予測車両技術市場の規模と展望、2025-2033

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世界の自動車販売は近年、顕著な成長を遂げています。国際貿易産業省によれば、2016年から2017年にかけて自動車の世界販売は2%増加し、8,150万台から8,460万台に達しました。この成長は、世界中でのグリーンカーや自動車の人気の高まりによるものです。中国、インド、日本、韓国などの地域は、予測技術における有望な市場として注目されています。
都市部の人口は世界中で急増しており、世界人口の約半分、すなわち約37億人が都市部に居住しています。この数は2050年までに66%増加すると予測されています(出典: 世界経済フォーラム)。都市部の消費者は、仕事、生活、購買、コミュニケーションにおいて洗練さとデジタル化を好む傾向があり、プレミアムなモビリティを選ぶようになっています。したがって、自動車業界の主要プレイヤーは、増大する都市環境に対応するために多様な技術の採用を迫られています。世界経済は、ビッグデータと分析、クラウドコンピューティング、センサー、IoT(モノのインターネット)といった技術の登場により、劇的にデジタル市場へと変貌を遂げています。これにより、38.1億以上の接続デバイスが存在することが予測されており、自動車業界にとっては、こうした接続デバイスと予測車両技術を補完する環境に適応し持続させることが重要な課題となっています。
米国やカナダなどの国での衝突事故率の増加は、自動車分野における予測車両技術のような安全対策の必要性を示しています。米国国家道路交通安全局(NHTSA)によれば、2017年には米国で約37,133人が交通事故で死亡しました。同様に、カナダ政府は2017年に約1,679件の交通死亡事故を記録しました。予測車両技術が提供するプロアクティブな警報システムは、重車両による突然の制御不能な旋回や無謀な追い越しなどの道路上の危険を事前に警告することで、交通事故を防ぐ理想的な解決策です。
北米地域でも、自動車分野を安全性とセキュリティの基準に適合させるための再編成を積極的に進めています。米国やカナダの規制機関が策定するいくつかの規制は、この目的を支えており、高度運転支援システム(ADAS)や関連する安全モジュールの採用を促しています。
ヨーロッパは、いくつかの主要メーカーが存在する大規模な自動車セクターを持つと考えられています。ドイツ、フランス、デンマーク、イタリアはヨーロッパの自動車業界のリーダーです。欧州自動車製造業者協会(ACEA)によれば、ヨーロッパの27カ国にわたって約309の車両組立・生産工場が稼働しています。これらのメーカーは国内市場だけでなく、世界中に積極的に輸出しています。ヨーロッパのいくつかの国では、予測技術が必須かつ車両の重要な一部と見なされています。したがって、広範な自動車セクターと予測技術に対する意識の高まりが、ヨーロッパの予測技術市場を加速させています。
中国、日本、オーストラリア、インドなどの国々は、自動車などの産業バーティカルを開発し、世界基準と競争力を維持することを決意しています。世界的なシナリオでは、ヨーロッパと北米が自動運転車または無人モビリティのアイデアを実現するための措置を迅速に採用しています。その結果、中国や日本などの確立されたセクターは、世界基準を満たすために努力しています。国際貿易管理局(ITA)によれば、中国は「2020年の接続車両産業発展計画」を策定し、少なくとも50%の車両に部分支援(PA)、運転支援(DA)、または条件付き支援(CA)が装備されることを求めています。この要求を達成するためには、予測車両技術の広範な展開が不可欠です。また、中国の「自動運転の実現に向けた行動計画」により、自動運転の理想的な未来ビジョンを策定するための「自動運転に関するビジネス戦略パネル」が登場し、予測車両技術の成長のための未開拓の機会を提供しています。これは、高度運転支援システムを含むためです。
ブラジル、UAE、アルゼンチン、南アフリカなどは自動車セクターで台頭しています。アラブ首長国連邦(UAE)、サウジアラビア、アブダビは、顧客の安全と体験に焦点を当てたサービス指向モデルに向かっています。ブラジルは、2016年までの4年間の不況を自動車セクターで耐えましたが、2017年には成長を再開しました。ブラジル共和国の大統領府によれば、2017年には自動車生産が25.2%増加し、約270万台が生産され、販売は9.2%増加しました。これらの数字を考慮すると、LAMEA地域の予測車両技術市場は大幅な成長を遂げると予測されています。
クラウド技術は、車両エンジニアがダッシュボードの下にインストールされるハードウェアを削減し、データタスクをリモートサーバーにアウトソースすることで、より小さなセンターコンソールを展開することを可能にします。これにより、コントロールボードがスリムになり、乗客の足元により多くのスペースが確保されます。クラウド展開モデルは、エネルギーフットプリント、費用のかかるアップグレード、システム変更の削減を促進し、予測車両技術の統合を容易にします。
車両にアクティブな安全システムを導入する緊急の必要性が増しています。乗客の安全は自動車セクターにおける不可欠な要件です。多くのメーカーは乗客の安全の重要性を認識しており、提供する車両に安全モジュールを幅広く統合しています。予測車両技術の重要な側面の1つであるプロアクティブアラートは、先進的な警告と運転支援を提供することで事故を防ぐことを目的としています。予測車両技術の下で提供される標準的なアクティブセーフティシステムには、ヘッドアップディスプレイ(HUD)、アンチロックブレーキシステム(ABS)、電子安定性制御(ESC)、タイヤ空気圧モニタリングシステム(TPMS)、車線逸脱警報システム(LDWS)、アダプティブクルーズコントロール(ACC)、ドライバー監視システム(DMS)、ブラインドスポット検出(BSD)、ナイトビジョンシステム(NVS)があります。
