 | • レポートコード：QY-SR25SP0050 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、93ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：電子機器&半導体 |
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レポート概要
2024年のグローバルなメモリ内計算技術市場規模は2億6,800万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）42.7％で成長し、2031年には54億1,900万米ドルに拡大すると予測されています。
新しいコンピューティングアーキテクチャとして、ストレージとコンピューティングの統合は革命的な技術として注目されており、国内外で大きな関心を集めています。その核心は、ストレージとコンピューティングを完全に統合し、フォン・ノイマンアーキテクチャのボトルネックを効果的に克服し、ポスト・ムーア時代における先進的なパッケージング技術と新しいストレージデバイスを組み合わせることで、コンピューティングのエネルギー効率を1桁改善することです。
ストレージとコンピューティングの距離に応じて、汎用ストレージ・コンピューティング統合の技術ソリューションは3つのカテゴリーに分類されます。すなわち、Processing Near Memory（PNM）、Processing in Memory（PlM）、およびComputing in Memory（CIM）です。インメモリコンピューティングは、狭義のストレージ・コンピューティング統合を指します。
インメモリコンピューティング技術の世界的な主要企業には、Syntiant、Zhicun（Witmem）Technology、Reexen Technology、Graphcore、Mythicなどがあります。上位5社のシェアは80％を超えています。北米が最大の市場で、シェアは約50％です。製品タイプ別では、インメモリコンピューティングが最大のセグメントを占め、約88%のシェアを有しています。アプリケーション別では、低消費電力が約90%のシェアを占めています。
Processing-in-Memory（PIM）技術の市場ドライバー分析
1. 計算能力需要の爆発的成長：AIとビッグデータの基盤となる圧力
AIのトレーニングと推論の需要:
世界のAIチップ市場は2025年に1,200億ドルに達すると予測されており、そのうち75%の計算能力はデータ転送（計算自体ではなく）に消費されます。
大規模言語モデル（GPT-5など）は10兆を超えるパラメーターを有し、PIMは疎行列演算の効率を3～5倍向上させます。
データセンター電力消費の危機:
世界のデータセンターの電力消費量は総電力需要の1.5%を占め、伝統的なアーキテクチャではデータ転送の電力消費が40%を占めます。PIMはメモリ壁効果を軽減することで、電力消費を50%以上削減できます。
2. ムーアの法則の減速: アーキテクチャ革新の不可避な選択
プロセスボトルネック:
3nm以下の先進プロセスコストが急上昇し、トランジスタ密度増加の限界効果が低下しています。Processing-in-Memoryは、3Dスタッキングプロセス（例：HBM3）で計算ユニットを統合し、平面プロセスの限界を突破します。
異種計算のニーズ:
AIやグラフィックス処理などのシナリオでは、カスタム設計の計算ユニットが求められます。ストレージと計算の統合は、論理層とストレージ層の協業設計を可能にし、専用アクセラレーターの効率を向上させます。
3. 新しいストレージ技術が成熟：ハードウェア基盤が整う
非揮発性メモリ（NVM）の台頭:
ReRAM、MRAM、PCMなどの新規メモリはアナログ計算機能を備え、ストレージと計算の統合アーキテクチャに自然に適応しています。例えば、ReRAMの抵抗状態は直接行列演算に参加できます。
ストレージクラスメモリ（SCM）の普及:
Intel OptaneやSamsung Z-NANDなどのSCM技術が量産化され、PIMに高性能で低遅延のストレージメディアを提供しています。
4. エッジコンピューティングとIoTシナリオ：エネルギー効率革命
エンドサイドデバイスの計算能力の課題:
自動運転やAR/VRなどのデバイスは、大量のデータをローカルで処理する必要があります（例：8K動画ストリーム）。ストレージと計算の統合により、電力消費を70%削減し、バッテリー寿命を2～3倍延長できます。
リアルタイム要件:
産業用IoTの予測メンテナンスはマイクロ秒単位での応答が求められ、ストレージと計算の統合によりデータ処理遅延をミリ秒からナノ秒に短縮できます。
5. ソフトウェア生態系とアルゴリズムの協業: 応用シナリオの拡大
疎行列アルゴリズムの最適化:
スパース行列はニューラルネットワークの95%以上を占め、ストレージとコンピューティングの統合によりゼロ値計算を省略でき、効率を10倍以上向上させます。
プログラミングモデルの進化:
PIM指向の空間計算パラダイム（NDAやGenASMなど）が徐々に成熟し、開発者はストレージ内の計算ユニットを呼び出すことが可能になります。
6. 政策と資本の促進：グローバル技術競争の高度化
国家戦略的支援:
米国のCHIPS法とEUの欧州プロセッサー・イニシアチブは、いずれもストレージと計算の統合を主要な方向性として掲げています。中国の「第14次五カ年計画」は、ストレージと計算を統合したチップの開発を明確に支援しています。
資本流入:
2023年にグローバルなPIM資金調達は50億ドルを超え、サムスン、SKハイニックス、TSMCなどの大手企業が展開を加速し、MythicやUPMEMなどのスタートアップ企業が複数回の資金調達を受ける見込みです。
7. 供給チェーンの再構築：垂直統合からオープンな協業へ
産業チェーンの連携：
メモリメーカー（Micron、Kioxia）と IP サプライヤー（Synopsys、Cadence）が協力して PIM 設計ツールチェーンを開発。
ファウンドリ（SMIC、UMC）は、統合ストレージおよびコンピューティングチップの量産に対応するため、2.5D/3D パッケージング技術を発表しました。
要約：統合ストレージおよびコンピューティング技術市場は、コンピューティング能力の需要、ハードウェアの革新、および政策資本によって推進されています。中核的な競争は、プロセス統合能力（3D スタッキングなど）、アルゴリズムとハードウェアの共同設計、およびエコシステムの開放性に集中するでしょう。中国企業は、メモリメディアおよび EDA ツールの欠点を克服し、AI およびエッジシナリオの商業化を加速する必要があります。
グローバルな「Computing in Memory Technology」市場は、企業、地域（国）、タイプ、アプリケーション別に戦略的にセグメント化されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、アプリケーション別の売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新興機会を活かし、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕するための支援を提供します。
市場セグメンテーション
企業別:
Syntiant
ジクン（ウィットメン）テクノロジー
Reexen Technology
Graphcore
ミシック
シャニ・セミコンダクター
アイスターテック
サムスン
SKハイニックス
ホウモ・テクノロジー
ピンシン・テクノロジー
イージュ・インテリジェント・テクノロジー
テンソルチップ
SKハイニックス
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
近接メモリ計算
インメモリコンピューティング
