 | • レポートコード：MRC2304H066 • 出版社/出版日：Mordor Intelligence / 2023年1月23日 2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、105ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） • 産業分類：自動車 |
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レポート概要
| Mordor Intelligence社の市場調査レポートでは、2021年に590.9億ドルであった世界の自動車における予測技術市場規模が、2027年には948.5億ドルまで予測期間中（2022-2027）にCAGR 8.21%で増加すると予測しています。本書では、自動車における予測技術の世界市場について調査・分析し、イントロダクション、調査手法、エグゼクティブサマリー、市場動向、自動車種類別（乗用車、商用車）分析、エンドユーザー別（フリートオーナー、保険会社、その他）分析、ハードウェア別（ADAS、車載故障診断装置、その他）分析、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、アメリカ、カナダ、ドイツ、イギリス、フランス、中国、インド、日本、韓国、ブラジル、メキシコ、UAE、その他）分析、競争状況、市場機会・将来の動向など、以下の内容でまとめています。なお、参入企業情報として、Continental AG、Aptiv PLC、Garrett Motion Inc.、Harman International Industries Incorporated、Visteon Corporation、ZF Friedrichshafen AG、Valeo SA、Robert Bosch GmbH、Verizon、Infineon Technologies AGなどが含まれています。 ・イントロダクション ・調査手法 ・エグゼクティブサマリー ・市場動向 ・世界の自動車における予測技術市場規模：自動車種類別 - 乗用車における市場規模 - 商用車における市場規模 ・世界の自動車における予測技術市場規模：エンドユーザー別 - フリートオーナーにおける市場規模 - 保険会社における市場規模 - その他エンドユーザーにおける市場規模 ・世界の自動車における予測技術市場規模：ハードウェア別 - ADASの市場規模 - 車載故障診断装置の市場規模 - その他ハードウェアの市場規模 ・世界の自動車における予測技術市場規模：地域別 - 北米の自動車における予測技術市場規模 アメリカの自動車における予測技術市場規模 カナダの自動車における予測技術市場規模 … - ヨーロッパの自動車における予測技術市場規模 ドイツの自動車における予測技術市場規模 イギリスの自動車における予測技術市場規模 フランスの自動車における予測技術市場規模 … - アジア太平洋の自動車における予測技術市場規模 中国の自動車における予測技術市場規模 インドの自動車における予測技術市場規模 日本の自動車における予測技術市場規模 … - その他地域の自動車における予測技術市場規模 … ・競争状況 ・市場機会・将来の動向 |
自動車予測技術市場は、2021年に590.9億米ドルと評価され、2027年までに948.5億米ドルに達すると予測されており、2022年から2027年の予測期間中に8.21%のCAGR（年平均成長率）で成長すると見込まれています。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生は、当初、自動車予測技術市場にマイナスの影響を与えました。世界中の多くの車両および部品製造施設が一時的に閉鎖され、サプライチェーンに混乱が生じました。しかし、自動車産業は徐々に回復し始めており、予測期間中もこの回復が続くと予想されています。
市場成長の主な推進要因は、車両における人工知能（AI）や機械学習などの先進技術機能の採用が拡大していることです。これにより、ADAS（先進運転支援システム）のような安全機能が強化され、予測メンテナンスによって車両のダウンタイムが削減され、コスト効率良く車両パフォーマンスが向上しています。また、自動運転車や自己運転技術も、障害物やその他の運転アラートをドライバーに知らせるために、多くの予測機能を利用しています。主要な自動車メーカー（OEM）が自動運転車の開発に多額の投資を行っており、これらの進展は市場のプレーヤーに新たな機会を提供すると期待されています。
地域別では、アジア太平洋地域が自動車予測技術市場を牽引すると予想されています。これは、インド、中国、日本における高級車需要の増加によるものです。先進運転支援システム（ADAS）の搭載が増加していることも、今後数年間でこの地域における予測技術の需要を促進すると見られています。
