 | • レポートコード：BONA5JA-0189 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2024年2月 • レポート形態：英文、PDF、68ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT＆通信 |
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レポート概要
日本の自動運転車（AV）分野は、試行錯誤と専門化のプロセスを経て進化してきました。1990年代に、長距離ナビゲーションで目覚ましい成果を上げたALVINなどの取り組みから始まり、日本は将来の進歩に向けた枠組みを確立しました。その後、重点は高速道路での運転や低速シャトルバスなどの用途に絞られ、限定的な商業オプションとして、乗用車でのレベル3の自律性や管理された状況でのレベル4の実験が達成されました。完全な展開という点では中国や米国などの競合他国に遅れをとっているものの、日本のAV業界は技術革新と業界連携によって着実な改善を見せています。日本の独特な文化や人口動態の傾向は、同国のAV業界に大きな影響を与えています。興味深い機会がある一方で、日本のAV業界は、安全性に対する国民の懐疑的な見方、倫理的な懸念、潜在的な雇用喪失の克服など、多くの課題に直面しています。これらの困難に対処するには、オープンな議論と幅広い教育が必要です。人口密度の高い都市部や狭い道路など、日本の都市環境はAVナビゲーションに技術的な課題をもたらしており、強力なテストおよび開発フレームワークが必要です。 消費者や利害関係者の信頼を確立するには、データプライバシーとサイバーセキュリティの保護が不可欠であり、AVエコシステム全体に厳格なセキュリティ対策を実施することの重要性を強調しています。
Bonafide Researchが発表した調査レポート「日本における自動運転車市場の概要、2029年」によると、日本の自動運転車市場は2029年までに100億米ドルを超える市場規模に達すると予測されています。高齢化が進む人口と運転手の減少が相まって、自動運転ソリューションにとって魅力的な市場機会が生まれています。自動運転技術を既存の公共交通インフラと統合することに重点が置かれており、これはスマートシティ開発と自動運転に重点を置く「ソサエティ5.0」などの取り組みと一致しています。貿易統計では、日本は自動運転部品の主要輸出国としての地位を強調していますが、完成車の輸入は依然として低水準にとどまっており、同国の製造および研究能力を示しています。自動運転車（AV）の分野では、試験や展開のための規制枠組みを定義する上で、政府の関与が極めて重要です。「Society 5.0」の実現に向けたロードマップ」で明確なビジョンが確立されたことで、当局は2025年までにレベル4の自動運転を実現させるべく取り組んでいます。しかし、この目標は、AV技術の信頼性と安全性を確保することを目的とした厳しい安全規制と認証プロセスによって支えられています。こうした安全対策は、一般の人々の信頼と安全を確保するために不可欠ですが、企業が厳しい規制に対応する中で市場参入を妨げる可能性もあります。しかし、こうした規制は、自動運転車の社会への持続可能かつ責任ある統合の基盤となり、危険から保護しながらイノベーションを促進します。
自動運転車には、さまざまな自動化のタイプとレベルがあります。これらのカテゴリーには乗用車と商用車が含まれ、それぞれに異なるレベルの自律性があります。SAE（米国自動車技術者協会）がレベル2と評価する準自動運転車には、アダプティブクルーズコントロールや車線維持支援などの自動運転機能が搭載されていますが、それでも人間の介入は必要です。一方、完全自動運転車は、自動運転車や自律走行車とも呼ばれ、運転者の介入なしにすべての運転タスクを実行できる車両です。これには、ナビゲーション、加速、ブレーキ、さらには意思決定などの機能が含まれます。完全自動運転車は、センサー、カメラ、レーダー、ライダー、および高度な人工知能（AI）システムを組み合わせて使用し、環境を認識し、データを解釈し、運転上の意思決定を行います。自動運転車の開発には、ハードウェアとソフトウェアの両方のコンポーネントが必要です。 ハードウェアは、車両が周囲を検知し、反応できるようにするセンサー、コンピュータ、アクチュエーターなどの物理的なコンポーネントで構成されています。 一方、アルゴリズム、機械学習モデル、接続ソリューションなどのソフトウェアやサービスは、車両の自律能力を実現する上で不可欠です。 これらのソフトウェアやサービスは、ナビゲーション、意思決定、通信を容易にし、自動運転車の全体的な有用性と安全性を向上させます。
SAE（米国自動車技術者協会）は、J3016規格において、用途と自動化のレベルに応じて自律走行車（AV）を定義しています。 適用分野としては、輸送（物流、土木など）や防衛などが考えられます。 自動化のレベルは1から5まであり、それぞれが車両がどの程度まで人間の関与なしに運転できるかを示しています。レベル1では、車両はステアリング操作または加速/減速のいずれか一方のみを支援することができ、両方を同時に行うことはできません。 状況によっては、レベル2の自動化によりステアリング操作と加速/減速の同時管理が可能になりますが、この場合、運転者は運転環境の監視を継続する必要があります。 レベル3の自動運転では、車両は特定の条件下で運転機能の大半を自動的に行うことができますが、必要に応じて運転者が運転を引き継ぐ必要があります。レベル4になると、車両は特定の設定と環境下で、すべての運転操作を自動的に行うことができるため、人間の介入は不要となります。そして、レベル5は、車両が手動操作や人間の監視なしに、運転のあらゆる側面を処理できる、最大のレベルです。これらの分類は、業界全体にわたるAV技術の能力と限界を理解するための枠組みを提供するとともに、自動運転の将来的な改善に向けたロードマップにもなります。
