自動車市場規模のジェネレーションAI - 車両別、技術別、アプリケーション別、エンド使用による、成長予測、2025 - 2034

自動車市場規模におけるAIの創出

自動車市場規模のグローバルジェネレーションAIは、2024年のUSD 506.6百万で推定されました。 市場は、2025年にUSD 671百万から2034億米ドルに成長すると予想されます。

• 自動車分野における総合人工知能の統合は、自律車両評価、相互接続されたインフラ、シミュレーションの能力の進歩によって推進される、実質的な拡張のために有望です。 有利な規制枠組みと金融支援は、元の機器メーカー(OEM)、主要サプライヤー、モビリティ技術に特化した技術同化に取り組む環境を育むことで、モビリティ技術に特化した企業です。
• 2025年6月1日現在、カリフォルニア州自動車局は、Waymo LLCやZoox Inc.などの著名な組織を含む、自動運転車両試験のための29の異なる組織への許可を付与しました。 この洗練されたテストプラットフォームは、多様な分野にわたって遺伝子AIモデルを評価するための、実用的で確実な設定を提供します。 具体的には、合成環境の作成、フレキシブルな自動車支援技術、洗練された自動意思決定能力など、分野におけるこれらのパラダイムの確認を容易にします。
• さらに、自動車両デモンストレーション用のUSDOTの助成金は、確立された検証サイトでAI主導の確認を公開しています。 Generative AIは、自然条件下で記録し難しくなる不頻繁で複雑な交通状況をシミュレートし、それによって安全確認に関連する期間と支出を大幅に削減する重要な機能を果たします。
• 支持的規制構造、一貫した財務サポート、および加速された商用試験は、拡張導入率に投影され、自動車業界におけるAIの慣習的な予測を超える市場成長を著しく向上します。 これらの予備実装に関与する組織は、AI対応自動運転機能、インテリジェントなコックピットシステム、およびリソース効率の高い研究開発チャネルの配信における戦略的利点を有することを期待しています。

自動車市場におけるAIの創出 トレンド

• 自動車におけるジェネレーションAIの応用は、高度規制の監督時代に入ります。 EU AI法は、2024年8月に施行し、「高リスク」を展示する自律システムの大部分を分類します。 これにより、接続された車両からのデータ交換に関する20以上の欧州連合規則と組み合わせて、透明で安全、そして偏見のないAIソリューションが必要です。 これらの義務を遵守すると、運用支出が増加する可能性がありますが、同時に、クロスボーダー市場へのアクセスを促進し、より大きな公共の信頼を促進します。
• ジェネレーションAIは、人工的に構築された環境で高価な物理的試験を構成しています。 中国のイニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イニシアチブ・イチブ・イニシアチブ・ これにより、安全プロトコルの検証と新機能の実装が加速し、市場導入に必要な時間を圧縮します。
• モビリティ業界は、完全で接続されたシステムに向かう。 政府は中国と欧州に押し込み、NVIDIAの関与するようなハードウェア/ソフトウェアのパートナーシップと共に、これらのプラットフォームを構築しています。 人工知能は、設計、アップキープ、スマートダッシュボード、シミュレーションなど、競争上の優位性を生み出せるための重要なツールになっています。
• 政府の規制は、自動車業界における人工知能の採用に大きな役割を果たしています。 具体的には、中国の「AI Plus」と「中国製2025」のプログラムは、スマートドライビング技術の向上に重点を置いています。 たとえば、2024年までの自走車をテストするための16,000ライセンスを発行し、32,000キロの大型ネットワークを網羅しています。 こうした大規模で政府が支援するテストは、AIが自己運転車がどのように動くかを改善し、トラフィックパターンを予測するのに役立つ多くのデータを生成します。 これにより、幅広い用途に備えた技術を手に入れるプロセスが高速化します。

