 | • レポートコード：MRCL6JA1119 • 出版社/出版日：Lucintel / 2026年1月 • レポート形態：英文、PDF、150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：輸送 |
| Single User | ￥577,500 (USD3,850) | ▷ お問い合わせ |
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レポート概要
自動運転市場の動向と予測
世界の自動運転市場の将来は、乗用車／個人車両、商用車、物流、大型／オフロード車両市場における機会を背景に有望である。世界の自動運転市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）17.6％で成長すると予測される。 この市場の主な推進要因は、より安全な輸送ソリューションへの需要増加、市場における電気自動車の普及拡大、機械学習技術の進歩である。
• Lucintelの予測によると、車両タイプ別カテゴリーでは、SUVが予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
• 用途別カテゴリーでは、乗用車/自家用車が最も高い成長率を示す見込み。
• 地域別では、APAC（アジア太平洋地域）が予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。一部の見解を伴うサンプル図を以下に示します。
自動運転市場における新興トレンド
自動運転業界は劇的な変革の真っ只中にあり、その未来を定義する数多くの主要トレンドが存在します。 完全自動運転（レベル5）達成への初期の重点は、より現実的で段階的な戦略に置き換わりました。業界は現在、達成可能性が高く現実的な自動運転レベルの商用化に注力し、安全性、データ、社会的受容性といった複雑な課題の解決に取り組んでいます。これらのトレンドは、自動車、インフラ、ソフトウェアが連携してより安全で効率的かつ接続されたモビリティを提供する統合エコシステムへと市場を推進しています。
• 段階的アプローチによる自動運転：市場はレベル5の「オール・オア・ナッシング」目標から、より現実的な段階的戦略へと移行している。 この潮流は、レベル2+（高速道路支援機能など強化されたレベル2）およびレベル3（条件付き自動運転）システムの大量導入を中核とする。消費者への即時的かつ具体的な価値提供と、自動車メーカー・サプライヤーへの巨額収益創出という市場効果をもたらす。完全自動運転の未来を待つのではなく、企業は現行技術の成熟化とコモディティ化を進め、継続的成長に不可欠な消費者信頼とデータ基盤を構築している。
• AIとソフトウェア中心の車両アーキテクチャ：ハードウェア中心からソフトウェア定義車両への移行が重要なトレンドである。自動運転ソリューションは、膨大なセンサーデータをリアルタイム処理する高性能AIと機械学習アルゴリズムへの依存度を高めている。これによりソフトウェアが差別化要因・競争優位性の源泉となり、従来の分散型電子制御ユニット（ECU）ネットワークに代わる集中型コンピューティングプラットフォームを特徴とする新たな車両設計が求められる。
• ロボタクシーとMaaS（サービスとしてのモビリティ）の台頭：主要トレンドの一つは、共有モビリティプラットフォームを通じた自動運転の商用化である。企業は、高価な完全自動運転車を個人消費者に販売する課題を回避し、地理的制限区域内でロボタクシーや自動運転シャトルサービスを開始している。これは高度な自動運転の明確なビジネスモデルを創出し、実世界での展開を加速させることで市場に影響を与える。 重点は車両群の運用・物流課題にあり、これにより企業は膨大な有用データを収集し、管理された商業環境で技術を磨き上げることが可能となる。
• 戦略的提携とアライアンス：自動運転技術開発の巨額な費用と技術的複雑性は、テック企業と自動車メーカー間の戦略的提携・アライアンスを促進している。自動車メーカーは車両製造と安全技術の専門知識を提供し、テック企業はAI・ソフトウェア・センサー技術を担う。 これはイノベーションの速度を加速しコストを分散させることで市場に影響を与える。こうした提携により、各社は相互の能力を活用し、単独では不可能だった速度とコスト効率で自律システムの開発・試験・提供を実現できる。
• 高精度マッピングとV2X通信への重点強化：自律走行車は安全に走行するため、周囲環境を極めて正確に把握する必要がある。 この傾向には、道路の高解像度レーンレベルマップを提供するHDマッピングと、車両間および道路インフラとの情報交換を可能にするV2X（Vehicle-to-Everything）通信への重点強化が含まれる。これにより新たなデータインフラとサービスへの需要が生まれ、市場に影響を与える。特に複雑な都市環境や悪天候下において、自律システムの信頼性を保証するために不可欠である。
これらの動向はすべて、自動運転分野を研究開発主導の段階から商業化と規模拡大の段階へと推進している。焦点は、この破壊的技術を段階的に一般に導入し、信頼を確立し、その潜在能力を最大限に引き出すための、実現可能なビジネスモデルと技術的道筋の開発にある。
自動運転市場の最近の動向
自動運転市場では、この技術をSFの世界から日常へと押し上げる一連の大きな進展が見られている。これらは単に新車開発だけでなく、自動運転社会を支える基盤技術、規制枠組み、ビジネスモデルにおける進展でもある。重点は、無人運転車を既存の交通インフラに容易に統合できる強固で安全なエコシステムの構築にある。
• ロボタクシーサービスの商用化と展開：重要な進展として、WaymoやCruiseといった企業が米国複数都市で商用ロボタクシーサービスを展開している。これは技術を試験段階から収益化へ移行させ、実用的なビジネスモデルを実証する重要な動きだ。新たな都市への段階的な展開と運行時間の延長は貴重な知見をもたらし、一般層への技術信頼性を証明している。
