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市場調査レポート
商品コード
1861535
輸送分野における人工知能市場：用途別、技術別、コンポーネント別、輸送モード別、導入形態別、エンドユーザー別-2025～2032年の世界予測Artificial Intelligence in Transportation Market by Application Area, Technology, Component, Mode, Deployment, End User - Global Forecast 2025-2032 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 輸送分野における人工知能市場：用途別、技術別、コンポーネント別、輸送モード別、導入形態別、エンドユーザー別-2025～2032年の世界予測 |
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出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 189 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
輸送分野における人工知能市場は、2032年までにCAGR14.26％で73億5,000万米ドル規模に成長すると予測されております。
| 主要市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年 2024年 | 25億2,000万米ドル |
| 推定年 2025年 | 28億8,000万米ドル |
| 予測年 2032年 | 73億5,000万米ドル |
| CAGR（%） | 14.26% |
次世代モビリティに向けた戦略的目標と運用ロードマップにより、AI主導の交通変革の基盤を構築します
本エグゼクティブサマリーは、交通システム全体における人工知能の包括的分析用目的枠組みと範囲を確立するものです。その目的は、経営幹部、施策立案者、技術リーダーの皆様に、モビリティを再構築する力、競争上の差別化を決定する運用上の手段、短期的な調達と導入の決定に影響を与える施策変数について、簡潔な統合情報を提供することにあります。本調査では、技術的能力、統合の複雑性、利害関係者への影響を重視しつつ、自動運転モビリティ、運転支援、資産・車両最適化、インフラ知能化など、商業的に関連性の高い用途セグメントに焦点を当てています。
モビリティエコシステムを再構築する変革的な技術的ビジネス的変化の特定レジリエントな輸送用規制枠組みと利害関係者のバリューチェーン
計算能力、センサ技術の成熟、進化する商業モデルの収束により、交通情勢は急速な再構築の過程にあります。知覚スタック、モデルアーキテクチャ、エッジコンピューティングの進歩により、かつては実験的とされていた実世界での機能性が実現可能となり、その結果、差別化の焦点が個による機能性能からシステムレベルの統合とライフサイクル管理へと移行しました。これにより、堅牢なデータパイプライン、規律ある検証プロセス、緊密に連携したハードウェアソフトウェアの共同設計を組み合わせる組織は、技術的な実証を信頼性の高いサービスへと転換する立場にあります。
2025年に米国が発表した関税調整が、サプライチェーンにおける部品調達と越境モビリティ戦略に及ぼす累積的影響の評価
2025年に米国施策当局が導入した関税措置は、輸送AIエコシステム全体におけるサプライチェーン設計、部品調達戦略、商業契約の転換点となりました。直近の運用面での影響としては、調達リスクが高まり、調達組織がプロセッサ、特殊センサ、接続モジュールなどの重要ハードウェアの調達地域を見直す必要に迫られています。これに対し、サプライヤーは製造拠点の分散化、契約条項の再評価、代替ベンダーの認定加速など、生産継続性を維持するための対応を進めています。
アプリケーション技術コンポーネントモードの展開とエンドユーザー視点にわたり、セグメンテーション主導の機会を解読し、的を絞った投資を導く
分析により、技術とアプリケーションが交差して差別化された価値提案とスケールパスを生み出す領域が明らかになります。アプリケーション領域に基づき、市場は自動運転車、運転支援システム、フリート管理、予知保全、交通管理で構成されます。自動運転車両はレベル4とレベル5の導入に分類され、それぞれに固有の検証、マッピング、規制上の要求事項が存在します。運転支援システムには、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、車線維持支援などの機能が含まれ、安全性の漸進的向上と顧客の認識が普及を決定します。フリート管理は資産追跡、ドライバーモニタリング、ルート最適化を網羅し、稼働時間と利用率に紐づく明確な運用KPIを有します。予知保全は状態モニタリングと故障診断に焦点を当て、状態によるサービス提供と予定外のダウンタイム削減を実現します。交通管理は渋滞予測、交点管理、信号制御をカバーし、都市規模のデータを処理能力と排出量改善へと変換します。
地域戦略展望：南北アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋の微妙な差異を浮き彫りにし、地域特化型市場参入戦略の策定に資する
地域による動向は、輸送AIバリューチェーン全体における導入ペースと商業パートナーシップの構造の両方を形作る上で、非常に大きな役割を果たします。南北アメリカでは、深いソフトウェア専門知識と確立された自動車製造能力を兼ね備えたイノベーションクラスターが形成され、フリート事業者とソフトウェアインテグレーターを結びつけるエンドツーエンドのパイロット事業が、TCO改善と安全性の向上を実証する肥沃な土壌となっています。同地域の高度なベンチャー・資本市場は破壊的ソリューションの商業化を加速させると同時に、州・自治体による調達実験が交通管理やフリート最適化イニシアチブの拡大に向けた実験場を提供しています。
主要な輸送・AI参入企業間の戦略的動向、パートナーエコシステム、イノベーション優先事項を明らかにする競合情報・企業情報分析
輸送AIセグメントにおける競合の構図は、単一製品の優位性よりも、パートナーシップの構築、プラットフォーム戦略、差別化されたシステムインテグレーション能力によって定義されます。ハードウェア、ソフトウェア、サービスセグメントを横断する主要参入企業は、顧客導入を加速させるため、独自技術スタックとオープンインターフェースを融合したハイブリッド戦略を追求しています。このハイブリッドアプローチは、既存の車両アーキテクチャとの迅速な統合を可能にし、段階的な機能提供を支援すると同時に、時間をかけてプラットフォームのより深い掌握を実現する可能性を保持します。チップセット提供企業、センサメーカー、アルゴリズムベンダー間の戦略的提携は一般的であり、顧客契約に長期サポートやモデル再トレーニングサービスを組み込む商業的取り決めも広く見られます。
