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自動車AI市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別(自動運転、ADAS)、アプリケーション別(乗用車、商用車)、2026年から2035年までの地域別洞察と予測
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自動車AI市場の概要
自動車 AI 市場は、2026 年に約 212 億 3,000 万米ドルと評価されると予想されています。2035 年までに 758 億 8,000 万米ドルに増加すると予測されています。これは、2026 年から 2035 年までの 15.2% の年平均成長率を反映しています。
地域別の詳細な分析と収益予測のために、完全なデータテーブル、セグメントの内訳、および競合状況を確認したいです。
無料サンプルをダウンロード自動車 AI 市場は、人工知能が車両の認識、意思決定、ドライバーの監視、予知保全、ナビゲーション、インフォテインメント、製造、および車両の運用に組み込まれるにつれて進歩しています。 2025 年には、世界の電気自動車販売台数は 2,000 万台を超え、新車販売台数の 25% を占め、ソフトウェア定義および AI 対応機能に対応できる車両ベースが拡大します。 DRIVE Orin などの最新の車載プロセッサは 254 TOPS のコンピューティング パフォーマンスを提供しますが、より新しい集中型プラットフォームは 2,000 TOPS を提供できます。自動運転やインテリジェントなコックピット機能のために、カメラ、レーダー、ライダー、地図、超音波、および客室データを組み合わせるために AI がますます使用されています。
米国の自動車 AI 市場は、高度な運転支援、ロボタクシー、コネクテッド ビークル、自動トラック輸送、AI を活用した製造、および連邦安全要件によって推進されています。 2025 年、ある大手の完全自動運転配車ネットワークは、フェニックス、サンフランシスコ、ロサンゼルス、オースティンで毎週 250,000 件以上の有料旅行を完了していました。米国の安全規制では、2029年9月までに自動緊急ブレーキを乗用車と小型トラックに標準装備することが義務付けられており、時速102マイルで先行車との接触を回避するシステムが義務付けられている。この規制により、年間少なくとも 24,000 件の負傷が防止され、少なくとも 360 人の命が救われると予測されています。
主な調査結果
- タイプ別では、ADAS が 68.0% の市場シェアでリードしており、Automatic Drive は 2035 年までの CAGR 18.6% で最も急成長しているタイプです。
- 用途別では、乗用車が 68.8% の市場シェアを誇り、商用車は 2035 年まで 16.8% の CAGR で拡大すると予測されています。
- ソリューション カテゴリ別では、ソフトウェアが 63.3% の市場シェアを保持しており、ハードウェアは最も急成長しているソリューション カテゴリであり、2035 年までの CAGR は 17.1% です。
- エンドユーザー別では、自動車 OEM が 87.7% の市場シェアを占めており、アフターマーケット部門は 2035 年まで 16.4% CAGR で成長すると予測されています。
- 地域別では、アジア太平洋地域が 50.9% の市場シェアで首位にあり、最も急成長している地域でもあり、2035 年までに 17.3% の CAGR を記録しています。
最新のトレンド
自動車 AI 市場は、集中型車両コンピューティング、生成 AI、エンドツーエンドのニューラル ネットワーク、マルチモーダル認識、AI 副操縦士、無線ソフトウェア アップデート、およびますます高度化する運転支援機能へと移行しています。単一の高性能プロセッサーで ADAS、自動運転認識、デジタル コックピット機能、インフォテインメント、車両インテリジェンスを処理できるため、集中コンピューティングが特に重要になってきています。 DRIVE Orin は 254 TOPS を提供し、DRIVE Thor は最大 2,000 TOPS を提供し、要求の厳しい AI ワークロード向けに設計されています。自動車メーカーも安全性が認定されたオペレーティング システムを採用しています。トヨタは 2025 年に、次世代自動車が高度な運転支援機能のために DriveOS を備えた DRIVE AGX Orin を使用することを確認しました。
