1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要産業動向
5 世界の潜水艦発射ミサイル市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 タイプ別市場構成
6.1 潜水艦発射弾道ミサイル（SLBM）
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 海上発射巡航ミサイル（SLCM）
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 用途別市場
7.1 国防分野
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 技術研究
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 地域別市場内訳
8.1 北米
8.1.1 米国
8.1.1.1 市場動向
8.1.1.2 市場予測
8.1.2 カナダ
8.1.2.1 市場動向
8.1.2.2 市場予測
8.2 アジア太平洋
8.2.1 中国
8.2.1.1 市場動向
8.2.1.2 市場予測
8.2.2 日本
8.2.2.1 市場動向
8.2.2.2 市場予測
8.2.3 インド
8.2.3.1 市場動向
8.2.3.2 市場予測
8.2.4 韓国
8.2.4.1 市場動向
8.2.4.2 市場予測
8.2.5 オーストラリア
8.2.5.1 市場動向
8.2.5.2 市場予測
8.2.6 インドネシア
8.2.6.1 市場動向
8.2.6.2 市場予測
8.2.7 その他
8.2.7.1 市場動向
8.2.7.2 市場予測
8.3 欧州
8.3.1 ドイツ
8.3.1.1 市場動向
8.3.1.2 市場予測
8.3.2 フランス
8.3.2.1 市場動向
8.3.2.2 市場予測
8.3.3 イギリス
8.3.3.1 市場動向
8.3.3.2 市場予測
8.3.4 イタリア
8.3.4.1 市場動向
8.3.4.2 市場予測
8.3.5 スペイン
8.3.5.1 市場動向
8.3.5.2 市場予測
8.3.6 ロシア
8.3.6.1 市場動向
8.3.6.2 市場予測
8.3.7 その他
8.3.7.1 市場動向
8.3.7.2 市場予測
8.4 中南米
8.4.1 ブラジル
8.4.1.1 市場動向
8.4.1.2 市場予測
8.4.2 メキシコ
8.4.2.1 市場動向
8.4.2.2 市場予測
8.4.3 その他
8.4.3.1 市場動向
8.4.3.2 市場予測
8.5 中東・アフリカ
8.5.1 市場動向
8.5.2 国別市場内訳
8.5.3 市場予測
9 推進要因、阻害要因、機会
9.1 概要
9.2 推進要因
9.3 阻害要因
9.4 機会
10 バリューチェーン分析
11 ポーターズファイブフォース分析
11.1 概要
11.2 買い手の交渉力
11.3 供給者の交渉力
11.4 競争の程度
11.5 新規参入の脅威
11.6 代替品の脅威
12 価格分析
13 競争環境
13.1 市場構造
13.2 主要プレーヤー
13.3 主要プレーヤーのプロファイル
13.3.1 BAE Systems plc
13.3.1.1 会社概要
13.3.1.2 製品ポートフォリオ
13.3.1.3 財務
13.3.1.4 SWOT分析
13.3.2 ブラフモス・エアロスペース
13.3.2.1 会社概要
13.3.2.2 製品ポートフォリオ
13.3.3 ゼネラル・ダイナミクス・コーポレーション
13.3.3.1 会社概要
13.3.3.2 製品ポートフォリオ
13.3.3.3 財務
13.3.3.4 SWOT分析
13.3.4 ロッキード・マーチン・コーポレーション
13.3.4.1 会社概要
13.3.4.2 製品ポートフォリオ
13.3.4.3 財務
13.3.4.4 SWOT分析
13.3.5 MBDA
13.3.5.1 会社概要
13.3.5.2 製品ポートフォリオ
13.3.6 レイセオン テクノロジーズ コーポレーション
13.3.6.1 会社概要
13.3.6.2 製品ポートフォリオ
13.3.6.3 財務
13.3.6.4 SWOT分析
13.3.7 ザ・ボーイング・カンパニー
13.3.7.1 会社概要
13.3.7.2 製品ポートフォリオ
13.3.7.3 財務
13.3.7.4 SWOT分析
本レポートに掲載されている企業リストは一部です。