世界各地での乗用車の生産の増加は、予測車両技術市場に多くの機会を提供しています。2018年第4四半期の北米、ヨーロッパ、南米、アジア、アフリカの地域別の乗用車生産数が示されています。これらの地域での乗用車の事故数の増加は、将来の自動車モデルにおける予測車両技術の展開を促進し、乗客の安全を確保し、死亡率を低下させると予測されています。経済協力開発機構(OECD)によれば、2017年にはインドで約147,913人が道路事故で死亡しました。このような状況は、車両の安全対策の採用率を引き上げ、予測車両技術の有望な市場を創出することが予想されます。


Report Coverage & Structure
レポート構造の詳細概要
このレポートは、予測車両技術市場の詳細な分析を提供し、各セクションで特定の側面に焦点を当てています。全体的な構造は、研究方法論の説明から市場分析、地域別の詳細な市場評価、競争環境の評価まで、段階的に展開されています。
1. 研究方法論とセグメンテーション
- 研究の範囲とセグメンテーション、それに続く研究の目的や仮定、通貨や価格設定に関する考慮事項が紹介されています。
2. 市場機会評価
- 新興地域や企業、アプリケーションの市場機会についての評価が行われています。
3. 市場動向
- 市場の推進要因、警告要因、マクロ経済指標、地政学的影響、技術的要因が分析されています。
4. 市場評価
- ポーターの5つの力分析、バリューチェーン分析、規制枠組みについての評価が含まれています。
5. 地域別市場分析
各地域(北米、ヨーロッパ、APAC、中東・アフリカ、LATAM)ごとに、導入方法、アプリケーション、車両タイプに基づいた市場分析が行われています。それぞれの地域内では、さらに国別の詳細な分析が提供されます。
- 北米市場:アメリカ、カナダ
- ヨーロッパ市場:イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、ロシア、北欧、ベネルクス、その他のヨーロッパ地域
- APAC市場:中国、韓国、日本、インド、オーストラリア、台湾、東南アジア、その他のアジア太平洋地域
- 中東・アフリカ市場:UAE、トルコ、サウジアラビア、南アフリカ、エジプト、ナイジェリア、その他の中東・アフリカ地域
- LATAM市場:ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、チリ、コロンビア、その他のLATAM地域
6. 競争環境
- 市場シェア分析、企業間のM&Aや協力の分析が行われています。
7. 市場プレイヤー評価
- 主要企業(Bosch、Continental、Garrett Motion)の概要、事業情報、収益、SWOT分析、最近の動向が評価されています。
このレポートは、予測車両技術市場の包括的な理解を提供するために、詳細で多角的な視点から市場を分析しています。
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予測車両技術とは、未来の走行環境や交通状況を予測し、それに応じて車両の動作を最適化する技術のことです。この技術は、自動運転車や高度運転支援システム(ADAS)において重要な役割を果たしており、より安全で効率的な運転を実現するための基盤となっています。予測車両技術の基本的な考え方は、車両が周囲の環境をリアルタイムで分析し、その情報を基に将来の状況を予測することにあります。
予測車両技術にはいくつかの種類があります。例えば、交通流予測技術は、他の車両や歩行者の動きを予測することで、衝突を回避し、スムーズな運転を可能にするものです。また、気象予測技術は、悪天候時に路面の状態を予測し、適切な運転を支援します。さらに、エネルギー消費予測技術は、車両のエネルギー効率を最大化するために、最適なルートや運転方法を提案します。
このような予測車両技術は、さまざまな用途に活用されています。例えば、自動運転車では、予測技術を用いて車両の運行計画を立てることで、より安全で効率的な走行が可能になります。また、物流業界では、予測車両技術を用いて配送ルートを最適化し、時間とコストの削減を図っています。さらに、公共交通機関においても、予測技術を活用することで、遅延の発生を未然に防ぎ、サービスの信頼性を向上させています。
予測車両技術に関連する技術としては、人工知能(AI)や機械学習、ビッグデータ解析などが挙げられます。これらの技術は、大量のデータを迅速に処理し、正確な予測を行うための基盤を提供しています。特に、機械学習は、車両が過去のデータから学習し、予測精度を向上させるために重要な役割を担っています。また、車両同士や車両とインフラとの通信を可能にするV2X(Vehicle-to-Everything)技術も、予測車両技術の一部として重要視されています。この技術により、車両は周囲の状況をより詳細に把握し、より正確な予測を行うことができます。
このように、予測車両技術は未来の交通社会において重要な位置を占めており、安全性の向上や環境負荷の低減に寄与することが期待されています。技術の進化により、ますます高度な予測が可能になり、私たちの生活がより便利で快適になることが期待されます。