第1章：序論
1.1. レポートの概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーにとっての主なメリット
1.4. 調査方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資先
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの交渉力（低～高）
3.3.2. 新規参入の脅威（中～高）
3.3.3. 代替品の脅威（中）
3.3.4.競争の激しさ（低～高）
3.3.5. 買い手の交渉力（中～高）
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. スマートコンシューマー向けデバイスの需要増加
3.4.1.2. モノのインターネット（IoT）の需要拡大
3.4.1.3. AI技術の導入拡大
3.4.2. 制約要因
3.4.2.1. 設置・保守コストの高さ
3.4.3. 機会
3.4.3.1. スマートシティおよびインフラ開発の急増
3.4.3.2. AIセンサー搭載ウェアラブル機器への関心の高まり
3.5. COVID-19による市場への影響分析
第4章：タイプ別人工知能センサー市場
4.1. 概要
4.1.1.市場規模と予測
4.2. プレッシャー
4.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.2.2. 地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. 気温
4.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. 光学
4.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
4.5. 動向
4.5.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.5.2. 地域別市場規模と予測
4.5.3. 国別市場シェア分析
第5章：人工知能センサー市場（技術別）
5.1.概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. NLP
5.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.2.2. 地域別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 機械学習
5.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 地域別市場規模と予測
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. コンピュータービジョン
5.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.4.2. 地域別市場規模と予測
5.4.3. 国別市場シェア分析
第6章：人工知能センサー市場（用途別）
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. 自動車
6.2.1.主要市場動向、成長要因、機会
6.2.2. 地域別市場規模と予測
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 民生用電子機器
6.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
6.3.2. 地域別市場規模と予測
6.3.3. 国別市場シェア分析
6.4. 製造業
6.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
6.4.2. 地域別市場規模と予測
6.4.3. 国別市場シェア分析
6.5. 航空宇宙・防衛
6.5.1. 主要市場動向、成長要因、機会
6.5.2. 地域別市場規模と予測
6.5.3. 国別市場シェア分析
6.6. その他
6.6.1. 主要市場動向、成長要因、機会
6.6.2. 地域別市場規模と予測
6.6.3.国別市場シェア分析
第7章：人工知能センサー市場（地域別）
7.1. 概要
7.1.1. 地域別市場規模と予測
7.2. 北米
7.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
7.2.2. タイプ別市場規模と予測
7.2.3. 技術別市場規模と予測
7.2.4. 用途別市場規模と予測
7.2.5. 国別市場規模と予測
7.2.5.1. 米国
7.2.5.1.1. タイプ別市場規模と予測
7.2.5.1.2. 技術別市場規模と予測
7.2.5.1.3. 用途別市場規模と予測
7.2.5.2. カナダ
7.2.5.2.1.市場規模と予測（タイプ別）
7.2.5.2.2. 市場規模と予測（技術別）
7.2.5.2.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.2.5.3. メキシコ
7.2.5.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.2.5.3.2. 市場規模と予測（技術別）
7.2.5.3.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.3. ヨーロッパ
7.3.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
7.3.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.3. 市場規模と予測（技術別）
7.3.4. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.3.5. 市場規模と予測（国別）
7.3.5.1. 英国
7.3.5.1.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.1.2.市場規模と予測（技術別）
7.3.5.1.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.3.5.2. ドイツ
7.3.5.2.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.2.2. 市場規模と予測（技術別）
7.3.5.2.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.3.5.3. フランス
7.3.5.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.3.2. 市場規模と予測（技術別）
7.3.5.3.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.3.5.4. イタリア
7.3.5.4.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.4.2. 市場規模と予測（技術別）
7.3.5.4.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.3.5.5.その他のヨーロッパ
7.3.5.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.3.5.5.2. 市場規模と予測（技術別）
7.3.5.5.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
7.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.3. 市場規模と予測（技術別）
7.4.4. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.4.5. 市場規模と予測（国別）
7.4.5.1. 中国
7.4.5.1.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.1.2. 市場規模と予測（技術別）
7.4.5.1.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.4.5.2. インド
7.4.5.2.1.市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.2.2. 市場規模と予測（技術別）
