2034年までの自動車向けAIアズ・ア・サービス市場予測―提供サービス、サービス提供方式、クラウドサービスモデル、AIサービスの種類、データソース、車両タイプ、推進タイプ、AI技術、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、世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場は2026年に54億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR21.0％で成長し、2034年までに250億米ドルに達すると見込まれています。

自動車向けAIアズ・ア・サービス市場には、自動車用途向けに設計された、クラウド経由で提供されるサブスクリプション型の人工知能ソリューションが含まれます。自動車メーカー、部品メーカー、フリート事業者、モビリティ企業は、大規模な社内AIシステムを構築・維持する代わりに、外部プラットフォームを通じてAI機能を活用することができます。主な用途には、予知保全、車両診断、自動運転機能、ドライバーモニタリング、コネクテッドモビリティ、高度道路交通システム（ITS）、スマート製造、およびパーソナライズされた車両体験などが含まれます。この市場には、AIプラットフォーム、機械学習サービス、クラウドインフラストラクチャ、コンピュータビジョン、自然言語処理、およびデータ分析ソリューションが含まれます。これらのサービスは、自動車関連企業に対し、車両、生産環境、コネクテッドサービス、およびより広範なモビリティ運用に向けた、利用しやすいAI機能を提供します。

コネクテッド車およびソフトウェア定義車の普及拡大

コネクテッドカーおよびソフトウェア定義車両の導入拡大は、自動車向けAIアズ・ア・サービスソリューションへの需要に大きく寄与しています。車両は、運用管理やデジタル体験において、クラウドプラットフォーム、集中型コンピューティングアーキテクチャ、およびソフトウェア制御機能への依存度を高めています。AI-as-a-Serviceにより、自動車メーカーや技術サプライヤーは、自社で完全なAI開発インフラを構築することなく、人工知能機能を組み込むことが可能になります。これらのサービスは、予知保全、車両診断、先進運転支援、音声ベースの対話、パーソナライゼーション、およびコネクテッドカーアプリケーションをサポートします。また、クラウド対応のAIにより、自動車関連企業は車両データを処理し、複数の車両にAIモデルを展開することが可能になります。したがって、ソフトウェア志向の車両アーキテクチャへの移行は、自動車向けAIサービスにとってより広範な機会を生み出しています。

クラウド接続性とインフラへの高い依存度

クラウド接続およびそれを支えるデジタルインフラへの依存は、自動車向けAIアズ・ア・サービスソリューションの導入を制限する可能性があります。多くの自動車用AIアプリケーションは、安定したネットワーク通信、クラウド処理、および車両と集中型プラットフォーム間の継続的な情報交換に依存しています。接続性の低下、ネットワークの中断、遅延、あるいはインフラの不備は、クラウドベースのAIサービスの有効性を低下させる可能性があります。こうした制約は、通信ネットワークが十分に整備されていない地域において、より顕著になる可能性があります。その結果、自動車メーカーは、重要な機能をローカルで維持するために、追加のエッジコンピューティング機能が必要となる場合があります。また、サードパーティのクラウドインフラへの依存は、プラットフォームの信頼性、データへのアクセス性、システム統合、および多様な車両や運用環境にわたる一貫したサービス管理に関する課題をもたらす可能性もあります。

自動車アプリケーションへの生成AIの統合

自動車アプリケーション全体での生成AIの採用は、自動車向けAIアズ・ア・サービスプロバイダーに新たな機会をもたらしています。生成AIは、インテリジェントな車載アシスタント、対話型インターフェース、カスタマイズされたレコメンデーション、自動生成コンテンツ、技術支援、およびソフトウェアエンジニアリングのサポートを実現します。AI-as-a-Serviceモデルを通じて、自動車関連企業は、事前学習済みのAIモデル、クラウドコンピューティング能力、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、および自動車業界に特化したソリューションを利用できます。さらに、生成AIは、エンジニアリングチームによるソフトウェア開発、ドキュメント作成、シミュレーション、情報分析を支援することも可能です。プロバイダーは、車両および企業向けアプリケーションに合わせてカスタマイズされた、自動車に特化した生成AIプラットフォームを構築できます。この新興分野は、AI企業、クラウドプロバイダー、自動車部品サプライヤー、およびテクノロジー企業にとって、自動車向けサービスポートフォリオを拡大する機会を提供しています。

