収益に換算した世界の列車配車市場は、2022年に942百万ドル規模になると推定され、2022年から2027年にかけてCAGR 8.1%で成長し、2027年には1,391百万ドルに達する見込みであることが明らかになった。
本調査では、貨物専用鉄道、旅客専用鉄道、混合鉄道、地域鉄道、短距離鉄道のすべてをプロットした。列車配車システムは、配車担当者が列車の位置、動き、状態に関するリアルタイムデータにアクセスできるほか、列車の動きを遠隔で監視・管理する機能を備えている。これにより、配車担当者は、他の配車担当者や鉄道事業者との連携、列車の時刻表の最適化、遅延や事故などの不測の事態への迅速な対応が可能となる。さらに、列車配車システムは、列車配車、列車時刻表、鉄道線路、列車監視、列車制御など、さまざまなアプリケーションに活用することができ、配車担当者が鉄道ネットワークを効果的かつ安全に管理できるよう支援する。これらのプラットフォームは、電話対応やディスパッチ、フィールドコミュニケーション、サードパーティアプリケーションの統合、データのレポートと分析など、すべての統合機能へのシングルアクセスポイントをビジネスに提供します。
市場動向
ドライバー ドライバー：スマートシティプロジェクトにおける公共安全への投資の増加
スマートテクノロジーは、都市の構造に革命をもたらしています。スマートエネルギーメーター、セキュリティデバイス、スマート家電、スマートトランスポーテーションなどは、スマートシティの開発に使用される技術の一つである。スマート環境へと進化する中で、市民の信頼を得るためには、公共の安全と安心を確保することが重要な要素となります。したがって、公共安全ソリューションをスマートシティのプロセスに統合することが重要です。各国政府は、スマートホームやビル、スマートコミュニケーション、スマート交通、スマートユーティリティ、公共安全、コネクテッドカーなど、さまざまな分野への投資を急速に進めています。例えば、インド政府は2020年から2021年にかけて、2019年から57%増となる12億米ドルのスマートシティ向け予算を宣言しました。
同様に、2016年、米国運輸省（US DOT）は、スマートシティや高度な交通技術のために、道路、橋、大量輸送などのインフラに約5,500億米ドルを支出しました。日立データシステムズが2015年に行ったアジア太平洋地域の調査では、回答者の69％が公共安全プロジェクトへの投資を計画していることが明らかになりました。また、回答者の約56%が、今後2年間に自国が公共安全への取り組みに1億米ドル以上を投資すると予想していることも報告されています。これは、スマートシティの開発における公共安全の重要性と、地域や国によるこの方向への大きな投資、特に列車配車システムを含む道路や鉄道のITSシステムに対する投資を強調しています。
制約事項 鉄道における列車運行システムのインフラ不足
新興国における通信インフラの未整備や、スマートデバイスへのアクセスの制限などが、列車配車市場における障壁となっています。また、インターネットへのアクセスコストが高いことも、列車配車などの鉄道のスマート化構想の障壁となっています。組織がますますIoT技術を採用し、アンビエントコンピューティング技術を追求し、さまざまなIoTソリューションを提供するにつれ、複雑さとコストを削減するために、データ標準、無線プロトコル、および技術にわたる標準化がより多様化しています。これは、さまざまなプラットフォームや技術で動作する、新しく開発されたコネクテッドデバイスの数が増えていることにも起因しています。
接続された鉄道列車配車システムは、一緒に運用するのが複雑であるため、相互運用性に難があると予想されます。運行管理システム、交通管理システム、制御システム、資産管理システムなど、さまざまなシステムやソリューションが、確立されたネットワークを通じて接続されています。これらのソリューションは、定義されたプロトコルだけでなく、同じ規格で動作しています。したがって、標準やプロトコルの欠如は、列車配車市場の主要な阻害要因になると予測されます。
