主なハイライト

ビッグデータ分析は、自動車製造業がERPシステムからデータを収集し、ビジネスの複数の機能ユニットとサプライチェーンのメンバーから情報を組み合わせることを可能にします。産業IoT、ネットワーク化されたシステム、M2M通信の出現に伴い、自動車産業はインダストリー4.0に向けて位置づけられています。センサー、RFID、バーコードリーダー、ロボットは、今や業界の製造現場で標準となっています。これらのデバイスは、データ生成ポイントを指数関数的に増加させました。

• 家電業界は需要と供給の要因に大きく依存しています。ビッグデータ分析の利用は、この業界セグメントに大きな変化をもたらし、プッシュ型市場戦略からプル型市場戦略への移行を可能にしました。ビッグデータ分析を活用することで、業界は消費者の行動パターンをよりよく把握できるようになり、これに基づいて生産計画を立てることができるようになりました。同様の可能性が自動車セクターにも見出されており、IoTの進展と電子部品が自動車の不可欠な一部となっています。

さらに、大規模データ分析は自動車メーカーが販売およびマーケティングにおいて効率を向上させるのに役立ちました。また、予測メンテナンスやサービススケジュールなどの機能を取り入れることを支援することで、業務の改善にも寄与しました。データを分析して需要予測を行うことで、自動車ベンダーの調達プロセスを合理化し、コスト効率を高める手助けもしました。

• データはOEMにとってますます重要になっています。したがって、強力なプライバシー戦略を通じて一般データ保護規則（GDPR）に準拠することが不可欠です。データ保護、特にGDPRの詳細に対する明確な理解が必要であり、多くの業界関係者はまだ既存の規制や内部ポリシーに精通していません。これにより、一般公衆との誤解が生じる可能性があります。したがって、接続された自動運転モビリティにおいて、データ保護法は重要です。自動的に収集されるデータの量は膨大です。

最近のCOVID-19の発生は、不確実性が意思決定プロセスと市場に与える悪影響を明らかにしました。市場参加者が状況に関するリアルタイム情報を受け取り始めた時点で、自動車市場は緩和し始めました。これは、大規模データを利用して情報をさまざまな関係者に拡充し、パニックを防ぎ、市場の安定性と供給の安全を確保する一つのシナリオです。

ビッグデータは、現代の技術主導の企業環境における製造業の生産性と効率性の重要な推進要因の一つです。センサーや接続デバイスの急速な採用、また機械間通信（M2M）の促進により、自動車産業におけるデータポイントの数が大幅に増加しています。
自動車産業は、製造、マーケティング、サプライチェーンなどの分野でデータ分析を導入する上で大きな進歩を遂げてきましたが、製品自体におけるデータ生成と分析の利用は比較的初期の段階にあります。しかし、モノのインターネット（IoT）の人気の高まりとコンピューティングの進歩により、よりコスト効果の高いデータ収集方法が登場し始めています。

• 接続された自動車によってユーザーエクスペリエンスに大きな変化がもたらされる可能性があります。AP通信によると、2023年までに自動車産業によって世界で7630万台の接続車両が生産されると予測されています。ギアやソフトウェアを提供することで、それらをクラウドに接続し、データを生成し、有用な洞察を得ることができます。自動車会社がリアルタイムでの走行データにアクセスできるようになると、製品開発が加速し、性能の監視、製品品質の維持、安全性の確保の方法が革命的に変わる可能性があります。


• アメリカの最大手自動車メーカーであるゼネラルモーターズは、自動車業界におけるビッグデータと分析の利用の先駆者でした。最近では、車両にセンサーと中央処理装置（CPU）が標準装備されています。ゼネラルモーターズは、車両内のセンサーとテレマティクスに焦点を当てることで、多くのコストを削減しつつ、車両の安全性と信頼性を向上させることができます。例えば、DataFlairによると、テレマティクスは金の鉱山のようなものであり、1台の車両あたり最大800米ドルの大幅なコスト削減を提供します。

- アジア太平洋地域は、全地域の中で最も人口が多いです。アジア太平洋地域は、都市人口の増加と購買力の向上により、自動車産業の最大の市場の一つと見なされています。
2022年4月には、中国自動車製造業協会（CAAM）によると、約965,000台の乗用車と216,000台の商用車が販売されました。この数字はそれぞれ前月から48%および42%の減少を反映しています。このような大規模な車両販売は、調査対象のセクターに成長の機会をもたらすと予想されています。

• 企業は市場シェアを増やし、さまざまな市場に浸透し、製品の提供を多様化するために、複数の分野で協力しています。たとえば、2022年6月に、NTT（日本電信電話）とトヨタ自動車が連携して、データを収集・共有するコネクテッドカーの開発を行いました。NTTのデータネットワーキングおよびデータ部門の最高経営責任者である本間陽氏は、インタビューで、企業は外国市場への進出を加速するために、積極的に合併・買収を調査すると述べました。本間氏によると、同社は今後4年間で約4000億円（30億米ドル）の取引に費やす可能性があるとしています。

例えば、SGホールディングスの佐川急便株式会社は、すべての小型配送車を電動化する目標の一環として、2021年6月に最初の電気自動車のプロトタイプを発表しました。この車両は、東京のスタートアップASFと協力して製造されました。国内最大の配送サービスは、2030年までに電動車両に切り替え、年間28,000トンのCO2排出量を削減することを目指しています。これらの変更により、調査対象の市場が拡大することが可能になるはずです。

• 1 イントロダクション

  • 1.1 調査の前提条件と市場の定義

  • 1.2 本調査の範囲

• 2 調査手法

• 3 エグゼクティブサマリー

• 4 市場についての洞察

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 業界バリューチェーン分析

  • 4.3 業界魅力度 - ポーターのファイブフォース分析

    • 4.3.1 サプライヤーの交渉力

    • 4.3.2 買い手の交渉力

    • 4.3.3 新規参入の脅威

    • 4.3.4 代替品の脅威

    • 4.3.5 競合・競争状況の激しさ

  • 4.4 Covid-19インパクト評価

• 5 市場ダイナミクス

  • 5.1 市場の促進要因

  • 5.2 市場の課題

    • 5.2.1 プライバシー問題と自動車データ保護規制

• 6 市場セグメンテーション

  • 6.1 用途別

    • 6.1.1 製品開発、サプライチェーン、製造

    • 6.1.2 OEM保証とアフターセールス/ディーラー

    • 6.1.3 コネクテッド・ビークルとインテリジェント交通

    • 6.1.4 セールス、マーケティング、その他の用途

  • 6.2 地域別

    • 6.2.1 北米

    • 6.2.2 ヨーロッパ

    • 6.2.3 アジア太平洋

    • 6.2.4 その他の地域

• 7 競合情勢

  • 7.1 企業プロファイル

    • 7.1.1 N-iX LTD

    • 7.1.2 Future Processing Sp.z.o.o

    • 7.1.3 Reply SpA (Data Reply)

    • 7.1.4 Phocas Ltd

    • 7.1.5 Positive Thinking Company

    • 7.1.6 Qburst Technologies Private Limited

    • 7.1.7 Monixo SAS

    • 7.1.8 Allerin Tech Private Limited

    • 7.1.9 Driver Design Studio Limited

    • 7.1.10 Sight Machine Inc

    • 7.1.11 SAS Institute Inc

    • 7.1.12 IBM Corporation

    • 7.1.13 SAP SE

    • 7.1.14 Microsoft Corporation

    • 7.1.15 National Instruments Corp

• 8 投資分析

• 9 市場機会と今後の動向