目次
第1章. 世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)市場レポートの範囲と調査方法
1.1. 調査目的
1.2. 調査方法
1.2.1. 予測モデル
1.2.2. デスクリサーチ
1.2.3. トップダウンおよびボトムアップアプローチ
1.3. 調査の属性
1.4. 調査範囲
1.4.1. 市場の定義
1.4.2. 市場セグメンテーション
1.5. 調査の前提
1.5.1. 対象範囲と除外項目
1.5.2. 制限事項
1.5.3. 調査対象期間
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. CEO/CXOの視点
2.2. 戦略的インサイト
2.3. ESG分析
2.4. 主な調査結果
第3章. 世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)市場における市場要因分析
3.1. 世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)市場を形成する市場要因(2025-2035年)
3.2. 推進要因
3.2.1. ロボット工学、人工知能、センサーフュージョン、エッジコンピューティングの急速な進歩
3.2.2. 自律型および半自律型システムの導入加速
3.3. 制約要因
3.3.1. 高い計算コストと統合の課題
3.4. 機会
3.4.1. ソフトウェア中心のSLAMアルゴリズムとハードウェアアクセラレーションソリューションへの投資拡大
第4章 世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)業界分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 買い手の交渉力
4.1.2. 供給者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社間の競争
4.2. ポーターの5つの力による予測モデル(2025-2035年)
4.3. PESTEL分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会的
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境的
4.3.6. 法的
4.4. 主要な投資機会
4.5. 主要な成功戦略(2025年)
4.6. 市場シェア分析(2025-2025年)
4.7. 2025年の世界的な価格分析と動向
4.8. アナリストの推奨事項および結論
第5章. タイプ別 世界の同時位置特定・マッピング(SLAM)市場規模および予測 2025-2035年
5.1. 市場の概要
5.2. 世界の同時位置特定・マッピング(SLAM)市場のパフォーマンス – 潜在力分析 (2025年)
5.3. EKF SLAM
5.3.1. 主要国別内訳:推定値および予測(2025-2035年)
5.3.2. 地域別市場規模分析(2025-2035年)
5.4. Fast SLAM
5.4.1. 主要国別内訳:推定値および予測(2025-2035年)
5.4.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
5.5. グラフベースのSLAM
5.5.1. 主要国別内訳の推定および予測、2025-2035年
5.5.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
5.6.
その他
5.6.1. 主要国別内訳:推定値および予測(2025-2035年)
5.6.2. 地域別市場規模分析(2025-2035年)
第6章. 提供形態別:世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)市場規模および予測(2025–2035年)
6.1. 市場の概要
6.2. 世界の同時位置推定・マッピング市場のパフォーマンス – 潜在力分析 (2025年)
6.3. 2D SLAM
6.3.1. 主要国別内訳の推定値および予測、2025年~2035年
6.3.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
6.4. 3D SLAM
6.4.1. 主要国別内訳:推定値および予測、2025-2035年
6.4.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
第7章. 用途別 世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)市場規模および予測 2025-2035
7.1. 市場概要
7.2. 世界の同時位置推定・マッピング(SLAM)市場のパフォーマンス – 潜在力分析(2025年)
7.3. ロボティクス
7.3.1. 主要国別内訳:推計および予測、2025-2035
7.3.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
7.4. UAV
7.4.1. 主要国別内訳の推定値および予測、2025-2035年
7.4.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
7.5. AR/VR
7.5.1. 主要国別内訳:推計および予測(2025-2035年)
7.5.2. 地域別市場規模分析(2025-2035年)
7.6. 自動車
7.6.1. 主要国別内訳:推計および予測(2025-2035年)
7.6.2. 地域別市場規模分析、2025-2035年
第8章. 地域別グローバルSLAM市場規模および予測、2025–2035年
8.1. 成長するSLAM市場、地域市場の概要
8.2. 主要国および新興国
8.3. 北米SLAM市場
8.3.1. 米国SLAM市場
8.3.1.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.3.1.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.3.1.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.3.2. カナダのSLAM市場
8.3.2.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.3.2.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.3.2.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4. 欧州のSLAM市場
8.4.1. 英国のSLAM市場
8.4.1.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.1.2. 提供内容別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.1.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.2. ドイツのSLAM市場
8.4.2.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.2.2. 製品別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.2.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.3. フランスのSLAM市場
8.4.3.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.3.2. 製品別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.3.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.4. スペインのSLAM市場
8.4.4.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.4.2. 提供別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.4.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.5. イタリアのSLAM市場
8.4.5.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.5.2. 提供内容別規模および予測、2025年~2035年
8.4.5.3. 用途別規模および予測、2025年~2035年
8.4.6. その他のヨーロッパにおける同時位置特定・マッピング(SLAM)市場
8.4.6.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.6.2. 提供内容別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.4.6.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5. アジア太平洋地域のSLAM市場
8.5.1. 中国の同時測位・マッピング市場
8.5.1.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.1.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.1.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.2. インドのSLAM市場
8.5.2.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.2.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.2.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.3. 日本のSLAM市場
8.5.3.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.3.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.3.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.4. オーストラリアのSLAM市場
8.5.4.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.4.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.4.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.5. 韓国のSLAM市場
8.5.5.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.5.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.5.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.6. アジア太平洋地域(APAC)その他地域のSLAM市場
8.5.6.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.6.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.5.6.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.6. ラテンアメリカにおけるSLAM市場
8.6.1. ブラジルにおけるSLAM市場
8.6.1.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.6.1.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.6.1.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.6.2. メキシコのSLAM市場
8.6.2.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.6.2.2. 提供別規模および予測、2025-2035年
8.6.2.3. 用途別規模および予測、2025-2035年
8.7. 中東およびアフリカの同時位置特定・マッピング市場
8.7.1. UAEの同時位置特定・マッピング市場
8.7.1.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.7.1.2. 提供サービス別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.7.1.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.7.2. サウジアラビア(KSA)のSLAM市場
8.7.2.1. タイプ別市場規模および予測、2025-2035年
8.7.2.2. 提供別市場規模および予測、2025-2035年
8.7.2.3. 用途別市場規模および予測、2025-2035年
8.7.3. 南アフリカの同時位置特定・マッピング市場
8.7.3.1. タイプ別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.7.3.2. 提供形態別市場規模および予測(2025年~2035年)
8.7.3.3. 用途別市場規模および予測(2025年~2035年)
第9章 競合情報
9.1. 主要な市場戦略
9.2. Google LLC
9.2.1. 会社概要
9.2.2. 主要幹部
9.2.3. 会社概要
9.2.4. 財務実績(データの入手状況による)
