AI車両検査システム市場の成長機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測

AI車両検査システムの世界市場は、2023年に12億米ドルと評価され、2024～2032年にかけてCAGR 18％で成長すると予測されています。

自動車産業ではデジタルソリューションの導入が進んでおり、車両取引の透明性と効率性を向上させる先進技術が重視されています。AIを活用した損傷検出システムをデジタル市場に統合することで、車両状態評価の精度が大幅に向上します。企業は革新的なツールを活用して、詳細かつ信頼性の高い車両情報を提供しています。例えば、2024年1月、OPENLANE, Inc.

は、Visual Boost AIを発表しました。これは、OPENLANEの米国市場で、ディーラーが契約したすべての車両に利用できる先進的損傷検出オーバーレイです。このAI駆動技術は、コンディションレポートに含まれる写真に検出された外装損傷を明確にマークすることで、車両検査レポートを強化します。市場はコンポーネント別にハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分されます。2023年のハードウェアセグメントの市場規模は5億米ドル超です。

微細な欠陥や損傷を検出できる高解像度カメラと先進的センサーが、AI車両検査システム市場の損傷検出セグメントの大きな成長を牽引しています。自動車産業や車両運行会社は、検査の精度と信頼性の向上を求めています。洗練された画像技術は、小さな欠陥も識別することができます。高解像度カメラは、従来の検査方法では見逃してしまうような微妙な問題の検出を可能にする詳細なビジュアルを記載しています。

AI車両検査システム市場は、用途別に損傷検出、保険請求査定、品質管理、安全検査、その他に分類されます。運用コストの削減と車両ライフサイクル管理の改善への注目の高まりが、AIを搭載した損傷検出システムの需要を促進しています。先進的センサーは、車両部品の状態を評価する精度を向上させる。この技術進化は、損傷検出の有効性を向上させ、より効率的な保守・修理プロセスに貢献します。

AI車両検査システムの世界市場は、北米が2023年に35％以上の主要シェアを占めました。同地域のリーダーシップは、先進的な自動車産業、新技術の高い採用率、厳格な車両安全規制に起因します。同地域には大手自動車メーカーや技術企業が存在することも、AI検査システムの急速な開発と採用に寄与しています。自動車産業では、車両検査を合理化し、業務効率を高めるための革新的なソリューションを求める企業が増えています。例えば、2024年7月、クリックインズはDraiverとの戦略的提携を発表しました。この提携により、DraiverはクリックインズのAIを活用した車両検査技術を米国と国際市場の複数の自動車部門の顧客に直接提供することになりました。

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 産業洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • ハードウェアサプライヤー
  • ソフトウェア開発企業
  • サービスプロバイダー
  • システムインテグレーター
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• 技術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
    • 自動車の安全性と品質管理への注目の高まり
    • AIと機械学習技術の進歩
    • 自動車産業と車両管理部門の成長
    • 電気自動車への急速なシフト
  • 産業の潜在的リスク・課題
    • 既存システムとの統合課題
    • 高額な初期投資
• 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 市場推定・予測：コンポーネント別、2021～2032年

• 主要動向
• ハードウェア
  • カメラ
  • センサー
  • スキャナー
  • その他
• ソフトウェア
  • データ分析プラットフォーム
  • AI・機械学習アルゴリズム
  • 状態モニタリングソフトウェア
  • その他
• サービス
  • 設置とインテグレーション
  • メンテナンスとサポート
  • ソフトウェアのアップグレード

第6章 市場推定・予測：技術別、2021～2032年

• 主要動向
• 画像処理
• コンピュータビジョン
• 機械学習
• ディープラーニング
• その他

第7章 市場推定・予測：用途別、2021～2032年

• 主要動向
• 損害検出
• 保険金請求査定
• 品質管理
• 安全検査
• その他

第8章 市場推定・予測：エンドユーザー別、2021～2032年

• 主要動向
• 自動車OEM
• 保険会社
• レンタカー・リース会社
• フリート事業者
• その他

第9章 市場推定・予測：地域別、2021～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他のラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• ADACOR
• AIS（Automotive Intelligent Solutions）
• Altoros
• Automate.AI
• Carscan
• Daedalus AI
• Dataline Technologies
• DeepAuto
• DeGould
• Intellisystems Technologies
• Konica Minolta, Inc.
• Monk AI
• ProovStation
• Ravin AI
• Sensata Technologies
• Shenzhen Chuhui Technology Co., Ltd.
• Testbed Telematica
• Tractable
• UVeye
• Visual AI Labs

