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
1.4.1.二次調査
1.4.2.一次調査
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.調査の主な結果
2.2.CXOの視点
第3章:市場概要
3.1.市場定義と範囲
3.2.主な調査結果
3.2.1.主要投資分野
3.3.ポーターの5つの力分析
3.4.主要プレイヤーのポジショニング
3.5.市場動向
3.5.1.推進要因
3.5.2.抑制要因
3.5.3.機会
3.6.市場へのCOVID-19影響分析
3.7.規制ガイドライン
3.8.バリューチェーン分析
3.9.市場シェア分析
3.10.主要規制分析
3.11.特許状況
第4章:自動車用LIDARセンサー市場(タイプ別)
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2 飛行時間方式(ToF)
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 国別市場分析
4.3 周波数変調連続波(FMCW)
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 国別市場分析
第5章:自動車用LIDAR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 ソリッドステート
5.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.2.2 地域別市場規模と予測
5.2.3 国別市場分析
5.3 電気機械式
5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2 地域別市場規模と予測
5.3.3 国別市場分析
第6章:自動車用LIDARセンサー市場(画像タイプ別)
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2 2次元
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 国別市場分析
6.3 3次元
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 国別市場分析
第7章:自動車用LIDARセンサー市場(車両タイプ別)
7.1 概要
7.1.1 市場規模と予測
7.2 内燃機関(ICE)
7.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.2 地域別市場規模と予測
7.2.3 国別市場分析
7.3 ハイブリッド
7.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.2 地域別市場規模と予測
7.3.3 国別市場分析
7.4 バッテリー電気自動車
7.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.2 地域別市場規模と予測
7.4.3 国別市場分析
第8章:自動車用LIDARセンサー市場、用途別
8.1 概要
8.1.1 市場規模と予測
8.2 半自動運転車両
8.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.2 地域別市場規模と予測
8.2.3 国別市場分析
8.3 自動運転車両
8.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.2 地域別市場規模と予測
8.3.3 国別市場分析
第9章:地域別自動車用LIDARセンサー市場
9.1 概要
9.1.1 市場規模と予測
9.2 北米
9.2.1 主要動向と機会
9.2.2 北米市場規模と予測(タイプ別)
9.2.3 北米市場規模と予測(技術別)
9.2.4 北米市場規模と予測(画像タイプ別)
9.2.5 北米市場規模と予測(車両タイプ別)
9.2.6 北米市場規模と予測(用途別)
9.2.7 北米市場規模と予測(国別)
9.2.7.1 米国
9.2.7.1.1 市場規模と予測(タイプ別)
9.2.7.1.2 技術別市場規模と予測
9.2.7.1.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.2.7.1.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.2.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.2.7.2 カナダ
9.2.7.2.1 タイプ別市場規模と予測
9.2.7.2.2 技術別市場規模と予測
9.2.7.2.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.2.7.2.4 市場規模と予測、車両タイプ別
9.2.7.2.5 市場規模と予測、用途別
9.2.7.3 メキシコ
9.2.7.3.1 タイプ別市場規模と予測
9.2.7.3.2 技術別市場規模と予測
9.2.7.3.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.2.7.3.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.2.7.3.5 用途別市場規模と予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 主要動向と機会
9.3.2 欧州市場規模と予測(タイプ別)
9.3.3 欧州市場規模と予測(技術別)
9.3.4 欧州市場規模と予測(画像タイプ別)
9.3.5 欧州市場規模と予測(車両タイプ別)
9.3.6 欧州市場規模と予測(用途別)
9.3.7 欧州市場規模と予測(国別)
9.3.7.1 ドイツ
9.3.7.1.1 市場規模と予測(タイプ別)
9.3.7.1.2 技術別市場規模と予測
9.3.7.1.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.3.7.1.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.3.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.2 イギリス
9.3.7.2.1 タイプ別市場規模と予測
9.3.7.2.2 技術別市場規模と予測
9.3.7.2.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.3.7.2.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.3.7.2.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.3 フランス
