PRESS RELEASE 技術・開発 2026/08/19 11:30

グラフィックプロセッサ市場、2035年に1兆880億4000万米ドルへ｜CAGR 27.7％でAI・高性能コンピューティング需要が成長を加速

株式会社レポートオーシャンが@Pressで配信したプレスリリースの原文を、Zero Press が転載して掲載しています。

グラフィックプロセッサ市場は2025年の943億3000万米ドルから2035年には1兆880億4000万米ドルへ拡大し、2026～2035年の予測期間に年平均成長率（CAGR）27.7％で成長すると見込まれています。市場を読み解くうえで重要なのは、GPU（Graphics Processing Unit）の役割がゲームや映像描画を中心とした用途から、生成AI、大規模データ処理、高性能コンピューティング、クラウド、データセンターを支える計算基盤へと急速に広がっている点です。企業にとってGPUは、単なるIT設備ではなく、AIサービスの開発速度、処理能力、デジタルサービスの競争力、さらには新規事業の立ち上げスピードまで左右する経営資源になりつつあります。1兆米ドル規模への成長シナリオは、半導体メーカーだけでなく、クラウド、通信、データセンター、製造業、ソフトウェア企業を巻き込む巨大な設備投資サイクルが形成される可能性を示しています。

グラフィックプロセッサ（一般にグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）として知られる）は、画像と動画のレンダリングを高速化と最適化するために設計された専用の電子回路です。これは視覚データの処理において極めて重要な役割を果たしており、コンピュータ、ゲーム機、モバイルデバイスにおける主要な構成要素となっています。汎用的な演算処理を目的として設計された中央処理装置（CPU）とは異なり、GPUはグラフィックスレンダリングに不可欠な並列処理タスクに特化して設計されています。より簡単に言えば、グラフィックプロセッサは、画面上に映像を生成するために必要な複雑な数学的計算を高速に実行することに優れています。

グラフィックプロセッサ市場を押し上げる最大の構造変化は、AIモデルの学習と推論に必要な計算量の増大です。大量の演算を並列処理できるGPUの特性は、生成AIや機械学習との親和性が高く、AIサービスの普及が計算インフラへの投資を誘発する循環を生み出しています。一方、需要の裾野は大規模データセンターだけに限定されません。自動車、産業機器、ロボティクス、設計・シミュレーション、映像処理、研究開発など、リアルタイム処理や高度な演算能力を必要とする領域が増えるほど、GPUの経済的価値は高まります。経営側が注視すべきなのは「GPU販売台数」だけではなく、電力、冷却、ネットワーク、メモリ、サーバー、ソフトウェアまで含めた計算基盤全体の投資拡大です。GPU市場の高成長は、その周辺産業にも新たな需要を波及させる可能性があります。

今後の商機を考える際には、GPUを単体製品として見るのではなく、「誰が、何の計算に、どのような環境で利用するか」という顧客起点の視点が重要になります。大規模クラウドやデータセンターではAI学習・推論向けの高性能計算基盤が投資テーマとなる一方、一般企業では自社データを活用した生成AI、分析、自動化への導入がGPU需要を押し上げる可能性があります。さらに、製造現場や自動車、ロボットなどでは、クラウドへの常時接続だけに依存せず端末側で高速処理するエッジAIの重要性も高まります。このため、事業機会はGPUメーカーだけに集中するとは限りません。サーバー、冷却、電源、データセンター運営、システム統合、AI開発環境、運用最適化まで価値連鎖が拡大することで、異業種企業にも参入余地が生まれます。顧客の計算コストをどこまで下げられるかが、今後の商用化を左右する重要な競争軸となります。