鉄道サービスに対する需要の増加は、既存のシステムに負担をかけています。既存の鉄道インフラで処理能力の向上を達成するために、既存の旅客と貨物のスケジュールを最適化する必要があります。輸送業界におけるネットワークの運用は、長年にわたって徐々に変化してきました。こうした変化により、老朽化した複数の独自ネットワークを維持・管理するための高額な設備が必要となり、それぞれが独自の通信要件を持つ特殊なアプリケーションをサポートするようになりました。システムには、それぞれのアップグレード、メンテナンス、運用プロセスを持つ様々なネットワークが含まれています。インフラ全体がオープンスタンダードでないため、ソリューションの選択肢は限られ、硬直したものとなります。また、ネットワークの硬直性は、新しい技術の追加や新しいサービスの提供を妨げます。現在のITシステムは古く、複雑であるため、データの共有が困難である。また、今後数年間に予測される成長規模に対応することができない。頻繁に起こるネットワーク障害やシステム停止は、ドミノ効果をもたらし、顧客満足度にマイナスの影響を与える可能性があります。
ビジネスチャンス グローバリゼーションと高度な交通インフラの必要性
グローバリゼーションは、あらゆる種類の鉄道輸送に直接影響を及ぼします。スピード、セキュリティ、信頼性の向上が求められているのです。したがって、将来の鉄道輸送エコシステムは、目的地までの移動距離や歩数に関係なく、高いレベルのサービスで需要を満たすソリューションを提供する必要があります。人々の需要は日々変化しているため、より便利な旅行ソリューションが求められています。
高度な列車配車、PTC（Positive Train Control）、CTC（Centralized Train Control）、高度な車両制御システムなどのインテリジェントソリューションは、車両のリアルタイムの位置に関する情報を提供し、スケジュールの遵守を監視したり、通過中の車両の位置に関する情報を乗客に提供するために使用することができます。運行中の車両の状態や位置に関する正確なリアルタイム情報を乗客に提供することで、満足度の向上が期待できる。
官民すべての参加者が、より良い交通インフラの必要性を認識しています。組織は、このニーズに対応するために、よりスマートな鉄道輸送の可能性を見出しています。ヨーロッパ、北米、アジア太平洋地域などの地域では、よりスマートな鉄道インフラの構築に力を入れるようになっています。2021年からの今後5年間で、世界中の鉄道インフラ施設やサービスの改善・交換に約3100億米ドルが使用される予定です。これらの要因によって、いずれ近い将来、列車配車に対する需要が高まると予想されます。
課題：レガシーインフラとの統合の複雑さ
列車配車システムは、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなど、さまざまな技術要素を通じて統合されており、その構成は複雑な場合があります。既存の強力なITと熟練した人材がいなければ、列車配車インフラの導入は困難です。鉄道事業者はITシステムのオーバーホールを行うことができますが、そのようなオーバーホールで発生するコストは、実現までにかなりの時間を要します。現在のITシステムは古く、複雑であるため、データの共有が困難である。また、今後数年間に予測される成長規模に対応できない。ネットワーク障害やシステム停止が頻発し、ドミノ倒し的に顧客満足度に悪影響を及ぼす可能性がある。
プロトコルの問題で、レガシーシステムは新世代のスマートデバイスと統合することができない。これらのシステムは、技術的に高度なシステムと効率的に通信する能力が十分ではありません。発展途上国の多くはまだレガシーインフラに依存しているため、こうした統合の複雑さが、今後数年間、発展途上国での市場成長を阻害することになるでしょう。プライバシー侵害やデータ漏洩を防ぐためのITおよびネットワークセキュリティの制限は、列車配車市場の成長にとって大きな課題になると予測されます。
鉱業活動の活発化が貨物専用鉄道セグメントを牽引
米国、ロシア、中国は、貨物輸送の主要市場です。2019年、米国、カナダ、メキシコ間の鉄道による貨物輸送は、1790億米ドルを占めた。ヨーロッパでは、鉄道貨物輸送は2018年の3981億6000万トンキロから2019年には3893億4000万トンキロに減少し、さらに2020年には3665億4000万トンキロに急減した。しかし、2021年、ヨーテボリ港は、鉄道貨物による2020年比9％の著しい成長を遂げました。貨物専用鉄道は、最小限の高度な列車配車システムを統合しています。したがって、列車発送システムの統合度が低いため、貨物専用鉄道は予測期間中、列車発送市場に中程度の影響を与えるだろう
