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自動車市場における人工知能(AI)


Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market

自動車における人工知能(AI)市場:世界の産業分析2018-2022年と機会評価2023-2033年 FMIが発行した自動車における人工知能(AI)に関する最新市場調査レポートは、2018-2022年の世界産業分析と2023-2033年の... もっと見る

 

 

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サマリー

自動車における人工知能(AI)市場:世界の産業分析2018-2022年と機会評価2023-2033年

FMIが発行した自動車における人工知能(AI)に関する最新市場調査レポートは、2018-2022年の世界産業分析と2023-2033年の機会評価を提供しています。この調査では、最も重要な市場力学の包括的な評価を提供しています。過去と現在の成長パラメータを徹底的に調査した後、市場の成長見通しを最大限の精度で得ています。

市場区分

コンポーネント別

- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス

テクノロジー別

- コンピュータビジョン
- コンテキスト認識
- ディープラーニング
- 機械学習
- 自然言語処理(NLP)

プロセス別

- データマイニング
- 画像/信号認識

アプリケーション別

- 半自律走行車
- 完全自律走行車

地域別

- 北米
- 欧州
- アジア太平洋
- ラテンアメリカ
- MEA

チャプター

エグゼクティブサマリー

本レポートのエグゼクティブサマリーには、自動車市場における人工知能(AI)の世界市場展望、需要側動向、供給側動向のほか、自動車レーダーテストシステムに関するFMI分析と推奨事項が含まれています。

第01章 市場概要

本章では、自動車市場における人工知能(AI)市場の詳細なセグメンテーションと定義を掲載しており、自動車レーダーテストシステムに関する基本情報を理解するのに役立ちます。また、この章では、市場の範囲、分類、制限を紹介しており、読者が自動車市場における人工知能(AI)市場レポートの市場カバレッジを理解するのに役立ちます。

第02章 市場の背景

この章では、By Componentの処理方法の概要、消費者の購買パターンと傾向、政策展開と規制シナリオの詳細な分析を含みます。また、マクロ経済要因の詳細分析も含まれており、世界GDP成長率見通し、世界産業付加価値、個人消費、支出、現代貿易の浸透、消費者物価指数などのトピックをカバーしています。本章では、市場をより深く理解するために、予測要因(関連性と影響)、バリューチェーン分析、市場ダイナミクス(促進要因、阻害要因、機会)も取り上げています。

第03章 自動車における人工知能(AI)の世界市場需要分析2018-2022年および予測、2023-2033年

本章では、過去の市場価値(XX)分析(2018-2022年)と現在および将来の市場価値(93億米ドル)と数量(55%)予測(2023-2033年)を掲載しています。予測は、前年比成長トレンド分析と絶対$の機会分析国に基づいています。

第04章 自動車における人工知能(AI)の世界市場 - 価格分析

コンポーネント別に、地域別価格分析(USD/MT)、世界平均価格分析ベンチマーク、価格設定に影響を与える主な要因などの価格分析を行っています。

第05章 自動車における人工知能(AI)の世界市場分析2018-2022年および予測2023-2033年:コンポーネント別

コンポーネント別に、自動車における人工知能(AI)市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分されます。

第06章 自動車における人工知能(AI)の世界市場分析2018-2022年および予測2023-2033年:技術別

技術別に、自動車における人工知能(AI)市場は、コンピュータビジョン、コンテキスト認識、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理(NLP)に区分されます。また、「技術別」に基づく市場魅力度分析も掲載しています。また、上記技術別の金額予測と前年比成長率比較も提供します。

第07章 自動車における人工知能(AI)の世界市場分析 2018-2022年および予測 2023-2033年:プロセス別

プロセス別に、自動車における人工知能(AI)市場をデータマイニング、画像/信号認識に区分します。また、「プロセス別」に基づく市場魅力度分析も掲載しています。また、上記プロセス別の金額予測および前年比成長率比較も提供する。

第08章 自動車における人工知能(AI)の世界市場分析 2018-2022年および予測 2023-2033年:用途別

用途別に、自動車における人工知能(AI)市場を半自律走行車、完全自律走行車に区分します。また、「用途別」に基づく市場魅力度分析も掲載しています。また、上記の用途別市場について、金額予測と前年比成長率の比較も提供します。

第09章 自動車における人工知能(AI)市場分析2018-2022年および予測2023-2033年:地域別

地域別に、自動車における人工知能(AI)市場を北米、中南米、ヨーロッパ、東アジア、南アジア、オセアニア、MEAに区分します。本セクションでは、地域別に基づく市場魅力度分析も提供しています。また、上記の地域別市場規模予測や前年比成長率比較もご覧いただけます。

第10章 北米の自動車における人工知能(AI)市場分析 2018-2022年および予測 2023-2033年

本章では、北米地域における車両レーダーテストシステムの成長を、米国とカナダを含む国別評価とともに詳細に分析しています。また読者は、北米地域の異なるセグメントと国に基づく地域動向、規制、市場成長もご覧いただけます。

第11章 ラテンアメリカの自動車における人工知能(AI)市場分析 2018-2022年および予測 2023-2033年

本章では、ブラジル、メキシコ、チリ、アルゼンチン、ペルー、その他の中南米地域を含む国別評価とともに、中南米地域における車両レーダーテストシステムの成長に関する詳細な分析を掲載しています。中南米地域における自動車用人工知能(AI)市場の成長に影響を与えている価格分析や地域動向など、いくつかの要因に関する詳細情報をご覧いただけます。

第12章 欧州の自動車における人工知能(AI)市場分析2018-2022年および予測2023-2033年

本章では、ドイツ、イタリア、フランス、英国、スペイン、ロシア、北欧、ベネルクス、その他の欧州を含む国別評価とともに、欧州地域における車両レーダーテストシステムの成長に関する詳細な分析を掲載しています。読者は、地域市場における自動車用人工知能(AI)市場の成長に影響を与えている価格分析や地域動向など、いくつかの要因に関する詳細な情報を得ることができます。

