自動運転バス市場―2026年～2032年の世界市場予測

自動運転バス市場は、2032年までにCAGR12.59％で106億6,000万米ドル規模に拡大すると予測されています。

主な市場の統計
基準年2025	46億4,000万米ドル
推定年2026	52億2,000万米ドル
予測年2032	106億6,000万米ドル
CAGR（%）	12.59%

自動運転バスエグゼクティブサマリー

都市がより安全で、クリーンかつ効率的な交通手段を求める中、自動運転バスは、管理された実証実験の段階から、公共交通、キャンパス内移動、空港シャトル、ビジネスパーク、スマート地区、港湾、およびファーストマイル・ラストマイルサービスにおける初期運用段階へと移行しつつあります。この分野では、自動運転システム、電気パワートレイン、センサーフュージョン、高精細マッピング、V2X接続、車両群のオーケストレーション、サイバーセキュリティ、遠隔監視、および乗客安全システムが組み合わされています。公的機関やモビリティ事業者は、自動運転バスの導入を単なる単独の車両プログラムとしてではなく、より広範な高度道路交通システム（ITS）、ゼロエミッションモビリティ政策、アクセシビリティ戦略、および渋滞緩和計画の一環として評価する傾向が強まっています。規制面への注目は依然として中心的な課題であり、安全性の確保、運用設計領域の定義、責任の所在、乗客の保護、遠隔オペレーターの責任、データガバナンス、およびサイバーセキュリティコンプライアンスが、導入の準備状況を左右しています。短期的に最も導入が進んでいるのは、ジオフェンスが設定された路線、バス高速輸送システム（BRT）の回廊、民間キャンパス、スマート地区、港湾、空港、および低速の都市循環バスなどです。これらの場所では、路線の複雑さを制御でき、インフラを整備でき、検証済みの安全ケースを用いてサービスの信頼性を実証することができます。

自動運転バスの分野における変革的な変化

自動運転バスの状況は、電動化、コネクテッドインフラ、人工知能、そして強靭なモビリティを求める公共部門の需要が融合することで、再構築されつつあります。交通当局は、実験的な実証から、安全ケース、冗長性の検証、サイバーセキュリティ対策、機能安全の整合、遠隔介入プロトコル、および既存の公共交通ネットワークとの統合を必要とする、体系的な運用試験へと移行しています。予測可能な環境で運行でき、インクルーシブなモビリティを支援し、ファーストマイルおよびラストマイルへのアクセスを改善し、公共交通の労働力不足に直面している地域における運転手への依存度を低減できる、自律走行シャトルやフルサイズ自律走行バスプラットフォームへの需要が高まっています。信頼性の高い接続性、スマート信号機、デジタルマッピング、専用レーン、車庫の自動化、充電インフラ、リアルタイム監視などがすべて運用パフォーマンスに影響を与えるため、インフラの準備状況が決定的な要因となりつつあります。また、業界は車両中心の自動運転からシステムレベルの自動運転へと移行しつつあり、遠隔運用センター、車両管理ソフトウェア、予知保全、乗客情報システム、およびマルチモーダルな経路計画プラットフォームがサービスの質を決定づけるようになっています。政府が脱炭素化と交通安全を優先する中、自動運転電気バスは、クリーンな 公共交通機関当局の調達やスマートシティのモビリティプログラムにおいて重要性を増していますが、より広範な導入には、明確な承認プロセス、実証済みの安全性能、サイバーセキュリティの耐性、そして一般市民の受容が依然として不可欠です。

