1 エグゼクティブサマリー
1.1 市場概要
エグゼクティブサマリー – 市場概要に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 市場概要に関するデータテーブル
エグゼクティブサマリー – グローバル市場の特徴に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 地域別市場に関するチャート
エグゼクティブサマリー – アプリケーション別市場セグメンテーションに関するチャート
エグゼクティブサマリー – テクノロジー別市場セグメンテーションに関するチャート
エグゼクティブサマリー – 増分成長に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 増分成長に関するデータテーブル
エグゼクティブサマリー – 企業の市場ポジショニングに関するチャート
2 市場の状況
2.1 市場エコシステム
親市場
親市場に関するデータテーブル
2.2 市場の特徴
市場の特徴分析
2.3 バリューチェーン分析
バリューチェーン分析
3 市場規模
3.1 市場定義
市場定義に含まれる企業の提供物
3.2 市場セグメント分析
市場セグメント
3.3 2023年の市場規模
3.4 市場の見通し：2023-2028年の予測
グローバル – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
グローバル – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
グローバル市場：2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
グローバル市場：2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
4 歴史的市場規模
4.1 グローバル自動車LiDARセンサー市場 2018 – 2022
歴史的市場規模 – グローバル自動車LiDARセンサー市場2018 – 2022に関するデータテーブル（百万ドル）
4.2 アプリケーションセグメント分析 2018 – 2022
歴史的市場規模 – アプリケーションセグメント2018 – 2022（百万ドル）
4.3 テクノロジーセグメント分析 2018 – 2022
歴史的市場規模 – テクノロジーセグメント2018 – 2022（百万ドル）
4.4 地理セグメント分析 2018 – 2022
歴史的市場規模 – 地理セグメント2018 – 2022（百万ドル）
4.5 国別セグメント分析 2018 – 2022
歴史的市場規模 – 国別セグメント2018 – 2022（百万ドル）
5 ファイブフォース分析
5.1 ファイブフォースの概要
ファイブフォース分析 – 2023年と2028年の比較
5.2 バイヤーの交渉力
バイヤーの交渉力 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.3 サプライヤーの交渉力
サプライヤーの交渉力 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.4 新規参入者の脅威
新規参入者の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.5 代替品の脅威
代替品の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.6 競争の脅威
競争の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.7 市場状況
市場状況に関するチャート – ファイブフォース2023年と2028年
6 アプリケーション別市場セグメンテーション
6.1 市場セグメント
アプリケーション – 市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
アプリケーション – 市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.2 アプリケーション別比較
アプリケーション別比較に関するチャート
アプリケーション別比較に関するデータテーブル
6.3 ADAS – 市場規模と予測2023-2028
ADAS – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
ADAS – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
ADAS – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
ADAS – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
6.4 自動運転車 – 市場規模と予測2023-2028
自動運転車 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
自動運転車 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
自動運転車 – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
自動運転車 – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
6.5 アプリケーション別市場機会
アプリケーション別市場機会（百万ドル）
アプリケーション別市場機会に関するデータテーブル（百万ドル）
7 テクノロジー別市場セグメンテーション
7.1 市場セグメント
テクノロジー – 市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
テクノロジー – 市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.2 テクノロジー別比較
テクノロジー別比較に関するチャート
テクノロジー別比較に関するデータテーブル
7.3 ソリッドステート – 市場規模と予測2023-2028
ソリッドステート – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
ソリッドステート – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
ソリッドステート – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
ソリッドステート – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
7.4 エレクトロメカニカル – 市場規模と予測2023-2028
エレクトロメカニカル – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
エレクトロメカニカル – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
エレクトロメカニカル – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
エレクトロメカニカル – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
7.5 テクノロジー別市場機会
