 | • レポートコード：QY-SR25SP0138 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、110ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：自動車・輸送機器 |
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レポート概要
2024年のグローバルな車両認識ソフトウェア市場規模は4億2,200万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）10.3％で成長し、2031年には8億3,100万米ドルに拡大すると予測されています。
車両認識ソフトウェアは、車両認識カメラやその他のハードウェアと組み合わせて車両認識システムを構成します。高度な画像処理、ディープラーニングアルゴリズム、ナンバープレート認識技術を活用することで、車両の自動認識と情報収集を実現します。
車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業には、モトローラ・ソリューションズ、OMNIQ Corp（HTS）、アダプティブ・リコグニション、ダハ・テクノロジー・コ・リミテッドなどがあります。上位4社のシェアは約30%を占めています。日本は最大の市場で、シェアは約45%を占めています。製品タイプ別では、クラウドベースが最大のセグメントを占め、約70%のシェアを有しています。アプリケーション別では、駐車場が約55%のシェアを占めています。
グローバルな車両認識ソフトウェア市場は、企業、地域（国）、製品タイプ、および用途別に戦略的にセグメント化されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、製品タイプ別、用途別の売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新興の機会を活かし、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕するのを支援します。
市場セグメンテーション
企業別:
モトローラ・ソリューションズ
オムニク・コーポレーション（HTS）
アダプティブ・リコグニション
ダハ・テクノロジー株式会社
ネオロジー
ペルセプティクス
ヒクビジョン
レコル（OpenALPR）
Q-フリー
ジェネテック
ジェノプティック（ヴィシオニクス）
ニューラルラボ
イネックス・テック
Vaxtor
サイクロプス・テクノロジーズ
ISS
NDI認識システム
イネックス・テック
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
オンプレミス
クラウドベース
アプリケーション別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
交通制御
駐車場
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要企業の支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパのモトローラ・ソリューションズ）
– 新興製品トレンド：オンプレミス採用 vs. クラウドベースプレミアム化
– 需要側の動向：中国における交通制御の成長 vs 北米における駐車場の潜在性
– 地域別の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場:
北米
ヨーロッパ
中国
日本
(追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。)
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：車両認識ソフトウェア市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析（グローバル、地域、国別レベル）。
第3章：メーカーの競合ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国におけるクラウドベース）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドの駐車場）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、用途別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、車両認識ソフトウェアのバリューチェーン全体でデータ駆動型の意思決定を支援します。具体的には以下の点をカバーしています：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの実践に基づく製品ミックスの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告書概要
1.1 調査範囲
1.2 市場タイプ別
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 オンプレミス
1.2.3 クラウドベース
1.3 市場をアプリケーション別に見た分析
1.3.1 グローバル市場シェア（アプリケーション別）：2020年対2024年対2031年
1.3.2 交通制御
1.3.3 駐車場
1.3.4 その他
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバルな成長動向
2.1 グローバル車両認識ソフトウェア市場の見通し（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 地域別グローバル車両認識ソフトウェア市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別グローバル車両認識ソフトウェア売上予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米車両認識ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州の車両認識ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国の車両認識ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の車両認識ソフトウェア市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模分析
3.1 グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）の過去市場規模（2020-2025）
3.2 グローバル車両認識ソフトウェア市場規模の予測（2026-2031年）
3.3 異なる種類の車両認識ソフトウェアの主要なプレーヤー
4 用途別市場規模分析
4.1 グローバル車両認識ソフトウェアの市場規模（用途別）（2020-2025年）
4.2 グローバル車両認識ソフトウェアのアプリケーション別市場規模予測（2026-2031年）
4.3 車両認識ソフトウェアのアプリケーションにおける新たな成長要因
5 主要企業別競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤーの売上高別ランキング
5.1.1 グローバル車両認識ソフトウェア主要企業（売上高別）（2020-2025）
5.1.2 グローバル車両認識ソフトウェア市場シェア（企業別）（2020-2025）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：車両認識ソフトウェア売上高に基づくランキング
5.4 グローバル車両認識ソフトウェア市場集中度分析
5.4.1 グローバル車両認識ソフトウェア市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年の車両認識ソフトウェア売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業、製品および応用分野
5.7 車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 北米車両認識ソフトウェアの売上高（企業別、2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（アプリケーション別）
