車両認識システムの世界市場分析と予測 2024-2030Global Vehicle Recognition System Market Analysis and Forecast 2024-2030 概要 APOリサーチによると、世界の車両認識システム市場は、予測期間中に年平均成長率(CAGR)%で、2024年の100万米ドルから2030年には100万米ドルに成長すると予測されている。 米国とカナダの車両認識シ... もっと見る
サマリー概要APOリサーチによると、世界の車両認識システム市場は、予測期間中に年平均成長率(CAGR)%で、2024年の100万米ドルから2030年には100万米ドルに成長すると予測されている。 米国とカナダの車両認識システム市場は、2025年から2030年の予測期間中にCAGR %で、2024年の百万米ドルから2030年には百万米ドルに達すると予測される。 車両認識システムのアジア太平洋市場は、2025年から2030年の予測期間中にCAGR %で、2024年の百万ドルから増加し、2030年には百万ドルに達すると推定される。 車両認識システムの中国市場は、2024年の100万ドルから2025年から2030年までの予測期間に年平均成長率%で増加し、2030年には100万ドルに達すると予測される。 車両認識システムのヨーロッパ市場は2024年の100万ドルから2025年から2030年までの予測期間に年平均成長率%で増加し、2030年には100万ドルに達すると予測される。 車両認識システムの主な世界企業は、日新電機、Adaptive Recognition Inc、Asura Technologies、BitRefine Heads、CARRIDA Technologies、Deep Vision、Eyedea Recognition、Hikvision、Law Insiderなどである。2023年には、世界の上位3社が売上高の約 %を占めている。 レポートの内容 車両認識システムの世界市場概要、市場規模を紹介します。2019年~2023年の過去の市場収益データ、2024年の予測、2030年までのCAGR予測による世界市場動向の分析。 車両認識システムの主要生産者を調査し、主要地域・国の収益も掲載しています。車両認識システムの今後の市場ポテンシャルと、この市場を様々なセグメントやサブセグメントに予測するための主要地域や国に焦点を当てています。米国、カナダ、メキシコ、ブラジル、中国、日本、韓国、東南アジア、インド、ドイツ、英国、イタリア、中東、アフリカ、その他の国々の国別データと市場価値分析。 本レポートでは、2019年から2024年までのデータで、車両認識システムの収益、市場シェア、主要メーカーの業界ランキングに焦点を当てています。世界の車両認識システム市場における主要な利害関係者を特定し、その競争環境と市場ポジショニングを最近の動向とセグメント別の収益に基づいて分析します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得て、より良い方法で事業と市場戦略を位置づけるのに役立ちます。 本レポートでは、2019年から2030年までのタイプ別、用途別セグメントデータ、収益、成長率を分析しています。車両認識システムの収益、予測成長動向、生産技術、用途、エンドユーザー産業の市場規模を評価・予測します。 車両認識システムの企業別セグメント 日新電機 アダプティブ・レコグニション社 アシュラ・テクノロジーズ ビットリファインヘッド カリーダテクノロジーズ ディープビジョン Eyedea Recognition ヒクビジョン ローインサイダー ニューラル・ラボ オムニキュー プレートスマート レコーシステムズ社 サイトハウンド社 ビジュアルコルテックス 車両認識システムのタイプ別セグメント ソフトウェア ハードウェア 車両認識システムの用途別セグメント インテリジェント交通 駐車場管理 その他 車両認識システムの地域別セグメント 北米 アメリカ カナダ 欧州 ドイツ フランス 英国 イタリア オランダ アジア太平洋 中国 日本 韓国 インド オーストラリア 中国 台湾 東南アジア ラテンアメリカ メキシコ ブラジル アルゼンチン 中東・アフリカ トルコ サウジアラビア アラブ首長国連邦 調査目的 1.成長率(CAGR)、市場シェア、歴史、予測を含む、世界の現状と将来予測を分析・調査する。 2.主要プレイヤー、収益、市場シェア、および最近の動向を紹介する。 3.地域別、タイプ別、メーカー別、用途別にデータを分割する。 4.世界と主要地域の市場の可能性と優位性、機会と課題、阻害要因とリスクを分析する。 5.世界と地域における重要なトレンド、ドライバー、影響因子を特定する。 6.市場における事業拡大、契約、新製品発売、買収などの競争上の動きを分析する。 本レポートを購入する理由 1.