世界のロボットタクシー市場は、金額ベースで2023年に4億米ドルと推定され、2023年から2030年までの年平均成長率は91.8%で、2030年には457億米ドルに達すると予測されている。
便利で安全な移動手段に対するニーズの高まりが、ロボットタクシー市場を後押しする主な要因である。人々は、自分で運転するよりもストレスが少なく、より便利な代替手段を求めるようになっている。さらに、従来のタクシー・サービスや自家用車の所有と比較した場合のロボットタクシーのコストの低さや、ライドシェアリングやMaaS（Mobility-as-a-Service）のトレンドの成長が、より多くの人々にロボットタクシーの利用を促している。持続可能性への関心の高まり、効率的な都市交通の必要性、人為的ミスをなくすことによる安全性の向上も、ロボットタクシーの必要性を高める要因となっている。法的支援、提携、自律走行車に関する考え方の変化により、この分野は成長を続けている。
市場動向
ドライバー： ロボットタクシーによるライドシェア企業の運営コスト削減と利益率向上
様々な側面から、ロボットタクシーはライドシェア事業者の総営業コストを削減し、利益率を高める可能性がある。ドライバーの給与は、ライドシェアリング企業にとって最大の出費となることがある。Robotaxisはドライバーに給与を支払う必要がないため、営業経費を大幅に削減できる。人間のドライバーが働ける時間帯や時間数には制限がある。Robotaxisは、バッテリーの技術的進歩と充電インフラの開発により、24時間止まることなく走り続けることができる。ライドシェア企業にとって、ロボットタクシーの利用率が高まれば、利益率が高まる可能性がある。ウーバー・テクノロジーズ社、リフト社、北京小樹科技有限公司などのライドヘイリング企業にとっては、タクシーに運転手がいないのと同様に、全体的な運営コストを削減し、収益性を高めるチャンスとなる。
Cruise LLC、Argo AI、Pony.ai、Mobileyeなど、この市場の新興企業の大半は、自律走行車の開発に数十億ドルを投資しているフォード、フォルクスワーゲン、バイドゥ、トヨタなどの有名自動車メーカー、ライドシェア企業、テクノロジー企業の支援を受けている。2022年10月、フォルクスワーゲン（ドイツ）は北京のロボット企業ホライゾン（中国）に約23.3億米ドルを投資すると発表し、中国での自律走行車技術の展開を加速させようとしている。Waymo LLC、Baidu, Inc.、AutoX, Inc.は、すでに一般向けにロボットタクシーサービスを提供しており、急速に発展しているこの市場のパイオニアとみなされている。これらのロボットタクシー・メーカーとライドヘイリング・サービス・プロバイダー間の大きな競争が、世界中の市場を牽引している。
抑制要因：研究開発費の高さとロボットタクシー導入の複雑さ
本格的なロボットタクシーサービスを展開するには、超音波センサー、カメラ、LiDARなどのコンポーネントが高価であるため、高額な投資が必要となる。ロボットタクシーの配備と採用は複雑で時間がかかる。2022年5月現在、レベル4およびレベル5の自律走行車両はほとんどテストに利用できない。したがって、包括的なロボットタクシーサービスの展開は困難である。レベル5の自律走行車の普及は資本集約的であり、規制遵守の対象となる。ロボットタクシーは大量のセンサーデータを処理する必要があり、これは現在利用可能な最先端の車両のほぼ100倍である。ソフトウェアの複雑さは指数関数的に増加しており、多様なディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）がソフトウェア・スタックの一部として同時に機能している。
世界中の異なる条件でロボットアクシスを操作するためには、膨大なデータを使った集中的なDNNトレーニングが必要である。このデータは、道路を走るロボットタクシーの数の増加により、指数関数的に増加すると予想される。例えば、1日約6時間走行する50台のロボットタクシー・フリートは、毎日約1.6ペタバイトのデータを生成する可能性がある。様々な条件下で様々な機能を実行する車両にとって、この量のデータを保存し処理することは困難である。
