■ キーメッセージ
● 2025年から2035年にかけて、世界の自動運転市場は年平均成長率36.3%で急速に拡大し、市場規模は2.7兆ドルから44.5兆ドルへと16倍以上に成長することが確実です。
● この成長を牽引するのは、テクノロジーのブレークスルー、政策支援（50カ国以上でレベル3許可、中国・米国による戦略的投資）、そして産業エコシステムの急速な統合です。
● 特に、エンドツーエンド深層学習への技術転換、ロボタクシー商用化の加速（2035年までに40～80都市）、電動化との統合、ならびに次世代チップ・AI処理能力の向上が、市場拡大の主要なドライバーです。
● 同時に、サイバーセキュリティリスク、技術過信、責任分担の曖昧性、従来の交通法・保険制度の不整備といった課題が存在し、適切なガバナンスとリスク管理が産業成長の鍵となります。
■ 利用シーン
本白書は、以下のような実務的意思決定や戦略立案の場面で活用することを想定して編纂されています。
▼経営戦略・事業投資判断
自動車メーカー、IT・テクノロジー企業、配車プラットフォーム企業が、2025年～2035年の市場機会を評価し、資本配分・事業ポートフォリオを最適化する際の参考資料
▼新規事業・ビジネスモデル開発
レベル3・4の商用化に向けた自社のバリューチェーン、パートナーシップ戦略、収益化モデルを構想する場面
▼政策・規制対応
政府機関・規制当局が、自動運転の安全基準、責任分担枠組み、インフラ投資の優先順位を検討する際の技術的・市場的背景
▼投資判断・ファイナンス
VCファンド、PEファンド、インフラファンドが、自動運転スタートアップ、関連ハードウェア・ソフトウェア企業、V2X・充電インフラ企業への投資機会を評価する際の市場マップ
▼学術・研究開発方向の検討
大学・研究機関が、自動運転の次世代アルゴリズム、センサー技術、セキュリティ、ヒューマンファクターなど、未解決課題に対する研究投資の優先度を決定する場面
■ 達成すべきゴール
▼正確な市場認識
2025～2035年の自動運転市場の成長曲線、地域別トレンド、セグメント別機会を定量的に理解する
▼技術トレンドの把握
モジュラーからE2Eへの転換、次世代センサー・チップ・クラウド基盤の進化を整理し、自社の技術戦略に反映させる
▼リスク・課題の認識
サイバーセキュリティ、責任配分、法制度の不備、社会受容性など、市場成長を阻害する要因を複合的に評価する
▼戦略的意思決定の加速
市場機会と課題を統合的に分析し、投資判断、提携戦略、政策提言の迅速かつ確度高い実行を可能にする
■ アクションプラン／提言骨子
▼技術投資の戦略的集中
● エンドツーエンド深層学習、マルチセンサーフュージョン、次世代SoC（チップレット・ヘテロジニアス統合）に対する投資を強化し、コスト競争力を確保する。ビジョンオンリーとマルチセンサー両陣営の並行開発を通じ、複数の技術パスを維持する。
▼規制・安全フレームワークの整備の加速
● ISO 26262（SOTIF）、C-V2X標準化、責任配分の法制化（英国Automated Vehicles Act 2024、ドイツ倫理委員会ガイドラインの参考化）を進め、グローバル最適化と地域ニーズのバランスを取る。
▼ビジネスモデルの多元化
● 自営フリート（Waymo型）と協力フリート（Apollo Go型）を並行展開し、各地域の規制環境・インフラ成熟度に応じた柔軟な事業戦略を構築する。ロボタクシー単独の成長より、EV・スマートシティ・スマートモビリティとの統合価値を創出する。
▼データガバナンス・プライバシー保護体制の構築
● ブロックチェーンベースのデータインセンティブ機構、フェデレーテッドラーニングなどにより、ユーザーデータの価値公正分配と規制遵守を両立させる。
▼サイバーセキュリティ・セーフティ投資の強化
● V2X・通信インフラのセキュリティ、OTAのセキュアデプロイ、リモート監視システムの耐タンパー性を確保し、新型攻撃への対応力を構築する。
▼従来の交通法・保険制度の段階的改革
● 「人間の監視義務」から「システム安全保証」への転換、責任配分の明確化、新型リスク（技術過信、AIバイアス）への対応を政策当局と協力して推進する。
■目次■
1 2030年までに世界新車販売の10%がレベル3車両に
2 2030年までに世界新車販売の2.5%がレベル4車両に
3 2030年までに米国で450万台が自動運転車に
4 新車販売の3分の2をレベル2・レベル3車両で占める予測
5 年間生産台数2025年1450万台予測
6 年平均成長率36.3%（2025-2034年）
7 日本市場規模2033年242.5億ドル予測、年平均成長率22.1%
8 米国市場規模2034年約17,966.4億ドル予測
9 北米市場の主導的地位
10 2035年までに40-80都市でロボタクシー大規模運用
