自動車人工知能市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 4.98 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 15.08 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 24.72% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによる自動車人工知能市場分析
自動車AI市場は2025年に49億8,000万米ドルと評価され、2030年までに150億8,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2025年～2030年）中に24.72%のCAGRで拡大しています。ソフトウェア定義車両の急速な採用、EUと米国でのレベル2 ADAS規制の義務化、および自動車グレードAIコンピュートのコスト低下により、競争優位性は機械工学からアルゴリズム性能へと移行しています。自動車メーカーは、納車された全ての車両を収益創出エッジノードに変換するOTA（Over-The-Air）アップデートプラットフォームを拡張している一方、チップレットベースのシステムオンチップ（SoC）により、中級モデルでも高TOPS性能が手頃な価格で実現可能となっています。Teslaが先駆け、中国の主要OEMが複製したフリート学習フレームワークは、クローズドループ検証では太刀打ちできないペースで認識精度を向上させています。この背景において、自動車メーカー、ティア1、ハイパースケーラー、AIスタートアップ間の戦略的パートナーシップが垂直統合に取って代わり、専門分野での差別化を促進するモジュラーイノベーションエコシステムを創出しています。
主要レポートポイント
- オファリング別では、ソフトウェアが2024年の自動車人工知能市場シェアの65.23%を占めました。ハードウェアは2030年まで14.23%のCAGRで拡大すると予測されています。
- 技術別では、機械学習が2024年の自動車人工知能市場シェアの41.56%でリードし、深層学習は2030年まで16.25%のCAGRで成長する見込みです。
- プロセス別では、画像認識が2024年の自動車人工知能市場規模の43.76%で優位を占め、データマイニングは2030年まで18.53%のCAGRで前進しています。
- アプリケーション別では、ADASが2024年の自動車人工知能市場規模の59.30%のシェアを保持し、自動運転は予測期間中に21.28%のCAGRで拡大すると予測されています。
- 車両タイプ別では、乗用車が2024年の自動車人工知能市場シェアの68.52%でリードし、小型商用車は2030年まで24.93%のCAGRで上昇しています。
- 地域別では、北米が2024年の自動車人工知能市場収益の36.25%を占め、アジア太平洋地域は同期間で23.43%のCAGRと最も速い成長を示しています。
世界自動車人工知能市場トレンドとインサイト
促進要因影響分析
| 促進要因 | CAGR予測への(〜)%影響 | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| レベル2+ADAS安全機能の規制義務化 | +4.2% | 世界的、EUと北米がリード | 短期（2年以内） |
| 自動車SoC向けAIコンピュートとTOPSの急激な低下 | +3.8% | 世界的、先進ノード地域に集中 | 中期（2年～4年） |
| AIフィーチャー収益化を可能にするOTAソフトウェアアップデートの爆発的増加 | +2.9% | 北米・EU、アジア太平洋地域に拡大 | 中期（2年～4年） |
| 認識モデル精度を加速するフリート学習アーキテクチャ | +2.1% | 世界的、中国と米国がデータ収集をリード | 長期（4年以上） |
| クラウド依存を削減するオンデバイスマルチモーダル基盤モデル | +1.7% | 世界的、プライバシー重視市場に関連 | 長期（4年以上） |
| 大衆市場車両のBOMを削減する新興チップレットベースECU | +1.4% | 世界的、プレミアムセグメントで早期採用 | 中期（2年～4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
レベル2+ADAS安全機能の規制義務化
2024年7月に施行されたEU一般安全規制IIは、ヨーロッパで販売される全ての新車に自動緊急制動、緊急車線維持、インテリジェント速度支援の搭載を義務付けています。同様の要件が米国や日本でも勢いを増しており、グローバル自動車メーカーは一度設計してどこでも認証を取得するアプローチを推進しています[1]「一般安全規制II解説」、TÜV SÜD、tuvsud.com。コンプライアンス要件により、かつてはプレミアムアドオンだったものがベースライン設計要素に変わり、ティア1サプライヤーからの認識スタックへの大規模受注を促進しています。運転者制御支援システムに関する国連ECE規則171は、AI機能の仮想テストルールを詳述することで、この移行を強化しています[2]「DCAに関する国連規則171」、国連欧州経済委員会、unece.org。その結果、かつて機械的洗練で差別化していたOEMは、現在ソフトウェア成熟度のタイムラインで競争し、明確なルールブックが断片化した地域要件に取って代わることで、新規参入者の市場参入障壁が低下しています。
