タイムマシン学習（TINYML）市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ（ハードウェアとソフトウェア）、アプリケーション（消費者および産業）、地域予測2033年

タイムマシンラーニング（TINYML）市場の概要

世界の小さな機械学習（TINYML）の市場規模は2024年に1億1,255万米ドルであり、市場は2033年までに5億5,580万米ドルに触れると予測されており、予測期間中に9.8％のCAGRを示しています。

TINYMLは、機械学習機能を超低電力デバイスにもたらす急速に進化するテクノロジーであり、エッジでのデータのリアルタイム処理を可能にします。 それは、大きな計算能力と雲の接続が必要であるという点で、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と組み込みシステムで実行され、最小限の電力を消費するように設計されています。あらゆる組織によるAI駆動のソリューションの需要は急速に増加しており、TINYMLの市場も勢いを増しています。 

TINYMLの需要は、自動車、家電、ヘルスケア、産業の自動化の必要性の高まりにより増加しています。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段階的な成長がこれに追加されます。より多くの組織が、遅延と消費電力を減らしてリアルタイムの決定を下すことを検討しています。

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Covid-19の衝撃

タイムマシンラーニング（TINYML）業界は、Covid-19パンデミック中に混合効果がありました

Covid-19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はサプライチェーンを混乱させ、半導体の生産を遅らせましたが、パンデミック加速ティニムの採用中の自動化とAI駆動型ソリューションへの依存度の向上。ヘルスケアアプリケーションでは、ティニム駆動のウェアラブルデバイスが遠隔患者の監視と症状の早期検出に使用されたため、大幅な後押しが見られました。 第二に、製造および物流への人間の介入を最小限に抑えようとする産業は、AI駆動型エッジコンピューティングへの投資も増加させました。特に小売、スマートホーム、産業の自動化セグメントでのリアルタイム処理は、パンデミック中に必要なものとして浮上しており、TINYMLの需要を高めています。

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、最小限のパワーを引き出しながらデバイス上の機械学習を促進できる専門の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、プライバシーを損なうことなく、デバイスが分散型のデータソースから学習する別の開発傾向です。人気が高まっているもう1つの分野は、TINYMLと5GおよびIoTネットワークとのつながりであり、エッジでより迅速にデータを処理できるようにすることです。 特にAIベースのセンサーが作物の健康、土壌条件、灌漑要件を監視するため、TINYMLの使用も農業セクターで成長しています。 さらに、神経型コンピューティングの進歩により、脳に見られるニューラルネットワークを複製するTINIMLチップの開発が促進され、処理効率がさらに向上します。今日、消費者は、テクノロジーが電話、コンピューター、さらには高度なユーザーのパーソナライズをスポーツするスマートウォッチを備えたConsucter Electronection Electronics Enterを見ています。

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タイムマシンラーニング（TINYML）市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル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、および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るエッジデバイス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。神経型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向上しています。

• ソフトウェア：ソフトウェアセグメントには、マイクロコントローラーでの機械学習モデルの展開を可能にするフレームワーク、開発キット、およびTINYML固有のライブラリが含まれています。 人気のあるフレームワークには、マイクロコントローラー用のTensorflow LiteとEdge Impulseが含まれます。これらのインパルスは、アプリケーション用の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、特にモデルの圧縮、量子化、およびフェデレーション学習をモデル化するため、TINYMLがより効率的かつアクセスしやすくなります。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は消費者と産業に分類できます

• 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、および個人デバイスに広く適用されます。 AI搭載のスマートスピーカー、フィットネストラッカー、およびノイズキャンセルイヤフォンは、リアルタイムの音声処理、アクティビティ認識、およびユーザーパーソナライズでTINYMLを使用します。エネルギー効率の良いカスタマイズされた家電に対する需要の高まりは、この分野でのTINYMLの採用を推進しています。

• 産業用：産業自動化は、予測メンテナンス、品質監視、プロセス自体の最適化のためのTINIML展開を備えた重要なアプリケーションエリアも構成します。小さなMLセンサーは、マシンのパフォーマンスを監視し、異常を観察し、時間の前に故障を予測し、最終的には製造およびロジスティックプロセスのメンテナンス支出の削減によりダウンタイムを最小限に抑えます。

市場のダイナミクス

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

運転要因

"市場を後押しするためのエッジAIソリューションの増加"

