自動運転車の世界市場（2025年～2033年）：自動化レベル別（レベル1、レベル2、レベル3、レベル4、レベル5）、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、用途別（乗用車、公共交通機関、商業、エアタクシー）、地域別

• 英文タイトル：Autonomous Vehicle Market Size, Share & Trends Analysis Report By Level of Automation (Level 1, Level 2, Level 3, Level 4, Level 5), By Component (Hardware, Software, Service), By Application (Passenger Cars, Public Transportation, Commercial Applications, Air Taxis) and By Region(North America, Europe, APAC, Middle East and Africa, LATAM) Forecasts, 2025-2033

• レポートコード：SRAT130DR • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、約120ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：自動車

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レポート概要

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世界の自動運転車市場規模は2024年に233億6000万米ドルと評価され、2025年の261億9000万米ドルから2033年には653億米ドルに達し、予測期間（2025年～2033年）には12.1%のCAGRで成長すると予想されています。ヨーロッパは、政府による強力な支援と、特にドイツおよび英国における自動運転車に対する需要の高まりにより、自動運転車市場をリードしています。北米は、技術の進歩と有利な政府政策に後押しされて、その後に続いています。アジア太平洋地域は、中国および日本の自動運転技術に関する取り組みを先導として、急速な成長を遂げています。

自動運転車または自動運転自動車は、GPS、デジタルマッピング、人工知能、レーダーセンシング技術、光検出および測距技術、コンピュータビジョンなどの技術を用いて、乗客に利便性と安全性の向上を提供しています。自動運転車には、その無人運転技術のために高度なソフトウェアプログラムが必要であり、自動車産業は新しい分野への投資を迫られています。自動運転技術の開発に向けた研究開発活動の活発化と自動車技術への投資の増加が、自動運転車市場の成長を促進しています。

レポート目次

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適応型アルゴリズム、センサー処理、高精度マッピング、インフラの改善など、さまざまな技術的進歩が、多くの企業が自動運転車の製造を拡大する動機となっています。自動運転車は、運転できない人や特定の障害を持つ人が自立して移動することを可能にします。旅行者は、移動中に快適で、読書や休息、甚至いは仕事をする自由がある場合、より生産的になります。

成長要因

提供されるメリット

自動運転車両が従来の車両に比べて提供する利点の増加、例えば道路事故のリスク低減、交通渋滞の軽減、安全性とセキュリティの向上、燃料消費量の削減、運転手賃の廃止、効率的な駐車、車線容量の増加、障害のある個人や運転できない人々の移動の確保、CO2排出量の削減、シームレスなオペレーティングシステムによる快適性と柔軟性の向上などが、自動車市場成長の要因となっています。

政府支援

先進国および開発途上国の政府は、自動運転車の開発を促進するため、規制の変更や改正を実施しています。例えば、インドでは2019年の「自動車法改正法」が前法を廃止し、自動運転車の試験を許可しました。米国運輸省は、自動運転技術の開発、試験、導入の安全な促進と支援を約束しています。

市場制約

開発途上国のインフラの不足

部分的に自動運転車は、先進国の道路ではすでに普及しており、高度に自動化された自動車も間もなく登場します。しかし、インドなどの新興国では、同じことは言えません。開発途上国の道路インフラは、自動運転に対応できるほど整備されていません。自動運転車には、よく整備され、整理された道路、GPS 接続、効率的な通信ネットワーク、車線標示、物体検出機能などが必要です。インフラの未整備や運転規律の欠如は、新興国の自動運転車市場にとって障害となるでしょう。

地域別分析

ヨーロッパ：支配的な地域

ヨーロッパは、政府の支援と自動運転車に対する需要の高まりを背景に、市場で最大のシェアを占めています。欧州連合（EU）も、地域レベルでの自動運転車開発に有利な環境整備に取り組んでいます。ドイツやイギリスを含む複数の欧州諸国は、公道での自動運転車のテストに関する規制を制定しています。ドイツには主要なオリジナル機器メーカー（OEM）が多数存在し、高度な自動化機能を備えた新モデルを次々と発売しているため、同国は最大の市場シェアを占めています。BMW、フォルクスワーゲンAG、テスラ・インクなど、複数のOEMが消費者向けとビジネス向けの両方で新車モデルを発売しています。これらの自動車には、先進運転支援システム（ADAS）機能が搭載されています。これにより、予測期間中はヨーロッパの自動運転車市場が加速すると予想されます。モノのインターネット、人工知能、クラウドコンピューティングなどの新技術が急速に普及しているため、ヨーロッパの自動運転車市場は絶えず拡大しています。しかし、接続ソリューションの料金、通信サービス、ハードウェアシステム、購入価格の高さなど、追加コストが市場の拡大を妨げる要因となる可能性があります。