ロボタクシーの商用化は、自動車 AI 市場のもう 1 つの主要なトレンドを表しています。 2025年4月、大手自動運転事業者は、米国の主要4大都市市場で週あたり25万回以上の有料乗車を報告した(2023年5月の報告では週1万回)。中国発の自動運転技術は国際的にも拡大し、1つのプラットフォームで自動運転走行距離が1億5千万kmを超え、2025年までに1千万回以上の自動運転を完了した。欧州は認定レベル3を通じて高度な自動化に向けて進んでいる。これには、指定された条件下でドイツの 13,191 km のアウトバーン ネットワーク全体で 95 km/h で動作することが承認された技術が含まれます。
自動車AI市場セグメンテーション
自動車AI市場は、タイプ別に自動運転とADASに、アプリケーション別に乗用車と商用車に分割されています。現在、ADAS は、レベル 2 機能がすでに数百万台の量産車両に組み込まれている一方、完全自動運転は引き続き制御された商業展開と定義された運用領域に集中しているため、より大きな導入量の機会をもたらしています。 AI 対応の運転、コックピット、モニタリング、コネクテッド機能を総合して測定した場合、自動車 AI 導入のシェアは乗用車が推定 72% を占め、商用車は約 28% を占めます。テクノロジーの種類別に見ると、導入されている自動車 AI アプリケーションの推定 68% が ADAS であり、自動運転システムとサポート プラットフォームに関連するのは約 32% です。
タイプ別
タイプに基づいて、市場は自動ドライブ、ADAS に分けられます。
- 自動ドライブ: 自動ドライブは、現在の自動車 AI 市場展開の推定 32% シェアを占めており、ロボタクシー、自動運転シャトル、試験車両、自動配送車両、先進的な量産車に集中的に採用されています。レベル 4 の商用化はますます目に見えてきています。米国の自動運転配車サービスは、2025 年中に 4 大都市市場で週 25 万回の有料移動を超えました。中国では、大手自動運転プラットフォームが 1 億 5,000 万 km 以上の安全な自動運転を蓄積し、2025 年 4 月までに 1,000 万回以上の自動運転を完了しました。自動運転には、知覚、軌道予測、経路計画、位置特定、物体分類、および車両制御のための AI が必要であり、高性能プロセッサと車両制御を実現します。冗長センサー アーキテクチャが不可欠です。
- ADAS: ADAS は、自動緊急ブレーキ、車線維持、アダプティブ クルーズ コントロール、死角検出、インテリジェント速度支援、ドライバー監視、自動駐車がレベル 4 自動運転よりも幅広い生産量に達しているため、自動車 AI 市場導入の推定シェア 68% を占めています。 2024年7月から適用される欧州の要件では、新しく販売される車両に、インテリジェントな速度支援や後退検出などのいくつかの運転支援および安全機能が義務付けられている一方、乗用車やバンには車線維持や自動ブレーキ技術が求められている。米国では、2029 年の自動緊急ブレーキの義務化により、少なくとも年間 24,000 件の負傷が防止されると予想されています。 AI は、カメラとレーダーの情報を組み合わせて物体を分類し、衝突リスクを予測することで、これらの ADAS 機能をますます向上させています。
用途別
用途に基づいて、市場は乗用車と商用車に分けられます。
- 乗用車: 乗用車は自動車 AI 市場導入の推定 72% シェアを占めており、これは世界的な軽自動車人口の多さと、デジタル コックピット、音声アシスタント、ドライバー監視、駐車自動化、ADAS、ナビゲーション インテリジェンス、バッテリー管理アルゴリズムの急速な導入に支えられています。 2025 年には世界で 2,000 万台以上の電気自動車が販売され、新車販売全体の 25% を占めます。これらの高度に電子化された自動車は、集中型 AI コンピューティングの重要なプラットフォームを提供します。乗用車もレベル 3 の商用化をリードしています。ドイツで承認された生産システムは、指定された条件下で 95 km/h の速度で動作し、2 つの高級乗用車モデルラインで利用可能であり、支援から条件付き自動化への進歩を示しています。
- 商用車: 商用車は、自動運転トラック輸送、物流の最適化、ドライバーの監視、予知保全、衝突回避、フリート ルーティング、自動配送によってサポートされ、自動車 AI 市場導入の推定シェア 28% を占めています。商用車両は、車両の稼働時間が長く、広範な運用データセットを生成できるため、強力な AI ユースケースを提供します。自動運転技術、ティア1サプライヤー、アクセラレーテッド・コンピューティングを含む2025年のパートナーシップは、2027年のトラック用SAEレベル4自動運転システムの量産を目標としている。AIを搭載した商用車も、死角認識や歩行者や自転車の衝突警告をカバーする欧州の必須技術の恩恵を受ける。これらのアプリケーションにより、トラック、バン、バス、配送車両が自動車用人工知能の重要な拡張セグメントとして位置付けられます。
市場ダイナミクス
推進要因
AI を活用した高度な運転支援と自動運転の急速な導入。