• 主要市場におけるレベル3自動運転の認可：ドイツと日本におけるレベル3システムの認可は画期的な成果である。これにより、特定の高速道路での低速走行時など、事前に定義された条件下で、運転者が法的にハンドルから手を離し、道路から目を離すことが可能となる。この進展は、消費者向け自動運転の新たな基準を設定することで市場に影響を与える。 車両とドライバー間の制御移行を円滑に保証すると同時に、責任と賠償に関する法的先例を確立するには、巨大な技術的ブレークスルーが必要である。
• センサー技術とAI融合：センサー技術、特に固体LiDARと高解像度カメラの進歩が深い影響を与えている。これらの新型センサーは従来品と比較して効率的、費用対効果に優れ、かつ高性能である。 これは、異なる種類のセンサーからのデータを融合し、より優れた耐障害性を持つ環境モデルを構築できるAIとセンサー融合ソフトウェアの進歩によって支えられている。
• 物流業界における投資と提携の拡大：自動運転技術は、商用トラック輸送と物流業界で特に重点的に推進されている。これらの業界は自動運転トラックに数十億ドルを投資しており、長距離輸送におけるコストの大幅削減と安全性の向上を実現する可能性を秘めている。 技術企業と物流会社の連携が、この技術の開発と普及を加速させている。
• 自動運転機能の無線アップデート統合：車両ソフトウェアを遠隔で更新する機能は、自動運転車にとって標準機能となりつつある。これは複数の理由から重要な進展だ。 第一に、メーカーはディーラーへの物理的な訪問を必要とせず、自律システムの性能向上・安全性強化を継続的に実施し、新機能の導入やセキュリティ上の脆弱性の解消が可能となる。
こうした進歩が積み重なり、市場は普及に向けて着実に前進している。漸進的な進歩、商業的実現可能性、そして安全性とセキュリティへの確固たる焦点が重視されている。市場は自律走行の将来段階において極めて重要となる信頼性の基盤を構築しつつある。
自動運転市場における戦略的成長機会
自動運転市場は、数多くの応用分野において膨大な戦略的成長機会を提供している。技術が進歩するにつれ、企業は安全、効率性、利便性といった面で自動運転システムが最大の利益をもたらすターゲットセグメントを見出し、活用している。これらの機会が、市場を単なる乗用車から物流、公共交通、専門サービスといったより広範な輸送エコシステムへと推進している。
• ロボシャトルとラストマイル配送：特に都市部やキャンパス環境において主要な成長領域である。自律走行シャトルはラストマイル接続問題を解決する効率的なオンデマンド輸送を提供可能だ。同様に、自律配送車両やロボットは配送時間とコストを削減し、物流・EC業界に変革をもたらす見込みである。 制御された環境で低速走行するため、自律技術の低リスク・高リターンな応用例と言える。
• 自律走行商用トラックと物流：経済的潜在力が大きい高成長分野である。自律走行トラックは、慢性的なドライバー不足の解消、燃料効率の向上、長距離路線の安全性向上に貢献する可能性がある。高速道路での運転を自動化することで、企業はコスト削減とサプライチェーンの効率化を実現できる。 都市部走行に比べ歩行者や自転車などの変数が少ない高速道路走行は技術的に容易なため、本ユースケースは非常に魅力的である。
• サービスとしてのモビリティ（MaaS）プラットフォーム：自動運転車開発はMaaS拡大を促進し、顧客は単一プラットフォームで複数交通手段を利用可能となる。ビジネス機会はプラットフォームの開発・運営にあり、最終的にはシャトルやロボタクシーの車隊によって支えられる。 企業は車両本体だけでなく、データ・ソフトウェア・サービスからも収益を得られる。
• 高度なADAS搭載乗用車（L2+およびL3）：完全自動運転車が究極の目標である一方、最も差し迫った成長機会は高度運転支援システムを搭載した乗用車にある。これらのL2+およびL3システムは、安全性や利便性を向上させ、消費者に具体的なメリットを提供する。 戦略的潜在性は、収益を生み出すこれらの機能を創出し市場に投入すること、そしてより高度な自動運転レベルへの移行手段として機能させることにある。
• インフラストラクチャー・トゥ・ビークル通信とスマートインフラ：自動運転の真の可能性は、スマートインフラの進展によってのみ実現される。これは信号機、路側センサー、自動運転車とリアルタイムデータを交換可能な通信ネットワークで構成される。 戦略的機会は、I2V技術とインフラ自体の開発にあります。これにより車両は、前方信号の赤や渋滞を予測するなど、より適切な判断が可能となり、交通の流れはより円滑かつ安全になります。これはネットワーク化された都市における自動運転車両の大規模展開を可能にする重要な基盤技術です。
こうした成長機会は、明確なビジネスケースと短期的な影響力を持つ応用分野に焦点を当てることで、自動運転市場を変革している。業界は、個人移動手段から世界規模のサプライチェーンに至るまで、あらゆる交通手段に自動運転技術が組み込まれる未来へと移行しつつある。
自動運転市場の推進要因と課題
自動運転市場は、強力な推進要因に支えられつつも重大な障壁に阻まれる分水嶺にある。 推進要因は主に技術的・経済的性質のものであり、安全性向上の需要、新たなビジネスモデルの潜在的可能性、人工知能やセンサー技術の急速な進歩などが挙げられる。これらは自動運転車の広範な普及に向けた強力な根拠を構築している。しかしながら、商用化への道のりは規制の不確実性、多額の開発費用、そしておそらく最も重要な要素である公衆の信頼といった障害に満ちている。
自動運転市場を牽引する要因は以下の通りである：
1. 安全性向上と事故削減：これは自動運転分野における最強の推進力である。交通事故の大半は人的ミスが原因だ。自動運転車はより迅速な対応能力と注意散漫のない運転により、衝突事故を劇的に減らし、人命を救い、保険料を引き下げられる。この可能性は、より安全な移動手段を求める政府と消費者双方にとって強力な推進要因となる。
2. 経済的・運営効率の向上：自動運転車は莫大な経済的利益をもたらす。トラック業界では、自動運転トラックが24時間365日ドライバーなしで稼働し、人件費削減と配送時間短縮を実現する。配車サービス企業にとっては、自動運転ロボタクシーが最大の運営コストである運転手賃を削減できる。こうした効率性は、ビジネスモデルの最大化と競争優位性獲得を目指す企業にとって主要な動機付けとなる。
