サンプル依頼リスト カート
  • English
  • Korean
  • Traditional Chinese
  • Simplified Chinese
デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1570600

自律走行型ライドシェア車両市場、市場動向、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

Autonomous Ride-sharing Fleets Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032

出版日
ページ情報
英文 252 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=151.95円
自律走行型ライドシェア車両市場、市場動向、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年
出版日: 2024年08月03日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 252 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
  • 全表示
  • 概要
  • 目次
概要

世界の自律走行型ライドシェア車両市場は、2023年には9億1,060万米ドルとなり、2023年から2032年にかけてCAGR 63.5%超という驚異的な成長を遂げると予測されています。

主な成長要因は、都市化の進展とスマートシティ構想の推進です。都市が拡大するにつれ、交通渋滞に対処し公害を抑制するための効率的な輸送ソリューションの必要性が高まっています。

政府の規制は、市場成長の推進に極めて重要な役割を果たしています。これらの規制は明確なガイドラインと安全基準を定め、自律走行車のテストと配備に道を開く。自律走行技術への投資とイノベーションを促進するため、政府はインセンティブ、助成金、税制優遇措置を頻繁に提供しています。さらに、迅速な承認プロセスやパイロット・プログラムは、自律走行型ライドシェア・サービスの展開を早める。支援的な規制状況を育成することで、政府は企業の不確実性とリスクを軽減し、自律走行フリートへの信頼と投資を強化し、市場の成長と採用を促進しています。

自律走行型ライドシェア車両産業は、技術、自律性のレベル、車両タイプ、推進方法、エンドユーザー、地域によって分類されます。

車両タイプ別では、市場は自動車とシャトル／バンに分けられます。2023年には、自動車が62％を超えるシェアで市場を独占し、2032年には419億米ドルを超えると予測されます。自動車が自律型ライドシェア市場をリードしたのは、その適応性、幅広い消費者の受容、多様なライドシェア・シナリオへの適合によるものです。個人や少人数での移動に適していることから、ライドシェア需要が最も高い都市部や郊外での最有力選択肢となっています。

推進力別に見ると、市場には電気自動車（EV）、ハイブリッド車、内燃機関車（ICE）が含まれます。2023年には、電気自動車（EV）が市場シェアの約53％を占めるが、これは持続可能性目標との整合性と運用コストの削減によるものです。排出ガスがゼロであるEVは、都市の大気汚染に対処し、厳しい環境基準に適合しています。さらに、バッテリー技術と充電インフラの進歩が、大規模な車両運行におけるEVの実現可能性を高めています。

2023年の自律走行型ライドシェアリング・フリート市場では北米が圧倒的な地位を占め、シェアの37％以上を占め、2032年には251億米ドルを超えると予測されています。この成長の原動力となっているのは、注目すべき技術的進歩と業界大手による多額の投資です。米国とカナダは、強力なインフラ、支持的な規制枠組み、自律走行車技術の早期導入の恩恵を受けており、主導権を握ると思われます。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

  • エコシステム分析
  • サプライヤーの状況
    • 自動車メーカー
    • テクノロジープロバイダー
    • ライドシェアプラットフォーム
    • インフラプロバイダー
    • データ管理およびサイバーセキュリティ企業
  • 利益率分析
  • テクノロジーとイノベーションの展望
  • 特許分析
  • 主要ニュースとイニシアチブ
  • 規制状況
  • 影響要因
    • 促進要因
      • 都市化の進展とスマートシティへの取り組み
      • 有利な政府の規制支援と枠組み
      • AI、ML、センサー、コンピューティング・パワーの技術的進歩
      • 自律走行型ライドシェア車両によるコスト効率と運用上のメリット
    • 業界の潜在的リスク＆課題
      • 高い開発・展開コスト
      • 規制と法的課題
  • 成長可能性分析
  • ポーター分析
  • PESTEL分析

第4章 競合情勢

  • イントロダクション
  • 企業シェア分析
  • 競合のポジショニング・マトリックス
  • 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：技術別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • ハードウェア
    • センサー（LiDAR、RADAR）
    • カメラ
    • コンピューティング・ユニット
    • 通信機器
  • ソフトウェア
    • 自律走行ソフトウェア
    • 車両管理システム
    • ライドシェアプラットフォーム

第6章 市場推計・予測：自律走行レベル別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • レベル4
  • レベル5

第7章 市場予測：車両別市場推計・予測：車両別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 自動車
  • シャトル/バン

第8章 市場推計・予測：推進力別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 電気自動車（EV）
  • ハイブリッド車
  • ICE（電気自動車）

第9章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 政府・公共部門
  • 企業
  • 個人部門

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • ロシア
    • 北欧
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • ニュージーランド
    • 東南アジア
    • その他アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • UAE
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア
    • その他の中東・アフリカ

第11章 企業プロファイル

  • 2getthere
  • Aptiv
  • Argo AI
  • Aurora Innovation
  • Autox, Inc.
  • Baidu Apollo
  • Beijing Didi Chuxing Technology Co., Ltd.
  • Bollinger Motors
  • Byton
  • Cruise Vehicles
  • EasyMile
  • Einride
  • Motional
  • Nuro
  • Oculii Corp.
  • Pony.ai
  • Tesla
  • Uber Technologies Inc
  • Waymo
  • Zoox
目次
Product Code: 10627

The Global Autonomous Ride-sharing Fleets Market was valued at USD 910.6 million in 2023 and is projected to grow at a staggering CAGR of over 63.5% from 2023 to 2032. Key growth drivers include rising urbanization and the push for smart city initiatives. As cities expand, there is an escalating need for efficient transportation solutions to tackle traffic congestion and curb pollution.

