メモリ近傍AIアクセラレータチップの世界市場（2026年～2032年）、市場規模（デジタル・インメモリ・コンピューティング、アナログ・インメモリ・コンピューティング、プロセッシング・イン・メモリ）・分析レポートを発表

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「メモリ近傍AIアクセラレータチップの世界市場（2026年～2032年）、英文タイトル：Global Near-Memory AI Accelerator Chip Market 2026-2032」調査資料を発表しました。本資料には、メモリ近傍AIアクセラレータチップの世界市場規模、市場動向、セグメント別予測（デジタル・インメモリ・コンピューティング、アナログ・インメモリ・コンピューティング、プロセッシング・イン・メモリ、その他）、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■ 主な掲載内容

世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場規模は、2025年の2億4,300万米ドルから2032年には10億5,000万米ドルへ成長すると予測されており、2026年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は15.9%が見込まれています。メモリ近傍AIアクセラレータチップは、人工知能ワークロードにおけるデータ移動のボトルネックを解消することを主眼に設計された専用プロセッサまたはアクセラレーションハードウェアの一種です。その中核的な位置づけは、単に算術演算ユニット数を増やすだけでなく、演算機能をメモリ配列内、メモリチップ近傍、メモリバッファチップ内、または高帯域幅メモリチャネルの隣接位置に配置することで、ニューラルネットワークの重み、アクティベーション、検索ベクトルなどの読み出し、積和演算、削減、検索、推論操作をより短いデータパスで完了させることにあります。これらの製品は通常、デジタルインメモリコンピューティング、アナログインメモリコンピューティング、Processing-in-Memory (PIM)、ニアデータデータフロー、大容量オンチップSRAM、RRAMアレイ、HBM-PIM、GDDR-AiM、アソシアティブ処理アレイなどのアーキテクチャを採用しています。その主な目的は、大規模モデル推論、レコメンデーションシステム、エッジビジョン、低電力センシング、ベクトル検索、メモリ集約型AIワークロードにおいて、エネルギー効率、レイテンシ、およびスループットを向上させることです。一般的な提供形態には、スタンドアロンチップ、AIアクセラレータカード、インメモリコンピューティングSoC、PIMメモリモジュール、サーバー推論プラットフォーム、顧客特化型ASICなどがあります。主要顧客は、クラウドコンピューティングプロバイダー、サーバーベンダー、エッジデバイスメーカー、産業用ビジョンシステムプロバイダー、車載エレクトロニクス企業、ウェアラブルデバイスメーカー、高性能検索システムインテグレーターなどです。

メモリ近傍AIアクセラレータチップの中心的産業ロジックは、AIコンピューティングがピーク演算性能の純粋な追求から、データアクセス効率、システムレベルのエネルギー効率、および単位あたりの推論コストの総合的な追求へとシフトしている点にあります。従来のプロセッサアーキテクチャでは、モデルの重み、アクティベーション、中間結果が外部メモリと演算コア間を頻繁に移動しますが、大規模モデル推論、レコメンデーションシステム、ベクトル検索、マルチチャネルビデオ解析などのワークロードが主流となるにつれて、このデータ移動に起因する消費電力、レイテンシ、帯域幅占有がシステムレベルのボトルネックとなっています。メモリ近傍コンピューティング、インメモリコンピューティング、PIMのアプローチは、マトリックス乗算、削減、検索、前処理などのタスクの一部をメモリ配列内またはメモリチャネル近傍に配置することでデータパスを短縮し、AIシステム全体の効率向上を図ります。

技術ルートの観点から見ると、メモリ近傍AIアクセラレータチップは単一の製品形態ではなく、複数のアーキテクチャルートによって形成される産業クラスターです。デジタルインメモリコンピューティングは通常、SRAMと標準CMOSプロセスに依存し、製造容易性、安定した精度、ソフトウェアツールチェーン互換性を重視しており、エッジビジョン、産業検査、マルチチャネルビデオ解析に適しています。アナログインメモリコンピューティングは通常、フラッシュメモリ、RRAM、またはその他のメモリ配列を利用して行列演算を実行し、強力なエネルギー効率の可能性を提供し、低電力デバイスやデータ移動に非常に敏感な推論タスクに適しています。PIMおよびAiMのルートは、メモリメーカーによって推進されることが多く、HBM、GDDR、DIMM、またはモバイルDRAMに演算機能を組み込み、既存のAIアクセラレータシステムにおけるデータ効率を向上させます。