グーグル（米国）、フォルクスワーゲン（ドイツ）、ボルボ・カーズ（スウェーデン）、日産（日本）、トヨタ（日本）、ゼネラルモーターズ（米国）は、ロボットタクシー市場に参入するのに十分なリソースを持っている。しかし、経営資源が限られている企業は、コストのかかる研究開発プロセスを確保することができない。
機会： ロボットによる商品配達支援
自律走行車の技術的進歩や関連するAIアプリケーションの増加は、支援サービスの増加に役立つと予想される。ロボットの支援は、小規模事業者による配達、物資の引き取り、その他の日常業務にも利用される可能性がある。自律走行車やロボタクシスに対するこうしたサービスの活用は、消費者がそのサービスを受け入れるための重要な魅力のひとつになると予想される。例えば、Nuro, Inc.は、商品の配送に利用できる自律走行車を提供している企業のひとつである。同社はNHTSAの認可も受けている。アマゾンは2020年6月に自律走行車会社Zooxを買収した際、このような自律走行車を配送に利用した。2021年末に発表された提携を受け、2022年5月、Motional社は、同社の自律走行型ロボットタクシーEV「IONIQ 5」を使って、南カリフォルニアでUber Eats向けのエンド・ツー・エンドの食品配送を開始した。このパイロット・プログラムは、Motional社のロボタクシーにとって初の自律配送であり、Uber Eatsのネットワークで使用される初の自律走行車である。
課題 社会と個人の信頼の獲得
完全自律走行車にとって、公共の安全は大きな問題である。ロボットタクシーのテスト中に事故が発生し、その有効性に疑問が投げかけられている。2022年9月、ゼネラルモーターズの自律走行車部門であるクルーズは、6月にサンフランシスコで軽傷者を出す事故を起こした後、80台の自動運転ロボタクシーをリコールし、ソフトウェアを更新した。2022年11月には、Zooxの完全自律走行車がラスベガス大通りの東にあるハーモン通りでトラクタートレーラーとの衝突事故に巻き込まれた。
2021年、テスラ車がオートパイロット機能中に停止中の警察車両に衝突し、NHTSAによる調査が行われた。テスラ車はこのような静止車両との衝突事故を起こしている。同社は約100万台をロボットタクシーに改造する計画を発表している。このような事故が起きると、自律走行技術の採用が敬遠されるかもしれない。
この市場で著名な企業には、老舗で財務的に安定したロボットタクシー・メーカーが含まれる。これらの企業は数年前からこの市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオ、最先端技術、強力なグローバル販売・マーケティング網を有している。この市場で著名な企業には、Waymo LLC（米国）、Baidu, Inc.（中国）、Beijing Didi Chuxing Technology Co. (Ltd.（中国）、Cruise LLC（米国）、EasyMile（フランス）などが挙げられる。
車両タイプ別では、自動車セグメントが予測期間中に最大かつ最速の市場を占めると推定される。
自律走行車メーカーや事業者は、自動運転車の配備とテストのために多額の投資を行っている。現在、開発とテストはバン、シャトル、自動車で行われている。しかし、業界の専門家によると、ライドシェアリングサービスの増加により、自律走行車市場が市場全体を支配することになる。各企業は、ロボットタクシーの実現に向けて提携を進めている。例えば、現代自動車（日本）とMotional, Inc.（米国）は、2023年にロボットタクシーIoniq 5で一般乗客の輸送を開始し、ラスベガスから始めて米国の主要都市に拡大する計画である。2022年2月1日には、ゼネラルモーターズの自律走行車専門部門であるクルーズLLCが、サンフランシスコでレベル4のロボットタクシーの利用を可能にした。
主要企業は新製品をポートフォリオに追加している。2022年7月、百度（バイドゥ）は第6世代のロボットタクシー「アポロRT6」を発表した。これは、完全な無人自律走行用に設計された、初のハンドルなし全電気モデルである。このような開発は、予測期間中にロボットタクシーの需要を生み出すだろう。
推進力タイプ別では、予測期間中、電気推進力セグメントが最大の市場規模を占めると予測される。
