2034年までのロボタクシー市場予測―コンポーネント、車両タイプ、サービスタイプ、推進方式、用途、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のロボタクシー市場は2026年に34億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR91.8％で成長し、2034年までに6,185億米ドルに達すると見込まれています。

自律走行型ロボタクシーとは、人工知能、センサー、カメラ、GPS、機械学習といった最先端技術を活用し、オンデマンドで輸送サービスを提供する無人車両のことです。これらの車両は、人間の介入なしに道路上で安全に走行できるよう設計されています。その主な目的には、移動コストの削減、交通渋滞の緩和、そして通勤者の都市部における移動性の向上が含まれます。Waymo、Cruise、Baiduなどの主要企業は、世界中のさまざまな都市でロボタクシーサービスの開発と展開を進めています。人間の運転ミスを減らすことで、道路の安全性を大幅に向上させます。継続的なイノベーションにより、ロボタクシーは都市の交通システムを変革し、将来のスマートシティにおいて重要な役割を果たすと期待されています。

国際エネルギー機関（IEA、2024年）によると、2023年の世界の電気自動車（EV）販売台数は1,400万台を超え、世界の自動車販売総数の18％を占めており、EV市場全体が力強い勢いを見せていることがわかります。

シェアリングモビリティサービスへの需要の高まり

シェアリングモビリティへの嗜好の高まりは、ロボタクシー業界を大幅に後押ししています。多くの都市部の通勤者は、自家用車の所有から離れ、代わりに柔軟でオンデマンドの交通サービスを選択するようになっています。ロボタクシーは、アプリを通じて簡単に利用でき、日々の移動においてより経済的で便利な移動手段を提供します。この変化は、所有よりもアクセスを重視する若い世代の間で特に顕著です。シェアリングモビリティは、車両の利用効率を向上させ、不要な稼働停止時間を削減します。ライドシェアサービスが世界的に拡大する中、ロボタクシーはこれらのプラットフォームの自然な延長線上に位置づけられ、都市部の利用者の変化するニーズに応える、手頃で柔軟かつ効率的な移動手段を提供することが期待されています。

高い開発・導入コスト

ロボタクシー業界は、非常に高い開発費と運用費によって大きく制約されています。自動運転車の開発には、人工知能プラットフォーム、LiDAR、レーダー、センサー、高度なマッピングシステムといった高コストな技術が不可欠です。また、安全性と信頼性を確保するために、企業はテスト、シミュレーション、実地導入にも多額の費用を投じています。さらに、支援インフラの構築、車両群の管理、システムの維持管理にも追加コストが発生します。こうした資金面の負担は、新規参入企業にとって大きな障壁となり、市場参入を遅らせています。既存の主要企業でさえ、短期的な黒字化には苦戦しています。

スマートシティとコネクテッドインフラの拡大

スマートシティや先進的なインフラへの投資拡大は、ロボタクシー業界にとって大きな機会を生み出しています。各国政府は、コネクテッド・トランスポート・システム、IoTベースの道路ネットワーク、5Gのような高速通信技術を開発しています。こうした進歩は、自動運転モビリティソリューションにとって好ましい環境を提供しています。ロボタクシーは、インテリジェント交通システム、デジタルナビゲーションツール、リアルタイムデータプラットフォームと連携することで、効率性を向上させ、渋滞を軽減することができます。WaymoやBaiduといった主要企業は、こうした環境下で自動運転サービスを積極的に試験運用しています。スマートシティの開発が進むにつれ、ロボタクシーは次世代の都市交通システムにおいて中心的な役割を果たすと期待されています。

ライドシェアリングおよび従来の交通サービスからの激しい競合

既存のライドシェア企業や従来のタクシーサービスからの激しい競合は、ロボタクシー業界にとって深刻な脅威となっています。UberやLyftといった主要プラットフォームは、確立されたネットワークと顧客の信頼を通じて、すでに都市モビリティ市場の大部分を支配しています。また、多くの地域では従来のタクシーサービスも依然として広く利用されています。これらの競合他社は自律走行技術を迅速に導入することができ、新規参入企業への圧力を強めています。価格競争や強いブランドロイヤルティも相まって、ロボタクシー事業者がユーザーを獲得することはさらに困難になっています。その結果、自律走行モビリティ企業にとって、大きな市場シェアを獲得し、持続可能な収益性を達成することは、ますます困難になっています。

