スマートシティ市場規模、シェア、競争環境、トレンド分析レポート、技術別、コンポーネント別、アプリケーション別、展開別 : 2026年から2035年までの機会分析および業界予測

目次

1. 調査フレームワーク

1.1 調査目的
1.2 製品概要
1.3 市場セグメンテーション
2. 調査方法論

2.1 定性調査
2.1.1 一次・二次情報源
2.2 定量調査
2.2.1 一次・二次情報源
2.3 一次調査回答者の地域別内訳
2.4 本調査の前提条件
2.5 市場規模の推定
2.6 データトライアングレーション

3. エグゼクティブサマリー：スマートシティ市場

エグゼクティブサマリー：スマートシティ市場

4. スマートシティ市場概要

4.1 業界バリューチェーン分析
4.1.1 開発者
4.1.2 技術インテグレーター
4.1.3 サービスプロバイダー
4.1.4 エンドユーザー
4.2 業界の展望
4.2.1 スマートシティにおける不動産の役割
4.2.2 ベンダーエコシステム
4.2.3 APACにおけるスマートシティ
4.2.3.1 スマートシティプロジェクト
4.2.3.2 ベンダー
4.2.3.3 機会と課題
4.3 PESTLE分析
4.4 ポーターの5つの力分析
4.4.1 供給者の交渉力
4.4.2 買い手の交渉力
4.4.3 代替品の脅威
4.4.4 新規参入の脅威
4.4.5 競争の激しさ
4.5 市場ダイナミクスとトレンド
4.5.1 成長ドライバー
4.5.2 制約要因
4.5.3 課題
4.5.4 主要トレンド
4.6 市場の定義
4.7 市場成長と展望
4.7.1 市場収益の推定と予測（US$ Bn）、2025 – 2035
4.7.2 価格分析
4.8 競争ダッシュボード
4.8.1 市場集中度
4.8.2 企業別市場シェア分析（価値％）、2024
4.8.3 競合マッピング

5. スマートシティ市場分析（技術別）

5.1 主要インサイト
5.2 市場規模と予測（2026 – 2035）（US$ Bn）
5.2.1 人工知能（AI）
5.2.1.1 ディープマシンラーニング
5.2.1.2 人工ニューラルネットワーク
5.2.1.3 音声認識
5.2.1.4 パターン認識
5.2.1.5 自然言語処理
5.2.1.6 その他
5.2.2 ビッグデータ分析
5.2.3 セルラー技術
5.2.3.1 5G技術
5.2.3.2 その他
5.2.4 クラウド技術
5.2.5 エッジコンピューティング
5.2.6 高性能コンピューティング
5.2.7 IoT（モノのインターネット）
5.2.7.1 衛星ネットワーク
5.2.7.2 セルラーネットワーク
5.2.7.3 RFID（無線周波数識別）
5.2.7.4 NFC（近距離無線通信）
5.2.7.5 Wi-Fi
5.2.8 量子コンピューティング
5.2.9 その他

6. スマートシティ市場分析（コンポーネント別）

6.1 主要インサイト
6.2 市場規模と予測（2026 – 2035）（US$ Bn）
6.2.1 ハードウェア
6.2.1.1 カメラ
6.2.1.2 センサー／検出器
6.2.1.3 メーター
6.2.1.4 車両
6.2.1.5 スマートロボット
6.2.1.6 その他
6.2.2 ソフトウェア
6.2.2.1 クラウド（IoT）プラットフォーム
6.2.2.1.1 パブリック
6.2.2.1.2 プライベート
6.2.2.2 データ管理および分析
6.2.2.3 サイバーセキュリティ
6.2.2.4 リモートモニタリング
6.2.3 サービス
6.2.3.1 コンサルティング
6.2.3.2 システム統合および導入
6.2.3.3 サポートおよびメンテナンス
6.2.3.4 マネージドサービス

7. スマートシティ市場分析（用途別）

7.1 主要インサイト
7.2 市場規模と予測（2026 – 2035）（US$ Bn）
7.2.1 スマート交通
7.2.1.1 駐車管理
7.2.1.2 チケットおよび移動管理
7.2.1.3 交通管理
7.2.1.4 乗客情報管理システム
7.2.1.5 貨物情報システム
7.2.1.6 その他のスマート交通システム
7.2.2 スマートユーティリティ
7.2.2.1 エネルギー管理
7.2.2.2 高度計測インフラ
7.2.2.3 スマートグリッド
7.2.2.4 水管理
7.2.2.5 配電管理
7.2.2.6 その他のスマートユーティリティ
7.2.3 スマートガバナンス
7.2.3.1 電子政府ソリューション
7.2.3.2 公共安全
7.2.3.3 法執行
7.2.3.4 都市計画
7.2.3.5 その他の行政サービス
7.2.4 スマートホームおよびビル
7.2.4.1 ビル自動化システム
7.2.4.2 エネルギー管理システム
7.2.4.3 駐車管理システム
7.2.4.4 緊急管理システム
7.2.4.5 その他のスマートビルシステム
7.2.5 スマート市民サービス
7.2.5.1 スマート教育
7.2.5.2 スマート医療
7.2.5.3 緊急対応システム
7.2.5.4 ビデオ監視システム
7.2.5.5 生活支援ソリューション
7.2.5.6 その他の市民サービス
7.2.6 スマートモビリティ
7.2.6.1 電気自動車充電
7.2.6.2 トンネル管理
7.2.6.3 料金徴収管理
7.2.6.4 その他のモビリティソリューション
7.2.7 その他の用途

