モビリティにおけるAI市場：モビリティタイプ別、技術別、展開モード別、用途別、エンドユーザー別-2025年～2030年の世界予測

モビリティにおけるAI市場は2024年に99億米ドルとなり、2025年にはCAGR15.60%で114億1,000万米ドルに成長し、2030年までには236億3,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能がモビリティエコシステムにどのような革命をもたらし、モビリティシステムの効率性と安全性、信頼性を向上させるかについてのイントロダクション

モビリティにおける人工知能の統合は、交通エコシステム全体のパラダイムシフトを促進し、前例のないレベルのパフォーマンス、安全性、卓越した運用を解き放ちます。高度なアルゴリズムとリアルタイムのデータを活用することで、組織は需要を予測し、ルーティングを最適化し、ダウンタイムを削減することができます。本イントロダクションでは、AIイノベーションが航空、陸上、海上モビリティにどのような影響を及ぼしているかについて基礎的な理解を提供し、本調査範囲と目的を検証します。

輸送モデルを破壊し、よりスマートな旅を可能にするために、モビリティ業務と融合する高度なAI技術別変革的シフトを明らかにする

コンピューター・ビジョン、センサー・フュージョン、機械学習の進歩は、モビリティ業務の構造そのものを再構築しています。予測分析は、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を予測し、自然言語処理は運転手と乗客のための直感的な音声インターフェースを強化します。これらのテクノロジーは、車両が環境やオペレーターと相互作用する方法を再定義し、空、陸、海の各領域でシームレスなデータ交換を可能にします。

進化する米国貿易関税がモビリティのサプライチェーン製造コストと国境を越えた輸送ネットワークに与える影響の評価

最近の米国貿易関税の調整により、モビリティメーカーやサービスプロバイダーにとって新たなコスト構造と物流の複雑さが生じています。影響を受ける地域から調達した部品には高い関税がかかるようになり、サプライチェーンの再編成や調達先の多様化が促されています。その結果、プロトタイプの開発や大規模な配備は、進化する予算とリードタイムの延長に直面しています。

モビリティタイプ、技術、展開モード、用途、エンドユーザーカテゴリーによるセグメンテーションが、どのように技術革新と投資の選択を導くかを明らかにする深い洞察

市場のセグメンテーションの最初の軸は、モビリティタイプを検討することで、鉄道と道路輸送を主要なサブカテゴリーとして、航空、陸上、海上のサブマーケットを区別することです。各セグメントは、それぞれ異なる運用上の課題と規制の枠組みを示しており、AIソリューションが特定の車両クラスとインフラ要件に合わせてどのように調整されるかに影響を与えています。

南北アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋の地域ダイナミクスがAIモビリティの採用動向と投資戦略をどのように形成しているかを明らかにする

地域力学は、モビリティ市場におけるAI導入のペースと性質を形成する上で極めて重要な役割を果たしています。南北アメリカでは、堅調なインフラ資金調達と自律走行車パイロットへの強い注力が投資の勢いを牽引しています。一方、欧州、中東・アフリカ地域では、公共交通機関やスマートシティ構想にAIを組み込むにあたり、規制コンプライアンスやデータプライバシー基準を重視しています。

戦略的提携を通じて競合情勢を形成し、AIモビリティソリューションのイノベーションを推進する主要企業の分析

大手テクノロジープロバイダーとTier1自動車OEMは、AI主導のモビリティプラットフォームを推進するために戦略的パートナーシップを結んでいます。ソフトウェアイノベーターと部品メーカーのコラボレーションにより、エンドツーエンドのシステム統合が効率化され、ADAS（先進運転支援）モジュールと自律走行モジュールの市場投入までの時間が短縮されています。

新たなAIモビリティ動向を活用するための業界リーダーへの実行可能な提言投資を最適化し、輸送イノベーションを加速する

業界リーダーは、インテリジェント・システムのシームレスな統合を確実にするため、AI専門家、車両エンジニア、オペレーション・チーム間の部門横断的なコラボレーションを優先すべきです。明確なパフォーマンス指標を備えたパイロット・プログラムを確立することで、運用上のリスクを最小限に抑えながら、テクノロジーの有効性を検証することができます。スケーラブルなデータアーキテクチャとエッジコンピューティング機能への投資は、リアルタイム処理を促進し、将来の機能拡張をサポートします。

業界データの収集と分析に使用した厳密な調査手法の詳細な説明により、洞察の妥当性を確保し、AIモビリティの調査結果を裏付ける

2次調査と専門家インタビューの組み合わせが、本レポートの調査の厳密性を支えています。一般に入手可能な業界出版物、特許出願、規制文書が基礎となる知識ベースを提供しました。これらの洞察は、テクノロジーベンダー、自動車OEM、サービス事業者の幹部、エンジニア、アナリストとの主要なディスカッションによって補完されました。

