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世界の自動車用人工知能（AI）市場規模は、2022年に27.1億米ドルと推定され、2022年から2030年までの年平均成長率は24.1％を記録し、2030年には152.3億米ドルに達すると予測されている。
市場概要
製造、設計、サプライチェーン、生産、ポストプロダクション、「運転支援」、「ドライバーリスク評価」システムを含む自動車バリューチェーンは、AIで効果的に実装される。部品製造や設計のような自動車製造サービスは、人間と協力してAI自動車の製造を支援する。AIは人間のデータとアルゴリズムを使って、人間の判断力や思考力を再現する。自動車メーカーは意思決定プロセスを簡素化し、高品質の顧客体験を確保できる。アンチロック・ブレーキ・システム（ABS）やアダプティブ・クルーズ・コントロールなど、AIツールや装備はすでに最新の自動車に搭載されている。主にAIに依存する自動運転技術は、自動車業界が目指す次のマイルストーンである。
重要なポイント
2022年の市場シェアは北米が37.1%で最大となった。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も速いCAGRで拡大すると推定されている。
2022年の売上高シェアは、ハードウェア部門が72.3％以上を占めている。
製品別では、ソフトウェア部門が予測期間中に大きな成長を示している。
用途別では、半自動運転分野が2022年に45.8%の売上シェアを占めた。
用途別では、自律走行分野が2023年から2032年の間に年平均成長率23.8％で成長すると予測されている。
技術別では、機械学習部門が2022年に35.2%以上の最も高い売上シェアを占めた。
技術別では、自然言語処理分野が2023年から2032年にかけて年平均成長率25.5%を記録すると予想されている。
プロセス別では、音声認識分野が2022年に約32.6％の売上シェアを獲得した。
コンポーネント別では、メモリ・ストレージ・システム部門が2022年の売上シェアで23.1％以上を占めている。
市場ダイナミクス
世界の自動車用人工知能市場の成長を促進する主な要因の1つは、予測期間内に自動車産業における研究開発開発が増加することである。データ・サイエンスと機械学習技術は、研究から設計、製造、マーケティング・プロセスまであらゆるものを改善することで、自動車組織の競争力維持に役立っており、自動車のデータ解析は自動運転車に限定されるものではない。例えば、カメラ、複数のセンサー、レーダー、ライダーが搭載されており、進路計画や周囲の状況把握に役立つことが、市場にプラスの影響を与える要因となっている。さらに、自動車メーカーにとって、代替燃料の研究開発の主な目標は、再生可能で、安全で、十分に豊富で、より生態学的に優しい一次エネルギー源の使用に切り替えることによって、化石燃料への依存を減らすことである。
加えて、自律走行産業に対する意識の高まりが市場を大きく牽引している。ドライバーレス車に対する顧客の需要は大幅に増加しており、一部の否定的なメディアが報じたように、顧客は安全のために半自律走行機能も期待しているため、自律走行機能は大いに望まれている。例えば、Cox Automotive Mobility Solutions Groupによると、54％の人がより良い安全運転のために半自律走行機能を望んでおり、これが自動車用人工知能市場を顕著に牽引している。
また、自動車・交通安全、自動車技術、テレマティクス、人工知能に対する政府の取り組みが高まることで、交通事故件数を減らし、交通安全を向上させることができる。例えば、道路を走る車両や道路の状況に関するデータ収集。さらに、リアルタイムの気象情報やアラートは、モバイルネットワークや高速データ転送オプションである可能性があります。最終的に事故を減らすための努力は、政府によってトークンであるこのようなタイプのイニシアチブは、自動車人工知能市場を加速させる。
しかし、ハイテク技術は自動車のコストを上昇させ、市場の成長をある程度妨げる。さらに、AI技術を促進するための政府イニシアティブの増加は、予測期間中の市場成長にとって有利な機会の1つである。
市場ダイナミクス
市場促進要因
自律走行車に対する需要の高まり
自律走行車は環境を感知し、人間の介入なしに自ら運転することができる。人間が運転する必要はなく、常に車内にいる必要もない。このような車両は、従来の自動車が実行できるすべてのタスクを、それも人間の運転手なしで実行できる。これは人工知能の活用なしには実現できない。先進的な超音波、レーダー＆ライダーセンサー、機械学習システム、ビデオカメラを使用した自動運転車へのAIの採用は、自動車業界に革命をもたらし、自動車用人工知能市場の成長を促進している。さらに、交通安全の向上と自律走行車による交通事故件数の減少が期待されることも、自動車用人工知能市場の成長を後押ししている。
さらに、高齢者や身体障害者は完全自動運転車のメリットを享受できる。このため、今後数年間は自動運転車の需要がさらに高まると予測される。さらに、自律走行車の高コストは、個人的な移動の代わりにライドシェアを行うことで管理することができ、交通費をさらに削減することができる。この現象は、予測期間中に自律走行車の需要を生み出し、自動車用人工知能市場の成長を増大させると予測される。人気の高まり、認知度の向上、プレミアム車に対する需要の高まりは、予測期間にわたって自動車産業を後押しすると予測される。例えば、Insurance Institute for Highway Safetyは、2025年までに約350万台、2030年までに450万台の自律走行車が米国の道路を走行すると予測している。
運輸業界のブーム
運輸業界は近年、人工知能の重要な進歩によって大規模な革命を遂げた。交通業界は、交通渋滞の緩和、乗客の安全性の向上、交通事故リスクの低減におけるAIの可能性を突然認識した。AIは、機械学習やコンピューター・ビジョンといった最新技術を駆使してモビリティの未来を予測することで、交通事業を支援することができる。自動運転車は、輸送におけるAIの究極的な活用の最たる例である。このシナリオは自動車に限ったことではなく、ドライバーレスのトラック技術も輸送分野で活況を呈している。カリフォルニア州やテキサス州の18輪車などでは、自動運転トラックが輸送目的を果たすことに成功しているが、現在は安全なドライバーとともにある。例えば、伝統的なトラック運送会社であるUSエクスプレスと自動運転スタートアップのコディアック・ロボティクスは共同で、2022年3月に18輪自動運転トラックが5日間で4往復し、24時間で約6300マイルを走行し、8つの貨物を輸送するデモンストレーションを行った。
これに加えて、自動運転トラック、バス、空港の自律走行車に関連する環境負荷の低減、運行コストの削減、運行効率の向上、利便性の向上が、運輸業界の発展を彩っている。さらに、交通流分析、歩行者検知、コンピューター・ビジョンを利用した駐車場管理、交通量検知などは、交通機関で使用されるAI技術の典型的な例である。さらにAIは、交通安全性の向上、持続可能性の強化、業務効率の向上により、世界中のスマートな都市を創造することで、運輸業界を変化させると予想されている。
