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 IoTアプリケーション向けオンデバイスAI市場The On-device AI Market for IoT Applications 概要 Berg Insightは、オンデバイスAIソリューションが生み出す収益は、2024年に前年比22％増の101億米ドルに達すると予測している。この数字には、AI SoC/SoM、AIアクセラレータ、AI MCU、オンデバイ... もっと見る
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サマリー概要 Berg Insightは、オンデバイスAIソリューションが生み出す収益は、2024年に前年比22％増の101億米ドルに達すると予測している。この数字には、AI SoC/SoM、AIアクセラレータ、AI MCU、オンデバイス専門のAIソフトウェアとプラットフォームが含まれるが、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータなどの非IoTアプリケーションが生み出す収益は含まれない。同市場は、2029年には年平均成長率25%で306億米ドルに成長すると予測されている。この90ページのユニークなレポートで、最新のトレンドと動向をご確認ください。
この調査レポートはIoTアプリケーション向けオンデバイスAI市場を分析・予測したBerg Insightの市場調査報告書です。Berg Insightのこの戦略的調査レポートは、5年間の業界予測や専門家による解説など、ビジネス上の意思決定に役立つ独自のビジネスインテリジェンスを90ページにわたって提供しています。 本レポートのハイライト
オンデバイスAI市場は2029年に306億米ドルに達する モノのインターネット（IoT）は絶えず進化し、新たな領域へと拡大している。中でも最近の動きは、人工知能（AI）機能をIoTデバイスに直接統合し、新世代のアプリケーションを解放することである。AIを統合したデバイスは、特に物体検出、音声認識、予知保全、異常検出、動的リソースの最適化、自律的な意思決定を必要とするアプリケーションにおいて、従来のルールベースまたは手動でプログラムされた方法よりも多くの利点があります。エッジAIまたはオンデバイスAIとして知られるAIアルゴリズムをデバイス上で直接実行することは、リアルタイムの応答性、データ転送の削減、プライバシーの強化、回復力の向上など、数多くの利点をもたらす。クラウド処理は多くのIoTユースケースで依然として有効であるが、現在、オンデバイスAIの能力を求める新たなユースケースの数が増加している。 オンデバイスAIソリューションの市場は、テクノロジーとアプリケーションの両方において高い異質性を特徴としており、一般的にハードウェアが事前に定義されたユースケースと集中型インフラを中心に設計されているクラウドベースのAIとは対照的である。組み込み型AI処理は、最終的なユースケースに応じて様々な方法で設計することができ、民生用、産業用、自動車用など、ほぼ無限のデバイスに組み込むことができる。このため、設計上の制約、性能要件、最適化戦略など、市場環境は多様化している。しかし、包括的な目的はどのベンダーも同じである。 Berg Insightは、オンデバイスAIの状況を形成する40の主要企業を特定した。市場は大きく2つの層に分けられる。1つ目は、AIシステム・オン・チップ（SoC）やシステム・オン・モジュール（SoM）、AIアクセラレーター、AIマイクロコントローラーユニット（MCU）といったハードウェアのカテゴリーで、それぞれ異なるレベルの性能、電力効率、統合に最適化されている。AI SoCは通常、汎用および特殊化されたAIコンピュート・コア、オンチップ・メモリ、接続性などのコンポーネントを1チップに集積している一方、SoMは外部システム・メモリ、ストレージ、インターフェース・コンポーネントを大型ボードに搭載することでこの設計を拡張し、より高度なユースケースをターゲットにしている。AIアクセラレータは、既存システムのAI推論効率を高めるために設計された特殊なチップまたはモジュールであり、通常、組み込みアプリケーションでは別のホスト・プロセッサとともに動作する。AI MCUは、エネルギー効率とコストが最も重要なセンサー、ウェアラブル、IoTエンドポイントにニューラル・ネットワーク機能を提供することで、低消費電力デバイスに貢献する。第2層は、ハードウェア、ソフトウェア、開発者ツールを組み合わせ、モデルの展開と最適化を簡素化するオンデバイスAIプラットフォームである。 過去10年間、オンデバイスAI市場は、主にコンピュータ・ビジョンや異常検知などの伝統的な機械学習のユースケースによって牽引されてきた。近年では、ジェネレーティブAI、ロボット工学、自律走行など、新たな技術やアプリケーションの登場により、市場は新たな成長局面を迎えている。これらの発展は市場の成長を加速させ、全く新しいユースケースや製品カテゴリーを生み出すと予想される。ベルグインサイトは、オンデバイスAIソリューションが生み出す収益は2024年に101億米ドルに達し、2023年から約22％増加すると予測している。この数字には、AI SoC/SoM、AIアクセラレータ、AI MCU、オンデバイス専門のAIソフトウェアとプラットフォームが含まれるが、スマートフォン、タブレット、パソコンなど、IoT以外のアプリケーションから生み出される収益は含まれない。同市場は2029年には306億米ドルに成長すると予測され、年平均成長率（CAGR）は25％となる。 本レポートでは、以下の質問に回答する：