北米：成長地域

北米は、世界の自動運転車市場で 2 番目のシェアを占めています。この地域における技術的に高度な製品に対する需要の高まりが、市場の成長の追い風となっています。さらに、政府による有利な政策や業界リーダーの存在も、今後数年間で需要を後押しすると予想されます。Autonomous Vehicle Pilots Across America によると、米国の都市の 50% 以上が、自動運転車に対応した道路の開発を準備しています。米国市場には、Apple、Google、Mercedes-Benz などの主要企業が参入しています。市場参加者は、新製品の発売、M&A、政府との提携、技術革新など、さまざまな戦略を駆使して競争力を維持しています。これらの戦略は、市場の成長に大きく貢献しています。

アジア太平洋地域は、自動運転技術の開発に向けた中国企業の取り組みの強化を背景に、世界の自動運転車市場で最も急速な成長を見せています。日本政府も、自動運転車技術における競争優位性を確保するために精力的に取り組んでいます。2018 年、日本政府は東京オリンピックでの自動運転車サービスの開始に向けて、自動運転車の公道試験を開始しました。自動運転車の市場は、便利で安全な運転体験を求める消費者の需要の高まり、厳格な安全規制、新興国における可処分所得の増加などの要因によって推進されています。この地域では、自動運転車技術サプライヤーによる提携が拡大しているため、予測期間を通じて最も速いペースで市場が拡大すると予想されます。

南米アメリカおよび中東・アフリカ地域は、世界の自動運転車市場で最も低いシェアを占めています。モビリティ・センター・フォー・アフリカ（MCA）は、南アフリカで、コネクテッドカー、自動運転車、シェアリングカー、電気自動車、およびモビリティソリューションの試験と導入のためのプラットフォームの提供を目指しています。さらに、MCA は、自動運転車の研究開発を促進し、この分野におけるスタートアップ企業の育成と投資の促進に取り組んでいます。中東の自動運転車市場は、着実な拡大が見込まれています。同地域のインフラ不足は、市場における主要な課題の一つです。しかし、道路の交通渋滞と事故を軽減するため、一部の政府は自動運転車の導入に努力しています。予測期間中、アラブ首長国連邦とサウジアラビアは、中東の自動運転車市場シェアの大部分を占めると予想されています。

セグメンテーション分析

自動化レベル別

自動運転車市場は、レベル1、レベル2、レベル3、レベル4、レベル5に分類されています。レベル2とレベル3の自動化（半自動運転車）は、予測期間中に最も急速な成長率を示すと予想されています。レベル2の自動化では、車両はステアリングと加速/減速の制御を保有しています。ドライバーが運転席に座っており、いつでも運転を引き継ぐことができるため、この自動化は自動運転には至っていません。レベル 3 の自動車は、「環境認識」と、静止物体を加速して通過するなどの自律的な意思決定を行うことができます。ただし、依然として人間の介入が必要です。ドライバーは、システムがタスクを完了しなかった場合に備えて、警戒を怠らず、運転を引き継ぐ準備をしておく必要があります。

構成部品別

自動運転車両市場は、ソフトウェア、サービス、ハードウェアに分類されています。ソフトウェアセグメントは、予測期間中に市場を支配すると予想されます。自動運転車は人工知能を活用して周囲の状況を理解し、物体を認識し、人、車、トラック、移動物体、静止物体などに分類します。自動車はコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて白線監視を成功裏に実行することも可能です。これらのスキルは、特定の状況での行動指針として組み込まれます。

アプリケーション別

自動運転車市場は、乗用車、公共交通機関、商業用途、およびエアタクシーに分類されています。予測期間中は、商業分野が最も高い成長率を見込むと予想されています。ライドシェアリング、ロボットタクシー、物品の輸送、その他の商業活動は、すべて商業モビリティに含まれます。現在、ライドシェアリング、ライドヘイリング、カーシェアリングで使用するためのロボタクシーなど、自動運転車の開発に投資している企業がいくつかあります。ロボタクシーは、自動運転車の利点とe-cab配車サービスを組み合わせたものです。ロボタクシーの導入により、所有コストの削減と車両管理の効率化が期待されています。信頼性が高く、実用的で経済的な移動手段を提供します。

自動運転車市場における主要企業一覧

1. 1. General Motors
   2. Google
   3. Volkswagen
   4. Ford Motor Company
   5. BMW
   6. Baidu
   7. Tesla
   8. Toyota
   9. Audi
   10. Jaguar

最近の動向

2022年4月- 自動運転技術の開発競争で優位性を確立するため、トヨタの子会社であるWoven Planetは、カメラのみを使用したアプローチで自動運転プロジェクトの開発を進める予定です。Woven Planetは、テスラに次ぐ2社目の企業となります。テスラと同様に、Woven Planetは安価なカメラを使用して情報を収集し、ニューラルネットワークを用いて自動運転システムを訓練します。この画期的な技術は、コスト削減と自動運転技術の向上に貢献する可能性があります。

