2034年までの交通分野におけるAI市場予測―技術、導入形態、交通手段、企業規模、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、世界の交通分野におけるAI市場は2026年に89億米ドル規模となり、2034年までに564億米ドルに達すると予想されており、予測期間中はCAGR25.9％で成長すると見込まれています。

交通分野におけるAIとは、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、コンテキスト認識型コンピューティング、生成AI、エッジAIなどの人工知能技術を応用し、道路、鉄道、航空、海運、都市モビリティなど、さまざまな交通手段にわたる交通システム、運用、およびサービスを強化することを指します。AI技術により、自動運転車、交通管理、車両管理、予知保全、ルート最適化、スマートパーキング、ドライバーモニタリングシステム、貨物物流の最適化、乗客情報システムなどが実現されます。

自動運転車および高度道路交通システム（ITS）への需要の高まり

自動運転車技術の急速な進歩と、高度道路交通システム（ITS）への需要の高まりが、交通分野におけるAI市場の主要な促進要因となっています。AIは、自動運転車の知覚、意思決定、制御能力の基盤であり、車両が複雑な環境を安全に走行することを可能にします。高度道路交通システム（ITS）は、AIを活用して交通予測、渋滞管理、事故検知を行い、交通全体の効率を向上させます。交通事故の削減、モビリティの向上、交通の持続可能性の強化への注目が高まっていることが、AIの導入を後押ししています。交通システムがますます自動化され、データ駆動型になるにつれ、高度なAIソリューションへの需要は加速し続けています。

高い導入コストとデータプライバシーに関する懸念

交通分野におけるAI市場は、導入を制限しかねない高い導入コストやデータプライバシーに関する懸念といった重大な課題に直面しています。AIソリューションの導入には、インフラ、センサー、データストレージ、コンピューティングリソース、および専門的なノウハウへの多額の投資が必要です。交通用途向けのAIシステムの開発および導入の複雑さも、導入コストを押し上げる要因となっています。さらに、AIシステムは膨大な量のデータに依存しているため、データの収集、保存、利用に関してプライバシーやセキュリティ上の懸念が生じています。AIシステムの有効性を維持しつつ、データ保護規制への準拠を確保することは、課題となっています。こうしたコストやプライバシーに関する懸念は、特に予算が限られている小規模な組織において、AIの導入を遅らせる要因となり得ます。

スマートシティと持続可能なモビリティの取り組みの拡大

スマートシティの取り組みの拡大と、持続可能なモビリティソリューションへの注目が高まっていることは、交通分野におけるAIにとって大きな機会となっています。スマートシティでは、交通の最適化、公共交通機関の管理、駐車ソリューションにAIを活用し、都市のモビリティ効率を向上させています。排出量の削減や持続可能な交通手段の推進に焦点が当てられることで、AIを活用した最適化および管理ソリューションへの需要が生まれています。AIにより、インテリジェントな経路案内、シェアリングモビリティの最適化、マルチモーダル交通計画が可能になります。都市がスマートインフラや持続可能な交通システムに投資するにつれ、これらの取り組みを支援するAIソリューションへの需要は拡大し続けており、AIプロバイダーにとって大きなビジネスチャンスが生まれています。

規制上の課題と安全上の懸念

交通分野におけるAI市場は、導入や普及に影響を及ぼしうる規制上の課題や安全上の懸念という重大な脅威に直面しています。重要な交通アプリケーションへのAIの導入は、規制の枠組みが対処しなければならない安全性や責任に関する問題を提起しています。多様な運用条件下でAIシステムの安全性と信頼性を確保することの複雑さから、厳格なテストと検証が求められます。さらに、交通分野におけるAIに関する確立された基準やガイドラインの欠如は、開発者や運営者にとって不確実性をもたらしています。地域ごとに異なる規制アプローチは、世界の展開にとって課題となっています。こうした規制や安全面での課題は、AIの導入を遅らせ、交通利害関係者のコンプライアンス負担を増大させる可能性があります。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、デジタル技術の導入を加速させ、効率的で回復力のある輸送システムの重要性を浮き彫りにしたことで、輸送分野におけるAI市場に大きな影響を与えました。この危機を契機に、非接触型技術、自律型配送、および遠隔監視ソリューションへの関心が高まりました。パンデミック期間中、サプライチェーンの回復力と物流の最適化が重視されたことで、AIを活用した貨物輸送および物流ソリューションへの需要が高まりました。交通システムが回復するにつれ、効率性、安全性、持続可能性への注目が、さまざまな交通手段におけるAIの導入を引き続き後押ししました。パンデミックは、交通分野のデジタルトランスフォーメーションを効果的に加速させ、AI技術プロバイダーに恩恵をもたらしました。

