グローバルスマートシティ市場規模とシェア分析 – 成長トレンドと予測(2026年 – 2031年)

【英語タイトル】Smart Cities Market Size & Share Analysis - Growth Trends and Forecast (2026 - 2031)

Mordor Intelligenceが出版した調査資料(MOR23AL074)・商品コード:MOR23AL074
・発行会社(調査会社):Mordor Intelligence
・発行日:2026年2月
・ページ数:171
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
・納品方法:Eメール(受注後2-3営業日)
・調査対象地域:アメリカ、カナダ、イギリス、ドイツ、フランス、スウェーデン、中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、メキシコ、ブラジル、アルゼンチン、サウジアラビア、UAE、南アフリカ
・産業分野:IT
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❖ レポートの概要 ❖

スマートシティ市場レポートは、ソリューション(スマートモビリティ管理、スマート公共安全など)、コンポーネント(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、展開モデル(クラウド、オンプレミス)、エンドユーザー(政府・自治体、住宅など)、および地域別にセグメント化されています。市場予測は、価値(USD)に関して提供されています。

スマートシティ市場の規模とシェア

## 市場概要

### 調査期間
2020年 – 2031年

### 市場規模(2026年)
1.96兆米ドル

### 市場規模(2031年)
4.06兆米ドル

### 成長率(2026年 – 2031年)
年平均成長率(CAGR):15.65%

### 最も成長が早い市場
アフリカ

### 最大の市場
アジア太平洋地域

### 市場集中度
中程度

### 主要プレーヤー
*免責事項:主要プレーヤーは特に順序はありません。

画像 © Mordor Intelligence. 再利用にはCC BY 4.0の下での帰属が必要です。

### スマートシティ市場分析(Mordor Intelligenceによる)
スマートシティ市場の規模は2026年に1.96兆米ドルと評価され、2031年には4.06兆米ドルに達すると予測されています。これは、予測期間中に15.65%のCAGRに相当します。国家データ政策の拡大、寛大な国家助成プログラム、気候適応義務の高まりが、相互運用可能で国内ホストされたプラットフォームへの調達を促進しています。アジア太平洋地域は現在、最大の収益プールを支えていますが、アフリカの飛躍的な展開が最も早い成長率を生み出しています。ハードウェア支出が依然として支配的ですが、サブスクリプションベースの分析への明確なシフトがソフトウェアベンダーへの価値移転を促しています。一方、ハイブリッドクラウドアーキテクチャは主流に移行し、自治体はコンプライアンスとスケーラビリティの両方を求めています。

## 主要な報告のポイント

– **ソリューション別**:スマートユーティリティは2025年に28.44%の収益シェアを占めており、スマート公共安全システムは2031年までに最も早い17.24%のCAGRを記録すると予想されています。
– **コンポーネント別**:ハードウェアは2025年にスマートシティ市場シェアの54.46%を占め、ソフトウェアプラットフォームは2031年までに16.24%のCAGRで成長すると予測されています。
– **展開モデル別**:クラウドソリューションは2025年に66.28%の支出を占め、17.86%のCAGRで拡大する見込みで、オンプレミスの代替手段を上回ります。
– **エンドユーザー別**:政府は2025年の需要の48.34%を占めていますが、輸送および物流オペレーターは2031年までに16.16%のCAGRで成長する最も早いセグメントを代表しています。
– **地理別**:アジア太平洋地域は2025年にスマートシティ市場の収益の39.58%を生成し、アフリカは2031年までに18.09%のCAGRを記録すると予測されています。これは世界で最も高い成長率です。

> 注意:この報告書の市場規模および予測数値は、Mordor Intelligenceの独自の推定フレームワークを使用して生成されており、2026年1月時点での最新のデータと洞察で更新されています。

## グローバルスマートシティ市場のトレンドと洞察

### ドライバー影響分析

– **ドライバー**:政府の統合インフラへの資金提供の急増
– **影響**:+3.2%(CAGR予測への影響)
– **地理的関連性**:北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域に集中
– **影響タイムライン**:中期(2-4年)

