1 エグゼクティブサマリー
1.1 市場規模 2024-2025
1.2 市場成長 2025(F)-2034(F)
1.3 主要需要ドライバー
1.4 主要プレイヤーと競争構造
1.5 業界ベストプラクティス
1.6 最近の動向と発展
1.7 業界見通し
2 市場概要とステークホルダーインサイト
2.1 市場動向
2.2 主要垂直市場
2.3 主要地域
2.4 供給者パワー
2.5 購買者パワー
2.6 主要市場機会とリスク
2.7 ステークホルダーによる主要イニシアチブ
3 経済概要
3.1 GDP見通し
3.2 一人当たりGDP成長率
3.3 インフレ動向
3.4 民主主義指数
3.5 公的総債務比率
3.6 国際収支（BoP）ポジション
3.7 人口見通し
3.8 都市化動向
4 国別リスクプロファイル
4.1 国別リスク
4.2 ビジネス環境
5 グローバル自動車予知保全市場分析
5.1 主要産業ハイライト
5.2 グローバル自動車予知保全市場の歴史的推移（2018-2024）
5.3 世界の自動車予知保全市場予測（2025-2034）
5.4 世界の自動車予知保全市場：用途別
5.4.1 アフターマーケット
5.4.1.1 過去動向（2018-2024）
5.4.1.2 予測動向（2025-2034）
5.4.2 OEM
5.4.2.1 過去動向（2018-2024）
5.4.2.2 予測動向（2025-2034）
5.5 用途別グローバル自動車予知保全市場
5.5.1 商用車
5.5.1.1 過去動向（2018-2024）
5.5.1.2 予測動向（2025-2034年）
5.5.2 乗用車
5.5.2.1 過去動向（2018-2024年）
5.5.2.2 予測動向（2025-2034年）
5.6 地域別グローバル自動車予知保全市場
5.6.1 北米
5.6.1.1 過去動向（2018-2024年）
5.6.1.2 予測動向（2025-2034年）
5.6.2 欧州
5.6.2.1 過去動向（2018-2024年）
5.6.2.2 予測動向（2025-2034年）
5.6.3 アジア太平洋地域
5.6.3.1 過去動向（2018-2024年）
5.6.3.2 予測動向（2025-2034年）
5.6.4 ラテンアメリカ
5.6.4.1 過去動向（2018-2024年）
5.6.4.2 予測動向（2025-2034）
5.6.5 中東・アフリカ
5.6.5.1 過去動向（2018-2024）
5.6.5.2 予測動向（2025-2034）
6 北米自動車予知保全市場分析
6.1 アメリカ合衆国
6.1.1 過去動向（2018-2024年）
6.1.2 予測動向（2025-2034年）
6.2 カナダ
6.2.1 過去動向（2018-2024年）
6.2.2 予測動向（2025-2034年）
7 欧州自動車予知保全市場分析
7.1 イギリス
7.1.1 過去動向（2018-2024年）
7.1.2 予測動向（2025-2034年）
7.2 ドイツ
7.2.1 過去動向（2018-2024年）
7.2.2 予測動向（2025-2034年）
7.3 フランス
7.3.1 過去動向（2018-2024年）
7.3.2 予測動向（2025-2034年）
7.4 イタリア
7.4.1 過去動向（2018-2024年）
7.4.2 予測動向（2025-2034年）
7.5 その他
8 アジア太平洋地域自動車予知保全市場分析
8.1 中国
8.1.1 過去動向（2018-2024年）
8.1.2 予測動向（2025-2034年）
8.2 日本
8.2.1 過去動向（2018-2024年）
8.2.2 予測動向（2025-2034）
8.3 インド
8.3.1 過去動向（2018-2024）
8.3.2 予測動向（2025-2034）
8.4 ASEAN
8.4.1 過去動向（2018-2024）
8.4.2 予測動向（2025-2034）
8.5 オーストラリア
8.5.1 過去動向（2018-2024）
8.5.2 予測動向（2025-2034）
8.6 その他
9 ラテンアメリカ自動車予知保全市場分析
9.1 ブラジル
9.1.1 過去動向（2018-2024年）
9.1.2 予測動向（2025-2034年）
9.2 アルゼンチン
9.2.1 過去動向（2018-2024年）
9.2.2 予測動向（2025-2034年）
9.3 メキシコ
9.3.1 過去動向（2018-2024年）
9.3.2 予測動向（2025-2034年）
9.4 その他
10 中東・アフリカ自動車予知保全市場分析
10.1 サウジアラビア
10.1.1 過去動向（2018-2024年）
10.1.2 予測動向（2025-2034）
10.2 アラブ首長国連邦
10.2.1 過去動向（2018-2024）
10.2.2 予測動向（2025-2034）
10.3 ナイジェリア
10.3.1 過去動向（2018-2024）
10.3.2 予測動向（2025-2034）
10.4 南アフリカ
10.4.1 過去動向（2018-2024）
10.4.2 予測動向（2025-2034）
10.5 その他
11 市場動向
11.1 SWOT分析
