Taille et parts du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale

R¨¦sum¨¦ du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale
Image ? Âé¶¹ÊÓÆµ. La r¨¦utilisation n¨¦cessite une attribution sous CC BY 4.0.

Analyse du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale par Âé¶¹ÊÓÆµ

La taille du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale devrait passer de 6,62 milliards USD en 2025 ¨¤ 7,56 milliards USD en 2026 et devrait atteindre 14,73 milliards USD d'ici 2031, ¨¤ un CAGR de 14,26 % sur la p¨¦riode 2026-2031. Les mesures de relance politique dans le cadre de la Soci¨¦t¨¦ 5.0, l'architecture d'interop¨¦rabilit¨¦ des donn¨¦es de l'Agence num¨¦rique et la hausse des investissements dans la r¨¦silience aux catastrophes maintiennent une courbe de croissance soutenue. Les moteurs de mod¨¦lisation pr¨¦dictive fusionnant des donn¨¦es multisources sont d¨¦sormais int¨¦gr¨¦s dans les salles de contr?le municipales, en r¨¦ponse directe au tremblement de terre de la p¨¦ninsule de Noto en 2024. La migration vers le cloud s'intensifie ¨¤ mesure que l'Agence num¨¦rique pr¨¦-provisionne des zones Gov-Cloud souveraines, bien que les infrastructures SIG sur site restent ancr¨¦es dans les portefeuilles d'infrastructures critiques. L'adoption du LiDAR et de la cartographie 3D b¨¦n¨¦ficie du Fonds de strat¨¦gie spatiale de 1 billion JPY (6,7 milliards USD) destin¨¦ aux constellations de satellites domestiques.[1]Minist¨¨re n¨¦o-z¨¦landais des Affaires ¨¦trang¨¨res et du Commerce, "D¨¦collage ! Le secteur spatial japonais en pleine expansion," mfat.govt.nz Les solutions d'optimisation des itin¨¦raires pour les flottes de commerce ¨¦lectronique gagnent du terrain alors que les d¨¦taillants att¨¦nuent la p¨¦nurie de main-d'?uvre li¨¦e au ? probl¨¨me de 2024 ? gr?ce ¨¤ l'intelligence spatiale en temps r¨¦el.

Principaux enseignements du rapport

  • Par type d'analytique, la g¨¦ovisualisation d¨¦tenait une part de march¨¦ de 35,12 % sur le march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale en 2025 ; la mod¨¦lisation pr¨¦dictive enregistre un CAGR de 17,89 % jusqu'en 2031.  
  • Par mod¨¨le de d¨¦ploiement, les syst¨¨mes sur site repr¨¦sentaient 61,55 % de la taille du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale en 2025, tandis que les plateformes cloud affichent le CAGR le plus ¨¦lev¨¦ ¨¤ 20,06 %.  
  • Par technologie, les syst¨¨mes d'information g¨¦ographique repr¨¦sentaient 43,25 % de la taille du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale en 2025 ; le LiDAR et la cartographie 3D affichent le CAGR le plus ¨¦lev¨¦ ¨¤ 19,36 %.  
  • Par secteur d'utilisation final, les agences gouvernementales repr¨¦sentaient 23,25 % de la part de march¨¦ de l'analytique g¨¦ospatiale au Japon en 2025 ; le commerce de d¨¦tail et la logistique devraient se d¨¦velopper ¨¤ un CAGR de 17,24 %.  

Remarque : Les chiffres de la taille du march¨¦ et des pr¨¦visions de ce rapport sont g¨¦n¨¦r¨¦s ¨¤ l¡¯aide du cadre d¡¯estimation propri¨¦taire de Âé¶¹ÊÓÆµ, mis ¨¤ jour avec les donn¨¦es et analyses les plus r¨¦centes disponibles en 2026.

