自動車向けAIアクセラレーター：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、自動車向けAIアクセラレーター市場の規模は、2025年の109億6,000万米ドルから2026年には148億5,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR33.60％で推移し、2031年には632億1,000万米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、提供（ハードウェアおよびソフトウェア）、プロセッサタイプ（GPUベースのアクセラレータ、NPU／AI ASICアクセラレータなど）、用途（ADASおよびアクティブセーフティ、自動運転およびロボタクシーの演算処理、インテリジェントコックピットおよび車内AIなど）、車種（乗用車および商用車）、地域ごとに分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界の自動車向けAIアクセラレーター市場の動向と洞察

ADASおよびアクティブセーフティ機能の採用拡大

Euro NCAPの2026年改定により、新車の評価方法が変更され、100点満点の「安全運転」カテゴリーが導入されました。これにより、欧州における主流の安全プログラムの実用的な演算能力の閾値が引き上げられました。この結果、ブレーキ支援、車線維持支援、ドライバーモニタリングなどの機能が量産車において承認上の比重を高めるようになったため、自動車向けAIアクセラレーター市場は、より大規模なADAS調達プログラムへと向かっています。Mobileye社は2026年1月、2025年末時点で8年間の売上見込みが245億米ドルに達したと発表し、大手OEMプログラム全体で設計採用が拡大していることを示しました。また、自動車メーカー上位10社のうち2社のプログラムにおいて、EyeQ6HベースのサラウンドADASシステムを1,900万台以上供給する予定であることも発表しており、AI搭載の安全ハードウェアが極めて大規模な量産段階に移行しつつあることがうかがえます。こうした機能がプレミアムグレードからより幅広いラインナップへと移行するにつれ、自動車向けAIアクセラレーター市場は規模を拡大していますが、一方でサプライヤー各社は、利益率を維持するために、各コンピューティングプラットフォームにより多くの機能を統合するよう圧力に直面しています。

車載リアルタイム推論への需要の高まり

自動車向けAIアクセラレーター市場では、安全性、応答性、機能の信頼性が、遅延を伴うリモート実行ではなくローカル処理に依存するため、車載推論に対する需要が高まっています。Horizon Robotics社によると、同社の「Journey 6」シリーズは2025年までに100車種以上に搭載され、累計1,000万台に達する見込みとのことです。これは、量産プログラムにおいて大規模なローカルAI実行が重視されていることを示しています。また、クアルコムとLeapmotorは2026年1月、Snapdragon Cockpit EliteとRide Eliteを単一のアーキテクチャに統合した中央コンピュータを発表しました。これは、車内でのリアルタイムなマルチドメイン処理に向けた明確な動きを反映しています。この変化は、自動車向けAIアクセラレーター市場にとって重要な意味を持ちます。なぜなら、ローカル推論は単に演算需要を増やすだけでなく、その需要の性質そのものを変え、自動車特有の厳しい電力、パッケージング、安全性の制約の中でAIタスクを維持できるプラットフォームを優先するようになるからです。また、OEM各社はその構成により低遅延とソフトウェア連携の簡素化を実現できるため、コックピット、センシング、アクティブセーフティのワークロードをまとめて処理できるプロセッサの価値も高まります。

厳しい熱設計および電力効率の制約

熱設計は、自動車向けAIアクセラレーター市場にとって依然として現実的な制約となっています。これは、演算密度が高まることで、車内における冷却、パッケージング、およびエネルギー管理の負担が増大するためです。この問題はEVプログラムにおいてより顕著であり、特に複数のAI機能が同時に実行される場合、追加の演算負荷が航続距離や熱安定性の目標達成を直接妨げる可能性があります。STマイクロエレクトロニクスは2026年2月、Neural-ARTアクセラレータを統合した初の自動車用マイクロコントローラ「Stellar P3E」を発表しました。この製品は、大型の中央処理装置（CPU）よりも低い熱負荷を必要とするエッジAIの使用事例向けに位置づけられています。この製品の方向性は、自動車向けAIアクセラレーター市場が、単なるTOPS（秒間演算回数）の成長だけでなく、効率の向上やタスクに特化したシリコンにも価値を見出している理由を示しています。性能と自動車用電力予算のバランスを取れないベンダーは、たとえその演算能力が技術的に優れていても、大量生産プログラムにおけるシェアを失うリスクがあります。

