 | • レポートコード：MRC2404A124 • 出版社/出版日：Mordor Intelligence / 2024年2月 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、100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
| 自動車予測技術市場規模は2024年に748.6億米ドルと推定、2029年には1110.7億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024-2029年）の年平均成長率は8.21%となる見込みです。 主なハイライト COVID-19の発生は自動車予測技術市場にマイナスの影響を与えました。世界中のいくつかの自動車および部品製造施設が一時的に操業停止となり、サプライチェーンに支障が生じました。しかし、自動車産業はわずかに回復し始め、予測期間中も続くと予想されます。 先進運転支援システム（ADAS）のような安全機能を強化するための人工知能や機械学習、車両のダウンタイムを削減しコスト効率よく車両性能を向上させることに焦点を当てた予知保全など、車両に技術的に高度な機能を搭載する傾向が強まっていることが、市場成長の原動力となっています。 自律走行車や自動運転技術も、ドライバーに障害物を知らせたり、その他の運転警告を出したりするために、いくつかの予測機能を使用しています。複数の大手相手先商標製品メーカー（OEM）が自律走行車の開発に多額の投資を行っており、こうした開発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。 アジア太平洋地域は、インド、中国、日本の高級車需要の増加により、自動車予測技術市場を支配すると予想されます。また、先進運転支援システム（ADAS）の設置が増加していることも、今後数年間、同地域全体でこのような技術の需要を押し上げると推定されます。 自動車予測技術市場の動向 予測期間中、ADASセグメントが市場を支配する見込み 近年、自動車産業はADASシステムを改善するための研究開発に意欲を燃やしています。このため、夜間歩行者検知システム、車線逸脱警告システム、カメラ、RADAR、その他のセンサーの需要が急増し、先進運転支援システムのさらなる改良が進み、かなりのペースで自動車への搭載が進んでいます。そのため、プレーヤーは市場の需要を促進するために、このような技術を搭載した製品の展開に継続的に注力しています。 2022年7月、Hyundai Motor Indiaは、最上級のスポーツ・ユーティリティ・ビークル（SUV）であるツーソンのアップグレード版を発売し、自動車技術において大きな前進を遂げました。レベル2の先進運転支援システム（ADAS）機能を誇るこのSUVは、新時代のインテリジェントな運転機能を導入しています。その中でも画期的なのは、最先端のカメラとレーダーセンサーの力を組み合わせた自動センシング技術です。この革新的なセットアップにより、ツーソンは道路上の他の車両、歩行者、サイクリストまでも正確に検知できるようになりました。 さらに、Audi、BMW、Daimler、Volvoのような企業は、夜間の歩行者検知システムを提供し始めた多くの相手先商標製品メーカー（OEM）のうちの数社です。これは、一定の速度範囲内で歩行者が進路上にいる場合、ドライバーに警告を発したり、自動的にブレーキをかけたりするものです。 例えば、ソフトウェア会社のZenseactは2022年11月、人工知能（AI）を搭載したソフトウェア「Onepilot」を発表し、Volvoの完全電動フラッグシップSUV「VolvoEX90」でドライバーに新たなレベルの安全性を提供します。 複数の大手サービス・プロバイダーは、市場シェアを拡大するため、自動車向けの最新ADAS技術の研究開発に多額の資金を投じています。大手企業だけでなく、いくつかの新興企業も最新の革新的なアイデアや技術を打ち出しており、これらの企業は大手企業から資金援助を受けています。 こうした開発により、予測期間中はADAS分野が市場を支配すると予想されます。 アジア太平洋地域が大きな市場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成長する市場になると予想されます。自動車のハイブリッド化と電動化、電気自動車の生産増加が需要を牽引する主な要因です。インド、中国、日本のような国々は、乗用車への予測技術の導入が徐々に進んでおり、そのような技術を搭載した自動車や商用車は少し高価格帯であるため、ペースを上げています。インフラや規制の不備も、導入が遅れている原因です。 アジア太平洋地域の自動車メーカーも予測技術に投資し、予測技術に基づく機能を搭載した新製品を発売しています。 例えば、2023年5月、ベンガルールを拠点とするContinental Technology Centre Indiaは、インドの道路事情に特化した先進運転支援システム（ADAS）の開発で大きく前進しています。その努力の結果、様々な車両プラットフォームに容易に適応できるモジュール式のADASソリューションが生まれ、シームレスな統合と互換性が確保されています。 2021年7月、Minus Zeroという先駆的なインドのスタートアップ企業が、最先端のAIと機械学習技術を搭載した自律走行システムの開発に成功し、驚くべきマイルストーンを達成しました。この革新的なシステムは、インドの交通事情がもたらす独特の課題の中で最適に機能するように意図的に設計されています。 このような要因により、アジア太平洋全域で予測技術に大きな機会が生まれています。このような技術に対する需要は近い将来増加すると予想されます。 自動車予測技術産業の概要 自動車予測技術市場は、複数の大手企業や新規参入企業が大きな市場シェアを争っているため、適度に統合されています。自動車予測技術市場で著名な企業には、Continental AG、ZF Friedrichshafen AG、Robert Bosch、Aptiv PLC、Valeo SAなどがあります。これらの企業は、市場シェアと利益を拡大するため、戦略的な共同イニシアティブに注力しています。 例えば、ZF社は2022年4月、市バス向けに設計された先駆的な衝突軽減システム（CMS）を発表しました。この革新的なシステムは、車両、自転車、歩行者など、他の道路利用者との前面衝突を防止するアクティブ・ブレーキを提供します。さらに、このCMSは、乗客の安全性と快適性を確保するため、制動力が乗客に与える悪影響を効果的に緩和します。 その他のメリット Excel形式の市場予測シート 3ヶ月のアナリストサポート |
