1 市場概要
1.1 車両分析の定義
1.2 グローバル車両分析の市場規模・予測
1.3 中国車両分析の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国車両分析の市場シェア
1.5 車両分析市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 車両分析市場ダイナミックス
1.6.1 車両分析の市場ドライバ
1.6.2 車両分析市場の制約
1.6.3 車両分析業界動向
1.6.4 車両分析産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界車両分析売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル車両分析のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル車両分析の市場集中度
2.4 グローバル車両分析の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の車両分析製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国車両分析売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国車両分析のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 車両分析産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 車両分析の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 車両分析調達モデル
4.7 車両分析業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 車両分析販売モデル
4.7.2 車両分析代表的なディストリビューター
5 製品別の車両分析一覧
5.1 車両分析分類
5.1.1 Vehicle Analytics Software Platform
5.1.2 Professional & Consulting Services
5.1.3 Managed Services
5.2 製品別のグローバル車両分析の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル車両分析の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の車両分析一覧
6.1 車両分析アプリケーション
6.1.1 OEMs
6.1.2 Service Providers
6.1.3 Automotive Dealers
6.1.4 Fleet Owners
6.1.5 Regulatory Bodies
6.1.6 Insurers
6.1.7 Other
6.2 アプリケーション別のグローバル車両分析の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル車両分析の売上（2019～2030）
7 地域別の車両分析市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル車両分析の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル車両分析の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米車両分析の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米車両分析市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ車両分析市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ車両分析市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域車両分析市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域車両分析市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米車両分析の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米車両分析市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の車両分析市場規模一覧
8.1 国別のグローバル車両分析の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル車両分析の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国車両分析市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ車両分析市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国車両分析市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本車両分析市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国車両分析市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア車両分析市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド車両分析市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド車両分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド車両分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ車両分析市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ車両分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 IBM
9.1.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.1.3 IBM 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 IBM 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 IBM 最近の動向
9.2 HARMAN
9.2.1 HARMAN 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 HARMAN 会社紹介と事業概要
9.2.3 HARMAN 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 HARMAN 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 HARMAN 最近の動向
9.3 SAP
9.3.1 SAP 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 SAP 会社紹介と事業概要
9.3.3 SAP 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 SAP 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 SAP 最近の動向
9.4 Microsoft
9.4.1 Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Microsoft 会社紹介と事業概要
9.4.3 Microsoft 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Microsoft 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Microsoft 最近の動向
9.5 Teletrac Navman
9.5.1 Teletrac Navman 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Teletrac Navman 会社紹介と事業概要
9.5.3 Teletrac Navman 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Teletrac Navman 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Teletrac Navman 最近の動向
9.6 INRIX
9.6.1 INRIX 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 INRIX 会社紹介と事業概要
9.6.3 INRIX 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 INRIX 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 INRIX 最近の動向
9.7 Automotive Rentals
