2035年までのエッジAI市場：コンポーネントタイプ別、デバイスタイプ別、データタイプ別、地域タイプ別分布：業界動向と世界予測

Edge AI Market, Till 2035: Distribution by Type of Component, Type of Device, Type of Data, Type of Geographical Regions: Industry Trends and Global Forecasts

世界のエッジAI市場：概要 Roots Analysisによると、世界のエッジAI市場規模は、2035年までの予測期間中にCAGR 27.7%で、現在の240.5億米ドルから2035年までに3568.4億米ドルに成長すると推定される。エッジ... もっと見る

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Roots Analysis ルーツアナリシス	2025年4月25日	US$3,499 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常3-4営業日。医療・医薬以外のレポートは10営業日	194	英語

サマリー

世界のエッジAI市場：概要
Roots Analysisによると、世界のエッジAI市場規模は、2035年までの予測期間中にCAGR 27.7%で、現在の240.5億米ドルから2035年までに3568.4億米ドルに成長すると推定される。

エッジAI市場の機会は、以下のセグメントに分布している：
コンポーネントの種類
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス

デバイスの種類
- エッジサーバー
- エッジゲートウェイ
- エッジ・デバイス

データの種類
- 構造化データ
- 非構造化データ

エンドユーザーの種類
- 自動車・運輸
- エネルギー・公益事業
- ヘルスケア
- 製造業
- 小売
- その他

地域
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- その他の北米諸国
- ヨーロッパ
- オーストリア
- ベルギー
- デンマーク
- フランス
- ドイツ
- アイルランド
- イタリア
- オランダ
- ノルウェー
- ロシア
- スペイン
- スウェーデン
- スイス
- 英国
- その他のヨーロッパ諸国
- アジア
- 中国
- インド
- 日本
- シンガポール
- 韓国
- その他のアジア諸国
- ラテンアメリカ
- ブラジル
- チリ
- コロンビア
- ベネズエラ
- その他のラテンアメリカ諸国
- 中東・北アフリカ
- エジプト
- イラン
- イラク
- イスラエル
- クウェート
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- その他のMENA諸国
- その他の国
- オーストラリア
- ニュージーランド
- その他の国

エッジAI市場：成長と動向
エッジAIはエッジAIとも呼ばれ、エッジコンピューティングと連携した人工知能の応用を指す。このアプローチにより、データを生成した場所で処理・分析することが可能になり、遅延を最小限に抑えたリアルタイムの意思決定が促進される。エッジAIの顕著な特徴として、即時処理、低遅延、プライバシーとサイバーセキュリティの向上が挙げられ、クラウドサーバーと比較してより魅力的な選択肢となっている。エッジAIの主な利点は、ミリ秒単位で情報を処理する能力であり、人工アルゴリズムがデバイスの位置近くでデータを分析できるため、インターネット接続に関係なくリアルタイムの洞察を提供する。

エッジコンピューティングと人工知能の組み合わせは、計算能力を強化し、IoTデバイスやセンサーがリアルタイムの洞察を生み出す場所に処理を近づけるためだ。プライバシーとセキュリティの強化は、エッジAIの極めて重要な要素です。エッジAIは、機密データをデバイス上に保持し、データ侵害の可能性を低減し、プライバシーを保護するからです。

さらに、現在進行中の5Gネットワークの展開は、遠隔手術、拡張現実、自動運転車などのアプリケーションに不可欠なエッジデバイスでのリアルタイムデータ処理を可能にすることで、エッジAIの機能を拡大している。さらに、製造業における顔認識、物体検出、品質検査などのリアルタイムコンピュータビジョンタスクにおけるエッジAIの応用が増加しており、エッジAI市場の成長を後押しすると予測されている。

全体として、スマート製造の進歩や自律走行車の台頭とともに、さまざまな産業でエッジAIが大幅に採用されていることが、エッジAI市場の全体的な成長に寄与すると考えられる主な要因のいくつかである。

エッジAI市場：主要セグメント

コンポーネントタイプ別市場シェア
世界のエッジAI市場は、コンポーネントの種類により、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分される。当社の推計によると、現在、ハードウェアコンポーネントが市場の大半のシェアを占めている。グラフィック・プロセッシング・ユニット、テンソル・プロセッシング・ユニット、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、特定用途向け集積回路を含むエッジ・チップセットは、エッジにおけるAIアルゴリズムが必要とする集中的な計算タスクを管理する大きな処理能力を有している。その結果、これらのハードウェア・コンポーネントはIoTデバイスのリアルタイム・データ処理に不可欠であり、市場の成長を後押ししている。しかし、ソフトウェア分野は予測期間中、より高いCAGRで成長すると予測されている。

デバイスタイプ別市場シェア
エッジAI市場は、デバイスのタイプに基づき、エッジサーバー、エッジゲートウェイ、エッジデバイスに区分される。当社の推計によると、現在、IoTデバイス、スマートフォン、ドローンなどのエッジデバイスが市場の大半のシェアを占めている。また、AI対応IoTデバイスの利用拡大が市場の需要を牽引している。スマートホームやウェアラブル技術からスマート交通システムに至るまで、エッジデバイスの多用途性と幅広い用途が市場の成長をさらに後押ししている。しかし、エッジサーバー分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

