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. 一次調査
1.4.2. 二次調査
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. 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. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資分野
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. 供給者の交渉力
3.3.2. 購入者の交渉力
3.3.3. 代替品の脅威
3.3.4. 新規参入の脅威
3.3.5. 競争の激しさ
3.4. 市場動向
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 様々な産業におけるLiDAR導入の急増
3.4.1.2. 3Dイメージング需要の増加
3.4.1.3. LiDARシステムにおける自動処理
3.4.1.4. 他技術と比較したLiDARシステムの性能向上
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. 新興国におけるLiDAR認知度の不足
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 新産業・新市場におけるLiDAR応用拡大
3.5. 市場へのCOVID-19影響分析
第4章：タイプ別LiDAR市場
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. 地上型
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. 国別市場シェア分析
4.3. 航空型
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. 国別市場シェア分析
4.4. 移動型
4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
4.5. 短距離
4.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.5.2. 地域別市場規模と予測
4.5.3. 国別市場シェア分析
第5章：LIDAR市場（コンポーネント別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. レーザー
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. 国別市場シェア分析
5.3. 慣性航法装置
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. 国別市場シェア分析
5.4. カメラ
5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.4.2. 地域別市場規模と予測
5.4.3. 国別市場シェア分析
5.5. GPS GNSS
5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.5.2. 地域別市場規模と予測
5.5.3. 国別市場シェア分析
5.6. マイクロ電気機械システム
5.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.6.2. 地域別市場規模と予測
5.6.3. 国別市場シェア分析
第6章：用途別LIDAR市場
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. 経路マッピング
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. 国別市場シェア分析
6.3. 地震学
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. 国別市場シェア分析
6.4. 探査・検知
6.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.2. 地域別市場規模と予測
6.4.3. 国別市場シェア分析
6.5. その他
6.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.2. 地域別市場規模と予測
6.5.3. 国別市場シェア分析
第7章：エンドユーザー別LIDAR市場
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模と予測
7.2. 防衛・航空宇宙
7.2.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
7.2.2. 地域別市場規模と予測
7.2.3. 国別市場シェア分析
7.3. 土木工学
7.3.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
7.3.2. 地域別市場規模と予測
7.3.3. 国別市場シェア分析
7.4. 考古学
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. 国別市場シェア分析
7.5. 林業・農業
7.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.2. 地域別市場規模と予測
7.5.3. 国別市場シェア分析
7.6. 鉱業
7.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.6.2. 地域別市場規模と予測
7.6.3. 国別市場シェア分析
7.7. 運輸
7.7.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.7.2. 地域別市場規模と予測
7.7.3. 国別市場シェア分析
第8章：地域別LIDAR市場
8.1. 概要
8.1.1. 地域別市場規模と予測
8.2. 北米
8.2.1. 主要動向と機会
8.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.2.4. 用途別市場規模と予測
8.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.2.6. 国別市場規模と予測
8.2.6.1. 米国
8.2.6.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.6.1.3. 構成要素別市場規模と予測
8.2.6.1.4. 用途別市場規模と予測
8.2.6.1.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.2.6.2. カナダ
8.2.6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.6.2.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.2.6.2.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.2.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.2.6.3. メキシコ
8.2.6.3.1. 主要な市場動向、成長要因、および機会
8.2.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.6.3.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.2.6.3.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.2.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. 主要な動向と機会
8.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.3.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6. 国別市場規模と予測
8.3.6.1. ドイツ
8.3.6.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.1.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.3.6.1.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.3.6.1.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.2. フランス
8.3.6.2.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.3.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.2.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.3.6.2.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.3.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.3. イギリス
8.3.6.3.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.3.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.3.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.3.6.3.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.3.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.4. その他の欧州地域
8.3.6.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.4.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.4.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.3.6.4.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.3.6.4.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4. アジア太平洋地域
8.4.1. 主要動向と機会
8.4.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.4.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.4.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6. 国別市場規模と予測
8.4.6.1. 中国
8.4.6.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.1.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.4.6.1.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.4.6.1.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.2. 日本
8.4.6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.2.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.4.6.2.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.3. インド
8.4.6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.3.3. 市場規模と予測（コンポーネント別）
8.4.6.3.4. 市場規模と予測（アプリケーション別）
8.4.6.3.5. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
8.4.6.4. アジア太平洋地域その他
8.4.6.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
8.4.6.4.3. 構成要素別市場規模と予測
8.4.6.4.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.4.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5. LAMEA
8.5.1. 主要動向と機会
8.5.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.5.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.5.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6. 国別市場規模と予測
8.5.6.1. ラテンアメリカ
8.5.6.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.1.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.5.6.1.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.1.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.2. 中東
8.5.6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.2.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.5.6.2.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.5.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.3. アフリカ
8.5.6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.3.3. コンポーネント別市場規模と予測
8.5.6.3.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.5.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
