エッジAIプロセッサ市場の展望（2022年～2032年）
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エッジ人工知能（AI）プロセッサ市場 規模は、2032年までに95億米ドルを超えると推定される。2022年までの市場規模は29億米ドルで、予測期間（2022年～2032年）のCAGRは12.6％を示すとみられる。
エッジAIプロセッサーは、リアルタイムでデータを処理するために設計されている。スマートデバイスの自律走行、セキュリティ、その他のマルチモーダル機能を自動化または制御するデバイスに使用できる。
この能力は、これらのプロセッサがデータを処理し、リアルタイムで推論を見つける可能性があるためである。最近では、AI製品やサービスの採用が増加しているため、エッジAIプロセッサの需要が増加している。
エッジAIプロセッサーは変革の時を迎えている。消費者向け機器では、重要な収益を生み出すタイプになると予想され、2022年から2032年までのCAGRは12.4%以上で拡大すると予測されている。
エッジAIプロセッサー業界のブームは、その多くの利点によるものだ。第一に、クラウドとの間で転送されるデータは少なくなる。しかし、より多くのデータがエッジで処理される。これは待ち時間の短縮とエネルギー使用量の削減につながる。
第二に、エッジ・コンピューティングは、特に電子機器や通信分野での消費電力を下げると期待されている。他のビジネスも自動化の流れに加わり、エッジAIプロセッサーには高い成長機会がある。エッジAIプロセッサーの仲間入りをするさまざまな産業分野に注目するのも興味深い。
人々は家庭や都市をコントロールするために、より多くのスマートデバイスを使用しており、この要因は今後10年間にプラスの効果をもたらすと予想される。都市部は、機械学習、ビッグデータ、ブロックチェーンといった革新的な技術を駆使して建設されている。世界中のスマートシティでは、これらの技術がさまざまな業界でごく一般的になっているため、より頻繁に取り入れられている。
2017年から2021年にかけてのエッジAIプロセッサーの売上は、2022年から2032年の需要をどのように上回るのか？
Persistence Market Research（PMR）によると、エッジAIプロセッサ市場は2022年から2032年にかけて95億米ドルの評価額を記録すると推定されている。2032年末までのCAGR予測は12.6%である。
2017年から2021年までの過去1年間で、市場のCAGRは15.8％と推定された。市場は2022年までに29億米ドルの評価額を超えた。
エッジAIプロセッサの需要は、ヘルスケア、自動車、製造業などの多様な分野でインダストリー4.0が急速に展開されているため、急増している。自動化がこれらの分野に浸透していることから、スマートデバイスは2022年に向けて市場の売上を促進すると予測されている。
この急速な変革のもうひとつの顕著な要因は、IoT機器の導入が増加していることである。リアルタイムでの意思決定の必要性や、ビッグデータ活用によるプライバシーへの懸念も需要を後押ししている。
エッジAIは、モノのインターネット・デバイス上で直接データを処理し、待ち時間を短縮し、セキュリティを向上させる。2025年までに750億台のモノのインターネット・ベースのデバイスが登場すると予想されており、エッジAIの需要はますます高まるだろう。
自律走行車にはリアルタイムの意思決定が必要だが、クラウドベースのAIではレイテンシーのために提供できない。エッジAIはデバイス上でデータを処理することで、リアルタイムの意思決定を可能にし、様々な産業での採用を促進している。
エッジAIはクラウドベースのAIに比べてセキュリティとプライバシーを強化し、データ漏洩のリスクを低減する。この特徴は、機密データ産業での採用を促進し、エッジAIプロセッサー市場の拡大にさらにつながる。
Persistence Market Research (PMR)が掲載したトップエッジAIプロセッサ市場動向
エッジAIプロセッサーは、プロセッサー集約型のAI計算をすべてデバイス上でローカルに実行できるようにする。
エッジAIプロセッサー・チップは、計算速度の向上やデータ・プライバシーの保護といったメリットをもたらしている。
エッジAIチップは、あらかじめ定義されたアルゴリズムを使って計算するため、さまざまなアプリケーションに利用することができ、デバイス自体でデータを計算するのに役立つ。
