自動車向け人工知能（AI）の日本市場（2026年-2035年）、市場規模・分析レポートを発表
株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「自動車向け人工知能（AI）の日本市場（2026年-2035年）、英文タイトル：Japan Automotive Artificial Intelligence Market 2026-2035」調査資料を発表しました。本資料には、自動車向け人工知能（AI）の日本市場規模、動向、セグメント別予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。
■主な掲載内容
日本の自動車向け人工知能（Automotive AI）市場は、2025年時点で1億9,385万米ドル規模に達しており、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）23.9%という非常に高いペースで拡大し、2035年には16億5,264万米ドルに達すると予測されている。成長の中心には、ソフトウェア定義車両（SDV）の普及、車載エッジAI、Level 4自動運転の実証、AIを利用した予知保全、V2X、車内パーソナライゼーションなどがある。地域別では関西がCAGR27.2%、コンポーネント別ではソフトウェアが26.4%、自動運転レベル別ではLevel 4が26.2%で成長するとされている。
市場拡大を支える重要な技術が、車載エッジAIチップである。車両内でAI推論を実行すれば、クラウドとの通信を待たずにその場で認識・判断できるため、遅延を抑えられる。特に自動運転や安全支援のように瞬時の判断が必要な用途では、この低遅延性が重要であり、日本の高速道路や都市道路におけるスマートモビリティ基盤の形成を支えている。
市場成長のもう一つの大きな要因はSDVへの移行である。日本のOEMは車両アーキテクチャへAIを組み込み、購入後もソフトウェア更新によって機能を追加・改善する方向へ進んでいる。これにより、AIは車両販売時に固定された機能ではなく、継続的なアップデートや追加サービスを通じて収益化できる要素になりつつある。
政府による自動運転の実証支援も重要である。規制サンドボックスや実証プログラムを通じて、実際の道路環境でAIアルゴリズムを検証できる機会が増えており、都市部、地方部、物流、公共交通など異なる条件下でデータを蓄積できる。こうした実証環境がAIモデルの精度向上と商用化を後押ししている。
2025年1月には、Toyotaが自動運転車へNVIDIAチップを統合する計画を発表したとされる。レポートでは、対象プロセッサーが2,000 TFLOPSを超える演算能力を持ち、センサーフュージョンや意思決定処理に利用されるとしている。これは自動車メーカーと半導体企業の戦略的提携が、自動車AI市場の重要な競争軸になっていることを示している。
AIの用途は自動運転だけに限定されない。予知保全、ドライバー行動監視、車内インフォテインメントの個人最適化などへ広がっており、自動車メーカーやTier1は自社データとエッジ処理能力を活用してAIサービスを垂直統合しようとしている。
2026年4月にはToyotaがWoven City構想をさらに進め、AI、EV、コネクテッドインフラを統合した次世代モビリティ環境の構築を進めたとされる。これは車両単体のAIではなく、道路、都市インフラ、移動サービスまで含めた総合的なモビリティAIへ市場が広がっていることを示す事例である。
自動運転分野では、Level 2が現在の最大市場となっている。ADASの普及が進み、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が実用性と価格のバランスに優れるためである。SubaruのEyeSightのようなシステムでは、コンピュータービジョンやデータ解析を利用して安全性と利便性を高めている。
一方、最も高い成長率が期待されるのはLevel 4で、CAGR26.2%とされる。日本では限定地域や特定用途でのLevel 4実証が進み、公共交通や物流などで実用化への道筋が見え始めている。
Level 4では、限定された条件下で人間の常時監視を必要としない自動運転が可能になるため、ドライバー不足が深刻な地域交通や物流との親和性が高い。Tier IVのような企業はオープンソース型自動運転ソフトウェアを開発し、政府監督下で都市・地方双方の実証を進めている。
コンポーネント別ではハードウェアとソフトウェアに分類され、現時点ではハードウェアが市場を主導している。車両内でAI処理を行うためには、高性能プロセッサー、GPU、AIアクセラレーター、画像センサーなどが不可欠であり、安全系機能では特にエッジ処理能力が重要になる。
Renesas Electronicsなどは、低消費電力で高効率なAI処理が可能な専用チップ開発を進めている。車両電子アーキテクチャが中央集約型へ移行するほど、従来より高性能なプロセッサーやグラフィックス処理能力が必要になる。
