1 エグゼクティブサマリー
1.1 市場概要
エグゼクティブサマリー – 市場概要に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 市場概要に関するデータテーブル
エグゼクティブサマリー – グローバル市場の特徴に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 地域別市場に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 車両タイプ別市場セグメンテーションに関するチャート
エグゼクティブサマリー – タイプ別市場セグメンテーションに関するチャート
エグゼクティブサマリー – 増分成長に関するチャート
エグゼクティブサマリー – 増分成長に関するデータテーブル
エグゼクティブサマリー – 企業の市場ポジショニングに関するチャート
2 市場の状況
2.1 市場エコシステム
親市場
親市場に関するデータテーブル
2.2 市場の特徴
市場の特徴分析
2.3 バリューチェーン分析
バリューチェーン分析
3 市場規模
3.1 市場定義
市場定義に含まれる企業の提供物
3.2 市場セグメント分析
市場セグメント
3.3 2023年の市場規模
3.4 市場の見通し：2023-2028年の予測
グローバル – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
グローバル – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
グローバル市場：年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
グローバル市場：年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
4 歴史的市場規模
4.1 グローバル自動車OBDドングル市場2018 – 2022
歴史的市場規模 – グローバル自動車OBDドングル市場2018 – 2022に関するデータテーブル（10億ドル）
4.2 車両タイプセグメント分析2018 – 2022
歴史的市場規模 – 車両タイプセグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（10億ドル）
4.3 タイプセグメント分析2018 – 2022
歴史的市場規模 – タイプセグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（10億ドル）
4.4 地理セグメント分析2018 – 2022
歴史的市場規模 – 地理セグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（10億ドル）
4.5 国別セグメント分析2018 – 2022
歴史的市場規模 – 国別セグメント2018 – 2022に関するデータテーブル（10億ドル）
5 ファイブフォース分析
5.1 ファイブフォースの概要
ファイブフォース分析 – 2023年と2028年の比較
5.2 バイヤーの交渉力
バイヤーの交渉力 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.3 サプライヤーの交渉力
サプライヤーの交渉力 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.4 新規参入者の脅威
新規参入者の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.5 代替品の脅威
代替品の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.6 競争の脅威
競争の脅威 – 2023年と2028年の主要要因の影響
5.7 市場状況
市場状況に関するチャート – ファイブフォース2023年と2028年
6 車両タイプ別市場セグメンテーション
6.1 市場セグメント
車両タイプ – 市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
車両タイプ – 市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.2 車両タイプ別比較
車両タイプ別比較に関するチャート
車両タイプ別比較に関するデータテーブル
6.3 乗用車 – 市場規模と予測2023-2028
乗用車 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
乗用車 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
乗用車 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
乗用車 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.4 商用車 – 市場規模と予測2023-2028
商用車 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
商用車 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
商用車 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
商用車 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
6.5 車両タイプ別市場機会
車両タイプ別市場機会（10億ドル）
