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輸送における人工知能（AI）の世界市場規模は2022年に30億米ドルと評価され、2032年には約231億1000万米ドルに達すると予測され、予測期間2023年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）22.70%で成長する見通しである。
自律走行車の製造に使われている技術は人工知能である。この技術は、車両周辺の様々な物事をリアルタイムで確実に認識する唯一の技術であり、そのため人工知能と輸送の市場は予測期間中に成長するだろう。この技術の使用は、自律走行車の最適化に役立つ。相手先商標製品メーカーは、効率的な自動車を提供するためにこの技術を活用している。
既存のインフラは、輸送市場におけるこの技術の成長をサポートしていない。そのため、輸送に人工知能を使用することは難しくなっている。世界中の多くの地域で、人工知能技術は多くの輸送車両で使用されていない。この技術を使用することで提供される機能は素晴らしいにもかかわらず、この技術を利用している車両は多くない。現在生産されている車両のほとんどは、この技術をサポートしていない。しかし、先進国では、乗客とドライバーの安全を確保するために、自律走行車に対する需要が非常に高まっている。
メーカー各社は、これらの普通自動車に人工知能技術を統合するため、常に研究開発活動に従事している。COVID-19パンデミックの発生時に遊んでみましょう、この市場の成長にマイナスの影響があった。この業界は、市場の後退とその運営における大きな障害のために多くの課題に直面した。自動車の需要は大幅に減少した。また、原材料や労働力の不足により、製造部門は生産を停止した。人工知能は、さまざまな種類の自動車トラックなどの製造に使用されている。自動車に人工知能を組み込むにはコストがかかるため、パンデミックの間、その需要は減少した。これらすべての要因が市場の成長に悪影響を及ぼした。
成長因子
自動車の安全性を確保するために政府が課す様々な規制
先進国だけでなく発展途上国でも、先進運転支援システムの需要が高まっている。
自律走行車に対する需要の高まり
メーカー間の提携拡大
人工知能技術と輸送市場の利用に対する需要が高まっているのは、さまざまな自動車で交通安全機能の採用が増加しているためである。自動車にいくつかの安全機能を義務付けた政府の取り組みが、今後数年間の市場成長を促進するだろう。人工知能に対する需要の高まりは、自律走行車での使用によるものである。道路上の事故や、こうした事故による死者を減らすために、人工知能と交通機関への需要が高まっている。この技術を自動車に統合することで、交通事故の原因であるヒューマンエラーを減らすことができる。交通事故は世界中で死者を出す主な原因のひとつとなっている。各国の政府は、乗客とドライバーの安全を確保するため、この技術を採用し、その採用に関する意識を高めている。この技術は、事故が起こりやすい場所への警告や、重要な標識や今後の道路に関する最新情報を提供することで、ドライバーの作業効率を向上させる。自律走行車の需要は先進地域で最大であり、これらの車には人工知能技術が組み込まれている。多くの消費者は、より優れた安全性を提供するこれらの自動車を好む。こうした車の需要は、特に高齢化社会で高まっている。人工知能技術の使用は、自動車の故障前に確実に警告を発する予知保全にも役立つ。
人工知能技術は、人工知能と機械学習を組み合わせたディープラーニングの需要が伸びているため、今後数年で大きく成長すると予想される。市場成長の他の理由は、トラック・プラトゥーニングである。人工知能は今後数年間、輸送分野でより多くの機能を提供するだろう。市場成長のためのより良い機会は、信号認識、音声認識だけでなく、運転をより良い経験にするのに役立つ様々なセンサーの統合のような様々な機能の統合によって提供されるであろう。
様々な政府が、自動車による二酸化炭素排出量の削減に関連する政策や法律を採用しているため、人工知能の使用と輸送は、今後数年間で成長することが予想されます。人工知能の使用は、燃料の消費を削減するのに役立ち、そのため、この技術は、二酸化炭素排出量の削減に重要な役割を果たすものとする。政府がこの技術を支援するイニシアティブを取り、このような有利な規制が今後数年間の市場成長を促進するだろう。交通量の少ない道路、距離の短い道路などを示すという点で、この技術の使用によって提供される追加的な支援は、今後数年間にこの技術の需要を増加させる他の要因であろう。
洞察の提供
今後数年間はソフトウェア・セグメントが市場を支配すると予想される。予測期間中、収益面ではソフトウェア・セグメントの市場シェアが大きくなると予想される。同セグメントは、サービス・プラットフォームであるソフトウェアに対する需要の高まりにより、過去に市場を支配してきた。ソフトウェアは、自動車のヒューマン・マシン・インターフェース・アプリケーションにも使用されている。ソフトウェア・セグメントは、サプライ・チェーンのための予測インテリジェンスも提供しているため、今後数年で大きく成長すると予想される。水路輸送、鉄道輸送、航空輸送にも使用されている。
人工知能の使用は、解決策を提供することで、いくつかのリスクを管理するのに役立つ。人工知能ソフトウェアの使用は、故障の回数を減らすことにも役立つ。これはオペレーションとメンテナンスのコスト削減に役立つ。このソフトウェアの使用は、特定の条件下での車両の使用に関連するリスクの警告や表示にも役立ちます。これらのシステムで衛星地図やデジタル地図を使用することで、道路や道路沿いの交通に関するより良い情報が得られる。自律走行車に対する世界中の消費者の需要が継続的に変化しているため、ソフトウェア・セグメントは今後数年間で大きく成長すると予想される。
アプリケーション・インサイト
用途別では、今後数年間は自律走行トラック・セグメントが市場を支配すると予想される。このセグメントは過去に最大の市場シェアを占めており、今後数年間は大きく成長すると予想される。トラック産業の発展により、こうした自律走行トラックへのニーズは今後数年で高まると予想される。世界中の様々な国において、物流を目的としたこれらの薬剤の需要が高まっています。トラックは様々な物資の輸送において重要な役割を担っており、その需要は今後数年で伸びていくと予想されています。
自律走行トラックの使用は、メンテナンスのコストと、これらの薬にかかる経費を削減するのに役立つだろう。これらのコストは約45％削減される。そして、それはまた、今後数年間の業界の成長の要因となるであろう。
地理インサイト
北米地域は今後数年間、圧倒的な市場規模を持つと予想されている。この地域は、安全性、コンプライアンス、アカウンタビリティを保証する様々な規制の発展により、順調に成長すると予想される。市場の成長にとって有利な規制の採用は、来年にさらなる需要を創出するものと思われる。また、HOS改正も輸送分野における人工知能技術の成長を促進する要因のひとつとなるだろう。北米地域の好調な経済状況や可処分所得の高い水準は、この産業の成長を牽引する要因となる。乗客の安全を確保するため、自動車の製造にはいくつかの機能が必須となっている。メーカー各社は、こうした機能を搭載した自動車を提供しており、人工知能市場は今後数年間で大きく成長すると予想される。これらの地域は財政状態が良好であるため、これらの技術への投資は世界中の他の地域と比較して高い。絶え間ない研究開発活動も、今後数年にわたってより優れた機能を提供するのに役立つだろう。メキシコでは、自動車産業に約200億米ドルの投資が行われた。
好調な経済と良好なサプライチェーンおよび物流部門が、アジア太平洋地域の市場を牽引するだろう。アジア太平洋地域もまた、この地域でのトラック販売の増加により、今後数年間でかなりの成長が見られるだろう。これらのトラックにおける人工知能の使用は、今後数年間の市場成長を促進するであろう。アジア太平洋地域では、日本が今後数年間、輸送市場で人工知能を最大限に活用すると予測されている。
主な市場動向
主要な市場プレーヤーは、自動車市場のためにメキシコに200億米ドルを投資している。この投資は、この地域の人工知能と輸送の成長に役立つだろう。
輸送分野における人工知能の活用は、今後数年間でハイエンドな機能を提供することになるだろう。
市場キーパーソン
ボルボ
ダイムラー
スカニア
パッカー
ペロトン
ヴァレオ
ゼボ
ゼット・エフ
ゾナー
ティアIサプライヤー
ソフトウェアサプライヤー
スタートアップのボッシュ
インテル
エヌビディア
アルファベット
コンチネンタル
マグナ
男性
マイクロソフト
ナウト
IBMコーポレーション
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
提供
ハードウェア
ニューロモルフィック
フォン・ノイマン
ソフトウェア
プラットフォーム
ソリューション
機械学習テクノロジー
ディープラーニング
コンピュータ・ビジョン
コンテキスト認識
自然言語処理
プロセス別
シグナル認識
物体認識
データマイニング
アプリケーション別
半自律走行トラック
トラック・プラトゥーニング
予知保全
精度とマッピング
自律走行トラック
マシン・ヒューマン・インターフェース
その他
地域別
北米
米国
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
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
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 調査方法調査方法
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.輸送市場における人工知能（AI）に対するCOVID 19の影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：運輸産業における人工知能（AI）のインパクト
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.輸送分野における人工知能（AI）の世界市場、提供サービス別
8.1.輸送分野における人工知能（AI）市場、オファリング別、2023～2032年
8.1.1.ハードウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ソフトウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.輸送分野における人工知能（AI）の世界市場、機械学習技術別
9.1.輸送分野における人工知能（AI）市場、機械学習技術e別、2023～2032年
9.1.1.ディープラーニング
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ディープラーニング
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.コンテキスト認識
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.コンテキスト認識
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.輸送における人工知能（AI）の世界市場、プロセス別
10.1.輸送分野における人工知能（AI）市場、プロセス別、2023～2032年
10.1.1.シグナルの認識
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.物体認識
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.データマイニング