– **ドライバー**:AIおよびIoTプラットフォームの採用の増加
– **影響**:+3.8%
– **地理的関連性**:アジア太平洋地域と北米が主導
– **影響タイムライン**:短期(≤ 2年)

– **ドライバー**:気候適応義務によるセンサー展開の増加
– **影響**:+2.7%
– **地理的関連性**:北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域の沿岸都市に重点
– **影響タイムライン**:長期(≥ 4年)

– **ドライバー**:メガシティにおけるデータ駆動型都市サービスの需要
– **影響**:+2.9%
– **地理的関連性**:アジア太平洋地域、中東、南アメリカのメガシティ
– **影響タイムライン**:中期(2-4年)

– **ドライバー**:エネルギー正の地区パイロットによるユーティリティ支出の加速
– **影響**:+1.9%
– **地理的関連性**:ヨーロッパと北米、アジア太平洋地域に拡大
– **影響タイムライン**:長期(≥ 4年)

– **ドライバー**:デジタルツインの採用による自治体の調達サイクルの短縮
– **影響**:+2.1%
– **地理的関連性**:北米とヨーロッパ、アジア太平洋地域でのパイロットプログラム
– **影響タイムライン**:短期(≤ 2年)

### 主要なトレンドの理解

#### 政府の統合インフラへの資金提供の急増
多様な助成プログラムがリスクを地方のバランスシートから国家予算へと移行させています。アメリカのARPA-Iは、電気自動車の充電、スマート街灯、雨水センサーを共有の導管内に組み合わせた実証プロジェクトに20億米ドルを割り当て、設置コストを約40%削減しています。

#### AIおよびIoTプラットフォームの採用の増加
都市は、リソース配分を自動化するために、記述的なダッシュボードから指示的な分析へと移行しています。シンガポールのスマートネイションの機械学習モデルは、2025年にバスの混雑を92%の精度で予測し、平均通勤時間を11分短縮しました。ITUのY.4000標準は、真のプラグアンドプレイの相互運用性を解放し、調達チームがセンサーを交換できるようにしました。

#### 気候適応義務によるセンサー展開の増加
更新された気候適応ルールは、リアルタイムセンサーを「持っているべきもの」から「規制要件」へと変えています。欧州連合は、2027年までに10万人以上の住民を持つすべての都市に対し、ライブ洪水予測を公開することを義務付けています。この動きは、超音波レベルセンサーや予測水文学モデルの大量調達を促進しています。

#### メガシティにおけるデータ駆動型都市サービスの需要
人口密度が1000万人を超える都市では、アナログサービスモデルが限界に達しています。サンパウロのルート最適化ソフトウェアは、ゴミ収集車の走行距離を14%削減し、2025年に3800万BRL(760万米ドル)の燃料を節約しました。

### 制約影響分析

– **制約**:高い初期改修および統合コスト
– **影響**:-2.4%
– **地理的関連性**:北米およびヨーロッパのレガシー都市で特に深刻
– **影響タイムライン**:短期(≤ 2年)

– **制約**:サイバーセキュリティおよびデータプライバシーの懸念
– **影響**:-1.8%
– **地理的関連性**:北米およびヨーロッパでの監視が強化
– **影響タイムライン**:中期(2-4年)

– **制約**:COVID後の地方自治体の債務上限圧力
– **影響**:-1.3%
– **地理的関連性**:北米、南ヨーロッパ、特定の南アメリカの都市
– **影響タイムライン**:短期(≤ 2年)

– **制約**:都市監視分析に対する政治的抵抗
– **影響**:-0.9%
– **地理的関連性**:北米およびヨーロッパ、アジア太平洋地域での局所的な反対
– **影響タイムライン**:中期(2-4年)

#### 高い初期改修および統合コスト
成熟した都市のレガシー資産は、余分な導管や電力容量、ネットワークバックホールが不足しており、センサーの展開前に高額な土木工事を強いられています。アメリカ土木技術者協会は、2025年にインフラのアップグレードに175,000〜250,000米ドルを見込んでおり、これはグリーンフィールドコストの約4倍です。