6.1.3.1 北米車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.1.4 北米市場動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.2.1 欧州車両認識ソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.1 欧州車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（用途別）
6.2.3.1 欧州車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.2.4 欧州市場動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.3.1 中国車両認識ソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.3.4 中国市場動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメントおよび下流産業
6.4.1 日本の車両認識ソフトウェアの売上高（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.1 日本の車両認識ソフトウェア市場規模（種類別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本の車両認識ソフトウェア市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 日本市場規模（用途別）
6.4.3.1 日本の車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本の車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.4.4 日本市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 モトローラ・ソリューションズ
7.1.1 モトローラ・ソリューションズ企業概要
7.1.2 モトローラ・ソリューションズの事業概要
7.1.3 モトローラ・ソリューションズ 車両認識ソフトウェアの概要
7.1.4 モトローラ・ソリューションズの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.1.5 モトローラ・ソリューションズの最近の動向
7.2 OMNIQ Corp (HTS)
7.2.1 OMNIQ Corp (HTS) 会社概要
7.2.2 OMNIQ Corp (HTS) 事業概要
7.2.3 OMNIQ Corp (HTS) 車両認識ソフトウェアの概要
7.2.4 OMNIQ Corp (HTS) 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 OMNIQ Corp (HTS) の最近の動向
7.3 アダプティブ認識
7.3.1 適応型認識企業概要
7.3.2 適応型認識事業概要
7.3.3 適応型認識 車両認識ソフトウェアの概要
7.3.4 車両認識ソフトウェア事業における適応型認識の売上高（2020-2025）
7.3.5 適応型認識の最近の動向
7.4 ダハ・テクノロジー株式会社
7.4.1 Dahua Technology Co., Ltd 会社概要
7.4.2 Dahua Technology Co., Ltd 事業概要
7.4.3 Dahua Technology Co., Ltd 車両認識ソフトウェアの概要
7.4.4 Dahua Technology Co., Ltd 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 Dahua Technology Co., Ltdの最近の動向
7.5 ネオロジー
7.5.1 ネオロジー会社概要
7.5.2 ネオロジー事業概要
7.5.3 ネオロジー 車両認識ソフトウェアの概要
7.5.4 ネオロジーの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 ネオロジーの最近の動向
7.6 パーセプティクス
7.6.1 パーセプティクス会社概要
7.6.2 Percepticsの事業概要
7.6.3 Perceptics 車両認識ソフトウェアの概要
7.6.4 パーセプティクス 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 Percepticsの最近の動向
7.7 Hikvision
7.7.1 Hikvision 会社概要
7.7.2 Hikvisionの事業概要
7.7.3 Hikvision 車両認識ソフトウェアの概要
7.7.4 Hikvisionの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 Hikvisionの最近の動向
7.8 Rekor (OpenALPR)
7.8.1 Rekor（OpenALPR）会社概要
7.8.2 Rekor (OpenALPR) 事業概要
7.8.3 Rekor（OpenALPR）車両認識ソフトウェアの概要
7.8.4 Rekor (OpenALPR) 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.8.5 Rekor (OpenALPR) の最近の動向
7.9 Q-free
7.9.1 Q-free 会社概要
7.9.2 Q-free 事業概要
7.9.3 Q-free 車両認識ソフトウェアの概要
7.9.4 Q-freeの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.9.5 Q-freeの最近の動向
7.10 Genetec
7.10.1 Genetec 会社概要
7.10.2 Genetecの事業概要
7.10.3 Genetec 車両認識ソフトウェアの概要
7.10.4 Genetecの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.10.5 Genetecの最近の動向
7.11 ジェノプティック（ヴィジオニクス）
7.11.1 Jenoptik（Vysionics）会社概要
7.11.2 Jenoptik(Vysionics) 事業概要
7.11.3 ジェノプティック（ヴィジオニクス）車両認識ソフトウェアの概要
7.11.4 Jenoptik(Vysionics) 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 ジェノプティック（ヴィジオニクス）の最近の動向
7.12 ニューラル・ラボ
7.12.1 ニューラル・ラボズ 会社概要
7.12.2 Neural Labs 事業概要
7.12.3 ニューラル・ラボズ 車両認識ソフトウェアの概要
7.12.4 Neural Labsの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 Neural Labsの最近の動向
7.13 Inex Tech
7.13.1 Inex Tech 会社概要
7.13.2 Inex Tech 事業概要
7.13.3 Inex Tech 車両認識ソフトウェアの概要
7.13.4 Inex Techの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.13.5 Inex Techの最近の動向
7.14 Vaxtor
7.14.1 Vaxtor 会社概要
7.14.2 Vaxtorの事業概要
7.14.3 Vaxtor 車両認識ソフトウェアの概要
7.14.4 Vaxtorの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.14.5 Vaxtorの最近の動向
7.15 Cyclops Technologies
7.15.1 Cyclops Technologies 会社概要
7.15.2 Cyclops Technologies 事業概要
7.15.3 Cyclops Technologies 車両認識ソフトウェアの概要
7.15.4 Cyclops Technologiesの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.15.5 サイクロプス・テクノロジーズの最近の動向
7.16 ISS
7.16.1 ISS 会社概要
7.16.2 ISSの事業概要
7.16.3 ISS 車両認識ソフトウェアの概要