テクノロジー別市場機会（百万ドル）
テクノロジー別市場機会に関するデータテーブル（百万ドル）
8 顧客の状況
8.1 顧客の状況概要
価格感度、ライフサイクル、顧客の購入バスケット、採用率、購入基準の分析
9 地理的状況
9.1 地理的セグメンテーション
地域別市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
地域別市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.2 地理的比較
地理的比較に関するチャート
地理的比較に関するデータテーブル
9.3 北米 – 市場規模と予測2023-2028
北米 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
北米 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
北米 – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
北米 – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
9.4 ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028
ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
ヨーロッパ – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
ヨーロッパ – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
9.5 APAC – 市場規模と予測2023-2028
APAC – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
APAC – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
APAC – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
APAC – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
9.6 中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028
中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
中東およびアフリカ – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
中東およびアフリカ – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
9.7 南アメリカ – 市場規模と予測2023-2028
南アメリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
南アメリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（百万ドル）
南アメリカ – 2023-2028年の前年比成長に関するチャート（%）
南アメリカ – 2023-2028年の前年比成長に関するデータテーブル（%）
9.8 米国 – 市場規模と予測2023-2028
米国 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（百万ドル）
チャート - 米国 - 年間成長率 2023-2028（％）
データテーブル - 米国 - 年間成長率 2023-2028（％）
9.9 ドイツ - 市場規模と予測 2023-2028
チャート - ドイツ - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
データテーブル - ドイツ - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
チャート - ドイツ - 年間成長率 2023-2028（％）
データテーブル - ドイツ - 年間成長率 2023-2028（％）
9.10 中国 - 市場規模と予測 2023-2028
チャート - 中国 - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
データテーブル - 中国 - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
チャート - 中国 - 年間成長率 2023-2028（％）
データテーブル - 中国 - 年間成長率 2023-2028（％）
9.11 カナダ - 市場規模と予測 2023-2028
チャート - カナダ - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
データテーブル - カナダ - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
チャート - カナダ - 年間成長率 2023-2028（％）
データテーブル - カナダ - 年間成長率 2023-2028（％）
9.12 日本 - 市場規模と予測 2023-2028
チャート - 日本 - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
データテーブル - 日本 - 市場規模と予測 2023-2028（百万ドル）
チャート - 日本 - 年間成長率 2023-2028（％）
データテーブル - 日本 - 年間成長率 2023-2028（％）
9.13 地理別市場機会
地理別市場機会（百万ドル）
地理別市場機会に関するデータテーブル（百万ドル）
10 ドライバー、課題、機会/制約
10.1 市場ドライバー
10.2 市場課題
10.3 ドライバーと課題の影響
2023年と2028年におけるドライバーと課題の影響
10.4 市場機会/制約
11 競争環境
11.1 概要
11.2 競争環境
重要な要素と差別化要因に関する概要
11.3 環境の混乱
混乱要因に関する概要
11.4 業界リスク
ビジネスに対する主要リスクの影響
12 競争分析
12.1 プロファイル企業
カバーされている企業
12.2 企業の市場ポジショニング
企業のポジションと分類に関するマトリックス
12.3 ベニューウェイク北京株式会社
ベニューウェイク北京株式会社 - 概要
ベニューウェイク北京株式会社 - 製品/サービス
ベニューウェイク北京株式会社 - 主要提供物
12.4 セプトン株式会社
セプトン株式会社 - 概要
セプトン株式会社 - 製品/サービス
セプトン株式会社 - 主要提供物
12.5 コンチネンタルAG
コンチネンタルAG - 概要
コンチネンタルAG - ビジネスセグメント
コンチネンタルAG - 主要提供物
コンチネンタルAG - セグメントフォーカス
12.6 デンソー株式会社
デンソー株式会社 - 概要
デンソー株式会社 - ビジネスセグメント
デンソー株式会社 - 主要ニュース
デンソー株式会社 - 主要提供物
デンソー株式会社 - セグメントフォーカス
12.7 ヘラ株式会社
ヘラ株式会社 - 概要
ヘラ株式会社 - ビジネスセグメント
ヘラ株式会社 - 主要提供物
ヘラ株式会社 - セグメントフォーカス