第13章 東アジアの自動車における人工知能(AI)市場分析2018-2022年および予測2023-2033年

本章では、中国、日本、韓国を含む国別評価とともに、東アジア地域における車両レーダーテストシステムの成長に関する詳細な分析を掲載しています。読者は、地域市場における自動車用人工知能(AI)市場の成長に影響を与えている価格分析や地域動向など、いくつかの要因に関する詳細な情報を得ることができます。

第14章 南アジアの自動車における人工知能(AI)市場分析2018-2022年および予測2023-2033年

本章では、インド、インドネシア、マレーシア、タイ、その他の南アジア地域を含む国別評価とともに、南アジア地域における車両レーダーテストシステムの成長に関する詳細な分析を掲載しています。読者は、地域市場における自動車用人工知能(AI)市場の成長に影響を与えている価格分析や地域動向など、いくつかの要因に関する詳細な情報を得ることができます。

第15章 中東およびアフリカの自動車における人工知能(AI)市場分析 2018-2022年および予測 2023-2033年

本章では、GCC諸国、南アフリカ、北アフリカ、トルコ、その他のMEA地域を含む国別評価とともに、MEA地域における車両レーダーテストシステムの成長に関する詳細な分析を掲載しています。読者は、地域市場における自動車用人工知能(AI)市場の成長に影響を与えている価格分析や地域動向など、いくつかの要因に関する詳細な情報を得ることができます。

第16章 主要国の自動車における人工知能(AI)市場分析2018-2022年および予測2023-2033年

本章では、世界の主要国において自動車における人工知能(AI)市場がどのように成長すると予測されるかについての洞察を提供します。

第17章 市場構造分析-グローバル評価

本章では、企業ダッシュボード、企業階層別の産業構造分析、2022E、トッププレイヤーの企業シェア分析、2022E、競合ベンチマーキング-マトリックスを掲載しています。

第18章 競争の深堀り(暫定リスト)

本章では、企業概要、企業のコンポーネント別ポートフォリオ、市場セグメント別の収益性、売上高、SWOT分析、本レポートで調査対象としている企業の戦略概要を掲載しています。本レポートで取り上げている市場プレイヤーは、BMW AG、AUDI AG、Intel Corporation、Tesla Inc、Uber Technologies、Volvo Car Corporation、Honda Motors、Ford Motor Company、NVIDIA Corporation、Tencent、Microsoftなどである。

第19章 前提条件と頭字語

本章では、本レポートに含まれる情報や統計のベースとなる頭字語や仮定のリストを掲載する。

第20章 調査方法

この章では、自動車市場における人工知能(AI)について、様々な結論や重要な定性的・定量的情報を得るために辿った調査方法を読者に理解していただきます。


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目次

1.エグゼクティブサマリー|自動車市場における人工知能(AI)

1.1.世界市場の展望

1.2.需要サイドの動向

1.3.供給サイドの動向

1.4.技術ロードマップ分析

1.5.分析と提言

2.市場概要

2.1.市場範囲/分類

2.2.市場の定義/範囲/限界

3.市場の背景

3.1.市場ダイナミクス

3.1.1.促進要因

3.1.2.阻害要因

3.1.3.機会

3.1.4.トレンド

3.2.シナリオ予想

3.2.1.楽観シナリオの需要

3.2.2.可能性の高いシナリオにおける需要

3.2.3.保守的シナリオにおける需要

3.3.機会マップ分析

3.4.投資可能性マトリックス

3.5.PESTLE分析とポーター分析

3.6.規制情勢

3.6.1.主要地域別

3.6.2.主要国別

3.7.地域別親市場展望

4.2018年から2022年までの世界市場分析と2023年から2033年までの予測

4.1.過去の市場規模金額(百万米ドル)分析、2018年~2022年

4.2.現在と将来の市場規模金額(百万米ドル)予測、2023年~2033年

4.2.1.前年比成長トレンド分析

4.2.2.絶対価格機会分析

5.世界市場分析2018~2022年および予測2023~2033年、コンポーネント別

5.1.はじめに / 主な調査結果

5.2.2018年から2022年までのコンポーネント別市場規模推移(百万米ドル)分析

5.3.コンポーネント別の現在および将来の市場規模金額(百万米ドル)分析と予測、2023~2033年

5.3.1.ハードウェア

5.3.2.ソフトウェア

5.3.3.サービス

5.4.コンポーネント別前年比成長トレンド分析(2018年~2022年

5.5.コンポーネント別絶対価格機会分析、2023~2033年

6.技術別の世界市場分析2018~2022年および予測2023~2033年

6.1.はじめに / 主要な調査結果

6.2.2018年から2022年までの技術別市場規模推移(百万米ドル)分析

6.3.技術別の現在および将来の市場規模金額(百万米ドル)分析と予測、2023年~2033年

6.3.1.コンピュータビジョン

6.3.2.コンテキスト認識

6.3.3.ディープラーニング

6.3.4.機械学習

6.3.5.自然言語処理

6.4.技術別前年比成長トレンド分析(2018年~2022年

6.5.技術別絶対額機会分析、2023~2033年

7.世界市場分析2018~2022年および予測2023~2033年、用途別

7.1.はじめに / 主要な調査結果

7.2.2018年から2022年までのアプリケーション別市場規模推移(百万米ドル)分析

7.3.アプリケーション別の現在および将来の市場規模金額(百万米ドル)分析と予測 , 2023年から2033年まで

7.3.1.自律走行

7.3.2.ヒューマン・マシン・インターフェース

7.3.3.半自動運転

7.4.アプリケーション別前年比成長トレンド分析(2018~2022年

7.5.用途別絶対価格機会分析(2023~2033年

8.プロセス別の世界市場分析2018~2022年および予測2023~2033年

8.1.はじめに / 主要調査結果

8.2.2018年から2022年までのプロセス別市場規模推移(百万米ドル)分析

8.3.プロセス別の現在および将来の市場規模金額(百万米ドル)分析と予測、2023年~2033年

8.3.1.シグナル認識

8.3.2.画像認識

8.3.3.音声認識

8.3.4.データマイニング

8.4.プロセス別前年比成長トレンド分析(2018年~2022年

8.5.プロセス別絶対額機会分析、2023~2033年

9.世界市場分析2018~2022年および予測2023~2033年、地域別

9.1.はじめに

9.2.2018年から2022年までの過去の地域別市場規模金額(百万米ドル)分析

9.3.地域別の現在の市場規模金額(百万米ドル)分析と予測、2023~2033年

9.3.1.北米

9.3.2.ラテンアメリカ

9.3.3.ヨーロッパ

9.3.4.南アジア

9.3.5.東アジア

9.3.6.オセアニア

9.3.7.中東・アフリカ(MEA)