3. センサーとAIの技術発展：AI、機械学習、LiDARや高精細カメラなどのセンサー技術の急速な発展が市場を牽引する根本要因である。これらの技術は自律システムをより高性能で信頼性が高く、手頃な価格のシステムへと変革している。AIアルゴリズムは複雑なデータを処理しリアルタイムで意思決定する能力を向上させ、新センサーは車両環境のより詳細な理解を可能にしている。
4. スマートシティ構想と都市化：世界人口の増加と都市化に伴い、持続可能で効率的な交通手段への強い需要が生じている。自動運転交通は、交通渋滞の軽減、公共交通の効率化、都市の居住性向上を目指すスマートシティプロジェクトの主要要素である。この推進要因により、複雑な都市モビリティ課題の解決を可能にする技術を求める自治体や政府による公共セクターの需要が創出されている。
5. モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）モデルの台頭：個人所有車から共有型モビリティへの移行が主要な推進要因である。ライドシェアから自転車シェアまで多様な交通手段を提供するMaaSプラットフォームは、自動運転車に最適である。このモデルにより企業は自動運転車フリートを展開し、効率的に管理できる。
自動運転市場における課題は以下の通り：
1. 規制・法的な不確実性：最も重大な課題の一つは、一貫性があり明確な国際的な規制システムの欠如である。国ごと、さらには都市や州ごとに異なる規則が存在するため、運用環境は断片化され困難を極める。事故時の責任を含む法的問題さえ未解決である。規制の不確実性は開発を阻害し、企業の事業拡大を困難にする。
2. 高額な技術コスト：高度な自動運転に必要なハードウェアとソフトウェアは非常に高価である。高性能コンピューティングシステム、LiDARセンサー、高度なソフトウェアパッケージは決して安くない。その高額さは消費者普及の大きな障壁となり、規模の経済達成を妨げる。コストは低下傾向にあるものの、大量商業化を実現するためには依然として克服すべき大きな障害である。
3. 社会の懐疑と安全問題：安全性向上の可能性が示されても、自動運転車に対する社会の懐疑は根強い。試験段階での注目すべき事故が不信感を生んでいる。この懐疑を解消することが重要な課題だ。業界が協力して社会を啓蒙し、技術の安全性を示し、制約について透明性を保つ必要がある。消費者の受容に向けた取り組みは、技術開発と同様に重要である。
要するに、自動運転車市場はより安全で効率的、便利な未来像によって牽引されている。しかし同時に、技術的だけでなく法的・経済的・社会的な深刻な課題にも直面している。これらの推進要因と課題が相まって、市場は劇的かつ激しい変革の真っ只中にあり、各組織は自動運転モビリティの潜在能力を最大限に引き出すため、これらの多面的な課題への革新と対応を競っている。
自動運転企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を基盤に競争を展開している。主要プレイヤーは製造施設の拡充、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略により自動運転企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げる自動運転企業の一部は以下の通り：
• NVIDIA Corporation
• IPGオートモーティブ
• KPITテクノロジーズ
• ウェイモ
• アプティブ
• インフィニオンテクノロジーズ
• モショナル
セグメント別自動運転市場
本調査では、車両タイプ、推進方式、用途、地域別にグローバル自動運転市場の予測を包含する。
車両タイプ別自動運転市場 [2019年～2031年の価値]：
• セダン
• SUV
• バス
• トラック
• トラクター
• その他
自動運転市場：推進方式別 [2019年～2031年の市場規模]：
• 内燃機関車
• 電気自動車
• ハイブリッド車
自動運転市場：用途別 [2019年～2031年の市場規模]：
• 乗用車/個人用車両
• 商用車
• 物流
• 重量/オフロード車両
地域別自動運転市場 [2019年から2031年までの価値]:
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別自動運転市場の見通し
自動運転市場は現在、理論的な構想から具体的な現実へと移行する、激動かつ多様な発展段階にあります。 これは、各国・企業が自動化の次段階へ進むための国際的な競争によって特徴づけられる。主な推進要因は、特にAIとセンサー技術における技術的進歩と、それを後押しする規制環境の両方である。これは単なる自動運転車の開発競争ではなく、インフラやマッピングから消費者の信頼に至るまでのエコシステム全体を開発する競争であり、最終的には普及の速度と範囲を決定づけるものである。 以下に主要国における最近の主要な進展と、この重要分野に影響を与える大きな潮流を示す。
• 米国：米国市場は自動運転車開発をリードしており、高度な機能を備えた個人所有車と商用ロボタクシー運営という二本柱の戦略で推進されている。WaymoとCruiseは主要都市圏でレベル4自動運転配車サービスの展開を先導し、実世界のデータ生成と消費者受容の確立を進めている。 消費者市場では、ゼネラルモーターズやフォードなどの自動車メーカーも、スーパークルーズやブルークルーズを含むレベル2+およびレベル3の機能提供を拡大している。米国政府はまた、自動運転車規制の全国基準を提唱し、明確化と展開の加速を図っている。
• 中国：中国は、強力な政府支援とスマートシティ統合への注力により、自動運転車導入の世界的リーダーである。同国は、大規模な試験運用と商業化を促進する強力な規制環境を有している。 百度（バイドゥ）やPony.ai（ポニー・アイ）などの中国テクノロジー大手は、多くの都市でロボットタクシーサービスを急速に拡大している。政府の積極的な役割により、自動運転車専用試験区域の創設やV2X（車両とあらゆるものとの通信）インフラの整備が進められている。このトップダウン戦略と国内市場の規模が、中国の業界における急速な進展を可能にしている。
