コネクテッド・ビークル・クラウド市場の展望（2023年～2033年）

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Persistence Market Research（PMR）が新たに発表したコネクテッドビークルクラウド業界に関するレポートによると、2022年の世界売上高は427億米ドルであった。2023年から2033年までの予測年平均成長率（CAGR）は 13.3％で、2033年には1708億米ドルの評価額（ ）に達すると予測されている。

組み込み接続に使用されるコネクテッド・ビークル・クラウド は、重要な収益を生み出す製品として期待されており、予測期間2023年から2033年にかけてCAGR 12.7%で急増すると予測されている。

自律走行車とコネクテッド・カーは急速に消費者の関心を集めており、予測期間中に広く受け入れられるようになると予想される。新たに登場する先進運転支援システム（ADAS）は、現在の自動車と将来の自動車の間の市場ギャップを縮めると予測される。

自動車業界の技術が進歩し続けるなか、ユーザーは運転体験を向上させ、ドライバーと同乗者の安全性を高めるために、最新技術にお金を惜しまない。

車線逸脱警告、衝突警告、死角検出などのADAS機能は、消費者の行動に大きな影響を与える。車両の故障を所有者に警告することで、車両メンテナンスのダウンタイムを減らし、性能を向上させる。

ADASは長い道のりを歩んできたが、コネクテッド・ビークルのクラウド技術はまだまだこれからだ。V2V通信は、車両同士が直接通信できるため、この通信をさらに改善する潜在的な可能性を秘めている。これは、相対速度、位置、方位、さらには急ブレーキ、加速、旋回などの制御入力に関する情報を交換するのに役立つ。

車両のセンサー入力と組み合わせることで、このデータは周囲の状況をより詳細に把握し、より正確な警告を発したり、衝突を回避するための修正アクションを提供したりすることができる。

ADAS コンポーネントの合計は、予測期間中も成長を続けると思われる。以前はハイエンド・モデルでのみ利用可能であったこれらのシステムは、現在ではいくつかのエントリー・レベルの自動車に採用されている。これらのシステムは、日常の交通における安全性をさらに高める。これらのシステムにより、車両は状況に応じて運転を調整することができる。特定の状況では、ステアリング、ブレーキ、加速などの機能が車両に引き継がれることもある。

Persistence Market Research (PMR)が掲載した主要トレンド：

V2X技術は、車両が他の車両（V2V）、インフラ（V2I）、歩行者（V2P）、ネットワーク（V2N）と通信することを可能にし、道路走行をより安全にし、需要を促進する。
コネクテッド・ビークル・クラウド・プラットフォームは、V2X通信の統合と管理を容易にし、効率的な交通管理と全体的な運転体験の向上を可能にする。
コネクテッド・ビークル・クラウド・プラットフォームは、リアルタイムのセンサー・データ、位置情報、車両診断、ドライバーの行動など、車両から大量のデータを収集し、同社はこの診断データをシステムの改善に活用している。
IoTに対応した自動車から生成される膨大なデータは、高度な分析や、予知保全、パーソナライズされたサービス、プロアクティブなセキュリティ機能など、AIを活用したアプリケーションに利用される。
コネクテッド・ビークル・クラウド・プラットフォームは、車両システムのリアルタイム監視を可能にし、潜在的な故障やセキュリティ侵害の早期発見を可能にする。
コネクテッド・ビークル・クラウド・プラットフォームは、スマートシティのインフラと簡単に統合でき、車両、交通管理システム、公共交通機関、その他のモビリティ・サービス間のシームレスな接続と相互作用を可能にする。
公共交通システムにIoTを統合することで、交通の流れが改善され、渋滞が緩和され、全体的な輸送効率が向上する。

2018年から2022年までのコネクテッド・ビークル・クラウド市場の分析と2023年から2033年までの需要見通しとの比較
Persistence Market Research（PMR）のレポートによると、歴史的に2018年から2022年まで、コネクテッドビークルクラウド産業の価値はCAGRで約15.8％増加した。