7.4.5.2.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.4.5.3. 日本
7.4.5.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.3.2. 市場規模と予測（技術別）
7.4.5.3.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.4.5.4. 韓国
7.4.5.4.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.4.2. 市場規模と予測（技術別）
7.4.5.4.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.4.5.5. その他アジア太平洋地域
7.4.5.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.4.5.5.2.市場規模と予測（技術別）
7.4.5.5.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.5. LAMEA
7.5.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
7.5.2. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.3. 市場規模と予測（技術別）
7.5.4. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.5.5. 市場規模と予測（国別）
7.5.5.1. ラテンアメリカ
7.5.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.1. 市場規模と予測（技術別）
7.5.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.1. 市場規模と予測（技術別）
7.5.5.1.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
7.5.5.2. 中東
7.5.5.2.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.2.2. 市場規模と予測（技術別）
7.5.5.2.3.市場規模と予測（アプリケーション別）
7.5.5.3. アフリカ
7.5.5.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）
7.5.5.3.2. 市場規模と予測（テクノロジー別）
7.5.5.3.3. 市場規模と予測（アプリケーション別）
第8章：競合状況
8.1. はじめに
8.2. 成功戦略
8.3. 上位10社の製品マッピング
8.4. 競合ダッシュボード
8.5. 競合ヒートマップ
8.6. 上位プレーヤーのポジショニング（2022年）
第9章：企業プロフィール
9.1. Robert Bosch GmbH
9.1.1. 会社概要
9.1.2. 主要役員
9.1.3. 会社概要
9.1.4. 事業セグメント
9.1.5. 製品ポートフォリオ
9.1.6.業績
9.1.7. 主要な戦略的動きと展開
9.2. Teledyne Technologies Incorporated
9.2.1. 会社概要
9.2.2. 主要役員
9.2.3. 会社概要
9.2.4. 事業セグメント
9.2.5. 製品ポートフォリオ
9.2.6. 業績
9.2.7. 主要な戦略的動きと展開
9.3. Sensirion AG
9.3.1. 会社概要
9.3.2. 主要役員
9.3.3. 会社概要
9.3.4. 事業セグメント
9.3.5. 製品ポートフォリオ
9.3.6. 業績
9.4. Sensata Technologies, Inc.
9.4.1. 会社概要
9.4.2. 主要役員
9.4.3. 会社概要
9.4.4. 事業セグメント
9.4.5.製品ポートフォリオ
9.4.6. 業績
9.5. メムシック・セミコンダクター株式会社
9.5.1. 会社概要
9.5.2. 主要役員
9.5.3. 会社概要
9.5.4. 事業セグメント
9.5.5. 製品ポートフォリオ
9.6. ゴアテック株式会社
9.6.1. 会社概要
9.6.2. 主要役員
9.6.3. 会社概要
9.6.4. 事業セグメント
9.6.5. 製品ポートフォリオ
9.6.6. 業績
9.7. 北陸電気工業株式会社
9.7.1. 会社概要
9.7.2. 主要役員
9.7.3. 会社概要
9.7.4. 事業セグメント
9.7.5. 製品ポートフォリオ
9.7.6. 業績
9.8.ソニー株式会社
9.8.1. 会社概要
9.8.2. 主要役員
9.8.3. 会社概要
9.8.4. 事業セグメント
9.8.5. 製品ポートフォリオ
9.8.6. 業績
9.9. TE Connectivity Ltd.
9.9.1. 会社概要
9.9.2. 主要役員
9.9.3. 会社概要
9.9.4. 事業セグメント
9.9.5. 製品ポートフォリオ
9.9.6. 業績
9.10. STMicroelectronics N.V.
9.10.1. 会社概要
9.10.2. 主要役員
9.10.3. 会社概要
9.10.4. 事業セグメント
9.10.5. 製品ポートフォリオ
9.10.6. 業績
1.1. Report description
1.2. Key market segments
1.3. Key benefits to the stakeholders
1.4. Research Methodology
1.4.1. Primary research
1.4.2. Secondary research
1.4.3. Analyst tools and models
CHAPTER 2: EXECUTIVE SUMMARY
2.1. CXO Perspective
CHAPTER 3: MARKET OVERVIEW
3.1. Market definition and scope
3.2. Key findings
3.2.1. Top impacting factors
3.2.2. Top investment pockets
3.3. Porter’s five forces analysis
3.3.1. Low to high bargaining power of suppliers
3.3.2. Moderate to high threat of new entrants
3.3.3. Moderate threat of substitutes
3.3.4. Low to high intensity of rivalry
3.3.5. Moderate to high bargaining power of buyers
3.4. Market dynamics
3.4.1. Drivers
3.4.1.1. Rise in demand for smart consumer devices
3.4.1.2. Growing demand for internet of things (IoT)
3.4.1.3. Increase in adoption of AI technologies
3.4.2. Restraints
3.4.2.1. High installation and maintenance cost
3.4.3. Opportunities
3.4.3.1. The surge in the development of smart cities and infrastructure
3.4.3.2. Growing preference for AI-sensor-enabled wearables
3.5. COVID-19 Impact Analysis on the market
CHAPTER 4: ARTIFICIAL INTELLIGENCE SENSOR MARKET, BY TYPE
4.1. Overview
4.1.1. Market size and forecast
4.2. Pressure
4.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.2.2. Market size and forecast, by region
4.2.3. Market share analysis by country
4.3. Temperature
4.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.3.2. Market size and forecast, by region
4.3.3. Market share analysis by country
4.4. Optical
4.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.4.2. Market size and forecast, by region
4.4.3. Market share analysis by country
4.5. Motion
4.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.5.2. Market size and forecast, by region
4.5.3. Market share analysis by country
CHAPTER 5: ARTIFICIAL INTELLIGENCE SENSOR MARKET, BY TECHNOLOGY
5.1. Overview
5.1.1. Market size and forecast
5.2. NLP
5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.2.2. Market size and forecast, by region
5.2.3. Market share analysis by country
5.3. Machine Learning
5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.3.2. Market size and forecast, by region
5.3.3. Market share analysis by country
5.4. Computer Vision
5.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.4.2. Market size and forecast, by region
5.4.3. Market share analysis by country
CHAPTER 6: ARTIFICIAL INTELLIGENCE SENSOR MARKET, BY APPLICATION
6.1. Overview
6.1.1. Market size and forecast
6.2. Automotive
6.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.2. Market size and forecast, by region
6.2.3. Market share analysis by country
6.3. Consumer Electronic
6.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.2. Market size and forecast, by region
6.3.3. Market share analysis by country
6.4. Manufacturing
6.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.2. Market size and forecast, by region
6.4.3. Market share analysis by country
6.5. Aerospace and Defense
6.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.2. Market size and forecast, by region
6.5.3. Market share analysis by country
6.6. Others
6.6.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.6.2. Market size and forecast, by region
6.6.3. Market share analysis by country
CHAPTER 7: ARTIFICIAL INTELLIGENCE SENSOR MARKET, BY REGION
7.1. Overview
7.1.1. Market size and forecast By Region
7.2. North America
7.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.2.2. Market size and forecast, by Type
