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自律走行車/自動運転車の市場 規模は 2021年に2030万ドルと評価 さ れ、2021-2030年の予測期間中の年平均成長率は13.3%で、2030年には6240万ドルに達すると予測されている。安全機能は、世界中の自動車ユーザーにとって重要な前提条件である。世界各国の政府は、車線逸脱警報（LDW）や自動緊急ブレーキ（AEB）といった機能の搭載を義務付けており、新技術や自律/自動運転車への道を開いている。そのため、ドライバーを支援し、事故件数を減らすために、さまざまなタイプの安全機能が開発されてきた。ロボタクシーの出現は、自律走行車／自動運転車の主要な収益源のひとつになると予想される。
市場ダイナミクス
ドライバー自律/自動運転アプリケーションのためのAIベースのカメラシステムの導入
多くのティア1サプライヤーや自律走行車／自動運転車の開発企業は、AIベースのカメラの開発と採用に注力している。これらのシステムは、アダプティブ・クルーズ・コントロール、アダプティブ・ヘッドランプ・コントロール、交通標識認識、前方衝突警告、歩行者検知、自動ブレーキなどの安全機能を提供するからだ。AIカメラシステムの利点には、コスト削減、信頼性の高い安全性を実現するためのさまざまな補完技術の融合、非常にコンパクトなフォームファクターなどがある。
ロバート・ボッシュは、自律走行/自動運転車用カメラシステムの主要メーカーのひとつであり、自律走行/自動運転車向けにAIベースのカメラMPC3を開発しました。MPC3は、主に人工知能によって推進される自律/自動運転車への大きな前進を意味します。ボッシュのチームは、このカメラを開発するために多角的なアプローチをとった。ボッシュのエンジニアとプログラマーは、従来の画像処理アルゴリズムとAI主導の手法を組み合わせたソフトウェア・アーキテクチャを構築し、マイクロプロセッサーを統合した高性能システムオンチップ（SoC）に組み込みました。これにより、比類なきシーン理解と信頼性の高い物体認識が可能になる。AIカメラは3段階で動作する。最初の段階は、すでに使用されている従来のアプローチである。機械学習の助けを借りて、車両や歩行者など特定の物体を認識・分類するための分類器が訓練される。2つ目の経路では、カメラはオプティカルフローとSfM（Structure-From-Motion）イメージングを利用し、縁石のような道路を囲む隆起物を検出する。画像内の対応する点に基づいて3次元構造を計算し、その動きシーケンスを追跡する。第3の道は、人工知能をうまく利用することである。この新世代の多目的カメラは、路肩と車道を区別したり、個別の物体を識別したりすることができる。
ニューラルネットワークとセマンティック・セグメンテーションを使用し、画像の各ピクセルを定義されたカテゴリーに割り当てる。これは、自律走行／自動運転車を安全に軌道に乗せるために道路標識が不要になるため、大きな利点となる。3つの検出経路を組み合わせることで、エラーを最小限に抑えることができる。
制約：新興国における必要なインフラの不足
自律走行車／自動運転車は、効果的に機能するために、整備された道路、車線標示、GPS接続などの基本的なインフラを必要とする。V2VおよびV2X通信もまた、十分な接続インフラを必要とする。高速道路では、車線変更、物体検知、車間距離、交通量、ナビゲーションやコネクティビティなどのサービスなどの情報が、半自律走行車や自律走行車では重要である。しかし、高速道路ではネットワーク接続が限られているため、車両同士やクラウドデータに接続されていない。
メキシコ、ブラジル、インドなどの新興国では、先進国に比べて高速道路のITインフラ整備が遅れている。接続に必要な3Gや4G-LTEの通信ネットワークは、都市部や半都市部に限られている。半都市部や農村部で事業を展開するサード・パーティー・ロジスティクス企業もいくつかあるが、接続性の低さという問題はいまだに根強く残っている。これらの新興国はまた、自律走行／自動運転車の導入のために政府からの支援を必要としている。したがって、情報技術通信インフラの欠如と政府規制の欠如は、新興地域における自律走行車／自動運転車の成長にとって大きな阻害要因となっている。
都市部以外のインフラの貧弱さ、コストへの配慮、運転訓練や運転規律の悪さが、これらの国々における自律走行車／自動運転車市場の成長を抑制している。さらに、現在進行中のCOVID-19パンデミックによる財政危機は、インテリジェント交通のための近代的インフラの整備をさらに遅らせるだろう。
チャンス自律型シェアモビリティの開発が進む
自律走行車／自動運転車は、人間がほとんど、あるいはまったく介在せずに運転することができる。これらの自動車は、人為的ミスによる事故を減らし、交通渋滞を緩和し、手間のかからない輸送を実現するために開発されている。自律走行車の開発は、ライドシェアの成長に拍車をかけるだろう。オハイオ大学の報告書『Future of Driving』によると、自律走行タクシーが利用されれば、タクシーの待ち時間は平均5分からわずか36秒に短縮される。自律走行型ライドシェアを利用すれば、乗車コストは1マイルあたりわずか0.5米ドルにまで下がる。例えば、二次調査によると、ウーバーの1マイルあたりの乗車料金は2米ドルで、そのうちウーバーが50セント、ドライバーに1.5米ドルが支払われる。ドライバーが運転する車ではなく、自律走行車やロボタクシーであれば、ウーバーは1マイルあたり～1USDを顧客に直接請求でき、さらに1マイルあたり～50セントを追加で稼ぐことができる。ただし、車のメンテナンス、ナビゲーション、決済サービスなどの諸経費はその一部となる。自律/自動運転車は、ファースト・マイルとラスト・マイルの問題も解決するだろう。
課題：システムと部品のコストが高い
自律/自動運転車はさまざまなコンポーネントで構成され、その構成は機能や使用される技術によって異なる。これらのシステムは、マイクロコントローラー・ユニット、電子制御ユニット、各種センサーで構成されている。制御ユニットには、レーダー、LiDAR、超音波、画像、無線またはレーザーセンサー、赤外線センサーなど、さまざまなセンサーが使用される。システムにはヒューマン・マシン・インターフェースも組み込まれており、必要なときにドライバーを支援したり警告を発したりする。
自律走行車に対する需要の高まりと消費者からの期待の高まりにより、OEM間の競争が激化している。イノベーションは、こうした需要や期待に応える上で重要な役割を果たしており、自動車産業にとって重要な要素となっている。規制遵守もまた、現在の自動車技術革新の波を引き起こしている重要な要因である。イノベーションを促進するもう一つの要因は、今日自動車に搭載されるソフトウェア駆動の電子部品の数が増加していることである。これらのコンポーネントは、テレマティクスや車載インフォテインメントだけでなく、車両のハンドリング、安全性、サービス、信頼性、性能に関連する機能においても、迅速な技術革新を可能にしている。
消費者の要求や規制への対応に促された新しいシステムの搭載は、最終的に車両全体のコストを上昇させる。コストはプレミアム・セグメント車にとっては懸念事項ではないが、中小セグメント車にとっては重要な基準の一つである。車両コストの上昇は、LiDARや高価なシステムの車両への搭載を制限し、それによって市場の成長を妨げる可能性がある。そのため、自動車メーカーは効率的な機能をリーズナブルな価格で提供しようとしている。
予測期間中、パーソナルモビリティが市場の主要シェアを占める
