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 世界の渋滞支援市場
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 自動化レベル別市場内訳
6.1 レベル2
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 レベル3
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 市場コンポーネント別内訳
7.1 車載カメラ
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 超音波センサー
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 レーダー
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 LiDAR
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 ECU
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 方式別市場内訳
8.1 車線追跡システム
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 車両検知・衝突回避システム
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 自動操舵・速度制御システム
8.3.1 市場トレンド
8.3.2 市場予測
8.4 その他
8.4.1 市場トレンド
8.4.2 市場予測
9 地域別市場内訳
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場トレンド
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場トレンド
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場トレンド
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場トレンド
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場トレンド
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 推進要因、制約要因、機会
10.1 概要
10.2 推進要因
10.3 制約要因
10.4 機会
11 バリューチェーン分析
12 ポーターのファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 サプライヤーの交渉力
12.4 競争の度合い
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要プレーヤーのプロフィール
14.3.1 アウディAG(フォルクスワーゲンAG)
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.1.3 財務状況
14.3.1.4 SWOT分析
14.3.2 Continental AG
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務状況
14.3.2.4 SWOT分析
14.3.3 Mobileye Global Inc. (Intel Corporation)
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 Robert Bosch GmbH
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 SWOT分析
14.3.5 Valeo
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務状況
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 ZF Friedrichshafen AG
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 SWOT分析
図2:世界の交通渋滞支援市場:売上高(10億米ドル)、2018年~2023年
図3:世界の交通渋滞支援市場予測:売上高(10億米ドル)、2024年~2032年
図4:世界の交通渋滞支援市場:自動化レベル別内訳(%)、2023年
図5:世界の交通渋滞支援市場:コンポーネント別内訳(%)、2023年
図6:世界の交通渋滞支援市場:方式別内訳(%)、2023年
図7:世界の交通渋滞支援市場:地域別内訳(%)、2023年
図8:世界の交通渋滞支援(レベル2)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図9:世界の交通渋滞交通渋滞アシスト(レベル2)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図10:世界:交通渋滞アシスト(レベル3)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図11:世界:交通渋滞アシスト(レベル3)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図12:世界:交通渋滞アシスト(車載カメラ)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図13:世界:交通渋滞アシスト(車載カメラ)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図14:世界:交通渋滞アシスト(超音波センサー)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図15:世界:交通渋滞交通渋滞支援(超音波センサー)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図16:世界:交通渋滞支援(レーダー)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図17:世界:交通渋滞支援(レーダー)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図18:世界:交通渋滞支援(LiDAR)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図19:世界:交通渋滞支援(LiDAR)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図20:世界:交通渋滞支援(ECU)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図21:世界:交通渋滞支援(ECU)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図22:世界:渋滞支援(車線追従システム)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図23:世界:渋滞支援(車線追従システム)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図24:世界:渋滞支援(車両検知・衝突回避システム)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図25:世界:渋滞支援(車両検知・衝突回避システム)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図26:世界:渋滞支援(自動操舵・速度制御システム)市場:売上高(百万米ドル) 2018年および2023年
図27:世界:交通渋滞支援(自動操舵・速度制御システム)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024年~2032年
図28:世界:交通渋滞支援(その他の方法)市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図29:世界:交通渋滞支援(その他の方法)市場予測:売上高(百万米ドル)、2024年~2032年
図30:北米:交通渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図31:北米:交通渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024年~2032年
図32:米国:交通渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図図33:米国:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図34:カナダ:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図35:カナダ:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図36:アジア太平洋地域:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図37:アジア太平洋地域:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図38:中国:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図39:中国:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル) 2024~2032年