製造、自動車、不動産、医療、建築、メディアとエンターテインメント、エンジニアリングなど、さまざまな産業分野において、グラフィックスを多用するアプリケーションと3Dコンテンツをサポートするためのグラフィックプロセッサの利用が増加していることが、世界市場の成長を牽引する主要な要因となっています。最新のGPUは、高い演算性能とリアルタイム処理を必要とする、複雑な3Dモデルのレンダリング、コンピュータ支援設計（CAD）、シミュレーション、デジタルツイン、医療用画像処理、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）、および可視化アプリケーションに不可欠です。

製造業と自動車産業において、グラフィックスプロセッサは、高度な製品設計、仮想プロトタイピング、自動運転車の開発、工場シミュレーションを可能にし、開発期間の短縮と業務効率の向上に貢献しています。医療分野では、GPUが画像診断、手術計画、AIを活用した医療分析、精密医療のアプリケーションを高速化しています。一方、不動産業界では、顧客エンゲージメントの向上とプロジェクト計画の最適化を図るため、3D可視化、バーチャル物件見学、ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）への依存度が高まっています。

さらに、人工知能（AI）、機械学習（ML）、クラウドコンピューティング、およびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）の急速な普及により、データ集約型のワークロードを処理できる高性能なグラフィックス処理ソリューションへの需要が大幅に高まっています。各業界がデジタルトランスフォーメーションと没入型可視化技術の導入を推進し続ける中、レンダリング能力、エネルギー効率、AIアクセラレーションが強化された高度なグラフィックスプロセッサへの需要が、予測期間を通じて市場の持続的な成長を牽引すると見込まれています。

主要市場のハイライト

• 2025年グラフィックプロセッサ市場規模は943億3000万米ドルと評価されました。

• AI、機械学習、クラウドコンピューティング、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、ゲーム、3D可視化、およびARとVRといった没入型技術の採用拡大により、市場は急速な成長を遂げており、コンシューマー向けおよびエンタープライズ向けのアプリケーション全般において、高性能GPUへの需要が牽引されています。

• 2025年には、アジア太平洋地域が市場を独占しました。その背景には、活況を呈するゲームエコシステム、拡大する半導体製造能力、増加するAIへの投資、クラウドデータセンターの導入拡大、そして民生用電子機器と自動車産業におけるグラフィックスプロセッサへの旺盛な需要がありました。

• NVIDIA Corporation

• Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

• Intel Corporation

• Qualcomm Incorporated

• Samsung Electronics Co., Ltd.

• Imagination Technologies

• VIA Technologies, Inc.

• Matrox Electronic Systems Ltd.

• IBM

• その他の主要なプレイヤー

GPUの技術競争は、単純な演算性能の向上だけでは説明できなくなっています。生成AI向け計算基盤では、多数のプロセッサを同時稼働させるため、性能向上とともに消費電力、発熱、通信速度、メモリ帯域、システム全体の利用効率が重要になります。GPUそのものが高性能でも、電力供給や冷却設備がボトルネックになれば、データセンター全体として期待した計算能力を発揮できません。また、企業が実際にAIを導入する局面では、ハードウェア性能に加えて開発環境、AIフレームワークとの親和性、既存システムとの接続性、運用管理の容易さが投資判断を左右します。このため競争の焦点は「最速のチップ」から「最も効率よくAIワークロードを稼働できるプラットフォーム」へ移りつつあります。半導体、サーバー、ネットワーク、冷却、ソフトウェアを一体で設計する力が、企業価値を分ける局面が増えていくでしょう。

日本では、経済産業省を中心にAIと半導体を一体的な産業基盤として強化する政策が進んでいます。2024年11月に策定された「AI・半導体産業基盤強化フレーム」では、2030年度までの7年間に10兆円以上の公的支援を行い、10年間で50兆円を超える官民投資を促す方向性が示されています。さらに2025年には、生成AI普及による計算需要増加を背景として、情報処理促進法などの改正が成立・施行され、高速情報処理用半導体やAI関連技術への支援基盤が強化されました。AI法も2025年に施行され、イノベーション促進とリスク対応を両立させる制度整備が進んでいます。GPU市場にとって、こうした政策は計算資源、データセンター、先端半導体への投資環境を広げる要因となります。同時に企業側には、経済安全保障、データ管理、AIガバナンス、サイバーセキュリティを投資計画へ組み込む経営判断が一段と求められます。

