 | • レポートコード：MRCLC5DC10406 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年12月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：運輸 |
| Single User | ￥737,200 (USD4,850) | ▷ お問い合わせ |
| Five User | ￥1,018,400 (USD6,700) | ▷ お問い合わせ |
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レポート概要
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率17.5％。詳細情報は下記をご覧ください。本市場レポートは、2031年までの自動車予測保全市場の動向、機会、予測を、タイプ別（ソリューションとサービス）、用途別（乗用車と商用車）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に網羅しています。 |
自動車予測保全市場の動向と予測
世界の自動車予測保全市場の将来は、乗用車および商用車市場における機会を背景に有望である。世界の自動車予測保全市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）17.5％で成長すると予測される。この市場の主な推進要因は、車両寿命延長への需要増加、IoT技術の普及拡大、コスト削減への注目の高まりである。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは、ソリューションが予測期間中に高い成長率を示す見込みです。
• アプリケーション別カテゴリーでは、乗用車がより高い成長率を示すと予想されます。
• 地域別では、北米が予測期間中に最も高い成長率を示すと予測されています。
150ページ以上の包括的レポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を獲得してください。一部の見解を伴うサンプル図を以下に示します。
https://lucintel.com/images/Automotive-Predictive-Maintenance-Market-Segments.png
自動車予測保全市場における新興トレンド
自動車予測保全業界は、数多くの新興トレンドがその構造を変革しつつあるため、岐路に立っています。 これらのトレンドは、業界を基本的な診断から、車両の健全性に対する統合的かつ包括的なアプローチへと導いています。AI、IoT、クラウドコンピューティングの融合は、より正確であるだけでなく、よりアクセスしやすく拡張性のあるソリューションの新時代を促進しています。これらの進展は、車両の信頼性と運用効率を高め、現代の消費者や商用フリートのより高い期待に応えるという要望によって推進されています。
• AIと機械学習を活用した分析：AIと機械学習は現代の予知保全の最前線にある。車両センサーからの膨大なデータを分析し、部品故障前に生じる微細なパターンや異常を特定する。 AIアルゴリズムは過去の経験に基づいて訓練され、ブレーキパッドの摩耗予測から電気自動車のバッテリー劣化予知まで、高い信頼性で予測を行います。ルールベースシステムから学習システムへのこの移行は予測精度を劇的に向上させ、先行的かつ極めて具体的なメンテナンス介入を可能にします。その結果、予期せぬダウンタイムが減少するとともに、車両の総合的な性能と安全性が大幅に向上します。
• テレマティクスとIoTの統合：自動車におけるテレマティクスとIoTデバイスの広範な活用は主要なトレンドの一つである。両者は予知保全に必要なリアルタイムデータフローを可能にする。センサーは車両全部分に統合され、エンジン温度や液面レベルからタイヤ空気圧、運転習慣に至るまで多様なデータを収集する。これらのデータは全てテレマティクスを介してクラウドベースシステムに送信され処理される。 これらの技術の絶え間ない統合は強力なフィードバックサイクルを形成し、リアルタイムの健康診断と遠隔診断を可能にします。これにより、特に商用車両の管理・修理方法が変革されつつあります。
• 電気自動車のバッテリー健全性への焦点：世界がEVへ移行する中、バッテリー管理における予知保全の重要性はますます高まります。EVで最も高価な部品はバッテリーであり、その状態は車両性能と再販価格に決定的な影響を与えます。 予知保全システムは高度なアルゴリズムを用いて、温度・充電サイクル数・劣化率といった重要なバッテリーパラメータを追跡します。バッテリー問題の発生を予測することで、充電習慣の最適化、バッテリー寿命の延長、EVドライバーの安心感向上を支援します。
• クラウドベースソリューションと無線更新（OTA）：予知保全におけるクラウドベースソリューションは、拡張性とコスト効率を向上させています。 大規模なオンプレミスハードウェアを必要とせず、データを遠隔で保存・処理できるため、中小企業や独立系修理工場でも導入が可能だ。さらに、車両ソフトウェアやファームウェアへの無線更新（OTA）機能は予測保全と直接関連する。問題を予測した場合、ソフトウェアパッチや予防措置を遠隔送信でき、サービスセンターへの物理的な訪問を最小限に抑えられる。
• アフターマーケットとサービスにおける予知保全：予知保全はメーカーに限定されず、アフターマーケットとサービス分野も変革している。独立系修理工場やディーラーは、予知分析を活用して顧客により個別化された先制的なサービスを提供している。車両データを分析することで、オイル交換やタイヤ交換など、差し迫ったサービス要件について事前にターゲットを絞った通知を送信できる。 これにより従来のサービスパラダイムが事後対応型から事前対応型へ転換され、顧客ロイヤルティとサービス効率が向上します。また、スペアパーツの在庫管理や技術者のスケジュール調整も改善されます。
これらのトレンドは、車両ケアをより知的かつ予見的なものに変えることで、自動車予測保全市場を根本的に再構築しています。事後対応型から事前対応型への移行は単なる技術的アップグレードではなく、メーカーから消費者まで全てのステークホルダーに利益をもたらすビジネスモデルの変革です。 IoT、AI、クラウドプラットフォームの融合は、車両の効率性・安全性・信頼性を高め、知能化され相互接続されたモビリティエコシステムを生み出す未来を可能にします。
自動車予測保全市場の最近の動向
自動車予測保全市場は、コネクテッドカーの拡大、ビッグデータ分析、データ中心のビジネスモデルに支えられ、急速なイノベーションの段階にあります。 これらの潮流は、従来の診断パラダイムから予防的・先制的なモデルへの転換を促している。車両センサーからのリアルタイムデータを活用し、高度なAIや機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、高額な故障が発生する前に潜在的な問題を予測・防止するソリューションが設計されている。この変革は製造プロセスから消費者体験に至るまで、あらゆる領域に影響を及ぼしている。
• コネクテッドカーデータの普及：道路上のコネクテッドカー増加は基盤となる進展だ。新型車両にはエンジン動作、ブレーキ寿命、タイヤ空気圧などの指標に関する膨大なデータを生成する数十のセンサーが搭載されている。この豊富なデータこそが予知保全の基盤である。データが継続的に収集・送信可能であることは、サービス訪問時のみ実施されていた従来の診断テストから脱却し、車両の状態をリアルタイムで監視できることを意味する。
• AIと機械学習アルゴリズムの進化：予測保全に活用されるAIと機械学習アルゴリズムの高度化も進展している。従来のシステムは単純なルールベース戦略に依存していたが、現在ではアルゴリズムがデータの複雑なパターンから学習し、はるかに高い精度で問題を予測できる。例えば機械は、エンジン振動や音響信号の微小な変動をスキャンし、人間の整備士では検知不可能な機械的問題の初期兆候を特定できる。
• デジタルツイン技術の統合：自動車予測保全分野における新たな進展がデジタルツイン技術である。デジタルツインとは、物理的な車両からリアルタイムで更新されるデータに基づき、物理車両のコンピュータシミュレーションを指す。これにより、車両の包括的かつ継続的に進化する健全性評価が可能となる。 デジタルツイン内で多様な運転条件をシミュレートすることで、メーカーやサービスプロバイダーは車両や特定部品の将来の挙動を予測できます。この技術は特にフリート管理や自動運転車両において効果的で、高い運用効率と安全性を実現します。
• 予知保全（PHM）の台頭：予知保全（PHM）は単なる予測を超えた重要な進化です。 PHMシステムは故障の発生を予測するだけでなく、その発生時期や経時的な劣化過程も予測します。これにより部品の残存耐用年数について実用的な知見が得られ、運用者はメンテナンス計画や在庫管理を最適化できます。この能力は、故障が重大な安全・経済的影響をもたらす電気自動車用バッテリーや自動運転車センサーなどの高度なシステムにおいて特に価値があります。
• 消費者市場における予知保全：予知保全は商用車両で広く確立されているが、最近の進展は消費者市場への拡大である。自動車メーカーは現在、コネクテッドカーサービスの一環として予知保全機能を搭載している。これらのサービスにより、車所有者はモバイルアプリや車載ダッシュボードを通じて、事前通知やカスタマイズされたサービス提案を受け取れる。これにより、突然の故障に伴うストレスや煩わしさを最小限に抑え、顧客体験が向上する。
これらの最新動向が相まって、自動車予測保全市場はデータ駆動型かつ知能駆動型の産業へと変貌しつつある。新技術とビジネスモデルの融合により、車両保全が予防的・個別最適化・高効率化される未来が創出されている。こうした進歩は車両の信頼性と安全性を高めるだけでなく、自動車バリューチェーン全体にわたり新たな収益機会と顧客接点の創出を可能にしている。
自動車予測保全市場における戦略的成長機会
自動車予測保全市場は、先進技術と運用効率・安全性への注目の高まりが相まって、戦略的成長機会に満ちています。こうした機会は特定の分野に限定されず、商用車両から一般車両、製造施設に至るまで多様な用途に広がっています。データ、AI、コネクテッド技術の力を通じて、組織は新たな価値提案を開拓し、市場での存在感を高められます。これらの可能性は、車両の設計、良好な状態の維持、運用方法そのものを根本的に変革します。
• 商用車両管理と物流：商用車両管理業界は予知保全にとって大きな成長機会を秘めています。物流・運輸企業にとって車両の稼働停止は直接的な収益損失を意味します。予知保全ソフトウェアは商用車両のデータを分析し、整備要件の予測、ルートの最適化、燃料消費量の削減を実現します。車両の稼働率最大化と最適運用を通じて、これらのソフトウェア製品は明確かつ説得力のある投資対効果を提供します。 この応用分野は、電子商取引の成長と世界的なサプライチェーンの複雑化により急拡大しており、信頼性と効率性に優れたフリートが競争優位性となる。
• 電気自動車（EV）のバッテリー・駆動系管理：世界が電動化へ移行する中、EVバッテリーと駆動系の予知保全が重要な成長機会である。EVバッテリーの高いコストと技術的複雑性から、その健全性と寿命は消費者やフリート運営者にとって最大の関心事だ。 予知保全ソフトウェアはバッテリーの健康状態を追跡し、残存寿命を予測するとともに、寿命を最大化する最適化された充電・使用パターンを推奨する能力を有します。このソリューションはEV業界の重大な課題解決に貢献し、車両信頼性の向上、長期的な費用削減、電気モビリティへの消費者信頼醸成を実現する高付加価値サービスを提供します。