The Global AI Vehicle Inspection System Market was valued at USD 1.2 billion in 2023 and is expected to grow at 18% CAGR from 2024 to 2032. The automotive industry is increasingly adopting digital solutions, emphasizing advanced technologies to improve transparency and efficiency in vehicle transactions. The integration of AI-powered damage detection systems into digital marketplaces significantly enhances the accuracy of vehicle condition assessments. Companies are leveraging innovative tools to provide detailed and reliable vehicle information. For instance, in January 2024, OPENLANE, Inc.

introduced Visual Boost AI, an advanced damage detection overlay available for every dealer-consigned vehicle in OPENLANE's U.S. marketplace. This AI-driven technology enhances vehicle inspection reports by clearly marking detected exterior damage on photos included in the condition report. The market is segmented by component into hardware, software, and services. In 2023, the hardware segment was valued at over USD 500 million.

High-resolution cameras and advanced sensors capable of detecting minute defects and damages are driving significant growth in the damage detection segment of the AI vehicle inspection system market. Automotive industries and fleet operators are seeking to enhance the precision and reliability of their inspections. Sophisticated imaging technologies can identify even the smallest imperfections. High-resolution cameras provide detailed visuals that enable the detection of subtle issues that traditional inspection methods might miss.

The AI vehicle inspection system market is categorized by application into damage detection, insurance claim assessment, quality control, safety inspection, and others. The growing focus on reducing operational costs and improving vehicle lifecycle management is driving the demand for AI-powered damage detection systems. Advanced sensors offer enhanced accuracy in evaluating the condition of vehicle components. This technological evolution improves the effectiveness of damage detection and contributes to more efficient maintenance and repair processes.

North America dominated the global AI vehicle inspection system market with a major share of over 35% in 2023. The region's leadership is attributed to its advanced automotive industry, high adoption rate of new technologies, and stringent vehicle safety regulations. The presence of major automotive manufacturers and technology companies in the region also contributes to the rapid development and adoption of AI inspection systems. Players are increasingly seeking innovative solutions to streamline vehicle inspections and enhance operational efficiency in the automotive industry. For instance, in July 2024, Click-Ins announced a strategic partnership with Draiver.Through this collaboration, Draiver now offers Click-Ins' AI-driven vehicle inspection technology directly to its customers across multiple automotive sectors in the U.S. and international markets.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Market scope & definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates & calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

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 Hardware suppliers
  • 3.2.2 Software developers
  • 3.2.3 Service providers
  • 3.2.4 System integrators
  • 3.2.5 End-users
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Rising focus on vehicle safety and quality control
    • 3.8.1.2 Advancements in AI and machine learning technologies
    • 3.8.1.3 Growing automotive industry and fleet management sector
    • 3.8.1.4 Rapid shift towards electric vehicles
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Integration challenges with existing systems
    • 3.8.2.2 High initial investment
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
  • 3.10.1 Supplier power
  • 3.10.2 Buyer power
  • 3.10.3 Threat of new entrants
  • 3.10.4 Threat of substitutes
  • 3.10.5 Industry rivalry
• 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 & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Hardware
  • 5.2.1 Cameras
  • 5.2.2 Sensors
  • 5.2.3 Scanners
  • 5.2.4 Others
• 5.3 Software
  • 5.3.1 Data analysis platforms
  • 5.3.2 AI & machine learning algorithms
  • 5.3.3 Condition monitoring software
  • 5.3.4 Others
• 5.4 Service
  • 5.4.1 Installation & integration
  • 5.4.2 Maintenance & support
  • 5.4.3 Software upgradation

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Image processing
• 6.3 Computer vision
• 6.4 Machine learning
• 6.5 Deep learning
• 6.6 Others

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Damage detection
• 7.3 Insurance claim assessment
• 7.4 Quality control
• 7.5 Safety inspection
• 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Automotive OEMs
• 8.3 Insurance companies
• 8.4 Car rental & leasing agencies
• 8.5 Fleet operators
• 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Italy
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Nordics
  • 9.3.8 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 Australia
  • 9.4.5 South Korea
  • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
  • 9.5.4 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 ADACOR
• 10.2 AIS (Automotive Intelligent Solutions)
• 10.3 Altoros
• 10.4 Automate.AI
• 10.5 Carscan
• 10.6 Daedalus AI
• 10.7 Dataline Technologies
• 10.8 DeepAuto
• 10.9 DeGould
• 10.10 Intellisystems Technologies
• 10.11 Konica Minolta, Inc.
• 10.12 Monk AI
• 10.13 ProovStation
• 10.14 Ravin AI
• 10.15 Sensata Technologies
• 10.16 Shenzhen Chuhui Technology Co., Ltd.
• 10.17 Testbed Telematica
• 10.18 Tractable
• 10.19 UVeye
• 10.20 Visual AI Labs