図40:日本:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図41:日本:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図42:インド:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図43:インド:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図44:韓国:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図45:韓国:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図46:オーストラリア:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル) 2018年および2023年
図47:オーストラリア:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図48:インドネシア:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図49:インドネシア:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図50:その他:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図51:その他:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図52:欧州:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図53:欧州:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル) (百万米ドル)、2024~2032年
図54:ドイツ:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図55:ドイツ:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図56:フランス:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図57:フランス:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図58:英国:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図59:英国:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図60:イタリア:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル) (百万米ドル)、2018年および2023年
図61:イタリア:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024年~2032年
図62:スペイン:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図63:スペイン:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024年~2032年
図64:ロシア:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図65:ロシア:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024年~2032年
図66:その他:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図67:その他:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図68:ラテンアメリカ:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図69:ラテンアメリカ:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図70:ブラジル:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図71:ブラジル:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図72:メキシコ:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図73:メキシコ:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図74:その他:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図75:その他:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図76:中東およびアフリカ:渋滞支援市場:売上高(百万米ドル)、2018年および2023年
図77:中東およびアフリカ:渋滞支援市場:国別内訳(%)、2023年
図78:中東およびアフリカ:渋滞支援市場予測:売上高(百万米ドル)、2024~2032年
図79:世界:渋滞支援業界:推進要因、制約要因、および機会
図80:世界:渋滞支援業界:バリューチェーン分析
図81:世界:渋滞支援業界:ポーターのファイブフォース分析
| ※参考情報 トラフィックジャムアシストは、渋滞運転支援機能として、特に都市部や高速道路での渋滞時に運転者の負担を軽減するために設計された先進的な運転支援システムです。この機能は、特に自動運転技術の進展に伴い、ますます重要な役割を果たしています。トラフィックジャムアシストは、主にセンサー、カメラ、レーダーなどの様々な技術を駆使して、周囲の交通状況を認識し、運転を補助します。 このシステムの基本的な概念は、車両が自動的に他の車両に追随しながら、加速、ブレーキ、ハンドル操作を行うことで、運転者が必要とする作業を大幅に軽減することです。特に渋滞時には、運転者が頻繁にブレーキをかけたり加速したりする必要があるため、車両がこれらの作業を自動で行えることで、ストレスを減少させることができます。 トラフィックジャムアシストにはいくつかの種類があります。一つは、完全自動運転に近いレベルの機能を持つシステムであり、これにより車両は完全に自動で渋滞を処理することが可能になります。もう一つは、運転者がシステムを利用しつつも、一定の操作を継続する必要があるハイブリッドシステムです。例えば、運転者がステアリングを一定の時間握っている必要がある場合です。このように、機能のレベルや運転者の関与度に応じて様々なタイプのトラフィックジャムアシストが存在します。 この機能の用途は多岐にわたりますが、主に都市部や混雑した高速道路での長時間の運転による疲労を軽減することに利用されています。また、初めて運転する場所や不慣れなルートでの運転においても、トラフィックジャムアシストがあれば安心感を得ることができます。特に高齢者や運転に自信がないドライバーにとって、この機能は安全で快適な運転を可能にする強力な助けとなります。 関連技術としては、車両の周囲環境を非常に高精度で認識するために、LIDAR、画像処理技術、GPS、およびV2X通信(Vehicle-to-Everything)などが利用されています。LIDARは、レーザーを使用して周囲の物体を高精度で測定する技術であり、特に静止物体や急ブレーキをかける車両に対して高い感度を発揮します。画像処理技術は、カメラで取得した映像を解析することで、標識や信号、他の車両を識別するために使用されます。GPSは、車両の位置を特定し、渋滞情報やルート変更の判断に寄与します。 加えて、V2X通信は、車両同士がリアルタイムで情報を交換することで交通の流れを最適化することを目的としています。これにより、渋滞の発生を防ぐための情報を事前に把握し、より効率的な運転が可能となります。これらの技術は、トラフィックジャムアシストの精度と信頼性を向上させ、運転者の安全を確保するために不可欠な要素です。 今後、トラフィックジャムアシストはますます進化し、より多くの自動車メーカーやモデルに搭載されることが期待されています。自動運転技術が進む中、トラフィックジャムアシストは、自動運転車両の普及を支える重要な機能となっていくでしょう。その結果、運転者はストレスから解放され、交通事故のリスクも減少することが見込まれます。これにより、多くの人々がより安全で快適な移動手段を得ることが可能になるでしょう。 |
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