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
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.2. 抑制要因
3.4.3. 機会
3.5. 市場へのCOVID-19影響分析
3.6. 平均販売価格
3.7. ブランドシェア分析
3.8. 主要規制分析
3.9. 市場シェア分析
3.10. 特許状況
3.11. 規制ガイドライン
3.12. バリューチェーン分析
第4章：セルフサービススーパーマーケットセンサー市場（コンポーネント別）
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. システム
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. サービス
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
第5章：セルフサービススーパーマーケット向けセンサー市場（タイプ別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 現金ベースシステム
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. キャッシュレスベースシステム
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
第6章：地域別セルフサービススーパーマーケットセンサー市場
6.1. 概要
6.1.1. 地域別市場規模と予測
6.2. 北米
6.2.1. 主要動向と機会
6.2.2. 構成要素別市場規模と予測
6.2.3. タイプ別市場規模と予測
6.2.4. 国別市場規模と予測
6.2.4.1. 米国
6.2.4.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.4.1.2. 構成要素別市場規模と予測
6.2.4.1.3. タイプ別市場規模と予測
6.2.4.2. カナダ
6.2.4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.4.2.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.2.4.2.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.2.4.3. メキシコ
6.2.4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.4.3.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.2.4.3.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.3. ヨーロッパ
6.3.1. 主要トレンドと機会
6.3.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.3.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.3.4. 市場規模と予測（国別）
6.3.4.1. ドイツ
6.3.4.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.1.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.3.4.1.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.3.4.2. イギリス
6.3.4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.2.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.3.4.2.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.3.4.3. フランス
6.3.4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.3.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.3.4.3.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.3.4.4. スペイン
6.3.4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.4.2. 構成要素別市場規模と予測
6.3.4.4.3. タイプ別市場規模と予測
6.3.4.5. イタリア
6.3.4.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.5.2. 構成要素別市場規模と予測
6.3.4.5.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.3.4.6. その他の欧州地域
6.3.4.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.4.6.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.3.4.6.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.4. アジア太平洋地域
6.4.1. 主要動向と機会
6.4.2. 構成要素別市場規模と予測
6.4.3. タイプ別市場規模と予測
6.4.4. 国別市場規模と予測
6.4.4.1. 中国
6.4.4.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.1.2. 構成要素別市場規模と予測
6.4.4.1.3. タイプ別市場規模と予測
6.4.4.2. 日本
6.4.4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.2.2. コンポーネント別市場規模と予測
6.4.4.2.3. タイプ別市場規模と予測
6.4.4.3. インド
6.4.4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.3.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.4.4.3.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.4.4.4. 韓国
6.4.4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.4.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.4.4.4.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.4.4.5. オーストラリア
6.4.4.5.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
6.4.4.5.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.4.4.5.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.4.4.6. アジア太平洋地域その他
6.4.4.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.4.6.2. 構成要素別市場規模と予測
6.4.4.6.3. タイプ別市場規模と予測
6.5. LAMEA
6.5.1. 主要動向と機会
6.5.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.5.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.5.4. 市場規模と予測（国別）
6.5.4.1. ブラジル
6.5.4.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.1.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.5.4.1.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.5.4.2. サウジアラビア
6.5.4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.2.2. 市場規模と予測（コンポーネント別）
6.5.4.2.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.5.4.3. UAE
6.5.4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.3.2. 市場規模と予測（コンポーネント別）
6.5.4.3.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.5.4.4. 南アフリカ
6.5.4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.4.4.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.5.4.4.3. 市場規模と予測（タイプ別）