Analyse des segments

Par type d'analytique : la mod¨¦lisation pr¨¦dictive stimule l'innovation

Les solutions pr¨¦dictives progresseront ¨¤ un CAGR de 17,89 % ; les mod¨¨les de soul¨¨vement sismique de l'Universit¨¦ de Tokyo affinent les fen¨ºtres d'allocation des actifs de secours. Les planificateurs de r¨¦colte bas¨¦s sur le NDVI d¨¦ploy¨¦s dans les coop¨¦ratives d'Hokkaido am¨¦liorent la stabilit¨¦ des rendements face ¨¤ la variabilit¨¦ climatique. La g¨¦ovisualisation, repr¨¦sentant encore 35,12 % des revenus de 2025, reste essentielle pour les pipelines de d¨¦cision au niveau ex¨¦cutif.

Les r¨¦gulateurs de l'aviation simulent des couloirs de trafic sans pilote ¨¤ l'aide de moteurs d'analyse de r¨¦seau pour d¨¦conflictualiser les routes des drones et des a¨¦ronefs habit¨¦s. Les plateformes d'analyse de surface facilitent les v¨¦rifications de stabilit¨¦ des pentes sur les routes alpines, tandis que les offices de tourisme int¨¨grent des survols 3D pour attirer des visiteurs ¨¤ plus forte d¨¦pense.

March¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale : part de march¨¦ par type d'analytique, 2025
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Par mod¨¨le de d¨¦ploiement : la transformation cloud s'acc¨¦l¨¨re

Les revenus du cloud croissent ¨¤ un CAGR de 20,06 %, mais le sur site conserve une part de 61,55 % en raison de la doctrine de souverainet¨¦ des donn¨¦es dans la d¨¦fense et les r¨¦seaux ¨¦lectriques. Les certifications Gov-Cloud imposent d¨¦sormais des centres de donn¨¦es nationaux, propulsant le pipeline hyperscale de NTT DATA. Les empreintes hybrides pr¨¦valent l¨¤ o¨´ la latence des capteurs ou la r¨¦silience aux pannes est critique.

Le mod¨¨le de paiement ¨¤ l'usage de Smart Map ¨¦largit l'acc¨¨s aux SIG pour les villes de taille moyenne. Les dispositifs de p¨¦riph¨¦rie stockent des donn¨¦es tampons, se synchronisant avec les clouds GPU pendant les p¨¦riodes de disponibilit¨¦ du r¨¦seau pour atteindre les objectifs de continuit¨¦ lors de s¨¦ismes ou de typhons.

Par technologie : essor du LiDAR et de la cartographie 3D

Le LiDAR et la cartographie 3D progressent ¨¤ un CAGR de 19,36 %, port¨¦s par les couloirs de v¨¦hicules autonomes et les routes ¨¤ jumeau num¨¦rique financ¨¦es par le minist¨¨re. La victoire de Dynamic Map Platform dans le cadre du programme BRIDGE s¨¦curise la couverture de cartes HD pour les ports et a¨¦roports, et le pacte de la soci¨¦t¨¦ avec Terrasolid mondialise la distribution de nuages de points. Le g¨¦n¨¦rateur de cartes vectorielles de Map4 r¨¦duit les cycles de traitement de plusieurs semaines ¨¤ quelques heures.

Les SIG ont conserv¨¦ une part de revenus de 43,25 % en 2025, soutenant l'harmonisation des donn¨¦es. Les mises ¨¤ niveau de la pr¨¦cision GNSS am¨¦liorent la navigation des robots agricoles, tandis que les moteurs de m¨¦gadonn¨¦es spatiales ing¨¨rent des t¨¦raoctets d'imagerie SAR, de flux IoT et de sondes de trafic.

March¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale : part de march¨¦ par technologie, 2025
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Par secteur d'utilisation final : leadership gouvernemental avec acc¨¦l¨¦ration du commerce de d¨¦tail

Le gouvernement repr¨¦sentait 23,25 % des d¨¦penses en 2025, finan?ant des tableaux de bord multi-agences pour la planification fonci¨¨re et la supervision des investissements fiscaux. Le commerce de d¨¦tail et la logistique croissent ¨¤ un CAGR de 17,24 % ; les tableaux de bord de zone de chalandise en temps r¨¦el et d'heure d'arriv¨¦e estim¨¦e permettent aux flottes de r¨¦pondre ¨¤ la demande du commerce ¨¦lectronique malgr¨¦ les plafonds de conducteurs.