9.7.1 Automotive Rentals 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Automotive Rentals 会社紹介と事業概要
9.7.3 Automotive Rentals 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Automotive Rentals 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Automotive Rentals 最近の動向
9.8 WEX
9.8.1 WEX 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 WEX 会社紹介と事業概要
9.8.3 WEX 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 WEX 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 WEX 最近の動向
9.9 Inseego
9.9.1 Inseego 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Inseego 会社紹介と事業概要
9.9.3 Inseego 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Inseego 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Inseego 最近の動向
9.10 Genetec
9.10.1 Genetec 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Genetec 会社紹介と事業概要
9.10.3 Genetec 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Genetec 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Genetec 最近の動向
9.11 IMS
9.11.1 IMS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 IMS 会社紹介と事業概要
9.11.3 IMS 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 IMS 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 IMS 最近の動向
9.12 Noregon
9.12.1 Noregon 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Noregon 会社紹介と事業概要
9.12.3 Noregon 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Noregon 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Noregon 最近の動向
9.13 Xevo
9.13.1 Xevo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 Xevo 会社紹介と事業概要
9.13.3 Xevo 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 Xevo 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 Xevo 最近の動向
9.14 Azuga
9.14.1 Azuga 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 Azuga 会社紹介と事業概要
9.14.3 Azuga 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 Azuga 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 Azuga 最近の動向
9.15 Procon Analytics
9.15.1 Procon Analytics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.15.2 Procon Analytics 会社紹介と事業概要
9.15.3 Procon Analytics 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.15.4 Procon Analytics 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.15.5 Procon Analytics 最近の動向
9.16 Infinova
9.16.1 Infinova 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.16.2 Infinova 会社紹介と事業概要
9.16.3 Infinova 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.16.4 Infinova 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.16.5 Infinova 最近の動向
9.17 KEDACOM
9.17.1 KEDACOM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.17.2 KEDACOM 会社紹介と事業概要
9.17.3 KEDACOM 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.17.4 KEDACOM 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.17.5 KEDACOM 最近の動向
9.18 Pivotal Software
9.18.1 Pivotal Software 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.18.2 Pivotal Software 会社紹介と事業概要
9.18.3 Pivotal Software 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.18.4 Pivotal Software 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.18.5 Pivotal Software 最近の動向
9.19 Acerta Analytics Solutions
9.19.1 Acerta Analytics Solutions 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.19.2 Acerta Analytics Solutions 会社紹介と事業概要
9.19.3 Acerta Analytics Solutions 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.19.4 Acerta Analytics Solutions 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.19.5 Acerta Analytics Solutions 最近の動向
9.20 CloudMade
9.20.1 CloudMade 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.20.2 CloudMade 会社紹介と事業概要
9.20.3 CloudMade 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.20.4 CloudMade 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.20.5 CloudMade 最近の動向
9.21 Agnik
9.21.1 Agnik 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.21.2 Agnik 会社紹介と事業概要
9.21.3 Agnik 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.21.4 Agnik 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.21.5 Agnik 最近の動向
9.22 Amodo
9.22.1 Amodo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.22.2 Amodo 会社紹介と事業概要
9.22.3 Amodo 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.22.4 Amodo 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.22.5 Amodo 最近の動向
9.23 Digital Recognition Network
9.23.1 Digital Recognition Network 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.23.2 Digital Recognition Network 会社紹介と事業概要
