 | • レポートコード：MRC-STR-C2670 • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年9月 • レポート形態：英文、PDF、123ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：自動車・輸送機器 |
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レポート概要
自動運転（無人運転）車市場規模
世界の自動運転（無人運転）車市場規模は、2024年に446億8,000万米ドルに達すると予測されており、2033年までに2,847億9,000万米ドルに達し、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.85％で成長すると見込まれています。
本グローバル自動運転車（無人運転車）市場レポートは、世界的な業界動向に影響を与える現在のトレンド、主要な推進要因、機会、課題について詳細な評価を提供します。進化する市場ダイナミクスに関する包括的な洞察を提供し、企業、投資家、ステークホルダーの戦略的計画立案と情報に基づいた意思決定を支援します。
本レポートでは、主要企業の市場シェア、戦略的取り組み、合併・買収、製品発売、提携関係を含む詳細な競争環境を網羅。さらに、2025年から2033年にかけて市場を形成する技術革新、サプライチェーンの混乱、価格動向、顧客行動を分析します。
調査方法論
Straits Researchは、戦略的意思決定に最も正確で実用的な洞察を提供するために設計された、構造化され実績のある調査手法を採用しています。当社の調査プロセスは、データ整合性、透明性、ビジネスニーズへの適合性を高い水準で保証します。
1. 二次調査
まず、信頼できるデータソースからの知見を収集するため、広範な二次調査を実施します。
政府刊行物および業界データベース
企業年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、SEC提出書類
信頼できるニュースポータル、業界誌、市場情報プラットフォーム
自動運転車市場業界に関連する学術論文およびホワイトペーパー
政府刊行物および業界データベース
2. 一次調査
予備的な仮説を立てた後、広範な一次調査を通じて調査結果を検証します。これには以下が含まれます：
経営幹部、プロダクトマネージャー、業界専門家への詳細なインタビュー
サプライヤー、流通業者、エンドユーザーを対象とした調査による定性的・定量的インプットの収集
キーオピニオンリーダー（KoL）、コンサルタント、専門分野の専門家との議論
3. データ三角測量と市場推定
一貫性と正確性を確保するため、二次情報源と一次情報源からのデータを当社独自の分析ツールと組み合わせる三角測量法を採用しています。具体的には以下の手法を含みます：
ボトムアップおよびトップダウンの市場規模推定手法
回帰分析と予測モデル
シナリオモデリング（悲観的、ベースライン、楽観的）
4. 最終データ検証と報告書作成
データポイントが集計・分析された後、結果は内部アナリストおよび外部業界専門家による追加の検証プロセスを経ます。最終報告書には以下が含まれます：
主要な調査結果と提言を含むエグゼクティブサマリー
詳細なセグメンテーション分析と予測
理解を容易にするためのチャート、グラフ、可視化データ
グローバル市場の範囲と展望
本レポートは、バリューチェーン全体にわたる詳細なセグメンテーションと分析を通じて、自動運転（無人運転）車市場に関する包括的な360度視点を提供します。原材料からエンドユーザーアプリケーションまで、市場動向、収益性分析、価格構造、2025年から2033年までの成長予測を評価します。規制、消費者嗜好、環境要因などの主要な市場要因を評価し、将来のトレンドに関する現実的な展望を提供します。
国別・地域別分析
グローバル自律走行車（無人運転車）市場産業分析調査レポートは、2025年から2033年までの地域別市場シェアと成長予測に関する確固たる概要を提供します。対象地域は北米、欧州、アジア太平洋、南米、中東・アフリカを含み、詳細な国別内訳を掲載しています。
競争環境
競争環境セクションでは、自動運転車市場の主要プレイヤーのプロファイルを掲載し、ビジネス戦略、収益実績、製品革新、地理的展開を概説します。SWOT分析やポーターの5つの力などのツールを用いて、強み、弱み、市場ポジショニング、戦略的優先事項をベンチマークします。これにより、需給の力学、製造構造、価格分析、規制の枠組みに関する洞察が得られます。
自動運転（無人運転）車市場の主要プレイヤー
Uber Technologies Inc.
