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市場調査レポート
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1604500

輸送分野向けAI市場：将来予測 (2024年～2029年)

AI in Transportation Market - Forecasts from 2024 to 2029

出版日
ページ情報
英文 149 Pages
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即日から翌営業日
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輸送分野向けAI市場：将来予測 (2024年～2029年)
出版日: 2024年10月21日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 149 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

輸送分野向けAI市場は11.80%のCAGRで成長し、2024年の37億9,700万米ドルから2029年には61億9,600万米ドルの市場規模に達すると予測されます。

AI技術とアルゴリズムは、効率性、安全性、持続可能性を高めるために、輸送システムのできるだけ多くの分野に統合されつつあります。自動運転車の開発・展開の主な鍵は、コンピュータビジョン、センサーフュージョン、機械学習、複雑な交通をリアルタイムで分析するディープラーニングを使用して、安全な環境を横断し、周囲の状況を検出するためにAIを使用することです。

交通管理におけるその他のAI応用分野には、センサー、カメラ、その他の形式のデータによる都市や高速道路における交通の流れの監視と最適化が含まれます。AI技術は、事故やその他のセキュリティ関連問題などのリスクを検知・管理することで、交通システム内の安全・安心を確保しています。コンピュータビジョンシステムは交通や空港を分析し、機械学習モデルはさらなる応用のために分析をまとめます。AIベースの最適化アルゴリズムは、排出量の削減、渋滞の緩和、代替燃料や代替交通手段の促進により、交通の流れをさらに改善します。

輸送分野向けAI市場の促進要因

  • MaaS (Mobility-as-a-Service) の台頭が輸送向けAI市場の成長に貢献

MaaSは、輸送サービスを1つのプラットフォームで提供するために開発され、AI導入のためのレバレッジを生み出すことができる統合ソリューションです。MaaSシステムでは、AIアルゴリズムが適用され、ルートを最適化し、需要を予測することで、個々の旅行体験を提供します。市場には様々な製品がありますが、日立のPredictive Maintenance for Fleet Operations powered by Google Cloudは、IoTデータ、RCM手法、AI技術を統合し、車両のメンテナンス効率と資産の信頼性を最適化します。これは拡張現実、機械学習アルゴリズム、外部データを通じて行われ、ミッションクリティカルなフリート資産のリアルタイム検査と修理を可能にします。

全体として、MaaSの登場は、輸送向けAI技術の市場を後押しし、通勤や旅行のより効率的で便利で持続可能なモビリティソリューションへの扉を開くものです。

輸送分野向けAI市場の地理的展望

  • 北米は予測期間中に飛躍的な成長を遂げる

北米の交通機関企業、政府組織、地域社会は、交通網の効率性、安全性、持続可能性を向上させるためにAI技術をいち早く採用しました。この早期採用により、この地域は輸送業界におけるAIのトップに躍り出ました。

全体として、北米のAI技術におけるリーダーシップは、それを支えるエコシステム、強力な産業プレゼンス、輸送分野向けAIの早期採用とともに、世界市場における有力な参入企業としての地位を確立しています。

当レポートを購入する理由

  • 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済要因、消費者の嗜好、産業別、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域だけでなく新興地域もカバーする詳細な市場考察を得ることができます。
  • 競合情勢：世界の主要企業が採用している戦略的作戦を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を理解することができます。
  • 市場促進要因と将来動向：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場展開をどのように形成していくかを探ります。
  • 行動可能な提言：ダイナミックな環境の中で、新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的意思決定に洞察を活用します。
  • 幅広い利用者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果が高いです。

どのような用途で利用されていますか？

業界・市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開発、競合の影響

分析範囲

  • 過去のデータと予測 (2022～2029年)
  • 成長機会、課題、サプライチェーンの展望、規制枠組み、顧客行動、動向分析
  • 競合企業のポジショニング・戦略・市場シェア分析
  • 収益成長率と予測分析：セグメント別・地域別 (国別)
  • 企業プロファイリング (戦略、製品、財務情報、主な動向など)

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 分析範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン
  • ステークホルダーにとっての主なメリット

第2章 分析手法

  • 分析デザイン
  • 分析プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 主な調査結果
  • CXOの視点

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界のバリューチェーン分析
  • アナリストの見解

第5章 輸送分野向けAI市場：技術別

  • イントロダクション
  • 深層学習
  • 自然な学習プロセス
  • 機械学習
  • その他

第6章 輸送分野向けAI市場：展開方式別

  • イントロダクション
  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 輸送分野向けAI市場：用途別

  • イントロダクション
  • ルート最適化
  • 出荷量予測
  • 予測的な車両整備
  • リアルタイム車両追跡
  • その他

第8章 輸送分野向けAI市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 技術別
    • 展開方式別
    • 用途別
    • 国別
  • 南米
    • 技術別
    • 展開方式別
    • 用途別
    • 国別
  • 欧州
    • 技術別
    • 展開方式別
    • 用途別
    • 国別
  • 中東・アフリカ
    • 技術別
    • 展開方式別
    • 用途別
    • 国別
  • アジア太平洋地域
    • 技術別
    • 展開方式別
    • 用途別
    • 国別

第9章 競合環境と分析

  • 主要企業と戦略分析
  • 市場シェア分析
  • 企業合併・買収 (M&A)、合意、コラボレーション
  • 競合ダッシュボード

第10章 企業プロファイル

  • Hitachi
  • Wialon (Gurtam)
  • AltexSoft
  • Planung Transport Verkehr GmbH
  • Integrated Roadways
  • Maticz
  • FlowSpace
  • Axestrack
目次
Product Code: KSI061616759

The AI in transportation market is expected to grow at a CAGR of 11.80%, reaching a market size of US$6.196 billion in 2029 from US$3.797 billion in 2024.