商用モビリティセグメントの自律走行車／自動運転車市場は、予測期間中に最も急速に成長すると予測される。商用モビリティセグメントでは、ライドシェア、ロボタクシー、商品輸送、その他の商業活動が考えられている。ロボタクシーの導入は、自動車の所有やサービスモデルとしてのモビリティに関して新たな課題を提示すると予想される。ロボタクシーだけでなく、ジェネリックタクシーを生産する自動車会社も、高度な生産技術を採用している。ロボタクシーでは、テストは大型輸送車両よりもむしろ自動車の方が高い。ウェイモは、自動運転のウェイモ・ワンで乗車料金を請求した最初の企業のひとつであり、人間のバックアップ・ドライバーもいた。クライスラーは数千台のクライスラー・パシフィカ・ミニバンをウェイモに供給している。この協業は、ロボタクシーを開発または手掛けている企業にとって新たなビジネスモデルを切り開くものと期待されている。AutoXやOptimus Rideは、自律走行車をロボタクシーとして提供している企業の一部である。
長期的には、レベル4およびレベル5の自律走行車／自動運転車がシェアモビリティに使われるようになるだろう。現在、数多くの企業が、ライドシェア、ライドヘイリング、ロボタクシー、カーシェアリングの目的で、ロボタクシーや自律走行車の開発に投資している。ロボタクシーは、運転手なしで運行し、モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）に重点を置くことで、自律走行車とEタクシー配車サービスの利点を組み合わせたものである。所有コストを削減し、車両管理を改善することが期待される。安全で便利で経済的な交通手段を提供することになる。多くのOEMが自律走行システム・プロバイダーやフリート・マネージャーと提携し、ロボタクシー・サービスを開始した。ほとんどの開発は電気自動車の分野で見られるため、ロボタクシー市場は当初、電気推進車両を特徴とするかもしれない。
AutoX、Baidu、Waymo、EasyMile、Navya、Optimus Ride、Yandexなどの企業が、旅客輸送に利用できるロボタクシーを提供している。Pony.aiは、2020年からラストマイル・デリバリー・サービスのために改良された自律走行車をテストする先駆的企業のひとつである。同社はまた、2022年までにカリフォルニア州で運転手のいないロボタクシー・サービスを開始する予定だ。新興国の政府は、都市部の道路や交通インフラを刷新する準備が整っている。急速な都市化とスマートシティの導入拡大に伴い、各国政府はスマート道路、スマート交通信号システム、より優れた無線接続、新しい道路センサー、より優れた道路標識の開発に多くのリソースを費やしている。
アジア太平洋地域は2030年までに自律走行車／自動運転車市場が急成長すると予測される
2030年にはアジア太平洋地域が最大の市場シェアを占め、次いで欧州、北米が続くと予想される。安全で効率的かつ利便性の高い運転体験に対する需要の高まり、新興国での可処分所得の増加、世界各地での厳格な安全規制などが、自律走行車／自動運転車市場を牽引する要因となっている。アジア太平洋地域の市場は、同地域の自律走行車／自動運転車技術プロバイダーが採用するパートナーシップの増加により、予測期間中に最も高い成長率が見込まれる。例えば、百度は中国における自律走行/自動運転技術の主要サービス・プロバイダーである。同社はすでに中国の13以上の都市で100万マイル以上のテスト走行に成功している。同社はフォードやエヌビディアと提携し、中国における自律走行／自動運転車への投資を拡大している。また、アジア太平洋地域は最大のライドシェア産業のひとつでもある。
アジア・オセアニア地域は、中国、日本、インド、韓国、タイなどで構成されている。近年、中国は自動車生産の拠点として台頭してきた。新興国におけるインフラ整備と工業化活動が新たな道を開き、自動車OEMにいくつかのチャンスをもたらしている。中国での技術進歩の高まりは、半自律走行車の需要を増加させ、自律走行車／自動運転車市場を拡大させようとしている。
主要市場プレイヤー
自律走行車/自動運転車市場は、ゼネラル・モーターズ（米国）、フォード（米国）、ダイムラー（ドイツ）、フォルクスワーゲン（ドイツ）、トヨタ（日本）、ウェイモ（米国）といった世界的プレーヤーによって支配されている。これらの企業は、自律走行車市場で牽引力を得るために、新製品開発、事業拡大、提携、パートナーシップ、M&Aなどの戦略を採用している。パートナーシップとコラボレーションは、主要企業が最も広く採用している戦略である。
この調査レポートは、自律/自動運転車市場をコンポーネント、モビリティタイプ、電気自動車、システム、自律性のレベル、車両タイプ、地域に基づいて分類しています。
コンポーネントに基づく：
カメラユニット
LiDAR
レーダーセンサー
超音波センサー
赤外線センサー
モビリティ・タイプに基づく：
シェアード・モビリティ
パーソナル・モビリティ
電気自動車がベース：
バッテリー電気自動車（BEV）
ハイブリッド電気自動車（HEV）
プラグインハイブリッド車（PHEV）
燃料電池電気自動車（FCEV）
システムに基づく：
アダプティブ・クルーズ・コントロール（ACC）
アダプティブ・フロント・ライト（AFL）
自動緊急ブレーキ（AEB）
ブラインドスポットディテクション（BSD）
クロス・トラフィック・アラート（CTA）
ドライバー・モニタリング・システム（DMS）
前方衝突警告（FCW）
インテリジェント・パーク・アシスト（IPA）
車線逸脱警報（LDW）
ナイトビジョンシステム（NVS）
歩行者検知システム（PDS）
道路標識認識（RSR）
タイヤ空気圧モニタリングシステム（TPMS）
トラフィックジャムアシスト（TJA）
自治のレベルに基づく：
L1
L2
L3
L4
L5
車両タイプに基づく：
ハッチバック
クーペ＆スポーツカー
セダン
SUV
その他
地域に基づく：
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
タイ
その他のアジア太平洋地域
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
フランス
ドイツ
ロシア
イタリア
スペイン
トルコ
英国
その他のヨーロッパ
その他の地域
ブラジル
南アフリカ
その他の地域
最近の動向
2021年9月、本田技研工業株式会社は自律走行車のテストプログラムの開始を発表した。これは、ホンダがクルーズやゼネラルモーターズと協業して開始を計画している自律走行車によるモビリティサービス（MaaS）事業に向けた日本での一歩である。
2021年9月、ゼネラルモーターズのベンチャーキャピタル部門は、米国に拠点を置く新興企業オキュリイへの投資を発表した。オキュリイは、自律/自動運転車用のレーダーセンサー用ソフトウェアを開発している。この投資により、GMはオキュリの低コストのソフトウェアを使用してレーダーの解像度を向上させ、部分的な自動運転車や完全な自律/自動運転車の規模を拡大する。
2021年9月、メルセデス・ベンツは先駆的なVISION AVTRコンセプトカーに、初のブレイン・コンピューター・インターフェイス（BCI）アプローチを統合すると発表した。車両との生体認証インタラクションは、人間の脳との直接接続によって補完される。短時間のキャリブレーションプロセスの後、ユーザーの頭部に取り付けられたBCIデバイスが測定された脳波を分析し、定義された機能をトリガーする。BCI装置は脳の活動を記録し、1分間のキャリブレーション後に車両との直接接続を確立する。脳はダッシュボード上の視覚刺激に反応する。このバイオメトリック接続により、自律走行コンセプトカーでは、人間、機械、自然の間のまったく新しい相互作用が可能になる。