予測期間中に1,217億米ドルの 絶対額の機会があり、2033年には1,708億米ドルの 評価額に達すると予測されている。

従来とは異なる運転支援システムや車両インフォテインメントなど、先進的な安全・快適構造の自動車への統合が増加しており、市場の力強い成長が確実なものとなっている。

ADAS機能を搭載した自動車の生産台数の増加は、乗客の快適性と安全性に対する意識の高まりや、安全機能を義務付ける政府のガイドラインとともに、市場の需要を促進すると予想される。さらに、自動運転車の受け入れが拡大していることも、市場成長の促進に寄与すると予想される。

世界各国の政府は、交通事故の増加を抑制するために、ユーザーを監視し、顧客にADASコンポーネントの車両への搭載を義務付け、奨励するガイドラインを提案する措置を講じている。

例えば、インド政府は現在、二輪車にABS規制を義務付けており、車両の安全性を高めることに重点を置いている。インドでは現在、2022年から2023年にかけて、自動車に電子安定制御（ESC）と自動緊急ブレーキ（AEB）を義務付ける方向で動いている。

技術の進歩、自動車生産の増加、自動車の豪華さと快適さに対する需要の増加といった特徴は、市場の成長を補完すると予測される。しかし、世界的な自動車規格の上昇や高度なサスペンションシステムのメンテナンスコストの高さといった要因が、コネクテッド・ビークル・クラウド産業の発展を妨げる可能性がある。

コネクテッド・ビークル・クラウド市場の拡大に影響を与える主な要因とは？
コネクテッド・ビークル・クラウドは、車両関連データを収集、処理、管理するための集中型プラットフォームとして機能し、幅広いコネクテッド・サービスやアプリケーションを促進する。コネクテッド・ビークル・クラウドは、セルラーネットワークやモノのインターネット（IoT）などの高度な通信技術を活用し、車両とクラウドインフラストラクチャ間の信頼性の高いセキュアな接続を確立します。

コネクテッド・ビークル・クラウド技術は、電気自動車（EV）の機能性、効率性、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために効果的に活用されている。クラウドベースのインフラはリアルタイムのデータ収集と分析を可能にし、航続距離の最適化、充電管理、バッテリーの健康状態のモニタリングなどの機能を実現する。

EVの所有者は、コネクテッド・ビークル・クラウドを通じて、効率的なルート、充電ステーションの空き状況、予測充電スケジュールの推奨を受けることができる。さらに、充電セッションの遠隔監視と制御が容易になり、EV所有者に利便性と柔軟性を提供できる。

コネクテッド・ビークル・クラウドは、エネルギー管理とグリッド統合も可能にする。EVはデマンド・レスポンス・プログラムやビークル・ツー・グリッド（V2G）アプリケーションに参加することができ、グリッドの安定性や再生可能エネルギーの統合に貢献することができる。

クラウドプラットフォームは、EVと電力網の双方向通信を可能にし、ピークカットや負荷分散などの機能を実現する。また、運転パターンや環境条件のリアルタイム・データに基づいて、エネルギー効率の高い運転テクニックをパーソナライズして推奨することで、環境に優しい運転を促進する。

コネクテッド・ビークル・クラウド技術もまた、インテリジェント交通システムの不可欠な要素である。車両をクラウドに接続することで、交通管理当局は交通状況、渋滞、道路事故に関するデータをリアルタイムで収集することができる。

この情報は、交通の流れを最適化し、ダイナミックなルーティングを提案し、全体的な輸送効率を高めるために利用することができる。さらに、クラウドは車両間および車両とインフラ間の通信を容易にし、安全関連のデータや警告の交換を可能にする。

コネクテッド・ビークル・クラウド市場でアジア太平洋地域が有利な需要を提供すると予測されるのはなぜか？
アジア太平洋地域のコネクテッド・ビークル・クラウド産業の市場規模は、2022年に222億米ドルであり、2023年には255億米ドルになると予測されている。アジア太平洋地域のコネクテッドビークルクラウド産業規模は、2033年には886億米ドルになると予測されている。2018年から2022年までの過去のCAGRは 52%であった。2033年までの予測CAGRは51.9%となる見込みである。