COVID-19の影響：

COVID-19のパンデミックは、ロボタクシー市場にプラスとマイナスの両面の影響を与えました。初期段階では、ロックダウン、移動制限、および乗客数の減少により、試験運用や展開活動に大きな支障が生じました。いくつかの自動運転車プロジェクトは遅延または一時停止し、投資活動も鈍化しました。しかし、この危機は非接触型輸送システムへの関心も高めました。ロボタクシーは、乗客とドライバー間の人間同士の接触を減らすため、より安全な移動手段と見なされました。各社は衛生対策、遠隔操作、および自律型配送サービスにより注力するようになりました。短期的な成長には影響が出ましたが、自動運転モビリティソリューションに対する長期的な需要は大幅に改善しました。

予測期間中、カメラセグメントが最大のシェアを占めると予想されます

予測期間中、カメラセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。カメラは詳細な視覚情報を提供し、自動運転車が車線、信号機、歩行者、標識、および周辺の物体を効果的に検知することを可能にします。中核的な知覚コンポーネントとして、カメラは安全な運転判断を支える豊富な環境情報を提供します。コスト効率の良さや画像技術の継続的な進歩により、広く採用されています。ほとんどの自動運転システムでは、全体的な精度と信頼性を高めるために、カメラがレーダーやLiDARと統合されています。その広範な導入により、カメラはロボタクシー技術システムにおいて最も一般的に使用されているセンサータイプとなっています。

予測期間中、バッテリー式電気自動車セグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、バッテリー式電気自動車セグメントは最も高い成長率を示すと予測されています。これは主に、環境問題への関心の高まりと、クリーンで持続可能な輸送ソリューションへの世界の移行によるものです。これらの車両は排気ガスを一切排出せず、都市部の汚染レベル低減に寄与します。また、燃料費や維持費の削減を通じてコスト面でのメリットも提供します。バッテリーの効率と充電速度の継続的な向上は、その魅力をさらに高めています。さらに、政府の補助金や充電ネットワークの拡大が導入を加速させています。その結果、バッテリー式電気自動車技術は、世界の将来の自動運転タクシー事業における主要な推進力として台頭しつつあります。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、その先進的な技術インフラと自動運転車イノベーションへの早期受容により、最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域には主要な業界プレイヤーが拠点を置き、人工知能やモビリティシステムにおける強力な研究開発能力を有しています。米国各地の都市で実施されている好意的な政府政策や継続的な実証実験が、試験運用と商用化を後押ししています。また、一般市民の意識の高さと新しい交通技術への受容意欲も、市場の成長に寄与しています。さらに、自動車メーカーとテクノロジー企業との提携が、イノベーションを加速させています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速な都市拡大と自動運転モビリティを支援する強力な政府主導の取り組みに牽引され、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国、日本、韓国などの国々は、スマート交通システムや電気自動車技術の導入において最前線に立っています。都市人口の増加と深刻な交通渋滞により、効率的で自動化されたモビリティソリューションに対する需要が高まっています。さらに、好意的な政策、大規模な試験プログラム、そしてテクノロジー企業の積極的な関与が、市場の発展を後押ししています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加の市場プレイヤーに関する包括的なプロファイリング（最大3社）
  • 主要企業のSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国・地域の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認によります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、および戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーク

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のロボタクシー市場：コンポーネント別

• カメラ
• レーダー
• LiDAR
• 超音波センサー
• 処理ユニット

第6章 世界のロボタクシー市場：車両タイプ別

• レベル4自動運転車
• レベル5自動運転車

第7章 世界のロボタクシー市場：サービスタイプ別

• オンデマンド配車サービス
• シェアード・モビリティ
• ステーション型自動運転レンタカー

第8章 世界のロボタクシー市場：推進方式別

• バッテリー式電気自動車
• ハイブリッド電気自動車
• 水素燃料電池

第9章 世界のロボタクシー市場：用途別

• 旅客輸送
• 貨物・小包配送

第10章 世界のロボタクシー市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • 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
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南アメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第11章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第12章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第13章 企業プロファイル

• Waymo LLC
• Cruise LLC
• Baidu Apollo Go
• DiDi Autonomous Driving（DiDi Chuxing）
• Tesla Inc.
• Uber Technologies Inc.
• Lyft, Inc.
• Zoox, Inc.
• Aptiv PLC
• Motional Inc
• Pony.ai
• AutoX Inc.
• WeRide
• Aurora Innovation Inc.
• Nuro, Inc.
• Daimler AG
• BMW AG
• Ford Motor Company