世界のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場（2025 – 2035）：試験種類別、展開種類別 、電池種類別分析レポート

 

市場概要

EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場 2035年の展望
2024年の世界産業規模は5億米ドル
2025年から2035年にかけて年平均成長率26.9%で成長し、2035年末には61億米ドルに達すると予測
アナリストの視点
電気自動車（EV）向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場は、電気自動車需要の増加と人工知能（AI）および機械学習（ML）の進歩により、大きな成長が見込まれています。各国政府のインセンティブによるEV普及のブーム、排ガスに関する厳しい規制が市場を活性化

AIを活用した試験ソリューションは、EVバッテリーが実環境に耐え、最終的に長期間にわたって最適な性能を発揮することを保証します。AIベースのシステムは、メーカーが問題を早期に発見し、より低コストでより安全な最適化設計を行うのに役立ちます。

市場概要
電気自動車（EV）用途のAI対応バッテリー試験ソリューション市場は、電気自動車用バッテリーの性能、寿命、安全性の評価における人工知能の活用を中心に展開されています。最初のステップには、バッテリーの健全性評価、充電改善、故障検出のための機械学習と予測分析の利用が含まれます。

電気自動車、信頼性の高い長寿命バッテリー、バッテリーの開発・生産における効率的な試験に対する需要の高まりにより、バッテリーの開発・試験の重要性はさらに高まっています。AIを活用した電池試験システムは、より高い精度で試験を改善するだけでなく、試験時間や運用コストの削減にも役立ちます。

電池性能と寿命の向上がEV向けAI搭載電池試験ソリューション市場の成長を促進
電気自動車の普及は急速に進んでおり、AIを活用したバッテリー試験ソリューションの市場は活況を呈しています。電気自動車の需要は、主に気候変動、厳しい排ガス規制、持続可能な輸送手段の重要性により、世界的に勢いを増しています。

そのため、従来よりも高性能で安全なバッテリーの開発が急務となっています。特に、電気自動車の航続距離と性能の向上には長寿命バッテリーが不可欠であるためです。

自動車製造と統合されたAIとMLの進化が市場導入を促進
AIと機械学習の進化は、バッテリー試験ソリューションの進歩を可能にしました。最終的には、重大な事態に発展する前にセルの異常や欠陥の可能性を警告することができます。これらにより、バッテリー試験は驚くほど正確で効率的かつ包括的なものになりました。

さらに、機械学習は、より多くのデータ処理から予測に関する継続的な開発を可能にし、増加する条件下でのバッテリーの挙動に関する洞察をより正確にし続けます。

このような継続的な改良の側面から、持続可能性、安全性、需要効率に優れた製品を主張する方法を採用するEVバッテリー製造企業に好まれる可能性が高いです。

AIを活用した試験システムは、バッテリー試験に革命をもたらします。もはや、単調で時間のかかる試験ではなく、スピーディーでインテリジェントな、信頼性の高い試験プロセスが求められています。この改善が市場の成長をさらに促進しています。

性能試験セグメントが世界のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場をリード 試験種類別セグメンテーション
EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場は、試験の種類別に安全試験と性能試験に分類されます。この2つのうち、性能試験分野が2024年のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション産業の60％以上を大きく占めます。

性能試験は、他の試験タイプと比較して、EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの市場シェアが大きい。これは、性能試験が、長寿命、高効率、良好な充電保持性、エネルギー出力を有する電気自動車（EV）バッテリーを開発するための主要な要件に直接対応しているという事実に起因しています。

メーカーが航続距離を最大化し、充電時間を短縮するためにバッテリーの性能を最適化することに熱心に取り組んでいるため、性能試験の重要性が高まっています。AIを活用したソリューションは、さまざまな条件下でのバッテリーの挙動を分析することで実施されるこれらの試験の精度を高め、より効率的な設計につながります。

安全試験は、特に安全規格への適合を証明するために依然として不可欠ですが、性能試験は、急成長するEV市場の商業的要件と密接に関連しているため、試験の種類別市場で高いシェアを占めています。

EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析によると、アジア太平洋地域が最大のシェアを占め、2024年の推定市場シェアは40.8%でした。EVの生産と受容の観点から、アジア太平洋地域はEV向けAI搭載バッテリー試験市場でより大きなシェアを占めています。

中国、日本、韓国は、商業的な大規模製造と、グリーンエネルギーと持続可能な輸送に対する政府の強力な支援により、EVの状況で最大の製造国です。中国はEV販売で世界をリードし、EVバッテリー技術に多くの投資を行っています。

主要企業・市場シェア

主要プレーヤーの分析
電気自動車に関しては、AIを活用したバッテリー検査ソリューション市場が競争的に成長しています。世界的なテクノロジー企業とバッテリー専門メーカーが市場に参入することで、競争が激化しています。キーサイト・テクノロジーズ、NI（ナショナルインスツルメンツ）、テスラは、バッテリーの性能と安全性の向上をもたらす高度なAI駆動テストプラットフォームを提供しており、リーダー的存在です。

また、アジア太平洋地域の新興国には、市場のイノベーションを促進する東芝とLG Chemがあります。これらの企業は、試験の精度やリアルタイムのモニタリングとともに、バッテリー寿命の改善に注力しています。このような競争は、最近のAIとバッテリー技術の進歩の産物であり、規制上の要件も、費用対効果が高く高性能なソリューションの開発を後押ししています。

Keysight Technologies社、Tesla Inc社、National Instruments社、Fluke Technologies社、Monolith AI社、TÜV SÜD社、Pulsetrain社、UL Solutions社、DEKRA社、Bureau Veritas社、Intertek Group plc社、SGS SA社、Applus+社、Eurofins Scientific社、DNV社、StoreDot社、Group14 Technologies社などが、EVメーカー向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場のプレーヤーです。

これらの各企業は、会社概要、財務概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、事業セグメント、最近の動向などのパラメータに基づいて、EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場レポートにおいてプロフィール化されています。

EV向けAI搭載バッテリー検査ソリューション市場の主な市場動向
2024年12月、Monolith AIと堀場ミラは、コスト削減と持続可能なイノベーションのためのバッテリーおよびパワートレイン試験システムの開発に関する提携契約を締結したと発表しました。堀場製作所は、モノリスの異常検知（AD）および次試験推奨（NTR）アルゴリズムをデータ駆動型ソリューション群に統合することを目指します。
2024年10月 – Lonetic社は、自動車メーカーのバッテリーパックの開発コストと生産スケジュールの削減を目的としたソフトウェア加速開発システムArcの発売を発表。
2024年9月、Electra Vehiclesは、EVバッテリーの設計、監視・管理、テストを最適化するAI搭載バッテリーソリューションの発売を発表。同製品は、製品の不具合を40％削減し、コストを30％削減することを目指しています。

 