排出ガスに関する懸念の高まりが、燃費の良い車の需要につながっている。Robotaxisは単にロボットによるアシストを提供するだけでなく、燃費効率とカーボンフリー排出の時代を切り開くだろう。 2022年7月、百度（バイドゥ）は第6世代のロボットタクシー車両Apollo RT6を発表した。これは、完全な無人自律走行のために設計された、初のハンドルなしの全電気モデルである。さらに、中国、フランス、ノルウェーでは、政府の規制と公共充電インフラの改善が電動ロボットタクシー市場の成長を促進している。2022年8月、中国当局は、自動運転会社による完全自律走行車（AV）の乗り心地の提供や料金徴収を認める規則案を公表した。ランニングコストとメンテナンスコストの低さが、電動ロボットタクシー市場の成長を促進する主な要因となっている。
“欧州は予測期間中に大きな成長が見込まれる”
欧州地域は、ドイツ、フランス、ノルウェー、スイスなどの国々が支配的であると推定される。この地域では、技術の進歩と発達した支援インフラが、フリートオペレーターのテストと配備を容易にしている。欧州委員会は、EU自動車産業の競争力を高め、世界の技術リーダーとしての地位を維持するために、世界的な技術標準化を奨励し、研究開発への資金を提供している。さらに、EUは2022年7月、自動運転車や完全な無人運転車を欧州の道路で利用できるようにする初の法的枠組みである一般安全規則を可決した。EU加盟国は、この規則が導入されれば技術革新が促進され、自動車産業の競争力が向上すると期待している。さらに、自律走行車の技術動向の拡大は、市場に大きな影響を与えるだろう。これにより、同地域における自動運転タクシーの需要は全体的に高まるだろう。EasyMile、Navya、2getthereなど、世界中で自動運転シャトルバスを提供している複数の企業が欧州に拠点を置いている。
主要企業
ロボットタクシー市場は、Waymo LLC（米国）、Baidu, Inc.（中国）、Beijing Didi Chuxing Technology Co. (Ltd.（中国）、Cruise LLC（米国）、EasyMile（フランス）などである。これらの企業は、ロボットタクシー市場で牽引力を得るために、新製品の発売、取引、その他の戦略を採用した。
この調査レポートは、ロボットタクシー市場を用途、自律性のレベル、車両、推進力、コンポーネント、サービスタイプ、地域に基づいて分類しています。
アプリケーションタイプ別
物品輸送
旅客輸送
自律性のレベルに基づく
レベル4
レベル5
車両タイプに基づく
自動車
シャトル/バン
推進力に基づく
電気
燃料電池
レンタカー
ステーションベース
コンポーネントの種類に基づく
カメラ
レーダー
LiDAR
超音波センサー
地域別
アジア太平洋地域
中国
インド
日本
韓国
シンガポール
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
フランス
ドイツ
ノルウェー
スペイン
英国
オランダ
スウェーデン
スイス
その他の国
UAE
ロシア
2023年5月、北京滴滴出行科技有限公司（Didi Chuxing Technology Co. Ltd.は、完全自動運転の電動ロボットタクシーの量産についてGAC AIONと提携した。最初の量産モデルは2025年までに同社のシェアモビリティネットワークに導入され、大規模な混合配車システムに統合される予定。
2023年5月、Waymo LLCとUber Technologies Inc.が提携し、Waymoの自律走行技術をUberのプラットフォームに導入。
2023年1月、EasyMileと多国籍公共交通事業者のKeolis（フランス）は、ナショナル・スポーツ・シューティング・センターで、人間の監督者を乗せることなく2台の完全無人シャトルを遠隔監視することにより、完全自動運転モビリティのさらなる一歩を踏み出した。この新たな段階の目的は、自律走行シャトルの財務および運用モデルを検証することである。
2023年1月、ドイツ連邦経済・気候保護省（BMWK）は、自律走行分野のドイツ人専門家からなるコンソーシアムに対し、SAFESTREAMプロジェクトに960万米ドルを授与した。このプロジェクトは、ドイツの公共交通機関において自律走行をSAEレベル4まで加速させることを目的としている。