自動車SoC向けAIコンピュートとTOPSの急激な低下
NVIDIAのThorプロセッサは2,000 TOPSを約束し、Teslaの今後のAI5チップは2,500 TOPSを目標としています。これは今日の車載性能の10倍であり、2022年以降毎年約40%ずつTOPS当たりのコストを削減しています。コスト低下は、共有データセンター量、先進ファウンドリノード、およびレチクルサイズモノリスをモジュラータイルで代替するチップレット分割から来ています。imecの自動車チップレットプログラムは、Bosch、BMW、その他のパイオニアを相互運用可能なダイトゥダイプロトコルで結集し、開発サイクルを圧縮し、車両ライン間でのプラットフォーム再利用を可能にしています[3]「自動車チップレットプログラム発表」、imec、imec-int.com。シリコンが希少でなくなると、差別化はソフトウェアに移行し、従来の半導体サプライヤーは自動車メーカーが大規模展開できるよう支援するツールチェーン、ミドルウェア、参照スタックの組み込みを余儀なくされています。
AIフィーチャー収益化を可能にするOTAソフトウェアアップデートの爆発的増加
Teslaは加速ブーストや完全自動運転サブスクリプションを納車後長期間販売することで、販売後アップグレードの収益力を実証しました。Volkswagenが2024年にヨーロッパフリート全体でChatGPT搭載音声機能を展開したことで、レガシーOEMが一回限りのハードウェア利益から生涯デジタル収益ストリームへと転換可能であることを示しました。成功は安全なアップデートパイプライン、安全基準に対する継続的検証、消費者が年次更新を喜んで行う価値提案にかかっています。38億パラメータのCerence CaLLM Edgeなどの小型言語モデルは、インフォテインメントドメインコントローラー上で完全に動作し、クラウド料金と遅延を削減しながら、ヨーロッパと中国のデータ主権ルールを満たしています。
認識モデル精度を加速するフリート学習アーキテクチャ
Teslaの90億マイルデータセットにより、同社のニューラルネットはスクリプト化テストが見落とすロングテールエッジケースを可視化し、標識不備道路での離脱を年々削減しています[4]「2025年AIデープレゼンテーション」、Tesla、tesla.com。中国のライバルはギャップを埋めています：Cheryは45億キロメートルを記録し、HuaweiのAitoブランドは国境内の生データを保持する連合学習を通じて中国のマップ道路の99%をカバーしています[5]「HuaweiとCheryがスマート運転プラットフォームを拡張」、KrASIA、kr-asia.com。共有学習はフリート全体の自動運転性能の底上げを行い、規制当局が統計的に検証可能な安全性向上に信頼を得ることで、型式認証を加速します。専属フリートを持たないサプライヤーにとって、Applied Intuitionなどのシミュレーションパートナーは実世界の多様性を近似する合成エッジイベントを提供しますが、合成から実世界への忠実度が直接転移可能性を制限しています。
制約要因影響分析
| 制約要因 | CAGR予測への(〜)%影響 | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 管轄区域間での機能安全規制の断片化 | -2.8% | 世界的、特に国境をまたぐOEMに影響 | 短期（2年以内） |
| エッジケースシナリオ向けAIモデルの高い検証コスト | -2.1% | 世界的、安全クリティカルアプリケーションでより高い影響 | 中期（2年～4年） |
| ティア1での自動車グレードAI人材の継続的不足 | -1.9% | 世界的、先進市場で深刻 | 長期（4年以上） |
| 先進ノードファウンドリ能力への供給チェーン露出 | -1.6% | 世界的、アジア太平洋依存に集中 | 中期（2年～4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
管轄区域間での機能安全規制の断片化
ISO 26262、ISO/IEC 5469:2024、および今後のISO/TS 5083:2025はそれぞれ、自動運転スタックの異なる部分に対する安全プロセスを定義しており、OEMは重複と矛盾を調整する必要があります。ヨーロッパのGSR IIは、新たな米国連邦ガイドラインや中国のGB/T標準から逸脱しており、グローバルプラットフォームは各地域で別々のコンプライアンス証拠を維持することを余儀なくされています。小規模サプライヤーは複数トラック検証のオーバーヘッドに苦労し、しばしば発売を遅らせるか地理的範囲を狭めることになります。業界コンソーシアムは、監査成果物を認証当局間で移植できる「安全ケース交換」を提唱していますが、合意は依然として遠い状況です。統一が実現するまで、パッチワークは非経常エンジニアリングコストを上昇させ、自動車AI市場成長を阻害します。
