2034年までのローカル・モビリティ・インテリジェンス市場予測―ソリューション、導入形態、技術、エンドユーザー、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のローカル・モビリティ・インテリジェンス市場は2026年に45億米ドル規模となり、予測期間中はCAGR24.0％で成長し、2034年までに252億米ドルに達すると見込まれています。

ローカル・モビリティ・インテリジェンスとは、近隣地域、地区、市町村の境界など、特定の地理的エリア内における交通や移動パターンを最適化するために、データに基づく知見を収集・分析・活用することを指します。これらのシステムには、交通分析プラットフォーム、車両管理インテリジェンスソリューション、公共交通分析、駐車インテリジェンスシステム、ルート最適化ツール、モビリティデータプラットフォーム、予測型モビリティ分析などが含まれます。ローカル・モビリティ・インテリジェンスは、人工知能、コンピュータビジョン、IoTセンサー、地理空間分析を活用して、交通流の監視、渋滞の予測、公共交通機関の運行スケジュールの最適化、駐車リソースの管理を行います。この技術により、交通当局、自治体、車両運営事業者は、排出ガスの削減や通勤者の体験向上を図りながら、都市のモビリティ効率を向上させることができます。

都市部の渋滞危機

世界中の都市部で深刻化する交通渋滞により、地域レベルでのインテリジェントなモビリティ管理ソリューションに対する需要が急増しています。非効率な交通流や不十分な交通調整により、都市は毎年数十億米ドルもの生産性の低下や燃料費の損失を被っています。地域のモビリティ・インテリジェンス・プラットフォームは、交通パターンをリアルタイムで可視化し、信号制御の動的な最適化やルート案内を可能にします。マルチモーダルな交通データの統合により、インフラ投資の意思決定に役立つ包括的なモビリティの全体像が把握できます。排出量削減に向けた環境規制に対応するためには、データ駆動型の交通管理アプローチと、モダルシフトの促進が求められています。

データのサイロ化

地域モビリティ・インテリジェンスの導入は、交通機関、民間事業者、インフラ管理者間でデータの所有権が分散していることから、大きな課題に直面しています。交通データ、公共交通機関の時刻表、駐車場の空き状況、ライドシェア情報は、通常、互換性のないフォーマットやアクセスプロトコルを持つ別々のシステムに保存されています。プライバシー規制により、公共部門と民間部門の利害関係者間での個人の移動データの共有が制限されています。従来の交通管理システムと最新の分析プラットフォームを統合する際の技術的な複雑さにより、導入が遅れることがよくあります。こうしたデータのサイロ化は、地域のモビリティインテリジェンスによる知見の包括性と正確性を制限しています。

コネクテッドカーの統合

コネクテッドカーや自動運転車の普及は、地域のモビリティ・インテリジェンス・プラットフォームにとって、かつてない規模のリアルタイム交通・移動データにアクセスできる画期的な機会をもたらしています。車両とインフラ間の通信により、自動車と交通管理システム間の直接的なデータ交換が可能になります。コネクテッドカーのデータストリームは、道路状況、事故発生場所、移動時間の変動性について、きめ細かな洞察を提供します。自動運転車フリートを地域のモビリティ・インテリジェンス・プラットフォームと統合することで、経路計画の調整が可能となり、ネットワーク全体の交通分散が最適化されます。こうした機能により、データ収益化やサービスサブスクリプションを通じて、モビリティ・インテリジェンス・プロバイダーに新たな収益源が生まれます。

プライバシーと監視に関する懸念

地域モビリティインテリジェンスに必要な大規模なデータ収集は、個人の移動や移動パターンの追跡に関して、重大なプライバシー上の懸念を引き起こしています。市民の自由を擁護する団体は、公共空間におけるカメラベースの交通監視システムやナンバープレート認識システムの導入に異議を唱えています。モビリティデータの利用に関する規制の枠組みは、依然として進化の途上にあり、管轄区域によって一貫性がありません。監視インフラと受け取られることに対する一般市民の反発は、モビリティインテリジェンスプロジェクトの遅延や中止につながる可能性があります。こうしたプライバシーをめぐる緊張は、プラットフォームプロバイダーや導入を検討する自治体にとって、運用上の不確実性をもたらします。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは都市のモビリティパターンを劇的に変化させ、リモートワークの普及によりラッシュアワーの交通量が減少し、公共交通機関の乗客数は急減しました。地域のモビリティインテリジェンスプラットフォームは、パンデミックに伴う交通の変化を監視し、緊急車両の経路案内を支援するよう適応されています。パンデミックの最中、各都市はモビリティデータを活用して、動的な道路閉鎖や歩行者ゾーンの拡大を実施しました。パンデミック後、ハイブリッドな勤務形態の普及により、交通パターンはより変動的になり、適応型のインテリジェンスシステムが必要となっています。この危機を契機に、柔軟でデータ駆動型のモビリティ管理機能への投資が加速しました。