エッジAIチップの応用例としては、スマートフォンやIoT機器への統合が挙げられる。
これらのチップは、最終的に工場内の生産性を向上させるために製造業で利用できるロボットに使用することができる。
エッジAIプロセッサーは、先進運転支援システムを改善するために自動車産業で使用することもできる。
IoTコネクテッド・デバイスは、業界拡大を推進するもう一つの重要なセグメントである。
2030年までに、IoTに接続されたデバイスの数は294億台になると予測されている。
より優れた接続性を求めるIoTデバイスの需要の高まりは、エッジAIプロセッサーの需要を増加させるだろう。
エッジAIプロセッサー・プロバイダーに大きなビジネスチャンスをもたらすと予測される地域はどこか？
Persistence Market Research (PMR)は、北米の市場規模は2021年に10億米ドルと推定され、2022年には11.9億米ドルの評価額に達すると見ている。
2022年から2032年までの予測では、北米は39億米ドルになると予測されている。2017年から2021年までの過去のCAGRは約35％であった。2032年までの予測CAGRは41.4%となる見込みである。
エッジAIプロセッサーは、IoT接続機器で広く使用されている。IoTデバイス間のより良い接続性のための最近の採用は、エッジAIプロセッサの売上を向上させると予測されている。IoT接続デバイスの数は2018年に約23億台で、2025年には約54億台に拡大すると予測されている。
同地域におけるIoT接続機器の需要増は、IoT機器に広く採用されているエッジAIプロセッサの市場拡大を予測している。エッジAIプロセッサーは、クラウド設備の必要性を排除し、ミリ秒単位での迅速な意思決定を可能にする。
国別の洞察
米国でエッジAIプロセッサーの需要が拡大する理由とは？
米国のエッジAIプロセッサー市場は、2032年まで20億米ドルの絶対ドル成長で31億米ドルに拡大すると予想される。
米国市場は2017年から2021年にかけて年平均成長率14.2%で急上昇した。2022年から2032年までの年平均成長率は11.4%で拡大すると予想されている。
アメリカ合衆国は、スマートフォンなどのコンシューマー機器の世界有数の消費国であり、2020年のアメリカ合衆国におけるスマートフォンユーザーは2億9600万人に達する。2032年には3億4,760万人まで拡大すると予測されている。
エッジAIプロセッサーは、音声アシスタントなどの機能向上やユーザー固有のパーソナライゼーションを提供するためにスマートフォンに広く実装されているため、評価期間中、米国のエッジAIプロセッサー市場は拡大すると予測される。
英国がエッジAIプロセッサー・プロバイダーの重要なホットスポットになる理由とは？
イギリスのエッジAIプロセッサ市場は、2032年までに4億7800万米ドルまで上昇すると予測されている。今後10年間で3億2,070万米ドルの絶対的なドル成長が見込まれる。
イギリス市場は2017年から2021年にかけて年平均成長率14.5%で成長している。2032年末には年平均成長率11.8%で拡大すると予想されている。
イギリスはコンシューマー機器産業にとって重要な市場である。国民の約88％がスマートフォンを所有しており、同国のスマートフォン分野は重要な位置を占めている。
この数字は2022年には92%に増加し、2032年には英国で約6,200万人の成人がスマートフォンを所有するようになると予測されている。
国内におけるスマートフォンなどのコンシューマーデバイスの普及に伴い、エッジAIプロセッサ市場は評価期間中に拡大すると予測される。
中国は重要なエッジAIプロセッサーの製造ハブになるか？
中国のエッジAIプロセッサー市場は、2032年までに8億1330万米ドル規模になると予想されている。2032年まで5億8740万米ドルの絶対的なドル成長が見込まれる。
中国のエッジAIプロセッサー市場は、2017年から2021年にかけて年平均成長率17.4％で成長した。2022年から2032年までのCAGRは13.7%で拡大するとみられる。
中国は、スマートフォンなどの消費者向け機器の世界最大の製造国であり、2022年10月には約1億4,200万台のスマートフォンを生産している。
また、世界でも重要な乗用車生産国である。2021年には約210万台の自動車を生産している。エッジAIプロセッサーの採用が進むにつれ、自動車産業は迅速な意思決定で自動車を強化しつつある。
