| 自動車予知保全とは、自動車産業において機器の故障を予測し、予防するためにデータ解析や機械学習（ML）アルゴリズムを活用することを指します。これは、IoTシステムを通じて部品の性能を測定するコンディションモニタリング技術を取り入れ、時間経過とともに収集されるデータを基にモデルを構築し故障を防ぐことに役立ちます。予知保全は、突発的な車両故障のリスクを軽減し、AIやMLを用いて車両の運転パターンや傾向を把握することで、自動車の信頼性と安全性を向上させる重要な手段となっています。 現代の車両には、高度な障害物検出システムが搭載されており、これにより車両は他の車両や道路インフラと情報を共有し、道路の安全性と効率を高めることが可能です。この技術は、V2X（Vehicle-to-Everything）通信と呼ばれ、車両が速度や位置、方向といったデータを他の機器と共有し、より安全な運転環境を実現します。 コネクテッドカーの需要が高まる中、予知保全市場の成長も見込まれています。予知保全により、必要な時だけメンテナンスを行うことができるため、計画外の故障やダウンタイムを減少させ、コスト削減にもつながります。商用車のフリートオーナーは、業務の損失を防ぐためにこの技術に依存する傾向が強まっており、今後数年間で市場は拡大すると考えられています。 特にインドや中国、ブラジルなどの発展途上国では商用車の需要が高まっており、これが予知保全市場の成長を後押ししています。たとえば、インド自動車工業会のデータによると、商用車の販売台数は前年と比べて大幅に増加しています。フリートオーナーは、車両の健康状態を積極的に監視し、メンテナンスの必要時期を予測することで、突発的な故障のリスクを低減することができます。 予測メンテナンス市場では、ソリューションコンポーネントが最も大きなシェアを占めると予想されており、MLアルゴリズムを用いて過去のデータに基づき故障の可能性を予測します。また、OTA（Over-the-Air）アップデート技術により、自動車は定期的なメンテナンスを必要とせず、重要な時だけサービスセンターを訪れることが可能になります。 2023年から2031年にかけて、欧州が予知保全市場で最大のシェアを持つと予測されており、これは公害防止対策の強化によるものです。組織は必要なときだけメンテナンスを行うことで、エネルギーと資源の消費を削減し、公害を最小限に抑えることが期待されています。 アジア太平洋地域は、最も高い成長率を示すとされ、ここでの市場拡大は予測保全の利点に対する意識の高まりによるものです。自動車用予知保全の市場調査によれば、主要企業にはアイシン株式会社、Aptiv、Continental AGなどがあり、顧客ニーズに応えるために包括的なソリューションを提供しています。 最近の展開としては、2023年にSalesforceとQualcommが自動車向けの新しいコネクテッドビークルプラットフォーム「Automotive Cloud」の開発で協力し、同年にオトノモがマイクロソフトと提携してストリーミング接続された車両データを提供することが発表されています。これらの動きは、自動車予知保全市場の更なる発展を促進するものと考えられます。 |
市場紹介
自動車予知保全とは、自動車産業における潜在的な機器の故障を予測・予防するためのデータ解析とMLアルゴリズムの活用を指します。IoTシステムを通じて部品の性能を測定するコンディションモニタリング技術を採用しています。経時的に収集されたデータをモニタリングし、モデルを構築して故障の予防に役立てます。
自動車の予知保全は、予期せぬ車両故障のリスクを軽減するのに役立ちます。AIやMLは、車両所有者の傾向や操作パターンを把握するために使用されます。これらの技術は、自動車の信頼性と安全性を高めるために、自動車のメンテナンスに不可欠な要素になりつつあります。
車両には一般的に、道路上の障害物や他の車両を検出する高度なシステムが搭載されています。これらのシステムは、車両の速度と他の車両との距離を維持するための予防措置を講じます。
V2X（Vehicle-to-Everything）通信とは、車両が他の車両や道路インフラ、スマートフォンなどの通信機器と通信する機能を指します。V2X技術により、車両は速度、位置、方向などのデータを共有し、道路の安全性と効率性を向上させることができます。
