ジェネラティブAIインオートモーティブマーケットバイコンポーネント（ハードウェアとソフトウェア）、バイアプリケーション（アドバンスドドライバーアシスタンスシステム（ADAS）、コネクテッドカーテクノロジー、自動運転技術など）、バイリージョンおよび企業-業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、動向、および予測2032-2032

レポート概要

ジェネレーティブAI イン オートモーティブマーケットのサイズは、2022年の2億7100万ドルから、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）23.4％で増加し、2032年までに約21億5,000万ドルになる見込みです。

自動車セクターにおいて、ジェネレーティブAIは破壊的なテクノロジーとして登場し、車両の設計、開発、利用の多くの側面を革命化しています。機械学習技術とアルゴリズムを使用して、新しい素材の作成、イベントの再現、システムの改善を行います。

ジェネレーティブAIは、指定された制約と目標に基づいて複数のデザインのバリエーションを生成し評価することで、自動車メーカーが車両設計を最適化するのに役立ちます。これにより、より空力的、効率的で視覚的に魅力的な車両が作成され、パフォーマンスが向上し燃料消費が削減されます。

ジェネレーティブAIは自律運転システムの開発においても重要な役割を果たしています。これにより、周囲の状況を解釈し、リアルタイムで判断を下し、自律的にナビゲートする車両が実現できる、知覚、意思決定、制御モデルのトレーニングが支援されます。

ジェネレーティブAIは、テストや検証のための現実的なシミュレーション環境の生成もサポートします。センサーデータと車両の性能指標を分析することで、ジェネレーティブAIはメンテナンススケジュールを予測し最適化します。潜在的な故障を特定し、メンテナンスアクションを推奨し、計画外の停止に関連するコストを削減しながら、車両の稼働時間を最適化するのに役立ちます。

ドライビングファクター

自動車産業は、特に生成AIアルゴリズムの急速な発展により、大幅に拡大しています。生成AIの助けを借りることで、実物に忠実で高品質な素材が作成され、さまざまな自動車アプリケーションに使用することができます。

生成AIの主な応用の1つは、自動運転です。自動車産業は、現実世界のシナリオを再現し、合成トレーニングデータを提供し、自律車両の知覚能力を向上させるために、自動運転車の開発に大きな投資を行っています。

自動車産業では、生成AIアルゴリズムを使用してデザインと製造プロセスを最適化しています。自動車メーカーは、生成設計の手法を活用することで、パフォーマンス、安全性、効率の要件を満たす最良の解決策を探求し、より軽量で燃費の良い自動車を作り出すことができます。

生成AIのおかげで、自動車メーカーは自動車で改善されたユーザーエクスペリエンスを提供することができます。生成AIは、拡張現実（AR）ディスプレイの現実感、ユニークなユーザーインターフェース、言語認識型音声アシスタントなど、仮想世界でのリアリズムを提供するために使用することができます。これらの進歩により、自動車はより直感的で使いやすくなり、全体的なドライビングエクスペリエンスも向上します。

レストレインファクター

ジェネラティブAIの自動車部門における利用は、特に機密性の高いプライベートデータを収集し、分析することに大きく依存しています。このデータの侵害や悪用の潜在的な重大性を考慮すると、データのプライバシーやセキュリティに関する問題が浮上します。データ保護に対する厳格な規制や顧客の懸念が、自動車アプリケーションにおけるジェネラティブAIの展開を妨げる可能性があります。

ジェネラティブAIのアルゴリズムは、画像や動画などの高度にリアルな合成コンテンツを生成する可能性があります。これにより、技術が悪用されたり、ディープフェイクや誤解を招く視覚的なコンテンツが作成される可能性があるため、倫理的な懸念が生じます。また、知的財産権、著作権侵害、生成されたコンテンツの責任に関する法的な課題も生じます。

