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世界の自律走行車市場規模は、2022年に1,217億8,000万米ドルと推定され、2032年には約2兆3,539億3,000万米ドルに達すると予測され、2023年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は35%で推移するとみられる。米国の自律走行車市場は2022年に364億米ドルと評価された。
自律走行車（Autonomous Vehicle）とも呼ばれるドライバーレス車両は、人間の手を借りずに運転できる車両である。外部の状況や周囲の環境を感知し、優れた内蔵プログラムによって対応することで、必要な機能を実行することができる。
自動運転車として知られる自律走行車は、自動化とコネクティビティに大きな変化をもたらした。インターネット、コンピューター、スマートフォン、その他の先進技術は、運転操作を支援し自動化するために自動車に組み込まれている。
主な収穫
北米の2022年の売上シェアは40.15%超と最も高い。
用途別では、運輸部門が2022年に93.74%と最大の売上シェアを占めた。
アジア太平洋地域は、2023年から2032年にかけて年平均成長率35.6％で推移すると予想されている。
車種別では、2022年の売上シェアは旅客セグメントが74.15％を占めた。
推進力タイプ別では、半自律走行車セグメントが2022年の売上シェア95.06％を占めた。
成長因子
政府の資金援助、規制の枠組み、デジタル・インフラへの投資は、予測期間中、自律走行車の需要を積極的に促進するものと思われる。加えて、自律走行車は障害者や非運転者に自立したモビリティを提供する。自律走行車は、移動中に休息を取ったり、読書をしたり、あるいは仕事をしたりするための高いレベルの柔軟性と快適性を提供し、効率を向上させる。さらに、自動車産業における技術の進歩と多様性の高まりにより、自律走行車が導入された。自律走行車は、電気自動車や ハイブリッド車の導入に続く、自動車業界における画期的な技術である。ヒューマンエラーによる事故件数の増加が、自律走行技術が自動車分野に侵入する必要性を誘発した。
利点とは別に、自律走行車の高コスト、セキュリティと安全性への関心の高まり、発展途上国における自動走行車をサポートする適切なインフラの欠如が市場の成長を制限している。一方、電気自動車やハイブリッド車を支援する政府の取り組みは、今後数年間で自律走行車市場を促進すると予想される。
市場促進要因
高まる交通安全の必要性
交通事故の件数は日々増加している。国際安全道路協会（ASIRT）によると、毎年100万人以上が交通事故で亡くなっている。事故の主な原因は、例えばドライバーの誤認による正面衝突など、不確定な事象の中で発生するヒューマンエラーである。また、ブレーキの故障や車軸の破損など、機械や部品の故障が原因で事故が起こることもある。多くの国の政府は、交通安全の懸念を解消するための規制を強化している。
自律走行車は、ナビゲーション・システム、車線管理システム、衝突防止システムなど、さまざまな運転支援システムを搭載し、中央処理・意思決定システムに接続されている技術的に高度な自動車であるため、従来の自動車よりも安全である。
自動車業界情報のリーダーであるオートモーティブ・ワールド社によると、2050年には世界中で20億台以上の自動車が普及するという。このように、車の数が増えれば、交通渋滞が懸念される。自律走行車は交通渋滞問題の解決に貢献する可能性がある。自律走行車は他の車と通信することができるため、交通渋滞を回避することができる。また、シェアリングエコノミーの台頭により、自動運転車は旅行者に、最適な効率と最小限の交通渋滞で、簡単で便利な地点間の移動を提供することができる。
自律走行車開発における研究開発費の増加
自律走行車とは、さまざまなセンサーとネットワークシステムの組み合わせで、コンピューターが車両の運転を支援するものである。2018年、BMWグループは研究開発事業に売上高の最大シェアを費やすと予想されている。通常の支出額は売上高の5～5.5%程度だが、最近の年次報告書では売上高の6.5～7%を技術開発に費やすとしている。主に自律走行車と電気自動車の開発に注力している。自動車における自律走行技術のより良い迅速な開発のために、アウディやテスラ・モーターズなど複数の企業が技術開発者と協力している。例えば、エヌビディアのような協力企業は、物体認識の開発において自動車メーカーを支援する。
また、ウェイモのような自動車メーカーは、自動車のインフォテインメント・システムを強化するためにインテル・コーポレーションと提携している。さらに、他のいくつかの競合他社は、自律走行車の最先端技術を開発するために社内研究を行っている。高級車セグメントでは、テスラとメルセデスが社内研究に60%以上を投資している。トヨタなど日本のOEMの多くも、企業の技術力を高める社内研究を開始している。
従来の自動車による環境負荷
従来の自動車による公害が環境に与える影響の増大は、地球全体の気温を上昇させるだけでなく、人体への健康被害も増大させている。環境保護庁（EPA）によると、米国では一酸化炭素の75％以上が自動車から排出されている。一酸化炭素は喘息など様々な呼吸器系疾患や循環器系疾患を引き起こす。そのため、自律走行車の台頭とともに、自動車による燃料の最適利用や、電気自動車など環境に優しい自動車ソリューションの導入拡大により、自動車やトラックによる公害の割合は減少すると予想される。
さらに、シェアリングエコノミーの成長は、自律走行車の台頭の触媒として作用するだろう。自律走行車は自動運転であるため、シェアすることで環境への影響を減らすことができる。例えば、ライドシェアやフードデリバリーを提供するUber社は、米国アリゾナ州で自律走行車の開発とテストを開始した。さらに、Lyft社やGett社といった他のライドシェア企業も、自律走行車を開発するOEMとの提携を開始している。
自律走行車によるエネルギー節約の増加