自動運転バスに対する人工知能の累積的な影響

人工知能（AI）は、知覚、予測、計画、位置特定、車両群の最適化、遠隔監視、および乗客の安全モニタリングを可能にするため、自動運転バスの開発において中心的な役割を果たしています。AIを活用したセンサーフュージョンでは、LiDAR、レーダー、カメラ、超音波センサー、慣性計測装置、全地球測位衛星システム、および位置情報を組み合わせることで、歩行者、自転車利用者、車両、交通信号、道路標示、路肩での活動、および予期せぬ障害物を識別します。機械学習モデルは物体の認識と行動予測を向上させ、一方、シミュレーション環境やデジタルツインにより、開発者、交通機関、規制当局は、公道では再現が困難または危険なエッジケースをテストすることが可能になります。また、AIはバッテリーの状態、駆動系の性能、ブレーキシステム、熱管理、タイヤの状態、ドアの作動、センサーの劣化を分析することで予知保全を支援し、運行中断を低減します。運用面では、AIを活用した車両群のオーケストレーションにより、配車、ルート遵守、エネルギー消費、充電スケジュール、車両基地での移動、乗客の乗降パターン、および遠隔介入のワークフローを最適化できます。しかし、人工知能の累積的な影響により、説明可能性、検証基準、知覚システムにおけるバイアスの軽減、サイバーセキュリティの回復力、データプライバシー、監査可能性、および継続的なソフトウェア更新の管理など、重要なガバナンス要件も生じています。自動運転バスにおいて、信頼性は、明確に定義された運用設計領域（ODD）内で、AIシステムがあらゆる気象条件、交通密度、道路形状、脆弱な道路利用者とのかかわり、および乗客の使用事例において安全に機能することを実証できるかどうかにかかっています。

主要な地域別インサイト

アジア太平洋地域は、スマートシティへの投資、高い都市密度、先進的な電子機器サプライチェーン、そして中国、日本、韓国、シンガポール、インド、オーストラリアにおける電動モビリティへの強力な政策支援に支えられ、自動運転バス革新の主要な試験場となっています。同地域は、大規模な都市交通の近代化、高度道路交通システム（ITS）、5Gを活用したモビリティ実証実験、そして渋滞、排出ガス、高齢化、ファーストマイルおよびラストマイルへのアクセスといった課題への公的セクターの関心から恩恵を受けています。欧州は、自動運転 公共交通機関当局にとって最も成熟した政策環境の一つを有しており、都市の持続可能性目標、道路安全規制、国境を越えた研究プログラム、データ保護規則、 公共交通機関当局の脱炭素化イニシアチブ、そしてドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、北欧諸国における低排出型シェアリングモビリティへの強い関心がこれを支えています。北米では、キャンパス、空港、ビジネスパーク、軍事・研究施設、および公道における体系的な実証実験を通じて進展が見られます。米国とカナダでは、安全性の検証、アクセシビリティ、連邦および地方自治体の規制の整合性、保険上の考慮事項、ならびに 公共交通機関当局との連携が重視されています。ラテンアメリカは導入の初期段階にありますが、メキシコとブラジルでは、主要大都市圏において渋滞、排出ガス、大気質、 公共交通機関当局の輸送能力が依然として優先的な課題となっていることから、インテリジェント・モビリティや電気バスの近代化が検討されています。アフリカでは、都市交通の近代化、電動モビリティのパイロット事業、バス高速輸送システム（BRT）回廊、スマート回廊計画に関連する機会が見られますが、インフラの格差、資金調達の制約、デジタル接続性の限界、規制面の整備状況などが依然として主要な障壁となっています。中東では、スマートシティ、空港、観光、次世代都市開発戦略の一環として自動運転バスが位置づけられており、GCC諸国では、注目度の高いモビリティの革新、計画的な地区開発、デジタル対応インフラ、統合型電気交通システムに重点が置かれています。

主要なグループの洞察

NATO加盟国は、自律走行バスエコシステムにおいて重要な役割を果たしています。これは、セキュアな接続性、耐障害性の高い測位、サイバーセキュリティ、軍民両用自動化の専門知識、緊急対応の調整、重要インフラの保護が、コネクテッド・自律走行輸送システムにとってますます重要になっているためです。G7諸国は、自動運転車の安全性、サイバーセキュリティ、人工知能（AI）のガバナンス、公共部門の調達、クリーンな公共交通、データ保護に関する世界の期待を形成しており、これらは自律走行バスの試験、認可、および商用化の道筋に直接的な影響を与えています。BRICS諸国は多様な開発状況を呈しています。中国はスマートインフラや都市イノベーションゾーンを通じて自動運転・電気バスエコシステムを推進しており、インドは公共交通の電動化と都市モビリティの近代化に注力しています。ブラジルと南アフリカはスマート交通やバスを基盤としたモビリティイニシアチブを通じて基盤を構築しており、ロシアは地政学的およびサプライチェーン上の制約があるにもかかわらず、車両の自動化やマッピングにおける技術的能力を維持しています。欧州連合（EU）は、コネクテッド・モビリティ・プログラム、道路安全の枠組み、車両認可規則、人工知能（AI）のガバナンス、排出削減目標、データガバナンス規則、および自動運転バスやゼロエミッションバスの導入を促進する公共交通の脱炭素化イニシアチブを通じて、極めて影響力のある政策・規制環境を提供しています。ASEAN諸国の重要性はますます高まっています。シンガポールは自動運転モビリティの試験や規制サンドボックスにおいて強固な基盤を確立しており、一方、インドネシア、タイ、マレーシア、ベトナム、フィリピンは、スマートモビリティ、公共交通の近代化、電気バス、都市部の渋滞緩和に投資を進めています。GCC諸国は、スマートシティ構想、空港モビリティ、観光回廊、大規模イベントの輸送、統合型電動モビリティシステムを支援するために自動運転バスイニシアチブを活用しており、計画的な都市区画、強力なインフラ投資、政府主導のデジタルトランスフォーメーションプログラムが導入環境を後押ししています。