メモリ内処理
アプリケーション別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
小規模な計算能力
大規模な計算能力
地域別
マクロ地域分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要プレイヤーの支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパのSyntiant）
– 新興製品トレンド：ニアメモリコンピューティングの採用 vs. インメモリコンピューティングのプレミアム化
– 需要側の動向：中国における小規模計算能力の成長 vs 北米における大規模計算能力の潜在力
– 地域別の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場:
北米
欧州
中国
日本
(追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。)
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：グローバル、地域、国別レベルにおけるコンピューティング・イン・メモリ技術市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析。
第3章：メーカーの競合ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国のインメモリコンピューティング）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドにおけるビッグコンピューティングパワー）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、アプリケーション別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、およびリスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーのバリューチェーン全体でデータ駆動型の意思決定を支援します。具体的には以下の点をカバーしています：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの実践に基づく製品ミックスの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告の概要
1.1 調査範囲
1.2 市場タイプ別
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 ニアメモリコンピューティング
1.2.3 インメモリコンピューティング
1.2.4 インメモリ処理
1.3 市場をアプリケーション別に見た分析
1.3.1 アプリケーション別グローバル市場シェア：2020年対2024年対2031年
1.3.2 小規模計算能力
1.3.3 大規模計算能力
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバルな成長動向
2.1 グローバル・インメモリ・テクノロジー市場動向（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 地域別グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米のメモリ内コンピューティング技術市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州のメモリ内コンピューティング技術市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模分析
3.1 グローバル コンピューティング・イン・メモリ技術 歴史的市場規模（タイプ別）（2020-2025）
3.2 グローバル コンピューティング イン メモリ テクノロジー 市場規模予測（タイプ別）（2026-2031）
3.3 メモリ内計算技術における主要なプレイヤー（種類別）
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの市場規模（用途別）（2020-2025）
4.2 グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーのアプリケーション別予測市場規模（2026-2031）
4.3 メモリ内コンピューティング技術アプリケーションにおける新たな成長要因
5 主要企業別競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバル主要メモリ内コンピューティング技術企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 メモリ内コンピューティング技術市場における企業別売上高シェア（2020-2025）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：コンピューティング・イン・メモリ技術売上高に基づくランキング
5.4 グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場集中度分析
5.4.1 グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年のメモリ内コンピューティング技術売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 コンピューティング・イン・メモリ技術の世界主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 メモリ内計算技術分野のグローバル主要企業、製品および応用分野
5.7 グローバルなメモリ内コンピューティング技術主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 北米のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（企業別、2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米コンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（アプリケーション別）
6.1.3.1 北米 メモリ内計算技術市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米 メモリ内計算技術市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.1.4 北米市場動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.2.1 欧州 メモリ内計算技術市場規模（企業別）（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）
6.2.2.1 欧州メモリ内計算技術市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州のメモリ内コンピューティング技術市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（アプリケーション別）