持続可能なソリューションに対する消費者の意識の高まり
環境的に持続可能なソリューションの開発に対する政府支援の増加は、AIの導入による自動車業界の革命を促進している。自動車の電動化、自動化、ライドシェアといった3大潮流の適切な活用は、信頼性が高く、費用対効果が高く、環境的に持続可能なソリューションのミックスであることを証明できる。さらに、多くの国民が環境の持続可能性に対する意識を持ち、先進国でも発展途上国でも、人々はそうしたソリューションにシフトしている。
さらに、交通渋滞を緩和し、都市部のCO2排出量を最大80％削減できる可能性があることも、今後数年間でドライバーレス車の需要が高まると予想される要因のひとつである。高度に自動化された自動車は、より安全な運転体験とともに、スピードと加速が融合した最高の体験を提供することができる。このような自動車は、電力消費と大気汚染の面で燃費が良いことが証明されている。例えば、米国エネルギー省は、自動運転の「エコドライブ」として知られる運転スタイルが、燃料使用量を約15～20％削減する可能性があると予測している。こうした要因が、自動車用人工知能市場の成長の主な原因と考えられている。
センサーとデータ処理の技術的進歩
現代の自動車では、車載コンピューター・システムに相互接続された多数のセンサーが生成するデータに基づいて、何千もの選択が行われている。自動車のエンジンマネージメントシステムには、エンジンセンサー、アクチュエーター、リレーなど、多種多様なセンサーデバイスが搭載されている。このようなセンサーの多くは、厳しい温度や周囲の汚染物質にさらされる厳しい環境で作動する。それにもかかわらず、これらのセンサーは電子制御ユニット（ECU）に重要なデータ・パラメータを提供し、さまざまなエンジン動作の管理に重点を置いています。したがって、このような頑丈でハイテクなセンサーとデータ処理ユニットの利用が、自動車用人工知能市場の成長を後押ししている。
これに加えて、AIアルゴリズムは、判断を下すためにセンサーからの膨大な量のデータに大きく依存しており、センサー技術とデータ処理スキルの発展により、このデータの収集と分析がよりシンプルになってきている。伝統的なエンジン車にはよりシンプルなエンジンセンサーが搭載されているが、最新の自動運転車は複雑な電子センサーシステムで構成されている。センサーは、エンジン性能、燃料消費量、汚染物質を監視し、ドライバーと同乗者を支援・保護する。これらにより、自動車メーカーはより安全で燃費が良く、運転が快適な自動車を導入することができる。こうした要因が、自動車用人工知能市場の成長をさらに拡大させている。
抑制
車両価格の上昇
世界保健機関（WHO）の2022年の推計によると、毎年130万人以上が交通事故で命を落としている。一方、致命的でない負傷者は2,000万人から5,000万人以上に上り、負傷の結果、多くの人が身体障害者となる。高度に自動化された自動車は、人為的なミスをなくし、それによって交通事故件数を減らすことが期待されている。運転の責任を人間から機械に切り替えることで、自律走行技術は交通事故の大半の原因である行動ミスの可能性を減らす。しかし、高度自動運転車の生産コストが高いことが、自動車用人工知能市場の成長にとって最大の制約となっている。
通信装置、レーダー、高画質カメラ、センサーなど、自動運転車両に使用されるいくつかのシステムは、従来の車両の部品に比べて高価である。LIDARセンサーは、自律走行車の目として機能する最も重要なシステムと考えられている。LIDARセンサーだけで、車両本体の価格の2倍以上することもある。そのため、メーカーは自動運転車の製造コストを下げることが難しい。このような人命救助技術は、今日の世代にとって必要不可欠なものだが、この技術の手の届きにくさは、自動車産業に著しい障害をもたらしている。
一方、コストの制約を最小化するために、このような自律走行車は、シェアリングライド、レンタル、または貸し車両を利用することで、手頃な価格にすることができる。この現代的な仕組みは、現在のタクシーと同様、運営費を膨大な数の顧客に分配し、輸送サービスをより経済的なものにする。
オポチュニティ
自動車産業における政府政策の好転
環境的に持続可能で公的に安全なソリューションの開発に対する政府支援の高まりは、自動車用人工知能市場に関わるプレーヤーに圧倒的な成長機会をもたらしている。例えば、米国運輸省傘下の国家道路交通安全局（NHTSA）は、州政府が高速道路安全イニシアチブを成功裏に実施できるようにするため、州政府に助成金を提供している。NHTSAはまた、自動車の性能要件を実施し、州や地方自治体と協力することで、自動車の衝突事故による人命、負傷者、経済的損失を減らしている。低開発国や発展途上国は、自律型エコシステム車の初期段階にある。例えば、KPMGの2020年自律走行車準備指数では、インドは30カ国中29位であった。しかし、この領域で大きな発展を遂げるために、AIと自動車産業の協調的な取り組みが進行中である。政府もまた、AVとドローン技術の領域における創造性の育成を全面的に支援している。例えば、DRDOのAeronautical Development Establishment（ADE）、Hindustan Aeronautics Limited、BELは、合成開口レーダー、電子情報システム、状況認識ペイロードなど、さまざまなペイロードの組み合わせが可能な、中高度、長時間のRustom-2 UAVを開発している。
さらにインド政府は、海軍向けの先進水中車両の開発、国家電動モビリティ計画2020、インド自動車研究協会、自動車法の採択など、いくつかのプロジェクトやイニシアティブにも取り組んでいる。
地域別
アジア太平洋地域は、2022年に28.1%以上の収益シェアを占める。韓国、中国、日本、インドなどの国々でAI自動車の販売が伸びていることが、この地域における自動車用人工知能市場の成長の主な要因となっている。さらに、中国は自動車の主要生産国であり、自動車分野におけるAIを継続的に開発している。例えば、中国は「メイド・イン・チャイナ2025」戦略の下、2025年までに自動車産業を変革する計画であり、スマート・ドライビングのための高度なキーテクノロジーを要求し、スマート・コネクテッド自動車の開発、製造、利用のためのエコシステムを構築する。アジア太平洋地域の自動車用人工知能は、高級乗用車の販売台数の増加、消費者のAIに対する好感度の上昇、可処分所得の増加などを背景に、予測期間中に増加すると予想される。
北米の自動車用人工知能（AI）市場は2022年に10億810万ドルとなり、2030年には約53億380万ドルに達する。
欧州の自動車用人工知能（AI）市場は2022年に5億8,340万ドルとなり、2030年には約29億4,770万ドルに達すると予想されている。
アジア太平洋地域の自動車用人工知能（AI）市場は、2022年に7億6,240万ドルと評価され、2030年には約51億3,040万ドルになると予測されている。