7.16.4 ISSの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.16.5 ISSの最近の動向
7.17 NDI認識システム
7.17.1 NDI認識システム企業概要
7.17.2 NDI認識システム事業概要
7.17.3 NDI認識システム 車両認識ソフトウェアの概要
7.17.4 NDI認識システム 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025）
7.17.5 NDI認識システムズの最近の動向
8 車両認識ソフトウェア市場動向
8.1 車両認識ソフトウェア業界の動向
8.2 車両認識ソフトウェア市場の成長要因
8.3 車両認識ソフトウェア市場の課題
8.4 車両認識ソフトウェア市場の制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場セグメンテーションとデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模の成長率（用途別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表3. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバル車両認識ソフトウェアの売上高シェア（地域別）（2020-2025）
表6. 地域別グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（2026-2031年）
表7. 地域別グローバル車両認識ソフトウェア売上高シェア予測（2026-2031）
表8. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表9. グローバル車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
表10. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模予測（タイプ別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表11. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（売上高）タイプ別（2026-2031）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表14. グローバル車両認識ソフトウェアの売上高市場シェア（用途別）（2020-2025）
表15. グローバル車両認識ソフトウェアの予測市場規模（用途別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. グローバル車両認識ソフトウェアの売上高市場シェア（アプリケーション別）（2026-2031年）
表17. 車両認識ソフトウェアのアプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバル車両認識ソフトウェアの売上高（プレーヤー別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表19. グローバル車両認識ソフトウェア市場シェア（プレイヤー別）（2020-2025年）
表20. グローバル車両認識ソフトウェア企業別市場シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））＆（2024年時点の車両認識ソフトウェア売上高に基づく）
表21. 2024年の売上高（US$百万）に基づくグローバル主要車両認識ソフトウェア企業ランキング
表22. 車両認識ソフトウェア売上高に基づくグローバル5大主要企業の市場シェア（CR5とHHI）＆（2020-2025）
表23. 車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. 車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業、製品および応用分野
表25. 車両認識ソフトウェアのグローバル主要企業、業界参入年月日
表26. 合併・買収、拡大計画
表27. 北米車両認識ソフトウェア市場売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米車両認識ソフトウェアの売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表29. 北米車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 欧州の車両認識ソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. 欧州車両認識ソフトウェア市場規模（企業別）（2020-2025年）
表33. 欧州車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 中国の車両認識ソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国車両認識ソフトウェア市場規模（企業別）（2020-2025年）
表37. 中国車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本の車両認識ソフトウェア売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本の車両認識ソフトウェア市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の車両認識ソフトウェア市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本の車両認識ソフトウェア市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. モトローラ・ソリューションズ企業概要
表44. モトローラ・ソリューションズ事業概要
表45. モトローラ・ソリューションズ 車両認識ソフトウェア製品
表46. モトローラ・ソリューションズの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表47. モトローラ・ソリューションズの最近の動向
表48. OMNIQ Corp（HTS）会社概要
表49. OMNIQ Corp（HTS）事業概要
表50. OMNIQ Corp（HTS）車両認識ソフトウェア製品
表51. OMNIQ Corp（HTS）の車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表52. OMNIQ Corp（HTS）の最近の動向
表53. Adaptive Recognition 会社概要
表54. Adaptive Recognition 事業概要
表55. Adaptive Recognition 車両認識ソフトウェア製品
表56. アダプティブ・リコグニションの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表57. アダプティブ・リコグニションの最近の動向
表58. Dahua Technology Co., Ltd 会社概要
表59. Dahua Technology Co., Ltd 事業概要
表60. Dahua Technology Co., Ltd 車両認識ソフトウェア製品
表61. Dahua Technology Co., Ltdの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表62. Dahua Technology Co., Ltd. の最近の動向
表63. ネオロジー会社概要
表64. ネオロジー事業概要
表65. ネオロジー 車両認識ソフトウェア製品
表66. ネオロジーの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表67. ネオロジーの最近の動向
表68. パーセプティクス社概要
表69. パーセプティクス事業概要
表70. Percepticsの車両認識ソフトウェア製品
表71. Percepticsの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表72. パーセプティクス社の最近の動向
表73. ヒクビジョン会社概要
表74. Hikvisionの事業概要
表75. Hikvisionの車両認識ソフトウェア製品