1 はじめに
1.1 仮定
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場動向
4.1 市場促進要因
4.1.1 コネクテッドカー需要の増加
4.1.2 データ分析と機械学習の進歩
4.2 市場の阻害要因
4.2.1 高い導入コストとメンテナンスコスト
4.3 ポーターのファイブフォース分析
4.3.1 新規参入者の脅威
4.3.2 買い手／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 ライバルとの激しい競争
5 市場区分
5.1 自動車タイプ
5.1.1 乗用車
5.1.2 商用車
5.2 エンドユーザー
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
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 地域
5.4.1 北米
5.4.1.1 米国
5.4.1.2 カナダ
5.4.1.3 その他の北米地域
5.4.2 欧州
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 その他のヨーロッパ
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 その他のアジア太平洋地域
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
6 競争状況
6.1 ベンダーの市場シェア
6.2 会社プロファイル
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 市場機会と今後の動向
7.1 先進運転支援システム（ADAS）との統合
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Drivers
4.1.1 Increasing Demand For Connected Cars
4.1.2 Advancements In Data Analytics And Machine Learning
4.2 Market Restraints
4.2.1 High Implementation And Maintenance Costs
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 Vehicle Type
5.1.1 Passenger Vehicles
5.1.2 Commercial Vehicles
5.2 End-User
5.2.1 Fleet Owners
5.2.2 Insurers
5.2.3 Other End-Users
5.3 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
7.1 Integration With Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)
| ※自動車用予測技術は、車両の運行や運転、保守などにおけるデータを分析し、将来の状態や行動を予測するための技術です。この技術は、運転の安全性を向上させるだけでなく、効率性や快適性にも寄与します。自動車業界の急速な進化に伴い、これらの予測技術は多岐にわたる用途で活用されています。 まず、自動車用予測技術の種類についてですが、主要なものには、運転行動予測、故障予測、交通流予測、燃費予測などがあります。運転行動予測は、ドライバーの運転スタイルや癖を学習し、未来の行動を予測します。これにより、安全運転の支援やエコドライブの提案が可能になります。 故障予測は、車両に搭載されたセンサーやデータ収集システムによって、故障の兆候を検知し、未然にトラブルを防ぐための技術です。これにより、メンテナンス作業の効率が向上し、ダウンタイムの削減が実現します。交通流予測は、特定のルートや地域の交通状況を分析し、渋滞や混雑の予測を行います。これにより、ドライバーは最適なルート選択ができ、時間を有効に活用できます。燃費予測は、運転スタイルや道路状況に基づいて燃費を予測し、運転方法の改善を促すことが目的です。 次に、自動車用予測技術の用途について考えてみましょう。交通安全の向上は、予測技術の主要な目的の一つです。運転行動予測を活用することで、事故のリスクを低減させることがあります。また、故障予測により、予定外のトラブルを減らし、車両の信頼性を向上させることができます。エコドライブの促進も重要な用途であり、燃費予測によって運転方法を改善することで、環境負荷を軽減することが期待されています。 さらに、自動車用予測技術は、車両の自動運転システムにも応用されています。自動運転車両は、多数のセンサーから取得したデータを解析し、周囲の状況をリアルタイムで把握します。このデータを活用して、運転パターンや交通状況を予測し、安全かつスムーズな走行が実現されます。この技術は、将来的な完全自動運転に向けた重要な要素となっています。 関連技術としては、人工知能(AI)や機械学習が挙げられます。これらの技術は、大量のデータからパターンを学習し、予測精度を向上させるために不可欠です。例えば、ディープラーニングを用いて運転行動や故障の兆候を学習させることで、より正確な予測が可能になります。また、IoT（モノのインターネット）の技術も関連しており、センサーからのデータをクラウドに送信し、リアルタイムで分析することで、的確な情報提供が行えます。 自動車用予測技術は、今後ますます重要性を増す分野であると考えられます。特に、電動車両や自動運転技術の進展とともに、これらの技術は進化し続けるでしょう。ドライバーの安全性や快適性を向上させるために、予測技術の導入はますます進んでいくと予想されます。 今後の発展に期待が寄せられる自動車用予測技術は、より多くのデータを活用し、高度なAIや機械学習の手法を取り入れることで、より正確で信頼性の高い予測が実現されるでしょう。自動車業界だけでなく、交通全体の効率と安全性を向上させるための重要な技術として、広く活用されることが期待されています。結論として、自動車用予測技術は、未来のモビリティを支える重要な柱となるでしょう。 |
