目次
1 エグゼクティブ・サマリー 18
2 市場紹介 21
2.1 定義 21
2.2 調査範囲 21
2.3 調査目的 21
2.4 市場構造 22
3 調査方法 23
3.1 概要 23
3.2 データの流れ 25
3.2.1 データマイニングプロセス 25
3.3 購入データベース： 26
3.4 二次ソース 27
3.4.1 二次調査のデータフロー： 28
3.5 一次調査： 29
3.5.1 一次調査のデータフロー： 30
3.5.2 一次調査： インタビュー実施数 31
3.6 市場規模推定のためのアプローチ： 32
3.6.1 収益分析アプローチ 32
3.7 データ予測 33
3.7.1 データ予測タイプ 33
3.8 データモデリング 34
3.8.1 ミクロ経済要因分析： 34
3.8.2 データモデリング： 35
4 市場ダイナミクス 38
4.1 導入 38
4.2 推進要因 39
4.2.1 全産業における位置情報サービスに対する需要の増加 39
4.2.2 都市計画における地理空間データの採用拡大 39
4.3 阻害要因 41
4.3.1 データプライバシーへの懸念が情報アクセシビリティを阻害 41
4.3.2 高度な分析ソリューションに必要な高額な初期投資 41
4.4 機会 43
4.4.1 AI と iot の統合が市場拡大を促進 43
4.4.2 5g技術の出現が地理空間分析アプリケーションを促進 44
4.5 課題 45
4.5.1 データの相互運用性と統合の複雑さが分析の妨げに 45
4.6 COVID-19の影響分析 46
5 市場要因分析 47
5.1 バリューチェーン分析 47
5.1.1 データ収集 48
5.1.2 データ処理と分析 48
5.1.3 ソリューション開発と統合 48
5.1.4 エンドユーザー 48
5.2 ポーターの5力モデル 49
5.2.1 新規参入の脅威 49
5.2.2 サプライヤーの交渉力 50
5.2.3 代替品の脅威 51
5.2.4 買い手の交渉力 51
5.2.5 ライバルの激しさ 52
6 世界の地理空間市場、タイプ別 54
6.1 概要
7 世界の地理空間市場：技術別 57
7.1 概要
8 地理空間市場の世界：エンドユーザー別 60
8.1 概要
9 地理空間市場の世界市場：地域別 63
9.1 世界全体 63
9.2 北米 65
9.2.1 米国 69
9.2.2 カナダ 70
9.2.3 メキシコ 71
9.3 ヨーロッパ 72
9.3.1 ドイツ 76
9.3.2 イギリス 77
9.3.3 フランス 78
9.3.4 イタリア 79
9.3.5 スペイン 80
9.3.6 その他のヨーロッパ 81
9.4 アジア太平洋 82
9.4.1 中国 86
9.4.2 インド 87
9.4.3 日本 88
9.4.4 韓国 89
9.4.5 その他のアジア太平洋地域 90
9.5 中東・アフリカ 91
9.5.1 サウジアラビア 95
9.5.2 UAE 96
9.5.3 南アフリカ 97
9.5.4 その他の中東・アフリカ 98
9.6 南米 99
9.6.1 ブラジル 103
9.6.2 アルゼンチン 104
9.6.3 その他の南米地域 105
10 競争環境 106
10.1 競争の概要 106
10.2 世界の地理空間市場における主要プレーヤー 106
10.3 競合のベンチマーク 107
10.4 世界の地理空間市場における開発件数上位企業 108
10.4.1 契約と協定 108
10.4.2 製品発表／製品開発 109
10.4.3 買収／提携 109
11 企業プロファイル 110
Hexagon AB
Trimble Inc.
Maxar Technologies
MDA Corporation
Fugro
Cyient
Esri
Bentley Systems
Incorporated
NV5 Global Inc
General Electric Company
Accenture
RMSI.
| ※参考情報 地理空間とは、地球上の物理的な位置や空間的な関係を扱う情報を指します。この情報は、地理的な座標系を用いて、地球の表面に存在する物体や現象を具体的に表現します。地理空間のデータは、地図情報や衛星画像、GPSデータなどを含み、さまざまな分野で利用されています。 地理空間にはいくつかの種類があります。まず、ベクトルデータがあります。これは、点、線、ポリゴンといった幾何学的な形状を用いて空間情報を表現します。たとえば、道路や河川、行政区画などは、ベクトルデータとしてモデル化されることが多いです。 次に、ラスターデータがあります。これは、画像データやグリッドデータの形式で地理的な情報を表現します。ラスターデータは、地表の温度や高度、土地利用状況など、連続的な変化を示す情報を扱うのに適しています。衛星画像や航空写真などが典型的な例です。 地理空間データの用途は多岐にわたります。都市計画や環境管理、交通分析、災害対応など、あらゆる場面で役立っています。たとえば、都市計画では、地理空間データを利用して土地利用の最適化やインフラ整備の計画を行います。また、環境管理においては、森林の分布や水質の変化をモニタリングするための基礎データとして使用されます。 交通分析分野でも、地理空間データは重要です。交通渋滞のパターンを把握するためのデータや、公共交通機関の運行効率を検証するための分析に活用されます。これにより、より効果的な交通政策を策定することが可能になります。 さらに、災害対応においては、地理空間情報が欠かせません。地震や台風、洪水といった自然災害が発生した際、被害状況の把握や救援活動の計画に必要な情報を提供します。GIS（地理情報システム）を用いて、被災地の地図を作成し、迅速に支援を届けるための基盤を整えることができます。 関連技術としては、GISのほかにも、リモートセンシング技術があります。これは、地上から離れた位置から地表情報を収集する技術で、衛星やドローンを使用してデータを取得します。リモートセンシングによって得られた情報をGISに取り込み、さらに解析することで、より詳細な地理情報が得られます。 また、位置情報サービス（LBS）も重要な役割を果たしています。スマートフォンやウェアラブルデバイスの普及により、個人の位置情報を活用したサービスが多く提供されています。地図アプリやナビゲーションサービスは、その代表的な例です。 最近では、AIや機械学習の技術が地理空間データの解析にも応用されています。大量の地理空間データを迅速に分析し、パターンを抽出することで、より高度な意思決定が可能になります。商業施設の立地分析や、災害時の迅速な情報提供など、幅広い分野での応用が期待されています。 このように、地理空間は私たちの生活に深く根ざしており、様々な技術と結びついて発展しています。精度の高い地理的情報を持つことが、より良い社会の構築や環境保護、災害対策に役立つでしょう。今後も、地理空間に関する技術やデータの重要性は増していくと考えられます。そのため、地理空間関連の知識や技術を習得することは、さまざまな業界で活躍する上で極めて重要です。 |