• アフターマーケットサービスとスペアパーツ管理：アフターマーケットサービス分野は拡大の余地が大きい領域である。ディーラーや従来の修理工場は、予測保全を活用してサービス戦略を革新できる。車両データの分析を通じて、事前にサービス計画を立て、車両のリアルタイム状態に基づいたカスタマイズされたメンテナンスパッケージを提供可能となる。これにより顧客満足度と定着率が向上するだけでなく、スペアパーツの在庫管理も効率化される。
• 保険と使用量ベースモデル：予測保全は使用量ベース保険（UBI）モデルを通じ、保険業界に戦略的発展機会をもたらす。車両の健康状態と運転習慣をリアルタイムで分析することで、保険会社は個人のリスクレベルに適合した保険料を提供可能となる。健康状態監視が機能する良好な車両はリスクが低い。これにより保険会社はより適切な保険料率を提供できると同時に、車両の適切なメンテナンスと運転習慣の促進にも寄与する。 予知保全はこうした新保険商品を支えるデータを提供し、保険契約者と保険会社の双方にメリットをもたらす。
• スマートファクトリーと自動車製造：車両メンテナンスに加え、自動車製造プロセスへの予知保全導入にも巨大な潜在的可能性が存在する。 スマート工場では生産設備やロボットに多数のセンサーが設置されている。予知保全ソフトウェアはこのデータを活用し、設備故障の予測、生産ラインの効率最大化のためのメンテナンス計画立案、シームレスで中断のない稼働を実現する。製造現場での予期せぬダウンタイムを回避することで、これらのソフトウェアは生産効率の向上、製造コストの最小化、最高品質の製品供給を可能にする。
こうした成長機会が自動車予測保全市場を前進させ、ニッチ技術から自動車バリューチェーンの主流へと押し上げている。主要な応用分野に着目することで、企業は多大な収益を生み出すだけでなく、自動車業界全体にとってより効率的で安全、かつ顧客志向の未来を創出できる。この変化する市場で成功するには、データ駆動型の洞察を基盤とする構築力が鍵となる。
自動車予測保全市場の推進要因と課題
自動車予測保全業界は、技術的・経済的・規制的要因の活発な相互作用の影響を受けています。主要な推進要因が新時代のソリューション導入を促進する一方、主要な課題が成功した実装の前に解決すべき障壁を生み出しています。これらの推進要因は、新技術の開発から自動車メーカーやサービスプロバイダーのビジネスモデルに至るまで、あらゆる側面に影響を及ぼしています。変化する状況を乗り切り、その可能性を活用するためには、これらの推進要因と障壁を完全に把握することが重要です。
自動車予測保全市場を牽引する要因には以下が含まれる：
1. 車両の安全性と信頼性に対する需要の高まり：主要な推進要因は、より安全で信頼性の高い自動車に対する業界および顧客の需要増加である。予測保全は、事故や故障を引き起こす前に部品の故障可能性を発見することで、これを達成する先制的な手段を提供する。メンテナンスの必要性を予測し、事前にドライバーに警告することで、これらのシステムは車両全体の安全性を高める。 ブレーキ、ステアリング、エアバッグなどの安全重視システムにおいて最も重要です。信頼性の向上は顧客満足度とブランドイメージも高め、競争の激しい自動車業界での成功に不可欠です。
2. コネクテッドカー技術とIoTの普及：根本的な推進要因は、コネクテッドカーエコシステムの爆発的拡大です。新型車は事実上移動式データセンターであり、膨大なセンサーと接続オプションを備えています。このIoT基盤が、予知保全アルゴリズムが依存する生データを提供します。 この途切れないリアルタイムデータの流れがなければ、予測分析は存在し得ない。テレマティクス、5Gネットワーク、V2X（車両間通信）の活用拡大により、予測に必要なデータの収集・伝送・分析が容易かつ低コスト化している。
3. コスト削減と運用効率化：経済的要因が重要な推進力であり、特に商用車両フリートで顕著である。 予知保全により、高コストな事後対応型修理の必要性が減り、計画外のダウンタイムが削減されるため、企業はコストを節約できる。また、時間ベースのメンテナンスに伴う資源の浪費を避け、メンテナンススケジュールを合理化する。フリート事業者にとっては、資産利用率の向上と総所有コストの削減を意味する。メンテナンス作業を事前に計画し、部品を前もって調達できる能力は、運用をより円滑にし、サプライチェーンの効率性を高める。
4. 電気自動車（EV）の普及拡大：EVへの移行は複合材料向け予知保全の新たな需要を喚起している。EVはバッテリーと駆動系の状態に重点を置いた独自の保守要件を有する。バッテリーの健全性状態を追跡し、残存寿命を予測する予知保全は、エンドユーザーとメーカー双方にとって重大な課題である。 この要因により、EVに特化した予知保全ソリューションのニッチ市場が形成されつつあり、革新的な車両技術の長期的な性能と信頼性を保証するために不可欠な存在となっている。
5. 規制支援と政府主導の取り組み：道路安全と環境持続可能性に向けた政府政策・施策も市場を後押ししている。例えば、車両排出ガス規制や安全基準に関する政策は、高度な診断・保守ソリューションの導入を促進している。 特定の地域では、政府が燃費向上と排出ガス低減技術の利用を推奨しているケースもある。予測保全は車両を最適な状態に維持することで、こうした規制要件への適合を可能にし、輸送関連の環境負荷を軽減する。
自動車予測保全市場の課題は以下の通り：
1. データプライバシーとセキュリティ問題：最大の課題の一つは、収集される全車両データのセキュリティとプライバシーの維持である。 データには車両の位置情報、運転習慣、個人使用パターンなど極めて機密性の高い情報が含まれる。このデータの保管、共有、不正利用からの保護に対する懸念がある。業界は消費者の信頼を獲得しこの課題を克服するため、優れたサイバーセキュリティ対策を実施し、厳格なデータプライバシー法に準拠しなければならない。データ漏洩は企業とユーザー双方に重大な影響を及ぼす。
2. 高額な初期導入費用：本格的な予知保全システムへの初期投資は、しばしば障壁となる。これにはセンサー費用、テレマティクス機器、ソフトウェアライセンス、必要なITアーキテクチャが含まれる。中小企業や個人サービスプロバイダーにとって、この初期投資は許容できない場合がある。長期的な投資回収率は高いものの、過剰な初期投資は、特に価格意識の高い市場において、これらの技術の導入を妨げる可能性がある。
3. 既存レガシーシステムとの統合：新たな予知保全技術を車両のレガシーシステムや企業の内部ITインフラと統合することは困難を伴う。多くの旧式車両や企業システムは、継続的なデータ伝送や高度な分析に対応できない。これにより互換性の問題やデータサイロが発生し、円滑な導入を阻害する。システムアップグレードと統合サービスへの巨額投資が必要となるため、戦略的な計画と慎重なアプローチが求められる課題である。
自動車予測保全市場は、安全性強化の要請、コネクテッド技術の普及、経済的優位性といった強力な推進要因に牽引されている。しかしデータセキュリティや高額な導入コストといった大規模な課題にも直面している。この市場で成功する企業は、成長要因を活用するだけでなく、信頼構築、スケーラブルなソリューション提供、革新的な統合戦略の策定を通じて課題を克服できる企業となるだろう。 市場の運命は、これらの要素を均等に考慮して対応できるかどうかにかかっている。
自動車予測保全企業一覧
市場参入企業は、提供する製品の品質を競争基盤としている。 主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略により、自動車予測保全企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げる自動車予測保全企業の一部は以下の通り：
• アプティブ
• コンチネンタル
• ギャレット・モーション
• ロバート・ボッシュ
• SAP
• Siemens
• Teletrac Navman
• Valeo Corporation
• ZF Friedrichshafen
• Uptake Technologies
自動車予測保全市場：セグメント別
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバル自動車予測保全市場予測を包含する。
自動車予測保全市場：タイプ別 [2019年～2031年の価値]：
• ソリューション
• サービス
用途別自動車予知保全市場 [2019年から2031年までの価値]：
• 乗用車
• 商用車
地域別自動車予知保全市場 [2019年から2031年までの価値]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別自動車予知保全市場の見通し
自動車予測保全業界は、コネクテッドカー技術、人工知能、モノのインターネット（IoT）の交差点によって推進され、重要な分岐点に立っています。この変化により、従来の時間依存型または事後対応型の保全から、より積極的でデータ主導型の保全への移行が可能になります。車両からのリアルタイムセンサーデータを分析することで、予測保全システムは部品の故障を予測し、保全スケジュールを調整し、予期せぬ故障を低減できます。 これにより車両の信頼性と安全性が向上するだけでなく、フリート事業者や消費者双方に大幅なコスト削減効果をもたらす。こうした潮流は世界中の自動車業界の方向性を決定づけつつあり、各地域の先駆的プレイヤーが変革を牽引している。
• 米国：フリート管理とコネクテッドカープラットフォームにおける予測分析の活用が米国市場の特徴である。大手テック企業やスタートアップが自動車メーカーと連携し、テレマティクスとAIに基づく包括的ソリューションを提供している。 電気自動車（EV）の普及拡大が主要な推進力となっており、バッテリー状態の追跡や充電サイクルの最適化に予知保全が活用されている。また、独立系修理工場やディーラーがAIベースの診断ツールを導入し、サービス効率と顧客満足度の向上を図るアフターマーケットサービスへの注目も高まっている。
• 中国：中国では、膨大な自動車保有台数の増加と技術革新に向けた政府の強力な施策を背景に、自動車予知保全市場が急成長している。 5Gインフラの全国展開とコネクテッドカー・スマートカーの高い普及率が市場を牽引している。現地の巨大テック企業と自動車メーカーは提携し、堅牢なデータ収集・分析エコシステムを構築中だ。顕著な進展の一つは、急拡大する国内EV市場や輸送・物流向け商用車両群において、バッテリー寿命管理に予測分析技術が活用されている点である。
• ドイツ：自動車工学の中心地であるドイツは、予測保全を強固な製造業とインダストリー4.0の概念と融合させることに重点を置いている。ドイツの自動車メーカーは、リアルタイム診断と予測通知を提供する先進的な車載システム開発の最前線に立っている。正確性と信頼性が重視され、V2X（車両間通信）技術と車両の「デジタルツイン」生成を基盤とした革新が進められ、包括的な健康状態監視が実現されている。 業界では、予測精度を高めサービスプロセスを効率化するソフトウェア製品への多額の投資も進んでいる。
