 | • レポートコード：MRC2403C126 • 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、111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
| ドライビングシミュレータ市場規模は2024年に6億7,797万米ドルと推定、2029年には8億7,646万米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024-2029年）のCAGRは5.27%で成長する見込みです。 COVID-19パンデミックの発生とそれに続く封鎖（すべての規制が続く）により、ドライバーシミュレータ市場は衰退を目の当たりにしました。他の産業と同様に、パンデミックはドライビングシミュレータ市場にもマイナスの影響を示しました。市場シェアの大きい主要国はパンデミックの悪影響を受け、ドライビングシミュレータの設置が減少しました。しかし、経済が徐々に正常な状態に戻りつつあることから、市場は回復のペースを取り戻しつつあり、予測期間中はプラス成長が見込まれています。 自動車の技術が日々向上する中、自動車の安全機能に対するニーズも高まっています。事故の多くは、人為的ミスや運転技術の不足などによって起こります。そのような状況を避けるために、ドライビングシミュレータは、リアルタイムな環境を人工的に作り出し、仮想的にドライバーのスキルを向上させる最良の方法です。このシステムは、ドライバーが状況をコントロールしながら運転するのに役立ちます。このように、ドライビングシミュレータはより効率的で、安全性を大幅に向上させます。 ドライビングシミュレータと解析技術の採用は、鉄道、航空、海洋、防衛、自動車分野で増加しています。特に自動車分野では、ほとんどの国が自動車の安全性を向上させるために新しい法律を導入しているため、小型車や中型車の高度な安全機能に対する需要が一貫して増加しています。さらに、安全規制や環境規制の厳格化により、メーカーや当局はトレーニング用の革新的なデザインのドライビングシミュレータへの投資を余儀なくされています。これにより、新車に搭載される高度な機能の研究開発コストが大幅に削減されます。 シミュレータは、新車の開発とテストにおいて極めて重要な要素の一つです。シミュレータの結果は、プロトタイプの構築やサーキットでの車両テスト中に仮想シミュレーションを実行することで、エンジニアが重要な意思決定を行うのに役立ちます。 さらに、自動車部品の電動化、半自律走行車や自律走行車の登場、自動車産業におけるテクノロジー企業の影響力の増大が、ドライビングシミュレータ市場の成長要因となっています。自動車産業は自律走行車に向かっています。 ほとんどの自動車メーカーは、シミュレータなしでは不可能な自律走行車技術に取り組んでおり、今後、新たなプレーヤーが自律走行車分野に参入する可能性が高く、予測期間中の市場成長を促進する可能性があります。大手自動車メーカー企業、テクノロジー大手、専門スタートアップ企業は、自律走行車（AV）技術開発のために過去5年間で500億米ドル以上を投資しており、その70%は自動車産業以外からの資金です。同時に、公的機関はAVが経済的・社会的に大きな利益をもたらす可能性があると見ています。 ドライビングシミュレータ市場の動向 自律走行車が市場の成長エンジンとして作用 自律走行車メーカーは、自律走行車が公道に配備された際の安全性の問題に懸命に取り組んでいます。これらのメーカーは、自律走行車は人間のドライバーよりもはるかに安全なドライバーになると考えています。この基準では、既存の試験設備を大幅に増やす必要があります。 しかし、実際の道路での無人運転車のテストは近年拡大していますが、自律走行車に対する安全性の懸念から、自律走行車には大量のデータ収集と処理が必要であるため、市場企業は自律走行車のシミュレータ・テストに取り組んでいます。データはIoT接続された自動車間で共有され、クラウドシステムにワイヤレスで転送され、自動化を改善するために調査・活用されます。 市場の主要企業数社は、自律走行車のテストシミュレーションシステムとソフトウェアの開発に実質的に投資しており、これらの自動車がかなり高い安全性評価を受けて路上に投入されることを目指しています。例えば 直近のCommunicAsia 2022見本市では、自律走行車のシミュレーション技術を開発する韓国企業MORAIが、「実車に近い自律走行車運転シミュレータ」であるMORAI SIM Driveのデモを行いました。自律走行車と自律走行システムとして、MORAIはシミュレーションツールとソリューションを開発。 