米国は、同国の複数の鉄道事業者がソフトウェアを使用して配車管理プロセスを自動化・高速化しているため、2027年までに最大の市場シェアを獲得すると予想される。2021年、インド鉄道は貨物輸送から15億米ドルを獲得し、これは前年の収益より26%高く、また貨物積載量が11.19%増加したことを目撃しました。各国政府は、貨物用通路や鉄道網への予算配分を増やすことで、鉄道による貨物輸送に力を入れている。貨物輸送は、現在、鉄道システムとの統合度が低い。将来的には、ハイテクシステムに対する需要が、貨物輸送における高度な列車配車システムの統合につながり、コンピュータ支援配車市場に影響を与える可能性があります。
予測期間中、サービス部門がより高いcagrで成長する。
列車配車とは、鉄道車両や緊急サービスの配車・管理をコンピュータで支援することである。本章では、列車配車市場をソリューションとサービスに分類しています。ソリューションには、リアルタイムのステータス情報とビジュアルモデリングツールを備えたプライマリーインターフェース、モバイルデータ端末とマッピング、自動車両位置とGISインターフェース、公共啓発メッセージなどがあります。サービスには、実装、サポート＆メンテナンス、トレーニング＆教育が含まれます。
列車配車ソリューションは、単一または複数の機関の配車に対応し、指揮統制センター向けに事件の全体像、位置情報、その他の関連詳細を提供します。ディスパッチ、マッピング、フィールドコミュニケーション、レポート、分析の統合機能は、列車ディスパッチソリューションで利用可能です。これらのソリューションは、リアルタイムのビジュアルアラートと自動ロギングに役立ちます。
列車配車ソリューションは、鉄道車両の自動ロケーション、GIS、モバイル・マッピング、リアルタイム・マッピングを提供します。鉄道車両と配車ユニットのリアルタイムマッピングは、配車担当者が現場や運行中の車両に関する全体的な情報を把握するための明確なイメージを提供します。車両の正確な位置が追跡され、配車に必要な車両の状態が監視されます。Tracsis plc（英国）、Wabtec Corporation（米国）などが、著名なソリューションプロバイダーです。
主な市場企業
列車配車市場は、主にHitachi Rail Ltd. (イタリア)、Siemens AG (ドイツ)、Wabec Corporation (米国)が占めている。(イタリア）、Siemens AG（ドイツ）、Motorola Solutions Inc.（米国）、Alstom SA（フランス）、Wabtec Corporation（米国）です。これらの企業は、列車配車エコシステムの提供に取り組んできた。彼らは、列車ディスパッチング技術を開発し、顧客にクラス最高の製品を提供するためにパートナーシップを開始しました。
この調査レポートは、列車配車市場を、提供、展開モデル、鉄道タイプ、アプリケーション、地域に基づいて分類しています。
サービス別
ソリューション
サービス
アプリケーション別
配車ユニット管理
レポーティングと分析
コールマネジメント
その他
導入モデル別
クラウド型
オンプレミス
鉄道事業者別
貨物専用鉄道
旅客専用鉄道
混成鉄道
地域・短距離線
地域別
アジア太平洋地域
中国
日本
インド
オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
ヨーロッパ
フランス
ドイツ
スペイン
イタリア
英国
その他のヨーロッパ
北アメリカ
米国
カナダ
中南米
ブラジル
アルゼンチン
その他の中南米地域
中近東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
MEAの残りの地域
2022年1月、モトローラ・ソリューションズ株式会社は、大音量や過酷な環境でチームをつなぐために設計されたデジタル双方向無線機「MOTOTRBO R7」を発売しました。このデバイスは、高度なオーディオ機能とスリムで頑丈なデザインを備え、Wi-Fi経由でプログラミングや更新を行うことができます。また、DMRやBluetoothで様々なセンサーと接続でき、ビデオセキュリティやアクセスコントロールシステムと統合することができます。MOTOTRBO R7は、さまざまな職場環境でのコミュニケーションとコラボレーションをサポートするよう設計されており、他の安全システムやテクノロジーと統合することで、チームはイベントや緊急事態をより迅速に検知し対応することができます
