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 Smart Airport 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 Airport 2.0
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Airport 3.0
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Airport 4.0
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Size
7.1 Large
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Medium
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Small
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
8 Market Breakup by System
8.1 Wearables
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 LPWAN and WLAN
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Tags and Sensors
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Platforms
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 NFC, RFID and Bluetooth
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Wireless
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
8.7 Others
8.7.1 Market Trends
8.7.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Operation
9.1 Aeronautical
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Non-Aeronautical
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
10 Market Breakup by End Market
10.1 Implementation
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Upgrade and Services
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Application
11.1 Airside
11.1.1 Market Trends
11.1.2 Market Forecast
11.2 Air Traffic Maintenance
11.2.1 Market Trends
11.2.2 Market Forecast
11.3 Aircraft Maintenance
11.3.1 Market Trends
11.3.2 Market Forecast
11.4 Passenger Screening and Experience
11.4.1 Market Trends
11.4.2 Market Forecast
11.5 Digital Video Surveillance and Management
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Forecast
11.6 Building Management
11.6.1 Market Trends
11.6.2 Market Forecast
11.7 Intelligent Advertising
11.7.1 Market Trends
11.7.2 Market Forecast
11.8 Others
11.8.1 Market Trends
11.8.2 Market Forecast
12 Market Breakup by Region
12.1 North America
12.1.1 United States
12.1.1.1 Market Trends
12.1.1.2 Market Forecast
12.1.2 Canada
12.1.2.1 Market Trends
12.1.2.2 Market Forecast
12.2 Asia-Pacific
12.2.1 China
12.2.1.1 Market Trends
12.2.1.2 Market Forecast
12.2.2 Japan
12.2.2.1 Market Trends
12.2.2.2 Market Forecast
12.2.3 India
12.2.3.1 Market Trends
12.2.3.2 Market Forecast
12.2.4 South Korea
12.2.4.1 Market Trends
12.2.4.2 Market Forecast
12.2.5 Australia
12.2.5.1 Market Trends
12.2.5.2 Market Forecast
12.2.6 Indonesia
12.2.6.1 Market Trends
12.2.6.2 Market Forecast
12.2.7 Others
12.2.7.1 Market Trends
12.2.7.2 Market Forecast
12.3 Europe
12.3.1 Germany
12.3.1.1 Market Trends
12.3.1.2 Market Forecast
12.3.2 France
12.3.2.1 Market Trends
12.3.2.2 Market Forecast
12.3.3 United Kingdom
12.3.3.1 Market Trends
12.3.3.2 Market Forecast
12.3.4 Italy
12.3.4.1 Market Trends
12.3.4.2 Market Forecast
12.3.5 Spain
12.3.5.1 Market Trends
12.3.5.2 Market Forecast
12.3.6 Russia
12.3.6.1 Market Trends
12.3.6.2 Market Forecast
12.3.7 Others
12.3.7.1 Market Trends
12.3.7.2 Market Forecast
12.4 Latin America
12.4.1 Brazil
12.4.1.1 Market Trends
12.4.1.2 Market Forecast
12.4.2 Mexico
12.4.2.1 Market Trends
12.4.2.2 Market Forecast
12.4.3 Others
12.4.3.1 Market Trends
12.4.3.2 Market Forecast