2022年12月、Motional, Inc.は、両社間の10年間の商業契約の一環として、ラスベガスでUberの乗客のための自律走行サービスを開始した。2023年からは、ラスベガスでのLyftおよびUberとのライドヘイル・サービスが完全なドライバーレス（運転手がハンドルを握らない）となり、他の米国主要都市への拡大が始まる。
2022年10月、イージーマイルはベルギーの観光地テルヒルズで、390万米ドル相当の完全無人運転サービスのために自律走行シャトルの商用車両を提供する。シャトルは週7日、最長10年間運行する。
2022年9月、Waymo LLCと世界トップクラスの再保険会社であるスイス再保険は、自律走行車（AV）のリスクを正しく分析するための新たなリスク評価手法を開発する研究提携を結んだ。
2022年7月、NavyaはNegma Groupと提携し、同社の資金力を強化し、中期的な開発サイクルや、特に中東における技術的・商業的プロジェクトを支援する。
【目次】
1 はじめに （ページ – 27）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
表1 ロボットタクシー市場の定義（車両タイプ別
表2 ロボットタクシー市場の定義：サービスタイプ別
表3 ロボットタクシー市場の定義：自律性レベル別
表4 ロボットタクシー市場の定義：アプリケーションタイプ別
1.2.1 対象と除外項目
表5 ロボットタクシー市場の包含・除外項目
1.3 市場範囲
図1 ロボットタクシー市場のセグメンテーション
1.3.1 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表6 為替レート
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
2 調査方法 （ページ – 34）
2.1 調査データ
図2 調査デザイン
図3 調査方法モデル
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主要な二次資料のリスト
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 一次調査参加企業リスト
図 4 一次インタビューの内訳： 企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.2.3 一次調査の主な目的
2.1.2.4 一次調査参加企業リスト
2.2 市場推定方法
図5 調査手法：仮説構築
2.3 市場規模の推定
2.3.1 ボトムアップアプローチ
図6 ロボットタクシーの世界市場：ボトムアップアプローチ
2.3.2 トップダウンアプローチ
図7 ロボットタクシー市場の市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
図8 ロボットタクシー市場：市場推定ノート
図9 ロボットタクシー市場：調査設計と調査手法：需要側
図10 ロボットタクシー市場の調査アプローチ
2.4 データ三角測量
図11 データ三角測量
2.5 要因分析
2.5.1 市場規模の要因分析： 需要側と供給側
2.6 景気後退の影響分析
2.7 リサーチの前提
2.8 調査の限界
3 経済サマリー（ページ数 – 52）
図12 ロボットタクシー市場：市場概要
図13 ロボットタクシー市場、地域別、2023年～2030年
図14 2023年にロボットタクシー市場をリードすると推定される自動車セグメント
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 – 56）
4.1 ロボットタクシー市場における魅力的な機会
図15 ライドヘイリングサービスの成長と交通安全への関心の高まりがロボットタクシー市場を押し上げる
4.2 ロボットタクシー市場、地域別
図16 2023年に最大の市場シェアを占めるのはアジア太平洋地域
4.3 ロボットタクシー市場：車両タイプ別
図17 自動車分野が予測期間中に市場をリードする
4.4 ロボットタクシー市場、自律性レベル別
図18 予測期間中はレベル4セグメントが市場を支配する
4.5 ロボットタクシー市場、推進力別