2021年12月、シーメンスAGは、VGF（ドイツ）と共同で「デジタル列車制御システム」を開発しました。このシステムは、地下鉄やトラムのネットワークで使用されている従来の列車制御システムを置き換えることが期待されています。このシステムは、特に地下区間での列車路線の容量と効率を高めるために開発されたものです。
2021年9月、日立レール株式会社は、製品開発の自動化、製品イノベーションの強化、鉄道アプリケーションの納期短縮を目的として、PTCを発売しました。この発売により、同社の製造プロセスやコスト管理も改善される。
2021年9月、Hexagon ABは、鉄道業界向けの統合セキュリティ＆監視ソリューションのポートフォリオを発表しました。このポートフォリオは、3D監視システムと、セキュリティ、ディスパッチ、およびコラボレーションを強化するソフトウェアを組み合わせたものです。LiDAR、熱センサー、ビデオ、3Dプランニングとトラッキングソフトウェアを使用するLeica BLK247とaccur8vision 3Dセキュリティと監視システム、アラーム、センサー、IoTデバイス、ビデオデータの共通の運用イメージを提供するシステムHxGN OnCall Security｜Guardianが含まれています。
2021年4月、モトローラ・ソリューションズ株式会社は、商業組織や政府組織が安全性と生産性を向上できるように設計された通信サービス、WAVE PTXをシンガポールとマレーシアで開始しました。WAVE PTXは、陸上移動無線ネットワークとブロードバンドネットワークを接続することで、組織がビジネス通信のカバレッジと機能を拡張することができます。クラウドベースとオンプレミスの両方のサービスとして提供され、Android、iOS、PC用Webアプリケーションをサポートしています。このソリューションには、チームコミュニケーションの組織化と調整を可能にする高度なディスパッチソフトウェアも含まれており、人やリソースの位置を追跡するためのマッピングツールも含まれています。モトローラ・ソリューションズ株式会社は、WAVE PTXサービスにアクセスするための2つの目的別通信機器、TLK 100およびTLK150二方背無線機とMOTOTRBO Ionスマートラジオもリリースしました。
【目次】
1 はじめに （ページ番号 – 33）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
表1 列車配車市場の定義（鉄道タイプ別
表2：市場定義（導入モデル別
表3 市場定義：アプリケーション別
表4 市場定義、提供形態別
1.3 含有物および除外物
表5 含有物および除外物
1.4 調査範囲
図1 対象市場
図2 対象地域
1.5 考慮した年数
1.6 通貨の検討
表6 通貨の為替レート
1.7 ステークホルダー
2 調査方法（ページ番号 – 39）
2.1 調査データ
図3 研究デザイン
図4 研究デザインモデル
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主要な二次情報源
2.1.1.2 二次資料からの主なデータ
2.1.2 一次データ
図 5 主要な業界インサイト
図6 一次面接の内訳
2.1.2.1 一次調査からの主要なデータ
2.1.2.2 一次調査の参加者
2.2 市場規模の推計
図7 市場規模の推定方法
2.2.1 リセッションインパクト分析
2.2.2 トップダウンアプローチ
図8 トップダウンアプローチ
2.3 データトライアングレーション
図9 データ三角測量法
図10 需要側ドライバーと機会からの市場成長予測
2.4 要因分析
2.4.1 需要側と供給側の要因分析
2.4.2 地域別影響度分析
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
3 EXECUTIVE SUMMARY (Page No. – 51)
図11 列車配車市場：市場動向