• インド：インドの自動車予測保全市場は、道路上の車両台数増加、車両メンテナンスに対する消費者意識の高まり、急成長する物流・ライドシェア産業に牽引され、高い成長率を示している。重要なトレンドの一つは、燃料消費削減と最適ルート化を目的としたフリート管理への予測分析の活用である。 さらに、排出ガス規制や安全基準への対応義務も市場を後押ししている。クラウドソリューションのコスト効率性により、中小企業を含む幅広い事業分野で予知保全が実現可能となっている。
• 日本：日本の自動車予知保全市場は、高品質・効率性・安全性の重視が特徴である。技術的に高度に統合された成熟した自動車産業が発展を牽引している。 日本の自動車メーカーは、AIと機械学習を活用し、コネクテッドカーから得られるデータを解析して部品故障を予測している。特にブレーキやエンジンといった安全上重要なシステムにおいてこの技術が活用されている。もう一つの大きなトレンドは、車両だけでなくスマート工場の設備にも予測分析を適用し、生産ラインの効率維持とダウンタイム削減を図ることである。
世界の自動車予測保全市場の特徴
市場規模推定：自動車予測保全市場の規模を金額ベース（$B）で推定。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：自動車予測保全市場の規模を、タイプ別、用途別、地域別（金額ベース：10億ドル）で分析。
地域分析：自動車予測保全市場を北米、欧州、アジア太平洋、その他地域に分類して分析。
成長機会：自動車予測保全市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、自動車予測保全市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します：
Q.1. タイプ別（ソリューションとサービス）、用途別（乗用車と商用車）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、自動車予測保全市場において最も有望で高成長が見込まれる機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競合脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客のニーズの変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？ これらの動向を主導している企業はどこか？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 市場概要
2.1 背景と分類
2.2 サプライチェーン
3. 市場動向と予測分析
3.1 マクロ経済動向と予測
3.2 業界の推進要因と課題
3.3 PESTLE分析
3.4 特許分析
3.5 規制環境
3.6 世界の自動車予知保全市場の動向と予測
4. グローバル自動車予知保全市場：タイプ別
4.1 概要
4.2 タイプ別魅力度分析
4.3 ソリューション：動向と予測（2019-2031）
4.4 サービス：動向と予測（2019-2031）
5. グローバル自動車予知保全市場：用途別
5.1 概要
5.2 用途別魅力度分析
5.3 乗用車：動向と予測（2019-2031年）
5.4 商用車：動向と予測（2019-2031年）
6. 地域別分析
6.1 概要
6.2 グローバル自動車予知保全市場：地域別
7. 北米自動車予知保全市場
7.1 概要
7.2 北米自動車予知保全市場：タイプ別
7.3 北米自動車予知保全市場：用途別
7.4 米国自動車予知保全市場
7.5 カナダ自動車予知保全市場
7.6 メキシコ自動車予知保全市場
8. 欧州自動車予知保全市場
8.1 概要
8.2 欧州自動車予知保全市場（タイプ別）
8.3 欧州自動車予知保全市場（用途別）
8.4 ドイツ自動車予知保全市場
8.5 フランス自動車予知保全市場
8.6 イタリア自動車予知保全市場
8.7 スペイン自動車予知保全市場
8.8 英国自動車予知保全市場
9. アジア太平洋地域（APAC）自動車予知保全市場
9.1 概要
9.2 アジア太平洋地域における自動車予知保全市場（タイプ別）
9.3 アジア太平洋地域における自動車予知保全市場（用途別）
9.4 中国における自動車予知保全市場
9.5 インドにおける自動車予知保全市場
9.6 日本における自動車予知保全市場
9.7 韓国における自動車予知保全市場
9.8 インドネシアにおける自動車予知保全市場
10. その他の地域における自動車予知保全市場
10.1 概要
10.2 その他の地域（ROW）における自動車予知保全市場：タイプ別
10.3 その他の地域（ROW）における自動車予知保全市場：用途別
10.4 中東における自動車予知保全市場
10.5 南米における自動車予知保全市場
10.6 アフリカにおける自動車予知保全市場
11. 競合分析
11.1 製品ポートフォリオ分析
11.2 業務統合
11.3 ポートの5つの力分析
• 競合の激しさ
• 購買者の交渉力
• 供給者の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入の脅威
11.4 市場シェア分析
12. 機会と戦略分析
12.1 バリューチェーン分析
12.2 成長機会分析
12.2.1 タイプ別成長機会
12.2.2 用途別成長機会
12.3 グローバル自動車予知保全市場における新興トレンド
12.4 戦略分析
12.4.1 新製品開発
12.4.2 認証とライセンス
12.4.3 合併、買収、契約、提携、合弁事業
13. バリューチェーン全体における主要企業の企業概要
13.1 競合分析
13.2 アプティブ
• 会社概要
• 自動車予知保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.3 コンチネンタル
• 会社概要
• 自動車予知保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.4 ギャレット・モーション
• 会社概要
• 自動車予知保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.5 ロバート・ボッシュ
• 会社概要
• 自動車予知保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.6 SAP
• 会社概要
• 自動車予測保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.7 シーメンス
• 会社概要
• 自動車予測保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.8 テレトラック・ナビマン
• 会社概要
• 自動車予測保全市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
13.9 ヴァレオ・コーポレーション
• 会社概要
• 自動車予測保全市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
13.10 ZFフリードリヒスハーフェン
• 会社概要
• 自動車予測保全市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
13.11 アップテイク・テクノロジーズ
• 会社概要
• 自動車予測保全市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
14. 付録
14.1 図表一覧
14.2 表一覧
14.3 調査方法論
14.4 免責事項
14.5 著作権
14.6 略語と技術単位
14.7 弊社について
14.8 お問い合わせ
図表一覧
第1章
図1.1：世界の自動車予知保全市場の動向と予測
第2章
図2.1：自動車予知保全市場の利用状況
図2.2：世界の自動車予知保全市場の分類
図2.3：世界の自動車予知保全市場のサプライチェーン
図2.4：自動車予知保全市場の推進要因と課題
第3章
図3.1：世界のGDP成長率の動向
図3.2：世界人口成長率の動向
図3.3：世界インフレ率の動向
図3.4：世界失業率の動向
図3.5：地域別GDP成長率の動向
図3.6：地域別人口成長率の動向
図3.7：地域別インフレ率の動向
図3.8：地域別失業率の推移
図3.9：地域別一人当たり所得の推移
図3.10：世界GDP成長率の予測
図3.11：世界人口成長率の予測
図3.12：世界インフレ率の予測
図3.13：世界失業率の予測
図3.14：地域別GDP成長率予測
図3.15：地域別人口成長率予測
図3.16：地域別インフレ率予測
図3.17：地域別失業率予測
図3.18：地域別一人当たり所得予測
第4章
図4.1：2019年、2024年、2031年の世界自動車予知保全市場（タイプ別）
図4.2：世界自動車予知保全市場（タイプ別、10億ドル）の動向
図4.3：世界自動車予知保全市場（タイプ別、10億ドル）の予測
図4.4：グローバル自動車予知保全市場におけるソリューションの動向と予測（2019-2031年）
図4.5：グローバル自動車予知保全市場におけるサービスの動向と予測 (2019-2031)
第5章
図5.1：2019年、2024年、2031年の用途別グローバル自動車予知保全市場
図5.2：用途別グローバル自動車予知保全市場の動向（10億ドル）
図5.3：用途別グローバル自動車予知保全市場予測（10億ドル）
図5.4：乗用車分野におけるグローバル自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
図5.5：商用車分野におけるグローバル自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
第6章
図6.1：地域別グローバル自動車予知保全市場動向（2019-2024年、10億ドル）
図6.2：地域別グローバル自動車予知保全市場予測（2025-2031年、10億ドル）
第7章
図7.1：北米自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
図7.2：北米自動車予知保全市場：タイプ別（2019年、2024年、2031年）
図7.3：北米自動車予知保全市場の動向（タイプ別、2019-2024年、単位：10億ドル）
図7.4：北米自動車予知保全市場規模（$B）のタイプ別予測（2025-2031年）
図7.5：北米自動車予知保全市場の用途別規模（2019年、2024年、2031年）
図7.6：北米自動車予知保全市場（$B）の用途別動向（2019-2024年）
図7.7：北米自動車予知保全市場（$B）の用途別予測（2025-2031年）
図7.8：米国自動車予知保全市場（$B）の動向と予測 (2019-2031)
図7.9：メキシコ自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図7.10：カナダ自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
第8章
図8.1：欧州自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
図8.2：欧州自動車予知保全市場のタイプ別推移（2019年、2024年、2031年）
図8.3：欧州自動車予知保全市場（$B）のタイプ別動向（2019-2024年）