人工知能は物体検出、歩行者認識、車線解釈、ドライバー監視、衝突予測、自動ブレーキ、アダプティブクルーズコントロール、駐車支援をサポートしているため、ADAS の導入は自動車 AI 市場の成長の中心的な推進要因となっています。規制要件により、プレミアム モデルを超えた導入が加速しています。米国では、自動緊急ブレーキを2029年9月までに乗用車と小型トラックに標準装備する必要があり、準拠したシステムは昼間でも暗闇でも歩行者を検出する必要がある。この規則では、前走車との衝突が差し迫っている場合には時速90マイルに達し、歩行者を検知した場合には時速45マイルに達した場合に自動ブレーキを作動させることが義務付けられている。規制当局は、これらのシステムにより少なくとも年間 24,000 件の負傷を防止できると推定しています。
ドライバーへの影響分析*
| 市場の推進力 | 影響レベル | CAGR 寄与率 (%) | 2026 ~ 2028 年の影響 | 2029 ~ 2031 年の影響 | 2032 ~ 2035 年の影響 |
|---|---|---|---|---|---|
| ADAS および AI 対応車両安全システムの採用の増加 | 高い | 5.80% | 高い | 高い | 高い |
| 自動運転、ロボタクシー、自動運転車技術の拡大 | 高い | 4.70% | 中くらい | 高い | 高い |
| ソフトウェア デファインド ビークルと集中型 AI コンピューティング アーキテクチャの成長 | 高い | 4.10% | 高い | 高い | 高い |
| AI を活用した車内エクスペリエンスと予測インテリジェンスの統合の強化 | 中くらい | 3.20% | 中くらい | 高い | 高い |
| AI 統合をサポートする電気自動車およびコネクテッド ビークルの普及の拡大 | 中くらい | 2.80% | 高い | 高い | 中くらい |
| その他(AIベースの予知保全、スマートマニュファクチャリング、戦略的パートナーシップ、インテリジェントモビリティサービス) | 低い | 1.80% | 低い | 中くらい | 中くらい |
抑制要因
自動車 AI には高度なコンピューティング、センサー、検証、統合の要件があります。
自動車 AI システムには、十分な処理能力、広範なセンサー データ、冗長アーキテクチャ、機能安全検証、サイバーセキュリティ制御、および数百万もの現実世界またはシミュレートされた運転シナリオが必要です。最新の自動車用 AI プロセッサは 254 TOPS を実現できますが、次世代の集中型プラットフォームは 2,000 TOPS に達する可能性があり、車両の電気アーキテクチャに課せられる計算要件が増大していることを示しています。自律システムでは、複数のカメラとレーダーやライダーを組み合わせることがあり、電源管理、熱制御、データ同期、ソフトウェア検証、センサーのクリーニングに対する需要が高まります。レベル 3 の運用も地理的に制限されたままです。ドイツで承認されたシステムは、すべての道路で無制限の自動運転を提供するのではなく、定義された高速道路条件下で 95 km/h で動作します。
拘束衝撃解析*
| 市場の制約 | 影響レベル | CAGR のマイナスの影響 (%) | 2026 ~ 2028 年の影響 | 2029 ~ 2031 年の影響 | 2032 ~ 2035 年の影響 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI ハードウェア、センサー、コンピューティング プラットフォーム、システム統合に関連する高額なコスト | 高い | -2.70% | 高い | 高い | 中くらい |
| 自動運転車に対する規制の複雑さ、安全性検証要件、および責任に関する懸念 | 高い | -2.10% | 高い | 高い | 中くらい |
| サイバーセキュリティのリスク、データプライバシーの懸念、自動車用 AI ソフトウェアの信頼性の課題 | 中くらい | -1.50% | 中くらい | 高い | 高い |
| その他 (AI の人材不足、インフラストラクチャの制限、相互運用性の問題、消費者の受け入れに関する懸念) | 低い | -0.90% | 低い | 低い | 低い |
ロボタクシー、AI 定義車両、自律型商用フリートの拡大
機会
商用車両は認識、予測、マッピング、計画モデルを改善できる継続的な運転データを生成するため、ロボタクシーは自動車 AI 市場に大きな機会をもたらします。米国のある自動運転配車サービスは、2025年に4大都市市場で週当たりの有料旅行数が25万回を超え、2026年には米国の追加都市への準備を発表した。中東では、アブダビが2025年3月までに43万キロ以上をカバーする約3万回の自動運転旅行を完了した。ドバイは2030年までに自動運転交通旅行の25%を目標にしているが、アブダビは2040 年までに自動運転旅行が 25% になる。これらのプログラムは、AI プロセッサー、車両管理ソフトウェア、センサー、HD マッピング、サイバーセキュリティ、シミュレーション、リモート アシスタンス、車両からインフラまでのテクノロジーの機会を生み出します。
