自律走行/自動運転車の世界市場規模は、2021年の2,030万台から2030年には6,240万台へ、年平均成長率13.3％で拡大すると予測されます。市場の成長は、運転支援システムに対する需要の高まりと、より安全な運転体験のための厳格な安全義務化によってもたらされます。
安全機能は、世界中の自動車ユーザーにとって重要な前提条件となっています。世界中の政府は、車線逸脱警報（LDW）や自動緊急ブレーキ（AEB）などの機能を組み込むことを義務付け、新しい技術や自律/自動運転車への道を開いてきました。そのため、ドライバーを支援し、事故を減らすために、さまざまなタイプの安全機能が開発されています。ロボタクシーの出現は、自律走行車・自動運転車の主要な収益源となることが予想されます。
自律走行車・自動運転車の主要戦略は、ADAS機能の開発である。Ford（米国）、General Motors（米国）、Daimler（ドイツ）、Toyota（日本）などの企業がADAS技術を開発している。これらの企業は、様々なADAS機能を搭載し、レベル2および3の自律性を実現した自動車を使用しています。各社は、ブラインドスポット情報システム、レーンキーピングシステム、インテリジェント・アダプティブ・クルーズコントロールなどの高度な機能を備えた多様な製品ポートフォリオを提供している。したがって、ADAS機能の採用は、自律/自動運転車への道を切り開くものです。
2030年には、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占め、欧州、北米がこれに続くと予想されます。安全で効率的かつ便利な運転体験に対する需要の高まり、新興国での可処分所得の増加、世界的に厳しい安全規制が自律走行/自動運転車市場を牽引する要因となっています。アジア太平洋地域の市場は、同地域の自律走行車技術プロバイダーが採用するパートナーシップの増加により、予測期間中に最も高い成長率を示すと予想されます。例えば、中国における自律走行車技術の主要サービスプロバイダーである百度（バイドゥ）は、既に自律走行車のテスト走行を成功させています。同社は、すでに中国の13以上の都市で100万マイル以上のテスト走行を成功させています。同社は、FordやNVIDIAと提携し、中国における自律走行/自動運転車への投資を拡大しています。アジア太平洋地域は、最大のライドシェア産業の1つでもあります。政府支援の増加と自律走行／自動運転車に適したインフラの整備が、同地域の市場成長を後押しするものと思われます。
多数のティア1サプライヤーや自律/自動運転車開発企業は、これらのシステムがアダプティブクルーズコントロール、アダプティブヘッドランプコントロール、交通標識認識、前方衝突警告、歩行者検知、自動ブレーキなどの安全機能を提供することから、AIベースのカメラの開発と採用に注力している。AIカメラシステムの利点としては、コスト削減、さまざまな補完的技術の融合による確実な安全性、そして非常にコンパクトなフォームファクターが挙げられます。
自律走行/自動運転車用カメラシステムの主要メーカーの一つであるロバートボッシュは、自律走行/自動運転車向けにAIベースのカメラMPC3を開発しました。MPC3は、主に人工知能によって推進される自律走行／自動運転車への大きな一歩となります。ボッシュのチームは、このカメラを開発するためにさまざまなアプローチをとりました。ボッシュのエンジニアとプログラマーは、従来の画像処理アルゴリズムとAI駆動方式を組み合わせたソフトウェアアーキテクチャを構築し、マイクロプロセッサーを内蔵した高性能システムオンチップ（SoC）に組み込みました。これにより、比類なき情景把握と確実な物体認識を実現します。AIカメラは3つのステージで動作します。最初の経路は、すでに使用されている従来のアプローチです。機械学習の助けを借りて、車両や歩行者などの特定の物体を認識・分類するための分類器を学習させます。次に、オプティカルフローとSfM（Structure-from-Motion）イメージングを利用して、縁石など道路に接する隆起物を検出します。そして、画像中の対応する点から3次元構造を計算し、その動きを追跡する。3つ目は、人工知能を活用する方法です。この新世代の多目的カメラは、車道と路肩を区別したり、個別の物体を識別したりすることができます。
ニューラルネットワークとセマンティックセグメンテーションを使用し、画像の各ピクセルを定義されたカテゴリに割り当てています。これは、自律走行／自動運転車を安全に走らせるために、道路標識が不要になるため、大きな利点となります。3つの検出経路を組み合わせることで、誤差を最小化することができます。
自律走行／自動運転車が効果的に機能するためには、整備された道路、車線表示、GPS接続などの基本的なインフラが必要です。また、V2VやV2Xの通信にも十分な接続インフラが必要です。高速道路では、車線変更、物体検知、車間距離、交通量などの情報、ナビゲーションやコネクティビティなどのサービスが、半自動運転車や自律走行車には欠かせません。しかし、高速道路ではネットワーク接続が限られているため、車両同士やクラウドデータに接続されていないのが現状です。
メキシコ、ブラジル、インドなどの新興国では、先進国に比べて高速道路でのITインフラの整備が遅れています。接続に必要な3Gや4G-LTEの通信ネットワークは、都市部や半都市部に限られています。サードパーティロジスティクス企業の中には、半都市部や農村部で事業を展開している企業もありますが、接続性の低さという問題は依然として残っています。また、これらの新興国は、自律走行車/自動運転車の導入のために政府からのサポートを必要としています。したがって、情報技術通信インフラの不足と政府の規制の欠如は、新興地域における自律走行/自動運転車の成長にとって大きな制約となります。
都市部以外のインフラの不備、コスト面、運転訓練や運転規律の不備は、これらの国々における自律走行／自動運転車市場の成長を抑制しています。また、現在進行中のCOVID-19の大流行による金融危機は、インテリジェント交通のための近代的なインフラの整備をさらに遅らせることになるでしょう。
自律走行/自動運転車は、人間の介入をほとんど、あるいは全く必要とせずに運転することができます。これらの自動車は、ヒューマンエラーによる事故を減らし、交通渋滞を緩和し、手間のかからない輸送を実現するために開発されている。自律走行車の開発は、ライドシェアの成長に拍車をかけるでしょう。オハイオ大学の「Future of Driving」レポートによると、自律走行型タクシーの利用により、タクシーの待ち時間は平均5分からわずか36秒に短縮されるという。また、自律走行型ライドシェアを利用すれば、乗車コストは1マイルあたりわずか0.5米ドルにまで下がるという。例えば、二次調査によると、Uberの乗車料金は2マイルあたり〜USDで、そのうちUberが〜50セント、運転手が1.50米ドルとなっています。運転手付きの車ではなく、自律走行車やロボタクシーの場合、Uberは顧客に1マイル当たり〜USDをストレートに請求でき、さらに1マイル当たり〜50セントの収入を得ることができる。ただし、車の維持費、ナビゲーション、決済サービスなどの諸経費はその一部となる。自律走行車・自動運転車は、ファーストマイルとラストマイルの問題も解決してくれる。
自律走行・自動運転車は、さまざまなコンポーネントで構成され、その構成は、搭載される機能・技術によって異なる。これらのシステムは、マイクロコントローラーユニット、電子制御ユニット、各種センサーで構成されています。制御ユニットには、レーダー、LiDAR、超音波、画像、無線またはレーザーセンサー、赤外線センサーなど、さまざまなセンサーが使用されています。また、システムにはヒューマンマシンインターフェースが組み込まれており、必要なときにドライバーをアシストしたり、警告を発したりします。