表76. Hikvisionの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表77. Hikvisionの最近の動向
表78. Rekor（OpenALPR）会社概要
表79. Rekor（OpenALPR）事業概要
表80. Rekor（OpenALPR）車両認識ソフトウェア製品
表81. レコル（OpenALPR）の車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表82. Rekor（OpenALPR）の最近の動向
表83. Q-free 会社概要
表84. Q-free 事業概要
表85. Q-free 車両認識ソフトウェア製品
表86. Q-freeの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表87. Q-freeの最近の動向
表88. Genetec 会社の詳細
表89. Genetecの事業概要
表90. Genetec 車両認識ソフトウェア製品
表91. Genetecの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表92. Genetecの最近の動向
表93. ジェノプティック（ヴィジオニクス）会社概要
表94. ジェノプティック（ヴィジオニクス）事業概要
表95. Jenoptik（Vysionics）車両認識ソフトウェア製品
表96. ジェノプティック（ヴィジオニクス）の車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表97. Jenoptik（Vysionics）の最近の動向
表98. ニューラル・ラボズ 会社概要
表99. ニューラル・ラボズ 事業概要
表100. Neural Labs 車両認識ソフトウェア製品
表101. ニューラル・ラボズ 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表102. ニューラルラボズの最近の動向
表103. Inex Tech 会社概要
表104. Inex Tech 事業概要
表105. Inex Tech 車両認識ソフトウェア製品
表106. Inex Techの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表107. Inex Techの最近の動向
表108. Vaxtor 会社の詳細
表109. Vaxtorの事業概要
表110. Vaxtorの車両認識ソフトウェア製品
表111. Vaxtorの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表112. Vaxtorの最近の動向
表113. Cyclops Technologies 会社概要
表114. Cyclops Technologies 事業概要
表115. Cyclops Technologies 車両認識ソフトウェア製品
表116. Cyclops Technologiesの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表117. Cyclops Technologiesの最近の動向
表118. ISS 会社概要
表119. ISSの事業概要
表120. ISS 車両認識ソフトウェア製品
表121. ISSの車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表122. ISSの最近の動向
表123. NDI認識システム会社概要
表124. NDI認識システム事業概要
表125. NDI認識システム 車両認識ソフトウェア製品
表126. NDI認識システム 車両認識ソフトウェア事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表127. NDI認識システムズの最近の動向
表128. 車両認識ソフトウェア市場動向
表129. 車両認識ソフトウェア市場ドライバー
表130. 車両認識ソフトウェア市場における課題
表131. 車両認識ソフトウェア市場における制約要因
表132. 本報告書のための研究プログラム/設計
表133. 二次情報源からの主要データ情報
表134. 一次情報源からの主要データ情報
表130. 車両認識ソフトウェア市場の課題表131. 車両認識ソフトウェア市場の制約要因表132. 本報告書のための研究プログラム/設計
図のリスト
図1. 車両認識ソフトウェア製品のイメージ
図2. 車両認識ソフトウェアの世界市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. オンプレミス機能
図4. クラウドベース機能
図5. グローバル車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）：2024年対2031年
図6. 交通制御
図7. 駐車場
図8. その他
図9. 車両認識ソフトウェア報告書対象年
図10. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図11. グローバル車両認識ソフトウェア市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図12. グローバル車両認識ソフトウェア売上高市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図13. 北米車両認識ソフトウェア売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図14. 欧州の車両認識ソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020年～2031年）
図15. 中国の車両認識ソフトウェア売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図16. 日本の車両認識ソフトウェア市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図17. 2024年時点のグローバル車両認識ソフトウェア市場シェア（企業別）
図18. グローバル車両認識ソフトウェア市場における主要企業別市場シェア（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）＆（2024年時点の車両認識ソフトウェア売上高に基づく）
図19. 2024年時点の車両認識ソフトウェア売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図20. 北米車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図21. 北米の車両認識ソフトウェア市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
図22. 欧州の車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図23. 欧州の車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
図24. 中国の車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図25. 中国の車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
図26. 日本の車両認識ソフトウェア市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図27. 日本の車両認識ソフトウェア市場シェア（用途別）（2020-2025）
