 | • レポートコード：MRCLC5DC00578 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：運輸 |
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レポート概要
| 主なデータポイント：今後7年間の成長予測＝年率22.5％。詳細情報は下にスクロールしてください。本市場レポートは、タイプ別（GPU、DSP、NPU、その他）、用途別（乗用車、商用車）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に、2031年までの世界の自動運転AIチップ市場の動向、機会、予測を網羅しています。 |
自動運転AIチップの動向と予測
世界の自動運転AIチップ市場は、乗用車および商用車市場における機会を背景に、将来性が期待されています。世界の自動運転AIチップ市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）22.5％で成長すると予測されています。この市場の主な推進要因は、自動運転車への需要増加、開発・導入を促進する有利な政策、およびAIアルゴリズムの進歩です。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーではGPUが予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
• アプリケーション別カテゴリーでは、乗用車が最大のセグメントを維持。
• 地域別では、APAC（アジア太平洋地域）が予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
自動運転AIチップ市場の新興トレンド
自動運転AIチップ市場における新興トレンドは、技術の進歩と進化する消費者ニーズにより、車両自動化の未来を形作っています。これらのトレンドは、自律走行に向けたより高度で効率的、かつ統合されたソリューションへの移行を反映しています。
• 先進的なニューラルネットワークアーキテクチャ：企業はリアルタイム処理と意思決定を改善するため、先進的なニューラルネットワークアーキテクチャを備えたチップを開発しています。これらのアーキテクチャは複雑な運転環境やシナリオへの対応力を高め、安全性と効率性を向上させます。 ニューラルネットワークが高度化するにつれ、AIチップはより高速で大量のデータを処理できるようになり、自動運転能力の向上を推進している。
• 5G技術との統合：AIチップと5G技術の統合が主要トレンドとなりつつあり、高速データ伝送とV2X（車両間・インフラ間通信）の改善を促進している。車両とインフラ間のリアルタイムデータ交換が状況認識と意思決定を強化するため、より信頼性が高く応答性の高い自動運転システムを実現する。
• エネルギー効率への注力：AIチップの消費電力削減を目指す企業が増える中、エネルギー効率の重要性が高まっている。性能と低消費電力のバランスを追求したチップ開発は、電気自動車の航続距離延長と運用コスト削減に寄与する。この傾向は、自動車技術における持続可能性への広範な取り組みを反映している。
• エッジコンピューティング機能の強化：AIチップはクラウド依存を減らし車載処理を拡大するエッジコンピューティング機能の強化を設計段階で組み込むケースが増加している。 これにより遅延が削減され、自動運転システムの応答性が向上。リアルタイム意思決定の効率化が図られる。
• 協業開発エコシステムの拡大：自動車メーカーとテクノロジー企業が連携しAIチップ技術を推進する協業開発エコシステムが拡大傾向にある。多様な専門知識とリソースを活かすこれらの連携は、イノベーションを加速し、より統合されたソリューションを市場に投入する。
これらの動向は、技術革新の推進、システム能力の強化、全体的な効率性の向上を通じて、自動運転AIチップ市場を再構築している。企業が先進的なAIチップの開発と統合を続ける中、市場は自律走行車向けにより高度で応答性が高く、エネルギー効率に優れたソリューションへと進化している。
自動運転AIチップ市場の最近の動向
自動運転AIチップ市場の最近の動向は、技術面、戦略的投資、競争力における重要な進展を反映している。 主な動向は、AIチップの機能向上と自動運転システムへの影響を浮き彫りにしている。
• NVIDIA Orinプラットフォーム：NVIDIAのOrinプラットフォームは、高性能処理能力によりAIチップ技術において大きな飛躍を遂げた。より複雑なニューラルネットワークとリアルタイム意思決定をサポートし、先進的な自動運転システムの基盤となることで、AIチップの実現可能性の限界を押し広げている。
• Baidu Apolloプロジェクト：BaiduのApolloプロジェクトは、自動運転車の能力強化に焦点を当て、AIチップ開発で着実な進展を続けている。Apolloチップの各種車種への統合は、安全性、ナビゲーション、総合的な運転性能の向上において大きな進歩を示している。
• Intel Mobileyeテクノロジー：IntelのMobileye部門は、自動運転車における知覚能力と意思決定能力の強化に重点を置き、AIチップ技術を推進している。 モービルアイチップは多数の車種に搭載され、自動運転システムと安全機能の向上に与える影響を実証している。