自律走行車に対する需要の高まりと消費者からの期待の高まりにより、OEM間の競争は激化しています。こうした要求や期待に応えるために、イノベーションは重要な役割を担っており、自動車産業における重要な要素となっています。また、規制遵守も現在の自動車イノベーションの波を担っている重要な要因です。また、自動車に搭載されるソフトウェア駆動の電子部品が増加していることも、イノベーションを推進する要因のひとつです。これらの部品は、テレマティクスや車載インフォテインメントだけでなく、車両の操作性、安全性、サービス、信頼性、性能に関する機能においても迅速な革新を可能にしています。
消費者の要望や規制への対応から新しいシステムを搭載すると、最終的に自動車の総コストが増加します。プレミアムセグメント車にとってコストは懸念事項ではないが、中小セグメント車にとっては重要な基準の一つである。車両コストの上昇は、LiDARや高価なシステムの車両への搭載を制限し、それによって市場の成長を阻害する可能性があります。そのため、自動車メーカーは効率的な機能をリーズナブルな価格で提供しようと努めています。
商用モビリティ分野の自律/自動運転車市場は、予測期間中に最も速く成長すると予測される。ライドシェア、ロボタクシー、物品輸送、その他の商業活動は、商業モビリティセグメントで考えられています。ロボタクシーの導入は、車の所有やサービスモデルとしてのモビリティに関する新たな課題を提示することが予想されます。ジェネリックタクシーやロボタクシーを生産する自動車会社は、高度な生産技術を採用している。ロボタクシーでは、大型輸送車両ではなく、自動車に対するテストが高くなる。Waymoは、人間のバックアップドライバーがいる自動運転のWaymo Oneで、いち早く乗車料金を徴収した企業である。クライスラーは、ウェイモに数千台のクライスラー・パシフィカ・ミニバンを供給している。今回の協業は、ロボタクシーを開発したり、取り組んでいる企業にとって、新たなビジネスモデルを開くものと期待されている。オートックスやオプティマス・ライドは、自律走行車をロボタクシーとして提供している企業の一部である。
長期的には、レベル4やレベル5の自律・自動運転車がシェアモビリティに利用されるようになるでしょう。現在、多くの企業がライドシェア、ライドヘイリング、ロボタクシー、カーシェアリングの目的で、ロボタクシーや自律走行車の開発に投資しています。ロボタクシーは、ドライバーなしで運行し、MaaS（Mobility as a Service）に重点を置くことで、自律走行車と電子タクシー呼び出しサービスの利点を兼ね備えています。所有コストを削減し、車両管理を改善することが期待されます。安全で、便利で、経済的な交通手段を提供することになる。多くのOEMが自律走行システムプロバイダーや車両管理者と提携し、ロボタクシーサービスを開始しました。ほとんどの開発は電気自動車の分野で見られるので、ロボタクシー市場は当初、電気推進車両を特徴とするかもしれない。
AutoX、Baidu、Waymo、EasyMile、Navya、Optimus Ride、Yandexなどの企業が、乗客輸送に使用できるロボタクシーを提供しています。Pony.aiは、2020年からラストマイル配送サービスのための改造自律走行車をテストする先駆的な企業の1つである。同社はまた、2022年までにカリフォルニア州で運転手のいないロボタクシーサービスを開始する予定です。新興国の政府は、都市部の道路や交通インフラを刷新する準備が整っています。急速な都市化とスマートシティの導入が進む中、政府はスマート道路、スマート交通信号システム、より優れた無線接続、新しい道路センサー、より優れた道路標識の開発に多くの資源を投入しています。
2030年には、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占め、ヨーロッパ、北米がこれに続くと予想されます。安全で効率的かつ便利な運転体験に対する需要の高まり、新興国における可処分所得の増加、世界的に厳しい安全規制が、自律走行/自動運転車市場の推進要因となっています。アジア太平洋地域の市場は、同地域の自律走行車技術プロバイダーが採用するパートナーシップの増加により、予測期間中に最も高い成長率を示すと予想されます。例えば、中国における自律走行技術の主要サービスプロバイダーである百度（バイドゥ）は、既に自律走行技術のテスト走行に成功しています。同社はすでに中国の13以上の都市で100万マイル以上のテスト走行を成功させています。同社は、フォードやエヌビディアと提携し、中国における自律走行車への投資を拡大しています。アジア太平洋地域もまた、最大級のライドシェア産業を有しています。
アジア・オセアニア地域は、中国、日本、インド、韓国、タイなどの国々で構成されています。近年、中国は自動車生産の拠点として台頭してきました。新興国におけるインフラ整備や工業化活動が新たな道を開き、自動車OEMにいくつかのチャンスをもたらしています。中国における技術の進歩は、半自動運転車の需要を増加させ、自律/自動運転車市場を拡大させるでしょう。
主要なマーケット・プレーヤー
自律走行車・自動運転車市場は、General Motors（米国）、Ford（米国）、Daimler（ドイツ）、Volkswagen（ドイツ）、トヨタ（日本）、Waymo（米国）などのグローバルプレーヤーによって支配されています。これらの企業は、自律走行車市場で牽引力を得るために、新製品開発、拡張、提携、パートナーシップ、M&Aなどの戦略を採用しています。パートナーシップとコラボレーションは、主要なプレーヤーが最も広く採用している戦略です。
【目次】
1 はじめに （ページ番号 – 39）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含事項および除外事項
表1 自動運転車市場の包含・除外項目
1.3 市場の範囲
図1 自動運転車: 市場セグメンテーション
1.4 調査対象年
1.5 制限事項
1.6 ステークホルダー
1.7 変化のまとめ
2 調査方法 (ページ – 48)
2.1 調査データ
図2 自動運転車市場：調査デザイン
図3 調査デザインモデル
2.2 二次データ
2.2.1 基本数値に関する主な二次資料
2.2.2 市場規模の算出に用いた主な二次資料
2.2.3 二次資料からの主なデータ
2.3 一次データ
図4 プライマリーインタビューの内訳
2.3.1 主な参加者
2.4 市場規模の推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
図5 ボトムアップアプローチ：自動運転車市場
図6 ボトムアップアプローチの詳細図
2.4.2 トップダウンアプローチ
図7 トップダウンアプローチ：自動運転車市場
図8 自動運転車市場：調査デザイン・方法論
2.5 市場のブレークダウン
2.6 要因分析
表2 自動運転車市場の成長に対する各種要因の影響
2.7 前提条件
2.7.1 主要な調査前提条件
2.7.2 その他の調査前提
2.8 リスク評価と範囲
表3 リスク評価とその範囲
3 エグゼクティブサマリー (ページ – 65)
図 9 自動運転車: 市場概要
図10 2021年から2030年にかけて自動運転車市場をリードすると予想されるパーソナルモビリティ分野
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号-70）
4.1 自動運転車市場における魅力的な機会