ダイムラーAG
ウェイモ・エルエルシー（グーグル社）
トヨタ自動車株式会社
日産自動車株式会社
ボルボ・カー・グループ
ゼネラル・モーターズ・カンパニー
フォルクスワーゲン AG
テスラ株式会社
BMW AG
オーロラ・イノベーション株式会社
市場セグメンテーション
自動運転（無人運転）車市場は、タイプ、用途、エンドユーザー、地域別にセグメント化されています。各セグメントについて、過去の傾向、現在の市場シェア、予測される潜在性を分析しています。ニッチなセグメントや新興用途に関する洞察も含まれており、企業が未開拓の機会を特定するのに役立ちます。2021年から2024年までの過去データと、2025年から2033年までの予測が対象となっています。
タイプ別
準自動運転車
完全自動運転車
対象地域
北米
アメリカ合衆国
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ロシア
北欧諸国
ベネルクス
その他のヨーロッパ諸国
アジア太平洋
中国
日本
韓国
インド
オーストラリア
シンガポール
台湾
東南アジア
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
トルコ
南アフリカ
エジプト
ナイジェリア
その他中東・アフリカ地域
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
チリ
コロンビア
その他のラテンアメリカ諸国
本レポートを購入する理由
2025年から2033年までの最も正確なデータと予測を入手し、投資と事業計画の指針とする
主要プレイヤーとその戦略に関する競争情報を入手
市場動向と新興技術がもたらす影響を理解する
未開拓の機会とニッチセグメントを発見し、事業拡大を図る
定量的・定性的インサイトに基づく意思決定を実現
業界標準とベストプラクティスで自社の業績をベンチマークする
レポートの内容
市場規模、成長率、およびセグメント別・地域別の予測
需要の推進要因、市場の制約要因、将来の機会
技術動向とイノベーション
サプライチェーンおよびバリューチェーン分析
価格設定とコスト構造分析
PESTLEおよびポーターの5つの力フレームワーク
詳細な企業プロファイルと市場シェア
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1. エグゼクティブサマリー
2. 調査範囲とセグメンテーション
2.1. 調査目的
2.2. 制限事項と前提条件
2.3. 市場範囲とセグメンテーション
2.4. 対象通貨と価格設定
3. 市場機会評価
3.1. 新興地域／国
3.2. 新興企業
3.3. 新興アプリケーション／最終用途
4. 市場動向
4.1. 推進要因
4.2. 市場リスク要因
4.3. 最新マクロ経済指標
4.4. 地政学的影響
4.5. 技術的要因
5. 市場評価
5.1. ポーターの5つの力分析
5.2. バリューチェーン分析
6. 規制枠組み
7. セグメント見通し
7.1. 自動運転（無人運転）車市場の概要
7.2. タイプ別市場規模と予測（2021-2033年）
8. 地域別展望
8.1. 地域別詳細分析
8.2. 北米
8.2.1. 国別市場規模と予測（2021-2033年）
8.2.2. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.2.3. 米国
8.2.3.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.2.4. カナダ
8.2.4.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.3. 欧州
8.3.1. 国別市場規模と予測 2021-2033
8.3.2. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.3.3. イギリス
8.3.3.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.3.4. ドイツ
8.3.4.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.3.5. フランス
8.3.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.3.6. スペイン
8.3.6.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.3.7. イタリア
8.3.7.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.3.8. ロシア
8.3.8.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.3.9. 北欧
8.3.9.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.3.10. ベネルクス
8.3.10.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.3.11. その他の欧州
8.3.11.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.4. アジア太平洋地域
8.4.1. 国別市場規模と予測 2021-2033
8.4.2. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.4.3. 中国
8.4.3.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.4.4. 韓国
8.4.4.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.4.5. 日本
8.4.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.4.6. インド
8.4.6.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.4.7. オーストラリア
8.4.7.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.4.8. 台湾
8.4.8.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.4.9. 東南アジア
8.4.9.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.4.10. アジア太平洋地域その他
8.4.10.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.5. 中東・アフリカ
8.5.1. 国別市場規模と予測 2021-2033
8.5.2. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.5.3. アラブ首長国連邦
8.5.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.5.4. トルコ
8.5.4.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.5.5. サウジアラビア
8.5.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.5.6. 南アフリカ
8.5.6.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.5.7. エジプト
8.5.7.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.5.8. ナイジェリア
8.5.8.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.5.9. 中東・アフリカ地域（その他）
8.5.9.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.6. ラテンアメリカ