• ドイツ：伝統的な自動車技術の中心地であるドイツは、一般消費者向け車両におけるレベル3自動運転の開発を推進している。メルセデス・ベンツやBMWなどのドイツ自動車メーカーは、渋滞時などの特定条件下での公道走行に関するレベル3システムの規制承認取得において先駆的な役割を果たしてきた。同国が誇る精密さと安全性を活かし、運転手と車両間の制御移行を安全かつ円滑に行うことに重点が置かれている。 この計画は他国のロボットタクシー先行政策より慎重だが、高級車への技術導入を大量に目指している。
• インド：インドの自動運転車市場は初期段階にあり、商業輸送や公共交通への自動化導入が主眼。インド特有の混沌とした交通状況が課題となるため、インド道路向けの特殊ソリューション開発が重視されている。 民間・政府主導の取り組みでは、物流効率と公共安全の向上を目的とした自動運転トラック・バスの実証実験が進行中。研究は、インド道路に頻出する混在交通・歩行者・動物の予測不能性に対処可能なAIとセンサー融合技術に焦点が当てられている。
• 日本：日本の自動運転市場は、物流・公共交通業界における高齢化とドライバー不足という社会的課題解決の必要性から推進されている。 当局はレベル3自動運転を許可する新法など、有利な規制環境を整備。ホンダや日産などの日本メーカーは、グローバルパートナーとの協業を頻繁に行いながらシステム開発・試験を加速。段階的導入に重点を置き、空港や専用交通回廊などの管理された環境での先行導入を経て、一般道路への拡大展開を目指す。
グローバル自動運転市場の特徴
市場規模推定：自動運転市場規模の価値ベース（10億ドル）での推定。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：車両タイプ、推進方式、用途、地域別の自動運転市場規模（金額ベース：10億ドル）。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別の自動運転市場内訳。
成長機会：自動運転市場における各種車両タイプ、推進方式、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：自動運転市場におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. 車両タイプ（セダン、SUV、バス、トラック、トラクター、その他）、推進方式（内燃機関車、電気自動車、ハイブリッド車）、用途（乗用車/自家用車、商用車、物流、大型/オフロード車）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に、自動運転市場で最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーが事業成長のために追求している戦略的取り組みは？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 市場概要
2.1 背景と分類
2.2 サプライチェーン
3. 市場動向と予測分析
3.1 マクロ経済動向と予測
3.2 業界の推進要因と課題
3.3 PESTLE分析
3.4 特許分析
3.5 規制環境
3.6 世界の自動運転市場動向と予測
4. 車両タイプ別グローバル自動運転市場
4.1 概要
4.2 車両タイプ別魅力度分析
4.3 セダン：動向と予測（2019-2031年）
4.4 SUV：動向と予測（2019-2031年）
4.5 バス：動向と予測（2019-2031年）
4.6 トラック：動向と予測（2019-2031年）
4.7 トラクター：動向と予測（2019-2031年）
4.8 その他：動向と予測（2019-2031年）
5. 推進方式別グローバル自動運転市場
5.1 概要
5.2 推進方式別魅力度分析
5.3 内燃機関車両：動向と予測（2019-2031年）
5.4 電気自動車：動向と予測（2019-2031年）
5.5 ハイブリッド車：動向と予測（2019-2031年）
6. 用途別グローバル自動運転市場
6.1 概要
6.2 用途別魅力度分析
6.3 乗用車／個人車両：動向と予測（2019-2031年）
6.4 商用車：動向と予測（2019-2031年）
6.5 物流：動向と予測（2019-2031年）
6.6 重量車両／オフロード車両：動向と予測（2019-2031年）
7. 地域別分析
7.1 概要
7.2 地域別グローバル自動運転市場
8. 北米自動運転市場
8.1 概要
8.2 北米自動運転市場（車両タイプ別）
8.3 北米自動運転市場（用途別）
8.4 米国自動運転市場
8.5 カナダ自動運転市場
8.6 メキシコ自動運転市場
9. 欧州自動運転市場
9.1 概要
9.2 欧州自動運転市場（車両タイプ別）
9.3 欧州自動運転市場（用途別）
9.4 ドイツ自動運転市場
9.5 フランス自動運転市場
9.6 イタリア自動運転市場
9.7 スペイン自動運転市場
9.8 英国自動運転市場
10. アジア太平洋地域（APAC）自動運転市場
10.1 概要
10.2 アジア太平洋地域（APAC）自動運転市場（車両タイプ別）
10.3 アジア太平洋地域（APAC）自動運転市場：用途別
10.4 中国自動運転市場
10.5 インド自動運転市場
10.6 日本自動運転市場
10.7 韓国自動運転市場
10.8 インドネシア自動運転市場
11. その他の地域（ROW）自動運転市場
11.1 概要
11.2 その他の地域（ROW）自動運転市場：車両タイプ別
11.3 その他の地域（ROW）における自動運転市場：用途別
11.4 中東における自動運転市場
11.5 南米における自動運転市場
11.6 アフリカにおける自動運転市場
12. 競合分析
12.1 製品ポートフォリオ分析
12.2 事業統合
12.3 ポートの5つの力分析
• 競合他社の競争
• 買い手の交渉力
• 供給者の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入の脅威
12.4 市場シェア分析
13. 機会と戦略分析
13.1 バリューチェーン分析
13.2 成長機会分析
13.2.1 車両タイプ別成長機会
13.2.2 推進方式別成長機会
13.2.3 用途別成長機会