2022年8月- BMWは、チェコ共和国に3億800万ドルを投じて新しい自動運転車テストセンターを開設しました。968,751平方フィートの「ニューテクノロジーエリア」には、3つの異なるテストコースが設置されています。BMWによると、この施設は、交差点での走行、緊急ブレーキ、回避操作における自動車の性能を評価するための最適な環境を提供するために開発されました。

自動運転車市場セグメンテーション

自動化レベル別（2021-2033）

• レベル1
• レベル2
• レベル3
• レベル4
• レベル5

コンポーネント別（2021-2033）

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

用途別（2021-2033）

• 乗用車
• 公共交通
• 商業用途
• エアタクシー

地域別（2021-2033）

• 北米
• 欧州
• APAC
• 中東およびアフリカ
• LATAM

目次

1. ESG の動向
2. 免責事項

エグゼクティブサマリー

調査範囲とセグメンテーション

市場機会の評価

市場動向

市場評価

規制の枠組み

世界の自動運転車市場規模の分析

1. 世界の自動運転車市場 概要
2. 自動化レベル別
   1. 概要
      1. 自動化レベル別金額別
   2. レベル 1
      1. 金額別
   3. レベル 2
      1. 金額別
   4. レベル 3
      1. 金額別
   5. レベル 4
      1. 金額別
   6. レベル 5
      1. 金額別
3. 部品別
   1. 概要
      1. 部品金額別
   2. ハードウェア
      1. 金額別
   3. ソフトウェア
      1. 金額別
   4. サービス
      1. 金額別
4. 用途別
   1. 概要
      1. 用途金額別
   2. 乗用車
      1. 金額別
   3. 公共交通機関
      1. 金額別
   4. 商用用途
      1. 金額別
   5. エアタクシー
      1. 金額別

北米市場分析

ヨーロッパ市場分析

アジア太平洋市場分析

中東およびアフリカ市場分析

ラテンアメリカ市場分析

競争環境

市場プレーヤーの評価

調査方法

付録

※自動運転車とは、運転手の介入なしに自動で走行することが可能な車両を指します。これらの車両は、高度なセンサーや人工知能（AI）技術を駆使して環境を認識し、走行するための判断を自ら行います。自動運転技術の進化により、交通事故の削減や交通渋滞の緩和、さらには移動手段の確保といった多くの利点が期待されています。 自動運転車は、その運転の自動化レベルに応じて、いくつかの種類に分けることができます。一般的には、国際自動車連盟（SAE）が提唱するレベル0からレベル5までの段階があります。レベル0は完全に人間が運転する車両を指し、レベル1は運転支援が一部行われる車両です。レベル2では運転支援の機能がさらに発展し、車両がアクセルやブレーキ、ハンドルを自動で制御できるようになりますが、依然として運転手の注意が必要です。 レベル3では、特定の条件下で自動運転が可能ですが、運転手がいつでも介入できる準備をしておく必要があります。レベル4は、特定の条件や地域で完全自動運転が可能とされ、運転手の介入は基本的に不要です。最後に、レベル5は、すべての環境下で完全に自動運転が実現された車両を指します。このレベルでは、運転手の存在はもはや必要なく、車両にはハンドルやペダルもなかったりします。 自動運転車の用途は非常に広範囲です。公共交通機関では、自動運転バスやシャトルサービスが導入されることで、通勤や観光などの移動が効率化されることが期待されています。また、物流業界においては、自動運転トラックが貨物輸送の効率性を向上させ、コスト削減に寄与するとされています。さらに、自動運転車は高齢者や障害者など、移動手段を必要とする人々の生活の質を向上させる可能性があります。 自動運転技術を支える関連技術には、センサー技術、AI、機械学習、クラウドコンピューティングなどがあります。センサー技術では、LiDARやカメラ、レーダーなどが使用され、周囲の環境を高精度で把握します。これらのセンサーから得られるデータは、AIによる解析を経て、車両が適切に行動するための判断材料となります。 AIは、自動運転車における重要な要素であり、環境情報の認識や走行経路の計画、障害物の回避などの意思決定を行うために活用されます。機械学習は、AIをさらに進化させ、実際の走行データを学習することで、走行性能の向上につながります。 さらに、クラウドコンピューティングも自動運転車にとって重要な技術です。車両同士や交通インフラとの情報共有を通じて、リアルタイムでのデータ処理や更新が可能となり、より安全で効率的な運行を支えることができます。 今後の自動運転車の普及においては、法規制や社会的な受容も重要な課題となります。公共の交通システムや法律がこの新たな技術に対応するための整備が進められる中、安全性の確保と倫理的な問題への配慮も求められています。 このように、自動運転車は多岐にわたる技術や用途に支えられ、今後の交通社会に変革をもたらすことが期待されています。技術の進展とともに、より安全で快適な移動手段の実現が可能になるでしょう。自動運転車の普及は、私たちの生活をどのように変えていくのか、今後も注目が必要です。