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世界自動運転プロジェクト総覧【増補改訂版】

商品画像 世界自動運転プロジェクト総覧【増補改訂版】


世界を牽引する55の企業・プロジェクトの調査データから浮かび上がる、 “自動 運転社会”の全体像、ビジネスモデル、競争領域

  • 発行:日経BP社
  • 発売:2017年3月31日
  • 調査:テクノアソシエーツ、日経BPクリーンテック研究所
  • レポート:専用4穴バインダー式A4判・約330ページ / PDFデータ(CD-ROM)本レポートをカラーで収録
  • 【増補改訂版】のアップデートについて
    好評を博した「世界自動運転プロジェクト総覧」(2016年12月13日発行)に、2017年2月までに開催されたモーターショー(ロサンゼルス・デトロイト)やCES2017での発表、最新の企業連携情報を追補!技術面ではAIの活用領域拡大、過熱する自動運転プラットフォーム開発、事業戦略面では敵でもあり仲間でもあるフレネミーとの協業・提携の広がりなど2017年に入り加速する最新の業界のうねりを把握できます。

価格: 330,000円+税

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[世界自動運転プロジェクト総覧]から、全体分析、企業分析、データ編の一部をご覧いただけます。

世界中で激しい開発競争が進められている自動運転技術。この自動運転技術が生み出す社会的インパクトは自動車業界にとどまりません。これまで完成車メーカーとサプライヤーが中心となって育ててきた自動車産業は、AIとセンサー、ビッグデータ、クラウド、IoT、ロボティクスなどの先端IT技術を最大限に活用して構築する、複雑で巨大な「モビリティサービス産業」へと大変貌を遂げる可能性が 高まっています。

自動運転社会で誕生する新しい市場で勝ち抜くには、産業全体の全体像とそこに構築されるビジネスモデルをいち早く理解した上で、個々の事業分野別の競争領域・協調領域を冷静に分析し、自らの強みを高めてビジネスモデル構築に欠かせないポジションを獲得する必要があります。

本レポートでは、自動運転の社会実装に向けた取り組みを推進する50のキープレイヤーと5つの共同プロジェクトを調査し、それぞれのビジョン、活動実績、提携・協業など、自動運転にかかわるファクトを厳選して抽出したデータを横断的かつ多面的に分析することで、自動運転社会の全体像と今後のビジネス展開のポイントをわかりやすく解説します。

▼以下の業種・職種に該当する方には、ぜひお読みいただきたい一冊です
・自動車関連企業の経営企画担当者
・ITサービス関連企業の経営企画担当者
・一般企業の新規事業開発担当者

 

本レポートでわかること

自動運転社会の目的と将来計画

自動運転車の社会実装に必要な技術とサービス

自動運転車の開発の影響を受ける産業分野

開発における競争領域と協調領域

今注力されている技術/事業分野と今後求められる技術/事業分野

社会実装に向けた課題

登場が予想されるビジネスモデル

キープレイヤーのビジョン、実績、提携関係

 

世界自動運転プロジェクト総覧【目次】

タイトルをタップすると詳細を表示します。

■エグゼクティブサマリー

■第1章 全体分析

  • ■共通のゴールは「交通事故死傷者ゼロ」
  • ■運転業務からの解放や高齢化対策の手段にも
  • ■オンデマンド配車サービスの思想に通じる都市交通問題の解決
  • ■自動車の価値を再構築し、自動運転車で新たな価値を創造する
  • ■運転責任がドライバーにあるレベル0~2
  • ■SAEレベル4はドライバーが運転できない場合でも安全を確保
  • ■ドライバーの存在を前提としない完全自動運転車
  • ■LiDARは自車位置推定と地図作成に欠かせないセンサー
  • ■AIは自動運転だけでなく画像認識にも
  • ■無線でソフト更新するOTA
  • ■セキュリティ対策ではバグバウンティプログラムも有効
  • ■レベル3以上の社会実装は「社会受容性」が決め手に
  • ■信号の意味も国際合意で決まっている
  • ■運輸・交通
  • ■金融
  • ■損害保険
  • ■車両管理(フリートマネジメント)
  • ■自治体/介護・医療施設
  • ■IT(クラウド関連)
  • ■IT(AI 関連)
  • ■都市設計/不動産/施設運営
  • ■電子部品
  • ■通信キャリア
  • ■旅行・観光
  • ■自動車メーカーはAI を、自動車部品サプライヤーはLiDARを求める
  • ■クラウド連携で精度を高める自動運転ソフト
  • ■参入企業が限られている地図・位置情報サービス
  • ■自動車販売にサービスモデルを持ち込む
  • ■ITサービスとして発展するモビリティサービス

■第2章 企業分析

  • 2.1 自動車メーカー:ドイツ
  • 2.2 自動車メーカー:米国
  • 2.3 自動車メーカー:日本
  • 2.4 自動車メーカー:スウェーデン、韓国
  • 2.5 トラックメーカー/トラック関連開発ベンダー
  • 2.6 都市交通関連開発ベンダー
  • 2.7 クラウド事業者
  • 2.8 新興自動車メーカー
  • 2.9 地図・位置情報事業者
  • 2.10 移動サービス事業者
  • 2.11 自動車部品サプライヤー
  • 2.12 AI開発ベンダー
  • 2.13 センサーベンダー
  • 2.14 共同プロジェクト

■第3章 データ編

  • 3.1.1 BMW
  • 3.1.2 Daimler
  • 3.1.3 Daimler Trucks North America
  • 3.1.4 FCA
  • 3.1.5 Ford Motor
  • 3.1.6 General Motors
  • 3.1.7 Kia Motors
  • 3.1.8 Volkswagen Group/AUDI
  • 3.1.9 Volvo
  • 3.1.10 Volvo Cars
  • 3.1.11 Tesla
  • 3.1.12 トヨタ自動車
  • 3.1.13 日産自動車
  • 3.1.14 本田技研工業
  • 3.2.1 Alibaba
  • 3.2.2 Baidu
  • 3.2.3 EasyMile
  • 3.2.4 Faraday&Future
  • 3.2.5 LeEco
  • 3.2.6 Local Motors
  • 3.2.7 NAVYA
  • 3.2.8 Next Future Transportation
  • 3.2.9 Otto
  • 3.2.10 RDM Group
  • 3.2.11 Waymo(旧Google self-driving car project)
  • 3.2.12 ZMP
  • 3.3.1 Lyft
  • 3.3.2 nuTonomy
  • 3.3.3 Uber Technologies
  • 3.3.4 ロボットタクシー
  • 3.3.5 DeNA
  • 3.4.1 AdasWorks
  • 3.4.2 Continental
  • 3.4.3 Delphi Automotive
  • 3.4.4 Drive.ai
  • 3.4.5 FiveAI
  • 3.4.6 Innoviz Technologies
  • 3.4.7 Intel
  • 3.4.8 Mobileye
  • 3.4.9 NVIDIA
  • 3.4.10 Oxbotica
  • 3.4.11 Preferred Networks
  • 3.4.12 Quanergy Systems
  • 3.4.13 Robert Bosch
  • 3.4.14 Valeo
  • 3.4.15 Velodyne LiDAR
  • 3.4.16 ZF Friedrichshafen
  • 3.4.17 パイオニア
  • 3.5.1 HERE
  • 3.5.2 TomTom
  • 3.6.1 AdaptIVe
  • 3.6.2 CityMobil2
  • 3.6.3 Drive Me
  • 3.6.4 GATEway
  • 3.6.5 WEpods

※目次や内容は変更になる場合がございます。

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