アジア太平洋地域では、電気自動車（EV）や再生可能エネルギーの導入が加速しており、効率的なエネルギー貯蔵ソリューションへの需要が高まっている。ナノワイヤ・バッテリーは、エネルギー密度の向上、充電の高速化、サイクル寿命の延長を実現し、EVや再生可能エネルギー貯蔵アプリケーションに最適です。

2018年、アジア太平洋地域で生産された電気自動車は約97,000台で、2021年には約187,000台に増加する。コネクテッドカーのクラウド技術は、音楽ストリーミング、インターネットラジオ、音声アシスタント、ナビゲーションサービス、リアルタイム交通情報、パーソナライズされたコンテンツなど、幅広いエンターテインメント機能へのアクセスを提供するために使用されている、

クラウドベースのインフラは、リアルタイムのデータ収集と分析を可能にし、航続距離の最適化、充電管理、バッテリーの健康状態のモニタリングなどの機能を実現する。電気自動車の需要増加に伴い、コネクテッド・ビークル・クラウドの採用も評価期間中に増加すると予測される。

国別分析：
米国をコネクテッド・ビークル・クラウド業界のリーダーとして位置づける要因とは？

米国のコネクテッドビークルクラウド市場は、2033年までに絶対額で218億米ドルの成長を遂げ、306億米ドルの規模に急増すると予測されている。米国の市場は2018年から2022年まで年平均成長率 15.7%で成長しており、2023年から2033年まで年平均成長率 13.2%で成長すると予測されている。

コネクテッド・ビークルの主要な開発企業は、コネクテッド・ビークルへのサイバーセキュリティの導入を加速させるため、投資会社から資金提供を受けている。

主要企業は、より良い、より効果的なコネクテッド・ビークル・サービスを提供するために邁進しており、米国におけるコネクテッド・ビークル産業の拡大につながっている。さらに、ADASのような先進技術の成長により、自動車メーカーはコネクテッド・サービスを自動車で提供できるようになった。これが2033年までの市場成長につながると予想される。

なぜコネクテッド・ビークル・クラウドメーカーは英国を重要な市場と考えるのか？

イギリスのコネクテッドビークルクラウド市場は、2033年までに絶対額で45億米ドルの成長を遂げ、64億米ドルの規模に急増すると予測されている。イギリスの市場は2018年から2022年にかけて年平均成長率 15.0%で成長しており、2033年には年平均成長率 13.1%で成長すると予測されている。

英国は、最新の自動車モデルにおけるコネクティビティ面の増加により、コネクテッド・ビークル・クラウド産業を牽引すると推定される。特に発展途上国における自動車のデジタル機能に対する需要の高まりが、同地域のコネクテッド・ビークル・クラウド産業を促進すると予測されている。

コネクテッド・ビークル・クラウド市場における中国の可能性とは？

中国のコネクテッド・ビークル・クラウド産業は、2033年までに絶対額で283億米ドルの成長を遂げ、398億米ドルに急増すると予想されている。中国の市場は2018年から2022年にかけて年平均成長率15.6%で成長し、2033年には年平均成長率13.2%で成長すると予測される。

中国は世界有数の自動車市場であり、2021年には2020年比6％増の2,148万台以上が販売される。これは、予測技術が中国自動車市場で地位を獲得するための絶好のチャンスである。

エレクトロモビリティに加え、中国政府はADAS機能などいくつかの先進的な自動車技術に力を入れている。これに伴い、中国の主要自動車メーカーは、新しいADASレベル2およびレベル3機能の概要でポートフォリオを更新している。

2021年5月、長城汽車のHAVALブランドがコンパクトSUV「Chitu」を発売。1.5リッターターボエンジン（最高出力135kW、最大トルク275Nm）と7リッターターボエンジンを組み合わせたエンジンを搭載。カウントでは、形態によって機能の異なるレベル2のADASシステムを搭載。

なぜ日本は コネクテッド・ビークル・クラウドの世界的 ハブになりつつあるのか？

日本のコネクテッドビークルクラウド市場は、2033年までに絶対額で249億米ドルの成長を遂げ、352億米ドルの規模に成長すると予測されている。2018年から2022年までの年平均成長率は15.6%で、2023年から2033年までの年平均成長率は 13.1%と予測される。