人工知能と統合された自律走行車の開発が進み、人間のドライバーに比べて車の効率が高まるだろう。自律走行車は、リアルタイムの交通情報、強化されたテレマティックス、コネクテッドカーを備えているため、車の効率を高めることができ、自動運転車はそれに応じてルートを変更する。したがって、渋滞で燃料を浪費することがなくなり、車両はより効率的になる。
自律走行車は適切なアクセル操作とギアシフトを行うため、燃費が向上する。人間のドライバーは積極的にアクセルやアクセルを踏み込み、燃料を浪費する傾向がある。自律走行車では、車両のプラトゥーニングが可能だ。これは、プラトゥーニングによって空気抵抗が減少するため、車両の効率向上にも役立つ。現在、従来の自動車やトラックで使われているハイブリッド技術の台頭と、将来の自律走行車やトラックでの純粋な電気技術やハイブリッド電気技術の使用は、ともにエネルギーの節約と運転の効率化に役立つだろう。シェアリングエコノミーもまた、自律走行車やトラックの使用によってエネルギー節約を増大させるだろう。
市場機会
車両プラトゥーニングへの注目が高まる
車両小隊は、先進技術を搭載した車両が、高速でノーズからテールまで一列に並んで走行する。先頭車両は、他の車両に同じ速度で追従し、先頭車両に合わせて操縦する。各車両は先導車両と通信し、先導車両は以下を制御する。
他の車両の速度と方向さらに、ビークルプラトゥーニングは自動車産業における技術進歩の結果であり、車両と乗客の安全性を高め、燃費を改善し、移動時間を短縮することを目的としている。数多くの自動車メーカーと
政府機関は、車両のプラトゥーニング技術を開発するための研究開発に巨額の投資を行っている。例えば、欧州政府は2018年2月、EUが資金提供するトラックプラトゥーニングのプロジェクト「ENSEMBLE」を立ち上げた。DAF、Daimler、Iveco、MAN、Scania、Volvoがこのプログラムのパートナーである。ENSEMBLEコンソーシアムは、車両プラトゥーニングのための自律走行トラックを開発し、今後3年間にわたって複数ブランドのトラックプラトゥーニングを実証する。さらに、2018年1月には、欧州でのトラック・プラトゥーニング試験成功の後、ダイムラーAGは子会社「ふそう」を通じて日本でトラック・プラトゥーニングの試験を行っている。さらに、車両プラトゥーニングの導入の増加は、自律走行車の需要を押し上げると予想される。
自律走行車開発のためのOEMによる技術進歩の増大
運転支援技術では、アダプティブ・ヘッドライト、パッシブ・クルーズ・コントロール、車線逸脱警報、ナイトビジョン、死角検知、セルフパーキング機能を提供。セキュリティ機能には、リモートキーレスエントリーとパッシブカーエントリーが含まれる。自律走行車は、エアコン、LED照明、電動ウィンドウ、レインセンサーワイパー、電動シート、パワースライドドア、電動ルーフを統合することで快適性を高めている。電動サスペンションは、アクティブ・サスペンションとパッシブ・サスペンションを提供する。パワートレインには、エンジンマネージメント、電動パワーステアリング、電動油圧パワーステアリング、オートマチックギアボックス、ステアバイワイヤがある。計器類はヘッドアップディスプレイを採用。ブレーキ機能では、エレクトロニック・スタビリティ付きABS（ABSなし）とABS付きがある。安全装備では、エアバッグと乗員検知機能を採用。
保険会社の新しいビジネスモデル
自律走行車の台頭の高まりは、自動車保険を革新すると予想される。従来の自動車保険は、車両の所有者によって担保されていた。例えば、自動車の所有者は、事故に対する予防措置として自動車保険に加入しなければならない。事故の90％以上は人為的ミスによるものである。そのため、このような事故を考慮し、保険会社は金銭的な給付という形で援助を行っている。しかし、自律走行車が道路を走るようになれば、ロボット・ドライバーが運転するようになるため、事故の割合は減少すると予想される。
自動運転車は事故の影響を受けにくく、また、24時間365日、要求に応じて自律走行車を提供することでシェアリングエコノミーを後押しできるため、自動車の所有権は自動車メーカーに移るだろう。自動車の個人所有が減ることで、自動車保険は減少すると予想される。さらに、自律走行車の台頭とともに、強化されたサイバーセキュリティ保険、センサー保険／アルゴリズム保険、不良インフラに対する保険など、革新的な保険が登場する。このように、保険は物理的な製品の代わりにサービスに対して提供されることになる。さらに、自律走行車は予測期間中に自動車保険を飛躍的に増加させると予想される。
以下は、車両プラトゥーニングの利点である。
低燃費
CO2排出量を最大10％削減
道路混雑の緩和
交通事故の減少
道路をより効果的に利用することで、交通システムを最適化する。
トラックの総運転コストを最大30%削減
自動車所有からモビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）への移行
乗客の日常的な通勤手段の変化に伴い、公共交通機関、自家用車、自転車など、さまざまな交通手段をコンパクトなサービスパッケージにまとめた統合モビリティ・サービス・プラットフォームへの需要が近年高まっている。
国連によると、都市部に住む総人口は2018年の55%から2050年には68%に達すると推定されており、このように都市部の人口が急増するのに伴い、消費時間が短く、手頃な価格で、手間を軽減できる持続可能な交通システムに対する需要も高まることが予想される。MaaSは交通渋滞の緩和、コスト削減、効率的な移動に役立つため、モビリティ・サービスの将来は急速に変化すると予想される。このプラットフォームは、既存のサービス運営を妨げることなく、新しいモードや製品を統合できる柔軟性があるため、自律走行車の統合が商業規模で採用され、カー・プール・サービスが増加し、自家用車の自律走行車利用が減少すると予想される。モビリティ・アズ・ア・サービスが将来的に持続可能なものになるにつれ、交通渋滞の緩和による燃料費や通行料などの移動コストの削減が期待される。