本レポートは、読者が潜在的な利益を高めるために、業界内の競争と競争環境の戦略を理解するのに役立ちます。また、世界の車両認識システム市場の競争環境に焦点を当て、主要企業の市場シェア、業界ランキング、競合エコシステム、市場実績、新製品開発、経営状況、事業拡大、買収などを詳細に紹介し、読者が主要な競合企業を特定し、市場の競争パターンを深く理解するのに役立ちます。 2.本レポートは、関係者が車両認識システムの世界的な産業状況と動向を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 3.本レポートは、利害関係者が競合他社をよりよく理解し、ビジネスにおける地位を強化するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。競争環境のセクションには、市場シェアと順位(市場規模)、競合のエコシステム、新製品開発、拡大、買収などが含まれます。 4.本レポートは、斬新な技術統合、機能、市場の最新動向を常に更新しています。 5.本レポートは、ステークホルダーが世界的にどの地域をターゲットとすべきかを洞察するのに役立ちます。 6.本レポートは、関係者が車両認識システムの採用に関するエンドユーザーの認識について洞察するのに役立ちます。 7.本レポートは、関係者が市場の主要プレイヤーを特定し、その価値ある貢献を理解するのに役立ちます。 各章の概要 第1章: レポートの対象範囲、各市場セグメント(製品タイプ、用途など)の市場規模、今後の発展可能性などのエグゼクティブサマリーを紹介。市場の現状と、短期・中期・長期的にどのような進化を遂げるかについて、ハイレベルな見解を提供します。 第2章:市場ダイナミクス、市場の最新動向、市場の促進要因と制限要因、業界メーカーが直面する課題とリスク、業界の関連政策の分析を紹介します。 第3章:車両認識システムの世界・地域レベルでの売上高各地域とその主要国の市場規模と発展の可能性を定量的に分析し、世界各国の市場発展、今後の発展展望、市場空間、生産能力などを紹介しています。 第4章:車両認識システム企業の競争環境、売上高、市場シェア、業界ランキング、最新開発計画、M&A情報などを詳細に分析。 第5章:各種市場セグメントをタイプ別に分析し、各市場セグメントの収益、発展の可能性を網羅し、読者が各市場セグメントのブルーオーシャン市場を見つけやすくします。 第6章:読者が異なる川下市場におけるブルーオーシャン市場を見つけるのを助けるために、各市場セグメントの収益、発展の可能性をカバーする、アプリケーション別の様々な市場セグメントの分析を提供します。 第7章:主要企業のプロフィールを提供し、製品の説明や仕様、車両認識システムの収益、粗利益率、最近の開発など、市場の主要企業の基本的な状況を詳細に紹介します。 第8章 北米(米国・カナダ):タイプ別、用途別、国別、セグメント別収益 第9章:ヨーロッパ:タイプ別、用途別、国別、セグメント別収益 第10章:中国 タイプ別、用途別、セグメント別収益。 第11章:アジア(中国を除く)タイプ、用途別、地域別、セグメント別収益。 第12章:中東、アフリカ、中南米タイプ、用途別、国別、セグメント別収益。 第13章:本レポートの主な結論。 目次1 市場概要1.1 製品の定義 1.2 車両認識システムのタイプ別市場 1.2.1 世界の車両認識システムのタイプ別市場規模(2019年VS 2023年VS 2030年 1.2.2 ソフトウェア 1.2.3 ハードウェア 1.3 車両認識システムの用途別市場 1.3.1 車両認識システムの世界市場規模:用途別、2019年 VS 2023年 VS 2030年 1.3.2 インテリジェント交通 1.3.3 駐車場管理 1.3.4 その他 1.4 前提条件と限界 1.5 研究目標と目的 2 車両認識システムの市場ダイナミクス 2.1 車両認識システム産業動向 2.2 車両認識システム産業の促進要因 2.3 車両認識システム産業の機会と課題 2.4 車両認識システム産業の抑制要因 3 世界の成長展望 3.1 世界の車両認識システム市場の展望(2019-2030年) 3.2 世界の車両認識システムの地域別成長動向 3.2.1 地域別車両認識システムの世界市場規模:2019年VS2023年VS2030年 3.2.2 車両認識システムの世界市場規模:地域別(2019年~2024年) 3.2.3 車両認識システムの世界市場規模:地域別(2025年~2030年) 4 プレーヤー別競争状況 4.1 世界の車両認識システムのプレイヤー別売上高 4.1.1 世界の車両認識システムのプレイヤー別収益(2019-2024) 4.1.2 世界の車両認識システム 収入のプレイヤー別市場シェア(2019-2024) 4.1.3 2023年における世界の車両認識システムプレイヤー収益シェア上位10社および上位5社 4.2 世界の車両認識システム主要プレイヤーランキング、2022年VS 