1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
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 導入
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の自律走行列車市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 構成部品別市場分析
6.1 カメラ
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 加速度計
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 走行距離計
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 タコメーター
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
6.5 ラジオ装置
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
6.6 その他
6.6.1 市場動向
6.6.2 市場予測
7 列車タイプ別市場分析
7.1 地下鉄/モノレール
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ライトレール
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 高速鉄道/新幹線
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 自動化レベル別市場分析
8.1 GoA 1
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 GoA 2
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 GoA 3
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 GoA 4
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
9 技術別市場区分
9.1 CBTC
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 ERTMS
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 ATC
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 PTC
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
10 用途別市場分析
10.1 旅客列車
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 貨物列車
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
11 地域別市場分析
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋地域
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 欧州
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場分析
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターの5つの力分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の激しさ
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレイヤー
16.3 主要プレイヤーのプロファイル
16.3.1 ABB Ltd.
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務状況
16.3.1.4 SWOT分析
16.3.2 アルストムSA
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務状況
16.3.2.4 SWOT分析
16.3.3 ベルデン社
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.3.3 財務状況
16.3.3.4 SWOT分析
16.3.4 ボンバルディア社
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.4.3 財務状況
16.3.4.4 SWOT分析
16.3.5 CAF Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles S.A.
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務状況
16.3.6 中国中車股份有限公司
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.6.3 財務状況
16.3.7 ゼネラル・エレクトリック社
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務状況
16.3.7.4 SWOT分析
16.3.8 株式会社日立製作所
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.8.3 財務状況
16.3.8.4 SWOT分析
16.3.9 川崎重工業株式会社
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.9.3 財務状況
16.3.9.4 SWOT分析
16.3.10 三菱重工業株式会社
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務状況
16.3.10.4 SWOT分析
16.3.11 シーメンスAG
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.11.3 財務状況
16.3.11.4 SWOT分析
16.3.12 タレス・グループ
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
16.3.12.3 財務状況
16.3.12.4 SWOT分析

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 Autonomous Train Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 Camera
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Accelerometer
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Odometer
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Tachometer
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
6.5 Radio set
6.5.1 Market Trends
6.5.2 Market Forecast
6.6 Others
6.6.1 Market Trends
6.6.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Train Type
7.1 Metro/Monorail
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Light Rail
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 High-Speed Rail/Bullet Train
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Automation Grade
8.1 GoA 1
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 GoA 2
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 GoA 3
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 GoA 4
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Technology
9.1 CBTC
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 ERTMS
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 ATC
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 PTC
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Application
10.1 Passenger Train
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Freight Train
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Region
11.1 North America
11.1.1 United States
11.1.1.1 Market Trends
11.1.1.2 Market Forecast
11.1.2 Canada
11.1.2.1 Market Trends
11.1.2.2 Market Forecast
11.2 Asia-Pacific
11.2.1 China
11.2.1.1 Market Trends
11.2.1.2 Market Forecast
11.2.2 Japan
11.2.2.1 Market Trends
11.2.2.2 Market Forecast
11.2.3 India
11.2.3.1 Market Trends
11.2.3.2 Market Forecast
11.2.4 South Korea
11.2.4.1 Market Trends
11.2.4.2 Market Forecast
11.2.5 Australia
11.2.5.1 Market Trends
11.2.5.2 Market Forecast
11.2.6 Indonesia
11.2.6.1 Market Trends
11.2.6.2 Market Forecast
11.2.7 Others
11.2.7.1 Market Trends
11.2.7.2 Market Forecast
11.3 Europe
11.3.1 Germany
11.3.1.1 Market Trends
11.3.1.2 Market Forecast
11.3.2 France
11.3.2.1 Market Trends
11.3.2.2 Market Forecast
11.3.3 United Kingdom
11.3.3.1 Market Trends
11.3.3.2 Market Forecast
11.3.4 Italy
11.3.4.1 Market Trends
11.3.4.2 Market Forecast
11.3.5 Spain
11.3.5.1 Market Trends
11.3.5.2 Market Forecast
11.3.6 Russia
11.3.6.1 Market Trends
11.3.6.2 Market Forecast
11.3.7 Others
11.3.7.1 Market Trends
11.3.7.2 Market Forecast
11.4 Latin America
11.4.1 Brazil
11.4.1.1 Market Trends
11.4.1.2 Market Forecast
11.4.2 Mexico
11.4.2.1 Market Trends
11.4.2.2 Market Forecast
11.4.3 Others
11.4.3.1 Market Trends
11.4.3.2 Market Forecast
11.5 Middle East and Africa
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Breakup by Country
11.5.3 Market Forecast
12 SWOT Analysis
12.1 Overview
12.2 Strengths
12.3 Weaknesses
12.4 Opportunities
12.5 Threats
13 Value Chain Analysis
14 Porters Five Forces Analysis
14.1 Overview
14.2 Bargaining Power of Buyers
14.3 Bargaining Power of Suppliers
14.4 Degree of Competition
14.5 Threat of New Entrants
14.6 Threat of Substitutes
15 Price Analysis
16 Competitive Landscape
16.1 Market Structure
16.2 Key Players
16.3 Profiles of Key Players
16.3.1 ABB Ltd.
16.3.1.1 Company Overview
16.3.1.2 Product Portfolio
16.3.1.3 Financials
16.3.1.4 SWOT Analysis
16.3.2 Alstom SA
16.3.2.1 Company Overview
16.3.2.2 Product Portfolio
16.3.2.3 Financials
16.3.2.4 SWOT Analysis
16.3.3 Belden Inc.
16.3.3.1 Company Overview
16.3.3.2 Product Portfolio
16.3.3.3 Financials
16.3.3.4 SWOT Analysis
16.3.4 Bombardier Inc.
16.3.4.1 Company Overview
16.3.4.2 Product Portfolio
16.3.4.3 Financials
16.3.4.4 SWOT Analysis
16.3.5 CAF Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles S.A.
16.3.5.1 Company Overview
16.3.5.2 Product Portfolio
16.3.5.3 Financials
16.3.6 CRRC Corporation Limited
16.3.6.1 Company Overview
16.3.6.2 Product Portfolio
16.3.6.3 Financials
16.3.7 General Electric Company
16.3.7.1 Company Overview
16.3.7.2 Product Portfolio
16.3.7.3 Financials
16.3.7.4 SWOT Analysis
16.3.8 Hitachi Ltd.
16.3.8.1 Company Overview
16.3.8.2 Product Portfolio
16.3.8.3 Financials
16.3.8.4 SWOT Analysis
16.3.9 Kawasaki Heavy Industries Ltd.
16.3.9.1 Company Overview
16.3.9.2 Product Portfolio
16.3.9.3 Financials
16.3.9.4 SWOT Analysis
16.3.10 Mitsubishi Heavy Industries Ltd.
16.3.10.1 Company Overview
16.3.10.2 Product Portfolio
16.3.10.3 Financials
16.3.10.4 SWOT Analysis
16.3.11 Siemens AG
16.3.11.1 Company Overview
16.3.11.2 Product Portfolio
16.3.11.3 Financials
16.3.11.4 SWOT Analysis
16.3.12 Thales Group
16.3.12.1 Company Overview
16.3.12.2 Product Portfolio
16.3.12.3 Financials
16.3.12.4 SWOT Analysis