図11 レベル1、レベル2自動車への需要増とレベル4、レベル5自動車開発への投資増が市場を促進する
4.2 自動運転車市場、地域別
図12 世界のその他の地域の自動運転車市場は2021年から2030年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測
4.3 アジア太平洋地域：自動運転車市場、自律性レベル＆国別内訳
図13 アジア太平洋地域：自動運転車市場、自動化レベル・国別、2021年vs.2030年
4.4 自動運転車市場、モビリティタイプ別
図14 2030年までにパーソナルモビリティが最大シェアを占める見込み
4.5 自動運転車市場：コンポーネントタイプ別
図15 レーダー分野が予測期間中に市場をリードする見込み
4.6 自動運転車市場、タイプ別
図16 2021年から2030年にかけてはセダンタイプが市場をリードすると予測
4.7 自動運転車市場：電気自動車タイプ別
図17 予測期間中はビールセグメントが市場を支配する
5 市場概要（ページ番号-75）
5.1 はじめに
図18 自動安全技術の進化
5.2 市場ダイナミクス
図19 自動運転車市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 厳しい自動車安全規制
表 4 ヨーロッパ: 国別の年間交通事故死亡者数（2019～2020年）
図 20 ヨーロッパ: 交通事故死亡者数（交通手段別）（2017年
図 21 ヨーロッパ: 国別：人口100万人当たりの交通事故死亡者数（2018年）
5.2.1.2 安全性と運転快適性の機能に対する需要の高まり
図22 安全性向上のための高度な電子機器
5.2.1.3 高級車に対する需要の増加
5.2.1.4 自動運転用AIベースカメラシステムの導入
5.2.1.5 自動運転用モジュールシステムの開発により、OEMが技術を厳選することが可能になる
5.2.1.6 技術的進歩
5.2.1.7 コネクテッドビークル技術やダイナミックモビリティアプリケーションの成長
5.2.2 制約事項
5.2.2.1 新興国における必要なインフラの欠如
5.2.2.2 自動運転車に対する消費者の受容性
5.2.3 機会
5.2.3.1 ADAS技術の開発
5.2.3.2 車両接続のための5G技術に対する需要の増加
5.2.3.3 電気自動車（EV）の需要増加
表5 バッテリー電気自動車販売台数（国別）2017-2020年（台数
5.2.3.4 自律型シェアモビリティの開発の増加
5.2.3.5 自動車大手によるLiDARスタートアップへの投資の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 高いシステムコストとコンポーネントコスト
5.2.4.2 環境制約とセキュリティ脅威
5.2.4.3 コストと品質のバランス維持
5.2.4.4 マルチカメラシステムにおけるリアルタイムの画像処理
5.2.4.5 自動運転車用の地図の作成と管理
5.2.5 市場ダイナミクスの影響
表6 自動運転車市場：マーケットダイナミクスの影響
5.3 貿易分析
表7 HSコード8708の国別輸入データ（2016年〜2020年）（千USD
表8 hsコード8708の国別輸出データ（2016-2020年）（千米ドル
5.4 ケーススタディ分析
5.4.1 マイクロパイロット・パーキング
5.4.2 Konrad-technologiesの自動運転車用センサーパッケージと信頼性テスト
5.4.3 Nvidia、自動運転車のエンドツーエンドソリューションであるオープンav開発プラットフォームを提供
5.4.4 ZF、先進運転支援システム開発のためのAIを活用した新サービスをリリース
5.4.5 ルネサス、アダスや自動運転アプリケーションのディープラーニング開発を強化
5.5 特許分析
5.6 バリューチェーン分析
図 23 バリューチェーン分析：自動運転車市場
5.7 サプライチェーン分析：自動運転車市場
図24 サプライチェーン分析：自動運転車市場
5.8 エコシステム分析：自動運転車市場
表9 自動運転車市場：エコシステムにおける企業の役割
5.9 ポーターズファイブフォース
図25 ポーターズファイブフォース 自動運転車市場
5.10 規制分析
表10 ADASと関連部品に関連する規制
5.10.1 自律走行車に関する規制活動
表11 自律走行車の規制活動
5.10.2 自動運転車市場成長を牽引する収益シフト
図26 自動運転車市場成長の原動力となる収益シフト
6 業界の動向（ページ番号 – 107）
6.1 技術分析
6.1.1 導入
6.1.2 センサーフュージョン技術
図 27 センサーフュージョン技術
6.1.2.1 Konrad-Technologies社によるADASセンサーのパッケージと信頼性試験
6.1.3 センサー技術の比較
6.1.4 画像レーダの開発
6.1.5 量子コンピューティングと自動運転
6.1.6 自動運転車用AIベースカメラの開発
6.1.7 アダスアプリケーション
図 28 アダスアプリケーション
6.1.8 自律走行車。サイバーセキュリティとデータプライバシー
図29 自律走行車からのデータ
6.1.9 セルラーV2X(C-V2X)
表 12 5G NR（新無線）C-V2X 使用時の累積利得
6.1.9.1 LTE-V2X
6.1.9.2 5G-V2X
6.1.10 自動運転車によるライドヘイリングへの影響
表13 自動運転のレベル
6.1.10.1 自動化L2がライドヘイリングに与える影響
6.1.10.2 ライドヘイリングにおける自動化L3の影響
6.1.10.3 自動化レベルL4/L5がライドヘイリングに与える影響
表14 ライドヘイリング向け自動運転車：新製品／サービス開発
表15 ライドヘイリング用自動運転車：取引事例
6.1.11 自動運転車と車両コネクティビティ
図 30 自動運転車の製造
6.1.11.1 車両間クラウド（V2C）
6.1.11.2 車両対歩行者(V2P)
6.1.11.3 車両対インフラ(V2I)
6.1.11.4 車車間(V2V)
6.1.12 すべての自動化レベルに対応するHDマップのポートフォリオ
表16 自動化レベル
図31 すべてのオートメーションレベルに対応するHDマップのポートフォリオ
6.1.13 自律走行車のプルービング・グラウンドのためのHDマップ
6.1.14 HDマップの主要サプライヤーとその製品詳細
表17 hdマップの主要サプライヤーとその提供するhdマップの詳細
6.2 自動運転車の民主化
6.3 価格分析
6.3.1 自動運転車の価格設定
6.3.2 Tier1及びOemのAdasパッケージの価格設定
図32 トヨタセーフティセンス2.0
図33 トヨタセーフティセンスCとセーフティセンスP
6.3.2.1 メルセデス
表 18 adas パッケージの価格: メルセデス
表19 アドアス追加パッケージの価格 メルセデス
6.3.2.2 アウディ
表 20 アダスパッケージの価格 AUDI
6.3.2.3 キャデラック
21表 アダス パッケージ価格: キャデラック
6.4 自律走行車の開発・展開
6.4.1 ダイムラーAG
6.4.2 タシンプル
図 34 タシンプル レベル4自律走行トラック予約ポータル
6.4.3 アルゴAIとフォード
6.4.4 BAIDU
6.4.5 ディディ・チュウシン
6.4.6 トヨタ、ポニー.AI、ヒュンダイ
6.4.7 ウェイモ
6.4.8 ボヤージュ
6.4.9 ゼネラルモーターズ、クルーズ
6.4.10 ボルボ（VOLVO
6.4.11 アインライド
6.5 モデル別アダ名