Waymoは2021年6月、Waymo Oneによる人の移動からWaymo Viaによる物資の輸送まで、複数の車両プラットフォームとユースケースに適用可能な第5世代Waymo Driverを発表した。ウェイモの第5世代ドライバーは、ライダー、カメラ、レーダーの配置を注意深く調整することで、重なり合う視野を提供し、より複雑な環境にも対応できる高いダイナミックレンジと熱安定性を備えている。同社はまた、耐候性の素材と機構、新しいワイパーとノズルを取り入れることで、全天候型の性能のために設計を最適化し、どのような状況でも見通せるようにしている。ウェイモは、センサーを車両プラットフォームとは別の設計要素として、車両の数カ所で使用できるようにし、ユニークな車両プラットフォーム全体でセンサーを調和的に統合するために、シンプルで純粋なフォルムを採用した。ウェイモは第5世代ドライバーで、ミニバン、SUV、クラス8トラックなど複数の車両に対応するデザインを確保しながら、デザイン・フォルム、ロゴやワードマークの適用を通じてブランド力を示している。
2020年10月、フォード・モーターは、フォード・エスケープ・ハイブリッド・クロスオーバーをベースとした車両で、2022年までに自律走行／自動運転の商用事業を開始する計画を発表した。同社は、現在生産していないフュージョン・ハイブリッド・セダンをベースとした約100台の自律走行テスト車両とともにテストを開始する予定だった。フォードは当初、2021年に商用自律走行／自動運転車事業を開始する予定だったが、COVID-19の流行により2022年まで延期した。
2020年6月、メルセデス・ベンツとエヌビディアは、画期的な車載コンピューティング・システムとAIコンピューティング・インフラを構築するためのパートナーシップを締結した。これは次世代メルセデス・ベンツ車の車両全体に展開され、アップグレード可能な自動運転機能を実現する。両社は協力して、最も洗練された最先端のコンピューティング・アーキテクチャを開発する計画だ。
2020年3月、モメンタはトヨタ自動車との戦略的協業を発表し、ビジョンベース技術による自動化技術とアップデートを提供する。この共同開発により、両社はトヨタのAutomated Mapping Platform（AMP）の中国市場での商用化を推進し、中国の顧客により良いサービスを提供することを目指す。
2020年1月、モメンタはテキサス・インスツルメンツ社と共同で、第54回国際コンシューマー・エレクトロニクス・ショー（CES2020）において、TIの最新SoC（システム・オン・チップ）であるJacinto TDA4VMに展開された最新のフロントカメラ知覚製品を発表した。この製品は、自動車メーカーがユーロNCAP 2022/2024を含む新車の安全要件を満たすのに役立つことができる。モメンタは、TI Jacinto TDA4VM SoCをベースとした新世代のADASソリューションを開発し、ドライビングの快適性と安全性に対する消費者の要求がますます高まっていることに対応しています。業界をリードするモメンタのフロントカメラ認識と高精度定位アルゴリズムは、ADASアプリケーション向けのTIのJacinto TDA4プロセッサーと広角高解像度カメラと組み合わされ、長距離や複雑なシナリオで効果的な物体検出を実現します。
1 はじめに （ページ – 29）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 対象と除外項目
表1 自律走行車／自動運転車市場の調査対象範囲と除外項目
1.3 市場範囲
図1 市場：市場セグメンテーション
1.4 調査対象年
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
1.7 変化のまとめ
2 研究方法 （ページ – 38）
2.1 調査データ
図 2 市場：調査デザイン
図3 調査デザインモデル
2.2 二次データ
2.2.1 基本数値に関する主な二次資料
2.2.2 市場サイジングのための主な二次資料
2.2.3 二次資料からの主要データ
2.3 一次データ
図4 一次インタビューの内訳
2.3.1 主要参加者
2.4 市場規模の推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
図5 ボトムアップアプローチ：市場
図6 ボトムアップアプローチの詳細図
2.4.2 トップダウンアプローチ
図7 トップダウンアプローチ：市場
図8 自律走行車／自動運転車市場：調査デザイン＆方法論
2.5 市場の内訳
図9 データ三角測量
2.6 要因分析
表2 市場の成長に対する各種要因の影響
2.7 前提条件
2.7.1 主要な調査前提
2.7.2 その他の調査前提
2.8 リスク評価と範囲
表3 リスク評価と範囲
3 事業概要（ページ – 54）
図10 市場：市場概要
figure 11 2021年から2030年にかけて市場をリードすると予想されるパーソナルモビリティ分野
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 59)
4.1 市場における魅力的な機会
図 12 レベル 1 とレベル 2 の自動車需要の増加とレベル 4 とレベル 5 の自動車開発への投資の増加が市場を促進する
4.2 アジア太平洋地域：市場、自律性レベル、国別
図13 アジア太平洋地域：自動化レベル別・国別市場（2021年対2030年
4.3 モビリティタイプ別市場
図14 2030年までにパーソナルモビリティが市場の最大シェアを占める見込み
4.4 コンポーネントタイプ別市場
図15 予測期間中、レーダー分野が市場をリードする見込み
4.5 タイプ別市場
図16 2021年から2030年にかけて市場をリードすると予測されるセダンセグメント
4.6 電気自動車タイプ別市場
図17：予測期間中、飲料セグメントが市場をリード
4.7 地域別市場
図 18 2021 年から 2030 年にかけて最も高い成長率が予測されるその他の地域市場
5 市場概要（ページ – 63）
5.1 はじめに
図 19 自動安全技術の進化
5.2 市場ダイナミクス
図 20 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 厳しい車両安全規制
表4 欧州：交通事故による年間死亡者数（国別）（2019～2020年
図21 欧州：交通事故死者数（交通手段別）（2017年
図22 ヨーロッパ：国別：人口100万人当たりの交通事故死者数（2018年）
5.2.1.2 安全性と運転快適性への需要の高まり
図23 安全性を高める先進エレクトロニクス
5.2.1.3 高級車に対する需要の高まり
5.2.1.4 自動運転アプリケーションのためのAIベースのカメラシステムの導入
5.2.1.5 OEMが技術を選択できる自動運転モジュールシステムの開発
5.2.1.6 技術の進歩
5.2.1.7 コネクテッド・ビークル技術とダイナミック・モビリティ・アプリケーションの成長
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 新興国における必要なインフラの不足
5.2.2.2 自動運転車の消費者受容性
5.2.3 機会
5.2.3.1 ADAS技術の発展
5.2.3.2 車両接続のための5G技術に対する需要の増加
5.2.3.3 電気自動車（EV）の需要増加
表5 バッテリー電気自動車販売台数、国別、2017～2020年（台）
5.2.3.4 自律走行型シェアモビリティの開発増加
5.2.3.5 自動車大手によるLiDAR新興企業への投資の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 高いシステムコストと部品コスト
5.2.4.2 環境上の制約とセキュリティ上の脅威
