第1章：はじめに
1.1. レポート概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーへの主な利点
1.4. 調査方法論
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場定義と範囲
3.2. 主要な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資分野
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. 供給者の交渉力の低さ～高さ
3.3.2. 新規参入の脅威の中程度～高さ
3.3.3. 代替品の脅威（中程度）
3.3.4. 競合の激しさ（低～高）
3.3.5. 購買者の交渉力（中～高）
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. スマート消費者デバイスの需要増加
3.4.1.2. モノのインターネット（IoT）需要の拡大
3.4.1.3. AI技術の採用増加
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. 高い設置・保守コスト
3.4.3. 機会
3.4.3.1. スマートシティ・インフラ開発の急増
3.4.3.2. AIセンサー搭載ウェアラブル機器への嗜好の高まり
3.5. 市場へのCOVID-19影響分析
第4章：タイプ別人工知能センサー市場
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. 圧力
4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.2.2. 地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. 温度
4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. 光学
4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
4.5. モーション
4.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.5.2. 地域別市場規模と予測
4.5.3. 国別市場シェア分析
第5章：人工知能センサー市場（技術別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 自然言語処理（NLP）
5.2.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
5.2.2. 地域別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 機械学習
5.3.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 地域別市場規模と予測
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. コンピュータビジョン
5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.4.2. 地域別市場規模と予測
5.4.3. 国別市場シェア分析
第6章：アプリケーション別人工知能センサー市場
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. 自動車
6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2. 地域別市場規模と予測
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 民生用電子機器
6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2. 地域別市場規模と予測
6.3.3. 国別市場シェア分析
6.4. 製造業
6.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.2. 地域別市場規模と予測
6.4.3. 国別市場シェア分析
6.5. 航空宇宙・防衛
6.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.5.2. 地域別市場規模と予測
6.5.3. 国別市場シェア分析
6.6. その他
6.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.6.2. 地域別市場規模と予測
6.6.3. 国別市場シェア分析
第7章：地域別人工知能センサー市場
7.1. 概要
7.1.1. 地域別市場規模と予測
7.2. 北米
7.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.3. 技術別市場規模と予測
7.2.4. 用途別市場規模と予測
7.2.5. 国別市場規模と予測
7.2.5.1. 米国
7.2.5.1.1. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.1.2. 技術別市場規模と予測
7.2.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.2.5.2. カナダ
7.2.5.2.1. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.2.2. 技術別市場規模と予測
7.2.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.2.5.3. メキシコ
7.2.5.3.1. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.3.2. 技術別市場規模と予測
7.2.5.3.3. 用途別市場規模と予測
7.3. ヨーロッパ
7.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.3. 市場規模と予測（技術別）
7.3.4. 市場規模と予測（用途別）
7.3.5. 市場規模と予測（国別）
7.3.5.1. イギリス
7.3.5.1.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.1.2. 市場規模と予測（技術別）
7.3.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.2. ドイツ
7.3.5.2.1. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.2.2. 技術別市場規模と予測
7.3.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.3. フランス
7.3.5.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.3.2. 市場規模と予測（技術別）
7.3.5.3.3. 市場規模と予測（用途別）
7.3.5.4. イタリア
7.3.5.4.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.4.2. 技術別市場規模と予測
7.3.5.4.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.5. その他の欧州
7.3.5.5.1. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.5.2. 技術別市場規模と予測
7.3.5.5.3. 用途別市場規模と予測
7.4. アジア太平洋
7.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.3. 技術別市場規模と予測
7.4.4. 用途別市場規模と予測
7.4.5. 国別市場規模と予測
7.4.5.1. 中国
7.4.5.1.1. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.1.2. 技術別市場規模と予測
