輸送分析の世界市場規模は、予測期間中に21.6%のCAGRで、2024年までに274億米ドルに達すると予測されます。スマートシティに対する政府の取り組みや人口の増加が、市場の成長を促す主な要因となっています。
特に費用対効果の面では、個人的な移動が容易になります。交通機関では、生産性の向上、燃料の最適化、人の効率化により、運用コストを削減することができます。日々の数量を予測し、配送ルートを最適化し、リソースを配分することで効率的にサービスを提供し、最終的に顧客満足度を向上させることができます。予防保全の代わりに高度な分析を行うことで、企業は予知保全を行うことができます。予測分析ソリューションは、センサーから車両データを収集し、それを調査して、故障や性能低下の可能性が最も高い部品を特定します。
道路下のモードセグメントでは、道路交通管理は輸送分析市場の予測期間中に高い市場規模を記録する。GPSと衛星画像を通じて収集されたデータは、目的地への道を選択するユーザーを支援することで、交通管理に役立てるために使用されます。これは、より良い交通機関だけでなく、交通インフラストラクチャの開発に役立ちます。大規模なアナリティクスは、グローバルマップ上で利用可能な旅行者情報を作ることによって、交通管理システムに影響を与え、詰まっている地域についてのドライバを指示します。
ヨーロッパは、世界の交通アナリティクス市場において重要な収益源となっている地域です。この地域は、交通分析分野で最大の発展を遂げています。この地域の輸送分析ソリューションプロバイダーの大部分は、定期的に製品の技術革新とこれらの輸送分析ソリューションとサービスの展開に関与しています。この地域のベンダーは、製品の強化や新発売、パートナーシップ、買収など、さまざまな成長戦略を採用し、市場での地位を強化しています。
主な市場参入企業
主な交通分析ベンダーは、IBM（米国）、シーメンス（ドイツ）、キュービック（米国）、セリント（イスラエル）、アルテリックス（米国）、カプシュ・トラフィックコム（オーストリア）、INRIX（米国）、インドラ・システマ（スペイン）、などです。Trimble（米国）、TomTom（オランダ）、Iteris（米国）、Conduent（米国）、Hitachi（フランス）、Thales（フランス）、OmniTracs（米国）、Techvantage（米国）、CARTO（米国）、Synteric（米国）、SmartDrive Systems（米国）、Envista（米国）です。これらの企業は、世界の輸送分析市場におけるプレゼンスをさらに拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発売や製品の強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用しています。新製品の発売と製品の強化は、2017年から2019年にかけて主要企業が採用した最も支配的な戦略であり、これにより、提供物を革新し、顧客基盤を拡大することができた。
この調査レポートは、輸送分析市場をタイプ、モード、地域に基づいて分類しています。
タイプ別では、市場は次のようなセグメントを有しています。
記述的分析（Descriptive Analytics
予測分析
プリスクリプティブアナリティクス
モード別では、交通機関分析市場は以下のセグメントがあります。
鉄道
パフォーマンス管理
鉄道交通管理
その他（プランニング＆メンテナンス、カスタマーサティスファクション）
道路
道路安全マネジメント
道路交通マネジメント
その他（計画・維持管理、顧客満足度など）
航空
航空交通マネジメント
ルート最適化
その他（計画・維持管理、顧客満足度など）
水路
船舶モニタリング
航路最適化
その他（プランニング＆メンテナンスと顧客満足度）
地域別では、輸送分析市場には以下のセグメントがあります。
北米
欧州
APAC
ラテンアメリカ
MEA
最近の動向
2019年5月、IBMはデンマークの運輸・物流企業であるMaerskと提携し、ブロックチェーンを活用した海運・サプライチェーン企業を設立しました。このベンチャーの主な目標は、海運から港湾、銀行、税関に至るまで、世界のサプライチェーンシステムのあらゆる側面でブロックチェーンを商用化することである。
2018年1月、IBMは欧州最大の港であるロッテルダム港と提携し、港の運営を変革し、クラウドベースのIoT、AI、スマート気象データを用いた自律型船舶の基盤を構築する長期デジタル化戦略を実施した。
2019年1月、キュービックは、インテリジェント交通システム向けに差別化されたビデオトラッキングを提供し、市場をリードする技術主導型ビジネスであるGRIDSMART Technologiesを現金約8700万米ドルで買収しました。この買収は、インテリジェント・トラフィック・マネジメントの提供の拡大に貢献します。