自動車市場分析におけるAIの生成

車両、自動車市場における総合AIは、乗用車、商用車に分けられます。 乗客車セグメントは、2024年に市場を支配し、合計収益の68%以上を占めています。

• 自動車の採用を中心に、ジェネレーション人工知能の普及が進んでいます。 具体的には、インテグレーションは、インフォテイメントプラットフォーム、ドライバーアシスタンス機能、車両安全メカニズムなど、様々な用途で注目できます。 ジェネレーションAIは、車のためのゲームチェンジャーです! 車内アシスタントは、車がサービスを必要とするときに予測し、よりスマートADASでドライバーの安全を後押しする、使用し、チャットが非常に簡単になります。 さらに、より良いセンサーと定期的なオーバーザエアアップデートにより、すべてがスムーズに実行できます。
• 高級車や電気自動車(EV)市場の成長は、この進歩の重要な触媒です。 これらのセグメントは、一般的に、高度なAIの実質的な計算要件に対応するために必要なハードウェアインフラと接続を組み込んでいます。 この容量は、環境環境の周囲の瞬間的な再構築、洗練された設計シミュレーション、高度にパーソナライズされたインキャビン体験の配信を可能にします。
• さらに、AI搭載のシミュレーションは、ドライバーのトレーニングと自動運転システムの検証において計測されています。 これらのシミュレーションは、物流、資源抽出、長距離輸送など、業界のスペクトラムにわたって強化された安全プロトコルに貢献し、影響力のあるシナリオを効果的に再現します。

自動車市場での総合AIは、IT、BEV、PHEVに分けられます。 ICEセグメントは2024年の市場を支配し、2025年から2034年にかけて14.8%を超えるCAGRで成長する見込みです。

• 内部燃焼エンジン(ICE)の自動車は、主に運転者サポートシステム、車内エンターテインメント、および積極的なアップキープを高めるために、遺伝子の人工知能を統合しています。 電気自動車と比較して採用が少ないが、相互接続システムとオーバーザイヤーソフトウェアの強化の改良は、上層階およびハイエンドモデルにおけるAI主導の機能の選定を促進しています。
• バッテリー電気自動車(BEV)は、このトレンドの最前線にあり、自律的なナビゲーションを容易にし、バッテリーのパフォーマンスを最適化し、インカビン体験を魅力的にするためのジェネレーションAIを活用しています。 実質的な処理能力、洗練されたセンサーアレイ、シームレスなクラウドインテグレーションにより、複雑なAIタスクを実行するために非常に適格に適しています。
• プラグインハイブリッド電気自動車(PHEV)は、電気と燃焼効率の平衡を実現し、エネルギー管理を合理化し、ルート最適化を精製する総合AIを採用しています。 PHEVにおけるAIの取組は、従来のICEプラットフォームと完全に選択されたアーキテクチャ間のインターメディアとして機能しているため、勢いを増やしています。
• 基本的には、BEVとPHEVは、AIの統合に固有の利点を持ち、相互接続と自己接着機能との電気化の両立性を備えています。 逆に、ICE車は経済的で、ターゲットを絞られたAIの適用に焦点を合わせます。

テクノロジーをベースに、自動車市場におけるジェネレーションAIは、大型言語モデル(LLMS)とNLP、コンピュータビジョン、画像生成、マルチモーダルAI、クロスドメイン統合、ジェネレーションAIプラットフォーム、ツールなどに分けられます。 大規模な言語モデル(LLMS)とNLPセグメントは、直感的、会話型車内システムおよびパーソナライズされたドライバーの経験が高度の自然言語理解と応答能力の採用を促すため、自動車市場での総合人工知能を支配することが期待されています。

• 大規模なランゲージモデル(LLM)と自然言語処理(NLP)は、自動車の音声制御、音声ベースのナビゲーション、および消費者のエンゲージメントインターフェイスの進歩を促進しています。 これらの技術は、車両の占有者とシステム間のシームレスな通信を促進し、ドライバーの意図を最小限に抑え、ユーザー固有のカスタマイズを最適化します。
• コンピュータのビジョンとイメージ生成は、自己運転車と先進的な運転支援システム(ADAS)の基礎です。 これらの技術は、瞬時の環境の解釈、オブジェクトの識別、モデルのトレーニングのための人工的なデータセットの生成を容易にします。 その結果、安全プロトコルの認識精度と検証を強化します。
• マルチモーダルAIとクロスファンクション・インテグレーションのコンバージェンスは、テキスト、ビジュアル、感覚、および監査データを組み合わせて、複雑な運転条件に包括的な分析機能を提供します。 ダイナミックなルートの最適化、リスク予測、拡張現実に基づくナビゲーション・エイドなどの機能を強化するこのシナジー・アプローチ。
• 人工知能プラットフォームとツールは、自動車アプリケーションのスペクトラムで人工知能モデルを作成、精製、実装するための堅牢なフレームワークを提供します。 これにより、車両メーカーやコンポーネントプロバイダがAI機能の進歩を加速し、同時に厳格な安全規則や性能基準を遵守します。