8. スマートシティ市場分析（導入形態別）

8.1 主要インサイト
8.2 市場規模と予測（2025 - 2035）（US$ Bn）
8.2.1 クラウド
8.2.2 オンプレミス

9. グローバル・スマートシティ市場分析（地域／国別）

9.1. 主なインサイト
9.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
9.2.1. 北米
9.2.1.1. 米国
9.2.1.2. カナダ
9.2.1.3. メキシコ
9.2.2. 欧州
9.2.2.1. 西欧
9.2.2.1.1. 英国
9.2.2.1.2. ドイツ
9.2.2.1.3. フランス
9.2.2.1.4. イタリア
9.2.2.1.5. スペイン
9.2.2.1.6. その他西欧
9.2.2.2. 東欧
9.2.2.2.1. ポーランド
9.2.2.2.2. ロシア
9.2.2.2.3. その他東欧
9.2.3. アジア太平洋
9.2.3.1. 中国
9.2.3.2. インド
9.2.3.3. 日本
9.2.3.4. オーストラリアおよびニュージーランド
9.2.3.5. ASEAN
9.2.3.6. その他アジア太平洋
9.2.4. 中東
9.2.4.1. UAE
9.2.4.2. サウジアラビア
9.2.4.3. その他MEA
9.2.5. アフリカ
9.2.5.1. ナイロビ
9.2.5.2. ナイジェリア
9.2.5.3. 南アフリカ
9.2.5.4. その他アフリカ
9.2.6. 南米
9.2.6.1. ブラジル
9.2.6.2. アルゼンチン
9.2.6.3. その他南米

10. 北米スマートシティ市場分析

10.1. 主なインサイト
10.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
10.2.1. 技術別
10.2.2. コンポーネント別
10.2.3. 用途別
10.2.4. 導入形態別
10.2.5. 国別

11. 欧州スマートシティ市場分析

11.1. 主なインサイト
11.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
11.2.1. 技術別
11.2.2. コンポーネント別
11.2.3. 用途別
11.2.4. 導入形態別
11.2.5. 国別

12. 1アジア太平洋スマートシティ市場分析

12.1. 主なインサイト
12.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
12.2.1. 技術別
12.2.2. コンポーネント別
12.2.3. 用途別
12.2.4. 導入形態別
12.2.5. 国別

13. 中東スマートシティ市場分析

13.1. 主なインサイト
13.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
13.2.1. 技術別
13.2.3. 用途別
13.2.4. 導入形態別
13.2.5. 国別

14. アフリカスマートシティ市場分析

14.1. 主なインサイト
14.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
14.2.1. 技術別
14.2.2. コンポーネント別
14.2.3. 用途別
14.2.4. 導入形態別
14.2.5. 国別

15. 南米スマートシティ市場分析

15.1. 主なインサイト
15.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
15.2.1. 技術別
15.2.2. コンポーネント別
15.2.3. 用途別
15.2.4. 導入形態別
15.2.5. 国別

16. スマートシティ市場分析

16.1. 主なインサイト
16.2. 市場規模および予測、2026年～2035年（10億米ドル）
16.2.1. 技術別
16.2.2. コンポーネント別
16.2.3. 用途別
16.2.4. 導入形態別

17. 企業プロファイル（企業概要、財務マトリクス、主要製品ポートフォリオ、主要人員、主要競合、連絡先住所、および事業戦略の展望）

17.1. Cisco
17.2. IBM
17.3. Siemens
17.4. Microsoft
17.4. Hitachi
17.5. Schneider Electric
17.6. Huawei
17.7. Intel
17.8. NEC
17.9. ABB
17.10. Ericsson
17.11. Oracle
17.12. Fujitsu
17.13. Honeywell
17.14. Accenture
17.15. Vodafone
17.16. AWS
17.17. Thales
17.18. Signify
17.19. Kapsch
17.20. Motorola
17.21. Toshiba Corporation
17.22. GE, Google
17.23. TCS
17.24. AT&T
17.25. Nokia
17.26. Samsung
17.27. SAP
17.28. TomTom
17.29. AppyWay
17.30. Ketos
17.31. Gaia
17.32. TaKaDu
17.33. FlamencoTech
17.34. XENIUS
17.35. Bright Cities
17.36. Maydtech
17.37. Zencity
17.38. Itron
17.39. IXDen
17.40. Others