自動車向け基盤AIモデル市場 サイズとシェア 2026-2035

自動車向けAI基盤モデル市場規模

自動車向けAI基盤モデル市場は2025年に9億米ドルに達し、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）約38.5%で拡大し、2035年には236億米ドルに達すると予測される。

市場の成長は、道路状況を解釈し、複数のセンサー入力を横断して推論し、学習シナリオを生成し、車載インテリジェンスを支援できるモデルの利用拡大を反映している。安全性の確保は、商業面でも重要な課題であり続けている。世界では交通事故により毎年推定119万人が死亡しており、検知、ドライバー監視、自動意思決定を改善するシステムへの需要を下支えしている^{[1]World Health Organization, Global Status Report on Road Safety 2023. who.int}。

基盤モデルの導入は、個別の認識タスクを超え、画像、言語、レーダー、地図、車両状態、行動に関する入力を組み合わせるアーキテクチャへと進んでいる。これは、自動車メーカーや自動運転事業者にとって、開発の前提を変えるものだ。再利用可能なモデルは複数の車両機能を支援できる一方、その商業的価値は、自動車の安全制約の下で検証できるか、地域ごとの運転条件に適応できるか、限られた演算能力とエネルギーの範囲内で展開できるかに左右される。

消費者向けADASは、既存の車両を通じて普及を拡大できるため、現時点で最大の用途となっている。より重要な成長機会は、エンドツーエンドの自動運転モデルにある。そこでは、モデルの能力、シミュレーションの深度、車両群からの学習によって、システムが限定的な運行設計領域から、再現性のある商用展開へ移行できるかどうかが決まる。したがって市場で評価されるのは、単に大型モデルを導入する組織ではなく、幅広いデータ資産と規律ある安全性保証を組み合わせられる組織である。

主要な成長要因

車両の安全性向上と事故削減に対する需要の高まり

道路安全への対応圧力が、まれで曖昧な状況や複数の関係者が絡む運転状況を解釈できる基盤モデルへの投資を後押ししている。世界保健機関（WHO）が推定する年間119万人の交通事故死者数は、根本にある問題の規模を示している。米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）は、自動緊急ブレーキに関する最終規則により、年間360人の命が救われ、2万4,000件の負傷が防止される可能性があると推定している^{[2]National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA Finalizes Rule on Automatic Emergency Braking. nhtsa.gov}。自動車メーカーにとっての戦略的価値は、物体認識の精度向上だけではない。より幅広い状況において、認識をドライバー状態の監視、軌道予測、介入ロジックと連携させる能力にある。

先進運転支援システムに関する規制上の義務

安全規制により、高度なセンシング機能や介入機能が車両設計において一層重要になっている。NHTSAの自動運転車安全フレームワークは、試験、導入、安全性評価において規制当局の監督が引き続き重要な役割を果たすことを示している。一方、欧州の車両安全要件の拡大により、インテリジェント・スピード・アシスタンス、自動緊急ブレーキ、ドライバーの眠気検知などの機能の普及が進んでいる^{[3]National Highway Traffic Safety Administration, Automated Vehicle Safety. nhtsa.gov}。FMVSS 127は、軽量車両に自動緊急ブレーキシステムの搭載を義務付けており、2029年9月までに段階的に適合が求められる。EUのインテリジェント・スピード・アシスタンス要件は、2024年7月以降に新規登録されるすべての車両に適用されている。2025年に中国で販売された1,500万台の乗用車のうち、約67%がADAS機能を搭載していた。欧州委員会は、自動車部門の行動計画の一環として、ADASおよびADSの試験手順の調和も掲げている。こうした要件により、絶えず変化する消費者向けソフトウェアサービスとしてではなく、車両のライフサイクルを通じて文書化、試験、監視できるモデルへの需要が生まれている。

英国も自動車産業の変革に向けて公的資金を投入している。25億ポンドのDRIVE35プログラムと1,800万ポンドのConnected and Automated Mobility Pathfinderイニシアチブは、国内のソフトウェア、自動運転モビリティ、車両開発能力の商業的重要性を高めている。

自動運転・ADAS向け基盤モデルの導入

ワールド基盤モデルは、シナリオ生成、マルチビュー学習、閉ループ評価を支援することで、走行データを開発資産へと変えることができる。NVIDIAの自動車向けに適応されたCosmosワールド基盤モデルは、20,000時間を超える走行データで学習されており、合成データの生成やマルチビュー閉ループ学習に活用される。重要なのはその仕組みである。シミュレーションの網羅性が高まれば、実際の道路試験だけで収集するには時間や費用がかかりすぎる、あるいは安全性に懸念があるエッジケースを、計画システムに経験させることができる。