目次
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図表一覧
要約
1 概要
1.1 クラウド処理とオンデバイス処理の比較 2 市場分析
2.1 オンデバイスAI業界の展望 3 企業プロファイルと戦略
3.1 Ambarella 用語集 プレスリリース
2025年11月17日 プレスリリース
IoTアナリスト企業Berg Insightの新しい調査レポートによると、オンデバイスAI市場は2024年に101億米ドルに達し、2023年から約22％増加した。この数字には、AI SoC/SoM、AIアクセラレータ、AI MCU、オンデバイス専門のAIソフトウェアおよびプラットフォームが含まれるが、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータなどの非IoTアプリケーションが生み出す収益は含まれていない。同市場は2029年には306億米ドルに成長し、年平均成長率（CAGR）は25%に達すると予想される。 オンデバイスAIソリューションの市場は、テクノロジーとアプリケーションの両方において高度な異種性を特徴としており、一般的にハードウェアが事前に定義されたユースケースと集中型インフラを中心に設計されているクラウドベースのAIとは対照的である。組み込み型AI処理は、最終的なユースケースに応じて様々な方法で設計することができ、民生用、産業用、自動車用など、ほぼ無限のデバイスに組み込むことができる。このため、設計上の制約、性能要件、最適化戦略など、市場環境は多様化している。しかし、包括的な目的はどのベンダーも同じで、意図されたユースケースに対してワットあたり最高の性能を達成することです。 Berg Insightは、オンデバイスAIの状況を形成する40の主要企業を特定した。市場は大きく2つの層に分けられる。1つ目は、AIシステム・オン・チップ（SoC）やシステム・オン・モジュール（SoM）、AIアクセラレーター、AIマイクロコントローラーユニット（MCU）といったハードウェア・カテゴリーを包含し、それぞれが異なるレベルの性能、電力効率、統合に最適化されている。AI SoCは通常、汎用および特殊化されたAIコンピュート・コア、オンチップ・メモリ、接続性などのコンポーネントを1チップに集積している一方、SoMは外部システム・メモリ、ストレージ、インターフェース・コンポーネントを大型ボードに搭載することでこの設計を拡張し、より高度なユースケースをターゲットにしている。AIアクセラレータは、既存システムのAI推論効率を高めるために設計された特殊なチップまたはモジュールであり、通常、組み込みアプリケーションでは別のホスト・プロセッサとともに動作する。AI MCUは、エネルギー効率とコストが最も重要なセンサー、ウェアラブル、IoTエンドポイントにニューラル・ネットワーク機能を提供することで、低消費電力デバイスに貢献する。第2層は、ハードウェア、ソフトウェア、開発者ツールを組み合わせたオンデバイスAIプラットフォームで構成され、モデルの展開と最適化を簡素化する。
SummaryDescription Berg Insight estimates that the revenues generated by on-device AI solutions reached US$ 10.1 billion in 2024, an increase of 22 percent year-on-year. This figure includes AI SoCs/SoMs, AI accelerators, AI MCUs and specialised on-device AI software and platforms, but excludes revenues generated by non-IoT applications such as smartphones, tablets and personal computers. The market is expected to grow to US$ 30.6 billion in 2029, representing a CAGR of 25 percent. Get up to date with the latest trends and developments with this unique 90-page report.