市場展望において、メモリ近傍AIアクセラレータチップの成長可能性は、以下の二種類の需要の同時拡大に起因します。一つ目は、データセンターにおける大規模モデル推論です。生成AIがトレーニング競争からオンライン推論、エージェント、マルチモーダル生成、企業プライベート展開へとシフトするにつれて、推論コスト、レイテンシ、エネルギー消費が重要なハードウェア調達基準となります。二つ目は、エッジおよびエンドポイントAIの需要です。ウェアラブル、スマートカメラ、産業用センシング、ロボティクス、車載認識、AR/VRデバイスなどは、電力、サイズ、熱設計、プライバシーの制約を受けながらローカルでのAIモデル実行を要求します。メモリ近傍コンピューティングのアプローチは、これらのシナリオにおいて差別化された価値を創出すると期待されています。

「メモリ近傍AIアクセラレータチップ産業予測」と題された本レポートは、過去の売上実績を検証し、2025年の世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップ販売総額をレビューし、2026年から2032年までの予測について地域別および市場セクター別の包括的な分析を提供します。メモリ近傍AIアクセラレータチップの売上を地域別、市場セクター別、サブセクター別に米ドル建てで詳細に分析し、世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップ産業に関する詳細な分析を提供します。本インサイトレポートは、世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップの状況を包括的に分析し、製品セグメンテーション、企業形成、収益、市場シェア、最新の開発、M&A活動に関連する主要なトレンドを強調しています。また、主要なグローバル企業の戦略を分析し、メモリ近傍AIアクセラレータチップのポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場ポジション、地理的フットプリントに焦点を当てることで、加速する世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場における各企業の独自の地位を深く理解します。本インサイトレポートは、世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップの展望を形成する主要な市場トレンド、ドライバー、影響要因を評価し、テクノロジーパラダイム別、アプリケーション別、地域別、市場規模別に予測を細分化することで、新たな機会の領域を浮き彫りにします。数百件のボトムアップ定性的および定量的市場インプットに基づく透明性の高い手法により、本調査予測は、世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップの現状と将来の軌跡に関する非常に繊細な見解を提供します。本レポートは、製品タイプ、アプリケーション、主要メーカー、主要地域および国別のメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場の包括的な概要、市場シェア、成長機会を提示します。

セグメンテーションは、テクノロジーパラダイム別（デジタルインメモリコンピューティング、アナログインメモリコンピューティング、Processing-in-Memory、その他）、データ精度別（INT4、INT8、FP8、BF16、Mixed Precision）、統合場所別（メモリ配列内、オンチップキャッシュ近傍、メモリバッファチップ、HBMスタック内、DRAMモジュール内、アクセラレータカードローカルメモリ近傍）、およびアプリケーション別（データセンターLLM推論、エッジビジョン推論、低電力センシング推論、ベクトル検索アクセラレーション、レコメンデーションシステムアクセラレーション、モバイルAI推論、インメモリデータベースアクセラレーション）で行われます。また、市場は地域別にも分割され、アメリカ（米国、カナダ、メキシコ、ブラジル）、APAC（中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア）、ヨーロッパ（ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシア）、中東およびアフリカ（エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国）が含まれます。

プロファイルされる企業は、一次情報源からのインプットと、企業のカバレッジ、製品ポートフォリオ、市場浸透度を分析して選定されており、d-Matrix、EnCharge AI、Mythic、TetraMem、Axelera AI、GSI Technology、Samsung Electronics、SK hynixなどが挙げられます。本レポートで扱われる主要な質問は以下の通りです：世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場の10年間の見通しはどうか？グローバルおよび地域別でメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場の成長を牽引する要因は何か？市場および地域別で最も速い成長が見込まれるテクノロジーはどれか？エンドマーケットの規模によってメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場の機会はどのように異なるか？メモリ近傍AIアクセラレータチップはテクノロジーパラダイム別、アプリケーション別でどのように分類されるか？

■ 各チャプターの構成

第1章「レポートの範囲」では、市場の概要、調査対象期間、調査目的、市場調査方法、調査プロセスとデータソース、経済指標、考慮される通貨、および市場推定に関する注意点が掲載されています。

第2章「エグゼクティブサマリー」には、世界のメモリ近傍AIアクセラレータチップ市場の概要として、2021年から2032年までの年間販売実績、2021年、2025年、2032年における地理的地域別および国/地域別の現在および将来の分析が記載されています。また、技術パラダイム、データ精度、統合場所、およびアプリケーションごとのメモリ近傍AIアクセラレータチップの販売状況が詳細に分析されており、各セグメントにおける販売市場シェア、収益、収益市場シェア、および販売価格（2021年～2026年）が含まれています。

第3章「企業別グローバル」では、各企業ごとのメモリ近傍AIアクセラレータチップの年間販売数と市場シェア、年間収益と収益市場シェア、販売価格（いずれも2021年～2026年）に関する詳細なデータが含まれています。さらに、主要メーカーの生産拠点分布、販売地域、製品タイプ、市場集中度分析（競争状況、CR3、CR5、CR10比率）、新製品および潜在的な参入企業、市場のM&A活動と戦略についても触れられています。