V2X技術の進歩により、コネクテッドカーへの需要が高まっています。このことが、近い将来、自動車の予知保全市場の成長に拍車をかけると予想されます。
コネクテッドカーの予測メンテナンスは、計画外のメンテナンスやダウンタイムの必要性を減らすことで、コスト削減に貢献します。データとMLアルゴリズムを使用して機器が故障しそうな時期を予測することで、定期的なスケジュールではなく、必要なときだけメンテナンスを実施できるようになります。このアプローチにより、予定外のダウンタイムを回避し、スペアパーツの在庫の必要性を低減することができます。商用車フリートは、計画外の車両故障による業務損失を軽減するため、予知保全への依存を強めています。このため、今後数年間は自動車用予知保全の市場規模が拡大すると推定されます。
インド、中国、ブラジルなどの発展途上国では、商用車の需要が高いことが確認されています。インド自動車工業会によると、商用車の販売台数は2021年4月の568,559台から2022年3月の716,566台に増加し、期間中に約26%の上昇を記録しています。
商用車の所有者は、車両の突然の故障を最小限に抑えるため、予知保全を導入しています。予知保全により、フリートオーナーは車両の健康状態を積極的に監視し、メンテナンスが必要な時期を予測することができます。これにより、予定外のダウンタイムや高額な故障のリスクを低減することができます。したがって、商用車の販売台数の増加は、近い将来、自動車予測メンテナンス市場の発展を後押しすると推定されます。
最新の自動車用予測メンテナンス市場分析によると、ソリューションコンポーネントセグメントが予測期間中に最大のシェアを占めると予想されています。自動車の予知保全は、MLアルゴリズムを使用して、定期的な車両メンテナンスを推奨します。過去に発生した同様の事象に基づき、故障の可能性を予測する。MLやAIアルゴリズムは、故障の発生状況をリアルタイムで記録しています。また、これらのイベントの規則性を分析します。
OTA（Over-the-Air）アップデートとは、デバイスに物理的にアクセスすることなく、ワイヤレスでソフトウェアやファームウェアをアップデートする機能を指します。この技術により、デバイスは手動で操作することなく、自動的にアップデートやアップグレードを受けることができます。OTAを利用すれば、自動車の所有者はサービスステーションで定期的なメンテナンス作業を行う必要がありません。緊急時や重要なメンテナンスの時だけ、サービスセンターを訪れることができるのです。
最新の自動車予知保全市場予測によると、2023年から2031年にかけて、欧州が最大のシェアを占めると予想されています。公害防止対策の実施が増加し、同地域の市場統計を牽引しています。
組織は、必要なときだけメンテナンスを行うことで、消費されるエネルギーと資源の総量を削減することができます。これにより、公害を最小限に抑え、組織の二酸化炭素排出量を削減することができます。さらに、自動車分野で予知保全を利用することで、機器の故障やダウンタイムの発生頻度を軽減し、機器の効率を向上させ、排出量を削減することができます。
アジア太平洋地域の産業は、近い将来、最も高いCAGRで成長すると予想されています。中国とインドは、自動車の主要な生産国と消費国です。予測保全の利点に関する意識の高まりが、アジア太平洋地域の市場拡大に拍車をかけています。
自動車用予知保全の世界市場調査報告書は、会社概要、財務概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、事業セグメント、最近の動向などのパラメータに基づいて、主要ベンダーのプロフィールを示します。
アイシン株式会社、Aptiv、Continental AG、Delphi Technologies、Garrett Motion Inc.、IBM Corporation、Microsoft Corporation、NXP Semiconductors、Robert Bosch GmbH、SAP SE、Siemens AG、Teletrac Navman、Valeo Corporation、ZF Friedrichshafen AGがこの産業で事業を行う主要企業です。