コネクテッドカーにおける生成AIの統合拡大

コネクテッドカーのプログラムでは、生成AIの用途がクラウド型アシスタントから、ローカルな文脈の理解、プライバシー管理、低遅延が求められる機能へと広がっている。マルチモーダルなフィジカルAIプラットフォームは、自動運転車やロボティクスの用途において、認識と推論を結び付けるよう設計されている。米国商務省産業安全保障局のコネクテッドカー規則は、2027年モデルの車両において、中国およびロシアと関係する特定の車両接続システムソフトウェアと自動運転システムソフトウェアを禁止している。これにより、自動運転にとどまらず、特にコックピットのインターフェース、状況に応じた支援、予測型車両サポート、車内のパーソナライズされた体験へと、対象市場が広がる。

主な市場抑制要因

リアルタイム推論に必要な高い計算能力

自動車向け基盤モデルは、データセンター向けアプリケーションとは異なる導入環境に直面する。車両では、予測可能な遅延、熱的制約、電力制約、機能安全上の義務を満たしながら推論を実行しなければならない。IEEEの自律・知的システム規格群には、モデル圧縮に関するIEEE 2941 to 2021や、自律システムの安全性および倫理的配慮に関する規格が含まれており、自動車への導入では計算効率と保証を切り離せない理由が示されている。自動運転に関するクラウド・エッジ・端末の研究では、遅延と連携上の制約が、時間に敏感な車両機能をリモート計算に依存する際の主要な障壁として挙げられている。NVIDIAのDRIVE AGX Thor開発者向けプラットフォームは、利用可能な車載コンピューティング能力の上限を示す例であり、自動運転車や生成AIのワークロード向けに最大1,000 TOPSを提供する。

この制約が最も深刻になるのは、高解像度カメラ映像、レーダー、ライダー、地図データ、車両テレメトリーを組み合わせるモデルである。大規模なモデルは開発段階で汎化性能を高める可能性がある一方、市販車には経済的に見合わないハードウェア要件を課すおそれがある。NVIDIA製ハードウェアを自社のAIチップに置き換えるというRivianの決定は、より費用対効果の高い自動車向けコンピューティングを追求する業界の動きを示している。これにより、クラウドベースのトレーニングやシミュレーションのワークロード、高級車や自動運転車両群向けの高性能エッジシステム、時間的制約のあるタスクのみを車両側で処理するハイブリッド型アーキテクチャという商業的なすみ分けが生まれる。

データプライバシーへの懸念と越境データ移転の制限

基盤モデルの開発には大規模かつ多様な運転データセットが必要だが、車両データには個人を特定できる画像、位置情報の履歴、音声によるやり取り、行動シグナルが含まれる可能性がある。世界銀行は、交通技術の導入においてデータガバナンスが中心的な課題であると指摘している。特に、国境を越えるデータ移転、各地域の政策条件、制度的な対応能力が異なる場合に重要となる。GDPR、CCPA、中国のPIPLなどの規制により、単一のグローバルな学習パイプラインではなく、地域ごとのデータ取り扱い戦略が求められている。中国では、重要な自動車データのカテゴリーにローカライゼーション要件が適用され、越境移転には中国サイバースペース管理局（CAC）のセキュリティ評価が必要となる場合がある。また、米国商務省産業安全保障局（BIS）のコネクテッドカー規則は、2027年モデルの車両において、中国またはロシアと関連する特定の車両接続システムおよび自動運転システムのソフトウェアを禁止している。

サプライヤーにとって、これはデータの出所管理、アクセス制御、モデルガバナンスの設計にかかる負担が増すことを意味する。フリートデータは、同意、保存期間、ローカライゼーション、匿名化に関する要件に対応して初めて、商業的価値を持つ可能性がある。モデル開発プロセスを分断せずに地域別のデータ運用体制を構築できる企業は、実務上の優位性を得るだろう。

この緊張関係を踏まえると、モジュール型の導入戦略が有効となる。クラウドインフラは学習やシナリオ生成に引き続き有用である一方、エッジシステムは応答性を維持し、常時接続への依存を低減する。最も有力な商用ソリューションは、この役割分担をエンジニアリング上の優位性に転換するものとなる。すなわち、決定論的な動作を実現する圧縮済み車載モデルと、地域ごとのデータ制限にも対応できるクラウド規模の学習・ガバナンスプロセスを組み合わせる。

