目次
1 エグゼクティブ・サマリー 18
2 市場紹介 21
2.1 定義 21
2.2 調査範囲 21
2.3 調査目的 21
2.4 市場構造 22
3 調査方法 23
3.1 概要 23
3.2 データの流れ 25
3.2.1 データマイニングプロセス 25
3.3 購入データベース： 26
3.4 二次ソース 27
3.4.1 二次調査のデータフロー： 28
3.5 一次調査： 29
3.5.1 一次調査のデータフロー： 30
3.5.2 一次調査： インタビュー実施数 31
3.6 市場規模推定のためのアプローチ： 32
3.6.1 収益分析アプローチ 32
3.7 データ予測 33
3.7.1 データ予測タイプ 33
3.8 データモデリング 34
3.8.1 ミクロ経済要因分析： 34
3.8.2 データモデリング： 35
4 市場ダイナミクス 38
4.1 導入 38
4.2 推進要因 39
4.2.1 全産業における位置情報サービスに対する需要の増加 39
4.2.2 都市計画における地理空間データの採用拡大 39
4.3 阻害要因 41
4.3.1 データプライバシーへの懸念が情報アクセシビリティを阻害 41
4.3.2 高度な分析ソリューションに必要な高額な初期投資 41
4.4 機会 43
4.4.1 AI と iot の統合が市場拡大を促進 43
4.4.2 5g技術の出現が地理空間分析アプリケーションを促進 44
4.5 課題 45
4.5.1 データの相互運用性と統合の複雑さが分析の妨げに 45
4.6 COVID-19の影響分析 46
5 市場要因分析 47
5.1 バリューチェーン分析 47
5.1.1 データ収集 48
5.1.2 データ処理と分析 48
5.1.3 ソリューション開発と統合 48
5.1.4 エンドユーザー 48
5.2 ポーターの5力モデル 49
5.2.1 新規参入の脅威 49
5.2.2 サプライヤーの交渉力 50
5.2.3 代替品の脅威 51
5.2.4 買い手の交渉力 51
5.2.5 ライバルの激しさ 52
6 世界の地理空間市場、タイプ別 54
6.1 概要
7 世界の地理空間市場：技術別 57
7.1 概要
8 地理空間市場の世界：エンドユーザー別 60
8.1 概要
9 地理空間市場の世界市場：地域別 63
9.1 世界全体 63
9.2 北米 65
9.2.1 米国 69
9.2.2 カナダ 70
9.2.3 メキシコ 71
9.3 ヨーロッパ 72
9.3.1 ドイツ 76
9.3.2 イギリス 77
9.3.3 フランス 78
9.3.4 イタリア 79
9.3.5 スペイン 80
9.3.6 その他のヨーロッパ 81
9.4 アジア太平洋 82
9.4.1 中国 86
9.4.2 インド 87
9.4.3 日本 88
9.4.4 韓国 89
9.4.5 その他のアジア太平洋地域 90
9.5 中東・アフリカ 91
9.5.1 サウジアラビア 95
9.5.2 UAE 96
9.5.3 南アフリカ 97
9.5.4 その他の中東・アフリカ 98
9.6 南米 99
9.6.1 ブラジル 103
9.6.2 アルゼンチン 104
9.6.3 その他の南米地域 105
10 競争環境 106
10.1 競争の概要 106
10.2 世界の地理空間市場における主要プレーヤー 106
10.3 競合のベンチマーク 107
10.4 世界の地理空間市場における開発件数上位企業 108
10.4.1 契約と協定 108
10.4.2 製品発表／製品開発 109
10.4.3 買収／提携 109
11 企業プロファイル 110
Hexagon AB
Trimble Inc.
Maxar Technologies
MDA Corporation
Fugro
Cyient
Esri
Bentley Systems
Incorporated
NV5 Global Inc
General Electric Company
Accenture
RMSI.
| ※参考情報 地理空間とは、地球上の空間に関連する情報やデータを指します。これは、位置情報、地理的特徴、環境データなどを含む広範な概念で、地理情報システム（GIS）やリモートセンシング技術の進展によって発展してきました。地理空間データは、物理的な特徴や人間の活動、社会的な要因など、さまざまな側面を解析するために使用されます。 地理空間データには主に二種類があります。一つは、ベクターデータです。このデータは、ポイント、ライン、ポリゴンなどの形状で表現され、特定の位置や範囲に関する情報を持ちます。たとえば、道路や建物、公園の境界などがベクターデータに含まれます。もう一つはラスターデータで、これはピクセルのグリッドで構成されるデータです。たとえば、衛星画像や空中写真はラスターデータの一例であり、画像全体にわたって連続的な変化を表現します。 地理空間データの用途は多岐にわたります。まず、都市計画や土地利用計画など、公共政策の決定において非常に重要です。地理空間データを用いることで、土地の使用状況を分析し、効率的な資源配分や環境保護のための施策を立案できます。さらに、交通管理やインフラ整備、災害管理においても地理空間データが活用されます。たとえば、交通渋滞のデータを分析することで、通勤時間の短縮や交通安全の向上が期待できます。 また、農業においても地理空間技術の利用が進んでいます。精密農業と呼ばれるアプローチでは、作物の生育状況や土壌の質に関する情報を収集・分析し、効率的な農業運営を実現します。気象情報や環境データを組み合わせて、収穫の予測や病害虫の発生を予測することも可能になります。 観光産業でも地理空間データは重要な役割を果たします。観光地の位置情報を提供し、訪問者が最も効率的に移動できるルートを示すことができます。また、観光地の魅力を引き出すためのマーケティング戦略を展開するためにも、地理空間情報は欠かせません。 関連技術としては、地理情報システム（GIS）が最も代表的です。GISは、様々な地理空間データを管理・分析するためのツールで、情報の可視化や解析が容易になります。GISを通じてデータに基づく意思決定が行われ、さまざまなビジュアライゼーション機能を活用することで、複雑な情報を直感的に理解することが可能です。 リモートセンシング技術も重要な関連技術です。これは、人工衛星やドローンによって地表を撮影したりセンサーでデータを取得したりする手法です。リモートセンシングによって、広範囲な地域を高精度で把握し、環境モニタリングや資源管理に役立てることができます。 さらに、最近ではAI技術が地理空間データの解析に取り入れられています。機械学習や深層学習を用いることで、大量のデータを効率的に処理し、新たな知見を得ることが可能になります。例えば、景観の変化を検出したり、特定の場所での活動パターンを学習したりすることができます。 結論として、地理空間は現代社会において非常に重要な分野です。地理空間データは私たちの生活のさまざまな側面に影響を与え、持続可能な発展や効率的な資源管理を実現するための基盤となります。そのため、今後もさらなる技術革新とデータの利活用が期待されます。この分野の発展が進めば、より良い社会の構築に寄与することでしょう。 |
❖ 免責事項 ❖
http://www.globalresearch.jp/disclaimer
