世界のエッジコンピューター市場（2025 – 2030）：コンポーネント別、エッジソフトウェア別、エッジ用途別分析レポート

2025年8月4日 marketing エッジコンピューター

市場概要

世界のエッジコンピューター市場規模は、2025年に1,684億米ドルと推定され、2025年から2030年までの年平均成長率は8.1%で、2030年には2,490億6,000万米ドルに達すると予測されています。エッジコンピューター市場は、技術、運用、規制の動向によって急速な成長を遂げています。低レイテンシ要件やIoT導入の増加といった従来の要因に加え、あまり議論されていないものの、重要な推進要因もいくつかあり、状況は一変しています。AIと高度なアナリティクスの民主化により、エッジでのリアルタイムの意思決定が可能になり、集中型クラウドインフラへの依存度が低下しています。同様に、ドローン、産業オートメーション、インテリジェント・インフラストラクチャなど、自動車以外の自律システムやロボティクスの台頭は、ローカライズされた処理に対する需要を生み出しています。持続可能性の目標とエネルギー効率の義務化により、企業は消費電力を最適化するエッジソリューションの導入を迫られています。さらに、オペレーショナル・テクノロジー（OT）とITの融合により、産業プロセスが合理化され、セキュリティ体制が強化されます。最後に、特に金融、医療、公共サービスにおける規制コンプライアンスとデータ主権への懸念が、機密データをより発生源に近い場所で処理するよう企業に迫っています。こうした多次元的な要因が、エッジコンピューターの持続的な勢いを後押ししています。

ジェネレーティブAIは、インテリジェンスと創造性をデータソースに近づけることで、エッジコンピューターの展望を再定義します。待ち時間の短縮、帯域幅の最適化、オフラインの信頼性といった従来のエッジの利点に加え、AIの統合により、デバイスレベルでのリアルタイムの意思決定、自動化、セキュリティ強化が可能になります。Gen AIは、デバイス上でのコンテンツ生成、パーソナライゼーション、適応的なヒューマン・マシン・インタラクションをサポートすることで、これをさらに進化させます。データ合成、自己修復システム、小型化モデルなどのエッジネイティブ機能により、クラウドベースの推論に依存することなく、ロバストでコンテキストを認識したオペレーションが可能になります。この進化は、規制遵守、データ主権、低レイテンシ要件が重要な製造、自動車、小売、ヘルスケアにおいて特に大きな影響を与えます。その結果、効率的でありながらインテリジェントで独創的な新世代のエッジ装置が誕生し、自律走行システム、スマートシティ、産業オートメーションなどのビジネスチャンスが広がります。エッジにおけるAIとGen AIを組み合わせることで、実世界の需要に動的に適応する分散型、セキュアでスケーラブルなシステムが実現します。

推進要因 IoTとエンドポイントインテリジェンスの指数関数的な拡大
ウォール・ストリート・ジャーナル紙によると、2027年までに、企業が生成するデータの約75%がエッジで作成・処理されるようになると予想されており、AI駆動型エンドポイントの展開が加速し、エッジ・コンピューティング・エコシステムにおけるリアルタイム・インテリジェンスの重要性が高まっていることが明らかになっています。このシフトは、産業、商業、消費者の各領域で数十億ものスマートな接続デバイスが急増することによってもたらされます。製造業におけるリアルタイム分析、ヘルスケアにおける患者モニタリング、小売業におけるパーソナライズされた体験など、業界特有のニーズがエッジ対応ソリューションへの需要を加速しています。IoTの導入では、低遅延のデータ処理とリアルタイムの意思決定が不可欠なエッジ・アーキテクチャへの依存度が高まっています。同時に、エッジにおけるAI/MLの台頭により、装置は予測保守、顔認識、自律的なローカルナビゲーションなどの複雑な機能を実行できるようになり、プライバシーが向上し、クラウドへの依存度が低下します。5Gネットワークの展開は、より高速で信頼性の高い接続を可能にすることで、エッジ機能をさらに増幅させます。これらのトレンドが相まって、分散型のインテリジェント・インフラストラクチャが触媒となり、俊敏性、拡張性、デジタル・トランスフォーメーションが主要セクター全体で強化されます。