現実世界の複雑な運転条件全体で信頼性の高い AI パフォーマンスを実現
チャレンジ
自動車用 AI は、雨、暗闇、道路工事、色褪せた標識、珍しい物体、緊急車両、予測不可能な歩行者、オートバイ、変化する交通ルールの中でも確実に動作する必要があります。システムが運転支援からレベル 3 およびレベル 4 の自動化に移行するにつれて、指定された条件下での自動運転機能に責任が移行するため、課題は増大します。欧州の規則では、2024 年 7 月から、新型車両にインテリジェント速度支援、後退検知、ドライバー注意警告、緊急停止信号、および追加の安全システムが義務付けられました。システムは動作領域内で人間による継続的な制御なしで運転タスクを実行するため、完全自律型のレベル 4 の展開には、かなり詳細な検証が必要です。この要件により、シミュレーション、冗長センシング、サイバーセキュリティ、安全ケースの検証が自動車 AI 市場の重要な課題となります。
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自動車 AI 市場の地域的洞察
地域の自動車AI市場のパフォーマンスは、車両生産、半導体エコシステム、自動運転規制、ADAS義務、コネクテッドインフラストラクチャ、電気自動車の普及によって形成されます。アジア太平洋地域は世界の自動車 AI 市場導入活動の推定 42% のシェアを占めており、次に北米が約 30%、欧州が約 23%、中東とアフリカが約 5% となっています。アジア太平洋地域は中国の大規模な電気自動車とインテリジェント車両のエコシステムの恩恵を受けており、北米は大規模なロボタクシーの商業化をリードしています。ヨーロッパには広範な強制的な安全規制があり、中東とアフリカでは、2030年までに旅行の25%を自律交通で占めるというドバイの目標を含む、政府支援の自律交通プログラムが台頭しつつある。
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北米
北米は、AI コンピューティング、自動運転ソフトウェア、ロボタクシー運用、自動車用半導体、クラウド インフラストラクチャ、ソフトウェア デファインド ビークル開発における米国のリーダーシップに支えられ、自動車 AI 市場展開活動の推定 30% のシェアを占めています。この地域では大規模な自動運転試験と商業活動が行われています。 2025 年、ある大手レベル 4 配車サービスは、フェニックス、サンフランシスコ、ロサンゼルス、オースティンで毎週 250,000 件以上の有料旅行を実行していました。同事業者は、2026年中に完全自動配車サービスを米国のさらに多くの都市に拡大し、認識ソフトウェア、車両コンピューティング、マッピング、シミュレーション、フリートインテリジェンスに対する需要を強化する計画を発表した。
安全規制も北米の自動車 AI 市場を支えています。米国は、2029年9月までに乗用車と小型トラックに自動緊急ブレーキを義務付けるFMVSS第127号を最終決定した。車両は時速102マイルで先行車両との接触を回避し、日中および夜間に歩行者を検知し、歩行者との衝突が差し迫っている場合には時速45マイルに達する速度で自動的にブレーキをかける必要がある。この規制により、年間少なくとも2万4,000件の負傷が防止され、少なくとも360人の命が救われると期待されている。電気自動車は、自動車 AI にソフトウェア集約型の別のプラットフォームを提供します。米国の電気自動車販売台数は、2024 年に約 160 万台に達します。AI の導入は製造業にも拡大しており、米国の大手自動車メーカーは次世代自動車、デジタル ファクトリー、ロボティクス、シミュレーション向けにアクセラレーテッド コンピューティングを導入しています。
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ヨーロッパ
欧州は、自動車 AI 市場活動の推定シェア 23% を占めており、大手高級自動車メーカー、ティア 1 サプライヤー、自動車用半導体企業、厳格な車両安全規制、先進的な自動運転法制によって支えられています。 2024 年 7 月から、欧州連合全体で新しく販売される車両は、インテリジェントな速度支援、後退検知、ドライバーの眠気警告、緊急停止信号、イベントデータ記録、サイバーセキュリティ対策を含む要件の対象となりました。乗用車やバンには、車線維持システムと高度な緊急ブレーキ システムも必要です。