8.6.1. 国別市場規模と予測 2021-2033
8.6.2. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.6.3. ブラジル
8.6.3.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.6.4. メキシコ
8.6.4.1. タイプ別市場規模と予測 2021-2033
8.6.5. アルゼンチン
8.6.5.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.6.6. チリ
8.6.6.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.6.7. コロンビア
8.6.7.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
8.6.8. ラテンアメリカその他
8.6.8.1. 市場規模と予測（タイプ別）2021-2033
9. 競争環境
9.1. 自動運転車市場における主要プレイヤー別シェア
9.2. M&A契約及び協業分析
10. 市場プレイヤー評価
10.1. Uber Technologies Inc.
10.1.1. 概要
10.1.2. 収益
10.1.3. SWOT分析
10.1.4. 最近の動向
10.2. ダイムラーAG
10.3. Waymo LLC（Google Inc.）
10.4. トヨタ自動車株式会社
10.5. 日産自動車株式会社
10.6. ボルボ・カー・グループ
10.7. ゼネラル・モーターズ・カンパニー
10.8. フォルクスワーゲンAG
10.9. テスラ株式会社
10.10. BMW AG
10.11. オーロラ・イノベーション社
11. 研究方法論
11.1. 研究データ
11.1.1. 二次データ
11.1.1.1. 主な二次情報源
11.1.1.2. 二次資料からの主要データ
11.1.2. 一次データ
11.1.2.1. 一次資料からの主要データ
11.1.2.2. 一次データの内訳
11.1.3. 二次調査と一次調査
11.1.3.1. 主要な業界インサイト
11.2. 市場規模の推定
11.2.1. ボトムアップアプローチ
11.2.2. トップダウンアプローチ
11.2.3. 市場予測
11.3. 研究前提
11.3.1. 前提条件
11.4. 制限事項
11.5. リスク評価
12. 免責事項
2. Research Scope & Segmentation
2.1. Research Objectives
2.2. Limitations & Assumptions
2.3. Market Scope & Segmentation
2.4. Currency & Pricing Considered
3. Market Opportunity Assessment
3.1. Emerging Regions / Countries
3.2. Emerging Companies
3.3. Emerging Applications / End Use
4. Market Trends
4.1. Drivers
4.2. Market Warning Factors
4.3. Latest Macro Economic Indicators
4.4. Geopolitical Impact
4.5. Technology Factors
5. Market Assessment
5.1. Porters Five Forces Analysis
5.2. Value Chain Analysis
6. Regulatory Framework
7. Segment Outlook
7.1. Autonomous (Driverless) Car Market Introduction
7.2. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8. Regional Outlook
8.1. Regional Deep Dive
8.2. North America
8.2.1. Market Size & Forecast By Country 2021-2033
8.2.2. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.2.3. U.S.
8.2.3.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.2.4. Canada
8.2.4.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3. Europe
8.3.1. Market Size & Forecast By Country 2021-2033
8.3.2. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.3. U.K.
8.3.3.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.4. Germany
8.3.4.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.5. France
8.3.5.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.6. Spain
8.3.6.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.7. Italy
8.3.7.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.8. Russia
8.3.8.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.9. Nordic
8.3.9.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.10. Benelux
8.3.10.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.3.11. Rest of Europe
8.3.11.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4. APAC
8.4.1. Market Size & Forecast By Country 2021-2033
8.4.2. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.3. China
8.4.3.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.4. Korea
8.4.4.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.5. Japan
8.4.5.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.6. India
8.4.6.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.7. Australia
8.4.7.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.8. Taiwan
8.4.8.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.9. South East Asia
8.4.9.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.4.10. Rest of Asia-Pacific
8.4.10.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5. Middle East and Africa