LAMEAの自動車用人工知能（AI）市場は2022年に3億6,090万ドルとなり、2030年には約18億4,880万ドルを超えると予想されている。
洞察の提供
自動車用人工知能市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分される。2022年の提供セグメントでは、ハードウェアが大きなシェアを占めている。このセグメントの成長は、中国、日本、韓国などの国々で新型プロセッサ車の採用が急増していることに起因している。
サービス分野は、設立、アップグレード、メンテナンスなど、最も急速に発展しているサブセグメントである。また、クラウドベースのソフトウェアソリューションの導入コストが徐々に低下し、シームレスなプロセス統合の必要性が高まっているため、ソフトウェア分野が市場を大幅に牽引している。
テクノロジー・インサイト
技術に基づき、世界の自動車用人工知能市場はコンピュータビジョン、コンテキスト認識、ディープラーニング、自然言語処理に区分される。2022年の技術セグメントでは、機械学習が大きなシェアを占めている。自律走行または半自律走行アプリケーションでは、世界中のいくつかの企業が人工知能ベースのソリューションの1つとして画像認識の利用を開始しており、ビジネスの再構築が期待されている。
アプリケーション別インサイト
アプリケーション市場は、ヒューマン・マシン・インターフェース、自律走行、半自律走行に区分される。2022年のアプリケーション別では、半自律走行が大きなシェアを占めている。半自律走行高級車におけるジェスチャー認識や音声認識システムの利用増加などの要因により、市場の成長が見込まれる。
COVID-19 インパクト
自動車分野における人工知能の市場は、COVID-19時代の過去2年間で大幅に減少している。例えば、国際自動車工業会によると、2020年の世界の自動車生産台数は、COVID-19危機により全世界で16％減と深刻な打撃を受けた。
最近の動向
2021年2月、フォルクスワーゲン・グループとマイクロソフトは、米ソフトウェア大手のクラウド・コンピューティング技術に関する協力関係をさらに強化し、自動運転の進化を目指すことを計画している。
2021年5月、自動車の安全性で世界をリードするボルボ・カーズと、世界トップのモビリティ・テクノロジー・プラットフォームであるDidi Chuxingは、DiDiの自動運転テストフリート向けの自律走行車に関する戦略的パートナーシップ契約を発表した。ボルボ・カーズはDiDi Autonomous Drivingと協力し、XC90を自律走行に完全に対応させるために必要な追加のソフトウェアとハードウェアを実装する。これらの車には、ステアリングやブレーキなどの操作に必要なバックアップシステムが装備される。
2019年12月、テスラはエヌビディアと提携し、AI協調型半導体をさらに開発した。Nvidiaの最も優秀な人材の一部は、完全な自動運転能力を持つ車両を制御するのに十分抜け目のないAIチップを育成するためにテスラと提携した。これらのチップは、自動車が高速道路はもちろん、近隣の道路や信号もナビゲートすることを保証する。
主な選手
インテル コーポレーション
ウェイモ社
IBMコーポレーション
マイクロソフト株式会社
エヌビディア・コーポレーション
ザイリンクス
マイクロンテクノロジー
テスラ社
ゼネラルモーターズ社
フォード・モーター・カンパニー
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
ソフトウェア
サービス
テクノロジー別
コンピュータ・ビジョン
コンテキスト認識
ディープラーニング
機械学習
自然言語処理
アプリケーション別
自律走行
ヒューマン・マシン・インターフェース
半自動運転
プロセス別
シグナル認識
画像認識
音声認識
データマイニング
コンポーネント別
グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）
マイクロプロセッサー（ASICを含む）
イメージセンサー
メモリとストレージ・システム
バイオメトリック・スキャナー
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
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.COVID 19 自動車用人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：自動車用人工知能（AI）産業のインパクト
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.自動車用人工知能（AI）の世界市場、オファリング別
8.1.自動車用人工知能（AI）市場、オファリング別、2022-2030年
8.1.1.ハードウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.2.ソフトウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
第9章.自動車用人工知能（AI）の世界市場、技術別
9.1.自動車用人工知能（AI）市場、技術別、2022-2030年
9.1.1.コンピュータビジョン
9.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.2. Context Awareness
9.1.2.1. Market Revenue and Forecast (2017-2030)
9.1.3.ディープラーニング
9.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.4.機械学習
9.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.5.自然言語処理
9.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
第10章.自動車用人工知能（AI）の世界市場、用途別
10.1.自動車用人工知能（AI）市場、用途別、2022-2030年
10.1.1.自律走行
10.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.2.ヒューマン・マシン・インターフェース
10.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.3.半自動運転
10.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
第11章.自動車用人工知能（AI）の世界市場、プロセス別
11.1.自動車用人工知能（AI）市場、プロセス別、2022-2030年
11.1.1.シグナルの認識
11.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
11.1.2.画像認識
11.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