figure 12 市場：地域別、2022年～2027年
図13 2027年までにオンプレミス展開型が最大シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 55）
4.1 列車配車市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図14 都市化の進展と人口動態が予測期間中の市場を促進する
4.2 市場：地域別
図15 北米は2022年に他の地域を上回ると推定される
4.3 鉄道タイプ別市場
図16 2027年までに混載鉄道が最大シェアを獲得する。
4.4 用途別市場
図17 2027年までに通話管理部門が最も高いCAGRを記録する
4.5 導入モデル別市場
図18：予測期間中、オンプレミス型が市場をリードする
4.6 市場：提供サービス別
図19 予測期間中に最も成長するのはサービス部門である。
5 市場の概要（ページ番号 – 58）
5.1 はじめに
表7 市場ダイナミクスによる影響
5.2 市場ダイナミクス
図20 列車配車市場：市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因（DRIVERS
5.2.1.1 スマートシティプロジェクトにおける公共安全への投資の増加
表8 鉄道インフラに関する官民パートナーシップ
5.2.1.2 鉄道のデジタル化
表9 デジタル化の利点
5.2.1.3 クラウドベースのソリューションの採用が進む
図21 エッジコンピューティングが鉄道分野を再形成する
5.2.1.4 意思決定への人工知能の活用
図22 鉄道における人工知能
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 予算の制約と進化する機器サイクル
5.2.2.2 鉄道における列車配車システムのインフラ不足
5.2.3 機会
5.2.3.1 グローバル化と高度な交通インフラへのニーズ
表10 平均コスト別鉄道プロジェクト
5.2.3.2 人工知能と機械学習技術の統合
5.2.4 課題
5.2.4.1 レガシーインフラとの統合の複雑さ
5.2.4.2 最適化された列車配車ソリューションの実装に関する知識不足
5.3 ポーターの5つの力分析
図 23 ポーターの5つの力分析
表11 ポーターの5つの力によるインパクト
5.3.1 代替品の脅威
5.3.2 新規参入の脅威
5.3.3 買い手のバーゲニングパワー
5.3.4 供給者のバーゲニングパワー
5.3.5 競争相手の強さ
5.4 バリューチェーン分析
図 24 バリューチェーン分析
5.5 エコシステム分析
図25 エコシステム分析
5.6 市場シナリオ分析、2022-2027年
5.6.1 最も可能性の高いシナリオ
表12 最も可能性の高いシナリオ：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
5.6.2 楽観的シナリオ
表13 楽観的シナリオ：2022-2027年地域別市場（百万米ドル）
5.6.3 悲観的シナリオ
表14 悲観シナリオ：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
5.7 MNMによる市場に関する考察
5.7.1 列車配車ソリューションを購入する際の重要な基準
5.7.1.1 導入
5.7.1.2 調達プロセス
図26 列車配車取得のための活動スケジュール
5.7.1.3 レールシミュレーションモデル
図27 NEMO
図28 SIMONE
図 29 路線システムツールボックス
5.7.1.4 リスケジューリング問題
5.7.2 列車配車ソリューションの価格設定
5.7.2.1 はじめに
5.7.2.2 プライシング分析
表15 列車配車にかかる1回限りの費用見積もり
表16 列車配車にかかる定期的なコストの見積もり
5.7.2.3 列車配車に関する保守・メンテナンス
5.7.2.4 鉄道網の整備
表17 鉄道プロジェクト上位10件（コスト別
表18 鉄道管理システムの価格分析
5.7.2.5 開発・訓練コスト
5.7.3 地域間の列車配車ソリューション調達の価格感応度
5.7.3.1 はじめに
表19 主な列車配車ソリューションのプロバイダー
表20 列車配車システムの提供内容