【目次】

1. 要旨
1.1. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場展望
1.1.1. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – US$ Bn）と予測、2020年～2035年
1.1.2. 年平均成長率分析
1.1.3. セグメント別シェア分析
1.2. 市場分析と事実
1.2.1. 市場成長要因
1.2.2. 市場の課題
1.2.3. 予測機会分析
1.3. 需給分析
1.3.1. 供給側の動向
1.3.2. 需要サイドの動向
1.3.3. 要因の影響
1.4. 競合ベンチマーキング
1.4.1. 企業シェア分析
1.4.2. 主要プレーヤー別戦略概要
1.4.3. 主要プレーヤー別の最近の動向
2. プレミアムインサイト
2.1. 主要予測要因と影響分析
2.2. 誰が誰に供給するか
2.3. 技術ロードマップと開発
2.4. 貿易分析
2.4.1. 輸入額
2.4.2. 国別輸入データ
2.4.3. 輸出額
2.4.4. 輸出データ、国別
2.5. 分析と提言
3. 市場概要
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
3.2. 主要トレンド分析
3.3. 規制の枠組み
3.3.1. 主要国別の主な規制、規範、補助金
3.3.2. 関税と基準
3.3.3. 規制の市場への影響分析
3.4. バリューチェーン分析／エコシステムマッピング
3.4.1. AIを活用したバッテリー試験ソリューションプロバイダー
3.4.2. システムインテグレーター
3.4.3. エンドユーザー／顧客
3.4.4. 統合レベル
3.4.4.1. 前方統合
3.4.4.2. 後方統合
3.5. コスト構造分析
3.5.1. コストに関連するパラメータのシェア
3.5.2. COGP vs COGS
3.5.3. 利益率分析
3.6. 価格分析
3.6.1. 地域別価格分析
3.6.2. セグメント別の価格動向
3.6.3. 価格に影響を与える要因
3.7. ポーターのファイブフォース分析
3.7.1. 新規参入の脅威
3.7.2. 代替品の脅威
3.7.3. サプライヤーの交渉力
3.7.4. 買い手の交渉力
3.7.5. 競争の度合い
3.8. PESTEL分析
3.9. 世界のEV需要向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
3.9.1. 過去の市場規模 – 金額ベース（億米ドル）、2020年～2023年
3.9.2. 現在と将来の市場規模-金額（億米ドル）、2024年～2035年
3.9.2.1. 前年比成長動向
3.9.2.2. 絶対額の機会評価
4. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析（試験種類別
4.1. 主要セグメント分析
4.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – US$ Bn）、分析、種類別予測、2020年～2035年
4.2.1. 安全試験
4.2.2. 性能試験
5. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析（調達種類別
5.1. 主要セグメント分析
5.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – US$ Bn）、分析、および予測：ソーシングタイプ別、2020年〜2035年
5.2.1. インハウス
5.2.2. アウトソーシング
6. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析（展開種類別
6.1. 主要セグメント分析
6.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億アメリカドル）、分析、予測：展開タイプ別、2020年〜2035年
6.2.1. オンサイト試験
6.2.2. クラウドベースのテスト
6.2.3. ハイブリッド
7. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析（バッテリー種類別
7.1. 主要セグメント分析
7.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額-億アメリカドル）、分析、予測：バッテリー種類別、2020年～2035年
7.2.1. リチウムイオン電池
7.2.1.1. 円筒形
7.2.1.2. 角型
7.2.1.3. 袋状
7.2.2. 鉛蓄電池
7.2.3. フロー電池
7.2.4. 固体電池
7.2.5. ナトリウムイオン電池
7.2.6. 種類別電池
8. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析（用途別
8.1. 主要セグメント分析
8.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – US$Bn）、分析、用途別予測、2020年～2035年
8.2.1. 予知保全
8.2.2. バッテリーライフサイクルの最適化
8.2.3. バッテリー安全性試験
8.2.4. 電池設計の最適化
8.2.5. その他
9. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析（エンドユーザー別
9.1. 主要セグメント分析
9.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – US$Bn）、分析、予測：エンドユーザー別、2020年〜2035年
9.2.1. 二輪車
9.2.2. 三輪車
9.2.3. 乗用車
