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輸送アナリティクスの世界市場規模は、2022年に155.9億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は16.50%と顕著で、2032年には約717.8億米ドルに達すると予測されている。
重要なポイント
地域別では、北米と欧州が2023年から2032年にかけて最大の市場シェアを占めている。
地域別では、アジア太平洋地域が2023年から2032年にかけて最も急成長すると予測されている。
タイプ別では、記述式セグメントが2022年に最大の市場シェアを占める。
展開形態別では、クラウド・セグメントが世界市場を支配している。
用途別では、交通管理分野が市場をリードしており、2023～2032年のCAGRは15.3％と著しい成長が予測されている。
市場概要
市場拡大を促す主な要因には、高度交通管理システム（ATM）の受け入れ拡大や、世界的に実施されているスマート交通イニシアティブなどがある。こうした分析システムの利点には、燃料使用量、所要時間、大気汚染の減少などがある。市場拡大は、機械学習（ML）や人工知能（AI）を利用した業務プロセスの自動化に向けた動きが後押しすると予測される。
交通監視は、インテリジェント交通システム（ITS）と比較して、交通分析システムを使用することで簡単になり、交通事故や有害な二酸化炭素排出を減らすことができる。アメリカ人は年間30億ガロン以上の燃料を浪費し、毎年平均42時間交通渋滞に巻き込まれ、地域全体で総額1600億ドル、通勤者1人あたり960ドルを費やしている。
さらに、交通ソリューションの市場は、新興国における人口の拡大と急速な都市化の影響を受けると思われ、これらの要因は間もなく成長の可能性を促進するはずである。
市場は、スマートシティを構築するための数多くの政府プログラムによって増加する可能性が高く、インテリジェント交通システムに関連する交通分析ツールの採用も促進される。例えば、米国運輸省は2018年、全国の交通部門の重要なインフラプロジェクトに630億米ドル以上を寄付した。
業務用車両や乗用車の増加も交通渋滞を悪化させている。インテリジェント交通システムにおけるアナリティクスの必要性は、交通経路を変更し、交通渋滞を緩和し、衝突の可能性を減らすのに役立つだろう。しかし、データ・セキュリティとプライバシーは、アナリティクス企業が今後数年間で対処しなければならない最も重要な問題である。
中国の高度道路交通システム協会は、世界各国によるさまざまなスマートシティへの取り組みの一環として、2020年までに300億米ドルをインテリジェント交通に投資するという目標を掲げている。同様に、ドバイ政府は「ドバイ・プラン2021」計画の一環として、交通機関やその他の物理的アメニティ・インフラを変更したいと考えている。
さらに、カナダの地域交通機関Translinkは2019年1月、数十億ドル規模のノースショア交通計画プロジェクトに旅行パターン分析を提供するため、Cellint Corporationを選んだ。このように、スマート交通とスマートシティプログラムの世界的な実施により、今後数年間、交通アナリティクスの導入が促進されることは間違いない。
現在市場に出回っているデータ収集・分析ソリューションは、車両分類数、交通量カウント、駐車場調査、移動時間・遅延調査など、さまざまな機能を提供している。都市計画担当者は交通量やその他の特性をモニターし、交通の流れや公共交通機関を最適化するモデルを構築することで、通勤客の乗り継ぎや安全性を向上させている。
例えば、シティ・ロジックとボーダフォンがロンドン交通局（TfL）と行った取り組みでは、100億以上のデータポイントが収集された。これらのデータポイントは、約12億の旅の旅程表を作成する数多くのアルゴリズムに使用された。
また、現在の路側センサーネットワークからのデータを補完するために、同じデータが追加活動に使用された。その結果、予測期間中、アナリティクス・アプリケーションは、運輸部門における運営・管理業務を急速に強化することになるだろう。
コビッド19の影響
世界的なCOVID-19の流行は、世界中のビジネスに大きな影響を与えている。COVID-19パンデミックの発生は、市場拡大にとって有益なチャンスを生み出す可能性が高いが、輸送分析市場調査は近年大幅な増加を経験している。これは、ウイルスの蔓延を食い止めるために、ほとんどの政府が国民を封鎖し、海外渡航を中止したことに起因する。これは、いくつかの業界のサプライチェーンに影響を与えている。
とはいえ、COVID-19の流行が過ぎ去り、輸送アナリティクスの市場が回復した後は、次の数年間で成長が見込まれる。さらに、いくつかの企業がクラウドベースの輸送アナリティクス・ソリューションを導入し、ビジネスや製造プロセスの重要なデータの取り扱いを開始しており、予測期間を通じて市場が成長する有益な可能性が生まれている。
さらに、さまざまな事業活動によって生成されるデータの増加を管理する必要性が、交通アナリティクス分野の発展を後押しする大きな理由となっている。交通アナリティクスはモビリティに関する洞察と情報を迅速に強化し、必要不可欠なデータ収集と理解へのアクセスをより迅速、安価、安全にすることで交通計画を変える。
より多くの都市、交通システム、交通局、その他の組織が、問題に対処し、どこに投資を集中させるかを決定し、利害関係者を獲得するために交通アナリティクスを使用するにつれて、業界は拡大している。