AIモビリティに関する重要な知見を統合し、将来の交通パラダイムへの影響を強調するとともに、利害関係者のための戦略的前進の道筋を描く

本レポートで紹介する洞察は、交通エコシステムで進行中の重大な変革を説明するために集約されています。人工知能は新たなレベルの自動化、安全性、効率性を促進し、人とモノが世界中を移動する方法を根本的に再定義しています。これらの進歩を受け入れる利害関係者は、新たな収益源と業務改善を解き放つと思われます。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場力学

• 都市の渋滞と排出量を削減するAI搭載の動的駐車管理システムの導入
• リアルタイムの天気と交通アクセスデータを統合したAI搭載のマルチモーダル旅程プランナー
• コンピュータービジョンと感情分析を活用したスマートな車内監視ソリューションで乗客の安全性を向上
• 都市物流向けに高度なコンピュータービジョンとLIDARを統合した自律型ラストマイル配送ロボット
• 都市交通ネットワークを最適化するために連合学習を活用した適応型交通管理システム
• エッジAIを活用した予測メンテナンスプラットフォームが電気バス車両のダウンタイムを削減
• 電気自動車充電インフラのシミュレーションと最適化のための生成AI駆動型デジタルツインプラットフォーム
• コンピュータービジョンと感情分析を活用したスマートキャビン監視システムが乗客の安全性と快適性を高める
• リアルタイムの天気予報と交通アクセスを統合し、最適化されたマルチモーダル旅程を実現するAI対応の旅程計画プラットフォーム
• AIを活用した予測的な乗客フローモデリングで列車の運行頻度を動的に調整

第6章 市場洞察

• ポーターのファイブフォース分析
• PESTEL分析

第7章 米国の関税の累積的な影響、2025年

第8章 モビリティにおけるAI市場：モビリティタイプ別

• 航空モビリティ
• 陸上モビリティ
  • 鉄道輸送
  • 道路輸送
• 海上モビリティ

第9章 モビリティにおけるAI市場：技術別

• コンピュータービジョン
  • 画像認識
  • 物体検出
  • ビデオ分析
• 機械学習
  • 強化学習
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
• 自然言語処理
  • 音声認識
  • テキスト分析
• センサーフュージョン
  • データレベルの融合
  • 意思決定レベルの融合
  • 機能レベルの融合

第10章 モビリティにおけるAI市場：展開モード別

• クラウド
  • プライベートクラウド
  • パブリッククラウド
• オンプレミス

第11章 モビリティにおけるAI市場：用途別

• ADAS（先進運転支援システム）
  • アダプティブクルーズコントロール
  • 自動緊急ブレーキ
  • 死角検知
  • 車線逸脱警報
• 自動運転
• フリート管理
  • 促進要因行動モニタリング
  • 燃料管理
  • 車両追跡
• 予知保全
• ルート最適化
  • ダイナミックルーティング
  • リアルタイム交通情報
• テレマティクス
  • GPRS/セルラー
  • オンボード診断

第12章 モビリティにおけるAI市場：エンドユーザー別

• 商業
  • 物流会社
  • モビリティサービスプロバイダー
• 政府・地方自治体
• 乗客
  • 個人
  • 配車サービス

第13章 南北アメリカのモビリティにおけるAI市場

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• アルゼンチン

第14章 欧州、中東・アフリカのモビリティにおけるAI市場

• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• アラブ首長国連邦
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• デンマーク
• オランダ
• カタール
• フィンランド
• スウェーデン
• ナイジェリア
• エジプト
• トルコ
• イスラエル
• ノルウェー
• ポーランド
• スイス

第15章 アジア太平洋のモビリティにおけるAI市場

• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国
• インドネシア
• タイ
• フィリピン
• マレーシア
• シンガポール
• ベトナム
• 台湾

第16章 競合情勢

• 市場シェア分析、2024年
• FPNVポジショニングマトリックス、2024年
• 競合分析
  • NVIDIA Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • AB Volvo
  • Aurora Innovation, Inc.
  • BMW AG
  • Continental AG
  • Denso Corporation
  • Ford Motor Company
  • General Motors Holdings LLC
  • Intel Corporation
  • Magna International Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Ouster Inc.
  • Qualcomm Incorporated
  • Renesas Electronics Corporation
  • Robert Bosch GmbH
  • Scania AB
  • Tesla, Inc.
  • Uber Technologies, Inc.
  • Valeo SA
  • Volkswagen AG
  • Xpeng Inc.
  • ZF Friedrichshafen AG

第17章 リサーチAI

第18章 リサーチ統計

第19章 リサーチコンタクト

第20章 リサーチ記事

第21章 付録