• Huawei Kirinチップ：HuaweiのKirinチップは、高度な処理能力と効率性で自動運転AIチップ市場に波紋を広げている。複雑な運転シナリオの処理と自動運転機能のサポートを目的に設計され、車両自動化技術の進歩に貢献している。
• ボッシュのAIチップ開発：ボッシュは車両の安全性と自動化強化に焦点を当て、AIチップ技術を推進している。同社の開発にはリアルタイム処理の改善や既存自動車システムとの統合が含まれ、ドイツの自動車技術におけるリーダーシップへの取り組みを反映している。
これらの開発は自動運転AIチップ市場に大きな進展をもたらし、技術の限界を押し広げるとともに自動運転システムの能力を向上させている。 こうした革新が進むにつれ、自動車業界における性能、安全性、統合性の新たな基準を確立しつつある。
自動運転AIチップ市場の戦略的成長機会
自動運転AIチップ市場は、技術進歩と市場ニーズの変化を背景に、様々な応用分野で成長機会を提示している。主要な機会は、この分野における革新と拡大の可能性を反映している。
• 強化された車両安全システム：先進安全システム向けAIチップの開発は、大きな成長機会をもたらす。 これらのチップは衝突回避、車線維持支援、自動緊急ブレーキなどの機能を実現し、車両全体の安全性と運転体験を向上させます。
• 自動運転車両ナビゲーション：AIチップは自動運転車両のナビゲーションに不可欠であり、自動運転車におけるリアルタイム処理と意思決定を可能にします。より精密で信頼性の高いナビゲーションシステムへの需要が本アプリケーションの成長を牽引しており、センサー統合やデータ処理における革新の機会が存在します。
• 電気自動車への統合：AIチップを電気自動車に統合することで、バッテリー管理、エネルギー効率、車両全体の性能を向上させ、成長の可能性を提供します。EVをよりスマートで効率的にする取り組みは、持続可能な輸送ソリューションへの広範なトレンドと合致しています。
• フリート管理ソリューション：AIチップは、車両の運用、メンテナンス、ルート計画を最適化するフリート管理ソリューションでますます活用されています。企業が高度なAI技術を通じて効率性を向上させ、運用コストを削減しようとする中、この応用分野は成長機会を提供します。
• 車載インフォテインメントシステム：車載インフォテインメントシステムへのAIチップ統合は、音声認識、パーソナライズド推薦、シームレスな接続性などの機能によりユーザー体験を向上させます。高度なインフォテインメント機能に対する消費者需要が高まり続ける中、この応用分野は成長機会を提供します。
これらの戦略的成長機会が、自動運転AIチップ市場の革新と拡大を牽引しています。 多様な応用分野に対応することで、各社は新興トレンドを捉え、自動車産業の進化するニーズに応える体制を整えています。
自動運転AIチップ市場の推進要因と課題
自動運転AIチップ市場は、技術進歩、経済的要因、規制動向など様々な推進要因と課題の影響を受けています。これらの要素は市場動向と将来の成長を形作る上で重要な役割を果たします。
自動運転AIチップ市場を牽引する要因は以下の通りです：
• 技術的進歩：AIおよび半導体技術の急速な進歩が自動運転AIチップ市場を牽引している。チップ設計、処理能力、統合機能における革新は、自動運転システムの性能と機能性を向上させ、市場成長を促進する。
• 自動運転車への需要増加：自動運転車に対する消費者需要の高まりが市場の主要な推進力である。より多くの自動車メーカーが自動運転技術に投資するにつれ、複雑な運転シナリオを処理できる高度なAIチップの必要性が市場拡大を促す。
• 自動運転に対する規制支援：各地域における支援的な規制環境が、自動運転技術の開発と普及を促進している。自動運転車の試験運用と導入を後押しする規制は、AIチップ市場の成長に寄与している。
• 研究開発への投資：テクノロジー企業や自動車メーカーによる研究開発への多額の投資が、AIチップ技術の進歩を加速させている。これらの投資はより革新的で効果的なソリューションを生み出し、市場成長を牽引している。
• グローバルな競争と協力：世界のテクノロジー企業と自動車メーカー間の競争と協力の強化が、AIチップ技術の革新を促進している。パートナーシップや合弁事業は技術進歩を促進し、先進的な自動運転システムの開発を加速させる。
自動運転AIチップ市場の課題は以下の通りである：
• 高額な開発コスト：市場が直面する課題の一つは、先進的なAIチップの開発コストの高さである。 研究開発・製造に必要な巨額投資は、一部企業にとって参入障壁となり、市場全体の成長に影響を及ぼす可能性がある。
• 規制と安全性の課題：複雑な規制要件の対応と自動運転システムの安全基準遵守は市場にとって課題である。技術を進化させつつこれらの基準を満たすことは、困難でリソースを要するプロセスとなり得る。
• サプライチェーンの混乱：主要材料・部品の不足を含むサプライチェーン問題は、AIチップの生産と供給に影響を与える可能性がある。 こうした混乱は市場動向に影響を与え、新技術の開発・導入を遅らせる可能性がある。
これらの推進要因と課題の相互作用が自動運転AIチップ市場を形成し、成長軌道と市場動向に影響を与えている。自動運転技術の進化する環境において、企業が機会を活用し障害を克服するには、これらの要因への対応が不可欠である。