2023年VS 2024年 4.3 世界の車両認識システム主要プレーヤーの本社とサービス提供地域 4.4 世界の車両認識システムプレイヤー、製品タイプ&用途 4.5 世界の車両認識システムプレーヤー 商業化時期 4.6 市場競合分析 4.6.1 世界の車両認識システム市場CR5とHHI 4.6.2 2023年車両認識システム世界トップ5および10社売上高シェア 4.6.3 2023年車両認識システムのティア1、ティア2、ティア3 5 車両認識システムのタイプ別市場規模 5.1 世界の車両認識システムのタイプ別売上高 (2019 VS 2023 VS 2030) 5.2 世界の車両認識システムのタイプ別売上高(2019年~2030年) 5.3 世界の車両認識システムのタイプ別収益市場シェア(2019~2030年) 6 車両認識システムの用途別市場規模 6.1 世界の車両認識システムの用途別売上高(2019年VS2023年VS2030年) 6.2 世界の車両認識システムのアプリケーション別収益(2019-2030) 6.3 世界の車両認識システムのアプリケーション別収益市場シェア(2019-2030) 7 企業プロファイル 7.1 日新電機 7.1.1 日新電機 企業情報 7.1.2 日新電機の事業概要 7.1.3 日新電機 電気自動車認識システムの売上高と売上総利益率(2019-2024) 7.1.4 製品ポートフォリオ 7.1.5 日新電機の最近の動向 7.2 アダプティブ・レコグニション社 7.2.1 アダプティブ・レコグニション社の企業情報 7.2.2 アダプティブ・レコグニション社の事業概要 7.2.3 Adaptive Recognition Inc 車両認識システムの売上高と売上総利益率(2019-2024) 7.2.4 アダプティブ・レコグニション社の車両認識システム製品ポートフォリオ 7.2.5 Adaptive Recognition Incの最近の動向 7.3 アシュラ・テクノロジーズ 7.3.1 アスーラ・テクノロジーズの会社情報 7.3.2 アシュラ・テクノロジーズ事業概要 7.3.3 アシュラ・テクノロジーズ車両認識システムの売上高と売上総利益率(2019-2024) 7.3.4 Asura Technologiesの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.3.5 Asura Technologiesの最近の動向 7.4 BitRefine Heads 7.4.1 BitRefine Headsの企業情報 7.4.2 BitRefine Headsの事業概要 7.4.3 BitRefine Heads 車両認識システムの売上高とグロス・マージン(2019-2024) 7.4.4 BitRefine Headsの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.4.5 BitRefine Headsの最近の動向 7.5 CARRIDAテクノロジーズ 7.5.1 CARRIDA Technologiesの企業情報 7.5.2 CARRIDA Technologiesの事業概要 7.5.3 CARRIDA Technologies 車両認識システムの売上高とグロスマージン (2019-2024) 7.5.4 CARRIDA Technologiesの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.5.5 CARRIDA Technologiesの最近の動向 7.6 ディープビジョン 7.6.1 ディープビジョン企業情報 7.6.2 ディープビジョン事業概要 7.6.3 ディープビジョン車両認識システムの売上高とグロスマージン(2019-2024) 7.6.4 ディープビジョン車両認識システム製品ポートフォリオ 7.6.5 ディープビジョンの最近の動向 7.7 Eyedea Recognition 7.7.1 Eyedea Recognitionの企業情報 7.7.2 Eyedea Recognitionの事業概要 7.7.3 Eyedea Recognition 車両認識システムの売上高と売上総利益(2019-2024) 7.7.4 Eyedea Recognitionの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.7.5 Eyedea Recognitionの最近の動向 7.8 ヒクビジョン 7.8.1 ハイビジョン社情報 7.8.2 事業概要 7.8.3 Hikvision 車両認識システムの売上高と売上総利益率(2019-2024) 7.8.4 Hikvisionの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.8.5 