エッジケースシナリオ向けAIモデルの高い検証コスト
実世界運転の無限の変動性に対してニューラルネットワークを検証するコストは、プログラム当たり100万ドルを超える可能性があり、遮蔽された歩行者や予測不可能な破片などのエッジイベントが費用の大部分を占めています。合成環境は一部の負担を軽減しますが、2024年後半のCruiseロボタクシー事故は、稀な組み合わせが依然としてカバレッジを回避し、規制当局の反発とフリート停止を引き起こすことを示しました。形式検証技術は安全エンベロープの数学的証明を約束しますが、生産規模認識ネットに対してはまだ計算量が重いです。その結果、十分な資本力を持つ自動車メーカーのみがL4承認を追求でき、スタートアップは負債露出の低い運転支援ニッチに軸足を移し、より広範な自動車AI市場拡大を制約しています。
セグメント分析
オファリング別：ソフトウェアが収益化シフトを推進
車両価値創造が鉄鋼からコード行に移行したため、ソフトウェアは2024年の自動車人工知能市場収益の65.23%を生み出しました。自動車メーカーは現在、購入から数年後に機能を追加するニューラルネットワークアップグレードを出荷し、接続された全ての車両を生きた課金サービスノードに変えています。ハードウェアセグメントは予測期間中にCAGR 14.23%で成長しますが、チップレットエコシステムがTOPSを商品化すると、その利益は圧縮されます。したがって、自動車AI市場は、シリコン単体を販売する企業よりも、コード、ツールチェーン、ライフサイクルサポートをバンドルできる企業を評価します。
Cerence CaLLM Edgeなどのエッジ常駐言語モデルは、ネットワーク料金なしで知覚される知能を向上させ、ヨーロッパと中国のプライバシーガイドラインを満たす方法を示しています。制動や車線維持の継続的改善を要求する規制義務により、コンプライアンスアップデートは新規ビルドだけでなく使用中の全ユニットに到達する必要があるため、ソフトウェア収益がさらに固定されます。その結果、自動車AI市場では、ティア1がDevOps人材とOTAサイバーセキュリティに数十億を投資し、ソフトウェアを主要な防御壁として確立しています。
技術別：機械学習が現在の展開をリード
機械学習は、その透明な決定木がISO 26262監査要件を満たすため、2024年の自動車人工知能市場シェアの41.56%を占有しています。しかし、深層学習の16.25%のCAGRは、従来のアルゴリズムでは解析できないマルチセンサー融合への製造業者の移行を示しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、コンテキスト認識は、コクピットユーザーエクスペリエンスに結び付き、安全性だけを超えて自動車AI市場を拡大しています。
Teslaの予定されているAI5チップは、深層畳み込みモデルのみが高速道路速度で4Dレーダー、LiDAR、HDカメラ融合を管理できることを実証しています。中国のサプライヤーはパーキングアシストモジュール内にトランスフォーマーネットワークを組み込むことでこれに続き、かつてエキゾチックなAIをショールーム差別化要因にしています。その結果、サプライチェーンパートナーは、不透明なニューラル潜在空間を処理する注釈付きデータ、スケーラブルトレーニングインフラストラクチャ、検証ツールの供給競争を繰り広げています。
プロセス別：画像認識が現在のアプリケーションを支配
カメラベース認識は、視覚的手がかりが依然として安価で情報豊富であるため、2024年の自動車人工知能市場シェアの43.76%を保持しています。しかし、センサー冗長性はソナー、レーダー、LiDARを要求し、モデルを洗練する連続データマイニングワークフローへとシェアを押し上げています。データマイニングの18.53%のCAGRは、静的データセットからリアルタイムフリートテレメトリーへの転換を示しています。
数百万台の車両がコーナーケースクリップを送信する中、教師なしクラスタリングがアルゴリズム再トレーニングのための異常を表面化し、サイクルタイムを圧縮し、ロングテールリスクを縮小します。フリートアクセスを持たないサプライヤーは、匿名化データと引き換えにコンピュート クレジットを取引するクラウドプラットフォームと提携し、自動車AI市場に新たな価値獲得層を導入しています。
アプリケーション別：ADASがリード、自動運転が加速
自動緊急制動などのADAS機能は規制当局と消費者の両方を満足させ、2024年の自動車人工知能市場シェアの59.30%を維持しています。しかし、フェニックスや上海でのロボタクシーパイロットが有料乗客を実証する中、自動運転は21.28%のCAGRでより速く拡大しています。自動運転モジュールの自動車AI市場規模は、2030年以前にコクピットインフォテインメント予算を上回るペースにあります。
クロスドメインスタックが出現：条件が悪化した際に手放し自動運転から運転者支援へ適切にダウングレードする単一推論エンジン。この収束によりアプリケーション境界が曖昧になり、サプライヤーは固定機能ECUの代わりにスケーラブルアーキテクチャの提供を推進され、ミドルウェア抽象化層への需要を増大させています。