自動運転AIチップ企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を基に競争している。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。これらの戦略を通じて自動運転AIチップ企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げる自動運転AIチップ企業の一部は以下の通り：
• インテル
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）
• クアルコム
• ブラックセサミテクノロジーズ
• ファーウェイ
• ハイロ
• エヌビディア
自動運転AIチップのセグメント別分析
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバル自動運転AIチップ市場予測を包含する。
自動運転AIチップ市場（タイプ別）[2019年から2031年までの価値分析]：
• GPU
• DSP
• NPU
• その他
自動運転AIチップ市場：用途別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 乗用車
• 商用車
自動運転AIチップ市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
自動運転AIチップ市場の国別展望
自動運転AIチップ市場における最近の動向は、技術革新、規制変更、および高度な車両自動化に対する市場需要によって推進される急速な進歩を反映しています。主要企業は、自律走行システムの性能、効率、安全性の向上に焦点を当て、AIチップの能力の限界を押し広げています。米国、中国、ドイツ、インド、日本における地域的な進展は、この競争環境における様々な優先事項と戦略を浮き彫りにしています。
• 米国：米国はAIチップ革新において引き続き主導的立場にあり、NVIDIAやIntelなどの主要テクノロジー企業が自律走行ソリューションを推進している。NVIDIAのOrinプラットフォームとIntelのMobileyeは処理能力と統合性において飛躍的な進歩を遂げ、より高度な自動化レベルと安全機能の向上に向けた限界を押し広げている。AIチップの研究開発への多額の投資が米国市場の競争優位性を強化している。
• 中国：中国は自動運転AIチップ市場で強力なプレイヤーとして台頭し、百度（バイドゥ）やファーウェイ（華為技術）などの企業が著しい進展を見せている。百度の「アポロ」プロジェクトとファーウェイの「キリン」チップシリーズは、AI能力の向上と自動運転技術との統合を推進している。中国政府のAI研究開発支援は、この分野における国内テクノロジー企業の成長を加速させている。
• ドイツ：自動車工学のリーダーであるドイツは、高性能車両へのAIチップ統合に注力している。 ボッシュやコンチネンタルなどの企業は、車両の安全性と自動運転能力を強化するためAIチップ技術を推進している。複雑な運転環境に対応可能なチップ開発に重点が置かれており、これはドイツの強力な自動車産業とイノベーションへの取り組みと一致している。
• インド：インドは成長する技術エコシステムと研究開発への投資増加を背景に、自動運転AIチップ市場における主要プレイヤーとして台頭している。タタ・エルクシやインドに進出するグローバル企業などがAIチップ技術の進歩に貢献している。 多様な走行条件に適した、費用対効果に優れた効率的なソリューションの実現に焦点が当てられている。
• 日本：日本は先進的な自動車技術で知られ、トヨタやソニーなどの企業によるAIチップ技術への大規模投資が最近の動向である。これらの進歩は、自動運転車両のリアルタイム処理能力と意思決定能力の向上に重点を置いている。既存の自動車システムとの統合と国際的な技術企業との連携を重視する日本の姿勢が、市場のイノベーションを推進している。
世界の自動運転AIチップ市場の特徴
市場規模推定：自動運転AIチップ市場の規模を金額ベース（$B）で推定。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：自動運転AIチップ市場の規模をタイプ別、用途別、地域別に金額ベース（$B）で分析。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別の自動運転AIチップ市場内訳。
成長機会：自動運転AIチップ市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、自動運転AIチップ市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に回答します：
Q.1. 自動運転AIチップ市場において、タイプ別（GPU、DSP、NPU、その他）、用途別（乗用車、商用車）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客のニーズの変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？ これらの動向を主導している企業はどこか？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 世界の自動運転AIチップ市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバル自動運転AIチップ市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバル自動運転AIチップ市場のタイプ別分析