6.2.3.1 欧州 メモリ内計算技術市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州のメモリ内コンピューティング技術市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.2.4 欧州市場動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.3.1 中国のメモリ内コンピューティング技術市場規模（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国のメモリ内コンピューティング技術市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国のコンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国のメモリ内計算技術市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国のメモリ内計算技術市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.3.4 中国市場動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメントおよび下流産業
6.4.1 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本のメモリ内計算技術市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 日本市場規模（アプリケーション別）
6.4.3.1 日本のメモリ内計算技術市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.4.4 日本市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 シンティアン
7.1.1 Syntiant会社概要
7.1.2 Syntiantの事業概要
7.1.3 Syntiantのメモリ内計算技術の概要
7.1.4 Syntiantのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025）
7.1.5 Syntiantの最近の動向
7.2 Zhicun(Witmem) テクノロジー
7.2.1 Zhicun(Witmem) テクノロジー企業概要
7.2.2 Zhicun(Witmem) テクノロジーの事業概要
7.2.3 Zhicun(Witmem) テクノロジーのコンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー導入
7.2.4 Zhicun(Witmem) テクノロジーのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 Zhicun(Witmem) Technologyの最近の動向
7.3 Reexen Technology
7.3.1 Reexen Technology 会社概要
7.3.2 Reexen Technology 事業概要
7.3.3 Reexen Technology メモリ内計算技術の概要
7.3.4 Reexen Technologyのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025）
7.3.5 Reexen Technologyの最近の動向
7.4 Graphcore
7.4.1 グラフコアの会社概要
7.4.2 グラフコアの事業概要
7.4.3 Graphcore メモリ内計算技術の概要
7.4.4 Graphcoreのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 Graphcoreの最近の動向
7.5 Mythic
7.5.1 Mythic 会社概要
7.5.2 Mythicの事業概要
7.5.3 Mythicのメモリ内コンピューティング技術の概要
7.5.4 Mythicのインメモリコンピューティング技術事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 ミシックの最近の動向
7.6 シャニ・セミコンダクター
7.6.1 シャニ・セミコンダクター会社概要
7.6.2 シャニ・セミコンダクターの事業概要
7.6.3 シャニ・セミコンダクターのコンピューティング・イン・メモリ技術導入
7.6.4 シャニ・セミコンダクターのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 シャニ・セミコンダクターの最近の動向
7.7 アイスターテック
7.7.1 アイスターテック会社概要
7.7.2 AistarTekの事業概要
7.7.3 AistarTekのコンピューティング・イン・メモリ技術の概要
7.7.4 AistarTekのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 AistarTekの最近の動向
7.8 サムスン
7.8.1 サムスン企業概要
7.8.2 サムスンの事業概要
7.8.3 サムスン コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの概要
7.8.4 Samsungのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025）
7.8.5 サムスンの最近の動向
7.9 SKハイニックス
7.9.1 SKハイニックス会社概要
7.9.2 SKハイニックスの事業概要
7.9.3 SKハイニックス コンピューティング用メモリ技術の概要
7.9.4 SK Hynix コンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025）
7.9.5 SK Hynixの最近の動向
7.10 Houmo Technology
7.10.1 Houmo Technology 会社概要
7.10.2 Houmo Technology 事業概要
7.10.3 Houmo Technologyのコンピューティング用メモリ技術の概要
7.10.4 Houmo Technology メモリ内コンピューティング事業における売上高（2020-2025）
7.10.5 Houmo Technologyの最近の動向
7.11 ピンシン・テクノロジー
7.11.1 ピンシン・テクノロジー会社概要
7.11.2 ピンシン・テクノロジーの事業概要
7.11.3 ピンシン・テクノロジー コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの概要
7.11.4 ピンシン技術 メモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 Pinxin Technologyの最近の動向
7.12 Yizhu Intelligent Technology
7.12.1 Yizhu Intelligent Technology 会社概要
7.12.2 Yizhu Intelligent Technology 事業概要
7.12.3 Yizhu Intelligent Technology メモリ内計算技術の概要
7.12.4 Yizhu Intelligent Technology メモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 Yizhu Intelligent Technologyの最近の動向
7.13 テンソルチップ
7.13.1 TensorChip 会社概要
7.13.2 TensorChip 事業概要
7.13.3 TensorChip メモリ内計算技術の概要
7.13.4 TensorChipのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025）
7.13.5 TensorChipの最近の動向
8 メモリ内計算技術市場動向
8.1 メモリ内計算技術業界の動向
