自動運転車の学習データ生成における生成AI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
Generative AI In Autonomous Vehicle Training Data Generation - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 131 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2117581
- カスタマイズ可能 お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。詳細はお問い合わせください。
- 適宜更新あり 本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
- 翻訳ツール提供対象 PDF対応AI翻訳ツールの無料貸し出しサービスのご利用が可能です
概要
Mordor Intelligenceによると、自動運転車の学習データ生成における生成AI市場の規模は、2025年の13億8,000万米ドルから2026年には21億7,000万米ドルへと拡大し、2031年までに95億6,000万米ドルに達すると予想されており、2026年から2031年にかけてCAGR34.52％で成長すると見込まれています。
本レポートは、提供（ソフトウェアプラットフォームおよびツール、サービス）、データモダリティ（画像、動画など）、用途（ADASテストなど）、エンドユーザー（自動車OEM、ティア1サプライヤーなど）、導入形態（オンプレミスなど）、および地域（北米、欧州など）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。
自動運転車の学習データ生成における生成AIの世界動向とインサイト
安全な合成トレーニングシナリオへのニーズの高まり
自動運転車の学習データ生成における生成AI市場を牽引しているのは、まず、物理的な車両データでは、広範かつ安全なモデルトレーニングを支えるのに十分な頻度で、稀な運転イベントが現れないという単純な事実です。緊急車両との相互作用、歩行者の急な動き、悪天候、および異常な道路上の衝突は、すべて導入準備において重要ですが、自然な運転状況では発生頻度が低すぎるため、道路データ収集のみではバランスの取れたトレーニングライブラリを構築することができません。NVIDIAは2025年、Cosmosワールド基盤モデルおよび関連する物理AIデータセットをリリースし、開発者が地図、深度、気象データを入力として多様な運転クリップを生成できるようにすることで、このロングテールなカバレッジの問題に直接対処しました。また、CARLAも2025年にCosmos Transferをオープンソースのシミュレーションプラットフォームに統合し、多くの開発者層に対して生成型合成ワークフローへのアクセスを拡大しました。安全性検証への圧力により、この課題への対応はさらに緊急性を帯びています。なぜなら、ISO/TS 5083：2025では、高レベル自動運転システムの導入前に、シナリオの網羅性とトレーサビリティのあるテストについて、より明確な要件が定められているからです。
実世界データ収集におけるコスト上昇とスケーラビリティの制約
自動運転車の学習データ生成における生成AI市場は、実世界のセンサーストリームを量産規模で収集、クリーニング、ラベリング、および検証するためのコストが高騰していることからも恩恵を受けています。現代の車両群は、1台あたり1日最大4 TBの生センサーデータを生成できますが、稀なエッジケースやセンサー間のコンテキストに関する有用なグラウンドトゥルース（実測値）を確保することは、生のデータ量を確保するよりもはるかに困難なままです。合成データ生成は、事前にアノテーションが施された出力を可能にし、新しいシナリオライブラリに必要な手動ラベリングを削減することで、コスト構造を変革します。Applied Intuition社によると、2025年には数百ペタバイトの学習データを処理し、5,000万件のシミュレーションを支援したとのことです。これは、自動運転プログラムにおいて、大規模なデータインフラがどれほど高コストで運用上の負担が大きくなっているかを示しています。そのため、自社でフリート規模のデータ運用を構築できないティア1サプライヤーや中規模の開発企業にとって、管理された合成データパイプラインの魅力が高まっています。
合成データと実世界のセンサーデータ間の検証ギャップ
自動運転車の学習データ生成における生成AI市場の主な制約は、依然として、合成出力と実稼働環境における実際のセンサー挙動との間のギャップにあります。生成されたシナリオで学習したモデルであっても、シミュレーションでは完全に再現できない微妙なノイズパターン、反射率の影響、大気条件に遭遇した場合、性能が低下する可能性があります。2025年に発表された自動運転におけるデータセットの安全性に関する調査でも、新たな安全保証フレームワークの下で、データの系譜やモデルの影響を追跡可能にしておく必要性が強調されており、これにより合成データパイプラインの文書化負担が増大しています。NVIDIAのNuRec APIは、実際の車両データから高忠実度の3D環境を再構築することで、そのギャップの一部を埋めるのに役立ちますが、検証には依然として専門的なエンジニアリングワークフローが不可欠です。センサーモダリティ全体で標準化された転移ベンチマークがより一般的になるまでは、その導入は、潜在的な需要が示唆するほどには速く進まないでしょう。