9.23.3 Digital Recognition Network 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.23.4 Digital Recognition Network 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.23.5 Digital Recognition Network 最近の動向
9.24 EngineCAL
9.24.1 EngineCAL 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.24.2 EngineCAL 会社紹介と事業概要
9.24.3 EngineCAL 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.24.4 EngineCAL 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.24.5 EngineCAL 最近の動向
9.25 Inquiron
9.25.1 Inquiron 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.25.2 Inquiron 会社紹介と事業概要
9.25.3 Inquiron 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.25.4 Inquiron 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.25.5 Inquiron 最近の動向
9.26 Plotly
9.26.1 Plotly 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.26.2 Plotly 会社紹介と事業概要
9.26.3 Plotly 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
9.26.4 Plotly 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.26.5 Plotly 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
表 2. 市場の制約
表 3. 市場動向
表 4. 業界方針
表 5. 世界の主要会社車両分析の売上、2023年の収益に基づきランキング（2019-2024、百万米ドル）
表 6. グローバル車両分析のメーカー市場集中率（CR3、HHI）
表 7. グローバル車両分析の合併と買収、拡張計画
表 8. 主要会社の車両分析製品タイプ
表 9. 主要会社の本社所在地とサービスエリア
表 10. 中国の主要会社車両分析の売上、2023年の収益に基づきランキング（2019-2024、百万米ドル）
表 11. 中国の主要会社車両分析の売上シェア、2019-2024
表 12. グローバル車両分析の主な原材料の主要サプライヤー
表 13. グローバル車両分析の代表的な顧客
表 14. 車両分析代表的なディストリビューター
表 15. 製品別のグローバル車両分析の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 16. アプリケーション別のグローバル車両分析の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 17. 地域別のグローバル車両分析の売上、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 18. 地域別のグローバル車両分析の売上（2019～2030、百万米ドル）
表 19. 国別のグローバル車両分析の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 20. 国別のグローバル車両分析の売上（2019～2030、百万米ドル）
表 21. 国別のグローバル車両分析売上の市場シェア（2019～2030）
表 22. IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 23. IBM 会社紹介と事業概要
表 24. IBM 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 25. IBM 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 26. IBM 最近の動向
表 27. HARMAN 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 28. HARMAN 会社紹介と事業概要
表 29. HARMAN 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 30. HARMAN 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 31. HARMAN 最近の動向
表 32. SAP 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 33. SAP 会社紹介と事業概要
表 34. SAP 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 35. SAP 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 36. SAP 最近の動向
表 37. Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 38. Microsoft 会社紹介と事業概要
表 39. Microsoft 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 40. Microsoft 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 41. Microsoft 最近の動向
表 42. Teletrac Navman 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 43. Teletrac Navman 会社紹介と事業概要
表 44. Teletrac Navman 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 45. Teletrac Navman 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 46. Teletrac Navman 最近の動向
表 47. INRIX 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 48. INRIX 会社紹介と事業概要
表 49. INRIX 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 50. INRIX 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 51. INRIX 最近の動向
表 52. Automotive Rentals 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 53. Automotive Rentals 会社紹介と事業概要
表 54. Automotive Rentals 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 55. Automotive Rentals 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 56. Automotive Rentals 最近の動向
表 57. WEX 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 58. WEX 会社紹介と事業概要
表 59. WEX 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 60. WEX 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 61. WEX 最近の動向
表 62. Inseego 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 63. Inseego 会社紹介と事業概要
表 64. Inseego 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 65. Inseego 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 66. Inseego 最近の動向
表 67. Genetec 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 68. Genetec 会社紹介と事業概要
表 69. Genetec 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 70. Genetec 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 71. Genetec 最近の動向
表 72. IMS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 73. IMS 会社紹介と事業概要