6.5.1 TESLA
6.5.2 TOYOTA
6.5.2.1 カローラ
6.5.2.2 カムリ
6.5.2.3 アバロン
6.5.2.4 RAV4
6.5.2.5 タンドラ
6.5.3 日産自動車
6.5.3.1 ヴェルサ
6.5.3.2 アルティマ
表 22 アダスパッケージ 日産・アルティマ
6.5.3.3 ニッサン・リーフ
表23 アドスパッケージ 日産リーフ
6.5.3.4 ニッサン タイタン
表24 アダスパッケージ 日産タイタン
6.5.4 ホンダ
6.5.4.1 シビック
表25 アドスパッケージ ホンダ シビック
6.5.4.2 アコード
第26表 アダスパッケージ ホンダアコード
6.5.5 メルセデス
6.5.5.1 Aクラスセダン
表27 adasパッケージ。メルセデス Aクラス
表28 エクステリアライティングパッケージ メルセデスAクラス
6.5.5.2 Cクラス セダン
表29 adasパッケージ。メルセデスCクラス
表30 パーキングアシスタンスパッケージ メルセデスCクラス
表31 エクステリアライティングパッケージ メルセデスCクラス
6.5.5.3 Eクラス セダン
表32 adasパッケージ。メルセデスEクラス
表33 パーキングアシスタンスパッケージ メルセデスEクラス
表34 エクステリアライティングパッケージ メルセデスEクラス
6.5.5.4 Glb SUV
表35 adasパッケージ。メルセデスGLB SUV
表36 エクステリアライティングパッケージ: メルセデスGLB SUV
6.5.6 AUDI
6.5.6.1 A3セダン
表 37 アダスパッケージ: AUDI A3 SEDAN
表38 サイド＆リアクロストラフィックアシストパッケージ：AUDI A3 SEDAN AUDI A3 SEDAN（アウディ A3 セダン
6.5.6.2 Q3
表39 adasパッケージ。AUDI Q3
表40 コンビニエンスパッケージ AUDI Q3
6.5.7 レクサス
6.5.7.1 レクサスES
6.5.7.2 レクサスLS
表 41 アダスパッケージ: レクサスLS
表42 アドアーズパッケージの追加 レクサスLS
6.5.7.3 レクサスNX
table 43 adasパッケージ: レクサスNX
表44 コンフォートパッケージ LEXUS NX
6.5.8 キャデラック
6.5.8.1 キャデラック CT6
表 45 アダスパッケージ キャデラック CT6
6.5.8.2 キャデラック XT4
表 46 adas パッケージ: キャデラック XT4
表 47 ドライバー・アウェアネス・パッケージ キャデラック XT4
表48 ドライバーアシストパッケージ キャデラックXT4
6.6 自動運転車市場のシナリオ
図35 自動運転車市場-今後の動向とシナリオ（2023-2030年）（単位：万台
6.6.1 最も可能性の高いシナリオ
表49 自動運転車市場：最も可能性の高いシナリオ（地域別、2018年～2030年）（単位：万台
6.6.2 楽観的シナリオ
表50 自動運転車市場：楽観シナリオ（地域別）、2023-2030年（単位：万台
6.6.3 悲観的シナリオ
table 51 自動運転車市場：悲観シナリオ（地域別）、2023-2030年 (‘000台’)
7 コビド-19の影響（ページ番号 – 149)
7.1 コビッド19の健全性評価
図 36 コビド-19 グローバルな伝播
図37 コビッド19の伝播：選択された国
7.2 コビッド19の経済評価
図38 G20諸国における2020年の国内総生産予測（改訂版
7.2.1 コビッド19の経済的影響-シナリオ評価
図39 世界経済に影響を与える基準
図40 世界経済回復の観点からのシナリオ
7.3 OEMの発表
表52 OEMの発表
7.4 Tier1メーカーの発表
表53 Tier1メーカーの発表
7.5 世界の自動車産業への影響
図 41 2020 年 1 月～2 月の中国におけるフォルクスワーゲングループの実績
7.6 世界の自動運転車市場への影響
7.6.1 コビット19の自動運転車開発への影響
表54 自動運転車市場、コビッド19前シナリオとコビッド19後シナリオ、2018年～2030年（百万USドル）
図 42 自動運転車市場におけるコビッド19の影響
8 自動運転車市場、自動運転のレベル別（ページ番号 – 159)
8.1 はじめに
表55 主要企業によるコネクテッド型自律走行車の最近および進行中の実証実験と試験
表56 接続型自律走行車の経済的影響とその内訳
図43 自動運転車市場、自律性レベル別、2021年対2030年（単位：万台）
表57 自動運転車市場、自律性のレベル別、2018年～2020年（単位：万台）
表58 自動運転車市場、自律性レベル別、2021年～2030年 ( 単位：万台)
8.1.1 調査方法
8.1.2前提条件
表59 前提条件：自律性のレベル別
8.1.3 主要な洞察
図 44 主要な主要洞察
8.2 半自律走行車
8.2.1 L1
8.2.1.1 レベル1機能を搭載する車種が増加し、市場を牽引する
表60 L1：自動運転車市場、地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表61 L1：自動運転車市場（地域別）（2021年～2030年）（単位：万台
表62 L1：自動運転車市場（新発売別）（2021年
8.2.2 L2
8.2.2.1 駐車支援や自動操縦などのレベル2機能への需要が市場を牽引
表63 L2：自動運転車市場（新発売別）（2021年～2022年
表64 L2自動運転車市場：地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表65 L2自動運転車市場、地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
8.2.3 L3
8.2.3.1 2022年以降、レベル3自動運転車のモデル数が増加し、市場を牽引
表66 L3自動運転車市場、地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表67 L3自動運転車市場、地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
8.3 自律走行車
表68 期待される技術対現在の自律走行車の技術準備レベル
8.3.1 L4
8.3.1.1 自律走行車に対する需要の高まりがL4セグメントを牽引する
表69 L4自動運転車市場、地域別、2018年〜2020年（台数）
表70 L4自動運転車市場、地域別、2021年〜2030年（台）
表71 世界の各社で人気のある自動運転車数台
8.3.2 L5自動運転車の開発で重要な役割を果たすのは欧州と北米
表72 L5：自動運転車市場、地域別、2018年～2020年（台数）
表73 L5自動運転車市場、地域別、2021年〜2030年（台数）
8.4 市場のリーダー
表74 最近の開発（自律性のレベル別
9 自動運転車市場、部品別（ページ番号 – 176)
9.1 はじめに
図 45 自動運転車市場、コンポーネント別、2021 年対 2030 年 (百万米ドル)
表75 自動運転車市場、コンポーネント別、2018年〜2020年（単位：万台）
表76 自動運転車市場、コンポーネント別、2021年～2030年（単位：万台）
表77 自動運転車市場、コンポーネント別、2018年〜2020年（百万USドル）
表78 自動運転車市場、コンポーネント別、2021-2030年（百万米ドル）
9.1.1 調査方法
表 79 自動車用途におけるコンポーネントの技術的性能
図 46 センサー機能に関する評価