図28. モトローラ・ソリューションズ 車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図29. OMNIQ Corp（HTS）の車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図30. Adaptive Recognitionの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図31. Dahua Technology Co., Ltdの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図32. ネオロジーの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図33. パーセプティクス（Perceptics）の車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図34. ヒクビジョン（Hikvision）の車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図35. レコル（OpenALPR）の車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図36. Q-freeの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図37. Genetecの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図38. Jenoptik（Vysionics）の車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. ニューラル・ラボラトリーズの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. Inex Techの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. Vaxtorの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. Cyclops Technologiesの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. ISSの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図44. NDI Recognition Systemsの車両認識ソフトウェア事業における売上高成長率（2020-2025）
図45. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図46. データ三角測量
図47. インタビュー対象の主要幹部
図45. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 On-premise
1.2.3 Cloud-based
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Traffic Control
1.3.3 Parking Lot
1.3.4 Other
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Vehicle Recognition Software Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Vehicle Recognition Software Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Vehicle Recognition Software Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Vehicle Recognition Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Vehicle Recognition Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Vehicle Recognition Software Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Vehicle Recognition Software Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Vehicle Recognition Software Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Vehicle Recognition Software Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Vehicle Recognition Software Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Vehicle Recognition Software Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Vehicle Recognition Software Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Vehicle Recognition Software Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Vehicle Recognition Software Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Vehicle Recognition Software Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by Vehicle Recognition Software Revenue
5.4 Global Vehicle Recognition Software Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Vehicle Recognition Software Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Vehicle Recognition Software Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Vehicle Recognition Software Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Vehicle Recognition Software, Product and Application
5.7 Global Key Players of Vehicle Recognition Software, Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 North America Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 North America Vehicle Recognition Software Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Vehicle Recognition Software Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Vehicle Recognition Software Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Vehicle Recognition Software Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Vehicle Recognition Software Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 North America Market Trend and Opportunities
