 | • レポートコード：MRCGR24-F5032 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2024年3月 • レポート形態：英文、PDF、約100ページ • 納品方法：Eメール（納期：2-3日） • 産業分類：機械&装置 |
| Single User | ￥528,960 (USD3,480) | ▷ お問い合わせ |
| Multi User | ￥793,440 (USD5,220) | ▷ お問い合わせ |
| Corporate User | ￥1,057,920 (USD6,960) | ▷ お問い合わせ |
• お支払方法：銀行振込（納品後、ご請求書送付）
レポート概要
GlobalInfoResearch社の最新調査によると、世界の運転時環境認識システム市場規模は2023年にxxxx米ドルと評価され、2030年までに年平均xxxx%でxxxx米ドルに成長すると予測されています。
本レポートは、世界の運転時環境認識システム市場に関する詳細かつ包括的な分析です。メーカー別、地域別・国別、タイプ別、用途別の定量分析および定性分析を行っています。市場は絶え間なく変化しているため、本レポートでは競争、需給動向、多くの市場における需要の変化に影響を与える主な要因を調査しています。選定した競合企業の会社概要と製品例、および選定したいくつかのリーダー企業の2024年までの市場シェア予測を掲載しています。
*** 主な特徴 ***
運転時環境認識システムの世界市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
運転時環境認識システムの地域別・国別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
運転時環境認識システムのタイプ別・用途別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
運転時環境認識システムの世界主要メーカーの市場シェア、売上高（百万ドル）、販売数量、平均販売単価、2019-2024年
本レポートの主な目的は以下の通りです：
– 世界および主要国の市場規模を把握する
– 運転時環境認識システムの成長の可能性を分析する
– 各製品と最終用途市場の将来成長を予測する
– 市場に影響を与える競争要因を分析する
本レポートでは、世界の運転時環境認識システム市場における主要企業を、会社概要、販売数量、売上高、価格、粗利益率、製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、主要動向などのパラメータに基づいて紹介しています。本調査の対象となる主要企業には、Denso、 Continental AG、 Aptiv PLC、 Bridgestone Corp、 Magna International Inc.、 BorgWarner Inc.、 Sumitomo Electric Industries, Ltd.、 Aisin Seiki Co. Ltd(Toyota Group)、 Hella GmbH & Co KGaA、 Lear Corporation、 Gentex Corporation、 HUAYU Automotive Systems Company Ltdなどが含まれます。
また、本レポートは市場の促進要因、阻害要因、機会、新製品の発売や承認に関する重要なインサイトを提供します。
*** 市場セグメンテーション
運転時環境認識システム市場はタイプ別と用途別に区分されます。セグメント間の成長については2019-2030年の期間においてタイプ別と用途別の消費額の正確な計算と予測を数量と金額で提供します。この分析は、適格なニッチ市場をターゲットとすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
[タイプ別市場セグメント]
インライン型、オフライン型
[用途別市場セグメント]
機械工学、自動車、航空、船舶、石油・ガス、化学工業、医療、電気
[主要プレーヤー]
Denso、 Continental AG、 Aptiv PLC、 Bridgestone Corp、 Magna International Inc.、 BorgWarner Inc.、 Sumitomo Electric Industries, Ltd.、 Aisin Seiki Co. Ltd(Toyota Group)、 Hella GmbH & Co KGaA、 Lear Corporation、 Gentex Corporation、 HUAYU Automotive Systems Company Ltd
[地域別市場セグメント]
– 北米（アメリカ、カナダ、メキシコ）
– ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他）
– アジア太平洋（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア）
– 南米（ブラジル、アルゼンチン、コロンビア、その他）
– 中東・アフリカ（サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ、その他）
※本レポートの内容は、全15章で構成されています。
第1章では、運転時環境認識システムの製品範囲、市場概要、市場推計の注意点、基準年について説明する。
