2034年までのモビリティデータプラットフォーム市場予測―プラットフォームの種類、データソース、導入形態、分析の種類、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のモビリティデータプラットフォーム市場は2026年に96億米ドル規模となり、予測期間中はCAGR16％で拡大し、2034年までに314億米ドルに達すると見込まれています。

モビリティデータプラットフォームとは、コネクテッドカー、公共交通機関、GPSデバイス、モバイルアプリケーション、交通センサー、インフラネットワークなど、複数のソースから交通データを収集、統合、処理、分析するデジタルソリューションです。これらのプラットフォームは、人工知能、クラウドコンピューティング、高度な分析技術を活用し、交通管理、車両運用最適化、都市計画、マルチモーダル交通、およびモビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）に向けたリアルタイムの洞察を提供します。モビリティデータプラットフォームは、業務効率の向上、利用者の体験の向上、そしてデータ駆動型の交通計画の支援を実現します。コネクテッドモビリティソリューションやスマートシティ構想の導入拡大が、世界市場の成長を牽引しています。

拡大するマルチモーダル交通の統合

モビリティデータプラットフォームは、複数のモビリティサービスからの交通データを収集し、統一されたデジタル環境に統合します。これにより、事業者は計画の改善や、リアルタイムの交通意思決定を支援することができます。政府や交通機関は、コネクテッド・モビリティのエコシステムに投資を進めています。シェアリングモビリティや高度交通システムの利用拡大に伴い、データ交換の要件も高まっています。クラウドベースの分析により、運用状況の可視性はさらに向上しています。こうした動向が、統合型モビリティプラットフォームの導入を後押ししています。

分散した交通データソース

交通データは、多くの場合、異なる基準やシステムを使用する独立した機関、事業者、サービスプロバイダーによって生成されています。このため、データの統合や相互運用性がより困難になっています。データ品質にばらつきがあると、モビリティ分析の精度が低下する可能性があります。また、組織は統一されたデータ共有フレームワークの構築にも困難を抱えています。統合の遅れは、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを遅らせる恐れがあります。こうした課題は、モビリティデータ管理の効率性に引き続き影響を及ぼしています。

AIを活用したモビリティ・インテリジェンス・プラットフォーム

人工知能（AI）により、モビリティプラットフォームは膨大な交通データセットを分析し、運用に関する予測的な知見を導き出すことが可能になります。これにより、交通ネットワーク全体における交通管理の改善やリソースの最適化が支援されます。AIアルゴリズムは、需要予測やルート計画の能力を向上させます。官民のモビリティ事業者は、インテリジェントな分析への投資を拡大しています。デジタルイノベーションにより、データ駆動型の交通サービスの利用が拡大しています。AIの導入は、スマートモビリティ管理の未来を再構築しつつあります。

モビリティネットワークに対するサイバーセキュリティリスク

モビリティプラットフォームは、強力なサイバーセキュリティ保護を必要とする大量の運用データや乗客データを処理しています。接続性が拡大するにつれ、デジタル交通システムはサイバー攻撃に対してますます脆弱になっています。セキュリティ侵害は、交通サービスを混乱させ、機密情報を危険にさらす可能性があります。組織は、ネットワーク保護と脅威検知能力を継続的に強化しなければなりません。規制順守も、サイバーセキュリティ要件をさらに厳格化しています。安全なデジタルモビリティエコシステムの維持は、依然として業界にとって極めて重要な優先事項です。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、移動制限により公共交通および民間モビリティサービスにおける乗客の移動が減少したため、交通ネットワークに混乱をもたらしました。モビリティデータプラットフォームは、需要状況が変化する中で、当局が移動パターンを監視し、交通資源を最適化するのに役立ちました。また、制限が緩和された後のサービス復旧に向けたデータ駆動型の計画策定も支援しました。回復段階において、デジタルモビリティソリューションへの需要が高まりました。交通事業者は、運用上のレジリエンスを向上させるため、高度な分析技術に投資しました。モビリティ分野全体で、デジタルトランスフォーメーションの取り組みが加速しました。

予測期間中、コネクテッドカー分野が最大の市場規模を占めると予想されます

コネクテッドカーセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、コネクテッドカーが交通状況や車両の性能に関するリアルタイムデータを継続的に生成するためです。この情報は、効率的な交通計画やインテリジェントなモビリティサービスを支えています。車両のコネクティビティの向上により、交通ネットワーク全体でのデータ生成が拡大しています。高度な通信技術により、車両とインフラ間の情報交換が改善されています。コネクテッドモビリティソリューションの導入拡大が、市場の拡大を支えています。

予測分析セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、予測分析セグメントは、過去データやリアルタイムデータを活用して交通パターンを予測し、輸送業務を最適化し、インフラ計画を改善する能力により、最も高い成長率を示すと予測されています。これらの機能は、交通機関が先を見越した運用上の意思決定を行うのに役立ちます。AIや機械学習技術により、予測の精度は向上しています。組織は、サービスの効率性を高めるために予測ツールをますます導入しています。インテリジェントな交通計画に対する需要は引き続き高まっています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、インテリジェント交通システムの導入が活発であることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国は、コネクテッド・モビリティ技術への大規模な投資を通じて地域市場を牽引しており、カナダは主要都市でスマート交通インフラを拡大しています。メキシコは、都市交通管理と物流業務を改善するためにデジタルモビリティプラットフォームを導入しています。継続的なイノベーションと確立されたデジタルインフラが、プラットフォームの広範な展開を支えています。同地域は、モビリティデータのイノベーションにおいて引き続き主導的な役割を果たしています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、スマートシティの急速な発展に牽引され、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国はインテリジェント・モビリティの取り組みを通じてデジタル交通ネットワークを拡大しており、インドは主要大都市圏全体で統合型都市モビリティ・プラットフォームへの投資を進めています。日本はコネクテッド交通技術を推進しており、韓国はAIを活用したスマートモビリティ・エコシステムの強化を続けています。都市化の進展とデジタルインフラへの投資が、強力な市場機会を生み出しています。

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うち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、事業展開地域、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 世界のモビリティデータプラットフォーム市場：プラットフォームタイプ別

• マルチモーダル・モビリティ・プラットフォーム
• フリート・データ・プラットフォーム
• 交通データプラットフォーム
• ロケーション・インテリジェンス・プラットフォーム
• その他のプラットフォームタイプ

第6章 世界のモビリティデータプラットフォーム市場：データソース別

• コネクテッドカー
• 高度道路交通システム
• モバイルデバイス
• 公共交通システム
• その他のデータソース

第7章 世界のモビリティデータプラットフォーム市場：展開別

• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 世界のモビリティデータプラットフォーム市場：分析タイプ別

• 記述分析
• 予測分析
• 処方的分析
• リアルタイム分析
• その他の分析タイプ

第9章 世界のモビリティデータプラットフォーム市場：エンドユーザー別

• 交通機関
• モビリティサービスプロバイダー
• ロジスティクス会社
• スマートシティ当局
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のモビリティデータプラットフォーム市場：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11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12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13章 企業プロファイル

• PTV Group
• INRIX, Inc.
• TomTom N.V.
• Here Technologies
• Esri
• Cisco Systems, Inc.
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Hexagon AB
• Trimble Inc.
• Hitachi, Ltd.
• Siemens Mobility GmbH
• Kapsch TrafficCom AG
• Cubic Corporation
• Geotab Inc.