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市場調査レポート
商品コード
1846210
自動車AI：市場シェア分析、産業動向、統計、成長予測（2025年～2030年）Automotive Artificial Intelligence - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030) |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 自動車AI：市場シェア分析、産業動向、統計、成長予測（2025年～2030年） |
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出版日: 2025年07月02日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 150 Pages
納期: 2～3営業日
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概要
自動車AI市場は、2025年に49億8,000万米ドルと評価され、2030年には150億8,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中（2025～2030年）に24.72％のCAGRで進展します。
Software-Defined車両の急速な普及、EUと米国におけるレベル2 ADAS規制の義務化、車載グレードのAIコンピューティングのコスト低下により、競争優位性が機械工学からアルゴリズム性能にシフトしています。また、チップレットベースのシステムオンチップ（SoC）により、高いTOPS性能がミッドレンジモデルでも手に入るようになっています。テスラが開拓し、中国の大手OEMが模倣しているフリートラーニングフレームワークは、クローズドループ検証では追いつけないペースで知覚精度を高めています。このような背景から、自動車メーカー、ティア1、ハイパースケーラー、AI新興企業間の戦略的パートナーシップは、垂直統合に取って代わり、専門家の差別化を促進するモジュール式のイノベーション・エコシステムを構築しています。
世界の自動車AI市場の動向と洞察
レベル2以上のADAS安全機能に対する規制の義務化
2024年7月に施行されたEU一般安全規則IIは、欧州で販売されるすべての新車に自動緊急ブレーキ、緊急レーンキープ、インテリジェントスピードアシスタンスの搭載を義務付けています。米国や日本でも同様の要求事項が浸透しつつあり、世界の自動車メーカーは、一度設計すればどこでも認証されるよう促されています。そのため、コンプライアンス・ニーズは、従来はプレミアムな付加物であったものを基本設計要素に変え、ティア1サプライヤーからの知覚スタックの注文量を増加させています。運転制御支援システムに関する国連ECE規則171は、AI機能のバーチャルテスト規則を詳述することで、このシフトを強化しています。その結果、かつては機械的な改良によって差別化を図っていたOEMは、現在ではソフトウェアの成熟度のタイムラインで競争するようになり、明確なルールブックが断片的なローカル要件に取って代わることで、新規参入企業の市場参入障壁は低下しています。
車載SoC向けAIコンピュートとTOPSの急速な低下
エヌビディアのThorプロセッサーは2,000 TOPSを約束し、テスラの近日発売予定のAI5チップは2,500 TOPSを目標としています。コスト・デフレは、データセンターの共有ボリューム、先進的な鋳造ノード、レチクルサイズのモノリスをモジュラータイルに置き換えるチップレット・パーティショニングによってもたらされます。Imecのオートモーティブ・チップレット・プログラムは、ボッシュ、BMW、その他のパイオニアを、開発サイクルを短縮し、車両ライン間でのプラットフォームの再利用を可能にする相互運用可能なダイ・ツー・ダイ・プロトコルで結束させています。シリコンが希少でなくなると、差別化はソフトウェアに移行し、従来の半導体サプライヤは、自動車メーカーの大規模展開を支援するツールチェーン、ミドルウェア、リファレンススタックの組み込みを余儀なくされます。
管轄地域間で細分化された機能安全規制
ISO 26262、ISO/IEC 5469：2024、そして近々発表されるISO/TS 5083：2025は、それぞれ自律性スタックの異なるスライスに対する安全プロセスを定義しており、OEMは重複や矛盾を調整する必要があります。欧州のGSR IIは、米国連邦政府のガイドラインや中国のGB/T規格から逸脱しており、グローバル・プラットフォームは地域ごとに個別のコンプライアンス・エビデンスを維持することを余儀なくされています。小規模なサプライヤーは、マルチトラック検証のオーバーヘッドに苦慮しており、発売を遅らせたり、地理的範囲を狭めたりすることが多いです。業界コンソーシアムは、ホモロゲーション当局間で監査結果を移植できる「セーフティケース交換」を提唱しているが、コンセンサスはまだ得られていないです。統一が実現するまでは、パッチワークが非経常的なエンジニアリング・コストを引き上げ、自動車AI市場の成長を奪っています。
セグメント分析
自動車の価値創造が鉄と鋼鉄からコード行へと移行したため、2024年の自動車AI市場収益の65.23%はソフトウェアが生み出しました。自動車メーカーは現在、購入から数年後に機能を追加するニューラル・ネットワークのアップグレードを出荷しており、すべてのコネクテッド・カーを生きた課金サービス・ノードに変えています。ハードウェア・セグメントは予測期間中14.23%のCAGRで成長するが、チップレット・エコシステムがTOPSをコモディティ化すると、そのマージンは縮小します。したがって、自動車AI市場は、シリコンだけを販売する企業よりも、コード、ツールチェーン、ライフサイクル・サポートをバンドルできる企業に報いることができます。
Cerence CaLLM Edgeのようなエッジ常駐型言語モデルは、ソフトウェアがネットワーク料金なしで知覚インテリジェンスを向上させ、欧州や中国のプライバシーガイドラインを満たす方法を示しています。ブレーキや車線維持の継続的な改善を義務付ける規制は、ソフトウェア収益をさらに固定化します。その結果、自動車AI市場では、Tier-1企業がDevOpsの人材とOTAサイバーセキュリティに数十億米ドルを投資しており、ソフトウェアが主要な堀として確固たる地位を築いています。