ディープラーニングモデルや他のジェネラティブAIの手法は、多くのコンピュータリソースを要求します。これらのモデルは訓練や実行に労力と計算リソースを大量に必要とするため、一部の自動車設定においてリアルタイムでの使用を制限する可能性があります。高性能コンピューティングインフラの要件は、リソースが制限された環境では特に障壁となるかもしれません。

コロナウイルス（コビッド-19）が自動車業界へ与えるジェネレーティブAI（ジェネレーティブAI）への影響

パンデミックは自動車業界の自動化と自律技術への焦点を加速させました。ジェネレーティブAIは自律運転能力の開発と向上において重要な役割を果たしており、人との接触を最小限に抑えウイルスの感染リスクを軽減する解決策として注目を浴びています。

パンデミック中の旅行制限やリモートワーキングが一般化する中、ジェネレーティブAIツールは設計や製造プロセスのリモートコラボレーションを容易にしています。チームはジェネレーティブAIのアルゴリズムを使用して設計をシミュレートし最適化することで、物理的な試作品の必要性を減らし、リモートでの意思決定を可能にします。

自動車業界では工場のシャットダウン、交通制限、部品の不足などによるグローバルな供給チェーンの混乱が起きました。これらの混乱は自動車のジェネレーティブAI技術の製造や採用に影響を与え、実装に遅れや課題をもたらしました。

パンデミックは世界的な経済の停滞を引き起こし、消費者の購買力や企業の予算に影響を与えました。自動車会社は財務制約に直面し、ジェネレーティブAIのイニシアチブを含む研究開発への投資を削減しました。支出の減少は自動車市場におけるジェネレーティブAIの成長と展開に影響を及ぼしました。

バイ デプロイメント モード アナリシス

2022 年において、オンプレミス セグメントが自動車用途における生成型 AI の収益シェアの最大部分を占めました。

デプロイメント モードに基づくと、市場はオンプレミスとクラウドベースに分割されます。オンプレミスは、これらのデプロイメント モードの中で 67% のシェアを占め、市場を支配しています。オンプレミス デプロイメントは、自動車会社のインフラストラクチャ内に生成型 AI ソリューションをインストールして運用することを指します。生成型 AI のアルゴリズムとモデルは、会社のサーバーやデータセンター上でこのモードでホストおよび実行されます。

オンプレミス デプロイメントは、企業がデータ、セキュリティ、カスタマイズオプションをより制御できる利点を提供します。これは、既存の IT インフラストラクチャと生成型 AI システムの管理に専任のリソースを持つ大型自動車会社によって一般的に採用されます。

クラウドベース セグメントは、自動車用途における生成型 AI の中で最も急速に成長しているセグメントです。

2022 年から 2031 年にかけて、クラウドベースデプロイメントは自動車用途における生成型 AI の最も急速に成長するセグメントとして予測されています。クラウドベースデプロイメントは、クラウドコンピューティングプラットフォームを活用して生成型 AI ソリューションをホストおよび実行することを含みます。このモードでは、生成型 AI のアルゴリズムとモデルはクラウドサーバー上で展開され、インターネット経由でアクセスされます。

クラウドベースデプロイメントは、自動車会社がクラウドサービスプロバイダーの計算能力とリソースを活用できるため、スケーラビリティ、柔軟性、およびインフラストラクチャのコスト削減を提供します。また、簡単なコラボレーション、リアルタイムのアップデート、および他のクラウドベースサービスとの統合も可能にします。

バイアプリケーション分析

ドライバーアシスタンスシステム（ADAS）が自動車市場における生成AIの重要なシェアを持っています

アプリケーションに基づいて、市場は次のように分割されます：先進運転支援システム（ADAS）、コネクテッドカーテクノロジー、自動運転技術、人間と機械のインターフェース（HMIs）、その他のアプリケーション。これらの中で、生成AIを用いた自動車市場におけるアプリケーションセグメントでは、先進運転支援システム（ADAS）セグメントが市場シェアの39％を占めています。