米国は、自動車市場で北米のジェネレーションAIを占め、2024年に約148.8億ドルの収益を上げています。

• 米国は、現在、堅牢な技術環境、広範な研究能力、政府機関、学術機関、民間産業間の多岐にわたるコラボレーションにより、北米の主要地位を維持しています。 大学、研究施設、民間部門の組織は、動物プラットフォームと関連インフラの両方で、ジェネレーションAIの実装を進めています。
• たとえば、2025年1月、ダラスのテキサス大学が「Gridサービスに充電する電気自動車のジェネレーションAIがサイバーセキュリティを有効にする」というプロジェクトで3.5万ドルの助成金を贈呈しました。 この取り組みは、電気自動車の充電ネットワークとグリッド車両の統合のための高度な侵入検知システムを策定する、AIとディープラーニングの手法を採用し、将来の輸送環境の安全な機能性を確保する重要な要素です。
• そのようなプロジェクトは、既存の自動車およびエネルギーインフラ内の人工知能の進歩を統合する米国の能力を強調し、セクター全体のコラボレーションを促進します。 車両ベースのインテリジェントシステムとデジタルインフラの支援に戦略的に焦点を合わせることで、自動車の人工知能機能だけでなく、統合されたモビリティソリューションの信頼性と拡張性のある展開においても、そのリーダーシップポジションを強固化しています。

ドイツの自動車市場におけるジェネレーションAIは、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 欧州は、自動車業界におけるジェネレーション・人工知能の進歩のために、より重要な地域として認識されています。 この取り組みは、堅牢な法的および監督システム、その発達した自動車製造業界、および安全性および道徳的なAI導入の優先順位付けによって燃料を供給されます。
• 欧州連合のAI法規制は、2024年8月に施行する予定で、「高リスク」として、自己運転車両技術の大部分を設計しました。 この分類は、厳格な透明性、評価、およびデータ保護プロトコルを必要とします。これにより、組織がAI開発プロセスの初期段階からこれらの基準に遵守を組み込むことができます。
• ドイツ、フランス、イタリアに於ける洗練された自動車センターは、設計プロセスを最適化し、安全シミュレーションを実施し、高度車載制御システムの開発に積極的に取り組んでいます。 さらに、コネクティッド・カー・データ・エクスチェンジを統括する20以上の欧州指令の既存のフレームワークは、標準化された環境を密接に監視しています。 このアレンジは、同時に技術の進歩を奨励しながら、消費者の自信を強化するのに役立ちます。
• 自動車メーカー、AI技術サプライヤー、学術研究機関を含む共同イニシアティブは、ジェネレーションAIの統合を促進しています。 高度化した重点は、マルチモーダルAIソリューション、合成データの作成、自動運転能力の検証と検証のための高精度シミュレーション技術に配置されています。 これらの取り組みは、欧州連合(EU)の国際試験施設やコネクティッド車両インフラへの出資によります。

中国の自動車市場におけるジェネレーションAIは、2025年から2034年までの強い成長を経験することが期待されています。

• アジアは、自動車業界における世界規模のジェネレーションAIの中で最も急速に成長する地域のひとつです。 主に強固な状態のサポート、車両の急激な増進、自動運転研究の普及が進んでいます。
• 中国は、自動車分野において「AI Plus」のイニシアチブと「中国製2025」戦略に組み込まれた人工知能を持っています。 野心は、2025年までに、総合的で相互接続されたインテリジェントな車両エコシステムを育てることです。 今日まで、中国は自動運転車両試験のための16,000の許可を発行しました。 これは、一般的なAIモデルの教育と認証のために有意な、認証データの最大の豊富なコレクションの1つです。
• さらに、日本と韓国は、モビリティサービス(MaaS)のアプリケーション、ロボティックインテグレーション、自律ナビゲーション用に設計された高度に現実的なシミュレーションの制作に特に重点を置いて、ジェネレーションAIの採用を積極的に推進しています。 これらの国は、堅牢なエレクトロニクスと半導体業界を活用して、自動車用レベルのAIハードウェアを生成し、複雑な遺伝子モデルをリアルタイムで実行するために必要な処理能力を発揮します。
• インドは費用対効果が大きい開発の中心として、特に接続された車のプラットホームおよび艦隊の最適化のためにAI動力を与えられた自動車ソフトウェアの研究開発の投資を増加する目撃します。 アジア全域の地域連携は、共有実験環境、データインターチェンジ条約、標準化を促進し、市場間接的な導入を促進します。