制約：エッジ拡張における規制、財務、統合の課題
多くの地域、特に新興市場におけるエッジコンピューターの導入は、金融、規制、技術的な要因が複雑に絡み合って制約を受けています。主な障壁は、分散型エッジインフラ、AI対応装置、ローカライズされたデータセンターの導入に必要な初期設備投資が高額であることです。さらに、異種ハードウェア、複数のベンダー、エッジ固有のオーケストレーションにまたがる展開とライフサイクル管理の複雑さが、統合の課題を生み出しています。規制面では、エッジデータを取り巻く法的環境が進化しており、特にAI主導の意思決定、データ主権、国境を越えたデータの流れが、コンプライアンスの曖昧さをもたらしています。明確なポリシーがないため、投資やイノベーションが阻害されることも少なくありません。さらに、統一されたエッジからクラウドへのデータ継続戦略がないため、データのサイロ化、非効率性、ワークロードの分散不足が生じます。これらの課題が相まって、エッジの大規模な導入が妨げられ、特にリソースが制約され、ポリシーが断片化された環境では、エッジの完全な価値の実現が遅れます。

チャンスリモート、ミッションクリティカル、超分散エッジの展開
特に、防衛、エネルギー、鉱業、航空宇宙、リモートヘルスケアなど、レイテンシ、自律性、回復力が不可欠な業種において、リモートおよびミッションクリティカルなエッジの展開は、高い価値を持つ成長機会です。地理的に孤立した環境やインフラが不十分な環境では、エッジノードは自律的に動作し、クラウドへの継続的なアクセスに依存することなく、リアルタイムの処理、分析、意思決定を実行する必要があります。このような展開では、堅牢なハードウェア、エッジネイティブなサイバーセキュリティ、データ主権コンプライアンスツールを備えたフルスタックのエッジソリューションが必要となり、継続的な運用と脅威の防御が求められます。ベンダーは、企業の所有権の複雑さを軽減するEaaS（Edge-as-a-Service）やマネージド・エッジ・プラットフォームを提供することで、これをますます活用しています。さらに、これらの超分散システムを効率的に管理するために、専用のオーケストレーション・ツールやAIOpsプラットフォームが開発されています。また、エッジネイティブなジェネレーティブAIツールの台頭により、制約条件下でのデバイス上でのモデル最適化とコンテンツ生成が可能になります。遠隔地やリスクの高い地域での運用の自律性を追求する組織にとって、こうした高度で管理されたインテリジェントなエッジの導入は、イノベーションとベンダー差別化のための魅力的な手段となります。

課題：複数の分野にまたがる専門人材の不足と確保の課題
エッジコンピューターアーキテクチャの複雑化により、スキルギャップの拡大と運用専門知識の不足という重大な課題が浮き彫りになっています。最近の調査では、エッジAIを導入する企業の3分の1以上が、人材不足を主な障害として挙げています。同時に、多くの企業が現在のツールに不満を抱いており、カスタマイズされたソリューションと実践的なトレーニングへの需要が浮き彫りになっています。このような専門知識の不足は、運用のサイロ化、長い導入サイクル、セキュリティの脆弱性、コストのかかるサードパーティ・インテグレーターへの依存の増大を招きます。強固なスキルアッププログラムと、IT部門、運用技術チーム、および学術パートナー間の部門横断的なコラボレーションがなければ、企業はエッジ環境の複雑な要求を克服するのに苦労し、最終的にスケーラビリティ、イノベーション、および長期的なビジネスの成功に影響を与える可能性が高くなります。

しかし、現在の人材プールでは、こうした多面的な要求に対応するには不十分です。5G、人工知能（AI）/機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）などの技術がエッジで急速に融合することで、エッジネイティブなアプリケーションを管理するためのドメイン固有のエンジニアリング専門知識と運用能力が求められます。従来のITチームは、一般的に中央集中型のクラウドやオンプレミスのインフラストラクチャで訓練を受けていますが、高度に分散し、リソースに制約のあるエッジノード全体でワークロードをオーケストレーションした経験がないことがよくあります。このスキルのミスマッチは、運用の非効率性を生み、導入サイクルを長引かせ、設定ミスやセキュリティ脆弱性のリスクを高めます。さらに、エッジコンピューター技術に関する標準化されたトレーニングプログラムや業界認定がないことが問題を深刻化させ、企業は限られたニッチな専門家やコストのかかるサードパーティのインテグレーターに依存せざるを得なくなります。この制約は、拡張性を妨げ、イノベーションを阻害し、総所有コストを増加させます。このギャップを埋めるために、企業はスキルアッププログラムに投資し、学術機関やトレーニング機関とのパートナーシップを促進し、ローコードプラットフォームやインテリジェントな自動化ツールを採用して、エッジスタックの各運用層における深い技術的専門知識への依存を軽減する必要があります。