機械学習は、その透明性の高いディシジョンツリーがISO 26262監査のニーズを満たすため、2024年には自動車AI市場シェアの41.56%を占める。それでもなお、ディープラーニングのCAGRが16.25%であることは、従来のアルゴリズムでは解析できないマルチセンサーフュージョンへのメーカーの移行を示しています。コンピュータ・ビジョン、自然言語処理、文脈認識はコックピットのユーザー体験につながり、自動車AI市場は安全性だけにとどまらない広がりを見せています。
テスラが計画しているAI5チップは、高速道路の速度で4Dレーダー、LiDAR、HDカメラのフュージョンを管理できるのは深層畳み込みモデルだけであることを示しています。中国のサプライヤーは、駐車支援モジュールに変圧器ネットワークを組み込み、かつてはエキゾチックだったAIをショールームでの差別化要因としています。その結果、サプライチェーン・パートナーは、注釈付きデータ、スケーラブルなトレーニング・インフラ、不透明なニューラル潜在空間を扱う検証ツールの供給競争を繰り広げることになります。
地域分析
北米は、テスラのデータ優位性、テキサス州の寛容なテスト法令、エヌビディアのシリコンバレー本社周辺の国内AIコンピュート・クラスターによって支えられており、2024年の売上高で自動車AI市場の36.25%を占めました。一方、ゼネラルモーターズ、フォード、ウェイモは、フェニックスからオースティンまでドライバーレス事業を拡大し、収益化を検証し、車両全体の遠隔支援規制のギャップを浮き彫りにしています。
アジア太平洋地域のCAGRは23.43%を記録し、世界最速となります。中国は輸出志向のEVのリーダーシップと比較的統一された規制のサンドボックスを兼ね備えており、奇瑞は30車種へのAI展開を、ファーウェイは2025年までに50万台の自律走行対応車を目標に掲げています。日本のトヨタ、日産、ホンダは、国内のAI不足に対処するために半導体コンソーシアムを結成しました。対照的に、韓国の現代自動車は、工場地帯と港湾を結ぶ自動運転物流回廊に7兆ウォンを投資しています。地元のバッテリーやライダーのサプライヤーは、地域のOEMの部品代を削減し、中位セグメント車における自動車AI市場の採用を後押しします。
欧州は厳格なデータ・プライバシー規則を維持しながらも、GSR IIの下でAI安全機能を義務付けており、各量販プラットフォームにコンプライアンス主導のベースラインを構築しています。BMWは2025年にDeepSeek AIを中国に統合し、ローカライズ戦略を強調します。フォルクスワーゲンはCerence Chat Proを数百万台の欧州車にOTAで展開します。GDPRの制約がエッジ推論の需要を高め、サプライヤーはプライバシーを保護するモデル更新パイプラインの設計に拍車をかけています。市場の絶対成長率ではアジアに劣るもの、ドライバーモニタリングやサイバーセキュアなOTAスタックに注力する専門ベンダーにとっては、車両あたりのコンテンツが高いため、欧州は収益性の高い市場となっています。
その他の特典：
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストサポート
よくあるご質問
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場情勢
- 市場概要
- 市場促進要因
- レベル2+のADAS安全機能に対する規制の義務化
- 車載SoC向けAIコンピュートとTOPSの急速な減少
- AI機能の収益化を可能にするOTA SWアップデートの急増
- 知覚モデルの精度を加速するフリートラーニングアーキテクチャ
- クラウド依存を低減するオンデバイス・マルチモーダル基盤モデル
- チップレットベースのECUの登場による大衆車向けBOMの低減
- 市場抑制要因
- 各法域で機能安全規制が細分化
- エッジケースシナリオ用AIモデルの高い検証コスト
- Tier-1における自動車グレードのAI人材の持続的不足
- 先進ノード鋳造能力のサプライチェーンへの露出
- バリュー／サプライチェーン分析
- 規制状況
- 技術的展望
- ポーターのファイブフォース分析
- 新規参入業者の脅威
- 買い手の交渉力
- 供給企業の交渉力
- 代替品の脅威
- 競争企業間の敵対関係の強さ
第5章 市場規模・成長予測
- 製品別
- ハードウェア
- ソフトウェア
- 技術別
- 機械学習
- ディープラーニング
- コンピュータービジョン
- 自然言語処理
- コンテキスト認識
- プロセス別
- データマイニング
- 画像認識
- 信号認識
- 用途別
- 自律走行
- ADAS（先進運転支援システム）
- ヒューマン・マシン・インターフェース
- 予知保全・診断
- 車両タイプ別
- 乗用車
- 小型商用車
- 大型商用車
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- その他北米
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他南米
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- スペイン
- イタリア
- ロシア
- その他欧州
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- 韓国
- インド
- インドネシア
- フィリピン
- ベトナム
- オーストラリア
- その他アジア太平洋地域
- 中東・アフリカ
- アラブ首長国連邦
- サウジアラビア
- トルコ
- 南アフリカ
- ナイジェリア
- エジプト
- その他中東とアフリカ
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場の集中度
- 戦略的な動き
- 市場シェア分析
- 企業プロファイル
- Tesla Inc.
- Waymo LLC（Alphabet）
- NVIDIA Corporation
- Intel Corporation/Mobileye
- Horizon Robotics Inc.
- Aptiv PLC
- Continental AG
- Robert Bosch GmbH
- Qualcomm Incorporated
- Huawei Technologies Co.
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services Inc.
- Mercedes-Benz Group AG
- ZF Friedrichshafen AG
- BMW AG
- Toyota Motor Corporation
- Uber Technologies Inc.
- Hyundai Motor Company
- Hyundai Mobis Co. Ltd.
- Magna International Inc.
