著者:
Preeti Wadhwani, Satyam Jaiswal
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自動運転長距離トラック輸送市場 サイズとシェア 2026-2035
レポートID: GMI15396
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発行日: May 2026
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自動運転長距離トラック輸送市場
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自動運転長距離トラック輸送市場
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自動運転長距離トラック輸送市場の規模
世界の自動運転長距離トラック輸送市場は、2025年に 32億米ドルの規模に達した。Global Market Insights Inc.が発表した最新のレポートによると、市場規模は 2026年の 39億米ドルから 2035年には 331億米ドルに拡大し、年平均成長率(CAGR)は 26.9%に達すると予測されている。
自動運転長距離トラック輸送市場の主なポイント
市場リーダー:Continental は 2025年に 25%を超える市場シェアを占め、市場をリードしました。
主要企業:本市場の上位 5 社には、Applied Intuition、Continental、Daimler Truck(Torc Robotics)、Einride、TRATON が含まれ、これらの企業が 2025年に占めた市場シェアは合計で 46.5% でした。
市場収益は、自動運転ハードウェア(センサースイート、コンピューティング、冗長ブレーキ・ステアリング)、ソフトウェアライセンスおよび無線アップデート、システム統合、遠隔運用、保守、分析に分配される。車両本体のコストは除外しており、自動運転に特化した技術およびサービスのみを対象としている。データは、レベル4(L4)が安全運転者による監視下の運用から、特定の回廊における実質的な無人運行へ移行することで、10年代後半に成長が加速することを示している。また、調達は個別プログラムごとの試験導入から、OEMの受注仕様書における標準化されたオプションへと移行している。
地域別では、北米が 2025年の自動運転長距離トラック輸送市場の約 40.3%を占めた。これは、回廊型運用に適した州間高速道路インフラに加え、電動トラックに対する最大 4万米ドルの連邦税額控除や、約 10億米ドルのクリーン大型車両向け助成金など、政策面の追い風に支えられたものである。米国では 2024年に 1,700台を超える電動トラックが販売され、自動運転対応の電動クラス8車両の導入基盤が拡大している。
アジア太平洋地域は 2025年に約 27.7%を占めた。同地域は、中国が政策に支えられた試験導入と 100都市を超える自治体アクセスを通じて導入規模を拡大する一方、日本では国土交通省(MLIT)の資金提供を受けた幹線ルート事業により、主要物流回廊での導入実績が蓄積されることから、全地域のなかで最も高い成長率を示す見込みである。中南米と中東・アフリカは合わせて約 5.7%を占め、ブラジルが試験運用および商用利用に関する包括的な規制ガイドラインの整備で先行している。
バッテリー電動大型トラックはディーゼル車に比べてエネルギー効率が約 55%高く、燃料電池トラックも約 30%高い。商用トラック向けバッテリー価格は 2020年以降約 30%低下しており、製造規模の拡大に伴って初期費用に占めるバッテリーの割合は 2030年までに 30%台半ばへ近づく見通しである。これにより、EUおよび米国では 2030年頃に総保有コストの同等化が進む見通しである。中国では燃料費がすでにディーゼル車より 1km当たり約 70%低く、EUおよび米国でも約 3分の1低いことから、自動運転対応電動車両群の運用費が縮小している。より重要な変化は、L4による回廊の24時間365日運用によってトラクター1台当たりの収益が大幅に増加し、センサーやコンピューティングに伴う割高なコストを考慮しても、投資回収期間が短縮されることである。
自動運転長距離トラック輸送市場の動向
ドイツでは、L4運用に関する法定枠組みに加え、ALKSの型式認証および全国的なC-ITS導入が整備されており、車両群が安全性評価書と遠隔運用手順の準備を進めるなか、欧州における明確な導入経路を提供している。これと並行して、米国運輸省連邦自動車運送安全局(FMCSA)が進めるACEでは、L3機能(自動車線変更、故障管理、法執行機関との制御下での対応)に関する取り組みが進められており、米国におけるL4検証に役立つ評価基盤を構築している。
この影響はプログラム設計に直ちに表れており、車両群はハブ間の 300〜1,500kmの州間高速道路区間を優先している。24時間365日の稼働によりトラクターの経済性が変化し、運行サイクルが短縮されるためである。詳細に見ると、全国一律の展開ではなく、回廊ごとの段階的な拡大が進んでいる。展開の順序は、規制整備の進捗とインフラの整備状況によって決まる。物流センターを結ぶ高速道路での運用を実証したドイツのATLAS‑L4は、欧州の導入計画を支える具体的なユースケースである。
単位経済性の観点では、自動運転による運行サイクルにおいてエネルギーコストが大きな割合を占める。バッテリー式電動大型トラックは、ディーゼル車と比べてエネルギー効率が約 55%高く、燃料電池車では約 30%向上する。このため、電動プラットフォームを採用する走行距離の長い L4 トラクターでは、複合的なメリットが得られる。自動運転の円滑化によって過渡的な損失が抑えられ、予測型エコドライビングによって効率が高まり、メガワット級の充電によって停車時間が短縮される。標準規格との整合性も重要である。
政策との整合性は、アジアおよびラテンアメリカでの市場参入を加速させる。中国では、自治体によるアクセス許可モデルの下、6,000台を超える無人配送車両が大規模に運用され、100を超える都市が道路通行を認めている。この事例は、トップダウン型の連携によって商用化までの期間を短縮し、運用データセットを迅速に構築できることを示している。日本では、国土交通省(MLIT)が、運転手不足と生産性の課題に対応するため、幹線ルートでの実証実験を積極的に募集している。これらのプロジェクトは、同省の指針に基づき、走行回廊の選定、デポ設計、安全性評価の策定に向けた再現可能なモデルを構築する。
自動運転長距離トラック輸送市場の分析
オートメーションレベル別に見ると、市場はレベル 3、レベル 4、レベル 5 に分類される。レベル 3 セグメントは、2025年に約 89.4%の市場シェアを占め、売上高は約 28億米ドルに達して市場をリードした。
駆動方式別に見ると、自動運転長距離トラック輸送市場はディーゼル、電動、ハイブリッドに分類される。ディーゼルセグメントは、2025年に 66.7%を占め、市場規模は約 21億米ドルに達した。
用途別に見ると、自動運転長距離トラック輸送市場は、ハブ間輸送、長距離貨物輸送、港湾・ターミナル物流、国境横断物流、その他に分類される。ハブ間輸送セグメントは、2026〜2035年に 27.8%の年平均成長率(CAGR)で最も速い成長を遂げると予測される。
米国の自動運転長距離トラック輸送市場は、2025年に 11 億米ドルに達し、2026〜2035年に 27.4%の年平均成長率(CAGR)で成長している。
北米地域の市場規模は、2025年に 13 億米ドルに達している。自動運転長距離トラック輸送市場は、2026年から2035年にかけて 27%の年平均成長率(CAGR)で拡大すると予測される。
欧州地域は、2025年に自動運転長距離トラック市場の 26.3% を占め、2026年から2035年にかけて年平均成長率(CAGR)26.4%で成長すると予測される。
ドイツの自動運転長距離トラック市場は欧州で急速に拡大しており、2026年から2035年にかけて CAGR 26.6%で成長すると予測される。
アジア太平洋地域は、自動運転長距離トラック市場において、2026年から2035年にかけて CAGR 27.8%で最も速く成長すると予測される。
中国の自動運転長距離トラック市場は、アジア太平洋地域において、予測期間である2026年から2035年にかけて CAGR 28.5%で成長すると推定される。
ラテンアメリカの自動運転長距離トラック輸送市場では、ブラジルが 2026年から2035年にかけて年平均成長率(CAGR)23.8%で成長すると推定される。
UAE は 2025年、中東・アフリカの自動運転長距離トラック輸送市場で大幅な成長を遂げる見込みである。
自動運転長距離トラック輸送市場のシェア
自動運転長距離トラック輸送業界の上位 7 社である Applied Intuition、Continental、Daimler Truck(Torc Robotics)、Einride、Plus.ai、Pony AI、TRATON Group は、2025年の市場の 49.5% を占める。
自動運転長距離トラック輸送市場の企業
自動運転長距離トラック輸送業界で事業を展開する主要企業は、以下のとおりである。
市場シェア 25%
2025年の合計市場シェアは 46.5%
自動運転長距離トラック輸送業界のニュース
2026年3月、Applied Intuition と Isuzu Motors は、日本国内の450キロメートルの物流ルートで第2世代の自動運転トラックを投入する予定である。Applied の自動運転モデルとリアルタイムデータエンジンを搭載したこれらのトラックは、レベル4の無人運行に向けた重要な一歩であり、日本のドライバー不足への対応に寄与することを目指している。現在、両社は新たなハードウェアとソフトウェアへのアップグレードを進め、新たな拠点間物流ルートへの展開を拡大している。
2026年3月、International Motors と Ryder System は、実際の貨物輸送業務で工場組み込み型自動運転車(AV)を使用するパイロットプログラムを開始した。Ryder は、International の自動運転フリート試験プログラムにおける最初の顧客である。このパイロットでは、実環境の長距離物流で自動運転技術を試験し、長距離輸送における最適なユースケースと短期的なメリットを特定する。
自動運転長距離トラック市場調査レポートでは、2022年から2035年までの収益(百万/十億米ドル)および台数(台)に関する推計と予測を含む、業界の詳細な分析を以下のセグメント別に提供しています。
自動化レベル別市場
動力方式別市場
車両クラス別市場
用途別市場
最終用途別市場
上記の情報は、以下の地域および国を対象としています。
目次
第1章 手法
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 業界の洞察
第4章 競合状況、2025年
第5章 市場推定と予測、自動化レベル別、2022年~2035年($ Mn、台数)
第6章 市場推定と予測、推進システム別、2022年~2035年($ Mn、台数)
第7章 市場推定と予測、車両クラス別、2022年~2035年($ Mn、台数)
第8章 市場推定と予測、用途別、2022年~2035年($ Mn、台数)
第9章 市場推定と予測、最終用途別、2022年~2035年($ Mn、台数)
第10章 市場推定と予測、地域別、2022年~2035年($ Mn、台数)
第11章 企業プロファイル
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このレポートに掲載されている企業は厳選されたものであり、競合全体を網羅するものではありません。
当社の市場収益計算は、個別にプロファイルされていないメーカー、販売業者、専門業者を含む全地域の全プレイヤーを考慮したボトムアップ手法を採用しています。プロファイルセクションは戦略的に重要なプレイヤーに焦点を当てており、市場規模の範囲を定義するものではありません。
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研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます:
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容(GDP成長、インフレ、通貨)
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します:
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