8.2 メモリ内計算技術市場の成長要因
8.3 メモリ内計算技術市場の課題
8.4 メモリ内計算技術市場の制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場セグメンテーションとデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ技術市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ技術市場規模の成長率（用途別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表3. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル コンピューティング イン メモリ テクノロジー 市場規模（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバル コンピューティング イン メモリ テクノロジー 売上高シェア（地域別）（2020-2025）
表6. グローバル コンピューティング イン メモリ テクノロジー 売上高（百万米ドル）地域別予測（2026-2031）
表7. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの売上高シェア予測（地域別）（2026-2031）
表8. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表9. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模（2020-2025年）
表10. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模予測（2026-2031年）＆タイプ別（US$百万）
表11. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模（売上高）のタイプ別シェア（2026-2031）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表14. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの売上高市場シェア（用途別）（2020-2025）
表15. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの予測市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの売上高市場シェア（アプリケーション別）（2026-2031年）
表17. コンピューティング・イン・メモリ技術アプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジーの市場規模（2020-2025年）および主要企業別（US$百万）
表19. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー市場シェア（2020-2025年）
表20. グローバル・コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー企業別市場シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））＆（2024年時点のコンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー売上高に基づく）
表21. 2024年時点のコンピューティング・イン・メモリ技術企業売上高ランキング（百万米ドル）
表22. グローバル 5 大主要企業 市場シェア（コンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー売上高ベース）（CR5 および HHI）＆（2020-2025）
表23. メモリコンピューティング技術におけるグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. メモリ内計算技術分野のグローバル主要企業、製品および応用分野
表25. メモリ技術分野の主要企業（業界参入時期）
表26. 合併・買収、拡張計画
表27. 北米のメモリ内計算技術市場における企業別売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米 コンピューティング・イン・メモリ技術 売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表29. 北米 メモリ内コンピューティング技術市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米 メモリ内コンピューティング技術 市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 欧州 メモリ内計算技術 売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. ヨーロッパ コンピューティング・イン・メモリ技術 売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表33. 欧州 メモリ内計算技術市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州のメモリ内コンピューティング技術市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 中国 メモリ内計算技術 売上高（企業別）（2020-2025） & （米ドル百万）
表36. 中国のメモリ内コンピューティング技術市場規模（企業別）（2020-2025年）
表37. 中国のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国のメモリ内計算技術市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. シンティアント社概要
表44. シンティアン事業概要
表45. シンティアン コンピューティング・イン・メモリ技術製品
表46. シンティアンのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表47. シンティアンの最近の動向
表48. Zhicun(Witmem) テクノロジー会社概要
表49. Zhicun（Witmem）テクノロジー事業概要
表50. Zhicun(Witmem) Technologyのメモリ内コンピューティング技術製品
表51. Zhicun（Witmem）テクノロジーのメモリ内コンピューティング技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表52. Zhicun(Witmem) テクノロジーの最近の動向
表53. Reexen Technology 会社概要
表54. Reexen Technology 事業概要
表55. Reexen Technology メモリ内計算技術製品
表56. Reexen Technologyのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表57. Reexen Technologyの最近の動向
表58. グラフコア社概要
表59. Graphcore 事業概要
表60. Graphcoreのメモリ内計算技術製品
表61. グラフコアのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表62. Graphcoreの最近の動向
表63. Mythic 会社の概要