11.1.1 強み
11.1.2 弱み
11.1.3 機会
11.1.4 脅威
11.2 ポーターの5つの力分析
11.2.1 供給者の交渉力
11.2.2 購買者の交渉力
11.2.3 新規参入の脅威
11.2.4 競合の激しさ
11.2.5 代替品の脅威
11.3 需要の主要指標
11.4 価格の主要指標
12 バリューチェーン分析
13 競争環境
13.1 サプライヤー選定
13.2 主要グローバルプレイヤー
13.3 主要地域プレイヤー
13.4 主要プレイヤーの戦略
13.5 企業プロファイル
13.5.1 Cloudera, Inc.
13.5.1.1 会社概要
13.5.1.2 製品ポートフォリオ
13.5.1.3 顧客層と実績
13.5.1.4 認証取得状況
13.5.2 Robert Bosch GmbH
13.5.2.1 会社概要
13.5.2.2 製品ポートフォリオ
13.5.2.3 顧客層と実績
13.5.2.4 認証取得状況
13.5.3 オープン・テキスト・コーポレーション
13.5.3.1 会社概要
13.5.3.2 製品ポートフォリオ
13.5.3.3 顧客層と実績
13.5.3.4 認証
13.5.4 ギャレット・モーション社
13.5.4.1 会社概要
13.5.4.2 製品ポートフォリオ
13.5.4.3 顧客層と実績
13.5.4.4 認証
13.5.5 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
13.5.5.1 会社概要
13.5.5.2 製品ポートフォリオ
13.5.5.3 顧客層と実績
13.5.5.4 認証
13.5.6 その他
1.1 Market Size 2024-2025
1.2 Market Growth 2025(F)-2034(F)
1.3 Key Demand Drivers
1.4 Key Players and Competitive Structure
1.5 Industry Best Practices
1.6 Recent Trends and Developments
1.7 Industry Outlook
2 Market Overview and Stakeholder Insights
2.1 Market Trends
2.2 Key Verticals
2.3 Key Regions
2.4 Supplier Power
2.5 Buyer Power
2.6 Key Market Opportunities and Risks
2.7 Key Initiatives by Stakeholders
3 Economic Summary
3.1 GDP Outlook
3.2 GDP Per Capita Growth
3.3 Inflation Trends
3.4 Democracy Index
3.5 Gross Public Debt Ratios
3.6 Balance of Payment (BoP) Position
3.7 Population Outlook
3.8 Urbanisation Trends
4 Country Risk Profiles
4.1 Country Risk
4.2 Business Climate
5 Global Automotive Prognostics Market Analysis
5.1 Key Industry Highlights
5.2 Global Automotive Prognostics Historical Market (2018-2024)
5.3 Global Automotive Prognostics Market Forecast (2025-2034)
5.4 Global Automotive Prognostics Market by End Use
5.4.1 Aftermarket
5.4.1.1 Historical Trend (2018-2024)
5.4.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.4.2 OEMs
5.4.2.1 Historical Trend (2018-2024)
5.4.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.5 Global Automotive Prognostics Market by Application
5.5.1 Commercial Vehicles
5.5.1.1 Historical Trend (2018-2024)
5.5.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.5.2 Passenger Cars
5.5.2.1 Historical Trend (2018-2024)
5.5.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.6 Global Automotive Prognostics Market by Region