2020年の日本の電気自動車販売台数は約20,000台で、2021年には約54,000台に増加する。日本は、自律走行と人工知能に焦点を当てた自動車産業に徐々に参入し、いくつかの新製品を発売しているため、コネクテッド・ビークル市場には前向きな見通しと機会がある。

カテゴリー別分析：
コネクテッド・ビークル・クラウドのどの展開モデルが大きな成長を遂げると予測されるか？

コネクテッド・ビークル・クラウド業界で使用されるプライベート・クラウドは、2018年から2022年にかけて年平均成長率 15.5%で成長し、2023年から2033年にかけては年平均成長率 13.3%で成長すると予測されており、大きな成長が見込まれている。

コネクテッド・ビークル・クラウドで利用されるプライベート・クラウドは、コネクテッド・ビークルの複雑なニーズに対応するために特別に設計された堅牢でセキュアなインフラである。車両やその他のソースからのデータをリアルタイムで処理、保存、分析できる専用の隔離された環境を提供します。

プライベートクラウドは、車両、インフラ、複数のサービスプロバイダー間のシームレスな接続と通信を可能にしながら、機密情報のプライバシーとセキュリティを確保します。プライベートクラウドの高性能コンピューティング機能により、高度な分析、機械学習、人工知能アルゴリズムが可能になり、収集されたデータから価値ある洞察を引き出すことができる。

プライベートクラウドでは、暗号化技術、アクセス制御、侵入検知システムを採用することで、不正アクセスのリスクを軽減し、プライバシー規制の遵守を徹底している。

コネクテッド・ビークル・クラウドのどの製品タイプが高い利益を生むか？

コネクテッド・ビークル・クラウドに使用される組み込みコネクティビティは、2018年から2022年にかけて年平均成長率 15.4%で著しい成長を遂げ、2023年から2033年にかけては年平均成長率 12.7%で急増すると予測されている。

組み込み型コネクティビティは、車両、インフラ、クラウド間のシームレスで信頼性の高い通信を提供することで、極めて重要な役割を果たしている。これにより、リアルタイムのデータ交換、遠隔監視、車両の制御が可能になり、さまざまなコネクテッド・サービスの提供が容易になります。

コネクテッド・ビークル・クラウドで利用される組み込み接続技術は、さまざまな無線通信規格を活用している。これには、セルラーネットワーク、Wi-Fi、専用短距離通信（DSRC）などが含まれる。

内蔵コネクティビティは、データのプライバシーと保護を優先し、安全で信頼性の高い接続を保証します。暗号化メカニズム、認証プロトコル、セキュアな通信チャネルを組み込み、送信データの完全性を保護し、不正アクセスを防止します。

競合分析：
市場のプレーヤーは、世界中のいくつかのセグメントでプレゼンスを拡大するために多額の投資を行っている。また、各社は市場ポジションを強化するために提携にも力を入れている。

メーカー各社は、製品開発、合併、買収、事業拡大、提携などを行い、競合他社の中で市場での存在感を高めている。

市場の主要プレーヤーは、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Amazon Web Services, Inc.、Google LLC、Oracle Corporation、Cisco System, Inc.、Verizon Communications Inc.、Intel Corporation、Seimens AG、Robert Bosch GmbHである。

例えば、こうだ、

ボッシュとマイクロソフトは2021年2月 、自動車向けのシームレスなクラウド接続を可能にするソフトウェア・プラットフォームの開発に関する提携を発表しました。このパートナーシップにより、自動車の寿命を通じて業界標準の品質に準拠した車両ソフトウェアの構築と導入がより容易かつ迅速になります。
2021年1 月、クアルコム・テクノロジーズ社は、スナップドラゴン・ライド・プラットフォームのラインナップの拡充を発表した。
2020年 1 月、DXCテクノロジー傘下のLuxoftは、コネクテッド・ビークル・クラウド・ソリューションとモビリティ・エクスペリエンスの開発を加速させるため、マイクロソフトとの協業を拡大すると発表した。