Les services publics d¨¦ploient des scans LiDAR d'empi¨¨tement de v¨¦g¨¦tation pour pr¨¦venir les pannes de courant. L'agriculture superpose le NDVI des drones avec des capteurs de sol pour r¨¦duire la sur-application d'engrais. Les soins de sant¨¦ pilotent la fusion de donn¨¦es environnementales et de morbidit¨¦ pour pr¨¦dire les clusters de coups de chaleur, en conformit¨¦ avec les clauses d'anonymisation.

Analyse g¨¦ographique

Le march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale affiche la dynamique la plus rapide dans le triangle Tokyo¨COsaka¨CNagoya, d¨¦passant 3,47 milliards USD en 2026 gr?ce aux programmes de gestion de la congestion et de cycle de vie des actifs. L'Expo 2025 catalyse les installations d'analytique de p¨¦riph¨¦rie ¨¤ Osaka, tandis que les ¨¦quipementiers automobiles d'Aichi int¨¨grent des cartes HD dans des projets pilotes de navettes robotis¨¦es.

Les d¨¦veloppeurs d'¨¦nergies renouvelables de Chubu ex¨¦cutent des mod¨¨les d'ad¨¦quation du terrain pour l'¨¦olien offshore. Les municipalit¨¦s du Tohoku, encore en reconstruction apr¨¨s 2011, re?oivent des subventions centrales pour installer des tableaux de bord d'alerte pr¨¦coce aux s¨¦ismes. Les pr¨¦fectures rurales d¨¦ploient des orthophotos par drone pour l'inspection des ponts et la cartographie NDVI des rizi¨¨res afin de pallier la p¨¦nurie d'agronomes.

Les r¨¦gions insulaires adoptent des simulateurs d'itin¨¦raires de tsunami combinant la bathym¨¦trie et les signaux de t¨¦l¨¦phones portables pour garantir la conformit¨¦ ¨¤ l'¨¦vacuation des personnes ?g¨¦es. Les drones de cartographie des neiges d'Hokkaido soutiennent la logistique hivernale, alimentant des couches de maillage 3D dans les tableaux de bord de PASCO.

Paysage concurrentiel

Une concentration mod¨¦r¨¦e caract¨¦rise le march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale : les cinq premiers fournisseurs d¨¦tiennent 45 % de part. ESRI Japan Corp. domine les SIG fondamentaux, PASCO domine les lev¨¦s a¨¦riens et le LiDAR, et NTT DATA exploite des capacit¨¦s cloud et satellitaires. Dynamic Map Platform mon¨¦tise l'acc¨¨s API aux maillages routiers HD dans la logistique, tandis que la scission planifi¨¦e d'Hexagon simplifie son positionnement g¨¦ospatial.

Les fournisseurs internationaux d'imagerie tels que Maxar fournissent des donn¨¦es SAR et optiques, mais les directives d'approvisionnement privil¨¦gient les entreprises nationales pour maintenir la souverainet¨¦ des donn¨¦es. Les partenariats stimulent la mise ¨¤ l'¨¦chelle : NTT DATA, PASCO et Canon Electronics co-construisent un r¨¦seau de satellites pour 2027, internalisant la cha?ne d'approvisionnement en imagerie. Hitachi s'associe ¨¤ Singtel pour des clouds GPU verts h¨¦bergeant des services d'IA raster ¨¤ forte intensit¨¦ de calcul.

Les start-ups gagnent des positions de niche : Space Shift int¨¨gre des mod¨¨les d'IA dans la plateforme GEOHUB ciblant les projets de risque climatique en Asie du Sud-Est ; Map4 automatise la vectorisation et vend des licences ¨¤ la sortie. Trimble regroupe des capteurs IoT de terrain avec le SaaS, orientant les utilisateurs vers des contrats d'abonnement pluriannuels.