5.2.4.3 コストと品質のバランスの維持
5.2.4.4 マルチカメラシステムにおけるリアルタイム画像処理
5.2.4.5 自動運転車用の地図の作成と管理
5.2.5 市場ダイナミクスの影響
表6 市場：市場ダイナミクスの影響
5.3 貿易分析
表7 HSコード8708の国別輸入データ（2016～2020年、百万米ドル）
表8 HSコード8708の輸出データ（国別、2016～2020年）（百万米ドル
5.4 ケーススタディ分析
5.4.1 mpilotパーキング
5.4.2 コンラッドテクノロジーズの自動運転車用センサーパッケージと信頼性テスト
5.4.3 nvidia、自動運転車のエンド・ツー・エンド・ソリューションであるオープンav開発プラットフォームを提供
5.4.4 ZF、先進運転支援システム開発のためのAIベースの新サービスをリリース
5.4.5 ルネサス、アダスと自動運転アプリケーションのディープラーニング開発を強化
5.5 特許分析
5.6 バリューチェーン分析
図24 バリューチェーン分析：市場
5.7 サプライチェーン分析：市場
図25 サプライチェーン分析：市場
5.8 エコシステム分析：市場
表9 市場：エコシステムにおける企業の役割
5.9 ポーターの5つの力
図26 ポーターの5つの力市場
5.10 規制分析
表10 アダスと関連部品に関連する規制
5.10.1 自律走行車規制活動
表11 自律走行車の規制活動
5.10.2 市場成長を牽引する収益シフト
図 27 収益シフトが市場成長を牽引
6 業界動向 （ページ – 96）
6.1 技術分析
6.1.1 導入
6.1.2 センサーフュージョン技術
図 28 センサーフュージョン技術
6.1.2.1 Konrad-Technologies による ADAS センサーパッケージと信頼性テスト
6.1.3 センサー技術の比較
6.1.4 画像レーダーの開発
6.1.5 量子コンピューティングと自動運転
6.1.6 自動運転車用AIベースカメラの開発
6.1.7 アダスアプリケーション
図29 アダスアプリケーション
6.1.8 自律走行車サイバーセキュリティとデータプライバシー
図30 自律走行車からのデータ
6.1.9 セルラーV2X（C-V2X）
表 12 5G NR（新無線）C-V2X 使用時の累積利得
6.1.9.1 LTE-V2X
6.1.9.2 5G-V2X
6.1.10 自動運転車がライドヘイリングに与える影響
表13 自動化のレベル
6.1.10.1 自動運転L2のライドヘイリングへの影響
6.1.10.2 自動化L3のライドヘイリングへの影響
6.1.10.3 自動化L4/L5がライドヘイリングに与える影響
表 14 ライドヘイリングのための自動運転車：新製品／サービス開発
表 15 ライドヘイリングのための自動運転車：商談
6.1.11 自動運転車と車両接続性
図 31 自動運転車の製造
6.1.11.1 車両対クラウド（V2C）
6.1.11.2 車両対歩行者（V2P）
6.1.11.3 車両対インフラ（V2I）
6.1.11.4 車車間（V2V）
6.1.12 すべての自動化レベルに対応するHDマップのポートフォリオ
表 16 自動化レベル
図32 すべてのオートメーションレベルに対応するHDマップのポートフォリオ
6.1.13 自律走行車試験場のためのHD マッピング
6.1.14 hdマップの主要サプライヤーと製品詳細
表17 hdマップの主要サプライヤーとその提供するhdマップの詳細
6.2 自動運転車の民主化
6.3 価格分析
6.3.1 自動運転車の価格設定
6.3.2 ティア1＆OEMアダスパッケージの価格設定
図33 トヨタセーフティセンス2.0
図34 トヨタセーフティセンスCとセーフティセンスP
6.3.2.1 メルセデス
表18 アダスパッケージの価格メルセデス
表19 アダス追加パッケージ価格メルセデス
6.3.2.2 アウディ
表20 アダスパッケージ価格アウディ
6.3.2.3 キャデラック
表21 アダス パッケージ価格：キャデラック
6.4 自律走行車の開発と展開
6.4.1 ダイムラー
6.4.2 タシンプル
図 35 タシンプルレベル4の自律走行トラック予約ポータル
6.4.3 アルゴAIとフォード
6.4.4 BAIDU
6.4.5 ディディチューシン
6.4.6 トヨタ、ポニーアイ、ヒュンダイ
6.4.7 WAYMO
6.4.8 ボヤージュ
6.4.9 ゼネラルモーターズとクルーズ
6.4.10 ボルボ
6.4.11 アインライド
6.5 モデル別アダスラインナップ
6.5.1 テスラ
6.5.2 トヨタ
6.5.2.1 カローラ
6.5.2.2 カムリ
6.5.2.3 アバロン
6.5.2.4 RAV4
6.5.2.5 タンドラ
6.5.3 日産
6.5.3.1 ヴェルサ
6.5.3.2 アルティマ
表22 アダスパッケージ：日産アルティマ
6.5.3.3 日産リーフ
表23 アダスパッケージ日産リーフ
6.5.3.4 日産タイタン
表24 アダスパッケージ日産タイタン
6.5.4 ホンダ
6.5.4.1 シビック
表25 アダスパッケージホンダ・シビック
6.5.4.2 アコード
表26 アダスパッケージ：ホンダ アコード
6.5.5 メルセデス
6.5.5.1 Aクラスセダン
表27 アダスパッケージメルセデスAクラス
表28 エクステリアライティングパッケージメルセデスAクラス
6.5.5.2 Cクラスセダン
表29 アダスパッケージメルセデスCクラス
表30 パーキングアシスタンスパッケージメルセデスCクラス
表 31 エクステリアライティングパッケージメルセデスCクラス
6.5.5.3 Eクラスセダン
表 32 アダスパッケージメルセデスEクラス
表33 パーキングアシスタンスパッケージメルセデスEクラス
表 34 エクステリアライティングパッケージメルセデスEクラス
6.5.5.4 Glb SUV
表35 アダスパッケージメルセデスGLB SUV
表36 エクステリアライティングパッケージメルセデスGLB SUV
6.5.6 AUDI
6.5.6.1 A3セダン
表37 アダスパッケージAUDI A3 SEDAN
表38 サイド＆リヤクロストラフィックアシストパッケージ：AUDI A3 SEDAN
6.5.6.2 Q3
表39 アダスパッケージAUDI Q3
表 40 コンビニエンス・パッケージAUDI Q3
6.5.7 LEXUS
6.5.7.1 レクサスES
6.5.7.2 レクサス LS
表 41 アダスパッケージ：レクサスLS
表 42 アダス追加パッケージ：LEXUS LS
6.5.7.3 レクサスNX
表43 アダスパッケージレクサスNX
表44 コンフォートパッケージLEXUS NX
6.5.8 キャデラック
6.5.8.1 キャデラックCT6
表45 アダスパッケージキャデラック CT6
6.5.8.2 キャデラック XT4
表46 アダスパッケージキャデラック XT4
表 47 ドライバー・アウェアネス・パッケージキャデラックXT4
表 48 ドライバーアシストパッケージキャデラックXT4
6.6 市場シナリオ
図36 市場-今後の動向とシナリオ、2023～2030年（単位：万台）
6.6.1 最も可能性の高いシナリオ
表49 市場：最も可能性の高いシナリオ（地域別、2018～2030年）（単位：万台
6.6.2 楽観的シナリオ
表50 自動運転車市場：楽観シナリオ：地域別、2023～2030年（単位：万台）
6.6.3 悲観シナリオ
表51 市場：悲観シナリオ（地域別）2023～2030年（単位：万台
7 COVID – 19 インパクト （ページ – 138）
7.1 コビド19の健康評価
図 37 COVID-19：世界的伝播