さらに、モニタリング・テクノロジーによって、同社はわずか数年で、単純な追跡データを超えて、新たなサプライ・チェーン認識の領域へと進出した。運行管理におけるテクノロジーの活用もまた、輸送の有効性を高めている。さらに、データによって輸送部門はより大きな管理が可能になる。トレーラーに設置されたモノのインターネット（IoT）センサーにより、ドライバーや配車担当者は、湿度、温度、動き、その他の重要な要素をリアルタイムで監視・報告できるようになり、問題が発生する前に対策を講じることができるようになった。
デジタル貨物プラットフォームは、輸送業界の透明性を高めることで、企業が今日の貨物の先を見通すことを可能にする。このような最先端技術により、運送会社は積み下ろし時間やレーン履歴データなどの詳細を入手することができます。同時に荷主は、地域の傾向、特定のレーンのコスト情報、ドライバーの好みなどを見ることができる。
これらのデータはすべて、サービスを犠牲にすることなく営業コストを削減するのに役立つ。予想される期間中、これらの利点は市場拡大の魅力的な可能性を示すだろう。
COVID-19がさまざまな分野に大きな影響を与えているにもかかわらず、輸送アナリティクス市場は、デジタルトランスフォーメーションへの大幅なシフト、データアナリティクス投資の増加、AIとMLの採用の増加、ドローンと自律走行車の導入、リアルタイム情報の追跡に対する需要の高まりから、COVID-19の影響が緩やかになると予測されている。予想される期間中、こうした動きは市場の拡大を加速させるだろう。
市場促進要因
継続的な都市化に伴う交通システムの強化の必要性
交通システムは経済成長にとって不可欠だが、交通量の無秩序な増加は、世界各地で交通渋滞、遅延、事故、自動車排出ガスの増加、燃料価格の高騰、生活の質の悪化など、さまざまな問題を引き起こしている。さらに、国連人口基金と人口局によれば、人口増加と都市化の継続に伴い、これらの問題はさらに悪化すると予想されている。とはいえ、輸送の安全性と効率性を高めることは、こうした問題への対処に役立つ。ビッグデータ分析に支えられた分析ソリューションを展開することは、輸送の効率性と安全性を向上させる潜在的な方策のひとつだろう。さらに、輸送データの分析から得られる洞察は、人や物資の効率的な輸送を確保するためにも活用できる。
情報通信技術の進歩は、重要なデータにアクセスして収集し、そのデータを正確に処理できる持続可能な高度道路交通システム（ITS）を開発する絶大な機会を開いている。センシング・プラットフォーム、特に車内センシング・プラットフォームと都市センシング・プラットフォームから収集されたデータは、交通の動きに関するより深い洞察を得るために分析することができ、これが交通アナリティクスの主要な目的を形成する。これらすべての要因が、予測期間中に交通アナリティクスの採用を促進すると予想される。
交通インフラにおけるスマート・コネクテッド・テクノロジーの導入拡大
情報通信技術（ICT）の進歩は、持続可能な都市開発の実現に決定的な役割を果たすことができる。例えば、交通分析は、特に大都市における交通網の効率性、安全性、信頼性を高めることができる。同様に、エリア・トラフィック・コントロールのようなインテリジェント交通システムも、リアルタイムの交通情報に基づいて交通信号のタイミングを調整するのに役立つ。一方、コンピュータ支援バス配車、バス優先信号、リアルタイム乗客情報システムは、バスサービスの改善に役立つ可能性がある。
現在、米国のボストン、ニューヨーク、フィリピンのマニラで展開されているオープンソースの交通アプリケーションは、公共交通機関の経路データの収集に役立っている。このデータは、交通網の設計の改善、車両共有システムのシミュレーション、公共交通機関のアクセシビリティの評価、正確な時間移動経路データの提供、交通安全データの管理などに利用できる。これらのシステムは、デジタルインフラを実現し、都市のモビリティを変革する可能性を秘めている。ビッグデータ分析は、市民の行動や移動ニーズの変化を分析し、そのパターンを特定し、交通渋滞を緩和するためにも各国で利用されている。
ICTソリューションが都市のモビリティを促進する上で重要な役割を果たすことを認識した世界中のいくつかの政府は、インテリジェント交通イニシアチブを積極的に推進しており、これは予測期間中の交通アナリティクス市場の成長に良い兆しとなっている。
高まる交通システム強化のニーズ
効果的な交通システムは、どの国にとっても社会経済的発展に不可欠である。交通渋滞は通常、移動時間、燃料消費量、ひいては車両排出量を増加させる。しかし、ITS協会は、高度交通管理システム（ATMS）などのITSソリューションによって、移動時間を25％、信号待ち時間を20～30％効果的に短縮でき、その結果、車両排出量の削減に貢献できると推定している。同様に、電子料金徴収システム（ETS）やランプ計測システムは、料金所での混雑を緩和し、全体的な交通の流れを維持するのに役立つ可能性がある。交通網の拡張スペースが限られていることや、渋滞に起因するコストの上昇を考えると、交通分析ソリューションの需要は予測期間中に増加すると予想される。