図19 電動セグメントがより高い市場シェアを占める（2023-2030年）
4.6 ロボットタクシー市場：サービス別
図20 ARレンタル分野が最も高い市場シェアを占める（2023年～2030年）
4.7 ロボットタクシー市場：用途別
図21 旅客輸送分野が最大の市場シェアを占める
5 市場概観（ページ – 60）
5.1 はじめに
表7 ロボットタクシー市場：市場ダイナミクスの影響
5.2 市場ダイナミクス
図22 ロボットタクシー市場：市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 ライドシェアリング会社の営業コストを削減し、利益率を高めるロボットタクシー
表8 主要ライドヘイリングサービスプロバイダーが採用するドライバー数
5.2.1.2 交通安全と交通管理の強化の必要性
図23 人口100万人当たりの交通事故死者数の速報値（国別、2022年
5.2.1.3 ライドシェアリングとモビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）
図24 カーシェアリングによるMaaS市場（2021〜2027年
5.2.1.4 都市化と渋滞の増加
図25 世界の都市人口、2022年
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 伝統的な仕事の破壊
5.2.2.2 ロボットタクシーの導入における研究開発費の高さと複雑さ
図26 自律走行車からのデータ
5.2.2.3 サイバーセキュリティの脅威
5.2.3 機会
5.2.3.1 政府の支援
5.2.3.2 物品配送におけるロボット支援
5.2.3.3 自律走行車に対する需要の増加
図27 完全自律走行車のビジョンシステム
5.2.3.4 LiDAR新興企業への投資の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 混雑した空間でのナビゲーション
5.2.4.2 社会と個人の信頼の獲得
5.2.4.3 新興国における必要なインフラの欠如
5.3 自動車安全の5つの時代
図28 自動車安全の5つの時代
5.4 Saeによる自律走行車の定義
図29 自動車技術者協会の自動化レベル
5.5 価格分析
図30 車両タイプ別平均販売価格動向
表9 主要企業の平均販売価格動向（車両タイプ別、2022年
5.6 ロボットタクシー市場のエコシステム
図31 ロボットタクシー市場：エコシステム分析
5.6.1 コンポーネントサプライヤー
5.6.2 ソフトウェアとプラットフォームのプロバイダー
5.6.3 自律走行車技術プロバイダー
5.6.4 自律走行シャトルメーカー
表10 ロボットタクシーのエコシステムにおける企業の役割
5.7 サプライチェーン分析
図32 研究開発・製造段階における配送システムの主な付加価値
5.7.1 資金の計画と見直し
5.7.2 研究開発
5.7.3 製造
5.7.4 組立・統合
5.7.5 配送・流通
5.7.6 アフターサービス
図33 自律走行車とライドシェア企業への投資と提携
5.8 自律走行車の開発
5.9 ケーススタディ
5.9.1 ケーススタディ1：ライドフラックスは事業を拡大し、変則的なカバレッジを5倍に拡大した。
5.9.2 ケーススタディ 2： トヨタの自動運転システムを動かすシミュレーション
5.10 特許分析
表11 ロボットタクシー市場に関連する重要な特許登録
5.11 技術分析
5.11.1 ロボットタクシー市場におけるiotと5g
図 34 自律走行車における iot デバイス
5.11.1.1 4D LiDAR
5.11.2 自律走行車におけるセンサーとその重要性
図35 自律走行車におけるセンサーとその重要性
図36 完全自律走行車のビジョンシステム
5.11.3 自律走行のためのコネクテッド・ビークル
図37 自律走行のためのコネクテッド・ビークル
5.11.4 ロボットタクシー市場における人工知能と機械学習
図 38 自動車産業におけるAIアプリケーション
5.11.5 サイバーセキュリティとデータプライバシー
5.11.6 セルラーVehicle-to-Everything（C-V2X）
表12 5G NR（新無線）C-V2X使用時の累積利得
