コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

グローバルコンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場のトレンドとインイト

AIワークロードがメモリウォールに直面している

コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、AIシステムにおけるプロセッサスループットとメモリ帯域幅の間の拡大するミスマッチによって牽引されています。エネルギー使用は今や演算スループットだけでなくデータ移動に大きく依存しており、メモリの近接性がAIインフラの実用的な設計優先事項となっています。^{[1]NVIDIA、「フルスタック推論およびトレーニング最適化によるAIファクトリーのエネルギー効率最大化」、NVIDIA開発者ブログ、nvidia.com} これは大規模推論環境において最も重要であり、アクセラレータ容量が利用可能な場合でも、繰り返しのメモリアクセスがパフォーマンスを制限する可能性があります。コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、これらのアーキテクチャがスタック内のすべてのアクセラレータを置き換える要がないため、採用ハードルが低いという恩恵を受けています。代わりに、従来のアーキテクチャが効率的に処理しにくいメモリバウンドな操作を担うことができます。これにより、AIサーバー、エンタープライズ推論システム、および将来の混合アーキテクチャプラットフォームへの早期展開の余地が生まれます。

クラウドネイティブ分析がコンピュートをデータに近づけている

コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、リアルタイム推論インフラからワット当たりのパフォーマンス向上を求めるクラウドオペレーターによっても牽引されています。NVIDIAは、フルスタック最適化がAIファクトリー効率の中心になりつつあるとべており、これはメモリインターフェース全体での繰り返しトラフィックを削減するアーキテクチャの根拠を支持しています。IEEE ASICON 2025で発表された研究では、トランスフォーマー推論向けのハイブリッドDRAM-PIMおよびSRAM-CIM設計が、28nmにおけるLlama2-7BのDRAM-PIMのみのベースラインと比較して1.51倍の高速化と1.24倍のエネルギー削減を達成したことが示されました。この結果は、補完的なメモリ技術を単一のアーキテクチャに強制するのではなく、異なるモデル機能にマッピングできることを示しているため重要です。2026年6月、MicronとAnthropicは、複数年にわたるメモリおよびストレージの供給コミットメントと戦略的投資を組み合わせた戦略的合意を発表し、メモリロードマップが将来のAIインフラ計画に直接結びついていることを示しました。このような連携は、インフラ購入者とメモリサプライヤーが共通の展開タイムラインを共有するため、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場の商業化を加速させます。

エッジ推論がローカルコンピュートの価値を高めている

コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、AI推論が電力とエリアの制約が厳しいデバイスに移行するにつれ、集中型インフラを超えて拡大しています。エッジシステムは限られた接続性と厳格なエネルギー予算で動作することが多く、汎用アクセラレータ設計よりもローカルなメモリ中心コンピュートが魅力的になっています。2026年3月、Microchip Technologyは、MythicがSilicon Storage Technology部門のmemBrain技術を次世代アナログ処理ユニット向けに選択し、120 TOPS/Wを目標としていると発表しました。2025年9月、東京大学とNuvotonは、マルチレベルストレージと10年間のデータ保持を組み合わせたReRAMベースのCiMを報告し、不揮発性エッジ展開における長年の耐久性の懸念に直接対処しました。これらの開発は、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場が均一なエッジ機会ではないことを示しており、自動車、産業、ロボティクス、コンパクトなIoTシステムはそれぞれ異なるメモリ基板と精度のトレードオフを必要とします。その結果、商業的採用は、より広いエッジプラットフォームに統合される前に、いくつかの小規模なユースケースを通じて広がる可能性が高いです。

10nm未満および3D積層メモリのロードマップがCIMの実現可能性を向上させている

コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、より密なインターコネクトとより緊密なメモリ・ロジック統合をサポートする製造ロードマップから恩恵を受けています。TSMCは2026年6月、SoICロードマップがより細かいダイ間ボンディングピッチと高いI/O密度に向かっていると述べており、これはコンピュートをメモリに近づけるチップレットスタイルのアーキテクチャを直接サポートします。Samsung Semiconductorも2026年5月、スタックあたり3.6 TB/sの帯域幅、16%優れたエネルギー効率、前世代比14%以上優れた熱抵抗を持つ12層HBM4Eサンプルを出荷したと発表しました。これらの進歩は、多くのCIMおよびPIM設計がトランジスタレベルの設計と同様にパッケージングと積層の選択に依存するようになっているため重要です。また、固定機能アレイではなくプログラマブルなメモリ中心プラットフォームの根拠を強化します。その結果、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場が狭いデモンストレーションから商業的に製造可能な製品へと移行するための、より強固な技術的基盤が生まれます。