セグメント分析

2025年の売上高に占めるハードウェアの割合は64.46％でした。これは、自動車向けAIアクセラレーター市場において、ソフトウェアによる収益化が拡大する前に、依然としてシリコン、メモリアクセス、パッケージング、および基板レベルの統合が最優先事項であることを示しています。OEM各社は、ADAS、コックピット、および将来の自動運転プログラムに必要な演算基盤をまず確保しなければならないため、この構成比は市場の現在の段階に合致しています。また、ハードウェア層はスタックの中で依然として初期コストが最も高い部分です。これは、自動車グレードの認定、長い製品寿命の要件、および車両への統合といった要因が、実績のある半導体プラットフォームへの支出を促しているためです。自動車向けAIアクセラレーター市場において、ソフトウェアが将来の利益のより大きな源泉となったとしても、この状況によりハードウェアへの支出は高水準に維持されます。このセグメントの位置づけは、アップデート主導のビジネスモデルが継続的な価値を生み出すためには、まず演算能力を構築しなければならないという事実も反映しています。

ソフトウェアは依然として最も急成長している提供セグメントであり、2031年までのCAGRは33.88％と予測されています。この傾向は、価値の源泉が単発のチップ販売を超えて徐々に拡大していることを示しています。自動車向けAIアクセラレーター業界は、基盤となる演算能力がすでに車両に搭載された後、ソフトウェアアップデートを通じて機能を有効化、改良、または拡張できるシステムへと移行しつつあります。クアルコム社の混合ドメイン中央演算アプローチや、STマイクロエレクトロニクス社のエッジAIコントローラーの発売は、いずれも複数のソフトウェアワークロードが同一のシリコン基盤を共有できるプラットフォームを指向しています。これは、自動車向けAIアクセラレーター市場において、ソフトウェアの成長がハードウェアの成長に取って代わるのではなく、導入済みの各演算プラットフォームの経済的有効期間を延長することで、その上に構築されていることを意味します。車両アーキテクチャが集中化するにつれ、ソフトウェアもハードウェアの選択から切り離すことが難しくなり、その結果、乗り換えコストが高まり、プラットフォームのエコシステムの重要性が増しています。

2025年には、GPUベースのアクセラレータが売上高の37.22％を占めており、これは自動車向けAIアクセラレーター市場が依然として、確立された高演算能力プラットフォームとその成熟したソフトウェア環境に依存していることを示しています。GPUは、大規模なニューラルワークロードのサポート、幅広いツールへのアクセス、そして調査から量産への容易なスケーリングが可能であったため、自動運転開発において明確な優位性を持ち、この分野に参入しました。多くのOEMやロボタクシープログラムが、すでにGPU互換環境を中心に知覚および計画スタックを構築しているため、この導入ベースは依然として重要です。自動車向けAIアクセラレーター市場において、これは、ソフトウェアの継続性が純粋な性能と同様に重要となるハイエンドのドメインコントローラや複雑な自動運転プログラムにおいて、GPUサプライヤーに優位性をもたらします。また、他のプロセッサタイプがより急速に拡大しているにもかかわらず、ハイエンド市場でのリーダーシップが持続し得る理由もこれによって説明されます。