Leaders du secteur de l'analytique g¨¦ospatiale au Japon

  1. Hexagon AB

  2. Trimble Inc.

  3. Alteryx, Inc.

  4. TomTom N.V.

  5. Maxar Technologies Inc.

  6. *Avis de non-responsabilit¨¦ : les principaux acteurs sont tri¨¦s sans ordre particulier
Concentration du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale
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D¨¦veloppements r¨¦cents dans le secteur

  • Juillet 2025 : Space Shift et VegaCosmos se sont alli¨¦s pour ¨¦tendre l'utilisation des donn¨¦es satellitaires GEOHUB au Vietnam et au Japon.
  • Juin 2025 : Map4 a lanc¨¦ le g¨¦n¨¦rateur de cartes vectorielles, automatisant la vectorisation des nuages de points.
  • Mai 2025 : Dynamic Map Platform a obtenu le financement BRIDGE du Cabinet Office pour les cartes HD de v¨¦hicules autonomes en zones publiques.
  • Avril 2025 : Dynamic Map Platform et Terrasolid ont sign¨¦ un protocole d'accord pour commercialiser conjointement des donn¨¦es 3D haute pr¨¦cision dans le monde entier.

Table des mati¨¨res du rapport sur le secteur de l'analytique g¨¦ospatiale au Japon

1. INTRODUCTION

  • 1.1 Hypoth¨¨ses de l'¨¦tude et d¨¦finition du march¨¦
  • 1.2 P¨¦rim¨¨tre de l'¨¦tude

2. M?THODOLOGIE DE RECHERCHE

3. R?SUM? EX?CUTIF

4. PAYSAGE DU MARCH?

  • 4.1 Aper?u du march¨¦
  • 4.2 Moteurs du march¨¦
    • 4.2.1 D¨¦ploiements de villes intelligentes acc¨¦l¨¦rant la demande
    • 4.2.2 Analytique de localisation en temps r¨¦el activ¨¦e par la 5G
    • 4.2.3 Politiques gouvernementales de donn¨¦es ouvertes et du projet G-Space
    • 4.2.4 Besoins en planification d'infrastructures r¨¦silientes aux catastrophes
    • 4.2.5 Projets pilotes de livraison autonome par drone
    • 4.2.6 Mandats de comptabilit¨¦ carbone bas¨¦s sur la localisation
  • 4.3 Freins du march¨¦
    • 4.3.1 Co?t ¨¦lev¨¦ des logiciels et de l'acquisition de donn¨¦es
    • 4.3.2 Lois strictes sur la protection de la vie priv¨¦e et la propri¨¦t¨¦ intellectuelle
    • 4.3.3 P¨¦nurie de sp¨¦cialistes avanc¨¦s en donn¨¦es g¨¦ospatiales
    • 4.3.4 Retard de renouvellement des satellites d'observation de la Terre vieillissants
  • 4.4 Analyse de la cha?ne de valeur
  • 4.5 Paysage r¨¦glementaire
  • 4.6 Perspectives technologiques
  • 4.7 Analyse des cinq forces de Porter
    • 4.7.1 Menace des nouveaux entrants
    • 4.7.2 Pouvoir de n¨¦gociation des acheteurs
    • 4.7.3 Pouvoir de n¨¦gociation des fournisseurs
    • 4.7.4 Menace des produits de substitution
    • 4.7.5 Intensit¨¦ de la rivalit¨¦ concurrentielle
  • 4.8 Analyse des investissements et des financements
  • 4.9 ?valuation des tendances macro¨¦conomiques sur le march¨¦