製造物量の増加やeコマース産業の成長に伴い、商業用車両は拡大を続けており、その勢いは衰える気配がない。このような状況において、効率的な輸送管理システムは、製造現場で必要とされる原材料、燃料、設備などの輸送を容易にし、遠隔地へのアクセスを可能にし、さまざまな生産資源を結びつけ、ひいてはスケールメリットの実現に貢献する可能性がある。
交通事故の増加も、さまざまな政府にインテリジェント交通システムへの積極的な投資を促している。米国、インド、ドイツなどの国々は、特に高い事故死亡率に直面している。例えば、The Hindu紙によると、インドでは2020年に交通過失による死亡者数が約0.12万人を記録した。そのため、これらの国々は多くの車両セグメントでテレマティクスの搭載を義務化している。交通アナリティクスは、車両テレマティクス・システムが収集したデータを分析する上でニッチな役割を果たすだろう。
市場の課題分析
データ分析を実施する際の、信頼できるデータ収集、データセキュリティ、プライバシー保護に関する懸念
交通機関におけるビッグデータ分析の導入は、大きな発展につながったかもしれない。しかし、長期的に持続可能な成長を確保するためには、いくつかの課題に対処する必要がある。交通機関がアナリティクス・ソリューションを導入する際に直面する主な課題には、データ収集とデータプライバシーがある。ビッグデータ分析では、大量のデータを収集し、それを処理して分析ツールを使って価値ある洞察を導き出すことを想定している。しかし、交通データの収集に関しては、特に歩行者や車両が頻繁に移動するため、交通データが不完全であったり、不正確であったり、信頼性に欠ける場合があることが大きな懸念事項となっている。とはいえ、データ収集とセンシング技術の進歩は、交通データ収集の質と信頼性の向上に役立つ可能性がある。
データ・セキュリティとプライバシー保護に対する懸念の高まりへの対処も、市場の成長を抑制する潜在的な課題として浮上している。交通管理システムによって収集されるデータは、交通の流れや車両の位置情報など、個人を特定できないデータであることが理想的である。しかし、民間と公的機関の両方によるデータ収集が時間の経過とともに増加しているため、プライバシー保護に対する懸念が高まっている。とはいえ、運輸部門が個人データを規制し、データ・セキュリティ認証の管理を強化し、データ・セキュリティ・レベルを高めるために高度なアルゴリズムの使用を義務付ければ、プライバシー保護とデータ・セキュリティに対する懸念に対処することができる。分析ソリューションに使用されるセキュリティ技術の進歩も、データ・セキュリティとプライバシー保護に対する懸念の高まりに対処するのに役立つ。
市場機会分析
インテリジェント交通システム推進のための政府の取り組みと施策
都市化が進み、道路を行き交う自動車が増加の一途をたどっていることで、都市計画者や交通政策立案者は、交通渋滞、自動車排出ガス、安全性など、さまざまな課題を抱えている。欧州共同研究センター（JRC）によれば、欧州では道路渋滞の処理にGDPの約1％のコストがかかっている。交通渋滞と安全性に対する懸念の高まりに対処することは、世界中のほとんどの都市インフラ計画者にとって優先事項となっている。このような局面で、ビッグデータ分析に支えられたインテリジェント・モビリティ・ソリューションの積極的な採用が、予測期間中の交通分析市場の成長に絶大な機会をもたらすと期待されている。
世界中のいくつかの政府は、運輸部門に積極的に投資している。例えば米国では、運輸産業への年間投資額はGDPの約1.6％を占めている。同時に、自動車業界の既存企業も、さまざまなタイプのセンサーを使用して、自動車の安全性、快適性、性能を高めるために積極的に投資している。これらのセンサーシステムによって収集されたデータは、実用的な洞察を得るために分析することができ、インテリジェント交通システムの開発にさらに活用することができる。
スマートモビリティ・ソリューションへの積極投資
新しい革新的なスマート・モビリティ・ソリューションを開発・展開することは、効果的な交通システムを展開する上で重要な役割を果たすことができる。革新的なモビリティ・ソリューションは、特に、増大する交通渋滞や自動車排出ガス、交通安全などに関する問題への対処に役立つ。したがって、さまざまな政府がインテリジェント・モビリティ・ソリューションの導入に力を入れていることが、インテリジェント交通ソリューションの導入機会を生み出し、ひいては交通アナリティクス市場の成長につながっている。
UAEは、インテリジェント交通ソリューションの導入において最先端を走っていると考えられている。一方、ドバイの道路交通局（RTA）はすでにスマート交通戦略2017-2021を策定しており、2030年までに車両システムの25％を自律走行システムに転換することを構想している。自律型ドローンや自動運転バス・タクシーの採用も、まもなく実行される見込みのプロジェクト拡大計画の下で検討されている。
同様にインドでは、政府の「National Electric Mobility Mission Plan 2020」が、環境対応車や電気自動車の導入にインセンティブを与え、国内の自動車生産を拡大することを構想している。この構想は、マルチモーダル交通ソリューションとインテリジェント交通管理システムの展開によって補完される。中国はまた、2030年までに完全自律走行車の販売台数が自動車販売台数の10％を占めるようにすることも構想している。中国政府はまた、2021年までに自動運転車専用の100マイルのインテリジェント高速道路システムを開発することも視野に入れている。このような取り組みにより、交通分析市場には計り知れない成長機会がもたらされると期待されている。