自律走行車向けのリアルなドライビングシミュレータ「MORAI SIM Drive」は、自律走行車の検証が可能で、本物を忠実に再現したシミュレーション環境、センサーデータ、車両モデルを提供します。MORAI SIM Driveは、仮想環境の構築を自動化し、HDマップと高性能3Dグラフィックエンジン（Unity）による正確なネットワーク表現を提供します。 自律走行車には膨大なデータ収集と処理が必要なため、自動車メーカーは自律走行車技術に多額の投資を行い、最高の自律走行車を開発するためにパートナーシップを結んでいます。全データはIoT接続された自動車間で共有され、クラウドシステムにワイヤレスでアップロードされ、分析され、自動化の改善に利用されます。 2021年12月、株式会社本田技術研究所は、最新の先進的なDILシミュレータDelta S3を試運転した後、Ansible Motionとの長期的な関係を拡大しました。より広いモーションスペースとダイナミックレンジの拡大により、この多用途シミュレータは、佐倉のエンジニアリング施設において、将来の公道走行車両やレース車両とその関連技術の効率的な開発を可能にします。 2021年3月、Volvoグループはエヌビディアと、自律走行する商用車および機械の意思決定システムを共同開発する契約を締結しました。NVIDIAのエンドツーエンドの人工知能プラットフォームをトレーニング、シミュレーション、車載コンピューティングに活用することで、公道や高速道路での完全自律走行に安全に対応できるシステムが完成する見込みです。 2021年1月、General Motorsはマイクロソフトと長期的な戦略的関係を結び、自動運転車の商業化を加速させると発表しました。両社は、卓越したソフトウェアとハードウェアのエンジニアリング、クラウドコンピューティング能力、製造ノウハウ、パートナーエコシステムを結集し、輸送の変革に取り組む見通しです。 OEMの自動運転への注力とそれに続く電気自動車の成長により、ドライビングシミュレータの需要は、特に市場で事業を展開するOEMによるテストや研究のために促進されると予想されます。 欧州が市場をリードする見込み 欧州は、世界で最も技術的に優れた市場の一つであるドイツが牽引しています。この地域では、衝突検知、車線逸脱警告、アダプティブ・クルーズ・コントロールなどの先進運転支援システムを搭載したレベル2およびレベル3の自律走行車が急成長しています。 ドライバー・インストラクター・アカデミーからレーストラックまで、ドライビングシミュレータはドライバーやレーサーのトレーニング教育の戦略的ツールとしてますます利用されるようになっています。さらに、ドライビング・シミュレータは、乗り心地とハンドリング、NVH（騒音、振動、乗り心地）、ヒューマン・マシン・インターフェース、ハードウェアの評価をループ内で行うために導入され、物理的な試作品の数を減らし、開発時間とコストを削減しながら、車両開発プロセス全体の革新速度を加速させることが期待されています。 ドイツのドライビング・シミュレータ市場は、ユーティリティ・パートナーによる様々な投資や購入により活況を呈しています。例えば2022年4月、シミュレーションとドライビングシミュレータの開発企業であるVI-gradeは、同社のDiM250ダイナミックシミュレータの拡張バージョンが長年の顧客であるホンダに採用されたことを発表しました。ホンダが新たに取得したDiMは、ホンダグループ内で2台目のVI-grade Dynamicシミュレータであり、ドイツのオッフェンバッハにある同社の研究開発拠点では、2018年以降、車両開発とテストにDiM250シミュレータのバージョンを使用しています。 2022年2月、Boschは自律走行とシミュレーションのための高精細マップを開発するAtlatec社を買収することで、自動運転の専門知識を拡大し、市場での地位を強化することができます。 いくつかのユーティリティプラットフォームや企業は、ドライビングシミュレータの深い準備状況を理解しているため、先進的で信頼性の高い刺激ソリューションを考え出すための研究や技術に積極的に投資しています。例えば2022年5月、フランスのThalesはスイスのRUAG Simulation and Training（RUAG S&T）の買収を完了しました。RUAG S&Tの従業員500人全員が、約900人の従業員を抱えるタレスに移籍しました。タレスは現在、ユニウエストがユーザーに提供する軍用シミュレーションおよびトレーニングの開発・供給において、欧州をリードする企業のひとつです。