The On-device AI Market for IoT Applications is a strategy report from Berg Insight analysing the latest developments and trends on the edge AI market. This strategic research report from Berg Insight provides you with 90 pages of unique business intelligence including 5-year industry forecasts and expert commentary on which to base your business decisions. Highlights from this report:
The on-device AI market to reach US$ 30.6 billion in 2029 Internet of Things (IoT) is continually evolving and expanding into new domains. Among the most recent developments is the integration of artificial intelligence (AI) capabilities directly onto IoT devices to unlock a new generation of applications. Devices that integrate AI have numerous benefits over traditional rule-based or manually programmed methods, particularly for applications that require object detection, speech recognition, predictive maintenance, anomaly detection, dynamic resource optimisation and autonomous decision-making. Running AI algorithms directly on the device – known as edge AI or on-device AI – brings numerous advantages, such as real-time responsiveness, reduced data transfer, enhanced privacy and improved resilience. While cloud processing remains effective for many IoT use cases, a growing number of emerging use cases now demand the capabilities of on-device AI. The market for on-device AI solutions is characterised by a high degree of heterogeneity in both technologies and applications, in contrast to cloud-based AI where the hardware is typically designed around predefined use cases and centralised infrastructure. Embedded AI processing can be architected in numerous ways depending on the end use case, and it can be integrated into an almost limitless range of devices across consumer, industrial and automotive domains. This leads to a differentiated market landscape, with unique design constraints, performance requirements and optimisation strategies. However, the overarching objective is typically the same for all vendors – to achieve the highest possible performance per watt for the intended use case. Berg Insight has identified 40 key companies that shape the on-device AI landscape. The market can broadly be divided into two layers. The first encompasses hardware categories such as AI system-on-chips (SoCs) or system-on-modules (SoMs), AI accelerators and AI microcontroller units (MCUs), each optimised for different levels of performance, power efficiency and integration. AI SoCs typically integrate components such as general-purpose and specialised AI compute cores, on-chip memory and connectivity on a single chip, while SoMs extend this design by including external system memory, storage and interface components on a larger board, targeting more advanced use cases. AI accelerators are specialised chips or modules designed to enhance AI inference efficiency in existing systems, typically working alongside a separate host processor in embedded applications. AI MCUs serve lower-power devices by bringing neural network capabilities to sensors, wearables and IoT endpoints where energy efficiency and cost are most critical. The second layer consists of on-device AI platforms that combine hardware, software and developer tools to simplify model deployment and optimisation. Over the past decade, the on-device AI market has been driven primarily by traditional machine learning use cases such as computer vision and anomaly detection, which have seen steady annual growth of around the 10 percent range. In recent years, the market has reached an inflexion point as emerging technologies and applications in generative AI, robotics and autonomous driving have opened up new dimensions of growth. These developments are expected to accelerate market growth and give rise to entirely new use cases and product categories. Berg Insight estimates that the revenue generated by on-device AI solutions reached US$ 10.1 billion in 2024, an increase of around 22 percent from 2023. This figure includes AI SoCs/SoMs, AI accelerators, AI MCUs and specialised on-device AI software and platforms, but excludes revenues generated by non-IoT applications such as smartphones, tablets and personal computers. The market is expected to grow to US$ 30.6 billion in 2029, representing a compound annual growth rate (CAGR) of 25 percent. This report answers the following questions:
Table of Contents
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List of Figures
Executive summary
1 Introduction
1.1 Cloud vs on-device processing 2 Market Analysis
2.1 The on-device AI industry landscape 3 Company Profiles and Strategies
3.1 Ambarella Glossary Press Release
2025-11-17 Press releases According to a new research report from the IoT analyst firm Berg Insight, the on-device AI market reached US$ 10.1 billion in 2024, an increase of around 22 percent from 2023. This figure includes AI SoCs/SoMs, AI accelerators, AI MCUs and specialised on-device AI software and platforms, but excludes revenues generated by non-IoT applications such as smartphones, tablets and personal computers. The market is expected to grow to US$ 30.6 billion in 2029, representing a compound annual growth rate (CAGR) of 25 percent. “Over the past decade, the on-device AI market has been driven primarily by traditional machine learning use cases such as computer vision and anomaly detection, which have seen steady annual growth of around the 10 percent range”, said Melvin Sorum, IoT analyst at Berg Insight. “In recent years, the market has reached an inflexion point as emerging technologies and applications in generative AI, robotics and autonomous driving have opened up new dimensions of growth. These developments are expected to accelerate market growth and give rise to entirely new use cases and product categories”, continued Mr. Sorum. The market for on-device AI solutions is characterised by a high degree of heterogeneity in both technologies and applications, in contrast to cloud-based AI where the hardware is typically designed around predefined use cases and centralised infrastructure. Embedded AI processing can be architected in numerous ways depending on the end use case, and it can be integrated into an almost limitless range of devices across consumer, industrial and automotive domains. This leads to a differentiated market landscape, with unique design constraints, performance requirements and optimisation strategies. However, the overarching objective is typically the same for all vendors – to achieve the highest possible performance per watt for the intended use case. Berg Insight has identified 40 key companies that shape the on-device AI landscape. The market can broadly be divided into two layers. The first encompasses hardware categories such as AI system-on-chips (SoCs) or system-on-modules (SoMs), AI accelerators and AI microcontroller units (MCUs), each optimised for different levels of performance, power efficiency and integration. AI SoCs typically integrate components such as general-purpose and specialised AI compute cores, on-chip memory and connectivity on a single chip, while SoMs extend this design by including external system memory, storage and interface components on a larger board, targeting more advanced use cases. AI accelerators are specialised chips or modules designed to enhance AI inference efficiency in existing systems, typically working alongside a separate host processor in embedded applications. AI MCUs serve lower-power devices by bringing neural network capabilities to sensors, wearables and IoT endpoints where energy efficiency and cost are most critical. The second layer consists of on-device AI platforms that combine hardware, software and developer tools to simplify model deployment and optimisation.
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