自動車における AI 市場規模 - コンポーネント別、テクノロジー別、プロセス別、アプリケーション別、成長予測、2025 ～ 2034 年

自動車市場規模のAI

自動車市場規模のグローバルAIは、2024年のUSD 4.8億で評価され、2025年から2034年の間に42.8%のCAGRを登録すると推定されています。

アドバンスト・ドライバー・アシスタンス・システム(ADAS)や自動運転車両ソリューションなど、AIを搭載した技術は、自動車業界における変革的な変化を推進しています。 ADASは、AIセンサーをカメラ、LIDAR、レーダーシステムと組み合わせて、適応型クルーズ制御、車線整備支援、自動緊急ブレーキ、歩行者検知などの機能により、ドライバーの安全性を向上させます。 これらのシステムは、リアルタイムの道路条件分析とハザード予測を活用して、迅速な意思決定を可能にし、事故リスクを軽減します。 ディープラーニングと機械学習の進歩は、洗練された機能を備えた車両を装備し、複雑な運転環境を効果的に管理できます。

レベル4と5の自動化されたセルフドライブ技術は、複数のソースからの広範なデータをリアルタイムで処理し、人間の能力に匹敵する意思決定を可能にします。 Tesla、Waymo、NVIDIAなどの業界リーダーは、最先端の自動運転システムを開発し、輸送安全と効率性を飛躍的に向上するAI投資を行っています。

たとえば、Qualcomm TechnologiesのAIイノベーションは、1月2025日にCES 2025で発表され、パーソナルコンピュータや自動車システムやスマートホームやビジネスアプリケーションにおけるユーザーの満足度の向上に注力しました。 Qualcommの自動車部門は、アルプスのアルパインとアマゾンとヒュンダイ・モビスとグローバル・オートメーカーとのコラボレーションに関するQualcommのニュースを受け取り、AI機能と先進のドライバー・アシスタンスシステム(ADAS)を備えたインカビンシステムを構築しました。

Qualcomm Aware Platform for IoT ソリューションは、CES 2025 で次のプラットフォームのアップグレードを受けており、Qualcomm AI オンプレミスアプライアンス ソリューションと AI インフェレンス スイートは、AI がコストを削減するためのオンプレミスのオンプレミスを可能にしています。 インテリジェントなユーザーフレンドリーな技術の開発により、AIエッジの展開に大きな貢献を発揮します。

ドライブウェイの自動化は、さまざまな設定でオブジェクトを検出し、自動的に気象要素を変更するように調整する車両としてAI技術で発生します。 現時点では、AIを搭載したADAS機能は、自動車の車両の変容を促進し、ドライバーの快適性を高め、誤差を削減する一方で、自動車の運転の時代に近づくための手段を舗装しています。

自動車市場動向におけるAI

• AI主導の自動車市場は、主要な継続的なトレンドの一つとして、自動運転技術の急速な発展を経験しました。 自動車メーカーやテクノロジー企業は、AIのセルフドライブシステムに強力な財務リソースを捧げ、センシング技術とディープラーニングシステムと車両の意思決定プロセスを強化します。
• 2024年5月、ルノーグループでは、WeRide社と提携し、ローランド・ガロス・テニス2024大会で運行する車両4台を一般交通目的で発売しました。 オートノマイズの電動シャトル車は、公共利用に利用できるエミッションフリーの交通機関の選択を表します。 Renault は、自動運転技術ではなく、運転者の援助システムに焦点を置き、快適さ機能を通じて安全に重点を置きます。 同社は、現代の公共輸送ソリューションのためのMillerとEasyMileと一緒に電気ミニバス輸送システムを構築します。
• TeslaとNVIDIAと共にWaymoは、自動運転プラットフォームの最適化により、自動運転車両技術の開発を引き続き推進しています。 さまざまな自動車メーカーは、レベル2とレベル3オートノマイズシステムをロールアウトし、ハンズフリーの高速道路の運転と自動駐車ソリューションが商用車に広く存在できるようにします。 政府による自動運転車両の規制ガイドラインのグローバル採用により、自動車におけるAIの存在をエスカレートする安全な展開条件が整備されます。
• AIの採用の増加は、予測保守およびスマート車両診断の使用を含む主要な傾向を構成します。 現在の車両のパフォーマンスデータは、AIを搭載したシステムで解析され、車両が動作している間、潜在的な故障を検知します。 プライベートドライバーと一緒にフリートオペレーターが業務のダウンタイムを削減し、車両全体の効率性を向上する最適なメンテナンス計画を設計できます。
• AI技術は、コネクティッドカーのエコシステムと統合し、遠隔診断をオーバーザエア(OTA)アップデートとAI搭載のユーザーサポートとともに配信しています。 オートメーカーとサービスプロバイダが連携したAI技術の応用は、お客様一人ひとりの満足度を高め、より車がより確実な運転環境を作り出しています。
• 自動車技術の新たなトレンドを創り出すには、自動車内の情報や音声支援機能を操作するAIを搭載したシステムが含まれます。 AIによる自然言語処理の力は、現代の音声アシスタントAmazon Alexa AutoとGoogle AssistantとApple CarPlayを組み合わせて、両方の車両システムとナビゲーションとエンターテイメント機能のタッチレス管理を実現します。
• AI技術の現在の使用は、気候制御選択と推奨エンターテイメントコンテンツとともに、ルートの推奨事項に起因する学習方法を通して、ドライバーの好みを理解しています。 飛行車は、人工知能がより安全で楽しい運転体験を生み出すドライバーシステムの進化を推進するため、自動車産業の発展に重要な役割を果たします。

