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 世界の車載AI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 製品別市場構成
6.1 レーダー
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 カメラ
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 音声アシスタント
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 スマートセンサー
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 アプリケーション別市場
7.1 乗員モニタリングシステム
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ドライバーモニタリングシステム
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 会話支援
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 スマートHVAC
7.4.1 市場動向
7.4.2 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 主要プレーヤーのプロフィール
13.3.1 アンバレラ社
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
13.3.2 アプティヴPLC
13.3.2.1 会社概要
13.3.2.2 製品ポートフォリオ
13.3.2.3 財務
13.3.2.4 SWOT分析
13.3.3 Cipia Vision Ltd.
13.3.3.1 会社概要
13.3.3.2 製品ポートフォリオ
13.3.4 株式会社デンソー
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 Eyeris Technologies Inc.
13.3.5.1 会社概要
13.3.5.2 製品ポートフォリオ
13.3.6 フォルビア・フォーレシア
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 現代モービス（現代自動車グループ）
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
13.3.8 NXPセミコンダクターズN.V.
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・インコーポレイテッド
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 ルネサス エレクトロニクス
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 ロバート・ボッシュGmbH（ロバート・ボッシュ財団GmbH）
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 SWOT分析
13.3.12 シーマシーンズ
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
13.3.13 ヴァレオ
13.3.13.1 会社概要
13.3.13.2 製品ポートフォリオ
13.3.14 ビステオン・コーポレーション
13.3.14.1 会社概要
13.3.14.2 製品ポートフォリオ
13.3.14.3 財務
13.3.14.4 SWOT分析
13.3.15 ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェンAG
13.3.15.1 会社概要
13.3.15.2 製品ポートフォリオ
13.3.15.3 SWOT分析
本レポートに掲載されている企業リストは一部です。
| ※参考情報 車載用AI（In-Cabin Automotive AI）は、自動車の車内で使用される人工知能技術を指します。これらの技術は、乗客の快適性や安全性、利便性を高めるために設計されており、運転中の体験をより良いものにすることを目的としています。車載用AIは、さまざまなセンサーやカメラ、音声認識技術を活用して、運転手や乗客の行動や嗜好を理解し、リアルタイムで対応することができます。 まず、車載用AIの基本的な機能としては、運転支援、インフォテインメント、快適性向上、安全機能が挙げられます。運転支援に関しては、運転手の疲れや注意散漫を検出し、必要に応じてアラートを発するシステムが開発されています。また、音声認識を活用したナビゲーションや、音楽再生、電話応答などのインフォテインメント機能もあります。これにより、運転中に運転手が操作しやすい環境を提供し、運転に集中できるようにサポートします。 車載用AIの種類については、大きく分けて感情認識AI、行動予測AI、個人化AIの三つにカテゴライズすることができます。感情認識AIは、乗客の表情や声のトーンを分析し、その感情状態を把握します。これを基に、例えばリラックスした環境を提供するための音楽や照明を調整することも可能です。行動予測AIは、乗客や運転手の行動を予測し、事前に最適なサポートを行うことを目指します。例えば、運転手が疲れていると判断した場合、自動的に休憩場所を提案することができます。個人化AIは、乗客それぞれの好みや過去の行動を学習し、各々に最適化された体験を提供することに特化しています。 用途としては、家庭用車両から商用車両に至るまで幅広く利用されています。家庭用では、家族みんながそれぞれの好みに合わせた音楽や温度設定を楽しむことができます。また、長距離運転時には、乗客の快適性を向上させるためにエンターテインメントコンテンツを提供することもできます。商用車両においては、効率的なルート案内やドライバーの健康管理、顧客サービスの向上に役立ちます。 関連技術としては、センサー技術、機械学習、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどがあります。センサー技術は、車内の環境を感知し、乗客の動きや声を捉えるために使用されます。機械学習アルゴリズムは、収集したデータを基に学習し、より良い判断を行えるように進化します。自然言語処理技術は、音声命令を理解し、適切に応答するために欠かせない要素です。また、コンピュータビジョン技術は、カメラを用いて乗客の表情や状況を把握するために役立ちます。 今後、車載用AIはますます進化し、より多機能かつ高性能なシステムが実現されると期待されています。例えば、自動運転技術との連携を強化し、無人運転の環境でも快適に過ごせるようなサービスが提供される可能性があります。また、AIの倫理やプライバシーに関する問題も重要な課題となりますので、これらの技術が発展する際には、適切なルールやガイドラインが必要です。車載用AIは、今後の自動車産業においても重要な役割を果たすことが期待されている分野です。 |
❖ 世界の車載用AI市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・車載用AIの世界市場規模は？
→IMARC社は2023年の車載用AIの世界市場規模を1億2760万米ドルと推定しています。
・車載用AIの世界市場予測は？
→IMARC社は2032年の車載用AIの世界市場規模を2,614.5百万米ドルと予測しています。
・車載用AI市場の成長率は？
→IMARC社は車載用AIの世界市場が2024年～2032年に年平均38.7%成長すると予測しています。
・世界の車載用AI市場における主要企業は？
→IMARC社は「Ambarella Inc., Aptiv Plc, Cipia Vision Ltd., Denso Corporation, Eyeris Technologies Inc., FORVIA Faurecia, Hyundai Mobis (Hyundai Motor Group), NXP Semiconductors N.V., Qualcomm Incorporated, Renesas Electronics Corporation, Robert Bosch GmbH (Robert Bosch Stiftung GmbH), Seeing Machines, Valeo, Visteon Corporation, ZF Friedrichshafen AG, etc. ...」をグローバル車載用AI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。
