世界の自動運転車(AV)開発プラットフォーム市場2024-2032:車両種類別(乗用車、商用車)、エンドユーザー別(混合AVDP、画像ベースAVDP、センサーフュージョンベースAVDP)、地域別

【英語タイトル】Autonomous Vehicle (AV) Development Platform Market Report by Vehicle Type (Passenger Car, Commercial Vehicle), End User (Mixed AVDP, Image-Based AVDP, Sensor Fusion-based AVDP), and Region 2024-2032

IMARCが出版した調査資料(IMARC24APL458)・商品コード:IMARC24APL458
・発行会社(調査会社):IMARC
・発行日:2024年3月
   最新版(2025年又は2026年)版があります。お問い合わせください。
・ページ数:145
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
・納品方法:Eメール
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:自動車
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❖ レポートの概要 ❖

自律走行車(AV)開発プラットフォームの世界市場規模は、2023年に275億米ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、2024年から2032年の間に25.6%の成長率(CAGR)を示し、市場は2032年までに2,262億米ドルに達すると予測しています。数多くの最終用途分野での自律走行車に対する需要の高まり、ライドシェアリングサービスとMaaS(Mobility-as-a-Service)のコンセプトの人気の高まり、移動に制限のある個人のための効率性と移動性の向上に対する需要の広がりは、市場を牽引する主な要因のいくつかを表しています。
自律走行車(AV)開発プラットフォームとは、開発者が必要不可欠なリソースとインフラを提供することで、自律走行ソリューションの構築、シミュレーション、展開を可能にする包括的なソフトウェアとハードウェアのフレームワークを指します。このプラットフォームは、コンピュータ・ビジョン、センサー・フュージョン、マッピング、制御システムを活用して、シミュレーション環境で制御コマンドを実行し、仮想シナリオでアルゴリズムと車両モデルをテストします。センサーデータを解析して環境を認識し、物体、歩行者、道路標識、交通状況を検出するとともに、正確な定位、マッピング、ナビゲーションを容易にします。さらに、このプラットフォームは、さまざまなタイプの車両にまたがる自律システムの開発をサポートするために、モジュール式でスケーラブルに設計されています。さらに、経路計画、軌道生成、意思決定のためのアルゴリズムを実装し、特定の車両の特定のニーズに応じてコンポーネントを構成することで、安全な自律走行を可能にします。自律走行車(AV)開発プラットフォームが提供する利点には、開発期間の短縮、柔軟性とカスタマイズ性の強化、実際の状況における潜在的な事故や故障のリスクの低減などがあります。

自律走行車(AV)開発プラットフォームの市場動向:
世界市場の主な原動力は、輸送や物流を含む多くの最終用途分野における自律走行車に対する需要の高まりです。この背景には、ライドシェアリングサービスやMaaS(Mobility-as-a-Service)の概念の人気が高まっていることがあります。これに伴い、人工知能(AI)、機械学習(ML)、コンピュータ・ビジョン、センサー技術、接続性における継続的な進歩が市場に弾みをつけています。さらに、移動に制限のある個人のための効率性と移動性の向上に対する需要の高まりは、個人の間での自律走行車(Avs)のより高い取り込みをもたらします。また、先進的なセンサーフュージョン、知覚アルゴリズム、冗長システム、サイバーセキュリティなど、安全運転と潜在的なサイバー脅威からの保護を確保するための安全機能への重点強化が、市場を活性化しています。これに加えて、配備前の仮想シナリオにおける包括的なシミュレーション環境やテストフレームワークの迅速な活用が、AV開発プラットフォームの採用を促進しています。さらに、自動車メーカーとテクノロジー企業との間で、分野固有の専門知識をAV開発プラットフォームに統合するための協力関係が高まっていることも、市場を後押ししています。その他、急速な都市化、インダストリー4.0の到来、高排出ガスレベルに関する環境問題の高まり、主要企業による広範な研究開発(R&D)活動などが市場に寄与しています。

主要市場のセグメンテーション
IMARC Groupは、世界の自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場の各セグメントにおける主要動向の分析と、2024年から2032年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供しています。当レポートでは、車両タイプおよびエンドユーザーに基づいて市場を分類しています。