自動車向けAI基盤モデル市場のセグメント分析

モデルの能力別

マルチモーダル大規模言語モデルの市場規模は2025年に1億6,680万米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）42.3%で拡大し、2035年には55億米ドルに達すると予測される。特に、インテリジェントコックピットやオペレーター支援など、車両システムが自然言語による対話に加え、視覚情報、文脈情報、車両の状態情報を組み合わせる必要がある領域で重要性が高い。

世界基盤モデルの市場規模は2025年に8,080万米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）34.9%で拡大し、2035年には16億米ドルに達すると予測される。物理的な運転環境をモデル化し、シミュレーション、計画立案、シナリオ生成を支援するよう設計されている。NVIDIAのCosmosプラットフォームは、マルチモーダルな世界モデルをフィジカルAIの用途に位置付けており、今後の方向性を示している^{[4]NVIDIA, Physical AI with World Foundation Models (Cosmos). developer.nvidia.com}。

ビジョン基盤モデルの市場規模は2025年に1,824億米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）34.0%で拡大し、2035年には3兆3,558億米ドルに達すると予測される。その価値は、道路利用者、気象条件、標識、車内モニタリング、車載カメラの構成など、さまざまな対象に適応できる汎用的な視覚表現にある。

合成データ生成モデルの市場規模は2025年に2億5,950万米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）36.1%で拡大し、2035年には55億米ドルに達すると予測される。これらのモデルは、開発上のボトルネックに対処する。すなわち、希少事象のデータは、車両群からの収集だけでは十分な量を確保することが難しい。自動車向けに適応させた世界モデルは、合成シナリオを生成し、複数のカメラ視点にわたる閉ループ学習を支援できる^{[5]NVIDIA, Simplify End-to-End AV Development with NVIDIA Cosmos World Foundation Models. developer.nvidia.com}。

エンドツーエンド自動運転モデルは、能力別セグメントの中で最も急速な成長が見込まれ、2025年の2億820万米ドルから、年平均成長率（CAGR）38.8%で拡大し、2035年には54億米ドルに達すると予測される。認識、予測、運転操作を統合システムとして最適化できる可能性が魅力となっている。一方、そのリスクも同様に統合的である。エンドツーエンドのアーキテクチャでは、未知の状況においても安全かつ解釈可能な挙動が維持されることを、より強固な証拠で示す必要がある。

3Dシーン再構成モデルの市場規模は2025年に4,690万米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）36.9%で拡大し、2035年には11億米ドルに達すると予測される。これらのモデルは、空間認識、デジタル環境の再構築、より現実的なシミュレーション入力を支援する。

ライセンス別

独自／商用モデルは2025年にライセンス分野を主導した。その地位は、契約上のサポート、管理されたアップデート、保証関連文書、責任分担に対するOEMやサプライヤーの需要を反映している。オープンソースモデルは2億530万米ドルに達し、エコシステム内での実験や開発者の利用機会に対するニーズが支えとなった。NVIDIAのAlpamayoイニシアチブは、オープンソースの車両向け言語・行動モデルと、レベル4開発に向けてJLR、Lucid、Uberが参加するエコシステムの事例である。ハイブリッドモデルは1億4,690万米ドルを占め、企業が独自の車両データと展開管理を維持しながら、利用しやすいモデルコンポーネントを活用することを可能にした。

導入形態別

2025年はエッジ／車載モデルが導入形態別で最大のシェアを占めた。ネットワーク品質が不安定な場合や、クラウドへの依存が適さない場合に、知覚や制御に関する判断を即座に行う必要があることが、同モデルの優位性を支えている。クラウドベースモデルは4億1,360万米ドルを占め、モデルのトレーニング、シミュレーション、車両群の分析、継続的な改善に関するワークロードに活用されている。

用途別

2025年はコンシューマー向けADASが最大の用途であり、市場規模は2億4,520万米ドルだった。量産車への導入基盤が最も広く、規制や消費者の安全ニーズにも直接結び付いている。自動運転車の計画・運用は3億4,520万米ドルに達した。これらの用途では、商業モデルが無人運転または車両群の管理下での走行性能に依存するため、より踏み込んだ運用検証が求められる。

