レポート概要
自動車用人工知能の世界市場規模は、2021年に25億4000万米ドルとなり、2022年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）21.6％で拡大すると予測されています。自動車業界に（人工知能）AIを導入することで、企業は業務の追跡、事業計画の改善、自律・半自律車両の開発、デジタル成果の向上を実現し、新しい時代の到来を告げます。世界の自動車用AI業界は、自律走行車の需要の高まり、交通管理への人工知能の採用、先進的な自動車用ソリューション、政府の取り組みによって牽引されています。しかしながら、インフラの不在、高価な調達、運用経費が依然として成長の障害となっています。
人工知能は、生産能力を合理化し、企業の成長を高めることで、自動車部門を破壊すると予測されます。自律走行モビリティ、ラピッドプロトタイピング、車両シミュレーション、AI対応自動車工場などの新規技術の開発と展開が、自律走行技術の市場を押し上げる。自動車メーカーは、AIプラットフォームを取り入れることで、既存の生産システムを急速に近代化する。企業は、乗客のモビリティを高めるために、自動運転車の開発への注力を高め続けている。
自動車におけるAIは、近年牽引力を増している。AIは、会話型インターフェースや嗜好に基づくパーソナライズされた推奨事項を通じて、顧客体験を向上させます。さらに、音声アシスタントなどの既存技術の機能を拡張するために、必要なものを理解し、関連する情報を提供できるようにするために使用されます。例えば、2022年6月、AIチップメーカーのHailoは、ルネサスと提携し、自動車の顧客がADASから自動運転にシームレスに移行できるようにしました。Hailoとルネサスの協業により、高度なADAS技術があらゆるタイプの自動車に提供されるようになります。
COVID-19は、重要な産業、特に自動車産業における人工知能の実装を早めました。AIは、ポストプロダクション、製造、サプライチェーン、設計、生産、運転支援、リスク評価システムなど、自動車のバリューチェーン全体で効率的に適用されています。市場関係者は、パンデミックの最初の1年間は比較的低い販売量を目撃していますが、市場は徐々に牽引力を持ちつつあります。COVID-19の大流行により、自動車メーカーは自動化を再定義するための短期的な戦略を再考する必要に迫られています。
2021年の売上高シェアは、ハードウェア部門が76％超と最も大きい。ハードウェアとソフトウェアがコンポーネント部門を構成する。自動車用AIシステムオンチップ（SoC）は、チップハードウェア間の密接な結合により、他のエッジデバイスのSoCよりも異質である。さらに、ADASまたは自律運転のランタイムソフトウェアと、特殊な処理素子タイプの採用により、特定のアルゴリズムステップが高速化されます。自動車産業におけるAI導入の継続的なトレンドは、今後数年間の市場成長を促進します。
AIと機械学習は自動車分野で連携し、交通状況を分析し、迅速な判断を下し、他の参加者から学習するアルゴリズムを開発します。急速に変化する状況に技術を適応させ、自動車事故における人的要因を減らすことは、自動車用ソフトウェア開発者にとって挑戦的なことです。トップクラスの自動車会社は、自律走行車のためのMLとAIソフトウェアに基づいてますます競争しています。ティア1ベンダーやOEMは、エンジニアリングのニーズを満たすためにITサービスプロバイダーと連携することが増えています。自動運転車や自律走行車はまだ開発段階にある。多くのOEMによる実用的なプロトタイプが、さまざまな地域でテストされています。Lyft、Uber、Ford、トヨタ、ホンダ、Teslaは、完全な自律走行車で市場の先駆者となるべく競い合っている数少ないプレーヤーである。
レベル2セグメントは、2021年に48%超の最も高い収益シェアを占めた。レベル2車両の先進運転支援システム（ADAS）は、特定の状況下で加速、ステアリング、ブレーキを引き継ぐことができます。より複雑な運転タスクの際には、複数の自動化システムが同期して動作しますが、自動車が解決できない問題に遭遇した場合は、常に人間のドライバーが介入する必要があります。半自律走行車は、オンデマンドモビリティの要求に対して、実用的で迅速なソリューションを提供します。持続可能性、自律性、利便性に加え、半自動運転車は完全自動運転車よりも安全で管理しやすい。したがって、安全への懸念がこのセグメントの成長を後押ししています。
完全自律型セグメントは、予測期間中のCAGRが低くなると思われます。自動運転車や完全自律走行車は、安全関連の問題でテスト中であり、ユーザーの信頼を得て市場で足場を固めるには時間がかかる。市場プレイヤーは、自律走行車の開発を推進するために、パートナーシップや買収を受け入れています。例えば、2022年3月にジャガー・ランドローバーはNvidiaと提携し、2025年までにジャガー・ランドローバーが発売するすべての車に高度な自律機能および接続性を統合することを発表しました。ジャガー・ランドローバーが発売する車は、レベル3の自律走行機能を備えている。