自動運転車業界では、企業間取引（B2B）セグメントが主流であり、自動車メーカー、テクノロジー企業、自治体間の協調的な連携がその代表例です。 これらの連携により、特定の都市部に適応した自動運転ソリューションの開発と展開が可能となり、市場の成長が促進されます。 B2B パートナーシップが主流であるにもかかわらず、レベル 2 および 3 の自動車の消費者への直接販売も依然として存在しています。しかし、消費者の大幅な受け入れは、規制の明確化と、技術の安全性と信頼性に対する社会の信頼に依存しています。 規則が適応され、世論が変化するにつれ、自動運転車の販売チャネルの状況は劇的に変化し、将来的に消費者の受け入れが進む可能性もあります。 自動運転車業界は、センサーや半導体などの重要なコンポーネントへの容易なアクセスを可能にする、国内の強力なエレクトロニクス部門から恩恵を受けています。この強固な基盤は、海外パートナーとの協力によってさらに強化され、多様化と最先端技術へのアクセスが可能になります。国内の専門知識と国際的な協力の両方を利用することで、AVセクターはサプライチェーンのリスクを軽減し、自律走行車の開発と生産に必要な原材料の一貫した供給を確保することができます。この戦略的戦略は、産業の継続性を確保するだけでなく、世界市場における技術革新の最先端に業界を位置づけることにもなります。
主要企業や新規参入企業は、投資や開発を通じて自動運転車（AV）の状況を変化させています。従来の自動車メーカーは、この技術がもたらす変革の可能性を認識し、AV開発に多額の投資を行っています。自動車製造とエンジニアリングにおける豊富な経験は、自動運転競争における強力な競争相手としての資格を与えています。同時に、テクノロジー大手企業は、ソフトウェア、接続性、データ分析の分野での経験を生かし、自動運転車エコシステムに積極的に貢献しています。 これらの大手企業の参入は、自動車業界とテクノロジー業界の統合を強調し、最先端技術の融合を加速しています。 これらの大手企業に加え、自動運転車テクノロジーのさまざまな分野に特化した新興企業もいくつか存在します。 これらの企業は、機敏性と創造性を持ち、自動運転の限界を押し広げるニッチなアプリケーションやソフトウェアソリューションに特化しています。こうした企業の貢献は業界に活力をもたらし、競争を促し、イノベーションを推進します。今後、AV市場は大幅な成長と進化を遂げると予想されています。成長の原動力となるのは、AVを公共交通網に統合すること、商業的に展開すること、個々のニーズに合わせたパーソナライズされたモビリティソリューションを開発することへの重点のシフトです。しかし、この潜在的可能性を実現するには、さまざまな困難を克服する必要があります。規制の枠組みは自律走行技術に対応できるよう進化する必要があり、教育や安全性のメリットの証明を通じて社会の受容性を高め、自律走行システムの信頼性と堅牢性を確保するために技術的な課題を克服し続けなければなりません。これらの課題を克服することが、自律走行車の潜在能力を最大限に引き出し、社会に変革をもたらす上で重要となります。
レポート目次目次
1. エグゼクティブサマリー
2.市場構造
2.1.市場考察
2.2. 前提
2.3. 制限
2.4. 略語
2.5. 情報源
2.6. 定義
2.7. 地理
3. 調査方法
3.1. 二次調査
3.2. 一次データ収集
3.3.市場形成と検証
3.4. 報告書の作成、品質チェック、納品
4. 日本のマクロ経済指標
5.市場力学
5.1. 主な調査結果
5.2. 主な動向 – 2021年
5.3.市場の推進要因と機会
5.4.市場の抑制要因と課題
5.5.市場動向
5.6. コビッド19の影響
5.7. サプライチェーン分析
5.8. 政策と規制の枠組み
5.9. 業界専門家による見解
6. 日本の自動運転車市場の概要
6.1.市場規模（金額
6.2. 車両タイプ別の市場規模と予測
6.3. タイプ別の市場規模と予測
6.4. 用途別の市場規模と予測
6.5. 自動化レベル別の市場規模と予測
6.6. コンポーネント別の市場規模と予測
7. 日本の自動運転車市場のセグメンテーション
7.1. 日本の自動運転車市場、車両タイプ別
7.1.1. 日本の自動運転車市場規模、乗用車別、2018年～2029年
7.1.2. 日本の自動運転車市場規模、商用車別、2018年～2029年
7.2. 日本の自動運転車市場、タイプ別
7.2.1. 日本の自動運転車市場規模、準自動運転別、2018年～2029年
7.2.2. 日本の自動運転車市場規模、完全自動運転別、2018年～2029年
7.3. 日本の自動運転車市場、用途別
7.3.1. 日本の自動運転車市場規模、輸送別、2018年～2029年
7.3.2. 日本の自動運転車市場規模、防衛別、2018年～2029年
7.4. 日本の自動運転車市場、自動化レベル別
7.4.1. 日本の自動運転車市場規模、レベル1別、2018年～2029年
7.4.2. 日本の自動運転車市場規模、レベル2別、2018年～2029年
7.4.3. 日本の自動運転車市場規模、レベル3別、2018年～2029年
7.4.4. 日本の自動運転車市場規模、レベル4別、2018年～2029年
7.4.5. 日本の自動運転車市場規模、レベル5別、2018年～2029年