欧州でも条件付き自動運転が進んでいる。ドイツは、国の 13,191 km のアウトバーン ネットワークをカバーする機能を備えた、特定の高速道路条件下で 95 km/h で動作する最新のレベル 3 システムを承認しました。このシステムは 2 つの高級車生産ラインで利用でき、物理コンポーネントを交換することなく、以前に装備された車両を無線でアップグレードできます。ヨーロッパはさらに、2024 年に電気自動車販売シェアを約 20% 維持し、AI を活用したバッテリー管理、エネルギー最適化、ナビゲーション、ドライバー監視、コネクテッド サービスのための大規模なソフトウェア デファインド ビークル ベースを提供しました。必須の ADAS、レベル 3 規制、プレミアム車両エンジニアリング、集中コンピューティングの組み合わせにより、欧州自動車 AI 市場の継続的な採用がサポートされます。
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アジア太平洋地域
アジア太平洋地域は、自動車 AI 市場導入活動の推定 42% のシェアを保持しており、インテリジェント車両、電気自動車、自動車製造、自動運転プログラム、エレクトロニクス生産の総合規模で最大の地域市場となっています。中国は成長の中心的な原動力となっている。 2024 年には中国で 1,100 万台以上の電気自動車が販売され、中国の道路を走行する約 10 台に 1 台はすでに電気自動車でした。 2025 年には、中国の電気自動車のシェアはさらに増加し、AI コックピット、ナビゲーション インテリジェンス、自動駐車、運転支援、バッテリーの最適化、コネクテッド サービスの搭載プラットフォームが強化されました。日本と韓国は、自動車製造、エレクトロニクス、センサー、ロボット工学、半導体開発を通じて更なる力を発揮します。
自動運転の導入は、アジア太平洋地域の自動車 AI 市場のもう 1 つの利点です。 2025 年 4 月までに、中国を拠点とする自動運転プラットフォームは 1 億 5,000 万 km 以上の安全な自動運転を記録し、1,000 万回以上の自動運転走行を完了しました。日本の自動車メーカーもAIの統合を加速している。トヨタは2025年1月、次世代自動車に先進運転支援機能を実現する安全認定オペレーティングシステムを搭載したDRIVE AGX Orinを組み込むと発表した。 2025年4月、トヨタと大手自動運転事業者は、新しい自動運転車プラットフォームの開発を検討し、個人所有車への応用を検討することで予備合意に達した。これらの開発は、アジア太平洋地域が大量生産と AI プロセッサー、自動運転ソフトウェア、電気モビリティ、および車両データ エコシステムをどのように組み合わせているかを示しています。
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中東とアフリカ
中東とアフリカは、現在の自動車 AI 市場展開活動の推定 5% のシェアを占めていますが、この地域は自動運転交通の重要なテストと商業化の拠点になりつつあります。ドバイの自動運転交通戦略は、2030年までにすべての交通手段の25%を自動運転化することを目標としています。2025年9月までに、ドバイのより広範な自動運転交通戦略に基づいて測定された旅行の20.4%が自動運転交通で占められており、更新された目標は2040年までに36%に達します。2025年中に、自動運転会社3社がジュメイラとウムで60台以上の自動運転車を含む試験運用を開始しました。 Suqeim、商用無人運転への道を確立。
アブダビも同様に中東の自動車 AI 市場を強化しています。 2025 年 3 月までに、自動運転車は首長国内で 430,000 km 以上をカバーする約 30,000 回の走行を完了しました。 2025 年 10 月までに、1 台のロボタクシー車両がアブダビで 800,000 km 以上を走行し、各車両は 12 時間の運行シフト中に 20 回もの移動を完了しました。商用レベル 4 の運用は、完全自律型サービスの最初の 2 つの運用許可を通じて 2025 年 11 月に認可されました。アブダビは、2040年までに自動運転旅行を25%にし、それに伴い交通事故を18.8%削減し、二酸化炭素排出量を15%削減することを目標としている。これらのターゲットは、AI インフラストラクチャ、マッピング、センサー、サイバーセキュリティ、インテリジェントなフリート管理の需要をサポートします。
業界の主要プレーヤー
