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 主要業界動向
5 トラックプラットーニングの世界市場
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 プラトゥーニングタイプ別市場内訳
6.1 ドライバー支援型タックプラトゥーニング（DATP）
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 自律走行トラックプラトゥーニング
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 通信技術別市場内訳
7.1 車両対インフラ（V2I）
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 車車間通信（V2V）
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 車車間通信（V2X）
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 技術別市場内訳
8.1 アダプティブクルーズコントロール（ACC）
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 ブラインドスポット警報（BSW）
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 全地球測位システム（GPS）
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 前方衝突警報（FCW）
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 レーンキープアシスト（LKA）
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 その他
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
9 サービス別市場内訳
9.1 テレマティクスベースのサービス
9.1.1 市場動向
9.1.2 主要セグメント
9.1.2.1 自動衝突通知
9.1.2.2 緊急通報
9.1.2.3 ナビゲーションとインフォテインメント
9.1.2.4 オンロードアシスタンス
9.1.2.5 遠隔診断
9.1.2.6 車両追跡
9.1.3 市場予測
9.2 プラトゥーニング型サービス
9.2.1 市場動向
9.2.2 主要セグメント
9.2.2.1 価格設定
9.2.2.2 金融取引
9.2.2.3 マッチング・メイキング
9.2.3 市場予測
10 センサータイプ別市場
10.1 イメージセンサー
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 レーダーセンサー
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 LiDARセンサー
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 米国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 欧州
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 中南米
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場内訳
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 長所
12.3 弱点
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターズファイブフォース分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の程度
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレーヤー
16.3 主要プレーヤーのプロフィール
16.3.1 ABボルボ
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.2 アプティヴPLC
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.3 コンチネンタル・アクチエンゲゼルシャフト
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.4 DAF Trucks N.V. (PACCAR Inc.)
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.5 日野自動車株式会社（トヨタ自動車株式会社 (トヨタ自動車株式会社）
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.6 インテル株式会社
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.7 イヴェコ・グループN.V.
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.8 Knorr-Bremse Aktiengesellschaft (Kb Holding GmbH)
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.9 ペロトン・テクノロジー
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.10 ロバート・ボッシュGmbH
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.11 スカニアAB（トラトンSE）
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.11.3 SWOT分析
16.3.12 ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェンAG（ツェッペリン財団）
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
| ※参考情報 トラックプラトゥーニングとは、複数のトラックが連携して走行する技術およびその運用方法を指します。この技術は、先頭のトラックに対して後続のトラックが自動的に調整しつつ追従することで、燃費の向上や交通渋滞の緩和、安全性の向上などを目的としています。トラックプラトゥーニングは、主に自動運転技術やインフラへの接続性を活用することで実現されています。 トラックプラトゥーニングの基本的な概念には、先頭車両が持つデータやセンサー情報を後続車両が受け取り、それに基づいて走行速度や車間距離を自動調整する仕組みがあります。これにより、トラック間の距離を最小化し、風の抵抗を低減することで燃料消費を削減します。一般的に、トラックは一定の距離を保つことで衝突を避けることができますが、プラトゥーニングではこの距離をさらに縮小させることが可能です。 トラックプラトゥーニングにはいくつかの種類があります。最も基本的な形式は、単純なフォーメーションで、先頭のトラックに対して後続車両が一定の距離を保ちながら走行するものです。次に、より高度な形式として、先頭車両が自動運転で運転する場合があります。この際、後続車両は先頭車両の動きをリアルタイムで分析し、感知した情報をもとに自動的に走行制御を行います。さらに、プラトゥーニングに参加するトラックが異なるメーカーのものであっても、相互に通信し合うことで走行できる相互運用性のあるプラトゥーニングシステムも研究されています。 トラックプラトゥーニングの用途は多岐にわたります。主に物流業界での効率的な運送手段として注目されています。物流業者はコスト削減と運転効率の向上を目指しており、プラトゥーニングはその手段の一つとして評価されています。特に長距離輸送において、プラトゥーニングを導入することで燃料の消費を大幅に抑えることができ、運送費の低減につながります。また、道路の交通量が多い地域での渋滞緩和や、排出ガスの削減にも寄与する可能性があります。サプライチェーン全体の効率化にもつながるため、様々な業界での導入が期待されています。 トラックプラトゥーニングには関連する技術が多数存在します。まず、自動運転技術はその中心的な要素であり、自動運転装置の進化がプラトゥーニングの実現を可能にしています。次に、車車間通信（V2V）や車両インフラ通信（V2I）技術が挙げられます。これらの技術により、車両同士やインフラ設備との通信が行われ、リアルタイムで情報を共有することで走行の安全性と効率が向上します。また、センサー技術も重要です。LiDARやレーダー、カメラなどのセンサーを用いて周囲の状況を把握し、正確な制御を実現します。これらの技術の組み合わせにより、トラックプラトゥーニングの安全性が高まるとともに、よりスムーズな走行が可能となります。 さらに、法律や規制の整備もトラックプラトゥーニングの普及には重要な要素です。各国での自動運転車両に関する法律が異なり、プラトゥーニングを行うためには適切な規制が整っている必要があります。トラックプラトゥーニングが普及することで、人手不足や物流コストの高騰といった課題の解決にもつながる期待が持たれています。今後、さらに技術の進展とともに、トラックプラトゥーニングのメリットが享受される時代が到来することが期待されます。 このように、トラックプラトゥーニングは物流における新しい潮流であり、様々な技術が組み合わさって実現されるものです。燃費の改善や交通の効率化を図るための重要な手段として、今後ますます注目されることでしょう。 |
❖ 世界のトラックプラトゥーニング市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・トラックプラトゥーニングの世界市場規模は？
→IMARC社は2023年のトラックプラトゥーニングの世界市場規模を31億米ドルと推定しています。
・トラックプラトゥーニングの世界市場予測は？
→IMARC社は2032年のトラックプラトゥーニングの世界市場規模を248億米ドルと予測しています。
・トラックプラトゥーニング市場の成長率は？
→IMARC社はトラックプラトゥーニングの世界市場が2024年〜2032年に年平均25.5%成長すると予測しています。
・世界のトラックプラトゥーニング市場における主要企業は？
→IMARC社は「AB Volvo、Aptiv PLC、Continental Aktiengesellschaft、DAF Trucks N.V. (PACCAR Inc.)、Hino Motors Ltd. (Toyota Motor Corporation)、Intel Corporation、Iveco Group N.V.、Knorr-Bremse Aktiengesellschaft (Kb Holding GmbH)、Peloton Technology、Robert Bosch GmbH、Scania AB (Traton SE) and ZF Friedrichshafen AG (Zeppelin-Stiftung).など ...」をグローバルトラックプラトゥーニング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。