5.6.1 North America
5.6.1.1 Historical Trend (2018-2024)
5.6.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.6.2 Europe
5.6.2.1 Historical Trend (2018-2024)
5.6.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.6.3 Asia Pacific
5.6.3.1 Historical Trend (2018-2024)
5.6.3.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.6.4 Latin America
5.6.4.1 Historical Trend (2018-2024)
5.6.4.2 Forecast Trend (2025-2034)
5.6.5 Middle East and Africa
5.6.5.1 Historical Trend (2018-2024)
5.6.5.2 Forecast Trend (2025-2034)
6 North America Automotive Prognostics Market Analysis
6.1 United States of America
6.1.1 Historical Trend (2018-2024)
6.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
6.2 Canada
6.2.1 Historical Trend (2018-2024)
6.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
7 Europe Automotive Prognostics Market Analysis
7.1 United Kingdom
7.1.1 Historical Trend (2018-2024)
7.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
7.2 Germany
7.2.1 Historical Trend (2018-2024)
7.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
7.3 France
7.3.1 Historical Trend (2018-2024)
7.3.2 Forecast Trend (2025-2034)
7.4 Italy
7.4.1 Historical Trend (2018-2024)
7.4.2 Forecast Trend (2025-2034)
7.5 Others
8 Asia Pacific Automotive Prognostics Market Analysis
8.1 China
8.1.1 Historical Trend (2018-2024)
8.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
8.2 Japan
8.2.1 Historical Trend (2018-2024)
8.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
8.3 India
8.3.1 Historical Trend (2018-2024)
8.3.2 Forecast Trend (2025-2034)
8.4 ASEAN
8.4.1 Historical Trend (2018-2024)
8.4.2 Forecast Trend (2025-2034)
8.5 Australia
8.5.1 Historical Trend (2018-2024)
8.5.2 Forecast Trend (2025-2034)
8.6 Others
9 Latin America Automotive Prognostics Market Analysis
9.1 Brazil
9.1.1 Historical Trend (2018-2024)
9.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
9.2 Argentina
9.2.1 Historical Trend (2018-2024)
9.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
9.3 Mexico
9.3.1 Historical Trend (2018-2024)
9.3.2 Forecast Trend (2025-2034)
9.4 Others
10 Middle East and Africa Automotive Prognostics Market Analysis
10.1 Saudi Arabia
10.1.1 Historical Trend (2018-2024)
10.1.2 Forecast Trend (2025-2034)
10.2 United Arab Emirates
10.2.1 Historical Trend (2018-2024)
10.2.2 Forecast Trend (2025-2034)
10.3 Nigeria
10.3.1 Historical Trend (2018-2024)
10.3.2 Forecast Trend (2025-2034)
10.4 South Africa
10.4.1 Historical Trend (2018-2024)
10.4.2 Forecast Trend (2025-2034)
10.5 Others
11 Market Dynamics
11.1 SWOT Analysis
11.1.1 Strengths
11.1.2 Weaknesses
11.1.3 Opportunities