7.2.3. Market size and forecast, by Technology
7.2.4. Market size and forecast, by Application
7.2.5. Market size and forecast, by country
7.2.5.1. U.S.
7.2.5.1.1. Market size and forecast, by Type
7.2.5.1.2. Market size and forecast, by Technology
7.2.5.1.3. Market size and forecast, by Application
7.2.5.2. Canada
7.2.5.2.1. Market size and forecast, by Type
7.2.5.2.2. Market size and forecast, by Technology
7.2.5.2.3. Market size and forecast, by Application
7.2.5.3. Mexico
7.2.5.3.1. Market size and forecast, by Type
7.2.5.3.2. Market size and forecast, by Technology
7.2.5.3.3. Market size and forecast, by Application
7.3. Europe
7.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.3.2. Market size and forecast, by Type
7.3.3. Market size and forecast, by Technology
7.3.4. Market size and forecast, by Application
7.3.5. Market size and forecast, by country
7.3.5.1. UK
7.3.5.1.1. Market size and forecast, by Type
7.3.5.1.2. Market size and forecast, by Technology
7.3.5.1.3. Market size and forecast, by Application
7.3.5.2. Germany
7.3.5.2.1. Market size and forecast, by Type
7.3.5.2.2. Market size and forecast, by Technology
7.3.5.2.3. Market size and forecast, by Application
7.3.5.3. France
7.3.5.3.1. Market size and forecast, by Type
7.3.5.3.2. Market size and forecast, by Technology
7.3.5.3.3. Market size and forecast, by Application
7.3.5.4. Italy
7.3.5.4.1. Market size and forecast, by Type
7.3.5.4.2. Market size and forecast, by Technology
7.3.5.4.3. Market size and forecast, by Application
7.3.5.5. Rest of Europe
7.3.5.5.1. Market size and forecast, by Type
7.3.5.5.2. Market size and forecast, by Technology
7.3.5.5.3. Market size and forecast, by Application
7.4. Asia-Pacific
7.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.4.2. Market size and forecast, by Type