NPUおよびAI ASICプラットフォームは、2031年までCAGR34.09％で成長すると予測されており、これは自動車向けAIアクセラレーター市場の次の段階では、推論効率がより直接的に評価されるようになることを示唆しています。Horizon Robotics社は、同社の「Journey 6」ファミリーが100車種以上に搭載されていると発表しており、これは専用設計のAI演算リソースが、パイロットプログラムの段階を超えて、量産ADASの広範な分野へと展開できることを示しています。また、STMicroelectronics社も、大型のマルチチップ構成に比べて熱負荷やシステム負荷が小さく、統合されたAIアクセラレーションの恩恵を受けられるエッジインテリジェンスタスク向けに、「Stellar P3E」を位置づけています。多くのプログラムではCPU、グラフィックス、信号処理、AIリソースを同時に必要とするため、ヘテロジニアスSoCの重要性は依然として残りますが、自動車向けAIアクセラレーター業界は、こうした広範な設計の中で、より専門化された推論ブロックへと明確にシフトしつつあります。熱制限、電力予算、コスト圧力が厳しくなる中、最も大きな成果をもたらすのは、最高の理論性能ではなく、ワットあたりの実用的なローカルAI処理能力をより高く提供できるプロセッサタイプであると考えられます。

地域別分析

2025年には、アジア太平洋地域が売上高の38.18％を占め、同地域は自動車向けAIアクセラレーター市場において首位に立っています。中国は、強力なEV生産、活発なADASの導入、そしてチップメーカーと自動車メーカーの緊密な連携に対する関心の高まりが相まって、その主導的地位の中核であり続けています。Horizon Robotics社は、同社の「Journey 6」シリーズが100車種以上に搭載されていると発表しており、これはローカルAI演算プラットフォームが同地域において、量産面で広く重要性を増していることを浮き彫りにしています。日本も、確立された半導体および車載電子機器の技術力を通じて重要な地位を維持しており、ルネサスは、NCAPに重点を置いた機能を備えた「R-Car V4H」を、レベル2プラスおよびレベル3の使用事例向けに引き続き位置づけています。韓国は自動車グレードのメモリ供給を通じて強みを発揮しており、一方、インドは、Mobileyeがマヒンドラ社から少なくとも6車種を対象とする大規模な設計採用を獲得したと報告したことを受け、将来のプログラムにおける注目すべき拠点となりつつあります。

中東・アフリカ地域は、2031年までCAGR34.32％で成長すると予想されており、自動車向けAIアクセラレーター市場において最も成長の速い地域ブロックとなる見込みです。この成長は、国内における広範な自動車製造に依拠するものではなく、急速に進むスマートモビリティの導入、自動運転交通に対する公的支援、そして先進的なサービスを早期に商用化しようとする意欲に支えられています。ドバイの道路交通局（RTA）は2026年3月、UberおよびApollo Goを通じて商用自動運転タクシーの運行を開始し、WeRideもUberと提携してドバイで完全無人運転の商用ロボタクシー運行を開始しました。これらの動きが重要なのは、実際の運用環境において量産レベルの自動運転をサポートできるコンピューティング・プラットフォームに対する実需を生み出すからです。自動車向けAIアクセラレーター市場において、この地域は現時点では収益基盤としては小規模ですが、将来の展開モデルにとって重要なシグナル市場となっています。

自動車向けAIアクセラレーター市場において、欧州と北米は次の主要な地域クラスターを形成していますが、その強みは異なります。欧州は、より厳格な安全規制とADAS機能の急速な拡大に後押しされており、これが主流の量産プログラムにおける高い演算ニーズを支えています。クアルコムがBMWと共同開発したシステムや、NVIDIAがメルセデス・ベンツと進めている取り組みは、欧州がプレミアム車種プログラムや世界的に展開可能なソフトウェア・ハードウェア・スタックにおいて依然として重要な役割を果たしていることを示しています。北米は、自動運転トラックや高度なコンピューティングの導入において依然として極めて重要な位置を占めていますが、南米は依然として初期段階の市場であり、AI関連機能は主に、他の地域ですでに厳しい安全基準を満たしている輸入車を通じて導入されています。

