自動運転車市場の規模、シェア、動向および予測：構成部品、自動化レベル、用途、地域別、2026年～2034年

2025年の世界の自動運転車市場規模は1,437億米ドルと評価されました。今後について、IMARC Groupは、2026年から2034年にかけてCAGR 31.51％で推移し、2034年までに市場規模が1兆8,071億米ドルに達すると予測しています。現在、北米が市場を独占しており、2025年には40.8%を超える市場シェアを占めています。有利な規制の導入が進んでいること、公共交通機関の煩わしさなく快適に旅行するための自家用車の購入が増加していること、そして人工知能（AI）や機械学習（ML）アルゴリズムの統合が進んでいることが、市場の成長を牽引しています。

自動運転車の世界市場は、複雑な状況下での正確なナビゲーションや意思決定を可能にする人工知能（AI）および機械学習（ML）の継続的な進歩により、拡大しています。自動車メーカーやテクノロジー企業による大規模な投資が導入を加速させており、その一例として、2024年5月にいすゞ自動車が北米におけるミドルマイルの自動運転強化を目的としてGatik AIに3,000万米ドルを投資したことが挙げられます。この提携は、安全性を向上させたシャーシを特徴とするレベル4の自動運転技術の開発に焦点を当てており、2027年の量産化を目指しています。交通事故を軽減するための安全機能への需要の高まりや、スマートシティプロジェクトにおける持続可能な交通手段への取り組みも、市場をさらに拡大させています。政府による支援策や戦略的パートナーシップも、世界の自動運転車の普及に向けた好環境をさらに促進しています。

米国は主要な地域市場として台頭しており、その主な原動力は、円滑なデータ転送と反応性の向上を可能にするV2X（Vehicle-to-Everything）通信および5G接続の継続的な進歩にあります。これに伴い、スマート道路システムや専用の試験施設を含む自動運転モビリティインフラへの公的・民間資金の増加が、市場の進展を後押ししています。また、シェアリングモビリティサービスの著しい成長や、自動運転配車プラットフォームへの需要の高まり、さらには交通渋滞の緩和や燃費効率の向上に向けた取り組みも、市場の成長を後押ししています。さらに、自動車メーカー、テック系スタートアップ、政府機関間の協力がイノベーションを促進し、自動運転車の大規模導入に向けた規制政策の策定につながっています。例えば、ホワイトハウスが後援し、モンロー・キャピタルが主導する「Drive Forward Fund LP」は、2024年9月23日に10億米ドルを調達し、中小自動車企業が電気自動車、クリーンエネルギー、先進自動車技術の分野でイノベーションを推進できるよう支援しています。

自動運転車の市場動向：

技術の進歩

自動車部品の機能性を向上させるための継続的な技術進歩が、自動運転車市場の規模拡大を牽引しています。自動運転は、主に高度なソフトウェアおよびハードウェア技術に依存しています。人工知能（AI）と機械学習（ML）アルゴリズムは、センサーやカメラからの膨大なデータセットをリアルタイムで処理し、運転体験を向上させるため、極めて重要です。これらのセンサーは、車両に周囲の環境を360度全方位から把握する能力を提供し、障害物、歩行者、および他の車両を識別して対応することを可能にします。2024年に『タイムズ・オブ・インディア』紙に掲載された記事によると、自動運転車の登場は自動車業界に新たな活気をもたらしており、世界全体で4,500億米ドルから6,000億米ドルの収益を生み出すと予測されています。

規制面の支援と投資

世界中の政府機関は、自動運転車の変革的な力を認識し、枠組みの整備やインセンティブの提供を通じて、その開発にますます力を入れています。特に2024年、米国運輸省は「モビリティの強化と交通革命（SMART）」と呼ばれる5億米ドルの助成プログラムを設立しました。SMARTは、自動運転車、路側センサー、および空中のドローンを支援するものです。このプログラムは、交通分野に抜本的な変革をもたらすプロジェクトに投資を行います。こうした規制は主に、安全基準、試験プロトコル、および責任問題を対象としており、自動運転車メーカーによる製品の革新と試験に適した環境づくりに寄与しています。すべての主要自動車メーカー、テクノロジー企業、およびスタートアップは、研究開発（R&D）に多額の投資を行うことに注力しています。こうした投資はイノベーションに革命をもたらし、自動運転車の市場見通しを決定づけています。

安全性と効率性の維持への注目の高まり

安全性と効率性の維持に対する関心の高まりが、自動運転車の開発を後押ししています。事故を減らし、人命を救う可能性は、自動運転車が普及する上で重要な要因となっています。ペンシルベニア州立大学が実施した研究によると、自動運転車は従来の車両に比べて事故が少ないことが判明しました。自動運転車は462万マイルの走行距離で195件の事故に関与しており、走行1マイルあたりの事故件数は従来の車両に比べて2.3倍少ないことになります。これに伴い、自動運転車の事故の87.7％は物的損害のみで済んでいます。自動運転車は、比類のない精度で周囲の状況を把握する能力を備えており、人間のドライバーよりも迅速に潜在的な危険に対応することができます。自動車イノベーション同盟（Alliance for Automotive Innovation）が発表した記事によると、自動運転車は、運転中の注意散漫、疲労、または飲酒運転などの人的ミスによる事故を起こしにくいとされています。政府のデータによると、事故の94％はドライバーの行動やミスによって発生しています。自動運転車は、ほとんどの事故の原因となる一般的な人的ミスを犯しにくいのです。安全性に加え、自動運転車は効率性の向上ももたらします。ルート、走行パターン、速度を最適化し、燃費を最大化し、排出ガスを最小限に抑えることができます。さらに、交通の流れをスムーズにすることで渋滞を軽減し、すべての道路利用者の通勤時間の短縮と燃料消費量の削減につながります。自動車イノベーション同盟（Alliance for Automotive Innovation）が発表した記事によると、自動運転車は車間距離を適切に保つことで、ストップ・アンド・ゴーの連鎖や渋滞を軽減します。テキサス大学の研究者らは、自動運転車の隊列走行（プラトーン）により、高速道路での遅延を60％削減できると予測しています。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の自動運転車市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：コンポーネント別

• ハードウェア
• ソフトウェアおよびサービス

第7章 市場内訳：自動化レベル別

• レベル3
• レベル4
• レベル5

第8章 市場内訳：用途別

• 運輸・物流
• 軍事・防衛

第9章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第10章 SWOT分析

第11章 バリューチェーン分析

第12章 ポーターのファイブフォース分析

第13章 価格分析

第14章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業プロファイル
  • AB Volvo
  • AUDI Aktiengesellschaft（Volkswagen Group）
  • Bayerische Motoren Werke AG
  • Daimler AG
  • Ford Motor Company
  • General Motors
  • Tesla Inc.
  • Toyota Motor Corporation
  • Uber Technologies Inc.
  • Waymo LLC（Alphabet Inc.）