Stratistics MRCによると、世界の自動車用人工知能市場は2021年に22億3000万ドルを占め、2028年には220億5000万ドルに達し、予測期間中にCAGR38.7％で成長すると予想されています。人工知能は、ダイナミックなビジネスの規範になりつつあります。言語理解、推論、学習、問題解決など、類似の特性を通じて人間の知能と関連付けられています。自動車用人工知能の採用が進むことで、企業は業務の追跡、車内でのユーザー体験の向上、ビジネス戦略の強化、デジタル世界でのより良い成果の提供、自律・半自律車両の開発などを可能にする新しい時代に突入しています。
最大手の自動車会社が自動車用の人工知能に幅広く投資していることを考慮すると、ナビゲーションシステム、高度な自動運転、死角警報などの業界標準は、市場の拡大をさらに促進すると予想されます。自動車は、アダプティブクルーズコントロール、自動緊急ブレーキ、自動駐車、車線逸脱警告システム、アダプティブヘッドライトなど、多くの機能を提供しています。技術的な強化により、このような機能の数は継続的に拡大しています。自動車メーカーは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、自動車に先進技術を搭載することに積極的に取り組んでいます。
AIに関する専門知識の不足も、自動車産業などにおける大きな欠点であり、スキルギャップはすぐには改善されそうにない。問題解決のための推論段階にも欠点がある。特にAV用の大型モデルは、センサーデータを解析し、複雑なソフトウェアをサポートするために、膨大なコンピューティングリソースを必要とします。また、これらのリソースには電力も必要で、自動車用アプリケーションでは常に電力が制限されています。AIチップ技術の登場、LIDARの価格低下、センサー性能の向上など、新たな技術によって機能が向上し、推論コストが削減されるでしょう。
自律走行車の人工知能の採用が、運転支援の必要なものから、完全な自律性、ユーザーエクスペリエンスの向上、利便性の高い機能へと進むにつれて、ドライバーレスカーが現実のものとなりつつあるのです。自律走行車は、人工知能（AI）ソフトウェア、光検出＆測距（LiDAR）、RADAR、コンピュータビジョン、GPSセンシング技術、センサーを使用して、人間の干渉なしに運転できる無人車または自動運転と呼ばれています。交通インフラや規制の合理化に対する政府の関心の高まり、信頼性の高い交通システムへの需要の高まり、自動車産業に関連する先進技術の利用可能性が、自律走行車および半自律走行車の需要を後押ししています。
自律走行車は、消費者の生活を便利で安全なものにしています。一方で、サイバー攻撃、個人データの安全性、ドライバーの注意力散漫など、プライバシーとセキュリティに関するメーカーが直面する脅威もあります。例えば、米国ではフィアット・クライスラーのダッシュボード・コンピューターに不具合があり、ハッカーに車両を操作不能にされたため、約140万台がリコールされた。同様に、ホワイトハッカーは、テスラ車のシステムにマルウェアを埋め込むことに成功しました。このような顧客のプライバシーを侵害する事例は、世界市場にとって大きな脅威となっています。
ソフトウェア分野は、自動車産業におけるプロセスやオペレーションの合理化のために、市場に出現している高度な技術やシステムのアップグレードの必要性から、有利な成長を遂げると推定されます。また、クラウドベースのソフトウェアソリューションの導入コストが徐々に低下していることや、プロセスのシームレスな統合のために複数のデータポイントを接続する必要性が高まっていることから、ソフトウェア部門が部品点数で主要株主となることが予想されます。
コンピュータビジョン分野は、予測期間中に最も速いCAGRの成長を目撃すると予想されます。世界中のほとんどの企業が、自律型または半自律型アプリケーションにおける人工知能ベースのソリューションの1つとして画像認識を採用し始めており、これによりビジネスが再構築されると予測されます。この背景には、人件費の高騰、信号認識やドライバーモニタリングなど、自律走行車へのコンピュータビジョンの導入範囲の拡大、基幹業務の自動化の進展があります。
北米は、この地域に重要なメーカーが存在するため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。米国における自律走行車への期待の高まりは、同国の産業拡大に大きく寄与しています。さらに、他の地域と比較して、この地域は人工知能システムを開発するための高度な技術へのアクセス性がかなり高いです。政府の規制が有利であることと、フォード・モーター・カンパニー、フィアット・クライスラー・オートモーティブ、ゼネラルモーターズといった自動車業界の大手企業が、自社製品を継続的に強化することで自動車における人工知能の進歩に踏み出していることが相まって、世界市場での見通しが良くなると予想されます。
アジア太平洋地域は、政府のイニシアティブの高まり、プレミアム車の需要の増加、生産性向上のためのAI技術への投資の増加、自律・半自律アプリケーションにおけるAIベースのソリューションやサービスの採用などにより、予測期間中のCAGRが最も高いと予測されます。例えば、韓国政府は、61億5000万ドル相当の重要なリソースへの投資により、同国の自動化システムおよび産業用ロボットの生産を拡大することを計画しています。このほかにも、前述のような事例がいくつかあり、この地域における自動車用人工知能市場の有利な成長を示しています。また、インターネットや接続インフラの発展、業務の自動化のためのインテリジェントベースソリューションの採用拡大、デジタル化の進展も、アジア太平洋地域の市場成長を増大させています。
市場の主要企業