データタイプ別市場シェア
データの種類に基づき、エッジAI市場は構造化データと非構造化データに区分される。当社の推計によると、現在、非構造化データセグメントが市場の大半のシェアを占めており、このセグメントは今後、より高いCAGRで成長すると予測されている。画像、動画、テキスト、センサーデータなど、非構造化データの多様な起源と、リアルタイム情報に対する需要の高まりが、このセグメントの市場での地位を強化している。

エンドユーザー別市場シェア
エンドユーザーのタイプに基づき、エッジAI市場は自動車・輸送、エネルギー・公共事業、ヘルスケア、製造、小売、その他に区分される。当社の推計によると、現在、自動車・運輸業界が市場の大半のシェアを占めている。これは、リアルタイムのデータ処理に大きく依存する自律走行車において、エッジAIソリューションの採用が増加していることに起因している。その結果、効率性の向上、安全性の改善、事故や交通渋滞の減少といったエッジAIソリューションの利点が、このセグメントの成長を促進すると考えられている。しかし、ヘルスケア分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

地域別市場シェア
エッジAI市場は、地域別に北米、欧州、アジア、中南米、中東・北アフリカ、その他の地域に区分される。当社の推計によると、現在、北米が市場の大半のシェアを占めている。これは、同地域における先端技術の早期導入やハイテク企業の存在といった要因によるものである。しかし、アジアの市場は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

エッジAI市場のプレーヤー例
- アルファベット
- アマゾンウェブサービス
- アップル
- アーム・ホールディング
- シスコ
- デル・テクノロジー
- エッジインパルス
- グーグル
- ゴリラ・テクノロジー
- グラフコア
- ホライゾン・ロボティクス
- ファーウェイ・テクノロジー
- IBM
- イマジネーション・テクノロジーズ
- インテル
- マイクロソフト
- エヌビディア
- オラクル
- クアルコム
- サムスン
- シーメンス
- シナプティクス
- テキサス・インスツルメンツ
- Viso AI
- ザイリンクス

エッジAI市場：調査範囲
この調査レポートは、エッジAI市場を調査し、以下の調査結果を掲載しています：
- 市場規模と機会分析：A]コンポーネントの種類、[B]デバイスの種類、[C]データの種類、[D]最終用途の種類、[E]地域など、主要な市場セグメントに焦点を当てたエッジAI市場の詳細分析。
- 競合情勢：A]設立年、[B]企業規模、[C]本社所在地、[D]所有構造などの関連パラメータに基づいて、エッジAI市場に従事する企業を包括的に分析します。
- 企業プロフィール：A]本社所在地、[B]企業規模、[C]企業使命、[D]企業フットプリント、[E]経営陣、[F]連絡先詳細、[G]財務情報、[H]事業セグメント、[I]エッジAIポートフォリオ、[J]堀分析、[K]最近の開発、および情報に基づいた将来の見通しに関する詳細を提供します。
- SWOT分析：洞察に満ちたSWOTフレームワークにより、当該領域における強み、弱み、機会、脅威を浮き彫りにします。さらに、各SWOTパラメータの相対的な影響を強調するハーベイボール分析を提供します。

本レポートでお答えする主な質問
- 現在、エッジAI市場に参入している企業の数は？
- この市場の主要企業はどこか？
- この市場の進化に影響を与えそうな要因は何か？
- 現在と将来の市場規模は？
- この市場のCAGRは？
- 現在および将来の市場機会は、主要市場セグメントにどのように分配されそうですか？

本レポートを購入する理由
- 当レポートは包括的な市場分析を提供し、市場全体と特定のサブセグメントに関する詳細な収益予測を提供します。この情報は、すでに市場をリードしている企業にとっても、新規参入企業にとっても貴重なものです。
- 利害関係者は、市場内の競争力学をより深く理解するためにレポートを活用することができます。競合状況を分析することで、企業は市場でのポジショニングを最適化し、効果的な市場参入戦略を策定するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
- 当レポートは、主要な促進要因、障壁、機会、課題など、市場の包括的な概要を関係者に提供します。この情報により、関係者は市場動向を把握し、成長の見込みを活用するためのデータ主導の意思決定を行うことができます。

その他の特典
- レポート内の全分析モジュールの無料エクセルデータパック
- 10％の無料コンテンツカスタマイズ
- 調査チームによる詳細レポートのウォークスルーセッション
- レポートが6-12ヶ月以上前の場合、無料更新レポート

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1.はじめに
1.1.はじめに
1.2.市場シェア
1.3.主要市場インサイト
1.4.レポート範囲
1.5.回答された主な質問
1.6.各章の概要

