1 はじめに
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
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 市場規模推定
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 世界の飛行時間(TOF)センサー市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 タイプ別市場分析
6.1 位相検出器付きRF変調光源
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 レンジゲートイメージャ
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 ダイレクト飛行時間イメージャ
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 用途別市場分析
7.1 拡張現実(AR)および仮想現実(VR)
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 LiDAR
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 マシンビジョン
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 3Dイメージングおよびスキャニング
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 ロボティクスおよびドローン
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 エンドユーザー別市場分析
8.1 民生用電子機器
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 自動車
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 エンターテインメントおよびゲーム
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 産業用
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 医療
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 その他
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
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 欧州
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・アフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
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 主要プレイヤー
14.3 主要プレイヤーのプロファイル
14.3.1 Adafruit Industries
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 ams 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
14.3.3 ブロードコム社
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.3.3 財務状況
14.3.3.4 SWOT分析
14.3.4 インフィニオン・テクノロジーズAG
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 財務状況
14.3.4.4 SWOT分析
14.3.5 キーエンス株式会社
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
14.3.6 メレクシス(Xtrion N.V.)
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 財務状況
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 オムロン株式会社
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.7.3 財務状況
14.3.7.4 SWOT分析
14.3.8 pmdtechnologies ag
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 ルネサス エレクトロニクス株式会社
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.9.3 財務状況
14.3.9.4 SWOT分析
14.3.10 シャープ株式会社
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.10.3 財務状況
14.3.10.4 SWOT分析
14.3.11 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社(ソニーグループ株式会社)
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.12 STマイクロエレクトロニクス N.V.
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.13 テレダイン e2v(テレダイン・テクノロジーズ社)
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.14 テキサス・インスツルメンツ・インコーポレイテッド
14.3.14.1 会社概要
14.3.14.2 製品ポートフォリオ
14.3.14.3 財務状況
14.3.14.4 SWOT分析
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Time-of-Flight (TOF) Sensor Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Type
6.1 RF-Modulated Light Sources with Phase Detectors
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Range-Gated Imagers
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Direct Time-of-Flight Imagers
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Application
7.1 Augmented Reality and Virtual Reality
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 LiDAR
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Machine Vision
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 3D Imaging and Scanning
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Robotics and Drone
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End User
8.1 Consumer Electronics
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Automotive
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Entertainment and Gaming
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Industrial
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Healthcare
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Others
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 Adafruit Industries
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 ams AG
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 Financials
14.3.3 Broadcom Inc.
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.3.3 Financials
14.3.3.4 SWOT Analysis
14.3.4 Infineon Technologies AG
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 Financials
14.3.4.4 SWOT Analysis
14.3.5 Keyence Corporation
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.6 Melexis (Xtrion N.V.)
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.6.3 Financials
14.3.6.4 SWOT Analysis
14.3.7 Omron Corporation
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.7.3 Financials
14.3.7.4 SWOT Analysis
14.3.8 pmdtechnologies ag
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Renesas Electronics Corporation
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.9.3 Financials
14.3.9.4 SWOT Analysis
14.3.10 Sharp Corporation
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.10.3 Financials
14.3.10.4 SWOT Analysis
14.3.11 Sony Semiconductor Solutions Corporation (Sony Group Corporation)
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.12 STMicroelectronics N.V.
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.13 Teledyne e2v (Teledyne Technologies Incorporated)
14.3.13.1 Company Overview
14.3.13.2 Product Portfolio
14.3.14 Texas Instruments Incorporated
14.3.14.1 Company Overview
14.3.14.2 Product Portfolio
14.3.14.3 Financials
14.3.14.4 SWOT Analysis
| ※参考情報 飛行時間型(TOF)センサーは、物体までの距離を測定するためのセンサー技術であり、主に光やレーザーを使用しています。この技術は、物体から反射した光が発生源に戻るまでの時間を計測することによって、距離を算出します。TOFセンサーは、精度が高く、迅速な距離測定が可能であるため、さまざまな分野で広く利用されています。 TOFセンサーの主な原理は、光が物体に当たって反射し、その反射光がセンサーに戻るまでの時間を測定することです。このセンサーは常に近距離での測定に適しており、数センチメートルから数十メートルまでの距離を正確に計測できます。TOF技術は、特にその高いフレームレートにより、リアルタイムでの距離測定が求められるアプリケーションに向いています。 TOFセンサーには大きく分けて二つの種類があります。一つは、パルス方式のTOFセンサーで、短い光パルスを発信し、その反射が戻るまでの時間を計測します。もう一つは、連続波方式のTOFセンサーで、一定の周波数で光を発信し、その位相差を利用して距離を算出します。パルス方式は高精度な測定が可能であり、連続波方式は測定スピードが速い特徴があります。 TOFセンサーの用途は多岐にわたります。例えば、自動車の衝突回避システムや運転支援システムでは、周囲の物体との距離を把握するためにTOFセンサーが使用されています。また、近年ではスマートフォンやタブレットの顔認証機能や、AR(拡張現実)技術においてもこのセンサー技術が活用されています。さらに、ロボティクスやドローン、自動運転車など、特に自動化が進む分野でもTOFセンサーの需要が高まっています。 TOFセンサーの利用分野だけでなく、それに関連する技術も多くあります。例えば、画像処理技術や機械学習と組み合わせることで、取得した距離データからより精密な環境認識を行うことが可能です。また、複数のセンサーを組み合わせて利用することで、より広範囲な距離測定や物体認識が実現できます。これにより、様々な環境条件においても高い精度を維持することが可能となります。 さらに、TOFセンサーは少ない光量でも動作が可能なため、暗所でも安定した性能を発揮します。これにより、屋内外を問わず多様なシーンでの利用が期待されています。たとえば、監視カメラと連携して不審者の侵入を検知するセキュリティシステムや、ロボットが障害物を避けて移動するための環境認識にもTOFセンサーが駆使されています。 しかしながら、TOFセンサーにはいくつかの課題も存在します。例えば、反射率の低い物体や透明な物体に対しては距離測定が困難になる場合があります。また、直射日光や激しい照明条件下では、計測精度が低下することがあります。これらの課題を克服するために、さらなる研究開発や技術改良が進められています。 TOFセンサーは、今後ますます多くの分野での利用が見込まれています。特に、スマートシティやIoT(モノのインターネット)の拡大に伴い、センサー技術はより一層重要な役割を担うことになるでしょう。TOFセンサーは、その高い性能と柔軟性から、未来の技術革新においても欠かせない存在となることが期待されています。 |