6.5.4.5. LAMEAその他の地域
6.5.4.5.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
6.5.4.5.2. 市場規模と予測（構成要素別）
6.5.4.5.3. 市場規模と予測（タイプ別）
第7章：競争環境
7.1. はじめに
7.2. 主な成功戦略
7.3. トップ10企業の製品マッピング
7.4. 競争ダッシュボード
7.5. 競争ヒートマップ
7.6. 2022年における主要企業のポジショニング
第8章：企業プロファイル
8.1. ディーボルド・ニックスドルフ社
8.1.1. 会社概要
8.1.2. 主要幹部
8.1.3. 会社概要
8.2. ECRソフトウェア社
8.2.1. 会社概要
8.2.2. 主要幹部
8.2.3. 会社概要
8.3. 富士通株式会社
8.3.1. 会社概要
8.3.2. 主要幹部
8.3.3. 会社概要
8.4. ギルバーコ・インク
8.4.1. 会社概要
8.4.2. 主要幹部
8.4.3. 会社概要
8.5. ITABグループ
8.5.1. 会社概要
8.5.2. 主要幹部
8.5.3. 会社概要
8.6. NCR Corporation
8.6.1. 会社概要
8.6.2. 主要幹部
8.6.3. 会社概要
8.7. Pan-Oston
8.7.1. 会社概要
8.7.2. 主要幹部
8.7.3. 会社概要
8.8. PCMS Group Ltd.
8.8.1. 会社概要
8.8.2. 主要幹部
8.8.3. 会社概要
8.9. ストロング・ポイント
8.9.1. 会社概要
8.9.2. 主要幹部
8.9.3. 会社概要
8.10. 東芝株式会社
8.10.1. 会社概要
8.10.2. 主要幹部
8.10.3. 会社概要
| ※参考情報 セルフサービススーパーマーケットセンサーは、顧客が自身で商品を選び、購入する際に使用される技術や装置を指します。これらのセンサーは、店舗内での顧客の行動を把握し、効率的なショッピング体験を提供するための重要な役割を果たしています。また、店舗側にとっても、在庫管理や顧客データの収集を支援するため、経営の効率化に寄与するものです。 セルフサービススーパーマーケットの特徴として、顧客がレジでの待ち時間を減らし、自分のペースで買い物ができることが挙げられます。センサー技術は、商品の在庫状況や売上データをリアルタイムで把握するために用いられます。また、顧客の動線を把握することで、店舗設計や商品陳列の最適化にもつながります。 このようなセンサーにはいくつかの種類があります。まず、RFID（Radio Frequency Identification）タグを利用したセンサーがあります。これにより、商品の位置情報を管理し、顧客が取り扱った商品のトラッキングが可能になります。また、カメラを使用したビデオ分析技術も広がっています。これにより、顧客の行動を視覚的に把握し、購買パターンやトレンドを分析することができます。 さらに、重量センサーや赤外線センサーも一般的に使用されています。これらのセンサーは、カートやショッピングトレイの中にある商品の重量を測定することで、どのくらいの量が購入されたかを把握する手助けをします。また、赤外線センサーは、顧客の動きを感知して、店内の空いている時間帯や混雑具合を把握するために利用されます。 これらのセンサー技術の利点は多岐にわたります。まず、セルフチェックアウトの導入が容易になることで、レジでの待ち時間を短縮し、顧客満足度を向上させます。顧客はスムーズに会計を済ませることができ、ストレスの少ないショッピング体験を享受できます。 また、店舗側にとっては、センサーを活用することで在庫の最適化が可能になります。売れ筋商品をリアルタイムで把握できるため、適切なタイミングでの発注や商品補充が促され、無駄な在庫の減少になります。これにより、コスト削減にもつながるのです。 最近では、AI（人工知能）や機械学習技術を組み合わせた高度なデータ分析も行われています。これにより、顧客の行動パターンを予測し、パーソナライズされたマーケティングが可能になります。その結果、顧客は自分のニーズに合った商品を提案されることが多くなり、購入意欲が向上します。 さらに、近年はスマートフォンアプリと連携したセンサー技術も進化しています。アプリを通じて専用のクーポンやキャンペーン情報を提供することで、顧客の購買意欲をさらに引き出すことができます。これにより、デジタルとフィジカルの融合が進み、より効率的なショッピングを実現します。 セルフサービススーパーマーケットセンサーは、今後ますます進化し、店舗運営の効率化や顧客体験の向上に貢献するでしょう。消費者の期待が変化する中で、これらの技術がどのように発展していくのか、非常に楽しみです。自動化や最適化が進むことで、他の業種や業態においても類似の技術が導入されていく可能性があり、その影響は広範囲にわたることが予想されます。 |