9.2.5. 製品・サービスポートフォリオ
9.2.6. 最近の動向
9.2.7. 市場戦略
9.2.8. SWOT分析
9.3. Apple Inc.
9.4. Microsoft Corporation
9.5. Intel Corporation
9.6. NVIDIA Corporation
9.7. Bosch Group
9.8. Qualcomm Technologies, Inc.
9.9. Amazon Web Services, Inc.
9.10. Facebook Technologies (Meta Platforms, Inc.)
9.11. ソニー株式会社
9.12. ABB Ltd.
9.13. Trimble Inc.
9.14. Velodyne Lidar, Inc.
9.15. DJI Technology Co., Ltd.
9.16. Intel RealSense
図1. 世界のSLAM市場:調査方法
図2. 世界のSLAM市場:市場推計手法
図3. 世界の市場規模推計および予測手法
図4. 世界のSLAM市場、2025年の主要トレンド
図5. 世界のSLAM市場、2025年~2035年の成長見通し
図6. 世界のSLAM市場、ポーターの5つの力モデル
図7. 世界のSLAM市場、PESTEL分析
図8. 世界のSLAM市場、バリューチェーン分析
図9. 用途別SLAM市場、2025年および2035年
図10. セグメント別SLAM市場、2025年および2035年
図11. セグメント別SLAM市場(2025年および2035年)
図12. セグメント別SLAM市場(2025年および2035年)
図13. セグメント別SLAM市場(2025年および2035年)
図14. 北米SLAM市場(2025年および2035年)
図15. 欧州SLAM市場(2025年および2035年)
図16. アジア太平洋SLAM市場(2025年および2035年)
図17. ラテンアメリカにおけるSLAM市場(2025年および2035年)
図18. 中東・アフリカにおけるSLAM市場(2025年および2035年)
図19. 世界のSLAM市場における企業別市場シェア分析(2025年)
………….
| ※参考情報 同時位置推定・マッピング(SLAM)は、ロボットや自動運転車などが未知の環境内で同時に自己の位置を推定し、その環境の地図を作成する技術です。SLAMは、特にGPS信号が利用できない屋内や複雑な環境において非常に重要な技術として位置づけられています。 SLAMの主な構成要素は、センサー情報の取得、データ処理、位置推定、地図生成の4つです。一般的に、SLAMはカメラやLiDAR(レーザー距離計)、IMU(慣性計測ユニット)などのセンサーを用いて周囲の環境情報を収集し、そのデータをもとに自己位置を推定しながら地図を作成します。自己位置推定には、フィルタリング手法や最適化手法が用いられます。 SLAMにはいくつかの種類が存在し、主に「特徴ベースSLAM」と「デンシティSLAM」に分けることができます。特徴ベースSLAMは、環境に存在する特徴的な点(例えば、人の顔や物体のエッジ)を検出し、それらを用いて位置推定を行います。一方、デンシティSLAMは、環境の全体を密度の高い情報として扱い、点群を生成することで地図を構築します。この方法では、特にLiDARが用いられることが多く、高精度な地図を作成できる利点があります。 SLAMの用途は多岐にわたります。自律移動ロボットにおいては、施設内の掃除や搬送などを行うためにSLAMが活用されます。また、ドローンの飛行においても、環境をマッピングしながら安定した飛行を維持するためにSLAMが適用されています。さらに、拡張現実(AR)や仮想現実(VR)技術においても、ユーザーの位置をリアルタイムで把握し、仮想オブジェクトを現実環境に正確に配置するためにSLAMが必要不可欠です。 SLAMと関連する技術としては、コンピュータビジョン、ロボティクス、機械学習などがあります。コンピュータビジョンは、カメラから取得した画像を解析する技術であり、SLAMにおいては画像中の特徴点を検出するために利用されます。ロボティクスは、動く物体を操作する技術全般を指し、SLAMはロボットの自律的な動作における基盤となります。また、機械学習は、環境やセンサー情報から得られるデータをもとに、より精度の高い位置推定や地図作成を実現するためのアルゴリズムを学習することに寄与します。 従来のSLAMモデルは主に確率的手法に基づいていますが、最近ではディープラーニングを取り入れたアプローチが注目を集めており、効率的な地図作成や位置推定が可能になっています。これにより、SLAMはさまざまな環境において高い精度を保つことが期待されています。 最後に、SLAMに関する研究は進行中であり、計算資源の制約がある低コストデバイスやリアルタイム処理にも対応できる技術開発が求められています。そのため、今後も多くの新しいアプローチや手法が提案され、さまざまな分野での応用が進んでいくことでしょう。SLAMは、ロボティクスや自律システムの進化を支える重要な技術として、今後の発展を楽しみにする分野でもあります。 |
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