図8.4：欧州自動車予知保全市場（$B）のタイプ別予測（2025-2031年）
図8.5：欧州自動車予知保全市場：用途別（2019年、2024年、2031年）
図8.6：欧州自動車予知保全市場の動向：用途別（2019-2024年）（10億ドル）
図8.7：欧州自動車予知保全市場規模予測（用途別、2025-2031年、10億ドル）
図8.8：ドイツ自動車予知保全市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図8.9：フランス自動車予知保全市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル） (2019-2031)
図8.10：スペイン自動車予知保全市場動向と予測（2019-2031年）（10億ドル）
図8.11：イタリア自動車予知保全市場動向と予測（2019-2031年）（10億ドル）
図8.12：英国自動車予知保全市場の動向と予測（10億ドル）（2019-2031年）
第9章
図9.1：アジア太平洋地域（APAC）自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年）
図9.2：APAC自動車予測保全市場のタイプ別推移（2019年、2024年、2031年）
図9.3：APAC自動車予知保全市場のタイプ別動向（2019-2024年）（10億ドル）
図9.4：APAC自動車予知保全市場のタイプ別予測（2025-2031年）（10億ドル）
図9.5：APAC自動車予知保全市場：用途別（2019年、2024年、2031年）
図9.6：APAC自動車予知保全市場の動向：用途別（2019-2024年）（10億米ドル）
図9.7：APAC自動車予知保全市場規模予測（2025-2031年、用途別、10億米ドル）
図9.8：日本自動車予知保全市場規模の動向と予測（2019-2031年、10億米ドル） (2019-2031)
図9.9：インド自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図9.10：中国自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図9.11：韓国自動車予知保全市場の動向と予測（10億ドル）（2019-2031年）
図9.12：インドネシア自動車予知保全市場の動向と予測（10億ドル）（2019-2031年）
第10章
図10.1：その他の地域（ROW）自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
図10.2：その他の地域（ROW）自動車予知保全市場のタイプ別推移（2019年、2024年、2031年）
図10.3：ROW自動車予知保全市場（$B）のタイプ別動向（2019-2024年）
図10.4：ROW自動車予知保全市場（$B）のタイプ別予測（2025-2031年）
図10.5：2019年、2024年、2031年のROW自動車予知保全市場（用途別）
図10.6：2019-2024年のROW自動車予知保全市場（用途別）（$B）の動向
図10.7：ROW自動車予知保全市場（$B）の用途別予測（2025-2031年）
図10.8：中東自動車予知保全市場（$B）の動向と予測（2019-2031年）
図10.9：南米自動車予知保全市場（$B）の動向と予測 (2019-2031)
図10.10：アフリカ自動車予測保全市場の動向と予測（10億ドル）（2019-2031）
第11章
図11.1：世界の自動車予測保全市場におけるポーターの5つの力分析
図11.2：世界自動車予知保全市場における主要企業の市場シェア（%）（2024年）
第12章
図12.1：世界自動車予知保全市場の成長機会（タイプ別）
図12.2：世界自動車予知保全市場の成長機会（用途別）
図12.3：地域別グローバル自動車予知保全市場の成長機会
図12.4：グローバル自動車予知保全市場における新興トレンド
表一覧
第1章
表1.1：自動車予知保全市場の成長率（2023-2024年、%）およびCAGR（2025-2031年、%）－タイプ別・用途別
表1.2：自動車予知保全市場の地域別魅力度分析
表1.3：グローバル自動車予知保全市場のパラメータと属性
第3章
表3.1：グローバル自動車予知保全市場の動向（2019-2024年）
表3.2：グローバル自動車予知保全市場の予測（2025-2031年）
第4章
表4.1：タイプ別グローバル自動車予知保全市場の魅力度分析
表4.2：グローバル自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表4.3：グローバル自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表4.4：グローバル自動車予知保全市場におけるソリューションの動向（2019-2024年）
表4.5：グローバル自動車予知保全市場におけるソリューションの予測（2025-2031年）
表4.6：グローバル自動車予知保全市場におけるサービスの動向（2019-2024年）
表4.7：グローバル自動車予知保全市場におけるサービス予測（2025-2031年）
第5章
表5.1：グローバル自動車予知保全市場のアプリケーション別魅力度分析
表5.2：グローバル自動車予知保全市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表5.3：グローバル自動車予知保全市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表5.4：グローバル自動車予知保全市場における乗用車の動向（2019-2024年）
表5.5：世界自動車予知保全市場における乗用車の予測（2025-2031年）
表5.6：世界自動車予知保全市場における商用車の動向（2019-2024年）
表5.7：世界自動車予知保全市場における商用車の予測 (2025-2031)
第6章
表6.1：世界の自動車予知保全市場における地域別市場規模とCAGR（2019-2024）
表6.2：世界の自動車予知保全市場における地域別市場規模とCAGR（2025-2031）
第7章
表7.1：北米自動車予知保全市場の動向（2019-2024年）
表7.2：北米自動車予知保全市場の予測（2025-2031年）
表7.3：北米自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表7.4：北米自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表7.5：北米自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2019-2024年）
表7.6：北米自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2025-2031年）
表7.7：米国自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表7.8：メキシコ自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表7.9：カナダ自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
第8章
表8.1：欧州自動車予測保全市場の動向（2019-2024年）
表8.2：欧州自動車予測保全市場の予測（2025-2031年）
表8.3：欧州自動車予測保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表8.4：欧州自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表8.5：欧州自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2019-2024年）
表8.6：欧州自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2025-2031年）
表8.7：ドイツ自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表8.8：フランス自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表8.9：スペイン自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表8.10：イタリア自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表8.11：英国自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年）
第9章
表9.1：アジア太平洋地域自動車予知保全市場の動向（2019-2024年）
表9.2：アジア太平洋地域自動車予知保全市場の予測（2025-2031年）
表9.3：アジア太平洋地域自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR (2019-2024)
表9.4：APAC自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2025-2031）
表9.5：APAC自動車予知保全市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR（2019-2024）
表9.6：APAC自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2025-2031年）
表9.7：日本自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表9.8：インド自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表9.9：中国自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表9.10：韓国自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表9.11：インドネシア自動車予測保全市場の動向と予測（2019-2031年）
第10章
表10.1：その他の地域（ROW）自動車予知保全市場の動向（2019-2024年）
表10.2：その他の地域（ROW）自動車予知保全市場の予測（2025-2031年）
表10.3：ROW自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表10.4：ROW自動車予知保全市場における各種タイプの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表10.5：ROW自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2019-2024年）
表10.6：ROW自動車予知保全市場における各種用途別市場規模とCAGR（2025-2031年）
表10.7：中東自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表10.8：南米自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