世界のコネクテッド・ビークル・クラウド市場のセグメンテーション：
開発モデル別：

プライベートクラウド
パブリッククラウド
ハイブリッド・クラウド
接続モード別：

組み込みコネクティビティ
統合コネクティビティ
テザー接続
サービスタイプ別：

車両管理
インフォテインメント・サービス
安全およびセキュリティ・サービス
ドライバー支援サービス
自動車タイプ別：

乗用車
商用車
地域別

北米
ラテンアメリカ
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東・アフリカ

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1.要旨

1.1.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場展望

1.2.需要サイドの動向

1.3.供給サイドの動向

1.4.技術ロードマップ分析

1.5.分析と提言

2.市場概要

2.1.市場範囲／分類

2.2.市場の定義／範囲／制限

3.市場の背景

3.1.市場ダイナミクス

3.1.1.ドライバー

3.1.2.制約事項

3.1.3.機会

3.1.4.トレンド

3.2.シナリオ予想

3.2.1.楽観シナリオにおける需要

3.2.2.可能性の高いシナリオにおける需要

3.2.3.保守的シナリオにおける需要

3.3.機会マップ分析

3.4.投資可能性マトリックス

3.5.PESTLE分析とポーター分析

3.6.規制の状況

3.6.1.主要地域別

3.6.2.主要国別

3.7.地域別親会社市場の展望

4.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年

4.1.過去の市場規模（10億米ドル）分析、2018年から2022年まで

4.2.現在と将来の市場規模（10億米ドル）予測、2023～2033年

4.2.1.前年比成長トレンド分析

4.2.2.絶対価格機会分析

5.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：展開モデル別

5.1.はじめに／主な調査結果

5.2.2018年から2022年までの展開モデル別過去市場規模金額（10億米ドル）分析

5.3.2023年から2033年までの展開モデル別市場規模の現在と将来分析（10億米ドル

5.3.1.プライベートクラウド

5.3.2.パブリック・クラウド

5.3.3.ハイブリッド・クラウド

5.4.展開モデル別前年比成長動向分析（2018～2022年

5.5.2023～2033 年の展開モデル別絶対価格機会分析

6.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年、接続モード別

6.1.はじめに／主な調査結果

6.2.2018年から2022年までの過去の接続モード別市場規模金額（10億米ドル）分析

6.3.接続モード別の現在および将来市場規模（10億米ドル）分析と予測（2023～2033年

6.3.1.組み込みコネクティビティ

6.3.2.TIntegratedコネクティビティ

6.3.3.テザー接続

6.4.接続モード別の前年比成長トレンド分析（2018～2022年

6.5.接続モード別の絶対価格機会分析（2023～2033 年

7.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年、サービスタイプ別

7.1.はじめに／主な調査結果

7.2.2018年から2022年までのサービスタイプ別過去市場規模金額（10億米ドル）分析

7.3.2023～2033年のサービスタイプ別市場規模の現在と将来分析（10億米ドル

7.3.1.車両管理

7.3.2.インフォテインメント・サービス

7.3.3.安全・セキュリティサービス

7.3.4.ドライバー支援サービス

7.3.5.その他

7.4.サービスタイプ別前年比成長トレンド分析 （2018年～2022年

7.5.サービスタイプ別絶対額機会分析（2023～2033年

8.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年、車両タイプ別

8.1.はじめに／主な調査結果

8.2.2018年から2022年までの自動車タイプ別過去市場規模金額（10億米ドル）分析

8.3.自動車タイプ別の現在および将来市場規模（10億米ドル）分析と予測（2023～2033年

8.3.1.乗用車

8.3.2.商用車

8.4.自動車タイプ別前年比成長トレンド分析（2018～2022年

8.5.自動車タイプ別絶対価格機会分析（2023～2033年

9.コネクテッド・ビークル・クラウドの世界市場分析 2018～2022年、地域別予測 2023～2033年

9.1.はじめに

9.2.2018年から2022年までの過去の地域別市場規模金額（10億米ドル）分析

9.3.現在の市場規模（10億米ドル）の地域別分析と予測（2023～2033年

9.3.1.北米

9.3.2.ラテンアメリカ

9.3.3.ヨーロッパ

9.3.4.南アジア

9.3.5.東アジア

9.3.6.オセアニア

9.3.7.中東・アフリカ

9.4.地域別市場魅力度分析

10.北米のコネクテッド・ビークル・クラウド市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