9.4.地域別市場魅力度分析

10.北米市場分析2018~2022年および予測2023~2033年:国別

10.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

10.2.市場分類別市場規模金額(百万米ドル)予測、2023年~2033年

10.2.1.国別

10.2.1.1.アメリカ

10.2.1.2.カナダ

10.2.2.コンポーネント別

10.2.3.技術別

10.2.4.用途別

10.2.5.プロセス別

10.3.市場魅力度分析

10.3.1.国別

10.3.2.コンポーネント別

10.3.3.技術別

10.3.4.用途別

10.3.5.プロセス別

10.4.キーポイント

11.ラテンアメリカ市場分析 2018~2022年および予測 2023~2033年:国別

11.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

11.2.市場分類別市場規模金額(百万米ドル)予測、2023年~2033年

11.2.1.国別

11.2.1.1.ブラジル

11.2.1.2.メキシコ

11.2.1.3.その他のラテンアメリカ

11.2.2.コンポーネント別

11.2.3.技術別

11.2.4.用途別

11.2.5.プロセス別

11.3.市場魅力度分析

11.3.1.国別

11.3.2.コンポーネント別

11.3.3.技術別

11.3.4.用途別

11.3.5.プロセス別

11.4.キーポイント

12.欧州市場分析 2018~2022年および予測 2023~2033年:国別

12.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

12.2.市場分類別市場規模金額(百万米ドル)予測、2023年~2033年

12.2.1.国別

12.2.1.1.ドイツ

12.2.1.2.イギリス

12.2.1.3.フランス

12.2.1.4.スペイン

12.2.1.5.イタリア

12.2.1.6.その他のヨーロッパ

12.2.2.部品別

12.2.3.技術別

12.2.4.用途別

12.2.5.プロセス別

12.3.市場魅力度分析

12.3.1.国別

12.3.2.コンポーネント別

12.3.3.技術別

12.3.4.用途別

12.3.5.プロセス別

12.4.キーポイント

13.南アジア市場の2018〜2022年分析と2023〜2033年予測(国別

13.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

13.2.市場分類別市場規模金額(百万米ドル)予測、2023年~2033年

13.2.1.国別

13.2.1.1.インド

13.2.1.2.マレーシア

13.2.1.3.シンガポール

13.2.1.4.タイ

13.2.1.5.その他の南アジア

13.2.2.コンポーネント別

13.2.3.技術別

13.2.4.用途別

13.2.5.プロセス別

13.3.市場魅力度分析

13.3.1.国別

13.3.2.コンポーネント別

13.3.3.技術別

13.3.4.用途別

13.3.5.プロセス別

13.4.キーポイント

14.東アジア市場の国別分析2018~2022年および予測2023~2033年

14.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

14.2.市場分類別市場規模金額(百万米ドル)予測、2023年~2033年

14.2.1.国別

14.2.1.1.中国

14.2.1.2.日本

14.2.1.3.韓国

14.2.2.コンポーネント別

14.2.3.技術別

14.2.4.用途別

14.2.5.プロセス別

14.3.市場魅力度分析

14.3.1.国別

14.3.2.コンポーネント別

14.3.3.技術別

14.3.4.用途別

14.3.5.プロセス別

14.4.キーポイント

15.オセアニア市場の2018〜2022年分析と2023〜2033年予測(国別

15.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

15.2.市場分類別市場規模金額(US$ Million)予測、2023年~2033年

15.2.1.国別

15.2.1.1.オーストラリア

15.2.1.2.ニュージーランド

15.2.2.コンポーネント別

15.2.3.技術別

15.2.4.用途別

15.2.5.プロセス別

15.3.市場魅力度分析

15.3.1.国別

15.3.2.コンポーネント別

15.3.3.技術別

15.3.4.用途別

15.3.5.プロセス別

15.4.キーポイント

16.MEA市場の2018〜2022年分析と2023〜2033年予測(国別

16.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額(百万米ドル)動向分析

16.2.市場分類別市場規模金額(US$ Million)予測、2023年~2033年

16.2.1.国別

16.2.1.1.GCC諸国

16.2.1.2.南アフリカ

16.2.1.3.イスラエル

16.2.1.4.その他のMEA諸国

16.2.2.コンポーネント別

16.2.3.技術別

16.2.4.用途別

16.2.5.プロセス別

16.3.市場魅力度分析

16.3.1.国別

16.3.2.コンポーネント別

16.3.3.技術別

16.3.4.用途別

16.3.5.プロセス別

16.4.キーポイント

17.主要国市場分析

17.1.アメリカ

17.1.1.価格分析

17.1.2.市場シェア分析、2022年

17.1.2.1.コンポーネント別

17.1.2.2.技術別

17.1.2.3.アプリケーション別

17.1.2.4.プロセス別

17.2.カナダ

17.2.1.価格分析

17.2.2.市場シェア分析、2022年

17.2.2.1.コンポーネント別

17.2.2.2.技術別

17.2.2.3.アプリケーション別

17.2.2.4.プロセス別

17.3.ブラジル

17.3.1.価格分析

17.3.2.市場シェア分析、2022年

17.3.2.1.コンポーネント別

17.3.2.2.技術別

17.3.2.3.アプリケーション別

17.3.2.4.プロセス別

17.4.メキシコ

17.4.1.価格分析

17.4.2.市場シェア分析、2022年

17.4.2.1.コンポーネント別

17.4.2.2.技術別

17.4.2.3.アプリケーション別

17.4.2.4.プロセス別

17.5.ドイツ

17.5.1.価格分析

17.5.2.市場シェア分析、2022年

17.5.2.1.コンポーネント別

17.5.2.2.技術別

17.5.2.3.アプリケーション別

17.5.2.4.プロセス別

17.6.イギリス

17.6.1.価格分析

17.6.2.市場シェア分析、2022年

17.6.2.1.コンポーネント別

17.6.2.2.技術別

17.6.2.3.アプリケーション別

17.6.2.4.プロセス別

17.7.フランス

17.7.1.価格分析

17.7.2.市場シェア分析、2022年

17.7.2.1.コンポーネント別

17.7.2.2.技術別

17.7.2.3.アプリケーション別

17.7.2.4.プロセス別

17.8.スペイン

17.8.1.価格分析

17.8.2.市場シェア分析、2022年

17.8.2.1.コンポーネント別

17.8.2.2.技術別

17.8.2.3.アプリケーション別

17.8.2.4.プロセス別

17.9.イタリア

17.9.1.価格分析

17.9.2.市場シェア分析、2022年

17.9.2.1.コンポーネント別

17.9.2.2.技術別

17.9.2.3.アプリケーション別

17.9.2.4.プロセス別

17.10.インド

17.10.1.価格分析

17.10.2.市場シェア分析、2022年

17.10.2.1.コンポーネント別

17.10.2.2.技術別

17.10.2.3.用途別

17.10.2.4.プロセス別

17.11.マレーシア

17.11.1.価格分析

17.11.2.市場シェア分析、2022年

17.11.2.1.コンポーネント別

17.11.2.2.技術別

17.11.2.3.アプリケーション別

17.11.2.4.プロセス別

17.12.シンガポール

17.12.1.価格分析

17.12.2.市場シェア分析、2022年

17.12.2.1.コンポーネント別

17.12.2.2.技術別

17.12.2.3.用途別

17.12.2.4.プロセス別

17.13.タイ

17.13.1.価格分析

17.13.2.市場シェア分析、2022年

17.13.2.1.コンポーネント別

17.13.2.2.技術別

17.13.2.3.用途別

17.13.2.4.プロセス別

17.14.中国

17.14.1.価格分析

17.14.2.市場シェア分析、2022年

17.14.2.1.コンポーネント別

17.14.2.2.技術別

17.14.2.3.アプリケーション別

17.14.2.4.プロセス別

17.15.日本

17.15.1.価格分析

17.15.2.市場シェア分析、2022年

17.15.2.1.コンポーネント別

17.15.2.2.技術別

17.15.2.3.アプリケーション別

17.15.2.4.プロセス別

17.16.韓国

17.16.1.価格分析

17.16.2.市場シェア分析、2022年