UAEの自動車市場におけるAIのジェネレーションは、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 中東およびアフリカの自動車産業は、現在、ジェネレーションの人工知能の密接な統合を展示しています。 しかし、インペータスの増加は、スマートシティ開発、電気自動車インフラの拡大、および予備自律モビリティスキームから派生しています。 同様に、湾岸諸国、特にアラブ首長国連邦とサウジアラビアは、国家開発の議題に人工知能対応輸送戦略を組み込んでいます。 これらの戦略は、主に相互接続された車両ネットワーク、洗練されたトラフィック規制システム、および自己運転輸送ソリューションに焦点を当てています。
• 人工知能の生成は、シミュレーションベースの検証プロセスで、過酷な気候条件と地質条件をモデル化しています。 これは、特定の地域に存在する特徴的な運用風景に自律および電気自動車プラットフォームを調整する元の機器メーカー(OEM)を容易にします。 国際的な自動車メーカーと人工知能ソリューションのプロバイダーとの協調的なアレンジは、専門知識の普及とローカライズされたテストインフラストラクチャの確立を促進する器械的です。
• アフリカ大陸では、これらの技術の統合はより審議的なペースで行われていますが、それは、特に都市の強制内で、ナスセントモビリティ・アス・サービス・プログラムによって浄化されています。 南アフリカなどの国家は、商用輸送および物流業務におけるアプリケーションのためのAI主導の艦隊の最適化と安全監視の可能性を調査しています。

ブラジルの自動車市場におけるジェネレーションAIは、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• ラテンアメリカの自動車部門は、現在、ジェネレーションAI導入の著名な段階を目撃しています。主に、コネクテッドカーの普及、フリート管理慣行の最適化、および初期の自律モビリティパイロットプログラムの導入によって燃料を供給しました。 ブラジルとメキシコは、この技術統合の最先端にあり、AIを活用した設計プロセス、シミュレーション能力、および積極的なメンテナンスソリューションを評価するために、確立された自動車製造センターを資本調達しています。
• 人工知能は、都市の交通パターンを最適化し、物流業務の有効性を高め、AI生産の訓練シミュレーションの開発による車両安全を強化するために探求されています。 電動およびハイブリッド車の取り組みとの関連性は、特に環境的に持続可能な輸送代替のための政府の提唱に応えて、進歩的に拡大しています。
• 国際的な元の機器メーカー(OEM)とAI技術の専門家との協業は、モデル化、直観的な言語相互作用、合成データセットの製作のために設計された最先端のプラットフォームへの国内の利害関係者のためのアクセスを促進しています。 それにもかかわらず、既存のインフラおよび有望な規制プロセスの欠如は、包括的な実装に重要な衝動を表明し続けています。

自動車市場シェアにおけるAIの創出

• 自動車業界におけるジェネレーションAIのトップ7の企業は、NVIDIA、Qualcomm、Microsoft、Google、Amazon Web Services(AWS)、IBM、Intelが2024年の市場の約69%を占めています。
• NVIDIAは、自動車AIの優位なプレーヤーで、DRIVEプラットフォームと強力なGPUを使用して、シミュレーション、自動運転、設計を行います。 強力な収益成長とパートナーシップは、AIの知覚と統合における優位性を強調しています。 しかし、その高い費用は、いくつかの障壁になることができます。
• QualcommのSnapdragon Digital Chassisは、メンテナンスが必要なときに、ドライバーを支援し、エンターテインメントをパーソナライズし、予測するために、ジェネレーションAIを使用しています。 エッジは、AIスマートと接続車の即時決定のための優れたコネクティビティを組み合わせています。 彼らは多くの大きなサプライヤーと協力しますが、NVIDIAとIntelの厳しい競争に直面しています。
• マイクロソフトのAzure AIは設計、維持および運転者の相互作用のためのgenerative AIを提供します。 企業レベルのコンプライアンス、統合、スケーラビリティ、特にクラウドベースの車両シミュレーションでは、NVIDIA と Qualcomm の背後にあるエッジデバイス機能が確保されています。
• Googleは、仮想プロトタイピング、音声アシスタント、およびドライバー監視のためにクラウドAIを使用しています。 自然言語処理、クラウドスケーラビリティ、広大なデータセットへのアクセスに強みがあります。 デジタルコックピットの革新のために普及している間、それはマイクロソフトおよびIBMと比較される企業レベルのカスタム化で遅れます。
• AWSは、SageMaker、IoT FleetWise、セルフドライビングカーテストのシミュレーションで、車両におけるAIのジェネレーションをサポートしています。 キーアセットはスケーラビリティ、アクセス可能なAPI、およびサプライチェーンデータの統合です。 R&Dおよびフリート分析を自動運転するために好まれる、データプライバシーの心配は規制された企業の採用を制限するかもしれません。
• IBMは、車両診断、設計、およびワトソンとのパーソナライズにAIをもたらします。 倫理的なAI、ハイブリッドクラウド、およびオンプレミスオプションは、規制業界にアピールします。 しかしながら、より遅いイノベーションとコストは、消費者車両市場におけるリーチを制限します。
• インテルは、Mobileye を経由して、自走機能のジェネレーションAIも使用しています。 彼らの強みは、ハードウェアとソフトウェアの仕事を一緒に作り、多くの自動車モデルのための手頃な価格のチップを提供しています。 Mobileye は、偽の運転データを作成することで、自動運転システムを訓練するのに優れていますが、NVIDIA はまだトップエンドのオートノーム技術の主要なライバルです。