セグメント・インサイト
タイプ・インサイト
スマート交通とスマートシティの概念が広く導入されているため、交通アナリティクスの市場の予測型と記述型のセグメントは一貫した需要が見られる。ビッグデータの導入拡大により、生成されるデータ量が増加し、デジタル技術が発展しているため、2019年は記述型アナリティクスが最大の市場シェアを占めた。
ほとんどのサプライヤーは、記述的アナリティクスと処方的アナリティクスおよび予測的アナリティクスを組み合わせたソリューションの統合スイートを提供している。しかし、記述的アナリティクスを使用することは、販売と業務プロセスの最適化にのみ関心があり、多額の投資を避けたい運送会社にとって重要である。
交通事業者やその他の利害関係者は、高度なアナリティクス（処方的および予測的）を採用し、将来のトレンドを予測して競争優位に立つための支援を行っている。予測は、二酸化炭素排出量と交通渋滞を削減し、収益性を高め、交通安全を強化する賢明な意思決定を企業が行うのに役立ちます。
さらに、交通情報は先進交通管理システム（ATMS）市場の発展において大きな役割を果たしている。将来のATMSの商品とサービスの可能性を理解するには、商業的な交通情報とデータの分野を研究することで得られる。
アプリケーション・インサイト
交通管理が市場を支配しており、予測期間中のCAGRは15.3%と注目すべき成長を遂げるだろう。 不適切な交通管理がもたらす交通渋滞や事故は、統合ビデオ分析やビデオ管理ソフトウェアなどのソリューションの助けを借りて対処することができる。さらに、交通管理アナリティクスは車両の二酸化炭素排出量を減少させ、環境に有益な交通ソリューションをもたらす。
予測期間中、計画・保守部門は大幅に増加すると思われる。運輸部門の財務と経営の健全性を長期にわたって高めるには、資産計画とその管理・保守が重要になっている。例えば、20,000マイル以上の軌道を持つ大規模な鉄道ネットワークは、列車の車輪と車軸の健康状態を監視するために、IBMの支援を受けて数千の路側センサーを設置している。予測モデリングと機械学習により、この企業は予防的な検査とメンテナンスを実施し、運用機器の故障を減らすことができる。
展開モードの洞察
業界参加者は、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの3つの導入手法を利用している。この技術を導入する最も一般的な方法はクラウドであり、今後数年間はこの方法が主流となるだろう。輸送分析ソリューションの利用においてクラウド技術の使い勝手を向上させる主な特徴としては、その拡張性と柔軟性、セキュリティへの配慮、データセンターの制御などが挙げられる。 コンピューター分野の専門家によると、2022年現在、ワークロードの61%以上がホスト型クラウドサービスで実行されているという。
予測期間中、オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドを含む統合環境のハイブリッドクラウドが高い成長率を示すだろう。クラウドとアナリティクスを統合することで、企業はデータの保存、処理、解釈を支援し、顧客のニーズをより的確に満たすことができる。クラウド・コンピューティングは企業の効率化を支えている。
交通分野では、データ収集サイトや、車両測位システム、乗客カウントシステム、運賃徴収、発券システムなどに導入された車載センサーなど、複数の情報源から収集されるデータ量が劇的に増加している。クラウド・コンピューティングとアナリティクスは、長期にわたる交通網の計画と管理において、比類ない可能性を秘めている。
地域インサイト
交通分析ソリューションが早くから受け入れられていることから、予測期間中は北米と欧州が主要地域となりそうだ。成長が最も早いと予測される地域は、アジア太平洋地域で、スマート交通とスマートシティの取り組みが拡大しているためである。
おそらく、台湾、韓国、オーストラリア、韓国、日本、中国といった国々が、交通・運輸管理プロジェクトの主導権を握ることになるだろう。例えば、2017年2月に発表された中国の「現代総合交通システム第13次5カ年計画」は、2020年までに統合された効果的で安全な近代的交通システムを構築することを目指している。
現在、世界中の州や地方自治体が、インテリジェントな交通手段を改善するための数多くのプログラムを推進している。例えば、2013年にロサンゼルスで導入された自動交通監視制御システムは、469平方マイルに及び、約4,500の信号機が設置されている。時間の経過とともに、交通量と渋滞を減らすための最も複雑なシステムのひとつへと進化した。こうした世界的な取り組みは、交通分析サービスの長期的な有用性を高め、交通インフラの持続可能性を向上させる。
主要企業
戦略的な合併、提携、買収は、ビジネス・プレーヤーが技術力を拡大し、成長市場に迅速にアクセスするための最も効率的な手段となるだろう。製品の革新と差別化によって、新たなビジネスチャンスが生まれる可能性も高い。さらに、Populus.ai、TERAKI、Conduent、Sixgill、Motion tag、Urbanlogiq、Immense simulations、IoTium、Emu Analytics、Cyberowl、B-Line Transportationなど、新興企業や輸送分析の新興企業が成長しているため、潜在的なライバルが存在するだろう。