第4章「地理的地域別世界の過去のレビュー」では、2021年から2026年までの地理的地域別および国/地域別のメモリ近傍AIアクセラレータチップの過去の市場規模（年間販売数と年間収益）が詳細にレビューされています。アメリカ大陸、APAC、ヨーロッパ、中東およびアフリカにおけるメモリ近傍AIアクセラレータチップの販売成長についても言及されています。

第5章「アメリカ大陸」では、2021年から2026年までのアメリカ大陸における国別のメモリ近傍AIアクセラレータチップの販売数と収益、技術パラダイム別およびアプリケーション別の販売数が提示されています。米国、カナダ、メキシコ、ブラジルの個別市場についても記述されています。

第6章「APAC」では、2021年から2026年までのAPAC地域における地域別のメモリ近傍AIアクセラレータチップの販売数と収益、技術パラダイム別およびアプリケーション別の販売数が示されています。中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア、台湾の個別市場が対象となっています。

第7章「ヨーロッパ」では、2021年から2026年までのヨーロッパにおける国別のメモリ近傍AIアクセラレータチップの販売数と収益、技術パラダイム別およびアプリケーション別の販売数が報告されています。ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシアの個別市場についても記述されています。

第8章「中東およびアフリカ」では、2021年から2026年までの中東およびアフリカにおける国別のメモリ近傍AIアクセラレータチップの販売数と収益、技術パラダイム別およびアプリケーション別の販売数が含まれています。エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国の個別市場が分析されています。

第9章「市場の推進要因、課題、トレンド」では、市場の推進要因と成長機会、市場の課題とリスク、および業界のトレンドがまとめられています。

第10章「製造コスト構造分析」には、原材料とサプライヤー、メモリ近傍AIアクセラレータチップの製造コスト構造分析、製造プロセス分析、および産業チェーン構造が記載されています。

第11章「マーケティング、販売業者、顧客」では、販売チャネル（直接チャネルと間接チャネル）、メモリ近傍AIアクセラレータチップの販売業者、および顧客に関する情報が提供されています。

第12章「地理的地域別世界の予測レビュー」では、2027年から2032年までのグローバルなメモリ近傍AIアクセラレータチップの市場規模予測が地域別、国別（アメリカ大陸、APAC、ヨーロッパ、中東およびアフリカ）、技術パラダイム別、およびアプリケーション別に掲載されています。

第13章「主要プレーヤー分析」では、d-Matrix、EnCharge AI、Mythic、TetraMem、Axelera AI、GSI Technology、Samsung Electronics、SK hynixといった主要企業の詳細な分析が行われています。各企業について、会社情報、メモリ近傍AIアクセラレータチップの製品ポートフォリオと仕様、販売数、収益、価格、粗利益（2021年～2026年）、主要事業概要、および最新の動向が個別に記載されています。

■ メモリ近傍AIアクセラレータチップについて

メモリ近傍AIアクセラレータチップは、AI処理の効率を向上させるためにメモリに近接して配置された専用の半導体チップです。このアーキテクチャは、データ転送の遅延を最小限に抑え、電力消費を低減しながら高速な計算を実現します。従来のプロセッサでは、CPUとメモリの間のデータ転送がボトルネックとなることが多く、AIの処理能力を限界に押し込む要因となっていました。しかし、メモリ近傍技術を用いることで、これらの問題を解決し、AIモデルの学習や推論を加速させることができます。

このチップには、さまざまな種類があります。一つは、フィギュアドメモリ技術を使用したもので、メモリの近くでデータ処理を行うことが特徴です。また、FPGA（Field Programmable Gate Array）やASIC（Application-Specific Integrated Circuit）を利用したものもあり、それぞれ用途に応じて最適化されることが多いです。さらに、AI推論用に特化したGPUもメモリ近傍技術を採用することで、より効率的に動作することができます。

用途は非常に広範で、特に大規模データの処理が求められる分野において有効です。例えば、自動運転車、医療画像解析、自然言語処理、多様なIoTデバイスにおいて、新しいソリューションを提供します。また、リアルタイムのデータ解析が必要とされる場合にも、これらのチップが重要な役割を果たします。関連技術としては、メモリ技術、ロジック集積回路技術、さらにはネットワーク技術が挙げられます。これらの技術が融合することで、メモリ近傍AIアクセラレータチップの進化が促進され、より高度なAI処理が可能となるでしょう。

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・レポートの形態：英文PDF（Eメールによる納品）
・日本語タイトル：メモリ近傍AIアクセラレータチップの世界市場2026年～2032年
・英語タイトル：Global Near-Memory AI Accelerator Chip Market 2026-2032

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