11.1.3.音声認識
11.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
11.1.4.データマイニング
11.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
第12章.自動車用人工知能（AI）の世界市場、コンポーネント別
12.1.自動車用人工知能（AI）市場、コンポーネント別、2022-2030年
12.1.1.グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
12.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.2.フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）
12.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.3.マイクロプロセッサー（ASICを含む）
12.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.4.イメージセンサー
12.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.5.メモリとストレージシステム
12.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.6.生体認証スキャナー
12.1.6.1.市場収益と予測（2017-2030）
12.1.7.その他
12.1.7.1.市場収益と予測（2017-2030）
第13章.自動車用人工知能（AI）の世界市場、地域別推計と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.1.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.1.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.1.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.1.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.1.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.1.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.1.6.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.1.6.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.1.7.北米以外の地域
13.1.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.1.7.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.1.7.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.1.7.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.1.7.5.市場収益と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.2.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.2.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.2.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.2.5.市場収益と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.2.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.2.7.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.2.8.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.2.9.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.2.9.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.2.10.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.2.11.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.2.12.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.2.12.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.2.12.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.2.13.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.2.14.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.2.14.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.2.14.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.2.15.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.3.APAC
13.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.3.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.3.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.3.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.3.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.3.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.3.6.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.3.7.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.3.8.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.3.8.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.3.8.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.3.9.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.3.10.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.3.10.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.3.10.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.3.10.5.市場収益と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.3.11.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.3.11.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.3.11.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.3.11.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.4.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.4.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.4.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.4.6.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.4.7.市場収益と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.4.8.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.4.8.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.4.8.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.4.9.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.4.10.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.4.10.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.4.10.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.4.10.5.市場収益と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.4.11.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.4.11.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.4.11.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.4.11.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.5.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.5.5.市場収益と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.5.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.5.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.5.6.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.5.7.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
13.5.8.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
13.5.8.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
13.5.8.4.市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
13.5.8.5.市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
第14章.企業プロフィール
14.1.インテル コーポレーション
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.ウェイモ社
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.IBMコーポレーション
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.マイクロソフト株式会社
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.エヌビディア・コーポレーション
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.ザイリンクス
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.マイクロンテクノロジー
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8.テスラ社
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.ゼネラルモーターズ社
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.フォード・モーター・カンパニー
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.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❖