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市場調査レポート
商品コード
2032365

車両分析市場レポート:コンポーネント別、展開モード別、用途別、エンドユーザー別、地域別(2026年~2034年)

Vehicle Analytics Market Report by Component, Deployment Mode, Application, End User (Original Equipment Manufacturers, Insurers, Automotive Dealers, Regulatory Bodies, Fleet Owners), and Region 2026-2034


出版日
発行
IMARC
ページ情報
英文 136 Pages
納期
2~3営業日
カスタマイズ可能
車両分析市場レポート:コンポーネント別、展開モード別、用途別、エンドユーザー別、地域別(2026年~2034年)
出版日: 2026年04月01日
発行: IMARC
ページ情報: 英文 136 Pages
納期: 2~3営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

世界の車両分析市場の規模は、2025年に43億米ドルに達しました。今後について、IMARC Groupは、2026~2034年にかけてCAGR18.70%で成長し、2034年までに208億米ドルに達すると予測しています。市場の拡大は、渋滞の緩和、信号機の最適化、交通効率全体の向上に対するニーズの高まり、大型車両(HDV)の台数増加、車両所有者の間でパーソナライズされた運転のヒントや洞察に対する需要の高まりによって牽引されています。

車両分析市場の動向

電気自動車(EV)への需要の高まり

国際エネルギー機関(IEA)のウェブサイトに掲載された記事によると、2023年の世界の電気自動車(EV)新規登録台数は1,400万台でした。EVのバッテリー温度、充電サイクル、全体的な状態に関するデータを収集するには、車両分析が極めて有効です。EVはバッテリー性能に依存しているため、バッテリーの効率と寿命を常にモニタリングする必要があり、これが車両分析への需要を促進しています。バッテリーの故障や劣化を予測することで、適切なタイミングでメンテナンスを行い、バッテリーの使用を最適化することが可能になります。メーカーやユーザーにとって、エネルギー消費の傾向を把握することは重要です。これにより、EVの航続距離と効率を向上させることができるからです。ブレーキ操作時、車両分析技術は回生されるエネルギーの量を最適化でき、回生ブレーキの効率向上に寄与します。また、分析はEVオーナーに、運転効率を向上させるためのパーソナライズされた運転のヒントや知見を提供できるため、人々に好まれています。分析によって提供される充電ステーションの利用状況に関するリアルタイム情報は、EVオーナーの間で非常に価値のあるものとなっています。

大型車両の増加

2024年に国連のウェブサイトに掲載された記事によると、大型車両(HDV)の輸出は、世界の自動車貿易総額のわずか3.6%を占めるに過ぎません。フリート運営者の主要焦点は、効率と生産性を最大化することにあります。大規模なHDVフリートの管理において、フリート運営事業者は、燃料消費量、ルート最適化、メンテナンススケジュールに関する知見を収集するために、車両分析に依存しています。車両分析は、HDVの利用状況を追跡・管理することも可能であり、資産が最適に活用されることを確保し、ダウンタイムを削減します。HDVは広範囲に使用されるため、摩耗や損傷が激しくなります。故障を未然に防ぎ、修理コストを削減することは非常に重要であり、車両分析はデータの動向に基づいてメンテナンスの必要性を予測することができます。予期せぬダウンタイムは、物流や輸送において多大なコストを招く可能性があるため、大型車両にとって深刻な問題です。車両分析は、こうしたダウンタイムを最小限に抑える上で重要な役割を果たしており、これが車両分析市場の拡大につながっています。

スマートシティの発展

スマートシティは、交通状況に関するリアルタイムデータを提供することで、交通流をより効果的に管理するのに役立つため、車両分析に大きく依存しています。これに加え、渋滞の緩和、信号機の最適化、交通効率全体の向上にも寄与します。渋滞を回避するため、分析技術はリアルタイムの交通データに基づいて代替ルートを提案することも可能です。車両分析により、車両の排出ガスの追跡と管理が可能となり、これは大気汚染削減の取り組みを支援する上でも極めて重要です。スマートシティが掲げるカーボンフットプリント削減という目標を達成するためには、車両分析が極めて重要となります。パブリッシャー・グループの報告書によると、世界のスマートシティ市場は2032年までに4兆6,300億米ドルに達すると予測されています。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

  • 調査の目的
  • ステークホルダー
  • データ源
    • 一次情報
    • 二次情報
  • 市場推定
    • ボトムアップアプローチ
    • トップダウンアプローチ
  • 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の車両分析市場

  • 市場概要
  • 市場実績
  • COVID-19の影響
  • 市場予測

第6章 市場内訳:コンポーネント別

  • ソフトウェア
  • サービス

第7章 市場内訳:展開モード別

  • オンプレミス
  • クラウドベース

第8章 市場内訳:用途別

  • 販売店業績分析
  • ドライバーおよびユーザー行動分析
  • 予知保全
  • 安全セキュリティ管理
  • 交通管理
  • 走行距離連動型保険

第9章 市場内訳:エンドユーザー別

  • 相手先ブランド製造業者(OEMs)
  • 保険会社
  • 自動車販売店
  • 規制当局
  • フリート所有者

第10章 市場内訳:地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • オーストラリア
    • インドネシア
    • その他
  • 欧州
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • その他
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他
  • 中東・アフリカ

第11章 SWOT分析

第12章 バリューチェーン分析

第13章 ポーターのファイブフォース分析

第14章 価格分析

第15章 競合情勢

  • 市場構造
  • 主要企業
  • 主要企業プロファイル
    • Agnik LLC
    • CloudMade(Valeo)
    • Continental AG
    • Genetec Inc.
    • IMS(Insurance & Mobility Solutions)
    • Inquiron
    • Inseego Corp.
    • International Business Machines Corporation
    • Microsoft Corporation
    • Samsung Electronics Co. Ltd.
    • SAP SE
    • Teletrac Navman US Ltd(Vontier Corporation)