注記: レポート購入時に全個別セグメントのセグメントシェアが利用可能
車両タイプ別：乗用車がリード、商用車が加速
乗用車は販売台数により2024年の自動車人工知能市場収益の68.52%を獲得しましたが、燃料、稼働時間、運転者不足が運営者の利益に直接影響するため、小型商用フリートが24.93%のCAGRで最も速く成長しています。AI駆動ルート最適化と予知保全は測定可能なROIを生み出し、コスト重視の消費者セグメントよりも車両当たりの高い投資を正当化します。
小売購入者は前払いプレミアムに抵抗することが多く、完全自動運転採用を遅らせます。対照的に、フリートは集約的稼働サイクル全体で技術を償却し、固定ルートとデポ充電用にモデルを調整する専用ソリューションプロバイダーを引き付けます。米国州間高速道路での大型トラック自動運転パイロットは、乗用車ロボタクシーが直面するヒューマンハンドオフ複雑性を回避するテレオペレーターフォールバックモデルで、この分岐を例示しています。
地域分析
北米は、Teslaのデータ優位性、テキサスの許容的テスト法規、NVIDIAのシリコンバレー本社周辺の国内AIコンピュートクラスターに支えられ、2024年の自動車人工知能市場収益の36.25%を生み出しました。一方、General Motors、Ford、Waymoは、フェニックスからオースティンまで無人運転事業を拡張し、収益化を検証し、フリート全体リモートアシスタンス規制のギャップを浮き彫りにしています。
アジア太平洋地域は23.43%のCAGRを記録し、世界最速です。中国は輸出志向EV主導権と比較的統一された規制サンドボックスを組み合わせ、Cheryが30モデル全体でのAI展開を誓約し、Huaweiが2025年までに50万台の自動運転対応車両を目標とすることを可能にしています。日本のToyota、Nissan、Hondaは国内AI不足に対処するため半導体コンソーシアムを結成しました。対照的に、韓国のHyundaiは工場地帯と港を結ぶ自動運転物流回廊に7兆ウォンを投資しています。地域バッテリーおよびlidarサプライヤーは地域OEMの部品表コストを削減し、中級セグメント車両での自動車AI市場採用を促進しています。
ヨーロッパは厳格なデータプライバシールールを維持する一方、GSR IIの下でAI安全機能を義務化し、全ての量産プラットフォーム向けのコンプライアンス駆動ベースラインを創出しています。BMWの2025年の中国でのDeepSeek AI統合は同社の現地化戦略を強調し、VolkswagenはCerence Chat ProをOTA経由で数百万台のヨーロッパ車両に展開しています。GDPR制約はエッジ推論への需要を増大させ、サプライヤーにプライバシー保護モデルアップデートパイプラインの設計を促しています。絶対的成長では市場がアジアに遅れをとっているものの、車両当たりの高いコンテンツによりヨーロッパは運転者監視とサイバー安全OTAスタックに焦点を当てた専門ベンダーにとって収益性を保っています。
競争環境
自動車人工知能市場は、単一の事業者がデータ取得、コンピュート、アルゴリズム、統合をグローバル規模でカバーしていないため断片化しています。Teslaは継続学習のために自社フリートを活用し、NVIDIAはSDKにバンドルしたドメイン非依存チップを販売し、CerenceはコクピットボイスAIを支配しています。中国では、Huaweiがハードウェア、クラウド、オペレーティングシステムを一つのパッケージに階層化し、展開タイムラインを加速する政策支援に支えられています。
パートナーシップが戦略を形作ります：MagnaはNVIDIAのThor SoCを次世代レベル4リファレンスプラットフォームにバンドルしています。一方、BMWは中国での対話AIの現地化のためDeepSeekを調達し、Waabiはトラック向け仮想ドライバーソフトウェア供給のため2億米ドルを調達しています。imecとUCIeコンソーシアムのチップレット協力フレームワークは最先端ノードへのアクセスを民主化し、スタートアップがファブを所有せずにベストオブブリードアクセラレーターを組み合わせることを可能にしています。
ホワイトスペースニッチが残っています：予知保全分析、車載サイバーセキュリティ、自動安全ケース生成。既存ティア1は、規制当局がサイバー安全OTAパイプラインを義務化する前に、ニッチプレーヤーを買収または提携することを競っています。どの製造業者も自動車AI総収益の10%以上を管理していないことを考えると、エンドツーエンド開発スタックを提供するクラウドハイパースケーラーによる市場破壊の余地が残っています。
自動車人工知能業界リーダー
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NVIDIA Corporation
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Continental AG
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Tesla Inc.
