自動車AI市場 - 規模、シェア、業界動向、予測（2025-2032年）

コンポーネント別：

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェアとソフトウェアにセグメント化されています。

コンポーネントのトレンド：

• 自動車へのAIの統合に関連する技術進歩の高まり自動車市場は市場の需要を牽引しています。
• 現代の自動車におけるAIプロセッサの採用増加が、市場の採用を促進しています。

2024年の自動車AI市場全体の成長において、ハードウェアセグメントが最大の収益を占めました。

• 自動車AIのハードウェアには、システムオンチップ（SoC）、グラフィックプロセッシングユニット（GPU）、ニューラルプロセッシングユニット（NPU）などの専用AIプロセッサが含まれます。
• さらに、AIチップとセンサーは、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転（AD）において、カメラ、ライダー、レーダーなどからのデータを処理するために使用されています。
• さらに、GPUは大量のデータ処理能力とグラフィックスレンダリング設計を備えているため、AIで広く使用されています。
• 例えば、Waymoは、LIDARなどのセンサーを統合した単一のシステムを活用し、衝突回避のために周囲の3D画像を生成します。さらに、Waymoはハードウェア、動作、組み込みソフトウェア制御を包括的に分析し、事故を回避します。
• したがって、ハードウェアは自動車AI分野において重要な役割を果たし、市場をさらに牽引します。

ソフトウェアセグメントは、予測期間中に大幅なCAGR成長を記録すると予想されています。

• 自動車AIにおいて、ソフトウェアはADASやADなどの先進技術を促進します。これらは、カメラ、センサー、検出システムと統合して使用される技術の集合体です。
• さらに、センサーデータフュージョンにより、慣性計測装置（IMU）、レーダーなどを通じてさまざまなデータを組み込み、精度を向上させることができます。
• 例えば、Bosch は、ソリューション提供の一環としてセンサー フュージョン ソフトウェアを提供しています。 Bosch SensorTecは、対象プラットフォームの動的かつ正確なオリエンテーションを提供します。
• そのため、AIソフトウェア関連の進歩の高まりが、予測期間中に市場を牽引すると予想されます。

技術別：

技術に基づいて、市場は機械学習とディープラーニング、コンピュータービジョン、自然言語処理、その他に分類されます。

技術トレンド：

• 自動運転車は、機械学習とディープラーニングの主要なイノベーションの一つであり、自動車AI市場の採用を牽引しています。
• 自動車分野における自動運転機能の実現に向けた自然言語処理の活用増加が、自動車AI市場を牽引しています。

機械学習とディープラーニング分野は、全体で最大の収益を占めました。 2024年の自動車AI市場。

• 機械学習（ML）アルゴリズムとディープラーニングモデルを統合することで、自動車業界は膨大なデータ処理能力を高めてきました。
• しかし、自動運転車やスマートエネルギーシステムは、ADAS、予知保全などのアプリケーションにおいて重要な役割を果たします。
• 自動運転で使用される様々なMLアルゴリズムには、認識アルゴリズム、位置推定アルゴリズム、マッピングアルゴリズム、パーティクルフィルターなどがあります。
• 例えば、2024年7月には、SoundHound AI, Incが設立されました。 ChatGPTを統合した音声アシスタントを、プジョー、オペル、ボクスホールなどの自動車ブランド向けに、欧州市場で約11カ国で導入しました。
• そのため、機械学習とディープラーニング技術の進歩が、自動車AI市場の需要を牽引しています。

自然言語処理セグメントは、予測期間中に大幅なCAGR成長を記録すると予想されています。

• 自然言語プロセッサ（NLP）は、音声認識機能を実装してリアルタイムの警告を発し、ドライバーを支援します。
• さらに、ADASでNLPを有効にすると、道路上の障害物や危険の可能性をドライバーに警告します。
• NLPは、ドライバーが機械的な故障などの車両の問題に気付いていない場合でも、タイムリーな情報と推奨される解決策を共有できます。
• NLPは、さまざまな種類の入力データを分析することで、例えばドライバーの健康状態を認識することができます。
• 例えば、BMWは、ユーザーの気分や指示を理解し、適切な解決策を提示するパーソナルアシスタントを発売しました。パーソナルアシスタントは、整備の必要性から燃料残量まで、ユーザーの車のあらゆる詳細を把握しています。
• そのため、自動車分野におけるNLPの導入拡大は、予測期間中に市場を牽引すると予測されています。

