1. 要旨
2. 業界紹介
2.1. 市場分類
2.2. 市場の定義
3. 市場動向と成功要因
4. 市場の背景
4.1. マクロ経済と産業展望
4.2. 市場ダイナミクス
4.3. バリューチェーン分析
4.4. 主要市場参加者リスト（メーカー／チャネルパートナー）
4.5. 主要産業マトリックスの分析
4.6. 業界発展ロードマップ
5. 世界市場の需要分析 2019～2023年および予測 2024～2034年
5.1. 過去の市場数量分析
5.2. 今後の市場数量予測
6. 価格分析
7. 世界市場価値（米ドル）分析 2019～2023年および2024～2034年予測
7.1. 過去の売上高分析
7.2. 今後の市場規模と成長予測
8. 地域別の世界市場分析2019～2023年および予測2024～2034年
8.1. 屋根・上部柱
8.2. ヘッドライト＆テールライト
8.3. バンパー＆グリル
9. 用途別世界市場分析2019〜2023年および予測2024〜2034年
9.1. 半自動運転
9.2. 自律型
10. 技術別の世界市場分析2019～2023年、予測2024～2034年
10.1. 固体LiDAR
10.2. メカニカル/スキャニングLiDAR
11. 画像投影による世界市場分析2019～2023年、予測2024～2034年
11.1. 車載用2D LiDAR
11.2. 3D車載用LiDAR
12. レンジタイプ別世界市場分析2019～2023年、予測2024～2034年
12.1. ショートレンジ＆ミッドレンジ
12.2. ロングレンジ
13. 車両タイプ別世界市場分析2019～2023年、予測2024～2034年
13.1. ICエンジン車
13.2. ハイブリッド電気自動車（HEV）
13.3. プラグインハイブリッド車 (PHEV)