11 アジア太平洋地域の急成長
12 欧州の慎重かつ戦略的アプローチ
13 世界市場規模2025年2737.5億ドル、2034年44,503.4億ドル予測
14 中国と米国がロボタクシー市場を主導
15 中国市場2025年約4500億人民元規模予測
【 投資動向 】
16 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける2024年モビリティ投資540億ドル（過去最高水準）
17 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるEV・充電設備への集中投資
18 Goldman Sachsのロボタクシー90%成長予測と市場シナリオ
19 自動運転コンテキストにおけるIRAとバッテリー投資
20 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるV2Xサイバーセキュリティ市場2025年30.65億ドル
21 Waymo・Uber提携による自動運転市場拡大
22 インドAtal Innovation Mission資金支援と自動運転モビリティ
23 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるサイバーセキュリティ保険2025年640億ドル
24 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるロボタクシー市場2030年250億ドル予測
25 欧州・日本の追従的投資パターン
26 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける航空自動運転2040年1兆ドル市場機会
27 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける持続可能性分野への196億ドル投資
28 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける自動運転市場2035年4000億ドル予測
29 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける製品責任保険の新プレミアム創出
30 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける中国政府の戦略的優先投資
【 アプローチ別・陣営別動向 】
31 5G/V2Xネットワークとの統合
32 Baidu Apollo Goの大規模商用展開
33 OEM・サプライヤー・モビリティサービス統合
34 自動運転システムにおけるTesla FSDアプローチの位置づけ
35 Teslaの車両購入・データ収集モデル
36 エッジコンピューティング・リモート監視
37 自動運転システムにおけるエンドツーエンド vs モジュラーアプローチ
38 オープンソースソフトウェア活用アプローチ
39 ビジョンオンリー vs マルチセンサー戦略
40 技術企業・自動車メーカー・配車プラットフォームの役割分担
41 高精細マッピングプラットフォーム活用
42 自営フリート vs 協力フリートモデル
43 車両-クラウド協調アプローチ
44 大規模データセット・シミュレーション依存
【 先端技術動向 】
45 電気自動車との統合
46 次世代SoC（System-on-Chip）開発
47 自動運転向け量子最適化技術
48 自動運転専用チップ市場の拡大
49 車載AI処理能力の向上
50 車載半導体市場2034年1467億ドル予測
51 生成AIによるリアルタイムシーン理解
52 生成AIによる合成データ作成
53 先進運転支援システム（ADAS）のAI統合
54 中国Black Sesame・Horizon Roboticsの台頭
55 コンピュータビジョン95%精度達成
56 リアルタイムデータ処理・予測分析
57 音声アシスタント・予測レコメンデーション
58 機械学習アルゴリズムの適応性向上
59 NVIDIA・Qualcomm・Intel Mobileye の競争
60 Samsung・Huaweiの参入
【 最新技術動向と定義・フレームワークの変更・調整動向 】
61 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるAI意思決定システムの高度化
62 LiDAR・ミリ波レーダー統合（Waymo、Baidu Apollo）の先端動向
63 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるNVIDIA Dojoスーパーコンピューターでの学習
64 自動運転における3D仮想シーン・シミュレーション技術