12.5 Middle East and Africa
12.5.1 Market Trends
12.5.2 Market Breakup by Country
12.5.3 Market Forecast
13 SWOT Analysis
13.1 Overview
13.2 Strengths
13.3 Weaknesses
13.4 Opportunities
13.5 Threats
14 Value Chain Analysis
15 Porters Five Forces Analysis
15.1 Overview
15.2 Bargaining Power of Buyers
15.3 Bargaining Power of Suppliers
15.4 Degree of Competition
15.5 Threat of New Entrants
15.6 Threat of Substitutes
16 Price Analysis
17 Competitive Landscape
17.1 Market Structure
17.2 Key Players
17.3 Profiles of Key Players
17.3.1 Amadeus IT Group SA
17.3.1.1 Company Overview
17.3.1.2 Product Portfolio
17.3.1.3 Financials
17.3.2 Ascent Technology Inc.
17.3.2.1 Company Overview
17.3.2.2 Product Portfolio
17.3.3 Cisco Systems Inc.
17.3.3.1 Company Overview
17.3.3.2 Product Portfolio
17.3.3.3 Financials
17.3.3.4 SWOT Analysis
17.3.4 Collins Aerospace (Raytheon Technologies Corporation)
17.3.4.1 Company Overview
17.3.4.2 Product Portfolio
17.3.5 Honeywell International Inc.
17.3.5.1 Company Overview
17.3.5.2 Product Portfolio
17.3.5.3 Financials
17.3.5.4 SWOT Analysis
17.3.6 Huawei Technologies Co. Ltd.
17.3.6.1 Company Overview
17.3.6.2 Product Portfolio
17.3.7 Indra Sistemas S.A.
17.3.7.1 Company Overview
17.3.7.2 Product Portfolio
17.3.7.3 Financials
17.3.7.4 SWOT Analysis
17.3.8 International Business Machines Corporation
17.3.8.1 Company Overview
17.3.8.2 Product Portfolio
17.3.8.3 Financials
17.3.8.4 SWOT Analysis
17.3.9 Sabre Corp.
17.3.9.1 Company Overview
17.3.9.2 Product Portfolio
17.3.9.3 Financials
17.3.9.4 SWOT Analysis
17.3.10 Siemens AG
17.3.10.1 Company Overview
17.3.10.2 Product Portfolio
17.3.11 T-Systems International GmbH
17.3.11.1 Company Overview
17.3.11.2 Product Portfolio
17.3.12 Wipro Limited
17.3.12.1 Company Overview
17.3.12.2 Product Portfolio
17.3.12.3 Financials
17.3.12.4 SWOT Analysis
| ※参考情報 スマート空港とは、最新の情報通信技術や自動化技術を活用して、航空旅客の利便性や安全性を向上させるために設計された空港のことを指します。この概念は、旅客の移動を効率化し、運営の効率を最大化することを目的としています。スマート空港では、IoT(モノのインターネット)、人工知能(AI)、ビッグデータ解析などの先進技術を取り入れ、利用者にとってより快適で便利な空港体験を提供します。 スマート空港の主な特徴には、乗客の動線の最適化や、セキュリティとチェックインのプロセスの効率化が含まれます。例えば、顔認証技術や生体認証技術を使った自動チェックイン機やゲートが導入されることにより、待ち時間の短縮が実現されます。また、リアルタイムでのフライト情報や混雑状況を提供するアプリケーションが普及し、旅客はスマートフォンを通じて必要な情報を簡単に得ることができます。 スマート空港にはいくつかの種類があります。内容としては、完全自動化された空港や、部分的に自動化された空港、さらにはテクノロジーを盛り込んだ従来型空港などがあります。それぞれの空港は、地域のニーズや予算に応じて導入する技術が異なります。例えば、完全自動化空港では、すべてのプロセスが無人で行われるのに対し、部分自動化空港ではスタッフによるサポートが存在します。これにより、利用シーンに応じた柔軟な対応が可能となります。 択一的な利用ケースとしては、ビジネス旅客向けのラウンジサービスの向上や、観光客向けの施設、店舗の充実、また、輸送効率を上げるための地上設備の最適化などがあります。さらに、環境への配慮として、エネルギー効率が良い建物設計や、再生可能エネルギーの利用も重視されている点です。これにより、運営コストの削減や環境負荷の軽減も追求されます。 関連技術としては、まずIoTがあります。これは、センサーやデバイスがネットワークを介して相互に接続され、リアルタイムで情報を収集し、解析する技術です。これにより、空港内の混雑状況や設備の稼働状況を把握することが可能になります。また、AIは、過去のデータをもとに高度な分析を行い、旅客の行動パターンを予測することで、サービスの向上に寄与します。例えば、AIを使った需要予測は、スタッフのシフト管理や、リソースの最適配置に役立ちます。 さらに、ブロックチェーン技術も注目されています。航空券の発行や手荷物の追跡、決済の透明化など、セキュリティの向上と効率化が期待される領域です。このようにスマート空港は、様々な最先端技術を組み合わせることで、旅客の体験を革新し、運営の効率を高める新しい形態の空港を目指しています。 加えて、デジタルサイネージやAR(拡張現実)技術も、空港の情報提供や案内サービスの向上に寄与しています。これらの技術を駆使することで、旅客に対して重要な情報を視覚的に提供し、空港内での移動をスムーズに行えるようサポートします。 今後のスマート空港の発展においては、さらなる技術革新だけでなく、データプライバシーの保護やセキュリティ面での配慮も重要な課題とされています。また、これらの技術は多くの経済圏や文化に影響を与えるため、各国や地域の規制や標準化の整備も不可欠です。スマート空港は今後ますます進化し、航空業界全体の効率化や持続可能性に寄与していくと考えられています。 |