自動車用人工知能市場で紹介されている主要企業には、Audi AG、BMW、Didi Chuxing、Ford Motor Company、General Motors Company、Honda Motor Co.、IBM Corporation、Intel Corporation、Micron Technology、Microsoft Corporation、NVIDIA Corporation、Otto Motors、Qualcomm Technologies, Inc、Tesla Inc、トヨタ、Waymo、および Xilinx, Inc.などが含まれます。
主な展開
2021年5月、Didi ChuxingはVolvo CarsとDiDiのテストフリート用の自動運転車に関する戦略的パートナーシップを発表しています。ボルボ・カーズの自律走行可能なXC90車両は、NVIDIA DRIVE AGX Pegasusを搭載した新しい自動運転ハードウェアプラットフォーム、DiDi Geminiを最初に搭載する予定です。DiDiの自動運転ハードウェアプラットフォーム「Gemini」を搭載したこれらの車両は、最終的にロボットタクシーサービスに使用される予定です。
2020年6月、ウェイモとボルボ・カーズ・グループは、新たなグローバル協力の一環として、ライドヘイリング用の自動運転電気自動車の開発で協業することに合意しました。ウェイモは、自律走行する “ドライバー “のための人工知能と、カメラ、ライダー、レーダーなどの特定技術に集中する予定です。ボルボは、自動車の設計と製造を行います。
対象となる技術
– コンピュータビジョン
– コンテキストアウェアコンピューティング
– 機械学習とディープラーニング
– 自然言語処理（NLP)
対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
対象プロセス
– データマイニング
– 画像認識
– 信号認識
– 音声認識
対象となるアプリケーション
– 自律走行
– 半自律運転
– ヒューマンマシンインターフェース
対象地域
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋地域
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域
【目次】
1 エグゼクティブサマリー
2 前書き
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査資料
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場トレンドの分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 制約
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 新興国市場
3.9 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 バイヤーの交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入者の脅威
4.5 競争上のライバル
5 自動車用人工知能の世界市場（技術別
5.1 はじめに
5.2 コンピュータビジョン
5.3 コンテクスト・アウェア・コンピューティング
5.4 機械学習と深層学習
5.5 自然言語処理(NLP)
6 自動車用人工知能の世界市場、コンポーネント別
6.1 イントロダクション
6.2 ハードウェア
6.2.1 メモリ
6.2.2 ネットワーク
6.2.3 プロセッサ
6.2.3.1 グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)
6.2.3.2 マイクロプロセッサー(MPU)
6.3 ソフトウェア
6.4 サービス
7 自動車用人工知能の世界市場、プロセス別
7.1 イントロダクション
7.2 データマイニング
7.3 画像認識
7.4 信号認識
7.5 音声認識
8 自動車用人工知能の世界市場、アプリケーション別
8.1 はじめに
8.2 自律走行
8.3 半自律走行
8.4 ヒューマンマシンインターフェース
9 自動車用人工知能の世界市場、地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他ヨーロッパ
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南米
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 南米その他
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 UAE
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東・アフリカ地域
10 主要開発品目
10.1 合意、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
10.2 買収と合併
10.3 新製品上市
10.4 拡張
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロファイリング
11.1 アウディAG
11.2 BMW
11.3 Didi Chuxing
11.4 フォードモーターカンパニー
11.5 ゼネラルモーターズ
11.6 本田技研工業株式会社
11.7 IBMコーポレーション
11.8 インテル コーポレーション
11.9 マイクロンテクノロジー
11.10 マイクロソフト株式会社
11.11 エヌビディア株式会社
11.12 オットーモーターズ
11.13 Qualcomm Technologies, Inc.
11.14 テスラ
11.15 トヨタ自動車
11.16 ウェイモ
11.17 Xilinx, Inc.
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