17.16.2.1.コンポーネント別

17.16.2.2.技術別

17.16.2.3.用途別

17.16.2.4.プロセス別

17.17.オーストラリア

17.17.1.価格分析

17.17.2.市場シェア分析、2022年

17.17.2.1.コンポーネント別

17.17.2.2.技術別

17.17.2.3.用途別

17.17.2.4.プロセス別

17.18.ニュージーランド

17.18.1.価格分析

17.18.2.市場シェア分析、2022年

17.18.2.1.コンポーネント別

17.18.2.2.技術別

17.18.2.3.アプリケーション別

17.18.2.4.プロセス別

17.19.GCC諸国

17.19.1.価格分析

17.19.2.市場シェア分析、2022年

17.19.2.1.コンポーネント別

17.19.2.2.技術別

17.19.2.3.用途別

17.19.2.4.プロセス別

17.20.南アフリカ

17.20.1.価格分析

17.20.2.市場シェア分析、2022年

17.20.2.1.コンポーネント別

17.20.2.2.技術別

17.20.2.3.アプリケーション別

17.20.2.4.プロセス別

17.21.イスラエル

17.21.1.価格分析

17.21.2.市場シェア分析、2022年

17.21.2.1.コンポーネント別

17.21.2.2.技術別

17.21.2.3.アプリケーション別

17.21.2.4.プロセス別

18.市場構造分析

18.1.競争ダッシュボード

18.2.コンペティション・ベンチマーク

18.3.トッププレーヤーの市場シェア分析

18.3.1.地域別

18.3.2.コンポーネント別

18.3.3.技術別

18.3.4.用途別

18.3.5.プロセス別

19.競合分析

19.1.競合の深堀り

19.1.1.インテル コーポレーション

19.1.1.1.概要

19.1.1.2.製品ポートフォリオ

19.1.1.3.市場セグメント別の収益性

19.1.1.4.販売拠点

19.1.1.5.戦略の概要

19.1.1.5.1.マーケティング戦略

19.1.2.ウェイモ

19.1.2.1.概要

19.1.2.2.製品ポートフォリオ

19.1.2.3.市場セグメント別の収益性

19.1.2.4.販売拠点

19.1.2.5.戦略の概要

19.1.2.5.1.マーケティング戦略

19.1.3.IBMコーポレーション

19.1.3.1.概要

19.1.3.2.製品ポートフォリオ

19.1.3.3.市場セグメント別の収益性

19.1.3.4.販売拠点

19.1.3.5.戦略の概要

19.1.3.5.1.マーケティング戦略

19.1.4.マイクロソフト株式会社

19.1.4.1.概要

19.1.4.2.製品ポートフォリオ

19.1.4.3.市場セグメント別収益性

19.1.4.4.販売拠点

19.1.4.5.戦略の概要

19.1.4.5.1.マーケティング戦略

19.1.5.エヌビディア・コーポレーション

19.1.5.1.概要

19.1.5.2.製品ポートフォリオ

19.1.5.3.市場セグメント別収益性

19.1.5.4.販売拠点

19.1.5.5.戦略の概要

19.1.5.5.1.マーケティング戦略

19.1.6.ザイリンクス

19.1.6.1.概要

19.1.6.2.製品ポートフォリオ

19.1.6.3.市場セグメント別収益性

19.1.6.4.販売拠点

19.1.6.5.戦略の概要

19.1.6.5.1.マーケティング戦略

19.1.7.マイクロンテクノロジー

19.1.7.1.概要

19.1.7.2.製品ポートフォリオ

19.1.7.3.市場セグメント別収益性

19.1.7.4.販売拠点

19.1.7.5.戦略の概要

19.1.7.5.1.マーケティング戦略

19.1.8.テスラ社

19.1.8.1.概要

19.1.8.2.製品ポートフォリオ

19.1.8.3.市場セグメント別収益性

19.1.8.4.販売拠点

19.1.8.5.戦略の概要

19.1.8.5.1.マーケティング戦略

19.1.9.ゼネラルモーターズ社

19.1.9.1.概要

19.1.9.2.製品ポートフォリオ

19.1.9.3.市場セグメント別収益性

19.1.9.4.販売拠点

19.1.9.5.戦略の概要

19.1.9.5.1.マーケティング戦略

19.1.10.フォード・モーター・カンパニー

19.1.10.1.概要

19.1.10.2.製品ポートフォリオ

19.1.10.3.市場セグメント別の収益性

19.1.10.4.販売拠点

19.1.10.5.戦略の概要

19.1.10.5.1.マーケティング戦略

20.前提条件と略語

21.調査方法

 

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Summary

Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market: Global Industry Analysis 2018-2022 and Opportunity Assessment 2023-2033

A recent market study published by FMI on Artificial Intelligence (AI) in Automotive offers a global industry analysis for 2018-2022 and opportunity assessment for 2023-2033. The study offers a comprehensive assessment of the most important market dynamics. After conducting thorough research on the historical and current growth parameters, the growth prospects of the market are obtained with maximum precision.

Market Segmentation

By Component:

• Hardware
• Software
• Services

By Technology:

• Computer Vision
• Context Awareness
• Deep Learning
• Machine Learning
• Natural Language Processing (NLP)

By Process:

• Data Mining
• Image/signal Recognition

By Application:

• Semi-autonomous vehicles
• Fully-autonomous Vehicles

By Region:

• North America
• Europe
• Asia Pacific
• Latin America
• MEA

Report Chapters

Executive Summary

The executive summary of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market includes the global market outlook, demand side trends, supply side trends and also include FMI analysis and recommendations of Vehicle Radar Test System.

Chapter 01 - Market Overview

Readers can find the detailed segmentation and definition of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market in this chapter, which will help to understand basic information about Vehicle Radar Test System. This section also highlights the market scope, taxonomy and limitations which help the reader understand the market coverage of Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market report.

Chapter 02 - Market Background

This chapter includes detailed analysis of the By Component processing methods overview, consumer buying patterns & tendencies and policy developments and regulatory scenario. It also includes in depth analysis of macro-economic factors and covers topics like global GDP growth outlook, global industry value added, personal consumption, expenditures, modern trade penetration and consumer price indices. The chapter also covers forecast factors - relevance & impact, value chain analysis and market dynamics (drivers, restraints and opportunities) to better understand the market.