65 4Dレーダー技術の実用化と自動運転へのインパクト
66 自動運転におけるTeslaの8台5メガピクセルカメラ視覚システム
67 自動運転におけるTeslaの8台5メガピクセルカメラ視覚システム
68 NVIDIA Thor処理プロセッサの20倍性能向上と自動運転
69 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるTesla FSD V13のリバース運転機能
70 エンドツーエンド深層学習アルゴリズムの採用
71 ソリッドステートLiDARの低コスト化と自動運転への影響
72 マルチセンサーフュージョン技術の進歩
73 マルチモーダルセンシング（音声・視線・姿勢）の自動運転へのインパクト
74 レベル3自動運転の法的許可（日本、ドイツ、50以上の国で実装）
75 レベル4・レベル5自動運転システムの拡張
76 大規模自動運転ネットワークの先端動向
77 エネルギー効率最適化
78 オーバーエアアップデート機能
79 サブスクリプション型機能提供
80 スマート・インフォテインメント・システム
81 スマートフォン類似の進化モデル
82 パーソナライズド・デジタルサービス
83 パーソナライゼーション機能
84 ルート最適化・推奨システム
85 運転習慣分析・最適化
86 自動運転機能拡大と乗用車の変容
87 高級セダンでのADAS機能標準化
88 車内マーケットプレイス
89 予測メンテナンス機能
90 Tesla Model Y ベースの家庭用自動運転
【 AI・AI ロボティクス・ブロックチェーン関連技術 】
91 Tesla Model Y ベースの家庭用自動運転
92 エネルギー効率最適化
93 オーバーエアアップデート機能
94 サブスクリプション型機能提供
95 スマート・インフォテインメント・システム
96 スマートフォン類似の進化モデル
97 パーソナライズド・デジタルサービス
98 パーソナライゼーション機能
99 ルート最適化・推奨システム
100 運転習慣分析・最適化
101 個人向け乗用車の自動運転機能拡大
102 高級セダンでのADAS機能標準化
103 車内マーケットプレイス
104 電気自動車との統合
105 予測メンテナンス機能
【 SDV・センサーフュージョンとの統合 】
106 Toyota・Avalanche協力によるブロックチェーン・ロボタクシー
107 自動保険請求・修理・通行料支払い
108 スマートコントラクト自動化
109 分散型物理インフラネットワーク（DePIN）
110 Hivemapper・ROVR・NATIX プロジェクト
111 NATIX・Grab 協力
112 リアルタイム映像・マッピングデータ更新
113 分散ネットワークによるAIデータセット拡充
114 Solana パワード分散ネットワーク
115 AI学習データの多様性・スケーラビリティ向上
116 エッジケース対応能力強化
117 Mobility Orchestration Network
118 Avalanche マルチチェーン技術
119 Interchain Messaging システム
120 ブロックチェーンベース資金調達・リースモデル
121 透明性・効率性向上
122 自動運転におけるセキュア・信頼データ管理
123 データ共有インセンティブ（V2V・V2I）
124 データマネタイゼーション・報酬システム
125 ブロックチェーン技術の自動運転統合
【 インフラ開発・スマートシティとの統合 】
126 車路間通信（V2I）技術
127 歩行者安全アラート
128 ブラインドスポット検知
129 スマート交通ライト
130 作業区域アラート
131 リアルタイム交通管理
132 V2X（車車間通信）市場2025年10億ドル
133 5G・専用短距離通信（DSRC）
134 5.9GHz周波数帯活用
135 リアルタイム・ハザード・アラート・システム
136 交通信号との連携
137 緊急車両優先化システム
138 車車間通信（V2V）技術
139 日本V2X技術変革
140 Tokyo・Osaka でのV2X展開
141 東京・江東区のV2X対応交差点
142 Toyota・Honda・NTT Docomo パイロットプログラム
143 日本政府Smart City イニシアティブ
144 車歩行者間通信（V2P）技術
145 カーボンニュートラル目標支援
146 5Gインフラ展開
147 車両ネットワーク・サイバーセキュリティ
148 UX デザイン新役割
149 中国90%都市・高速道路V2X装備目標（2022年）
150 北米V2X市場主導（2017-2025年）
151 V2X技術浸透率2027年60%予測