2.研究方法論
2.1.章の概要
2.2.調査の前提
2.3.データベースの構築
2.3.1.データ収集
2.3.2.データの検証
2.3.3.データ分析

2.4.プロジェクトの方法論
2.4.1.二次調査
2.4.1.1.年次報告書
2.4.1.2.学術研究論文
2.4.1.3.企業ウェブサイト
2.4.1.4.投資家向けプレゼンテーション
2.4.1.5.規制当局への届出
2.4.1.6.ホワイトペーパー
2.4.1.7.業界出版物
2.4.1.8.会議およびセミナー
2.4.1.9.政府ポータル
2.4.1.10.メディアおよびプレスリリース
2.4.1.11.ニュースレター
2.4.1.12.業界データベース
2.4.1.13.ルーツ独自のデータベース
2.4.1.14.有料データベースと情報源
2.4.1.15.ソーシャルメディア・ポータル
2.4.1.16.その他の二次情報源
2.4.2.一次調査
2.4.2.1.はじめに
2.4.2.2.種類
2.4.2.2.1.質的
2.4.2.2.2.量的
2.4.2.3.利点
2.4.2.4.テクニック
2.4.2.4.1.インタビュー
2.4.2.4.2.アンケート調査
2.4.2.4.3.フォーカス・グループ
2.4.2.4.4.観察調査
2.4.2.4.5.ソーシャルメディア交流
2.4.2.5.ステークホルダー
2.4.2.5.1.企業幹部（CXO）
2.4.2.5.2.取締役会
2.4.2.5.3.社長および副社長
2.4.2.5.4.主要オピニオンリーダー
2.4.2.5.5.研究開発責任者
2.4.2.5.6.技術専門家
2.4.2.5.7.サブジェクト・マター・エキスパート
2.4.2.5.8.科学者
2.4.2.5.9.医師およびその他の医療提供者
2.4.2.6.倫理と誠実さ
2.4.2.6.1.研究倫理
2.4.2.6.2.データの完全性

2.4.3.分析ツールとデータベース

3.経済的およびその他のプロジェクト特有の考慮事項
3.1.予測方法
3.1.1.トップダウン・アプローチ
3.1.2.ボトムアップアプローチ
3.1.3.ハイブリッド・アプローチ
3.2.市場評価の枠組み
3.2.1.総アドレス可能市場（TAM）
3.2.2.サービス可能市場（SAM）
3.2.3.サービス可能市場（SOM）
3.2.4.現在獲得可能な市場（CAM）
3.3.予測ツールと技法
3.3.1.定性的予測
3.3.2.相関
3.3.3.回帰
3.3.4.時系列分析
3.3.5.外挿
3.3.6.収束
3.3.7.予測誤差分析
3.3.8.データの可視化
3.3.9.シナリオプランニング
3.3.10.感度分析
3.4.主な検討事項
3.4.1.人口統計
3.4.2.市場アクセス
3.4.3.償還シナリオ
3.4.4.業界再編
3.5.強固な品質管理
3.6.主要市場セグメント
3.7.制限事項

4.マクロ経済指標
4.1.章の概要
4.2.市場ダイナミクス
4.2.1.期間
4.2.1.1.過去のトレンド
4.2.1.2.現状と予測
4.2.2.通貨カバレッジ
4.2.2.1.市場に影響を与える主要通貨の概要
4.2.2.2.通貨変動の業界への影響
4.2.3.為替の影響
4.2.3.1.為替レートの評価と市場への影響
4.2.3.2.為替リスク軽減のための戦略
4.2.4.景気後退
4.2.4.1.過去の不況の歴史的分析と教訓
4.2.4.2.現在の経済状況の評価と市場への潜在的影響
4.2.5.インフレ
4.2.5.1.経済におけるインフレ圧力の測定と分析
4.2.5.2.インフレが市場に与える潜在的影響
4.2.6.金利
4.2.6.1.金利の概要と市場への影響
4.2.6.2.金利リスク管理戦略
4.2.7.商品フロー分析
4.2.7.1.商品の種類
4.2.7.2.原産地と仕向地
4.2.7.3.価値と重量
4.2.7.4.輸送手段
4.2.8.世界貿易のダイナミクス
4.2.8.1.輸入シナリオ
4.2.8.2.輸出シナリオ
4.2.9.戦争影響分析
4.2.9.1.ロシア・ウクライナ戦争
4.2.9.2.イスラエル・ハマス戦争
4.2.10.COVIDの影響／関連要因
4.2.10.1.世界経済への影響
4.2.10.2.産業別インパクト
4.2.10.3.政府の対応と景気刺激策
4.2.10.4.今後の見通しと適応戦略
4.2.11.その他の指標
4.2.11.1.財政政策
4.2.11.2.個人消費
4.2.11.3.国内総生産（GDP）
4.2.11.4.雇用
4.2.11.5.税金
4.2.11.6.研究開発イノベーション
4.2.11.7.株式市場のパフォーマンス
4.2.11.8.サプライチェーン
4.2.11.9.クロスボーダー・ダイナミクス

5.要旨

6.はじめに
6.1.章の概要
6.2.エッジAI市場の概要
6.2.1.コンポーネントの種類
6.2.2.デバイスの種類
6.2.3.データの種類
6.2.4.エンドユーザーのタイプ

6.3.将来の展望

7.競争環境
7.1.各章の概要
7.2.エッジAI：全体的な市場展望
7.2.1.設立年別分析
7.2.2.企業規模別分析
7.2.3.本社所在地別分析
7.2.4.所有形態別分析

8.会社概要
8.1.各章の概要
8.2.アルファベット
8.2.1.会社概要
8.2.2.会社の使命
8.2.3.フットプリント
8.2.4.経営陣
8.2.5.連絡先
8.2.6.財務実績
8.2.7.事業セグメント
8.2.8.サービス／製品ポートフォリオ（プロジェクト別）
8.2.9.MOAT分析
8.2.10.最近の動向と将来展望