13.3 グローバル自動運転市場における新興トレンド
13.4 戦略分析
13.4.1 新製品開発
13.4.2 認証・認可
13.4.3 合併、買収、契約、提携、合弁事業
14. バリューチェーン全体における主要企業の企業プロファイル
14.1 競争分析の概要
14.2 NVIDIA Corporation
• 会社概要
• 自動運転市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
14.3 IPG Automotive
• 会社概要
• 自動運転市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証とライセンス
14.4 KPITテクノロジーズ
• 会社概要
• 自動運転市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
14.5 ウェイモ
• 会社概要
• 自動運転市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
14.6 アプティブ
• 会社概要
• 自動運転市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
14.7 インフィニオン・テクノロジーズ
• 会社概要
• 自動運転市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、提携
• 認証とライセンス
14.8 モショナル
• 会社概要
• 自動運転市場事業概要
• 新製品開発
• 合併・買収・提携
• 認証・ライセンス
15. 付録
15.1 図表一覧
15.2 表一覧
15.3 調査方法論
15.4 免責事項
15.5 著作権
15.6 略語と技術単位
15.7 弊社について
15.8 お問い合わせ
第1章
図1.1：世界の自動運転市場の動向と予測
第2章
図2.1：自動運転市場の用途別分類
図2.2：世界の自動運転市場の分類
図2.3：世界の自動運転市場のサプライチェーン
第3章
図3.1：世界GDP成長率の推移
図3.2：世界人口増加率の推移
図3.3：世界インフレ率の推移
図3.4：世界失業率の推移
図3.5：地域別GDP成長率の推移
図3.6：地域別人口増加率の推移
図3.7：地域別インフレ率の推移
図3.8：地域別失業率の推移
図3.9：地域別一人当たり所得の推移
図3.10：世界のGDP成長率予測
図3.11：世界人口成長率予測
図3.12：世界インフレ率予測
図3.13：世界失業率予測
図3.14：地域別GDP成長率予測
図3.15：地域別人口増加率予測
図3.16：地域別インフレ率予測
図3.17：地域別失業率予測
図3.18：地域別一人当たり所得予測
図3.19：自動運転市場の推進要因と課題
第4章
図4.1：2019年、2024年、2031年の車両タイプ別世界自動運転市場規模
図4.2：車両タイプ別世界自動運転市場規模（10億ドル）の推移
図4.3：車両タイプ別グローバル自動運転市場規模予測（10億ドル）
図4.4：グローバル自動運転市場におけるセダン動向と予測（2019-2031年）
図4.5：グローバル自動運転市場におけるSUV動向と予測（2019-2031年）
図4.6：世界自動運転市場におけるバスの動向と予測（2019-2031年）
図4.7：世界自動運転市場におけるトラックの動向と予測（2019-2031年）
図4.8：世界自動運転市場におけるトラクターの動向と予測（2019-2031年）
図4.9：世界の自動運転市場におけるその他車両の動向と予測（2019-2031年）
第5章
図5.1：推進方式別世界の自動運転市場規模（2019年、2024年、2031年）
図5.2：推進方式別世界の自動運転市場規模（10億ドル）の動向
図5.3：推進方式別グローバル自動運転市場予測（10億ドル）
図5.4：グローバル自動運転市場における内燃機関車トレンドと予測（2019-2031年）
図5.5：グローバル自動運転市場における電気自動車トレンドと予測（2019-2031年）
図5.6：世界の自動運転市場におけるハイブリッド車の動向と予測（2019-2031年）
第6章
図6.1：2019年、2024年、2031年の用途別世界自動運転市場規模
図6.2：用途別世界自動運転市場規模（10億ドル）の動向
図6.3：用途別グローバル自動運転市場予測（10億ドル）
図6.4：グローバル自動運転市場における乗用車／個人用車両の動向と予測（2019-2031年）
図6.5：グローバル自動運転市場における商用車の動向と予測（2019-2031年）
図6.6：グローバル自動運転市場における物流分野の動向と予測（2019-2031年）
図6.7：グローバル自動運転市場における大型/オフロード車両分野の動向と予測（2019-2031年）
第7章
図7.1：地域別グローバル自動運転市場動向（2019-2024年、10億ドル）
図7.2：地域別グローバル自動運転市場予測（2025-2031年、10億ドル）
第8章
図8.1：北米自動運転市場動向と予測（2019-2031年）
図8.2：北米自動運転市場：車種別（2019年、2024年、2031年）
図8.3：北米自動運転市場動向（10億ドル）：車種別（2019-2024年）
図8.4：北米自動運転市場規模予測（$B）－車種別（2025-2031年）
図8.5：北米自動運転市場規模－推進方式別（2019年、2024年、2031年）
図8.6：推進方式別 北米自動運転市場動向（2019-2024年、10億ドル）
図8.7：推進方式別 北米自動運転市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図8.8：用途別 北米自動運転市場規模（2019年、2024年、2031年）
図8.9：用途別 北米自動運転市場規模（2019-2024年）の推移（10億ドル）