MaaSのサービスのほとんどは、ロボタクシーまたは自動運転タクシーによって提供される。さらに、Waymo、Uber、Zooxなどの自律走行技術プロバイダーは、レベル4またはレベル5のロボタクシーを開発するために膨大な研究開発費を費やしている。例えば、ウーバーは四半期に1億2500万ドルから2億ドルを自動運転車プロジェクトに投資している。さらに、自律走行技術プロバイダーは、先進的な自律走行車を開発するために、自動車OEMやティア1部品プロバイダーと協力している。例えば、2018年8月、ウーバーはトヨタと提携し、提携契約に従ってトヨタはウーバーに5億ドルを投資し、両社は自動運転車の開発のために共同で取り組む。組み合わされた自動運転技術はトヨタのミニバン「シエナ」に統合され、2021年からウーバーのライドヘイリング・ネットワークに導入される予定だ。これらすべての要因が、市場成長のための絶大な機会を生み出すと予想される。
新興経済圏における高級車（レベル1およびレベル2）の幅広いビジネスチャンス
高級車の需要は増加傾向にあり、ボルボ、BMW、アウディ、メルセデス・ベンツなどの自動車OEMは、レベル1およびレベル2の自律走行車である高級車を開発している。近年、自動車産業は、中国、インド、ベトナム、マレーシア、インドネシアなどの新興経済圏でかつてない成長を遂げており、これらの新興経済圏は世界の自動車メーカーの主要な製造拠点にもなりつつある。消費者の自動車嗜好の高まりを効率的に利用するため、世界の主要な自動車メーカー各社は、製品発売や買収・提携といった形で、事業拡大のために新規市場や新興市場に参入している。例えば、BMWは2019年にインドでX7とX4を発売する。BMW X7は、アダプティブ・クルーズ・コントロール、車線逸脱警告、死角検出、制限速度情報などのADAS機能を備えている。このような形での拡大は、新興国におけるBMWの地位をさらに強化し、市場シェアを向上させるだろう。
さらに、大手自動車OEMは、自動車の需要と供給のギャップを埋めるために、生産能力を増強することで新興国での地理的な足跡を拡大している。例えば、2018年7月、BMWと中国のパートナーである「Brilliance Automotive Group Holdings」は、中国の合弁会社「BMW Brilliance Automotive」を拡大する契約を締結した。この拡大により、同社は2019年に生産能力を52万台に引き上げる。
市場の制約
自動車の安全性とサイバーセキュリティへの懸念
自律走行車は、物理的な世界と仮想的な世界の両方の要素を持っているため、サイバー・フィジカル・システムである。物理的システムは車とすべての機械部品で構成され、仮想的システムは車間通信、ナビゲーション、クラウド接続などのAIベースの運転支援システムで構成される。したがって、コネクティビティは自律走行車のセキュリティにも脅威となる。 自律走行車は、従来のハッカーによって行動パターンなどの個人データをハッキングされる可能性がある。さらに、自律走行車はランサムウェアに感染する可能性があり、事故を引き起こすだけでなく、車両盗難の可能性も高まる。2015年、ジープ・チェロキーがサイバーセキュリティ・ソリューションを提供するIOActive社の研究者によってハッキングされた。インターネットを通じてクラウドに接続されたエンターテインメント・システムを利用してハッキングされたのだ。こうして、ハッカーたちは車をコントロールすることに成功した。
LiDARや画像認識システムも、偽の画像や道路標識を描写することで騙すことができる。また、ライダーはガラスを検知できないが、レーダーは主に金属物しか検知できない。自律走行車の誤作動は致命的であり、これが自律走行車の普及を阻害する最大の社会的認識となっている。自律走行システムにおける冗長性と同様に、広範で入念なテストが不可欠である。万が一、何かが誤作動を起こした場合でも、代替手段やバックアップを用意することで、自律走行車の安全な運転を継続することができる。しかし、これは自律走行車のコストをさらに上昇させるだろう。さらに、天候や交通状況など、さまざまな走行条件下での車の性能に、人々は強い懸念を抱いている。機能的安全性は、自律走行車の採用を妨げるもうひとつの重要な懸念である。機能安全とは、電子システムの誤作動に起因する危険によって発生する不合理なリスクがないことを指す。さらに、ランダムな故障は予測不可能である。
発展途上国におけるインフラの未整備
自律走行車の主な柱は、政策と規制、技術革新、インフラ、そして顧客による採用である。自動運転車は、継続的に整備された道路インフラ、道路標識、更新された地図やナビゲーション・システムなどの要因に依存している。インド、メキシコ、ブラジルのような多くの発展途上国では、米国、シンガポール、スウェーデンのような先進国に比べて道路インフラが整備されていない。そのため、自律走行車の開発に支障をきたすことになる。
道路のネットワーク化と整備も、自動運転車の導入を促進する上で重要な役割を果たしている。例えば、世界経済フォーラムによると、2017年、ブラジルはインフラ整備で144カ国中107位だった。したがって、発展途上国におけるこのような問題は、自律走行車の発展における抑制要因として作用するだろう。インフラ整備への投資は、自律走行車の採用と成長に重要な役割を果たすだろう。また、既存のインフラをアップグレードしたり、新しいインフラを建設したりすることは、経済成長国における自律走行車の発展にとって抑制要因となる。
市場への挑戦
システムの信頼性とユーザー受容の不確実性
運転手のいない車の導入に関連する社会的認知を低下させる一方で、強化された機能を提供することを目的とした技術の進歩が急増していることは、重要な懸念事項である。さらに、人々は現在の車にもう少しお金をかけて、自律走行車の基礎となる衝突回避システムや車線維持システムなどの機能を装備することを好むだろう。さらに、ドライバーレス自動車に関連するいくつかの社会的公平性に関する懸念は、これらの自動車が不公平な影響を及ぼす可能性があるため、その採用を妨げる可能性がある。