メーカーは、顧客のニーズに応えるため、ハードウェア、ソフトウェア、サービスを含む包括的な予知保全ソリューションを提供しています。これにより、メーカーは顧客にワンストップソリューションを提供することができ、自動車用予知保全市場のシェア拡大に寄与しています。
主な展開
2023年1月、CRM（Customer Relationship Management）ソリューションプロバイダーのSalesforceとQualcomm Technologies, Inc.は、自動車分野向けの新しいインテリジェントなコネクテッドビークルプラットフォーム「Automotive Cloud」の開発における戦略的協業を発表した
2023年1月、イスラエルの自動車データ会社であるオトノモがマイクロソフトと戦略的パートナーシップを締結し、ストリーミング接続された車両データをMicrosoft Mapsに提供する
【目次】
1. エグゼクティブサマリー
1.1. 世界市場の展望
1.1.1. 金額 US$Bn、2017年～2031年
1.2. TMRの解析と提言
1.3. 競合他社ダッシュボード分析
2. 市場の概要
2.1. マーケットカバレッジ/タクソノミー
2.2. 市場の定義/範囲/制限
2.3. 市場ダイナミックス
2.3.1. ドライバ
2.3.2. 制約事項
2.3.3. 機会（Opportunity
2.4. 市場要因分析
2.4.1. ポーターのファイブフォース分析
2.4.2. SWOT分析
2.5. レギュラトリーシナリオ
2.6. 主要トレンド分析
2.7. バリューチェーン分析
2.8. コスト構造分析
2.9. プロフィットマージン分析
3. COVID-19 インパクト分析 – 自動車の予知保全市場
4. 自動車用予知保全の世界市場、コンポーネント別
4.1. 市場のスナップショット
4.1.1. はじめに、定義、主な調査結果
4.1.2. 市場成長率と前年比予測
4.1.3. ベースポイントシェア分析
4.2. 自動車用予知保全の世界市場規模・予測、2017年〜2031年、コンポーネント別
4.2.1. ソリューション
4.2.1.1. 統合された
4.2.1.2. スタンドアロン型
4.2.2. サービス内容
4.2.2.1. プロフェッショナルサービス
4.2.2.2. マネージドサービス
5. 自動車用予知保全の世界市場、技術別
5.1. 市場のスナップショット
5.1.1. はじめに、定義、主な調査結果
5.1.2. 市場成長率と前年比の予測
5.1.3. ベースポイントシェア分析
5.2. 自動車用予知保全の世界市場規模・予測、2017年〜2031年、技術別
5.2.1. IoT
5.2.2. ビッグデータ＆データ分析
5.2.3. ビジネスインテリジェンス(BI)
5.2.4. クラウドコンピューティング
5.2.5. 5G
6. 自動車用予知保全の世界市場、用途別
6.1. 市場のスナップショット
6.1.1. はじめに、定義、主な調査結果
6.1.2. 市場成長率と前年比予測
6.1.3. ベースポイントシェア分析
6.2. 自動車用予知保全の世界市場規模・予測、2017年〜2031年、用途別
6.2.1. オイル交換
6.2.2. トランスミッションチェックアップ
6.2.3. ベルトの変更
6.2.4. ブレーキ・タイヤ点検
6.2.5. クーラント交換
6.2.6. エンジンエアフィルター
6.2.7. キャビンフィルター
6.2.8. その他
7. 自動車用予知保全の世界市場：エンドユーザー別
7.1. 市場のスナップショット
7.1.1. はじめに、定義、主な調査結果
7.1.2. 市場成長率と前年比予測
7.1.3. ベースポイントシェア分析
7.2. 自動車用予知保全の世界市場規模・予測、2017年〜2031年、エンドユーザー別
7.2.1. 個人の場合
7.2.2. 製造業者
7.2.3. 保険会社
7.2.4. 販売店・サービスパートナー
7.2.5. フリートオーナー
…
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