中国は自動車とスマートフォンの主要メーカーであるため、エッジAIプロセッサーのような光速プロセッサーが必要になり、中国が世界のエッジAIプロセッサーの重要なメーカーになる道が開かれる。
カテゴリー別の洞察
2032年までにどのタイプのエッジAIプロセッサーが普及するか？
CPU形態のエッジAIプロセッサは、大きな成長を目撃すると予測されている。このセグメントは、2017年から2021年にかけてCAGR15.4 %の成長を示した。2022年から2032年までのCAGRは12.5%で推移すると予測されている。
汎用性、低消費電力、AIソフトウェアとアルゴリズムの進歩が成長の主な原動力となっている。CPUは幅広いタスクを実行でき、スマートフォン、ノートパソコン、サーバーなど、さまざまな機器で一般的に使用されている。このため、CPUは特殊なハードウェアを必要としないコンピューティング・アプリケーションに理想的である。
また、消費電力が低いため、スマートデバイスでの使用に最適であり、コスト効率が高いことも成長の要因となっている。Persistence Market Research（PMR）は、CPUベースのエッジAIプロセッサ市場拡大の真の決定要因としてAIを挙げている。
AIがより複雑で高度になるにつれ、効率的に実行するには強力なプロセッサーが必要になる。CPUはこれらの複雑なアルゴリズムを実行することができ、より要求の厳しいAIワークロードを処理するために拡張することができます。
世界で最もエッジAIプロセッサーを使用しているデバイスは？
消費者向け機器は顕著な成長を目撃すると予測されている。このカテゴリーは2017年から2021年にかけてCAGR15.0%で着実な成長を示した。2022年から2032年にかけてはCAGR12.4% で成長する見込みである。
2021年には約14億台のスマートフォンが販売された。2028年末には15億台に達すると予測されている。ミレニアル世代によるより良いスマートフォンへの需要の高まりは、評価期間中にセグメントを拡大すると予測される。
スマートフォンなどの消費者向け機器の需要が高まっているのは、技術の急速な進歩に加え、スマートフォンの価格が手ごろになったためである。スマートフォンを身近なものにすると同時に、通信インフラを改善するための政府からの投資も増加している。5G技術の台頭により、スマートフォン市場は世界中で拡大している。
5Gネットワークの台頭により、スマートフォン・メーカーはエッジAIプロセッサーのスマートフォンへの搭載を進めている。彼らは消費者に音声アシスタント機能を提供することを目指している。
競争環境：
市場の大手企業は現在、新しいタイプのエッジAIプロセッサーの開発に多額の投資を行っている。各社は、チップの機能性と処理能力を向上させるための新技術やアルゴリズムの研究に共同で取り組んでいる。
例えば、こうだ、
ローム・セミコンダクターズは2022年11月、IoT機器のエッジコンピューティング向けにオンデバイス学習AIチップを開発したと発表した。超低消費電力で電子機器の故障をリアルタイムに検出できる。
2020年11月、 ヒュンダイ・モーター・グループとエヌビディア・コーポレーションは、エヌビディアのインフォテインメント・システム「Nvidia DRIVE」とAIシステムを、将来のヒュンダイ、起亜、ジェネシスの全モデルに採用する提携を発表した。
2020年1月、アップル社は米国を拠点とする新興企業Xnor.aiを買収した。Xnor.iは、スマートフォンやカメラなどのデバイス上でAIを動作させることを可能にする。この買収により、アップルが今後発売するスマートフォンにAI対応の画像認識ツールが強化されると予測されている。
エッジAIプロセッサのカテゴリー別市場展望
タイプ別
中央演算処理装置（CPU）
グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
特定用途向け集積回路（ASIC）
デバイスタイプ別：
コンシューマー機器
エンタープライズ・デバイス
最終用途産業別：
自動車・運輸
ヘルスケア
コンシューマー・エレクトロニクス
小売とEコマース
製造業
地域別
北米
ラテンアメリカ
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東・アフリカ
1.要旨
1.1.世界市場の展望
1.2.需要サイドの動向
1.3.供給サイドの動向
1.4.技術ロードマップ分析
1.5.分析と提言
2.市場概要
2.1.市場範囲／分類
2.2.市場の定義／範囲／制限