予測期間中、機械学習セグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

機械学習セグメントは、自動運転車、交通管理、予知保全、ルート最適化など、さまざまな交通使用事例で幅広い活用に後押しされ、予測期間中は最大の市場シェアを占めると予想されます。機械学習により、システムは明示的なプログラミングなしに、データから学習し、パターンを識別し、予測を行うことが可能になります。さまざまな交通アプリケーションにおける機械学習の汎用性が、その優位性を支えています。

予測期間中、ディープラーニング分野が最も高いCAGRを記録すると予想されます

予測期間中、ディープラーニング分野は、自動運転、コンピュータビジョン、知覚アプリケーションに不可欠な画像、動画、センサーデータなど、複雑で非構造化されたデータを処理する優れた能力に牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。ディープラーニングは、物体検出、分類、追跡など、自動運転車向けの高度な知覚機能を実現します。交通分野のアプリケーションの複雑化が進み、高精度な知覚および意思決定支援へのニーズが高まっていることが、この分野の成長を支えています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、大手テクノロジー企業や先進的な自動車メーカーの存在、および自動運転車開発やAI研究への多額の投資に後押しされ、最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域における技術革新と交通変革への強い注力が、AIの導入を後押ししています。さらに、成熟した技術エコシステム、多額の研究開発投資、そして支援的な規制枠組みが、この地域における高い導入率に寄与しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速な都市化、スマート交通インフラへの投資拡大、自動運転技術の普及拡大、および中国、日本、インド、韓国、シンガポールなどの各国におけるAIイノベーションへの強力な政府支援に後押しされ、最も高いCAGRを示すと予想されます。同地域の大規模な人口集中地と拡大する交通ネットワークは、AIソリューションに対する大きな需要を生み出しています。また、同地域の技術的リーダーシップと交通効率への注力が、様々な交通手段におけるAIの導入を加速させています。

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中から1つをお選びいただけます：

• 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（最大3社）のSWOT分析
• 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 世界の交通分野におけるAI市場：技術別

• 機械学習（ML）
• ディープラーニング
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• コンテキスト認識型コンピューティング
• 生成AI
• エッジAI

第6章 世界の交通分野におけるAI市場：展開モード別

• クラウド
• オンプレミス
• ハイブリッド

第7章 世界の交通分野におけるAI市場：輸送モード別

• 道路
• 鉄道
• 航空輸送
• 海運
• 都市モビリティ

第8章 世界の交通分野におけるAI市場：企業規模別

• 大企業
• 中小企業（SME）

第9章 世界の交通分野におけるAI市場：用途別

• 自動運転車
• 交通管理
• フリートマネジメント
• 予知保全
• ルート最適化
• スマートパーキング
• ドライバーモニタリングシステム
• 貨物・物流の最適化
• 乗客情報システム

第10章 世界の交通分野におけるAI市場：エンドユーザー別

• 政府・公的機関
• 運輸・物流企業
• 自動車OEMs
• 公共交通機関
• 航空会社
• 鉄道事業者
• 海運事業者
• モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）プロバイダー

第11章 世界の交通分野におけるAI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

• NVIDIA Corporation
• Alphabet Inc.
• Tesla, Inc.
• Intel Corporation
• Siemens AG
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services, Inc.（AWS）
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Continental AG
• Robert Bosch GmbH
• Hitachi, Ltd.
• Thales Group
• Hexagon AB
• HERE Technologies