AI活用型モビリティプラットフォームの世界市場：将来予測 (2032年まで) - 提供内容別・輸送手段別・展開方式別・技術別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場は2025年に35億1,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 21.8％で成長し、2032年までに139億5,000万米ドルに達すると見込まれています。

AI活用型モビリティプラットフォームは、機械学習、ビッグデータ、即時分析を活用し、現代の交通運営と通勤サービスを革新します。都市交通データ、ナビゲーションシステム、センサー、公共交通ネットワークを統合し、効率的な経路案内、遅延削減、エネルギー消費低減を実現します。これらのプラットフォームは、自動運転車両の意思決定支援、ライドシェアリングの最適化、デジタル車両管理をサポートします。予測分析により、事業者は混雑地域への車両配置、待機時間の削減、サービス可用性の向上を図れます。自動追跡やスマートアラートなどの安全機能は乗客保護を強化します。都市がインテリジェントインフラと電動モビリティを拡大する中、AI搭載モビリティソリューションは、よりクリーンで高速、かつスマートな都市交通の中核となりつつあります。

Gitnuxの調査によれば、消費者の76%がモビリティ企業とのデータ共有に前向きであり、特にAI駆動の洞察や予測分析によるパーソナライゼーション、安全性、経路最適化、総合的な移動体験の向上につながる場合、その傾向が顕著です。

スマートで効率的な都市交通への需要の高まり

AIを活用したモビリティ市場の主要な促進要因は、知的で効率的な都市交通への嗜好の高まりです。都市人口の増加と車両数の増加は、深刻な交通渋滞、移動時間の長期化、環境問題を引き起こしています。AIモビリティプラットフォームは、継続的な交通情報、路側センサーデータ、GPS入力を処理し、経路調整、渋滞制御、移動効率の向上を実現します。これらのソリューションは、共有型モビリティの支援、エネルギー浪費の削減、都市の排出目標達成にも貢献します。自治体は通勤者の流れを改善するため、デジタルインフラと自動化された交通管理システムを導入しています。市民が迅速で安全、かつ環境に優しい移動体験を期待する中、AIベースのモビリティツールは将来を見据えた交通ネットワークにとって不可欠なものとなりつつあります。

導入コストの高さと複雑なインフラ要件

AIモビリティプラットフォームの主要な制約の一つは、導入と支援インフラに多額の投資が必要な点です。AIベースの交通ソリューションは、IoTデバイス、センサーネットワーク、5G接続、高度な計算能力、継続的なデータ転送に依存しています。スマート道路や自動化された交通制御システムの構築には多額の支出が必要であり、自治体や小規模な車両所有者にとって導入が困難です。小規模な運輸会社は、インテリジェントな車両管理ツールや自動運転技術の導入費用を賄うのに苦労しています。既存システムもAIプラットフォームとの統合には高額なアップグレードが必要です。こうした財政的障壁に加え、発展途上地域におけるデジタルインフラの不足が、大規模導入の遅延と市場成長の可能性を制限しています。

スマートシティプロジェクトとインテリジェント交通インフラの拡大

世界的に拡大するスマートシティプログラムは、AIモビリティプラットフォームにとって大きな機会を提供しています。現代的な都市システムには、自動化された交通信号、センサー駆動型の交通管理、スマートパーキング、コネクテッド車両専用レーンなどが含まれます。AIソリューションは、都市のセンサーや交通ネットワークからのデータを分析し、渋滞の管理、ルートの高速化、バスや地下鉄の効率向上を実現します。地方自治体は、排出量削減と通勤者の利便性向上を目的として、インテリジェントモビリティツールを導入しています。IoTデバイス、クラウドプラットフォーム、5G接続の普及に伴い、AIベースの交通ソリューション市場は拡大しています。これらのプロジェクトは、デジタル交通管理やデータ駆動型都市計画における新たな収益機会を創出します。

コネクテッドモビリティや自動運転システムに対するサイバー攻撃

車両の高度な接続性とデータ交換により、サイバーリスクはAIモビリティプラットフォームにとって最大の脅威の一つです。ハッカーは自動運転車、車両管理サーバー、スマート交通ネットワークを標的とし、システム停止、データ窃取、または危険な車両動作を引き起こす可能性があります。通信リンクが侵害された場合、攻撃者は経路決定を改ざんしたり車両制御を妨害したりする恐れがあります。AIモビリティシステムは乗客や輸送に関する機密データを保管しているため、脆弱性が悪用される危険性が高まります。サイバー攻撃が高度化する中、政府や事業者は自動化モビリティの完全導入に躊躇しています。強固なサイバーセキュリティ対策がなければ、AI搭載交通手段の広範な展開は規制上の遅延や市民の抵抗に直面する可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19はAIモビリティ市場に課題と機会の両方をもたらしました。移動制限や閉鎖により乗客数が急減し、共有モビリティの需要が低下、自動運転車の導入が遅延しました。予算削減や部品不足により多くの交通プロジェクトが遅延しました。しかしながら、この危機は都市や企業をデジタルモビリティ、非接触型サービス、データ駆動型交通管理へと推進しました。電子商取引の成長は、ラストマイル配送、ルート最適化、車両スケジューリングにおけるAIツールへの依存度を高めました。各国が規制を解除するにつれ、インテリジェント交通システム、自動化交通制御、安全重視のモビリティプラットフォームへの投資が回復しました。パンデミックは最終的に、都市の移動の回復力を高めるAIベースの輸送技術のより迅速な導入を促進しました。

