目次
第1章世界の自動車用人工知能市場 エグゼクティブサマリー
1.1.自動車用人工知能の世界市場規模・予測（2022年～2032年）
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.製品別
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス別
1.3.2.テクノロジー別
– ディープラーニング
– 機械学習
– コンピューター・ビジョン
– コンテキスト認識コンピューティング
– 自然言語処理
1.3.3.プロセス別
– データ処理
– 信号認識
– 画像認識
1.3.4.アプリケーション別
– 自律走行
– ドライバー支援システム
– ヒューマン・マシン・インターフェース
– フリートおよび交通管理
– 予知保全
1.4.主要トレンド
1.5.不況の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章.世界の自動車用人工知能市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
– 供給能力
– インフラ
– 規制環境
– 市場競争
– 経済的実現可能性（消費者の視点）
2.3.4.需要サイドの分析
– 規制の枠組み
– 技術の進歩
– 環境への配慮
– 消費者の意識と受容
2.4.推計方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.自動車用人工知能の世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.自動車の安全性向上
3.1.2.自律走行技術の進歩
3.1.3.製造プロセスの最適化
3.1.4.ADASの普及拡大
3.2.市場の課題
3.2.1.データ・プライバシーに関する懸念
3.2.2.高い導入コスト
3.2.3.規制の複雑さ
3.2.4.統合と互換性の問題
3.3.市場機会
3.3.1.自動車メーカーと技術系企業のコラボレーション
3.3.2.コネクテッドカー技術とIoT統合の拡大
3.3.3.スマートモビリティを支える政府の取り組み
3.3.4.先進運転支援システム（ADAS）の革新
第4章.世界の自動車用人工知能市場の産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースのインパクト分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的
4.2.2.経済的
4.2.3.社会的
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.主な投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論
第5章.自動車用AIの世界市場規模推移と予測：2022年～2032年
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.車載AIの世界市場オファリング収益動向分析、2022年・2032年 (百万米ドル/億ドル)
5.2.1.ハードウェア
5.2.2.ソフトウェア
5.2.3.サービス
第6章.自動車用AIの世界市場規模・予測（技術別） 2022-2032
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.世界の自動車用AI市場技術別収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル/億ドル）
6.2.1.ディープラーニング
6.2.2.機械学習
6.2.3.コンピューター・ビジョン
6.2.4.コンテキスト対応コンピューティング
6.2.5.自然言語処理
第7章.車載AIの世界市場規模・予測：プロセス・用途別 2022-2032
7.1.プロセス別
7.1.1.データ処理
7.1.2.信号認識
7.1.3.画像認識
7.2.アプリケーション別
7.2.1.自律走行
7.2.2.運転支援システム
7.2.3.ヒューマン・マシン・インターフェース
7.2.4.フリートと交通管理
7.2.5.予知保全
第8章 自動車AI自動車AIの世界市場規模・地域別予測 2022-2032
8.1.北米
8.1.1.米国の車載AI市場
8.1.1.1.オファリング別内訳規模・予測、2022～2032年
8.1.1.2.技術別内訳規模・予測、2022年～2032年
8.1.2.カナダの自動車AI市場
8.2.欧州
8.2.1.イギリスの車載AI市場
8.2.2.ドイツの自動車AI市場
8.2.3.フランスの車載AI市場
8.2.4.イタリアの車載AI市場
8.2.5.その他のヨーロッパ（ROE）の自動車用AI市場
8.3.アジア太平洋
8.3.1.中国車載AI市場
8.3.2.インド車載AI市場
8.3.3.日本の車載AI市場
8.3.4.韓国の自動車AI市場
8.3.5.その他のアジア太平洋地域（RoAPAC）車載AI市場
8.4.ラテンアメリカ
8.4.1.ブラジルの自動車AI市場
8.4.2.メキシコ車載AI市場
8.5.中東・アフリカ
8.5.1.UAEの自動車用AI市場
8.5.2.南アフリカの自動車AI市場
8.5.3.その他の中東・アフリカ（RoMEA）自動車AI市場
第9章 自動車AI市場競合インテリジェンス
9.1.主要企業のSWOT分析
9.1.1.エヌビディア・コーポレーション
9.1.2.アルファベット（ウェイモ）
9.1.3.インテル株式会社
9.2.トップ市場戦略
9.3.企業プロフィール
9.3.1.エヌビディア・コーポレーション
9.3.1.1.主要情報
9.3.1.2.概要
9.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
9.3.1.4.製品概要
9.3.1.5.市場戦略
9.3.2.テスラ社
9.3.3.BMW AG
9.3.4.ゼネラルモーターズ
9.3.5.フォード・モーター・カンパニー
9.3.6.ウーバー・テクノロジーズ・インク
9.3.7.トヨタ自動車
9.3.8.バイドゥ
9.3.9.ボルボ・カー・コーポレーション
9.3.10.アプティブPLC
9.3.11.コンチネンタルAG
9.3.12.本田技研工業
9.3.13.ダイムラーAG
第10章.研究プロセス
10.1.研究プロセス
10.1.1.データマイニング
10.1.2.分析
10.1.3.市場推定
10.1.4.バリデーション
10.1.5.出版
10.2.研究属性

