プロセッサインメモリの市場機会

プロセッサインメモリ（PIM: Processor-In-Memory）は、データ処理をメモリ内部で行うことで、「メモリの壁（Memory Wall）」と呼ばれるボトルネックを解消する次世代のコンピューティング技術です。

2026年現在、AI（人工知能）の爆発的な普及に伴い、PIM市場は大きな転換点を迎えています。主な市場機会を以下の4つの軸で解説します。

1. 生成AI・大規模言語モデル（LLM）の効率化

現在のAIシステムにおける最大の課題は、膨大なデータをメモリからプロセッサ（GPUなど）へ移動させる際の電力消費と遅延です。

推論の高速化: LLMの推論処理において、PIMはデータ移動を劇的に減らすことができるため、リアルタイム性の高い対話型AIやエージェント機能の向上に直結します。
TCO（総保有コスト）の削減: データセンターにおいて、HBM（高帯域幅メモリ）にPIM機能を統合することで、計算効率を数倍に高め、冷却コストや電力コストを抑制できるため、ハイパースケーラー（Google, AWS, Azure等）からの需要が急増しています。

2. エッジコンピューティングとIoT

クラウドに頼らず端末側で高度な処理を行う「エッジAI」において、PIMは決定的な役割を果たします。

超低消費電力: スマートフォン、ウェアラブルデバイス、ドローンなどはバッテリー容量に制限があります。PIMは電力効率が極めて高いため、常時稼働のAI（音声認識や画像解析）を可能にします。
プライバシーの保護: データを外部（クラウド）に送信せずにメモリ内で処理を完結できるため、セキュリティ要件の厳しい医療機器や産業機器での採用が進んでいます。

3. 次世代車載システム（ADAS・自動運転）

自動運転レベルの向上に伴い、車両がリアルタイムで処理すべきデータ量は指数関数的に増加しています。

リアルタイム応答: センサーからの膨大なデータを低遅延で処理し、瞬時の判断（緊急ブレーキ等）を支援します。
車載メモリの高度化: 車載半導体市場は2030年に向けて高い成長が見込まれており、メモリ内で直接推論を行うPIMチップは、車載SoCの負担を軽減するソリューションとして注目されています。

4. 市場規模と成長予測

調査データによると、関連するインメモリコンピューティング市場は以下のような成長曲線を描いています。

項目	2025年（推計）	2030年（予測）	年平均成長率 (CAGR)
市場規模	約144億ドル	約317億ドル	17.1%
主な牽引役	AIワークロード	リアルタイム分析・エッジAI	-

今後の展望と課題

市場機会は膨大ですが、普及には以下のステップが必要です。

ソフトウェアエコシステムの構築: 既存のプログラムをPIM上で動かすためのコンパイラやライブラリの整備。
製造コスト: HBMなどの先端メモリへの演算回路の統合コストの低減。

PIMは、従来の「計算（CPU/GPU）と記憶（Memory）」を分けるコンピュータ構成を根本から変える可能性を秘めています。

出典：Google Gemini

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