※参考情報 自動運転列車とは、運転士なしで自動的に運行する鉄道車両のことを指します。この技術は鉄道業界において急速に発展しており、運行の効率性や安全性を向上させるための重要な手段とされています。自動運転列車は、鉄道インフラの高度なデジタル化とセンサー技術の進化に支えられており、さまざまなシステムや機器を用いて安全に運行します。 自動運転列車の基本的な概念には、運転の自動化、サポートシステム、データ通信の三つが含まれます。運転の自動化は、列車の発車や停止、加速や減速などの操作をコンピュータが行うことを意味します。サポートシステムは、障害物の検知や信号の認識、他の列車との間隔の管理など、安全運行を確保するための技術を指します。また、データ通信は、リアルタイムでの情報交換を可能にするもので、運行状況やトラブルの発生に瞬時に対応するために重要です。 自動運転列車には大きく分けて二つの種類があります。ひとつは、完全自動運転列車（GoA4）で、運転士が一切関与せず、すべての運行作業を自動で行います。主要な都市のメトロや新交通システムで導入されているケースが多いです。もうひとつは、運転補助システムを持つ運転士付き自動運転列車（GoA2）です。このタイプの列車では、運転士が一部の操作を担当しつつ、自動運転システムがサポートします。 自動運転列車の用途は多岐にわたります。都市間輸送や通勤列車、都市の路面電車、観光地へのアクセス手段として活用されることが一般的です。また、自動運転技術は、貨物列車にも応用可能で、物流の効率化に寄与する可能性があります。これにより、鉄道輸送の時間短縮やコスト削減が実現することが期待されています。 自動運転列車を支える関連技術としては、いくつかの要素があります。まず、センサー技術が重要です。LiDARやカメラ、レーダーなどのセンサーを使用して、列車周辺の状況を把握し、他の列車や障害物との衝突を回避します。次に、通信技術も欠かせません。列車間や列車とインフラ間でリアルタイムなデータ通信が行われることによって、運行の安全性と効率が高まります。さらに、ビッグデータやAI（人工知能）を活用した予測分析技術も、自動運転列車の運行計画やメンテナンスにおいて重要な役割を果たしています。 自動運転列車の導入には、数多くの利点があります。まず、安全性の向上です。自動運転システムは、人間のミスを排除できるため、事故のリスクが減少します。また、運行の効率性も高まります。列車の運行間隔を短くし、乗客の利便性を向上させることが可能です。さらに、運営コストの削減が見込まれ、長期的には鉄道事業者にとって経済的なメリットをもたらします。 とはいえ、自動運転列車の導入には課題も存在します。技術の信頼性を確保し、サイバーセキュリティの対策を講じることが求められます。また、既存の鉄道インフラとの統合や、運行ダイヤの整備など、運用面での調整も必要です。さらに、社会的受容や法規制の整備も重要な課題です。 今後、自動運転列車はさらなる進化を遂げ、世界各国で広がることが予想されます。持続可能な交通手段としての役割が期待される中、環境への負荷を軽減するための取り組みとも深く結びついています。これからの鉄道産業において、自動運転技術は重要な位置を占めることになるでしょう。

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