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
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。 |

