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. 供給者の交渉力は中程度
3.3.2. 新規参入の脅威は低い
3.3.3. 代替品の脅威は低い
3.3.4. 競争の激化度が低い
3.3.5. 買い手の交渉力が中程度
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 効率的な製品設計・開発への需要増加
3.4.1.2. 効率的な性能監視と予知保全の必要性
3.4.1.3. 仮想試験によるコスト削減
3.4.2. 制約要因
3.4.2.1. 既存システムへのデジタルツイン技術統合
3.4.2.2. サイバー攻撃に対するデジタルツインの脆弱性
3.4.3. 機会
3.4.3.1. エミュレーションソフトウェアとデジタルツイン技術の活用
3.4.3.2. 持続可能な実践と環境影響
3.5. 市場へのCOVID-19影響分析
第4章：自動車市場におけるデジタルツイン（タイプ別）
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. システムデジタルツイン
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. 製品デジタルツイン
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. プロセスデジタルツイン
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
第5章：自動車市場におけるデジタルツイン（用途別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 予知保全
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. 国別市場シェア分析
5.3. ビジネス最適化
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. 国別市場シェア分析
5.4. 製品設計・開発
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
5.5. その他
5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.5.2. 地域別市場規模と予測
5.5.3. 国別市場シェア分析
第6章：自動車市場におけるデジタルツイン（技術別）
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. モノのインターネット（IoT）
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. 人工知能（AI）
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. 機械学習（ML）
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. シミュレーションツール
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：地域別自動車市場におけるデジタルツイン
7.1. 概要
7.1.1. 地域別市場規模と予測
7.2. 北米
7.2.1. 主要トレンドと機会
7.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.3. 用途別市場規模と予測
7.2.4. 技術別市場規模と予測
7.2.5. 国別市場規模と予測
7.2.5.1. 米国
7.2.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.2.5.1.4. 技術別市場規模と予測
7.2.5.2. カナダ
7.2.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.2.5.2.4. 技術別市場規模と予測
7.2.5.3. メキシコ
7.2.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.3.3. 用途別市場規模と予測
7.2.5.3.4. 技術別市場規模と予測
7.3. ヨーロッパ
7.3.1. 主要動向と機会
7.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.3. 用途別市場規模と予測
7.3.4. 技術別市場規模と予測
7.3.5. 国別市場規模と予測
7.3.5.1. ドイツ
7.3.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.1.4. 技術別市場規模と予測
7.3.5.2. フランス
7.3.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.2.4. 技術別市場規模と予測
7.3.5.3. イタリア
7.3.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.3.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.3.4. 技術別市場規模と予測
7.3.5.4. イギリス
7.3.5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.4.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.4.4. 技術別市場規模と予測
7.3.5.5. その他の欧州
7.3.5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.5.5.2. タイプ別市場規模と予測
7.3.5.5.3. 用途別市場規模と予測
7.3.5.5.4. 技術別市場規模と予測
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. 主要動向と機会
7.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.3. 用途別市場規模と予測
7.4.4. 技術別市場規模と予測
7.4.5. 国別市場規模と予測
7.4.5.1. 中国
7.4.5.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.1.4. 技術別市場規模と予測
7.4.5.2. 日本
7.4.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.2.4. 技術別市場規模と予測
7.4.5.3. インド
7.4.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.3.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.3.4. 技術別市場規模と予測
7.4.5.4. 韓国
7.4.5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.4.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.4.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.4.4. 技術別市場規模と予測
7.4.5.5. アジア太平洋地域その他
7.4.5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.5.5.2. タイプ別市場規模と予測
7.4.5.5.3. 用途別市場規模と予測
7.4.5.5.4. 技術別市場規模と予測
7.5. LAMEA地域
7.5.1. 主要動向と機会
7.5.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.3. 用途別市場規模と予測
7.5.4. 技術別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.1.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.5.5.1.4. 技術別市場規模と予測
7.5.5.2. 中東
7.5.5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.2.3. 用途別市場規模と予測
7.5.5.2.4. 技術別市場規模と予測
7.5.5.3. アフリカ
7.5.5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.5.5.3.2. タイプ別市場規模と予測
7.5.5.3.3. 用途別市場規模と予測
7.5.5.3.4. 技術別市場規模と予測
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. Altair Engineering Inc.