車種別：

車種に基づいて、市場は乗用車、小型商用車、大型商用車に分類されます。

車種別のトレンド：

• 半自動運転車および自動運転車の導入が増加しており、市場の需要をさらに押し上げています。
• 大型商用車における自動運転機能のサポートを目的としたAIの活用拡大が、世界の自動車AI市場を牽引しています。

2024年の自動車AI市場シェアにおいて、乗用車は66.42%と最大の収益シェアを占めました。

• 乗用車におけるAIは、先進運転支援システム（ADAS）などのアプリケーションを通じて、安全性とドライバーエクスペリエンスの向上に重要な役割を果たしています。
• さらに、インフォテインメントシステムは、音楽、シートベルトセンサー、ナビゲーションなどの車内機能に関する様々な推奨事項を提供します。
• さらに、AIは速度の監視と維持を支援し、それに応じてユーザーに警告を発します。また、ユーザーが意図せず車線から逸脱した場合の車線逸脱警報（レーンディパーチャーアラート）もサポートします。
• 例えば、国際自動車工業会（OICA）の分析によると、アジア太平洋地域では、2023年の乗用車総販売台数が2019年と比較して17%増加すると予想されています。
• したがって、乗用車販売台数の増加が自動車AI市場のトレンドを牽引しています。

大型商用車は、予測期間中に大幅なCAGR成長を記録すると予想されています。

• 大型商用車は、安全性の向上、操作の強化、ナビゲーションなど、運用を最適化するためにAIを活用しています。
• さらに、大型商用車で使用されるAI機能は、商用車には、自動ルーティングとディスパッチ、安全コンプライアンスの統合、自動化されたワークフロー、先進運転支援技術、データとシステムの保護などが含まれます。
• さらに、大型商用車では、ナビゲーションの支援や車線変更の警告にNLPが活用されています。
• 例えば、OICAの分析によると、ヨーロッパにおける大型トラックの生産台数は2023年に423,359台に達し、2022年から33%増加しました。
• したがって、大型商用車の生産増加は、予測期間中の自動車AI市場のトレンドを押し上げると予想されます。

アプリケーション別:

アプリケーションに基づいて、市場は自動運転車と半自動運転車に分類されます。

アプリケーションのトレンド:

• 技術の進歩に伴い、半自動運転車へのAIの急速な導入が市場の成長を後押ししています。
• 自動運転車ソリューションの利用増加傾向運用の安全性と効率性を向上させます。

2024年の自動車AI市場シェア全体において、半自動運転車は最大の収益を占めました。

• 半自動運転車は、部分的自動化とも呼ばれ、車線維持などの特定のタスクを高度な技術で支援しますが、依然として人間による操作の監視が必要です。
• 自動化には2つのレベルがあります。1つは部分的自動化で、車両は一部のタスクを自律的に実行できますが、必須のタスクにはドライバーが必要です。
• さらに、もう1つのレベルの自動化は条件付き自動化で、車両が特定の状況に対応し、ドライバーが必要に応じて追い越しできるようにします。
• 例えば、Bosch Mobilityは道路標識情報ソリューションを提供しています。ドライバーの視界内に近くの道路標識情報を表示して支援します。これは半自動運転車に統合され、運転中のドライバーを支援することができます。

• したがって、半自動運転車への統合におけるAIの進歩が市場の成長を牽引しています。

自動運転車は、予測期間中に大幅なCAGR成長を記録すると予想されています。

• 自動運転車とは、センサーとテクノロジーの助けを借りて、人間の介入を最小限に抑えて運転できる車両のことです。
• さらに、自動運転車はレーダー、LIDAR、カメラなどのセンサーを使用して周囲の状況を把握し、それに応じて判断を下します。
• さらに、自動運転車は、人工知能を統合したアダプティブクルーズコントロール、アンチブレーキシステム、GPSナビゲーションを使用します。
• 例えば、Nvidia DriveOS は、高度な AI 推論、高度なグラフィックス、ハイエンド オーディオ、複雑な安全性、およびユーザーのセキュリティを満たすように設計された自動車用 AI オペレーティング システムです。 DriveOSは、自動運転とAIを活用したコックピット体験のサポートも可能です。
• したがって、自動運転車の進歩は、予測期間中に市場を牽引すると予想されます。