6.2 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 Europe Vehicle Recognition Software Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Vehicle Recognition Software Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Vehicle Recognition Software Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Vehicle Recognition Software Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Vehicle Recognition Software Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.3 China Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 China Vehicle Recognition Software Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Vehicle Recognition Software Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Vehicle Recognition Software Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Vehicle Recognition Software Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Vehicle Recognition Software Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 China Market Trend and Opportunities
6.4 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 Japan Vehicle Recognition Software Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Vehicle Recognition Software Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Vehicle Recognition Software Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Vehicle Recognition Software Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Vehicle Recognition Software Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 Japan Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 Motorola Solutions
7.1.1 Motorola Solutions Company Details
7.1.2 Motorola Solutions Business Overview
7.1.3 Motorola Solutions Vehicle Recognition Software Introduction
7.1.4 Motorola Solutions Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.1.5 Motorola Solutions Recent Development
7.2 OMNIQ Corp (HTS)
7.2.1 OMNIQ Corp (HTS) Company Details
7.2.2 OMNIQ Corp (HTS) Business Overview
7.2.3 OMNIQ Corp (HTS) Vehicle Recognition Software Introduction
7.2.4 OMNIQ Corp (HTS) Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.2.5 OMNIQ Corp (HTS) Recent Development
7.3 Adaptive Recognition
7.3.1 Adaptive Recognition Company Details
7.3.2 Adaptive Recognition Business Overview
7.3.3 Adaptive Recognition Vehicle Recognition Software Introduction
7.3.4 Adaptive Recognition Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.3.5 Adaptive Recognition Recent Development
7.4 Dahua Technology Co., Ltd
7.4.1 Dahua Technology Co., Ltd Company Details
7.4.2 Dahua Technology Co., Ltd Business Overview
7.4.3 Dahua Technology Co., Ltd Vehicle Recognition Software Introduction
7.4.4 Dahua Technology Co., Ltd Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.4.5 Dahua Technology Co., Ltd Recent Development
7.5 Neology
7.5.1 Neology Company Details
7.5.2 Neology Business Overview
7.5.3 Neology Vehicle Recognition Software Introduction
7.5.4 Neology Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.5.5 Neology Recent Development
7.6 Perceptics
7.6.1 Perceptics Company Details
7.6.2 Perceptics Business Overview
7.6.3 Perceptics Vehicle Recognition Software Introduction
7.6.4 Perceptics Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.6.5 Perceptics Recent Development
7.7 Hikvision
7.7.1 Hikvision Company Details
7.7.2 Hikvision Business Overview
7.7.3 Hikvision Vehicle Recognition Software Introduction
7.7.4 Hikvision Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.7.5 Hikvision Recent Development
7.8 Rekor (OpenALPR)
7.8.1 Rekor (OpenALPR) Company Details
7.8.2 Rekor (OpenALPR) Business Overview
7.8.3 Rekor (OpenALPR) Vehicle Recognition Software Introduction
7.8.4 Rekor (OpenALPR) Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.8.5 Rekor (OpenALPR) Recent Development
7.9 Q-free
7.9.1 Q-free Company Details
7.9.2 Q-free Business Overview
7.9.3 Q-free Vehicle Recognition Software Introduction
7.9.4 Q-free Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.9.5 Q-free Recent Development
7.10 Genetec
7.10.1 Genetec Company Details
7.10.2 Genetec Business Overview
7.10.3 Genetec Vehicle Recognition Software Introduction
7.10.4 Genetec Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.10.5 Genetec Recent Development
7.11 Jenoptik(Vysionics)