PIM採用に向けたツールチェーンおよびコンパイラサポートの限界

コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、アプリケーションの移植が従来のアクセラレータ環境とは異なるプログラミングモデルを必要とするため、依然として主要なソフトウェア制約に直面しています。ETHチューリッヒとSAFARI研究グループは、プロセッシング・イン・メモリアーキテクチャのための新しいツール、プログラミングモデル、システムサポートの必要性を説明しており、ソフトウェア層がハードウェアの機会に追いついていることを示しています。ポリテクニコ・ディ・ミラノの2026年のコンパイラ研究でも、パフォーマンスの向上はワークロードによって大きく異なり、汎用ポートはより深いコード適応なしには限られた恩恵しかもたらさない可能性があることが判明しました。これは、採用が新しいシリコンを購入するだけでなく、企業がコンパイラ、API、ランタイム層、および検証済みマッピングフローも必要とすることを意味します。コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場はこれらの条件下でも急速に成長できますが、商業規模は広いオープンソフトウェアエコシステムよりも厳密に管理された環境の方が容易に達成できます。そのため、ソフトウェアの成熟度は、有望なハードウェアと展開可能なプラットフォームの間の最も明確な分水嶺の一つになっています。

異種メモリ・ロジック統合における歩留まり、テスト、パッケージングの複雑さ

コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、製造の複雑さによっても制約を受けています。ロジック、メモリ、積層インターコネクト層が一つのシステムに統合される場合、歩留まり管理は標準的なロジックのみまたはDRAMのみの生産よりも困難になります。IBM ResearchはIEDM 2025で、アナログ・イン・メモリコンピューティング向けのディスク型PCMデバイスが低プログラミング電流と広い抵抗ウィンドウを達成しながら、プロセス変動と歩留まり方法論を依然として積極的なエンジニアリング課題として扱っていることを報告しました。Samsung Semiconductorの2026年5月のHBM4Eサンプル更新でも、先進メモリ製品が4nmロジックベースダイとメモリスタックを組み合わせ、商業化にプロセスと認定の複雑さを加えていることが示されました。これらの要因は、立ち上げスケジュールを長引かせ、供給を逼迫させ、初期成長段階でプレミアム価格を維持する可能性があります。コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場にとって、製造の進歩はアーキテクチャの進歩と同様に重要です。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

コンポーネント別：ハードウェアが収益を支配し、ソフトウェアが最速で加速

CIMおよびPIMハードウェアは2025年の収益の83.45%を占め、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場における初期支出がシリコンとプラットフォームの構築に集中していたことを示しています。このパターンは、需要が主にAIインフラプログラムと専門システム開発者から来ている場合に特に、チップ設計、パッケージング、メモリ統合の資本集約性を反映しています。ハードウェアのリードはまた、大規模なソフトウェア標準化が実現可能になる前に顧客がコアアーキテクチャを検証している現在の商業化段階とも一致しています。同時に、収益ミックスは、広範な定期的ソフトウェアモデルに成熟した市場ではなく、依然としてインストールベースを構築中の市場を示しています。このインストールベースは、後のソフトウェアおよびサービス収益が拡大できる技術的フットプリントを生み出すため重要です。

ソフトウェアスタックセグメントは2031年までに41.56%で成長すると予測されており、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場で最も成長の速いコンポーネントとなっています。この成長は、特殊なメモリ中心ハードウェアを本番AIワークロードに接続できるコンパイラ、モデルマッピングツール、ハードウェア抽象化層、展開フレームワークへの需要の高まりを反映しています。同じトレンドは研究活動にも見られ、アナログおよびデジタルプラットフォームが実験室構成を超えて移行するためにソフトウェアサポートが必要になっています。^{[2]IEEE A-SSCC、「28nm 68.6TOPS/W 折り畳み差動スイッチドキャパシタFIAベースSRAM CIMマクロ（タイニーML推論向けスケーラブルMACサイズ付き）」、IEEE A-SSCC 2025、doi.org} サービスは規模が小さいものの、多くの企業が自動車、産業、安全性が重視されるシステムに新しいメモリアーキテクチャを統合するために必要な内部専門知識を欠いているため、真の戦略的価値を持っています。時間の経過とともに、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）産業はハードウェア主導の収益からより完全なプラットフォームエコノミクスモデルへとシフトする可能性が高いですが、現在のミックスはシリコンが依然として商業的需要を支えていることを示しています。

注記: 全セグメントの個別シェアはレポート購入後にご確認いただけます

メモリ技術別：SRAMがリードするがHBMが成長優先事項を再設定

SRAMベースのCIMは、メモリ技術内で2025年のコンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場シェアの62.73%を占め、強力なCMOS互換性とより成熟したデジタル設計基盤に支えられています。このリードは、決定論的動作、既知のビットセル動作、従来の半導体プロセスとの容易な整合性におけるSRAMの実用的な利点を反映しています。IEEE A-SSCC 2025は、28nm SRAM CIMマクロがタイニーML推論において68.6 TOPS/Wを達成したと報告し、エネルギー感応型推論アプリケーションにおけるSRAMの根拠を支持しました。Natureも2025年にIBMの混合精度メモリスタおよびSRAMコンピュート・イン・メモリAIプロセッサを発表し、ハイブリッドアプローチが純粋なSRAM設計の限界を超えて拡張できることを示しました。これらの結果は、他の基板が勢いを増す中でも、SRAMがコンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場における主要な基盤技術であり続ける理由を説明しています。

