1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界のハイパースペクトルイメージングシステム市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 製品タイプ別市場分析
6.1 カメラ
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 アクセサリー
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 用途別市場分析
7.1 軍事監視
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 リモートセンシング
7.2.1 市場動向
7.2.2 主要タイプ
7.2.2.1 農業
7.2.2.2 鉱業/鉱物マッピング
7.2.2.3 環境モニタリング
7.2.2.4 その他
7.2.3 市場予測
7.3 ライフサイエンスおよび医療診断
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 マシンビジョンおよび光学選別
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 その他
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 技術別市場分析
8.1 プッシュブルーム
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 スナップショット
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 その他
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 ヨーロッパ
9.2.1 ドイツ
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 フランス
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 イギリス
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 イタリア
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 スペイン
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 ロシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 アジア太平洋地域
9.3.1 中国
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 日本
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 インド
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 韓国
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 オーストラリア
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 インドネシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 アルゼンチン
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.4.4 コロンビア
9.4.4.1 市場動向
9.4.4.2 市場予測
9.4.5 チリ
9.4.5.1 市場動向
9.4.5.2 市場予測
9.4.6 ペルー
9.4.6.1 市場動向
9.4.6.2 市場予測
9.4.7 その他
9.4.7.1 市場動向
9.4.7.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 トルコ
9.5.1.1 市場動向
9.5.1.2 市場予測
9.5.2 サウジアラビア
9.5.2.1 市場動向
9.5.2.2 市場予測
9.5.3 イラン
9.5.3.1 市場動向
9.5.3.2 市場予測
9.5.4 アラブ首長国連邦
9.5.4.1 市場動向
9.5.4.2 市場予測
9.5.5 その他
9.5.5.1 市場動向
9.5.5.2 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
11.1 概要
11.2 インバウンド・ロジスティクス
11.3 オペレーション
11.4 アウトバウンド・ロジスティクス
11.5 マーケティングと販売
11.6 サービス
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 購買者の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 競争環境
13.1 市場構造
13.2 主要プレイヤー
13.3 主要プレイヤーのプロファイル
13.3.1 アプライド・スペクトラル・イメージング
13.3.1.1 会社概要
13.3.1.2 製品ポートフォリオ
13.3.2 BaySpec Inc.
13.3.2.1 会社概要
13.3.2.2 製品ポートフォリオ
13.3.3 ChemImage Corporation
13.3.3.1 会社概要
13.3.3.2 製品ポートフォリオ
13.3.4 コーニング社
13.3.4.1 会社概要
13.3.4.2 製品ポートフォリオ
13.3.4.3 財務状況
13.3.4.4 SWOT 分析
13.3.5 クバート社
13.3.5.1 会社概要
13.3.5.2 製品ポートフォリオ
13.3.6 ヘッドウォール・フォトニクス
13.3.6.1 会社概要
13.3.6.2 製品ポートフォリオ
13.3.7 ノルスク・エレクトロ・オプティック社(NEO)
13.3.7.1 会社概要
13.3.7.2 製品ポートフォリオ
13.3.8 Resonon Inc
13.3.8.1 会社概要
13.3.8.2 製品ポートフォリオ
13.3.9 Specim
13.3.9.1 会社概要
13.3.9.2 製品ポートフォリオ
13.3.10 Spectral Imaging Ltd
13.3.10.1 会社概要
13.3.10.2 製品ポートフォリオ
13.3.11 サーフェス・オプティクス社
13.3.11.1 会社概要
13.3.11.2 製品ポートフォリオ
13.3.12 Telops Inc.
13.3.12.1 会社概要
13.3.12.2 製品ポートフォリオ
13.3.12.3 その他の事業
表2:グローバル:ハイパースペクトルイメージングシステム市場予測:製品タイプ別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:ハイパースペクトルイメージングシステム市場予測:用途別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:ハイパースペクトルイメージングシステム市場予測:技術別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:ハイパースペクトルイメージングシステム市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:ハイパースペクトルイメージングシステム市場:競争構造
表7:グローバル:ハイパースペクトルイメージングシステム市場:主要プレイヤー
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Hyperspectral Imaging Systems Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Product Type
6.1 Cameras
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Accessories
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Application
7.1 Military Surveillance
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Remote Sensing
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Major Types
7.2.2.1 Agriculture
7.2.2.2 Mining/Mineral Mapping
7.2.2.3 Environmental Monitoring
7.2.2.4 Others
7.2.3 Market Forecast
7.3 Life Sciences & Medical Diagnostics
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Machine Vision & Optical Sorting
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Others
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Technology
8.1 Pushbroom
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Snapshot
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Others
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Europe
9.2.1 Germany
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 France
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 United Kingdom
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 Italy
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Spain
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Russia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Asia Pacific
9.3.1 China
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 Japan
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 India
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 South Korea
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Australia
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Indonesia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Argentina