7.11.1 Jenoptik(Vysionics) Company Details
7.11.2 Jenoptik(Vysionics) Business Overview
7.11.3 Jenoptik(Vysionics) Vehicle Recognition Software Introduction
7.11.4 Jenoptik(Vysionics) Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.11.5 Jenoptik(Vysionics) Recent Development
7.12 Neural Labs
7.12.1 Neural Labs Company Details
7.12.2 Neural Labs Business Overview
7.12.3 Neural Labs Vehicle Recognition Software Introduction
7.12.4 Neural Labs Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.12.5 Neural Labs Recent Development
7.13 Inex Tech
7.13.1 Inex Tech Company Details
7.13.2 Inex Tech Business Overview
7.13.3 Inex Tech Vehicle Recognition Software Introduction
7.13.4 Inex Tech Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.13.5 Inex Tech Recent Development
7.14 Vaxtor
7.14.1 Vaxtor Company Details
7.14.2 Vaxtor Business Overview
7.14.3 Vaxtor Vehicle Recognition Software Introduction
7.14.4 Vaxtor Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.14.5 Vaxtor Recent Development
7.15 Cyclops Technologies
7.15.1 Cyclops Technologies Company Details
7.15.2 Cyclops Technologies Business Overview
7.15.3 Cyclops Technologies Vehicle Recognition Software Introduction
7.15.4 Cyclops Technologies Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.15.5 Cyclops Technologies Recent Development
7.16 ISS
7.16.1 ISS Company Details
7.16.2 ISS Business Overview
7.16.3 ISS Vehicle Recognition Software Introduction
7.16.4 ISS Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.16.5 ISS Recent Development
7.17 NDI Recognition Systems
7.17.1 NDI Recognition Systems Company Details
7.17.2 NDI Recognition Systems Business Overview
7.17.3 NDI Recognition Systems Vehicle Recognition Software Introduction
7.17.4 NDI Recognition Systems Revenue in Vehicle Recognition Software Business (2020-2025)
7.17.5 NDI Recognition Systems Recent Development
8 Vehicle Recognition Software Market Dynamics
8.1 Vehicle Recognition Software Industry Trends
8.2 Vehicle Recognition Software Market Drivers
8.3 Vehicle Recognition Software Market Challenges
8.4 Vehicle Recognition Software Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
| 【車両認識ソフトウェアについて】 車両認識ソフトウェアは、自動車やその他の車両を認識し、解析するための技術を指します。この技術は、監視カメラやセンサーを用いて、リアルタイムで車両を特定し、さまざまな情報を取得することを目的としています。車両認識ソフトウェアの発展により、交通管理やセキュリティ、業務効率の向上など、多岐にわたる分野での応用が進んでいます。 車両認識ソフトウェアの定義は、車両の特徴を認識・解析するためのアルゴリズムやプロセスを指します。このソフトウェアは、通常、画像処理や機械学習の技術を利用して、撮影された映像から車両を特定し、ナンバープレートの情報を読み取ることができます。また、車両の種類や色、モデルなどの追加情報を取得することも可能です。 特徴としては、まず、高精度な認識能力が挙げられます。車両は多様な形状や色、サイズを持つため、特に複雑な背景や様々な照明条件下でも高い識別率を維持する能力が求められます。また、リアルタイム性も重要な要素です。交通監視や自動運転技術など、即時の情報処理が必要な場合には、瞬時にデータを解析し、結果を提供する能力が求められます。 さらに、柔軟性と拡張性も大切な要素です。たとえば、新しい車両モデルやブランドに対応できるよう、ソフトウェアは更新や学習が行いやすい構造になっていることが望まれます。これにより、技術が進化する中でも、常に高い精度を維持することが可能となります。 車両認識ソフトウェアには、いくつかの種類があります。一般的には、ナンバープレート認識（ANPR）、車両検出、車両分類、パーキング管理システムなどが含まれます。ナンバープレート認識は、車両のナンバープレートを特定し、その情報をデータベースと照合するシステムです。これにより、特定の車両の所有者情報を取得したり、不正駐車の監視が行いやすくなります。 車両検出は、カメラやセンサーを用いて、特定の範囲内に存在する車両を識別する技術です。交通量のモニタリングや交通状況の分析に役立ちます。車両分類は、セダンやSUVなどの異なるタイプの車両を識別することで、交通の流れをより深く理解するための情報を提供します。 用途については、交通管理や監視、防犯における重要な役割を果たしています。たとえば、交通量の監視や交通渋滞の予測など、交通インフラの改善に寄与することが可能です。また、防犯の面では、公共交通機関や駐車場での不審車両の特定や監視が強化され、安全性が向上します。 さらに、物流や配送の分野でも、車両認識技術は活用されています。たとえば、配送センターでの車両の入退場管理や、運転手の管理などにおいて、効率性が向上します。また、自動運転車両においては、周囲の状況を正確に把握するための重要な要素となります。 関連技術としては、画像処理、パターン認識、深層学習（ディープラーニング）などが挙げられます。特に、深層学習に基づくアルゴリズムは、高い認識精度を実現するために広く利用されています。これにより、従来の手法では難しかった複雑なシナリオでも、車両を正確に識別することが可能となっています。 さらには、IoT（モノのインターネット）技術の進展により、車両認識ソフトウェアは他のシステムと連携してデータを共有し、統合的な管理が進められています。これにより、より効率的な交通管理や、衝突回避システムの実現が期待されています。 最後に、車両認識ソフトウェアは今後ますます進化し、さまざまな分野での応用が広がることでしょう。特に自動運転技術の進展に伴い、その需要は急速に増加しています。新たな技術やアルゴリズムの開発が進む中で、車両認識ソフトウェアは交通社会の安全性や効率性向上に大きく寄与することが期待されています。 以上のように、車両認識ソフトウェアは交通管理や物流、防犯などのさまざまな分野での必要不可欠な技術であり、今後の進展が期待される分野でもあります。技術の進化に伴い、私たちの生活における役割はますます重要になるでしょう。 |