11.1.4 Threats
11.2 Porter’s Five Forces Analysis
11.2.1 Supplier’s Power
11.2.2 Buyer’s Power
11.2.3 Threat of New Entrants
11.2.4 Degree of Rivalry
11.2.5 Threat of Substitutes
11.3 Key Indicators for Demand
11.4 Key Indicators for Price
12 Value Chain Analysis
13 Competitive Landscape
13.1 Supplier Selection
13.2 Key Global Players
13.3 Key Regional Players
13.4 Key Player Strategies
13.5 Company Profiles
13.5.1 Cloudera, Inc.
13.5.1.1 Company Overview
13.5.1.2 Product Portfolio
13.5.1.3 Demographic Reach and Achievements
13.5.1.4 Certifications
13.5.2 Robert Bosch GmbH
13.5.2.1 Company Overview
13.5.2.2 Product Portfolio
13.5.2.3 Demographic Reach and Achievements
13.5.2.4 Certifications
13.5.3 Open Text Corporation
13.5.3.1 Company Overview
13.5.3.2 Product Portfolio
13.5.3.3 Demographic Reach and Achievements
13.5.3.4 Certifications
13.5.4 Garrett Motion Inc.
13.5.4.1 Company Overview
13.5.4.2 Product Portfolio
13.5.4.3 Demographic Reach and Achievements
13.5.4.4 Certifications
13.5.5 International Business Machines Corporation
13.5.5.1 Company Overview
13.5.5.2 Product Portfolio
13.5.5.3 Demographic Reach and Achievements
13.5.5.4 Certifications
13.5.6 Others
| ※参考情報 自動車予知保全（Automotive Prognostics）は、車両の運行状況や部品の状態をリアルタイムで監視し、故障の予知や保全作業の最適化を図る技術です。この概念は、故障が発生する前に適切なメンテナンスを行うことにより、ダウンタイムを削減し、効率的な運用を実現することを目的としています。 自動車予知保全には、いくつかの重要な要素があります。まず、センサーによるデータ収集です。現代の自動車はさまざまなセンサーを備えており、エンジンの温度、オイルの圧力、ブレーキの状態、タイヤの空気圧など、さまざまな情報をリアルタイムで取得します。これらのデータを収集し、分析することが予知保全の基盤となります。 次に、データ分析のプロセスです。取得したデータは、専門のアルゴリズムや解析ツールを用いて解析され、故障の兆候やパターンを特定します。機械学習や人工知能（AI）技術を用いることで、過去のデータから学習し、将来の故障をより高精度で予測することが可能になります。これにより、車両の状態を常に把握し、異常を早期に発見できるのです。 自動車予知保全にはいくつかの種類があります。第一に、状態基準保全（Condition-Based Maintenance, CBM）です。これは、車両の状態に基づいて保全作業を行う方法で、センサーから得られたデータに基づいてメンテナンスのタイミングを決定します。次に、予測保全（Predictive Maintenance）があります。これは、データ分析を通じて故障が起こる可能性を予測し、その情報に基づいて計画的にメンテナンスを実施するものです。また、故障診断（Fault Diagnosis）も重要な要素であり、異常が発生した際に迅速に問題を特定するための技術です。 自動車予知保全の用途は幅広いです。例えば、商業車両のフリート管理では、メンテナンスの効率化に大きく貢献します。車両の稼働率を最大限に高めるために、必要なメンテナンスだけを行うことで、運行コストの削減が可能になります。また、個人の自動車においても、故障のリスクを低減し、安全性を向上させるために役立ちます。さらに、製造業においても、生産ラインの機器における予知保全が導入されており、自動車産業全体の効率向上に寄与しています。 関連技術としては、IoT（Internet of Things）、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティングなどがあります。IoT技術は、センサーからのデータをインターネット経由でリアルタイムに送信し、集中管理することで予知保全の精度を向上させます。ビッグデータ解析は、多量のデータを処理し、将来の傾向を特定するために不可欠な技術です。また、クラウドコンピューティングは、大量のデータを効率的に保存・分析するためのインフラを提供し、柔軟な運用を可能にします。 自動車予知保全の進展は、今後の自動車産業における重要なトレンドとなるでしょう。持続可能性や省エネルギーが求められる中で、予知保全技術は、資源の有効活用やコスト削減に寄与し、より効率的な運用が期待されています。将来的には、自動運転技術や電動車両と組み合わせることで、さらなる革新が見込まれます。自動車予知保全は、効率性、安全性、信頼性を向上させるためのキーとなる技術であり、今後の発展に期待が寄せられています。 |