セグメント分析
2025年には、ソフトウェアプラットフォームおよびツールが74.32％のシェアを占めており、これは自動運転車の学習データ生成における生成AI市場が、依然として外部委託による実行よりも、プラットフォームの所有に主眼が置かれていることを示しています。初期の購入者は、シナリオ生成、アノテーション管理、およびデータキュレーションシステムに重点を置いてきました。これらのツールは社内のエンジニアリングワークフローに最も密接に関連しており、チームが運用設計ドメイン、センサー構成、およびエッジケースのロジックをより細かく制御できるためです。この傾向は、拡張可能なAPI、構成可能な環境、および下流のモデル学習パイプラインとの統合を提供できるベンダーに有利に働きます。また、OEMやティア1サプライヤーが、シナリオ設計と検証の中核となるロジックを自社組織内に留めておきたいという意向を反映しています。
2031年まで、サービス市場はCAGR34.67％で拡大すると予測されており、大規模な合成データプログラムを運用するために必要な社内チームを持たない顧客が増えるにつれ、このセグメントで最も急成長する分野となる見込みです。したがって、自動運転車の学習データ生成における生成AI市場は、純粋なソフトウェア調達から、プラットフォームへのアクセスと管理された実行が一体となったハイブリッドモデルへと移行しつつあります。基礎モデルトレーニングのために生データ（フリートログ）からペタバイト規模のデータセットをキュレーションするApplied Intuition社の「Data Engine」は、プラットフォームベンダーがすでにソフトウェアライセンスを中心に定期的なサービス層を構築していることを示しています。トレーニング後の調整や評価作業がより専門化していくにつれ、多くの顧客はすべてのワークフローコンポーネントを自社で所有することよりも、納期の速さや品質保証を重視するため、サービス需要は高まる見込みです。
2025年にはマルチモーダルセンサーデータが45.67％のシェアを占めており、これは自動運転車の学習データ生成における生成AI市場の購入者が、単一モーダリティの出力よりもセンサー間の整合性を重視していることを裏付けています。自律走行車の知覚システムは、カメラ、レーダー、LiDARのいずれかを単独で動作させるわけではないため、すべてのストリームにおいて幾何学的関係、タイミング、および物体の挙動が整合している場合、合成データの有用性は高まります。これが、マルチモーダル・スタックがプラットフォームのポジショニングやシナリオ設計の中心となっている理由です。また、画像や動画が依然として重要である一方で、それらが単独でワークフローの中で最も価値の高い部分を定義しなくなった理由も、ここに説明されています。
動的なシーンの理解は正確な空間表現に大きく依存しているため、LiDARポイントクラウドの生成市場は2031年までCAGR34.53％で成長すると予測されています。ICRA 2025で発表されたLidarDMに関する調査では、生成された世界が、より現実的なLiDARシミュレーションワークフローをどのように支援できるかが示されました。NVIDIAの「Cosmos Predict-2」は、2025年にマルチモーダルな世界モデリングを拡張し、より強力な動きとオブジェクト制御を備えた将来の世界状態の動画を生成することで、合成センサー出力間のより豊かな同期を可能にしました。ISO/TS 21934-2：2024もこの方向性を支持しています。これは、衝突前技術のシミュレーションのための仮想環境において、テストや証拠生成のために、より広範なモダリティのカバーが必要とされるためです。
地域別分析
2025年、北米は自動運転車の学習データ生成における生成AI市場のシェアの32.12％を占め、地域別では最大の貢献地域となりました。この地域は、自動運転車（AV）開発者、シミュレーションプラットフォームベンダー、GPUインフラストラクチャサプライヤーが密集しているという利点があり、米国が商業化の主要な拠点となっています。Applied Intuition、NVIDIA、Parallel Domain、Foretellixはいずれも、このエコシステムの深みを支えており、Applied Intuitionは2025年に5,000万件のシミュレーションを実施すると報告するとともに、世界6カ所に新たな拠点を拡大しました。また、複数の使用事例にわたる大量の合成検証データを必要とする、進行中の自動運転プログラムにとって依然として最大の拠点となっています。国境を越えた商用自動運転プログラムにより、テストや物流の使用事例における運用範囲が拡大するにつれ、メキシコも規模は小さいもの重要な役割を果たしています。