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.輸送分野における人工知能（AI）の世界市場、用途別
11.1.輸送分野における人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
11.1.1.半自律走行トラック
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.トラック・プラトゥーニング
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.予知保全
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.4.精度とマッピング
11.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.5.自律走行トラック
11.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.6.マシン・ヒューマン・インターフェース
11.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.7.その他
11.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.運輸における人工知能（AI）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、オファリング別（2020～2032年）
12.1.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.1.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.1.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.1.5.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.1.5.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.1.5.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.1.6.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.1.6.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.1.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.2.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.2.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.2.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.2.5.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.2.5.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.2.5.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.2.6.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.2.6.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.2.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.2.7.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.2.7.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.2.7.4.市場収益と予測、用途別（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、オファリング別（2020～2032年）
12.2.8.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.2.8.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.2.8.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.APAC
12.3.1.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
12.3.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.3.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.3.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.3.5.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.3.5.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.3.5.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.3.6.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.3.6.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.3.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.3.7.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.3.7.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.3.7.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.3.8.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.3.8.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.3.8.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.MEA
12.4.1.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
12.4.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.4.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.4.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.4.5.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.4.5.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.4.5.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.4.6.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.4.6.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.4.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.4.7.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.4.7.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.4.7.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.4.8.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.4.8.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.4.8.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
12.5.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.5.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.5.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
12.5.5.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.5.5.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.5.5.4.市場収益と予測、用途別（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、オファリング別（2020～2032年）
12.5.6.2.市場収益と予測、機械学習技術別（2020～2032年）
12.5.6.3.市場収益と予測、プロセス別（2020～2032年）
12.5.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1. ボルボ
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.ダイムラー
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.スカニア
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.パッカー
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.ペロトン
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.ヴァレオ
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.ゼボ
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.ゼット・エフ
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.ゾナー
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. ティアIサプライヤー
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
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