表64. Mythicの事業概要
表65. Mythicのメモリ内コンピューティング技術製品
表66. Mythicのコンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表67. Mythicの最近の動向
表68. シャニ・セミコンダクター企業概要
表69. シャニ・セミコンダクター事業概要
表70. シャニ・セミコンダクターのメモリ技術製品におけるコンピューティング
表71. シャニ・セミコンダクターのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表72. シャニ・セミコンダクターの最近の動向
表73. アイスターテック会社概要
表74. アイスターテック事業概要
表75. アイスターテック コンピューティング・イン・メモリ技術製品
表76. アイスターテックのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表77. アイスターテックの最近の動向
表78. サムスン会社概要
表79. サムスン事業概要
表80. サムスン コンピューティング・イン・メモリ技術製品
表81. サムスン・コンピュータ・イン・メモリ・テクノロジー事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表82. サムスン最近の動向
表83. SKハイニックス会社概要
表84. SKハイニックスの事業概要
表85. SKハイニックス コンピューティング・イン・メモリ技術製品
表86. SKハイニックスのコンピューティング用メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表87. SKハイニックスの最近の動向
表88. Houmo Technology 会社概要
表89. Houmo Technology 事業概要
表90. Houmo Technology コンピューティング・イン・メモリ技術製品
表91. Houmo Technologyのコンピューティング用メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表92. Houmo Technologyの最近の動向
表93. ピンシン・テクノロジー会社概要
表94. ピンシン・テクノロジー事業概要
表95. ピンシン・テクノロジー メモリ内計算技術製品
表96. Pinxin Technologyのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表97. ピンシン・テクノロジーの最近の動向
表98. イージュー・インテリジェント・テクノロジー会社概要
表99. イージュー・インテリジェント・テクノロジー事業概要
表100. イズー・インテリジェント・テクノロジーのメモリ内コンピューティング技術製品
表101. Yizhu Intelligent Technologyのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表102. イージュー・インテリジェント・テクノロジーの最近の動向
表103. TensorChip会社概要
表104. TensorChip 事業概要
表105. TensorChipのメモリ内計算技術製品
表106. TensorChipのメモリ内計算技術事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表107. TensorChipの最近の動向
表108. メモリ内計算技術市場動向
表109. メモリ内計算技術市場の成長要因
表110. メモリ内計算技術市場の課題
表111. メモリ内計算技術市場における制約要因
表112. 本報告書のための研究プログラム/設計
表113. 二次情報源からの主要データ情報
表114. 一次情報源からの主要データ情報
表110. メモリ内計算技術市場における課題
図のリスト
図1. メモリ内計算技術製品概要
図2. メモリ内計算技術の世界市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. ニアメモリコンピューティングの機能
図4. インメモリコンピューティングの機能
図5. インメモリ処理の機能
図6. メモリ内計算技術の世界市場シェア（用途別）：2024年対2031年
図7. 小型コンピューティングパワー
図8. 大規模計算能力
図9. インメモリコンピューティング技術報告書で対象とした年次
図10. グローバル・インメモリコンピューティング技術市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図11. グローバル・インメモリコンピューティング技術市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図12. グローバル・インメモリコンピューティング技術市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図13. 北米のコンピューティング・イン・メモリ技術売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図14. 欧州のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（US$百万）成長率（2020年～2031年）
図15. 中国のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図16. 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図17. 2024年時点のグローバル コンピューティング イン メモリ テクノロジー市場シェア（企業別）
図18. 2024年時点のコンピューティング・イン・メモリ技術売上高に基づくグローバル主要企業別市場シェア（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）
図19. 2024年時点のコンピューティング・イン・メモリ技術売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図20. 北米のコンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図21. 北米 メモリ内コンピューティング技術 市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図22. 欧州のコンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図23. 欧州 コンピューティング・イン・メモリ技術 市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図24. 中国 メモリ内計算技術市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図25. 中国 メモリ内コンピューティング技術市場シェア（用途別）（2020-2025）
図26. 日本のメモリ内計算技術市場シェア（種類別）（2020-2025）
図27. 日本のコンピューティング・イン・メモリ技術市場シェア（用途別）（2020-2025）