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.4.4 Colombia
9.4.4.1 Market Trends
9.4.4.2 Market Forecast
9.4.5 Chile
9.4.5.1 Market Trends
9.4.5.2 Market Forecast
9.4.6 Peru
9.4.6.1 Market Trends
9.4.6.2 Market Forecast
9.4.7 Others
9.4.7.1 Market Trends
9.4.7.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Turkey
9.5.1.1 Market Trends
9.5.1.2 Market Forecast
9.5.2 Saudi Arabia
9.5.2.1 Market Trends
9.5.2.2 Market Forecast
9.5.3 Iran
9.5.3.1 Market Trends
9.5.3.2 Market Forecast
9.5.4 United Arab Emirates
9.5.4.1 Market Trends
9.5.4.2 Market Forecast
9.5.5 Others
9.5.5.1 Market Trends
9.5.5.2 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
11.1 Overview
11.2 Inbound Logistics
11.3 Operations
11.4 Outbound Logistics
11.5 Marketing and Sales
11.6 Service
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Competitive Landscape
13.1 Market Structure
13.2 Key Players
13.3 Profiles of Key Players
13.3.1 Applied Spectral Imaging
13.3.1.1 Company Overview
13.3.1.2 Product Portfolio
13.3.2 BaySpec Inc.
13.3.2.1 Company Overview
13.3.2.2 Product Portfolio
13.3.3 ChemImage Corporation
13.3.3.1 Company Overview
13.3.3.2 Product Portfolio
13.3.4 Corning Incorporated
13.3.4.1 Company Overview
13.3.4.2 Product Portfolio
13.3.4.3 Financials
13.3.4.4 SWOT Analysis
13.3.5 Cubert GmbH
13.3.5.1 Company Overview
13.3.5.2 Product Portfolio
13.3.6 Headwall Photonics
13.3.6.1 Company Overview
13.3.6.2 Product Portfolio
13.3.7 Norsk Elektro Optikk AS (NEO)
13.3.7.1 Company Overview
13.3.7.2 Product Portfolio
13.3.8 Resonon Inc
13.3.8.1 Company Overview
13.3.8.2 Product Portfolio
13.3.9 Specim
13.3.9.1 Company Overview
13.3.9.2 Product Portfolio
13.3.10 Spectral Imaging Ltd
13.3.10.1 Company Overview
13.3.10.2 Product Portfolio
13.3.11 Surface Optics Corporation
13.3.11.1 Company Overview
13.3.11.2 Product Portfolio
13.3.12 Telops Inc.
13.3.12.1 Company Overview
13.3.12.2 Product Portfolio
※参考情報 ハイパースペクトルイメージングシステムとは、多波長の光を用いて物体を撮影し、その反射や放射によって得られた画像データを分析する技術です。この技術は、通常のカラー画像とは異なり、幅広い波長帯域の情報を同時に取得することができるため、物体の特性や成分を詳細に把握することが可能です。ハイパースペクトルイメージングでは、数十から数百の異なる波長の画像を取得し、それぞれの波長ごとの情報を保持することがポイントです。 このシステムは、リモートセンシング(遠隔測定)や医療、農業、環境モニタリングなどのさまざまな分野で利用されており、その応用範囲は広がっています。特にリモートセンシングの分野では、ハイパースペクトルデータを用いて地表の物質を識別することができるため、土地利用の管理や環境保護において重要な役割を果たしています。例えば、作物の健康状態を監視したり、汚染物質の存在を検出したりするのに役立ちます。 ハイパースペクトルイメージングシステムは、通常、光学系、センサー、データ処理システムから構成されます。光学系は、対象物からの光を集め、特定の波長帯域に分解する役割を果たします。次に、センサーは、集めた光をデジタルデータとして記録します。このデータは、波長ごとに分かれた画像であり、これを「光スペクトル」と呼びます。最後に、データ処理システムがこのスペクトル情報を解析し、対象物の特性や組成を明らかにします。 ハイパースペクトルイメージングの大きな利点は、物質の特定や分類が非常に高精度で行える点です。物質は特有のスペクトル特性を持っており、それによって他の物質と識別することができます。この特性を利用することで、多くの物質が混在する環境でも、個々の物質を高い精度で識別できます。これにより、農業の広がりだけでなく、鉱業や医療診断などでも応用が広がっています。 一方で、ハイパースペクトルイメージングにはいくつかの課題も存在します。まず、データ量の膨大さです。ハイパースペクトルイメージングでは、多くの波長のデータを取得するため、画像データは非常に大きくなります。そのため、データの保存や処理に関わる負担が大きくなります。さらに、高速なデータ処理技術や効率的なデータ圧縮技術が求められます。 また、ハイパースペクトルイメージングでは、センサー自体の性能も重要です。センサーの感度やダイナミックレンジ、ノイズの低減などが影響を与えます。高性能のセンサーを持つハイパースペクトルカメラは高価なため、導入コストが問題になることもあります。 近年では、人工知能(AI)や機械学習の進歩により、ハイパースペクトルデータの解析がますます効率的になっています。AIアルゴリズムを活用することで、高次元のデータから有用な情報を抽出することができ、物質の特定や分類精度が向上しています。これにより、さまざまな分野での実用化が進んでいます。 このように、ハイパースペクトルイメージングシステムは、高精度な物体分析を可能にし、さまざまな分野での応用が期待されています。今後も技術の進展が続くことで、性能やコストの面での改善が期待され、さらに多様な領域での活用が進むことでしょう。物質の特性を詳細に把握することができるハイパースペクトルイメージングは、私たちの理解を深め、さまざまな課題解決に寄与する重要な技術です。 |