1 市場概要
1.1 自律走行用HDマップの定義
1.2 グローバル自律走行用HDマップの市場規模・予測
1.3 中国自律走行用HDマップの市場規模・予測
1.4 世界市場における中国自律走行用HDマップの市場シェア
1.5 自律走行用HDマップ市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 自律走行用HDマップ市場ダイナミックス
1.6.1 自律走行用HDマップの市場ドライバ
1.6.2 自律走行用HDマップ市場の制約
1.6.3 自律走行用HDマップ業界動向
1.6.4 自律走行用HDマップ産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界自律走行用HDマップ売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル自律走行用HDマップのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル自律走行用HDマップの市場集中度
2.4 グローバル自律走行用HDマップの合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の自律走行用HDマップ製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国自律走行用HDマップ売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国自律走行用HDマップのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 自律走行用HDマップ産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 自律走行用HDマップの主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 自律走行用HDマップ調達モデル
4.7 自律走行用HDマップ業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 自律走行用HDマップ販売モデル
4.7.2 自律走行用HDマップ代表的なディストリビューター
5 製品別の自律走行用HDマップ一覧
5.1 自律走行用HDマップ分類
5.1.1 Crowdsourcing Model
5.1.2 Centralized Mode
5.2 製品別のグローバル自律走行用HDマップの売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル自律走行用HDマップの売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の自律走行用HDマップ一覧
6.1 自律走行用HDマップアプリケーション
6.1.1 L1/L2+ Driving Automation
6.1.2 L3 Driving Automation
6.1.3 Others
6.2 アプリケーション別のグローバル自律走行用HDマップの売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル自律走行用HDマップの売上（2019～2030）
7 地域別の自律走行用HDマップ市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル自律走行用HDマップの売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル自律走行用HDマップの売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米自律走行用HDマップの市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米自律走行用HDマップ市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ自律走行用HDマップ市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ自律走行用HDマップ市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域自律走行用HDマップ市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域自律走行用HDマップ市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米自律走行用HDマップの市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米自律走行用HDマップ市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の自律走行用HDマップ市場規模一覧
8.1 国別のグローバル自律走行用HDマップの市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル自律走行用HDマップの売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ自律走行用HDマップ市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ自律走行用HDマップ売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Here
9.1.1 Here 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Here 会社紹介と事業概要
9.1.3 Here 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Here 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Here 最近の動向
9.2 TomTom
9.2.1 TomTom 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 TomTom 会社紹介と事業概要
9.2.3 TomTom 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 TomTom 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 TomTom 最近の動向
9.3 Google
9.3.1 Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Google 会社紹介と事業概要
9.3.3 Google 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 Google 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 Google 最近の動向
9.4 Alibaba (AutoNavi)
9.4.1 Alibaba (AutoNavi) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Alibaba (AutoNavi) 会社紹介と事業概要
9.4.3 Alibaba (AutoNavi) 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Alibaba (AutoNavi) 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Alibaba (AutoNavi) 最近の動向