#### サイバーセキュリティおよびデータプライバシーの懸念
高プロファイルの侵害は、サイバーセキュリティをITの問題から政治的な焦点に引き上げています。2024年のダラスでのランサムウェア攻撃は、アメリカ合衆国サイバーセキュリティおよびインフラセキュリティ庁にすべての連邦資金によるスマートシティプロジェクトに対してエアギャップバックアップを要求させ、システム全体のコストを引き上げました。

## セグメント分析

### ソリューション別:ユーティリティの近接収益を推進しつつ公共安全が勢いを増す
スマートユーティリティは2025年に全体の収益の28.44%を占め、先進的なメータリングおよび自動故障隔離の義務によって支えられています。アメリカ合衆国エネルギー省のグリッド回復力および革新パートナーシッププログラムは、リアルタイム電圧最適化を示すプロジェクトに35億米ドルを投入し、停電の期間を最大50%短縮しています。

### コンポーネント別:ハードウェアが支出を支配するがソフトウェアが価値移転をキャプチャ
ハードウェアは2025年の支出の54.46%を占めており、センサー、カメラ、エッジサーバーの具体的な性質を反映しています。ボッシュの磁気駐車ノードは120都市に展開され、平均駐車検索時間を8分短縮し、試験ゾーンでの地域排出量を2.3%削減しました。

### 展開モデル別:クラウドがシェアを獲得し、主権の懸念がハイブリッドアーキテクチャを推進
クラウド展開は2025年にスマートシティ市場シェアの66.28%を占め、2031年までに17.86%のCAGRを維持すると予測されています。アマゾンウェブサービスは新しい管轄区域にGovCloudを拡大し、データ居住要件を満たしつつAIアクセラレーターへのアクセスを保持する物理的に隔離された地域を提供しています。

### エンドユーザー別:政府が需要を支える一方で物流オペレーターが採用を加速
政府および地方自治体の部門は2025年の収益の48.34%を生成し、税収が横ばいの中でサービス品質への期待が高まっています。対照的に、輸送および物流オペレーターは2031年までに16.16%のCAGRで成長すると予測されています。

## 地理分析
アジア太平洋地域は2025年にスマートシティ市場の収益の39.58%を生成し、中国の2030年までに500のスマートシティを設立するという義務に支えられています。アフリカは2031年までに18.09%のCAGRを記録すると予測されており、これは世界で最も高い成長率です。

## 競争環境
中程度の集中度が競争の場を定義しています。シーメンスやシュナイダーエレクトリックは既存のビルオートメーションおよびグリッド管理のフットプリントを収益化し、スマートシティモジュールを既存の顧客にクロスセルしています。規制遵守は急速に決定的な差別化要因となりつつあり、第三者のISO 27001監査や継続的な脆弱性スキャンを文書化するベンダーは、調達ゲートをよりスムーズにクリアしています。

## スマートシティ業界のリーダー
– シスコシステムズ株式会社
– シーメンスAG
– ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社
– シュナイダーエレクトリックSE
– 国際ビジネス機械株式会社

## 最近の業界動向
– **2025年10月**:シーメンスはベルリン市と380百万ユーロ(415百万米ドル)の契約を締結し、2027年に完成予定の統合運用センターを構築します。
– **2025年9月**:マイクロソフトはインド中央政府と提携し、25のスマートシティミッションの自治体でAzureデジタルツインツールを展開し、5,000人の公共部門ITスタッフのトレーニングを行います。
– **2025年8月**:シュナイダーエレクトリックはGridBeyondの60%の株式を1億2000万ユーロ(1億3100万米ドル)で取得し、ポートフォリオにバーチャル発電所の機能を追加します。
– **2025年7月**:ファーウェイは深圳に500百万米ドルを投資し、5G-AdvancedおよびAIベースのビデオ分析に焦点を当てたスマートシティ研究開発ハブを開設します。