Hikvisionの最近の動向 7.9 法律インサイダー 7.9.1 Law Insiderの企業情報 7.9.2 Law Insiderの事業概要 7.9.3 Law Insider 車両認識システムの売上高と売上総利益率(2019-2024) 7.9.4 Law Insiderの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.9.5 Law Insiderの最近の動向 7.10 ニューラルラボ 7.10.1 ニューラルラボの企業情報 7.10.2 ニューラルラボの事業概要 7.10.3 ニューラルラボ車両認識システムの売上高とグロスマージン(2019-2024) 7.10.4 ニューラルラボの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.10.5 ニューラルラボの最近の動向 7.11 オムニキュー・インク 7.11.1 オムニキュー・インクの企業情報 7.11.2 OmniQ Incの事業概要 7.11.3 OmniQ Inc 車両認識システムの売上高とグロス・マージン(2019-2024) 7.11.4 OmniQ Incの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.11.5 OmniQ Incの最近の動向 7.12 PlateSmart 7.12.1 PlateSmart社情報 7.12.2 PlateSmartの事業概要 7.12.3 PlateSmartの車両認識システムの収益とグロスマージン(2019-2024) 7.12.4 PlateSmartの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.12.5 PlateSmartの最近の動向 7.13 Rekor Systems, Inc. 7.13.1 Rekor Systems, Inc.会社情報 7.13.2 Rekor Systems, Inc.事業概要 7.13.3 Rekor Systems, Inc.車両認識システムの売上高とグロス・マージン(2019年~2024年) 7.13.4 Rekor Systems, Inc.車両認識システム製品ポートフォリオ 7.13.5 Rekor Systems, Inc.最近の動向 7.14 Sighthound, Inc. 7.14.1 Sighthound, Inc.会社情報 7.14.2 Sighthound, Inc.事業概要 7.14.3 Sighthound, Inc.車両認識システムの売上高とグロス・マージン(2019-2024) 7.14.4 Sighthound, Inc.車両認識システム製品ポートフォリオ 7.14.5 Sighthound, Inc.最近の動向 7.15 ビジュアルコルテックス 7.15.1 ビジュアルコルテックス社情報 7.15.2 ビジュアルコルテックスの事業概要 7.15.3 VisualCortexの車両認識システムの売上高とグロス・マージン(2019-2024) 7.15.4 VisualCortexの車両認識システム製品ポートフォリオ 7.15.5 VisualCortexの最近の動向 8 北米 8.1 北米における車両認識システムの売上高(2019-2030) 8.2 北米 車両認識システムのタイプ別収益(2019-2030) 8.2.1 北米車両認識システムのタイプ別収益(2019-2024) 8.2.2 北米車両認識システムのタイプ別収益(2025~2030年) 8.3 北米車両認識システムのタイプ別売上シェア(2019-2030) 8.4 北米車両認識システムの用途別収益(2019-2030) 8.4.1 北米車両認識システムの用途別売上高(2019-2024) 8.4.2 北米車両認識システム アプリケーション別収益(2025-2030) 8.5 北米車両認識システム アプリケーション別収入シェア(2019-2030) 8.6 北米車両認識システム 国別売上収益 8.6.1 北米車両認識システムの国別売上収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年) 8.6.2 北米車両認識システムの国別売上収益(2019-2024) 8.6.3 北米における車両認識システムの国別売上収益(2025年-2030年) 8.6.4 米国 8.6.5 カナダ 9 欧州 9.1 欧州 車両認識システムの収益(2019-2030) 9.2 欧州 車両認識システムのタイプ別収益(2019-2030) 9.2.1 欧州車両認識システムのタイプ別収益(2019-2024) 9.2.2 欧州車両認識システムのタイプ別収益(2025-2030) 9.3 欧州 車両認識システムのタイプ別売上シェア(2019-2030) 9.4 欧州車両認識システム