産業リーダーがAI導入を加速し、サプライチェーンリスクを軽減し、モビリティセグメント全体で運用面と顧客価値を解き放つための実践的かつ優先順位付けされた行動
戦略的洞察を運用上の優位性へと転換するためには、リーダーは技術準備度、商業的整合性、サプライチェーンの回復力に対応する明確な優先行動計画を追求しなければなりません。車両運用組織は、運用コスト削減や稼働率の大幅な向上といった高付加価値使用事例を抽出した段階的パイロット計画の策定から着手し、部品供給の混乱から保護する契約条件の確保が求められます。一方、OEMは、ハードウェアの代替を可能にし統合リードタイムを短縮するモジュール型アーキテクチャと標準インターフェースを優先すべきです。これにより、関税や調達環境の変動に直面しても長期的な柔軟性を維持できます。
本調査の結論を裏付ける、データ源・分析フレームワーク・検証プロセスガバナンス措置を明示した堅牢な調査手法
本エグゼクティブサマリーを支える分析は、定性・定量的手法を統合し、知見が証拠によると同時に実践可能であることを保証しております。一次調査では、経営幹部、調達責任者、エンジニアリングマネージャー、都市技術担当者への構造化インタビューを実施し、代表的な知覚・計画スタックの技術的評価で補完いたしました。二次調査では、査読付き文献、規制当局への提出書類、規格文書、サプライヤーの技術概要書を体系的にレビューし、一次調査の知見を文脈化し技術的主張を検証いたしました。
輸送分野におけるAI洞察・示唆・戦略的優先事項を統合し、経営陣の意思決定と部門横断的な連携を支援する総括
結論として、人工知能はセンサからサービスに至るまで輸送分野を再構築しており、AIをシングルユース的な解決策ではなくシステムインテグレーションの課題として捉える組織こそが最大の恩恵を得られると考えられます。成功には、エンジニアリング、調達、規制対応、商業部門間の規律ある部門横断的連携に加え、厳格な検証と堅牢なリスク管理の実践が不可欠です。規制環境や料金体系の多様化は、サプライチェーンの分散化とモジュール設計の重要性を高めており、インフラや施策の地域差には、地域特化型の市場参入戦略が求められます。
よくあるご質問
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 市場概要
第5章 市場洞察
- 都市ネットワーク全体におけるリアルタイム信号制御最適化用コンピュータビジョンとAIの実装
- 複雑な道路環境における適応型自律走行車両ナビゲーション用強化学習アルゴリズムの導入
- 電気バス車両群向けのAIベース予測保全プラットフォーム統合による運行障害削減
- 交通アプリにおける乗客エンゲージメントとリアルタイム旅行支援用自然言語処理チャットボットの導入
- AI駆動型マルチモーダルチャネル計画システムを活用したファーストマイル・ラストマイル物流効率の最適化
- 運転行動による動的保険価格設定モデル用車両センサデータ分析への機械学習の用途
- 次世代交通インフラにおける低遅延のV2X（車両間・万物間）通信用エッジAIアーキテクチャの開発
- 都市部ラストマイル物流効率向上のため、地上輸送との連携によるAI搭載ドローン配送調整システムの統合
第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年
第7章 AIの累積的影響、2025年
第8章 輸送分野における人工知能市場：用途別
- 自動運転車両
- レベル4
- レベル5
- 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
- 死角検知システム
- 車線維持支援システム
- フリート管理
- 資産追跡
- ドライバーモニタリング
- ルート最適化
- 予知保全
- 状態モニタリング
- 故障診断
- 交通管理
- 渋滞予測
- 交点管理
- 信号制御
第9章 輸送分野における人工知能市場：技術別
- コンピュータビジョン
- 画像認識
- 物体検出
- 映像分析
- ディープラーニング
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 生成的敵対ネットワーク
- 再帰型ニューラルネットワーク
- 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
- チャットボット
- 音声認識
- 音声アシスタント
第10章 輸送分野における人工知能市場：コンポーネント別
- ハードウェア
- 接続モジュール
- プロセッサ
- センサ
- サービス
- コンサルティング
- インテグレーション
- サポート
- ソフトウェア
- アルゴリズム
- ミドルウェア
- プラットフォーム
第11章 輸送分野における人工知能市場：輸送モード別
- 空路
- 海路
- 鉄道
- 道路
第12章 輸送分野における人工知能市場：展開別
- クラウド
- プライベートクラウド
- パブリッククラウド
- ハイブリッド
- オンプレミス
第13章 輸送分野における人工知能市場：エンドユーザー別
- フリート事業者
- 物流会社
- ライドヘイリング企業
- インフラ運営事業者
- 都市当局
- 道路運営事業者
- OEM
- 商用車メーカー
- 乗用車メーカー
- 乗客
- 個人ユーザー
- 観光客
第14章 輸送分野における人工知能市場：地域別
- 南北アメリカ
- 北米
- ラテンアメリカ
- 欧州・中東・アフリカ
- 欧州
- 中東
- アフリカ
- アジア太平洋
第15章 輸送分野における人工知能市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第16章 輸送分野における人工知能市場：国別
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ブラジル
- 英国
- ドイツ
- フランス
- ロシア
- イタリア
- スペイン
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
第17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
- Tesla, Inc.
- Waymo LLC
- Mobileye N.V.
- Baidu, Inc.
- Aptiv PLC
- Robert Bosch GmbH
- Valeo S.A.
- Aurora Innovation, Inc.
- Uber Technologies, Inc.