3.市場の背景
3.1.市場ダイナミクス
3.1.1.ドライバー
3.1.2.制約事項
3.1.3.機会
3.1.4.トレンド
3.2.シナリオ予想
3.2.1.楽観シナリオにおける需要
3.2.2.可能性の高いシナリオにおける需要
3.2.3.保守的シナリオにおける需要
3.3.機会マップ分析
3.4.製品ライフサイクル分析
3.5.サプライチェーン分析
3.5.1.供給側の参加者とその役割
3.5.1.1.生産者
3.5.1.2.中間レベル参加者（トレーダー／代理店／ブローカー）
3.5.1.3.卸売業者および販売業者
3.5.2.サプライチェーンのノードにおける付加価値と創出価値
3.5.3.原材料サプライヤーリスト
3.5.4.既存バイヤーと潜在的バイヤーのリスト
3.6.投資可能性マトリックス
3.7.バリューチェーン分析
3.7.1.利益率分析
3.7.2.卸売業者と販売業者
3.7.3.小売業者
3.8.PESTLE分析とポーター分析
3.9.規制の状況
3.9.1.主要地域別
3.9.2.主要国別
3.10.地域別親会社市場の展望
3.11.生産と消費の統計
3.12.輸出入統計
4.エッジAIプロセッサーの世界市場分析2017～2021年、予測2022～2032年
4.1.2017年から2021年までの過去の市場規模金額（10億米ドル）と数量（台数）分析
4.2.2022年から2032年までの市場規模（億米ドル）と数量（台数）の現状と将来予測
4.2.1.前年比成長トレンド分析
4.2.2.絶対価格機会分析
5.エッジAIプロセッサの世界市場：タイプ別2017～2021年分析と2022～2032年予測
5.1.はじめに／主な調査結果
5.2.2017年から2021年までのタイプ別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）分析
5.3.2022年から2032年までのタイプ別市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）分析と将来予測
5.3.1.中央処理の金額(億米ドル)と数量(ユニット) – CPU
5.3.2.グラフィックス・プロセッシングの金額(億米ドル)と数量(ユニット) – GPU
5.3.3.特定用途向け集積回路 – ASIC
5.4.タイプ別前年比成長トレンド分析（2017～2021年
5.5.タイプ別絶対価格機会分析、2022～2032年
6.エッジAIプロセッサの世界市場分析2017～2021年、予測2022～2032年、デバイスタイプ別
6.1.はじめに／主な調査結果
6.2.2017年から2021年までのデバイスタイプ別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）分析
6.3.2022年から2032年までのデバイスタイプ別市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）分析と将来予測
6.3.1.コンシューマー機器
6.3.2.エンタープライズ・デバイス
6.4.デバイスタイプ別前年比成長トレンド分析（2017～2021年
6.5.デバイスタイプ別絶対価格機会分析、2022～2032年
7.エッジAIプロセッサの世界市場分析（2017～2021年）と予測（2022～2032年）：用途別
7.1.はじめに／主な調査結果
7.2.2017年から2021年までのエンドユーザー別市場規模（億米ドル）と数量（台数）の過去分析
7.3.2022年から2032年までのエンドユーザー別市場規模（億米ドル）・数量（台数）の現状と将来分析・予測
7.3.1.自動車・運輸
7.3.2.ヘルスケア
7.3.3.コンシューマー・エレクトロニクス
7.3.4.小売とEコマース
7.3.5.製造
7.3.6.その他
7.4.エンドユーザー別前年比成長トレンド分析（2017～2021年
7.5.最終用途別絶対価格機会分析、2022～2032年
8.エッジAIプロセッサの世界市場分析2017～2021年、地域別2022～2032年予測
8.1.はじめに
8.2.2017年から2021年までの地域別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）分析
8.3.2022年から2032年までの現在の地域別市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）分析と予測
8.3.1.北米
8.3.2.ラテンアメリカ