主要企業・市場シェア

エッジコンピューター市場のエコシステムには、ハードウェア、ソフトウェア、接続性、統合の各分野の主要企業が含まれます。デル、インテル、シスコ、エヌビディアなどのハードウェアベンダーは、エッジサーバーとAIチップを供給しています。AWS、Microsoft、Google、VMwareなどのソフトウェア／プラットフォーム・プロバイダは、オーケストレーション、アナリティクス、ハイブリッド・クラウド・ツールを提供。ベライゾン、AT&T、チャイナ・モバイルなどのネットワーク・プロバイダーは、低遅延の5GおよびIoT接続を提供。キャップジェミニ、ウィプロ、TCSなどのシステムインテグレーターは、導入、カスタマイズ、相互運用性を確保します。このエコシステムは、エッジでのコンピュート、コネクティビティ、インテリジェンスを組み合わせることで、製造、通信、メディア、ヘルスケア・アプリケーション向けのリアルタイム分散処理を可能にします。

エッジハードウェア別では、エッジサーバーが予測期間中に最大の市場シェアを占める見込み
エッジサーバーは、リアルタイム処理、ローカライズされた分析、高性能ワークロードを可能にする上で重要な役割を果たすことから、予測期間中、エッジコンピューターの展開において最大の市場シェアを占めると予想されます。堅牢なサーバー、ハイパーコンバージドエッジノード、分散化された低レイテンシ環境向けに設計されたマイクロデータセンター向けサーバーの人気が高まっています。例えば、HPEの2025年6月発表のProLiant Gen12エッジサーバーは、産業用AIワークロード向けに強化されたコンピュートとメモリー密度を特徴としており、シスコの2025年6月発表のエンタープライズエッジサーバーは、AI/MLアクセラレーションとゼロタッチプロビジョニングのサポートを統合しています。従来のクラウドデータセンターハードウェアとは異なり、これらのサーバーは過酷な環境、限られた物理的フットプリント、さまざまな業種にまたがる業種固有の要件に最適化されています。革新的な技術には、エッジ筐体での液冷のサポート、リアルタイム推論のための統合GPU、柔軟な拡張と保守性を可能にするモジュール式サーバー・アーキテクチャなどがあります。これらの進化により、エッジでの低消費電力、迅速な導入、アプリケーション性能の向上が可能になります。さらに、新しいサーバー管理プラットフォームは、AIを活用してハードウェア障害を予測し、リアルタイムの遠隔測定に基づいてパフォーマンスを最適化します。5GとAIの統合の拡大に伴い、弾力性があり、インテリジェントで管理しやすいエッジインフラに対する需要はますます高まると予想されます。運用の複雑さを軽減するため、ベンダーはエネルギー効率の高いハードウェア、シームレスなオーケストレーション、ライフサイクルの自動化を優先する必要があります。競争の激しいエッジエコシステムで差別化を図るには、通信事業者、業界特化型ISV、サービスベースのデリバリーモデルとの戦略的提携が不可欠です。サーバ・プロバイダは、遅延、帯域幅、信頼性といった顧客のペインポイントに焦点を当てることで、分散コンピューティング・アーキテクチャへの加速する企業シフトを活用することができます。