表一覧
表1.世界の自動車AI市場、レポートスコープ
表2.車載AIの世界市場 地域別推計・予測 2022年～2032年 （百万米ドル/億ドル）
表3.車載AIの世界市場：2022年～2032年の市場規模予測（百万ドル/億ドル）
表4.車載AIの世界市場：2022年～2032年テクノロジー別予測・予測（百万ドル/億ドル）
表5.車載AIの世界市場：プロセス別推計・予測 2022-2032年 （百万米ドル/億ドル）
表6.車載AIの世界市場：アプリケーション別予測・予測、2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表7.車載AIの世界市場：地域別、セグメント別推計・予測、2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表8.北米の車載AI市場予測：2022年～2032年（百万ドル/億ドル）
表9.欧州車載AI市場予測：2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表10.アジア太平洋地域の車載AI市場予測：2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表11.ラテンアメリカの自動車用AI市場予測：2022年～2032年（百万米ドル/億ドル）
表12.中東・アフリカの自動車用AI市場の予測・推移、2022年～2032年 （百万米ドル/億ドル）
(最終報告書には100以上の表が含まれる。最終成果物ではリストが更新される可能性があります)。

図表一覧
図1.世界の自動車AI市場、調査手法
図2.車載AIの世界市場、市場推定手法
図3.世界の市場規模推計と予測手法
図4.車載AIの世界市場、主要動向2023年
図5.車載AIの世界市場、成長見通し2022年～2032年
図6.車載AIの世界市場、ポーターの5フォースモデル
図7.車載AIの世界市場、PESTEL分析
図8.車載AIの世界市場、バリューチェーン分析
図9.車載AIの世界市場：オファリング別、2022年・2032年（百万ドル／億ドル）
図10.車載AIの世界市場：技術別、2022年・2032年（百万ドル／億ドル）
図11.車載AIの世界市場：プロセス別、2022年・2032年（百万ドル/億ドル）
図12.車載AIの世界市場：アプリケーション別、2022年・2032年（百万ドル／億ドル）
図13.車載AIの世界市場、地域別スナップショット：2022年・2032年
図14.北米の車載AI市場、2022年＆2032年（百万ドル／億ドル）
図15.欧州の車載AI市場、2022年＆2032年（百万米ドル／億ドル）
図16.アジア太平洋地域の車載AI市場、2022年～2032年（百万ドル/億ドル）
図17.中南米の自動車用AI市場、2022年～2032年（百万ドル/億ドル）
図18.中東・アフリカの自動車用AI市場、2022年～2032年（百万ドル/億ドル）
図19.車載AIの世界市場、企業市場シェア分析（2023年）
(本リストは完全なものではなく、最終報告書には50以上の図表が含まれます。最終成果物ではリストが更新される可能性があります)。

The Global Automotive Artificial Intelligence Market is valued at approximately USD 2.85 billion in 2023 and is projected to grow at an impressive CAGR of 24.1% over the forecast period from 2024 to 2032. The automotive industry is undergoing a paradigm shift, with artificial intelligence (AI) taking center stage in the transformation of vehicles and transportation systems. AI’s potential to enhance vehicle safety, enable autonomous driving, and optimize manufacturing processes is reshaping how automotive systems are developed, deployed, and experienced by end-users.
AI technologies such as deep learning, natural language processing, and computer vision are pivotal in enabling intelligent features like real-time decision-making and predictive maintenance. With increasing adoption of advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles, the market for automotive AI is poised for significant expansion. Furthermore, the advent of connected cars, integration of IoT, and smart traffic management systems are accelerating demand for AI applications across the automotive ecosystem.
Global market growth is largely driven by the growing need for safety enhancements, the push towards autonomous vehicles, and government initiatives supporting AI in transportation. For instance, countries worldwide are investing heavily in AI research to integrate smart mobility solutions and improve road safety. The market’s expansion is further supported by collaborations between automotive OEMs and tech companies to develop sophisticated AI-powered platforms. However, challenges such as data privacy concerns, high implementation costs, and regulatory complexities may hinder market growth.
Regional analysis reveals that North America dominated the automotive AI market in 2023, attributed to the presence of leading technology providers, supportive regulatory frameworks, and advanced infrastructure for autonomous vehicle testing. Europe follows closely, benefiting from stringent vehicle safety regulations and robust R&D activities. Meanwhile, the Asia-Pacific region is projected to grow at the fastest rate during the forecast period due to rapid urbanization, increasing vehicle demand, and proactive government investments in smart mobility initiatives.
Major market players included in this report are:
• NVIDIA Corporation
• Alphabet Inc. (Waymo)
• Intel Corporation
• Tesla, Inc.
• BMW AG
• General Motors Company
• Ford Motor Company
• Uber Technologies, Inc.
• Toyota Motor Corporation
• Baidu, Inc.
• Volvo Car Corporation
• Aptiv PLC
• Continental AG
• Honda Motor Co., Ltd.
• Daimler AG
The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:
By Offering:
• Hardware
• Software
• Services
By Technology:
• Deep Learning
• Machine Learning
• Computer Vision
• Context-aware Computing
• Natural Language Processing
By Process:
• Data Processing
• Signal Recognition
• Image Recognition
By Application:
• Autonomous Driving
• Driver Assistance Systems
• Human-Machine Interface
• Fleet and Traffic Management
• Predictive Maintenance
By Region:
• North America
o U.S.
o Canada
• Europe
o UK
o Germany
o France
o Italy
o ROE
• Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o South Korea
o RoAPAC
• Latin America
o Brazil
o Mexico
• Middle East & Africa
o UAE
o South Africa
o RoMEA
Years considered for the study:
• Historical Year – 2022
• Base Year – 2023
• Forecast Period – 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market estimates and forecasts for ten years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment.
• Country-level analysis for major regions.
• Comprehensive competitive landscape with details on major players in the market.
• Strategic recommendations and future market approach insights.
• Detailed analysis of demand-side and supply-side trends.

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