9.1.2 前提条件
表80 前提条件：コンポーネント別
9.2 主要な洞察
図47 主要な洞察
9.3 カメラユニット
9.3.1 様々な技術におけるカメラベースのビジョンシステムの用途
表81 自動運転車用カメラユニット市場：地域別、2018～2020年（単位：万台）
表82 自動運転車用カメラユニット市場、地域別、2021年～2030年（単位：万個）
表83 自動運転車用カメラユニット市場、地域別、2018年～2020年（百万米ドル）
table 84 自動運転車用カメラユニット市場、地域別、2021-2030年 (百万米ドル)
9.4 ライダー
9.4.1 レベル3自動運転車の商用化がこの分野を牽引する
表85 ライダーの自動運転車市場、地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表86 ライダーの自動運転車市場、地域別、2021年〜2030年 (‘000台’)
表87 ライダーの自動運転車市場、地域別、2018年〜2020年（百万米ドル）
table 88 自動運転車用ライダー市場、地域別、2021-2030年(百万米ドル)
9.5 レーダー
9.5.1 長距離・イメージングレーダーセンサーへのシフトが市場を牽引
表 89 自動運転車におけるレーダー市場、地域別、2018～2020 年（単位：万台）
表90 自動運転車用レーダー市場、地域別、2021年～2030年（単位：万台）
table 91 自動運転車のレーダー市場、地域別、2018-2020 (百万米ドル)
table 92 自動運転車用レーダー市場、地域別、2021年～2030年（百万USドル）
9.6 超音波センサー
9.6.1 アジア太平洋地域は超音波センサー市場をリードすると推定される
表93 自動運転車の超音波センサー市場、地域別、2018年～2020年（単位：万個）
table 94 自動運転車用超音波センサ市場、地域別、2021-2030年 (‘000台)
表95 自動運転車用超音波センサ市場：地域別、2018～2020年（百万米ドル）
table 96 自動運転車用超音波センサー市場、地域別、2021-2030年（百万USドル）
9.7 赤外線センサー
10 自動運転車市場、モビリティタイプ別（ページ番号 – 190)
10.1 はじめに
図48 自動運転車市場、モビリティタイプ別、2021年対2030年 ( 単位：万台 )
表97 自動運転車市場：モビリティタイプ別、201〜2020年（単位：万台）
表98 自動運転車市場：モビリティタイプ別、2021年～2030年 (‘000台’)
10.1.1 調査方法
10.1.2前提条件
表99 前提条件（モビリティタイプ別
10.1.3 主要な主要インサイト
表100 世界中で旅客輸送に利用されている少数の人気ロボタクシー
10.2 パーソナルモビリティ
10.2.1 パーソナルモビリティ向け自動運転車市場は北米が最大と予測
表101 パーソナルモビリティ向け自動運転車市場、地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表102 パーソナルモビリティ向け自動運転車市場：地域別、2021年～2030年（単位：万台）
表103 パーソナルモビリティ向け自動運転車市場：自律性レベル別、2018年～2020年（単位：万台）
表104 パーソナルモビリティ向け自動運転車市場：自律性のレベル別、2021年～2030年（単位：万台）
10.3 シェアードモビリティ
10.3.1 ライドシェアサービスの採用が進み、主要ライドシェア企業と自動運転車開発企業との提携が進み、このセグメントを推進
表105 シェアードモビリティ向け自動運転車市場、地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表106 シェアードモビリティ向け自動運転車市場：地域別、2021年～2030年（単位：万台）
表 107 シェアードモビリティ向け自動運転車市場（自律性レベル別）：2018-2020年（単位：万台
表108 シェアードモビリティ向け自動運転車市場（自律性レベル別）：2021年～2030年（単位：万台
11 自動運転車市場、タイプ別（ページ – 198）
11.1 はじめに
11.1.1 調査方法
11.1.2 前提条件
表 109 前提条件：タイプ別
11.1.3 主要な洞察
図49 主要な洞察
図50 自動運転車市場：タイプ別、2021年対2030年 (‘000台)
表110 自動運転車市場、タイプ別、2018年〜2020年（単位：万台）
表111 自動運転車市場、タイプ別、2021年～2030年 (‘000台’)
table 112 半自律走行車の発売、2021年〜2022年
11.2 ハッチバック
11.2.1 現在、ハッチバックは自動運転車において2番目に大きな部門である
表113 自動運転ハッチバック市場、地域別、2021年～2020年（単位：万台）
表114 自動運転ハッチバック市場、地域別、2021年〜2030年 (‘000台’)
11.3 クーペ＆スポーツカー
11.3.1 クーペ＆スポーツカーは欧州が主要地域となる見込み
表115 自動運転クーペ＆スポーツカー市場、地域別、2018年～2020年 ( 単位：万台)
表116 自動運転クーペ＆スポーツカー市場：地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
11.4 セダン
11.4.1 ロボットタクシーとシェアモビリティがセダンの成長を促進する
表 117 自動運転セダン市場、地域別、2018年～2020年 ( 単位：万台)
表118 自動運転セダン市場、地域別、2021年〜2030年 (‘000台)
11.5 SUV
11.5.1 主要OemはプレミアムSUVにAdasを搭載している
表119 自動運転SUV市場、地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表120 自動運転SUV市場、地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
11.6 その他
表121 その他の自動運転車市場：地域別、2018年〜2020年 (‘000台’)
表122 その他の自動運転車市場：地域別、2021年～2030年 (‘000台’)
12 自動運転車市場、スタックレベル別（ページ番号 – 210)
12.1 はじめに
12.2 センサー技術
12.3 車両コンピューティングプラットフォーム
12.4 知覚エンジン
13 電動車両タイプ別自動運転車市場 (ページ – 212)
13.1 はじめに
13.1.1 調査方法
13.1.2 前提条件
表123 前提条件：電気自動車タイプ別
13.1.3 主要な洞察
図51 主要な主要洞察
図52 自動運転車市場、EVタイプ別、2021年対2030年（単位：万台）
表124 自動運転電気自動車市場：地域別、2018年～2020年（単位：万台）
表125 自動運転電気自動車市場：地域別、2021年～2030年 (‘000台’)
表126 自動運転電気自動車市場：自律性レベル別、2018年〜2020年（単位：万台）
table 127 自動運転電気自動車市場：自律性レベル別、2021年～2030年 (‘000台’)
表128 自動運転車市場：電気自動車タイプ別、2018年～2020年（単位：万台）
表129 自動運転車市場、電気自動車タイプ別、2021年～2030年 (‘000台’)
13.2 バッテリー電気自動車（BEV)
13.2.1 政府のイニシアチブはBEVの主要なドライバーとなるだろう。
