Applied AI in Autonomous Vehicles Market

自動運転車市場における AI 応用の概要

p自動運転車市場における AI 応用は、2025 年の 22 億 7,000 万米ドル から 2034 年には 194 億 6,000 万米ドル に成長すると予測されており、予測期間 (2025 年 - 2034 年) 中は 26.62% の複合年間成長率 (CAGR) を示します。さらに、自動運転車市場における応用AIの市場規模は、2024年に17億9,000万米ドルと評価されました。人工知能技術を実用化し、自動運転機能を実現し、自動運転車の動作のさまざまな要素を改善することを、自動運転車における応用AIと呼びます。これには、AIアルゴリズム、機械学習技術、強力なデータ処理を使用して、人間の介入なしにナビゲート、周囲の感知、判断、環境との対話が可能な車の開発が含まれます。車両の周囲を正確に検出するために、AIアルゴリズムは、LiDAR、レーダー、カメラ、超音波センサーなどのセンサーからのデータを処理します。センサーフュージョン技術は、さまざまなセンサーからのデータを組み合わせて、環境の完全かつ信頼できる画像を提供します。

図 1: 自律走行車における AI 応用市場規模 2025～2034 年 (10 億米ドル)

出典: 二次調査、一次調査、MRFR データベース、アナリストレビュー

自律走行車における AI 応用市場トレンド

h4MLの利用拡大 p自動運転車における意思決定への機械学習技術の応用は、ますます複雑化しています。車両は強化学習と深層強化学習アルゴリズムを用いて、高度な運転判断を行い、多様な道路状況に適応しています。道路上では、自動運転車は車線変更や歩行者との接触、工事現場の通過など、多岐にわたる複雑な状況に直面します。機械学習アルゴリズムにより、車両は大量のトレーニングデータから学習し、さまざまな状況に効果的に適応することが可能になります。強化学習は、試行錯誤を通して自動運転車に行動の仕方を教えるために使用されます。車両は、明示的なプログラミングを必要とせずに、周囲からのフィードバックを得ることで最適な行動を学習できます。自動運転車は、変化する道路状況、気象条件、そして新たなシナリオに適応できなければなりません。これらの車は、機械学習のおかげで、経験から継続的に学習し、時間の経過とともに性能を向上させることができます。機械学習アルゴリズムは、経路計画および制御システムの作成に活用されています。深層強化学習と強化学習は、車両が複雑で動的な状況に対応し、安全に車線変更し、危険を回避できるようにするモデルのトレーニングに使用されます。高精度のマッピングと位置推定には、機械学習が使用されます。機械学習アプローチを採用したSLAM（同時自己位置推定・地図作成）システムは、自動運転車が周囲の地図をリアルタイムで作成・更新し、正確な位置特定を可能にします。

自動運転車におけるAI応用の世界市場 - セグメント別分析

h4自動運転車におけるAI応用の世界市場 - コンポーネント別分析 p本レポートでは、自動運転車におけるAI応用の世界市場を、コンポーネント（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術（機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、コンテキストアウェアコンピューティングなど）、タイプ（半自動運転車と完全自動運転車）、車両タイプ（乗用車と商用車）に基づいてセグメント化しています。

ハードウェアセグメントは、市場シェア全体の中で最大のシェアを占めています。これは、センサー、アクチュエーター、コンピュータープラットフォームなどのハードウェアコンポーネントが自動運転車の運転に不可欠であるためです。センサーは、車両の周囲に関するデータを収集します。自動運転車は、他の車両、歩行者、障害物の位置を認識します。カメラ、レーダー、LiDARは、自動運転車で最も多く使用されているセンサーの種類です。コンピューティングシステムは、センサーデータを処理し、車両の動きに関する判断を行うために採用されています。GPU、CPU、FPGAは、自動運転車で使用される最も一般的なコンピュータプラットフォームです。

自動運転車におけるAI応用の世界市場 - テクノロジーに関する洞察

p本レポートでは、自動運転車におけるAI応用の世界市場を、テクノロジーに基づいて機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、コンテキストアウェアコンピューティング、その他に分類しています。

機械学習は、市場シェアの最大のシェアを占めています。機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できる人工知能のサブセットです。そのため、自動運転車に必要な物体認識、分類、予測などのタスクに適しています。機械学習アルゴリズムは、車両の状態に基づいて、最適な行動を決定するために使用されます。自動運転車は現在位置や周囲の状況を把握し、ステアリング、ブレーキ、加速といった車両の動きを制御することができます。機械学習の応用範囲の拡大は、自動運転車における応用AI産業の成長を牽引しています。

自動運転車における応用AIの世界市場 - タイプ別インサイト

p本レポートの自動運転車における応用AI市場は、材質に基づいて、半自動運転車と完全自動運転車に分類されています。

半自動運転車セグメントは、全体のシェアの59%を占めています。

半自動運転車は、オンデマンドモビリティのニーズに対する実用的かつ迅速なソリューションを提供します。半自動運転車は、持続可能で自律的、かつ便利であるだけでなく、完全自動運転車よりも安全でメンテナンスが容易です。その結果、安全性への懸念がこのセグメントの市場拡大を後押ししています。半自動運転車には、車線維持、アダプティブクルーズコントロール、自動緊急停止などの機能を実行できるセンサーとソフトウェアが搭載されています。ブレーキングなど、これらの要素は事故の削減と交通の流れの改善に役立ちます。