**自動車予測技術市場のトレンド**
**ADASセグメントが予測期間中に市場を牽引する可能性**
近年、自動車業界はADASシステムの改良に向けて研究開発を加速させています。これにより、夜間歩行者検知システム、車線逸脱警報システム、カメラ、RADAR、その他のセンサーといった先進運転支援システムの需要が急増し、車両への導入が急速に進んでいます。市場のプレーヤーは、こうした技術を搭載した製品の展開に継続的に注力しています。例えば、2021年にはヒョンデがサンタフェの改良モデルを発売し、SmartSense安全機能（車両、歩行者、自転車を検出する前方衝突回避支援FCAなど）を搭載しました。アウディ、BMW、ダイムラー、ボルボなどの多くのOEMも夜間歩行者検知システムを提供しており、特定の速度範囲で歩行者が経路内にいる場合にドライバーに警告したり、自動的にブレーキをかけたりします。2021年4月には、ボルボ・カーズがNVIDIAとの提携拡大を発表し、次世代ボルボモデルの自動運転コンピューターにNVIDIA DRIVE Orinシステムオンチップ（SoC）技術を使用するとしました。このSoCを搭載する最初の車両は、2022年に発表される次世代ボルボXC90です。
主要なサービスプロバイダーは、市場シェアを獲得するために、車両向けの最新ADAS技術の研究開発に多額の投資を行っています。大手企業だけでなく、多くのスタートアップ企業も革新的なアイデアと技術を開発しており、これらは主要企業から資金提供を受けています。例えば、2020年7月には、インテルの自動運転車R&D部門であるMobileyeが、ドイツの認証機関であるTÜV Südから、ドイツの公道（市街地、地方、アウトバーンを含む）で最高130km/h（約80マイル/時）で自動運転車を走行させる許可の推奨を受けました。これらの進展により、ADASセグメントは予測期間中に市場を支配すると予想されています。
**アジア太平洋地域が市場で大きなシェアを占める見込み**
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も急速に成長する市場となると予想されています。車両のハイブリッド化と電動化、および電気自動車（EV）生産の増加が主要な推進要因です。インド、中国、日本などの国々では、乗用車への予測技術の導入が徐々に進んでいますが、これらの技術を搭載した乗用車や商用車はやや高価格帯に属しています。貧弱なインフラと規制も、導入が遅れる一因となっています。
アジア太平洋地域の自動車メーカーも、予測技術への投資と、予測技術に基づいた機能を搭載した新製品の投入を進めています。例えば、2021年4月には、トヨタ自動車が日本でレクサスLSとトヨタMIRAIの新バージョンを発表しました。これらには、車両を車線内に維持し、他の車両との距離を保ち、車線変更を支援するレベル2の自動運転システム「Advanced Drive」が搭載されています。トヨタはまた、Lyftの自動運転車部門を5.5億米ドルで買収すると発表しました。2021年7月には、インドのスタートアップであるMinus Zeroが、インドの交通状況に対応するAIと機械学習に基づく自動運転システムを開発しました。これらの要因は、アジア太平洋地域における予測技術に大きな機会を創出しており、近い将来、こうした技術の需要が増加すると期待されています。
**自動車予測技術市場の競合分析**
自動車予測技術市場は中程度に集中しており、複数の主要企業と新規参入企業が大きな市場シェアを争っています。この市場の主要企業には、コンチネンタルAG、ZFフリードリヒスハーフェンAG、ロバート・ボッシュ、アプティブPLC、ヴァレオSAなどが挙げられます。これらの企業は、市場シェアと利益を拡大するために戦略的な協業イニシアティブに注力しています。例えば、2021年11月には、ヴァレオがサラウンドビュー魚眼カメラ360度オープンソースデータセットである「WoodScape」を公開しました。これは、自動運転および駐車のためのコンピュータービジョン研究を推進することを目的としています。ヴァレオは自動運転の鍵となる360度認識を可能にする魚眼カメラを製造しています。2020年6月には、ボッシュが新しいMEMSセンサー「SMI230」の発売を発表しました。このセンサーは、トラブルのないナビゲーションと車両動作の現実的な視覚化を可能にし、車両に対する振動の影響を検出し、安全性を高めるための警報システムを作動させます。2019年1月には、主要な自動車コックピット技術企業であるVisteon Corporationが、Microsoft Corp.のソフトウェアを通じて、クラウドのパワーと拡張性を最大限に活用する自社のDrive Core Studio™自動運転開発環境を強化しました。このクラウドベースの開発環境は、自動車メーカーやパートナーが、センサーベースの人工知能（AI）を使用したアルゴリズム開発のためのオープンなフレームワークを通じて、アルゴリズム開発者のエコシステムを構築・サポートし、イノベーションの可能性を解き放つことを可能にしています。
