自動車エッジAIアクセラレータ市場規模 - プロセッサ別、電力別、自律性レベル別、車両別、成長予測、2025年～2034年

自動車エッジAIアクセラレータ市場規模

2024年の世界の自動車エッジAIアクセラレータ市場規模は21億ドルと推定されています。この市場は、2025年に25億ドルから2034年に163億ドルに成長すると予測されており、複合年率成長率（CAGR）は22.9%であると、Global Market Insights Inc.が発表した最新レポートによると。

自動車エッジAIアクセラレータ市場は、車両内のリアルタイムデータ処理の採用により急速に変化しています。エッジAIアクセラレータは、GPU、FPGA、ASIC、NPUなどのコンポーネントで、車両内でAI推論を実行するために使用されます。これらは、高度運転支援システム（ADAS）、ドライバー監視、音声認識、スマートインフォテインメントシステムの重要な部分です。自動車産業は、従来の車両からソフトウェア定義車両および接続型デジタルプラットフォームに移行しており、効率的なローカルAIプロセッサの需要を促進しています。

この市場を牽引する主要な要因の一つは、自動運転および半自動運転車両への移行です。車両の自動化度が高まるほど、カメラ、LiDAR、レーダーなどのさまざまなセンサーやデータリンクからのデータをリアルタイムで処理する必要が高まります。車両の安全性と性能の重要な要素は、データ処理にほとんど遅延がないことであり、エッジAIアクセラレーションがこれを提供します。

電気自動車の急成長により、限られたバッテリー寿命を考慮したエネルギー効率の高い処理ハードウェアの需要が生まれています。規制要因は、商用市場における性能の確保に重要な影響を与えており、例えば、ISO 26262機能安全性、UNECE WP.29サイバーセキュリティおよびソフトウェア更新などの国際基準は、高性能なエッジAIソリューションへの移行を促進しています。

この市場には、いくつかの新興技術トレンドが影響を与えています。最も重要なトレンドは、チップレットベースのアーキテクチャの登場です。チップレットモジュラーアーキテクチャは、AIシステムを簡単に拡張、更新、コスト効率よく構築できるという利点を製造業者に提供します。

例えば、XPengは、性能と高度な自動運転機能をサポートするために設計された内部「ツーリング」AIチップを導入しました。もう一つの例は、「Eagle-N」で、これはTenstorrentとBOS Semiconductorが開発したAIスポンサープラットフォームで、インフォテインメントおよび自動運転の両方の用途を対象としています。

この市場は、北米がリードしており、これはその顕著な半導体エコシステム、自動運転に関する先進的な研究、および主要な自動車OEMによるAIベース技術の高い採用に起因しています。NVIDIA、Intel、Qualcommなどの主要なチップメーカーは北米に拠点を置いており、自動車向けAIアクセラレータの開発を続けています。

さらに、車両の安全性、イノベーションを支援する規制フレームワーク、および接続型および電気自動車インフラへの大規模な投資が、北米の市場リーダーシップを支えています。この地域には、テクノロジー駆動型の自動車メーカーとモビリティスタートアップがあり、車両セグメント全体にわたるエッジAIソリューションの迅速な展開を促進しています。

自動車エッジAIアクセラレータ市場のトレンド

自動車エッジAIアクセラレータ産業は、AI安全性と認証基準への注目が高まるなど、さまざまな変革的なトレンドを経験しています。自動車メーカーは、現在、安全プロトコルに準拠したAIシステムを確立する必要があります。その代表的な例は、Geely AutoがISO/PAS 8800:2024を使用して認定を受けた最初の自動車メーカーであることです。これは、世界で初めて道路車両のAI安全性に関する基準を認定した機関です。

自動車産業における新たなトレンドの一つは、混合重要度プラットフォーム、またはシステムオンチップ（SoC）アーキテクチャの利用です。これらのプラットフォームは、単一のチップ上で安全性に関わる機能と非重要なAI処理の両方を実行できるようにし、ブレーキやステアリングなどのリアルタイム操作を管理します。最近の研究では、これらの混合重要度設計は16ナノメートルの半導体技術を使用して構築できることが確認されています。これらの設計は、プログラム可能なアクセラレータコンピュートエンジンと改良された固定機能AIユニットを組み合わせ、重要な機能の厳格な実行時間を保証します。

混合重要度処理に加えて、ゾーンコンピューティングが自動車アーキテクチャの変革的な転換として台頭しています。これは、従来の集中型コンピューティングアーキテクチャを段階的に置き換えるものです。ゾーンアーキテクチャは、車両のゾーンごとにコンピューティングリソースとAIアクセラレータエンジンを分散させるもので、集中型モデルとは異なります。

したがって、車両全体のデータ移動と配線の複雑さが軽減されます。配線と複雑さの削減に加えて、ゾーン処理によりシステムのレイテンシと熱管理の改善が可能になります。センサーやアクチュエータに近い位置にコンピューティングリソースを提供することで、ゾーンアーキテクチャはデータコマンドへの応答性を向上させ、よりモジュラーでスケーラブルな車両システムを可能にします。

ビジョンアクセラレーションも、センサー内コンピューティングの台頭とともに進化しています。新しいデザインの画像センサーには、画像センサー内に直接畳み込み演算が組み込まれており、処理を加速し、センサーとプロセッサ間で大量の生データを送信する必要を最小限に抑えることができます。これらの新しいセンサー設計は非常にエネルギー効率が高く、歩行者検知や運転者アラートなどの安全性に関わるアプリケーションに必要な高速で低レイテンシの出力を提供します。

運転者監視システム（DMS）は、かつてはオプションのコンポーネントでしたが、現在は多くの国で規制要件となっています。現在のヨーロッパの安全規制では、運転者の注意散漫や疲労を検知できるDMSが必要とされています。これらの規制の動向に対応して、自動車OEMはDMSアプリケーション専用のAIアクセラレータを開発し、現在は車内で運転者の顔の表情、目の動き、姿勢を分析することが可能になっています。

自動車エッジAIアクセラレータ市場分析

プロセッサ別では、自動車エッジAIアクセラレータ市場は、中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、アプリケーション特化型集積回路（ASICs）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）に分かれています。アプリケーション特化型集積回路（ASICs）セグメントは市場を支配しており、2024年には約44%を占め、2025年から2034年までのCAGRは24.1%以上と予測されています。

• アプリケーション特化型集積回路（ASICs）は、自動車エッジAIアクセラレータ市場におけるすべてのプロセッサタイプの中で最も主流のタイプです。ASICsは、特定のタスクまたはタスクセットを可能な限り効率的に実行するために設計されたチップです。
  
• これらのチップは、複雑なAIワークロード、包括的な認識、意思決定、センサー融合を実行するために、入力と出力を最大化するアーキテクチャを特別に設計されています。目的は、可能な限り最適な速度とエネルギー消費を実現することです。
  
• ASICsが自動車AIプロセッサ市場で優位性を保つ主な理由の一つは、リアルタイムAI推論に関するタスクにおいて、より優れた性能を発揮することです。ASICsは固定機能構成であり、一般的な汎用プロセッサに典型的なオーバーヘッド計算はありません。
  
• 例えば、MobileyeはEyeQシリーズのASICを2億ユニット以上販売し、世界中のADASシステムに広く導入されています。Teslaのカスタムフルセルフドライブ（FSD）チップは、自動車向けASICの別の例で、超低遅延と最小限のエネルギー消費で大量のセンサーデータを処理するように設計されています。
  
• その他の汎用処理ユニットは、安全性と性能の両方をバランスさせることができません。GPUはプロトタイピング、シミュレーション、またはインフォテインメントアプリケーションに適していますが、コアの安全性に関わるAI機能には向いていません。FPGAは再構成可能性と開発時の有効性で知られていますが、大量展開に近づくにつれて効率が低く、コストが高くなります。
  
• CPUは汎用プロセッサで、幅広いタスクを処理するように設計されており、主にシステム全体の管理と計算操作に焦点を当てています。しかし、CPUには、特に複数のフレームを同時に処理する場合、自動運転シナリオにおけるAIのリアルタイム推論を実行する能力が不足しています。
  

電力別では、自動車エッジAIアクセラレータ市場は低電力（5W未満）、中電力（5-10W）、高電力（10W超）に分類されます。中電力（5-10W）セグメントは2024年に約58％のシェアを占め、2025年から2034年までのCAGRは23.8％と予測されています。

• 市場は、性能、効率、熱的考慮事項の適切な組み合わせにより、中電力（5-10W）セグメントが主導しています。車載AIアプリケーション、例えばマルチカメラ認識とセンサーフュージョンには、リアルタイムオブジェクト検出などの機能に十分な処理能力が必要ですが、設計上の熱やエネルギー消費の増加を犠牲にすることはありません。
  
• 中電力範囲は、エネルギーと冷却の実用的な限界内でこれらの機能を信頼性のある方法で実行するための十分な余裕を提供します。例えば、NVIDIAのJetson AGX Xavierのような埋め込みコンピューティングプラットフォームは、約10Wで動作しますが、AIを使用した強力な推論プラットフォームとして機能することができます。
  
• これらのコンピューティングプラットフォームは、歩行者検出やレーンキープアシストなどの比較的重い認識機能を実行できますが、車両のバッテリーから過剰なエネルギーを消費したり、過度の冷却を必要としたりすることはありません。
  
• 低電力領域（5W未満）は、計算負荷の軽いまたは常時オンのアプリケーションに対応しています。これは、ドライバーモニタリングシステム、車内センサ、音声認識、基本的な環境認識などが含まれます。例えば、Hailo-10Hのようなチップは、3W未満で動作すると報告されており、車両の電源システムに過度の負荷をかけずに継続的に動作するアプリケーションに適しています。
  
• 高電力セグメント（10W超）は、より要求の高いアプリケーションに対応できます。例えば、レベル3およびレベル4の自動運転では、複数の高解像度センサからのデータを同時に処理する必要があります。これらの機能が必要なシステムには、100から200 TOPSの計算レベルで動作する高性能NPUまたは特殊アクセラレータを備えたドメインコントローラ（DPU）が含まれる必要があります。
  

自動運転レベル別では、自動車エッジAIアクセラレータ市場はレベル1、レベル2、レベル3、レベル4、レベル5に分類されます。レベル2セグメントは2024年に約63％の市場シェアを占めています。

• 自動車のエッジAIアクセラレータ市場は、自動運転レベルによってセグメント化されており、レベル2が最大のセグメントです。レベル2システムは、車両がステアリングと加速（またはブレーキ）を同時に制御できる一方で、運転者が引き続き積極的に運転タスクに関与することを可能にします。レベル2システムは、安全性、消費者の便利さ、規制の複雑さのバランスを提供するため、国際市場における乗用車の業界標準の自動化レベルとして主流となっています。
  
• 日産、現代、トヨタなどのメーカーが製造するメインストリームの乗用車は、レベル2システムを開発しており、適応型クルーズコントロール、レーンセンタリング、交通渋滞支援などの機能を実行しています。レベル2は、中程度の処理要件と確立されたAIソフトウェアフレームワークを活用できることから、大規模な商用採用が可能なものと認識されています。
  
• レベル1の自動運転には、レーン離脱警告や適応型クルーズコントロールなどの「単一機能」システムが含まれ、これらは広く普及していますが、AIアクセラレータへの需要は影響が少ないです。レベル1の機能は、性能が低いチップや低レベルのマイクロコントローラで動作し、高性能なエッジAIには関与せず、全体のアクセラレータ市場においては比較的影響が少ない存在です。これは、より高性能なAIではなく、安全基準への適合に関連するものだからです。
  
• レベル3の自動化は、特に高級車においてその存在感を増しています。レベル3の自動化は、車両が特定の条件下で運転タスクを処理できるようにし、運転者はプロンプトを受け取った際に介入する能力を保持します。メルセデス・ベンツは、制限速度の高速道路走行用にDrive Pilotというレベル3システムを開発しています。
  
• レベル3の自動化を備えた車両は、レベル2の車両よりもはるかに高度なコンピューティングリソースを必要とします。これは、リアルタイムの認識、環境マッピング、フォールバック安全対応を処理する必要があるためです。その結果、企業は、リアルタイムデータを処理できる高性能なエッジAIアクセラレータをより多く必要とするようになります。
  
• さらに、レベル4とレベル5の自動化、すなわち高度自動化と完全自動化は、他のレベルよりも急速に成長すると予測されています。現在、これらは消費者市場では商用化されていませんが、自動運転タクシー、ラストマイル配送車両、都市モビリティサービスなどのフリートベースのシナリオで登場し始めています。
  
• WaymoとCruiseは、複数の都市でレベル4のロボタクシーサービスのパイロットプログラムを開始しています。これらの自動化レベルは、多くのカメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサーからのデータを超低遅延で高信頼性で処理するために、広範なエッジAIアクセラレータを必要とします。
  

車両別では、自動車のエッジAIアクセラレータ市場は乗用車と商用車にセグメント化されており、2024年には乗用車が約78％のシェアを占めています。

• 乗用車セグメントは、自動車のエッジAIアクセラレータ市場で最大のシェアを占めており、これは道路上の乗用車の数と、高度運転支援システム（ADAS）、インフォテインメント、車内モニタリング、関連する安全機能におけるAIの利用に対する関心の高まりによるものです。
  
• 特にプレミアム車と中級車のメーカーの間で、運転者の快適性、安全性、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにエッジAIハードウェアを実装する傾向が高まっており、このセグメントの需要をさらに強化しています。
  
• 世界中の電気自動車メーカー、特にアジア太平洋地域とヨーロッパでは、乗用車向けのAIチップの統合を推進しています。例えば、一部のEVメーカーは、マルチセンサー認識と車内の生成AIインターフェースを処理できる高性能なAIアクセラレータを開発しています。
  
• さらに、チップメーカーは、乗用車向けにエッジAIアクセラレータを開発しています。これらのシステムは、リアルタイムの顔認識、運転者の疲労監視、パーソナライズドボイスアシスタンス、および強化されたナビゲーションを実現するために設計されています。これらの機能が消費者の標準的な期待に応えるようになると、乗用車市場における組み込みAIコンピューティングの需要が高まっています。
  
• 商用車（トラック、バン、バス）におけるエッジAIアプリケーションは、全体のエッジAIアクセラレータ市場の一部を占めるに過ぎませんが、成長している分野です。商用車におけるエッジAIの主な用途は、運転者の行動監視、予知保全、衝突回避、およびテレマティクスです。これらのアプリケーションは、いずれもフリートの安全性と効率を向上させますが、乗用車に比べてより高度なAI処理は必要としません。
  

NXPセミコンダクターズは、AIを活用した意思決定、高度運転支援システム（ADAS）、自律システムを可能にするS32自動車プラットフォームを通じて、自動車エッジAIアクセラレータ市場で重要な地位を占めています。そのプロセッサは、低遅延エッジコンピューティングを可能にし、車両のリアルタイムアプリケーション制御を確保します。

ルネサスエレクトロニクスは、R-Carシステム・オン・チップ（SoC）ファミリーを通じてAI準備済みソリューションを提供することで、エッジAIアクセラレータ市場で強い存在感を示しています。このソリューションは、自律走行車両におけるエッジコンピューティングを可能にします。プロセッサは、ディープラーニング推論（一般的に「推論」または「変換」と呼ばれる）、物体検出、ドライバー監視、ルート計画などの機能を提供します。

テキサス・インスツルメンツ（TI）は、自動車アプリケーションにおけるエッジ推論をサポートする埋め込みプロセッサとAI対応マイクロコントローラを提供しています。TIの製品は、リアルタイムで省電力なAI処理を重視しており、ドライバー支援、車内センサ、ビジョン対応安全システムなど、さまざまな用途に応用されています。

NVIDIAは、強力なDRIVEプラットフォームを通じて自動車エッジAIのリーダーです。このプラットフォームには、自律走行車両アプリケーション向けに設計されたOrinシステム・オン・チップが含まれています。これらのソリューションは、車両がセンサデータをリアルタイムで処理し、認識、予測、意思決定などのタスクを実行できるようにします。メルセデス・ベンツやBYDとの強力なパートナーシップと採用は、NVIDIAが自動車産業全体で広く採用されていることを示す強力な信号です。

ホライズン・ロボティクスは、中国のAIチップメーカーで、自動運転アプリケーション向けのエッジAIアクセラレータに特化しています。そのジャーニーシリーズのチップは、リアルタイムのセンサと自律ナビゲーションを可能にします。ホライズンは、長安自動車やSAICなどの中国の自動車メーカーと協力し、そのチップを生産車両に組み込んでいます。

モービライは、インテルの子会社で、ドライバー支援と自律走行アプリケーション向けのビジョンベースのソリューションに特化したエッジAI企業です。数百万台の車両が、モービライのEyeQチップを使用して、レーン検出、適応型クルーズコントロール、緊急ブレーキなどの機能を利用しています。

クアルコムは、Snapdragon Rideプラットフォームを通じて最先端のエッジAI機能を提供し、ADASと自律走行向けのスケーラブルなパフォーマンスを提供しています。そのAIアクセラレータは、周囲監視、ドライバー注意監視、リアルタイムルート最適化などのアプリケーションを提供しています。

自動車エッジAIアクセラレータ市場の主要企業

      自動車エッジAIアクセラレータ産業で活動している主要企業は以下の通りです：

• Arm
• ホライズン・ロボティクス
• インフィニオン・テクノロジーズ
• モービライ
• NVIDIA
• NXPセミコンダクターズ
• クアルコム
• ルネサスエレクトロニクス
• STマイクロエレクトロニクス
• テキサス・インスツルメンツ（TI）

• 自動車向けエッジAIアクセラレータ市場は、主要な半導体大手と柔軟な新興企業の組み合わせによって推進され、非常に競争の激しい市場構造が形成されています。NVIDIA Corporation、Qualcomm Technologies、Intel Corporation、AMD、NXP Semiconductors、Renesas Electronics、Texas Instruments、Arm、STMicroelectronics、Infineon Technologiesなどの主要企業は、自動車AIコンピューティングエコシステムの大部分を占めています。
  
• これらのリーディング企業は、次世代AIアクセラレータ、ドメイン特化型SoC、リアルタイム推論、ADAS、自動運転アプリケーション向けのヘテロジニアスコンピューティングアーキテクチャへの大規模な投資を通じて優位性を維持しています。その戦略は、スケーラビリティ、安全性規制（ISO 26262）、ソフトウェア定義車両および進化するE/Eアーキテクチャに適したエネルギー効率の高いAI処理に焦点を当てています。
  
• これらの企業は、ハードウェア・ソフトウェアの共同最適化、自動車グレードのAI IPライセンス供与、車載AIコンピューティングプラットフォーム（NVIDIA DRIVEやQualcomm Snapdragon Rideなど）、OEMおよびTier-1サプライヤーとの協力など、多層的な戦略を追求して市場地位をさらに強化しています。
  
• これらの取り組みにより、認識、計画、ローカライゼーション、ドライバー監視などのAIワークロードが、エッジで低レイテンシーかつ高信頼性で提供されます。
  
• これらのリーダー企業に加えて、Horizon Robotics、Ambarella、Hailo Technologies、Kneron、SiMa.aiなどの新興企業や地域専門家が、コスト、サイズ、超低消費電力に最適化されたドメイン特化型エッジAIチップを通じて市場を変革しています。これらの企業は特にアジア太平洋地域およびヨーロッパで注目を集めており、自動車OEMが地域の半導体エコシステムおよびAI駆動型車両プラットフォームへの移行を加速させているためです。
  

自動車エッジAIアクセラレータ産業ニュース

• 2025年9月、QualcommとHarmanは、車内のジェネラティブAI体験を最適化するためのパートナーシップを発表しました。Qualcommの「Snapdragon Cockpit Elite、Snapdragon Ride Elite」およびFlexコンピューティングプラットフォームとHarmanのReady製品ラインを統合し、AIベースのドライバー監視、状況認識、ARリッチビジュアライゼーションなどの文脈的で共感的な車内体験を提供することを目指しています。
  
• 2025年3月、General MotorsとNVIDIAは、既存のパートナーシップを拡大し、車両システムと工場運営の両方に適用することを発表しました。GMは、ADASおよび安全性向上のための車載ハードウェアとしてNVIDIA DRIVE AGXを使用し、工場シミュレーション、ロボティクス、計画のためにNVIDIAのOmniverse＆Cosmosプラットフォームを活用します。
  
• 2025年3月、MagnaはNVIDIAと提携し、次世代自動車技術を開発することを発表しました。NVIDIAのDRIVE AGX Thor-AIプラットフォームをMagnaのエンジニアリングソリューションと統合し、アクティブセーフティ、車内機能、高度なドライバー支援に焦点を当て、高度なコンピューティングワークロードとジェネラティブAIに対応することを計画しています。
  
• 2025年2月、NXPはTTTech Autoの買収を発表し、自動車安全ミドルウェアの提供を拡大しました。エッジAIコンピューティングチップと安全性に関する重要なソフトウェアを組み合わせ、車内のインテリジェントエッジシステムとシステムアップデートを改善します。
  
• 2024年4月、スタートアップ企業のHailoは、スマート車両、IoTデバイス、ロボティクス向けのエッジAI推論用に設計されたHailo-10ジェネラティブAIアクセラレータを発表しました。同社は、製品の開発をさらに進めるために、大規模なシリーズC拡張資金を調達しました。
  

自動車エッジAIアクセラレータ市場の調査レポートには、2021年から2034年までの収益（USD Mn）および数量に関する推定値と予測値を含む、業界の詳細な分析が含まれています。以下のセグメントについて：

プロセッサ別市場

• 中央処理装置（CPU）
• グラフィックス処理装置（GPU）
• アプリケーション固有の集積回路（ASIC）
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）

電力別市場

• 低電力 <5W
• 中電力 5-10W
• 高電力 >10W

自律レベル別市場

• レベル1
• レベル2
• レベル3
• レベル4
• レベル5

車両別市場

• 乗用車
  • ハッチバック
  • セダン
  • SUV
• 商用車
  • 軽商用車（LCV）
  • 中型商用車（MCV）
  • 大型商用車（HCV）

上記はすべての地域および国で提供されます：

地域別市場

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • ドイツ
  • イギリス
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • 北欧
  • ロシア
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • フィリピン
  • タイ
  • 韓国
  • シンガポール
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東およびアフリカ
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • UAE