5. TAILLE DU MARCH? ET PR?VISIONS DE CROISSANCE (VALEURS)

  • 5.1 Par type d'analytique
    • 5.1.1 Analyse de surface
    • 5.1.2 Analyse de r¨¦seau
    • 5.1.3 ³Ò¨¦´Ç±¹¾±²õ³Ü²¹±ô¾±²õ²¹³Ù¾±´Ç²Ô
    • 5.1.4 Mod¨¦lisation pr¨¦dictive
  • 5.2 Par mod¨¨le de d¨¦ploiement
    • 5.2.1 Sur site
    • 5.2.2 Bas¨¦ sur le cloud
    • 5.2.3 Hybride
  • 5.3 Par technologie
    • 5.3.1 Syst¨¨mes d'information g¨¦ographique (SIG)
    • 5.3.2 °Õ¨¦±ô¨¦»å¨¦³Ù±ð³¦³Ù¾±´Ç²Ô
    • 5.3.3 Syst¨¨me mondial de navigation par satellite (GNSS/GPS)
    • 5.3.4 LiDAR et cartographie 3D
    • 5.3.5 Plateformes de m¨¦gadonn¨¦es spatiales et d'IA
  • 5.4 Par secteur d'utilisation final
    • 5.4.1 Agriculture
    • 5.4.2 Services publics et communications
    • 5.4.3 D¨¦fense et renseignement
    • 5.4.4 Gouvernement
    • 5.4.5 Mines et ressources naturelles
    • 5.4.6 Automobile et transport
    • 5.4.7 ³§²¹²Ô³Ù¨¦
    • 5.4.8 Immobilier et construction
    • 5.4.9 Commerce de d¨¦tail et logistique
    • 5.4.10 Autres secteurs d'utilisation final

6. PAYSAGE CONCURRENTIEL

  • 6.1 Concentration du march¨¦
  • 6.2 Mouvements strat¨¦giques
  • 6.3 Analyse des parts de march¨¦
  • 6.4 Profils d'entreprises (comprend une vue d'ensemble au niveau mondial, une vue d'ensemble au niveau du march¨¦, les segments principaux, les donn¨¦es financi¨¨res disponibles, les informations strat¨¦giques, le rang/la part de march¨¦, les produits et services, les d¨¦veloppements r¨¦cents)
    • 6.4.1 ESRI Japan Corp.
    • 6.4.2 NTT DATA Cartographics Solution Inc.
    • 6.4.3 PASCO Corporation
    • 6.4.4 Hexagon AB
    • 6.4.5 Maxar Technologies Inc.
    • 6.4.6 Mitsubishi Electric Corporation
    • 6.4.7 Zenrin Co., Ltd.
    • 6.4.8 Hitachi, Ltd.
    • 6.4.9 Trimble Inc.
    • 6.4.10 TomTom N.V.
    • 6.4.11 Fugro N.V.
    • 6.4.12 Alteryx, Inc.
    • 6.4.13 Caliper Corporation
    • 6.4.14 Kokusai Kogyo Co., Ltd.
    • 6.4.15 NEC Corporation
    • 6.4.16 SoftBank Corp. (HAPS and drone mapping)
    • 6.4.17 GeoTechnologies, Inc.
    • 6.4.18 Cyient Ltd.
    • 6.4.19 Bentley Systems Inc.
    • 6.4.20 Google Japan (Google Maps Platform)

7. OPPORTUNIT?S DE MARCH? ET PERSPECTIVES D'AVENIR

  • 7.1 ?valuation des espaces blancs et des besoins non satisfaits

P¨¦rim¨¨tre du rapport sur le march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale

L'analytique g¨¦ospatiale consiste ¨¤ acqu¨¦rir, manipuler et afficher des images et des donn¨¦es provenant du syst¨¨me d'information g¨¦ographique (SIG), telles que des photos satellitaires et des donn¨¦es GPS. Les identifiants sp¨¦cifiques d'une adresse postale et d'un code postal sont utilis¨¦s dans l'analytique de donn¨¦es g¨¦ospatiales. Ils servent ¨¤ cr¨¦er des mod¨¨les g¨¦ographiques et des visualisations de donn¨¦es pour une mod¨¦lisation et une pr¨¦vision des tendances plus pr¨¦cises.

Le p¨¦rim¨¨tre de l'¨¦tude se concentre sur l'analyse du march¨¦ segment¨¦e par type (analyse de surface, analyse de r¨¦seau et g¨¦ovisualisation) et par secteur d'utilisation final (agriculture, services publics et communications, d¨¦fense et renseignement, gouvernement, mines et ressources naturelles, automobile et transport, sant¨¦, immobilier et construction). Les tailles de march¨¦ et les pr¨¦visions sont fournies en termes de valeur (USD) pour tous les segments ci-dessus.