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❖ レポートの目次 ❖

スマートシティ産業レポート目次
1. はじめに
1.1 研究の前提と市場定義
1.2 研究の範囲
2. 研究方法論
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場の状況
4.1 市場の概要
4.2 市場の推進要因
4.2.1 統合インフラへの政府資金の急増
4.2.2 AIおよびIoTプラットフォームの採用増加
4.2.3 気候変動への適応義務がセンサー展開を促進
4.2.4 大都市におけるデータ駆動型都市サービスの需要
4.2.5 エネルギー正の地区パイロットが公共事業支出を加速
4.2.6 デジタルツインの採用が自治体の調達サイクルを短縮
4.3 市場の制約
4.3.1 高額な改修および統合コスト
4.3.2 サイバーセキュリティおよびデータプライバシーの懸念
4.3.3 COVID後の地方自治体の債務上限圧力
4.3.4 都市監視分析に対する政治的抵抗
4.4 業界バリューチェーン分析
4.5 規制の状況
4.6 技術的展望
4.7 ポーターのファイブフォース分析
4.7.1 サプライヤーの交渉力
4.7.2 バイヤーの交渉力
4.7.3 新規参入者の脅威
4.7.4 代替品の脅威
4.7.5 競争の激しさ
4.8 マクロ経済要因が市場に与える影響
5. 市場規模と成長予測(価値)
5.1 ソリューション別
5.1.1 スマートモビリティ管理
5.1.2 スマート公共安全
5.1.3 スマートヘルスケア
5.1.4 スマートビル
5.1.5 スマートユーティリティ
5.1.6 スマートセキュリティ
5.1.7 その他のソリューション
5.2 コンポーネント別
5.2.1 ハードウェア
5.2.2 ソフトウェア
5.2.3 サービス
5.3 展開モデル別
5.3.1 クラウド
5.3.2 オンプレミス
5.4 エンドユーザー別
5.4.1 政府および自治体
5.4.2 住宅
5.4.3 商業および産業
5.4.4 交通および物流
5.4.5 ユーティリティプロバイダー
5.4.6 その他のエンドユーザー
5.5 地理別
5.5.1 北アメリカ
5.5.1.1 アメリカ合衆国
5.5.1.2 カナダ
5.5.1.3 メキシコ
5.5.2 南アメリカ
5.5.2.1 ブラジル
5.5.2.2 アルゼンチン
5.5.2.3 南アメリカのその他の地域
5.5.3 ヨーロッパ
5.5.3.1 ドイツ
5.5.3.2 イギリス
5.5.3.3 フランス
5.5.3.4 イタリア
5.5.3.5 スペイン
5.5.3.6 ロシア
5.5.3.7 ヨーロッパのその他の地域
5.5.4 アジア太平洋
5.5.4.1 中国
5.5.4.2 日本
5.5.4.3 インド
5.5.4.4 韓国
5.5.4.5 オーストラリアおよびニュージーランド
5.5.4.6 東南アジア
5.5.4.7 アジア太平洋のその他の地域
5.5.5 中東
5.5.5.1 サウジアラビア
5.5.5.2 アラブ首長国連邦
5.5.5.3 トルコ
5.5.5.4 中東のその他の地域
5.5.6 アフリカ
5.5.6.1 南アフリカ
5.5.6.2 ナイジェリア
5.5.6.3 アフリカのその他の地域
6. 競争環境
6.1 市場集中度
6.2 戦略的動き
6.3 市場シェア分析
6.4 企業プロフィール(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク/シェア、製品およびサービス、最近の開発を含む)
6.4.1 ABB株式会社
6.4.2 シスコシステムズ株式会社
6.4.3 エマソン・エレクトリック株式会社
6.4.4 国際ビジネスマシーンズ株式会社
6.4.5 テレフォニアクティボラゲットLMエリクソン
6.4.6 シュナイダーエレクトリック株式会社
6.4.7 ゼネラル・エレクトリック社
6.4.8 シーメンスAG
6.4.9 ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社
6.4.10 ハネウェル・インターナショナル株式会社
6.4.11 日立製作所
6.4.12 ノキア株式会社
6.4.13 フィリップス株式会社
6.4.14 マイクロソフト株式会社
6.4.15 オラクル株式会社
6.4.16 AT&T株式会社
6.4.17 インテル株式会社
6.4.18 NEC株式会社
6.4.19 ロバート・ボッシュGmbH(ボッシュセキュリティシステム)
6.4.20 サムスン電子株式会社
6.4.21 パナソニック株式会社
6.4.22 ベライゾン・コミュニケーションズ株式会社
6.4.23 アリババグループホールディング株式会社(アリババクラウド)
6.4.24 ジョンソンコントロールズインターナショナルPLC
6.4.25 タレスグループ
7. 市場機会