インテリジェントコックピット・車載AIは2025年に2億6,080万米ドルを占めた。その成長は、機密性の高い会話や行動データを継続的にクラウドへ送信することなく、自動車メーカーが車両の状況を踏まえた有用なインテリジェンスを提供できるかどうかに左右される。その他のセグメントは7,600万米ドルを生み出した。

最終用途別

2025年はOEMが最終用途別で最大のセグメントとなり、市場規模は3億2,950万米ドルだった。これは、車両アーキテクチャ、生産工程への統合、保証リスク、顧客体験をOEMが管理していることを反映している。自動運転車の運行事業者は2億5,660万米ドルを占め、モデルは車両群の稼働率や運行設計領域に直結している。ティア1自動車サプライヤーは2億920万米ドルを生み出し、モデルの能力を認定済みのセンシング、演算、ブレーキ、ステアリング、コックピット、ソフトウェアシステムへと落とし込む重要な仲介役であり続けている。

ライセンス形態と導入形態の選択も、この違いを際立たせている。説明責任とサポートが決め手となる場面では独自モデルが選ばれやすい一方、オープンなエコシステムは実験や適応を加速させる。運転に関する判断はネットワークとの往復通信を待てないため、エッジ導入が優位に立つが、トレーニングやシミュレーションには引き続きクラウドの処理能力が不可欠である。クラウドと車載ソフトウェアを別々の製品として扱うのではなく、両環境で一貫したモデルを維持できるプロバイダーほど、価値を獲得しやすい。

自動車向けAI基盤モデル市場の地域別分析

北米

北米は2025年に5億1,720万米ドルで最大の地域市場となり、世界売上高の約47.2%を占めた。年平均成長率（CAGR）38.6%で成長し、2035年には132億米ドルに達すると予測される。2025年の市場規模は、米国が4億9,060万米ドル、カナダが302億米ドルだった。同地域では、高度な自動車ソフトウェア開発、自動運転モビリティの試験活動に加え、米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）が引き続き自動運転車の安全監督の枠組みを定める規制環境が、市場を支えている。

北米では、競争の領域が自動運転から組み込み型インテリジェンスへと広がっている。Mercedes-BenzとLiquid AIは2026年4月、北米向け第3世代および第4世代MBUXシステムにLiquid Foundation Modelsを展開するための提携を発表した。この提携では、クラウド接続に依存しないオンデバイスでの動作に重点を置いている ^{[6]Mercedes-Benz and Liquid AI, Mercedes-Benz and Liquid AI Partner to Scale Embedded In-Car Intelligence in North America. media.mbusa.com}。これは、完全自動運転の実現がなお制約される状況でも、車載コックピットのインテリジェンスが基盤モデルの導入経路となることを示している。

欧州

欧州の市場規模は2025年に1億3,920万米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）35.3%で成長し、2035年には28億米ドルに達すると予測される。地域内ではドイツが5,240万米ドルで首位となった。

欧州での導入は、安全規制、プライバシー要件、自動車サプライヤー基盤の集約度に左右される。英国のDRIVE35およびCAM Pathfinderプログラムは、高度な自動車技術やコネクテッド・自動運転モビリティの能力への投資を政策面から後押ししている ^{[7]World Bank, Transformative Technologies in Transportation. worldbank.org}。商業化にあたっては、市場をまたぐ多様なデータを活用できる一方、厳格なデータ保護要件にも適合するモデルの構築が課題となる。

アジア太平洋

アジア太平洋は最も成長の速い地域市場になると予測され、2025年の2億4,190万米ドルから、年平均成長率（CAGR）40.2%で成長し、2035年には70億米ドルに達する見込みである。中国は、新エネルギー車の市場規模、コネクテッドカーの開発、自動車技術を重視する政策に支えられ、アジア太平洋最大の市場となっている。日本、韓国、インド、シンガポール、オーストラリア、タイ、その他のアジア太平洋地域では、高級車、フリートサービス、スマートシティ構想、現地化された車両プラットフォームを背景に、それぞれ異なる需要動向が見られる。

同地域の成長機会は一様ではない。中国では市場規模を背景に大規模なフリート学習のサイクルを実現できる一方、その他の市場では、対象を絞ったスマートモビリティ計画や輸入車両プラットフォームを通じて導入が進む可能性がある。世界銀行の交通技術に関する分析によると、新興市場では技術のリープフロッグやフリートベースの学習手法を活用できるが、導入の進展にはガバナンスやインフラの状況が引き続き重要となる。