一方、ソフトウェアはCAGR26.4%とハードウェアより速く成長すると予測されている。SDV化が進むことで、AIアルゴリズム、予測分析、意思決定、遠隔アップデートなどの価値が高まり、OEMは購入後のソフトウェア更新を新しい収益源として活用できるようになる。
NTT DataなどはAIベースの車載プラットフォームを開発し、予測や自律判断、遠隔更新を可能にしているとされる。この変化は、自動車産業の価値配分が機械部品中心からソフトウェア・データ中心へ移っていることを示唆する。
技術別では、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、コンテキストアウェアコンピューティングなどに分類される。このうちコンピュータービジョンが最大カテゴリーであり、物体検知、車線認識、ドライバー監視など安全機能の基盤になっている。
Sony Semiconductor Solutionsなどが車載向け画像センサーを高度化し、高解像度画像をAIシステムへ供給している。複数カメラや他センサーとの組み合わせによって認識性能を高める方向が進んでおり、安全機能との結び付きが強いため、コンピュータービジョンの重要性は今後も高いとみられる。
機械学習も急速に成長している。走行中に蓄積されるデータを使ってAIモデルを継続的に改善できるため、自動運転、予知保全、エネルギー効率化など幅広い用途へ適用される。Preferred Networksなども自動車メーカーと深層学習モデルの開発を進めているとされる。
V2XとAIの統合も重要である。車両単独のセンサー情報だけでなく、道路インフラや他車両からリアルタイム情報を受け取り、AIで交通状況や衝突リスクを判断する仕組みが注目されている。
SoftBankは5Gを利用したV2Xプラットフォームに関与しており、2026年1月にはForesightとSoftBankがEye-Net V2X衝突防止技術を進展させたとされる。こうした技術は、自動運転車だけでなく一般車両の安全支援にも利用できる可能性がある。
車内HMIもAI化が進んでいる。Panasonic Holdingsなどは音声認識、ジェスチャー、感情センシングなどを活用したAIコックピットを開発しており、運転者ごとにインフォテインメントや操作環境を最適化する方向が進んでいる。
こうしたパーソナライゼーションは、運転体験の向上だけでなく、サブスクリプション型のソフトウェアサービスという新しい収益源につながる可能性がある。つまり、自動車AIは安全機能だけでなく、顧客体験や販売後収益にも関与するようになっている。
予知保全も重要な用途である。Hitachiなどは車両部品のセンサーデータをAIで分析し、故障前に兆候を検知する技術を開発している。特に物流企業や公共交通事業者では、車両停止時間が収益性へ直結するため、故障予測によるダウンタイム削減の価値が大きい。
車種別では乗用車と商用車に分類され、乗用車が最大市場となっている。安全性、快適性、利便性への消費者需要が高く、AIベースの運転支援、音声操作、個人向け走行モードなどが競争力になっている。
一方、商用車は効率改善の余地が大きいため、高成長分野とされる。Isuzuなどの商用車メーカーでは、AIを使ったフリート性能向上が進み、物流企業も燃料消費やルートを最適化するためAIを利用している。
地域別では関東が2025年に41.2%のシェアを占め、最大市場となっている。東京を中心に自動車企業、IT企業、AIスタートアップ、研究開発拠点が集中し、先端的なモビリティ技術を実証しやすいことが背景にある。
2026年3月にはNissan、Wayve、Uberが東京でロボタクシー実証に向けて提携したとされ、関東がAIモビリティの実証拠点として機能していることを示している。
一方、関西は2026～2035年のCAGR27.2%と高い成長が示されている。研究活動や産業多様性を背景に、自動車AIへの投資が拡大するとみられる。
ただし、レポート冒頭では「Fastest-Growing Regional Market: Kanto」とされる一方、定量データでは関西のCAGR27.2%が明示されており、地域成長率について記述上の不整合がある。定量情報を優先すれば、2025年の最大市場は関東、成長率が明示された高成長地域は関西と整理するのが妥当である。
中部も有力地域である。Toyotaの生産拠点を中心に自動車産業が集積しているため、AIを使った生産工程改善やモビリティサービスへの投資が進んでいる。
競争環境では、自動車メーカー、半導体企業、ソフトウェア企業が個別に開発するのではなく、共同でAIソフトウェアスタックを構築する方向が強まっている。エッジAI、意思決定システム、継続的に改善できるソフトウェア基盤などを共同開発し、自動運転、スマート物流、AIコックピットへ展開している。