7.5. 日本の自動運転車市場、コンポーネント別
7.5.1. 日本の自動運転車市場規模、ハードウェア別、2018年～2029年
7.5.2. 日本の自動運転車市場規模、ソフトウェアおよびサービス別、2018年～2029年
8. 日本の自動運転車市場機会評価
8.1. 車両タイプ別、2024年～2029年
8.2. タイプ別、2024年から2029年
8.3. 用途別、2024年から2029年
8.4. 自動化レベル別、2024年から2029年
8.5. コンポーネント別、2024年から2029年
9. 競合状況
9.1. ポーターのファイブフォース
9.2. 企業プロフィール
9.2.1. 企業 1
9.2.1.1. 企業概要
9.2.1.2. 企業概要
9.2.1.3. 財務ハイライト
9.2.1.4. 地理的洞察
9.2.1.5. 事業セグメントおよび業績
9.2.1.6. 製品ポートフォリオ
9.2.1.7. 経営陣
9.2.1.8. 戦略的動きと展開
9.2.2. 企業 2
9.2.3. 企業 3
9.2.4. 企業 4
9.2.5. 企業 5
9.2.6. 企業 6
9.2.7. 企業 7
9.2.8. 企業 8
10. 戦略的提言
11. 免責条項
図表一覧
図1：日本の自動運転車市場規模（2018年、2023年、2029年予測）（単位：百万米ドル）
図2：車両タイプ別市場魅力度指数
図3：タイプ別市場魅力度指数
図4：用途別市場魅力度指数
図5：自動化レベル別市場魅力度指数
図6：市場魅力度指数、コンポーネント別
図7：日本の自動運転車市場におけるポーターのファイブフォース
表一覧
表1：2023年の日本自動運転車市場に影響を与える要因
表2：日本自動運転車市場規模および予測、車両タイプ別（2018年、2023年、2029年予測
表3：日本における自動運転車両市場規模および予測（2018年、2023年、2029年予測）
表4：日本における自動運転車両市場規模および予測（2018年、2023年、2029年予測）
表5：日本の自動運転車市場規模および予測（自動化レベル別）（2018年、2023年、2029年予測）
表6：日本の自動運転車市場規模および予測（コンポーネント別）（2018年、2023年、2029年予測）
表7：日本の乗用車向け自動運転車市場規模（2018年～2029年）（単位：百万米ドル）
表8：日本における商用車の自動運転車両市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表9：日本における準自動運転車両市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表10：日本における完全自動運転車両市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表11：日本における自動運転車両の輸送市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表12：日本における自動運転車両の防衛市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表13：日本における自動運転車両のレベル1市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表14：日本におけるレベル2の自動運転車市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表15：日本におけるレベル3の自動運転車市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表16：日本におけるレベル4の自動運転車市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表17：日本におけるレベル5の自動運転車市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表18：日本におけるハードウェアの自動運転車市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
表19：日本におけるソフトウェアおよびサービスの自動運転車市場規模（2018年～2029年）単位：百万米ドル
According to the research report "Japan Autonomous Vehicle Market Overview, 2029," published by Bonafide Research, the Japan Autonomous vehicle market is forecasted to is reach market size of more than USD 10 Billion by 2029. The country's ageing population, combined with a drop in available drivers, creates an attractive market opportunity for autonomous transportation solutions. There is a strong emphasis on integrating AV technology with existing public transit infrastructure, which aligns with efforts such as "Society 5.0" that stress smart city development and