車両タイプ別市場機会に関するデータテーブル（10億ドル）
7 タイプ別市場セグメンテーション
7.1 市場セグメント
タイプ – 市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
タイプ – 市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.2 タイプ別比較
タイプ別比較に関するチャート
タイプ別比較に関するデータテーブル
7.3 Bluetooth – 市場規模と予測2023-2028
Bluetooth – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
Bluetooth – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
Bluetooth – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
Bluetooth – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.4 WiFi – 市場規模と予測2023-2028
WiFi – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
WiFi – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
WiFi – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
WiFi – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
7.5 タイプ別市場機会
タイプ別市場機会（10億ドル）
タイプ別市場機会に関するデータテーブル（10億ドル）
8 顧客の状況
8.1 顧客の状況概要
価格感度、ライフサイクル、顧客の購入バスケット、採用率、購入基準の分析
9 地理的状況
9.1 地理的セグメンテーション
地理別市場シェア2023-2028に関するチャート（%）
地理別市場シェア2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.2 地理的比較
地理的比較に関するチャート
地理的比較に関するデータテーブル
9.3 北米 – 市場規模と予測2023-2028
北米 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
北米 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
北米 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
北米 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.4 APAC – 市場規模と予測2023-2028
APAC – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
APAC – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
APAC – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
APAC – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.5 ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028
ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
ヨーロッパ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
ヨーロッパ – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
ヨーロッパ – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.6 南米 – 市場規模と予測2023-2028
南米 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
南米 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
南米 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
南米 – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.7 中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028
中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
中東およびアフリカ – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
中東およびアフリカ – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
中東およびアフリカ – 年次成長率2023-2028に関するデータテーブル（%）
9.8 中国 – 市場規模と予測2023-2028
中国 – 市場規模と予測2023-2028に関するチャート（10億ドル）
中国 – 市場規模と予測2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