Government regulations play a pivotal role in propelling the market growth. These regulations set clear guidelines and safety standards, paving the way for testing and deploying autonomous vehicles. To spur investments and innovations in autonomous technology, governments frequently offer incentives, grants, and tax benefits. Moreover, expedited approval processes and pilot programs hasten the rollout of autonomous ride-sharing services. By fostering a supportive regulatory landscape, governments mitigate uncertainty and risk for companies, bolstering confidence and investments in autonomous fleets, thus driving market growth and adoption.

The autonomous ride-sharing fleets industry is categorized by technology, level of autonomy, vehicle type, propulsion method, end-user, and region.

By vehicle type, the market is divided into cars and shuttles/vans. In 2023, cars dominated the market with a share exceeding 62%, projected to surpass USD 41.9 billion by 2032. Cars led the autonomous ride-sharing market due to their adaptability, broad consumer acceptance, and fit for diverse ride-sharing scenarios. This suitability for individual and small-group transport makes them the top choice in urban and suburban locales, where ride-sharing demand is highest.

By propulsion, the market includes electric vehicles (EVs), hybrid vehicles, and internal combustion engines (ICE). In 2023, electric vehicles (EVs) captured around 53% of the market share, thanks to their alignment with sustainability objectives and reduced operational costs. With zero emissions, EVs tackle urban air pollution and comply with stringent environmental standards. Moreover, advancements in battery tech and charging infrastructure bolster the feasibility of EVs for large-scale fleet operations.

North America held a dominant position in the autonomous ride-sharing fleets market in 2023, accounting for over 37% of the share, with projections to exceed USD 25.1 billion by 2032. This growth is fueled by notable technological advancements and hefty investments from major industry players. The U.S. and Canada, benefiting from strong infrastructure, supportive regulatory frameworks, and early adoption of autonomous vehicle technology, will lead the charge.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Vehicle manufacturers
    • 3.2.2 Technology providers
    • 3.2.3 Ride-sharing platforms
    • 3.2.4 Infrastructure providers
    • 3.2.5 Data management and cybersecurity firms
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology and innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news and initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Increasing urbanization and smart city initiatives
      • 3.8.1.2 Favourable government regulatory support and frameworks
      • 3.8.1.3 Technological advancements in AI, ML, sensors, and computing power
      • 3.8.1.4 Cost efficiency and operational benefits of autonomous ride-sharing fleets
    • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.8.2.1 High development and deployment costs
      • 3.8.2.2 Regulatory and legal challenges
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn, Units)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Hardware
    • 5.2.1 Sensors (LiDAR, RADAR)
    • 5.2.2 Cameras
    • 5.2.3 Computing units
    • 5.2.4 Communication devices
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 Autonomous driving software
    • 5.3.2 Fleet management systems
    • 5.3.3 Ride-sharing platforms

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Level of Autonomy, 2021 - 2032 ($Bn, Units)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Level 4
  • 6.3 Level 5

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Vehicle, 2021 - 2032 ($Bn, Units)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Cars
  • 7.3 Shuttles/Vans

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Propulsion, 2021 - 2032 ($Bn, Units)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Electric vehicles (EVs)
  • 8.3 Hybrid vehicles
  • 8.4 ICE

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By End-user, 2021 - 2032 ($Bn, Units)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Government and public sector
  • 9.3 Corporate sector
  • 9.4 Individuals

Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn, Units)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Spain
    • 10.3.5 Italy
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
    • 10.3.8 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
    • 10.5.4 Rest of Latin America
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia
    • 10.6.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 2getthere
  • 11.2 Aptiv
  • 11.3 Argo AI
  • 11.4 Aurora Innovation
  • 11.5 Autox, Inc.
  • 11.6 Baidu Apollo
  • 11.7 Beijing Didi Chuxing Technology Co., Ltd.
  • 11.8 Bollinger Motors
  • 11.9 Byton
  • 11.10 Cruise Vehicles
  • 11.11 EasyMile
  • 11.12 Einride
  • 11.13 Motional
  • 11.14 Nuro
  • 11.15 Oculii Corp.
  • 11.16 Pony.ai
  • 11.17 Tesla
  • 11.18 Uber Technologies Inc
  • 11.19 Waymo
  • 11.20 Zoox