第2章では、2019年から2024年までの運転時環境認識システムの価格、販売数量、売上、世界市場シェアとともに、運転時環境認識システムのトップメーカーのプロフィールを紹介する。
第3章では、運転時環境認識システムの競争状況、販売数量、売上、トップメーカーの世界市場シェアを景観対比によって強調的に分析する。
第4章では、運転時環境認識システムの内訳データを地域レベルで示し、2019年から2030年までの地域別の販売数量、消費量、成長を示す。
第5章と第6章では、2019年から2030年まで、タイプ別、用途別に売上高を区分し、タイプ別、用途別の売上高シェアと成長率を示す。
第7章、第8章、第9章、第10章、第11章では、2019年から2024年までの世界の主要国の販売数量、消費量、市場シェアとともに、国レベルでの販売データを分析する。2025年から2030年までの運転時環境認識システムの市場予測は販売量と売上をベースに地域別、タイプ別、用途別で掲載する。
第12章、市場ダイナミクス、促進要因、阻害要因、トレンド、ポーターズファイブフォース分析。
第13章、運転時環境認識システムの主要原材料、主要サプライヤー、産業チェーン。
第14章と第15章では、運転時環境認識システムの販売チャネル、販売代理店、顧客、調査結果と結論について説明する。
レポート目次1 市場概要
1.1 製品の概要と範囲
1.2 市場推定と基準年
1.3 タイプ別市場分析
1.3.1 概要:世界の運転時環境認識システムのタイプ別消費額：2019年対2023年対2030年
インライン型、オフライン型
1.4 用途別市場分析
1.4.1 概要:世界の運転時環境認識システムの用途別消費額：2019年対2023年対2030年
機械工学、自動車、航空、船舶、石油・ガス、化学工業、医療、電気
1.5 世界の運転時環境認識システム市場規模と予測
1.5.1 世界の運転時環境認識システム消費額（2019年対2023年対2030年）
1.5.2 世界の運転時環境認識システム販売数量（2019年-2030年）
1.5.3 世界の運転時環境認識システムの平均価格（2019年-2030年）
2 メーカープロフィール
※掲載企業リスト：Denso、 Continental AG、 Aptiv PLC、 Bridgestone Corp、 Magna International Inc.、 BorgWarner Inc.、 Sumitomo Electric Industries, Ltd.、 Aisin Seiki Co. Ltd(Toyota Group)、 Hella GmbH & Co KGaA、 Lear Corporation、 Gentex Corporation、 HUAYU Automotive Systems Company Ltd
Company A
Company Aの詳細
Company Aの主要事業
Company Aの運転時環境認識システム製品およびサービス
Company Aの運転時環境認識システムの販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2019-2024）
Company Aの最近の動向/最新情報
Company B
Company Bの詳細
Company Bの主要事業
Company Bの運転時環境認識システム製品およびサービス
Company Bの運転時環境認識システムの販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2019-2024）
Company Bの最近の動向/最新情報
…
…
3 競争環境：メーカー別運転時環境認識システム市場分析
3.1 世界の運転時環境認識システムのメーカー別販売数量（2019-2024）
3.2 世界の運転時環境認識システムのメーカー別売上高（2019-2024）
3.3 世界の運転時環境認識システムのメーカー別平均価格（2019-2024）
3.4 市場シェア分析（2023年）
3.4.1 運転時環境認識システムのメーカー別売上および市場シェア(%)：2023年
3.4.2 2023年における運転時環境認識システムメーカー上位3社の市場シェア
3.4.3 2023年における運転時環境認識システムメーカー上位6社の市場シェア
3.5 運転時環境認識システム市場:全体企業フットプリント分析
3.5.1 運転時環境認識システム市場：地域別フットプリント
3.5.2 運転時環境認識システム市場：製品タイプ別フットプリント
3.5.3 運転時環境認識システム市場：用途別フットプリント
3.6 新規参入企業と参入障壁
3.7 合併、買収、契約、提携
4 地域別消費分析
4.1 世界の運転時環境認識システムの地域別市場規模
4.1.1 地域別運転時環境認識システム販売数量（2019年-2030年）
4.1.2 運転時環境認識システムの地域別消費額（2019年-2030年）
4.1.3 運転時環境認識システムの地域別平均価格（2019年-2030年）
4.2 北米の運転時環境認識システムの消費額（2019年-2030年）
4.3 欧州の運転時環境認識システムの消費額（2019年-2030年）
4.4 アジア太平洋の運転時環境認識システムの消費額（2019年-2030年）
4.5 南米の運転時環境認識システムの消費額（2019年-2030年）
4.6 中東・アフリカの運転時環境認識システムの消費額（2019年-2030年）
5 タイプ別市場セグメント
5.1 世界の運転時環境認識システムのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
5.2 世界の運転時環境認識システムのタイプ別消費額（2019年-2030年）