9.2.4. 商用車
9.2.5. オフロード車
10. EV向けAI搭載バッテリー試験ソリューションの世界市場分析・予測（地域別
10.1. 主な調査結果
10.2. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億アメリカドル）、分析、予測：地域別、2020年～2035年
10.2.1. 北米
10.2.2. 西ヨーロッパ
10.2.3. 東ヨーロッパ
10.2.4. 東アジア
10.2.5. 南アジア
10.2.6. 中南米
10.2.7. 中東・アフリカ
11. 北米のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析
11.1. 主要セグメント分析
11.2. 地域別スナップショット
11.3. 北米のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億米ドル）、分析、予測、2020年～2035年
11.3.1. 試験種類別
11.3.2. ソーシングタイプ
11.3.3. 配置タイプ
11.3.4. バッテリーの種類別
11.3.5. アプリケーション
11.3.6. エンドユーザー別
11.3.7. 国名
11.3.7.1. 米国
11.3.7.2. カナダ
11.3.7.3. メキシコ
11.4. 米国のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
11.4.1. 国別スナップショット
11.4.2. 試験種類別
11.4.3. 調達の種類別
11.4.4. 展開タイプ
11.4.5. バッテリーの種類別
11.4.6. アプリケーション
11.4.7. エンドユーザー別
11.5. カナダのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
11.5.1. 国別スナップショット
11.5.2. 試験種類別
11.5.3. 調達の種類別
11.5.4. デプロイメントタイプ
11.5.5. バッテリーの種類別
11.5.6. アプリケーション
11.5.7. エンドユーザー別
11.6. メキシコのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
11.6.1. 国別スナップショット
11.6.2. 試験種類別
11.6.3. 調達の種類別
11.6.4. 展開タイプ
11.6.5. バッテリーの種類別
11.6.6. アプリケーション
11.6.7. エンドユーザー別
12. ヨーロッパのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析
12.1. 主要セグメント分析
12.2. 地域別スナップショット
12.3. 西ヨーロッパのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – US$Bn）、分析、予測、2020年〜2035年
12.3.1. 試験種類別
12.3.2. ソーシングタイプ
12.3.3. 配置タイプ
12.3.4. バッテリーの種類別
12.3.5. アプリケーション
12.3.6. エンドユーザー別
12.3.7. 国名
12.3.7.1. ドイツ
12.3.7.2. イギリス
12.3.7.3. フランス
12.3.7.4. イタリア
12.3.7.5. スペイン
12.3.7.6. ベネルクス
12.3.7.7. 北欧諸国
12.3.7.8. その他の西ヨーロッパ諸国
12.4. ドイツのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.4.1. 国別スナップショット
12.4.2. 試験種類別
12.4.3. 調達の種類別
12.4.4. 展開タイプ
12.4.5. バッテリーの種類別
12.4.6. アプリケーション
12.4.7. エンドユーザー別
12.5. イギリスのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.5.1. 国別スナップショット
12.5.2. 試験種類別
12.5.3. 調達の種類別
12.5.4. 展開タイプ
12.5.5. バッテリーの種類別
12.5.6. アプリケーション
12.5.7. エンドユーザー別
12.6. フランスのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.6.1. 国別スナップショット
12.6.2. 試験種類別
12.6.3. 調達の種類別
12.6.4. 展開タイプ
12.6.5. バッテリーの種類別
12.6.6. アプリケーション
12.6.7. エンドユーザー別
12.7. イタリアのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.7.1. 国別スナップショット
12.7.2. 試験種類別
12.7.3. 調達の種類別
12.7.4. 配置タイプ
12.7.5. バッテリーの種類別
12.7.6. アプリケーション
12.7.7. エンドユーザー別
12.8. スペインのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.8.1. 国別スナップショット
12.8.2. 試験種類別
12.8.3. 調達の種類別
12.8.4. 配置タイプ
12.8.5. バッテリーの種類別
12.8.6. アプリケーション
12.8.7. エンドユーザー別
12.9. ベネルクスのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.9.1. 国別スナップショット
12.9.2. 試験種類別
12.9.3. 調達の種類別
12.9.4. 配置タイプ