7.4.3. Market size and forecast, by Technology
7.4.4. Market size and forecast, by Application
7.4.5. Market size and forecast, by country
7.4.5.1. China
7.4.5.1.1. Market size and forecast, by Type
7.4.5.1.2. Market size and forecast, by Technology
7.4.5.1.3. Market size and forecast, by Application
7.4.5.2. India
7.4.5.2.1. Market size and forecast, by Type
7.4.5.2.2. Market size and forecast, by Technology
7.4.5.2.3. Market size and forecast, by Application
7.4.5.3. Japan
7.4.5.3.1. Market size and forecast, by Type
7.4.5.3.2. Market size and forecast, by Technology
7.4.5.3.3. Market size and forecast, by Application
7.4.5.4. South Korea
7.4.5.4.1. Market size and forecast, by Type
7.4.5.4.2. Market size and forecast, by Technology
7.4.5.4.3. Market size and forecast, by Application
7.4.5.5. Rest of Asia-Pacific
7.4.5.5.1. Market size and forecast, by Type
7.4.5.5.2. Market size and forecast, by Technology
7.4.5.5.3. Market size and forecast, by Application
7.5. LAMEA
7.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
7.5.2. Market size and forecast, by Type
7.5.3. Market size and forecast, by Technology
7.5.4. Market size and forecast, by Application
7.5.5. Market size and forecast, by country
7.5.5.1. Latin America
7.5.5.1.1. Market size and forecast, by Type
7.5.5.1.2. Market size and forecast, by Technology
7.5.5.1.3. Market size and forecast, by Application
7.5.5.2. Middle East
7.5.5.2.1. Market size and forecast, by Type
7.5.5.2.2. Market size and forecast, by Technology
7.5.5.2.3. Market size and forecast, by Application
7.5.5.3. Africa
7.5.5.3.1. Market size and forecast, by Type
7.5.5.3.2. Market size and forecast, by Technology
7.5.5.3.3. Market size and forecast, by Application
CHAPTER 8: COMPETITIVE LANDSCAPE
8.1. Introduction
8.2. Top winning strategies
8.3. Product Mapping of Top 10 Player
8.4. Competitive Dashboard
8.5. Competitive Heatmap
8.6. Top player positioning, 2022
CHAPTER 9: COMPANY PROFILES
9.1. Robert Bosch GmbH
9.1.1. Company overview
9.1.2. Key Executives
9.1.3. Company snapshot
9.1.4. Operating business segments
9.1.5. Product portfolio
9.1.6. Business performance
9.1.7. Key strategic moves and developments
9.2. Teledyne Technologies Incorporated
9.2.1. Company overview
9.2.2. Key Executives
9.2.3. Company snapshot
9.2.4. Operating business segments
9.2.5. Product portfolio
9.2.6. Business performance
9.2.7. Key strategic moves and developments
9.3. Sensirion AG
9.3.1. Company overview
9.3.2. Key Executives
9.3.3. Company snapshot
9.3.4. Operating business segments
9.3.5. Product portfolio
9.3.6. Business performance
9.4. Sensata Technologies, Inc.
9.4.1. Company overview
9.4.2. Key Executives
9.4.3. Company snapshot