主要国に関する洞察

中国は、スマートインフラ、国内の技術エコシステム、都市イノベーションゾーン、5Gを活用した交通プログラム、および新エネルギー車に対する強力な政策支援に支えられ、自動運転電気バスの試験および導入において最も先進的な国の一つです。米国は、州レベルのパイロット事業、大学や空港での導入、高度道路交通システム（ITS）プログラム、研究回廊、アクセシビリティ要件、そして安全性の確保と責任に関する厳格な審査に後押しされ、自動運転バス分野において最も活発な環境の一つとなっています。日本は、高齢化、地方のモビリティ格差、運転手不足、そして安全な公共交通サービスの課題に対処するため、特に管理されたルートや地域社会におけるモビリティ用途において、自動運転バスに注力しています。インドは、電気バス、地下鉄との連携、スマートシティ、公共交通の近代化を優先しており、自動運転バスは、管理されたキャンパス、工業地帯、テクノロジーパーク、専用ルートで最初に導入される可能性が高いです。ドイツは、先進的な自動車工学、公共交通のイノベーション、自動運転研究、技術基準、そして安全性の検証を強く重視している点を通じて、依然として大きな影響力を維持しています。英国は自動運転車両の試験を支援しており、自動運転運用の責任を明確化しつつ、管理された環境下での自動運転公共交通サービスを加速できる法的枠組みを整備しています。オーストラリアは、自動運転シャトルの試験、スマート地区におけるモビリティ、鉱業およびキャンパスにおける自動化の専門知識、そして安全でアクセスしやすく、低排出の交通手段に対する公共部門の関心を通じて、進展を遂げています。フランスは、持続可能な都市交通戦略の一環として、自動運転シャトルサービスやコネクテッド・モビリティの取り組みを展開しており、低速の都市循環型車両やマルチモーダル統合に関心を寄せています。韓国は、スマート道路、5G対応の交通システム、都市型テストベッド、および国家的なインテリジェント交通プログラムを通じて、コネクテッド・オートノマス・モビリティを推進しています。イタリアとスペインは、スマートシティ・モビリティ、電気バス、コネクテッド・トランスポート、および都市交通のデジタル化を推進しており、管理された走行区間や観光志向のルートにおける、対象を絞った自動運転バスの実証試験に有利な条件を整えています。カナダは、冬季の気象条件下での性能、 公共交通機関当局との統合、アクセシビリティ、および規制面での調整に重点を置きながら、自動運転シャトルおよびスマートモビリティの実証試験を進めています。ロシアは、自動化、マッピング、車両工学において技術的な能力を有していますが、国際的な規制やサプライチェーンの課題が開発の進路に影響を及ぼしています。ブラジルの自動運転バスにおける機会は、バスを中心とした都市モビリティシステム、電動化プログラム、スマートシティ計画、および主要な大都市圏の交通回廊と密接に関連しています。メキシコは、電動モビリティと 公共交通機関当局の近代化を強化しており、人口密集都市部や工業地帯における自動運転バス専用回廊の将来的な機会を創出しています。