表130 レベル2のベビーカーを発売、2020年
表131 自動運転ビブカー市場、地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表132 自動運転ビブカー市場、地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
13.3 燃料電池電気自動車（FCEV）
13.3.1 ゼロエミッションへの移行において、FCEVは重要な役割を果たすだろう
表133 2020年に発売されるレベル2FCEV車
表134 自動運転FCEV市場、地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表135 自動運転FCEVs市場、地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
13.4 ハイブリッド電気自動車(HEV)
13.4.1 新技術と効率向上がHEV採用の主要因に
Table 136 レベル1以上のHEVの発売（2020-2022年
表137 今後発売されるHEVのモデル
表138 自動運転HEV市場、地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表139 自動運転HEV市場、地域別、2021-2030年 (‘000台)
13.5 プラグインハイブリッド電気自動車（PHEV）
13.5.1 航続距離の拡大がPhevの開発を促進する
table 140 レベル2フェブの発売（2020-2022年
表141 PHEVの次期モデル
表142 自動運転フェブ市場、地域別、2018年〜2020年（単位：万台）
表143 自動運転Phevs市場、地域別、2021年〜2030年（単位：万台）
14 自動運転車市場：ADAS機能別（ページ番号-225）
14.1 はじめに
表 146 自動運転車市場、アダス機能別、2018年～2020年（百万米ドル）
15 自動運転車市場、地域別（ページ番号-231）
15.1 はじめに
表 148 Ncap 規制。米国と欧州連合
表149 自律走行車の開発段階と影響
図54 自動運転車市場、地域別、2021年対2030年（単位：万台）
表150 自動運転車市場、地域別、2018年〜2020年 (‘000台)
表151 自動運転車市場、地域別、2021年〜2030年 (‘000台’)
15.2 アジア太平洋地域
15.2.1 アジア太平洋地域の自動運転車市場に対するコビット19の影響
表152 アジア・オセアニア：自律走行車への取り組み
表153 アジア太平洋地域：自動運転車市場、Covid-19以前 vs. Covid-19以後シナリオ( 表153 アジア太平洋地域の自動運転車市場：Covid-19以前 vs. Covid-19以後 ( 単位：万台 )
図 55 アジア太平洋地域：自動運転車市場スナップショット
表154 アジア太平洋地域：国別市場（2018年～2020年） （単位：万台
表155 アジア太平洋地域：国別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.2.2 中国
15.2.2.1 高い自動車生産台数が中国の市場を牽引するだろう
表156 中国における自律走行車技術の主要企業とその既知のパートナー
表157 中国における自律走行車の試験記録
15.2.2.2 中国：自動車生産台数データ
table 158 中国：自動車生産台数データ（台）
table 159 中国：自律性レベル別市場（2018-2020年）（単位：千台
table 160 中国：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.2.3 インド
15.2.3.1 グローバルOEMの存在感の高まりが、インド市場に好影響を与えている
15.2.3.2 インド：自動車生産台数データ
表161 インド: 自動車生産台数データ(台)
162表 インド: 市場：自律性レベル別、2018年～2020年（単位：万台）
table 163 インド: インド：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.2.4 日本
15.2.4.1 日本のOEMによるADAS機能の標準化が市場を牽引する見込み
15.2.4.2 日本：自動車生産台数データ
表 164 日本：自動車生産台数データ(台)
table 165 日本：自律性レベル別市場（2018-2020年）（単位：千台
table 166 日本：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.2.5 韓国
15.2.5.1 政府によるAEBとLDWの規制により、先進のレベル1及びレベル2機能に対する需要が高まる
15.2.5.2 韓国の自動車生産台数データ
表 167 韓国：自動車生産台数データ(台)
table 168 韓国：自律性レベル別市場（2018-2020年）（単位：千台
table 169 韓国：自律性レベル別市場（2021-2030年） (‘000台’)
15.2.6 タイ
15.2.6.1 タイの自動運転車市場は、自動車生産の現地化が大きな影響を与える
15.2.6.2 タイの自動車生産台数データ
表170 タイの自動車生産台数(千台)
表171 タイ：自動運転レベル別市場（2018年～2020年） （単位：千台
table 172 タイ：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.2.7 その他のアジア太平洋地域
15.2.7.1 台湾やインドネシアなどの新興国が大きく成長する地域
表173 その他のアジア太平洋地域：自動運転車市場（自律性レベル別）、2018年～2020年（単位：万台
表174 その他のアジア太平洋地域：自動運転車市場：自律性レベル別、2021年〜2030年（単位：万台）
15.3 欧州
15.3.1 欧州の自動運転車市場に対するコビット19の影響
表 175 ヨーロッパ：自動運転車市場、コビッド19以前 vs. コビッド19以後シナリオ（単位：万台 ポストコビッド19シナリオ ( 単位：万台 )
図 56 欧州: 市場スナップショット
表 176 ヨーロッパ: 市場（国別）、2018年～2020年（単位：万台
表 177 ヨーロッパ: 欧州：国別市場、2021-2030年（単位：万台）
表 178 ヨーロッパ: 欧州：車両タイプ別市場（2018-2020年）（単位：万台
表 179 ヨーロッパ: 欧州：車両タイプ別市場 2021-2030 ( 単位：万台 )
表 180 ヨーロッパ: 欧州：自律性レベル別市場（2018-2020年）（単位：万台
表 181 ヨーロッパ: 欧州：自律性レベル別市場、2021-2030年 (‘000台)
15.3.2 ドイツ
15.3.2 ドイツ
15.3.2.1 OEMによる革新と開発が自動運転車の需要を促進する
15.3.2.2 ドイツ：自動車生産台数データ
表182 ドイツ：自動車生産台数データ(台)
表183 ドイツ：自動運転レベル別市場（2018-2020年） （単位：千台
table 184 ドイツ：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：千台
15.3.3 フランス
15.3.3.1 商用車に対するAEBとLDWの義務化がフランスの市場を牽引する
15.3.3.2 フランス：自動車生産台数データ
表185 フランス：自動車生産台数データ(台)
table 186 フランス：自律性レベル別市場（2018～2020年）（単位：千台