自動車AI市場の競争環境には、世界の自動車メーカー、ティア1サプライヤー、半導体メーカー、クラウド企業、自動運転開発者、消費者向けテクノロジー企業が含まれます。このレポートに名前が挙がっている少なくとも 14 社の大手企業が、車両オートメーション、ADAS、AI プロセッサー、インテリジェント コックピット、マッピング、クラウド コンピューティング、または自律型モビリティを通じて参加しています。テスラはカメラベースのニューラルネットワーク運転システムに重点を置いており、ボッシュはADAS、センサー、車両コンピューター、AIを活用したコックピット技術を提供している。トヨタは次世代AIコンピューティングの統合を進めており、百度は自動運転走行距離が1億5000万kmを突破した。 Microsoft と IBM はクラウドおよびエンタープライズ AI 機能に貢献し、Intel は自動車コンピューティング テクノロジーを通じて参加します。競争は、AI トレーニング データ、推論パフォーマンス、安全認証、ソフトウェア統合、およびスケーラブルな車両アーキテクチャにますます集中しています。
自動車 AI のトップ企業のリスト
- Tesla Motors
- Audi
- Ford
- Toyota
- Volvo
- Nissan
- Baidu
- Apple
- Daimler
- Bosch
- Microsoft
- IBM
- Intel
市場リーダーシップ マトリックス: 自動車 AI 市場
| 2×2マトリックスビュー | 低~中規模のビジネスの強さ | 高い事業力 |
|---|---|---|
| 将来の高い成長可能性 | 成長に挑戦する人: • 百度 • 日産 • インテル |
リーダー: • テスラモーターズ • グーグル ・トヨタ • ボッシュ |
| 低から中程度の将来の成長可能性 | 新興/厳選された参加者: • りんご •IBM • マイクロソフト |
専門的/ニッチなプレーヤー: • アウディ • フォード • ボルボ • ダイムラー |
リーダーの洞察
- ボッシュ: ボッシュ モビリティのシステム、ソフトウェア、サービス部門の最高技術責任者であり、クロスドメイン コンピューティング ソリューションズの社長であるクリストフ ハルトゥング氏は、AI と自動車ハードウェア、ソフトウェア、センサー、制御ユニット、および車両コンピューターを組み合わせることで、拡張可能な大衆市場への展開に向けた先進運転支援システムの移行が加速していると強調しました。同氏のコメントは、データ駆動型の AI 開発、グローバルテスト、実稼働対応のソフトウェアスタックが自動運転導入の中心的な成長原動力になりつつあることを示している。 (発行: 2026 | 出典: ボッシュ公式情報源)
- トヨタ:トヨタ自動車の豊田章男会長は、トヨタが自動車メーカーからより広範なモビリティ企業に変革するためには、人工知能、自動運転、車両オペレーティングシステム、デジタルツイン、ビジョンAIがますます重要になっていることを強調した。彼の見通しは、AI 対応のモビリティ プラットフォームとソフトウェア デファインド ビークルが、車両、人、インフラストラクチャ、デジタル サービスをより密接に結び付けることで新たな機会を生み出すことを示しています。 (公開日:2025年1月6日 | 出典:トヨタ公式情報)
- グーグル:Waymoの共同最高経営責任者(CEO)であるテケドラ・マワカナ氏とドミトリ・ドルゴフ氏は、自動運転モビリティは、急速な乗車量の増加と新しい都市全体での需要の拡大に支えられ、技術の検証から大規模な商業的拡大に移行していると述べた。彼らのコメントは、自動運転がますます主流の交通サービスとなる中、ウェイモは2026年中にさらに20以上の都市での事業を計画しており、顧客の採用と世界市場の拡大が加速していることを指摘している。 (公開日: 2026 年 2 月 2 日 | 出典: Waymo 公式情報源)
投資分析と機会
自動車 AI 市場への投資は、ハイパフォーマンス コンピューティング、自動運転モデル、シミュレーション、AI 定義の車両アーキテクチャ、センサー、ロボタクシー、インテリジェント コックピット、サイバーセキュリティ、自動製造にますます向けられています。分散型電子制御ユニットから、複数の車両機能を実行できる集中型コンピュータへの大きな技術シフトが起きています。現在の車載 AI プロセッサは 254 TOPS を提供しますが、新しい集中型プラットフォームは最大 2,000 TOPS を提供し、半導体、冷却、メモリ、電源管理、オペレーティング システム、およびソフトウェア統合の機会を生み出します。 2025 年、トヨタは次世代の先進運転支援ロードマップにアクセラレーテッド コンピューティングと安全認定オペレーティング システムを選択しました。
商用フリートは車両、センサー、AI 推論、クラウド トレーニング、マッピング、シミュレーション、メンテナンス、フリート管理システムに対する定期的な需要を生み出すため、自律型モビリティは新たな投資機会を提供します。 2025年には、ある米国の事業者によって毎週25万件以上の有料自動運転旅行が実施されていた。ドバイは2030年までに25%の自動運転旅行を目標にしており、アブダビは2040年までに25%の自動運転旅行を目標としている。商用トラック輸送はさらなる機会を示しており、2027年にはSAEレベル4の自動運転トラック輸送プラットフォームの量産が予定されている。その結果、投資家とメーカーはスケーラブルなAIを優先している。共通のソフトウェアとコンピューティング基盤を使用して、乗用車、ロボタクシー、商用車、物流車両にサービスを提供できるアーキテクチャ。