• 専用グラフィックカード

• 統合型グラフィックソリューション

• ハイブリッドソリューション

• オンプレミス

• クラウドベース

• メディアとエンターテインメント

• 自動車

• スマートフォン

• タブレットとノートPC

• ワークステーション

• ゲーミングPC

• 【基準年】2025年は、Report Oceanの分析でグラフィックプロセッサ市場が943億3000万米ドルに達する基準年であり、生成AIの拡大によってGPUを中心とする計算資源が企業のAI戦略と直結する段階に入りました。

• 【2025年】日本ではAI・半導体分野への政策支援が具体化し、情報処理促進法等の改正法が4月に成立、8月に施行されました。また、AI法も同年に施行され、AIの研究開発・活用とリスク対応を進める制度基盤が整備されています。

• 【2026年】経済産業省は6月、半導体・デジタル産業戦略を再改訂しました。AIモデルだけでなく、データ、計算基盤、通信、電源、人材、セキュリティまでを一体として捉える政策方向が明確になり、GPUを含む計算インフラの位置付けはさらに戦略的なものとなっています。

• 【2027年】今後は、GPUを大量に確保することだけでなく、電力効率、冷却能力、ネットワーク、AI運用コストを含めた「計算能力当たりの経済性」が企業の投資判断を左右すると想定されます。AI導入が実証段階から本格運用へ進めば、企業ごとのGPU調達・運用戦略の差が事業競争力に表れやすくなるでしょう。

高い市場成長率は大きな商機を示す一方、GPU関連事業には複数の経営リスクがあります。先端半導体の供給能力や製造装置、先端パッケージ、メモリなどの供給状況は計算基盤の導入スケジュールに影響し、高性能GPUへの需要集中は調達価格や納期を不安定にする可能性があります。さらにデータセンターでは電力確保と冷却能力が設備拡張の制約となり、AI人材や半導体技術者の確保も競争力を左右します。加えて、AIシステムが企業活動の中核へ入るほど、サイバーセキュリティ、機密データ管理、技術更新への対応も重要になります。成功する企業は、特定のハードウェア調達だけに依存するのではなく、複数の計算手段、電力効率、ソフトウェア資産、供給網を組み合わせ、総保有コストと事業継続性を同時に管理する方向へ動くと考えられます。

• アメリカ

• カナダ

• メキシコ

• 西ヨーロッパ

• イギリス

• ドイツ

• フランス

• イタリア

• スペイン

• その地の西ヨーロッパ

• 東ヨーロッパ

• ポーランド

• ロシア

• その地の東ヨーロッパ

• 中国

• インド

• 日本

• オーストラリアおよびニュージーランド

• 韓国

• ASEAN

• その他のアジア太平洋

• サウジアラビア

• 南アフリカ

• UAE

• その他のMEA

• アルゼンチン

• ブラジル

• その他の南アメリカ

2035年に1兆880億4000万米ドルへ達するという市場予測が示す本質は、GPU需要の増加そのものではなく、「計算能力」が企業の競争優位を形成する生産資源へ変わることです。経営陣に求められるのは、GPUを何台導入するかという設備調達の議論だけではありません。自社で保有するのか、クラウドを利用するのか、どの業務をAI化するのか、電力・冷却コストをどう管理するのか、投資した計算資源をどのような売上や生産性向上へ結び付けるのかまで設計する必要があります。半導体企業には性能と供給能力、データセンター事業者には電力と運用効率、一般企業にはAI活用による投資回収という異なる課題があります。CAGR27.7％という急拡大局面で企業間の差を生むのは、GPUへのアクセスそのものではなく、その計算能力を事業モデルへ組み込み、継続的な経済価値へ変換できるかどうかです。

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