table 187 フランス：自律性レベル別市場（2021-2030年）（単位：万台
15.3.4 イタリア
15.3.4.1 イタリアでは、運転支援機能に対する消費者の需要が市場にプラスの影響を与えるだろう
15.3.4.2 イタリア：自動車生産台数データ
表188 イタリア：自動車生産台数データ(台)
table 189 イタリア：自律性レベル別市場（2018-2020年）（単位：千台
table 190 イタリア：自律性レベル別市場 2021-2030 (‘000台’)
15.3.5 ロシア
15.3.5.1 ロシア：自動車生産台数データ
table 191 ロシア：自動車生産台数データ(台)
table 192 ロシア：自律性レベル別市場（2018年～2020年） （単位：万台
table 193 ロシア：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.3.6 英国
15.3.6.1 自動車輸出に注力することで、英国では自動運転車の需要が高まると考えられる
15.3.6.2 英国：自動車生産台数データ
表 194 英国: 自動車生産台数データ(台)
表195 英国: 市場：自動運転レベル別、2018年～2020年 ( 単位：千台)
TABLE 196 イギリス: 自律性レベル別市場（2021年～2030年） (‘000台)
15.3.7 トルコ
15.3.7.1 運転の快適性を高める革新がトルコの市場を牽引する見込み
15.3.7.2 トルコ：自動車生産台数データ
197表 トルコ：自動車生産台数データ(台)
表198 トルコ：自律性レベル別市場（2018～2020年）（単位：万台
table 199 トルコ：自律性レベル別市場（2021-2030年）（単位：万台
15.3.8 スペイン
15.3.8.1 高度な安全システムの採用が自動運転車市場の牽引役となる
15.3.8.2 スペイン：自動車生産台数データ
表200 スペイン：自動車生産台数データ(台)
table 201 スペイン：自動運転レベル別市場（2018-2020年） （単位：千台
table 202 スペイン：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.3.9 欧州のその他の地域
15.3.9.1 その他の欧州諸国における電気自動車導入の増加が市場の牽引役となる
表 203 ヨーロッパのその他の地域 自律性レベル別市場（2018年～2020年）（単位：万台
table 204 欧州のその他地域：自律性レベル別市場（2021-2030年）（単位：万台
15.4 北米
15.4.1 北米の自動運転車市場に対するコビット19の影響
表205 北米：自動運転車市場、コビッド19以前vs. コビッド19後のシナリオ ( 単位：千台 )
図 57 北米：市場スナップショット
表206 北米：国別市場（2018年～2020年） （単位：千台
表207 北米：国別市場（2021-2030年）（単位：万台
表 208 北米：車種別市場（2018-2020年） （単位：万台
table 209 北米：車両タイプ別市場（2021-2030年） (‘000台’)
15.4.2 米国
15.4.2.1 自律走行の発展が市場を牽引する
表 210 北米：自律走行車への取り組み
15.4.2.2 米国：自動車生産データ
表211 米国: 自動車生産台数データ(台)
表212 米国: 自動運転車市場：自律性レベル別、2018年～2020年（単位：万台）
表213 米国: 自動運転車市場：自律性レベル別、2021年〜2030年（単位：万台）
15.4.3 カナダ
15.4.3.1 利便性の高い運転体験運転が市場を牽引する
15.4.3.2 カナダ：自動車生産台数データ
表 214 カナダ: 自動車生産台数データ(台)
表 215 カナダ: 2018-2020年における自律性レベル別市場（単位：万台）
table 216 カナダ: 自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.4.4 メキシコ
15.4.4.1 安全で便利な運転体験への要求の高まりが、メキシコの自動運転車需要を後押ししそうだ
15.4.4.2 メキシコ：自動車生産台数データ
217表 メキシコ：自動車生産台数データ(台)
表218 メキシコ：自動運転レベル別市場（2018-2020年） （単位：千台
table 219 メキシコ：自律性レベル別市場（2021年～2030年） （単位：万台
15.5 世界のその他の地域（列挙）
表220 ロー（ROW）: 自動運転車市場、Covid-19以前vs. ポストコビット19シナリオ (‘000台)
表221 ROW: 市場、国別、2018年〜2020年 (‘000台)
表222 ROW: 国別市場、2021-2030年 (‘000台)
TABLE 223 ROW: 自律性レベル別市場、2018年〜2020年 (‘000台)
表224 ROW: 2021-2030年 自治レベル別市場 (‘000台’)
15.5.1 ブラジル
15.5.1.1 ブラジルは第8位の自動車生産国
15.5.1.2 ブラジル自動車生産台数データ
表225 ブラジル: 自動車生産台数データ (台)
table 226 ブラジル：自治レベル別市場（2018-2020年） （単位：千台
table 227 ブラジル：自律性レベル別市場（2021-2030年） （単位：万台
15.5.2 南アフリカ
15.5.2.1 安全システムの採用が南アフリカ市場を牽引する
15.5.2.2 南アフリカ：自動車生産台数データ
228表 南アフリカ：自動車生産台数データ(台)
表 229 南アフリカ：自律性レベル別市場（2018～2020年）（単位：千台
表230 南アフリカ：自律性レベル別市場（2021年～2030年）（単位：万台
15.5.3 その他
15.5.3.1 新規投資と大手自動車メーカーの存在が他国の市場を牽引
表 231 その他 自動運転車市場、自律性レベル別、2018年～2020年（単位：万台）
表232 その他 自動運転車市場：自律性レベル別、2021年〜2030年（単位：万台）
16 競争力のあるランドスケープ （ページ番号 – 280)
16.1 概況
表 233 自動運転車市場で主要企業が採用した戦略の概要
16.2 市場ランキングと市場シェア分析
表234 市場構造（2020年
図 58 市場ランキングとシェア分析：自動運転車市場
16.3 競争力のあるリーダーシップマッピング
16.3.1 STAR
16.3.2 エマージングリーダー
16.3.3 パーブシブ
16.3.4 新興企業
図59 世界市場：コンペティティブリーダーシップマッピング（2021年
表235 世界市場：企業のフットプリント（2021年
表236 世界市場：ソリューションのフットプリント（2021年
表237 世界市場：地域別フットプリント（2021年
16.4 新興企業による競争力のあるリーダーシップのマッピング
16.4.1 進歩的な企業
16.4.2 反応の良い企業
16.4.3 ダイナミックな企業
16.4.4 スタートアップ企業
図60 自動運転車市場：新興企業の競争力あるリーダーシップのマッピング（2021年
16.5 勝者 vs. テールエンダー
表238 勝者 vs. テールエンダー
16.6 自動運転車プロバイダーに対するコヴィッド19の影響
表239 コビッド19の影響：コビッド19前の自動運転車市場、地域別、2021-2030年 ( 単位：万台)
表240 コビッド19の影響：コビッド19後の自動運転車市場、地域別、2021-2030年 ( 単位：万台)