2021年の自動車用人工知能（AI）市場の85％以上を乗用車セグメントが占めている。現在、商用車でのAI導入が進む中、乗用車が大きなシェアを占めています。自動車だけでなく、二輪車などの乗用車もAI搭載を実施している。例えば、2020年12月、川崎重工はハイブリッドとAIアシスタント技術を搭載したオートバイの開発を開始しました。このような重要な開発は、成長を促進する可能性が高い。
ディープニューラルネットワーク、機械学習、コンピュータービジョンを統合することで、商用車の運用に関連する多くの機能に対応する新しい可能性が開かれる。センサー技術と人工知能（AI）の進歩により、自動運転車は道路上の複数の物体を分析し、どのように対応するかを決定することができる。例えば、インターナショナル・ロード・ダイナミクス社では、商用車の運行に人工知能を適用する方法をいくつか調査しています。目標は、商用車の車両と貨物輸送の安全性と効率性を高めることです。
機械学習は、2021年に36%以上の高い収益シェアを占めた。自動車用の機械学習、AI自動車アルゴリズム、人工ニューラルネットワークは、人間のドライバーよりも道路状況を把握するためにインテリジェントな車両を支援する。 米国のAIソリューションプロバイダーであるIntelliasは、自動車業界向けのヒューマンマシンインターフェース（HMI）ソリューションを開発した。OEMや自動車用AIソリューションプロバイダーへの技術サポートに加え、人間の行動パターンを分析し、道路標識に基づいて道路上でデータ駆動型の意思決定を行う。自動車用の機械学習アルゴリズムは、過去のデータとリアルタイムのデータに基づいて、移動時間や渋滞、さらには車両の故障を予測することができます。
自動車市場におけるAIのうち、コンピュータビジョン分野は、2030年末までに最も高いCAGRで成長すると予想されます。コンピュータビジョンは、マシンビジョンとして知られることが多い、AIベースの技術です。この技術は、機械学習アルゴリズムを用いて写真から貴重なデータを収集し、自動車の目として機能します。さらに、コンピュータビジョンは、自動車生産時の詳細な検査にも使用されています。このセグメントの急成長は、前述の機能性に起因しています。
2021年の収益シェアは、北米が38%超と最も高かった。予測期間中、この地域は最も重要な業界シェアを維持すると予想される。これは、人工知能や分析などの技術の早期導入に起因しています。この地域は、自動車産業におけるAIの役割の採用が増加しているため、今後も成長が続くと考えられます。さらに、北米は長い間、自動運転車分野のリーダーであり、米国の西海岸の技術センターが自動運転技術に大きく貢献してきました。米国は、自律走行車の安全性を高めるための競争をリードしており、UberやTeslaなどの企業は、その成功と災難によってますます脚光を浴びるようになっています。
アジア太平洋地域は、予測期間中にCAGRが24.3%を超えると予想されています。この地域の急成長は、高級乗用車の販売拡大、可処分所得の増加、AIに対する消費者の好意的な意見に起因しています。シンガポールは2020年にKPMGのAutonomous Vehicles Readiness Indexで首位となり、国民の受け入れ、政策、規制を通じて自動運転車の利用を支持していることが示されました。さらに、日本政府は2022年までに特定地域で高度な自動運転車を稼働させる計画を明らかにしています。
主要企業・市場シェアの洞察
自動車用AIの競合他社は、競争優位性を獲得するために技術革新と製品ポートフォリオのアップグレードに注力している。例えば、2022年6月、Li Auto L9とNVIDIAのDrive Orinは、インテリジェントな運転技術を搭載した高級SUVを発表しました。Li Autoの車両には、同社の先進運転支援システムであるLi AD Maxが搭載されています。DRIVE OrinのSoCに加え、11台のカメラ、前方LIDAR、レーダー、12個の超音波センサーを使用している。
新会社を買収して後方統合することは、企業がコスト削減と業績アップのために用いる戦略である。例えば、ミシュランは2022年7月、人工知能を活用した視覚データ分析を行う米国のスタートアップ、ロードボティクスを買収した。この買収により、ミシュランはMICHELIN DDi（Driven Data to Intelligence）が提供するデータ駆動型のソリューションとサービスを継続的に提供することができるようになる。ロードボティクスのコンピュータビジョン能力とミシュランのDDiの組み合わせにより、運転行動に基づくヒヤリハットの根本原因に関する独自の洞察を提供することができます。世界の自動車用人工知能市場の有力企業には、以下のような企業がある。
Alphabet Inc.