10.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

10.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

10.2.1.国別

10.2.1.1.米国

10.2.1.2.カナダ

10.2.2.展開モデル別

10.2.3.接続モード別

10.2.4.サービスタイプ別

10.2.5.車種別

10.3.市場魅力度分析

10.3.1.国別

10.3.2.展開モデル別

10.3.3.接続モード別

10.3.4.サービスタイプ別

10.3.5.車種別

10.4.キーポイント

11.ラテンアメリカのコネクテッドビークルクラウド市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

11.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

11.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

11.2.1.国別

11.2.1.1.ブラジル

11.2.1.2.メキシコ

11.2.1.3.その他のラテンアメリカ

11.2.2.展開モデル別

11.2.3.接続モード別

11.2.4.サービスタイプ別

11.2.5.車種別

11.3.市場魅力度分析

11.3.1.国別

11.3.2.展開モデル別

11.3.3.接続モード別

11.3.4.サービスタイプ別

11.3.5.車種別

11.4.主要項目

12.欧州コネクテッドビークルクラウド市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

12.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

12.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

12.2.1.国別

12.2.1.1.ドイツ

12.2.1.2. イギリス

12.2.1.3. フランス

12.2.1.4. スペイン

12.2.1.5. イタリア

12.2.1.6. その他の地域

12.2.2. 展開モデル別

12.2.3. 接続モード別

12.2.4.サービスタイプ別

12.2.5.車種別

12.3 市場魅力度分析

12.3.1. 国別

12.3.2. 展開モデル別

12.3.3. 接続モード別

12.3.4. サービスタイプ別

12.3.5. 自動車タイプ別

12.4.主要項目

13.南アジアのコネクテッドビークルクラウド市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

13.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

13.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

13.2.1.国別

13.2.1.1.インド

13.2.1.2.マレーシア

13.2.1.3.シンガポール

13.2.1.4.タイ

13.2.1.5.その他の南アジア地域

13.2.2.展開モデル別

13.2.3.接続モード別

13.2.4.サービスタイプ別

13.2.5.車種別

13.3.市場魅力度分析

13.3.1.国別

13.3.2.展開モデル別

13.3.3.接続モード別

13.3.4.サービスタイプ別

13.3.5.車種別

13.4.キーポイント

14.東アジアのコネクテッドビークルクラウド市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

14.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

14.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

14.2.1.国別

14.2.1.1.中国

14.2.1.2.日本

14.2.1.3.韓国

14.2.2.展開モデル別

14.2.3.接続モード別

14.2.4.サービスタイプ別

14.2.5.車種別

14.3.市場魅力度分析

14.3.1.国別

14.3.2.展開モデル別

14.3.3.接続モード別

14.3.4.サービスタイプ別

14.3.5.車種別

14.4.キーポイント

15.オセアニアのコネクテッドビークルクラウド市場：2018～2022年分析と2023～2033年予測（国別

15.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

15.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

15.2.1.国別

15.2.1.1.オーストラリア

15.2.1.2.ニュージーランド

15.2.2.展開モデル別

15.2.3.接続モード別

15.2.4.サービスタイプ別

15.2.5.車種別

15.3.市場魅力度分析

15.3.1.国別

15.3.2.展開モデル別

15.3.3.接続モード別

15.3.4.サービスタイプ別

15.3.5.車種別