8.3.3.ヨーロッパ
8.3.4.アジア太平洋
8.3.5.中東・アフリカ
8.4.地域別市場魅力度分析
9.北米エッジAIプロセッサ市場分析 2017～2021年および予測 2022～2032年：国別
9.1.2017年から2021年までの市場分類別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）動向分析
9.2.市場分類別市場規模（億米ドル）・数量（台）予測、2022～2032年
9.2.1.国別
9.2.1.1.米国
9.2.1.2.カナダ
9.2.2.タイプ別
9.2.3.デバイスタイプ別
9.2.4.用途別
9.3.市場魅力度分析
9.3.1.国別
9.3.2.タイプ別
9.3.3.デバイスタイプ別
9.3.4.用途別
9.4.要点
10.ラテンアメリカのエッジAIプロセッサ市場分析 2017～2021年および予測 2022～2032年：国別
10.1.2017年から2021年までの市場分類別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）動向分析
10.2.市場分類別市場規模（億米ドル）・数量（台）予測、2022～2032年
10.2.1.国別
10.2.1.1.ブラジル
10.2.1.2.メキシコ
10.2.1.3.その他のラテンアメリカ
10.2.2.タイプ別
10.2.3.デバイスタイプ別
10.2.4.用途別
10.3.市場魅力度分析
10.3.1.国別
10.3.2.タイプ別
10.3.3.デバイスタイプ別
10.3.4.用途別
10.4.キーポイント
11.欧州エッジAIプロセッサ市場分析2017～2021年、国別2022～2032年予測
11.1.2017年から2021年までの市場分類別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台数）動向分析
11.2.市場分類別市場規模（億米ドル）・数量（台）予測、2022～2032年
11.2.1.国別
11.2.1.1.ドイツ
11.2.1.2.イギリス
11.2.1.3.フランス
11.2.1.4.スペイン
11.2.1.5.イタリア
11.2.1.6.その他のヨーロッパ
11.2.2.タイプ別
11.2.3.デバイスタイプ別
11.2.4.用途別
11.3.市場魅力度分析
11.3.1.国別
11.3.2.タイプ別
11.3.3.デバイスタイプ別
11.3.4.用途別
11.4.主要項目
12.アジア太平洋地域のエッジAIプロセッサ市場分析 2017～2021年および予測 2022～2032年：国別
12.1.2017年から2021年までの市場分類別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（台）動向分析
12.2.市場分類別市場規模（億米ドル）・数量（台）予測、2022～2032年
12.2.1.国別
12.2.1.1. 中国
12.2.1.2. 日本
12.2.1.3. 韓国
12.2.1.4. シンガポール
12.2.1.5. タイ
12.2.1.6. インドネシア
12.2.1.7. オーストラリア
12.2.1.8. ニュージーランド
12.2.1.9. その他のアジア太平洋地域
12.2.2. タイプ別
12.2.3. デバイスタイプ別
12.2.4.用途別
12.3 市場魅力度分析
12.3.1. 国別
12.3.2. タイプ別
12.3.3. デバイスタイプ別
12.3.4. 用途別
12.4 重要なポイント
13.MEAエッジAIプロセッサ市場：2017～2021年分析と2022～2032年予測（国別
13.1 2017年から2021年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）と数量（台数）動向分析
13.2 2022年から2032年までの市場分類別市場規模（億米ドル）・数量（台）予測
13.2.1.国別
13.2.1.1. GCC諸国
13.2.1.2. 南アフリカ
13.2.1.3. イスラエル
13.2.1.4. その他の中東・アフリカ地域
13.2.2. タイプ別
13.2.3. デバイスタイプ別
13.2.4.用途別
13.3 市場魅力度分析
13.3.1. 国別
13.3.2. タイプ別
13.3.3. デバイスタイプ別
13.3.4. 用途別
13.4 重要なポイント
14.主要国のエッジAIプロセッサ市場分析
14.1. 米国