自動車業界での導入と顧客の受容への依存

自動車メーカー、サプライヤー、フリート事業者、およびエンドユーザーによる受容への依存は、自動車向けAIアズ・ア・サービスプロバイダーにとって脅威となり得ます。自動車関連企業は通常、外部のAI技術を車両、生産システム、または顧客サービスに導入する前に、徹底的な検証を行います。信頼性、安全性、サイバーセキュリティ、データの所有権、およびプロバイダーによる継続的なサポートに関する問題は、導入の決定に影響を与える可能性があります。一部のメーカーは、自社開発のAIプラットフォームや、定評のあるテクノロジー企業との長期的な関係を優先する場合があり、その結果、独立系プロバイダーの市場参入がより困難になる可能性があります。また、エンドユーザーからは、データ収集、自動化された意思決定、クラウド接続型車両の機能について懸念が示されることもあります。導入の遅れは、結果としてプロバイダーの収益、投資、および専門的な自動車向けAIサービスの商業的実現可能性に影響を及ぼす可能性があります。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19の感染拡大は、自動車生産、サプライチェーン、車両需要、およびデジタル技術への投資に重大な影響を与え、自動車向けAIアズ・ア・サービス市場にも波及しました。工場の閉鎖、労働制限、および事業環境の不確実性により、技術プロジェクトは延期され、企業は支出の抑制を余儀なくされました。初期段階では、多くの自動車関連企業が、新しいAIシステムの導入よりも、必須業務の維持に注力しました。同時に、このパンデミックは、リモート運用、自動化、予知保全、デジタル製造、およびクラウド技術の重要性を浮き彫りにしました。「AI-as-a-Service」により、企業は物理的なインフラへの依存度を低減しつつ、コンピューティング、分析、および人工知能の機能を利用できるようになりました。自動車業界が新たな事業環境に適応するにつれ、デジタルトランスフォーメーションの重要性はますます高まっています。

予測期間中、「AIインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（AI-as-a-Service）」セグメントが最大の規模を占めると予想されます

AIインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（IaaS）セグメントは、自動車用AIアプリケーション向けの柔軟なコンピューティングリソースに対する需要の高まりに支えられ、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。自動車関連企業は、機械学習、コンピュータビジョン、予測分析、自律システム、コネクテッドカー、および大規模な車両データ分析のために、膨大な処理能力を必要としています。「Infrastructure-as-a-Service（IaaS）」ソリューションは、企業が独自のインフラを構築・運用する必要なく、コンピューティング能力、ストレージ、ネットワーク、および特殊な処理リソースを提供します。このアプローチにより、自動車メーカー、サプライヤー、モビリティプロバイダーは、クラウド、エッジ、ハイブリッド環境全体でAIを導入すると同時に、要求の厳しい計算ワークロードやインフラ管理要件にも対応できるようになります。

予測期間中、生成AI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、生成AIセグメントは、自動車アプリケーション全体における高度な人工知能の利用拡大に支えられ、最も高い成長率を示すと予測されています。自動車メーカーやサプライヤーは、バーチャルアシスタント、対話型インターフェース、カスタマイズされた車両体験、ソフトウェアエンジニアリング、製品開発、シミュレーション、および自動化されたコンテンツ作成のために生成AIを採用しています。AI-as-a-Service（AIaaS）プラットフォームは、クラウド環境を通じて高度な生成モデルへのアクセスを提供し、企業が独自に完全なAIシステムを構築する必要性を軽減します。さらに、生成AIは、車両診断、テクニカルサポート、企業のナレッジマネジメント、およびビジネスプロセスの支援にも活用できます。自動車業界に特化した基盤モデルやクラウドベースのAIサービスの利用可能性が高まっていることから、自動車エコシステム全体での導入がさらに促進されています。