図28. シンティアンのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図29. Zhicun(Witmem) Technologyのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図30. Reexen Technologyのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図31. Graphcoreのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図32. Mythicのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図33. Shanyi Semiconductorのコンピューティング・イン・メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図34. AistarTekのコンピューティング・イン・メモリ・テクノロジー事業における売上高成長率（2020-2025）
図35. サムスン コンピューティング用メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図36. SKハイニックスのコンピューティング用メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図37. Houmo Technologyのコンピューティング用メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図38. ピンシン・テクノロジーのコンピューティング用メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. Yizhu Intelligent Technologyのコンピューティング用メモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. TensorChipのコンピューティング分野におけるメモリ技術事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図42. データ三角測量
図43. 主要な経営陣のインタビュー
図41. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 Near-Memory Computing
1.2.3 In-memory Computing
1.2.4 Processing In Memory
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Small Computing Power
1.3.3 Big Computing Power
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Computing in Memory Technology Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Computing in Memory Technology Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Computing in Memory Technology Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Computing in Memory Technology Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Computing in Memory Technology Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Computing in Memory Technology Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Computing in Memory Technology Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Computing in Memory Technology Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Computing in Memory Technology Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Computing in Memory Technology Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Computing in Memory Technology Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Computing in Memory Technology Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Computing in Memory Technology Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Computing in Memory Technology Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Computing in Memory Technology Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by Computing in Memory Technology Revenue
5.4 Global Computing in Memory Technology Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Computing in Memory Technology Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Computing in Memory Technology Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Computing in Memory Technology Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Computing in Memory Technology, Product and Application
5.7 Global Key Players of Computing in Memory Technology, Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 North America Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 North America Computing in Memory Technology Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Computing in Memory Technology Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Computing in Memory Technology Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Computing in Memory Technology Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Computing in Memory Technology Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 North America Market Trend and Opportunities
