1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
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 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の地上レーザースキャニング市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 ソリューション別市場分析
6.1 スキャニングシステム
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 スキャンサービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 技術別市場分析
7.1 位相シフト
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 パルスベース
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 光学三角測量
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 レーザータイプ別市場分析
8.1 ダイオード
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 ファイバー
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 ソリッドステート
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 用途別市場分析
9.1 ビルディングインフォメーションモデリング
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 地形測量
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 農林測量
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 鉱業調査
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 建設調査
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 研究開発とエンジニアリング
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 その他
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
10 地域別市場分析
10.1 北米
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 ヨーロッパ
10.2.1 ドイツ
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 フランス
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 イギリス
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 イタリア
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 スペイン
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 その他
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.3 アジア太平洋地域
10.3.1 中国
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 インド
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 日本
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 インドネシア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 オーストラリア
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 その他
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 メキシコ
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 ブラジル
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 アルゼンチン
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.4.4 その他
10.4.4.1 市場動向
10.4.4.2 市場予測
10.5 中東およびアフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場分析
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターの5つの力分析
13.1 概要
13.2 購買者の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の激しさ
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要企業のプロファイル
14.3.1 3D Systems Inc.
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 カールツァイスオプトテクニク社
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.3 Creaform Inc. (AMETEK)
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 FARO Technologies Inc.
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 財務情報
14.3.5 Fugro N.V.
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 ヘキサゴンAB
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務
14.3.6.4 SWOT 分析
14.3.7 ライカ ジオシステムズ
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 Maptek
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 RIEGL Laser Measurement Systems GmbH
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Teledyne Technologies Inc.
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.10.3 財務
14.3.10.4 SWOT 分析
14.3.11 トプコン株式会社
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 財務
14.3.12 Trimble Inc.
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.12.3 財務情報
14.3.12.4 SWOT 分析
14.3.13 Zoller + Fröhlich GmbH
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.13.3 財務情報
表2:グローバル:地上型レーザースキャニング市場予測:ソリューション別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:地上レーザースキャニング市場予測:技術別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:地上レーザースキャニング市場予測:レーザータイプ別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:地上レーザースキャニング市場予測:用途別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:地上レーザースキャニング市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表7:グローバル:地上レーザースキャニング市場:競争構造
表8:世界:地上レーザースキャニング市場:主要企業
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 Terrestrial Laser Scanning Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Solution
6.1 Scanning Systems
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Scanning Services
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Technology
7.1 Phase-Shift
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Pulse-Based
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Optical Triangulation
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Laser Type
8.1 Diode
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Fiber
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Solid-State
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Application
9.1 Building Information Modeling
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Topographical Survey
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Forestry and Agricultural Survey
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Mining Survey
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 Construction Survey
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
9.6 Research and Engineering
9.6.1 Market Trends
9.6.2 Market Forecast
9.7 Others
9.7.1 Market Trends
9.7.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Europe
10.2.1 Germany
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 France
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 United Kingdom
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 Italy
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Spain
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Others
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.3 Asia Pacific
10.3.1 China
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 India
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 Japan
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Indonesia
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Australia
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Others
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Mexico
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Brazil
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Argentina
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.4.4 Others
10.4.4.1 Market Trends
10.4.4.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 3D Systems Inc.
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Carl Zeiss Optotechnik GmbH
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.3 Creaform Inc. (AMETEK)
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 FARO Technologies Inc.
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 Financials
14.3.5 Fugro N.V.
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.5.4 SWOT Analysis
14.3.6 Hexagon AB
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.6.3 Financials
14.3.6.4 SWOT Analysis
14.3.7 Leica Geosystems
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 Maptek
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 RIEGL Laser Measurement Systems GmbH
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Teledyne Technologies Inc.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.10.3 Financials
14.3.10.4 SWOT Analysis
14.3.11 Topcon Corporation
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.11.3 Financials
14.3.12 Trimble Inc.
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.12.3 Financials
14.3.12.4 SWOT Analysis
14.3.13 Zoller + Fröhlich GmbH
14.3.13.1 Company Overview
14.3.13.2 Product Portfolio
※参考情報 地上レーザースキャニング(Terrestrial Laser Scanning、TLS)は、物体や地形の三次元データを高精度で取得するための技術です。この技術は、レーザー光を用いて点群データを生成し、そのデータを基にさまざまな解析やモデリングを行うことを可能にします。地上レーザースキャニングは、建築、土木、環境調査、文化財の保存など、さまざまな分野で利用されています。 地上レーザースキャニングの基本的な構造は、レーザー距離計を搭載したスキャナー本体と、これを制御するコンピュータシステムです。スキャナーは、指定された範囲内でレーザー光を発射し、戻ってくる光の時間を計測することで、対象物までの距離を算出します。この距離データと併せて、スキャナーがその位置情報を取得することにより、非常に高密度で高精度な点群データを生成することができます。 点群データとは、対象物の表面に沿った無数の点の集合体であり、それぞれの点には三次元空間における位置情報(X, Y, Z座標)があります。このデータは、対象物の形状や大きさ、位置関係を示し、さらなる解析や絵作りに使用されます。点群データは通常、大量の情報を含むため、専用のソフトウェアを用いて処理する必要があります。これにより、メッシュモデルの生成、ボリューム計算、視覚化などが可能となります。 地上レーザースキャニングの利点には、従来の測量方法に比べて高い精度と効率性があります。特に、複雑な形状や狭い場所においては、他の方法では得られない詳細なデータを取得できる点が魅力です。また、スキャニングは短時間で広範囲をカバーできるため、現場調査の時間を大幅に短縮できます。このような迅速なデータ収集は、プロジェクト全体の効率を向上させる要因となります。 さらに、地上レーザースキャニングは、非接触方式でデータを収集するため、対象物に対する影響が少なく、精度の高い測定が可能です。これにより、文化財や自然環境、危険な場所でのスキャンにも安全に対応することができます。文化財の分野では、重要な遺跡や建物の詳細なデジタル記録を作成するために、スキャンが活用されています。また、土木分野では、インフラの点検や進捗管理に利用され、現場の状態を可視化することができます。 一方で、地上レーザースキャニングにはいくつかの課題も存在します。まず、スキャニングには多くのデータを生成するため、大容量のストレージと高性能なコンピュータが必要となります。また、スキャンしたデータの処理や解析には専門的な技術が求められます。さらに、照明条件や対象物の反射特性によってデータの品質が影響を受けることもあります。そのため、適切な環境条件やスキャナーの設定を考慮することが重要です。 最近では、人工知能(AI)や機械学習との組み合わせにより、地上レーザースキャニングの解析精度が向上しています。点群データから自動でオブジェクトを認識したり、地形解析を進めたりすることができるようになっています。この進展により、より多くの分野での応用が期待されており、特にスマートシティや自動運転技術において重要な役割を果たすことが予想されています。 地上レーザースキャニングは、現代の測量と建設の在り方を大きく変える可能性を秘めた技術です。今後もさらなる技術革新が進む中で、ますますその利用範囲が広がり、社会のさまざまな問題解決に寄与することが期待されます。地上レーザースキャニングがもたらす新しいデータ収集方法は、未来の設計や建築、環境保護において重要な役割を果たすでしょう。 |