HBMベースのPIMは2031年までに41.73%で成長すると予測されており、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場規模ミックスにおいて最も成長の速いメモリ技術となっています。この成長経路は、AIアクセラレータ環境内でよりコンピュートに近い機能を処理できる帯域幅密度の高いメモリに対するハイパースケール需要に結びついています。Samsung Semiconductorの2026年5月のHBM4E出荷（スタックあたり3.6 TB/sの帯域幅と4nmロジックベースダイ）は、商業ロードマップがより緊密なメモリ・ロジック結合に向かっていることを示しました。他のメモリタイプは引き続き特殊なパスを定義しています：MRAMは不揮発性エッジストレージをサポートし、ReRAMまたはPCMは低電力推論が優先さる場合にアナログ行列演算をサポートします。これにより、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）産業は単一の勝者基板ではなく、層状の技術ランドスケープを持つことになります。

アプリケーション別：AIおよびMLが最大の基盤を保持し、データセンターが最速で拡大

AIおよびMLは2025年のアプリケーション需要の48.35%を占め、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場への最大の貢献セグメントとなっています。この位置は、ニューラルネットワークワークロードがメモリとコンピュートブロック間の繰り返しの重み移動コストを直接露呈するため、現在の設計作業とインフラ支出の大部分が集中している場所を反映しています。メモリ中心アーキテクチャは、行列重視のAIタスクが移動オーバーヘッドの低減とエネルギー効率の向上から恩恵を受けることが多いため、このニーズに適しています。その結果、AIおよびMLはコンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場全体で商業的需要と技術ロードマップの両方を支え続けています。また、ベンダーがより広いユースケースに拡大する前にパフォーマンスの優位性を示すための最も明確なパスを提供します。

データセンターおよびハイパースケールAIインフラは2031年までに41.83%で成長すると予測されており、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場において最も成長の速いアプリケーション分野となっています。これは、固定電力エンベロープと限られたラックレベルの熱予算内で推論スループットを向上させるオペレーターへの圧力の高まりを反映しています。多様化の道筋も明確になりつつあり、エッジAI、自動車、産業オートメーション、ロボティクス、IoTが引き続き様々なレイテンシとエネルギー目標に向けたメモリ中心設計の採用を促進しています。BrainChipは2026年6月、Akida AKD1500ニューロモーフィックプロセッサの商業的可用性と初期量産出荷を達成したと発表し、イベントベースの低電力アーキテクチャが実際の展開に移行していることを示しました。Renesasも2026年2月、R-Car V4H ADAS SoCがDensoが供給するトヨタの新型RAV4モデルの制御ユニットに採用されたと発表し、量産自動車システムにおけるメモリ集約型AI処理をサポートしています。

注記: 全セグメントの個別シェアはレポート購入後にご確認いただけます

地域分析

北米は2025年のコンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場シェアの42.77%を占め、最大の地域基盤となっています。この位置は、ハイパースケールAIインフラの集中、先進メモリ投資、モデル開発者と半導体サプライヤーの緊密な連携に結びついています。2026年7月、Micronは計画していた米国投資を2035年までに2,500 ビリオン 米ドル以上に加速し、ニューヨーク州クレイのサイトで予定より四半期以上早く最初のコンクリート打設を完了したと発表しました。北米のオペレーターはまた、ワット当たりのパフォーマンスをより重視しており、メモリインターフェース全体での繰り返し移動を削減するアーキテクチャの商業的根拠を強化しています。この地域のコンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、資本の深さと直接的なインフラニーズの両方から恩恵を受けています。

アジア太平洋は2031年までに42.14%で成長すると予測されており、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場において最も成長の速い地域となっています。この地域は、ファウンドリのリーダーシップ、先進パッケージング能力、高帯域幅メモリ生産、半導体研究への積極的な公的支援を組み合わせています。TSMCの2026年6月の技術アップデートでは、より大きな統合フットプリントへと拡張するCoWoSロードマップと、より緊密なダイ積層に向けたSoICパスが概説されており、どちらもチップレットベースのメモリ中心設計にとって重要です。^{[3]TSMC、「TSMCが2026年北米技術シンポジウムでA13技術をデビュー」、TSMC、tsmc.com} Samsung SemiconductorのHBM4Eサンプル出荷は、商業メモリロードマップの実行におけるアジア太平洋の中心的役割をさらに強化しました。日本は、NEDOが資金提供するCMOSおよびスピントロニクスMRAM研究や東京大学の耐久性のあるReRAMベースCiMに関する研究を含む公的研究支援を通じて、独自の自動車およびエッジの側面を加えています。

欧州およびその他の地域は現在の収益では規模が小さいものの、自動車、産業、防衛向けの重要な需要経路を加えるため、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場にとって依然として重要です。欧州の活動はエッジAI、自動車エレクトロニクス、研究連携の商業化に集中しています。Mythicは2026年5月、広範な自動車への浸透を持つドイツのデジタルプロセッサIP企業Videantisを買収し、アナログコンピュート・イン・メモリとデジタル処理をハイブリッドプラットフォームに組み合わせると発表しました。この動きにより、コンピュート・イン・メモリ（CIM）およびプロセッシング・イン・メモリ（PIM）市場は、既存のプロセッサIPフットプリントを通じて欧州の自動車およびロボティクスプログラムへのより明確なルートを得ました。