Chapter 03 - Global Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Demand Analysis 2018-2022 and Forecast, 2023-2033

The chapter include historical market value (XX) analysis (2018-2022) and current and future market value (US$ 9.3 billion) and volume (55%) projections (2023-2033). The projections are based on the Y-O-Y growth trend analysis and absolute $ opportunity analysis country of operation.

Chapter 04 - Global Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market - Pricing Analysis

Based on By Component, the pricing analysis chapter include Regional pricing analysis (USD/MT), global average pricing analysis benchmark, and key factors impacting the pricing.

Chapter 05 - Global Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033, By Component

Based on By Component, Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market is segmented into Hardware, Software, Services.

Chapter 06 - Global Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033, By Technology

Based on By Technology, Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market is segmented into Computer Vision, Context Awareness, Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP). This section also offers market attractiveness analysis based on By Technology. Value forecast and Y-o-Y growth comparison will also be provided for above mentioned By Technology.

Chapter 07 - Global Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033, By Process

Based on By Process, Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market is segmented into Data Mining, Image/signal Recognition. This section also offers market attractiveness analysis based on By Process. Value forecast and Y-o-Y growth comparison will also be provided for above mentioned By Process.

Chapter 08 - Global Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033, By Application

Based on By Application, Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market is segmented into Semi-autonomous vehicles, Fully-autonomous Vehicles. This section also offers market attractiveness analysis based on By Application. Value forecast and Y-o-Y growth comparison will also be provided for above mentioned By Application.

Chapter 09 - Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033, By Region

Based on By Region, Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market is segmented into North America, Latin America, Europe, East Asia, South Asia, Oceania and MEA. This section also offers market attractiveness analysis based on By Region. Readers can also find value forecast and Y-o-Y growth comparison for all above mentioned By Region.

Chapter 10 - North America Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter includes a detailed analysis of the growth of the Vehicle Radar Test System in the North American region, along with a country-wise assessment that includes the US and Canada. Readers can also find regional trends, regulations, and market growth based on different segment and countries in the North America region.

Chapter 11 - Latin America Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter includes a detailed analysis of the growth of Vehicle Radar Test System in the Latin America region, along with a country-wise assessment that includes the Brazil, Mexico, Chile, Argentina, Peru and Rest of Latin America. Readers can find detailed information about several factors, such as the pricing analysis and regional trends, which are impacting growth of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market in the Latin America region.

Chapter 12 - Europe Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter includes a detailed analysis of the growth of Vehicle Radar Test System in the European region, along with a country-wise assessment that includes the Germany, Italy, France, U.K., Spain, Russia, Nordic, Benelux and Rest of Europe. Readers can find detailed information about several factors, such as the pricing analysis and regional trends, which are impacting growth of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market in the regional market.