業界リーダーに向けた実践的な提言

業界リーダーは、専用レーン、キャンパス、空港、ビジネスパーク、車両基地、スマート地区、港湾、工業地帯、低速都市循環バスなど、明確に定義された運用設計領域（ODD）に合致する導入モデルを優先すべきです。安全性の検証は、中核的な商業的差別化要因として扱われなければなりません。そのためには、透明性のある試験プロトコル、操舵および制動の冗長性、サイバーセキュリティ対策、機能安全基準への準拠、文書化された緊急対応手順、遠隔監視規則、および明確なインシデント報告体制が求められます。公共交通事業者および技術プロバイダーは、規制当局、自治体、保険会社、インフラ所有者、障がい者アクセス団体、労働代表者、緊急サービス機関と緊密に連携し、社会の信頼を築き、承認プロセスを加速させるべきです。投資は、相互運用可能な車両管理システム、遠隔運用機能、バッテリーおよび充電の最適化、高精細地図の更新、V2X統合、予知保全、安全なソフトウェア更新、および乗客情報システムに重点を置くべきです。また、リーダーたちは、運転手や車庫スタッフを、監督、顧客サービス、保守、安全監視、および管制センターの役割へと再配置する人材移行計画を策定すべきです。導入を促進するため、自動運転バスプログラムでは、より安全な低速運行、電気プラットフォームとの組み合わせによる排出ガスの削減、ファーストマイルおよびラストマイルの接続性の向上、アクセシビリティの改善、サービスが行き届いていない地域での信頼性の高いサービス提供など、測定可能な社会的便益を明確に伝える必要があります。

調査手法

本エグゼクティブサマリーは、交通当局、規制機関、安全機関、都市モビリティプログラム、学術出版物、技術標準化団体、公共調達文書、および政府の政策情報源から得られた、検証済みのパブリックドメイン情報に焦点を当てた、体系的な2次調査アプローチを用いて作成されています。本分析では、公共交通、シャトルサービス、空港、キャンパス、スマートシティ、工業地帯、港湾、ビジネスパーク、および専用回廊における自動運転バスの活用事例を検討しています。評価テーマには、規制面の整備状況、技術の成熟度、インフラ要件、AIの統合、電動化との整合性、サイバーセキュリティ、社会的受容性、アクセシビリティ、遠隔運用、および地域ごとの導入活動が含まれます。本調査手法では、市場規模の推計、市場シェアの評価、収益の推定、および予測は対象外とし、代わりに証拠に基づいた定性的な洞察と業界の方向性に焦点を当てています。地域、国グループ、主要な国内市場にわたる政策文書、パイロットプログラムの開示情報、安全指針、技術基準、モビリティ計画の参考資料を比較することで、交差検証が行われています。

結論

自動運転バスは、自動化、電動化、コネクティビティ、そしてAIを活用した車両群のインテリジェンスを組み合わせた、次世代公共交通の戦略的構成要素となりつつあります。導入環境が管理され、インフラがデジタル化に対応しており、公的機関が安全、サイバーセキュリティ、データガバナンス、および運用に関する明確な枠組みを提供している地域において、最も大きな機会が生まれています。現在、アジア太平洋地域、欧州、北米で最も先進的な取り組みが見られますが、中東、ラテンアメリカ、アフリカでも、スマートシティプログラム、電動モビリティの近代化、バス高速輸送システム（BRT）のアップグレード、都市交通の改善を通じて、新たな機会が創出されつつあります。AIは自動運転バスシステムの機能を今後も拡大し続けるでしょうが、導入のペースを決定づけるのは、安全性の検証、サイバーセキュリティ、規制の明確化、運用の透明性、そして乗客の信頼感となります。自動運転バス技術を、実際の交通ニーズ、強靭なインフラ、包摂的なアクセス、労働力の転換、そして透明性のあるガバナンスと結びつける業界のリーダーこそが、持続可能で、スマートかつ信頼性の高いモビリティシステムを支える上で、最も有利な立場に立つことになるでしょう。

