ロボットタクシー市場の2032年までの予測： コンポーネント別、車両タイプ別、自律レベル別、ビジネスモデル別、サービスモデル別、推進タイプ別、用途別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のロボットタクシー市場は2025年に97億7,000万米ドルを占め、予測期間中にCAGR78.8%で成長し、2032年には5,710億4,000万米ドルに達すると予測されています。

自律走行タクシーとしても知られるロボットタクシーは、都市で便利なオンデマンド輸送を提供するドライバーレス車両です。人工知能、LiDAR、レーダー、高度なセンサーを搭載したロボットタクシーは、従来のタクシーと比較して、交通安全の向上、渋滞の最小化、運行コストの削減を実現するように設計されています。持続可能な代替手段として、ロボットタクシーはエネルギー効率の高いシステムと排出ガスの削減を通じて、よりクリーンな都市交通をサポートします。テクノロジー企業と自動車メーカーは、進化する規制に合わせて、主要なスマートシティでパイロットプロジェクトを拡大しています。都市密度の上昇、手頃な料金のライドヘイリングに対する消費者の嗜好、自動運転技術の飛躍的進歩に伴い、ロボットタクシーはモビリティのエコシステムを変革し、都市交通の未来的で効率的なモデルを確立しようとしています。

AAA（米国自動車協会）によると、米国の自動車保有にかかる年間平均費用は2023年に1万2,000米ドルを超えます。ロボットタクシーは、特に運転頻度の少ない都市生活者にとって、費用対効果の高い代替手段を提供します。

都市化と渋滞の増加

都市の拡大と混雑の激化は、ロボットタクシー市場の成長の主な要因です。都市の人口が増加するにつれ、都市は道路の過密と駐車場の不足に悩まされています。ロボットタクシーは、自家用車への依存を減らし、交通量を減少させる共有乗り物を提供することで、実用的な代替手段としての役割を果たしています。その高度なルートプランニングと車両管理システムは、交通の流れを改善し、移動時間を短縮します。多くの政府が持続可能な都市モビリティ戦略を推進しており、ロボットタクシーの配備をさらに後押ししています。都市密度が高まることが予想される中、混雑を緩和する手頃で効率的な交通手段への需要が高まっており、ロボットタクシーが都市通勤の中心的役割を果たす大きな機会が生まれています。

高い開発・運用コスト

ロボットタクシー市場は、自律走行車の開発と運用にかかる高額な財務コストによる大きな障害に直面しています。自動運転システムの構築には、人工知能、LiDAR、高精度センサーなどの先進ツールへの投資が必要であり、これらすべてが生産・配備費用を上昇させる。さらに、大規模なテスト、規制当局の承認、システムのアップグレードなど、継続的な要件が運用コストを押し上げます。フリートプロバイダーは、市場参入に必要な初期資本が大きいため、収益性の達成に苦労しています。技術の進歩や規模の経済によって将来的には経費が削減されるかもしれないが、現在のコスト高が引き続き大きな足かせとなり、ロボットタクシーサービスの大規模な商業化を遅らせています。

共有モビリティとオンデマンドモビリティへの需要の高まり

共有およびオンデマンドの移動手段に対する需要の急増は、ロボットタクシー市場に大きなチャンスをもたらしています。所有コストが高いこと、駐車場が限られていること、渋滞が激しいことなどから、都市生活者は有料乗車ソリューションを好むようになっています。デジタルプラットフォームを通じて運行されるロボットタクシーは、自家用車に代わる手頃で便利な交通手段を提供し、所有の負担なしに信頼性の高い通勤を実現します。モビリティ・アズ・ア・サービスのエコシステムに統合されることで、特にアプリベースのサービスに慣れている若い消費者にとって、非常に利用しやすく魅力的なサービスとなります。都市化が進むにつれて、都市は混雑と排出ガス削減のため、共有交通の選択肢に目を向けています。この動向は、ロボットタクシーの採用を加速させ、将来のモビリティソリューションの中心的存在として位置づけると予想されます。

市民の抵抗と信頼の問題

消費者の抵抗と信頼の欠如は、ロボットタクシー市場の成長を阻む障壁であり続けています。多くの人々は、メディアでしばしば取り上げられる潜在的な故障や事故を恐れ、ドライバーレス技術に疑念を抱いています。自律走行システムに対する社会の認識や理解が限定的であることが、さらに躊躇を強めています。また、受容レベルは文化的要因や世代的要因によっても異なり、採用には地域格差が生じています。信頼を得るためには、企業は安全性を強調し、透明性の高い実証実験を行い、信頼性の高い証拠を提供しなければならないです。社会的信頼が向上しない限り、ロボットアクシスの普及は難しく、市場拡大は遅れ、事業拡大を目指す企業にとっては課題となります。