表 74. IMS 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 75. IMS 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 76. IMS 最近の動向
表 77. Noregon 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 78. Noregon 会社紹介と事業概要
表 79. Noregon 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 80. Noregon 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 81. Noregon 最近の動向
表 82. Xevo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 83. Xevo 会社紹介と事業概要
表 84. Xevo 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 85. Xevo 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 86. Xevo 最近の動向
表 87. Azuga 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 88. Azuga 会社紹介と事業概要
表 89. Azuga 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 90. Azuga 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 91. Azuga 最近の動向
表 92. Procon Analytics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 93. Procon Analytics 会社紹介と事業概要
表 94. Procon Analytics 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 95. Procon Analytics 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 96. Procon Analytics 最近の動向
表 97. Infinova 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 98. Infinova 会社紹介と事業概要
表 99. Infinova 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 100. Infinova 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 101. Infinova 最近の動向
表 102. KEDACOM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 103. KEDACOM 会社紹介と事業概要
表 104. KEDACOM 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 105. KEDACOM 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 106. KEDACOM 最近の動向
表 107. Pivotal Software 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 108. Pivotal Software 会社紹介と事業概要
表 109. Pivotal Software 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 110. Pivotal Software 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 111. Pivotal Software 最近の動向
表 112. Acerta Analytics Solutions 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 113. Acerta Analytics Solutions 会社紹介と事業概要
表 114. Acerta Analytics Solutions 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 115. Acerta Analytics Solutions 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 116. Acerta Analytics Solutions 最近の動向
表 117. CloudMade 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 118. CloudMade 会社紹介と事業概要
表 119. CloudMade 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 120. CloudMade 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 121. CloudMade 最近の動向
表 122. Agnik 車両分析 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 123. Agnik 会社紹介と事業概要
表 124. Agnik 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 125. Agnik 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 126. Agnik 最近の動向
表 127. Amodo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 128. Amodo 会社紹介と事業概要
表 129. Amodo 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 130. Amodo 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 131. Amodo 最近の動向
表 132. Digital Recognition Network 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 133. Digital Recognition Network 会社紹介と事業概要
表 134. Digital Recognition Network 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 135. Digital Recognition Network 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 136. Digital Recognition Network 最近の動向
表 137. EngineCAL 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 138. EngineCAL 会社紹介と事業概要
表 139. EngineCAL 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 140. EngineCAL 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 141. EngineCAL 最近の動向
表 142. Inquiron 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 143. Inquiron 会社紹介と事業概要
表 144. Inquiron 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 145. Inquiron 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 146. Inquiron 最近の動向
表 147. Plotly 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 148. Plotly 会社紹介と事業概要
表 149. Plotly 車両分析モデル、仕様、アプリケーション
表 150. Plotly 車両分析売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 151. Plotly 最近の動向
表 152. 調査対象範囲
図の一覧
図 1. 写真
図 2. グローバル車両分析の売上、（2019-2030、百万米ドル）
図 3. 中国車両分析の売上、（2019-2030、百万米ドル）
図 4. 世界における売上別の中国車両分析市場シェア（2019-2030）
図 5. 会社別のグローバル車両分析の市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）、2023年
図 6. ティア別の中国主要企業の市場シェア、2021年 VS 2023年 VS 2023年
図 7. 産業チェーン