生成AI技術の利用において、グローバル自動車市場のADAS（先進運転支援システム）セグメントは非常に興味深い領域です。生成AIを利用することで、物体検出と認識、リアルタイムのシーン理解、予測分析、意思決定の改善、さらにはドライバーモニタリングやアシスタンス、合成テストシナリオ、センサーフュージョンとデータ統合が可能となります。

自動車メーカーは、生成AIを活用することで、ADAS機能の安全性、正確性、効率性を向上させることができます。これにより、適応型クルーズコントロール、車線維持、衝突回避、一般的な運転支援の能力が向上します。生成AIをADASシステムに追加することで、運転体験が革新され、道路利用者全体の安全性が向上します。

人間と機械のインターフェース（HMIs）は予測期間中に最も急成長するセグメントとして特定されています。

人間と機械のインターフェース（HMIs）は、自動車市場における生成AIの重要なフォーマットセグメントでもあり、自動車市場における生成AIのフォーマットセグメントでより速い成長が予想されています。グローバル自動車市場における人間と機械のインターフェース（HMIs）セグメントでは、生成AI技術を活用して人間と車両の相互作用を向上させることに焦点を当てています。

生成AIは、個々の好みや運転行動に合わせたパーソナライズされた直感的なユーザーインターフェース、音声アシスタント、拡張現実（AR）体験の開発において重要な役割を果たしています。生成AIを活用することで、自動車メーカーは没入型かつ魅力的なHMIsを作成し、ユーザーにシームレスで直感的な体験を提供することができます。

これらのAIパワードHMIsには、自然言語処理、ジェスチャー認識、パーソナル化された推奨機能などの高度な機能が備わっており、運転中のユーザーの満足度、快適さ、安全性を向上させます。HMIsに生成AIを統合することで、よりつながりのあるユーザーセントリックな自動車体験に対して革新的な可能性が開かれます。

キーマーケットセグメント

デプロイメントモードに基づく

• オンプレミス
• クラウドベース

アプリケーションに基づく

• 先進運転支援システム（ADAS）
• コネクテッドカーテクノロジー
• 自動運転技術
• 人間と機械のインターフェース（HMI）
• その他のアプリケーション

グロースオポチュニティ

イノベーションAIは自動車産業において、自律走行技術の開発によって大きな機会を提供します。一般的なAIアルゴリズムは、実世界の出来事のモデリング、知覚能力の強化、自動車メーカーやテック企業が投資を続けることで自律車両の安全性と信頼性の向上に非常に役立ちます。

イノベーションAIは自動車のユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。自然言語処理技術とコンピュータビジョン技術の進歩により、イノベーションAIはパーソナライズされたユーザーフレンドリーな音声アシスタント、拡張現実、ユーザーインターフェースを提供することが可能になりました。これらの開発により、運転がより没入感があり興味深いものになり、クライアントの幸福感とブランドのロイヤリティが向上する可能性があります。

イノベーションAIアルゴリズムは自動車産業の設計と製造プロセスを最適化することができます。イノベーションデザイン技術を活用することで、自動車メーカーは多くの設計オプションを探索することができ、より効率的で軽量な車両構造を実現することができます。さらに、イノベーションAIは製造プロセスを最適化し、コストを削減し生産性を向上させることができます。

予測保全と品質管理においてイノベーションAIを適用することで、大きな成長の機会が生まれます。イノベーションAIはセンサーデータと機械学習アルゴリズムを分析することで、メンテナンスの必要性を予測し、異常を検出し、車両のパフォーマンスを最適化することができます。これにより、ダウンタイムの削減、車両の信頼性の向上、自動車会社やフリートオペレーターのコスト削減が可能となります。

レイテスト トレンズ

ジェネラティブAIは、アドバンスト・ドライバーアシスタンスシステム（ADAS）を強化するために使用されています。リアルタイムセンサーデータとジェネラティブモデルを分析することで、AIアルゴリズムは将来の車両の軌跡を予測し生成することができ、オブジェクト検出と追跡を改善し、予測ブレーキングや適応型クルーズコントロールなどの高度なADAS機能を可能にします。