図8.10：用途別 北米自動運転市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図8.11：米国自動運転市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図8.12：メキシコ自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図8.13：カナダ自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
第9章
図9.1：欧州自動運転市場動向と予測（2019-2031年）
図9.2：欧州自動運転市場：車種別（2019年、2024年、2031年）
図9.3：欧州自動運転市場動向（車種別、10億ドル）（2019-2024年）
図9.4：欧州自動運転市場予測（車種別、2025-2031年、10億ドル）
図9.5：欧州自動運転市場（推進方式別、2019年、2024年、2031年）
図9.6：推進方式別欧州自動運転市場動向（2019-2024年、10億ドル）
図9.7：推進方式別欧州自動運転市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図9.8：欧州自動運転市場：用途別（2019年、2024年、2031年）
図9.9：欧州自動運転市場の動向：用途別（2019-2024年）（10億ドル）
図9.10：欧州自動運転市場の予測：用途別（2025-2031年）（10億ドル）
図9.11：ドイツ自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図9.12：フランス自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図9.13：スペイン自動運転市場動向と予測（2019-2031年）（10億ドル）
図9.14：イタリア自動運転市場動向と予測（2019-2031年）（10億ドル）
図9.15：英国自動運転市場の動向と予測（10億ドル）（2019-2031年）
第10章
図10.1：APAC自動運転市場の動向と予測（2019-2031年）
図10.2：APAC自動運転市場：車種別（2019年、2024年、2031年）
図10.3：APAC自動運転市場の動向：車種別（2019-2024年）（10億ドル）
図10.4：APAC自動運転市場規模予測（$B）－車種別（2025-2031年）
図10.5：APAC自動運転市場規模－推進方式別（2019年、2024年、2031年）
図10.6：APAC自動運転市場（$B）の推進方式別動向（2019-2024年）
図10.7：APAC自動運転市場（$B）の推進方式別予測（2025-2031年）
図10.8：APAC自動運転市場：用途別（2019年、2024年、2031年）
図10.9：APAC自動運転市場の動向：用途別（2019-2024年、10億ドル）
図10.10：APAC自動運転市場規模予測（用途別、2025-2031年、10億ドル）
図10.11：日本自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図10.12：インド自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図10.13：中国自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図10.14：韓国自動運転市場の動向と予測（2019-2031年）（10億ドル）
図10.15：インドネシア自動運転市場の動向と予測（2019-2031年）（10億ドル）
第11章
図11.1：その他の地域（ROW）自動運転市場の動向と予測（2019-2031年）
図11.2：その他の地域（ROW）自動運転市場：車種別（2019年、2024年、2031年）
図11.3：車両タイプ別ROW自動運転市場動向（2019-2024年、単位：10億ドル）
図11.4：車両タイプ別ROW自動運転市場予測（2025-2031年、単位：10億ドル）
図11.5：2019年、2024年、2031年のROW自動運転市場（推進方式別）
図11.6：推進方式別ROW自動運転市場動向（2019-2024年、10億ドル）
図11.7：推進方式別ROW自動運転市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図11.8：用途別ROW自動運転市場（2019年、2024年、2031年）
図11.9：用途別ROW自動運転市場動向（2019-2024年、10億ドル）
図11.10：用途別ROW自動運転市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図11.11：中東自動運転市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図11.12：南米自動運転市場の動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図11.13：アフリカ自動運転市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
第12章
図12.1：世界の自動運転市場におけるポーターの5つの力分析
図12.2：世界の自動運転市場における主要企業の市場シェア（2024年、％）
第13章
図13.1：車両タイプ別グローバル自動運転市場の成長機会
図13.2：推進方式別グローバル自動運転市場の成長機会
図13.3：用途別グローバル自動運転市場の成長機会
図13.4：地域別グローバル自動運転市場の成長機会
図13.5：グローバル自動運転市場における新興トレンド
Table of Contents
1. Executive Summary
2. Market Overview
2.1 Background and Classifications
2.2 Supply Chain
3. Market Trends & Forecast Analysis
3.1 Macroeconomic Trends and Forecasts
3.2 Industry Drivers and Challenges
3.3 PESTLE Analysis
3.4 Patent Analysis
3.5 Regulatory Environment