新製品開発
自動車 AI 市場における新製品開発は、集中型 AI コンピューター、生成 AI コックピット、高度なセンサー フュージョン、レベル 3 システム、レベル 4 プラットフォーム、ワールド モデル シミュレーション、エンドツーエンドの運転ネットワークに重点を置いています。 DRIVE Thor は最大 2,000 TOPS を実現し、集中型コンピューティング アーキテクチャ上で高度な運転支援とインフォテインメント ワークロードを組み合わせます。 DRIVE Orin は 254 TOPS を提供し、自動運転認識、デジタル クラスター、インテリジェント コックピット、ドライバー支援機能をサポートします。この統合により、独立したコンピューティング モジュールの数を削減できると同時に、自動車メーカーが車両生産後にソフトウェア アップデートや追加の AI 機能を展開できるようになります。
自動運転製品は同時に高性能化しています。メルセデス・ベンツは、ドイツで認定されたレベル 3 DRIVE PILOT の動作速度を 95 km/h に引き上げ、指定された条件下で 13,191 km のアウトバーン ネットワーク全体での条件付き自動運転を可能にしました。 AI を活用したコックピットも、コマンドベースの音声制御から、車両のステータス、ナビゲーション、エンターテイメント、快適さ、ドライバーのリクエストを処理するコンテキストアシスタントへと進化しています。エッジ処理により、重要な AI 機能を車両内で低遅延で直接実行できるようになり、クラウド接続モデルは継続的に更新される機能を提供します。したがって、自動車 AI 市場の新しい製品では、各機能を独立した電子システムとして扱うのではなく、1 つの集中型コンピューティング アーキテクチャと認識、コックピット インテリジェンス、接続、パーソナライゼーション、および安全ソフトウェアを組み合わせることが増えています。
最近の 5 つの開発 (2025 ~ 2026 年)
- 2026 年 5 月 – NVIDIA Corporation がレベル 4 自動運転車向けの DRIVE Hyperion エコシステムを拡張
NVIDIA は、自動車メーカー、テクノロジー企業、モビリティ プロバイダーが参加するレベル 4 対応のロボタクシー プログラムにより、DRIVE Hyperion 自動車 AI エコシステムを拡張しました。このプラットフォームは、アジア、ヨーロッパ、中東全域での計画的な展開を含む、複数の世界市場で自動運転フリートをサポートします。
- 2026 年 4 月 – トヨタ自動車株式会社がインテリジェント モビリティ開発のための新しい AI テクノロジーを導入
トヨタとウーブン・バイ・トヨタは、モビリティの革新をサポートするために設計されたビジョン言語モデルであるウーブン・シティ AI ビジョン・エンジンを含む先進の AI テクノロジーを発表しました。両社はまた、AI 対応モビリティ製品およびサービスの開発環境として Woven City を拡張しました。
- 2026 年 3 月 – NVIDIA Corporation が BYD、Geely、いすゞ、日産と協力してレベル 4 の自動車 AI の導入を拡大
NVIDIA は、BYD、Geely、いすゞ、日産が DRIVE Hyperion プラットフォームを使用してレベル 4 対応車両を開発していると発表しました。 NVIDIA はまた、2028 年までに Uber と連携して 28 の市場に自動運転車を展開し、AI を活用した自動運転技術の導入を強化することについても概説しました。
- 2026 年 3 月 – Qualcomm Incorporated と Wayve が量産対応の AI を活用した自動運転技術を推進
クアルコムとウェイブは、ウェイブ AI ドライバーと Snapdragon Ride プラットフォームの統合を発表し、ハンズオフ運転支援とアイズオフ自動運転をサポートするスケーラブルな自動車 AI ソリューションを構築しました。このコラボレーションは、複数の車両モデルと自動化レベルにわたる量産展開を対象としています。
- 2025 年 10 月 – NVIDIA Corporation と Uber が AI を活用した世界的なロボタクシー導入戦略を拡大