ジェネラティブAIの技術は、自動車業界における予測保守に適用されています。車両のセンサーデータを分析することで、AIアルゴリズムはパターンを検出し、部品の故障を予測し、保守アクションを推奨することができます。この予防的な保守アプローチにより、予期せぬ故障を防止し、ダウンタイムを減少させ、車両の信頼性を向上させることができます。

ジェネラティブAIは、自動車会社と技術プロバイダーの間での異分野間の協力を促進しています。この協力により、ジェネラティブAIの機能をエッジコンピューティング、5G接続、クラウドサービスなどの他の新興技術と統合することが可能となります。これらの技術により、リアルタイムデータ処理、強化された接続性、スケーラブルなジェネラティブAIアプリケーションが自動車エコシステムで実現されます。

ジェネラティブAIは、自動運転車のシミュレーションとテストに広く使用されています。これにより、リアルな仮想環境の作成、合成トレーニングデータ、シナリオの生成が可能となり、自動運転システムのパフォーマンスの検証と改善が行えます。ジェネラティブAIは、実世界で再現が難しい複雑な運転シナリオのテストと検証に役立ちます。

リージョナル・アナリシス

北米が2022年の自動車の創発型AI市場において最大の収益シェアを占めています。

北米は、グローバルな自動車の創発型AI市場で最も利益率の高い市場とされており、40.6%の市場シェアを占めています。北米は、創発型AIを活用した自動車市場において重要なシェアを持っています。この地域には、多くの自動車およびテクノロジー企業があり、創発型AI技術の革新と採用を推進しています。

特に、アメリカ合衆国は自動運転の研究開発の中心地であり、創発型AIを自動運転車の応用に展開しています。この地域では、データ駆動型の技術、シミュレーション、高度運転支援システム（ADAS）に重点を置いています。

アジア太平洋地域が予測期間中に最も成長が期待される地域です。

アジア太平洋地域は、創発型AIを活用した自動車市場において予測期間中に最も成長が期待される地域とされています。中国、日本、韓国などの国々が市場の拡大に貢献しています。

この地域の自動車産業は、自動運転技術やスマートモビリティソリューションへの投資を行っており、これらの分野での創発型AIの採用を推進しています。さらに、アジア太平洋地域には技術企業や大きな消費者市場が存在し、個人化されたユーザーエクスペリエンスや革新的な自動車アプリケーションの機会を創出しています。

主要なリージョンと国々

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア・ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• アジア太平洋地域その他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東およびアフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東およびアフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

ジェネレーティブAIの自動車業界におけるマーケットシェアは、技術の進歩、業界間の協力、規制の景観、自律走行の採用などの要因に影響を受けています。市場は非常に競争力があり、いくつかの主要プレーヤーがイノベーションを推進し、業界を形作っています。

自動車業界のジェネレーティブAIの主要プレーヤー

• BMW AG
• AUDI AG
• Intel Corporation
• Tesla Inc
• Uber Technologies
• Volvo Car Corporation
• Honda Motors
• Ford Motor Company
• NVIDIA Corporation
• Tencent
• Microsoft
• その他の主要プレーヤー

リーセントデベロップメント

• イン 2021, BMW アンヴェイルド イッツレーテストジェネレーションオブ オートノマス ドライビング システムズ, インクルーディング BMW オートメイテッド バレット パーキング アンド BMW エクステンデッド トラフィック ジャム アシスタント.
• イン 2021, BMW イントロデュースド ザ BMW アイディー, ア パーソナル デジタル プロファイル アローイング ドライバーズ トゥ セーブ アンド トランスファー ゼア プリファレンシーズ, セッティングス, アンド サービセズ アクロッス ディファレント BMW ヴィークルズ. ジェネレイティブ AI アルゴリズムズ アナライゼ ユーザー データ トゥ ジェネレイト パーソナライズド レコメンデーションズ フォー フィーチャーズ, インフォテイメント システムズ, アンド ユーザー インターフェイセズ.

リポートの範囲