自動車市場分析におけるAI

プロセスに基づいて、市場はデータマイニング、画像認識に分けられます。 画像認識セグメントは65%以上の市場シェアを保有し、2034年までに110億米ドルを越える見込みです。

• Image/Signal Recognition プロセス セグメントは、自動車市場でのAIを支配し、高度なドライバーアシスタンスシステム(ADAS)や自動運転システム、インキャビンモニタリングなどの重要な機能を可能にします。 人工知能は、歩行者や交通標識や車線標識を検出し、分類するカメラやLIDARセンサーやレーダーセンサーを通して、リアルタイムでオブジェクトを認識します。
• たとえば、2022年2月、Armは、ADASと人間のビジョンアプリケーション用に設計された、安全容量IPの「AE」ラインにマリC78AE画像信号プロセッサ(ISP)を導入しました。 Cortex-A78AE CPUとMali-G78AE GPUと組み合わせ、最適なADASビジョンパイプラインを形成します。 Mobileye は、次世代の EyeQ 技術の Mali-C78AE をライセンスしました。 ISPは、ISO 26262 ASIL Bの機能安全要件を満たす380以上の欠陥検出回路を備えた、4つのリアルタイムまたは16の仮想カメラからデータを処理するように設計されています。 コストと複雑性を削減し、さまざまな車種にカメラベースのADAS機能を幅広く展開し、ドライバーの安全とユーザーエクスペリエンスの向上を目指します。
• 自動道路安全は、ドライバーが自動ブレーキと車線管理システムの恩恵を受けることができ、全体的な運転環境の知覚を改善できるようにするため、この重要な機能に依存します。 ディープラーニングアルゴリズムが高度化したAIベースのビジョン技術を活用し、自律型・半自動運転車に欠かせないオブジェクト検出能力を大幅に向上させました。
• AI信号認識技術は、車間対重通信(V2X)通信から情報を処理する主要なコンポーネントとして機能し、複雑な運転状況で即時の意思決定を可能にします。 自動車両は、道路規制を満たし、より良い自動化を可能にするために、この技術を介してすべての交通信号と道路標識とドライバジェスチャーを解釈します。
• 運転者の疲労の検出およびgesture ベースの制御を使用する慣習的な機能の AI 主導のモニタリング システムはこの区分の優位率を高めました。 Image/Signal Recognition セグメントは、自動車AI導入のイノベーション・リーダーとして、自動車メーカーが安全・運用効率・ユーザーインタラクションを向上するソリューションを開発しています。

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分けられます。 ハードウェアセグメントは、2024年に40%以上の市場シェアを獲得しました。