9.4.4. Operating business segments
9.4.5. Product portfolio
9.4.6. Business performance
9.5. MEMSIC Semiconductor Co., Ltd.
9.5.1. Company overview
9.5.2. Key Executives
9.5.3. Company snapshot
9.5.4. Operating business segments
9.5.5. Product portfolio
9.6. Goertek Inc.
9.6.1. Company overview
9.6.2. Key Executives
9.6.3. Company snapshot
9.6.4. Operating business segments
9.6.5. Product portfolio
9.6.6. Business performance
9.7. HOKURIKU ELECTRIC INDUSTRY CO., LTD.
9.7.1. Company overview
9.7.2. Key Executives
9.7.3. Company snapshot
9.7.4. Operating business segments
9.7.5. Product portfolio
9.7.6. Business performance
9.8. Sony Corporation
9.8.1. Company overview
9.8.2. Key Executives
9.8.3. Company snapshot
9.8.4. Operating business segments
9.8.5. Product portfolio
9.8.6. Business performance
9.9. TE Connectivity Ltd.
9.9.1. Company overview
9.9.2. Key Executives
9.9.3. Company snapshot
9.9.4. Operating business segments
9.9.5. Product portfolio
9.9.6. Business performance
9.10. STMicroelectronics N.V.
9.10.1. Company overview
9.10.2. Key Executives
9.10.3. Company snapshot
9.10.4. Operating business segments
9.10.5. Product portfolio
9.10.6. Business performance
| ※参考情報 人工知能センサー（Artificial Intelligence Sensor）は、物理的なデータを収集し、それを解析して有用な情報を提供するために人工知能（AI）技術を活用したデバイスやシステムです。これらのセンサーは、通常のセンサーが持つデータ収集機能に加え、AIによるデータ解析能力を備えています。このため、従来のセンサーよりも高い精度、柔軟性、適応性を持ち、多様な用途で利用されています。 データ収集の段階では、温度、湿度、照度、圧力、音、画像など、さまざまな物理的特性を測定するセンサーが使われます。これらは各種のトランスデューサー技術によって実現され、その情報はデジタルデータとして送信されます。AIはこのデータを受け取り、パターン認識や異常検知、予測分析などのプロセスを通じて、意味のある情報に変換します。 人工知能センサーにはいくつかの種類があります。まず、画像認識を行うセンサー、すなわちカメラやLiDAR（光検出と距離測定）などがあります。これらのセンサーは、対象物の認識や追跡、環境マッピングなどに利用されます。次に、音声や振動を検出する音響センサーや振動センサーがあります。これらは、機械の故障予測や音声アシスタントなどのアプリケーションで利用されています。また、温度・湿度・圧力などの環境データを解析するセンサーもあり、スマート農業や環境モニタリングにおいて重要な役割を果たしています。 人工知能センサーの用途は非常に幅広く、多くの産業で活用されています。製造業では、機械の故障を未然に防ぐための予知保全や、品質管理に利用されています。例えば、温度や振動データをリアルタイムで収集・解析することで、製造過程の最適化が可能になります。交通管理においては、交通量や速度をリアルタイムで監視し、渋滞を緩和するための情報提供が行われています。また、ヘルスケア分野では、患者の生体情報をモニタリングして異常を検出するAIセンサーが開発されています。 人工知能センサーは、関連技術の進歩とも密接に関係しています。特に、IoT（Internet of Things）技術の発展が重要です。IoTは、センサーが収集した情報をインターネットを介して送信し、クラウド上でデータを蓄積・分析する仕組みを提供します。このようなネットワーク環境により、AIは膨大なデータセットを学習し、より高精度の判断を下すことが可能となります。また、機械学習や深層学習のアルゴリズムが進化することで、センサーが得たデータをより効果的に解析できるようになりました。 さらに、ビッグデータ技術とも関連しています。センサーから得られるデータは膨大で、多様なものであるため、それを効果的に管理・分析するためのビッグデータ技術が不可欠です。この技術により、データの収集、保存、処理を効率的に行い、リアルタイムでのデータ分析が可能になります。これにより、意思決定の迅速化やシステムの最適化が促進されます。 今後、人工知能センサーはさらなる進化を遂げると期待されています。自律型のセンサーが進化することで、より高度な判断や処理を行えるようになり、さまざまな産業や生活の中で新たな価値を提供するでしょう。また、環境への配慮や持続可能性を考慮した技術開発が進む中で、エネルギー効率の高いセンサーが求められるようになります。これにより、社会全体のデジタルトランスフォーメーションがさらに加速することが期待されています。人工知能センサーは、未来の技術革新において中心的な役割を果たすことでしょう。 |
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