車両タイプの洞察

乗用車
商用車

当レポートでは、車両タイプ別に自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場を詳細に分類・分析しています。これには乗用車と商用車が含まれます。それによると、乗用車が最大のセグメントを占めています。

エンドユーザーの洞察

混合型AVDP
画像ベースAVDP
センサーフュージョンベースAVDP

本レポートでは、エンドユーザーに基づく自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場の詳細な分類と分析も行っています。これには、混合型AVDP、画像ベースAVDP、センサーフュージョンベースAVDPが含まれます。報告書によると、混合型AVDPが最大の市場シェアを占めています。

地域別インサイト

北米
米国
カナダ
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
その他
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
ロシア
その他
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他
中東・アフリカ

また、北米(米国、カナダ)、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、その他)、欧州(ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、その他)、中南米(ブラジル、メキシコ、その他)、中東・アフリカを含む主要地域市場についても包括的に分析しています。同レポートによると、自律走行車(AV)開発プラットフォームの最大市場は北米。北米の自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場を牽引する要因としては、多数の最終用途分野での自律走行車需要の高まり、インダストリー4.0の到来、主要企業による広範な研究開発(R&D)活動などが挙げられます。

競争環境:
本レポートでは、世界の自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場における競争環境についても包括的に分析しています。すべての主要企業の詳細なプロフィールを掲載しています。対象企業には、ANSYS Inc.、Elektrobit Automotive GmbH(Continental AG)、Five AI Limited(Robert Bosch GmbH)、Ford Motor Company、General Motors Co.、Hexagon AB、NVIDIA Corporation、Porsche Automobil Holding SE、Qualcomm Inc.、Renault SAS、Siemens AG、Tata Consultancy Services Ltdなどが含まれます。なお、本レポートは一部の企業リストであり、完全なリストは本レポートに記載されています。

本レポートで扱う主な質問
世界の自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場はこれまでどのように推移し、今後数年間はどのように推移するのか?
世界の自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場における促進要因、阻害要因、機会は?
各駆動要因、阻害要因、機会が自律走行車(AV)開発プラットフォームの世界市場に与える影響は?
主要な地域市場とは?
最も魅力的な自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場を代表する国は?
車両タイプに基づく市場の内訳は?
自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場で最も魅力的な車種は?
エンドユーザーに基づく市場の内訳は?
自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場で最も魅力的なエンドユーザーは?
世界の自律走行車(AV)開発プラットフォーム市場の競争構造は?
自律走行車(AV)開発プラットフォームの世界市場における主要プレイヤー/企業は?