AI technology and algorithms are being integrated into as many areas of transportation systems as possible in a bid to increase efficiency, safety, and sustainability. The key to developing and deploying the autonomous car is using AI to traverse safe environments and detect surroundings using computer vision, sensor fusion, machine learning, and deep learning to analyze complicated traffic in real-time.

Other AI application areas in traffic management include sensors, cameras, and other forms of data monitoring and optimizing traffic flow in cities and highways. AI technologies have ensured safety and security within transportation systems by detecting and managing risks such as accidents and other security-related issues. Computer vision systems analyze traffic and airports, and machine learning models compile the analysis for further application. AI-based optimization algorithms further improve traffic flow by decreasing emissions, reducing congestion, and promoting alternative fuels and modes.

AI in transportation market drivers

  • Rising Mobility-as-a-Service (MaaS) is contributing to AI in the transportation market growth

MaaS was developed to provide transport services in one platform and a unified solution that can create leverage for AI adoption. In MaaS systems, AI algorithms are applied to optimize routes, predict demand, and thus provide individual travel experiences. Of the various products in the market, the Hitachi Predictive Maintenance for Fleet Operations powered by Google Cloud brings together IoT data, RCM methodologies, and AI technology that optimize fleet maintenance efficiency and asset dependability. This is done through augmented reality, machine learning algorithms, and external data, allowing for real-time inspections and repairs of mission-critical fleet assets.

Overall, the advent of Mobility-as-a-Service is what boosts AI technologies in the transportation market, opening doors for commuting and travel to more efficient, convenient, and sustainable mobility solutions.

AI in transportation market geographical outlook

  • North America is witnessing exponential growth during the forecast period

North American transportation firms, government organizations, and communities were among the first to employ AI technology to improve transportation networks' efficiency, safety, and sustainability. This early adoption has driven the area to the top of AI in the transportation industry.

Overall, North America's leadership in AI technology, together with its supporting ecosystem, strong industrial presence, and early adoption of AI in transportation, establishes it as a prominent participant in the worldwide market.

Reasons for buying this report:-

  • Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
  • Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
  • Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
  • Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
  • Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

  • Historical data & forecasts from 2022 to 2029
  • Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
  • Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
  • Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
  • Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI in transportation market is segmented and analyzed as follows:

By Technology

  • Deep Learning
  • Natural learning process
  • Machine Learning
  • Others

By Deployment

  • Cloud
  • On-Premise

By Application

  • Route optimization
  • Shipping volume prediction
  • Predictive Fleet Maintenance
  • Real-time Vehicle tracking
  • Others

By Geography

  • North America
  • USA
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • Germany
  • France
  • UK
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Israel
  • Others
  • Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • India
  • South Korea
  • Indonesia
  • Taiwan
  • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base and Forecast Years Timeline
  • 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Design
  • 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Key Findings
  • 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis
  • 4.5. Analyst View

5. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY TECHNOLOGY

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Deep Learning
  • 5.3. Natural learning process
  • 5.4. Machine Learning
  • 5.5. Others

6. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY DEPLOYMENT

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Cloud
  • 6.3. On-Premise

7. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY APPLICATION

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Route optimization
  • 7.3. Shipping volume prediction
  • 7.4. Predictive Fleet Maintenance
  • 7.5. Real-time Vehicle tracking
  • 7.6. Others

8. AI IN TRANSPORTATION MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. By Technology
    • 8.2.2. By Deployment
    • 8.2.3. By Application
    • 8.2.4. By Country
      • 8.2.4.1. USA
      • 8.2.4.2. Canada
      • 8.2.4.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. By Technology
    • 8.3.2. By Deployment
    • 8.3.3. By Application
    • 8.3.4. By Country
      • 8.3.4.1. Brazil
      • 8.3.4.2. Argentina
      • 8.3.4.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. By Technology
    • 8.4.2. By Deployment
    • 8.4.3. By Application
    • 8.4.4. By Country
      • 8.4.4.1. Germany
      • 8.4.4.2. France
      • 8.4.4.3. UK
      • 8.4.4.4. Spain
      • 8.4.4.5. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. By Technology
    • 8.5.2. By Deployment
    • 8.5.3. By Application
    • 8.5.4. By Country
      • 8.5.4.1. Saudi Arabia
      • 8.5.4.2. UAE
      • 8.5.4.3. Israel
      • 8.5.4.4. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. By Technology
    • 8.6.2. By Deployment
    • 8.6.3. By Application
    • 8.6.4. By Country
      • 8.6.4.1. China
      • 8.6.4.2. Japan
      • 8.6.4.3. India
      • 8.6.4.4. South Korea
      • 8.6.4.5. Indonesia
      • 8.6.4.6. Taiwan
      • 8.6.4.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Market Share Analysis
  • 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Hitachi
  • 10.2. Wialon (Gurtam)
  • 10.3. AltexSoft
  • 10.4. Planung Transport Verkehr GmbH
  • 10.5. Integrated Roadways
  • 10.6. Maticz
  • 10.7. FlowSpace
  • 10.8. Axestrack