9.1.1. 会社概要
9.1.2. 主要幹部
9.1.3. 会社スナップショット
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. 主要戦略的動向と開発
9.2. ANSYS, Inc.
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展開
9.3. Bosch Rexroth 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
9.3.7. 主要な戦略的動向と展開
9.4. ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
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. IBMコーポレーション
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
9.5.6. 業績
9.6. PTC Inc.
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
9.6.7. 主要な戦略的動向と展開
9.7. ロックウェル・オートメーション社
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
9.7.7. 主要な戦略的動向と展開
9.8. SAP SE
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
9.8.7. 主要な戦略的動向と展開
9.9. シュナイダーエレクトリックSE
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
9.9.7. 主要な戦略的動向と展開
9.10. シーメンス
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
9.10.7. 主要な戦略的動向と展開
| ※参考情報 自動車用デジタルツインは、物理的な自動車のデジタルモデルを意味し、リアルタイムで物理的なセンシングデータを使用して、車両の状態や挙動を仮想空間で再現する技術です。このデジタルモデルは、設計、製造、運行、保守といったさまざまな段階で利用されます。デジタルツインは一般的に、物理的な自動車との双子の関係にあり、リアルタイムなデータの伝送を通じて互いにフィードバックを行います。 デジタルツインの概念は、製造業や航空宇宙産業から広がり、自動車産業でも急速に導入が進んでいます。デジタルツインを使うことで、開発工程での試作回数を減らし、コストの削減や時間の短縮を図ることができます。また、デジタルツインにより使用状況の解析が可能になるため、エンジニアは実際に走行中の車両データを利用して、性能の向上や問題点の特定を行うことができます。 自動車用デジタルツインにはいくつかの種類があります。一つは設計段階でのデジタルツインで、CAD（コンピュータ支援設計）データをもとに三次元モデルを構築し、設計の妥当性を評価するために利用されます。次に、製造段階でのデジタルツインは、生産ラインの効率性を高めるために、機械の稼働状況や生産プロセスをシミュレーションします。さらに、運行段階では、自動車の走行データをリアルタイムで収集し、走行環境やドライバーの行動を分析することで、安全性と快適性を向上させます。保守段階では、故障予測や必要なメンテナンスを事前に把握するために利用され、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。 自動車用デジタルツインの用途は多岐にわたります。まず、設計の最適化が挙げられます。デジタルツインを使用することで、シミュレーションを通じて異なる設計案を比較し、最適な設計を導き出すことができます。また、運行データを解析することで、安全性の向上や燃費の改善に役立つインサイトを得ることができます。運転支援システム（ADAS）や自動運転技術の開発にもデジタルツインは不可欠で、仮想環境での走行シミュレーションにより、安全性の高いシステム設計が可能になります。さらに、デジタルツインは顧客サポートの向上にも寄与し、ユーザーの運転習慣に基づくパーソナライズされたサービスを提供することができます。 デジタルツインを実現するためには、様々な関連技術が必要です。まず、IoT（モノのインターネット）技術により、車両の各部品からデータをリアルタイムで収集することが可能になります。このデータは、クラウドプラットフォームに送信され、デジタルツインを更新するための基盤になります。次に、ビッグデータ解析技術が重要です。収集されたデータは膨大であるため、適切に分析し、有意義な情報を抽出するためには、高度なデータ処理能力が必要です。さらに、AI（人工知能）技術も不可欠であり、デジタルツインを活用した予測モデルの構築や、自動化システムの最適化に利用されます。 自動車用デジタルツインは、今後ますます重要な役割を果たすと考えられています。電動化、自動運転の進展、安全性の向上、顧客体験の改善など、多くの方面で役立つ技術です。この技術は、自動車産業の未来を形成するための鍵となるでしょう。今後もデジタルツインの開発と活用が進むことで、自動車の進化が加速すると期待されます。 |