Chapter 13 - East Asia Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter includes a detailed analysis of the growth of Vehicle Radar Test System in the East Asia region, along with a country-wise assessment that includes the China, Japan, and South Korea. Readers can find detailed information about several factors, such as the pricing analysis and regional trends, which are impacting growth of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market in the regional market.

Chapter 14 - South Asia Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter includes a detailed analysis of the growth of Vehicle Radar Test System in the South Asia region, along with a country-wise assessment that includes the India, Indonesia, Malaysia, Thailand, and Rest of South Asia. Readers can find detailed information about several factors, such as the pricing analysis and regional trends, which are impacting growth of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market in the regional market.

Chapter 15 - Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter includes a detailed analysis of the growth of Vehicle Radar Test System in the MEA region, along with a country-wise assessment that includes the GCC Countries, South Africa, North Africa, Turkey and Rest of MEA. Readers can find detailed information about several factors, such as the pricing analysis and regional trends, which are impacting growth of the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market in the regional market.

Chapter 16 - Key Countries Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market Analysis 2018-2022 and Forecast 2023-2033

This chapter offers insights into how the Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market is expected to grow in major countries globally.

Chapter 17 - Market Structure Analysis- Global Assessment

This chapter includes company dashboard, industry structure analysis by tier of companies, 2022E, company share analysis of top players, 2022E, and competition benchmarking- matrix.

Chapter 18 - Competition Deep Dive (Tentative List)

This chapter includes company overview, By Component portfolio of companies, profitability by market segments, sales footprint, SWOT analysis and strategy overview of the companies being studied in the report. Some of the market players featured in the report are BMW AG, AUDI AG, Intel Corporation, Tesla Inc, Uber Technologies, Volvo Car Corporation, Honda Motors, Ford Motor Company, NVIDIA Corporation, Tencent, Microsoft.

Chapter 19 - Assumptions and Acronyms

This chapter includes a list of acronyms and assumptions that provide a base to the information and statistics included in the Vehicle Radar Test System report.

Chapter 20 - Research Methodology

This chapter helps readers understand the research methodology followed to obtain various conclusions, as well as important qualitative and quantitative information, on Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market.