6.2 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 Europe Computing in Memory Technology Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Computing in Memory Technology Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Computing in Memory Technology Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Computing in Memory Technology Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Computing in Memory Technology Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.3 China Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 China Computing in Memory Technology Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Computing in Memory Technology Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Computing in Memory Technology Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Computing in Memory Technology Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Computing in Memory Technology Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 China Market Trend and Opportunities
6.4 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 Japan Computing in Memory Technology Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Computing in Memory Technology Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Computing in Memory Technology Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Computing in Memory Technology Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Computing in Memory Technology Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 Japan Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 Syntiant
7.1.1 Syntiant Company Details
7.1.2 Syntiant Business Overview
7.1.3 Syntiant Computing in Memory Technology Introduction
7.1.4 Syntiant Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.1.5 Syntiant Recent Development
7.2 Zhicun(Witmem) Technology
7.2.1 Zhicun(Witmem) Technology Company Details
7.2.2 Zhicun(Witmem) Technology Business Overview
7.2.3 Zhicun(Witmem) Technology Computing in Memory Technology Introduction
7.2.4 Zhicun(Witmem) Technology Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.2.5 Zhicun(Witmem) Technology Recent Development
7.3 Reexen Technology
7.3.1 Reexen Technology Company Details
7.3.2 Reexen Technology Business Overview
7.3.3 Reexen Technology Computing in Memory Technology Introduction
7.3.4 Reexen Technology Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.3.5 Reexen Technology Recent Development
7.4 Graphcore
7.4.1 Graphcore Company Details
7.4.2 Graphcore Business Overview
7.4.3 Graphcore Computing in Memory Technology Introduction
7.4.4 Graphcore Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.4.5 Graphcore Recent Development
7.5 Mythic
7.5.1 Mythic Company Details
7.5.2 Mythic Business Overview
7.5.3 Mythic Computing in Memory Technology Introduction
7.5.4 Mythic Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.5.5 Mythic Recent Development
7.6 Shanyi Semiconductor
7.6.1 Shanyi Semiconductor Company Details
7.6.2 Shanyi Semiconductor Business Overview
7.6.3 Shanyi Semiconductor Computing in Memory Technology Introduction
7.6.4 Shanyi Semiconductor Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.6.5 Shanyi Semiconductor Recent Development
7.7 AistarTek
7.7.1 AistarTek Company Details
7.7.2 AistarTek Business Overview
7.7.3 AistarTek Computing in Memory Technology Introduction
7.7.4 AistarTek Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.7.5 AistarTek Recent Development
7.8 Samsung
