第1章：はじめに
1.1.レポート概要
1.2.主要市場セグメント
1.3.ステークホルダーへの主な利点
1.4.調査方法論
1.4.1.二次調査
1.4.2.一次調査
1.4.3.アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1.調査の主な結果
2.2.CXOの視点
第3章：市場概要
3.1.市場定義と範囲
3.2.主要な調査結果
3.2.1.主要投資分野
3.3.ポーターの5つの力分析
3.4.主要プレイヤーのポジショニング
3.5.市場動向
3.5.1.推進要因
3.5.2.抑制要因
3.5.3.機会
3.6.市場へのCOVID-19影響分析
第4章：自動駐車管理システム市場（コンポーネント別）
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2 ハードウェア
4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
4.2.2 地域別市場規模と予測
4.2.3 国別市場分析
4.3 ソフトウェア
4.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.2 地域別市場規模と予測
4.3.3 国別市場分析
第5章：自動駐車管理システム市場、プラットフォームタイプ別
5.1 概要
5.1.1 市場規模と予測
5.2 パレット式
5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.2.2 地域別市場規模と予測
5.2.3 国別市場分析
5.3 非パレット式
5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2 地域別市場規模と予測
5.3.3 国別市場分析
第6章：自動化レベル別自動駐車管理システム市場
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2 完全自動化
6.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2 地域別市場規模と予測
6.2.3 国別市場分析
6.3 半自動化
6.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2 地域別市場規模と予測
6.3.3 国別市場分析
第7章：自動駐車管理システム市場、用途別
7.1 概要
7.1.1 市場規模と予測
7.2 住宅用
7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.2 地域別市場規模と予測
7.2.3 国別市場分析
7.3 商業施設向け
7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.2 地域別市場規模と予測
7.3.3 国別市場分析
7.4 複合用途
7.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.2 地域別市場規模と予測
7.4.3 国別市場分析
第8章：自動駐車管理システム市場（地域別）
8.1 概要
8.1.1 市場規模と予測
8.2 北米
8.2.1 主要動向と機会
8.2.2 北米 市場規模と予測（構成要素別）
8.2.3 北米 市場規模と予測（プラットフォームタイプ別）
8.2.4 北米市場規模と予測（自動化レベル別）
8.2.5 北米市場規模と予測（最終用途別）
8.2.6 北米市場規模と予測（国別）
8.2.6.1 米国
8.2.6.1.1 構成要素別市場規模と予測
8.2.6.1.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.2.6.1.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.2.6.1.4 最終用途別市場規模と予測
8.2.6.2 カナダ
8.2.6.2.1 コンポーネント別市場規模と予測
8.2.6.2.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.2.6.2.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.2.6.2.4 最終用途別市場規模と予測
8.2.6.3 メキシコ
8.2.6.3.1 構成部品別市場規模と予測
8.2.6.3.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.2.6.3.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.2.6.3.4 最終用途別市場規模と予測
8.3 欧州
8.3.1 主要動向と機会
8.3.2 欧州市場規模と予測（構成要素別）
8.3.3 欧州市場規模と予測：プラットフォームタイプ別
8.3.4 欧州市場規模と予測：自動化レベル別
8.3.5 欧州市場規模と予測：最終用途別
8.3.6 欧州市場規模と予測（国別）
8.3.6.1 ドイツ
8.3.6.1.1 市場規模と予測（コンポーネント別）
8.3.6.1.2 市場規模と予測（プラットフォームタイプ別）
8.3.6.1.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.3.6.1.4 最終用途別市場規模と予測
8.3.6.2 イギリス
8.3.6.2.1 構成要素別市場規模と予測
8.3.6.2.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.3.6.2.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.3.6.2.4 最終用途別市場規模と予測
8.3.6.3 フランス
8.3.6.3.1 構成要素別市場規模と予測
8.3.6.3.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.3.6.3.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.3.6.3.4 最終用途別市場規模と予測
8.3.6.4 イタリア
8.3.6.4.1 構成部品別市場規模と予測
8.3.6.4.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.3.6.4.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.3.6.4.4 最終用途別市場規模と予測
8.3.6.5 その他の欧州地域
8.3.6.5.1 市場規模と予測：コンポーネント別
8.3.6.5.2 市場規模と予測：プラットフォームタイプ別
8.3.6.5.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.3.6.5.4 最終用途別市場規模と予測
8.4 アジア太平洋地域
8.4.1 主要動向と機会
8.4.2 アジア太平洋地域の市場規模と予測（コンポーネント別）
8.4.3 アジア太平洋地域市場規模と予測：プラットフォームタイプ別
8.4.4 アジア太平洋地域市場規模と予測：自動化レベル別
8.4.5 アジア太平洋地域市場規模と予測：最終用途別
8.4.6 アジア太平洋地域市場規模と予測：国別
8.4.6.1 中国
8.4.6.1.1 市場規模と予測、コンポーネント別
8.4.6.1.2 市場規模と予測、プラットフォームタイプ別
8.4.6.1.3 市場規模と予測、自動化レベル別
8.4.6.1.4 最終用途別市場規模と予測
8.4.6.2 日本
8.4.6.2.1 構成要素別市場規模と予測
8.4.6.2.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.4.6.2.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.4.6.2.4 最終用途別市場規模と予測
8.4.6.3 インド
8.4.6.3.1 市場規模と予測、コンポーネント別
8.4.6.3.2 市場規模と予測、プラットフォームタイプ別
8.4.6.3.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.4.6.3.4 最終用途別市場規模と予測
8.4.6.4 韓国
8.4.6.4.1 構成部品別市場規模と予測
8.4.6.4.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.4.6.4.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.4.6.4.4 最終用途別市場規模と予測
8.4.6.5 アジア太平洋地域その他
8.4.6.5.1 市場規模と予測：コンポーネント別
8.4.6.5.2 市場規模と予測：プラットフォームタイプ別
8.4.6.5.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.4.6.5.4 最終用途別市場規模と予測
8.5 LAMEA
8.5.1 主要トレンドと機会
8.5.2 LAMEA 市場規模と予測（コンポーネント別）
8.5.3 LAMEA 市場規模と予測（プラットフォームタイプ別）
8.5.4 LAMEA 市場規模と予測（自動化レベル別）
8.5.5 LAMEA 市場規模と予測（最終用途別）
8.5.6 LAMEA 市場規模と予測（国別）
8.5.6.1 ラテンアメリカ
8.5.6.1.1 市場規模と予測、コンポーネント別
8.5.6.1.2 市場規模と予測、プラットフォームタイプ別
8.5.6.1.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.5.6.1.4 最終用途別市場規模と予測