15.4.キーポイント

16.中東・アフリカのコネクテッドビークルクラウド市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

16.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（10億米ドル）動向分析

16.2.市場分類別市場規模（億米ドル）予測、2023～2033年

16.2.1.国別

16.2.1.1.GCC諸国

16.2.1.2.南アフリカ

16.2.1.3.イスラエル

16.2.1.4.その他の中東・アフリカ

16.2.2.展開モデル別

16.2.3.接続モード別

16.2.4.サービスタイプ別

16.2.5.車種別

16.3.市場魅力度分析

16.3.1.国別

16.3.2.展開モデル別

16.3.3.接続モード別

16.3.4.サービスタイプ別

16.3.5.車種別

16.4.主要項目

17.主要国のコネクテッド・ビークル・クラウド市場分析

17.1.米国

17.1.1.価格分析

17.1.2.市場シェア分析、2022年

17.1.2.1.展開モデル別

17.1.2.2. 接続モード別

17.1.2.3. サービス・タイプ別

17.1.2.4.車種別

17.2. カナダ

17.2.1.価格分析

17.2.2. 市場シェア分析、2022年

17.2.2.1.展開モデル別

17.2.2.2. 接続モード別

17.2.2.3. サービス・タイプ別

17.2.2.4.車種別

17.3. ブラジル

17.3.1. 価格分析

17.3.2. 市場シェア分析、2022年

17.3.2.1.展開モデル別

17.3.2.2. 接続モード別

17.3.2.3. サービス・タイプ別

17.3.2.4.車種別

17.4. メキシコ

17.4.1. 価格分析

17.4.2.市場シェア分析、2022年

17.4.2.1.展開モデル別

17.4.2.2. 接続モード別

17.4.2.3. サービスタイプ別

17.4.2.4.車種別

17.5. ドイツ

17.5.1. 価格分析

17.5.2. 市場シェア分析、2022年

17.5.2.1.展開モデル別

17.5.2.2. 接続モード別

17.5.2.3. サービス・タイプ別

17.5.2.4.車種別

17.6.イギリス

17.6.1. 価格分析

17.6.2. 市場シェア分析、2022年

17.6.2.1.展開モデル別

17.6.2.2. 接続モード別

17.6.2.3. サービス・タイプ別

17.6.2.4.車種別

17.7. フランス

17.7.1. 価格分析

17.7.2. 市場シェア分析、2022年

17.7.2.1.展開モデル別

17.7.2.2. 接続モード別

17.7.2.3. サービス・タイプ別

17.7.2.4.車種別

17.8. スペイン

17.8.1. 価格分析

17.8.2. 市場シェア分析、2022年

17.8.2.1.展開モデル別

17.8.2.2. 接続モード別

17.8.2.3. サービス・タイプ別

17.8.2.4.車種別

17.9. イタリア

17.9.1. 価格分析

17.9.2. 市場シェア分析、2022年

17.9.2.1.展開モデル別

17.9.2.2. 接続モード別

17.9.2.3. サービス・タイプ別

17.9.2.4.車種別

17.10. インド

17.10.1. 価格分析

17.10.2. 市場シェア分析、2022年

17.10.2.1.展開モデル別

17.10.2.2. 接続モード別

17.10.2.3. サービスタイプ別

17.10.2.4.車両タイプ別

17.11. マレーシア

17.11.1. 価格分析

17.11.2. 市場シェア分析、2022年

17.11.2.1.展開モデル別

17.11.2.2. 接続モード別

17.11.2.3. サービスタイプ別

17.11.2.4.車種別

17.12. シンガポール

17.12.1. 価格分析

17.12.2. 市場シェア分析、2022年

17.12.2.1.展開モデル別

17.12.2.2. 接続モード別

17.12.2.3. サービスタイプ別

17.12.2.4.車種別

17.13.タイ

17.13.1. 価格分析

17.13.2. 市場シェア分析、2022年

17.13.2.1.展開モデル別

17.13.2.2. 接続モード別

17.13.2.3. サービス・タイプ別

17.13.2.4.車両タイプ別

17.14.中国

17.14.1. 価格分析

17.14.2. 市場シェア分析、2022年

17.14.2.1.展開モデル別

17.14.2.2. 接続モード別

17.14.2.3. サービス・タイプ別

17.14.2.4.車両タイプ別

17.15.日本

17.15.1. 価格分析

17.15.2. 市場シェア分析、2022年

17.15.2.1.展開モデル別

17.15.2.2. 接続モード別

17.15.2.3. サービス・タイプ別

17.15.2.4.車両タイプ別

17.16.韓国

17.16.1. 価格分析

17.16.2. 市場シェア分析、2022年

17.16.2.1.展開モデル別

17.16.2.2. 接続モード別

17.16.2.3. サービス・タイプ別

17.16.2.4.車両タイプ別

17.17.オーストラリア