* その他の下記企業についても、公開情報に基づき同様の詳細を記載している。

8.3.アマゾン・ウェブ・サービス
8.4.アップル
8.5.アームホールディング
8.6.シスコ
8.7.デル・テクノロジー
8.8.エッジインパルス
8.9.グーグル
8.10.ゴリラ・テクノロジー
8.11.グラフコア
8.12.ホライゾン・ロボティクス
8.13.ファーウェイ・テクノロジー
8.14.IBM
8.15.イマジネーション・テクノロジーズ
8.16.インテル
8.17.マイクロソフト
8.18.エヌビディア
8.19.オラクル
8.20.クアルコム
8.21.サムスン
8.22.シーメンス
8.23.シナプティクス
8.24.テキサス・インスツルメンツ
8.25.ザイリンクス

9.バリューチェーン分析

10.SWOT分析

11.世界のエッジAI市場
11.1.各章の概要
11.2.主な前提条件と方法論
11.3.市場に影響を与えるトレンドの混乱
11.4.世界のエッジAI市場、過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
11.5.多変量シナリオ分析
11.5.1.保守的シナリオ
11.5.2.楽観的シナリオ
11.6.主要市場セグメント

12.部品の種類に基づく市場機会
12.1.各章の概要
12.2.主要前提条件と方法論
12.3.収益シフト分析
12.4.市場の動き分析
12.5.普及-成長（P-G）マトリックス
12.6.ハードウェア向けエッジAI市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.7.ソフトウェア向けエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.8.サービス向けエッジAI市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.9.データの三角測量と検証

13.デバイスの種類に基づく市場機会
13.1.各章の概要
132.主要前提条件と方法論
13.3.収益シフト分析
13.4.市場の動き分析
13.5.普及-成長（P-G）マトリックス
13.6.エッジサーバー向けエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測予測（2035年まで）
13.7.エッジゲートウェイ向けエッジAI市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.8.エッジデバイス向けエッジAI市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.9.データの三角測量と検証

14.データの種類に基づく市場機会
14.1.各章の概要
14.2.主要前提条件と方法論
14.3.収益シフト分析
14.4.市場の動き分析
14.5.普及-成長（P-G）マトリックス
14.6.構造化データ向けエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
14.7.非構造化データ向けエッジAI市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
14.8.データの三角測量と検証

15.エンドユーザーのタイプに基づく市場機会
15.1.各章の概要
15.2.主要前提条件と方法論
15.3.収益シフト分析
15.4.市場の動き分析
15.5.普及-成長（P-G）マトリックス
15.6.自動車・運輸向けエッジAI市場：過去の推移（2019年以降）と予測予測（2035年まで）
15.7.エネルギー・公益事業向けエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.8.製造業向けエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.9.小売業向けエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.10.その他向けエッジAI市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.11.データの三角測量と検証

16.北米におけるエッジAIの市場機会
16.1.各章の概要
16.2.主な前提条件と方法論
16.3.収益シフト分析
16.4.市場の動き分析
16.5.普及-成長（P-G）マトリックス
16.6.北米のエッジAI市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.6.1.米国のエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.6.2.カナダのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.6.3.メキシコのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.6.4.その他の北米諸国のエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）

16.7.データの三角測量と検証

17.欧州におけるエッジAI開発の市場機会
17.1.各章の概要
17.2.主要前提条件と方法論
17.3.収益シフト分析
17.4.市場の動き分析
17.5.普及-成長（P-G）マトリックス
17.6.欧州のエッジAI市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.1.オーストリアのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.2.ベルギーのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.3.デンマークのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.4.フランスのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.5.ドイツのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.6.アイルランドのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.7.イタリアのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.8.オランダのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.9.ノルウェーのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.10.ロシアのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.11.スペインのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.12.スウェーデンのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.13.スウェーデンのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.14.スイスのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.15.イギリスのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.16.エッジAIマーケティングその他の欧州諸国歴史的推移（2019年以降）と予測推計（2035年まで）

17.7.データの三角測量と検証

18.アジアにおけるエッジAI開発の市場機会
18.1.各章の概要
18.2.主要前提条件と方法論
18.3.収益シフト分析
18.4.市場の動き分析
18.5.普及-成長（P-G）マトリックス
18.6.アジアのエッジAI市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.1.中国のエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.2.インドのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.3.日本のエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.4.シンガポールのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.5.韓国のエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.6.その他のアジア諸国のエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

18.7.データの三角測量と検証

19.中東・北アフリカ（MENA）におけるエッジAIの市場機会
19.1.各章の概要
19.2.主要前提条件と方法論
19.3.収益シフト分析
19.4.市場の動き分析
19.5.普及-成長（P-G）マトリックス
19.6.中東・北アフリカ（MENA）のエッジAI市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.1.エジプトのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（205年まで）
19.6.2.イランのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測予測（2035年まで）
19.6.3.イラクのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.4.イスラエルのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.5.クウェートのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.6.サウジアラビアのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.7.アラブ首長国連邦（UAE)のエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.8.その他のMENA諸国のエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

19.7.データの三角測量と検証

20.ラテンアメリカにおけるエッジAIの市場機会
20.1.各章の概要
20.2.主要前提条件と方法論
20.3.収益シフト分析
20.4.市場の動き分析
20.5.普及-成長（P-G）マトリックス
20.6.ラテンアメリカのエッジAI市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.1.アルゼンチンのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.2.ブラジルのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.3.チリのエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.4.コロンビアのエッジAI市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.5.ベネズエラのエッジAI市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.6.その他の中南米諸国のエッジAI市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