• ハードウェアセグメントは、自動車会社がAI主導の機能を実装するための高性能コンピューティングコンポーネントの需要が高まっていますので、自動車市場でAIをリードしています。 GPUやセンサー、LiDARシステムとAIチップを組み合わせた専用ハードウェアは、リアルタイムの大規模データストリームを処理することにより、自動運転機能とADASおよび車載AIアプリケーションをサポートしています。
• AI搭載車は、センサーの組み合わせやディープラーニングによる自動選択など、画像検出などの動作を実行するために、大幅な処理能力が必要です。 NVIDIA および Intel およびQualcomm の大手テクノロジー企業は、自動車 AI アプリケーション速度と効率性を向上させる、特殊な AI コンポーネントと加速技術を開発するために、利害関係者を働かせます。 ハードウェアは、AIモデルの複雑性を高めるため、AI搭載車両の基本的な要件として機能します。
• コネクティッド車やIoT対応の自動車エコシステムでは、高機能なハードウェアソリューションが求められています。 センサー、カメラ、LIDARユニットなどの製品は、自動運転システムや半自動機能に必要な正確な状況認識や知覚を生成するための重要な要素として機能します。
• 自動車メーカーがAIを様々な車両システムに統合しているため、ニューラルネットワークアクセラレータと共にAI最適化プロセッサとメモリユニットの市場需要が高まっています。 AI ハードウェアのイノベーションや、エッジ コンピューティングによる時間感度データ管理のための成長の要件は、引き続き市場のダイナミクスのリーディング セグメントとしてハードウェアを確立します。

テクノロジーをベースに、自動車市場におけるAIは、コンピュータビジョン、コンテキスト意識、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理(NLP)に分類されます。 2024年の30%以上の市場シェアを誇る機械学習セグメント。

• 自動車市場でのAIは、機械学習(ML)を主要な技術分野として採用しています。MLは、自動および半自動車両用の自動データ駆動の選択肢を可能にします。 高度なドライバーアシスタンスシステム(ADAS)と、予測保守システムとドライバーの動作分析とリアルタイムのルート最適化により、機械学習アルゴリズムの力で動作します。
• ML ベースのプログラミングにより、車両はセンサーやカメラのデータやオンボードシステムのデータから学習する能力を向上し、精度を向上します。 人工知能システムは、より効率的で安全な運転操作につながるこの機能を使用して、高度の道路条件識別能力とともに認識性能を向上させます。 自己運転車と最適な車両性能のための市場セグメントの成長は、ML主導のAIソリューションにリソースを投資しているメーカーやテクノロジー企業に大きく左右されます。
• 車のパーソナライゼーションと強化されたユーザーエクスペリエンスの機能は、機械学習に大きく依存しています。 予測分析を通じて、MLメーカーとフリートオペレータが車両のコンポーネントの故障を把握し、維持費とともに車両のダウンタイムを最小限に抑えることができます。
• 強化学習とニューラルネットワークとの深い学習の継続的な進歩は、MLが人工知能を搭載したスマート自動車アプリケーションで重要な役割を果たしていることを確認します。 自動車産業のAI導入センターは、モデルの精度を高めながら、継続的なデータ処理の進歩により、機械学習を中心に展開しています。

適用に基づいて、市場は半自動車、十分に自動運転車分けられます。 2024年に90%以上の市場シェアを保持した半自動車両セグメント。

• 自動車市場でのAIは、主にセミオートノマイズの車両セグメント内で運営されており、消費者は高度なドライバーアシスタンスシステム(ADAS)を採用し、メーカーはオートメーションレベル2と3を駆動することにより、完全な自律性を追求しています。 現在、レベル2とレベル3の自動化レベルを備えたこの車両は、適応型クルーズ制御と車線管理支援、自動駐車および交通渋滞支援機能を含むAI搭載機能を搭載しています。
• 人間が車両制御を保持しているにもかかわらず、これらのシステムは、運転中に高度化された安全性と利便性を提供するため、消費者と一緒に製造業者は、半自動技術を選択します。
• 半自動運転車の成長は、自動緊急ブレーキと車線の出発警告を含む安全機能の要件を通じて、世界政府からの追加のサポートを受け取ります。 セミオートノマイズシステムは、より低いコスト要因とともに、より広範な規制当局の承認を受け、商用の消費量を大量に消費することができます。
• セミオートノマイズの市場は、AIを活用した知覚と意思決定技術の発展のために拡大します。 これらの車両は、コンピュータビジョンとセンサー融合技術とともに機械学習によって有効化され、事故リスクを最小限に抑えるとともに、障害を検知する道路状況を把握することができます。
• 完全に自動運転車によって経験されるインフラおよび規制上の課題は、これらの車両が現在の道路システム内で簡単に動作するように、半自動車両には影響しません。 テスラとBMWとメルセデス・ベンツは、空気(OTA)を介して送信されたソフトウェアの更新の配信を通じて、半自動運転システムを強化します。 ドライバー・アシスタンス技術の自動化システム制御と規制の承認を求めるヒューマン・ドライバーは、AIベースの自動車開発における優位性を半自動でセグメント化します。