152 V2Xサイバーセキュリティ市場30.65億ドル
153 都市密度・高齢化対応
154 複雑都市環境での信頼性向上
155 車ネットワーク間通信（V2N）技術
【 メーカー・参入企業・スタートアップ・研究機関による取り組み動向 】
156 Alibaba・Great Wall Motor 投資
157 Aurora Innovation の技術革新
158 Aurora Innovation の技術革新
159 AutoX 広州・Ford試験
160 BMW・Continental Automotive・Siemens 実装
161 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるBolt 自動運転技術研究
162 Cruise・GM・Lyft 協力
163 Deeproute.ai Vision Language Action（VLA）モデル
164 Ford・Volvo・AUDI・General Motors・Tesla・Toyota・Uber・BMW 参加
165 Horizon Robotics SuperDrive ソリューション
166 Mercedes-Benz 先進自動運転機能
167 Motional・Lyft ラスベガス試験
168 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるNEOM 1億ドル投資
169 Pony.ai 北京・広州サービス
170 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるPony.aiとAbu Dhabi SAVIクラスター
171 Renault Group・WeRide 欧州試験
172 Roland-Garros オープンロード実験
173 Smart Mobility Challenge プログラム
174 Tesla "We, Robot" イベント発表
175 Tesla Cybercab 大量生産計画（2025年）
176 Tesla オースティン・ロボタクシーサービス計画
177 Valence ペリアーバン接続性
178 Volkswagen・Horizon Robotics 連携
179 Volkswagen・Horizon Robotics 連携
180 Waymo・Uber アトランタ・オースティン拡張
181 Waymo・Uber フェニックス協力
182 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるWayve・University of Tartu研究パートナーシップ
183 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるWeRide・Renault Group バルセロナ・Robobus
184 WeRide・Uber アブダビ協力
185 Zoox の完全自動運転開発
186 チューリッヒ空港高セキュリティ環境における自動運転／自律走行システム
187 バルセロナ都市公共交通試験
188 戦略的イノベーション推進プログラム（SIP）
189 中国Baidu Apollo Go 商用展開
190 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおける中国Baidu・Dubai RTA パートナーシップ
191 東京・福岡・愛知でのパイロットプロジェクト
192 日本Toyota・Honda・Nissan のAI・センサーR&D投資
【 実証実験・実験の実績動向 】
193 150社従業員モビリティ向上を目的とした自動運転シャトル構想
194 38,000雇用創出・420億ポンド経済効果の意味
195 Apollo Go 1400万回無人乗車記録
196 自動運転／自律走行システムのコンテキストにおけるAudi世界都市協力プロジェクト
197 Baidu Apollo Go 武漢24時間無人サービス
198 BMW・PSA・Renault V2X試験
199 Bolt・University of Tartu 2020年初期道路試験
200 Cruiseサンフランシスコ限定サービス
201 London・複雑運転環境試験予定の自動運転プロジェクト
202 NATIX・Grab 数千ドライバー参加
203 Tesla FSD V13 テスト実施
204 UK・Wayve・Uber・L4試験計画の全体像
205 Valence 3.3kmルート・162ヘクタール・ビジネスパーク自動運転プロジェクト
206 Waymoサンフランシスコ・アリゾナ無人タクシー
207 WeRide ロボタクシー試験
208 スイス2025年3月高速道路自動運転立法