図38 コヴィッド19の伝播：特定国
7.2 コビド19の経済評価
図39 2020年における特定G20諸国の国内総生産予測（改訂版
7.2.1 Covid-19の経済的影響-シナリオ評価
図 40 世界経済に影響を与える基準
図41 世界経済の回復に関するシナリオ
7.3 OEMの発表
表52 OEMの発表
7.4 ティア1メーカーの発表
表53 ティア1メーカーの発表
7.5 世界の自動車産業への影響
図 42 2020 年 1 月～2 月の中国におけるフォルクスワーゲングループの業績
7.6 世界市場への影響
7.6.1 コビッド19が自動運転車開発に与える影響
表 54 コビッド19以前とコビッド19以後の市場（2018～2030 年）（百万米ドル
図 43 コビッド19が市場に与える影響
8 自動運転車 市場：自動運転のレベル別（ページ番号 – 148）
8.1 導入
表55 主要企業によるコネクテッド自律走行車の最近および進行中の実証試験
表56 コネクテッド自律走行車の経済効果とその内訳
図44：自律走行レベル別市場（2021年対2030年）（単位：万台
表57 自律性のレベル別市場（2018～2020年）（単位：万台
表58：自律性のレベル別市場、2021～2030年（単位：万台）
8.1.1 調査方法
8.1.2 前提条件
表 59 前提条件自律性レベル別
8.1.3 主要な洞察
図45 主要な主要洞察
8.2 半自律走行車
8.2.1 L1
8.2.1.1 レベル1機能を搭載する車種の増加が市場を牽引する
表 60 L1：市場、地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表61 L1：市場：地域別、2021～2030年（単位：万台）
表62 L1：市場：新発売別、2021年
8.2.2 L2
8.2.2.1 駐車支援や自動操縦などレベル2機能への需要が市場を牽引
表63 L2：市場：新発売別、2021〜2022年
表64 L2市場：地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表65 L2市場：地域別、2021～2030年（単位：万台）
8.2.3 L3
8.2.3.1 2022年以降のレベル3自動運転車モデルの増加が市場を牽引する
表 66 L3市場：地域別、2018～2020年（単位：万台）
表67 L3市場：地域別、2021～2030年（単位：万台）
8.3 自律走行車
表68 期待される技術対自律走行車の現在の技術準備レベル
8.3.1 L4
8.3.1.1 自律走行車の需要増加がL4セグメントを牽引
表 69 L4市場、地域別、2018～2020年（台）
表70 L4市場：地域別、2021～2030年（台）
表71 世界の各社から人気の高い自動運転車は少ない
8.3.2 L5自動運転車の開発で重要な役割を果たすのは欧州と北米
表 72 L5：市場、地域別、2018～2020年（台）
表73 L5市場：地域別、2021～2030年（台）
8.4 市場リーダー
表74 最近の開発状況（自律性レベル別
9 自動運転車市場：部品別（ページ – 165）
9.1 はじめに
図46：コンポーネント別市場、2021年対2030年（百万米ドル）
表75：コンポーネント別市場：2018～2020年（単位：万台）
表76：コンポーネント別市場：2021年～2030年（単位：万台）
表77：コンポーネント別市場、2018〜2020年（百万米ドル）
表78：コンポーネント別市場、2021-2030年（百万米ドル）
9.1.1 調査方法
表 79 車載アプリケーションにおけるコンポーネントの技術的性能
図 47 センサー機能の格付け
9.1.2 前提条件
表 80 前提条件部品別
9.2 主要な洞察
図48 主要な主要洞察
9.3 カメラユニット
9.3.1 様々な技術におけるカメラベースのビジョンシステムの用途
表 81：地域別市場（2018～2020 年）（単位：万台
表82 地域別市場：2021-2030年（単位：万台）
表83 地域別市場、2018-2020年（百万米ドル）
表84 地域別市場、2021-2030年（百万米ドル）
9.4 ライダー
9.4.1 レベル3の自動運転車の実用化がこの分野を牽引する
表 85：市場（地域別）、2018～2020 年（単位：万台
表86 地域別市場：2021～2030年（単位：万台）
表87：地域別市場、2018～2020年（百万米ドル）
表88：地域別市場、2021-2030年（百万米ドル）
9.5 レーダー
9.5.1 長距離・画像レーダーセンサーへのシフトが市場を牽引
表89 市場：地域別、2018～2020年（単位：万台）
表90：地域別市場：2021～2030年（単位：万台）
表91：市場：地域別、2018～2020年（百万米ドル）
表92 地域別市場、2021-2030年（百万米ドル）
9.6 超音波センサー
9.6.1 アジア太平洋地域が超音波センサー市場をリードすると推定される
表93 地域別市場、2018～2020年（単位：万個）
表94：地域別市場：2021～2030年（単位：万個）
表95：地域別市場、2018～2020年（百万米ドル）
表96：地域別市場、2021-2030年（百万米ドル）
9.7 赤外線センサー
10 自動運転車市場、モビリティタイプ別（ページ – 179）
10.1 はじめに
図49：モビリティタイプ別市場（2021年対2030年）（単位：万台
表97：モビリティタイプ別市場（2018～2020年）（単位：万台
表98：モビリティタイプ別市場：2021年～2030年（単位：万台）
10.1.1 調査方法
10.1.2 前提条件
表99 前提条件（モビリティタイプ別
10.1.3 主要な洞察
表100 世界中で旅客輸送に利用されている少数の人気ロボタクシー
10.2 パーソナルモビリティ
10.2.1 パーソナルモビリティ向け自動運転車の最大市場は北米と推定される
表101 パーソナルモビリティ市場、地域別、2018～2020年（単位：万台）
表102 パーソナルモビリティ市場：地域別、2021～2030年（単位：万台）
表103 パーソナルモビリティ市場：自律性レベル別、2018～2020年（単位：万台）
表104 パーソナルモビリティ市場：自律性のレベル別、2021～2030年（単位：万台）
10.3 共有モビリティ
10.3.1 ライドシェアリングサービスの採用が増加し、主要ライドシェアリング企業と自動運転車開発企業との提携が拡大し、この分野を牽引
表105 シェアードモビリティ市場（地域別）、2018～2020年（単位：万台
表106 シェアードモビリティ市場：地域別、2021〜2030年（単位：万台）
表107 シェアードモビリティ市場：自律性レベル別、2018～2020年（単位：万台）
表108 シェアードモビリティ市場：自律性レベル別、2021～2030年（単位：万台）
11 自動／自走式自動車 市場：タイプ別（ページ番号 – 187）
11.1 はじめに
11.1.1 調査方法
11.1.2 前提条件
表 109 前提条件タイプ別
11.1.3 主要な洞察
図50 主要な洞察
図51 タイプ別市場：2021年対2030年（単位：万台）
表110 タイプ別市場：2018～2020年（単位：万台）
表111 タイプ別市場：2021年～2030年（単位：万台）
表112 半自律走行車の発売（2021～2022年
11.2 ハッチバック
11.2.1 現在、ハッチバックは自動運転車で2番目に大きな部門である
表113 地域別市場（2021～2020年）（単位：万台
表114 地域別市場、2021-2030年（単位：万台）
11.3 クーペ＆スポーツカー
11.3.1 欧州はクーペ＆スポーツカーの主要地域となる