13.4. バッテリー電気自動車（BEV）
14. 地域別世界市場分析2019〜2023年および予測2024〜2034年
14.1. 北米
14.2. 中南米
14.3. 西ヨーロッパ
14.4. 東欧
14.5. 東アジア
14.6. 南アジア・太平洋
14.7. 中東・アフリカ
15. 北米の主要市場セグメント別売上高分析2019～2023年および予測2024～2034年
15.1. 地域別の売上高分析と予測
15.2. 用途別売上高分析と予測
15.3. 技術別の売上分析と予測
15.4. 画像投影による売上分析と予測
15.5. レンジタイプ別販売分析と予測
15.6. 車種別販売分析と予測
15.7. 主要3カ国の販売分析と予測
16. 中南米の主要市場セグメント別売上高分析2019～2023年および予測2024～2034年
16.1. 所在地別の売上高分析と予測
16.2. 用途別売上高分析と予測
16.3. 技術別の売上高分析と予測
16.4. 画像投影による売上分析と予測
16.5. レンジタイプ別販売分析と予測
16.6. 車種別販売分析と予測
16.7. 主要3カ国の販売分析と予測
17. 西欧の主要市場セグメント別売上高分析2019～2023年および予測2024～2034年
17.1. 所在地別の売上高分析と予測
17.2. 用途別売上高分析と予測
17.3. 技術別売上高分析と予測
17.4. 画像投影による売上分析と予測
17.5. レンジタイプ別販売分析と予測
17.6. 車種別売上分析と予測
17.7. 主要8カ国の販売分析と予測
18. 東欧主要市場セグメント別販売台数分析2019～2023年および予測2024～2034年
18.1. 所在地別の売上高分析と予測
18.2. 用途別売上高分析と予測
18.3. 技術別の売上高分析と予測
18.4. 画像投影による売上分析と予測
18.5. レンジタイプ別販売分析と予測
18.6. 車種別販売分析と予測
18.7. 主要5カ国の販売分析と予測
19. 東アジア主要市場セグメント別販売台数分析2019～2023年および予測2024～2034年
19.1. 所在地別の売上高分析と予測
19.2. 用途別販売分析と予測
19.3. 技術別の売上分析と予測
19.4. 画像投影による売上分析と予測
19.5. レンジタイプ別販売分析と予測
19.6. 車種別販売分析と予測
19.7. 主要3カ国の販売分析と予測
20. 南アジア・太平洋地域の主要市場セグメント別売上高分析2019～2023年および予測2024～2034年
20.1. 所在地別の売上高分析と予測
20.2. 用途別売上高分析と予測
20.3. 技術別の売上高分析と予測
20.4. 画像投影による売上分析と予測
20.5. レンジタイプ別販売分析と予測
20.6. 車種別売上分析と予測
20.7. 主要4カ国の販売分析と予測
21. 中東・アフリカ主要市場セグメント別販売台数分析2019～2023年および予測2024～2034年
21.1. 地域別の売上高分析と予測
21.2. 用途別売上高分析と予測
21.3. 技術別売上高分析と予測
21.4. 画像投影による売上分析と予測
21.5. レンジタイプ別販売分析と予測
21.6. 車種別売上分析と予測
21.7. 主要6カ国の販売分析と予測
22. 30ヵ国の主要市場セグメント別2024年・2034年売上高分析
22.1. 地域別売上高分析
22.2. 用途別販売分析
22.3. 技術別売上高分析
22.4. 画像投影による売上分析
22.5. レンジタイプ別販売分析
22.6. 車種別売上分析
23. 競争の展望
23.1. 市場構造分析
23.2. 主要プレーヤーによる企業シェア分析
23.3. 競争ダッシュボード
24. 企業プロフィール
24.1. Quanergy Systems Inc.
24.2. Delphi Automotive PLC
24.3. Innoviz Technologies Ltd.
24.4. NXP Semiconductors
24.5. DENSO Corporation
24.6. TetraVue
24.7. Ibeo Automotive Systems GmbH
24.8. XenomatiX N.V.
24.9. First Sensor AG
24.10. Luminar Technologies Inc.
24.11. HELLA GmbH & Co. KGaA
24.12. LeddarTech Inc.
24.13. Valeo SA
24.14. Continental AG
24.15. Velodyne LIDAR Inc.
24.16. Robert Bosch GmbH
25. 使用される仮定と略語
26. 調査方法
| ※参考情報 自動車用LiDAR（Light Detection and Ranging）は、光を用いた測距技術の一種であり、自動運転車両や運転支援システムにおいて重要な役割を果たしています。LiDARは、レーザー光を対象物に照射し、その反射光を受信することで距離を測定します。この技術によって、周囲の物体の正確な位置や形状を把握し、3Dマップを生成することが可能となります。 自動車用LiDARには、いくつかの種類があります。まず、スキャン方式によって分類されるものには、回転式LiDARと固体式LiDARがあります。回転式LiDARは、レーザーを360度スキャンすることで広範囲のデータを収集します。これにより、周囲の物体を高精度で認識することができます。一方で、固体式LiDARは、機械的な部品を使用せずに、電子的な方法でレーザーを発射するため、耐久性が高く、コンパクトな形状が特徴です。 次に、波長によってもLiDARは分類されます。近赤外線を使用するLiDARは、可視光や赤外線では捉えられない物体の情報を取得するのに適しています。また、パルス型LiDARと連続波型LiDARも存在します。パルス型は短いレーザーパルスを発射し、その反響を測定することで距離を測るのに対し、連続波型は一定の波を使用して測定を行います。 自動車用LiDARの用途は多岐にわたります。まず、自動運転技術においては、周囲の環境をリアルタイムで把握し、物体認識や障害物回避を行うために用いられます。また、運転支援システム（ADAS）においても、前方の車両との距離を測定したり、歩行者の認識をサポートしたりするための重要なセンサーとして活躍しています。さらには、交通インフラのモニタリングや、スマートシティにおける交通流の分析にも応用されています。 自動車用LiDARは、関連技術とも密接な関係があります。例えば、カメラやレーダーセンサーとの融合が進められており、これにより自動運転システムの信頼性が向上しています。各センサーが異なる特性を持っているため、情報を組み合わせることで、環境の認識精度や冗長性が高まります。また、機械学習やAI技術の発展により、LiDARデータを解析し、より高度な物体認識や状況判断が可能になっています。 近年、自動車用LiDARのコストが低下し、普及が進むに従って、その市場は拡大しています。各自動車メーカーやテクノロジー企業が独自のLiDARソリューションを開発しており、競争も激化しています。この流れは、将来的な自動運転社会の実現に向けて重要な要素となるでしょう。 しかしながら、自動車用LiDARにはいくつかの課題も存在します。例えば、悪天候や夜間の視認性においては、雨や霧、雪などの影響を受けやすく、これが認識精度に影響を及ぼす可能性があります。また、大量のデータを処理するためには、強力な計算資源が必要であり、省電力かつ効率的なデータ処理技術が求められます。 それでも、多くの研究開発が進められており、これらの課題を克服するための技術革新が期待されています。新たなセンサー技術の登場や、AIによるデータ解析の進化などが、今後の自動車用LiDARの発展に寄与することでしょう。自動車用LiDARは、未来の交通システムにおいて不可欠な存在として、その役割をますます強化していくことが予想されます。 |
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