| ※参考情報 クラウドCFD（Cloud CFD）とは、クラウドコンピューティングを利用してコンピューター流体力学（CFD）シミュレーションを行う技術のことを指します。従来のCFDシミュレーションでは、高性能なコンピュータが必要であり、特に大規模なシミュレーションを行う場合には莫大な計算資源が求められます。しかし、クラウドCFDを活用することで、ユーザーは必要に応じて計算リソースを柔軟に利用できるため、コスト効率や計算速度が大幅に改善されます。 クラウドCFDの主な概念は、オンデマンドで計算リソースを利用できることです。研究者やエンジニアは、必要な時に必要なだけの計算能力を借りることができるため、従来のように高額な専用サーバーやハードウェアを購入する必要がなくなります。このアプローチによって、シミュレーションに要する時間を短縮し、迅速な意思決定を可能にします。また、クラウド環境では、複数のユーザーが同時に異なるプロジェクトに取り組むことができるため、チームでのコラボレーションも促進されます。 クラウドCFDにはいくつかの種類があります。まず、提供されるサービスの形態としては、Infrastructure as a Service（IaaS）、Platform as a Service（PaaS）、Software as a Service（SaaS）といったモデルがあります。IaaSは、物理的または仮想的な計算リソースを提供するもので、ユーザーは自分のシステムを構築してCFDソフトウェアをインストールすることができます。PaaSは、CFDシミュレーションを行うための開発環境を提供し、ユーザーはその環境内でアプリケーションを開発できます。SaaSは、CFDソフトウェアがクラウド上で提供され、ユーザーはブラウザを介して直接シミュレーションを実行することができるモデルです。 用途は多岐にわたります。航空宇宙、自動車、建築、エネルギーなどの分野で広く利用されています。具体的には、航空機の翼形状の最適化や、自動車のエアロダイナミクス解析、建物の換気性能の評価、風力タービンの効率分析などが挙げられます。また、気候シミュレーションや血流解析といった、より特殊な用途にも対応できる柔軟性を持っています。 関連技術としては、CFDアルゴリズムの進化や、メッシュ生成技術、数値解析技術が重要です。CFDの精度向上に寄与するアルゴリズムには、有限体積法や有限要素法、Lattice Boltzmann法などがあります。これらの手法は、流体の挙動を正確に再現するために必要不可欠です。また、クラウドCFDにおけるデータストレージや転送速度の向上を図るためには、高速なネットワークインフラやデータ圧縮技術も重要な要素です。 さらに、AIや機械学習との統合が進んでおり、シミュレーションの結果を解析し、さらなる最適化を図る技術も研究されています。これにより、大量のデータを瞬時に処理し、ユーザーが必要とする情報を提供することが可能になります。また、ユーザーが過去のシミュレーション結果を基に、新たな設計案を生成する際にもAIのサポートが期待されます。 クラウドCFDは、さまざまな業界において新たな可能性を開く技術として注目されています。特に、迅速な試作が求められる現代において、シミュレーション技術の活用はますます重要になっています。クラウド上での資源を活用することで、コストの低減や時間の短縮を実現し、競争力を維持するための鍵となるでしょう。これらの特長から、クラウドCFDの需要は今後も増加していくと考えられます。企業や研究機関は、クラウド環境を利用したCFDの導入を進め、革新を実現するための取り組みを強化する必要があります。 |
❖ 世界のクラウドCFD市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・クラウドCFDの世界市場規模は？
→IMARC社は2023年のクラウドCFDの世界市場規模を18億米ドルと推定しています。
・クラウドCFDの世界市場予測は？
→IMARC社は2032年のクラウドCFDの世界市場規模を41億米ドルと予測しています。
・クラウドCFD市場の成長率は？
→IMARC社はクラウドCFDの世界市場が2024年～2032年に年平均9.3%成長すると予測しています。
・世界のクラウドCFD市場における主要企業は？
→IMARC社は「Altair Engineering Inc., ANSYS Inc., Ceetron AS (Tech Soft 3D Inc.), ESI Group, Siemens AG, etc. ...」をグローバルクラウドCFD市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