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Mobileye Vision Technologies Ltd
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Robert Bosch GmbH
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年6月：Honda出資のHelm.aiが自動運転車向け新ビジョンシステムを発表し、Hondaの認識ポートフォリオを拡大し、OEMスタートアップ間のより深い協力を示唆。
- 2025年4月：BMWが将来の中国市場車両へのDeep Seek AI統合を発表し、現地化されたインテリジェントキャビンソリューションの必要性を強調。
- 2025年3月：MagnaがNVIDIAと提携し、レベル2+から4にわたる安全システムにDRIVE Thorを組み込み。
世界自動車人工知能市場レポートスコープ
自動車人工知能市場は、自動車人工知能の最新トレンドと技術開発、車両タイプ、オファリングタイプ、自律性レベル、技術、地域の需要、および世界の主要自動車人工知能プロバイダーの市場シェアをカバーしています。
自動車人工知能市場は、車両タイプ、オファリングタイプ、自律性レベル、技術、地域別にセグメント化されています。
車両タイプ別では、市場は乗用車と商用車にセグメント化されています。
オファリングタイプ別では、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。
自律性レベル別では、市場は半自動運転と完全自動運転にセグメント化されています。
技術別では、市場は機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンにセグメント化されています。
地域別では、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東・アフリカにセグメント化されています。
| ハードウェア |
| ソフトウェア |
| 機械学習 |
| 深層学習 |
| コンピュータビジョン |
| 自然言語処理 |
| コンテキスト認識 |
| データマイニング |
| 画像認識 |
| 信号認識 |
| 自動運転 |
| 先進運転支援システム（ADAS） |
| ヒューマンマシンインターフェース |
| 予知保全・診断 |
| 乗用車 |
| 小型商用車 |
| 大型商用車 |
| 北米 | 米国 |
| カナダ | |
| その他北米 | |
| 南米 | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| その他南米 | |
| ヨーロッパ | ドイツ |
| 英国 | |
| フランス | |
| スペイン | |
| イタリア | |
| ロシア | |
| その他ヨーロッパ | |
| アジア太平洋 | 中国 |
| 日本 | |
| 韓国 | |
| インド | |
| インドネシア | |
| フィリピン | |
| ベトナム | |
| オーストラリア | |
| その他アジア太平洋 | |
| 中東・アフリカ | アラブ首長国連邦 |
| サウジアラビア | |
| トルコ | |
| 南アフリカ | |
| ナイジェリア | |
| エジプト | |
| その他中東・アフリカ |
| オファリング別 | ハードウェア | |
| ソフトウェア | ||
| 技術別 | 機械学習 | |
| 深層学習 | ||
| コンピュータビジョン | ||
| 自然言語処理 | ||
| コンテキスト認識 | ||
| プロセス別 | データマイニング | |
| 画像認識 | ||
| 信号認識 | ||
| アプリケーション別 | 自動運転 | |
| 先進運転支援システム（ADAS） | ||
| ヒューマンマシンインターフェース | ||
| 予知保全・診断 | ||
| 車両タイプ別 | 乗用車 | |
| 小型商用車 | ||
| 大型商用車 | ||
| 地域別 | 北米 | 米国 |
| カナダ | ||
| その他北米 | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他南米 | ||
| ヨーロッパ | ドイツ | |
| 英国 | ||
| フランス | ||
| スペイン | ||
| イタリア | ||
| ロシア | ||
| その他ヨーロッパ | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| 日本 | ||
| 韓国 | ||
| インド | ||
| インドネシア | ||
| フィリピン | ||
| ベトナム | ||
| オーストラリア | ||
| その他アジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | アラブ首長国連邦 | |
| サウジアラビア | ||
| トルコ | ||
| 南アフリカ | ||
| ナイジェリア | ||
| エジプト | ||
| その他中東・アフリカ | ||
レポートで回答される主要質問
2025年の自動車AI市場規模は？
市場は2025年に49億8,000万米ドルと評価されています
現在自動車AI市場で最大のシェアを持つセグメントは？
ソフトウェアが2024年収益の65.23%でリードし、ソフトウェア定義車両への移行を反映しています。
自動車AI市場で最も速く成長している地域は？
アジア太平洋地域が2030年まで23.43%のCAGRで最高の地域成長を示しています。
自動車AI市場成長を制約する主要課題は？
断片化した機能安全ルール、高いエッジケース検証コスト、人材不足、先進ノードファウンドリ制約が全て短期拡大に重くのしかかっています。
最終更新日:
