ・セキュリティ機器 拡張現実・仮想現実（AR/VR）ヘッドセット 消費者向けドローン 家電機器 その他機器（ゲーム機） その他エンドユーザー（不動産・建設、IT・IT企業、教育、農業）市場、地域別

 

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レポートコード：TC 6908