**追加のメリット：**
* Excel形式の市場推定（ME）シート
* 3ヶ月間のアナリストサポート
1 はじめに
1.1 研究の仮定
1.2 研究の範囲
2 研究方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場の推進要因
4.2 市場の制約要因
4.3 ポーターの五力分析
4.3.1 新規参入の脅威
4.3.2 バイヤー/消費者の交渉力
4.3.3 サプライヤーの交渉力
4.3.4 代替製品の脅威
4.3.5 競争の激しさ
5 市場セグメンテーション
5.1 車両タイプ別
5.1.1 乗用車
5.1.2 商用車
5.2 エンドユーザー別
5.2.1 フリートオーナー
5.2.2 保険会社
5.2.3 その他のエンドユーザー
5.3 ハードウェアタイプ別
5.3.1 ADAS
5.3.2 車載診断
5.3.3 その他のハードウェアタイプ
5.4 地理別
5.4.1 北米
5.4.1.1 アメリカ合衆国
5.4.1.2 カナダ
5.4.1.3 北米その他
5.4.2 ヨーロッパ
5.4.2.1 ドイツ
5.4.2.2 イギリス
5.4.2.3 フランス
5.4.2.4 ヨーロッパその他
5.4.3 アジア太平洋
5.4.3.1 中国
5.4.3.2 インド
5.4.3.3 日本
5.4.3.4 韓国
5.4.3.5 アジア太平洋その他
5.4.4 その他の地域
5.4.4.1 ブラジル
5.4.4.2 メキシコ
5.4.4.3 アラブ首長国連邦
5.4.4.4 その他の国々
6 競争環境
6.1 ベンダー市場シェア
6.2 企業プロフィール*
6.2.1 Continental AG
6.2.2 Aptiv PLC
6.2.3 Garrett Motion Inc.
6.2.4 Harman International Industries Incorporated
6.2.5 Visteon Corporation
6.2.6 ZF Friedrichshafen AG
6.2.7 Valeo SA
6.2.8 Robert Bosch GmbH
6.2.9 Verizon
6.2.10 Infineon Technologies AG
7 市場機会と将来のトレンド
1 INTRODUCTION1.1 Study Assumptions
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Drivers
4.2 Market Restraints
4.3 Porter's Five Forces Analysis
4.3.1 Threat of New Entrants
4.3.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.3.3 Bargaining Power of Suppliers
4.3.4 Threat of Substitute Products
4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry
5 MARKET SEGMENTATION
5.1 By Vehicle Type
5.1.1 Passenger Vehicles
5.1.2 Commercial Vehicles
5.2 By End User
5.2.1 Fleet Owners
5.2.2 Insurers
5.2.3 Other End Users
5.3 By Hardware Type
5.3.1 ADAS
5.3.2 On-board Diagnosis
5.3.3 Other Hardware Types
5.4 Geography
5.4.1 North America
5.4.1.1 United States
5.4.1.2 Canada
5.4.1.3 Rest of North America
5.4.2 Europe
5.4.2.1 Germany
5.4.2.2 United Kingdom
5.4.2.3 France
5.4.2.4 Rest of Europe
5.4.3 Asia-Pacific
5.4.3.1 China
5.4.3.2 India
5.4.3.3 Japan
5.4.3.4 South Korea
5.4.3.5 Rest of Asia-Pacific
5.4.4 Rest of the World
5.4.4.1 Brazil
5.4.4.2 Mexico
5.4.4.3 United Arab Emirates
5.4.4.4 Other Countries
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Vendor Market Share
6.2 Company Profiles*
6.2.1 Continental AG
6.2.2 Aptiv PLC
6.2.3 Garrett Motion Inc.
6.2.4 Harman International Industries Incorporated
6.2.5 Visteon Corporation
6.2.6 ZF Friedrichshafen AG
6.2.7 Valeo SA
6.2.8 Robert Bosch GmbH
6.2.9 Verizon
6.2.10 Infineon Technologies AG
7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
| ※自動車における予測技術は、特定の条件やデータ分析に基づいて未来の状況や性能の変化を推測するための技術です。この技術は、運転の安全性や効率性を向上させることを目的としています。特に近年では、人工知能や機械学習の進展により、予測技術の精度が飛躍的に向上しています。 予測技術にはいくつかの主要なカテゴリーがあります。まず最初に、運転支援システムにおける予測技術が挙げられます。これにより、ドライバーが直面する可能性のある危険な状況を事前に察知することが可能になります。たとえば、前方の車両の急停止や、危険な天候条件の変化をリアルタイムで監視し、警告を発するシステムがあります。 次に、メンテナンス予測があります。これは、車両のコンポーネントやシステムの状態を監視し、故障や必要なメンテナンスを予測する技術です。センサーから得られるデータを使用して、エンジン、タイヤ、ブレーキなどの各システムの健全性を評価し、必要な時期に適切なメンテナンスを行うことができます。これにより、車両の寿命を延ばし、運転時のトラブルを減少させることが期待されます。 さらに、交通予測技術も重要です。これは、道路の混雑状況や交通量を分析し、最適なルートを提供する技術です。高精度な地図データや、リアルタイムの交通情報を組み合わせることで、ドライバーは渋滞を避けた効率的なルートを選択できます。これは、特に都市部での運転において重要であり、車両の燃費向上にも寄与します。 予測技術は、自動運転車にも大きな役割を果たします。自動運転車は周囲の状況を継続的に分析し、他の車両や歩行者の動きを予測する必要があります。これにより、事故のリスクを低減し、より安全な走行を実現します。例えば、交差点での停止や信号の変化を予測することで、適切な運転操作を自動的に行うことが可能になります。 関連技術としては、データ分析の手法があります。ビッグデータやIoT（モノのインターネット）技術を利用して、多くのデータを収集し、解析することが基盤となります。これにより、車両の使用状況や運転パターンを把握し、将来的な需要やサービスの提供が可能になります。さらに、クラウドコンピューティングを活用することで、リアルタイムでデータを処理し、瞬時に予測を行うことも可能です。 このように、自動車における予測技術は多岐にわたり、様々な分野で応用されています。今後も技術が進化することで、より高度な予測能力を持つ車両が増えることが期待されます。運転の安全性と効率性を向上させるためには、これらの技術を積極的に取り入れることが重要です。また、社会全体においても、交通渋滞の軽減や環境負荷の低減といった観点から、予測技術のさらなる発展が求められています。最終的には、より快適で安全な移動手段を提供するための重要な要素となるでしょう。 |