12.9.5. バッテリーの種類別
12.9.6. アプリケーション
12.9.7. エンドユーザー別
12.10. 北欧諸国のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
12.10.1. 国別スナップショット
12.10.2. 試験種類別
12.10.3. 調達の種類別
12.10.4. 配置タイプ
12.10.5. バッテリーの種類別
12.10.6. アプリケーション
12.10.7. エンドユーザー別
12.11. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューションのヨーロッパ以外の市場
12.11.1. 国別スナップショット
12.11.2. 試験種類別
12.11.3. 調達の種類別
12.11.4. 配置タイプ
12.11.5. バッテリーの種類別
12.11.6. アプリケーション
12.11.7. エンドユーザー別
13. 東ヨーロッパのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場分析
13.1. 主要セグメント分析
13.2. 地域別スナップショット
13.3. 東ヨーロッパのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億米ドル）、分析、予測、2020年〜2035年
13.3.1. 試験種類別
13.3.2. ソーシングタイプ
13.3.3. 配置タイプ
13.3.4. バッテリーの種類別
13.3.5. アプリケーション
13.3.6. エンドユーザー別
13.3.7. 国名
13.3.7.1. ロシア
13.3.7.2. ポーランド
13.3.7.3. バルト
13.3.7.4. バルカン半島
13.3.7.5. その他の東ヨーロッパ
13.4. ロシアのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
13.4.1. 国別スナップショット
13.4.2. 試験種類別
13.4.3. 調達の種類別
13.4.4. 配置タイプ
13.4.5. バッテリーの種類別
13.4.6. アプリケーション
13.4.7. エンドユーザー別
13.5. ポーランドのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
13.5.1. 国別スナップショット
13.5.2. 試験種類別
13.5.3. 調達の種類別
13.5.4. 配置タイプ
13.5.5. バッテリーの種類別
13.5.6. アプリケーション
13.5.7. エンドユーザー別
13.6. バルト三国のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
13.6.1. 試験種類別
13.6.2. 試験種類別
13.6.3. 調達タイプ
13.6.4. 配置タイプ
13.6.5. バッテリーの種類別
13.6.6. アプリケーション
13.6.7. エンドユーザー別
13.7. バルカン半島のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
13.7.1. 国別スナップショット
13.7.2. 試験種類別
13.7.3. 調達の種類別
13.7.4. 配置タイプ
13.7.5. バッテリーの種類別
13.7.6. アプリケーション
13.7.7. エンドユーザー別
13.8. ヨーロッパ以外の地域のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
13.8.1. 国別スナップショット
13.8.2. 試験種類別
13.8.3. 調達の種類別
13.8.4. 配置タイプ
13.8.5. バッテリーの種類別
13.8.6. アプリケーション
13.8.7. エンドユーザー別
14. 東アジアのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析
14.1. 主要セグメント分析
14.2. 地域別スナップショット
14.3. 東アジアのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億米ドル）、分析、予測、2020年〜2035年
14.3.1. 試験種類別
14.3.2. ソーシングタイプ
14.3.3. 配置タイプ
14.3.4. バッテリーの種類別
14.3.5. アプリケーション
14.3.6. エンドユーザー別
14.3.7. 国名
14.3.7.1. 中国
14.3.7.2. 日本
14.3.7.3. 韓国
14.4. 中国のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
14.4.1. 国別スナップショット
14.4.2. 試験種類別
14.4.3. 調達の種類別
14.4.4. 配置タイプ
14.4.5. バッテリーの種類別
14.4.6. アプリケーション
14.4.7. エンドユーザー別
14.5. 日本のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
14.5.1. 国別スナップショット
14.5.2. 試験種類別
14.5.3. 調達の種類別
14.5.4. デプロイメントタイプ
14.5.5. バッテリーの種類別
14.5.6. アプリケーション
14.5.7. エンドユーザー別
14.6. 韓国のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
14.6.1. 国別スナップショット
14.6.2. 試験種類別
14.6.3. 調達の種類別
14.6.4. 配置タイプ
14.6.5. バッテリーの種類別
14.6.6. アプリケーション
14.6.7. エンドユーザー別
