輸送におけるAIとは、自律走行車、交通管理、物流など、輸送のさまざまな分野で人工知能（AI）技術を利用することを指す。輸送におけるAIは、環境およびその他のパラメータに基づいて衝突を予測し、乗客の安全性を向上させ、事故や交通渋滞を減らし、二酸化炭素排出量を削減し、全体的なコストを削減するために使用される。 輸送におけるAIの主な構成要素は、ハードウェアとソフトウェアである。ハードウェアとは、コンピューターシステムやその他の電子機器が動作するための基盤となる物理的なインフラを指す。様々なプロセスは、信号認識、物体認識、データマイニングである。また、自然言語処理、ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンテキスト認識といった様々な技術があり、これらは半自律走行トラック、トラックプラトゥーニング、予知保全、精密マッピング、自律走行トラック、マシン・ヒューマン・インターフェイスなどに応用されている。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係と関税の急激な変化により影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、納品前に更新される予定である。報告書の「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応する事業体の戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の急速な引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしている。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウド・サービス・プロバイダー、データセンターの生産・運用コストを引き上げている。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格上昇圧力に直面している。これと並行して、特殊なソフトウェア・ツールに対する関税と主要国際市場からの報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国で開発された技術に対する海外需要が減少している。こうした課題を乗り切るため、同部門は国内チップ製造への投資を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AI主導の自動化を導入してオペレーションの回復力とコスト効率を高めている。 輸送用Aiの市場規模は近年急速に拡大している。2024年の38億ドルから、2025年には年平均成長率（CAGR）17％で44億ドルに成長する。歴史的な期間の成長は、交通管理の最適化、自律走行車の開発、インテリジェントな公共交通機関への需要、車両の予測保守、スマートインフラの増加に起因している。 交通分野のAI市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）20％で92億ドルに成長する。予測期間の成長は、電気自動車とコネクテッドカーの拡大、都市モビリティにおけるAIの統合、持続可能なスマートシティへの注力、安全機能の強化、遠隔操作とモニタリングに起因すると考えられる。予測期間の主な動向には、AIアルゴリズムと機械学習の進歩、政府の取り組みと規制、自律走行車の進歩、AIによる予知保全、マルチモーダル統合などがある。 今後5年間の成長率20.3%という予測は、前回予測から0.1%の微減を反映している。この減少は主に、米国と他国との間の関税の影響によるものである。これは、中国やフランスからのLiDARやビジョンプロセッサーに依存する自律走行車AIシステムのコストを上昇させ、自動運転技術の採用を遅らせることで、米国に直接影響を与える可能性が高い。また、相互関税や、貿易の緊張と制限の高まりによる世界経済と貿易への悪影響により、影響はより広範囲に及ぶだろう。 市場は以下のように区分できる： コンポーネント別ハードウェア; ソフトウェア プロセス別プロセス別: 信号認識; オブジェクト認識; データマイニング テクノロジータイプ別自然言語処理; ディープラーニング; コンピュータビジョン; コンテキスト認識 アプリケーション別半自律走行トラック; トラックプラットーニング; 予知保全; 精密マッピング; 自律走行トラック; 機械ヒューマンインターフェース; その他の用途 車両台数の増加が、今後の輸送AI市場の成長を促進すると予想される。道路を走る車両数の増加は、人口増加、経済発展、公共交通インフラの不備など、いくつかの要因に起因している。AIは、リアルタイムの交通データを分析し、それに応じて信号のタイミングや車線構成を調整することで、交通の流れを最適化し、渋滞を緩和し、移動時間を最短化するために利用できる。例えば、2024年6月、カナダを拠点とする国家統計機関であるカナダ統計局が発表した報告書によると、2022年、カナダの登録道路自動車総数は2,630万台に達し、2021年比で0.3%の微増を示した。したがって、自動車台数の増加が輸送用AI市場の成長を牽引している。 交通事故件数の増加が、今後の輸送用AI市場の成長を促進すると予想される。事故とは、公道上で少なくとも1台の車両が衝突し、少なくとも1人が負傷または死亡する事故と定義される。交通分野におけるAIは、交通渋滞の抑制、交通流の改善、事故の可能性の低減に利用されている。例えば、2022年9月、米国連邦政府の機関であり運輸省の一部である国家道路交通安全局によると、米国では2022年上半期に20,175人が路上交通事故で命を落としたと推定され、2021年から0.5％増加した。したがって、交通事故の増加が輸送市場のAIを牽引している。 輸送用AI市場で事業を展開する主要企業は、他のメンバーからの貴重な情報やリソースにアクセスし、イノベーションと新技術の開発を促進するために、戦略的パートナーシップを展開している。パートナーシップにより、各社はリソースと専門知識をプールし、革新的なAI主導の輸送ソリューションを開発することができる。例えば、2023年10月、米国のEコマース企業であるアマゾンは、米国の自動車両検査プロバイダーであるUVeyeと提携し、自動車両検査（AVI）と呼ばれるAIベースの技術を開発した。この技術は、タイヤの変形、足回りの摩耗、車体の曲がりやゆがみなどの異常がないか、配送バンを検査するために設計されている。AVIシステムは、車両が時速5マイルで走行中に数秒で車両全体のスキャンを実行し、問題を特定し、重大性に基づいて分類し、その結果を即座にコンピューターに送信する。この技術は、アマゾンの配送車両の安全性を向上させ、手作業による検査への依存を減らすことを目的としている。 技術の進歩は、輸送用AI市場で人気を博している主要な傾向である。輸送用AI市場で事業を展開する主要企業は、市場での地位を維持するために新技術を採用している。例えば、2023年3月、シンガポールを拠点とするクラウド・コンピューティング・サービスのプロバイダーであるアリババ・クラウドは、AI主導の物流ソリューションであるEasyDispatchを発表した。これは、物流コストを削減しながらサプライチェーン管理を改善するAl-poweredリアルタイム・サービス・ディスパッチ・ソリューションで独自に設計されている。高精度の住所処理機能とフィールドサービス派遣機能を提供する。このソリューションは、高いパフォーマンス、安定性、あらゆる場所からの高速アクセスを提供します。 2022年10月、米国を拠点とするライダー技術企業のベロダイン・ライダーは、AIソフトウェア企業のブルーシティを非公開の金額で買収した。この買収により、ベロダインはAIを搭載した自律ビジョンシステム、安全、交通、インフラ問題を解決するライダーベースのソリューションを追加することで、幅を広げ、多様化し、充実させる。Bluecityはカナダを拠点とする人工知能（AI）ソフトウェア企業で、安全、交通、インフラ問題を解決する次世代のライダーベースのソリューションを提供しています。 輸送用AI市場で事業を展開する主要企業には、Volvo AB、Mercedes-Benz Group AG、Alphabet Inc.、Intel Corporation、NVIDIA Corporation、Valeo SA、ZF Friedrichshafen AG、Continental AG、Magna International Inc.、Microsoft Corporation、PACCAR Inc.、Robert Bosch GmbH、Scania Group、Xevo Inc、Zonar Systems Inc.、Daimler AG、Waymo LLC、Tesla Inc.、Uber Technologies Inc.、Mobileye Global Inc.、Aptiv plc、TomTom N.V.、HERE Technologies、Siemens AG、Cisco Systems Inc.、IBM Corporation、Cognata Ltd.、Argo AI、Aurora Innovation Inc.、Zoox Inc.、Embark Technology Inc.、TuSimple Holdings Inc.、PlusAI Inc. 2024年の輸送用AI市場では北米が最大地域であった。輸送用AI市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、北米、南米、中東、アフリカです。 輸送用AI市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、カナダ、イタリア、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録