シェアが最も大きい地域：

予測期間中、北米地域は、成熟した自動車技術環境と、AI、クラウド、ソフトウェア企業の高い集中度を背景に、最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域は、人工知能、機械学習、自動運転、コネクテッドカー、自動車用ソフトウェアにおいて、高い能力を有しています。自動車メーカーやテクノロジープロバイダーは、車両エンジニアリング、生産、診断、先進運転支援、コネクテッドモビリティなどの分野にAIサービスを応用しています。整備されたデジタルインフラと熟練した専門人材へのアクセスが、導入をさらに促進しています。自動車メーカー、テクノロジー企業、サプライヤー、モビリティプロバイダー間の連携も、地域の自動車エコシステム全体におけるクラウドベースのAIサービスの採用を支えています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、同地域の自動車産業の拡大および人工知能、クラウドコンピューティング、コネクテッドモビリティへの投資増加に支えられ、最も高いCAGRを示すと予想されます。電気自動車、自動運転技術、スマートファクトリー、自動車用ソフトウェアの開発が進むにつれ、拡張性の高いAIサービスへの需要が生まれています。自動車メーカー、サプライヤー、テクノロジープロバイダーは、車両および生産アプリケーション全般にわたり、機械学習、コンピュータビジョン、生成AI、クラウドベースのプラットフォームを導入しています。デジタルインフラの整備や熟練した技術専門家の確保が進んでいることも、導入をさらに促進しています。また、ソフトウェア定義型車両への移行が進んでいることも、アジア太平洋地域全体において、AI-as-a-Service（AIaaS）プロバイダーにとってさらなる機会を生み出しています。

無料の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
  • 主要プレーヤーのSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様の関心に応じて、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、事業展開地域、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 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：提供サービス別

• AIインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス
• AIプラットフォーム・アズ・ア・サービス
• AIソフトウェア・アズ・ア・サービス
• AIモデル・アズ・ア・サービス
• AIコンサルティング・統合サービス
• AIマネージドサービス

第6章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：サービス提供方式別

• クラウド型AI
• エッジ型AI
• ハイブリッドAI

第7章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：クラウドサービスモデル別

• パブリッククラウド
• プライベートクラウド
• ハイブリッドクラウド
• マルチクラウド

第8章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：AIサービスの種類別

• AIモデルのトレーニング
• AIモデルの推論
• AIモデルの導入
• AIデータ管理
• AIデータ分析
• AIモデルモニタリング
• AIモデルの最適化
• AIライフサイクル管理

第9章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：データソース別

• 車両センサーデータ
• カメラデータ
• レーダーデータ
• LiDARデータ
• テレマティクスデータ
• 車両診断データ
• コネクテッドカーデータ

第10章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：車両タイプ別

• 乗用車
• 小型商用車
• 中型商用車
• 大型商用車
• バス
• オフハイウェイ車両
• 二輪車

第11章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：推進タイプ別

• 内燃機関車
• バッテリー式電気自動車
• ハイブリッド電気自動車
• プラグインハイブリッド電気自動車
• 燃料電池電気自動車

第12章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：AI技術別

• 機械学習
• ディープラーニング
• 生成AI
• 自然言語処理
• コンピュータビジョン
• 予測分析
• 強化学習

第13章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：用途別

• 自動運転
• 予知保全
• 車両診断
• ドライバーモニタリング
• 乗員モニタリング
• 車載インフォテインメント
• 音声アシスタントおよび対話型AI
• パーソナライズされた車内体験

第14章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：エンドユーザー別

• 自動車OEMs
• ティア1サプライヤー
• ティア2サプライヤー
• フリートオペレーター
• モビリティサービスプロバイダー
• 運輸・物流企業
• 自動車ディーラー

第15章 世界の自動車向けAIアズ・ア・サービス市場：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16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17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18章 企業プロファイル

• Amazon Web Services, Inc.（AWS）
• NVIDIA Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC（Google Cloud）
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Mobileye Global Inc.
• Robert Bosch GmbH
• Continental AG
• Aptiv PLC
• DENSO Corporation
• ZF Friedrichshafen AG
• Valeo SE
• Hyundai Mobis Co., Ltd.
• HARMAN International Industries, Incorporated
• Visteon Corporation
• NXP Semiconductors N.V.
• IBM Corporation
• KPIT Technologies Limited