8.5.6.2 中東
8.5.6.2.1 構成要素別市場規模と予測
8.5.6.2.2 プラットフォームタイプ別市場規模と予測
8.5.6.2.3 自動化レベル別市場規模と予測
8.5.6.2.4 最終用途別市場規模と予測
8.5.6.3 アフリカ
8.5.6.3.1 市場規模と予測：コンポーネント別
8.5.6.3.2 市場規模と予測：プラットフォームタイプ別
8.5.6.3.3 市場規模と予測：自動化レベル別
8.5.6.3.4 最終用途別市場規模と予測
第9章：企業動向
9.1. 概要
9.2. 主要成功戦略
9.3. トップ10企業の製品マッピング
9.4. 競争ダッシュボード
9.5. 競争ヒートマップ
9.6. 主要動向
第10章：企業プロファイル
10.1 FATA Automation
10.1.1 会社概要
10.1.2 会社概要
10.1.3 事業セグメント
10.1.4 製品ポートフォリオ
10.1.5 業績動向
10.1.6 主要戦略的動向と展開
10.2 フェール・ラーゲルロジスティクAG
10.2.1 会社概要
10.2.2 会社概要
10.2.3 事業セグメント
10.2.4 製品ポートフォリオ
10.2.5 業績動向
10.2.6 主要な戦略的動向と発展
10.3 ユニトロニクス1989RG株式会社
10.3.1 会社概要
10.3.2 会社概要
10.3.3 事業セグメント
10.3.4 製品ポートフォリオ
10.3.5 業績動向
10.3.6 主要な戦略的動向と展開
10.4 KLAUS Multiparking GmbH
10.4.1 会社概要
10.4.2 会社概要
10.4.3 事業セグメント
10.4.4 製品ポートフォリオ
10.4.5 業績動向
10.4.6 主要な戦略的動向と展開
10.5 ウェストファリア・テクノロジーズ社
10.5.1 会社概要
10.5.2 会社概要
10.5.3 事業セグメント
10.5.4 製品ポートフォリオ
10.5.5 事業実績
10.5.6 主要な戦略的動向と展開
10.6 アマノ株式会社
10.6.1 会社概要
10.6.2 会社概要
10.6.3 事業セグメント
10.6.4 製品ポートフォリオ
10.6.5 業績動向
10.6.6 主要な戦略的施策と動向
10.7 フローバード・グループ
10.7.1 会社概要
10.7.2 会社概要
10.7.3 事業セグメント
10.7.4 製品ポートフォリオ
10.7.5 事業実績
10.7.6 主要な戦略的動向と展開
10.8 IBMコーポレーション
10.8.1 会社概要
10.8.2 会社概要
10.8.3 事業セグメント
10.8.4 製品ポートフォリオ
10.8.5 事業実績
10.8.6 主要な戦略的動向と進展
10.9 ロボティック・パーキング・システムズ社
10.9.1 会社概要
10.9.2 会社概要
10.9.3 事業セグメント
10.9.4 製品ポートフォリオ
10.9.5 業績動向
10.9.6 主要な戦略的動向と展開
10.10 シーメンスAG
10.10.1 会社概要
10.10.2 会社概要
10.10.3 事業セグメント
10.10.4 製品ポートフォリオ
10.10.5 事業実績
10.10.6 主要な戦略的動向と展開
10.11 SKIDATA GmbH
10.11.1 会社概要
10.11.2 会社概要
10.11.3 事業セグメント
10.11.4 製品ポートフォリオ
10.11.5 業績動向
10.11.6 主要な戦略的動向と展開
10.12 Streetline, Inc.
10.12.1 会社概要
10.12.2 会社概要
10.12.3 事業セグメント
10.12.4 製品ポートフォリオ
10.12.5 事業実績
10.12.6 主要な戦略的動向と進展
10.13 SWARCO AG
10.13.1 会社概要
10.13.2 会社概要
10.13.3 事業セグメント
10.13.4 製品ポートフォリオ
10.13.5 事業実績
10.13.6 主要な戦略的動向と進展
10.14 T2 Systems
10.14.1 会社概要
10.14.2 会社概要
10.14.3 事業セグメント
10.14.4 製品ポートフォリオ
10.14.5 業績動向
10.14.6 主要な戦略的動向と展開
10.15 ゼロックス・コーポレーション
10.15.1 会社概要
10.15.2 会社概要
10.15.3 事業セグメント
10.15.4 製品ポートフォリオ
10.15.5 業績動向
10.15.6 主要な戦略的施策と動向
| ※参考情報 自動駐車管理システムとは、駐車場における車両の駐車・取り出しを自動化するためのシステムです。このシステムは、通常の駐車場や商業施設、公共スペースにおいて利用され、駐車効率の向上や、時間の節約、さらには交通渋滞の軽減に寄与します。自動車の技術進化とともに、駐車管理システムも日々進化しており、最新の情報通信技術やセンサー技術を活用したシステムが登場しています。 自動駐車の基本的な概念は、車両が自動的に指定した駐車スペースに進入することです。これには、駐車場内のデジタル地図や、センサーを利用して周囲の状況を把握する技術が含まれます。車両は、GPSやカメラ、超音波センサーなどを使用し、自身の位置を認識しながら、安全に駐車することができます。このシステムは、人間が操作する必要がなく、高度な自動運転技術に基づいて動作します。 自動駐車管理システムには、いくつかの種類があります。まず、バリアフリータイプの自動駐車システムがあります。このタイプは、車両が自然に指定された予約スペースに入ることができるため、特に身体障害者や高齢者にとって便利です。次に、パズル型の自動駐車システムも存在します。これは、駐車チケットを取得した後に、車両が他の車と連携しながら、車両が互いにシフトしながら最適な配置を行うものです。これにより、駐車スペースの効率を最大化することができます。 自動駐車管理システムは、様々な用途において展開されています。商業施設やオフィスビル、ホテル、空港など、交通需要が高い場所では特に有効です。また、都市部においては、駐車場のスペース確保が難しい中、自動駐車システムを導入することで、土地の利用効率を上げることが期待されています。また、実験的な利活用の場として、大学キャンパスや公共の駐車場も考えられています。 自動駐車管理システムの関連技術には、いくつかの重要な要素があります。まず、センサー技術が挙げられます。カメラやライダー、超音波センサーなどを使用して、周囲の障害物や道路の状況をリアルタイムで把握します。次に、データ通信技術も欠かせません。車両内で集められた情報を用いて、最適な駐車ルートを計算し、他の車両やインフラと連携して情報を共有します。さらに、人工知能（AI）や機械学習の技術を取り入れることで、システムは日々進化し、トラフィックパターンを学習することが可能になります。 環境の観点からも、自動駐車管理システムは重要視されています。駐車時間を短縮することにより、車両がアイドリングを行う時間を減少させ、結果として二酸化炭素の排出削減につながります。このように、エコロジーと経済性を両立させた交通システムは、未来の都市において重要な役割を果たすでしょう。 これらの要素を総合的に組み合わせることで、自動駐車管理システムは、利便性の向上と環境への配慮を両立させ、未来の都市交通を支える基盤となることが期待されています。これからの技術革新によって、さらに多様なサービス展開や利便性の向上が図られ、多くの人々の生活をより豊かにすることに貢献するでしょう。 |