COVID-19の影響：

COVID-19の発生は、都市の移動行動を再形成し、非接触型交通手段を重視することで、ロボットタクシー市場に顕著な影響を与えました。人々は感染リスクを減らすために混雑した公共交通機関を避けるようになり、運転手のいないオンデマンド車両への需要が高まり、ロボットタクシーはより安全な通勤手段として位置づけられました。同時に、パンデミックにより、生産、車両配備、自律走行車のテストに遅れが生じ、ロックダウンやサプライチェーンの混乱が生じたため、市場の拡大が一時的に妨げられました。短期的な課題にもかかわらず、COVID-19は、自律的で衛生的かつ信頼性の高いモビリティソリューションの価値を強調しました。この時期は、パンデミック後の都市環境で進化する安全性と効率性の要件を満たす可能性を強調し、最終的にロボットタクシーの採用事例を強化しました。

予測期間中、LiDAR分野が最大となる見込み

LiDARセグメントは、自律走行車のナビゲーションと環境認識において不可欠な役割を果たすため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。レーザービームを照射し、その反射を分析することで、LiDARは詳細な3次元マップを生成し、さまざまな条件下で障害物、歩行者、周囲の車両を正確に識別します。この精度は、無人タクシー運行の安全性と信頼性を確保するために極めて重要であり、LiDARはメーカーや車両管理者にとって好ましい技術として位置づけられています。AIアルゴリズム、センサーフュージョン、その他の自律システムとの互換性は、状況認識と意思決定を強化します。その結果、LiDARは依然としてロボットタクシーにおける主要なセンシングソリューションであり、知覚技術市場で大きなシェアを占めています。

予測期間中、バッテリー電気自動車（BEV）分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、バッテリー電気自動車（BEV）分野が最も高い成長率を示すと予測されます。これは、環境に優しく、メンテナンスや燃料コストが低く、自律走行システムとのシームレスな統合が可能であるためです。BEVは、持続可能性と排出削減を重視する都市部にとって特に有利です。先進的なバッテリー技術、効率的な充電インフラ、AI駆動システムとの互換性により、ロボットタクシーへの適性が高まる。政府の支援政策、補助金、グリーン交通に対する消費者の需要の高まりが、ロボットタクシーの普及をさらに後押ししています。都市がクリーンでコスト効率の高い都市モビリティを優先する中、BEVはロボットタクシーサービスの進化をリードし、市場の拡大と電動自律輸送の革新の両方を促進すると予想されます。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、確立された技術エコシステム、自律走行車開発への多額の投資、大手自動車・ハイテク企業の存在により、最大の市場シェアを占めると予想されます。有利な政府規制、広範な試験施設、革新的な輸送ソリューションに対する消費者の開放性が、この地域のリーダーシップをさらに強化しています。AIシステム、センサー技術、電動モビリティへの投資は、ロボットタクシーの能力を高め、市場拡大を支えます。さらに、高い都市密度、旺盛な購買力、効率的で安全かつ持続可能な交通手段に対する需要の高まりが、採用率を押し上げています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、急速な都市拡大、所得の増加、自律型モビリティとスマートシティプログラムに対する政府の強力な後押しが背景にあります。中国、日本、韓国などの主要市場は、AI、自律走行車研究、電動モビリティに多額の投資を行っており、ロボットタクシーの導入を可能にする環境を整えています。手頃な価格で効率的かつ環境に優しい交通機関に対する消費者の嗜好の高まりは、支持的な規制や新しいモビリティ・ソリューションに対する受容性と相まって、引き続き市場の成長を促進しています。これらの力学を総合すると、アジア太平洋地域はロボットタクシーにとって最も急成長している市場であり、テクノロジープロバイダーやフリートオペレーターにとっては、地域全体で自律走行タクシーサービスを確立し、規模を拡大する大きなチャンスとなっています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 用途分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のロボットタクシー市場：コンポーネント別

• ライダー
• レーダー
• カメラ
• 超音波センサー
• AIソフトウェア
• 接続モジュール
• センサーフュージョンシステム
• V2X通信ユニット

第6章 世界のロボットタクシー市場：車両タイプ別

• 車
  • セダン
  • ハッチバック
• バン
  • シャトル
  • MPV

第7章 世界のロボットタクシー市場：自律レベル別

• レベル4（高度な自動化）
• レベル5（完全自動化）

第8章 世界のロボットタクシー市場：ビジネスモデル別

• OEM所有のフリート
• プラットフォームライセンスフリート
• サードパーティオペレーター

第9章 世界のロボットタクシー市場：サービスモデル別

• オンデマンド配車サービス
• 駅発シャトル
• スケジュールされた自動運転交通
• サブスクリプションベースのモビリティ

第10章 世界のロボットタクシー市場：推進タイプ別

• バッテリー電気自動車（BEV）
• ハイブリッド電気自動車（HEV）
• 燃料電池電気自動車（FCEV）
• 内燃機関（ICE）

第11章 世界のロボットタクシー市場：用途別

• 旅客輸送
• 商品の配送
• ファーストマイル/ラストマイル接続
• 駅送迎サービス
• 多目的艦隊

第12章 世界のロボットタクシー市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第13章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第14章 企業プロファイリング

• Waymo LLC
• Baidu Apollo
• AutoX Inc.
• Pony.ai
• Zoox Inc.（Amazon-owned）
• Tesla Inc.
• DiDi Autonomous Driving
• Aptiv
• Navya SA
• Yandex Self-Driving Group
• Uber Technologies Inc.
• Daimler AG
• AutoMobilie.AI
• Aurora Innovation
• Cruise Inc