表10.9：アフリカ自動車予知保全市場の動向と予測（2019-2031年）
第11章
表11.1：セグメント別自動車予知保全サプライヤーの製品マッピング
表11.2：自動車予知保全メーカーの業務統合状況
表11.3：自動車予知保全収益に基づくサプライヤーランキング
第12章
表12.1：主要自動車予知保全メーカーによる新製品発売（2019-2024年）
表12.2：グローバル自動車予知保全市場における主要競合他社の取得認証
1. Executive Summary
2. Market Overview
2.1 Background and Classifications
2.2 Supply Chain
3. Market Trends & Forecast Analysis
3.1 Macroeconomic Trends and Forecasts
3.2 Industry Drivers and Challenges
3.3 PESTLE Analysis
3.4 Patent Analysis
3.5 Regulatory Environment
3.6 Global Automotive Predictive Maintenance Market Trends and Forecast
4. Global Automotive Predictive Maintenance Market by Type
4.1 Overview
4.2 Attractiveness Analysis by Type
4.3 Solutions : Trends and Forecast (2019-2031)
4.4 Services : Trends and Forecast (2019-2031)
5. Global Automotive Predictive Maintenance Market by Application
5.1 Overview
5.2 Attractiveness Analysis by Application
5.3 Passenger Cars : Trends and Forecast (2019-2031)
5.4 Commercial Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
6. Regional Analysis
6.1 Overview
6.2 Global Automotive Predictive Maintenance Market by Region
7. North American Automotive Predictive Maintenance Market
7.1 Overview
7.2 North American Automotive Predictive Maintenance Market by Type
7.3 North American Automotive Predictive Maintenance Market by Application
7.4 The United States Automotive Predictive Maintenance Market
7.5 Canadian Automotive Predictive Maintenance Market
7.6 Mexican Automotive Predictive Maintenance Market
8. European Automotive Predictive Maintenance Market
8.1 Overview
8.2 European Automotive Predictive Maintenance Market by Type
8.3 European Automotive Predictive Maintenance Market by Application
8.4 German Automotive Predictive Maintenance Market
8.5 French Automotive Predictive Maintenance Market
8.6 Italian Automotive Predictive Maintenance Market
8.7 Spanish Automotive Predictive Maintenance Market
8.8 The United Kingdom Automotive Predictive Maintenance Market
9. APAC Automotive Predictive Maintenance Market
9.1 Overview
9.2 APAC Automotive Predictive Maintenance Market by Type
9.3 APAC Automotive Predictive Maintenance Market by Application
9.4 Chinese Automotive Predictive Maintenance Market
9.5 Indian Automotive Predictive Maintenance Market
9.6 Japanese Automotive Predictive Maintenance Market
9.7 South Korean Automotive Predictive Maintenance Market
9.8 Indonesian Automotive Predictive Maintenance Market
10. ROW Automotive Predictive Maintenance Market
10.1 Overview
10.2 ROW Automotive Predictive Maintenance Market by Type
10.3 ROW Automotive Predictive Maintenance Market by Application
10.4 Middle Eastern Automotive Predictive Maintenance Market
10.5 South American Automotive Predictive Maintenance Market
10.6 African Automotive Predictive Maintenance Market
11. Competitor Analysis
11.1 Product Portfolio Analysis
11.2 Operational Integration
11.3 Porter’s Five Forces Analysis
• Competitive Rivalry
• Bargaining Power of Buyers
• Bargaining Power of Suppliers
• Threat of Substitutes
• Threat of New Entrants
11.4 Market Share Analysis
12. Opportunities & Strategic Analysis
12.1 Value Chain Analysis
12.2 Growth Opportunity Analysis
12.2.1 Growth Opportunity by Type
12.2.2 Growth Opportunity by Application
12.3 Emerging Trends in the Global Automotive Predictive Maintenance Market
12.4 Strategic Analysis
12.4.1 New Product Development
12.4.2 Certification and Licensing
12.4.3 Mergers, Acquisitions, Agreements, Collaborations, and Joint Ventures
13. Company Profiles of the Leading Players Across the Value Chain
13.1 Competitive Analysis
13.2 Aptiv
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.3 Continental
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.4 GARRETT MOTION
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.5 Robert Bosch
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.6 SAP
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.7 Siemens
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.8 Teletrac Navman
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.9 Valeo Corporation
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.10 ZF Friedrichshafen
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
13.11 Uptake Technologies
• Company Overview
• Automotive Predictive Maintenance Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14. Appendix
14.1 List of Figures
14.2 List of Tables
14.3 Research Methodology
14.4 Disclaimer
14.5 Copyright
14.6 Abbreviations and Technical Units
14.7 About Us
14.8 Contact Us
List of Figures
Chapter 1
Figure 1.1: Trends and Forecast for the Global Automotive Predictive Maintenance Market
Chapter 2
Figure 2.1: Usage of Automotive Predictive Maintenance Market
Figure 2.2: Classification of the Global Automotive Predictive Maintenance Market
Figure 2.3: Supply Chain of the Global Automotive Predictive Maintenance Market
Figure 2.4: Driver and Challenges of the Automotive Predictive Maintenance Market
Chapter 3
Figure 3.1: Trends of the Global GDP Growth Rate