第9章：競争環境
9.1. はじめに
9.2. 主要な成功戦略
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. 主要プレイヤーのポジショニング（2021年）
第10章：企業プロファイル
10.1. Velodyne Lidar, Inc.
10.1.1. 会社概要
10.1.2. 主要幹部
10.1.3. 会社概要
10.1.4. 事業セグメント
10.1.5. 製品ポートフォリオ
10.1.6. 主要な戦略的動向と開発
10.2. LEOSPHERE(Vaisala)
10.2.1. 会社概要
10.2.2. 主要幹部
10.2.3. 会社概要
10.2.4. 事業セグメント
10.2.5. 製品ポートフォリオ
10.2.6. 業績
10.2.7. 主要な戦略的動向と進展
10.3. FARO
10.3.1. 会社概要
10.3.2. 主要幹部
10.3.3. 会社概要
10.3.4. 事業セグメント
10.3.5. 製品ポートフォリオ
10.3.6. 業績
10.3.7. 主要な戦略的動向と進展
10.4. Leica Geosystems AG
10.4.1. 会社概要
10.4.2. 主要幹部
10.4.3. 会社概要
10.4.4. 事業セグメント
10.4.5. 製品ポートフォリオ
10.4.6. 主要な戦略的動向と進展
10.5. ファーメテック
10.5.1. 会社概要
10.5.2. 主要幹部
10.5.3. 会社概要
10.5.4. 事業セグメント
10.5.5. 製品ポートフォリオ
10.5.6. 主要な戦略的動向と展開
10.6. リーグル・レーザー計測システムズ社
10.6.1. 会社概要
10.6.2. 主要幹部
10.6.3. 会社概要
10.6.4. 事業セグメント
10.6.5. 製品ポートフォリオ
10.6.6. 主要な戦略的動向と展開
10.7. Mira Solutions, Inc
10.7.1. 会社概要
10.7.2. 主要幹部
10.7.3. 会社概要
10.7.4. 事業セグメント
10.7.5. 製品ポートフォリオ
10.8. Aerometrex
10.8.1. 会社概要
10.8.2. 主要幹部
10.8.3. 会社概要
10.8.4. 事業セグメント
10.8.5. 製品ポートフォリオ
10.8.6. 業績
10.8.7. 主要な戦略的動向と展開
10.9. イエロースキャン
10.9.1. 会社概要
10.9.2. 主要幹部
10.9.3. 会社概要
10.9.4. 事業セグメント
10.9.5. 製品ポートフォリオ
10.9.6. 主要な戦略的動向と展開
10.10. SICK AG
10.10.1. 会社概要
10.10.2. 主要幹部
10.10.3. 会社概要
10.10.4. 事業セグメント
10.10.5. 製品ポートフォリオ
10.10.6. 業績
10.10.7. 主要な戦略的動向と展開
| ※参考情報 LiDAR（Light Detection and Ranging）は、レーザー光を用いて物体までの距離を測定する技術です。LiDARは、地形、建物、植生などの三次元情報を取得するために広く利用されています。この技術は、航空機やドローンから地上に向けてレーザーを発射し、反射して戻ってくるまでの時間を測定することで、地表の高低差や物体の位置を高精度で計測します。 LiDARの基本的な概念は、レーザー光を用いて対象物との距離を測ることにあります。レーザーは、非常に短い時間で発射され、対象物に当たって反射します。その反射光がセンサーに戻るまでの時間を計測することで、距離を算出します。このプロセスを何百万回も繰り返すことで、対象物の詳細な三次元モデルを生成することができます。 LiDARには主に2種類があります。空中LiDARと地上LiDARです。空中LiDARは、航空機やドローンに搭載されたレーザーセンサーを使用して大規模な地域をカバーします。この方法は、山岳地帯や森林などアクセスが困難な場所での地形調査に特に有効です。対して、地上LiDARは、特定の地点からレーザーを発射する形で、詳細なスキャンを行います。この方法は、建物内部や狭い場所の高精度な測量に適しており、文化財の保存や建築物の測定などに利用されます。 LiDARの用途は多岐に渡ります。都市計画や土木工事では、地形の正確な把握が求められるため、LiDARは非常に重宝されています。また、森林資源の評価や環境科学では、植生の分布や生態系の分析に利用されます。さらには、自動運転車のセンサー技術としてもLiDARが採用されており、周囲の物体を検知し、安全かつ効果的な運転を実現するための重要な技術です。 LiDARはその高精度な特性から、特に地理情報システム（GIS）との関連が深いです。GISは、地理情報をデジタルデータとして処理・分析する技術であり、LiDARによって取得された三次元データは、GISに組み込むことでさらに有効に活用されます。また、3DモデリングやシミュレーションにもLiDARデータは役立ちます。建築やインフラ計画において、正確な三次元モデルを作成することで、より効果的な設計や評価が可能となります。 さらに、LiDARに関連する技術としては、レーザーセンサー技術の進化やデータ解析技術の向上が挙げられます。最近では、機械学習や人工知能（AI）を用いて、LiDARデータからの自動分類や分析が進化してきています。このような技術の advancements により、リアルタイムでの解析や、高度な環境監視が可能になっています。 結論として、LiDARは高精度な距離測定技術であり、地形や物体の三次元情報を取得するために不可欠なツールとなっています。空中LiDARと地上LiDARの二種類があり、それぞれ特定の用途や環境に応じて利用されています。その応用範囲は都市計画や環境科学、自動運転車の技術など多岐にわたります。LiDARは、GISや新しいデータ解析技術とともに発展を遂げ、より広範な分野での利用が期待されています。今後もその可能性は広がり続け、私たちの生活や社会において大きな役割を果たすことでしょう。 |