20.7.データの三角測量と検証

21.その他の地域におけるエッジAIの市場機会
21.1.各章の概要
21.2.主要前提条件と方法論
21.3.収益シフト分析
21.4.市場の動き分析
21.5.普及-成長（P-G）マトリックス
21.6.その他の地域のエッジAI市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.1.オーストラリアのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.2.ニュージーランドのエッジAI市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.3.その他の国のエッジAI市場

21.7.データの三角測量と検証

22.表データ
23.企業・団体リスト
24.カスタマイズの機会
25.ルーツサブスクリプションサービス
26.著者詳細

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Table of Contents

Summary

GLOBAL EDGE AI MARKET: OVERVIEW
As per Roots Analysis, the global edge AI market size is estimated to grow from USD 24.05 billion in the current year to USD 356.84 billion by 2035, at a CAGR of 27.7% during the forecast period, till 2035.

The opportunity for edge AI market has been distributed across the following segments:
Type of Component
- Hardware
- Software
- Services

Type of Device
- Edge Servers
- Edge Gateways
- Edge Devices

Type of Data
- Structured Data
- Unstructured Data

Type of End User
- Automotive & Transportation
- Energy & Utilities
- Healthcare
- Manufacturing
- Retail
- Others

Geographical Regions
- North America
- US
- Canada
- Mexico
- Other North American countries
- Europe
- Austria
- Belgium
- Denmark
- France
- Germany
- Ireland
- Italy
- Netherlands
- Norway
- Russia
- Spain
- Sweden
- Switzerland
- UK
- Other European countries
- Asia
- China
- India
- Japan
- Singapore
- South Korea
- Other Asian countries
- Latin America
- Brazil
- Chile
- Colombia
- Venezuela
- Other Latin American countries
- Middle East and North Africa
- Egypt
- Iran
- Iraq
- Israel
- Kuwait
- Saudi Arabia
- UAE
- Other MENA countries
- Rest of the World
- Australia
- New Zealand
- Other countries

EDGE AI MARKET: GROWTH AND TRENDS
Edge AI, also known as AI at the edge, refers to the application of artificial intelligence in conjunction with edge computing. This approach enables data to be processed and analyzed at the location of generation, facilitating real-time decision-making with minimal delays. The prominent characteristics of edge AI include instantaneous processing, lower latency, and improved privacy and cyber security, making it a more attractive choice compared to cloud servers. A key benefit of edge AI is its ability to process information in milliseconds, providing real-time insights regardless of internet connectivity since artificial algorithms can analyze data near the device's location.

The growing expansion of IoT devices has driven the demand for edge AI, as the combination of edge computing and artificial intelligence enhances computational abilities and brings processing closer to where IoT devices and sensors generate real-time insights. Enhanced privacy and security are crucial components of edge AI since it keeps sensitive data on the device, reduces the likelihood of data breaches, and safeguards privacy.

Further, the ongoing rollout of the 5G network is expanding the capabilities of edge AI by enabling real-time data processing on edge devices, which is essential for applications such as remote surgeries, augmented reality, and self-driving vehicles. In addition, the increasing application of edge AI in real-time computer vision tasks, including facial recognition, object detection, and quality inspection in manufacturing, is projected to boost the growth of the edge AI market.

Overall, the significant adoption of edge AI across various industries, along with advancements in smart manufacturing and the rise of autonomous vehicles, are some of the primary factors that are likely to contribute in the overall growth of the edge AI market.

EDGE AI MARKET: KEY SEGMENTS

Market Share by Type of Component
Based on the type of component, the global edge AI market is segmented into hardware, software, and services. According to our estimates, currently, hardware component captures the majority share of the market. Edge chipsets, including graphic processing units, tensor processing units, field-programmable gate arrays, and application-specific integrated circuits possess significant processing power that manages the intensive computational tasks required by AI algorithms at the edge. As a result, these hardware components are essential for real-time data processing in IoT devices, thus aiding in the market's growth. However, software segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Device
Based on the type of device, the edge AI market is segmented into edge servers, edge gateways, and edge devices. According to our estimates, currently, edge devices like IoT devices, smartphones, and drones, captures the majority share of the market. Additionally, the growing use of AI-enabled IoT devices has driven demand within the market. The versatility and wide-ranging applications of edge devices, ranging from smart homes and wearable technology to smart transportation systems further fuels the growth in the market. However, edge servers segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Data
Based on the type of data, the edge AI market is segmented into structured data and unstructured data. According to our estimates, currently, unstructured data segment captures the majority share of the market, this segment is anticipated to grow at a higher CAGR in the future. The diverse origins of unstructured data, such as images, videos, text, and sensor data, along with the increasing demand for real-time information, strengthen the segment's position in the market.