アプリケーション別収益(2019-2030) 9.4.1 欧州車両認識システム アプリケーション別収益(2019-2024) 9.4.2 欧州車両認識システム アプリケーション別収益(2025-2030) 9.5 欧州車両認識システム アプリケーション別売上シェア(2019-2030) 9.6 欧州 車両認識システムの国別売上高 9.6.1 欧州車両認識システムの国別売上収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年) 9.6.2 欧州車両認識システム国別売上収益(2019-2024) 9.6.3 欧州 車両認識システム 国別収益(2025-2030) 9.6.4 ドイツ 9.6.5 フランス 9.6.6 イギリス 9.6.7 イタリア 9.6.8 オランダ 10 中国 10.1 中国の車両認識システム収入(2019-2030年) 10.2 中国の車両認識システムのタイプ別収益(2019-2030) 10.2.1 中国の車両認識システムのタイプ別収益(2019-2024) 10.2.2 中国の車両認識システムのタイプ別収益(2025~2030年) 10.3 中国の車両認識システムのタイプ別収入シェア(2019-2030) 10.4 中国の車両認識システムの用途別売上高(2019-2030) 10.4.1 中国の車両認識システムの用途別売上高(2019-2024) 10.4.2 中国の車両認識システムのアプリケーション別収益(2025-2030) 10.5 中国の車両認識システムの用途別収益シェア(2019-2030) 11 アジア(中国を除く) 11.1 アジア 車両認識システム売上高(2019-2030) 11.2 アジアの車両認識システムのタイプ別収益(2019-2030) 11.2.1 アジアの車両認識システムのタイプ別収益(2019-2024) 11.2.2 アジアの車両認識システムのタイプ別収益(2025~2030年) 11.3 アジアの車両認識システムのタイプ別収益シェア(2019-2030) 11.4 アジアの車両認識システムの用途別売上高(2019-2030) 11.4.1 アジア車両認識システム アプリケーション別収益(2019-2024) 11.4.2 アジア車両認識システム アプリケーション別収益(2025-2030) 11.5 アジア車両認識システム アプリケーション別収入シェア(2019-2030) 11.6 アジアの車両認識システムの国別売上高 11.6.1 アジア車両認識システム国別売上収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年) 11.6.2 アジア車両認識システム国別売上高(2019-2024) 11.6.3 アジア車両認識システム 国別売上収益(2025年-2030年) 11.6.4 日本 11.6.5 韓国 11.6.6 インド 11.6.7 オーストラリア 11.6.8 中国 台湾 11.6.9 東南アジア 12 中東、アフリカ、中南米 12.1 MEALA車両認識システムの収益(2019-2030) 12.2 MEALA車両認識システムのタイプ別収益(2019-2030) 12.2.1 MEALA車両認識システムのタイプ別収益(2019-2024) 12.2.2 MEALA車両認識システム タイプ別収益(2025-2030年) 12.3 MEALA車両認識システム タイプ別収益シェア(2019-2030) 12.4 MEALA車両認識システム アプリケーション別収益(2019-2030) 12.4.1 MEALA車両認識システム アプリケーション別収益(2019-2024) 12.4.2 MEALA車両認識システム アプリケーション別収益(2025-2030年) 12.5 MEALA車両認識システム アプリケーション別収益シェア(2019-2030) 12.6 MEALA車両認識システム 国別収入 12.6.1 MEALA車両認識システムの国別売上収益(2019年 VS 2023年 VS 2030年) 12.6.2 MEALA車両認識システムの国別売上収益(2019-2024) 12.6.3 MEALA車両認識システム 国別売上収益(2025年-2030年) 12.6.4 メキシコ 12.6.5 ブラジル 12.6.6 イスラエル 12.6.7 アルゼンチン 12.6.8 コロンビア 12.6.9 トルコ 12.6.10 サウジアラビア 12.6.11 アラブ首長国連邦 13 結論 14 付録 14.1 調査の理由 14.2 調査方法 14.3 調査プロセス 14.4 本報告書の執筆者リスト 14.5 データソース 14.5.1 二次情報源 14.5.2 一次情報源 14.6 免責事項
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