5.3 世界の運転時環境認識システムのタイプ別平均価格（2019年-2030年）
6 用途別市場セグメント
6.1 世界の運転時環境認識システムの用途別販売数量（2019年-2030年）
6.2 世界の運転時環境認識システムの用途別消費額（2019年-2030年）
6.3 世界の運転時環境認識システムの用途別平均価格（2019年-2030年）
7 北米市場
7.1 北米の運転時環境認識システムのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
7.2 北米の運転時環境認識システムの用途別販売数量（2019年-2030年）
7.3 北米の運転時環境認識システムの国別市場規模
7.3.1 北米の運転時環境認識システムの国別販売数量（2019年-2030年）
7.3.2 北米の運転時環境認識システムの国別消費額（2019年-2030年）
7.3.3 アメリカの市場規模・予測（2019年-2030年）
7.3.4 カナダの市場規模・予測（2019年-2030年）
7.3.5 メキシコの市場規模・予測（2019年-2030年）
8 欧州市場
8.1 欧州の運転時環境認識システムのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
8.2 欧州の運転時環境認識システムの用途別販売数量（2019年-2030年）
8.3 欧州の運転時環境認識システムの国別市場規模
8.3.1 欧州の運転時環境認識システムの国別販売数量（2019年-2030年）
8.3.2 欧州の運転時環境認識システムの国別消費額（2019年-2030年）
8.3.3 ドイツの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.4 フランスの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.5 イギリスの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.6 ロシアの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.7 イタリアの市場規模・予測（2019年-2030年）
9 アジア太平洋市場
9.1 アジア太平洋の運転時環境認識システムのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
9.2 アジア太平洋の運転時環境認識システムの用途別販売数量（2019年-2030年）
9.3 アジア太平洋の運転時環境認識システムの地域別市場規模
9.3.1 アジア太平洋の運転時環境認識システムの地域別販売数量（2019年-2030年）
9.3.2 アジア太平洋の運転時環境認識システムの地域別消費額（2019年-2030年）
9.3.3 中国の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.4 日本の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.5 韓国の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.6 インドの市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.7 東南アジアの市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.8 オーストラリアの市場規模・予測（2019年-2030年）
10 南米市場
10.1 南米の運転時環境認識システムのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
10.2 南米の運転時環境認識システムの用途別販売数量（2019年-2030年）
10.3 南米の運転時環境認識システムの国別市場規模
10.3.1 南米の運転時環境認識システムの国別販売数量（2019年-2030年）
10.3.2 南米の運転時環境認識システムの国別消費額（2019年-2030年）
10.3.3 ブラジルの市場規模・予測（2019年-2030年）
10.3.4 アルゼンチンの市場規模・予測（2019年-2030年）
11 中東・アフリカ市場
11.1 中東・アフリカの運転時環境認識システムのタイプ別販売数量（2019年-2030年）
11.2 中東・アフリカの運転時環境認識システムの用途別販売数量（2019年-2030年）
11.3 中東・アフリカの運転時環境認識システムの国別市場規模
11.3.1 中東・アフリカの運転時環境認識システムの国別販売数量（2019年-2030年）
11.3.2 中東・アフリカの運転時環境認識システムの国別消費額（2019年-2030年）
11.3.3 トルコの市場規模・予測（2019年-2030年）
11.3.4 エジプトの市場規模推移と予測（2019年-2030年）
11.3.5 サウジアラビアの市場規模・予測（2019年-2030年）
11.3.6 南アフリカの市場規模・予測（2019年-2030年）
12 市場ダイナミクス
12.1 運転時環境認識システムの市場促進要因
12.2 運転時環境認識システムの市場抑制要因
12.3 運転時環境認識システムの動向分析
12.4 ポーターズファイブフォース分析
12.4.1 新規参入者の脅威
12.4.2 サプライヤーの交渉力
12.4.3 買い手の交渉力