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によるサポート

よくあるご質問

• 自動車向けAIアクセラレーター市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の109億6,000万米ドルから2026年には148億5,000万米ドルへと拡大し、2031年には632億1,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは33.60%です。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場の主要な提供セグメントは何ですか？
  • ハードウェアとソフトウェアです。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場におけるハードウェアの割合はどのくらいですか？
  • 2025年の売上高に占めるハードウェアの割合は64.46%です。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場におけるソフトウェアの成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までのCAGRは33.88%と予測されています。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場における主要企業はどこですか？
  • NVIDIA Corporation、Qualcomm Technologies, Inc.、NXP Semiconductors N.V.、Renesas Electronics Corporation、Texas Instruments Incorporated、Intel Corporation、Mobileye Global Inc.、Advanced Micro Devices, Inc.、STMicroelectronics N.V.、Infineon Technologies AG、Ambarella, Inc.、Arm Holdings plc、Micron Technology, Inc.、Robert Bosch GmbH、Aptiv PLC、Continental AG、Horizon Robotics、Hailo Technologies Ltd.、Kneron, Inc.、SiMa.aiなどです。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場の地域別の売上高はどのようになっていますか？
  • 2025年にはアジア太平洋地域が売上高の38.18%を占めています。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場におけるNPUおよびAI ASICプラットフォームの成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までCAGR34.09%で成長すると予測されています。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場におけるGPUベースのアクセラレータの売上高はどのくらいですか？
  • 2025年には売上高の37.22%を占めています。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場におけるアジア太平洋地域の主導的な国はどこですか？
  • 中国です。
• 自動車向けAIアクセラレーター市場における中東・アフリカ地域の成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までCAGR34.32%で成長すると予想されています。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 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
  • ADASおよびアクティブセーフティ機能の普及拡大
  • 車載リアルタイム推論への需要の高まり
  • ソフトウェア定義型車両アーキテクチャが、集中型コンピューティング需要を増加させている
  • レベル2プラスおよびレベル3の自動運転プログラムの拡大
  • インテリジェントコックピットおよびドライバーモニタリングにおけるAIコンテンツの増加
  • 自動車メーカーと半導体メーカーによる自動車向けエッジAIプラットフォームの共同開発
• 市場抑制要因
  • 高い熱設計および電力効率の制約
  • 機能安全と検証の複雑性
  • 長い認定サイクルと自動車グレードの供給リスク
  • マルチドメインAIアーキテクチャにおけるサイバーセキュリティ上のリスク
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 市場ポジショニング分析
• 規制情勢
• 技術展望
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• 提供別
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
• プロセッサ／アクセラレータタイプ別
  • GPUベースのアクセラレータ
  • NPU／AI ASICアクセラレータ
  • FPGAベースのアクセラレータ
  • DSP/ビジョン処理アクセラレータ
  • ヘテロジニアスAI SoC
• 用途別
  • ADASおよびアクティブセーフティ
  • 自動運転およびロボタクシー向けコンピューティング
  • インテリジェント・コックピットおよび車内AI
  • テレマティクスおよびコネクテッドカーサービス
  • 予知保全およびフリート・インテリジェンス
• 車種別
  • 乗用車
  • 商用車
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • 韓国
    • インド
    • 東南アジア
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 南米
  • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • NXP Semiconductors N.V.
  • Renesas Electronics Corporation
  • Texas Instruments Incorporated
  • Intel Corporation
  • Mobileye Global Inc.
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • STMicroelectronics N.V.
  • Infineon Technologies AG
  • Ambarella, Inc.
  • Arm Holdings plc
  • Micron Technology, Inc.
  • Robert Bosch GmbH
  • Aptiv PLC
  • Continental AG
  • Horizon Robotics
  • Hailo Technologies Ltd.
  • Kneron, Inc.
  • SiMa.ai

第7章 市場機会と将来の展望