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Table of Contents

1. Executive Summary | Artificial Intelligence (AI) in Automotive Market

1.1. Global Market Outlook

1.2. Demand-side Trends

1.3. Supply-side Trends

1.4. Technology Roadmap Analysis

1.5. Analysis and Recommendations

2. Market Overview

2.1. Market Coverage / Taxonomy

2.2. Market Definition / Scope / Limitations

3. Market Background

3.1. Market Dynamics

3.1.1. Drivers

3.1.2. Restraints

3.1.3. Opportunity

3.1.4. Trends

3.2. Scenario Forecast

3.2.1. Demand in Optimistic Scenario

3.2.2. Demand in Likely Scenario

3.2.3. Demand in Conservative Scenario

3.3. Opportunity Map Analysis

3.4. Investment Feasibility Matrix

3.5. PESTLE and Porter’s Analysis

3.6. Regulatory Landscape

3.6.1. By Key Regions

3.6.2. By Key Countries

3.7. Regional Parent Market Outlook

4. Global Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast, 2023 to 2033

4.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Analysis, 2018 to 2022

4.2. Current and Future Market Size Value (US$ Million) Projections, 2023 to 2033

4.2.1. Y-o-Y Growth Trend Analysis

4.2.2. Absolute $ Opportunity Analysis

5. Global Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Component

5.1. Introduction / Key Findings

5.2. Historical Market Size Value (US$ Million) Analysis By Component, 2018 to 2022

5.3. Current and Future Market Size Value (US$ Million) Analysis and Forecast By Component, 2023 to 2033

5.3.1. Hardware

5.3.2. Software

5.3.3. Service

5.4. Y-o-Y Growth Trend Analysis By Component, 2018 to 2022

5.5. Absolute $ Opportunity Analysis By Component, 2023 to 2033

6. Global Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Technology

6.1. Introduction / Key Findings

6.2. Historical Market Size Value (US$ Million) Analysis By Technology, 2018 to 2022

6.3. Current and Future Market Size Value (US$ Million) Analysis and Forecast By Technology, 2023 to 2033

6.3.1. Computer Vision

6.3.2. Context Awareness

6.3.3. Deep Learning

6.3.4. Machine Learning

6.3.5. Natural Language Processing

6.4. Y-o-Y Growth Trend Analysis By Technology, 2018 to 2022

6.5. Absolute $ Opportunity Analysis By Technology, 2023 to 2033

7. Global Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Application

7.1. Introduction / Key Findings

7.2. Historical Market Size Value (US$ Million) Analysis By Application , 2018 to 2022

7.3. Current and Future Market Size Value (US$ Million) Analysis and Forecast By Application , 2023 to 2033

7.3.1. Autonomous Driving

7.3.2. Human-Machine Interface

7.3.3. Semi-autonomous Driving

7.4. Y-o-Y Growth Trend Analysis By Application , 2018 to 2022

7.5. Absolute $ Opportunity Analysis By Application , 2023 to 2033

8. Global Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Process

8.1. Introduction / Key Findings

8.2. Historical Market Size Value (US$ Million) Analysis By Process, 2018 to 2022

8.3. Current and Future Market Size Value (US$ Million) Analysis and Forecast By Process, 2023 to 2033

8.3.1. Signal Recognition

8.3.2. Image Recognition

8.3.3. Voice Recognition

8.3.4. Data Mining

8.4. Y-o-Y Growth Trend Analysis By Process, 2018 to 2022

8.5. Absolute $ Opportunity Analysis By Process, 2023 to 2033

9. Global Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Region

9.1. Introduction

9.2. Historical Market Size Value (US$ Million) Analysis By Region, 2018 to 2022

9.3. Current Market Size Value (US$ Million) Analysis and Forecast By Region, 2023 to 2033

9.3.1. North America

9.3.2. Latin America

9.3.3. Europe

9.3.4. South Asia

9.3.5. East Asia

9.3.6. Oceania

9.3.7. Middle East & Africa (MEA)

9.4. Market Attractiveness Analysis By Region

10. North America Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

10.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

10.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

10.2.1. By Country

10.2.1.1. The USA

10.2.1.2. Canada

10.2.2. By Component

10.2.3. By Technology

10.2.4. By Application

10.2.5. By Process

10.3. Market Attractiveness Analysis

10.3.1. By Country

10.3.2. By Component

10.3.3. By Technology

10.3.4. By Application

10.3.5. By Process

10.4. Key Takeaways

11. Latin America Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

11.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

11.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

11.2.1. By Country

11.2.1.1. Brazil

11.2.1.2. Mexico

11.2.1.3. Rest of Latin America

11.2.2. By Component

11.2.3. By Technology

11.2.4. By Application

11.2.5. By Process

11.3. Market Attractiveness Analysis

11.3.1. By Country

11.3.2. By Component

11.3.3. By Technology

11.3.4. By Application

11.3.5. By Process

11.4. Key Takeaways

12. Europe Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

12.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

12.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

12.2.1. By Country

12.2.1.1. Germany

12.2.1.2. United Kingdom (UK)

12.2.1.3. France

12.2.1.4. Spain

12.2.1.5. Italy

12.2.1.6. Rest of Europe

12.2.2. By Component

12.2.3. By Technology

12.2.4. By Application

12.2.5. By Process

12.3. Market Attractiveness Analysis

12.3.1. By Country

12.3.2. By Component

12.3.3. By Technology

12.3.4. By Application

12.3.5. By Process

12.4. Key Takeaways

13. South Asia Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

13.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

13.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

13.2.1. By Country

13.2.1.1. India

13.2.1.2. Malaysia

13.2.1.3. Singapore

13.2.1.4. Thailand

13.2.1.5. Rest of South Asia

13.2.2. By Component

13.2.3. By Technology

13.2.4. By Application

13.2.5. By Process

13.3. Market Attractiveness Analysis

13.3.1. By Country

13.3.2. By Component

13.3.3. By Technology

13.3.4. By Application

13.3.5. By Process

13.4. Key Takeaways

14. East Asia Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

14.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

14.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

14.2.1. By Country

14.2.1.1. China

14.2.1.2. Japan

14.2.1.3. South Korea

14.2.2. By Component

14.2.3. By Technology

14.2.4. By Application

14.2.5. By Process

14.3. Market Attractiveness Analysis

14.3.1. By Country

14.3.2. By Component

14.3.3. By Technology

14.3.4. By Application

14.3.5. By Process

14.4. Key Takeaways

15. Oceania Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

15.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

15.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

15.2.1. By Country

15.2.1.1. Australia

15.2.1.2. New Zealand

15.2.2. By Component

15.2.3. By Technology

15.2.4. By Application

15.2.5. By Process

15.3. Market Attractiveness Analysis

15.3.1. By Country

15.3.2. By Component

15.3.3. By Technology

15.3.4. By Application

15.3.5. By Process

15.4. Key Takeaways