中国 – 年次成長率2023-2028に関するチャート（%）
9.9 米国 - 市場規模と予測 2023-2028
米国 - 市場規模と予測 2023-2028に関するチャート（10億ドル）
米国 - 市場規模と予測 2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
米国 - 年間成長率 2023-2028に関するチャート (%)
米国 - 年間成長率 2023-2028に関するデータテーブル (%)
9.10 ドイツ - 市場規模と予測 2023-2028
ドイツ - 市場規模と予測 2023-2028に関するチャート（10億ドル）
ドイツ - 市場規模と予測 2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
ドイツ - 年間成長率 2023-2028に関するチャート (%)
ドイツ - 年間成長率 2023-2028に関するデータテーブル (%)
9.11 日本 - 市場規模と予測 2023-2028
日本 - 市場規模と予測 2023-2028に関するチャート（10億ドル）
日本 - 市場規模と予測 2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
日本 - 年間成長率 2023-2028に関するチャート (%)
日本 - 年間成長率 2023-2028に関するデータテーブル (%)
9.12 カナダ - 市場規模と予測 2023-2028
カナダ - 市場規模と予測 2023-2028に関するチャート（10億ドル）
カナダ - 市場規模と予測 2023-2028に関するデータテーブル（10億ドル）
カナダ - 年間成長率 2023-2028に関するチャート (%)
カナダ - 年間成長率 2023-2028に関するデータテーブル (%)
9.13 地理別市場機会
地理別市場機会（10億ドル）
地理別市場機会に関するデータテーブル（10億ドル）
10 ドライバー、課題、機会/制約
10.1 市場ドライバー
10.2 市場課題
10.3 ドライバーと課題の影響
2023年と2028年におけるドライバーと課題の影響
10.4 市場機会/制約
11 競争環境
11.1 概要
11.2 競争環境
入力の重要性と差別化要因に関する概要
11.3 環境の混乱
混乱要因に関する概要
11.4 業界リスク
ビジネスに対する主要リスクの影響
12 競争分析
12.1 プロファイル企業
カバーされている企業
12.2 企業の市場ポジショニング
企業の位置と分類に関するマトリックス
12.3 ボルグワーナー社
ボルグワーナー社 - 概要
ボルグワーナー社 - ビジネスセグメント
ボルグワーナー社 - 主要ニュース
ボルグワーナー社 - 主要提供品
ボルグワーナー社 - セグメントフォーカス
12.4 コンチネンタルAG
コンチネンタルAG - 概要
コンチネンタルAG - ビジネスセグメント
コンチネンタルAG - 主要ニュース
コンチネンタルAG - 主要提供品
コンチネンタルAG - セグメントフォーカス
12.5 ダンロー社
ダンロー社 - 概要
ダンロー社 - 製品/サービス
ダンロー社 - 主要提供品
12.6 ジオタブ社
ジオタブ社 - 概要
ジオタブ社 - 製品/サービス
ジオタブ社 - 主要提供品
12.7 ファーウェイ技術有限公司
ファーウェイ技術有限公司 - 概要
ファーウェイ技術有限公司 - 製品/サービス
ファーウェイ技術有限公司 - 主要ニュース
ファーウェイ技術有限公司 - 主要提供品
12.8 インテル社
インテル社 - 概要
インテル社 - ビジネスセグメント
インテル社 - 主要ニュース
インテル社 - 主要提供品
インテル社 - セグメントフォーカス
12.9 アイウェーブシステムズテクノロジーズ社
アイウェーブシステムズテクノロジーズ社 - 概要
アイウェーブシステムズテクノロジーズ社 - 製品/サービス
アイウェーブシステムズテクノロジーズ社 - 主要提供品
12.10 レギオンオートデータ社
レギオンオートデータ社 - 概要
レギオンオートデータ社 - 製品/サービス
レギオンオートデータ社 - 主要提供品
12.11 モジオ社
モジオ社 - 概要
モジオ社 - 製品/サービス
モジオ社 - 主要提供品
12.12 OBDソリューションズ社
OBDソリューションズ社 - 概要
OBDソリューションズ社 - 製品/サービス
OBDソリューションズ社 - 主要提供品
12.13 プリズモス社
プリズモス社 - 概要
プリズモス社 - 製品/サービス
プリズモス社 - 主要提供品
12.14 ロバート・ボッシュ社
ロバート・ボッシュ社 - 概要
ロバート・ボッシュ社 - 製品/サービス
ロバート・ボッシュ社 - 主要ニュース
ロバート・ボッシュ社 - 主要提供品
12.15 トムトム社
トムトム社 - 概要
トムトム社 - ビジネスセグメント
トムトム社 - 主要ニュース
トムトム社 - 主要提供品
トムトム社 - セグメントフォーカス
12.16 ベライゾン・コミュニケーションズ社
ベライゾン・コミュニケーションズ社 - 概要
ベライゾン・コミュニケーションズ社 - ビジネスセグメント
ベライゾン・コミュニケーションズ社 - 主要ニュース
ベライゾン・コミュニケーションズ社 - 主要提供品
ベライゾン・コミュニケーションズ社 - セグメントフォーカス
12.17 ズービー社
ズービー社 - 概要
ズービー社 - 製品/サービス
ズービー社 - 主要提供品
13 付録
13.1 レポートの範囲
13.2 含まれる項目と除外項目のチェックリスト