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❖ レポートの目次 ❖

1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要産業動向
5 自律走行車(AV)開発プラットフォームの世界市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 車種別市場構成
6.1 乗用車
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 商用車
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 エンドユーザー別市場内訳
7.1 混合型AVDP
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 画像ベースAVDP
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 センサーフュージョンベースAVDP
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 地域別市場内訳
8.1 北米
8.1.1 米国
8.1.1.1 市場動向
8.1.1.2 市場予測
8.1.2 カナダ
8.1.2.1 市場動向
8.1.2.2 市場予測
8.2 アジア太平洋
8.2.1 中国
8.2.1.1 市場動向
8.2.1.2 市場予測
8.2.2 日本
8.2.2.1 市場動向
8.2.2.2 市場予測
8.2.3 インド
8.2.3.1 市場動向
8.2.3.2 市場予測
8.2.4 韓国
8.2.4.1 市場動向
8.2.4.2 市場予測
8.2.5 オーストラリア
8.2.5.1 市場動向
8.2.5.2 市場予測
8.2.6 インドネシア
8.2.6.1 市場動向
8.2.6.2 市場予測
8.2.7 その他
8.2.7.1 市場動向
8.2.7.2 市場予測
8.3 欧州
8.3.1 ドイツ
8.3.1.1 市場動向
8.3.1.2 市場予測
8.3.2 フランス
8.3.2.1 市場動向
8.3.2.2 市場予測
8.3.3 イギリス
8.3.3.1 市場動向
8.3.3.2 市場予測
8.3.4 イタリア
8.3.4.1 市場動向
8.3.4.2 市場予測
8.3.5 スペイン
8.3.5.1 市場動向
8.3.5.2 市場予測
8.3.6 ロシア
8.3.6.1 市場動向
8.3.6.2 市場予測
8.3.7 その他
8.3.7.1 市場動向
8.3.7.2 市場予測
8.4 中南米
8.4.1 ブラジル
8.4.1.1 市場動向
8.4.1.2 市場予測
8.4.2 メキシコ
8.4.2.1 市場動向
8.4.2.2 市場予測
8.4.3 その他
8.4.3.1 市場動向
8.4.3.2 市場予測
8.5 中東・アフリカ
8.5.1 市場動向
8.5.2 国別市場内訳
8.5.3 市場予測
9 推進要因、阻害要因、機会
9.1 概要
9.2 推進要因
9.3 阻害要因
9.4 機会
10 バリューチェーン分析
11 ポーターズファイブフォース分析
11.1 概要
11.2 買い手の交渉力
11.3 供給者の交渉力
11.4 競争の程度
11.5 新規参入の脅威
11.6 代替品の脅威
12 価格分析
13 競争環境
13.1 市場構造
13.2 主要プレーヤー
13.3 主要プレイヤーのプロファイル
13.3.1 ANSYS Inc.
13.3.1.1 会社概要
13.3.1.2 製品ポートフォリオ
13.3.1.3 財務
13.3.1.4 SWOT分析
13.3.2 Elektrobit Automotive GmbH(Continental AG)
13.3.2.1 会社概要
13.3.2.2 製品ポートフォリオ
13.3.3 Five AI Limited(ロバート・ボッシュGmbH)
13.3.3.1 会社概要
13.3.3.2 製品ポートフォリオ
13.3.4 フォードモーターカンパニー
13.3.4.1 会社概要
13.3.4.2 製品ポートフォリオ
13.3.4.3 財務
13.3.4.4 SWOT分析
13.3.5 ゼネラルモーターズ
13.3.5.1 会社概要
13.3.5.2 製品ポートフォリオ
13.3.5.3 財務
13.3.5.4 SWOT分析
13.3.6 ヘキサゴンAB
13.3.6.1 会社概要
13.3.6.2 製品ポートフォリオ
13.3.6.3 財務
13.3.6.4 SWOT分析
13.3.7 エヌビディア・コーポレーション
13.3.7.1 会社概要
13.3.7.2 製品ポートフォリオ
13.3.7.3 財務
13.3.7.4 SWOT分析
13.3.8 ポルシェ・オートモービル・ホールディング SE
13.3.8.1 会社概要
13.3.8.2 製品ポートフォリオ
13.3.8.3 財務
13.3.8.4 SWOT分析
13.3.9 クアルコム
13.3.9.1 会社概要
13.3.9.2 製品ポートフォリオ
13.3.9.3 財務
13.3.9.4 SWOT分析
13.3.10 ルノーSAS
13.3.10.1 会社概要
13.3.10.2 製品ポートフォリオ
13.3.10.3 財務
13.3.10.4 SWOT分析
13.3.11 シーメンスAG
13.3.11.1 会社概要
13.3.11.2 製品ポートフォリオ
13.3.11.3 財務
13.3.11.4 SWOT分析
13.3.12 タタ・コンサルタンシー・サービシズ
13.3.12.1 会社概要
13.3.12.2 製品ポートフォリオ
13.3.12.3 財務
13.3.12.4 SWOT 分析


※参考情報

自動運転車(AV)開発プラットフォームは、自動運転技術を実現するための総合的なシステムやツール群を指します。これらのプラットフォームは、ハードウェア、ソフトウェア、センサー、アルゴリズムが統合され、自動運転車の開発、テスト、運用をサポートします。最近では、自動運転車の普及が進むにつれて、さまざまなAV開発プラットフォームが登場し、企業や研究機関がそれぞれのニーズに応じて利用しています。
AV開発プラットフォームの主な構成要素には、センサー技術、データ処理システム、AIアルゴリズム、通信技術などがあります。センサー技術では、LiDAR、カメラ、レーダーなどが使用され、周囲の状況を把握します。データ処理システムは、これらのセンサーから得られた膨大なデータをリアルタイムで処理し、自動運転の決定を行う役割を果たします。AIアルゴリズムは、機械学習や深層学習を用いて、運転行動を模倣し、環境の変化に応じた判断を行います。通信技術では、車両間やインフラとの情報共有が重要な役割を果たします。