7.4.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.2. インド
7.4.5.2.1. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.2.2. 技術別市場規模と予測
7.4.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.3. 日本
7.4.5.3.1. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.3.2. 技術別市場規模と予測
7.4.5.3.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.4. 韓国
7.4.5.4.1. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.4.2. 技術別市場規模と予測
7.4.5.4.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.5. アジア太平洋その他地域
7.4.5.5.1. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.5.2. 技術別市場規模と予測
7.4.5.5.3. 用途別市場規模と予測
7.5. LAMEA地域
7.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.3. 技術別市場規模と予測
7.5.4. 用途別市場規模と予測
7.5.5. 国別市場規模と予測
7.5.5.1. ラテンアメリカ
7.5.5.1.1. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.1.2. 技術別市場規模と予測
7.5.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.5.5.2. 中東
7.5.5.2.1. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.2.2. 技術別市場規模と予測
7.5.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.5.5.3. アフリカ
7.5.5.3.1. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.3.2. 技術別市場規模と予測
7.5.5.3.3. 用途別市場規模と予測
第8章：競争環境
8.1. はじめに
8.2. 主な成功戦略
8.3. トップ10企業の製品マッピング
8.4. 競争ダッシュボード
8.5. 競争ヒートマップ
8.6. 2022年における主要企業のポジショニング
第9章：企業プロファイル
9.1. Robert Bosch GmbH
9.1.1. 会社概要
9.1.2. 主要幹部
9.1.3. 会社概要
9.1.4. 事業セグメント
9.1.5. 製品ポートフォリオ
9.1.6. 業績
9.1.7. 主要な戦略的動向と展開
9.2. テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレイテッド
9.2.1. 会社概要
9.2.2. 主要幹部
9.2.3. 会社概要
9.2.4. 事業セグメント
9.2.5. 製品ポートフォリオ
9.2.6. 業績
9.2.7. 主要な戦略的動向と進展
9.3. Sensirion AG
9.3.1. 会社概要
9.3.2. 主要幹部
9.3.3. 会社概要
9.3.4. 事業セグメント
9.3.5. 製品ポートフォリオ
9.3.6. 業績
9.4. Sensata Technologies, Inc.
9.4.1. 会社概要
9.4.2. 主要幹部
9.4.3. 会社概要
9.4.4. 事業セグメント
9.4.5. 製品ポートフォリオ
9.4.6. 業績
9.5. MEMSIC Semiconductor Co., Ltd.
9.5.1. 会社概要
9.5.2. 主要幹部
9.5.3. 会社概要
9.5.4. 事業セグメント
9.5.5. 製品ポートフォリオ
9.6. ゴアテック株式会社
9.6.1. 会社概要
9.6.2. 主要幹部
9.6.3. 会社概要
9.6.4. 事業セグメント
9.6.5. 製品ポートフォリオ
9.6.6. 業績
9.7. 北陸電気工業株式会社
9.7.1. 会社概要
9.7.2. 主要幹部
9.7.3. 会社概要
9.7.4. 事業セグメント
9.7.5. 製品ポートフォリオ
9.7.6. 業績
9.8. ソニー株式会社
9.8.1. 会社概要
9.8.2. 主要幹部
9.8.3. 会社概要
9.8.4. 事業セグメント
9.8.5. 製品ポートフォリオ
9.8.6. 業績
9.9. TEコネクティビティ株式会社
9.9.1. 会社概要
9.9.2. 主要幹部
9.9.3. 会社概要
9.9.4. 事業セグメント
9.9.5. 製品ポートフォリオ
9.9.6. 業績
9.10. STMicroelectronics N.V.
9.10.1. 会社概要
9.10.2. 主要幹部
9.10.3. 会社概要
9.10.4. 事業セグメント
9.10.5. 製品ポートフォリオ
9.10.6. 業績
| ※参考情報 人工知能センサーとは、環境の情報を収集し、人工知能技術を活用してデータを解析し、知見を得るためのデバイスやシステムを指します。これらのセンサーは、従来のセンサーの機能にAI技術を組み合わせることで、より高精度かつ自律的なデータ処理を実現しています。人工知能センサーは、データの理解や予測を行うだけでなく、リアルタイムでの反応も可能で、さまざまな分野での応用が期待されています。 人工知能センサーの概念には、複数の要素が含まれています。まず、センサー単体で環境データを収集する機能がありますが、これに加えて収集したデータをAIアルゴリズムが解析し、自律的に判断を下すことができます。これにより、従来のセンサーに比べて学習能力を有し、環境に応じた柔軟な対応が可能な点が大きな特徴です。 人工知能センサーには主に数種類のセンサーがあります。温度センサー、圧力センサー、光センサー、音センサー、画像センサーなどの基本的なセンサーに加え、これらのデータを処理して意味のある情報に変換するためのAI機能が追加されています。画像センサーにおいては、コンピュータビジョン技術を用いることで、顔認識や物体検出などの高度な解析が可能となります。 用途は多岐にわたります。例えば、スマートホームでは、人工知能センサーが温度や湿度を検知し、エアコンや加湿器の動作を自動調整することができます。また、産業分野では、製造ラインにおける故障予測や品質管理に活用されています。農業の分野でも、土壌の状況や作物の成長状態を監視し、最適な灌漑や施肥を行うために使用されます。交通分野では、交通量の監視や事故防止のためのAI駆動のセンサーが活躍しています。 関連技術としては、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、ビッグデータ解析などが挙げられます。これらの技術が連携することにより、センサーが取得したデータから高精度な予測や分析を行えるようになります。具体的には、機械学習モデルを用いてセンサーデータのパターンを学習し、異常検知や予測分析を実施することが可能です。 さらに、IoT（モノのインターネット）との連携も重要な要素となっています。人工知能センサーが集めたデータは、クラウドに送信され、ビッグデータとして蓄積されます。そこで、さらに高度な分析が行われ、結果をフィードバックすることで、センサーの性能や精度が向上します。このように、AIとIoTの融合によって、さまざまな応用分野での可能性が広がります。 これらの技術が進化することで、人工知能センサーはますます重要な役割を果たすことになります。今後も新たなセンサーの開発やAI技術の進歩により、私たちの生活や産業における利便性や効率性が向上していくことでしょう。また、センサーのデータを効果的に活用するための倫理的な問題やプライバシーの観点も、今後の課題として注目されることになります。人工知能センサーは、これからの社会における重要な技術の一つとして、その発展が期待されます。 |