8.5.1. Market Size & Forecast By Country 2021-2033
8.5.2. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.3. UAE
8.5.3.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.4. Turkey
8.5.4.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.5. Saudi Arabia
8.5.5.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.6. South Africa
8.5.6.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.7. Egypt
8.5.7.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.8. Nigeria
8.5.8.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.5.9. Rest of MEA
8.5.9.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6. LATAM
8.6.1. Market Size & Forecast By Country 2021-2033
8.6.2. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6.3. Brazil
8.6.3.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6.4. Mexico
8.6.4.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6.5. Argentina
8.6.5.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6.6. Chile
8.6.6.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6.7. Colombia
8.6.7.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
8.6.8. Rest of LATAM
8.6.8.1. Market Size & Forecast By Type 2021-2033
9. Competitive Landscape
9.1. Autonomous (Driverless) Car Market Share By Players
9.2. M&A Agreements & Collaboration Analysis
10. Market Players Assessment
10.1. Uber Technologies Inc.
10.1.1. Overview
10.1.2. Revenue
10.1.3. SWOT Analysis
10.1.4. Recent Developments
10.2. Daimler AG
10.3. Waymo LLC (Google Inc.)
10.4. Toyota Motor Corp.
10.5. Nissan Motor Co. Ltd
10.6. Volvo Car Group
10.7. General Motors Company
10.8. Volkswagen AG
10.9. Tesla Inc.
10.10. BMW AG
10.11. Aurora Innovation Inc.
11. Research Methodology
11.1. Research Data
11.1.1. Secondary Data
11.1.1.1. Major secondary sources
11.1.1.2. Key data from secondary sources
11.1.2. Primary Data
11.1.2.1. Key data from primary sources
11.1.2.2. Breakdown of primaries
11.1.3. Secondary And Primary Research
11.1.3.1. Key industry insights
11.2. Market Size Estimation
11.2.1. Bottom-Up Approach
11.2.2. Top-Down Approach
11.2.3. Market Projection
11.3. Research Assumptions
11.3.1. Assumptions
11.4. Limitations
11.5. Risk Assessment
12. Disclaimer
| ※自動運転車、または無人運転車とは、人間の運転手なしで自律的に走行することができる車両のことを指します。この技術は、人工知能（AI）、センサー技術、通信技術、地図作成技術を駆使して、周囲の環境を認識し、運転判断を行うことによって実現されています。 自動運転車の定義は、米国運輸省の基準に基づくと、運転の自動化の程度によって分類されています。これには、レベル0からレベル5までの6つの段階があります。レベル0は完全な手動運転を指し、レベル1は運転支援機能がある場合を示します。たとえば、レベル1では運転者がステアリング操作を行いながら、アダプティブクルーズコントロールなどの機能がアシストします。レベル2では、車両が運転の一部を自動的に実施しますが、運転手の注意が必要です。レベル3では、特定の条件下で車両が自律運転を行うことができ、運転手は一定の状況で運転から離れることが可能です。レベル4は完全な自律運転が可能なもので、特定の地域や条件下で人間の介入が不要となります。最上級のレベル5では、全ての運転状況において完全自律走行を実現しており、運転手が不要となる状況です。 自動運転車の用途は多岐にわたります。例えば、個人の移動手段としての利用、公共交通機関としての運用、物流業界での配送効率向上などが考えられます。また、自動運転技術を活用したライドシェアサービスも急速に進展しています。これにより、利用者は自宅から目的地までの移動が容易になるだけでなく、交通渋滞や駐車の問題も軽減されることが期待されています。 自動運転の関連技術には、いくつかの重要な要素があります。まずはセンサー技術です。レーザーレンジファインダー（LIDAR）、カメラ、レーダーなどが用いられ、周囲の物体や障害物、交通標識などを高精度で認識します。これらのセンサー情報は、コンピュータによりリアルタイムで処理され、運転の安全性や効率性を高めるための判断材料となります。 さらに、人工知能（AI）は、自動運転車が蓄積したデータを基に、運転状況に応じた最適な運転判断を行うために不可欠な要素です。機械学習アルゴリズムが用いられ、過去の運転データを学習することで、より安全で効率的な運転が可能になります。これに加えて、車両間通信（V2V）やインフラとの通信（V2I）の技術も重要です。これにより、他の車両や信号機などとの情報交換が可能となり、事故のリスクを減少させることができます。 自動運転車の普及には、法的及び倫理的な課題も存在します。自動運転による事故の責任の所在や、プライバシーの保護に関する問題は、今後の法整備の重点となるでしょう。また、安全性を確認するための技術的な基準や認証手続きも必要です。各国では、実証実験や規制緩和が進められているものの、一般的な運用が可能となるにはまだ多くの課題が残されています。 さらに、自動運転技術が進展することで、社会全体に影響を与える可能性があります。例えば、高齢者や障害者など、運転が困難な人々に対する新たな移動手段を提供することで、彼らの生活の質を向上させることが期待されています。また、交通渋滞の軽減や、乗車率の向上による環境負荷の軽減にも寄与する可能性があります。 総じて、自動運転車は、交通の未来を大きく変える可能性を秘めている技術です。人間の運転能力に依存しない移動手段の提供や交通安全の向上、さらには環境への配慮が求められる中で、自動運転技術は今後ますます重要な役割を果たしていくことでしょう。これにより、私たちの生活はより便利で安全なものになることが期待されています。 |