表21 列車配車システム調達の平均コスト
5.7.4 各鉄道会社で提供されている機能
5.7.4.1 導入
表22 鉄道会社および配車センター所在地
5.7.4.2 ケーススタディ
5.7.4.2.1 欧州鉄道会社向けCisco定義メタルモデル
5.7.4.2.2 中東・アフリカの大量輸送システムにサイバーセキュリティを導入したアルストム社
5.7.4.2.3 アルストムは、カナダのモントリオールの大都市電気ネットワークプロジェクトでSNC-Lavalinと提携した。
5.7.4.2.4 オーストラリア西部の公共交通機関は、パースの鉄道通信の近代化のためにノキアを選択した。
図 30 オーストラリア西部のメトロネットの大容量信号システム
5.7.4.3 配車技術およびサービス供給者
5.7.5 各鉄道会社で好まれる機能
5.7.5.1 導入
図 31 走行表示
図32 列車追跡
図33 自動経路設定
図34 列車間の衝突の特定と最適な解決方法
図35 管理レポートの作成
5.7.6 鉄道の列車配車に関する経済モデル
5.7.6.1 はじめに
表23 企業別売上高（2019～2021年
5.7.6.2 列車配車導入における主要な課題
5.7.6.3 鉄道における地域経済と規制への影響
5.7.6.3.1 北米： 経済
5.7.6.3.2 北米： 規制の意味合い
5.7.6.3.3 欧州： 経済
5.7.6.3.4 欧州： 規制への影響
5.7.6.3.5 アジア太平洋地域： 経済
5.7.6.3.6 アジア太平洋地域：経済 規制の影響
5.7.7 市場で活動する企業による革新的な提案
5.7.7.1 導入
5.7.7.2 ポジティブ・トレイン・コントロール（Positive Train Control
5.7.7.3 自動列車制御装置
5.7.7.4 通信ベースの列車制御
表24 安全・信号システムに基づく製品群
表25 サービスに基づく提供
5.8 列車配車市場の動向と混乱
図36 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド
5.9 マクロ経済指標
5.9.1 主要国のGDP推移と予測
表26 主要国のgdp推移と予測（2018年～2026年）（億米ドル
5.10 技術分析
5.10.1 導入
5.10.2 自律走行する列車
5.10.3 インターネット・オブ・シングス
5.10.4 自動警告システム
5.11 規制の概要
5.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表27 北米：規制機関、政府機関、およびその他の組織
表 28 ヨーロッパ： 規制機関、政府機関、その他の組織
表 29 アジア太平洋地域： 規制機関、政府機関、その他
表30 ROW： 規制機関、政府機関、その他の組織
5.12 特許分析
表31 有効な特許
5.13 ケーススタディ分析
表32 ケーススタディ1：アナログビッグデータ価値の発掘-Compactrio & Ni insightcm
表 33 ケーススタディ 2： 台湾高速鉄道株式会社、メンテナンス管理ソリューションの構築にIBMマキシモを採用
表34 ケーススタディ3：アトランタ市電がシーメンスデジタルレールサービスと提携し、ライトレール車両を管理する。
表35 ケーススタディ4：aiで北米の鉄道保守に革命を起こすアップテイク
5.14 主要なカンファレンスとイベント（2023～2025年
表36 カンファレンスとイベント
5.15 鉄道車両の平均年齢（地域別
5.15.1 機関車
表37 機関車の平均年齢（地域別
5.15.2 メトロ
表38 メトロの平均年齢、地域別
5.15.3 客車
表39 旅客用客車の平均年齢、地域別
5.15.4 貨物車
40 表 貨物車の平均年齢、地域別
5.16 主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1 主要なステークホルダーと購買プロセス
図37 購入プロセスにおけるステークホルダーの影響
表41 購入プロセスにおけるステークホルダーの影響力(%)
5.16.2 購入基準
図38 主要な購買基準
表42 主な購買基準
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：AT 8560