Table of Contents for Smart Cities Industry Report
1. INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. RESEARCH METHODOLOGY
3. EXECUTIVE SUMMARY
4. MARKET LANDSCAPE
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Surging Government Funding for Integrated Infrastructure
4.2.2 Rising Adoption of AI and IoT Platforms
4.2.3 Climate-Resilience Mandates Elevating Sensor Deployments
4.2.4 Data-Driven Urban Services Demand in Megacities
4.2.5 Energy-Positive District Pilots Accelerating Utilities Spend
4.2.6 Digital-Twin Adoption Shortening Municipal Procurement Cycles
4.3 Market Restraints
4.3.1 High Upfront Retrofit and Integration Costs
4.3.2 Cyber-Security and Data-Privacy Concerns
4.3.3 Municipal Debt-Ceiling Pressure Post-COVID
4.3.4 Political Resistance to Urban Surveillance Analytics
4.4 Industry Value Chain Analysis
4.5 Regulatory Landscape
4.6 Technological Outlook
4.7 Porter's Five Forces Analysis
4.7.1 Bargaining Power of Suppliers
4.7.2 Bargaining Power of Buyers
4.7.3 Threat of New Entrants
4.7.4 Threat of Substitutes
4.7.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.8 Impact of Macroeconomic Factors on the Market
5. MARKET SIZE AND GROWTH FORECASTS (VALUE)
5.1 By Solution
5.1.1 Smart Mobility Management
5.1.2 Smart Public Safety
5.1.3 Smart Healthcare
5.1.4 Smart Building
5.1.5 Smart Utilities
5.1.6 Smart Security
5.1.7 Other Solutions
5.2 By Component
5.2.1 Hardware
5.2.2 Software
5.2.3 Services
5.3 By Deployment Model
5.3.1 Cloud
5.3.2 On-Premise
5.4 By End-User
5.4.1 Government and Municipal
5.4.2 Residential
5.4.3 Commercial and Industrial
5.4.4 Transportation and Logistics
5.4.5 Utilities Providers
5.4.6 Other End-User
5.5 By Geography
5.5.1 North America
5.5.1.1 United States
5.5.1.2 Canada
5.5.1.3 Mexico
5.5.2 South America
5.5.2.1 Brazil
5.5.2.2 Argentina
5.5.2.3 Rest of South America
5.5.3 Europe
5.5.3.1 Germany
5.5.3.2 United Kingdom
5.5.3.3 France
5.5.3.4 Italy
5.5.3.5 Spain
5.5.3.6 Russia
5.5.3.7 Rest of Europe
5.5.4 Asia Pacific
5.5.4.1 China
5.5.4.2 Japan
5.5.4.3 India
5.5.4.4 South Korea
5.5.4.5 Australia and New Zealand
5.5.4.6 Southeast Asia
5.5.4.7 Rest of Asia Pacific
5.5.5 Middle East
5.5.5.1 Saudi Arabia
5.5.5.2 United Arab Emirates
5.5.5.3 Turkey
5.5.5.4 Rest of Middle East
5.5.6 Africa
5.5.6.1 South Africa
5.5.6.2 Nigeria
5.5.6.3 Rest of Africa
6. COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Market Concentration
6.2 Strategic Moves
6.3 Market Share Analysis
6.4 Company Profiles (includes Global level Overview, Market level overview, Core Segments, Financials as available, Strategic Information, Market Rank/Share for key companies, Products and Services, and Recent Developments)
6.4.1 ABB Ltd.
6.4.2 Cisco Systems Inc.
6.4.3 Emerson Electric Co.
6.4.4 International Business Machines Corporation
6.4.5 Telefonaktiebolaget LM Ericsson
6.4.6 Schneider Electric SE
6.4.7 General Electric Company
6.4.8 Siemens AG
6.4.9 Huawei Technologies Co. Ltd.
6.4.10 Honeywell International Inc.
6.4.11 Hitachi Ltd.
6.4.12 Nokia Corporation
6.4.13 Koninklijke Philips N.V.
6.4.14 Microsoft Corporation
6.4.15 Oracle Corporation
6.4.16 AT&T Inc.
6.4.17 Intel Corporation
6.4.18 NEC Corporation
6.4.19 Robert Bosch GmbH (Bosch Security Systems)
6.4.20 Samsung Electronics Co. Ltd.
6.4.21 Panasonic Corporation
6.4.22 Verizon Communications Inc.
6.4.23 Alibaba Group Holding Ltd. (Alibaba Cloud)
6.4.24 Johnson Controls International plc
6.4.25 Thales Group
7. MARKET OPPORTUNITIES
※参考情報