表115：地域別市場（2018～2020年）（単位：万台
表116：地域別市場（2021-2030年）（単位：万台
11.4 セダン
11.4.1 ロボットタクシーとシェアードモビリティがセダンの成長を牽引
表117 市場：地域別、2018～2020年（単位：万台）
表118：地域別市場：2021～2030年（単位：万台）
11.5 SUV
11.5.1 主要自動車メーカーがプレミアムSUVにアダスを搭載
表119 地域別市場、2018～2020年（単位：万台）
表120 2021-2030年地域別市場（単位：万台）
11.6 その他
表121 その他市場：地域別、2018-2020年（万台）
表122 その他市場：地域別、2021-2030年（単位：万台）
12 スタックレベル別市場（ページ番号 – 196）
12.1 導入
12.2 センサー技術
12.3 車両コンピューティングプラットフォーム
12.4 知覚エンジン
13 電動車両タイプ別市場 （ページ – 198）
13.1 はじめに
13.1.1 調査方法
13.1.2 前提条件
表 123 前提条件電気自動車タイプ別
13.1.3 主要な洞察
図 52 主要な主要洞察
図53：電気自動車タイプ別市場、2021年対2030年（単位：万台）
表124 地域別市場：2018～2020年（単位：万台）
表125：地域別市場：2021年～2030年（単位：万台）
表126 自律性のレベル別市場、2018～2020年（単位：万台）
表127 自律性レベル別市場：2021-2030年（単位：万台）
表128 電気自動車タイプ別市場：2018〜2020年（単位：万台）
表129：電気自動車タイプ別市場、2021-2030年（単位：万台）
13.2 バッテリー電気自動車（BEV）
13.2.1 政府の取り組みがvevの主要な原動力となる
表130 2020年に発売されるレベル2の電気自動車
表131：地域別市場（2018～2020年）（単位：万台
表132 2021～2030年地域別市場（単位：万台）
13.3 燃料電池電気自動車（FCEV）
13.3.1 ゼロ・エミッションへの移行においてFCEVが重要な役割を果たす
表133 2020年に発売されるレベル2のFCEV車
表134 地域別市場（2018～2020年）（単位：万台
表135 2021～2030年地域別市場（単位：万台）
13.4 ハイブリッド電気自動車（HEV）
13.4.1 新興技術と効率向上がハイブリッド車普及の主要因となる
表136 レベル1以上のHEVの発売（2020～2022年
表137 今後のHEVモデル
表138 地域別市場（2018～2020年）（単位：万台
表139 地域別市場：2021～2030年（単位：万台）
13.5 プラグインハイブリッド電気自動車（PHEV）
13.5.1 航続距離の拡大がPHEVの発展を促進する
表140 レベル2のPHEVの発売（2020～2022年
表141 今後のPHEVモデル
表142 地域別市場（2018～2020年）（単位：万台
表143 地域別市場：2021-2030年（単位：万台）
14 ADAS 機能別市場（ページ番号 – 211）
14.1 はじめに
図54 ADAS機能別市場：2021年対2030年（百万米ドル）
図146 ADAS機能別市場：2018〜2020年（百万米ドル）
15 自動運転車市場、地域別（ページ番号 – 217）
15.1 はじめに
表 148 Ncap 規制：米国と欧州連合
表149 自律走行車の開発段階とその影響
図55 地域別市場（2021年対2030年）（単位：万台
表150 地域別市場：2018～2020年（単位：万台）
表151：地域別市場、2021～2030年（単位：万台）
15.2 アジア太平洋
15.2.1 アジア太平洋市場におけるCovid-19の影響
表152 アジア・オセアニア：自律走行車への取り組み
表153 アジア太平洋地域：Covid-19前市場とCovid-19後市場の比較（単位：万台Covid-19後のシナリオ（単位：万台）
図56 アジア太平洋地域：自動運転車市場スナップショット
表154 アジア太平洋地域：国別市場、2018年～2020年（単位：万台）
表155 アジア太平洋地域：国別市場（2021～2030年）（単位：万台
15.2.2 中国
15.2.2.1 高い自動車生産台数が中国市場を牽引する
表156 中国における自律走行車技術の主要企業とその既知のパートナー
表157 中国の自律走行車テスト記録
15.2.2.2 中国：自動車生産データ
表158 中国：自動車生産データ（台）
表159 中国：中国：自動車生産台数データ（単位）
160表 中国：中国：自動運転レベル別市場：2021-2030年（千台）
15.2.3 インド
15.15.2.3.1 グローバルOEMの存在感が高まり、インド市場にも好影響
15.2.3.2 インド：自動車生産データ
表 161 インド：自動車生産台数 (台)
表162 インド：2018～2020年 自律性レベル別市場 （単位：万台）
表163 インド：2021〜2030年：オートノミーレベル別市場（単位：万台）
15.2.4 日本
15.15.2.4.1 日本のOEMによるADAS機能の標準化が市場を牽引する見込み
15.2.4.2 日本：自動車生産台数データ
表 164 日本：自動車生産台数（台）
165 表 日本：2018〜2020年、自律性レベル別市場（単位：万台）
表166 日本：2021〜2030年：オートノミーレベル別市場（単位：万台）
15.2.5 韓国
15.15.2.5.1 政府によるAEBとLDW規制が先進的なレベル1とレベル2機能の需要を牽引
15.2.5.2 韓国の自動車生産データ
表 167 韓国：自動車生産台数 (台)
168 表 韓国：2018～2020年自律性レベル別市場（単位：万台）
表 169 韓国：韓国：オートノミーレベル別市場（2021～2030年） （単位：万台
15.2.6 タイ
15.15.2.6.1 自動車生産の現地化がタイの自動運転車市場に大きな影響を与える
15.2.6.2 タイの自動車生産データ
表170 タイの自動車生産台数（千台）
表171 タイ：市場：自動運転レベル別、2018～2020年（千台）
表172 タイ：2021～2030年：オートノミーレベル別市場（単位：万台）
15.2.7 その他のアジア太平洋地域
15.2.7.1 台湾、インドネシアなどの新興国がこの地域で大きな成長を遂げる
表 173 その他のアジア太平洋地域：自動運転車市場、自律性レベル別、2018～2020年（単位：万台）
表174 その他のアジア太平洋地域：自動運転車市場：自律性のレベル別、2020年2021～2030年：自動運転レベル別市場（単位：万台）
15.3 欧州
15.3.1 コビッド19の欧州市場への影響
表175 欧州：自動運転車市場、Covid-19以前 vs. Covid-19以後のシナリオ（単位：万台Covid-19後のシナリオ（単位：万台）
図 57 欧州：市場スナップショット
表 176 欧州：自動運転車市場欧州：自動運転車市場、国別、2018年～2020年（単位：万台）
表 177 欧州：市場：国別欧州：国別市場：2021～2030年（万台）
表 178 欧州：欧州：車種別市場、2018年～2020年（万台）
表 179 欧州：欧州：車両タイプ別市場 2021-2030年 （万台）
表 180 欧州：欧州：自律性レベル別市場、2018年～2020年 （万台）
表181 欧州：自律性レベル別市場2021～2030年自律性レベル別市場（万台）
15.3.2 ドイツ
15.15.3.2.1 OEMによる革新と開発が自動運転車の需要を促進する
15.3.2.2 ドイツ：自動車生産データ