含まれる項目のチェックリスト
除外項目のチェックリスト
13.3 米ドルの為替レート
米ドルの為替レート
13.4 研究方法論
研究方法論
13.5 データ調達
情報源
13.6 データ検証
データ検証
13.7 市場規模算出のために用いられた検証技術
市場規模算出のために用いられた検証技術
13.8 データ合成
データ合成
13.9 360度市場分析
360度市場分析
13.10 略語一覧
略語一覧
| ※参考情報 自動車用OBDドングル（Automotive OBD Dongle）とは、車両に搭載されているオンボード診断（OBD: On-Board Diagnostics）ポートに接続して使用する小型のデバイスの総称です。このドングルは、車両の電子制御ユニット（ECU）からリアルタイムのデータや診断情報、車両の状態に関する情報を取得し、外部デバイス（スマートフォン、タブレット、PCなど）へ無線（主にBluetoothやWi-Fi）または有線で送信することを主な目的としています。これにより、ユーザーや整備士は、車両の潜在的な問題の早期発見、運転行動のモニタリング、車両パフォーマンスの向上など、様々な目的で車両データを活用できるようになります。 OBDシステム自体は、元々米国で排ガス規制の遵守を確認するために導入されたもので、現在では国際的にOBD-II規格（日本国内ではOBD-IIに準拠した独自の規格が適用されることが多い）として広く普及しています。OBD-IIポートは通常、運転席の足元付近に設置されており、OBDドングルはここに差し込むだけで簡単に利用開始できます。 OBDドングルの主な種類と用途は多岐にわたります。 まず、主な種類としては、その機能と接続方式によって分類されます。 第一に、「一般消費者向け診断ツール」としてのドングルです。これは、主に個人ユーザーが車両の警告灯（チェックエンジンランプなど）が点灯した際に、その原因となる故障コード（DTC: Diagnostic Trouble Codes）を読み取り、消去するために使用されます。専門的な知識がなくても、簡単な診断を行えるのが特徴です。接続にはBluetoothを使用し、専用のスマートフォンアプリを通じて操作するのが一般的です。 第二に、「フリート管理・テレマティクス向けドングル」です。これは、企業が多数の車両（フリート）を一元管理するために使用されます。GPS機能を内蔵しており、車両の位置情報、走行ルート、アイドリング時間、燃料消費量などをリアルタイムで追跡・記録します。これにより、運行効率の改善、コスト削減、ドライバーの安全運転指導などに役立てられています。多くの場合、セルラー通信（3G/4G/5G）を介してデータをクラウドサーバーに送信します。 第三に、「保険会社向け（UBI: Usage-Based Insurance）ドングル」です。これは、自動車保険会社が契約者の運転行動（急加速、急ブレーキ、速度超過など）を評価するために提供するデバイスです。安全運転スコアに基づいて保険料を割引するサービスに利用され、リスク評価の精度向上と安全運転の促進に貢献しています。 次に、具体的な用途について説明します。 メンテナンスと診断の分野では、OBDドングルは整備士が詳細なパラメーター（エンジン回転数、冷却水温度、O2センサーのデータなど）をリアルタイムで監視し、複雑な故障の原因を特定するのに役立ちます。特にプロフェッショナル向けの高度なドングルは、特定のメーカー固有の拡張診断プロトコルにも対応しています。 パーソナルユースにおいては、燃費トラッキング、走行ログの記録、ジオフェンシング（車両が特定エリアを出入りした際の通知）など、車両のスマート化を促進する機能を提供します。また、一部の高性能ドングルは、レーシング用途でラップタイムの測定や車両パフォーマンスの分析にも使用されます。 コネクテッドカー技術の進展に伴い、OBDドングルは、車両データをクラウドベースのプラットフォームに統合し、大規模なデータ分析を可能にする重要なデータ収集ポイントとなっています。 OBDドングルを支える関連技術には、いくつかの重要な要素があります。 最も基盤となるのが、「通信プロトコル技術」です。OBD-II規格では、CAN（Controller Area Network）、ISO 9141-2、KWP2000などの複数の通信プロトコルが定義されています。ドングルは、これらのプロトコルを正確に解釈し、ECUと通信する能力が必要です。特にCAN通信は、高速で大容量のデータ転送が可能であり、最新の車両で主流となっています。 「無線通信技術」も不可欠です。Bluetooth Low Energy（BLE）は、低消費電力でスマートフォンとの接続性に優れているため、一般消費者向けデバイスに広く採用されています。フリート管理などの業務用では、広範囲で安定したデータ送信のために4G LTEや最近では5Gのセルラー通信技術が利用されます。 「データ解析およびクラウドプラットフォーム技術」は、ドングルで収集された生データを意味のある情報（運転スコア、故障予測、燃費レポートなど）に変換するために重要です。AIや機械学習を活用することで、膨大なデータから異常を検知したり、予知保全（Predictive Maintenance）を実現したりする試みが進んでいます。 また、「組み込みシステムとマイクロコントローラー技術」も重要で、ドングル本体の小型化、低消費電力化、そして高速なデータ処理能力を可能にしています。 自動車用OBDドングル市場は、コネクテッドカー技術の進化、フリート管理の需要増、そしてデータ駆動型の保険モデルの普及により、今後も成長が期待されています。特に、セキュリティとプライバシー保護の強化、そして取得できるデータの多様化と精度向上が、今後の技術開発の焦点となると考えられます。 |