9.3.7.3.1 タイプ別市場規模と予測
9.3.7.3.2 技術別市場規模と予測
9.3.7.3.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.3.7.3.4 市場規模と予測、車両タイプ別
9.3.7.3.5 市場規模と予測、用途別
9.3.7.4 スペイン
9.3.7.4.1 タイプ別市場規模と予測
9.3.7.4.2 技術別市場規模と予測
9.3.7.4.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.3.7.4.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.3.7.4.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.5 イタリア
9.3.7.5.1 タイプ別市場規模と予測
9.3.7.5.2 技術別市場規模と予測
9.3.7.5.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.3.7.5.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.3.7.5.5 用途別市場規模と予測
9.3.7.6 その他の欧州地域
9.3.7.6.1 タイプ別市場規模と予測
9.3.7.6.2 技術別市場規模と予測
9.3.7.6.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.3.7.6.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.3.7.6.5 用途別市場規模と予測
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 主な動向と機会
9.4.2 アジア太平洋地域 市場規模と予測(タイプ別)
9.4.3 アジア太平洋地域 市場規模と予測(技術別)
9.4.4 アジア太平洋地域 市場規模と予測(画像タイプ別)
9.4.5 アジア太平洋地域市場規模と予測(車両タイプ別)
9.4.6 アジア太平洋地域市場規模と予測(用途別)
9.4.7 アジア太平洋地域市場規模と予測(国別)
9.4.7.1 中国
9.4.7.1.1 タイプ別市場規模と予測
9.4.7.1.2 技術別市場規模と予測
9.4.7.1.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.4.7.1.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.4.7.1.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.2 日本
9.4.7.2.1 タイプ別市場規模と予測
9.4.7.2.2 技術別市場規模と予測
9.4.7.2.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.4.7.2.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.4.7.2.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.3 インド
9.4.7.3.1 タイプ別市場規模と予測
9.4.7.3.2 技術別市場規模と予測
9.4.7.3.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.4.7.3.4 市場規模と予測、車両タイプ別
9.4.7.3.5 市場規模と予測、用途別
9.4.7.4 韓国
9.4.7.4.1 市場規模と予測、タイプ別
9.4.7.4.2 技術別市場規模と予測
9.4.7.4.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.4.7.4.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.4.7.4.5 用途別市場規模と予測
9.4.7.5 オーストラリア
9.4.7.5.1 タイプ別市場規模と予測
9.4.7.5.2 技術別市場規模と予測
9.4.7.5.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.4.7.5.4 市場規模と予測、車両タイプ別
9.4.7.5.5 市場規模と予測、用途別
9.4.7.6 アジア太平洋地域その他
9.4.7.6.1 市場規模と予測、タイプ別
9.4.7.6.2 技術別市場規模と予測
9.4.7.6.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.4.7.6.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.4.7.6.5 用途別市場規模と予測
9.5 LAMEA地域
9.5.1 主要動向と機会
9.5.2 LAMEA 市場規模と予測(タイプ別)
9.5.3 LAMEA 市場規模と予測(技術別)
9.5.4 LAMEA 市場規模と予測(画像タイプ別)
9.5.5 LAMEA 市場規模と予測(車両タイプ別)
9.5.6 LAMEA市場規模と予測:用途別
9.5.7 LAMEA市場規模と予測:国別
9.5.7.1 ブラジル
9.5.7.1.1 タイプ別市場規模と予測
9.5.7.1.2 技術別市場規模と予測
9.5.7.1.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.5.7.1.4 市場規模と予測、車両タイプ別
9.5.7.1.5 市場規模と予測、用途別
9.5.7.2 サウジアラビア
9.5.7.2.1 タイプ別市場規模と予測
9.5.7.2.2 技術別市場規模と予測
9.5.7.2.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.5.7.2.4 市場規模と予測、車両タイプ別
9.5.7.2.5 市場規模と予測、用途別
9.5.7.3 UAE
9.5.7.3.1 タイプ別市場規模と予測
9.5.7.3.2 技術別市場規模と予測
9.5.7.3.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.5.7.3.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.5.7.3.5 用途別市場規模と予測