表 182 ドイツ：自動車生産台数 (台)
表183 ドイツ：2018～2020年 自律性レベル別市場（単位：万台）
表184 ドイツ：ドイツ：オートノミーレベル別市場（2021～2030年）（単位：万台
15.3.3 フランス
15.3.3.1 AEBとLDWの商用車への義務付けがフランス市場を牽引
15.3.3.2 フランス：自動車生産データ
表185 フランス：自動車生産台数（台）
表186 フランス：2018～2020年 自律性レベル別市場（単位：万台）
表187 フランス：フランス：オートノミーレベル別市場（2021～2030年）（単位：万台
15.3.4 イタリア
15.3.4.1 運転支援機能に対する消費者の需要がイタリア市場にプラスの影響を与える
15.3.4.2 イタリア：自動車生産台数データ
表 188 イタリア：自動車生産台数 (台)
表189 イタリア：2018～2020年 自動車生産台数レベル別市場（単位：万台）
表190 イタリア：2021〜2030年：オートノミーレベル別市場（単位：万台）
15.3.5 ロシア
15.3.5.1 ロシア：自動車生産台数データ
表191 ロシア：自動車生産台数データ自動車生産台数 (台)
表192 ロシア：自動車生産台数データ（台2018～2020年 自律性レベル別市場 （単位：万台）
表193 ロシア：2021～2030年：オートノミーレベル別市場（単位：万台）
15.3.6 英国
15.15.3.6.1 自動車輸出への注力は英国の自動運転車需要を促進する
15.3.6.2 英国：自動車生産データ
表 194 英国：自動車生産データ(台)
表195 英国：2018～2020年自動運転レベル別市場（単位：万台）
表196 英国：自動運転レベル別市場：2021～2030年（単位：万台）
15.3.7 トルコ
15.3.7.1 運転の快適性を高める技術革新がトルコ市場を牽引する見込み
15.3.7.2 トルコ：自動車生産データ
表197 トルコ：自動車生産台数データ（台）
表198 トルコ：自動車生産台数データ（台市場：自律性レベル別（2018～2020年）
表199 トルコ：自動運転レベル別市場2021～2030年自治レベル別市場（単位：万台）
15.3.8 スペイン
15.3.8.1 先進安全システムの導入が自動運転車市場を牽引
15.3.8.2 スペイン：自動車生産台数データ
表 200 スペイン：自動車生産台数データ（台）
表 201 スペイン：2018～2020年 自動車生産台数レベル別市場（単位：万台）
表202 スペイン：2021～2030年：オートノミーレベル別市場（単位：万台）
15.3.9 その他の地域
15.3.9.1 その他の欧州諸国における電気自動車の普及が市場を牽引する
表 203 その他の欧州：市場：自動運転レベル別、2018～2020年（単位：万台）
表204 欧州のその他地域2021～2030年：自律性レベル別市場（単位：万台）
15.4 北米
15.4.1 コビッド19の北米市場への影響
表205 北米：Covid-19以前の市場vs.コビッド19後のシナリオ（単位：万台）
図58 北米：市場スナップショット
表206 北米：北米：国別市場、2018～2020年（単位：万台）
表 207 北米：市場：国別、2021～2020年北米：国別市場：2021～2030年（単位：万台）
表 208 北米：北米：車種別市場、2018年～2020年（万台）
表 209 北米：北米：車両タイプ別市場 2021-2030 （万台）
15.4.2 米国
15.4.2.1 自律走行の進展が市場を牽引する
表 210 北米：自律走行車への取り組み
15.4.2.2 米国：自動車生産データ
表211 米国：自動車生産台数
表212 米国：2018～2020年自律性レベル別市場（単位：万台）
表213 米国：自律性レベル別市場：2021～2030年（単位：万台）
15.4.3 カナダ
15.4.3.1 便利な運転体験が市場を牽引する
15.4.3.2 カナダ：自動車生産データ
表214 カナダ：自動車生産台数データ（台）
表 215 カナダ：2018～2020年、自律性レベル別市場（単位：万台）
表216 カナダ：2021～2030年：自律性レベル別市場（単位：万台）
15.4.4 メキシコ
15.15.4.4.1 安全で便利な運転体験に対する需要の高まりがメキシコの自動運転車需要を押し上げる可能性が高い
15.4.4.2 メキシコ：自動車生産データ
表 217 メキシコ：自動車生産台数データ(台)
表218 メキシコ：市場：自動運転レベル別（2018～2020年）
表219 メキシコ：2021～2030年：自律性レベル別市場（単位：万台）
15.5 その他の地域（列）
表220 ROW：Covid-19前市場対Covid-19後市場ポストCovid-19シナリオ（単位：万台）
表221 ROW：市場：国別、2018年～2020年（単位：万台）
表222 ROW：世界市場：国別、2021-2030年（単位：万台）
表223 ROW：オートノミーレベル別市場、2018年～2020年（単位：万台）
表 224 ROW：2021～2030年自治レベル別市場（単位：万台）
15.5.1 ブラジル
15.5.1.1 ブラジルは第8位の自動車生産国
15.5.1.2 ブラジルの自動車生産データ
表225 ブラジル：自動車生産台数 (台)
表226 ブラジル：2018～2020年 自律性レベル別市場 （単位：万台）
表 227 ブラジル：ブラジル：自律性レベル別市場（2021～2030年） （単位：万台
15.5.2 南アフリカ
15.5.2.1 安全システムの採用が南アフリカ市場を牽引
15.5.2.2 南アフリカ：自動車生産データ
表 228 南アフリカ：自動車生産台数データ（台）
表 229 南アフリカ：南アフリ カ：自動車生産台数データ（単位）
表230 南アフリカ：南アフリ カ：自律性レベル別市場（2021～2030年） （単位：万台
15.5.3 その他
15.5.3.1 新たな投資と大手自動車メーカーの存在が他国の市場を牽引
表 231 その他：市場、自律性レベル別、2018～2020年（単位：万台）
表232 その他：自律性レベル別市場：2021-2030年（単位：万台）
16 競争の舞台（ページ数 – 265）
16.1 概要
表233 市場における主要プレーヤーが採用した戦略の概要
16.2 市場ランキングとシェア分析
表234 2020年の市場構造
図59 市場ランキングとシェア分析：市場
16.3 競争リーダーシップマッピング
16.3.1 スター
16.3.2 新興リーダー
16.3.3 パーベイシブ
16.3.4 新興企業
図60 市場：競争リーダーシップマッピング（2021年
表235 運転支援自動車市場：企業のフットプリント（2021年
表236 市場：ソリューションのフットプリント（2021年
表237 市場：地域別フットプリント（2021年
16.4 新興企業の競争リーダーシップマッピング
16.4.1 進歩的企業
16.4.2 対応力のある企業
16.4.3 ダイナミックな企業
16.4.4 スタートアップ企業
図61 市場：新興企業の競争リーダーシップマッピング（2021年
16.5 勝者vs.テールエンド企業
表238 勝者とテールエンドの比較テールエンド
16.6 自動運転車プロバイダーに対するコビッド19の影響
表239 コビッド19の影響：コビッド19以前の地域別市場、2021～2030年（単位：万台）
表240 コビッド19の影響：コビッド19後の地域別市場、2021～2030年（単位：万台）
17 企業プロフィール (ページ – 278)
(事業概要, 提供製品, 最近の動向 & MnM View)*.