インテル株式会社
マイクロソフト株式会社
NVIDIA株式会社
インターナショナル・ビジネス・マシンズ・コーポレーション
クアルコム株式会社
テスラ社
ボルボ・カー・コーポレーション
バイエルン・モーターレーン・ヴェルケAG
アウディAG
本レポートでは、2017年から2030年までの世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける最新の産業動向の分析を提供しています。本調査において、グランドビューリサーチ社は、世界の自動車用人工知能（AI）市場レポートをコンポーネント、自律性のレベル、技術、車両タイプ、地域に基づいてセグメント化しています。
コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
自律性レベルの展望（売上高、百万米ドル、2017年 – 2030年）
レベル1
レベル2
レベル3
レベル4
技術展望（売上高、USD M、2017年～2030年）
機械学習
自然言語処理
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
その他
車両タイプの展望（売上高、USD Million、2017年 – 2030年）
乗用車
商用車
地域の展望（売上高、百万米ドル、2017年〜2030年）
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア・パシフィック
中国
インド
日本
中南米
ブラジル
中近東・アフリカ
【目次】
第1章 方法論と範囲
1.1 市場の区分と範囲
1.2 市場の定義
1.3 情報調達
1.3.1 購入したデータベース
1.3.2 GVRの内部データベース
1.3.3 セカンダリーソースと第三者の視点
1.3.4 一次調査
1.4 情報分析
1.4.1 データ分析モデル
1.5 市場形成とデータの可視化
1.6 データの検証・公開
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場の展望
2.1.1 自動車用人工知能（AI）の世界市場規模の推定と予測、2017年～2030年（USD Million)
2.2 セグメント別の展望
2.2.1 自動車用人工知能（AI）の世界市場、コンポーネント別、2017年～2030年 (百万米ドル)
2.2.2 車載用人工知能（AI）の世界市場、自律性レベル別、2017年～2030年（USD Million)
2.2.3 世界の自動車用人工知能（AI）市場、技術別、2017年 – 2030年（USD百万円）
2.2.4 車載用人工知能（AI）の世界市場：車種別、2017年～2030年（USD Million）
第3章 市場変数、トレンド、スコープ
3.1 市場紹介
3.2 産業バリューチェーン分析
3.3 市場ダイナミクス
3.3.1 COVID – 19インパクト分析
3.3.2 市場ドライバー分析
3.3.2.1 政府の自動車安全規制の増加
3.3.2.2 ユーザー体験の向上と利便性機能に対する需要の増加
3.3.2.3 自律走行車の普及率の上昇
3.3.3 市場阻害要因／課題分析
3.3.3.1 自動車のコスト上昇
3.3.3.2 車両のサイバーセキュリティへの脅威
3.4 普及・成長展望マッピング
3.5 産業分析 – ポーターズ
3.6 PEST分析
第4章 自動車用人工知能（AI）市場。コンポーネントの展望
4.1 コンポーネントの動向分析・市場シェア（2021年・2030年
4.2 ハードウェア
4.2.1 ハードウェア 自動車用人工知能（AI）市場規模の予測・予想、2017年～2030年（USD Million)
4.3 ソフトウェア
4.3.1 ソフトウェア 自動車用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年～2030年（USD Million)
第5章 自動車用人工知能（AI）市場。レベルオブオートノミーの展望
5.1 レベルオブオートノミーの動き分析＆市場シェア（2021年＆2030年
5.2 レベル1
5.2.1 レベル1の自動車用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年～2030年（USD Million)
5.3 レベル2
5.3.1 レベル2の自動車用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年～2030年（USD Million)
5.4 レベル3
5.4.1 レベル3の自動車用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年〜2030年（USD百万円）
5.5 レベル4
5.5.1 レベル4の自動車用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年～2030年（USD Million)
第6章 車載用人工知能（AI）市場。技術展望
6.1 技術動向分析・市場シェア（2021年・2030年
6.2 機械学習
6.2.1 機械学習 自動車用人工知能（AI）市場規模予測・予測、2017年～2030年（USD Million)
6.3 自然言語処理
6.3.1 自然言語処理 自動車用人工知能（AI）市場規模予測・予測、2017年〜2030年（USD百万円）
6.4 コンピュータビジョン
6.4.1 コンピュータビジョン 車載用人工知能（AI）市場規模予測・予測、2017年～2030年（USD百万ドル）
6.5 コンテクスト・アウェア・コンピューティング
6.5.1 その他 車載用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年〜2030年（USD百万ドル）
6.6 その他
第7章 車載用人工知能（AI）市場。車種別展望
7.1 レベルオブオートノミーの動き分析＆市場シェア（2021年＆2030年
7.2 乗用車
7.2.1 乗用車の自動車用人工知能（AI）市場規模予測・予測、2017年～2030年（USD Million)
7.3 商用車
7.3.1 商用車の自動車用人工知能（AI）市場規模の推定と予測、2017年～2030年（USD Million)
…
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レポートコード：GVR-4-68039-994-6