自動運転車におけるAI応用の世界市場 - 車両タイプ別インサイト

p本レポートの自動運転車におけるAI応用市場は、車両タイプに基づいて乗用車と商用車に分類されています。

乗用車セグメントは、市場シェア全体の中で最大のシェアを占めています。

乗用車は現在、業界の大きな部分を占めていますが、商用車におけるAIの活用は拡大しています。自動車やオートバイなどの乗用車にもAIが統合されています。AIは、あらゆる車両に乗る乗客の利便性と安全性を大幅に向上させる可能性を秘めています。ADASでは、カメラ、レーダー、LiDARなどの多数のセンサーからのデータを分析するためにAIが一般的に利用されています。AIは、周囲の状況を認識し、車両の行動を計画できるアルゴリズムを作成するために活用されています。これには、ルート計画、車線変更、障害物回避などの作業が含まれます。より安全で効率的な運転に対する需要の高まりは、輸送は、乗用車部門における自動運転車へのAI応用市場の成長を牽引しています。

図2：自動運転車へのAI応用市場（エンドユーザー別、2022年と2032年）（10億米ドル）

出典：二次調査、一次調査、MRFRデータベース、アナリストレビュー

グローバル自動運転車におけるAI応用市場 - 地域別分析

p地域別に見ると、自動運転車におけるAI応用市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米に分類されています。また、本市場レポートで調査対象となっている主要国は、米国、カナダ、ドイツ、英国、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、UAE、ブラジルです。

北米の自動運転車におけるAI応用市場は、最大のシェアを占めています。これは、人工知能やアナリティクスといった技術革新の早期導入によるものです。この地域の成長は、自動車業界におけるAI関連職種の雇用増加によって促進されるでしょう。さらに、北米は長年にわたり自動運転車分野のパイオニアであり、米国西海岸の技術センターは自動運転技術に大きく貢献しています。米国は自動運転車の安全性向上に向けた競争をリードしており、UberやTeslaなどの企業がその成果と失敗で注目を集めています。

アジア太平洋地域の自動運転車におけるAI応用市場は、最も高い成長率を示しています。この地域の急速な拡大は、高級乗用車の販売増加、可処分所得の増加、そしてAIに対する消費者の好意的な認識に起因しています。先進的なAI技術を搭載した高級乗用車の販売増加は、より良い運転体験を求める顧客を引きつけています。消費者が技術的に高度な車両を購入するための可処分所得の増加は、AIを活用した自動車ソリューションの需要を押し上げています。さらに、利便性、安全性、そしてカスタマイズされた体験を提供する自動車分野におけるAIに対する顧客の肯定的な見方が、市場の成長を後押ししています。

図3：自動運転車におけるAI応用市場規模（地域別、2022年対2032年、（10億米ドル））

出典：二次調査、一次調査、MRFRデータベース、アナリストレビュー

世界の自動運転車におけるAI応用市場 - 主要市場プレーヤーと競争力に関する洞察

p自動運転車におけるAI応用市場は熾烈な競争を繰り広げており、多くの企業が自動車業界に金属部品やコンポーネントを提供しています。この業界では、既存の大手企業に加え、多数の中小新興企業が参入しています。これらの企業は、革新的な技術の発展に尽力しています。効率性の向上、経費の削減、金属部品の品質向上を目指し、スタンピング技術とプロセスの開発に取り組んでいます。彼らの優先事項は、自動車分野に適用される厳格な環境・安全規制の遵守です。

自動運転車へのAI応用分野における競争は、価格、品質、迅速な納品、顧客に合わせたソリューションを提供する能力といった要素によって推進されています。OEMやサプライヤーなどの業界関係者との連携は、競争力を維持するための重要な戦略となっています。企業が影響力と能力を拡大することを目指し、合併や買収が盛んに行われています。同時に、金属部品の性能、耐久性、安全性を高める新しい材料や技術を開発するために、研究開発に多額の投資が行われています。

自動運転車へのAI応用市場における世界の主要企業

ul

• アルファベット

• テスラ

• 百度

• フォード

• ミルコソフト

• ボルボ

• p豊田

• アプティブ

• インテル

• コンチネンタル

• ボッシュ

• エヌビディア。

h3グローバル自動運転車におけるAI応用市場 - 市場セグメンテーション h4自動運転車におけるAI応用市場 - コンポーネント展望 ul

• ハードウェア

• ソフトウェア

• サービス

h4自動運転車におけるAI応用市場 - 技術展望 ul

• 機械学習

• 自然言語処理

• コンピュータービジョン

• コンテキストアウェアコンピューティング

• その他

h4自動運転車におけるAI応用市場 - 車種別展望 ul

• 半自動運転車

• 完全自動運転車

h4自動運転車におけるAI応用市場 - 車種別展望 ul

• 乗用車

• 商用車

h4自動運転車におけるAI応用市場 - 地域別展望 ul

• 北アメリカ

  • 米国

  • カナダ

  • メキシコ

• ヨーロッパ

  • ドイツ

  • フランス

  • イギリス

  • イタリア

  • スペイン

  • 残りの部分ヨーロッパ

• アジア太平洋

  • 中国

  • 日本

  • インド

  • 韓国

  • オーストラリア

  • その他のアジア太平洋地域

• 中東とアフリカ

  • サウジアラビア

  • UAE

  • 南アフリカ

  • その他の中東およびアフリカ

• 南米

  • ブラジル

  • アルゼンチン

  • チリ

  • その他の南米