1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
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 グローバルセンサーフュージョン市場
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 レーダーセンサー
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 イメージセンサー
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 IMU
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 温度センサー
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
6.5 その他
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
7 技術別市場分析
7.1 MEMS
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 非MEMS
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 業界別市場分析
8.1 自動車
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 ヘルスケア
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 民生用電子機器
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 軍事・防衛
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 その他
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 米国
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 アナログ・デバイセズ社
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.1.3 財務状況
14.3.1.4 SWOT分析
14.3.2 BASELABS
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.3 Bosch Sensortec GmbH (Robert Bosch GmbH)
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 SWOT分析
14.3.4 コンチネンタル 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 インフィニオン・テクノロジーズ AG
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
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 インベンセンス社(TDK株式会社)
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.7 Kionix Inc. (ROHM Co. Ltd.)
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 Leddartech Inc.
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 マイクロチップ・テクノロジー社
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 NXPセミコンダクターズN.V.
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 ルネサス エレクトロニクス株式会社
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 財務状況
14.3.11.4 SWOT 分析
14.3.12 STマイクロエレクトロニクス
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.13 TEコネクティビティ社
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.13.3 財務情報
14.3.13.4 SWOT 分析
14.3.14 主要競合企業
表2:グローバル:センサーフュージョン市場予測:タイプ別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:センサーフュージョン市場予測:技術別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:センサーフュージョン市場予測:産業分野別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:センサーフュージョン市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:センサーフュージョン市場:競争構造
表7:グローバル:センサーフュージョン市場: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 Sensor Fusion 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 Radar Sensors
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Image Sensors
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 IMU
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Temperature Sensor
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
6.5 Others
6.5.1 Market Trends
6.5.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Technology
7.1 MEMS
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Non-MEMS
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Industry Vertical
8.1 Automotive
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Healthcare
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Consumer Electronics
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Military and Defense
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Others
8.5.1 Market Trends
8.5.2 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 Analog Devices Inc.
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.1.3 Financials
14.3.1.4 SWOT Analysis
14.3.2 BASELABS
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.3 Bosch Sensortec GmbH (Robert Bosch GmbH)
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.3.3 SWOT Analysis
14.3.4 Continental 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 Infineon Technologies AG
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.5.4 SWOT Analysis
14.3.6 InvenSense Inc. (TDK Corporation)
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.7 Kionix Inc. (ROHM Co. Ltd.)
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 Leddartech Inc.
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Microchip Technology Inc.
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 NXP Semiconductors N.V.
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 Renesas Electronics Corporation
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.11.3 Financials
14.3.11.4 SWOT Analysis
14.3.12 STMicroelectronics
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.13 TE Connectivity Ltd.
14.3.13.1 Company Overview
14.3.13.2 Product Portfolio
14.3.13.3 Financials
14.3.13.4 SWOT Analysis
※参考情報 センサーフュージョンは、複数のセンサーから得られた情報を統合し、より正確で信頼性の高いデータを生成する技術です。このプロセスは、さまざまな種類のセンサーによって異なる視点から得られた情報が、一つの一貫した結果にまとめられることによって成り立っています。センサーフュージョンは、特に自動運転車、ロボティクス、航空宇宙などの分野で重要な役割を果たしています。 センサーは、物理的な環境のさまざまな側面を計測するための装置です。温度、湿度、加速度、地磁気、GPS位置情報など、異なる特性を持つ複数のセンサーが存在します。各センサーには特定の利点と欠点があり、単独で使用した場合、情報にバイアスやノイズが含まれることがあります。センサーフュージョンでは、これらのセンサーの情報を組み合わせることで、個々のセンサーの限界を補完し、全体としての情報の品質を向上させることが可能です。 センサーフュージョンには一般的に3つの主要なアプローチがあります。まず、データフュージョンです。これは、リアルタイムで得られたデータを直接的に統合し、連続した出力を生成する手法です。次に、特徴フュージョンがあります。これは、異なるセンサーからの情報を基に、特定の特徴を抽出し、それらを統合して分析を行う方法です。最後に、決定フュージョンがあります。これは、各センサーから得られた情報を基に、最終的な決定を導き出す方法で、特に監視やバイアスのある環境下で有効です。 自動運転車では、LiDAR、カメラ、レーダーなどの異なるセンサーを組み合わせて、周囲の環境を正確に把握します。例えば、LiDARは高精度な距離情報を提供しますが、雨や霧に弱い特性があります。一方でカメラは視覚的な情報を提供しますが、照明条件に敏感です。これらの特性を組み合わせることで、自動運転システムはより安定した認識能力を持つようになります。 センサーフュージョンのもう一つの利点は、冗長性の確保です。異常が発生したセンサーがあった場合でも、他のセンサーがその情報を補完することができるため、システム全体の堅牢性が向上します。特に安全性が求められるシステムでは、この冗長性は非常に重要な要素となります。 センサーフュージョンにおいては、データの整合性を保つことが鍵となります。センサーごとの測定周期や精度、データフォーマットが異なるため、これらを統一する必要があります。また、統合されたデータの信頼性を評価するために、いくつかのアルゴリズムが利用されます。例えば、カルマンフィルターは、時系列データを基に状態推定を行うための手法として広く使用されています。 近年、人工知能や機械学習の技術が進化する中で、センサーフュージョンもより高度なアプローチを取るようになっています。従来のアルゴリズムに加え、深層学習を用いたモデルが、より複雑なデータ統合を実現する助けとなっています。これにより、センサーからの情報をより効果的に処理し、高度な認識や予測が可能となります。 センサーフュージョンは、さまざまな分野で応用が広がっています。スマートフォンに搭載されているセンサーを用いた位置情報サービス、ドローンによる地形測量、医療分野における生体信号分析など、多岐にわたります。これからの技術的進展により、センサーフュージョンはさらに進化し、私たちの生活において重要な役割を果たし続けることが予想されます。 センサーフュージョンの技術は、今後も多様な産業において革新的なソリューションを提供し、より安全で効率的なシステムの実現に寄与するでしょう。私たちの生活の質を向上させるためには、この技術を理解し、適切に活用することがますます重要になってきます。今後の研究開発が期待される分野であるといえます。 |
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