アジア太平洋地域は、2031年までCAGR36.32％で拡大すると予測されており、自動運転車の学習データ生成における生成AI市場において、地域別で最も速い成長ペースを示すと見込まれています。同地域の成長は、中国による自動運転への産業的な取り組み、日本における商用車分野への注力、そして韓国におけるADAS（先進運転支援システム）の供給基盤の拡大によって支えられています。韓国のSUM社は2025年に「Abyss」データ運用プラットフォームを立ち上げ、実走行データを国の自動運転データ基準に準拠したAI対応資産に変換しており、現地の能力構築がパイロット事業段階を超えつつあることを示しています。また、日本やインドにおいても、走行ルートプログラムや物流の自動運転に向けた取り組みが、合成テストおよびトレーニングコンテンツに対するより構造化された需要を生み出し、成長の勢いを後押ししています。
欧州は、充実したOEMおよびティア1サプライヤーの基盤と、より厳格な規制環境を兼ね備えているため、金額ベースで依然として第2位の地域市場となっています。英国は、2026年2月に12億米ドルのシリーズD資金調達を完了し、ロンドンでの商用ロボタクシー試験の基盤として「GAIA」ワールドモデルを活用しているWayveを通じて、地域の存在感を強めています。ドイツは、OEMエコシステムやdSPACEなどのベンダーを通じて、引き続き同地域の産業活動の多くを支えています。一方、フランスはAVSimulationを通じてシミュレーション能力を強化しています。南米、中東・アフリカは、現地の自動運転車（AV）フリートの規模やインフラが依然として限定的であるため、自動運転車の学習データ生成における生成AI市場において依然として小規模なシェアにとどまっていますが、クラウドベースのワークフローにより、研究や物流プログラムへの参入障壁は低下しつつあります。
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
- 安全上極めて重要なエッジケースおよび希少事象に関する学習データの需要の高まり
- 実世界データの収集およびアノテーションにおけるコスト上昇とスケーラビリティの課題
- ADASおよび自動運転向けAI開発プログラムの拡大
- 実世界における希少事象データの不足
- ファウンデーションモデルを活用したシナリオ生成
- 多様で、継続的に更新され、マルチモーダルなAI学習データセットに対する需要の高まり
- 市場抑制要因
- 検証のギャップと実走行条件との比較
- 物理的に正確なシミュレーション・スタックのコストの高さ
- 断片化されたシナリオ基準と相互運用性
- GPUおよびクラウドコンピューティングへの依存度
- バリューチェーン分析
- 規制および規格の動向
- 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
- ソフトウェアプラットフォームおよびツール
- サービス
- データモダリティ別
- 画像
- 動画
- LiDARポイントクラウド
- レーダー
- マルチモーダルセンサーデータ
- 用途別
- ADASテスト
- 自動運転車の開発
- AIおよびMLモデルのトレーニング
- 安全性およびコンプライアンスの検証
- 設計検証
- 最終用途別
- 自動車OEMs
- ティア1サプライヤー
- テクノロジー企業
- 研究機関
- 導入形態別
- オンプレミス
- クラウドベース
- ハイブリッド
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米諸国
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- ロシア
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- オーストラリア
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- トルコ
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- エジプト
- その他のアフリカ諸国
- 北米
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
- Applied Intuition Inc.
- Cognata Ltd.
- Parallel Domain Inc.
- Foretellix Ltd.
- Ansys Inc.
- The MathWorks, Inc.
- dSPACE GmbH
- Siemens Digital Industries Software
- Dassault Systemes SE
- Altair Engineering Inc.
- Autodesk, Inc.
- Unity Software Inc.
- IPG Automotive GmbH
- AVSimulation SAS
- rFpro Limited
- aiMotive
- Elektrobit Automotive GmbH
- Scale AI, Inc.
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 131 Pages
- 納期
- 2～3営業日