14.1.1. 価格分析
14.1.2. 市場シェア分析（2021年
14.1.2.1.タイプ別
14.1.2.2. デバイスタイプ別
14.1.2.3. 用途別
14.2. カナダ
14.2.1.価格分析
14.2.2. 市場シェア分析（2021年
14.2.2.1.タイプ別
14.2.2.2. デバイスタイプ別
14.2.2.3. 用途別
14.3. ブラジル
14.3.1. 価格分析
14.3.2. 市場シェア分析（2021年
14.3.2.1.タイプ別
14.3.2.2. デバイスタイプ別
14.3.2.3. 用途別
14.4. メキシコ
14.4.1. 価格分析
14.4.2.市場シェア分析（2021年
14.4.2.1.タイプ別
14.4.2.2. デバイスタイプ別
14.4.2.3. 用途別
14.5.ドイツ
14.5.1. 価格分析
14.5.2. 市場シェア分析（2021年
14.5.2.1.タイプ別
14.5.2.2. デバイスタイプ別
14.5.2.3. 用途別
14.6.イギリス
14.6.1. 価格分析
14.6.2. 市場シェア分析（2021年
14.6.2.1.タイプ別
14.6.2.2. デバイスタイプ別
14.6.2.3. 用途別
14.7. フランス
14.7.1. 価格分析
14.7.2. 市場シェア分析（2021年
14.7.2.1.タイプ別
14.7.2.2. デバイスタイプ別
14.7.2.3. 用途別
14.8. スペイン
14.8.1. 価格分析
14.8.2. 市場シェア分析（2021年
14.8.2.1.タイプ別
14.8.2.2. デバイスタイプ別
14.8.2.3. 用途別
14.9. イタリア
14.9.1 価格分析
14.9.2. 市場シェア分析（2021年
14.9.2.1.タイプ別
14.9.2.2. デバイスタイプ別
14.9.2.3. 用途別
14.10.中国
14.10.1. 価格分析
14.10.2. 市場シェア分析（2021年
14.10.2.1.タイプ別
14.10.2.2. デバイスタイプ別
14.10.2.3. 用途別
14.11. 日本
14.11.1 価格分析
14.11.2. 市場シェア分析（2021年
14.11.2.1.タイプ別
14.11.2.2. デバイスタイプ別
14.11.2.3. 用途別
14.12.韓国
14.12.1 価格分析
14.12.2. 市場シェア分析（2021年
14.12.2.1.タイプ別
14.12.2.2. デバイスタイプ別
14.12.2.3. 用途別
14.13.シンガポール
14.13.1. 価格分析
14.13.2. 市場シェア分析（2021年
14.13.2.1.タイプ別
14.13.2.2. デバイスタイプ別
14.13.2.3. 用途別
14.14.タイ
14.14.1 価格分析
14.14.2. 市場シェア分析（2021年
14.14.2.1.タイプ別
14.14.2.2. デバイスタイプ別
14.14.2.3. 用途別
14.15.インドネシア
14.15.1. 価格分析
14.15.2. 市場シェア分析（2021年
14.15.2.1.タイプ別
14.15.2.2. デバイスタイプ別
14.15.2.3. 用途別
14.16.オーストラリア
14.16.1. 価格分析
14.16.2. 市場シェア分析（2021年
14.16.2.1.タイプ別
14.16.2.2. デバイスタイプ別
14.16.2.3. 用途別
14.17.ニュージーランド
14.17.1. 価格分析
14.17.2. 市場シェア分析（2021年
14.17.2.1.タイプ別
14.17.2.2. デバイスタイプ別
14.17.2.3. 用途別
14.18. GCC諸国
14.18.1. 価格分析
14.18.2. 市場シェア分析（2021年
14.18.2.1.タイプ別
14.18.2.2. デバイスタイプ別
14.18.2.3. 用途別
14.19. 南アフリカ
14.19.1 価格分析
14.19.2. 市場シェア分析（2021年
14.19.2.1.タイプ別
14.19.2.2. デバイスタイプ別
14.19.2.3. 用途別
14.20.イスラエル
14.20.1. 価格分析
14.20.2. 市場シェア分析（2021年
14.20.2.1.タイプ別
14.20.2.2. デバイスタイプ別
14.20.2.3. 用途別
15.市場構造分析
15.1 コンペティション・ダッシュボード
15.2 コンペティションのベンチマーキング
15.3 トッププレーヤーの市場シェア分析