また、日本企業は国内市場だけでなく、精密工学や自動車技術の蓄積を活かした輸出向けAI製品にも注力している。シミュレーションやデジタルツインを使って試験期間を短縮し、海外展開可能なソフトウェアやAIモビリティ基盤を構築することが競争戦略の一部になっている。
主要企業としてはAptiv、Cruise、Mobileye、NVIDIAなどが紹介され、このほかQualcomm、Bosch、Tesla、Ford、Toyota Research Institute、Waymoなどが市場に関与している。
AptivはADASプラットフォームや車両アーキテクチャに強みを持ち、ソフトウェア定義車両向けにスケーラブルなAIソフトウェアを提供している。
Cruiseは都市部ロボタクシーを中心とする自動運転技術を開発し、日本でも限定的な実証に向けた提携を検討しているとされる。深層学習を利用した認識・意思決定が中核技術となっている。
MobileyeはビジョンベースADASとマッピング技術に強く、REMマッピングやEyeQチップを通じて、日本メーカーにも比較的低コストでADAS機能を提供している。
NVIDIAはDRIVEプラットフォームを通じて、自動運転や車載AIに必要な高性能計算基盤を提供している。SDV化が進むほど、同社のような高性能半導体とソフトウェア基盤を一体提供できる企業の重要性が高まる。
総合すると、日本の自動車AI市場は2025年の1億9,385万米ドルから2035年には16億5,264万米ドルへ約8.5倍に拡大し、CAGR23.9%という極めて高い成長が見込まれている。
市場の現在の中心は、ハードウェア、Level 2、乗用車、コンピュータービジョンである。一方、今後の成長を牽引するのはソフトウェア、Level 4、自動運転・V2X、予知保全、機械学習、車内AIサービスなどになる。
特にソフトウェアがCAGR26.4%、Level 4が26.2%で成長するとされていることから、日本の自動車産業が「高性能な車両を製造する産業」から、「AIとソフトウェアによって購入後も機能を進化させる産業」へ移行していることが示唆される。
2035年に向けた主要テーマは、「SDV」「車載エッジAI」「Level 4自動運転」「AI半導体」「コンピュータービジョン」「V2X」「AI予知保全」「AIコックピット・パーソナライゼーション」「ロボタクシー」「ソフトウェア更新による継続収益」に集約できる。
最終的には、日本の自動車AI市場は単なる「自動運転用AI市場」ではなく、走行、安全、保守、物流、車内体験、都市インフラまでを横断する総合的なモビリティAI市場へ発展していくと考えられる。今後の競争力を左右するのは、単体のAIモデル性能だけではなく、半導体、センサー、ソフトウェア、車両データ、V2X、クラウド・エッジ処理を一つの継続的に更新可能なシステムとして統合できるかどうかである。
※目次構成
エグゼクティブサマリー
1.1 市場規模（2025～2026年）
1.2 市場成長予測（2026年予測～2035年予測）
1.3 主な需要促進要因
1.4 主要企業と競争構造
1.5 業界のベストプラクティス
1.6 最新動向と最近の展開
1.7 業界見通し市場概要およびステークホルダー分析
2.1 市場動向
2.2 主要産業分野
2.3 主要地域／国
2.4 サプライヤーの交渉力
2.5 買い手の交渉力
2.6 主な市場機会とリスク
2.7 ステークホルダーによる主要施策経済概要
3.1 GDP見通し
3.2 一人当たりGDPの成長
3.3 インフレ動向
3.4 民主主義指数
3.5 政府総債務比率
3.6 国際収支（BoP）の状況
3.7 人口見通し
3.8 都市化動向カントリーリスク分析
4.1 カントリーリスク
4.2 ビジネス環境アジア太平洋地域の自動車向け人工知能（AI）市場分析
5.1 主要業界ハイライト
5.2 アジア太平洋地域の自動車向けAI市場の過去実績（2019～2025年）
5.3 アジア太平洋地域の自動車向けAI市場予測（2026～2035年）コンポーネント別・日本の自動車向けAI市場
6.1 ハードウェア
6.1.1 過去の推移（2019～2025年）
6.1.2 予測推移（2026～2035年）
6.2 ソフトウェア
6.2.1 過去の推移（2019～2025年）
6.2.2 予測推移（2026～2035年）
- 自動運転レベル別・日本の自動車向けAI市場
7.1 レベル1
7.1.1 過去の推移（2019～2025年）
7.1.2 予測推移（2026～2035年）
7.2 レベル2
7.2.1 過去の推移（2019～2025年）
7.2.2 予測推移（2026～2035年）
7.3 レベル3
7.3.1 過去の推移（2019～2025年）
7.3.2 予測推移（2026～2035年）
7.4 レベル4
7.4.1 過去の推移（2019～2025年）
7.4.2 予測推移（2026～2035年）
- 車両タイプ別・日本の自動車向けAI市場
8.1 乗用車
8.1.1 過去の推移（2019～2025年）
8.1.2 予測推移（2026～2035年）
8.2 商用車