3.3.1: GPU
3.3.2: DSP
3.3.3: NPU
3.3.4: その他
3.4: 用途別グローバル自動運転AIチップ市場
3.4.1: 乗用車
3.4.2: 商用車
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバル自動運転AIチップ市場
4.2: 北米自動運転AIチップ市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：GPU、DSP、NPU、その他
4.2.2: 北米市場（用途別）：乗用車と商用車
4.3: 欧州自動運転AIチップ市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：GPU、DSP、NPU、その他
4.3.2: 欧州市場（用途別）：乗用車と商用車
4.4: アジア太平洋地域（APAC）自動運転AIチップ市場
4.4.1: APAC市場（タイプ別）：GPU、DSP、NPU、その他
4.4.2: APAC市場（用途別）：乗用車と商用車
4.5: その他の地域（ROW）自動運転AIチップ市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場：タイプ別（GPU、DSP、NPU、その他）
4.5.2: その他の地域（ROW）市場：用途別（乗用車、商用車）
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 事業統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバル自動運転AIチップ市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバル自動運転AIチップ市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバル自動運転AIチップ市場の成長機会
6.2：グローバル自動運転AIチップ市場における新興トレンド
6.3：戦略分析
6.3.1：新製品開発
6.3.2：グローバル自動運転AIチップ市場の生産能力拡大
6.3.3：グローバル自動運転AIチップ市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4：認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: インテル
7.2: アドバンスト・マイクロ・デバイセズ
7.3: クアルコム
7.4: ブラックセサミテクノロジーズ
7.5: ファーウェイ
7.6: ハイロ
7.7: エヌビディア
1. Executive Summary
2. Global Auto Driving AI Chip Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Auto Driving AI Chip Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Auto Driving AI Chip Market by Type
3.3.1: GPU
3.3.2: DSP
3.3.3: NPU
3.3.4: Others
3.4: Global Auto Driving AI Chip Market by Application
3.4.1: Passenger Vehicle
3.4.2: Commercial Vehicle
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Auto Driving AI Chip Market by Region
4.2: North American Auto Driving AI Chip Market
4.2.1: North American Market by Type: GPU, DSP, NPU, and Others
4.2.2: North American Market by Application: Passenger Vehicle and Commercial Vehicle
4.3: European Auto Driving AI Chip Market
4.3.1: European Market by Type: GPU, DSP, NPU, and Others
4.3.2: European Market by Application: Passenger Vehicle and Commercial Vehicle
4.4: APAC Auto Driving AI Chip Market
4.4.1: APAC Market by Type: GPU, DSP, NPU, and Others
4.4.2: APAC Market by Application: Passenger Vehicle and Commercial Vehicle