予測期間中、交通分析プラットフォームセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

交通分析プラットフォームセグメントは、都市の道路ネットワーク全体における車両の流れを監視・最適化する上で基礎的な役割を果たしているため、予測期間中は最大の市場シェアを占めると予想されます。交通分析プラットフォームは、カメラ、センサー、コネクテッドカーからのデータを処理し、リアルタイムの渋滞マップや事故検知アラートを生成します。自治体の交通部門は、信号機のタイミング最適化や緊急対応時の経路設定に、これらのプラットフォームを活用しています。予測分析の統合により、当局は交通のボトルネックが実際に発生する前にそれを予測することが可能になります。エンタープライズグレードの交通分析ソリューションは、小規模な自治体から大都市圏まで幅広く対応できるスケーラブルなアーキテクチャを提供しています。

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、クラウドベースのセグメントは、膨大なモビリティデータを処理するためのクラウドアーキテクチャが持つ計算能力の拡張性とコスト効率に牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。クラウドプラットフォームにより、交通当局は、高額なオンプレミス型データセンターを維持することなく、高度な分析機能を利用できるようになります。クラウドインフラの弾力的なコンピューティングリソースは、特別なイベントや緊急事態の際に発生する交通データの急増にも対応可能です。クラウドベースのモビリティインテリジェンスは、管轄区域の境界を越えたデータ共有や、公共部門と民間部門の利害関係者間のデータ共有を促進します。SaaS（Software-as-a-Service）型の価格モデルは、予算に制約のある地方自治体の交通部門にとって、設備投資の障壁を低減します。

シェアが最も大きい地域：

予測期間中、北米地域は、全米における広範な高度道路交通システム（ITS）の導入と先進的な交通管理インフラにより、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国は、スマート交通イニシアチブやコネクテッドカーのパイロットプロジェクトを支援する連邦政府の資金提供プログラムにより、業界をリードしています。Google、IBM、Ciscoをはじめとする大手テクノロジー企業は、包括的なモビリティ・インテリジェンス・ソリューションを提供しています。北米各地の自治体は、交通センサーネットワークや一元化された交通管理センターに多額の投資を行ってきました。同地域の成熟した自動車およびテクノロジーのエコシステムは、モビリティデータ分析におけるイノベーションを加速させています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、中国、インド、および東南アジア諸国における急速な都市化と大規模なスマートシティへの投資により、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国の国家的なスマート交通イニシアチブでは、数百万人の通勤者にサービスを提供する都市規模のモビリティ・インテリジェンス・システムが導入されています。インドの都市変革プログラムでは、急速に成長する大都市圏におけるインテリジェントな交通管理が優先されています。同地域で拡大を続ける地下鉄網やバス高速輸送システム（BRT）は、統合型モビリティ分析への需要を生み出しています。排出ガス削減や交通渋滞管理に関する政府の規制により、地域のモビリティ・インテリジェンス・プラットフォームの継続的な導入が促進されています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のローカル・モビリティ・インテリジェンス市場：ソリューション別

• トラフィック分析プラットフォーム
• フリート・インテリジェンス・ソリューション
• 公共交通分析
• パーキング・インテリジェンス・システム
• ルート最適化ソリューション
• モビリティ・データ・プラットフォーム
• 予測型モビリティ分析

第6章 世界のローカル・モビリティ・インテリジェンス市場：展開モード別

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

第7章 世界のローカル・モビリティ・インテリジェンス市場：技術別

• 人工知能
• モノのインターネット（IoT）
• コンピュータビジョン
• ビッグデータ分析
• クラウドコンピューティング
• GISおよびロケーション・インテリジェンス

第8章 世界のローカル・モビリティ・インテリジェンス市場：エンドユーザー別

• 交通当局
• 地方自治体
• 物流・車両運用事業者
• 公共交通機関
• スマートシティ当局
• 空港・港湾運営事業者

第9章 世界のローカル・モビリティ・インテリジェンス市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• 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
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第10章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第11章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第12章 企業プロファイル

• TomTom N.V.
• PTV Group
• Siemens Mobility
• Kapsch TrafficCom AG
• Cisco Systems, Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Intel Corporation
• Cubic Corporation
• Hitachi Rail
• Thales Group
• Hexagon AB
• Trimble Inc.
• Iteris, Inc.
• Swarco AG
• Verra Mobility Corporation