3.6 Global Autonomous Driving Market Trends and Forecast
4. Global Autonomous Driving Market by Vehicle Type
4.1 Overview
4.2 Attractiveness Analysis by Vehicle Type
4.3 Sedans : Trends and Forecast (2019-2031)
4.4 SUVs : Trends and Forecast (2019-2031)
4.5 Buses : Trends and Forecast (2019-2031)
4.6 Truck : Trends and Forecast (2019-2031)
4.7 Tractor : Trends and Forecast (2019-2031)
4.8 Others : Trends and Forecast (2019-2031)
5. Global Autonomous Driving Market by Propulsion Type
5.1 Overview
5.2 Attractiveness Analysis by Propulsion Type
5.3 Internal Combustion Engine Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
5.4 Electric Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
5.5 Hybrid Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
6. Global Autonomous Driving Market by Application
6.1 Overview
6.2 Attractiveness Analysis by Application
6.3 Passenger/Private Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
6.4 Commercial Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
6.5 Logistics : Trends and Forecast (2019-2031)
6.6 Heavy/Off-road Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
7. Regional Analysis
7.1 Overview
7.2 Global Autonomous Driving Market by Region
8. North American Autonomous Driving Market
8.1 Overview
8.2 North American Autonomous Driving Market by Vehicle Type
8.3 North American Autonomous Driving Market by Application
8.4 The United States Autonomous Driving Market
8.5 Canadian Autonomous Driving Market
8.6 Mexican Autonomous Driving Market
9. European Autonomous Driving Market
9.1 Overview
9.2 European Autonomous Driving Market by Vehicle Type
9.3 European Autonomous Driving Market by Application
9.4 German Autonomous Driving Market
9.5 French Autonomous Driving Market
9.6 Italian Autonomous Driving Market
9.7 Spanish Autonomous Driving Market
9.8 The United Kingdom Autonomous Driving Market
10. APAC Autonomous Driving Market
10.1 Overview
10.2 APAC Autonomous Driving Market by Vehicle Type
10.3 APAC Autonomous Driving Market by Application
10.4 Chinese Autonomous Driving Market
10.5 Indian Autonomous Driving Market
10.6 Japanese Autonomous Driving Market
10.7 South Korean Autonomous Driving Market
10.8 Indonesian Autonomous Driving Market
11. ROW Autonomous Driving Market
11.1 Overview
11.2 ROW Autonomous Driving Market by Vehicle Type
11.3 ROW Autonomous Driving Market by Application
11.4 Middle East Autonomous Driving Market
11.5 South America Autonomous Driving Market
11.6 Africa Autonomous Driving Market
12. Competitor Analysis
12.1 Product Portfolio Analysis
12.2 Operational Integration
12.3 Porter’s Five Forces Analysis
• Competitive Rivalry
• Bargaining Power of Buyers
• Bargaining Power of Suppliers