17.1 主要プレーヤー
17.1.1 ゼネラルモーターズ
表 241 ゼネラルモーターズ事業概要
図 62 ゼネラルモーターズ会社概要
表 242 ゼネラルモーターズ自律走行車のモデル
表 243 General Motors：提供製品
表 244 ゼネラルモーターズ新製品の発売
表 245 ゼネラルモーターズディール
表246 ゼネラルモーターズその他
17.1.2 ウェイモ
表247 ウェイモ：事業概要
表248 ウェイモ提供製品
表249 ウェイモディール
表250 ウェイモその他
17.1.3 ダイムラー
表 251 ダイムラー：事業概要
図 63 ダイムラー：企業スナップショット
表 252 ダイムラー：自律走行車のモデル
表 253 ダイムラー：提供製品
表 254 ダイムラー：新製品の発売
表255 ダイムラー：取引
表256 ダイムラー：その他
17.1.4 フォード
表 257 フォード：事業概要
図 64 フォード：企業スナップショット
表258 フォード：自律走行車のモデル
表 259 フォード：提供製品
図65 フォード：コパイロット360
表260 フォード：新製品の発売
表261 フォード：取引
表 262 フォード：その他
17.1.5 エヌビディア
図 66 NVIDIA ドライブの特徴
表 263 エヌビディア事業概要
図 67 エヌビディア：企業スナップショット
表 264 Nvidia：提供製品
表 265 Nvidia：製品発表
表 266 エヌビディア販売
17.1.6 BYD CO.LTD.
表 267 BYD CO.LTD.：事業概要
図 68 BYD CO.LTD：会社概要
表 268: 自律走行車のモデル
表269 BYD CO.LTD：提供製品
表270 BYD CO.LTD：新製品発表
表271 BYD社：取引
表272 ビード：その他
17.1.7 フォルクスワーゲン
表 273 フォルクスワーゲン：事業概要
図 69 フォルクスワーゲン：会社概要
図 70 フォルクスワーゲン：ブランド
図 71 フォルクスワーゲン：製造施設
表 274 フォルクスワーゲン AG： 提供製品
表 275 フォルクスワーゲン：新製品開発
表 276 フォルクスワーゲンAG：取引
表 277 フォルクスワーゲンAG：その他
17.1.8 トヨタ
表 278 トヨタ：事業概要
図 72 トヨタ：企業スナップショット
表 279 トヨタ：自律走行車モデル
表 280 トヨタ：提供製品
表 281 トヨタ：新製品開発
表 282 トヨタ：取引
17.1.9 オーロライノベーション
表 283 オーロラ・イノベーション：事業概要
図 73 オーロラ・イノベーション：会社概要
表 284 オーロラ・イノベーション：提供製品
表285 オーロラ・イノベーション：新製品開発
表 286 オーロラ・イノベーション, INC：DEALS
17.1.10 モービルアイ
表287 モービルアイ事業概要
表288 モービルアイ提供製品
表289 モービルアイ新製品の発表
表 290 モービルアイ：ディール
表 291 モバイルアイその他
17.1.11 デンソー
表 292 デンソー：事業概要
図 74 デンソー：企業スナップショット
表 293 デンソー：提供製品
表 294 製品発売
表 295 取引デンソー
17.1.12 ヌロ
表 296 ヌーロ：事業概要
表 297 ヌーロ：提供製品
表298 ヌーロ：取引
表 299 ヌロ：その他
*未上場企業の場合、事業概要、提供製品、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握されていない可能性がある。
17.2 その他の主要プレーヤー
17.2.1 テスラ
表300 テスラ：事業概要
17.2.2 アイシン精機
表301 アイシン精機：事業概要
17.2.3 ルノー・日産・三菱
302 表 ルノー・日産・三菱：事業概要
17.2.4 オートックス
表303 オートックス：事業概要
17.2.5 日立オートモティブ
表304 日立オートモティブ：事業概要
17.2.6 ルネサス エレクトロニクス
305 表 ルネサスエレクトロニクス：事業概要
17.2.7 ファーウェイ
表306 ファーウェイ：事業概要
17.2.8 現代モービス
表307 現代モービス：事業概要
17.2.9 インフィニオン・テクノロジーズAG
308 インフィニオン・テクノロジーズ：事業概要
17.2.10 アインライド
表309 アインライド事業概要
17.2.11 グループPSA（ステランティス）
表 310 グループPSA：事業概要
17.2.12 ヴェイ
表 311 ヴェイ：事業概要
17.2.13 アウディAG
表 312 アウディAG：事業概要
17.2.14 ヘラ
表 313 ヘラ：事業概要
17.2.15 ブラックベリー
表 314 ブラックベリー：事業概要
17.2.16 ザイリンクス
表315 ザイリンクス：事業概要
17.2.17 ポニーアイ
表 316 ポニーアイ：事業概要
17.2.18 ライデセル
表 317 ライデセル：事業概要
17.2.19 アルゴ・アイ
表318 アルゴ・アイ：事業概要
17.2.20 ズークス
表 319 ZOOX：事業概要
17.2.21 ディープスケール
320表 ディープスケール：事業概要
17.2.22 アプティヴ
表321 アプティヴ：事業概要
17.2.23 ルミナー
表322 ルミナー：事業概要
17.2.24 オプティマス・ライド
表323 オプティマスライド事業概要
17.2.25 モーショナル
表324 モティオナル：事業概要
17.2.26 イノビズ・テクノロジー
表325 イノビズ：事業概要
17.2.27 ロバート・ボッシュ
326 ロバート・ボッシュ：事業概要
17.2.28 ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェン
327 zf friedrichshafen：事業概要
17.2.29 ヴァレオ
328 表 ヴァレオ：事業概要
17.2.30 マグナ・インターナショナル
329 表 マグナ・インターナショナル：事業概要
17.2.31 コンチネンタルAG
330 表 コンチネンタル：事業概要
17.2.32 NXPセミコンダクターズ
事業概要
17.2.33 フィコサ・インターナショナルSA
表332 フィコサ・インターナショナル：事業概要
17.2.34 テキサス・インスツルメンツ
表333 テキサス・インスツルメンツ事業概要
17.2.35 ボクソックス・インターナショナル
事業概要
17.2.36 マイクロセミ
表335 マイクロセミ：事業概要
18 付録 （ページ – 372）
表 336 為替レート（1米ドル当たり）
18.1 ディスカッションガイド – 自動運転車市場
18.2 ナレッジストア：Marketsandmarkets購読ポータル
18.3 利用可能なカスタマイズ
18.4 関連レポート
18.5 著者詳細