自動運転車開発プラットフォームは、その機能や用途によっていくつかの種類に分けることができます。一つはシミュレーションプラットフォームで、これは仮想環境で自動運転車の動作をテストするためのもので、危険なシナリオや想定外の状況を実験する際に非常に有用です。次に、ハードウェア開発プラットフォームがあり、これはセンサーやコンピュータ、通信機器など、物理的な構成要素を開発するためのプラットフォームです。さらに、AI開発プラットフォームも重要で、これはデータの収集、モデルのトレーニング、性能の評価を行うための環境を提供します。

AV開発プラットフォームの主な用途は、自動運転車の設計、テスト、導入、運用に関連しています。これにより、開発者は迅速にプロトタイプを作成し、リアル世界のデータを使って性能を検証できます。また、政府や公共交通機関も、安全性向上や交通渋滞の緩和を目的として、これらのプラットフォームを利用して公共インフラの整備や、利用者の利便性向上に向けた取組みを進めています。

関連技術としては、クラウドコンピューティング、ビッグデータ解析、通信インフラが挙げられます。クラウドコンピューティングは、大量のデータを処理し、モデルをトレーニングするためのリソースを提供します。ビッグデータ解析は、さまざまなセンサーや運転データから得られる情報を解析し、運転の効率化や安全性向上に寄与します。通信インフラは、V2X(Vehicle-to-Everything)技術を用いることで、車両同士や交通信号、他のインフラとの情報交換を可能にし、より高度な自動運転を実現します。

自動運転車開発プラットフォームは、長期的には完全自動運転社会の実現を目指しています。そのためには、技術の進化だけでなく、法制度や社会的受容も必要です。したがって、企業や研究機関は、技術の革新だけでなく、倫理的な視点や社会的影響も考慮しながら自動運転技術の開発を進めています。今後、自動運転技術が更に進化していく中で、AV開発プラットフォームはますます重要な役割を果たしていくでしょう。このように、自動運転車の開発には多くの専門分野が関わり、協力し合うことで新たな未来が切り開かれていくのです。


❖ 世界の自動運転車(AV)開発プラットフォーム市場に関するよくある質問(FAQ) ❖

・自動運転車(AV)開発プラットフォームの世界市場規模は?
→IMARC社は2023年の自動運転車(AV)開発プラットフォームの世界市場規模を275億米ドルと推定しています。

・自動運転車(AV)開発プラットフォームの世界市場予測は?
→IMARC社は2032年の自動運転車(AV)開発プラットフォームの世界市場規模を2,262億米ドルと予測しています。

・自動運転車(AV)開発プラットフォーム市場の成長率は?
→IMARC社は自動運転車(AV)開発プラットフォームの世界市場が2024年~2032年に年平均25.6%成長すると予測しています。

・世界の自動運転車(AV)開発プラットフォーム市場における主要企業は?
→IMARC社は「ANSYS Inc., Elektrobit Automotive GmbH (Continental AG), Five AI Limited (Robert Bosch GmbH), Ford Motor Company, General Motors Co., Hexagon AB, NVIDIA Corporation, Porsche Automobil Holding SE, Qualcomm Inc., Renault SAS, Siemens AG, Tata Consultancy Services Ltd, etc. ...」をグローバル自動運転車(AV)開発プラットフォーム市場の主要企業として認識しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。

★調査レポート[世界の自動運転車(AV)開発プラットフォーム市場2024-2032:車両種類別(乗用車、商用車)、エンドユーザー別(混合AVDP、画像ベースAVDP、センサーフュージョンベースAVDP)、地域別] (コード:IMARC24APL458)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
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