Figure 3.2: Trends of the Global Population Growth Rate
Figure 3.3: Trends of the Global Inflation Rate
Figure 3.4: Trends of the Global Unemployment Rate
Figure 3.5: Trends of the Regional GDP Growth Rate
Figure 3.6: Trends of the Regional Population Growth Rate
Figure 3.7: Trends of the Regional Inflation Rate
Figure 3.8: Trends of the Regional Unemployment Rate
Figure 3.9: Trends of Regional Per Capita Income
Figure 3.10: Forecast for the Global GDP Growth Rate
Figure 3.11: Forecast for the Global Population Growth Rate
Figure 3.12: Forecast for the Global Inflation Rate
Figure 3.13: Forecast for the Global Unemployment Rate
Figure 3.14: Forecast for the Regional GDP Growth Rate
Figure 3.15: Forecast for the Regional Population Growth Rate
Figure 3.16: Forecast for the Regional Inflation Rate
Figure 3.17: Forecast for the Regional Unemployment Rate
Figure 3.18: Forecast for Regional Per Capita Income
Chapter 4
Figure 4.1: Global Automotive Predictive Maintenance Market by Type in 2019, 2024, and 2031
Figure 4.2: Trends of the Global Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type
Figure 4.3: Forecast for the Global Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type
Figure 4.4: Trends and Forecast for Solutions in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Figure 4.5: Trends and Forecast for Services in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Chapter 5
Figure 5.1: Global Automotive Predictive Maintenance Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 5.2: Trends of the Global Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application
Figure 5.3: Forecast for the Global Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application
Figure 5.4: Trends and Forecast for Passenger Cars in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Figure 5.5: Trends and Forecast for Commercial Vehicles in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Chapter 6
Figure 6.1: Trends of the Global Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Region (2019-2024)
Figure 6.2: Forecast for the Global Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Region (2025-2031)
Chapter 7
Figure 7.1: Trends and Forecast for the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Figure 7.2: North American Automotive Predictive Maintenance Market by Type in 2019, 2024, and 2031
Figure 7.3: Trends of the North American Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2019-2024)
Figure 7.4: Forecast for the North American Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2025-2031)
Figure 7.5: North American Automotive Predictive Maintenance Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 7.6: Trends of the North American Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 7.7: Forecast for the North American Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 7.8: Trends and Forecast for the United States Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 7.9: Trends and Forecast for the Mexican Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 7.10: Trends and Forecast for the Canadian Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Chapter 8
Figure 8.1: Trends and Forecast for the European Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Figure 8.2: European Automotive Predictive Maintenance Market by Type in 2019, 2024, and 2031
Figure 8.3: Trends of the European Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2019-2024)
Figure 8.4: Forecast for the European Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2025-2031)
Figure 8.5: European Automotive Predictive Maintenance Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 8.6: Trends of the European Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 8.7: Forecast for the European Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 8.8: Trends and Forecast for the German Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 8.9: Trends and Forecast for the French Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 8.10: Trends and Forecast for the Spanish Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 8.11: Trends and Forecast for the Italian Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 8.12: Trends and Forecast for the United Kingdom Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Chapter 9
Figure 9.1: Trends and Forecast for the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Figure 9.2: APAC Automotive Predictive Maintenance Market by Type in 2019, 2024, and 2031
Figure 9.3: Trends of the APAC Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2019-2024)
Figure 9.4: Forecast for the APAC Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2025-2031)
