1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の構造ヘルスモニタリング市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場内訳
6.1 ハードウェア
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 ソフトウェア
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 サービス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 技術別市場内訳
7.1 有線
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 無線
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 実装方法別市場内訳
8.1 新築
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 改修
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 業種別市場内訳
9.1 土木インフラ
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 航空宇宙・防衛
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 エネルギー
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測9.4 鉱業
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 その他
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
10 地域別市場内訳
10.1 北米
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋地域
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 英国
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東およびアフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場内訳
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターのファイブフォース分析
13.1 概要
13.2 バイヤーの交渉力
13.3 サプライヤーの交渉力
13.4 競争の度合い
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレーヤー
15.3 主要プレーヤーのプロフィール
15.3.1 Acellent Technologies Inc.
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.2 Bridge Diagnostics Inc.
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.3 Campbell Scientific Inc.
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.4 COWI A/S
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 SWOT分析
15.3.5 Digitexx Data Systems Inc.
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.6 FEACエンジニアリング
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.7 HBK – Hottinger Brüel & Kjær (Spectris plc)
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.8 James Fisher and Sons plc
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.8.3 財務状況
15.3.9 National Instruments Corporation
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.9.3 財務状況
15.3.9.4 SWOT分析
15.3.10 RST Instruments Ltd.
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.11 Sisgeo S.r.l.
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.12 Sixense Enterprises Inc.
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
| ※参考情報 構造ヘルスモニタリング（Structural Health Monitoring、SHM）は、構造物の健全性を評価し、維持管理するための技術及びプロセスです。主に橋梁、建物、ダム、風力発電塔などのインフラストラクチャーにおいて、これらが外部の力や環境変化に対してどのように反応するかをリアルタイムで監視します。SHMは、構造物の劣化や損傷を早期に検出し、安全性を確保するために不可欠な技術です。 SHMの基本的な概念は、構造物に取り付けられたセンサーを用いて、変位、加速度、ひずみ、温度、振動などのデータを取得し、それらを分析することで構造物の状態を把握することにあります。これにより、時間の経過とともに構造物がどのように変化するかを観察でき、必要に応じて適切な保守・点検が行えるようになります。 SHMには大きく分けて、リアルタイムモニタリングと定期的な点検が含まれます。リアルタイムモニタリングは、センサーからのデータを常時収集し、異常があれば直ちに警告を発するシステムです。一方、定期点検は、特定の期間ごとに構造物を目視で評価し、必要な補修を行う方法です。これらの方法は互いに補完し合い、構造物の安全性を高めます。 SHMの用途は多岐にわたります。都市部の橋やトンネルでは、交通負荷や周囲の環境条件による影響を評価し、維持管理の計画を立てることができます。水力発電所やダムでは、構造の安定性を把握することで、大雨や地震などの自然災害に対してのリスクを減少させることが可能です。また、高層ビルやショッピングモールなどの商業施設でも、利用者の安全を守るためにSHMが導入されています。 関連技術としては、センシング技術やデータ解析技術が挙げられます。具体的には、光ファイバーセンサーや圧電センサー、MEMSセンサーなどが使用され、非常に高い精度でデータを収集することができます。また、機械学習やデータマイニング技術を用いることで、収集されたデータを効率的に分析し、損傷の予測や異常検知が可能となります。 さらに、デジタルツイン技術もSHMにおいて重要な役割を果たしています。デジタルツインは、実際の構造物をリアルタイムで再現する仮想モデルであり、センサーからのデータを元に様々なシナリオをシミュレーションすることができます。これにより、具体的な保守計画やその効果を事前に評価することが可能になります。 最近では、IoT（Internet of Things）技術の進展に伴い、SHMはより高精度で低コストな監視が可能になってきています。複数のセンサーがネットワークを通じて繋がり、自動でデータを集め分析することで、より迅速かつ的確な判断ができるようになります。これにより、メンテナンスコストの削減や、構造物のライフサイクルの延長が期待されています。 構造ヘルスモニタリングは、今後も進化を続け、より安全で持続可能な社会の実現に寄与することが期待されています。これにより、私たちの生活を支えるインフラストラクチャーの信頼性を向上させることができるのです。SHMは今後も研究が進められ、さまざまな新しい技術が開発されることが予測されます。インフラの老朽化が進む中で、その重要性はさらに増していくことでしょう。 |
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