2034年までの自動運転シャトル市場予測―車両タイプ、自動運転レベル、推進方式、座席数、用途、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の自動運転シャトル市場は2026年に21億米ドル規模となり、2034年までに148億米ドルに達すると予想されており、予測期間中はCAGR27.6％で成長すると見込まれています。

自動運転シャトルとは、キャンパス、空港、ビジネスパーク、都市交通回廊、観光地など、定義された運用設計領域（ODD）内において、低速かつ固定ルートまたは動的な公共交通運行を行うために設計された自動運転の電気乗用車です。これらの車両は、LiDAR、レーダー、カメラ、超音波センサーなどを網羅する包括的なセンサースイートと、AIを活用した知覚・意思決定システムを統合しており、人間のドライバーによる継続的な操作なしに、あらかじめ設定されたルートを走行することができます。

人件費の圧力と運転手不足が、自動運転交通の導入を加速させています

公共交通、キャンパス内モビリティ、空港地上輸送の各分野において、商業ドライバーの慢性的な不足が続いており、これが自動運転シャトルの導入に対する説得力のある運用上の根拠となっています。人件費の高騰は交通事業者の主要な経費項目であり、ドライバーなしで所定のルートを走行できる自動運転車両は、コスト構造の抜本的な改善をもたらします。自動運転シャトルは、交通機関に対し、人員を比例的に増やすことなく、運行頻度とサービス範囲を維持するための道筋を提供します。

安全認証の複雑さと社会的信頼の壁が、商用規模での拡大を遅らせている

自律走行シャトルの大規模な商用展開への道は、普遍的に受け入れられる安全認証の枠組みが存在しないことによって阻まれており、事業者は管轄区域ごとに異なる承認プロセスを進めざるを得ません。これらのプロセスは時間がかかり、多大なリソースを要し、要求事項も一貫性を欠いています。一般道路における完全無人運転車両の運用に対する社会の受容度は依然としてまちまちであり、乗客の安心感の度合いは、人口統計学的および文化的背景によって大きく異なります。自動運転試験車両が関与した注目度の高い安全事故は、たとえ関連性のない車両カテゴリーのものであっても、メディアによって過度に拡大報道され、自動運転交通全般に対する一般市民の信頼を損なう要因となっています。

スマートシティにおける交通統合とキャンパス内モビリティ・エコシステムの導入

自動運転シャトルは、運用上の複雑さが限定的で、価値の実証が迅速に行える、閉鎖的でインフラが管理された環境において、非常に受け入れられやすい導入環境を見出しています。大学キャンパス、企業本社、ビジネスパーク、テーマパーク、および空港のエアサイド環境は、予測可能なルート、アクセス制御、そして新しいモビリティ体験に前向きな固定利用者層を特徴とする、理想的な初期導入環境を提供しています。こうした導入により、豊富な運用データが生成され、安全性の検証が加速されるとともに、より複雑な都市環境への段階的な拡大が支援されます。

悪天候下における技術の未成熟さが運用信頼性を制限

自律走行シャトルのセンサーシステム、特にLiDARやカメラに基づく知覚システムは、豪雨、降雪、霧、低角度の太陽光などの悪天候下において、障害物の検知範囲や分類精度が低下するなど、顕著な性能低下が見られます。これらの制約により、運用時間や地理的な導入の柔軟性が制限され、信頼性のギャップが生じます。その結果、ユーザーの信頼が損なわれるだけでなく、通年での運用が求められる交通事業者のサービス計画も複雑化しています。ネットワーク化された自動運転車両フリートにおけるサイバーセキュリティ上の脆弱性も、継続的なセキュリティ投資を必要とする新たな運用リスクとなっています。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、自動運転シャトル市場に相反する影響をもたらしました。乗客輸送量が激減し、密閉された車内での病原体感染への懸念から、共有型自動運転車両の利用意欲が抑制された結果、共有型車両の運営は深刻な需要の急減に直面しました。しかし、この危機は同時に、非接触型の貨物配送、医療物資の輸送、およびロックダウン下にある地域での必須サービスの支援における自動運転車両への関心を加速させました。パンデミック後、自動運転シャトル事業者は、衛生面への懸念に対応するため、高性能な空気ろ過システムや非接触型の乗車インターフェースに投資を行ってきました。これにより、乗客の信頼が部分的に回復し、市場の回復および拡大段階に向けたより安全な基盤が築かれています。