Par type d'analytique
Analyse de surface
Analyse de r¨¦seau
³Ò¨¦´Ç±¹¾±²õ³Ü²¹±ô¾±²õ²¹³Ù¾±´Ç²Ô
Mod¨¦lisation pr¨¦dictive
Par mod¨¨le de d¨¦ploiement
Sur site
Bas¨¦ sur le cloud
Hybride
Par technologie
Syst¨¨mes d'information g¨¦ographique (SIG)
°Õ¨¦±ô¨¦»å¨¦³Ù±ð³¦³Ù¾±´Ç²Ô
Syst¨¨me mondial de navigation par satellite (GNSS/GPS)
LiDAR et cartographie 3D
Plateformes de m¨¦gadonn¨¦es spatiales et d'IA
Par secteur d'utilisation final
Agriculture
Services publics et communications
D¨¦fense et renseignement
Gouvernement
Mines et ressources naturelles
Automobile et transport
³§²¹²Ô³Ù¨¦
Immobilier et construction
Commerce de d¨¦tail et logistique
Autres secteurs d'utilisation final
Par type d'analytiqueAnalyse de surface
Analyse de r¨¦seau
³Ò¨¦´Ç±¹¾±²õ³Ü²¹±ô¾±²õ²¹³Ù¾±´Ç²Ô
Mod¨¦lisation pr¨¦dictive
Par mod¨¨le de d¨¦ploiementSur site
Bas¨¦ sur le cloud
Hybride
Par technologieSyst¨¨mes d'information g¨¦ographique (SIG)
°Õ¨¦±ô¨¦»å¨¦³Ù±ð³¦³Ù¾±´Ç²Ô
Syst¨¨me mondial de navigation par satellite (GNSS/GPS)
LiDAR et cartographie 3D
Plateformes de m¨¦gadonn¨¦es spatiales et d'IA
Par secteur d'utilisation finalAgriculture
Services publics et communications
D¨¦fense et renseignement
Gouvernement
Mines et ressources naturelles
Automobile et transport
³§²¹²Ô³Ù¨¦
Immobilier et construction
Commerce de d¨¦tail et logistique
Autres secteurs d'utilisation final

Questions cl¨¦s auxquelles r¨¦pond le rapport

Quelle est la taille pr¨¦visionnelle du march¨¦ japonais de l'analytique g¨¦ospatiale d'ici 2031 ?

Il devrait atteindre 14,73 milliards USD, avec un CAGR de 14,26 %.

Quel segment enregistre la croissance la plus rapide ?

La mod¨¦lisation pr¨¦dictive est en t¨ºte, progressant ¨¤ un CAGR de 17,89 % jusqu'en 2031, ¨¤ mesure que les agences int¨¨grent l'analytique anticipatoire dans les programmes de r¨¦silience aux catastrophes et d'agriculture.

Comment le d¨¦ploiement cloud va-t-il ¨¦voluer ?

Les charges de travail cloud se d¨¦velopperont le plus rapidement ¨¤ un CAGR de 20,06 %, bien que les architectures hybrides domineront les environnements gouvernementaux et de services publics ¨¤ mission critique.

Pourquoi le LiDAR et la cartographie 3D sont-ils essentiels ?

Ces technologies alimentent les couloirs de v¨¦hicules autonomes, les jumeaux num¨¦riques d'infrastructure et l'agriculture de pr¨¦cision, ce qui explique leur CAGR de 19,36 %.

Quels financements gouvernementaux soutiennent la r¨¦silience aux catastrophes ?

Un programme de 20 billions JPY (133,3 milliards USD) couvrant les exercices fiscaux 2026-2030 finance la surveillance des infrastructures ¨¤ l'¨¦chelle nationale et les plateformes d'analytique des risques en temps r¨¦el.

Comment la r¨¦glementation stricte sur la vie priv¨¦e affecte-t-elle le march¨¦ ?

La loi sur la protection des informations personnelles impose des cadres de consentement transparents, ajoutant des co?ts de conformit¨¦ et limitant certaines applications d'analytique de mobilit¨¦ haute r¨¦solution.

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