図 8. 車両分析調達モデル分析
図 9. 車両分析販売モデル
図 10. 車両分析販売チャネル：直販と流通
図 11. Vehicle Analytics Software Platform
図 12. Professional & Consulting Services
図 13. Managed Services
図 14. 製品別のグローバル車両分析の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 15. 製品別のグローバル車両分析の売上市場シェア（2019～2030）
図 16. OEMs
図 17. Service Providers
図 18. Automotive Dealers
図 19. Fleet Owners
図 20. Regulatory Bodies
図 21. Insurers
図 22. Other
図 23. アプリケーション別のグローバル車両分析の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 24. アプリケーション別のグローバル車両分析の売上市場シェア（2019～2030）
図 25. 地域別のグローバル車両分析の売上市場シェア（2019～2030）
図 26. 北米車両分析の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 27. 国別の北米車両分析売上の市場シェア、2023年
図 28. ヨーロッパ車両分析の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 29. 国別のヨーロッパ車両分析売上の市場シェア、2023年
図 30. アジア太平洋地域車両分析の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 31. 国・地域別のアジア太平洋地域車両分析売上の市場シェア、2023年
図 32. 南米車両分析の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 33. 国別の南米車両分析売上の市場シェア、2023年
図 34. 中東・アフリカ車両分析の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 35. 米国の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 36. 製品別の米国車両分析売上市場シェア、2023年 VS 2030年
図 37. アプリケーション別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 38. ヨーロッパ売上（2019～2030、百万米ドル）
図 39. 製品別のヨーロッパ車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 40. アプリケーション別のヨーロッパ車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 41. 中国の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 42. 製品別の中国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 43. アプリケーション別の中国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 44. 日本の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 45. 製品別の日本車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 46. アプリケーション別の日本車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 47. 韓国の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 48. 製品別の韓国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 49. アプリケーション別の韓国車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 50. 東南アジアの売上（2019～2030、百万米ドル）
図 51. 製品別の東南アジア車両分析売上の市場シェア、2023年VS 2030年
図 52. アプリケーション別の東南アジア車両分析売上の市場シェア、2023年VS 2030年
図 53. インドの売上（2019～2030、百万米ドル）
図 54. 製品別のインド車両分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 55. アプリケーション別のインド車両分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 56. 中東・アフリカの売上（2019～2030、百万米ドル）
図 57. 製品別の中東・アフリカ車両分析売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 58. アプリケーション別の中東・アフリカ車両分析売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 59. インタビュイー
図 60. ボトムアップ・アプローチとトップダウン・アプローチ
図 61. データトライアングレーション
| ※参考情報 車両分析（Vehicle Analytics）は、車両やその運転データを収集、分析することで、運転行動、車両のパフォーマンス、メンテナンスのニーズ、交通状況などを評価し、最適化するための技術およびプロセスを指します。この分野は、自動車産業のデジタル化が進む中で特に重要な役割を果たしており、企業や個人に多くの利点をもたらすことが期待されています。 車両分析の基本的な定義は、車両が生成する膨大な量のデータを分析し、意思決定を支援することにあります。このデータには、運転速度、加速、ブレーキの強さ、燃料消費、GPS位置情報、エンジンの状態、センサーデータなどが含まれます。これらのデータは、車両の挙動をリアルタイムで把握し、運転者や交通管理者がよりスマートな意思決定を行えるようにするために利用されます。 このような車両分析の特徴としては、リアルタイム分析やビッグデータ処理が挙げられます。近年、IoT（モノのインターネット）技術の発展により、車両は常にデータを生成し続けており、それを迅速に分析することで、即座に必要な情報が得られるようになっています。また、機械学習や人工知能（AI）の技術が活用されることで、過去のデータからパターンを学習し、将来の運転行動やメンテナンス需要を予測する能力が向上しています。 車両分析の種類には、いくつかのカテゴリーがあります。最も基本的なものには、運転行動分析、車両パフォーマンス分析、メンテナンス分析、交通流分析などがあります。運転行動分析では、個々の運転者の運転スタイルや習慣を理解するためにデータを使用します。これにより、安全運転の推進や運転技能向上のためのフィードバックを提供することが可能です。 車両パフォーマンス分析は、エンジンの効率や燃費、加速性能など、車両そのものの性能を評価します。この情報は、メーカーが製品の改善を行う際や、運転者が維持管理を行う際に役立ちます。メンテナンス分析では、車両の故障の予兆をつかむためにセンサーから得られたデータを利用し、予防保全を行うことができます。これにより、故障によるダウンタイムを最小化し、コスト削減が実現できます。 さらに、交通流分析では、特定地域における交通パターンや混雑状況を把握することを目的としています。これにより、交通管理者は効率的な交通システムの設計や、交通渋滞の緩和策を検討する際に役立つ情報を得ることができます。 車両分析の用途は非常に広範囲にわたります。企業がフリートマネジメント（車両管理）を行う際には、車両の運行状況を把握するために車両分析が活用されます。これにより、運行ルートの最適化、燃料コストの削減、安全性の向上などが実現します。また、保険業界でも、運転行動データを基にした保険料計算が進んでおり、より公正で客観的な保険政策が構築されています。 個人の運転者にとっても、車両分析は大きな利点をもたらすことがあります。運転行動を振り返り、改善点を見つけることで、安全運転の意識が高まり、ひいては保険料の引き下げにつながる可能性もあります。また、データに基づいたメンテナンスの実施は、車両寿命の延長に寄与します。 関連技術としては、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転技術が挙げられます。ADASは、運転者の安全を向上させるためのサポートを提供するもので、車両分析と連携することで、より高精度な情報提供や運転支援が可能になります。自動運転技術も、車両のセンサーやデータ解析を基にして、安全かつ効率的な運転を実現するために車両分析が不可欠です。 これらの技術は相互に関連し合い、従来の運転モデルを大きく変革する可能性があります。特に、車両ネットワーク化が進むことで、車両同士の情報共有や、インフラとの連携が実現し、より効率的かつ安全な交通システムの構築が期待されています。 総じて、車両分析は、単なるデータ収集・分析を超え、企業や個人にとっての意思決定を支援し、交通の安全性や効率性を向上させるための強力なツールとなっています。今後も技術革新が進む中で、その活用範囲や重要性はますます高まることが予想されます。 |
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