1-1. 拡大するFPGA市場と競争環境の変化

FPGAは市場全体として年々拡大傾向にあり、さまざまな分野でFPGAの「柔軟性・リアルタイム性・低消費電力」といった強みに価値を見出し始めています。2020年時点では、AMD社（旧Xilinx社）とIntel社の2社で市場の大部分を占める2強体制となっていましたが、最近Intel社がAlteraの株式を一部売却したことにより、今後の市場構造に変化が生じる可能性も出てきています。

2020年度のFPGA市場シェア（世界）を見ると以下のような状況です。

1-2. 意外と身近なFPGA活用事例

FPGAは産業機器やニッチな分野で使われるものという認識をお持ちの方も多いかもしれませんが、実は私たちの身近なところでも活用されています。

車載分野では、スバルの運転支援システム「アイサイト」のステレオカメラ画像処理にFPGAが採用されました。ASICでは開発コストや回路変更の柔軟性に課題がありましたが、FPGAなら要件に応じたロジック設計と将来的なアップデートに柔軟に対応できます。車載用途で求められる長期供給性・リアルタイム性・電力効率・サイズ制約を総合的にバランスよくクリアできる点が評価されています。

ITインフラ分野では、検索エンジンやクラウドバックエンド処理でFPGAが活用されています。処理内容に応じて回路構成を再構成できるため、膨大なデータを並列処理で高速処理でき、CPUに比べて最大40倍の高速化が可能とされています。

1-3. 大手企業が注目するFPGAの価値

特に注目すべきは、大手CPUメーカーがFPGAに本格参入している点です。AMD社は、もともとCPUの開発を主軸としていましたが、FPGAメーカーの旧Xilinx社を買収し、現在はXilinxのAIエンジン技術を自社製品に組み込んで「FPGAとCPUの融合」による新しい価値創出を進めています。

サーバー処理がより複雑かつ多様化する時代において、FPGAの「ハードウェアレベルでの処理能力」に大きな期待が寄せられており、今後は「柔軟かつ高速な処理を求める現場」にとって、なくてはならない存在になっていくと考えられます。

2-1. なぜFPGAは作られた？

「革新的な技術には必ず理由がある」─ FPGAも例外ではありません。この技術が生まれた背景には、当時主流だったASIC（特定用途向けIC）が抱える切実な問題がありました。

1985年 FPGAの商用化

こうした課題を解決するため、1985年にXilinx社（現AMD社）が世界初のFPGAを商用化しました。

• ASICの根本的課題に対するソリューションとして開発
• 大量生産から少量多品種への市場ニーズの変化に対応
• 現在では大量生産用途においてもFPGAの採用が拡大

2-2. FPGAはなぜ柔軟性があるの？

FPGAの柔軟性は、その独特なアーキテクチャ構造に起因します。

この構造により、FPGAは「演算の内容」だけでなく「処理の順序」までも、後から自在に回路として構成できる─
まさに“再構成可能なハードウェア”としての高い柔軟性を備えているのです。

3-2. 各ICの特徴比較

それでは、他のICとも比較してみます。各種ICの基本特性を整理すると以下のようになります。

CPU

汎用性に優れたプロセッサ

CPUは、パソコンやスマートフォンなど、あらゆる情報機器に搭載されている汎用プロセッサです。C言語やPythonなどのプログラミング言語で制御し、OSの動作からアプリケーションの実行まで幅広く対応します。
特徴は「ソフトウェア制御による柔軟な処理」です。

GPU

並列演算に特化した高速プロセッサ

GPUは、もともと画像処理用途で開発されたプロセッサですが、近年ではAI処理や機械学習など、大規模なデータ並列処理でも広く使われています。CUDAやOpenCLといったAPIを用い、同一命令を大量のデータに対して同時に実行できるのが強みです。

CPU・GPUともに、ソフトウェア層のみで制御でき、OSやAPIレベルで動作変更が可能です。

FPGA

ハードウェアレベルで自由に設計・変更が可能

FPGAは、ソフトウェアによる命令実行ではなく、ユーザー自身がハードウェアの回路構造そのものを設計・変更できる再構成可能なデバイスです。VerilogやVHDLといったハードウェア記述言語（HDL）で設計し、必要な処理を回路レベルで実装します。

最大の特長は「何度でも構成変更が可能」な点です。量産前の試作や、短期間での機能変更が必要な開発、または特殊用途向けのカスタム処理に非常に適しています。

ASIC

専用最適化ハードウェア

ASICは、特定用途向けに設計・製造される専用ハードウェアです。一度製造すると変更は不可能ですが、その分、性能や消費電力は非常に高いレベルで最適化されています。スマートフォン、家電、自動車ECUなど、大量生産が前提の製品に広く使われています。

FPGAは、CPUやGPUのようなソフトウェアベースの柔軟性と、ASICのようなハードウェアレベルでの高速処理性能を兼ね備えたデバイスです。短納期プロジェクト、カスタム処理、高速応答が求められるシステム開発において、非常に有効な選択肢となります。

3-4. 各ICの得意な処理

CPU・GPU・FPGAは、それぞれ得意な処理方式が異なり、それが性能やリアルタイム性に大きく影響します。

• A：命令の取り出し
• B：命令の解読
• C：対象データの取り出し
• D：命令実行
• E：結果の書き込み

処理方法の違い

CPU

逐次処理（順番に一つずつ処理）

CPUはプログラムされた命令をメモリから順に読み込み、「A→B→C→D→E」と一つずつ処理を進めます。処理のたびにメモリへアクセスし、プログラムされた命令の読み出しや、処理結果の書き込みをします。柔軟な処理が可能で汎用性は高いものの、逐次処理であることやメモリアクセスの頻度が多いことから、処理速度には限界があり、リアルタイムな処理にはやや不向きとされています。

イメージ例

一つひとつを順番に処理する。
柔軟な処理が可能だがスピードには限界あり。

GPU

バッチ処理（大量データをまとめて一括処理）

GPUは数千の演算ユニットで、同じ処理を大量のデータに一気に適用します。たとえば「画像全体を一括でぼかす」といった処理に適しており、非常に高いスループットを実現できます。ただし、並列性が高くなるほど、演算結果のデータをメモリから取り出したり書き戻したりする時間が増えるため、リアルタイム性の求められる処理にはあまり向いていません。

イメージ例

一度に大量のデータを処理できる。
ただし取り回しは重く、リアルタイム性はやや低い。

FPGA

パイプライン処理（ステージごとに同時並行）

FPGAは、各処理ステップを流れ作業のように並列実行。「A→B→C→D→E」の各段階が同時に動き、クロックごとに結果を出力できます。これにより、低遅延かつリアルタイム性の高い応答が可能です。

イメージ例

ステージごとに役割を分けて連続処理。
遅延が少なく、リアルタイム性が高い。

特に「一瞬の遅れも許されない制御・信号処理・リアルタイム映像処理」などでは、FPGAのパイプライン処理が大きな強みとなります。

4-1. 各IC（CPU・GPU・FPGA）の使い分けと強み

ここまでCPU・GPU・FPGAの性能面（処理速度・柔軟性など）について紹介してきました。ここからは、それを踏まえて「実際どんな用途で使われるのか」を具体的に見ていきます。比較対象となる用途は以下の7つです。

• レンダリング
• AI学習
• AI推論
• リアルタイム映像処理
• 高速通信・信号処理
• 制御系
• 科学技術計算

4-2. FPGAを実際に動かしてみた（デモ）

理論的な説明に加えて、実際の性能検証結果を紹介します。