17 企業プロフィール（ページ番号 – 294）
(事業概要、提供する製品、最近の開発、MnM View 勝利への権利、行った戦略的選択、弱点と競争上の脅威）*。
17.1 主要プレイヤー
17.1.1 ゼネラルモーターズ
表 241 ゼネラルモーターズ：事業概要
図 61 ゼネラルモーターズ：企業スナップショット
表 242 ゼネラルモーターズ：自律走行車のモデル
表 243 ゼネラルモーターズ：提供する製品
表 244 ゼネラルモーターズ：新製品発売
表245 一般的なモーター: 取引
表 246 ゼネラルモーターズ：その他
17.1.2 ウェイモ
表 247 ウェイモ：事業概要
表 248 ウェイモ：提供製品
表249 ウェイモ：取引
表250 ウェイモ：その他
17.1.3 ダイムラー
表 251 ダイムラー：事業概要
図 62 ダイムラー：企業スナップショット
表 252 ダイムラー：自律走行車のモデル
表 253 ダイムラー：提供する製品
表254 ダイムラー：新製品発売
表255 ダイムラー：取引
表256 ダイムラー：その他
17.1.4 フォード
表 257 フォード：事業概要
図 63 フォード：企業スナップショット
表258 フォード：自律走行車のモデル
表259 フォード：提供する製品
図64 フォードモーターカンパニー：コパイロット360
表260 フォード：新製品発売
表261 フォード：取引
表262 フォード：その他
17.1.5 エヌビディア
図 65 エヌビディアドライブの特徴
表 263 エヌビディア：事業概要
図 66 エヌビディア：企業スナップショット
表 264 エヌビディア：提供製品
表 265 エヌビディア：製品発表
表 266 エヌビディア：取引
17.1.6 BYD CO. LTD.
表 267 BYD CO. ltd.: 事業概要
図 67 BYD CO. LTD.：企業スナップショット
表 268 byd: 自律走行車のモデル
表 269 byd co. ltd.: 提供する製品
表 270 byd co. ltd.：新製品発売
表271 バイトード社：取引
表 272 バイエル薬品:その他
17.1.7 フォルクスワーゲンAG
表 273 フォルクスワーゲン AG：事業概要
図 68 フォルクスワーゲン AG: 企業スナップショット
図 69 フォルクスワーゲン社: ブランド
図 70 フォルクスワーゲン社: 製造施設
表 274 フォルクスワーゲン・アグ: 取扱製品
表 275 フォルクスワーゲンAG: 新製品開発
表 276 フォルクスワーゲンAG: 取引実績
表 277 フォルクスワーゲンAG: その他
17.1.8 トヨタ
表 278 トヨタ自動車：事業概要
図 71 トヨタ自動車：会社概要
表 279 トヨタ：提供する製品
表280 トヨタ：新製品開発
表 281 トヨタ自動車：取引
17.1.9 オーロラ・イノベーション（株
表 282 オーロラ・イノベーション株式会社：事業概要
図 72 オーロラ・イノベーション(株): 企業スナップショット
表 283 オーロラ・イノベーション株式会社: 提供製品
表 284 オーロライノベーション(株): 新製品開発
表 285 オーロラ・イノベーション, INC.
17.1.10 モービルアイ
表 286 モービルアイ: 事業概要
表 287 モービルアイ: 提供する製品
表 288 モービルアイ: 新製品の発売
表289 モービルアイ:取引実績
表 290 モービルアイ:その他
17.1.11 デンソー
表 291 デンソー：事業概要
図 73 デンソー：企業スナップショット
表 292 デンソー：提供製品
表 293 製品の発売
表 294 取引：デンソー
17.1.12 ヌーロ
表 295 ヌーロ：事業概要
表 296 ヌーロ：提供する製品
表297 ヌーロ：取引
表298 ヌーロ：その他
17.2 その他の主要プレーヤー
17.2.1 テスラ
表 299 テスラ：事業概要
17.2.2 アイシン精機
300 表 アイシン精機：事業概要
17.2.3 ルノー・日産・三菱
表 301 ルノー・日産・三菱：事業概要
17.2.4 オートックス
302表 オートックス：事業概要
17.2.5 日立オートモティブ
303 表 日立オートモティブ：事業概要
17.2.6 ルネサスエレクトロニクス株式会社
304 表 ルネサスエレクトロニクス: 事業概要
17.2.7 華為技術（HUAWEI
305 表 ファーウェイ：事業概要
17.2.8 ヒュンダイモービス
306 表 ヒュンダイモービス：事業概要
17.2.9 インフィニオン・テクノロジーズAG
表 307 インフィニオン・テクノロジーズ・アグ：事業概要
17.2.10 アインライド
308表 EINRIDE：事業概要
17.2.11 グループPSA(ステラントス)
309表 グループPSA: 事業概要
17.2.12 VAY
表 310 VAY: 事業概要
17.2.13 オーディ アグ
311表 アウディAG: 事業概要
17.2.14 ヘラ
312表 ヘラ：事業概要
17.2.15 ブラックベリー
313表 ブラックベリー：事業概要
17.2.16 ザイリンクス
表 314 xilinx inc: ビジネス概要
17.2.17 ポニー.AI
表 315 ポニー.AI: 事業概要
17.2.18 ライデセル(株)
表 316 ライデセル：事業概要
17.2.19 アルゴアイ
表 317 アルゴ・アイ：事業概要
17.2.20 ZOOX
表 318 ZOOX：事業概要
17.2.21 ディープスケール
表 319 ディープスケール：事業概要
17.2.22 APTIV
表 320 aptiv: 事業概要
17.2.23 ルミナール
表 321 ルミナー：事業概要
17.2.24 オプティマスライド
表 322 オプティマスライド: 事業概要
17.2.25 モーショナル
323 表 モシオナル：事業概要
17.2.26 イノウイズ・テクノロジー
表 324 イノウイズ：事業概要
17.2.27 ロバート・ボッシュ
表 325 ロバート・ボッシュ：事業概要
17.2.28 ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェン
326表 ZF FRIEDRICHSHAFEN：事業概要
17.2.29 ヴァレオ
327 表 ヴァレオ：事業概要
17.2.30 マグナ・インターナショナル
328 表 マグナ・インターナショナル：事業概要
17.2.31 コンチネンタルAG
329 表 コンチネンタルAG：事業概要
17.2.32 NXPセミコンダクターズ
330 表 事業概要
17.2.33 フィコサ・インターナショナル・サ
表 331 フィコサ・インターナショナル・サ: 事業概要
17.2.34 テキサス・インスツルメンツ
332表 テキサス・インスツルメンツ：事業概要
17.2.35 ボックステック株式会社
表 333 ボックステック インターナショナル コーポレーション：事業概要
17.2.36 マイクロセミ株式会社
表 334 Microsemi: 事業概要
*事業概要、提供製品、最近の動向、MnM View、Right to Win、戦略的選択、弱み、競合の脅威などの詳細は、非上場会社の場合、把握できない可能性があります。
18 付録 (ページ – 389)
表 335 為替レート(1米ドルあたり)
18.1 ディスカッションガイド – 自動運転車市場
18.2 ナレッジストア：Marketsandmarketsサブスクリプションポータル
18.3 利用可能なカスタマイズ
18.4 関連レポート
18.5 著者の詳細
【本レポートのお問い合わせ先】
https://www.marketreport.jp/contact
レポートコード：AT 2090