12.4.4 代替品の脅威
12.4.5 競争上のライバル関係
13 原材料と産業チェーン
13.1 運転時環境認識システムの原材料と主要メーカー
13.2 運転時環境認識システムの製造コスト比率
13.3 運転時環境認識システムの製造プロセス
13.4 産業バリューチェーン分析
14 流通チャネル別出荷台数
14.1 販売チャネル
14.1.1 エンドユーザーへの直接販売
14.1.2 代理店
14.2 運転時環境認識システムの主な流通業者
14.3 運転時環境認識システムの主な顧客
15 調査結果と結論
16 付録
16.1 調査方法
16.2 調査プロセスとデータソース
16.3 免責事項
・世界の運転時環境認識システムのタイプ別消費額（百万米ドル、2019年対2023年対2030年）
・世界の運転時環境認識システムの用途別消費額（百万米ドル、2019年対2023年対2030年）
・世界の運転時環境認識システムのメーカー別販売数量
・世界の運転時環境認識システムのメーカー別売上高
・世界の運転時環境認識システムのメーカー別平均価格
・運転時環境認識システムにおけるメーカーの市場ポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
・主要メーカーの本社と運転時環境認識システムの生産拠点
・運転時環境認識システム市場:各社の製品タイプフットプリント
・運転時環境認識システム市場:各社の製品用途フットプリント
・運転時環境認識システム市場の新規参入企業と参入障壁
・運転時環境認識システムの合併、買収、契約、提携
・運転時環境認識システムの地域別販売量(2019-2030)
・運転時環境認識システムの地域別消費額(2019-2030)
・運転時環境認識システムの地域別平均価格(2019-2030)
・世界の運転時環境認識システムのタイプ別販売量(2019-2030)
・世界の運転時環境認識システムのタイプ別消費額(2019-2030)
・世界の運転時環境認識システムのタイプ別平均価格(2019-2030)
・世界の運転時環境認識システムの用途別販売量(2019-2030)
・世界の運転時環境認識システムの用途別消費額(2019-2030)
・世界の運転時環境認識システムの用途別平均価格(2019-2030)
・北米の運転時環境認識システムのタイプ別販売量(2019-2030)
・北米の運転時環境認識システムの用途別販売量(2019-2030)
・北米の運転時環境認識システムの国別販売量(2019-2030)
・北米の運転時環境認識システムの国別消費額(2019-2030)
・欧州の運転時環境認識システムのタイプ別販売量(2019-2030)
・欧州の運転時環境認識システムの用途別販売量(2019-2030)
・欧州の運転時環境認識システムの国別販売量(2019-2030)
・欧州の運転時環境認識システムの国別消費額(2019-2030)
・アジア太平洋の運転時環境認識システムのタイプ別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の運転時環境認識システムの用途別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の運転時環境認識システムの国別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の運転時環境認識システムの国別消費額(2019-2030)
・南米の運転時環境認識システムのタイプ別販売量(2019-2030)
・南米の運転時環境認識システムの用途別販売量(2019-2030)
・南米の運転時環境認識システムの国別販売量(2019-2030)
・南米の運転時環境認識システムの国別消費額(2019-2030)
・中東・アフリカの運転時環境認識システムのタイプ別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの運転時環境認識システムの用途別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの運転時環境認識システムの国別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの運転時環境認識システムの国別消費額(2019-2030)
・運転時環境認識システムの原材料
・運転時環境認識システム原材料の主要メーカー
・運転時環境認識システムの主な販売業者
・運転時環境認識システムの主な顧客
*** 図一覧 ***
・運転時環境認識システムの写真
・グローバル運転時環境認識システムのタイプ別売上（百万米ドル）
・グローバル運転時環境認識システムのタイプ別売上シェア、2023年
・グローバル運転時環境認識システムの用途別消費額（百万米ドル）
・グローバル運転時環境認識システムの用途別売上シェア、2023年
・グローバルの運転時環境認識システムの消費額（百万米ドル）
・グローバル運転時環境認識システムの消費額と予測
・グローバル運転時環境認識システムの販売量
・グローバル運転時環境認識システムの価格推移
・グローバル運転時環境認識システムのメーカー別シェア、2023年
・運転時環境認識システムメーカー上位3社（売上高）市場シェア、2023年
・運転時環境認識システムメーカー上位6社（売上高）市場シェア、2023年
・グローバル運転時環境認識システムの地域別市場シェア
・北米の運転時環境認識システムの消費額
・欧州の運転時環境認識システムの消費額
・アジア太平洋の運転時環境認識システムの消費額
