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市場調査レポート
商品コード
1790468
自動車予測分析の市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別、用途別、車両タイプ別、最終用途別、地域別、セグメント別予測、2025年~2033年Automotive Predictive Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services, Hardware), By Application, By Vehicle Type, By End User, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033 |
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カスタマイズ可能
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自動車予測分析の市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別、用途別、車両タイプ別、最終用途別、地域別、セグメント別予測、2025年~2033年 |
出版日: 2025年07月17日
発行: Grand View Research
ページ情報: 英文 130 Pages
納期: 2~10営業日
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自動車予測分析市場のサマリー
自動車予測分析の世界市場規模は、2024年に17億7,000万米ドルと推計され、2033年には168億1,000万米ドルに達し、2025年から2033年までのCAGRは29.1%で成長すると予測されます。この着実な成長は、コネクテッドカーにおけるAIと機械学習マシンラーニングの統合の高まり、予知保全ソリューションの需要増加、テレマティクスと利用ベースの保険モデルの採用拡大、性能最適化と安全性強化のためのリアルタイムデータ分析に大きく依存する電気自動車と自律走行車の急速な普及に起因しています。
V2X(Vehicle-to-Everything)通信、特にV2V(Vehicle-to-Vehicle)とV2I(Vehicle-to-Infrastructure)の統合は、自動車分野における予測的意思決定の強化において極めて重要な役割を果たしています。米国運輸省のコネクテッドビークルパイロットデプロイメントプログラムなどの継続的な取り組みでは、リアルタイムのデータ共有を通じて、安全性と渋滞緩和に測定可能な利点が示されています。DSRC(専用近距離通信)またはC-V2X技術を搭載した車両は、ブレーキ、位置、速度データを交換できるようになり、予測システムによる事故予測や動的な交通経路変更が可能になりました。この技術シフトは、交通管理や車載システムにインテリジェンスを組み込むことで予測分析市場を押し上げ、公共安全や商業輸送に波及効果をもたらしています。
政府機関は、特に異常気象時に交通安全を維持し、事故リスクを低減するために予測分析を活用するようになっています。その顕著な例が、オーロラプール基金の2024年CVFM(コネクテッドビークルフリクション測定)プロジェクトで、これは車両から摩擦データを収集し、道路の滑りやすさを予測するものです。ICEやミネソタ州などでは、このデータを整備記録と組み合わせて、除氷・除雪作業を最適化しています。こうした開発は、人間のセンサーが危険な路面を検知する前に、車両がドライバーに警告を発することを可能にし、市場の成長を促進しています。これは、正確で先手を打った対応がミッションクリティカルである自律走行車や電気自動車にとって特に価値が高いです。
クラウドソーシングによるビデオ解析と車載カメラデータの統合は、インフラ機関やOEMに新たな予測的洞察をもたらしています。2023年、ミシガン州運輸局は、コネクテッドカーからのダッシュカメラと外部センサーデータを使用して、歩行者の動き、交通ボトルネック、衝突寸前の事故を監視するパイロットを開始しました。これらの洞察により、地方自治体は危険性の高いゾーンを予測し、交通信号や標識を先手を打って調整することができるようになりました。このようにテレマティクス、ビデオフィード、エコシステム分析の融合は、車両だけでなく交通エコシステム全体の予測分析にマルチモーダルなアプローチを提供することで、市場を後押ししています。
公共機関は、混雑した通路における車両の動きをシミュレートし予測するために、機械学習とビッグデータの導入を支援しています。例えば、米国DOTのDRIVE CAVAMSプログラム(2021~2024年)では、シアトルのI-405でApache Sparkとコネクテッドカーからのリアルタイムデータを使用して、予測交通流アルゴリズムをテストしました。これらのモデルは、移動時間、渋滞の蓄積、最適な経路決定を正確に予測しました。この官民協力は、ナビゲーションシステムやOEMのインフォテインメントプラットフォームへの組み込みが進んでいる大規模なAI対応交通解析の実行可能性を証明することで、市場の成長を後押ししています。
予測分析システムのデータ量が増え、相互接続が進むにつれて、プライバシーとサイバーセキュリティに関する懸念が急増しています。2024年、米国一般調達庁(GSA)は、連邦政府の車両から収集したテレマティクス・データを管理するための包括的な枠組みを発表しました。このフレームワークでは、すべての予測分析プラットフォームに対して、暗号化、匿名化、安全な無線アップデートプロトコルを推奨しています。同時に、米連邦取引委員会(FTC)は、車両の地理位置情報と生体認証データの悪用防止に関するガイダンスを発表しました。これらの政策措置は、アナリティクスプラットフォーム、特にクラウドベースの予測モデルとリアルタイムの行動データに依存するプラットフォームに対する消費者と規制当局の信頼を強化することで、市場を後押ししています。
Automotive Predictive Analytics Market Summary
The global automotive predictive analytics market size was estimated at USD 1.77 billion in 2024, and is projected to reach USD 16.81 billion by 2033, growing at a CAGR of 29.1% from 2025 to 2033. This steady growth is attributed to the rising integration of AI and machine learning machine learning in connected vehicles, increasing demand for predictive maintenance solutions, growing adoption of telematics and usage-based insurance models, and the rapid proliferation of electric and autonomous vehicles that rely heavily on real-time data analytics for performance optimization and safety enhancements.