中南米

中南米の市場規模は2025年に1,610万米ドルとなり、年平均成長率（CAGR）33.5%で成長し、2035年には2億8,530万米ドルに達すると予測される。ブラジルが主要市場であり、メキシコ、アルゼンチン、チリにも成長機会がある。高コストの自動運転システムを広範に導入するよりも、安全、フリート、物流、コネクテッドモビリティ関連の用途から導入が始まる可能性が高い。サンパウロの高度道路交通インフラは、都市レベルのシステムがデータを活用したモビリティサービスの基盤となり得ることを示している。

中東・アフリカ

中東・アフリカ市場は2025年に1,290万米ドルの売上を計上し、年平均成長率（CAGR）36.2%で拡大して、2035年には2億8,460万米ドルに達すると予測される。UAEは同地域で先行する主要な導入国であり、南アフリカとサウジアラビアも自動車・モビリティ分野で新たな機会を提供する。UAEの自律型モビリティに関する政策目標は、フリート、インフラ、車両インテリジェンスの実証に適した環境を生み出している。ただし、導入規模は現地の運用条件とデータガバナンスの実行状況に左右される。

アジア太平洋地域の予測成長率が高い背景には、中国の市場規模と、コネクテッドモビリティおよびインテリジェントモビリティに向けた地域内の多様な道筋がある。ラテンアメリカと中東・アフリカでは、自動運転の普及が広範に現実化する前に、物流、都市システム、フリート運用に結びついた重点的な導入を通じて価値が創出されると見込まれる。こうした地域ごとの分断により、基盤となるモデル性能と同様に、地域に即したデータ戦略、規制との整合、パートナー選定が重要となる。

自動車向けAI基盤モデル市場のシェアと競争環境

2025年の市場シェアはNVIDIAが推定28.4%で首位となり、Baiduが約21.3%、Scale AIが14.5%、Waymoが9.8%、Mobileyeが4.3%で続いた。競争環境には、コンピューティングおよびモデルのプラットフォーム、自動運転車の運行事業者、データ・シミュレーション事業者、自動車メーカー、Tier 1サプライヤーが含まれる。NVIDIAの車両に特化したモデル関連の取り組みは、フィジカルAI向けツール、世界基盤モデル、車載コンピューティングプラットフォームを組み合わせており、自動車開発スタック全体で重要なサプライヤーとなっている^{[8]NVIDIA, Alpamayo for Autonomous Vehicle Development. developer.nvidia.com}。

Baidu、Tesla、Waymo、Zoox、Aurora Innovation、Nuro、PlusAI、Waabi、Momenta、Xpeng Motors、Li Autoは、車両データ、自動運転の運用、ソフトウェア統合、地域に適した導入をそれぞれ異なる形で組み合わせ、競争している。General Motors、Toyota Motor、Volkswagen Groupなどの自動車メーカーは、製品の差別化、顧客体験、安全に関する責任に影響する領域で、車両インテリジェンスに対する主導権の強化を目指している。Bosch、Qualcomm Technologies、Mobileye、Scale AIは、コンポーネント、コンピューティング、認識、検証、データ開発の各層で重要な地位を占める。

競争は、高品質な運転データを利用し、それを用いてモデルを訓練し、管理する権利を企業が確保できるかどうかに、ますます左右されている。ValeoとNATIXは、Valeoの世界モデル技術とNATIXの分散型データネットワークに基づく、オープンソースのマルチカメラ世界基盤モデルの取り組みを発表し、マルチカメラによる運転データ10万時間超を目指している。こうした提携は学習用リソースへのアクセスを広げる可能性がある一方、データの由来、同意、品質管理の重要性も高める。

最近の業界動向

• 2026年1月、NVIDIAはCESで、自動運転車の開発に向けたAlpamayoファミリーを発表した。この発表には、オープンウェイトの10-billion-parameter思考連鎖型車両向け言語・行動モデルが含まれ、提携先としてJLR、Lucid、Uber、Berkeley DeepDriveが挙げられた。

• 2026年1月、MobileyeはMentee Roboticsの買収合意を発表し、自動車向けAI事業とフィジカルAIおよびヒューマノイドロボットの技術を結び付けた。

• 2026年1月、ValeoとNATIXは、分散型の運転データネットワークを活用し、オープンソースのマルチカメラ対応世界基盤モデルを開発する提携を発表した。