・南米の運転時環境認識システムの消費額
・中東・アフリカの運転時環境認識システムの消費額
・グローバル運転時環境認識システムのタイプ別市場シェア
・グローバル運転時環境認識システムのタイプ別平均価格
・グローバル運転時環境認識システムの用途別市場シェア
・グローバル運転時環境認識システムの用途別平均価格
・米国の運転時環境認識システムの消費額
・カナダの運転時環境認識システムの消費額
・メキシコの運転時環境認識システムの消費額
・ドイツの運転時環境認識システムの消費額
・フランスの運転時環境認識システムの消費額
・イギリスの運転時環境認識システムの消費額
・ロシアの運転時環境認識システムの消費額
・イタリアの運転時環境認識システムの消費額
・中国の運転時環境認識システムの消費額
・日本の運転時環境認識システムの消費額
・韓国の運転時環境認識システムの消費額
・インドの運転時環境認識システムの消費額
・東南アジアの運転時環境認識システムの消費額
・オーストラリアの運転時環境認識システムの消費額
・ブラジルの運転時環境認識システムの消費額
・アルゼンチンの運転時環境認識システムの消費額
・トルコの運転時環境認識システムの消費額
・エジプトの運転時環境認識システムの消費額
・サウジアラビアの運転時環境認識システムの消費額
・南アフリカの運転時環境認識システムの消費額
・運転時環境認識システム市場の促進要因
・運転時環境認識システム市場の阻害要因
・運転時環境認識システム市場の動向
・ポーターズファイブフォース分析
・運転時環境認識システムの製造コスト構造分析
・運転時環境認識システムの製造工程分析
・運転時環境認識システムの産業チェーン
・販売チャネル： エンドユーザーへの直接販売 vs 販売代理店
・直接チャネルの長所と短所
・間接チャネルの長所と短所
・方法論
・調査プロセスとデータソース
| 【運転時環境認識システムについて】 ※運転時環境認識システムは、車両が周囲の環境を理解し、認識するための技術の総称です。このシステムは、自動運転車から運転支援システムまで、多様な用途で利用されており、運転の安全性を向上させる重要な要素です。本稿では、このシステムの概念、特徴、種類、用途、および関連技術について詳しく述べます。 運転時環境認識システムの基本的な定義としては、車両が外部環境を検知し、その情報を利用して運転判断を行うための技術です。具体的には、道路状況、交通標識、他の車両、歩行者、障害物など、周囲の情報をリアルタイムで収集し、分析する能力を有します。このシステムによって、運転者は運転の際に必要な情報を受け取り、安全な運行を果たすことが可能になります。 このシステムの特徴の一つは、自動車に搭載されるセンサー技術です。主なセンサーとしては、カメラ、レーダー、ライダー（LIDAR）、超音波センサーが挙げられます。カメラは視覚情報を提供し、交通標識や信号の認識に使用されます。レーダーは長距離の物体検知に優れ、悪天候下でも機能します。ライダーは高精度な3D地図を作成する能力を持ち、より詳細な周囲の情報を把握します。超音波センサーは、近距離の物体の検出に適しています。 このようなセンサーを用いることで、多様な運転状況に対応できる認識システムが構築されます。例えば、高速道路走行時には、自動運転車は周囲の車両の動きや道路の状況をリアルタイムで把握し、運転者に安全な運転を促します。市街地走行時には、歩行者や自転車などの存在を認識し、停車するタイミングを計ったり、衝突回避を行ったりします。 運転時環境認識システムは、主に以下の種類に分類できます。自動運転車に搭載されるシステムは、全面的な環境認識を実現するものであり、交通ルールの遵守、経路計画、危険回避など、さまざまな機能を統合しています。一方、運転支援技術としての運転時環境認識システムは、運転者を補助する形で機能し、例えばアダプティブクルーズコントロールや衝突警告システムが該当します。これらは、運転者が運転に集中しやすくなるように設計されています。 運転時環境認識システムの用途は多岐にわたり、自動運転車の開発はもちろんのこと、運転支援システムの向上にも寄与しています。これにより、交通事故の削減や運転疲労の軽減が期待されており、多くの自動車メーカーやテクノロジー企業がこの分野に投資しています。さらに、物流業界や配達サービスでも、効率性の向上を図るためにこれらの技術が活用されています。 関連技術としては、人工知能（AI）や機械学習が挙げられます。これらは、環境認識システムのデータ解析や予測モデルの構築に不可欠です。AIを利用することで、膨大なデータからのパターン認識や学習が可能となり、より高精度な環境認識が実現します。また、データ融合技術も重要です。異なるセンサーから得られた情報を統合することで、環境の全体像をより正確に把握することができます。 運転時環境認識システムの未来に関しては、多くの可能性が期待されています。例えば、V2X（Vehicle to Everything）技術の進展によって、自動車同士やインフラとの情報交換がよりスムーズになり、周囲の状況をよりリアルタイムで把握できるようになります。これにより、交通の効率性や安全性が飛躍的に向上することが見込まれています。 今後も運転時環境認識システムの技術は進化を続け、より安全で快適な自動車社会の実現が期待されます。自動運転技術の普及とともに、このシステムはますます重要な役割を果たすことになるでしょう。そのため、関連する技術や規制の整備を進め、安全な運転支援環境を構築することが求められています。運転時環境認識システムは、今後のモビリティ社会においてなくてはならない基盤技術となることは間違いありません。 |