5.11.6.1 LTE-V2X
5.11.6.2 5g-v2x
5.11.6.3 ロボットトラックの開発
5.12 関税規制の概要
5.12.1 主要規制機関、政府機関、その他の団体
5.12.1.1 米国で制定された法律と行政命令
図 39 米国で制定された法律と行政命令
図40 米国における自律走行車規制
5.12.1.2 中国における自律走行車の試験
図 41 中国における自律走行車の試験
5.12.1.3 ドイツにおける自律走行車テスト
図 42 ドイツにおける自律走行車テスト
5.12.1.4 シンガポールにおける自律走行車試験
図43 シンガポールの自律走行車試験エリア
5.13 2023～2024年の主要会議・イベント
表13 ロボットタクシー市場：会議・イベントの詳細リスト
5.14 ロボットタクシー市場、シナリオ（2023年～2030年）
5.14.1 最も可能性の高いシナリオ
表14 最も可能性の高いシナリオ：ロボットタクシー市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
5.14.2 楽観的シナリオ
表15 楽観シナリオ：ロボットタクシー市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
5.14.3 悲観シナリオ
表16 悲観シナリオ：ロボットタクシー市場、地域別、2023-2030年（百万米ドル）
6 ロボタクシー市場：車両タイプ別（ページ – 97）
6.1 はじめに
図44 ロボットタクシーの主な特徴
図45 予測期間中、車両タイプ別では自動車が大きなシェアを占める
表17 ロボットタクシー市場、車両タイプ別、2018年～2022年（台）
表18 ロボットタクシー市場：車両タイプ別、2023〜2030年（台）
表19 ロボットタクシー市場、車両タイプ別、2018〜2022年（百万米ドル）
表20 ロボットタクシー市場、車両タイプ別、2023-2030年（百万米ドル）
表21 世界各社が提供する人気の自律走行シャトル
6.2 自動車
6.2.1 ライドシェア市場の発展による需要の増加
表22 自動車： ロボットタクシー市場、地域別、2018～2022年（台）
表23 自動車： ロボットタクシー市場：地域別、2023〜2030年（台）
表24 自動車： ロボットタクシー市場：地域別、2018年〜2022年（百万米ドル）
表25 自動車： ロボットタクシー市場：地域別、2023-2030年（百万米ドル）
6.3 バン／シャトル
6.3.1 公共交通機関への注目の高まりが市場を押し上げる
表 26 バン／シャトル ロボットタクシー市場、地域別、2018～2022年（台）
表27 バン／シャトル：ロボットタクシー市場 ロボットタクシー市場：地域別、2023～2030年（台）
表28 バン／シャトル：ロボットタクシー市場：地域別 ロボットタクシー市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 29 バン／シャトル：ロボットタクシー市場 ロボットタクシー市場：地域別、2023～2030年（百万米ドル）
図 46 主要な洞察
7 用途タイプ別ロボットタクシー市場（ページ数 – 105）
7.1 はじめに
図 47 旅客輸送分野が予測期間中に最大の市場シェアを占める
表30 ロボットタクシー市場、用途タイプ別、2018年～2022年（台数）
表31 ロボットタクシー市場、用途タイプ別、2023～2030年（台）
表32 世界の旅客輸送に使用される一般的なロボットタクシー
7.2 物品輸送
7.2.1 電子商取引サービスの増加と輸送の活用がセグメントを牽引
表33 物品輸送：ロボットタクシー市場、地域別、2018～2022年（台）
表34 物品輸送：ロボットタクシー市場、地域別、2023～2030年（台）
7.3 旅客輸送
7.3.1 都市化の進展がセグメントを活性化
表35 旅客輸送：ロボットタクシー市場、地域別、2018～2022年（台）
表36 旅客輸送：ロボットタクシー市場、地域別、2023～2030年（台）
図 48 主要な洞察
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード： AT 7054