9.5.7.4 南アフリカ
9.5.7.4.1 タイプ別市場規模と予測
9.5.7.4.2 技術別市場規模と予測
9.5.7.4.3 イメージタイプ別市場規模と予測
9.5.7.4.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.5.7.4.5 用途別市場規模と予測
9.5.7.5 LAMEA地域その他
9.5.7.5.1 タイプ別市場規模と予測
9.5.7.5.2 技術別市場規模と予測
9.5.7.5.3 画像タイプ別市場規模と予測
9.5.7.5.4 車両タイプ別市場規模と予測
9.5.7.5.5 用途別市場規模と予測
第10章:企業動向
10.1. はじめに
10.2. 主要な成功戦略
10.3. トップ10企業の製品マッピング
10.4. 競争ダッシュボード
10.5. 競争ヒートマップ
10.6. 主要な動向
第11章:企業プロファイル
11.1 Robert Bosch GmbH
11.1.1 会社概要
11.1.2 会社概要
11.1.3 事業セグメント
11.1.4 製品ポートフォリオ
11.1.5 業績動向
11.1.6 主要な戦略的動向と展開
11.2 コンチネンタルAG
11.2.1 会社概要
11.2.2 会社概要
11.2.3 事業セグメント
11.2.4 製品ポートフォリオ
11.2.5 業績動向
11.2.6 主要な戦略的動向と展開
11.3 ファースト・センサーAG
11.3.1 会社概要
11.3.2 会社概要
11.3.3 事業セグメント
11.3.4 製品ポートフォリオ
11.3.5 業績動向
11.3.6 主要な戦略的動向と展開
11.4 ヘラ KGaA ヒュック&カンパニー
11.4.1 会社概要
11.4.2 会社概要
11.4.3 事業セグメント
11.4.4 製品ポートフォリオ
11.4.5 業績動向
11.4.6 主要な戦略的動向と展開
11.5 株式会社デンソー
11.5.1 会社概要
11.5.2 会社概要
11.5.3 事業セグメント
11.5.4 製品ポートフォリオ
11.5.5 業績動向
11.5.6 主要な戦略的動向と展開
11.6 ノバリアント株式会社
11.6.1 会社概要
11.6.2 会社概要
11.6.3 事業セグメント
11.6.4 製品ポートフォリオ
11.6.5 業績動向
11.6.6 主要な戦略的動向と進展
11.7 クアネルジー・システムズ社
11.7.1 会社概要
11.7.2 会社概要
11.7.3 事業セグメント
11.7.4 製品ポートフォリオ
11.7.5 業績
11.7.6 主要な戦略的動向と進展
11.8 LeddarTech
11.8.1 会社概要
11.8.2 会社概要
11.8.3 事業セグメント
11.8.4 製品ポートフォリオ
11.8.5 業績動向
11.8.6 主要な戦略的動向と進展
11.9 Velodyne LiDAR, Inc.
11.9.1 会社概要
11.9.2 会社概要
11.9.3 事業セグメント
11.9.4 製品ポートフォリオ
11.9.5 事業実績
11.9.6 主要な戦略的動向と進展
11.10 テキサス・インスツルメンツ・インコーポレイテッド
11.10.1 会社概要
11.10.2 会社概要
11.10.3 事業セグメント
11.10.4 製品ポートフォリオ
11.10.5 業績動向
11.10.6 主要な戦略的動向と展開
| ※参考情報 自動車用LiDARセンサーは、車両の周囲を高精度でスキャンし、三次元空間の情報を取得するための重要な技術です。LiDARは「Light Detection and Ranging」の略で、レーザー光を用いて距離を測定する技術です。この技術によって、自動車は周囲の物体を正確に認識し、環境を理解することができます。LiDARセンサーは特に自動運転車や高度な運転支援システム(ADAS)において重要な役割を果たします。 自動車用LiDARセンサーは一般的に、レーザー光を発射して対象物に当たった光が反射して戻ってくるまでの時間を測定し、それによって距離を算出します。このプロセスを何千回も繰り返すことで、周囲の物体の位置、形状、高さなどの三次元データを取得することができます。これにより、車両は周囲の障害物の位置や動きをリアルタイムで把握することが可能になります。 LiDARセンサーの種類には、主に回転式と固体式の2つがあります。回転式LiDARは、自動車の屋根に取り付けられ、レーザー光を360度スキャンします。このタイプは広範囲のデータ収集ができ、高精度で詳細な周囲情報を提供します。しかし、メカニカルな部分があるため、耐久性やコスト面で制約があります。一方、固体式LiDARは、メカニカルな部品を持たず、半導体技術を利用しているため、コンパクトで軽量です。固体式は、高温や振動に対する耐性が高く、商業化に向けた進展が期待されています。 自動車用LiDARセンサーは、さまざまな用途に利用されています。主な用途としては、自動運転車や運転支援システムにおける障害物検知、車線維持支援、衝突回避などがあります。これらの機能は、ドライバーの安全を高め、運転の快適性を向上させます。また、LiDARを用いたマッピング技術もあり、地図情報の精度を高めるために利用されることがあります。特に、自動運転のためには、詳細なマップデータが必要不可欠で、LiDARデータはその作成において重要な資源となります。 LiDAR技術は、他のセンサー技術と組み合わせることで、その効果を最大化することができます。特に、カメラやレーダーセンサーと連携することで、様々なデータを統合し、より信頼性の高い環境認識が可能になります。例えば、カメラは色やテクスチャ情報を提供するため、物体の種類をより正確に特定することができます。また、レーダーは悪天候や暗い環境でも機能するため、LiDARと一緒に使用することで、全体的な感知能力が向上します。 さらに、LiDARデータの処理には、機械学習や人工知能(AI)技術が利用されています。これにより、膨大な量のデータをリアルタイムで解析し、物体の認識や予測が行われています。アルゴリズムは進化を続けており、より精度の高い判断や動作が可能になっています。AI技術の進展は、自動運転の実現に向けての大きな進歩と言えるでしょう。 今後の自動車用LiDARセンサーは、さらなる小型化、高性能化、低コスト化が進むと期待されています。市場では競争が激化しており、多くの企業が技術革新に取り組んでいます。このような状況の中で、LiDAR技術は自動運転車の普及に向けて重要な役割を果たし続けることでしょう。自動車用LiDARセンサーは、未来の交通システムにおいて不可欠な要素となることが予想されます。 |

