日本のディープラーニングチップセット市場調査レポート - 技術別（システムオンチップ（SOC）、システムインパッケージ（SIP）、マルチチップモジュール）；タイプ別ー日本の需要と供給の分析、成長予測、統計レポート 2026ー2035年

日本のディープラーニングチップセット市場：成長要因と課題

日本のディープラーニングチップセット市場の成長要因ー

• 国家的なスーパーコンピューティングのリーダーシップ：市場の拡大は、日本のスーパーコンピューティングインフラにおける優位性によって推進されており、高度なディープラーニングチップセットの需要を高めています。富士通と理化学研究所のスーパーコンピュータ富岳は、2025年6月時点でGraph500 BFSの世界ランキングで11期連続1位を維持し、152,064ノードのシステムで驚異的な204.068 TeraTEPSを達成しました。富岳のHPCGで2位、TOP500で7位、HPL-MxPで6位という追加のランキングは、AI研究と産業への実装を加速させる広範な計算能力を示しています。ライフサイエンス、製造、防災、スマートシティモデリングにおけるその応用は、先進的なAIチップセットの国内での普及をさらに促進し、富士通のFUJITSU-MONAKA CPUの開発は、商用AIハードウェア向けにこれらの機能を強化します。
• AI特化型スーパーコンピューティングの拡大：市場の成長は、AI中心のスーパーコンピュータへの日本の戦略的投資によって牽引されており、ディープラーニングチップセット導入のためのエコシステムを強化しています。NECは、日本最大級のAI研究用スーパーコンピュータを構築し、実運用時で100PFLOPSを達成、将来的には580PFLOPSの性能を目指しています。このアーキテクチャは、928基のNVIDIA A100 80GB GPUを搭載した116台のGPUサーバーと、16PBの高速並列ファイルシステムで構成されています。このインフラストラクチャは、生成AIや言語モデルの開発に携わる数百人の研究者の作業を支援し、高性能AIチップセットの需要を直接的に押し上げ、高度なAIイノベーションにおける日本の競争力を強化します。

日本のディープラーニングチップセット市場：貿易フロー分析

日本は半導体デバイスの純輸出国であり、主要経済国への輸出額は相当な規模です。主な輸出先は米国、中国、台湾です。輸入に関しては、日本は米国、韓国、中国から相当量の半導体デバイスを購入しています。この貿易均衡は、日本が世界の半導体バリューチェーンにおいて確固たる地位を築いていること、そして先端半導体の設計と製造の両面で高い能力を有していることを強調しています。

日本の半導体デバイスにおける貿易ダイナミクスの評価、2024年

出典: OEC

日本のモノリシック集積回路の輸出、2023年

出典：WITS

2023年、日本のモノリシックデジタル集積回路（IC）の輸出は主にアジアの主要市場向けであり、同地域における高度な半導体部品に対する旺盛な需要を裏付けています。主な輸出先は中国、様々なアジア諸国、香港、韓国、ベトナムであり、日本が地域のエレクトロニクスおよびテクノロジーのサプライチェーンにおいて重要な地位を占めていることを浮き彫りにしています。この輸出動向は、高精度半導体製造における日本の継続的な競争力と、コンピューティング、コンシューマーエレクトロニクス、通信、AI主導技術といったアジアの成長著しいエコシステムへの戦略的統合を示しています。

当社の日本のディープラーニングチップセット市場調査によると、以下はこの市場の課題です。

• 先端ノード向け国内生産能力の限界：日本は、ディープラーニングチップセットに不可欠な先端半導体ノードの国内製造能力を強化するという根本的な課題に直面しています。国家的な取り組みとして製造能力の拡大に取り組んでいるものの、最先端ロジックの生産は依然として海外に大きく依存しており、高性能AIコンポーネントの供給は外部サプライヤーに依存しています。この制約は、AIの大規模導入を目指す国内産業への供給安定性を阻害しています。さらに、先端製造施設の設立に長期間を要することも、ディープラーニング向けに最適化されたチップセットの需要急増への日本の対応能力を阻害しています。
• 半導体・AI専門人材の不足：日本は依然として、先端チップ設計、AIアーキテクチャ、半導体製造プロセスの専門知識を持つエンジニアの深刻な不足に直面しています。政府および産業界は人材育成に多額の投資を行っていますが、人材育成のペースは市場の需要の急増に追いついていません。大規模並列コンピューティング、GPU/ASIC設計、先端パッケージングといった分野における専門人材の獲得競争は、イノベーションのスピードを阻害しています。この人材不足は、国内研究開発の強化、AIインフラの拡充、そしてディープラーニングチップセット開発における長期的な競争力の維持にとって大きな障害となっています。