予測期間中、AIソフトウェアプラットフォーム分野が最大の市場規模を占めると見込まれます

AIソフトウェアプラットフォーム分野は、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。これは、スマートモビリティ運用に必要な知能を提供するからです。これらのプラットフォームは、テレマティクス、ナビゲーションシステム、車載センサーからの情報を分析し、経路最適化、安全警報、自律的な意思決定プロセスを強化します。車両運行事業者や都市交通ネットワークは、リアルタイム監視、予知保全、車両とインフラ間のシームレスな通信のためにソフトウェアに依存しています。ソフトウェアはハードウェアよりも適応性が高く、物理的な部品を交換することなく頻繁にアップグレードが可能です。電気モビリティ、共有モビリティアプリ、自動化物流との互換性により、効率的で拡張性があり、デジタル接続された輸送ソリューションを求める組織にとって最適な選択肢となります。

予測期間中、マイクロモビリティ分野が最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、マイクロモビリティ分野は最も高い成長率を示すと予測されます。スクーター、シェアサイクル、電動自転車などのコンパクトな電気自動車が、都市部における短距離移動の主要手段として急速に普及しているためです。AIソリューションは、継続的な追跡、バッテリー管理、位置予測、スマート駐車規制を可能にします。運営者は需要予測を活用し、混雑路線での車両配置を最適化し、稼働停止時間を回避します。交通渋滞と大気汚染への懸念が高まる中、小型電気自動車は低コストで環境に優しい移動手段を提供します。スマートシティプロジェクト、アプリベースのレンタルサービス、シームレスなデジタル決済が大規模な拡大を支えています。都市がラストマイル接続性と低排出移動に注力するにつれ、AI駆動型マイクロモビリティプラットフォームは最速のペースで成長を続けています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は強力なデジタルエコシステム、自動運転車・コネクテッドカーの早期導入、高度な交通ネットワークにより最大の市場シェアを維持すると見込まれます。同地域では5G接続、交通センサー、クラウドベースのモビリティプラットフォームが広く活用され、リアルタイムの経路設定や車両群の調整を可能にしています。技術プロバイダーや自動車メーカーは、自動運転システム、AIナビゲーション、インテリジェントな車両分析を積極的に試験導入しています。公共交通機関や配送会社は、スケジューリング、燃料効率、安全性の向上のためにAIを活用しています。支援的な規制、電気自動車の普及、スマートシティ構想がさらなる投資を促進しています。ライドシェアリング、自動運転シャトル、マイクロモビリティサービスの人気の高まりも、AIを活用したモビリティソリューションにおける同地域の優位性を強化しています。

最高CAGR地域：

予測期間中、アジア太平洋はスマートインフラの拡大とデジタル交通への強力な投資を背景に、最も高いCAGRを示すと予想されます。同地域の主要経済圏では、自動運転車の試験導入、EVベースのモビリティサービス、AI支援型交通管理が展開されています。密集した都市環境と高い人口密度により、最適化された経路設定、インテリジェントな公共交通、コンパクトな電気自動車への需要が高まっています。技術主導の物流、電子商取引配送、共有モビリティスタートアップが導入をさらに促進しています。政府はキャッシュレス決済、コネクテッド道路、低排出モビリティ戦略を推進し、都市の交通ネットワーク近代化を支援しています。急速なデジタル化、高いモバイル普及率、効率的な移動手段への需要増加により、AIモビリティプラットフォームはアジア太平洋で最速のペースで拡大しています。

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  • 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 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 分析アプローチ
• 分析資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向の分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 市場機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 新規参入企業の脅威
• 企業間競争

第5章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：提供内容別

• イントロダクション
• AIソフトウェアプラットフォーム
• 統合ハードウェアモジュール
• プロフェッショナルサービス

第6章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：輸送手段別

• イントロダクション
• 乗客移動
• 貨物・物流モビリティ
• マイクロモビリティ
• 公共交通機関

第7章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：展開方式別

• イントロダクション
• クラウドベースAIプラットフォーム
• 車載エッジAIシステム
• ハイブリッドAIアーキテクチャ

第8章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：技術別

• イントロダクション
• 知覚・センサー融合
• 意思決定アルゴリズム
• ヒューマンマシンインターフェース（HMI）
• 接続方式・通信

第9章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：用途別

• イントロダクション
• 自動運転式配車サービス
• フリート最適化・配置
• 予知保全
• スマート交通・インフラ管理
• ラストマイル配送の自動化
• MaaS (Mobility-as-a-Service) 統合
• ドライバー行動モニタリング・スコアリング

第10章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• モビリティサービス事業者
• 自動車OEM
• 市町村・交通当局
• 物流・配送企業

第11章 世界のAI活用型モビリティプラットフォーム市場：地域別

• イントロダクション
• 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12章 主な発展

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品の発売
• 事業拡張
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイル

• ANI Technologies Private Limited（Ola Cabs）
• Beep, Inc.
• Bird Rides, Inc.
• Bolt Technology OU
• Bridj Technology Pty Ltd.
• Cabify Espana, S.L.
• Comuto SA（BlaBlaCar）
• Cubic Corporation
• Daimler AG
• Flix SE
• Free2move by Stellantis
• Grab Holdings Limited
• Lyft, Inc.
• Moovit
• Via Transportation