北米は、自動車市場で世界規模のAIを占め、約33%と米国のシェアは、2024年に1億米ドルの売上高を生成する地域に市場をリードしています。

• 初期のAIイノベーションの採用と大手自動車メーカーやテクノロジー会社とともに、米国は自動車市場でAIを撲滅することを可能にします。 Tesla、General Motors、Waymo、NVIDIAなどの市場リーダーのオートメーカーは、自動運転革新だけでなく、AIベースの安全システム開発による機械学習技術に積極的に取り組んでいます。
• たとえば、Stellantisは2025年2月、フランスのスタートアップMistral AIとのコラボレーションを発表しました。 パートナーシップは、自然との対話をサポートし、インタラクティブなユーザーマニュアルとして機能する車内アシスタントを開発し、Stellantisのブランドやモデルを継続的に更新しています。 大手言語モデル(LLM)におけるMistral AIの専門知識は、フリートデータ解析、販売、製造改善にも活用されています。 このコラボレーションは、従業員の車両購入のためのチャットボットや、コンポーネントのデータベースのAI主導の分析など、車両の相互作用と運用効率を向上させることを目指しています。 Stellantisは、Mistral AIのエッジコンピューティングモデルを探索し、製造におけるリアルタイムのエラー検出を実現します。
• 最先端の研究機関が自動車会社と協働し、革新的なAIのアプローチを開発し、AIのための成熟した研究環境を維持しています。 国道交通安全管理局は、米国政府がAIパワー輸送の開発をサポートし、市場拡大を加速する一方で、AI技術の安全に統合するためのガイドラインを確立しました。
• ADASなどの先進車両技術は、接続された自動車システムと半自動運転機能により、米国内での堅牢な消費者需要があります。 全国の自動車電気自動車の採用は、都市がスマート輸送システムやAI主導の交通制御のために今、これらの技術を使用するため、増加したAI投資に向けた国家を主導しました。 スタートアップエコシステムにおけるベンチャーキャピタル投資は、AI主導型のモビリティソリューションの急速な発展を加速しました。 常に革新と政府の支持と広範な消費者の熱意と米国は、市場トッププレーヤーとしてのAI自動車市場の位置をリードしています。

ドイツの市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 先進的な技術能力と技術の進歩への献身によって支えられる堅牢な自動車産業を持っているので、AIの自動車市場はドイツとリードします。 世界的な自動車メーカーBMWおよびベンツおよびフォルクスワーゲンおよびAudiは自動車のAIの適用の後ろの一流の力として役立つドイツの地域から作動します。
• メルセデス・ベンツは、リアルタイムのデータ接続と会話機能による運転強化を提供する2025 CLAモデルで、高度な自動車人工知能を実装するために、2025年1月にGoogle Cloudと提携しています。 人工知能システムでは、Gemini on Vertex AIを使用して、自然言語処理能力とコンテキストメモリストレージを多言語操作で提供し、継続的なパーソナライズされた会話を実現します。 新しいMB。 OS ベンツのオペレーティング システムは接続された、スマートな自動車を高めるための主要な移動としてこの技術を組み込んでいます。 自動車部門は、このパートナーシップによって実証された人工知能を採用し続けています。これにより、より優れた安全性能と顧客関係のパフォーマンスが向上しました。 同社のパートナーシップを通じて、車両がドライバーの要件に敏感になるため、業界はより良い自動車技術を定義しています。
• 全国の精密工学と高品質な自動車操作により、先進的なドライバーアシスタンスシステム(ADAS)や自動運転能力、AI診断システムなどのAI技術を実装することが可能になりました。 ドイツの自動車メーカーは、テクノロジー企業と協力して、自動車の安全性を効率性や自動化機能とともに向上するためにAIの研究に大きな投資をしています。 政府が立ち上げたドイツAI戦略は、自動車AIのイノベーションを持続させ、この産業市場の継続的な拡大を支援します。
• 自動車市場におけるAIは、ドイツでよく発達したインフラと支援的な規制枠組みを通じて拡大します。 自動車両開発は、全国のスマートモビリティプロジェクトの開発とテストを推進するテストゾーンを組み込むAIにやさしいポリシーでサポートを受けています。 ドイツの大手メーカーは、AI技術を使用して、持続可能性をコアの原則として維持しながら、より効率的かつより良いパフォーマンスを行い、電気およびハイブリッド車を改善します。 センサー製造・ソフトウェア開発支援に加え、AIチップ部門の主要参加者が、AI自動車技術におけるドイツ発祥の地をさらに高めていきます。 ドイツは、従来の自動車製造と自動システム開発における革新的なリソースを維持しているため、自動車におけるAIアプリケーションの主要な市場として位置付けられています。