いくつかの要因により、TINYML市場は成長しています。 最も重要なドライバーの1つは、エッジAIソリューションの需要です。このソリューションでは、組織が最小限のレイテンシでリアルタイム処理を必要とすることです。 TINYMLが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展開の増加がもう1つの重要な要因です。 これ以外に、エネルギー効率の高いAIモデルは、企業がAIの展開とともに低消費電力に取り組んでいたため、TINYMLの必要性を促進しました。さまざまな用途でのマイクロコントローラーや加速器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モデルの採用への滑らかな経路が開始されました。 

抑制要因

"潜在的に市場の成長を妨げるために記憶を制限します"

 AIモデルの複雑さは、制限された処理能力とエッジデバイスで利用可能なメモリによって大幅に制限されています。さらに、このような制約を操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点で、課題が先にあります。 TINYMLフレームワークの標準化の欠如は、生態系の断片化につながり、別の制限要因になります。また、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のに苦労しています。さらに、特殊なハードウェアやソフトウェアを含むTINYMLソリューションの展開の初期コストが高く、中小企業（SME）の障壁をもたらします。 TINYML開発の専門知識を持つ熟練した専門家の不足により、市場の採用がさらに遅くなります。

機会

"市場で製品の機会を創出する革新"

TINYML市場は、成長と革新のための多くの機会を提供しています。 最も有望な分野は、政府と企業がAI駆動型エッジコンピューティングに投資し、5Gテクノロジーの採用の増加に投資し、IOT伝播の可能性を高め、IOTの接続性を改善するためのTINIMLの可能性を高めているため、リアルタイムの健康監視と障害の早期発見、スマートシティと産業自動化を介した疾患の早期発見であるヘルスケアです。特にアジア太平洋およびラテンアメリカでの新興市場は、農業、小売、スマートホームアプリケーションにおけるTINIMLの採用のための未開発の可能性を提供します。 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と、プライバシーとセキュリティの懸念に対処することにより、さらに採用を促進できます。

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になる可能性があります"

成長の可能性にもかかわらず、広範囲にわたるTINYMLの採用のために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のためにAIモデルを最適化することは、パフォーマンスを損なうことはないため、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困難な課題です。このような断片化によって課される主な課題は、標準化の欠如です。また、デバイスがよりリモートまたは脆弱な環境で展開されているため、エッジで処理されたデータを保護する際に、堅牢なセキュリティ対策が導入される必要性が高まっています。 AIモデルと機械学習技術の継続的な進化には、研究開発への継続的な投資も必要です。これは、中小企業にとって費用がかかる可能性があります。また、ほとんどの組織はその可能性にまだ精通していないため、TINYMLの利点と実用的なアプリケーションについて産業を教育することは依然として課題です。

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タイムマシンラーニング（TINYML）市場の地域洞察

北米

ヘルスケア、スマートシティ、産業用自動化のためのアプリケーションはすべてこの地域全体に大きく展開されていますが、さらに重要な開発は、ウェアラブル、健康目的のためのAI駆動型製品、および自動化およびIoTのためのホームインテリジェンスアプリケーションに起因します。

米国のTINYML市場は、TINYML発展途上国をリードしています。 大手企業と新しいスタートアップは、エッジでのAI機能の開発に努力を集中しています。 政府はまた、市場を拡大するためにAIおよびEdgeコンピューティングをサポートしています。 TINYMLグローバル市場では、特に高度なマイクロコントローラーとエッジアプリケーション向けのAIモデルの開発に従事している大手テクノロジー企業では、米国が重要な地位を保持しています。この国は、予測メンテナンス、自律車両、ヘルスケア監視などのアプリケーションにTINYMLに多額の投資を行っています。 5Gネットワ​​ークとIoTインフラストラクチャの迅速な展開により、TINYMLソリューションの需要がさらに向上します。

ヨーロッパ

ヨーロッパは現在、ドイツ、フランス、英国などの国々がAI主導のエッジコンピューティングに投資しているため、TINYML市場の重要なプレーヤーになりつつあります。この地域は、産業用自動化とスマートマニュファクチャリングに焦点を当てており、予測的なメンテナンスと品質管理におけるTINYMLの採用の増加につながりました。データのプライバシーとセキュリティに焦点を当てたEUは、クラウドに機密データを送信せずにデバイスで処理できるため、TINYMLに対する関心をさらに促進しています。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、および産業自動化の拡大に関して、TINYML市場の大成長を促進しています。 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中国、日本、韓国、インドなどの国からの投資は、市場の成長を促進しています。これらの国は、この地域で大きなティニムル市場シェアを持っています。 市場は、農業、小売、および家電におけるTINYMLの台頭により、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を多数の産業に適用しています。 この地域内の半導体製造ハブは、TINYMLハードウェアの開発に役立ちます。