よくあるご質問

• 自動運転バス市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に46億4,000万米ドル、2026年には52億2,000万米ドル、2032年までには106億6,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは12.59%です。
• 自動運転バスの導入が進んでいる場所はどこですか？
  • ジオフェンスが設定された路線、バス高速輸送システム（BRT）の回廊、民間キャンパス、スマート地区、港湾、空港、および低速の都市循環バスなどです。
• 自動運転バスにおける人工知能の役割は何ですか？
  • 知覚、予測、計画、位置特定、車両群の最適化、遠隔監視、および乗客の安全モニタリングを可能にします。
• 自動運転バス市場における主要な地域はどこですか？
  • アジア太平洋地域、欧州、北米が主要な地域です。
• 自動運転バスに対する主要な課題は何ですか？
  • 安全性の確保、運用設計領域の定義、責任の所在、乗客の保護、遠隔オペレーターの責任、データガバナンス、サイバーセキュリティコンプライアンスなどです。
• 自動運転バス市場における主要企業はどこですか？
  • AB Volvo、BYD Company Limited、Daimler Truck Holding AG、Toyota Motor Corporationなどです。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

• 調査デザイン
• 調査フレームワーク
• 市場規模予測
• データ・トライアンギュレーション
• 調査結果
• 調査の前提
• 調査の制約

第3章 エグゼクティブサマリー

• CXO視点
• 市場規模と成長動向
• 新たな収益機会
• 次世代ビジネスモデル
• 業界ロードマップ

第4章 市場概要

• 業界エコシステムとバリューチェーン分析
• 市場力学
• ポーターのファイブフォース分析
• PESTLE分析
• 市場展望
• GTM戦略

第5章 市場洞察

• 消費者洞察とエンドユーザー視点
• 消費者体験ベンチマーク
• 機会マッピング
• 流通チャネル分析
• 価格動向分析
• 規制コンプライアンスと標準フレームワーク
• ESGとサステナビリティ分析
• ディスラプションとリスクシナリオ
• ROIとCBA

第6章 AIの累積的影響、2026年

第7章 自動運転バス市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • エッジAIモジュール
  • プロセッサ
  • センサー
• サービス
  • コンサルティング
  • メンテナンス
• ソフトウェア
  • Autonomy Software
  • ブロックチェーンの統合
  • コネクティビティソフトウェア
  • フリート管理ソフトウェア

第8章 自動運転バス市場：推進タイプ別

• ディーゼル
• 電動式
  • バッテリー式電気バス
  • 燃料電池電気自動車
  • 固体電池
• ハイブリッド
• 水素

第9章 自動運転バス市場：座席数別

• 2階建てバス
• ミニ
• 標準

第10章 自動運転バス市場：用途別

• 都市バス
• 長距離バス
  • チャーターサービス
  • 高級長距離バス
  • 観光サービス
• 都市間
• シャトル

第11章 自動運転バス市場：エンドユーザー別

• 企業キャンパス
• 民間事業者
• 公共交通機関当局
• スマートシティプロジェクト

第12章 自動運転バス市場：地域別

• アジア太平洋
• 欧州
• 北米
• ラテンアメリカ
• アフリカ
• 中東

第13章 自動運転バス市場：グループ別

• NATO
• G7
• BRICS
• EU
• ASEAN
• GCC

第14章 自動運転バス市場：国別

• 中国
• 米国
• 日本
• インド
• ドイツ
• 英国
• オーストラリア
• フランス
• 韓国
• イタリア
• カナダ
• ロシア
• ブラジル
• メキシコ
• スペイン

第15章 競合情勢

• 市場シェア分析、2025年
• FPNVポジショニングマトリックス、2025年
• 市場集中度分析、2025年
  • 集中比率（CR）
  • ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）
• 最近の動向と影響分析、2025年
• 製品ポートフォリオ分析、2025年
• ベンチマーキング分析、2025年

第16章 企業プロファイル

• 2getthere Holding B.V.
• AB Volvo
• Anhui Ankai Automobile Co., Ltd.
• BYD Company Limited
• CRRC Electric
• Daimler Truck Holding AG
• EasyMile SAS
• Karsan Otomotiv Sanayii ve Ticaret A.S.
• King Long United Automotive Industry Co., Ltd.
• MAN Truck & Bus SE
• May Mobility, Inc.
• Mobileye Global Inc.
• Navya SAS
• NAVYA SAS
• NFI Group Inc.
• NVIDIA Corporation
• PlusAI, Inc.
• Robert Bosch GmbH
• Scania AB
• Toyota Motor Corporation
• Xiamen Golden Dragon Bus Co., Ltd.
• Yutong Bus Co., Ltd.
• ZF Friedrichshafen AG
• Zhongtong Bus Holding Co., Ltd.