予測期間中、レベル4の自動運転シャトルセグメントが最大の規模を占めると予想されます

レベル4の自動運転セグメントは、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、地理的に区画され、運用特性が明確に定義された環境内で稼働する完全無人車両への業界の導入が集中していることを反映しています。指定された運用設計領域内でのレベル4の運用は、事業者に対して人件費の削減をもたらし、これが自動運転シャトルへの投資における主要な経済的推進力となっています。主要メーカーは商用プラットフォームをレベル4の機能に集中させており、規制の枠組みも、管理された公共環境におけるレベル4の運用を徐々に容認する方向に進んでいます。

「キャンパスおよび私有施設での導入」セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、「キャンパスおよび私有施設での導入」セグメントは、商業的に実現可能な自律走行シャトル運用の先駆けとして、管理された私有環境が極めて適していることから、最も高い成長率を示すと予測されています。企業キャンパス、病院複合施設、物流パーク、テーマパークは、自律システムの信頼性を最大化しつつ、規制上の複雑さを最小限に抑える、ジオフェンスが設定され、インフラが管理された運用条件を提供しています。民間事業者は、従業員の移動性を向上させ、社用車両の運用コストを削減するために、自律走行シャトルのインフラへの投資に前向きです。

シェアが最大の地域：

予測期間中、欧州地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、フランス、ドイツ、フィンランド、オランダにおいて、公道での自動運転シャトル運行が認可されているなど、進歩的な規制枠組みに支えられたものです。EU自動運転車規制に基づく欧州連合（EU）の規制調和の取り組みにより、加盟国ごとの認証のばらつきが解消され、自動運転交通の導入に向けたより大規模な統一市場が形成されつつあります。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、スマートコネクテッドカーの商用化に向けた中国の積極的な政策支援と、自動運転車の試験インフラへの大規模な投資に後押しされ、最も高いCAGRを示すと予想されます。日本の自動運転公共交通機関に関する戦略的ロードマップには、キャンパスや観光地における自動運転シャトルの導入に向けた多額の資金が盛り込まれています。韓国とシンガポールは、スマートシティおよびスマート交通に関する国家戦略の一環として、自動運転シャトルのパイロットプログラムを推進しています。

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うち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（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 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、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、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

• 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 世界の自動運転シャトル市場：車両タイプ別

• 乗客用シャトル
• 貨物シャトル
• 多目的シャトル

第6章 世界の自動運転シャトル市場：自律レベル別

• レベル3の自動化
• レベル4の自動化
• レベル5の自動化

第7章 世界の自動運転シャトル市場：推進タイプ別

• バッテリー式シャトル
• ハイブリッド電気シャトル
• 水素燃料電池シャトル

第8章 世界の自動運転シャトル市場：座席数別

• 最大8名
• 9～15人乗り
• 15名以上

第9章 世界の自動運転シャトル市場：用途別

• 公共交通機関
• 空港送迎
• キャンパス内交通
• 産業・製造施設
• 物流・倉庫業
• 観光・レクリエーション施設
• ヘルスケア施設
• スマートシティ・モビリティ

第10章 世界の自動運転シャトル市場：エンドユーザー別

• 公共交通機関
• 空港
• 教育機関
• 企業キャンパス
• 産業施設
• 物流事業者
• ヘルスケア機関
• 自治体およびスマートシティプロジェクト

第11章 世界の自動運転シャトル市場：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
• 南米
  • 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12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13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14章 企業プロファイル

• EasyMile
• Navya Mobility
• May Mobility
• Aurrigo International plc
• Karsan Otomotiv
• 2getthere
• HOLON GmbH
• Oxa
• Beep Inc.
• ADASTEC Corp.
• Sensible 4
• Yutong Bus Co., Ltd.
• Baidu Apollo
• Toyota Motor Corporation
• Volkswagen Group