15.3.1. 地域別
15.3.2. タイプ別
15.3.3. デバイスタイプ別
15.3.4. 用途別
16.競合分析
16.1. コンペティションのディープ・ダイブ
16.1.1.クアルコム・テクノロジーズ社
16.1.1.1 概要
16.1.1.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.1.4. セールス・フットプリント
16.1.1.5. 戦略の概要
16.1.1.5.1. マーケティング戦略
16.1.1.5.2. 製品戦略
16.1.1.5.3 チャネル戦略
16.1.2.神話
16.1.2.1.概要
16.1.2.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.2.4.セールスフットプリント
16.1.2.5. 戦略の概要
16.1.2.5.1. マーケティング戦略
16.1.2.5.2. 製品戦略
16.1.2.5.3. チャンネル戦略
16.1.3.アーム・リミテッド
16.1.3.1 概要
16.1.3.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.3.4. セールス・フットプリント
16.1.3.5. 戦略の概要
16.1.3.5.1. マーケティング戦略
16.1.3.5.2. 製品戦略
16.1.3.5.3 チャネル戦略
16.1.4.ハイシリコン・テクノロジーズ株式会社
16.1.4.1 概要
16.1.4.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.4.4. セールス・フットプリント
16.1.4.5. 戦略の概要
16.1.4.5.1. マーケティング戦略
16.1.4.5.2. 製品戦略
16.1.4.5.3 チャネル戦略
16.1.5.インテル コーポレーション
16.1.5.1 概要
16.1.5.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.5.4. セールス・フットプリント
16.1.5.5. 戦略の概要
16.1.5.5.1. マーケティング戦略
16.1.5.5.2. 製品戦略
16.1.5.5.3 チャネル戦略
16.1.6.アドバンスト・マイクロ・デバイス社
16.1.6.1 概要
16.1.6.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.6.4. セールス・フットプリント
16.1.6.5. 戦略の概要
16.1.6.5.1. マーケティング戦略
16.1.6.5.2. 製品戦略
16.1.6.5.3 チャンネル戦略
16.1.7.アルファベット・インク
16.1.7.1 概要
16.1.7.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.7.4. セールス・フットプリント
16.1.7.5 戦略の概要
16.1.7.5.1. マーケティング戦略
16.1.7.5.2. 製品戦略
16.1.7.5.3 チャンネル戦略
16.1.8.アップル社
16.1.8.1 概要
16.1.8.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.8.4. セールス・フットプリント
16.1.8.5. 戦略の概要
16.1.8.5.1. マーケティング戦略
16.1.8.5.2. 製品戦略
16.1.8.5.3 チャンネル戦略
16.1.9.サムスン電子
16.1.9.1.概要
16.1.9.2.製品ポートフォリオ
16.1.9.3.市場セグメント別収益性
16.1.9.4.セールスフットプリント
16.1.9.5.戦略の概要
16.1.9.5.1.マーケティング戦略
16.1.9.5.2.製品戦略
16.1.9.5.3.チャンネル戦略
16.1.10.エヌビディアコーポレーション
16.1.10.1.概要
16.1.10.2.製品ポートフォリオ
16.1.10.3.市場セグメント別収益性
16.1.10.4.セールスフットプリント
16.1.10.5.戦略の概要
16.1.10.5.1.マーケティング戦略
16.1.10.5.2.製品戦略
16.1.10.5.3.チャンネル戦略
17.前提条件と略語
18.研究方法
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