Figure 9.5: APAC Automotive Predictive Maintenance Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 9.6: Trends of the APAC Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 9.7: Forecast for the APAC Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 9.8: Trends and Forecast for the Japanese Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 9.9: Trends and Forecast for the Indian Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 9.10: Trends and Forecast for the Chinese Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 9.11: Trends and Forecast for the South Korean Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 9.12: Trends and Forecast for the Indonesian Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Chapter 10
Figure 10.1: Trends and Forecast for the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Figure 10.2: ROW Automotive Predictive Maintenance Market by Type in 2019, 2024, and 2031
Figure 10.3: Trends of the ROW Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2019-2024)
Figure 10.4: Forecast for the ROW Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Type (2025-2031)
Figure 10.5: ROW Automotive Predictive Maintenance Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 10.6: Trends of the ROW Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 10.7: Forecast for the ROW Automotive Predictive Maintenance Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 10.8: Trends and Forecast for the Middle Eastern Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 10.9: Trends and Forecast for the South American Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Figure 10.10: Trends and Forecast for the African Automotive Predictive Maintenance Market ($B) (2019-2031)
Chapter 11
Figure 11.1: Porter’s Five Forces Analysis of the Global Automotive Predictive Maintenance Market
Figure 11.2: Market Share (%) of Top Players in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2024)
Chapter 12
Figure 12.1: Growth Opportunities for the Global Automotive Predictive Maintenance Market by Type
Figure 12.2: Growth Opportunities for the Global Automotive Predictive Maintenance Market by Application
Figure 12.3: Growth Opportunities for the Global Automotive Predictive Maintenance Market by Region
Figure 12.4: Emerging Trends in the Global Automotive Predictive Maintenance Market
List of Tables
Chapter 1
Table 1.1: Growth Rate (%, 2023-2024) and CAGR (%, 2025-2031) of the Automotive Predictive Maintenance Market by Type and Application
Table 1.2: Attractiveness Analysis for the Automotive Predictive Maintenance Market by Region
Table 1.3: Global Automotive Predictive Maintenance Market Parameters and Attributes
Chapter 3
Table 3.1: Trends of the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 3.2: Forecast for the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Chapter 4
Table 4.1: Attractiveness Analysis for the Global Automotive Predictive Maintenance Market by Type
Table 4.2: Market Size and CAGR of Various Type in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 4.3: Market Size and CAGR of Various Type in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 4.4: Trends of Solutions in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 4.5: Forecast for Solutions in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 4.6: Trends of Services in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 4.7: Forecast for Services in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Chapter 5
Table 5.1: Attractiveness Analysis for the Global Automotive Predictive Maintenance Market by Application
Table 5.2: Market Size and CAGR of Various Application in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 5.3: Market Size and CAGR of Various Application in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 5.4: Trends of Passenger Cars in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 5.5: Forecast for Passenger Cars in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 5.6: Trends of Commercial Vehicles in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 5.7: Forecast for Commercial Vehicles in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Chapter 6
Table 6.1: Market Size and CAGR of Various Regions in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 6.2: Market Size and CAGR of Various Regions in the Global Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Chapter 7
Table 7.1: Trends of the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 7.2: Forecast for the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 7.3: Market Size and CAGR of Various Type in the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 7.4: Market Size and CAGR of Various Type in the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 7.5: Market Size and CAGR of Various Application in the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 7.6: Market Size and CAGR of Various Application in the North American Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 7.7: Trends and Forecast for the United States Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 7.8: Trends and Forecast for the Mexican Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 7.9: Trends and Forecast for the Canadian Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Chapter 8