予測期間中に最も高い成長率を占める没入型・インタラクティブ体験アプリケーション
ARおよびVRレンダリング、デジタルツインコラボレーション、ハプティックフィードバックシステムを含む没入型およびインタラクティブ体験は、予測期間中に最も速い成長率を占めると予想されます。これらの高度なユースケースでは、シームレスなユーザーエンゲージメントに不可欠なリアルタイム応答性と超低遅延を実現するために、ローカライズされた高性能データ処理が求められます。市場の進化に伴い、エッジ・コンピューティングは業界全体の次世代エクスペリエンスを実現するものとして浮上しています。エッジノードをエンドユーザーの近くに配備することで、企業はトレーニング、リテールエンゲージメント、リモートアシスタンスなどのアプリケーションで高忠実度のARおよびVRレンダリングをサポートし、集中型クラウドへの依存を減らし、遅延を軽減することができます。エッジリソースによって実現される製造業におけるデジタルツインコラボレーションは、物理的な資産に関するリアルタイムの可視化と即時のフィードバックを可能にします。ヘルスケアにおける触覚フィードバックシステムは、遠隔医療やリハビリに不可欠な即時の感覚応答を提供するために、エッジ処理に依存しています。これらのトレンドは、ベンダーやソリューション・プロバイダーが、エッジでの集中的なグラフィックス、安全なデータフロー、自動オーケストレーションを管理できる統合プラットフォームを早急に必要としていることを意味します。相互運用性と業界に特化したソリューションを優先することで、プロバイダーは急成長を遂げ、インタラクティブなデジタル体験の未来を形作ることができます。

エッジコンピューター市場では、急速なデジタル変革、5Gインフラの拡大、主要国の政府による強力な支援を反映して、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGRを維持する見込みです。中国、日本、インド、オーストラリア、シンガポールなどの国々は、革新的な都市構想や次世代デジタルインフラに積極的に投資しており、エッジソリューションの企業採用を大幅に加速しています。インドの「デジタル・インディア」、シンガポールの「スマート・ネーション」、中国の「新インフラ計画」などの地域技術戦略は、リアルタイムのデータ処理を可能にし、クラウド依存を低減し、地域の規制へのコンプライアンスをサポートすることで、エッジ展開の基盤を構築しています。2024年11月、トヨタはNTTと提携し、エッジコンピューターとAIに基づくモビリティAIプラットフォームを開発するため、約33億米ドルの共同投資を発表しました。この地域の成長は、ベンダーやソリューション・プロバイダーにとって、アジア太平洋地域の多様な規制や技術要件に合わせた相互運用可能なモジュール式プラットフォームやマネージド・サービスを提供する大きなチャンスです。現地でパートナーシップを構築し、業種に特化したソリューションに投資し、進化する地域標準に対応する企業は、世界で最もダイナミックなエッジコンピューター環境の1つであるアジア太平洋地域において、市場シェアを獲得し、長期的な成長を実現する上で最適な立場にあります。

2025年6月、HPEとKDDIは、2026年初頭までに大阪堺AIデータセンターを開設するための協業を発表しました。同センターは、HPEのハイブリッド冷却を備えたNVIDIA GB200 NVL72ラックスケールシステムを導入し、KDDIのWAKONXプラットフォームを介した持続可能なインフラとNVIDIAによる高速化サービスを組み合わせることで、AIアプリの開発やLLMトレーニングをサポートします。
2025年6月、VAST?Dataとシスコは提携を拡大し、VASTのAI?オペレーティングシステムをCisco?UCSサーバー、Nexusスイッチング、Hyperfabric?AIとパッケージ化し、エッジからコア、クラウドまでのデータパイプラインを統合し、企業のAIファクトリー展開を合理化し、リアルタイムでインテリジェントな意思決定をグローバルに加速する、ターンキー・ゼロトラストのインフラ青写真を提供します。
2025年5月、AWSはカンザス州レネクサにあるベライゾンの5Gネットワーク内の波長ゾーンをアクティブ化し、EC2、EBS、VPC、その他のサービスをネットワークエッジに組み込みました。この共同サイトにより、中西部の顧客はレイテンシーに敏感な金融、ヘルスケア、ゲーム、公共部門のワークロードをローカルで実行しながら、データ常駐と弾力性の要件を満たすことができます。
マイクロソフトは2025年5月、ArmadaおよびSecond Frontと提携し、Second FrontのFrontierプラットフォームをモジュール式Galleonデータセンター内のAzure Local上に展開しました。この協業により、戦術的エッジにおけるセキュアで低遅延なDevSecOpsが実現し、過酷な環境におけるセンサーフュージョン、作戦計画、リアルタイムデータアクセスが可能になります。