Market Share by Type of End-User
Based on the type of end-user, the edge AI market is segmented into automotive & transportation, energy & utilities, healthcare, manufacturing, retail, and others. According to our estimates, currently, automotive and transportation industry captures the majority share of the market. This can be attributed to the increasing adoption of edge AI solutions in autonomous vehicles, which heavily depend on real-time data processing. As a result, the advantages of edge AI solutions in enhancing efficiency, improving safety, and reducing accidents and traffic congestion are believed to drive the growth of this segment. However, healthcare segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Geographical Regions
Based on the geographical regions, the edge AI market is segmented into North America, Europe, Asia, Latin America, Middle East and North Africa, and Rest of the World. According to our estimates, currently, North America captures the majority share of the market. This can be attributed to the factors such as the early adoption of advanced technologies and the presence of tech companies in the region. However, market in Asia is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Example Players in Edge AI Market
- Alphabet
- Amazon Web Service
- Apple
- Arm Holding
- Cisco
- Dell Technology
- Edge Impulse
- Google
- Gorilla Technology
- Graphcore
- Horizon Robotics
- Huawei Technologies
- IBM
- Imagination Technologies
- Intel
- Microsoft
- NVIDIA
- Oracle
- Qualcomm
- Samsung
- Siemens
- Synaptics
- Texas Instruments
- Viso AI
- Xilinx

EDGE AI MARKET: RESEARCH COVERAGE
The report on the edge AI market features insights on various sections, including:
- Market Sizing and Opportunity Analysis: An in-depth analysis of the edge AI market, focusing on key market segments, including [A] type of component, [B] type of device, [C] type of data, [D] type of end use and [E] geographical regions.
- Competitive Landscape: A comprehensive analysis of the companies engaged in the Edge AI market, based on several relevant parameters, such as [A] year of establishment, [B] company size, [C] location of headquarters, [D] ownership structure.
- Company Profiles: Elaborate profiles of prominent players engaged in the Edge AI market, providing details on [A] location of headquarters, [B]company size, [C] company mission, [D] company footprint, [E] management team, [F] contact details, [G] financial information, [H] operating business segments, [I] edge AI portfolio, [J] moat analysis, [K] recent developments, and an informed future outlook.
- SWOT Analysis: An insightful SWOT framework, highlighting the strengths, weaknesses, opportunities and threats in the domain. Additionally, it provides Harvey ball analysis, highlighting the relative impact of each SWOT parameter.

KEY QUESTIONS ANSWERED IN THIS REPORT
- How many companies are currently engaged in edge AI market?
- Which are the leading companies in this market?
- What factors are likely to influence the evolution of this market?
- What is the current and future market size?
- What is the CAGR of this market?
- How is the current and future market opportunity likely to be distributed across key market segments?

REASONS TO BUY THIS REPORT
- The report provides a comprehensive market analysis, offering detailed revenue projections of the overall market and its specific sub-segments. This information is valuable to both established market leaders and emerging entrants.
- Stakeholders can leverage the report to gain a deeper understanding of the competitive dynamics within the market. By analyzing the competitive landscape, businesses can make informed decisions to optimize their market positioning and develop effective go-to-market strategies.
- The report offers stakeholders a comprehensive overview of the market, including key drivers, barriers, opportunities, and challenges. This information empowers stakeholders to stay abreast of market trends and make data-driven decisions to capitalize on growth prospects.

ADDITIONAL BENEFITS
- Complimentary Excel Data Packs for all Analytical Modules in the Report
- 10% Free Content Customization
- Detailed Report Walkthrough Session with Research Team
- Free Updated report if the report is 6-12 months old or older

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1. PREFACE
1.1. Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines

2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Database Building
2.3.1. Data Collection
2.3.2. Data Validation
2.3.3. Data Analysis

2.4. Project Methodology
2.4.1. Secondary Research
2.4.1.1. Annual Reports
2.4.1.2. Academic Research Papers
2.4.1.3. Company Websites
2.4.1.4. Investor Presentations
2.4.1.5. Regulatory Filings
2.4.1.6. White Papers
2.4.1.7. Industry Publications
2.4.1.8. Conferences and Seminars
2.4.1.9. Government Portals
2.4.1.10. Media and Press Releases
2.4.1.11. Newsletters
2.4.1.12. Industry Databases
2.4.1.13. Roots Proprietary Databases
2.4.1.14. Paid Databases and Sources
2.4.1.15. Social Media Portals
2.4.1.16. Other Secondary Sources
2.4.2. Primary Research
2.4.2.1. Introduction
2.4.2.2. Types
2.4.2.2.1. Qualitative
2.4.2.2.2. Quantitative
2.4.2.3. Advantages
2.4.2.4. Techniques
2.4.2.4.1. Interviews
2.4.2.4.2. Surveys
2.4.2.4.3. Focus Groups
2.4.2.4.4. Observational Research
2.4.2.4.5. Social Media Interactions
2.4.2.5. Stakeholders
2.4.2.5.1. Company Executives (CXOs)
2.4.2.5.2. Board of Directors
2.4.2.5.3. Company Presidents and Vice Presidents
2.4.2.5.4. Key Opinion Leaders
2.4.2.5.5. Research and Development Heads
2.4.2.5.6. Technical Experts
2.4.2.5.7. Subject Matter Experts
2.4.2.5.8. Scientists
2.4.2.5.9. Doctors and Other Healthcare Providers
2.4.2.6. Ethics and Integrity
2.4.2.6.1. Research Ethics
2.4.2.6.2. Data Integrity

