コグニティブコンピューティング市場調査 – テクノロジー別（自然言語処理、機械学習、自動推論、情報検索）、アプリケーション別、展開別　– 世界の需要と供給の分析、成長予測、統計レポート 2025 ―2037 年

世界のコグニティブコンピューティング市場：成長要因と課題

世界のコグニティブコンピューティング市場の成長要因ー

• IP のアップグレードやセンサー価格の低下などの主要な促進要因: NARA の専門家は、2025 年までに世界中で 754.4 億台のデバイスがインターネットに接続され、複製またはキャプチャされるすべてのデータの 30% 以上がリアルタイムで作成されると予測しています。まず、インターネット プロトコル (IP) の革命により、業界全体でのコグニティブ コンピューティングの統合に関する先進的な展望が生まれました。通常、IP アドレスは 32 ビット プロトコルを使用しますが、上記の推定では、デバイスの総数が最終的に、固有の 43 億のアドレスを提供するプロトコルの容量を上回ることが示されています。インターネット バージョン プロトコル 6 (IPv6) の承認により、IoT デバイスの急激な増加に対応できると予想されています。

メーカーは、包括的なデータをリアルタイムで収集し、ERP ソリューションの開発に渡すために、スマート IoT センサーをデバイスに後付けしています。より多くのメーカーがレガシー システムをよりインテリジェントにしようと努めるにつれて、センサーとコントローラーの市場規模は大幅に拡大し、Microsoft の調査によると、2020 年には 61 億米ドルに達しました。センサーの価格は2004年から200%下落し、2018年にはセンサー1個あたり0.44米ドルを記録しました。コストの低下と導入の容易さが相まって、2019年以降はWi-Fi接続が強化されています。さらに、AWS IoTのMQTTおよびHTTPメッセージングの価格は、100万メッセージあたり約0.7米ドルです。

• ニューロモルフィックエッジコンピューティングの出現：予測期間中に、認知コンピューティングシステムの2つの主要なクラスが出現すると予想されています。1つ目は、自律走行車やドローンなど、人間の介入なしにタスクを実行できます。2つ目は、医師が病気を診断し、手術を行うことを可能にします。進化型AIのどちらのクラスも、ニューロモルフィックコンピューティングに大きく依存しています。これは、人間の脳の特性をマッピングする人工ニューロンを使用して、人間の機能的能力をマッピングします。

複雑なモデルを構築および維持するために多額の資本が必要であることを考えると、現在の技術リーダーはニューロモルフィックコンピューティングの出現から利益を得るのに最適な立場にあります。EUヒューマンブレインプロジェクトは、大規模な神経科学シミュレーションを容易にするために、BrainScaleSとSpiNNakerの開発を支援しました。 EU が後援するこのイニシアチブでは、オンライン学習デジタルスパイキングニューロモルフィック (ODIN) を提案しました。これは、複雑なニューロンモデルを処理するためにも提案されている、最適化されたデジタルニューロモルフィックプロセッサです。Intel の Loihi と IBM の TrueNorth は、この分野における民間の進歩の例です。一方、学術的な取り組みとしては、DYNAPs、IFAT、Neurogrid、BrainScales-2 などがあります。

従来の大規模なニューロモルフィックコンピュータとチップはシリコンベースで、金属酸化物半導体技術を使用して開発されています。それにもかかわらず、強誘電体、相変化、非フィラメント、トポロジカル絶縁体、チャネルドープ生体膜などの新しい材料を使用したニューロモルフィック実装に関する重要な研究開発が行われています。さらに、5G と IoT を搭載した接続デバイスの増加により、この分野への投資が促進されています。 2024年3月、Innateraは、コグニティブコンピューティングソリューションの進歩を加速し、持続可能なコンピューティングソリューションの高まるニーズに対応し、AI半導体の分野でイノベーションを促進するために、21.0百万米ドルの投資を確保しました。

• コグニティブコンピューティングは、運用コストを節約するための予測分析にますます必要になっています。コグニティブコンピューティングの分野は、人工知能とコンピューターサイエンスの進歩により急速な成長を遂げており、予測期間中も拡大し続けると予想されています。コグニティブコンピューティングの主な目的は、組織の意思決定を支援することです。予測分析などのMLテクノロジーを活用することは、シームレスな企業プロセスを実行するための理想的なアプローチです。

多くのビジネスユーザーは、正確な結果を生み出すための効果的なツールであるため、これらの強力な予測分析ツールを使用して日常的なビジネス活動を行っています。2030年の初めまでに、ビジネス手順の30％が自動化されると予測されています。予測分析ソリューションは、過去のデータに基づいて特定の顧客に製品やサービスを推奨することで、収益も向上させます。これらの戦略は、企業の管理費を削減することで成果を上げています。

当社の世界のコグニティブコンピューティング市場 調査によると、以下はこの市場の課題です。

• データ セキュリティに対するリスク: データ セキュリティに関する懸念は、コグニティブ コンピューティング市場にとって依然として大きな障壁となっています。コグニティブ コンピューティング ソリューションのプロバイダーは、主にデータベースの管理と監視を担当しています。データベースには、住所、写真付き ID、デビット カードまたはクレジットカード情報、さまざまな機密ユーザー データなどの財務データが保存されています。サイバー犯罪者は、マルウェア、分散型サービス拒否 (DDoS)、フィッシング、SQL インジェクション攻撃など、さまざまな戦術を使用して、ネットワークに侵入し、本物のユーザー認証情報を入手しようとします。
• 初期コストの高さが阻害要因であることが判明: コグニティブ ソリューションの開発には、メンテナンス アーキテクチャとインフラストラクチャを確立するための多額の初期投資が必要であり、その結果、運用コストが高くなります。セットアップと運用のプロセスははるかに複雑で、多くのリソースが必要です。このプロセスでは、大量の電力、ネットワーク コンポーネント、データ センター、その他のリソースが使用されます。さらに、政府の規制とあいまいなコンプライアンスに関する懸念が、コグニティブ コンピューティング ビジネスの成長を制限すると予想されます。中小企業の理解不足により、市場はいくつかの困難に直面すると予想されます。