• Threat of Substitutes
• Threat of New Entrants
12.4 Market Share Analysis
13. Opportunities & Strategic Analysis
13.1 Value Chain Analysis
13.2 Growth Opportunity Analysis
13.2.1 Growth Opportunity by Vehicle Type
13.2.2 Growth Opportunity by Propulsion Type
13.2.3 Growth Opportunity by Application
13.3 Emerging Trends in the Global Autonomous Driving Market
13.4 Strategic Analysis
13.4.1 New Product Development
13.4.2 Certification and Licensing
13.4.3 Mergers, Acquisitions, Agreements, Collaborations, and Joint Ventures
14. Company Profiles of the Leading Players Across the Value Chain
14.1 Competitive Analysis Overview
14.2 NVIDIA Corporation
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14.3 IPG Automotive
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14.4 KPIT Technologies
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14.5 Waymo
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14.6 Aptiv
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14.7 Infineon Technologies
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
14.8 Motional
• Company Overview
• Autonomous Driving Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15. Appendix
15.1 List of Figures
15.2 List of Tables
15.3 Research Methodology
15.4 Disclaimer
15.5 Copyright
15.6 Abbreviations and Technical Units
15.7 About Us
15.8 Contact Us
| ※自動運転とは、人間の運転手なしに車両が自律的に運行する技術のことを指します。この技術の発展は、交通事故の減少や渋滞の緩和、移動の効率化、そして高齢者や身体の不自由な方々の移動手段の提供など、多岐にわたる利点をもたらすと期待されています。自動運転は、人工知能（AI）、センサー技術、マシンラーニング、画像認識などの先進技術の進化によって実現されています。 自動運転の概念は、通常、5つのレベルで分類されます。レベル0は完全な手動運転であり、運転手がすべての運転操作を行います。レベル1は運転支援システムが導入されており、例えばクルーズコントロールや自動ブレーキなどが含まれます。レベル2は部分自動運転であり、運転手が常に運転に注意しつつ、車両が特定の条件下で自主的に操縦を行います。レベル3は条件付き自動運転で、特定の状況下では運転手が運転から解放されることが可能ですが、依然として緊急時には運転手が対応する必要があります。レベル4は高自動運転であり、特定の環境内で運転手の介入なしに運行することができます。最後にレベル5は完全自動運転で、人間の運転手が不要です。 自動運転の用途は多岐にわたり、個人の自動車から公共交通機関、さらには配送サービスに至るまで広がっています。自己運転車は、都市部におけるタクシーサービスとしての利用や、地方における移動手段、または企業による物流運営に使用されています。特に、高齢化社会においては、自動運転技術の導入が移動の自由を保障する重要な手段となることが想定されています。 関連技術としては、センサーやカメラ、Lidar（光検出と距離測定）などが挙げられます。これらのセンサーは、周囲の環境を把握するために使用され、障害物の認識や交通信号の検出、他の車両や歩行者との相対位置の理解を行います。また、GPSや地図情報を活用することで、ルート案内やナビゲーションも可能です。AIと機械学習は、収集したデータを分析し、運転行動を最適化するためのアルゴリズムを生成するのに重要な役割を果たします。 さらに、自動運転車両は通信技術にも依存しています。V2X（Vehicle-to-Everything）技術は、車両が他の車両やインフラストラクチャ、さらにはクラウドと情報を交換することを可能にし、リアルタイムでの交通状況の把握や危険回避の助けとなります。このような通信技術は、自動運転車両が安全かつ効果的に運行するために不可欠です。 技術の進化に伴い、自動運転の安全性や法的規制、倫理的問題も重要な課題として浮上しています。自動運転車が事故を起こした場合の責任の所在や、その事故をどのように回避するかといった問題は、今後の議論のテーマとなるでしょう。これに対処するためには、政府や地域社会、技術開発者が協力して新たなルールや法律を制定する必要があります。 自動運転技術はまだ発展途上ですが、そのポテンシャルは非常に大きなものです。技術革新が続いている中、今後数十年の間に自動運転が私たちの生活にどのように組み込まれ、交通システム全体がどのように変化していくのかが注目されます。私たちの移動のあり方が根本的に変わる可能性があるため、今後の進展から目が離せません。 |