さらに、自律走行車は企業活動にも影響を与えるだろう。事故率の低下により自動車修理の需要が減少し、整備・修理部門の収益に影響が出るだろう。さらに、事故の頻度が低下すれば、保険会社、カイロプラクター、自動車整備工場などの完全な「事故経済」が混乱する。自律走行車の採用は、人間に比べて運転の安全性が高まるため、重視されている。コンピューターがセンサーから誤った値を読み取ったり、計算を誤ったりすると、車が不適切なタスクを実行し、ドライバーを油断させる可能性がある。その結果、予測困難で非常に複雑なタイプの事故が発生する可能性がある。
地域インサイト
北米におけるハイブリッド車と電気自動車の採用急増により、同地域は2022年に世界のリーダーになると予測されており、予測期間中も明確な成長が見込まれる。この背景には、自律走行車の公道走行を認める米国の交通規制の変更がある。交通を完全に自律化するために、政府は道路インフラのためのイニシアチブを取っている。
この地域の成長加速を支えている主な要因は、公道での自律走行モビリティをサポートするための交通規制における政府の改正である。例えば、2013年に米国の交通規制機関である国家道路交通安全局（NHTSA）は、カリフォルニア州、ネバダ州、ミシガン州、フロリダ州、ワシントンD.C.を含むさまざまな州で自動運転車のテストを許可した。
これとは逆に、欧州は自律走行車の採用台数の増加とともに自動運転製品への消費者の嗜好が変化しているため、今後数年間で自律走行車市場にとって最も有利な地域として浮上すると予想される。2018年、英国運輸省は、余分な保険や許可を必要とせず、あらゆる公道での自律走行車を許可する管轄を発表した。2018年、同国は自律走行車とコネクテッドカーのためのセンター設立に成功した。さらに、英国政府は自律走行車に対するコミットメントを示しており、規制に必要な変更を加えることにより、2021年までに公道を走るすべての車両を自律走行車に転換することを計画している。
アプリケーション・インサイト
用途別では、世界の自律走行車市場は防衛分野と輸送分野に二分される。このうち輸送セグメントは、2022年の市場価値シェアの93.74%近くを占めており、分析期間中に急成長が見込まれる。輸送セグメントはさらに商業用と産業用に分類される。様々な自動化レベルを備えた電気自動車やハイブリッド車の採用が増加していることが、輸送用途における自律走行車の需要を大きく引き起こしている。さらに、商業分野における共有モビリティに対する社会的認識と政府の支援が、このセグメントにおける自律走行車の動向を顕著に後押ししている。例えば、2019年12月、インターネット関連のサービスや製品の製造・供給業者であるバイドゥは、同社が無人運転車をテストするのに役立つ40のライセンスを確保すると発表した。商業用途以外では、物品の輸送に大型車両を必要とする物流や電子商取引のプラットフォームの急増により、産業分野も急速な速度で拡大すると予測されている。
輸送における自律走行車の採用が増加しているため、輸送分野は今後数年間で大きく成長すると予想される。この背景には、技術的進歩や世界各国の政府による自律走行車の受け入れ拡大もある。
しかし、防衛分野では自律走行車の需要が盛んに伸びており、北米などさまざまな地域でさまざまな取り組みが行われていることから、予測期間中に最も顕著なアプリケーションの1つに浮上すると予想されている。例えば、2019年4月、米軍は、特に不整地での事故を回避するために、運転中の兵士を支援する自律型戦闘トラックを配備すると発表した。
主要企業と市場シェア
世界の自律走行車市場は競争が激しく、大手自動車メーカーの存在によって支配されている。大手市場プレーヤーは、協業、提携、M&A、地域拡大などの無機的成長戦略に大きく注力している。2017年8月、インテル・コーポレーション、BMW AG、フィアット・クライスラー・オートモービルズ（FCA）、インテル・コーポレーションの関連事業であるモービルアイは、フィアット・クライスラー・オートモービルズが自律走行車駆動プラットフォームの開発に向けて各社を連携させる覚書を締結した。この覚書は、各社の能力、リソース、強みを連携させることで、製品発売までの時間を短縮し、さらに開発効率とプラットフォーム技術を向上させることを目的としている。
さらに、自律走行車には高度な自動車機能のためのハイエンドの電子機器が必要であるため、業界参加者は製品開発のために多額の投資も行っている。消費者の嗜好が急速に変化し、環境に優しい自動車に対する人々の意識が高まっていることが、市場参加者が自動車にそのような機能を組み込む動機となっている。これらの市場プレーヤーは、消費者の需要を満たすために電子ハードウェア製造会社と提携している。
自律走行車市場の著名なプレーヤーには以下のようなものがある：
BMW AG
アウディAG
フォード・モーター・カンパニー
ダイムラーAG
グーグル合同会社
ゼネラルモーターズ社
日産自動車株式会社
本田技研工業株式会社
トヨタ自動車株式会社
テスラ
ボルボ・カー・コーポレーション
ウーバー・テクノロジーズ
フォルクスワーゲンAG
レポート対象セグメント
この調査レポートは、広範な質的・量的洞察による市場の完全な評価と市場に関する予測を掲載しています。本レポートでは、市場を有望分野とニッチ分野に分類しています。さらに、2020年から2032年までの世界、地域、国別の市場収益とその成長傾向を算出しています。当レポートでは、用途別、地域別に分類した市場細分化とその収益予測を掲載しています：
アプリケーション別
ディフェンス
輸送
商業輸送
産業輸送
自動化のレベル別
レベル1
レベル2
レベル3
レベル4
レベル5
推進力タイプ別
半自律的
完全自律
車種別
乗用車
商用車
地域別展望
北米
アメリカ
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
その他の地域
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章.調査方法（プレミアムインサイト）