エッジ・コンピューティング市場は、幅広い地域で事業を展開する少数の大手企業によって支配されています。エッジ・コンピューティング市場の主なプレーヤーは以下の通り。

HPE (US)
AWS (US)
Dell Technologies (US)
Cisco (US)
Microsoft (US)
IBM (US)
Google (US)
Nvidia (US)
Intel (US)
Huawei (China)
Nokia (Finland)
VMware (US)
Fastly (US)
ADLINK (Taiwan)
Oracle (US)
Semtech (US)
Moxa (US)
Belden (US)
GE Digital (US)
DIGI International (US)
Litmus Automation (US)
Zededa (US)
ClearBlade (US)
Vapor IO (US)

【目次】

はじめに

研究方法論

要旨

プレミアムインサイト

市場概要と業界動向

5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクスの推進要因 – IoTとエンドポイントインテリジェンスの急激な拡大 – 低遅延アプリケーションに対する需要の高まり – 自律的な意思決定のためのエッジAI/MLの統合 – 政府の厳しい規制要件抑制要因 – 新興市場における経済的・政策的制約 – エッジコンピューターインフラの複雑な性質 5G ネットワークの登場による大規模な 5G ネットワーク展開の道筋の開拓 – リモートでミッションクリティカルなエッジの展開 – エッジコンピューターソリューションの分野横断的な急速な採用 – 自律走行車とコネクテッドカーインフラの出現チャレンジ – データのプライバシーとセキュリティへの懸念の増大 – スキルギャップと運用の専門知識 – 互換性や相互運用性への課題
5.3 ケーススタディ分析アカマイ、matrimony.com のウェブサイト最適化とユーザー維持率の向上を支援 ESPN、マイクロソフトの革新的テクノロジーを採用し、スポーツ制作の未来を再構築 VMware、ノーザン・ビーチ・カウンシルの地域自治体サービスの推進とデジタル化のペースメーカーを支援マセラティ msg レーシング、ヒューレット・パッカード・エンタープライズのワークフロー・イネーブルメントを自動化し、チームのパフォーマンスを最適化 99bridges、シスコの iot オペレーション・ダッシュボードで人間の習慣による環境の回復と保護を支援
5.4 エコシステム分析
5.5 サプライチェーン分析エッジコンピューター技術プロバイダーエッジコンピューターハードウェアベンダーネットワークサービスプロバイダーエンドユーザー
5.6 技術分析主要技術 – エッジAI – 仮想ネットワーク機能 – コンテンツデリバリーネットワーク – コンテナオーケストレーション – コンテナ化 – ゼロトラストセキュリティ補完的技術 – モノのインターネット（IoT） – デジタルツイン – リモートデバイス管理 – マルチアクセスエッジコンピューター – コンピュータビジョンSDK – エッジ向けサイバーセキュリティ隣接技術 – クラウドコンピューティング – ブロックチェーン – AR/VR
5.7 ポーターのファイブフォース分析新規参入の脅威代替品の脅威供給者の交渉力買い手の交渉力競争相手の強さ
5.8 価格分析主要企業の地域別平均販売価格（2025年）エッジコンピューターソリューションの指標価格分析
5.9 特許分析
5.10 規制ランドスケープ規制機関、政府機関、その他の組織規制への影響と業界標準一般データ保護規制 SEC規則17a-4 ISO/IEC 27001 システムおよび組織統制2 種類別コンプライアンス金融業界規制当局情報公開法医療保険の携行性と説明責任に関する法律規制（地域別
5.11 顧客のビジネスに影響を与える傾向と混乱
5.12 主要な利害関係者と購入基準購入プロセスにおける主要な利害関係者購入基準
5.13 主要会議とイベント（2025-2026年
5.14 貿易分析輸入シナリオ輸出シナリオ
5.15 エッジコンピューター市場におけるジェネレーティブAIの影響トップユースケースと市場潜在力主なユースケース- ケーススタディ： Google Cloudを利用したマクドナルド：ベンダーの取り組み- ADLINKテクノロジー
5.16 ビジネスモデルハードウェアベンダーのビジネスモデルソフトウェアプロバイダーのビジネスモデルサービスプロバイダーのビジネスモデル
5.17 投資状況と資金調達シナリオ
5.18 2025年アメリカ関税導入の影響主な関税率国・地域への影響 – 北米 – ヨーロッパ – アジア太平洋エンドユーザー別産業への影響 – 製造業・産業（産業用IoT） – 通信・5Gネットワーク – ヘルスケア・ライフサイエンス – 小売業 – 運輸・自動車 – エネルギー・ユーティリティ – 政府・防衛
5.19 エッジで処理されるデータの種類非構造化データ – テキスト – 画像 – 音声 – 動画 – ログ – ソーシャルメディアコンテンツ構造化データ – センサーデータ – トランザクションデータ – 表形式データ – 時間データ – 空間データ – マルチメディアデータ