209 チューリッヒ空港高セキュリティ環境試験における自動運転ロボバス実証
210 ドイツ2022年レベル3車両一般販売
211 バルセロナ2.2kmオープンロード・ループ自動運転実証
212 自動運転シャトル「Roland-Garros 1000km・700乗客輸送」プロジェクト
213 実用的研究室実験・実交通環境による自動運転研究
214 春2026年安全第一試験としての英国自動運転パイロット
215 中国地方自治体レベル実装
216 日本レベル3自動運転合法化
217 北京・広州・深圳・重慶部分運用
【 戦略的提携／パートナーシップ 】
218 Baidu・Uber Technologies 統合の全体像
219 beti・公共交通事業者協力の全体像
220 BMW・QNX・Mercedes-Benz S-CORE プロジェクトの全体像
221 Deeproute.ai・自動車メーカー協力の全体像
222 Horizon Robotics・複数ロボタクシー事業者の戦略的提携の全体像
223 Macif・WeRide Valence プロジェクトの全体像
224 NVIDIA・車載プラットフォーム・エコシステムの全体像
225 Pony.ai・Dubai RTA 覚書の全体像
226 Qualcomm・Bosch・Huawei・Intel ITSシステムの全体像
227 SAVI・Pony.ai アブダビ・テスト施設の全体像
228 Siemens・主要自動車ブランド協力の全体像
229 Tesla・各種OEM協力の戦略的位置づけ
230 Toyota・Avalanche ブロックチェーン協力の全体像
231 UK政府・規制承認プロセスの全体像
232 Waymo・Uber 戦略的提携の全体像
233 WeRide・Renault Group 戦略的提携の全体像
234 WeRide・Renault Group 戦略的提携の全体像
235 技術企業・配車プラットフォーム・役割分担の全体像
236 政府・Transport for London 協力による自動運転推進の全体像
237 大学・産業界協力（Cambridge・Wayve）の全体像
238 保険会社・OEM データアクセス・パートナーシップの全体像
【 地域別動向 】
239 50カ国以上での規制実装の全体像
240 Dubai 2030年25%交通自動運転目標の位置づけ
241 Dubai スマートシティ戦略の全体像
242 EU 2027年標準AV認証システムの構想
243 EU 27加盟国統一規制の基本構造
244 UK 2024年法的フレームワーク予定の概要
245 UK 2025年商用自動運転車サービス目標の概要
246 インド2035年レベル0システム主導予測の位置づけ
247 インドレベル1スキップ・レベル2直行の全体像
248 インド購買力・複雑道路環境と自動運転の行方
249 サンベルト地域での優先法制の概要
250 スイス高速道路・完全無人ロボタクシー条件付き許可の全体像
251 ドイツUNECE R157採用の位置づけ
252 ドイツレベル4+車両義務責任保険（2025年）の位置づけ
253 ドイツ最高速度130km/h 拡張の概要
254 欧州慎重アプローチの全体像
255 中国15%新車販売最先端ADAS（2024年末）の概観
256 中国30%新車販売レベル3+自動運転義務（2025年）の位置づけ
257 中国地方自治体レベル実装の全体像
258 東京・愛知・大阪イノベーションハブの全体像
259 日本レベル4必須リモート監視の位置づけ
260 日本道路交通法・道路運送車両法改正の全体像
261 米国大多数州のAV展開法制定の全体像
262 北海道・九州地方高齢化・労働力不足対応の全体像
263 連邦レベル法制加速可能性の全体像
【 政策支援動向 】
264 5G/V2Xネットワーク・高精細マッピング基盤
265 AV技術開発・展開支援エコシステム
266 EU速度制限遵守技術と自動運転コンテキスト
267 EU知的速度支援（ISA）義務と自動運転コンテキスト
268 UK自動運転商用パイロット加速フレームワーク
269 UK世界リーダー目標と自動運転戦略
270 インドAtal Innovation Missionと自動運転・自律走行
271 インドMake in Indiaイニシアティブと自動運転・自律走行
272 インドNITI Aayog補助金と自動運転・自律走行
273 スイス2025年3月モーターウェイ自動運転法制
274 自動運転における安全・環境規制遵守
275 既存企業・新企業イノベーション促進
276 規制フレームワーク適応
277 自動運転における消費者保護・イノベーション促進バランス
278 心理的障壁除去・安全データ対応
279 自動運転における政府投資・研究・支援政策