4.5: ROW Auto Driving AI Chip Market
4.5.1: ROW Market by Type: GPU, DSP, NPU, and Others
4.5.2: ROW Market by Application: Passenger Vehicle and Commercial Vehicle
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Auto Driving AI Chip Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Auto Driving AI Chip Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Auto Driving AI Chip Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Auto Driving AI Chip Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Auto Driving AI Chip Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Auto Driving AI Chip Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Intel
7.2: Advanced Micro Devices
7.3: Qualcomm
7.4: Black Sesame Technologies
7.5: Huawei
7.6: Hailo
7.7: Nvidia
| ※自動運転AIチップとは、自動運転車両の運行に必要な高度な計算を実行するために設計された専用のプロセッサです。これらのチップは、人工知能（AI）アルゴリズムを実行するための計算リソースを提供し、リアルタイムでのデータ処理能力を持っています。自動運転車両は、センサーからのデータを収集し、そのデータを基に運転判断を下す必要があるため、これらのチップは非常に重要な役割を果たします。 自動運転AIチップの定義は、主にその機能や用途によって異なることがありますが、基本的には高い演算能力を有し、最小限の消費電力で動作することが求められます。また、リアルタイム処理能力が求められるため、レイテンシー（遅延）の低さも重要な要素です。 種類としては、大きく分けて数種類のアーキテクチャがあります。1つ目は、GPU（Graphics Processing Unit）をベースとしたチップで、画像処理機能に優れているため、カメラからのデータ処理に適しています。2つ目は、FPGA（Field-Programmable Gate Array）で、柔軟性が高く、特定のアルゴリズムに特化した処理を行うことができます。3つ目は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）で、特定の用途に特化したハードウェアを持ち、高効率で動作します。 用途は、主に自動運転車両の運行管理や障害物認識、経路計画など多岐にわたります。具体的には、センサーからの入力データを処理し、周囲の環境をリアルタイムで認識することができます。これにより、自動運転車は交通状況に応じた安全な運転が可能となります。また、複数のセンサーからのデータを統合し、深層学習モデルを用いて判断を行うこともできます。 関連技術としては、センサー技術、通信技術、クラウドコンピューティング、マシンラーニングが挙げられます。センサー技術には、LIDAR（ライダー）、レーダー、カメラが含まれ、周囲の物体や障害物を検出する役割を持っています。これらのデータを基に自動運転AIチップは運転判断を行います。通信技術は、車両同士がリアルタイムで情報を交換したり、インフラと連携するために重要です。クラウドコンピューティングは、車両のデータを解析し、継続的な学習やアップデートを可能にします。 自動運転AIチップの開発は、技術的に高度ですが、量産化やコスト低減の面でも課題が残ります。競争が激しいこの分野では、各企業が独自のアプローチを採用しており、今後も市場は急成長することが予測されます。特に、自動運転技術が商業化されるにつれて、AIチップの需要はさらに高まるでしょう。 今後の展望として、自動運転AIチップは、より高い性能を持ちながらも、消費電力を低減させる方向へ進化しています。また、AI技術の進歩に伴い、より複雑な判断ができるようになることが期待されます。これにより、完全自動運転が普及する未来が近づいていると言えるでしょう。 自動運転AIチップは、未来の交通システムを支える重要な技術であり、セーフティや効率性の向上に寄与することが期待されています。これまでの技術革新に加え、今後の研究開発がこの分野の進展に大きく影響を与えることになるでしょう。自動車業界やテクノロジー企業が協力し、この分野を切り拓いていくことが求められています。 |
• 日本語訳：世界の自動運転AIチップ市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析
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