エッジコンピューター市場、コンポーネント別

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6.1 導入コンポーネント：エッジコンピューター市場の促進要因
6.2 エッジコンピューターハードウェアの普及を促進する、クラウドとデータセンターへの負担を軽減するエッジハードウェアニーズエッジサーバー – 戦略的に配置されたエッジサーバーによるデータ処理とセキュリティの強化 – エッジコンピューターノード – エッジストレージ装置エッジゲートウェイ – 高度なエッジゲートウェイソリューションによる効率的で安全なデータ処理の実現 – 産業用エッジゲートウェイ – IoTエッジゲートウェイ – クラウドエッジゲートウェイエッジセンサー高度なエッジゲートウェイソリューションによるセキュアなデータ処理 – 産業用エッジゲートウェイ – IoTエッジゲートウェイ – クラウドエッジゲートウェイエッジセンサー – エッジセンサーを効率的に使用したリアルタイムデータ処理でイノベーションを促進 – 温度センサー – 湿度センサー – 圧力センサー – モーションセンサーエッジ装置 – エッジ装置の可能性を引き出し、リアルタイムでセキュアかつ効率的なコンピューティングを実現 – 産業用PC（IPC） – シングルボードコンピュータ（SBC） – マイクロコントローラ
6.3 エッジ・ソフトウェアエッジ・コンピューティング・ソフトウェアは、リモート・エッジ環境の包括的な可視性と制御を提供データ管理 – セキュリティ、スケーラビリティ、イノベーションのための効率的なエッジ・データ管理を強化データ処理 – データ分析 – データ・ストレージ – データ・セキュリティデバイス管理 – 信頼性、パフォーマンス、運用上の洞察のためのエッジ・デバイス管理の最適化デバイスのプロビジョニング – ファームウェアとソフトウェアのアップデート – デバイスのモニタリング – デバイスのセキュリティアプリケーションの管理 – 信頼性と運用効率を高めるエッジアプリケーションの集中展開 – アプリケーションの展開 – ワークフローの自動化 – サービスのオーケストレーション – アプリケーションのセキュリティネットワークの管理 – プロアクティブかつ効率的なリソース管理によるエッジネットワークのパフォーマンスの最大化 – 接続性の管理 – パフォーマンスのモニタリング – ネットワークの最適化 – ネットワークのセキュリティ
6.4 サービスは、運用上のミスに関連するリスクを低減し、市場を活性化するために最大限の製品保証を提供することに重点を置いていますプロフェッショナルサービス – 専門的なプロフェッショナルサービスと専門知識により、エッジコンピューターを成功に導きます – コンサルティング – 導入 – サポート＆メンテナンスマネージドサービス – 包括的なマネージドサービスとサポートにより、エッジインフラの効率を高めます

エッジコンピューター市場、アプリケーション別

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7.1 導入アプリケーション：エッジコンピューター市場の促進要因
7.2 重要な産業用アプリケーションやフィールド・アプリケーションのためのオンプレミス・インテリジェンスを通じて、瞬時に自律的な意思決定を可能にするリアルタイム処理と制御産業プロセス制御自律的な作動精密農業
7.3 エッジAIと推論：応答時間を短縮し、データプライバシーを保護するために、ローカライズされたAIによる大規模な意思決定を可能にするコンピュータビジョン予知保全ローカライズされたNLP
7.4 IoT と産業オートメーション分散型 IoT と産業オートメーションシステム全体にエッジロジックを組み込むことで、オペレーショナルインテリジェンスを合理化デバイス管理とプロトコルのブリッジングロボット工学の調整資産と在庫のトラッキング
7.5 コンテンツ配信とメディアエッジベースのメディア処理と配信インフラでコンテンツの品質とリーチを強化 vcdn キャッシングダイナミックサイネージライブイベントトランスコーディング
7.6 没入型・インタラクティブ体験 AR/VR、デジタル・ツイン、ハプティクス AR/VRレンダリング、デジタル・ツイン・コラボレーションハプティクス・フィードバック・システム向けに、コンピューティングをユーザに近づけることで、リアルタイムの没入感を実現
7.7 その他のアプリケーション