7.8.1 Samsung Company Details
7.8.2 Samsung Business Overview
7.8.3 Samsung Computing in Memory Technology Introduction
7.8.4 Samsung Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.8.5 Samsung Recent Development
7.9 SK Hynix
7.9.1 SK Hynix Company Details
7.9.2 SK Hynix Business Overview
7.9.3 SK Hynix Computing in Memory Technology Introduction
7.9.4 SK Hynix Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.9.5 SK Hynix Recent Development
7.10 Houmo Technology
7.10.1 Houmo Technology Company Details
7.10.2 Houmo Technology Business Overview
7.10.3 Houmo Technology Computing in Memory Technology Introduction
7.10.4 Houmo Technology Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.10.5 Houmo Technology Recent Development
7.11 Pinxin Technology
7.11.1 Pinxin Technology Company Details
7.11.2 Pinxin Technology Business Overview
7.11.3 Pinxin Technology Computing in Memory Technology Introduction
7.11.4 Pinxin Technology Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.11.5 Pinxin Technology Recent Development
7.12 Yizhu Intelligent Technology
7.12.1 Yizhu Intelligent Technology Company Details
7.12.2 Yizhu Intelligent Technology Business Overview
7.12.3 Yizhu Intelligent Technology Computing in Memory Technology Introduction
7.12.4 Yizhu Intelligent Technology Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.12.5 Yizhu Intelligent Technology Recent Development
7.13 TensorChip
7.13.1 TensorChip Company Details
7.13.2 TensorChip Business Overview
7.13.3 TensorChip Computing in Memory Technology Introduction
7.13.4 TensorChip Revenue in Computing in Memory Technology Business (2020-2025)
7.13.5 TensorChip Recent Development
8 Computing in Memory Technology Market Dynamics
8.1 Computing in Memory Technology Industry Trends
8.2 Computing in Memory Technology Market Drivers
8.3 Computing in Memory Technology Market Challenges
8.4 Computing in Memory Technology Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
| 【メモリ内計算技術について】 メモリ内計算技術（Computing in Memory：CIM）は、コンピュータアーキテクチャの一新しいトレンドであり、データの処理をメモリ内で行うことを目指しています。この技術は、従来のコンピュータシステムが抱えるボトルネック、特にデータの転送にかかる時間とエネルギー消費を低減することを目的としています。従来、計算はプロセッサで行い、その結果をメモリに書き込むというプロセスが一般的でしたが、CIMはこの流れを逆転させることにより、効率的なデータ処理を実現します。 CIMの主要な特徴としては、まずデータの移動を最小限に抑えることが挙げられます。データの転送は、システム全体のパフォーマンスを制約する要因となることが多いため、計算とデータストレージが同一の物理空間に存在することで、これを回避します。また、CIM技術は大規模なデータセットのリアルタイム処理にも適しており、特に人工知能（AI）や機械学習の分野での利用が期待されています。 CIMにはいくつかの種類があります。一般的なものには、メモリセルに計算機能を組み込んだ技術や、3Dメモリアーキテクチャによる技術があります。例えば、リードライトメモリ（ReRAM）や相変化メモリ（PCM）といった新しいメモリ技術は、CIMを実現するための鍵となる要素です。これらのメモリは、単なるデータストレージにとどまらず、データを操作する能力も備えているため、計算を効率的に行うことができます。 また、CIMは用途に関しても非常に広範です。特に、ディープラーニングやデータマイニング、ビッグデータ解析などの分野で、その強みが生かされています。これらのアプリケーションでは、大量のデータを迅速に処理する必要があるため、CIMのような技術は非常に有用です。さらに、IoT（Internet of Things）デバイスにおいても、リアルタイムでのデータ分析や制御が求められるため、CIMの導入が進んでいます。 関連技術としては、メモリとプロセッサの統合技術、例えば、インテルのメモリとプロセッサを一体化した「Optane」技術や、AMDの「Infinity Fabric」などが挙げられるでしょう。これらの技術は、CIMの実現に向けた重要な基盤を成しています。さらに、FPGAやASICのようなカスタムハードウェア技術も、CIMの性能を最大限に引き出すために利用されています。 CIMは、従来のコンピュータアーキテクチャに対する重要な代替手段として注目されていますが、実現には技術的な課題も多く残っています。特に、実際のデータ処理に必要なアーキテクチャ設計や、エネルギー効率をいかに高めるかなど、さまざまな面での研究が求められています。それでも、CIMは私たちのコンピュータ利用の未来を大きく変えるポテンシャルを秘めた技術であることは間違いありません。 今後、CIM技術がさらに進化し、より多くの分野への応用が期待されます。特に、AIの発展とともに、より複雑な計算を迅速に処理する必要が高まる中で、メモリ内での計算が果たす役割はますます重要となるでしょう。技術の発展とともに、CIMがもたらす新しい可能性についての議論も進み、私たちの生活やビジネスの在り方が変わっていくことが期待されます。 このように、メモリ内計算技術は、集積回路や新しいメモリ技術の進歩に伴い、データ処理の効率を劇的に改善する未来のアーキテクチャとして位置づけられています。その高い性能と多様な応用可能性から、CIMは今後の計算機システムの進化をリードする技術となるでしょう。 |