280 中国国家レベル商用AV規制・地方自治体実装の全体像
281 中国車路雲インフラ建設と自動運転
282 中国戦略的優先事項・活発技術・ハードウェア・エコシステムの全体像
283 日本Smart Mobility Challengeと自動運転コンテキスト
284 日本交通安全基本計画・2025年2000人以下死亡目標の位置づけ
285 日本政府レベル4自動運転2025年マイルストーンの位置づけ
286 日本戦略的イノベーション推進プログラム（SIP）と自動運転
287 米国NHTSA Tesla ロボタクシー・フリート展開新免除の全体像
288 自動運転／自律走行コンテキストにおける米国従来制御なし車両加速イノベーション
【 法的整備動向 】
289 サイバーセキュリティ・標準化フレームワーク・国際協力
290 安全・精度・インフラ統合・重視・慎重アプローチ
291 高レベル自動運転・更なる進歩予定
292 産業専門知識・人口統計・政府支援・組み合わせ・世界自動運転モビリティ・リーダーシップ
293 日本道路交通法・道路運送車両法・レベル3許可
【 リスク管理／安全対策動向 】
294 32の公衆衛生経路・17否定的・8肯定的
295 AAA 修理費大幅増加報告
296 AIアルゴリズム・バイアス・差別的結果
297 Tesla "assertive" 運転モード・交通法違反
298 サイバーセキュリティリスク・知的財産紛争
299 リスク・コスト・トレードオフ・プログラミング
300 共有・電気自動運転車優遇政策推奨
301 事故責任・法的基準新設
302 時代遅れ交通法・保険モデル全面見直し
303 自動運転トロッコ問題・倫理的ジレンマ
304 従来安全戦略投資削減
305 新リスク：技術過信
306 人的エラー90%削減予測課題
307 製造業者・ソフトウェア開発者・所有者責任
308 専門機関ガイダンス・政府規制必要性
309 総車両走行増加・事故露出増加
310 総車両走行増加防止・交通需要管理
311 隊列走行リスク・高速密接走行
312 追加機器による車両修理費増加
313 非自動車利用者への追加リスク
【 サイバーセキュリティ対策動向 】
314 サイバーセキュリティ保険640億ドル（2025年）
315 サイバー責任保険・必須化
316 スマート・コックピット保護
317 ソフトウェア・セキュリティ・プロバイダー協力
318 ドア解錠・空調制御・車両始動遠隔操作
319 ライダー・データ露出・車両制御奪取
320 悪意ハック・安全システム無効化
321 強固データ・セキュリティ・プロトコル
322 自動運転車ハッキング・データ侵害カバー
323 自動車脅威インテリジェンス
324 車両ネットワーク・サイバーセキュリティ新職種
325 車両完全性維持・防御システム
326 侵入テスト・攻撃シナリオ・シミュレーション
327 侵入検知・防止システム（IDS/IPS）
328 製造・使用・技術提供企業・評判・財務リスク
329 接続車両・個人情報処理・規制監視
330 先進アーキテクチャ・侵入検知・無力化
331 不正アクセス防止・異常行動ブロック
332 Tesla Model S ハッキング・脆弱性発見
333 Tesla セキュリティ・テスト・報酬プログラム
334 VicOne 車両セキュリティ・オペレーション・センター
【 関連保険会社・保険枠組み整備動向 】
335 保険会社・商用政策・フリート・技術プロバイダー・フォーカス転換
336 300ドル修理・1000ドル超・費用増加
337 延長修理時間・運用中断・事業損失
338 基本責任カバー以上・必要性
339 個人運転者・短期保険料上昇可能性
340 自動運転車両・複雑修理・事業中断カバー
341 カスタム自動運転車両保険・進歩的企業
342 サイバーセキュリティ脅威・新保険商品
343 ハイブリッド政策・自動運転車関連・エンドースメント
344 運転者から製造業者への責任転嫁
345 実車両使用ベース・パーソナライズド・プレミアム
346 車両共有・フリート運用・政策対応
347 車両生成膨大データ・リスク評価精度向上
348 州別規制・コンプライアンス要件・パッチワーク
349 従来運転者行動ベース・リスク評価変更
350 柔軟保険プログラム・変化法律・責任フレームワーク適応
351 製造業者・技術プロバイダー・製品責任保険
352 製品責任保険・製造業者向け増加
353 製品責任保険・製造業者向け増加
354 先進センサー・電子機器・高額修理
355 先進センサー・電子機器・高額修理
356 Accenture 自動運転車810億ドル新プレミアム（2025年）
357 EY 自動運転技術・保険エイジ
358 Munich Re 世界サイバー保険市場163億ドル（2025年）