エッジコンピューター市場、組織規模別

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8.1 導入組織の規模：エッジコンピューター市場の促進要因
8.2 大企業における業務効率向上のためのエッジコンピューターソリューションの採用
8.3 複雑なビジネスプロセスを解決し、コストを最適化するソリューションに対する中堅・中小企業の需要が市場を牽引

エッジコンピューター市場、展開種類別

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9.1 導入展開の種類別：エッジコンピューター市場の促進要因
9.2 クラウドエッジクラウドエッジの統合による拡張性と接続性のメリット
9.3 オンプレミスエッジ：ローカルエッジのインフラセットアップによるセキュリティと制御の最大化
9.4 デバイスエッジ：装置エッジの組み込み処理により、ソースでのリアルタイム意思決定を実現

エッジコンピューター市場、業種別

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10.1 導入の垂直方向：エッジコンピューター市場の促進要因
10.2 製造業向けエッジコンピューターは、製造業の遠隔監視を実現するコスト効率の高い方法を提供：使用例- 品質管理- プロセス最適化- 装置の遠隔監視- コンディションベースの監視- サプライチェーンの最適化
10.3 エネルギー＆ユーティリティエッジコンピューター装置は、原油の貯蔵と輸送に関連する中流部門の問題に対処するのに役立ちます：スマートグリッド – 故障検出 – 分散型エネルギー管理 – エネルギー最適化 – パイプライン最適化
10.4 包括的なエッジ・ソフトウェアと IT サービス・ソリューションをグローバルに提供するソフトウェアと IT サービス：エッジベースの DevOps と CI/CD – エッジベースのディザスタリカバリとフェイルオーバ
10.5 通信エッジコンピューターは、低遅延通信により通信事業者のネットワークリーチを拡大します：ネットワーク最適化 – モバイルエッジコンピューター（MEC） – コンテンツデリバリーネットワーク（CDN） – ネットワークスライス – エッジキャッシング
10.6 自動運転安全、コネクテッド、自動運転のためのリアルタイムインテリジェンス自動運転：ユースケース – 自動運転と先進運転支援（ADAS） – 車両間通信（V2X）とスマートモビリティ – 車載インフォテインメントとパーソナライズされた体験
10.7 メディア＆エンタテインメントエッジコンピューターは、コンテンツ作成と配信に瞬時の接続と優れたスケーラビリティを提供メディア＆エンタテインメントパーソナライズされたコンテンツ推薦 – リアルタイムのビデオストリーミング – エッジベースのゲーム – バーチャル制作 – インタラクティブなライブイベント
10.8 RETAIL & CONSUMER GOODS エッジコンピューターは、消費者の購買嗜好に関する洞察を得るための新技術を活用 RETAIL & CONSUMER GOODS: USE CASES- リアルタイムの在庫管理- パーソナライズされたマーケティング- 店内分析- スマート・チェックアウト- ダイナミック・プライシング
10.9 輸送とロジスティクスエッジコンピューターはデータ共有とレイテンシを削減し、車両やデータベースの装置やセンサーとの効果的かつ効率的な接続を促進します：使用例- 車両管理- ルートの最適化- リアルタイムの貨物モニタリング- 倉庫の自動化
10.10 ヘルスケア＆ライフサイエンス iot とスマートウェアラブルエッジデバイスがリアルタイムの重要情報を記録ヘルスケア＆ライフサイエンス：ヘルスケア＆ライフサイエンス：活用事例 – 遠隔患者モニタリング – スマート病院 – セキュアなデータ処理 – ウェアラブル健康装置 – エッジでのゲノム解析
10.11 その他の分野

…

【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：TC 5693