中国の自動車市場におけるAIは、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• AI の自動車市場は巨大な自動車部門および堅牢なガバナンスの裏付けおよび速い人工知能の開発のために中国の優位性を示します。 NIOおよびGeelyおよびSAICモーターと共にBYDのような中国で作動する主要な自動車製造業者は人工的な知能ベースのシステムを使用して車の開発を活気づけます。 中国政府は、2つの主要なイニシアチブを介して自動運転リーダーシップへの献身を示しています。 「中国製2025」計画と資金調達AI研究の進歩。 政府は、AIベースの輸送システムの実装を迅速化し、自動運転車両テストエリアとともに、複数のスマートシティ開発をサポートしています。 中国の技術の巨人 Baidu、Tencent および Alibaba が自己運転システムのための AI の研究に積極的に投資するので自動運転および接続された車の技術開発は急速に加速します。
• 中国は、AI自動車技術の広範な市場浸透と広範な消費者採用を持っているので、人工知能車の市場リーダーシップの優位性を維持します。 中国は、世界最大の電気自動車市場の一つとして位置を保持し、AIシステムを使用して、セルフドライブ車とインフラストラクチャ通信ネットワークと一緒にバッテリー性能を向上させます。 自動車の自己運転技術と接続されたトラフィックシステムのための即時AIコンピューティングをサポートする広範囲の5Gネットワークを構築しました。 中国政府は、有益規則によるAI採用をサポートし、AIを活用した自動車イノベーションの国際的リーダーとなる新興事業と相まって堅牢な製造部門を維持しながら、インセンティブを提供します。 インテリジェントなモビリティ・イノベーションを推進し、AI自動車の主要市場力として位置を整備します。

自動車市場シェアにおけるAI

2024年に自動車業界をリードするトップ5企業は、AWS、Google、IBM、Intel、Microsoftです。 市場シェアが約45%を占める

• 同社は、データ分析と機械学習技術と自動メーカーやモビリティ企業にクラウドコンピューティングを提供するため、AIの自動車市場はAmazon Web Services(AWS)に大きく依存しています。 AWS IoT FleetWise の車両データ管理機能により、自動車会社が保守運用中のシステム性能を向上させるデータをストリーミング、処理、分析することができます。 プラットフォームは、オートメーカーが自動運転モデルを開発するのに役立つコンピューティングの強みを備えています。効率的なプラットフォームを提供し、自動運転アルゴリズムをテストし、完璧なアルゴリズムを実現します。 AWSは、主要な自動車企業と協力して、スマートモビリティソリューションやリアルタイムの車両観測技術、AI主導のナビゲーションシステムにおける進歩を可能にする、コネクテッドカーネットワークを最適化します。
• 人工知能が主導する自動車革新は、AIとクラウドコンピューティング部門のGoogleクラウドを通じて運営するGoogleからの重要な貢献を受け取ります。 同社は、自動運転操作を達成し、車両診断分析と車内インテリジェントな音声操作システムを支援するための機械学習とデータ分析機器を提供します。 自己主導のテクノロジーリーダーであるWaymoは、AIシステムの開発を実践的な現実的なテストで主導する主要な組織としてGoogleの下で運営しています。 Google CloudのAIソリューションは、エンターテインメントシステムやエンターテインメントナビゲーション、予測車両のメンテナンスのためのAI機能を実装することにより、より優れたユーザーエクスペリエンスを実現します。 自動運転車両の画像認識機能は、Googleのコンピュータービジョンの深い学習の専門知識によって大幅に改善されます。
• ワトソンAIプラットフォームは、車がより良いインテリジェンスを達成し、予測分析機能を提供するのに役立つため、AI自動車市場は、IBMに大きく依存しています。 IBM Watsonが開発したAIソリューションは、自動運転車を可能にし、フリートの監督と顧客との人工知能ベースのコミュニケーションを自動化します。 オートノマイズ車のためのリアルタイムの意思決定能力は、企業が自動車メーカーを支援するAI機能で大きなセンサーとカメラのデータセットを処理する方法から成ります。 IBMのサイバーセキュリティプログラムは、接続された車を介してAI駆動の自動車システム内のデータの保護を含みます。 IBMは、より良い製造出力レベルと強化された車両基準をもたらすサプライチェーンの修正でAIを活用するために自動車事業と共同で動作します。
• AIハードウェアソリューションと組み合わせた自動運転技術により、インテル株式会社が自動車ソリューション開発のリーダーとなる。 MobileyeはIntelの子会社として事業を展開し、世界最高水準の自社開発会社として認識し、自己主導型の自動車向けドライバー・アシスタンス技術を開発しています。 インテルは、先進的なドライバー・アシスタンス・システム(ADAS)で動作するプロセッサーと、自動運転車両のコンピューティングを組み合わせ、リアルタイムのAI処理の決定をサポートします。 インテルは、クラウドベースの処理から別々に車両内の効率的なAIモデル動作を提供する自動車目的のために、エッジコンピューティング技術にリソースを捧げます。 同社は、自動車メーカーやモビリティサービス会社と協力して、自動車関連車両のAI技術の進歩を進めています。

自動車市場におけるAI

自動車業界におけるAIで動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• ツイート
• サイトマップ
• IBMの
• インテル株式会社
• マイクロソフト
• ノビディア
• オラクル
• クアルコム
• セールスフォース
• シーリングス
• AI自動車市場は、テクノロジー企業や半導体製造会社、および主要自動車メーカーの間で競争の高水準を維持し、優位性を発揮します。 Google WaymoやTesla、Intel Mobileye、NVIDIA、IBMなどのIT業界のリーダーは、機械学習とクラウドコンピューティングとコンピュータビジョンの専門知識によるAIベースの自動車イノベーションの開発を率いて、自動運転能力と高度なドライバー支援システムと高度な接続された自動車技術を向上させます。 メルセデス・ベンツとトヨタとBMWは、AIテクノロジーのパートナーシップを通じてAI技術を積極的に活用し、適応的なナビゲーションと自律的なシステム意思決定で車両をアップグレードし、能力と予測的なオペレーティングシステムのメンテナンスアルゴリズムを実装しています。 主要なプレーヤー間の競争力のあるダイナミクスは、AIベースのインフォテイメントシステムとサイバーセキュリティソリューションとV2Xコミュニケーションの採用を高めるため増加しました。 先進的なAI技術の能力を先導する企業から生まれたこの競争。
• 自律的なモビリティとディープラーニングのAIスタートアップ部門は、戦略的パートナーシップと独占投資の両方を通じて、買収契約に沿って追加の市場の影響を受けます。 Qualcomm と共に Microsoft と AWS は、クラウドベースの AI プラットフォームとコンピューティング ハードウェアを提供し、NVIDIA は、自動運転車両のリアルタイム処理能力を提供する GPU テクノロジーを通じて、AI チップの生産を制御します。 大手自動車メーカーは、スタートアップArgo AIと Cruiseをサポートし、独立した運転技術の作成をスピードアップします。 AI主導車や排出削減に関する安全基準や政府の取り組みは、コンプライアンスの基準を維持しながら、企業がAIソリューションを高めることで、競争環境を形成します。