automated mobility. Trade figures highlight Japan's position as a major exporter of AV components, but finished car imports remain low, indicating the country's capabilities in manufacturing and research. In the field of autonomous vehicles (AVs), government engagement is critical in defining regulatory frameworks for testing and deployment. With a clear vision established in the "Roadmap for Realisation of Society 5.0," authorities are working hard to achieve level 4 autonomy by 2025. However, this goal is backed by severe safety regulations and certification processes, which are intended to ensure the dependability and safety of AV technology. While these safeguards are critical for public trust and safety, they have the potential to impede market entry as companies navigate the stringent regulations. Nonetheless, these regulations lay the groundwork for the sustainable and responsible integration of AVs into society, encouraging innovation while protecting against hazards.
There are different types and levels of automation in the world of self-driving cars. These categories include passenger cars and commercial vehicles, each with differing levels of autonomy. Semi-autonomous vehicles, rated Level 2 by the Society of Automotive Engineers (SAE), have certain automated driving functions including adaptive cruise control and lane-keeping assistance but still require human intervention. On the other hand, completely autonomous cars, also known as a self-driving car or autonomous car, is a vehicle that is capable of performing all driving tasks without human intervention. This includes functions such as navigation, acceleration, braking, and even decision-making. Fully autonomous vehicles use a combination of sensors, cameras, radar, lidar, and advanced artificial intelligence (AI) systems to perceive their environment, interpret data, and make driving decisions. The development of autonomous vehicles requires both hardware and software components. The hardware consists of physical components such as sensors, computers, and actuators that allow the vehicle to detect and respond to its surroundings. In contrast, software and services, like algorithms, machine learning models, and connectivity solutions, are critical in allowing the vehicle's autonomous capabilities. These software and services make navigation, decision-making, and communication easier, which improves the overall usefulness and safety of autonomous cars.