8.2.1 過去の推移（2019～2025年）
8.2.2 予測推移（2026～2035年）
- 技術別・日本の自動車向けAI市場
9.1 機械学習
9.1.1 過去の推移（2019～2025年）
9.1.2 予測推移（2026～2035年）
9.2 自然言語処理（NLP）
9.2.1 過去の推移（2019～2025年）
9.2.2 予測推移（2026～2035年）
9.3 コンピュータービジョン
9.3.1 過去の推移（2019～2025年）
9.3.2 予測推移（2026～2035年）
9.4 コンテキストアウェア・コンピューティング
9.4.1 過去の推移（2019～2025年）
9.4.2 予測推移（2026～2035年）
9.5 その他
- 地域別・日本の自動車向けAI市場
10.1 関東
10.1.1 過去の推移（2019～2025年）
10.1.2 予測推移（2026～2035年）
10.2 関西
10.2.1 過去の推移（2019～2025年）
10.2.2 予測推移（2026～2035年）
10.3 中部
10.3.1 過去の推移（2019～2025年）
10.3.2 予測推移（2026～2035年）
10.4 その他
- 市場ダイナミクス
11.1 SWOT分析
11.1.1 強み
11.1.2 弱み
11.1.3 機会
11.1.4 脅威
11.2 ポーターの5フォース分析
11.2.1 サプライヤーの交渉力
11.2.2 買い手の交渉力
11.2.3 新規参入の脅威
11.2.4 競争の激しさ
11.2.5 代替品の脅威
11.3 主要需要指標
11.4 主要価格指標
バリューチェーン分析
12.1 主要ステークホルダー
12.2 バリューチェーンの各段階競争環境
13.1 サプライヤー選定
13.2 日本の主要企業
13.3 主要地域企業
13.4 主要企業の戦略
13.5 企業プロファイル
13.5.1 Aptiv
13.5.1.1 企業概要
13.5.1.2 製品ポートフォリオ
13.5.1.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.1.4 認証
13.5.2 Cruise LLC
13.5.2.1 企業概要
13.5.2.2 製品ポートフォリオ
13.5.2.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.2.4 認証
13.5.3 Mobileye
13.5.3.1 企業概要
13.5.3.2 製品ポートフォリオ
13.5.3.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.3.4 認証
13.5.4 NVIDIA Corporation
13.5.4.1 企業概要
13.5.4.2 製品ポートフォリオ
13.5.4.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.4.4 認証
13.5.5 Qualcomm Technologies, Inc.
13.5.5.1 企業概要
13.5.5.2 製品ポートフォリオ
13.5.5.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.5.4 認証
13.5.6 Robert Bosch GmbH（Bosch）
13.5.6.1 企業概要
13.5.6.2 製品ポートフォリオ
13.5.6.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.6.4 認証
13.5.7 Tesla
13.5.7.1 企業概要
13.5.7.2 製品ポートフォリオ
13.5.7.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.7.4 認証
13.5.8 Ford Motor Company
13.5.8.1 企業概要
13.5.8.2 製品ポートフォリオ
13.5.8.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.8.4 認証
13.5.9 TOYOTA RESEARCH INSTITUTE（Toyota Research Institute）
13.5.9.1 企業概要
13.5.9.2 製品ポートフォリオ
13.5.9.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.9.4 認証
13.5.10 Waymo LLC
13.5.10.1 企業概要
13.5.10.2 製品ポートフォリオ
13.5.10.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
13.5.10.4 認証
13.5.11 その他
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