RUAG S&Tの昨年の売上高は約9000万ユーロ（9450万米ドル）でした。 タレスは、この統合により、ヘリコプターと軍用機ソリューションの専門知識を維持しながら、陸上市場での足跡を拡大することができるとしています。また、この買収により、フランス、スイス、ドイツ、英国における現地拠点を強化し、アラブ首長国連邦とオーストラリアでのプレゼンスを拡大することができます。 ドイツにおけるドライビングシミュレータのこうした継続的な開発と購入を考慮すると、予測期間中、同製品の需要は高い成長率を示すと予想されます。 ドライビングシミュレータ産業の概要 ドライビングシミュレータ市場は、大手既存企業や新興企業を含む複数の活発なプレイヤーによって支配されています。ユーティリティ・パートナーやOEMは、車両テストやオンロード・ダイナミクスのための高度なドライビング・シミュレータ技術の開発に多額の投資を行っています。各社は戦略的提携を結んでいます。例えば2022年9月、AB Dynamics PLCは、世界の自動車市場に高度なシミュレータのリーディングプロバイダーであるAnsible Motion Limitedを買収しました。この買収は総額3,120万ポンドで発表され、その内訳は、1,920万ポンドの初期対価と、一定の業績基準を満たすことを条件とする1,200万ポンドの支払いです。 2022年6月、香港の研究機関であるWIMI Hologram Academyは、車両運転システムにおけるバーチャルリアリティ技術の継続的な需要を満たすため、Holographic Science Innovation Centerと緊密に連携していると発表しました。 2022年5月、Ansible Motion社は、電動化、自律性、運転支援、HMI、ビークルダイナミクスを実現するために必要な技術を検証することを目的とした、デルタシリーズS3ドライバーインザループ（DIL）シミュレータの全仕様を発表しました。 2021年7月、英国のDynisma社は新しい先進運転シミュレータのリリースを発表しました。これらのDynisma Motion Generators (DMG)は、先進的な車両開発とテストのために、自動車メーカーやサプライヤー向けに特別に設計されました。 その他のメリット エクセル形式の市場予測シート 3ヶ月間のアナリストサポート |
1 はじめに
1.1 調査の前提
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
4.2 市場の抑制要因
4.3 産業の魅力 – 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 市場セグメント（市場規模：百万米ドル）
5.1 自動車タイプ別
5.1.1 乗用車
5.1.2 商用車
5.2 用途別
5.2.1 トレーニング
5.2.2 試験・研究
5.3 シミュレータタイプ別
5.3.1 小型シミュレータ
5.3.2 本格シミュレータ
5.3.3 高機能シミュレータ
5.4 地域別
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 アラブ首長国連邦
5.4.4.3 その他の国
6 競争環境
6.1 企業市場シェア
6.2 企業プロフィール
6.2.1 AutoSim AS
6.2.2 AVSimulation
6.2.3 VI-grade GmbH
6.2.4 Ansible Motion Ltd
6.2.5 Cruden BV
6.2.6 Tecknotrove Simulator System Pvt. Ltd
6.2.7 IPG Automotive GmbH
6.2.8 AB Dynamics PLC
6.2.9 Virage Simulation
6.2.10 XPI Simulation
6.2.11 FAAC Incorporated
7 市場機会と今後の動向
レポート目次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
4.2 Market Restraints
4.3 Industry Attractiveness – 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 (Market Size in Value – USD Million)
5.1 By Vehicle Type
5.1.1 Passenger Car
5.1.2 Commercial Vehicle
5.2 By Application Type
5.2.1 Training