主要業界のプレーヤー

"イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー"

Tiny Machine Learning（TINYML）市場は、ハードウェア、ソフトウェア、AIモデルの最適化の継続的なイノベーションを通じて、業界の主要企業の影響を受けています。大手企業は、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、およびTINYMLの実世界のアプリケーションの開発に投資して、業界全体での採用を拡大しています。これらの取り組みは、TINYMLをよりアクセスしやすく、スケーラブルで、効率的にすることにより、市場を前進させます。消費者の電子機器から産業用自動化やヘルスケアまでのさまざまなアプリケーションに向けています。 ただし、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を使用して、ハードウェアドメインでリードしています。同社は、半導体企業と協力して、マイクロコントローラーにAIを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駆動型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ハードウェアのペースを獲得しています。 stmicroelectronicsは、産業自動化、スマートホームアプライアンス、および医療機器における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加速器を改善するために積極的に働いています。 Sony Semiconductor Solutionsは、スマートサーベイランスシステムのリアルタイム画像処理、オブジェクト検出、ビデオ分析にTINYMLを使用するEdge AIカメラとイメージセンサーに焦点を当てています。 市場の成長は、スタートアップやEdge Impulse、Sensiml、Greenwaves Technologiesなどの専門的なAI企業が主導しています。 Edge Impulseは、開発者が重要なコーディングの専門知識を必要とせずにAIモデルをエッジデバイスに構築および展開できる直感的なTINYMLプラットフォームを開発しました。同社はIoTメーカーと協力して、ウェアラブル、産業センサー、および家電にTINYMLを含めています。 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モデルを簡単に展開できるようにする自動化された機械学習ソリューションを強調しています。 Greenwaves Technologiesは、音声認識、センサー融合、および予測メンテナンスアプリケーションのために最適化された超低力AIプロセッサで、TINYMLハードウェアの境界を押し上げています。

ほとんどの企業は、クラウドプロバイダー、半導体企業、およびAIの研究組織と提携して、TINYML採用曲線を迅速に追跡しています。たとえば、Googleおよび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。 別の例は、StmicroelectronicsとEdge Impulse Collaborateが次世代のスマートデバイスをTINYML機能と統合し、より多くの企業がAIをエッジに展開できるようにすることです。 さらに、企業はオープンソースのイニシアチブをサポートし、開発者コミュニティを構築することにより、TINYMLエコシステムを拡大しています。 GoogleのTensorflow Lite Micro Community and Edge Impulseの開発者プラットフォームは、リソース、トレーニング、およびツールを提供して、開発者がTINYMLアプリケーションを実験できるようにします。 そうすることで、これらの企業は、長期的なスケーラビリティとTINYMLの広範な採用を確保するのに役立つ開発者、研究者、および企業の増大するエコシステムを促進しています。 競争の激化により、業界のプレーヤーは、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、および超現実的な時間処理機能の側面に高く警戒している必要があります。 このシナリオに基づいて、持続的なイノベーションと戦略的拡大により、TINYMLは、産業が強力なAI機能を超低電力デバイスに導入する際にいくつかの分野にアプローチする方法を変えるようになります。

トップタイムマシンラーニング（TINYML）企業のリスト      

• エッジインパルス（米国）
• Google（米国）
• アームホールディングス（英国）
• stmicroelectronics（スイス）
• sensiml（米国）
• シナプス（米国）
• Sony Semiconductor Solutions（日本）
• ETA Compute（米国）
• Greenwaves Technologies（フランス）
• 潜在的なAI（米国）

主要な業界の開発

 2023年5月：Edge Impulseは、超低電力デバイスのAIモデル展開の効率に焦点を当てたいくつかの新しいTINYMLツールを開始し、AI駆動型のIoTアプリケーションの展開の容易さを高めました。

報告報告

この研究では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方を考慮に入れ、市場のコンポーネントの全体的な理解を提供し、成長の潜在的な領域を特定し、ハードウェアの制限と標準化の問題は残っていますが、AIアルゴリズムの進歩とマイクロコントローラー技術はこれらの懸念に急速に対処しています。ヘルスケア、産業自動化、家電などの業界全体の市場の拡大は、その可能性を強調しています。研究と革新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もたらし、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。