16. MEA Market Analysis 2018 to 2022 and Forecast 2023 to 2033, By Country

16.1. Historical Market Size Value (US$ Million) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2018 to 2022

16.2. Market Size Value (US$ Million) Forecast By Market Taxonomy, 2023 to 2033

16.2.1. By Country

16.2.1.1. GCC Countries

16.2.1.2. South Africa

16.2.1.3. Israel

16.2.1.4. Rest of MEA

16.2.2. By Component

16.2.3. By Technology

16.2.4. By Application

16.2.5. By Process

16.3. Market Attractiveness Analysis

16.3.1. By Country

16.3.2. By Component

16.3.3. By Technology

16.3.4. By Application

16.3.5. By Process

16.4. Key Takeaways

17. Key Countries Market Analysis

17.1. USA

17.1.1. Pricing Analysis

17.1.2. Market Share Analysis, 2022

17.1.2.1. By Component

17.1.2.2. By Technology

17.1.2.3. By Application

17.1.2.4. By Process

17.2. Canada

17.2.1. Pricing Analysis

17.2.2. Market Share Analysis, 2022

17.2.2.1. By Component

17.2.2.2. By Technology

17.2.2.3. By Application

17.2.2.4. By Process

17.3. Brazil

17.3.1. Pricing Analysis

17.3.2. Market Share Analysis, 2022

17.3.2.1. By Component

17.3.2.2. By Technology

17.3.2.3. By Application

17.3.2.4. By Process

17.4. Mexico

17.4.1. Pricing Analysis

17.4.2. Market Share Analysis, 2022

17.4.2.1. By Component

17.4.2.2. By Technology

17.4.2.3. By Application

17.4.2.4. By Process

17.5. Germany

17.5.1. Pricing Analysis

17.5.2. Market Share Analysis, 2022

17.5.2.1. By Component

17.5.2.2. By Technology

17.5.2.3. By Application

17.5.2.4. By Process

17.6. United Kingdom

17.6.1. Pricing Analysis

17.6.2. Market Share Analysis, 2022

17.6.2.1. By Component

17.6.2.2. By Technology

17.6.2.3. By Application

17.6.2.4. By Process

17.7. France

17.7.1. Pricing Analysis

17.7.2. Market Share Analysis, 2022

17.7.2.1. By Component

17.7.2.2. By Technology

17.7.2.3. By Application

17.7.2.4. By Process

17.8. Spain

17.8.1. Pricing Analysis

17.8.2. Market Share Analysis, 2022

17.8.2.1. By Component

17.8.2.2. By Technology

17.8.2.3. By Application

17.8.2.4. By Process

17.9. Italy

17.9.1. Pricing Analysis

17.9.2. Market Share Analysis, 2022

17.9.2.1. By Component

17.9.2.2. By Technology

17.9.2.3. By Application

17.9.2.4. By Process

17.10. India

17.10.1. Pricing Analysis

17.10.2. Market Share Analysis, 2022

17.10.2.1. By Component

17.10.2.2. By Technology

17.10.2.3. By Application

17.10.2.4. By Process

17.11. Malaysia

17.11.1. Pricing Analysis

17.11.2. Market Share Analysis, 2022

17.11.2.1. By Component

17.11.2.2. By Technology

17.11.2.3. By Application

17.11.2.4. By Process

17.12. Singapore

17.12.1. Pricing Analysis

17.12.2. Market Share Analysis, 2022

17.12.2.1. By Component

17.12.2.2. By Technology

17.12.2.3. By Application

17.12.2.4. By Process

17.13. Thailand

17.13.1. Pricing Analysis

17.13.2. Market Share Analysis, 2022

17.13.2.1. By Component

17.13.2.2. By Technology

17.13.2.3. By Application

17.13.2.4. By Process

17.14. China

17.14.1. Pricing Analysis

17.14.2. Market Share Analysis, 2022

17.14.2.1. By Component

17.14.2.2. By Technology

17.14.2.3. By Application

17.14.2.4. By Process

17.15. Japan

17.15.1. Pricing Analysis

17.15.2. Market Share Analysis, 2022

17.15.2.1. By Component

17.15.2.2. By Technology

17.15.2.3. By Application

17.15.2.4. By Process

17.16. South Korea

17.16.1. Pricing Analysis

17.16.2. Market Share Analysis, 2022

17.16.2.1. By Component

17.16.2.2. By Technology

17.16.2.3. By Application

17.16.2.4. By Process

17.17. Australia

17.17.1. Pricing Analysis

17.17.2. Market Share Analysis, 2022

17.17.2.1. By Component

17.17.2.2. By Technology

17.17.2.3. By Application

17.17.2.4. By Process

17.18. New Zealand

17.18.1. Pricing Analysis

17.18.2. Market Share Analysis, 2022

17.18.2.1. By Component

17.18.2.2. By Technology

17.18.2.3. By Application

17.18.2.4. By Process

17.19. GCC Countries

17.19.1. Pricing Analysis

17.19.2. Market Share Analysis, 2022

17.19.2.1. By Component

17.19.2.2. By Technology

17.19.2.3. By Application

17.19.2.4. By Process

17.20. South Africa

17.20.1. Pricing Analysis

17.20.2. Market Share Analysis, 2022

17.20.2.1. By Component

17.20.2.2. By Technology

17.20.2.3. By Application

17.20.2.4. By Process

17.21. Israel

17.21.1. Pricing Analysis

17.21.2. Market Share Analysis, 2022

17.21.2.1. By Component

17.21.2.2. By Technology

17.21.2.3. By Application

17.21.2.4. By Process

18. Market Structure Analysis

18.1. Competition Dashboard

18.2. Competition Benchmarking

18.3. Market Share Analysis of Top Players

18.3.1. By Regional

18.3.2. By Component

18.3.3. By Technology

18.3.4. By Application

18.3.5. By Process

19. Competition Analysis

19.1. Competition Deep Dive

19.1.1. Intel Corporation

19.1.1.1. Overview

19.1.1.2. Product Portfolio

19.1.1.3. Profitability by Market Segments

19.1.1.4. Sales Footprint

19.1.1.5. Strategy Overview

19.1.1.5.1. Marketing Strategy

19.1.2. Waymo, LLC.

19.1.2.1. Overview

19.1.2.2. Product Portfolio

19.1.2.3. Profitability by Market Segments

19.1.2.4. Sales Footprint

19.1.2.5. Strategy Overview

19.1.2.5.1. Marketing Strategy

19.1.3. IBM Corporation

19.1.3.1. Overview

19.1.3.2. Product Portfolio

19.1.3.3. Profitability by Market Segments

19.1.3.4. Sales Footprint

19.1.3.5. Strategy Overview

19.1.3.5.1. Marketing Strategy

19.1.4. Microsoft Corporation

19.1.4.1. Overview

19.1.4.2. Product Portfolio

19.1.4.3. Profitability by Market Segments

19.1.4.4. Sales Footprint

19.1.4.5. Strategy Overview

19.1.4.5.1. Marketing Strategy

19.1.5. Nvidia Corporation

19.1.5.1. Overview

19.1.5.2. Product Portfolio

19.1.5.3. Profitability by Market Segments

19.1.5.4. Sales Footprint

19.1.5.5. Strategy Overview

19.1.5.5.1. Marketing Strategy

19.1.6. Xilinx, Inc.

19.1.6.1. Overview

19.1.6.2. Product Portfolio

19.1.6.3. Profitability by Market Segments

19.1.6.4. Sales Footprint

19.1.6.5. Strategy Overview

19.1.6.5.1. Marketing Strategy

19.1.7. Micron Technology, Inc.

19.1.7.1. Overview

19.1.7.2. Product Portfolio

19.1.7.3. Profitability by Market Segments

19.1.7.4. Sales Footprint

19.1.7.5. Strategy Overview

19.1.7.5.1. Marketing Strategy

19.1.8. Tesla, Inc.

19.1.8.1. Overview

19.1.8.2. Product Portfolio

19.1.8.3. Profitability by Market Segments

19.1.8.4. Sales Footprint

19.1.8.5. Strategy Overview

19.1.8.5.1. Marketing Strategy

19.1.9. General Motors Company

19.1.9.1. Overview

19.1.9.2. Product Portfolio

19.1.9.3. Profitability by Market Segments

19.1.9.4. Sales Footprint

19.1.9.5. Strategy Overview

19.1.9.5.1. Marketing Strategy

19.1.10. Ford Motor Company

19.1.10.1. Overview

19.1.10.2. Product Portfolio

19.1.10.3. Profitability by Market Segments

19.1.10.4. Sales Footprint

19.1.10.5. Strategy Overview

19.1.10.5.1. Marketing Strategy

20. Assumptions & Acronyms Used

21. Research Methodology

 

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