5.2.2 Testing and Research
5.3 By Simulator Type
5.3.1 Compact Simulator
5.3.2 Full-scale Simulator
5.3.3 Advanced Simulator
5.4 By 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 United Arab Emirates
5.4.4.3 Other Countries
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Vendor Market Share
6.2 Company Profiles*
6.2.1 AutoSim AS
6.2.2 AVSimulation
6.2.3 VI-grade GmbH
6.2.4 Ansible Motion Ltd
6.2.5 Cruden BV
6.2.6 Tecknotrove Simulator System Pvt. Ltd
6.2.7 IPG Automotive GmbH
6.2.8 AB Dynamics PLC
6.2.9 Virage Simulation
6.2.10 XPI Simulation
6.2.11 FAAC Incorporated
7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
| ※ドライビングシミュレータとは、運転の訓練や研究を行うためのシステムであり、リアルな運転環境を模擬することができます。このシミュレータは、様々な種類があり、それぞれ異なる目的や技術を使用しています。一般的には、視覚、聴覚、触覚などの感覚に訴えかける要素を取り入れ、運転者がリアルな運転体験を得ることを目指しています。 ドライビングシミュレータは、主に教育・訓練用途に利用されます。教習所では、運転技術を学ぶ初心者が操作を学ぶための設備として導入されており、実際の交通事故や危険な状況のリスクを避けながら、安全に運転技術を習得できる環境を提供します。また、運転技術の向上を目的としたプロドライバー向けのトレーニングでも利用されています。 このようなシミュレータには、基本的に2つの主要な種類があります。一つは、実車の運転席を模した固定型シミュレータです。これには、ハンドル、ペダル、シートなどが設置されており、運転者は実際の車に近い体験を得られます。もう一つは、動的なシミュレーションを提供する可動型シミュレータです。これらは、運転者の操作に応じてリアルタイムで動き、振動や傾きの感覚を提供することでより臨場感のある体験を実現します。 また、ドライビングシミュレータは、研究開発の場でも重要な役割を果たしています。自動車メーカーや交通機関、学術機関などは、運転者の行動や反応を観察し、交通事故の原因を分析するためにシミュレータを使用します。これにより、新しい安全技術や交通管理手法の開発が進められています。例えば、運転者の疲労や注意力の低下が運転に与える影響を評価するために、様々なシナリオをシミュレートすることができます。 ドライビングシミュレータの関連技術としては、VR（バーチャルリアリティ）やAR（拡張現実）が挙げられます。これらの技術を応用することで、視覚情報がさらにリアルになるだけでなく、運転シミュレーションの環境をより多様化させることが可能になります。たとえば、AR技術を使用することで、実際の運転席にデジタル情報を重ねて表示し、運転者に対する情報提供を強化することができます。 最近では、AI（人工知能）を用いたドライビングシミュレータも増えてきています。AIを活用することで、より高度な運転シナリオを生成したり、運転者の特性に応じたカスタマイズを行ったりすることが可能です。これにより、実車では体験しにくい状況や、様々な悪条件下での運転訓練を行うことができるため、教育効果が向上します。 さらに、ドライビングシミュレータは自動運転技術の発展にも寄与しています。自動運転車両の開発では、さまざまなシナリオを想定したテストが必要になりますが、これをシミュレータ上で行うことで、大規模なフィールドテストを行うのは難しい状況でもその検証ができるのです。シミュレーション技術は、設計段階での問題を早期に発見し、コストを抑える手段ともなります。 このようにドライビングシミュレータは多様な形態と用途を持ち、運転の教育だけでなく、研究開発や自動運転技術の進歩にも大いに貢献しています。その発展は今後も続くと考えられており、交通安全や運転技術の改善を通じて、社会に対する影響力を持つ重要な分野であります。 |