15. 南アジアのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析
15.1. 主要セグメント分析
15.2. 地域別スナップショット
15.3. 南アジアのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億米ドル）、分析、予測、2020年～2035年
15.3.1. 試験種類別
15.3.2. 調達タイプ
15.3.3. 配置タイプ
15.3.4. バッテリーの種類別
15.3.5. アプリケーション
15.3.6. エンドユーザー別
15.3.7. 国名
15.3.7.1. インド
15.3.7.2. インドネシア
15.3.7.3. タイ
15.3.7.4. マレーシア
15.3.7.5. ベトナム
15.3.7.6. シンガポール
15.3.7.7. オーストラリア、ニュージーランド
15.3.7.8. その他の南アジア
15.4. インドのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.4.1. 国別スナップショット
15.4.2. 試験種類別
15.4.3. 調達の種類別
15.4.4. 配置タイプ
15.4.5. バッテリーの種類別
15.4.6. アプリケーション
15.4.7. エンドユーザー別
15.5. インドネシアのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.5.1. 国別スナップショット
15.5.2. 試験種類別
15.5.3. 調達の種類別
15.5.4. 配置タイプ
15.5.5. バッテリーの種類別
15.5.6. アプリケーション
15.5.7. エンドユーザー別
15.6. タイのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.6.1. 国別スナップショット
15.6.2. 試験種類別
15.6.3. 調達の種類別
15.6.4. 配置タイプ
15.6.5. バッテリーの種類別
15.6.6. アプリケーション
15.6.7. エンドユーザー別
15.7. マレーシアのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.7.1. 国別スナップショット
15.7.2. 試験種類別
15.7.3. 調達の種類別
15.7.4. 配置タイプ
15.7.5. バッテリーの種類別
15.7.6. アプリケーション
15.7.7. エンドユーザー別
15.8. ベトナムのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.8.1. 国別スナップショット
15.8.2. 試験種類別
15.8.3. 調達の種類別
15.8.4. 配置タイプ
15.8.5. バッテリーの種類別
15.8.6. アプリケーション
15.8.7. エンドユーザー別
15.9. シンガポールのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.9.1. 国別スナップショット
15.9.2. 試験種類別
15.9.3. 調達の種類別
15.9.4. 配置タイプ
15.9.5. バッテリーの種類別
15.9.6. アプリケーション
15.9.7. エンドユーザー別
15.10. オーストラリアとニュージーランドのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.10.1. 国別スナップショット
15.10.2. 試験種類別
15.10.3. 調達の種類別
15.10.4. 配置タイプ
15.10.5. バッテリーの種類別
15.10.6. アプリケーション
15.10.7. エンドユーザー別
15.11. その他の南アジアのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
15.11.1. 国別スナップショット
15.11.2. 試験種類別
15.11.3. 調達の種類別
15.11.4. 配置タイプ
15.11.5. バッテリーの種類別
15.11.6. アプリケーション
15.11.7. エンドユーザー別
16. 中南米のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析
16.1. 主要セグメント分析
16.2. 地域別スナップショット
16.3. EV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億アメリカドル）、分析、予測、2020年～2035年
16.3.1. 試験種類別
16.3.2. 調達タイプ
16.3.3. 配置タイプ
16.3.4. バッテリーの種類別
16.3.5. アプリケーション
16.3.6. エンドユーザー別
16.3.7. 国名
16.3.7.1. ブラジル
16.3.7.2. アルゼンチン
16.3.7.3. その他の中南米
16.4. ブラジルのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
16.4.1. 国別スナップショット
16.4.2. 試験種類別
16.4.3. 調達の種類別
16.4.4. 配置タイプ
16.4.5. バッテリーの種類別
16.4.6. アプリケーション
16.4.7. エンドユーザー別
16.5. アルゼンチンのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
16.5.1. 国別スナップショット
16.5.2. 試験種類別
16.5.3. 調達の種類別
16.5.4. 配置タイプ
16.5.5. バッテリーの種類別
16.5.6. アプリケーション
16.5.7. エンドユーザー別