Table 8.1: Trends of the European Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 8.2: Forecast for the European Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 8.3: Market Size and CAGR of Various Type in the European Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 8.4: Market Size and CAGR of Various Type in the European Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 8.5: Market Size and CAGR of Various Application in the European Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 8.6: Market Size and CAGR of Various Application in the European Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 8.7: Trends and Forecast for the German Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 8.8: Trends and Forecast for the French Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 8.9: Trends and Forecast for the Spanish Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 8.10: Trends and Forecast for the Italian Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 8.11: Trends and Forecast for the United Kingdom Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Chapter 9
Table 9.1: Trends of the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 9.2: Forecast for the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 9.3: Market Size and CAGR of Various Type in the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 9.4: Market Size and CAGR of Various Type in the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 9.5: Market Size and CAGR of Various Application in the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 9.6: Market Size and CAGR of Various Application in the APAC Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 9.7: Trends and Forecast for the Japanese Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 9.8: Trends and Forecast for the Indian Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 9.9: Trends and Forecast for the Chinese Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 9.10: Trends and Forecast for the South Korean Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 9.11: Trends and Forecast for the Indonesian Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Chapter 10
Table 10.1: Trends of the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 10.2: Forecast for the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 10.3: Market Size and CAGR of Various Type in the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 10.4: Market Size and CAGR of Various Type in the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 10.5: Market Size and CAGR of Various Application in the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2024)
Table 10.6: Market Size and CAGR of Various Application in the ROW Automotive Predictive Maintenance Market (2025-2031)
Table 10.7: Trends and Forecast for the Middle Eastern Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 10.8: Trends and Forecast for the South American Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Table 10.9: Trends and Forecast for the African Automotive Predictive Maintenance Market (2019-2031)
Chapter 11
Table 11.1: Product Mapping of Automotive Predictive Maintenance Suppliers Based on Segments
Table 11.2: Operational Integration of Automotive Predictive Maintenance Manufacturers
Table 11.3: Rankings of Suppliers Based on Automotive Predictive Maintenance Revenue
Chapter 12
Table 12.1: New Product Launches by Major Automotive Predictive Maintenance Producers (2019-2024)
Table 12.2: Certification Acquired by Major Competitor in the Global Automotive Predictive Maintenance Market
| ※自動車予測保全は、車両の故障を未然に防ぐための手法であり、点検やメンテナンスのタイミングを最適化することを目的としています。この技術は主にセンサー、データ分析、AI技術を活用して車両の状態をリアルタイムでモニタリングし、必要な保守作業を前もって特定することができます。これにより、運転者や企業はコスト削減や車両の稼働率の向上を図ることができ、全体的な運用効率を高めることが可能となります。 自動車予測保全の基本的な概念は、運行データやセンサーから得られる情報をもとに、故障の発生可能性を予測し、それに基づいて適切なタイミングで保守作業を実施することにあります。この手法は、従来の定期点検や故障後の修理に比べて、より効率的で効果的です。センサーから収集されたデータは、車両の性能や部品の摩耗状況、運転スタイルなどについて詳細な分析を行う材料となります。 自動車予測保全には主に以下の種類があります。第一に、走行データに基づく予測です。車両の走行履歴や運転条件を分析することで、故障の兆候を見つけ出す手法です。第二に、部品状態監視です。この手法では、エンジンオイルの温度や圧力、ブレーキパッドの摩耗状態など、各種センサーから得られた数値をもとに部品の劣化を監視します。最後に、故障履歴解析です。過去の故障データを基に、特定の部品の寿命や耐久性を評価し、今後のメンテナンス計画に生かす方法です。 自動車予測保全の用途は多岐にわたります。個人の自動車オーナーには、故障を未然に防ぐことで、安全性や快適性を維持し、長期的なコスト削減が期待できます。また、企業にとっては、フリート管理の効率化やダウンタイムの短縮、顧客サービスの向上が重要なポイントです。事業用車両が常に最良の状態で運行されることで、業務の信頼性が向上し、リース会社や車両管理会社にもメリットがあります。 自動車予測保全に関連する技術としては、IoT（Internet of Things）が挙げられます。多くのセンサーが搭載されている現代の車両において、これらのセンサーから得られるデータはクラウド上で保存され、解析されます。次に、ビッグデータ分析技術も重要です。大量のデータを収集し、その中から有意義な情報を見出すためには、高度なアルゴリズムが必要です。さらに、AI技術により、機械学習を活用した予測モデルの開発が進んでいます。これにより、より高精度な予測が可能となり、より迅速かつ効率的なメンテナンスが実現します。 現在、自動車業界では予測保全の導入が進む中、多くの自動車メーカーやテクノロジー企業が関連ソリューションを提供しています。これにより、車両のライフサイクル全体にわたって効率的な管理が実現されつつあります。新たな技術の進展により、更なるサービスの向上が期待され、将来的には完全自動運転車両における予測保全も視野に入ってきています。 このように、自動車予測保全は今後の自動車産業において非常に重要な要素であり、資源の効率的な利用や安全な運行の実現に寄与する技術です。将来的には、より一層広がりを見せることが期待されています。 |
• 日本語訳：世界の自動車予測保全市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析
• レポートコード：MRCLC5DC10406 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）