2.4.3. Analytical Tools and Databases

3. ECONOMIC AND OTHER PROJECT SPECIFIC CONSIDERATIONS
3.1. Forecast Methodology
3.1.1. Top-Down Approach
3.1.2. Bottom-Up Approach
3.1.3. Hybrid Approach
3.2. Market Assessment Framework
3.2.1. Total Addressable Market (TAM)
3.2.2. Serviceable Addressable Market (SAM)
3.2.3. Serviceable Obtainable Market (SOM)
3.2.4. Currently Acquired Market (CAM)
3.3. Forecasting Tools and Techniques
3.3.1. Qualitative Forecasting
3.3.2. Correlation
3.3.3. Regression
3.3.4. Time Series Analysis
3.3.5. Extrapolation
3.3.6. Convergence
3.3.7. Forecast Error Analysis
3.3.8. Data Visualization
3.3.9. Scenario Planning
3.3.10. Sensitivity Analysis
3.4. Key Considerations
3.4.1. Demographics
3.4.2. Market Access
3.4.3. Reimbursement Scenarios
3.4.4. Industry Consolidation
3.5. Robust Quality Control
3.6. Key Market Segmentations
3.7. Limitations

4. MACRO-ECONOMIC INDICATORS
4.1. Chapter Overview
4.2. Market Dynamics
4.2.1. Time Period
4.2.1.1. Historical Trends
4.2.1.2. Current and Forecasted Estimates
4.2.2. Currency Coverage
4.2.2.1. Overview of Major Currencies Affecting the Market
4.2.2.2. Impact of Currency Fluctuations on the Industry
4.2.3. Foreign Exchange Impact
4.2.3.1. Evaluation of Foreign Exchange Rates and Their Impact on Market
4.2.3.2. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
4.2.4. Recession
4.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
4.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
4.2.5. Inflation
4.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
4.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4.2.6. Interest Rates
4.2.6.1. Overview of Interest Rates and Their Impact on the Market
4.2.6.2. Strategies for Managing Interest Rate Risk
4.2.7. Commodity Flow Analysis
4.2.7.1. Type of Commodity
4.2.7.2. Origins and Destinations
4.2.7.3. Values and Weights
4.2.7.4. Modes of Transportation
4.2.8. Global Trade Dynamics
4.2.8.1. Import Scenario
4.2.8.2. Export Scenario
4.2.9. War Impact Analysis
4.2.9.1. Russian-Ukraine War
4.2.9.2. Israel-Hamas War
4.2.10. COVID Impact / Related Factors
4.2.10.1. Global Economic Impact
4.2.10.2. Industry-specific Impact
4.2.10.3. Government Response and Stimulus Measures
4.2.10.4. Future Outlook and Adaptation Strategies
4.2.11. Other Indicators
4.2.11.1. Fiscal Policy
4.2.11.2. Consumer Spending
4.2.11.3. Gross Domestic Product (GDP)
4.2.11.4. Employment
4.2.11.5. Taxes
4.2.11.6. R&D Innovation
4.2.11.7. Stock Market Performance
4.2.11.8. Supply Chain
4.2.11.9. Cross-Border Dynamics

5. EXECUTIVE SUMMARY

6. INTRODUCTION
6.1. Chapter Overview
6.2. Overview of Edge AI Market
6.2.1. Type of Component
6.2.2. Type of Device
6.2.3. Type of Data
6.2.4. Type of End User

6.3. Future Perspective

7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1. Chapter Overview
7.2. Edge AI: Overall Market Landscape
7.2.1. Analysis by Year of Establishment
7.2.2. Analysis by Company Size
7.2.3. Analysis by Location of Headquarters
7.2.4. Analysis by Ownership Structure

8. COMPANY PROFILES
8.1. Chapter Overview
8.2. Alphabet*
8.2.1. Company Overview
8.2.2. Company Mission
8.2.3. Company Footprint
8.2.4. Management Team
8.2.5. Contact Details
8.2.6. Financial Performance
8.2.7. Operating Business Segments
8.2.8. Service / Product Portfolio (project specific)
8.2.9. MOAT Analysis
8.2.10. Recent Developments and Future Outlook

* similar detail is presented for other below mentioned companies based on information in the public domain

8.3. Amazon Web Service
8.4. Apple
8.5. Arm Holding
8.6. Cisco
8.7. Dell Technological
8.8. Edge Impulse
8.9. Google
8.10. Gorilla Technology
8.11. Graphcore
8.12. Horizon Robotics
8.13. Huawei Technologies
8.14. IBM
8.15. Imagination Technologies
8.16. Intel
8.17. Microsoft
8.18. NVIDIA
8.19. Oracle
8.20. Qualcomm
8.21. Samsung
8.22. Siemens
8.23. Synaptics
8.24. Texas Instruments
8.25. Xilinx

9. VALUE CHAIN ANALYSIS

10. SWOT ANALYSIS

11. GLOBAL EDGE AI MARKET
11.1. Chapter Overview
11.2. Key Assumptions and Methodology
11.3. Trends Disruption Impacting Market
11.4. Global Edge AI Market, Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
11.5. Multivariate Scenario Analysis
11.5.1. Conservative Scenario
11.5.2. Optimistic Scenario
11.6. Key Market Segmentations

12. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF COMPONENT
12.1. Chapter Overview
12.2. Key Assumptions and Methodology
12.3. Revenue Shift Analysis
12.4. Market Movement Analysis
12.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
12.6. Edge AI Market for Hardware: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.7. Edge AI Market for Software: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.8. Edge AI Market for Services: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.9. Data Triangulation and Validation

13. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF DEVICE
13.1. Chapter Overview
132. Key Assumptions and Methodology
13.3. Revenue Shift Analysis
13.4. Market Movement Analysis
13.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
13.6. Edge AI Market for Edge Servers: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.7. Edge AI Market for Edge Gateways: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.8. Edge AI Market for Edge Devices: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.9. Data Triangulation and Validation

14. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF DATA
14.1. Chapter Overview
14.2. Key Assumptions and Methodology
14.3. Revenue Shift Analysis
14.4. Market Movement Analysis
14.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
14.6. Edge AI Market for Structured Data: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
14.7. Edge AI Market for Unstructured Data: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
14.8. Data Triangulation and Validation

15. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF END USER
15.1. Chapter Overview
15.2. Key Assumptions and Methodology
15.3. Revenue Shift Analysis
15.4. Market Movement Analysis
15.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
15.6. Edge AI Market for Automotive & Transportation: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7. Edge AI Market for Energy & Utilities: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.8. Edge AI Market for Manufacturing: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.9. Edge AI Market for Retail: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.10. Edge AI Market for Others: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.11. Data Triangulation and Validation

16. MARKET OPPORTUNITIES FOR EDGE AI IN NORTH AMERICA
16.1. Chapter Overview
16.2. Key Assumptions and Methodology
16.3. Revenue Shift Analysis
16.4. Market Movement Analysis
16.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
16.6. Edge AI Market in North America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.6.1. Edge AI Market in the US: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.6.2. Edge AI Market in Canada: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.6.3. Edge AI Market in Mexico: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.6.4. Edge AI Market in Other North American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

16.7. Data Triangulation and Validation

17. MARKET OPPORTUNITIES FOR EDGE AI D IN EUROPE
17.1. Chapter Overview
17.2. Key Assumptions and Methodology
17.3. Revenue Shift Analysis
17.4. Market Movement Analysis
17.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
17.6. Edge AI Market in Europe: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.1. Edge AI Market in Austria: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.2. Edge AI Market in Belgium: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.3. Edge AI Market in Denmark: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.4. Edge AI Market in France: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.5. Edge AI Market in Germany: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.6. Edge AI Market in Ireland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.7. Edge AI Market in Italy: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.8. Edge AI Market in Netherlands: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.9. Edge AI Market in Norway: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.10. Edge AI Market in Russia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.11. Edge AI Market in Spain: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.12. Edge AI Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.13. Edge AI Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.14. Edge AI Market in Switzerland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.15. Edge AI Market in the UK: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.16. Edge AI Marketing Other European Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

17.7. Data Triangulation and Validation

18. MARKET OPPORTUNITIES FOR EDGE AI D IN ASIA
18.1. Chapter Overview
18.2. Key Assumptions and Methodology
18.3. Revenue Shift Analysis
18.4. Market Movement Analysis
18.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
18.6. Edge AI Market in Asia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.1. Edge AI Market in China: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.2. Edge AI Market in India: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.3. Edge AI Market in Japan: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.4. Edge AI Market in Singapore: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.5. Edge AI Market in South Korea: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.6. Edge AI Market in Other Asian Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

18.7. Data Triangulation and Validation

19. MARKET OPPORTUNITIES FOR EDGE AI IN MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA (MENA)
19.1. Chapter Overview
19.2. Key Assumptions and Methodology
19.3. Revenue Shift Analysis
19.4. Market Movement Analysis
19.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
19.6. Edge AI Market in Middle East and North Africa (MENA): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.1. Edge AI Market in Egypt: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 205)
19.6.2. Edge AI Market in Iran: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.3. Edge AI Market in Iraq: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.4. Edge AI Market in Israel: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.5. Edge AI Market in Kuwait: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.6. Edge AI Market in Saudi Arabia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.7. Edge AI Market in United Arab Emirates (UAE): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.8. Edge AI Market in Other MENA Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

19.7. Data Triangulation and Validation

20. MARKET OPPORTUNITIES FOR EDGE AI IN LATIN AMERICA
20.1. Chapter Overview
20.2. Key Assumptions and Methodology
20.3. Revenue Shift Analysis
20.4. Market Movement Analysis
20.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
20.6. Edge AI Market in Latin America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.1. Edge AI Market in Argentina: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.2. Edge AI Market in Brazil: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.3. Edge AI Market in Chile: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.4. Edge AI Market in Colombia Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.5. Edge AI Market in Venezuela: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.6. Edge AI Market in Other Latin American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

20.7. Data Triangulation and Validation

21. MARKET OPPORTUNITIES FOR EDGE AI IN REST OF THE WORLD
21.1. Chapter Overview
21.2. Key Assumptions and Methodology
21.3. Revenue Shift Analysis
21.4. Market Movement Analysis
21.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
21.6. Edge AI Market in Rest of the World: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.1. Edge AI Market in Australia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.2. Edge AI Market in New Zealand: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.3. Edge AI Market in Other Countries

21.7. Data Triangulation and Validation

22. TABULATED DATA
23. LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATIONS
24. CUSTOMIZATION OPPORTUNITIES
25. ROOTS SUBSCRIPTION SERVICES
26. AUTHOR DETAIL

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2035年までのエッジAI市場：コンポーネントタイプ別、デバイスタイプ別、データタイプ別、地域タイプ別分布：業界動向と世界予測

サマリー

目次

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