16.6. その他の中南米のEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
16.6.1. 国別スナップショット
16.6.2. 試験種類別
16.6.3. 調達の種類別
16.6.4. 配置タイプ
16.6.5. バッテリーの種類別
16.6.6. アプリケーション
16.6.7. エンドユーザー別
17. 中東・アフリカのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場の分析
17.1. 主要セグメント分析
17.2. 地域別スナップショット
17.3. 中東およびアフリカのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場規模（金額 – 億米ドル）、分析、予測、2020年〜2035年
17.3.1. 試験種類別
17.3.2. 調達タイプ
17.3.3. 配置タイプ
17.3.4. バッテリーの種類別
17.3.5. アプリケーション
17.3.6. エンドユーザー別
17.3.7. 国名
17.3.7.1. アラブ首長国連邦
17.3.7.2. サウジアラビア
17.3.7.3. イスラエル
17.3.7.4. トルコ
17.3.7.5. ナイジェリア
17.3.7.6. 南アフリカ
17.3.7.7. その他の中東・アフリカ
17.4. UAEのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.4.1. 試験種類別
17.4.2. 調達タイプ
17.4.3. 配置タイプ
17.4.4. バッテリーの種類別
17.4.5. アプリケーション
17.4.6. エンドユーザー別
17.5. サウジアラビアのEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.5.1. 国別スナップショット
17.5.2. 試験種類別
17.5.3. 調達の種類別
17.5.4. 配置タイプ
17.5.5. バッテリーの種類別
17.5.6. アプリケーション
17.5.7. エンドユーザー別
17.6. イスラエルのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.6.1. 国別スナップショット
17.6.2. 試験種類別
17.6.3. 調達の種類別
17.6.4. 配置タイプ
17.6.5. バッテリーの種類別
17.6.6. アプリケーション
17.6.7. エンドユーザー別
17.7. トルコのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.7.1. 国別スナップショット
17.7.2. 試験種類別
17.7.3. 調達の種類別
17.7.4. 配置タイプ
17.7.5. バッテリーの種類別
17.7.6. アプリケーション
17.7.7. エンドユーザー別
17.8. ナイジェリアのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.8.1. 国別スナップショット
17.8.2. 試験種類別
17.8.3. 調達の種類別
17.8.4. 配置タイプ
17.8.5. バッテリーの種類別
17.8.6. アプリケーション
17.8.7. エンドユーザー別
17.9. 南アフリカのEV向けAI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.9.1. 国別スナップショット
17.9.2. 試験種類別
17.9.3. 調達の種類別
17.9.4. 配置タイプ
17.9.5. バッテリーの種類別
17.9.6. アプリケーション
17.9.7. エンドユーザー別
17.10. その他の中東・アフリカ地域のEV用AI搭載バッテリー試験ソリューション市場
17.10.1. 国別スナップショット
17.10.2. 試験種類別
17.10.3. 調達の種類別
17.10.4. 配置タイプ
17.10.5. バッテリーの種類別
17.10.6. アプリケーション
17.10.7. エンドユーザー別
18. 競争環境
18.1. 市場集中度
18.2. 競争構造
18.3. 収益貢献 – トータル vs セグメント
18.4. 企業プロフィールデータ
18.4.1. 会社概要
18.4.2. 企業財務-売上高／地域別売上高／事業別売上高／セグメント別売上高
18.4.3. 主要顧客および競合他社
18.4.4. 事業/産業ポートフォリオ
18.4.5. 戦略的概要 – 事業拡大/ M&A/ 投資
18.4.6. 最近の動向 – 新製品開発
18.4.7. 製品ポートフォリオ/仕様詳細
18.4.7.1. 各製品の主な仕様
18.4.7.2. 各製品の主な特徴
18.4.7.3. 製品別価格データ
19. 主要プレーヤー／企業プロフィール
19.1. Keysight Technologies
19.2. Tesla Inc.
19.3. National Instruments
19.4. Fluke Technologies
19.5. Monolith AI
19.6. TÜV SÜD
19.7. Pulsetrain
19.8. UL Solutions
19.9. DEKRA
19.10. Bureau Veritas
19.11. Intertek Group plc
19.12. SGS SA
19.13. Applus+
19.14. Eurofins Scientific
19.15. DNV
19.16. StoreDot
19.17. Group14 Technologies
19.18. その他の主要プレーヤー

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