スマートシティとは、先進的な情報通信技術(ICT)やデータ分析技術を活用して、都市の各種サービスやインフラの効率を向上させ、居住者の生活の質を向上させる都市を指します。このような都市は、交通、エネルギー、環境、医療、教育などの分野でさまざまな利用方法を持ち、より持続可能で快適な生活環境を提供することを目指しています。
スマートシティの主な種類には、以下のようなものがあります。まず、交通インフラに特化した「スマート交通」では、リアルタイムの交通情報を提供し、渋滞の緩和や公共交通機関の運行効率を向上させることが目標です。次に、デジタルインフラを活用してエネルギーの使用を最適化する「スマートグリッド」があります。これは、電力供給の効率化や再生可能エネルギーの普及を促進します。

また、環境保護や持続可能な開発を重視する「スマート環境」も重要なカテゴリーです。気象データや大気汚染情報を集約・分析することで、自治体や住民が環境問題に対して迅速に対処できるようになります。さらに、健康管理や公共サービスの向上を図る「スマートヘルス」や「スマートガバナンス」も存在し、住民の健康や市民参加の向上に寄与します。

スマートシティの用途は多岐にわたります。例えば、交通情報のリアルタイム提供によって、車両の効率的な運行や住民の通勤時間の短縮を実現します。また、エネルギー管理システムを導入することで、住宅のエネルギー消費を最適化し、コスト削減を図ることができます。

さらに、環境データを活用することで、大気や水質の監視が行われ、住民の健康を守るための施策が立案されます。特に、都市部におけるヒートアイランド現象の緩和や、公園・緑地の管理にも役立ちます。医療分野では、遠隔医療や健康データの管理が進むことで、住民の健康状態を把握しやすくなり、必要な支援をタイムリーに提供できるようになります。

関連技術としては、IoT(モノのインターネット)、ビッグデータ解析、AI(人工知能)、クラウドコンピューティングなどが挙げられます。IoTは、都市インフラやシステムが相互にネットワークを介して接続され、データをリアルタイムで収集・分析することを可能にします。これにより、さまざまなサービスが自動化され、効率的な運用が実現します。

ビッグデータ解析は、膨大な量のデータを処理し、都市の動向や住民のニーズを把握するために重要です。これによって、政策立案やサービス提供がデータに基づいた根拠を持つものとなります。また、AIは、収集されたデータから学習し、自動的に最適解を導き出すことにより、交通の流れをスムーズにしたり、エネルギー消費を自動で調整したりする役割を果たします。

さらに、クラウドコンピューティングは、分散したデータの保存や処理を可能にし、リアルタイムなサービスの提供を支えます。これにより、スマートシティのさまざまなシステムが一元管理され、住民や行政に対して迅速に情報が提供されるようになります。

スマートシティの展開によって、都市はより持続可能で効率的な場所になり、住民の生活の質が向上すると期待されています。しかし、一方でプライバシーの問題や技術の導入にかかるコスト、技術格差といった課題も存在します。これらの課題に対しては、適切なルールの策定や市民との対話を通じた施策が求められます。

総じて、スマートシティは情報技術の進展を背景に、都市のさまざまな課題を解決し、より良い生活環境を実現するための重要な概念となっています。今後もその進展が期待され、多くの都市でスマートシティの取り組みが広がっていくことでしょう。


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