【目次】
1 はじめに（ページ番号 – 21）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含有物と除外物
1.3 市場の範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象となる地域
1.4 調査対象年数
1.5 考慮した通貨
1.6 ステークホルダー
2 調査方法（ページ番号 – 25）
2.1 調査データ
2.1.1 セカンダリーデータ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 プライマリープロファイルの内訳
2.1.2.2 主要産業インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータトライアングレーション
2.3 市場規模の推計
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
2.4 市場規模予測
2.5 調査の前提条件
2.6 本調査の制限事項
3 エグゼクティブサマリー (ページ – 32)
4 プレミアムインサイト（ページ番号 – 35）
4.1 輸送分析市場における魅力的な市場機会
4.2 市場 4.2 市場：交通手段トップ3
4.3 市場 地域別
5 市場の概要と業界動向（ページ番号 – 37）
5.1 はじめに
5.2 マーケットダイナミクス
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 交通インフラにおけるコネクテッド技術やスマート技術の採用の拡大
5.2.1.2 都市人口の増加と高い人口動態率
5.2.1.3 スマートシティに向けた政府の取り組み
5.2.2 制約事項
5.2.2.1 レガシーシステムからのRoI回復
5.2.2.2 厳しい交通規制政策への対応
5.2.3 機会
5.2.3.1 自動車と互換性のあるコネクテッドビークルの設計と開発
5.2.3.2 半自動運転車と自律走行車の進化
5.2.4 課題
5.2.4.1 成長する市場への多様な商品ポートフォリオの移動
5.2.4.2 レガシーシステムとネットワーク上の統合の複雑さ
5.3 ユースケース
5.3.1 ユースケース: シナリオ1
5.3.2 ユースケース: シナリオ2
5.3.3 ユースケース: シナリオ3
5.4 規制の影響
5.4.1 一般データ保護規則
5.4.2 連邦取引委員会
6 運輸アナリティクス市場、タイプ別（ページ番号 – 44)
6.1 はじめに
6.2 記述的分析（Descriptive Analytics
6.2.1 記述的分析は、歴史的なデータから洞察に満ちた情報を抽出するのに役立つ
6.3 予測分析（Predictive Analytics
6.3.1 予測分析は交通インフラの最適化によって移動をスムーズにする
6.4 プリスクリプティブ・アナリティクス
6.4.1 コスト削減とパフォーマンス向上がプリスクリプティブアナリティクスの需要を押し上げる
7 モード別市場（ページ番号 – 49）
7.1 はじめに
7.2 車道
7.2.1 交通安全管理
7.2.1.1 交通安全対策強化のための政府投資により、交通安全管理の需要が高まる
7.2.2 道路交通管理
7.2.2.1 車両と車両以外の交通の両方を管理する必要性により、より良い道路交通管理の需要が高まる
7.2.3 道路におけるその他のアプリケーション
7.3 鉄道
7.3.1 パフォーマンス管理
7.3.1.1 乗客数の増加と世界の鉄道網の拡大が鉄道のパフォーマンス管理の需要を押し上げる
7.3.2 鉄道交通管理
7.3.2.1 公共の安全への関心の高まりが、先進的な鉄道交通管理の需要を牽引
7.3.3 鉄道におけるその他のアプリケーション
7.4 航空機
7.4.1 航空交通管理
7.4.1.1 飛行頻度の増加と航空事故回避の必要性が航空交通管理の需要を牽引
7.4.2 経路最適化
7.4.2.1 予測不可能な気象条件と航空輸送量の増加が航空セグメントにおけるルート最適化の需要を押し上げる
7.4.3 航空機におけるその他のアプリケーション
7.5 水路
7.5.1 船舶モニタリング
7.5.1.1 コスト最適化により船舶モニタリングシステムの需要が高まる
7.5.2 航路最適化
7.5.2.1 海上輸送の増加により水路セグメントでのルート最適化の需要が高まる
7.5.3 水路におけるその他のアプリケーション
…
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レポートコード：TC 7390