自動車業界のAIニュース

• 2025年2月、Stellantisは、フランスのベンチャー企業であるMistral AIと共同で、車両や業務を横断した先進的なAI技術を融合させました。 パートナーシップは、自然との対話をサポートし、インタラクティブなユーザーマニュアルとして機能する車内アシスタントを開発し、Stellantisのブランドやモデルを継続的に更新しています。 大手言語モデル(LLM)におけるMistral AIの専門知識は、フリートデータ解析、販売、製造改善にも活用されています。 このコラボレーションは、従業員の車両購入のためのチャットボットや、コンポーネントのデータベースのAI主導の分析など、車両の相互作用と運用効率を向上させることを目指しています。 Stellantisは、Mistral AIのエッジコンピューティングモデルを探索し、製造におけるリアルタイムのエラー検出を実現します。
• 2025年1月、メルセデス・ベンツは、Google Cloudと提携し、2025年のCLAモデルで高度な自動車AIを導入し、会話機能とリアルタイムのデータ統合による運転経験を強化しました。 Vertex AI 上で Gemini を使用して構築された AI システムは、自然言語処理、多言語サポート、コンテキストメモリを提供し、継続的な会話とパーソナライズされたインタラクションを可能にします。 この技術は新しいベンツのオペレーティング システム、MB に統合されます。 OSは、よりスマートでコネクティッドな車両に大きな一歩を踏み出します。 パートナーシップは、自動車産業がAIの採用を強調し、安全性、効率性、顧客エンゲージメントの向上などの利点を強調しています。 このコラボレーションは、自動車技術の新しい標準を設定し、車両をより直観的にし、ドライバーのニーズに応答します。
• 2025年1月、Qualcomm Technologiesは、PC、自動車、スマートホーム、および企業間でユーザーエクスペリエンスを変革することに焦点を当て、CES 2025でAIイノベーションの範囲を明らかにしました。 同社は、Snapdragon Xプラットフォームを導入し、高性能PCポートフォリオを拡大し、パフォーマンス、バッテリー寿命、AI機能を強化しました。 自動車では、Qualcomm は、アルプスアルパイン、アマゾン、ヒュンダイ・モビスなどのグローバル自動車メーカーや Tier-1 サプライヤーとのコラボレーションを発表し、AI 搭載のインカビンシステムと先進運転者支援システム (ADAS) を統合しました。 Qualcommは、Qualcomm AwareTMプラットフォームの次の進化をIoTソリューションに導入し、Qualcomm® AIオンプレミスアプライアンスソリューションとAIインフェレンススイートを企業向けに提供し、オンプレミスのAI推論とコスト削減を実現します。 Qualcommは、インテリジェントで直感的な技術を通じて、AIをエッジに動かし、ユーザーエクスペリエンスを向上させるという約束を強調しています。
• 2024年5月、Renault Groupは、ロランド・ガロス・2024年テニス大会において、WeRide社と提携し、公共輸送用車両4台を発売することを決定しました。 これらの電気および自律シャトルは、既存の輸送オプションにゼロエミッション代替を提供することを目指しています。 個々の車両にとって、Renaultは、完全な自律性ではなく、高度の運転者支援システム(ADAS)に焦点を当て、快適さと安全を優先します。 同社は、持続可能な公共輸送のためのEasyMileやMillerなどのパートナーと電気、ロボット化されたミニバスプラットフォームを開発しています。 Renault の戦略は、国際規格に適合し、個々の車両とレベル 4 のためのレベル 2 + オートメーションをターゲットにし、2026 年までに自動ミニバスを都市ネットワークに統合することを目指しています。

自動車市場調査レポートのAIは、業界の深いカバレッジを含みます 2021年から2034年までの収益($Bn)の面で推定と予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

市場、技術によって

• コンピュータビジョン
• コンテキストの意識
• ディープラーニング
• 機械学習
• 自然言語処理(NLP)

市場、プロセスによる

• データマイニング
• 画像認識

市場、適用による

• 半自動車両
• 全自動車両

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
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  • ジャパンジャパン
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  • 韓国
  • 東南アジア

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  • ブラジル
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  • アルゼンチン

• メア
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