NVIDIA と Uber は、Stellantis、Lucid、Mercedes-Benz のサポートを受けて、DRIVE AGX Hyperion 10 テクノロジーを使用して自律モビリティを拡張する計画を発表しました。ウーバーは、10万台の車両を対象とした自動運転車両の開発を計画しており、2027年に展開を開始し、AIデータインフラストラクチャがレベル4の車両開発をサポートする。
レポートの範囲
自動車AI市場レポートは、自動運転、ADAS、乗用車、商用車で使用される人工知能テクノロジーをカバーしており、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東とアフリカにまたがる分析を行っています。この範囲では、AI プロセッサー、コンピューター ビジョン、センサー フュージョン、機械学習、ドライバー監視、自動運転ソフトウェア、インテリジェント コックピット、予知保全、シミュレーション、マッピング、接続性、フリート インテリジェンスを調査しながら、2 つの主要なテクノロジー カテゴリと 2 つの主要な車両アプリケーションを評価します。地域分析は、米国の2029年の自動緊急ブレーキ要件や、2024年7月から新規販売される車両に適用される欧州の義務的安全技術などの規制動向を反映している。
競合報道では、自動車メーカー、ティア 1 サプライヤー、自動運転開発者、ソフトウェア会社、半導体ビジネス、クラウド テクノロジー プロバイダーにわたる 14 社の自動車 AI 市場参加者を評価しています。このレポートでは、254 TOPS の車載プロセッサや 2,000 TOPS を実現する新しい集中型プラットフォームなどのテクノロジー ベンチマークも評価しています。導入指標には、2025年中に米国の主要市場で毎週25万回以上の有料自動運転が行われること、中国の大手自動運転プラットフォームによる累計1億5000万km以上の走行、ドイツで承認された95km/hでのレベル3の量産走行が含まれる。レポートの範囲では、投資、製品開発、規制、自動運転車両の拡張、AI 定義の車両、安全要件、ロボタクシーと商業交通機関にわたる新たな機会も調査しています。
| 属性 | 詳細 |
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市場規模の価値(年) |
US$ 21.23 Billion 年 2026 |
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市場規模の価値(年まで) |
US$ 75.88 Billion 年まで 2035 |
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成長率 |
CAGR の 15.2%から 2026 to 2035 |
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予測期間 |
2026 - 2035 |
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基準年 |
2025 |
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過去のデータ利用可能 |
Yes |
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地域範囲 |
グローバル |
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対象となるセグメント |
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タイプ別
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用途別
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よくある質問
世界の自動車 AI 市場は、2035 年までに 212 億 3,000 万米ドルに達すると予想されています。
自動車 AI 市場は、2035 年までに 15.2% の CAGR を示すと予想されています。
2026 年の時点で、世界の自動車 AI 市場は 212 億 3,000 万米ドルと評価されています。
テスラモーターズ、アウディ、フォード、トヨタ、グーグル、ボルボ、日産、百度、アップル、ダイムラー、ボッシュ、マイクロソフト、IBM、インテル
自動車 AI 市場は、ADAS の採用の増加、自動運転車の開発、ソフトウェア デファインド ビークル、AI を活用したドライバー監視、コネクテッド モビリティ、インテリジェント安全技術の統合の増加によって推進されています。
自動車 AI 市場は、AI ハードウェアとセンサーの高額なコスト、複雑なシステム統合、サイバーセキュリティのリスク、データプライバシーの懸念、規制の不確実性、広範な安全性検証要件によって制約されています。