自動車市場におけるAIの創出

自動車産業におけるジェネレーションAIで動作する主要なプレーヤーは、次のとおりです。

• Amazon Webサービス(AWS)
• アプティブ
• ボッシュ
• コンチネンタル
• サイトマップ
• アメリカ
• インテル
• マイクロソフト
• NVIDIAの
• クアルコム
• NVIDIA、Intel、Qualcomm、Microsoft、Amazon、Googleは、完全なAIシステムと車固有のツールを構築しています。 NVIDIA DRIVE と Intel の Mobileye は、スマート知覚と現実的なシミュレーションで、自動運転車に電力を供給しています。 Qualcomm は、AI を車両の接続に接続し、迅速な意思決定を可能にします。 Microsoft Azure と Google Cloud は、設計、メンテナンス、車内ヘルプ、クラウドベースのトレーニングのための自動メーカーの柔軟な AI ツールを提供します。
• IBM, ボッシュ, コンチネンタル, そして、Aptivは、ビジネスのためのAIソリューションに集中. IBM Watson は、AI を車両の修理、フリート制御、オンライン サービスに提供し、適切な方法を行うことに焦点を当てています。 ボッシュ、コンチネンタル、およびアプチは、AI搭載の運転者支援、センサー技術、車両制御、自動車メーカーやサプライヤーにより良い安全と性能を発揮します。
• 両社は、ハードウェア、ソフトウェア、クラウドテクノロジーを組み合わせて、消費者と商用車の両方でジェネレーションAIを推進しています。 自己運転、シミュレーション、スマートメンテナンス、コネクティッド機能に取り組んでおり、AIが自動車をスマート化し、より効率的かつ使いやすくする環境を構築しています。

自動車産業ニュースでAIを生成

• Qualcommは2025年5月、カー・ツー・クラウド・プラットフォームと新しいAIオーケストレータを通じて、自動車関連サービスのジェネレーションAIを導入しています。 ソリューションは、パーソナライズされた車内エクスペリエンスを向上させ、ソフトウェア定義車をサポートし、ADAS、デジタルコックピット、および接続ソリューションのOEM展開を加速します。
• 2025年3月、IBMはAWSと連携し、ジェネレーションAIを用いた自動車用途の近代化を加速します。 ソリューションは、従来のコード変換を自動化し、クラウドとハイブリッド環境への移行を合理化し、車両ソフトウェア開発と診断の効率性を向上させます。
• 2025年1月、AWSはホンダと協力して、ソフトウェア定義車(SDV)を開発し、ジェネレーションAIを用いたEV充電体験を強化しています。 AWSのDigital Proving Ground、AI、IoT、クラウド機能を活用し、EVサービス、OTAアップデート、パーソナライズされた車両機能の高速化を実現します。
• 2025年1月には、AIを活用したマッピングソリューションを提供し、ソフトウェア定義車両(SDV)、ADAS、自動運転、デジタルカーの開発をグローバルに加速する10年、AWSとAWSが連携しました。

自動車市場調査報告書のAIは、業界の深いカバレッジを含みます 2021年から2034年までの収益($ Mn / Bn)の面での見積もりと予測 次のセグメントの場合:

市場、車によって

• 乗客車
  • ハッチバック
  • セダン
  • スワッピング
  • パスワード
  • 電気自動車
• 商用車
  • 軽商用車
  • 大型商用車

市場、推進による

• インフォメーション
• ビーブ
• フィードバック

市場、技術

• 大きい言語モデル(LLM)およびNLP
• コンピュータビジョンとイメージ生成
• マルチモーダルAIとクロスドメインの統合
• AIプラットフォームとツールの生成
• その他

市場、適用による

• 自動運転とADASアプリケーション
• 車の設計および工学
• 製造業および生産の最適化
• 顧客体験とパーソナライズ
• サプライチェーンと物流の最適化
• その他

市場、エンドの使用による

• OEMサービス
• Tier 1自動車サプライヤー
• 自動車ソフトウェア・テクノロジー企業
• モビリティサービスプロバイダとフリートオペレータ

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • 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
  • ロシア
  • ノルディック
• アジアパシフィック
  • 中国・中国
  • インド
  • ジャパンジャパン
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• メア
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