17.17.1 価格分析

17.17.2. 市場シェア分析、2022年

17.17.2.1.展開モデル別

17.17.2.2. 接続モード別

17.17.2.3. サービス・タイプ別

17.17.2.4.車両タイプ別

17.18.ニュージーランド

17.18.1. 価格分析

17.18.2. 市場シェア分析、2022年

17.18.2.1.展開モデル別

17.18.2.2. 接続モード別

17.18.2.3. サービス・タイプ別

17.18.2.4.車両タイプ別

17.19. GCC諸国

17.19.1. 価格分析

17.19.2. 市場シェア分析、2022年

17.19.2.1.展開モデル別

17.19.2.2. 接続モード別

17.19.2.3. サービスタイプ別

17.19.2.4.車両タイプ別

17.20.南アフリカ

17.20.1. 価格分析

17.20.2. 市場シェア分析、2022年

17.20.2.1.展開モデル別

17.20.2.2. 接続モード別

17.20.2.3. サービスタイプ別

17.20.2.4.車両タイプ別

17.21. イスラエル

17.21.1 価格分析

17.21.2. 市場シェア分析、2022年

17.21.2.1.展開モデル別

17.21.2.2.接続モード別

17.21.2.3.サービスタイプ別

17.21.2.4.車両タイプ別

18.市場構造分析

18.1.競技ダッシュボード

18.2.コンペティション・ベンチマーキング

18.3.トッププレーヤーの市場シェア分析

18.3.1.地域別

18.3.2.展開モデル別

18.3.3.接続モード別

18.3.4.サービスタイプ別

18.3.5.車種別

19.競争分析

19.1.コンペティションの深層

19.1.1.マイクロソフト株式会社

19.1.1.1.概要

19.1.1.2.製品ポートフォリオ

19.1.1.3.市場セグメント別収益性

19.1.1.4. セールス・フットプリント

19.1.1.5 戦略の概要

19.1.1.5.1 マーケティング戦略

19.1.2.IBMコーポレーション

19.1.2.1.概要

19.1.2.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.2.4.セールスフットプリント

19.1.2.5 戦略の概要

19.1.2.5.1. マーケティング戦略

19.1.3.アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon Web Services, Inc.

19.1.3.1 概要

19.1.3.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.3.4. セールス・フットプリント

19.1.3.5 戦略の概要

19.1.3.5.1. マーケティング戦略

19.1.4. グーグル合同会社

19.1.4.1 概要

19.1.4.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.4.4. セールス・フットプリント

19.1.4.5 戦略の概要

19.1.4.5.1. マーケティング戦略

19.1.5シスコシステムズ社

19.1.5.1 概要

19.1.5.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.5.4. セールス・フットプリント

19.1.5.5. 戦略の概要

19.1.5.5.1. マーケティング戦略

19.1.6. 日本オラクル

19.1.6.1 概要

19.1.6.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.6.4. セールス・フットプリント

19.1.6.5 戦略の概要

19.1.6.5.1. マーケティング戦略

19.1.7ベライゾン・コミュニケーションズ社

19.1.7.1 概要

19.1.7.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.7.4. セールス・フットプリント

19.1.7.5 戦略の概要

19.1.7.5.1 マーケティング戦略

19.1.8. インテル コーポレーション

19.1.8.1 概要

19.1.8.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.8.4. 販売フットプリント

19.1.8.5 戦略の概要

19.1.8.5.1. マーケティング戦略

19.1.9. シーメンスAG

19.1.9.1 概要

19.1.9.2. 製品ポートフォリオ

市場セグメント別収益性

19.1.9.4. セールス・フットプリント

19.1.9.5 戦略の概要

19.1.9.5.1 マーケティング戦略

19.1.10.ロバート・ボッシュGmbH

19.1.10.1 概要

19.1.10.2. 製品ポートフォリオ

19.1.10.3.市場セグメント別利益率

19.1.10.4.セールスフットプリント

19.1.10.5.戦略の概要

19.1.10.5.1.マーケティング戦略

20.前提条件と略語

21.研究方法

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