1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル飛行時間(TOF)センサー市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 タイプ別市場分析
6.1 位相検出器付きRF変調光源
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 レンジゲートイメージャ
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 ダイレクト飛行時間イメージャ
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 用途別市場分析
7.1 拡張現実(AR)および仮想現実(VR)
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 LiDAR
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 マシンビジョン
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 3Dイメージングおよびスキャニング
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 ロボティクスとドローン
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 エンドユーザー別市場分析
8.1 民生用電子機器
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 自動車
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 エンターテインメントおよびゲーム
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 産業
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 医療
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 その他
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 購買者の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要プレイヤーのプロファイル
14.3.1 Adafruit Industries
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 ams AG
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務情報
14.3.3 Broadcom Inc.
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.3.3 財務
14.3.3.4 SWOT 分析
14.3.4 インフィニオン・テクノロジーズ AG
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 財務
14.3.4.4 SWOT分析
14.3.5 キーエンス株式会社
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務
14.3.6 Melexis (Xtrion N.V.)
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 オムロン株式会社
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.7.3 財務
14.3.7.4 SWOT 分析
14.3.8 pmdtechnologies ag
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 ルネサス エレクトロニクス株式会社
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.9.3 財務
14.3.9.4 SWOT 分析
14.3.10 シャープ株式会社
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.10.3 財務
14.3.10.4 SWOT分析
14.3.11 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社(ソニーグループ株式会社)
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.12 STマイクロエレクトロニクス N.V.
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.13 Teledyne e2v (Teledyne Technologies Incorporated)
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.14 テキサス・インスツルメンツ社
14.3.14.1 会社概要
14.3.14.2 製品ポートフォリオ
14.3.14.3 財務
14.3.14.4 SWOT 分析
表2:グローバル:飛行時間センサー市場予測:タイプ別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:飛行時間センサー市場予測:用途別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:飛行時間センサー市場予測:エンドユーザー別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:飛行時間センサー市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:飛行時間センサー市場:競争構造
表7:グローバル:飛行時間センサー市場:主要プレイヤー
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Time-of-Flight (TOF) Sensor Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Type
6.1 RF-Modulated Light Sources with Phase Detectors
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Range-Gated Imagers
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Direct Time-of-Flight Imagers
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Application
7.1 Augmented Reality and Virtual Reality
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 LiDAR
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Machine Vision
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 3D Imaging and Scanning
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Robotics and Drone
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End User
8.1 Consumer Electronics
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Automotive
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Entertainment and Gaming
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Industrial
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Healthcare
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Others
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 Adafruit Industries
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 ams AG
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 Financials
14.3.3 Broadcom Inc.
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.3.3 Financials
14.3.3.4 SWOT Analysis
14.3.4 Infineon Technologies AG
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 Financials
14.3.4.4 SWOT Analysis
14.3.5 Keyence Corporation
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.6 Melexis (Xtrion N.V.)
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.6.3 Financials
14.3.6.4 SWOT Analysis
14.3.7 Omron Corporation
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.7.3 Financials
14.3.7.4 SWOT Analysis
14.3.8 pmdtechnologies ag
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Renesas Electronics Corporation
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.9.3 Financials
14.3.9.4 SWOT Analysis
14.3.10 Sharp Corporation
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.10.3 Financials
14.3.10.4 SWOT Analysis
14.3.11 Sony Semiconductor Solutions Corporation (Sony Group Corporation)
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.12 STMicroelectronics N.V.
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.13 Teledyne e2v (Teledyne Technologies Incorporated)
14.3.13.1 Company Overview
14.3.13.2 Product Portfolio
14.3.14 Texas Instruments Incorporated
14.3.14.1 Company Overview
14.3.14.2 Product Portfolio
14.3.14.3 Financials
14.3.14.4 SWOT Analysis
※参考情報 飛行時間(TOF)センサーは、物体との距離を測定するために使用されるセンサーの一種です。TOFセンサーは、光や音波のような信号を放射し、それが対象物に当たって反射して戻ってくるまでの時間を測定することで距離を算出します。この技術は、近年においてさまざまな分野で広く応用されており、特に自動車、ロボティクス、モバイルデバイス、医療機器、さらにはセキュリティシステムなど、多岐にわたる用途があります。 TOFセンサーは、一般に発光部と受光部から構成されています。発光部では、レーザー光やLED光が発射され、対象物に向かって移動します。対象物に当たると、光は反射され、元の発光部に戻ってきます。この時、発光から受光までの時間を計測することで、反射した対象物までの距離を計算することができます。距離の計算は、『距離 = 光速 × 時間 / 2』というシンプルな公式を用いて行われます。ここで、時間は信号の往復時間であり、光速は常に一定であるため、正確な距離の測定が可能になります。 TOFセンサーは、他の距離測定技術と比較して優れた特性を持っています。一つには、高速での距離測定が可能である点です。特に、TOFセンサーは、リアルタイムに距離を計測できるため、高速な動体を追跡する用途に適しています。また、センサーが周囲の状況に応じて自動的に調整できるため、環境に左右されにくいという利点もあります。さらに、アクティブな光源を使用することで、明るい環境でも高精度な測定が可能です。 TOFセンサーの主な応用例としては、ロボティクスや自動運転技術があります。例えば、自動運転車では、周囲の障害物を正確に認識するためにTOFセンサーが利用されています。これにより、車両は安全に走行し、急な障害物にも対応できるようになります。また、ロボティクス分野でも、ロボットが自律的に移動するためのナビゲーションや障害物回避にTOFセンサーが使われています。特に、ロボットの位置情報を把握するための3Dマッピングや、近接センサーとしての機能が注目されています。 さらに、TOFセンサーは、人の動きやジェスチャーの認識にも利用されています。特に、最近のスマートフォンやタブレットには、顔認識やジェスチャーコントロール機能が搭載されていますが、その背後にはTOFセンサーが動作しています。このセンサーは、人間の顔の形状を高精度で捉えることができ、顔認識や体動のトラッキングに活用されます。これにより、さまざまなインタラクティブな体験を提供することが可能になります。 医療分野においても、TOFセンサーの利用が拡大しています。例えば、手術中のナビゲーションシステムや、患者の状態をモニタリングするための非接触型の測定技術としての利用が進められています。これにより、感染リスクを低減しながら正確なデータを取得することができます。 一方で、TOFセンサーにもいくつかの課題があります。その一つは、距離の精度や範囲に関する制約です。特定の条件下では、センサーの性能が低下する場合があります。また、強い光が反射する環境や多重反射の影響を受けると、正確な距離測定が困難になることもあります。しかし、技術の進歩により、これらの問題も徐々に克服されています。 総じて、TOFセンサーは非常に多用途で、高精度な距離測定が可能なデバイスです。産業界や消費者向けの製品において、その利用価値はますます高まっており、今後の技術革新が期待されています。TOFセンサーは、私たちの生活をより便利に、かつ安全にするための重要な技術として、今後もさまざまな場面で活用されることが予測されます。 |
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