12.8 アイベオ自動車システム株式会社
アイベオ自動車システム株式会社 - 概要
アイベオ自動車システム株式会社 - 製品/サービス
アイベオ自動車システム株式会社 - 主要提供物
12.9 インフィニオンテクノロジーズAG
インフィニオンテクノロジーズAG - 概要
インフィニオンテクノロジーズAG - ビジネスセグメント
インフィニオンテクノロジーズAG - 主要提供物
インフィニオンテクノロジーズAG - セグメントフォーカス
12.10 イノビズテクノロジーズ株式会社
イノビズテクノロジーズ株式会社 - 概要
イノビズテクノロジーズ株式会社 - ビジネスセグメント
イノビズテクノロジーズ株式会社 - 主要提供物
イノビズテクノロジーズ株式会社 - セグメントフォーカス
12.11 レダーテック株式会社
レダーテック株式会社 - 概要
レダーテック株式会社 - 製品/サービス
レダーテック株式会社 - 主要提供物
12.12 レイシェンインテリジェントシステム株式会社
レイシェンインテリジェントシステム株式会社 - 概要
レイシェンインテリジェントシステム株式会社 - 製品/サービス
レイシェンインテリジェントシステム株式会社 - 主要提供物
12.13 ルミバードカナダ
ルミバードカナダ - 概要
ルミバードカナダ - 製品/サービス
ルミバードカナダ - 主要提供物
12.14 ルミナーテクノロジーズ株式会社
ルミナーテクノロジーズ株式会社 - 概要
ルミナーテクノロジーズ株式会社 - ビジネスセグメント
ルミナーテクノロジーズ株式会社 - 主要提供物
ルミナーテクノロジーズ株式会社 - セグメントフォーカス
12.15 アウスター株式会社
アウスター株式会社 - 概要
アウスター株式会社 - 製品/サービス
アウスター株式会社 - 主要提供物
12.16 クアナージシステムズ株式会社
クアナージシステムズ株式会社 - 概要
クアナージシステムズ株式会社 - 製品/サービス
クアナージシステムズ株式会社 - 主要提供物
12.17 TEコネクティビティ株式会社
TEコネクティビティ株式会社 - 概要
TEコネクティビティ株式会社 - ビジネスセグメント
TEコネクティビティ株式会社 - 主要提供物
TEコネクティビティ株式会社 - セグメントフォーカス
13 付録
13.1 レポートの範囲
13.2 含まれる項目と除外項目のチェックリスト
含まれる項目のチェックリスト
除外項目のチェックリスト
13.3 米ドルの為替レート
米ドルの為替レート
13.4 研究方法論
研究方法論
13.5 データ調達
情報源
13.6 データ検証
データ検証
13.7 市場規模算出のために使用された検証技術
市場規模算出のために使用された検証技術
13.8 データ合成
データ合成
13.9 360度市場分析
360度市場分析
13.10 略語一覧
略語一覧
| ※参考情報 自動車用LiDARセンサー（Automotive LiDAR Sensors）とは、Light Detection and Ranging（光による検知と測距）の頭文字をとった技術を用いたセンサーで、主に自動車の自動運転や先進運転支援システム（ADAS）において、車両の周囲環境を正確に三次元的に認識するために開発された装置の総称です。LiDARは、レーザー光を照射し、その光が物体に反射して戻ってくるまでの時間を計測することで、対象物までの距離や形状を極めて精密に把握することができます。この技術により、天候や照明条件に左右されにくい、高精度な点群データ（Point Cloud）をリアルタイムで生成することが可能となり、安全で信頼性の高い自動運転を実現するための「目」として不可欠なコンポーネントとなっています。 自動車用LiDARセンサーは、その構造や動作原理によっていくつかの主要な種類に分類されます。 一つ目は「機械式LiDAR（Mechanical LiDAR）」です。これは、レーザー送信部と受信部がモーターによって物理的に回転することで、360度全方位をスキャンする方式です。非常に成熟した技術であり、高精度な点群データを得られますが、可動部品があるため耐久性やコスト、サイズに課題があります。初期の自動運転開発車両に広く採用されていました。 二つ目は「ソリッドステートLiDAR（Solid-State LiDAR）」です。これは、可動部品を持たず、半導体技術を用いてレーザーの向きを制御する方式の総称です。機械式に比べて小型化、低コスト化、高耐久化が可能であり、量産車への搭載が期待されています。ソリッドステートLiDARの中には、MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）ミラーを使用してレーザーを走査する方式や、光の位相を制御してスキャンを行うOPA（Optical Phased Array）方式など、複数の技術が存在します。 三つ目は「フラッシュLiDAR（Flash LiDAR）」です。これは、広範囲にわたって一度にレーザー光を照射し、その反射を二次元センサーで捉えることで、一瞬にして広範囲の三次元データを取得する方式です。スキャン速度が非常に速く、動作に可動部品が不要なため、特に高速走行時の瞬間的な物体検出や、高耐久性が求められる用途に適しています。 自動車用LiDARセンサーの主な用途は、自動運転レベル3（条件付き自動運転）以上の実現に向けた環境認識機能です。具体的には、以下のような重要な役割を果たしています。 まず、高精度な「距離測定と三次元マッピング」です。車両周囲の他の車両、歩行者、自転車、道路標識、ガードレールなどの位置と形状を正確に把握し、周辺環境のデジタルマップをリアルタイムで作成します。 次に、「物体検出と分類」です。LiDARで取得した点群データをAIが解析することで、何が目の前にあるのか（人、車、動物、その他の障害物）を特定し、自動運転システムの意思決定の基礎情報を提供します。 さらに、「車線維持・走行経路計画」にも利用されます。路面の詳細な形状や、道路境界を認識することで、安全な走行経路を計画し、車線の中央を維持するためのガイダンスを提供します。 関連技術としては、LiDARの性能と実用性を高めるための技術革新が進行中です。 「光源技術」では、より安全で高出力なレーザーを実現するために、波長1550nmのファイバーレーザーが注目されています。これは、既存の905nmレーザーよりも人眼に対する安全性が高いため、より強力な出力を利用して遠距離まで正確に測定できるという利点があります。 「信号処理技術」では、悪天候（霧、雨、雪）や強い日光下での測定精度を向上させるための高度なアルゴリズムや、SPAD（Single Photon Avalanche Diode）やSiPM（Silicon Photomultiplier）といった高感度な受光素子の開発が進んでいます。これにより、反射光が微弱な状況でも確実に対象物を検出することが可能になります。 「フュージョン技術（センサーフュージョン）」も重要です。LiDAR単独ではなく、カメラ、レーダーなどの他の車載センサーとデータを統合（フュージョン）し、それぞれのセンサーの欠点を補完し合うことで、いかなる状況下でも高い信頼性を持つ環境認識を実現します。LiDARは空間情報に強く、カメラは色彩や標識の内容認識に強く、レーダーは速度と悪天候耐性に優れており、これらの組み合わせが自動運転の安全性確保に不可欠とされています。 今後、LiDARセンサーは、製造コストのさらなる低減と、ソリッドステート技術による量産性の向上、そしてソフトウェアとAIの進化によって、自動運転技術の普及を大きく加速させる重要な鍵となると期待されています。 |