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 自律走行車市場への影響
5.1.COVID-19の展望：自律走行車産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.自律走行車の世界市場、用途別
8.1.自律走行車市場、用途別、2023～2032年
8.1.1.防衛
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.輸送
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.自律走行車の世界市場、自動化レベル別
9.1.自律走行車市場、自動化レベル別、2023〜2032年
9.1.1.レベル1
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.レベル2
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.レベル3
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.レベル4
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.レベル5
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.自律走行車の世界市場、推進力タイプ別
10.1.自律走行車市場、推進力タイプ別、2023～2032年
10.1.1.半自律的
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.完全自律型
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.自律走行車の世界市場、車両タイプ別
11.1.自律走行車市場、車両タイプ別、2023〜2032年
11.1.1.乗用車
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.商用車
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.自律走行車の世界市場、地域別推計と動向予測
12.1.北米
12.1.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.1.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.1.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.5.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.1.5.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.1.5.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.6.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.1.6.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.1.6.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.2.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.5.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.5.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.2.5.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.6.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.6.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.2.6.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.7.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.7.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.2.7.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.2.8.その他のヨーロッパ
12.2.8.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.8.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.8.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.2.8.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.3.APAC
12.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.3.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.5.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.5.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.3.5.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.6.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.6.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.3.6.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.7.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.7.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.3.7.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.8.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.8.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.3.8.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.4.MEA
12.4.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.4.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.5.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.5.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.4.5.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.6.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.6.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.4.6.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.7.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.7.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.4.7.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.8.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.8.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.4.8.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.5.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.5.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.5.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.5.5.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.5.5.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
12.5.6.その他のラタム諸国
12.5.6.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.6.2.自動化レベル別市場収益と予測（2020～2032年）
12.5.6.3.推進力タイプ別市場収入と予測（2020～2032年）
12.5.6.4.市場収入と予測、自動車タイプ別（2020～2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1.BMW AG
13.1.1.会社概要
13.1.2.提供商品
13.1.3.財務パフォーマンス
13.1.4.最近の取り組み
13.2.アウディAG
13.2.1.会社概要
13.2.2.提供商品
13.2.3.財務パフォーマンス
13.2.4.最近の取り組み
13.3.フォード・モーター・カンパニー
13.3.1.会社概要
13.3.2.提供商品
13.3.3.財務パフォーマンス
13.3.4.最近の取り組み
13.4.ダイムラーAG
13.4.1.会社概要
13.4.2.提供商品
13.4.3.財務パフォーマンス
13.4.4.最近の取り組み
13.5.グーグル合同会社
13.5.1.会社概要
13.5.2.提供商品
13.5.3.財務パフォーマンス
13.5.4.最近の取り組み
13.6.ゼネラルモーターズ社
13.6.1.会社概要
13.6.2.提供商品
13.6.3.財務パフォーマンス
13.6.4.最近の取り組み
13.7.日産自動車株式会社
13.7.1.会社概要
13.7.2.提供商品
13.7.3.財務パフォーマンス
13.7.4.最近の取り組み
13.8.本田技研工業
13.8.1.会社概要
13.8.2.提供商品
13.8.3.財務パフォーマンス
13.8.4.最近の取り組み
13.9.トヨタ自動車株式会社
13.9.1.会社概要
13.9.2.提供商品
13.9.3.財務パフォーマンス
13.9.4.最近の取り組み
13.10.テスラ
13.10.1.会社概要
13.10.2.提供商品
13.10.3.財務パフォーマンス
13.10.4.最近の取り組み
第14章 調査方法研究方法論
14.1.一次調査
14.2.二次調査
14.3.前提条件
第15章.付録
15.1.私たちについて
15.2.用語集
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