The Society of Automotive Engineers (SAE) defines autonomous vehicles (AVs) according to their application and level of automation in the J3016 standard. Transportation (logistics, civil, etc) and defence are possible applications. Levels of automation range from 1 to 5, with each indicating the extent to which the vehicle can operate without human involvement. At Level 1, the vehicle can only assist with steering or acceleration/deceleration, not both. Under some scenarios, Level 2 automation enables simultaneous management of steering and acceleration/deceleration, necessitating the human driver's continued engagement and monitoring of the driving environment. Level 3 autonomy means that the vehicle can do the majority of driving functions automatically under specified conditions, but a human driver must be present to take over if necessary. Moving on to Level 4, the vehicle can conduct all driving activities automatically under specified settings and environments, removing the need for human interaction. Finally, degree 5 autonomy is the maximum degree, in which the vehicle can handle all aspects of driving without the use of manual controls or human supervision. These classifications give a framework for understanding the capabilities and limitations of AV technology across industries, as well as a road map for future improvements in autonomous driving.
Within the AV industry, the business-to-business (B2B) segment is dominant, typified by collaborative collaborations between automakers, technology companies, and municipalities. These collaborations fuel market growth by allowing for the development and deployment of autonomous solutions adapted to specific urban areas. Despite the prevalence of B2B partnerships, direct consumer sales of level 2 and 3 automobiles still exist. However, significant consumer adoption is dependent on regulatory clarity and public confidence in the technology's safety and reliability. As rules adapt and public opinion alters, the landscape of AV sales channels is projected to change dramatically, perhaps opening the way for future consumer acceptance. The AV industry benefits from a strong domestic electronics sector, which provides easy access to critical components like sensors and semiconductors. This solid base is reinforced by collaboration with foreign partners, which allows for diversification and access to cutting-edge technologies. By using both domestic expertise and international collaborations, the AV sector can reduce supply chain risks and ensure a consistent supply of raw materials required for autonomous car development and production. This strategic strategy not only ensures industrial continuity, but also positions the industry to remain at the cutting edge of technical innovation in the worldwide market.
Key players and new entrants are altering the scene for autonomous vehicles (AVs) through their investments and developments. Traditional automakers have made significant investments in AV development, recognizing the transformational potential of this technology. Their significant experience in automobile manufacture and engineering qualifies them as formidable competitors in the race to autonomous mobility. Concurrently, tech behemoths have used their experience in software, connectivity, and data analytics to actively contribute to the AV ecosystem. Their participation emphasises the integration of the automotive and technology industries, accelerating the convergence of cutting-edge technologies. In addition to these established firms, there are several startups that specialise in various parts of AV technology. These firms bring agility and creativity to the table, specialising in niche applications and software solutions that push the limits of autonomous capabilities. Their contributions add dynamism to the industry, encouraging competition and driving innovations.Looking ahead, the AV market is expected to grow and evolve significantly. The growth trajectory is being driven by a shift in focus toward integrating AVs into public transportation networks, deploying them commercially, and developing personalised mobility solutions tailored to individual needs. However, reaching this potential requires overcoming various difficulties. Regulatory frameworks must evolve to accommodate autonomous technology, public acceptance must be fostered through education and evidence of safety benefits, and ongoing technical challenges must be overcome to assure the dependability and robustness of AV systems. Successfully overcoming these challenges will be critical in realising the full potential of autonomous vehicles and their transformative influence on society.