9.5 Navinfo
9.5.1 Navinfo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Navinfo 会社紹介と事業概要
9.5.3 Navinfo 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Navinfo 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Navinfo 最近の動向
9.6 Mobieye
9.6.1 Mobieye 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Mobieye 会社紹介と事業概要
9.6.3 Mobieye 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Mobieye 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Mobieye 最近の動向
9.7 Baidu
9.7.1 Baidu 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Baidu 会社紹介と事業概要
9.7.3 Baidu 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Baidu 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Baidu 最近の動向
9.8 Dynamic Map Platform (DMP)
9.8.1 Dynamic Map Platform (DMP) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Dynamic Map Platform (DMP) 会社紹介と事業概要
9.8.3 Dynamic Map Platform (DMP) 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Dynamic Map Platform (DMP) 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Dynamic Map Platform (DMP) 最近の動向
9.9 NVIDIA
9.9.1 NVIDIA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 NVIDIA 会社紹介と事業概要
9.9.3 NVIDIA 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 NVIDIA 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 NVIDIA 最近の動向
9.10 Sanborn
9.10.1 Sanborn 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Sanborn 会社紹介と事業概要
9.10.3 Sanborn 自律走行用HDマップモデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Sanborn 自律走行用HDマップ売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Sanborn 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 自律走行用HDマップは、今後の交通システムの重要な要素であり、自律運転車両が安全かつ効率的に移動するために不可欠な情報を提供します。HDマップは、高精度地図（High Definition Map）の略であり、一般的な地図よりも遙かに詳細で豊かな情報を持っています。これにより、自律運転技術の発展に寄与しているのです。本稿では、HDマップの概念、特徴、種類、用途、および関連技術について述べます。 HDマップの定義は、その名称が示す通り、「高精度で詳細な地図情報」を指します。一般的な地図は道路の位置や主要な施設などの情報を示すのに対し、HDマップは自律走行車両に必要な詳細情報を提供します。位置情報だけでなく、車線構成、交通標識、信号の位置、歩行者や自転車などの動的要素の影響、さらには地形や障害物の情報に至るまで、様々なデータが含まれています。これにより、自律運転車両は特定の環境内で安全かつ効率的に判断を行うことが可能となります。 HDマップの特徴として、まずその高精度性が挙げられます。一般的な地図の精度が数メートルであるのに対し、HDマップはセンチメートル単位の精度を持ち、特に都市部など複雑な環境においても高い精度を実現しています。また、データの更新頻度が高く、リアルタイムに変化する情報を反映できることも特徴です。事故や工事などによる道路の変更があった場合、HDマップは迅速に更新され、常に最新の情報を提供することが求められます。 HDマップにはいくつかの種類があります。例えば、静的HDマップと動的HDマップがあります。静的HDマップは、道路の形状や位置、標識の情報など、基本的に変わらない情報を持っています。一方、動的HDマップは、交通の流れや天候、時間帯によって変化する情報をリアルタイムに反映させることができ、自律運転車はこれを活用してより正確な判断を行います。 用途としては、自律運転車両のナビゲーションや位置推定、安全運転支援システム（ADAS）などが挙げられます。具体的には、自律運転車両が目的地に到達するために最適なルートを選択する際にHDマップが利用されます。また、交通標識や信号の情報に基づいて、適切な速度や進入方法を判断することが可能です。さらに、HDマップは自動運転タクシーや配達ドローンなどの新たな移動手段にも応用されており、これらのサービスの効率化に寄与しています。 HDマップと関連する技術としては、センサー技術やデータ処理技術が挙げられます。自律走行車両は、LiDAR（Light Detection and Ranging）、カメラ、レーダーなどの複数のセンサーを使用し、周囲の物体や道路の状況を把握します。これらの情報は、リアルタイムにHDマップと照合され、車両がどの位置にいるのかを高精度で判断します。また、機械学習や人工知能（AI）のアルゴリズムを活用することによって、認識精度や判断能力をさらに向上させることが可能です。 HDマップは、ビッグデータ技術とも密接に関連しています。自律走行車両から収集したデータは膨大であり、これを効率的に解析し、HDマップの精度や信頼性を向上させる必要があります。このため、解析技術やデータ処理の能率を向上させるためのデータインフラも重要となります。 さらに、HDマップのセキュリティも重要な課題です。自律走行車両は、ハッキングやデータの改ざんなどのリスクにさらされていますので、HDマップの情報の安全性を確保するために、暗号化技術や認証プロトコルといったセキュリティ対策が必要です。 総じて、HDマップは自律走行技術の基盤を支える重要な要素です。その高精度性やリアルタイム性によって、自律運転車両の安全性や効率性を向上させる役割を果たしています。今後、技術の進展とともにHDマップの重要性はさらに増していくと考えられます。自律走行車両が普及することで、交通渋滞の緩和や事故の減少、さらには環境負荷の軽減といった社会的なメリットも期待できます。HDマップをはじめとする関連技術のさらなる発展が、自律走行の未来を築く鍵となっているのです。 |