インテリジェント交通システム市場向けのビデオトラッキング技術メーカーであるGRIDSMART Technologies Inc.は、2019年1月にキュービック社に買収された。コンピュータビジョンモデリングと機械学習を活用するGRIDSMART Technologies Inc.は、交通交差点でのビデオ検出のエキスパートであり、キュービック株式会社の製品ラインと顧客を拡大する。これと同様に、2020年1月、SisenseとPeriscope Dataが統合した。その結果、クラウドデータチーム向けのSisenseが販売されるようになった。顧客にとって、この2つの事業の統合は、スタンドアロンで統合されたエンドツーエンドのデータ分析プラットフォームの構築に役立つだろう。以下は、輸送アナリティクス市場における主要企業の一部である：
キュービック・コーポレーション
IBMコーポレーション
オラクル・コーポレーション
SisenseInc.
セリントコーポレーション
インリックス株式会社
日立製作所
AlteryxInc.
オムニトラックスLLC
スマートドライブシステムズ
レポートの対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
タイプ別
記述的分析
予測分析
プリスクリプティブ・アナリティクス
展開モード別
オンプレミス
クラウド
ハイブリッド
アプリケーション別
物流管理
交通管理
プランニング＆メンテナンス
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 輸送分析市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：輸送分析産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章 輸送アナリティクスの世界市場輸送アナリティクスの世界市場、タイプ別
8.1.輸送アナリティクス市場、タイプ別、2023-2032年
8.1.1 記述的分析
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.予測分析
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.処方的分析
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章 交通アナリティクスの世界市場輸送アナリティクスの世界市場、展開モード別
9.1.輸送アナリティクス市場、展開モード別、2023-2032年
9.1.1.オンプレミス
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.クラウド
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.ハイブリッド
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.輸送アナリティクスの世界市場、用途別
10.1.輸送アナリティクス市場、用途別、2023-2032年
10.1.1.物流管理
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.交通管理
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.プランニング＆メンテナンス
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.その他
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.交通アナリティクスの世界市場、地域別推計と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.キュービック株式会社
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.IBMコーポレーション
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.オラクル株式会社
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.SisenseInc.
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.セリントコーポレーション
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.インリックス株式会社
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.日立製作所
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.AlteryxInc.
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.オムニトラックスLLC
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.スマートドライブシステムズ
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