The integration of Vehicle-to-Everything (V2X) communication, particularly Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I), has played a pivotal role in enhancing predictive decision-making in the automotive space. The U.S. Department of Transportation's ongoing efforts, such as its Connected Vehicle Pilot Deployment Program, have shown measurable benefits in safety and congestion reduction through real-time data sharing. Vehicles equipped with DSRC (Dedicated Short-Range Communications) or C-V2X technologies can now exchange braking, location, and speed data, enabling predictive systems to anticipate accidents and dynamically reroute traffic. This technological shift is boosting the market for predictive analytics by embedding intelligence into traffic management and in-vehicle systems, with ripple effects across public safety and commercial transport.
Government agencies are increasingly utilizing predictive analytics to maintain road safety and reduce accident risks, particularly during extreme weather. A notable example is the Aurora Pooled Fund's 2024 CVFM (Connected Vehicle Friction Measurement) project, which collects friction data from vehicles to forecast road slipperiness. In states like Iowa and Minnesota, this data is combined with maintenance logs to optimize de-icing and snow removal operations. These developments are propelling the market growth by enabling vehicles to alert drivers of hazardous surfaces before human sensors can even detect them. This is especially valuable for autonomous and electric vehicles, where precision and preemptive responses are mission-critical.
The incorporation of crowdsourced video analytics and in-vehicle camera data is unlocking new predictive insights for infrastructure agencies and OEMs. In 2023, the Michigan Department of Transportation launched a pilot that used dashcam and external sensor data from connected vehicles to monitor pedestrian movement, traffic bottlenecks, and near-collision incidents. These insights allowed local governments to predict high-risk zones and adjust traffic signals or signage preemptively. This convergence of telematics, video feeds, and analytics is boosting the market by offering a multi-modal approach to predictive analysis, not just for vehicles, but for entire transportation ecosystems.
Public agencies are backing the implementation of machine learning and big data to simulate and predict vehicle movement in congested corridors. For instance, the U.S. DOT's DRIVE CAVAMS program (2021-2024) used Apache Spark and real-time data from connected vehicles on I-405 in Seattle to test predictive traffic flow algorithms. These models accurately projected travel times, congestion buildup, and optimal routing decisions. This public-private collaboration is propelling the market growth by proving the viability of large-scale, AI-enabled traffic analytics, which are increasingly embedded into navigation systems and OEM infotainment platforms.
As predictive analytics systems become more data-hungry and interconnected, concerns around privacy and cybersecurity have surged. In 2024, the U.S. General Services Administration (GSA) published a comprehensive framework for managing telematics data collected from federal vehicle fleets. It recommended encryption, anonymization, and secure over-the-air update protocols for all predictive analytics platforms. Simultaneously, the Federal Trade Commission (FTC) has issued guidance on preventing misuse of vehicle geolocation and biometric data. These policy measures are boosting the market by strengthening consumer and regulatory trust in analytics platforms, especially those that rely on cloud-based predictive models and real-time behavioral data.
Global Automotive Predictive Analytics Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global automotive predictive analytics market report based on component, application, vehicle type, end user, and region: