自動車向け生成AI市場 サイズとシェア 2026-2035

自動車向け生成AI市場の規模

自動車向け生成AI市場の規模は、2025年に 6億6,270万米ドルに達した。2026年の 8億7,160万米ドルから2035年までに 76億米ドルへ拡大すると予測され、年平均成長率（CAGR）は 27.3%となる見込みである。

本市場の対象範囲には、車両エンジニアリング、自動運転開発、製造、車載エクスペリエンス、販売後業務の各領域に導入される生成モデルおよび関連ソフトウェアが含まれる。

自動車分野の需要は、ソフトウェア定義車両の開発が進むなかで、その開発経済性が変化していることによって形づくられている。エンジニアリング組織は、安全性が重要となるプログラム全体でトレーサビリティを維持しながら、より多くのソフトウェア、センサー、シミュレーション、要件成果物を生成・検証する必要がある。NVIDIAは、2025会計年度の自動車関連売上高が前年比 55%増の 17億米ドルに達したと報告しており、高速コンピューティングと自動車向けAIプラットフォームが、個別の開発ツールではなく商用インフラへと変わりつつある規模を示している ^{[1]NVIDIA Investor Relations - Automotive AI and Generative AI Technologies, investor.nvidia.com}。

対象となる市場機会は、自動運転にとどまらない。生成設計は、軽量化や部品の統合に活用されている。また、デジタルツインと合成環境により、物理プロトタイプだけで再現することが現実的でない設計案のテストコストが削減されている。General MotorsはAutodeskの生成設計を利用し、シートブラケットについて 150以上の案を作成した後、8部品で構成されていたアセンブリを1つのステンレス鋼製部品に統合した。この部品は従来より 40%軽量で、強度は 20%高かった ^{[2]Autodesk - Generative AI and Automotive Design Solutions, autodesk.com}。こうした導入事例により、AIへの支出はエンジニアリングサイクルの短縮、材料効率の向上、検証処理能力の向上と結び付いている。

自動運転プログラムは、重要な需要分野であり続けている。その開発プロセスでは、多様なエッジケース、高精度のシミュレーション、監査可能な安全管理が必要となるためである。NHTSAのStanding General Order 2021-01は、レベル2の先進運転支援システムおよびレベル3〜5の自動運転システムが関与する一定の衝突事故について、メーカーと運用事業者に報告を義務付けている。これにより、事象の記録、再現、データガバナンスは、単なる技術的機能ではなく、商業上も重要な機能となっている。

今後の成長は、AIの出力を自動車のアシュアランスプロセスに組み込めるかどうかにも左右される。合成データの生成とシミュレーションは、物理試験のボトルネックを削減できれば経済的価値が高まる。一方、生成された証拠が事故調査、機能安全レビュー、規制報告を裏付けられなければ、その価値は限定される。このため、モデル性能と並んで、統合、データリネージ、検証能力が導入を左右する決定的な基準となる。

主な成長要因

ソフトウェア定義車両プログラムの拡大

ソフトウェア定義車両プログラムの拡大により、エンジニアリングチームが管理しなければならない要件、コード、テストケース、ソフトウェア構成の量が増加している。PTC、Microsoft、Volkswagen Groupは2024年12月、ソフトウェア定義車両の要件エンジニアリング向けに、アプリケーションライフサイクル管理へAzure AIを適用するCodebeamer Copilotを発表した ^{[3]PTC - Generative AI and Automotive Product Development Solutions, ptc.com}。商業面での意義は、車両プラットフォーム間で要件を変換・調整する際の手作業の負担を軽減しながら、設計上の意思決定と検証活動との関連性を維持できる点にある。

ADAS／AV開発向けシミュレーションと合成データ

シミュレーションも構造的な成長要因である。ADASおよび自動運転システムが直面する環境条件や行動条件の範囲を、物理的な検証だけで経済的に網羅することはできないためである。NVIDIAは2025年1月、ロボティクスおよび自動運転車両の開発向けに、現実世界のデータを生成するCosmos世界基盤モデルプラットフォームを発表した ^{[4]NVIDIA Newsroom - Generative AI and Automotive Industry Developments, nvidianews.nvidia.com}。世界モデルや合成データのツールはシナリオ作成を加速できるが、最も重要な貢献は、物理的な証拠が依然として不可欠な条件に開発チームが路上試験を集中できるようにすることである。

生成設計とエンジニアリング最適化

車両エンジニアリングでは、性能制約が明確に定義され、機械が生成した代替案を活用できる場合に、生成設計の導入によるメリットも得られている。Volkswagen Groupは、Innovation and Engineering CenterでAutodesk Fusion 360の生成設計を活用し、電動化されたType 2 Busのコンセプト向けホイールの重量を18%削減した。この事例では、生成AIが車両の航続距離、材料使用量、製造可能性に直接結び付いており、広義の企業生産性向上を目的とした導入よりも、価値の実現が具体的である。

インテリジェントコックピットと車載AI需要

インテリジェントコックピット機能への需要により、市場はバックオフィスのエンジニアリング領域を超えて拡大している。QualcommとGoogleは2024年10月、生成AIを搭載した車内体験の実現に向け、Snapdragon Digital Chassis、Android Automotive OS、Google Cloudの機能を組み合わせる複数年にわたる協業を発表し、Mercedes-BenzとLi Autoが初期の協業企業として挙げられた。車載アプリケーションでは、車両の販売後にサプライヤーが遅延、プライバシー、接続性、ライフサイクルサポートに関する要件を満たす必要があるため、開発ツールとは異なる商業化モデルが求められる。

主な抑制要因

AI安全規制とコンプライアンス要件

安全性が重要となる用途での導入は、生成された出力が、まれに発生する状況や変化する状況下でも許容可能な挙動を示すことを証明する難しさによって、依然として制約されている。規則（EU）2024/1689は、安全関連の輸送分野で使用されるシステムを含む、高リスクAIシステムに対する要件を定めている。自動車開発企業にとって、これにより、文書化されたリスク管理、データガバナンス、技術文書、人的監督の重要性が高まっている。基盤技術が向上する一方で、調達サイクルが長期化する可能性がある。

コネクテッドカーのデータ保護に関する制約

データ保護要件も、モデル開発に向けたコネクテッドカー情報の再利用を制限している。欧州データ保護会議の意見書28/2024は、AIモデルの開発および導入におけるデータ保護上の考慮事項を取り上げており、コネクテッドカーに関する同会議の指針では、車両が生成する個人データの機微性が強調されている。そのため、自動車企業は、学習データを生成AIのワークフローで利用できるようになる前に、データを適法に収集し、最小化、匿名化、保存、移転できるかを判断する必要がある。

ハイブリッド／マルチアーキテクチャ統合コスト

導入アーキテクチャも、追加の採用制約となる。クラウドベースのシステムは、拡張可能な学習環境およびコラボレーション環境を提供するため、2025年には3億1,970万米ドルの市場収益を生み、市場収益の48.2%を占めた。一方、一部の車両、工場、エンジニアリングデータのワークロードでは、ローカル制御、低遅延、またはデータ移動の制限が必要となる。オンプレミスソリューションは2025年に1億360万米ドルを占め、ハイブリッド導入は2億3,950万米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）28.8%で最も速い成長が予測されている。これらのモデルが併存することで、企業は複数の環境にまたがってアイデンティティ、モデルガバナンス、データ来歴を管理する必要があり、統合コストが上昇する。

自動車業界における長期の認定サイクル

自動車業界における長期の認定サイクルも、モデルの実演と本番導入の間に隔たりを生じさせている。Auroraの自動運転トラックに対するアプローチは、学習ベースの挙動と交通法規に基づく固定的な不変条件を組み合わせており、AIベースの走行挙動を実運用環境で検証可能にするために必要な追加エンジニアリングを示している。同様の検証要件は、設計上の意思決定、ソフトウェアリリース、または安全性に関わる車両機能に影響を及ぼすツールにも適用される。

この構造は段階的な採用を促す。エンジニアリング文書、コード支援、工場計画、顧客対応などの低リスク用途では、運用上の習熟を進めることができる。一方、ADASおよび自動運転プログラムでは、より広範な検証と法的責任が求められる。購入企業は、モデルの迅速な実験だけに最適化されたソリューションよりも、データ管理を維持し、ハイブリッドアーキテクチャをサポートするプラットフォームを優先すると考えられる。

自動車向け生成AI市場のセグメント分析

技術別

デジタルツイン＆シミュレーションAIは、2025年に最大の技術セグメントとなり、1億8,840万米ドルを創出し、市場収益の28.4%を占めた。この地位は、高コストな実機製作や実地試験に移行する前に、車両システム、製造プロセス、道路環境を再現する必要性を反映している。NVIDIAとGeneral Motorsは2025年3月、NVIDIA OmniverseとCosmosを工場のデジタルツインに活用し、AIを活用した車両開発を推進する協業を発表した ^{[5]NVIDIA Newsroom - NVIDIA Automotive AI and Generative AI Announcements, nvidianews.nvidia.com}。商業的価値は、単なる可視化ソフトウェアとしてではなく、シミュレーションがエンジニアリング上の意思決定、工場運営、または検証計画と結び付いている領域に集中している。

合成データ生成の市場規模は2025年に1億4,670万米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）27.4%で拡大して、2035年には17億1,250万米ドルに達すると予測される。その重要性は、希少、危険、またはプライバシーに関わるシナリオを繰り返し再現できる ADAS 開発において特に高い。ただし、このセグメントは、生成されたシナリオがモデル化対象の運用条件を適切に表していることを立証するために用いられる検証戦略と併せて評価する必要がある。

LLMとNLPは、主に要件管理、技術文書作成、ソフトウェア開発支援、知識検索、顧客対応に採用されている。その価値は、独自のエンジニアリングコンテキストへのアクセスと、不正確または追跡不能な出力が設計記録に入り込むことを防ぐ管理体制に左右される。AIエージェント＆コパイロットの市場規模は2025年に8,300万米ドルに達し、複数段階のエンジニアリングおよびサービス業務を統括できることを背景に、年平均成長率（CAGR）29.7%で成長して、2035年には11億5,030万米ドルに達すると予測される。

生成設計＆コンピュータービジョンは、設計最適化、検査、視覚データの解釈を支援する。Isuzu Central Research LaboratoryはAutodesk Fusionの生成設計をディーゼルエンジン用ギア構造に活用し、2024年12月に発表したプロトタイプで43%の軽量化を実現したと報告した ^{[6]Autodesk - Generative Design and AI for Automotive Engineering, autodesk.com}。これらの用途は測定可能なエンジニアリング上の価値を生み出す可能性がある一方、出力は製造上の制約、耐久性要件、サプライヤーの対応能力に照らして評価する必要がある。

用途別

自動運転＆ADAS開発は最大の用途となり、2025年の市場規模は1億8,110万米ドル、市場全体の27.3%を占め、年平均成長率（CAGR）28.4%で拡大すると予測される。このセグメントには、合成データ生成、シナリオシミュレーション、認識技術開発、車載コンピューティングが含まれる。収益機会は大きいものの、他の用途と比べて安全性保証および報告要件の影響を受けやすい。

車両設計＆エンジニアリングの市場規模は2025年に1億2,050万米ドルに達し、市場収益の18.2%を占めた。製造＆品質管理の市場規模は1億80万米ドルで、外観検査、プロセスシミュレーション、デジタルワークフローの自動化が成長を支えた。ソフトウェア開発＆テストの市場規模は9,310万米ドルに達し、ソフトウェア定義型車両プログラムの拡大に伴ってレビューを必要とするコードおよびテスト成果物の量が増加することから、2035年には11億2,290万米ドルを創出すると予測される。

車内体験＆顧客対応は、年平均成長率（CAGR）29.8%で成長し、2035年には10億3,520万米ドルに達すると予測される。

このセグメントはコックピットアシスタントとコンテキスト対応サービスが牽引しているが、製品の差別化は、自動車メーカーがドライバーの注意、プライバシーへの期待、ブランド固有のユーザー体験に沿ってインタラクションを維持できるかどうかにかかっている。サプライチェーン・調達は 2025 年に 4,260 万米ドルを生み出し、サプライヤーネットワーク全体でデータ品質と相互運用性にばらつきが残るため、年平均成長率（CAGR）22.2%と比較的緩やかに成長する。予知保全・診断は 5,130 万米ドルを生み出し、フリート事業者、サービス事業者、アフターマーケット事業者がより早期の故障検知と、より的確な修理ガイダンスを求めていることから、CAGR 26.4%で成長すると予測される。

車両タイプ別

乗用車は 2025 年の市場収益において 4 億 7,800 万米ドル、72.1%を占め、CAGR 26.9%で成長すると予測される。高い生産台数、コネクテッドコックピットの導入、運転支援機能に対する消費者需要が、この規模を支えている。商用車は 1 億 8,470 万米ドル、27.9%を生み出し、CAGR 28.1%と、より速いペースで成長すると予測される。商用車への導入は、貨物輸送ルートのパフォーマンス、ドライバーの稼働状況、車両の稼働率、保守コストなど、測定可能な業務成果との結び付きがより強い。

Aurora は 2025 年 4 月、ダラスとヒューストン間で商用の無人貨物輸送を開始し、重量級トラック輸送業務を中心に Driver as a Service モデルを展開した。これは、商用車向けの生成 AI と自律型 AI に対する需要が、消費者向け機能の採用だけでなく、フリートの経済性と業務運用の準備状況を通じて進展し得ることを示している。

導入形態別

2025 年はクラウドベースの導入が市場をリードした。大規模な学習、コラボレーション、データ処理では、中央管理型のコンピューティング環境が有利であるためである。一方、ハイブリッド導入は、クラウドベースモデルとオンプレミスモデルの双方を上回るペースで成長すると予測される。自動車企業が機密性の高い設計データ、生産データ、車両データを管理下の環境内に保持しながら、特定のワークロードについては拡張性の高い外部コンピューティングリソースを活用するためである。このため、統合アーキテクチャは、プラットフォームプロバイダーやシステムインテグレーターにとって、継続的に価値を生み出す源泉となっている。

最終用途別

自動車 OEM は 2025 年に 2 億 5,290 万米ドルを生み出し、市場収益の 38.2%を占めた。OEM は車両アーキテクチャ、顧客体験、AI を大規模に導入するために必要な多くのデータフローを管理しているが、導入はサプライヤーとの統合や、車両開発サイクルの長さに左右されることが多い。Tier 1 および Tier 2 サプライヤーは、コンポーネントエンジニアリング、組み込みソフトウェア、製造、検証プログラムを通じて参画している。自動車向けソフトウェア・テクノロジープロバイダーは、再利用可能なツール、コンピューティングプラットフォーム、ミドルウェア、モデル開発環境を提供することで、CAGR 29.0%で成長すると予測される。フリート事業者とアフターマーケットサービスプロバイダーは、診断、保守、ルート単位または資産単位の意思決定を中心とする、独立した需要基盤を形成している。

ハイブリッド導入と商用車のユースケースがより速いペースで拡大していることから、購入企業はモデル規模だけを基準にアーキテクチャを選定するのではないと考えられる。データの所在、検証負担、フリートまたは製品の経済性、既存の自動車関連ツールとの統合性に基づいて選定することになる。高性能コンピューティングとエンジニアリングシステムとの接続性を組み合わせられるベンダーは、単一の生成モデルレイヤーに限定されたプロバイダーよりも、導入による価値の大きな割合を獲得できる立場にある。

自動車向け生成AI市場の地域別分析

北米

北米は 2025年に最大の地域市場となり、2億3,600万米ドルの売上高を生み、世界の売上高の 35.6%を占めた。同地域の市場規模は、年平均成長率（CAGR）26.3%で成長し、2035年には25億2,650万米ドルに達すると予測される。米国は 2025年に1億9,880万米ドルを計上した。これは、自動車ソフトウェアへの投資、高性能コンピューティングのサプライヤー、自動運転開発、商用貨物輸送の実証試験に支えられている。カナダは3,720万米ドルを生み出しており、その市場機会はエンジニアリング、AI研究、自動車サプライチェーンの活動と関連している。

北米市場の発展は、膨大な車両基盤と技術エコシステムに支えられている一方、商用導入は安全性に関する報告と運用面での精査によって左右される。Aurora のテキサス州での開始事例は、自動運転技術を貨物輸送サービスへ移行できる同地域の能力を示している。一方、NHTSA の報告要件により、導入データは規制上の検討事項および社会に対する説明責任の観点で引き続き中心的な位置を占めている^{[7]NHTSA - Artificial Intelligence and Automated Driving Safety, nhtsa.gov}。

欧州

欧州は 2025年に1億9,060万米ドルを生み、年平均成長率（CAGR）25.6%で成長して、2035年には19億2,160万米ドルに達すると予測される。同地域では、ドイツが4,010万米ドルで最大の国別市場となった。これは、OEM、自動車産業向けソフトウェアプロバイダー、エンジニアリング業務、自動車サプライヤーが集中していることを反映している。英国、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、オランダ、ノルウェー、スウェーデンでは、車両生産、高級車のエンジニアリング、産業のデジタル化、コネクテッドモビリティプログラムを通じて市場が形成されている。

同地域の導入パターンは、産業用ソフトウェアと規制の影響を強く受けている。EU における乗用車の新規登録台数は 2024年に1,060万台に達した一方、EU の車両生産台数は1,140万台となった。この違いは、現地の製造規模と既存車両に関する市場機会を評価するうえで重要である^{[8]ACEA - European Automobile Manufacturers’ Association: AI and Automotive Industry, acea.auto}。EU AI 法およびデータ保護に関する要件への対応により、監査可能なモデルガバナンスの重要性が高まっている。特に、安全関連システムやコネクテッドカーのデータ環境で AI が使用される場合、その重要性は一層高い。

アジア太平洋

アジア太平洋は 2025年に1億7,770万米ドルを生み、年平均成長率（CAGR）29.8%で成長して、2035年には25億130万米ドルに達すると予測される最も急成長する地域になる見込みである。中国は 2025年に5,730万米ドルを生み、年平均成長率（CAGR）31.1%で成長して、2035年には8億9,220万米ドルに達すると予測される。中国は、電気自動車、インテリジェント運転システム、モビリティプラットフォーム、現地化されたソフトウェアエコシステムにおいて大きな規模を有しており、車両開発とモビリティサービスの両方に生成AIを導入するための強固な基盤を備えている。

2025年3月、BaiduのApollo Goは、ロボタクシーの導入に向けてドバイ道路交通局と戦略的提携を締結した。一方、Hesaiは、同社のLiDARが、BaiduのApollo Goがドバイで計画する1,000台超のレベル4自動運転車両の導入を支援すると報告した。これらの動きは、中国の自動運転プラットフォームが国内エコシステムの発展と並行して、海外展開の道筋を構築していることを示している。日本、韓国、インド、オーストラリア、タイ、インドネシア、シンガポール、マレーシアは、OEMエンジニアリング、電子機器サプライチェーン、ソフトウェアサービス、新たなモビリティ需要を通じて貢献している。

ラテンアメリカ

ラテンアメリカの市場規模は2025年に3,820万米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）26.8%で成長して、2035年には4億2,490万米ドルに達すると予測される。ブラジル、メキシコ、アルゼンチンは、主に製造業の近代化、地域サプライチェーンの統合、コネクテッドカーおよびフリート管理機能の段階的な導入による恩恵を受けると見込まれる。市場の発展は、現地における基盤モデルの開発よりも、OEMおよびサプライヤーの導入判断に大きく左右される可能性が高い。

中東・アフリカ（MEA）

中東・アフリカ（MEA）の市場規模は2025年に2,020万米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）28.4%で成長して、2035年には2億5,400万米ドルに達すると予測される。南アフリカ、サウジアラビア、UAEが主要国市場である。同地域の成長見通しは、スマートモビリティへの投資、フリートのデジタル化、選択的な自動運転モビリティの導入によって支えられている。BaiduおよびPony.aiとのドバイのロボタクシー契約は、より広範な自動車製造基盤が小規模な地域であっても、都市レベルのモビリティプログラムが需要を集中的に創出できることを示している , .

欧州の需要は、産業用ソフトウェアの強みと、規制に準拠したAI導入を組み合わせる能力によって左右される一方、MEAの成長は、自動車の幅広い生産よりも、重点的なモビリティプロジェクトを通じて実現する可能性が高い。地域規模の拡大を目指すサプライヤーは、提供内容を適応させる必要がある。北米の顧客は検証とフリート運用上の信頼性を求め、欧州の顧客はガバナンスとエンジニアリングシステムの統合を求め、アジア太平洋地域の顧客は、急速に変化する車両・ソフトウェアエコシステム内での現地化をますます求めている。

自動車向け生成AI市場のシェアと競争環境

NVIDIAは2025年に推定市場シェア38.9%を占め、市場規模は約2億5,800万米ドルに相当した。これにMicrosoftが13.6%、Siemensが9.8%、Googleが7.2%、Boschが6.8%、Baiduが5.7%で続いた。上位5社を合わせると、市場収益の76.3%を占めた。この集中度は、大規模コンピューティング、クラウドプラットフォーム、産業用ソフトウェア、確立された自動車統合能力の重要性を反映している。

Autodeskは、Fusion 360を通じて生成設計を適用し、材料、製造、性能に関する定められた制約の下で、エンジニアリングの代替案を作成している。同社の自動車分野における地位は、GM、Toyota、Volkswagen Group、Isuzuで実証された部品最適化によって強化されており、この技術は軽量化と設計統合に結び付いている , ^{[9]Autodesk - AI-Powered Automotive Design and Engineering, autodesk.com}, .

Boschは、自動車システムに関する知見とAI開発を組み合わせ、安全性が重視される車両機能に取り組んでいる。BoschとMicrosoftは2024年、自動運転における文脈依存性が高く複雑な状況評価を生成AIによって改善できる可能性を検証する協業を発表した。Boschの競争優位性は、自動車分野の認証要件に適合するセンサー、ソフトウェア、車両システムの環境に、モデルの能力を落とし込む点にある。

Googleは、車内体験と自動車データ処理を支えるクラウド、コネクテッドカー、Android Automotiveの機能を提供している。Qualcommとの協業により、Google Cloudの生成AIサービスとSnapdragonベースのデジタルコックピットを組み合わせる道筋を構築している。Googleは2025年に推定 7.2% の市場シェアを占めたが、これは単一の自動車用途ではなく、同社のプラットフォームとしての地位に支えられている。

Microsoftは、Azure AI、クラウドインフラ、開発ツールの統合を通じて参入している。PTCおよびVolkswagenとのCodebeamer Copilotに関する協業は、要件中心のソフトウェア定義車両開発におけるMicrosoftの役割を示している。Microsoftの推定 13.6% の市場シェアは、生成AIサービスを企業のエンジニアリングおよびライフサイクル管理環境に接続することの商業的価値を反映している。

Mobileyeは、運転支援技術の大規模な導入基盤を生成AIエコシステムに提供している。2024年末までに、MobileyeのEyeQ技術を搭載した車両は 2億台を超えて生産された。この導入基盤により、自動車の認識技術および先進運転支援システム（ADAS）の開発に関する専門知識を活用できる一方、安全性が重要な生成AIアプリケーションは、依然として厳格な検証基準を満たす必要がある。

NVIDIAは、アクセラレーテッドコンピューティング、 DRIVEプラットフォーム、シミュレーションインフラ、フィジカルAI向けツールを提供している。同社の2025会計年度第4四半期の自動車関連売上高は 5億7,000万米ドルに達し、前年同期比 103% 増となった。また、CosmosおよびOmniverseの製品群は、自動運転車の開発や工場のデジタルツインに適用されている。NVIDIAの推定 38.9% の市場シェアは、高付加価値の自動車AIプログラムにおいて、コンピューティングとシミュレーションが戦略的な役割を担っていることを反映している。

PTCは、製品ライフサイクル管理（PLM）、アプリケーションライフサイクル管理、IoT、CAD、拡張現実の各製品・サービスに生成AIを統合している。同社のCodebeamer Copilot構想はソフトウェア定義車両の要件に対応しており、Schaefflerによる2025年4月のWindchill+導入は、AIを活用した製品開発を支援できるクラウドベースのPLM環境に対する需要を示している。

Qualcommは、車載コンピューティング、コックピットシステム、クラウド接続型AIサービスが交差する領域に位置している。同社のGoogleとの取り組みでは、Snapdragon Digital ChassisをAndroid Automotive OSおよびGoogle Cloudと組み合わせ、生成AIを活用したコックピット体験に対応している。自動車メーカーが車内処理とクラウド対応サービスのバランスを取ろうとするなか、Qualcommの重要性は高まっている。

Siemensは、産業用ソフトウェア、デジタルツイン、製品ライフサイクル、工場自動化の各機能を通じて自動車メーカーに対応している。同社のIndustrial CopilotはSiemens Xcelerator環境内に位置付けられ、TeamcenterやNXなどのソフトウェアを補完している。これにより、Siemensはエンジニアリングおよび製造ワークフローに参入する確立された経路を有している。Siemensは2025年に推定 9.8% の市場シェアを占めた。

Teslaは、Full Self-Driving、Autopilot、ニューラルネットワークのトレーニング、車両データパイプラインにわたりAI機能を開発している。TeslaのAIプラットフォームでは、Dojoをトレーニングインフラの一部と位置付け、実世界の動画データを自動運転開発における中心的な入力情報としている。同社は車両とソフトウェアを垂直統合しており、複数のOEMにツールを販売するサプライヤーとは異なるアプローチを取っている。

Baiduは、Apollo Goを通じてインテリジェントドライビングおよびロボタクシーの機能を開発している。ドバイとの契約と、それに関連する 1,000台を超えるレベル4自動運転車の計画は、同社がモビリティプラットフォームの国際的な商用化に取り組んでいることを示している。Baiduは2025年に推定 5.7% の市場シェアを占め、中国主導の自動運転モビリティエコシステムにおいて特に重要な企業である。

BYDは、DiPilotシステムを通じて、車両ラインアップ全体にインテリジェント運転支援を拡大している。同社の垂直統合型EV製造モデルは、大規模な生産基盤のもとで車両ハードウェア、ソフトウェア、データ収集を組み合わせる道筋を提供する一方、価値の獲得はモデルおよび市場をまたぐ機能展開の一貫性に左右される。

Huaweiは、ADSおよびMobile Data Centerプラットフォームを通じて、インテリジェント運転、コンピューティング、コックピットの各機能を提供している。中国の自動車メーカーとの提携により、Huaweiは従来型の自動車メーカーではなく技術サプライヤーとして位置付けられ、複数のOEMプログラムにまたがって参画することが可能になっている。

KPIT Technologiesは、自動車およびモビリティ向けソフトウェアに特化している。2025年4月、KPITとMercedes-Benz Research and Development Indiaは、ソフトウェア定義型車両技術の開発を加速するための協業を発表した。KPITの役割は、ソフトウェア統合、ミドルウェア、エンジニアリングサービスに集中している。これらの分野では生成AIによって開発サイクルの障壁を低減できる一方、OEMのアーキテクチャーとの互換性を維持する必要がある。

Pony.aiは、レベル4の自動運転モビリティ技術を展開しており、2025年11月には、広州、深圳、北京でGen-7車両を使用した完全無人の商用ロボタクシーサービスを開始した。同社の商用化戦略は、ロボタクシー運営、OEMとの共同開発、プラットフォーム提携を組み合わせたものであり、消費者向けサービスへのアクセスに向けたTencent Cloudとの統合も含まれる。

Xpengは、XNGPシステムおよび車両の電気・電子アーキテクチャーを通じて、独自のインテリジェント運転機能を開発している。同社のAIを中核とする車両戦略により、車両ハードウェア、ソフトウェア更新、運転支援データの相互関係を管理できる。これは、中国のOEMがインテリジェント運転機能をめぐって競争するなかで、重要性を増している。

Aurora Innovationは、自動運転による貨物輸送に注力している。テキサス州での商用無人トラック輸送の開始と、検証を重視したAIアーキテクチャーの採用により、長距離トラック輸送において差別化された地位を築いている。この分野での導入価値は、輸送ルートの採算性、運送事業者との提携、安全性の検証に左右される。

Waabiは、生成AIを活用した自動運転トラック輸送技術を開発している。2025年2月に締結したVolvo Autonomous Solutionsとの提携は、自動運転輸送ソリューションを共同で開発・展開することを目的としており、WaabiのAIシステムを、確立されたトラック製造および車両運用エコシステムと結び付けるものである。

Wayveは、自動運転向けのエンボディドAIを開発しており、2025年3月には、運転データ向けの生成ワールドモデルであるGAIA-2を発表した。2026年4月、WayveはAMD、Arm、Qualcommが参加する 6,000万米ドルのシリーズD延長ラウンドを発表し、エンドツーエンド運転モデルの大規模展開におけるコンピューティングおよび半導体分野の提携の重要性を改めて示した。

最近の業界動向

• 2025年1月、NVIDIAは、自動運転車を含むフィジカルAIの開発加速を目的としたワールド・ファウンデーション・モデル・プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げた。
• 2025年2月、WaabiとVolvo Autonomous Solutionsは、自動運転輸送ソリューションの開発・展開に向けた戦略的提携を発表した。
• 2025年3月、General MotorsとNVIDIAは、車両体験、製造、工場のデジタルツイン、シミュレーション向けAIを含む協業を発表した。
• 2025年3月、Baidu Apollo Goは、ロボタクシーの展開に向け、ドバイの道路交通局との戦略的提携に入った。
• 2025年3月26日、Wayveは、運転データ向けの生成ワールドモデルであるGAIA-2を発表した。
• 2025年4月、Auroraは、ダラスとヒューストン間で商用の無人貨物輸送を開始した。
• 2025年4月、KPIT TechnologiesとMercedes-Benz Research and Development Indiaは、次世代のソフトウェア定義型車両技術に関する協業を発表した。
• 2025年4月、Pony.aiとTencent Cloudは、ロボタクシーサービスをTencentの消費者向けプラットフォームに統合する提携を発表した。
• 2025年4月、PTCとSchaefflerは、SchaefflerによるWindchill+の導入を通じて提携関係を拡大した。
• 2025年6月、Pony.aiは、深圳で1,000台を超えるGen-7ロボタクシーを対象とする戦略的契約をXihu Groupと締結したと発表した。
• 2025年11月、Pony.aiは、広州、深圳、北京でGen-7車両による完全自動運転の商用ロボタクシーサービスを開始した。
• 2026年4月15日、WayveはAMD、Arm、Qualcommが参加する6,000万米ドルのシリーズD追加資金調達を発表した。