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[231ページレポート]世界のロボットタクシー市場規模は、2023年に4億米ドルと評価され、2023年から2030年までの年平均成長率は91.8%で、2030年には457億米ドルに達すると予測されている。便利で安全な移動手段へのニーズの高まりが、ロボットタクシー市場を推進する主な要因である。人々は、自分で運転するよりもストレスが少なく、より便利な代替手段を求めるようになっている。さらに、従来のタクシー・サービスや自家用車の所有と比較した場合のロボットタクシーのコストの低さや、ライドシェアリングやMaaS（Mobility-as-a-Service）のトレンドの成長が、より多くの人々にロボットタクシーの利用を促している。持続可能性への関心の高まり、効率的な都市交通の必要性、人為的ミスをなくすことによる安全性の向上も、ロボットタクシーの必要性を高める要因となっている。法的支援、提携、自律走行車に関する考え方の変化により、この分野は成長を続けている。
市場のダイナミクス：
ドライバーRobotaxis、ライドシェア企業の営業コストを削減し利益率を高める
様々な側面から、robotaxisはライドシェアビジネスの総運営コストを下げ、利益率を高める可能性がある。ドライバーの給与は、ライドシェアリング企業にとって最大の出費となることがある。ロボットタクシーはドライバーに給与を支払う必要がないため、営業経費を大幅に削減できる。人間のドライバーが働ける時間帯や時間数には制限がある。Robotaxisは、バッテリーの技術的進歩と充電インフラの開発により、24時間止まることなく走り続けることができる。ライドシェア企業にとって、ロボットタクシーの利用率が高まれば、利益率が高まる可能性がある。ウーバー・テクノロジーズ社、リフト社、北京小樹科技有限公司などのライドヘイリング企業にとっては、タクシーに運転手がいないのと同様に、全体的な運営コストを削減し、収益性を高めるチャンスとなる。
Cruise LLC、Argo AI、Pony.ai、Mobileyeなど、この市場の新興企業の大半は、自律走行車の開発に数十億ドルを投資しているフォード、フォルクスワーゲン、バイドゥ、トヨタなどの有名自動車メーカー、ライドシェア企業、テクノロジー企業の支援を受けている。2022年10月、フォルクスワーゲン（ドイツ）は北京のロボット企業ホライゾン（中国）に約23.3億米ドルを投資すると発表し、中国での自律走行車技術の展開を加速させようとしている。Waymo LLC、Baidu, Inc.、AutoX, Inc.は、すでに一般向けにロボットタクシーサービスを提供しており、急速に発展しているこの市場のパイオニアとみなされている。これらのロボットタクシー・メーカーとライドヘイリング・サービス・プロバイダー間の大きな競争が、世界中の市場を牽引している。
制約：研究開発費が高く、ロボット軸の導入が複雑
本格的なロボットタクシーサービスを展開するには、超音波センサー、カメラ、LiDARなどのコンポーネントが高価なため、高額な投資が必要となる。ロボットタクシー・フリートの展開と採用は複雑で時間がかかる。2022年5月現在、レベル4およびレベル5の自律走行車両はほとんどテストに利用できない。したがって、包括的なロボットタクシーサービスの展開は困難である。レベル5の自律走行車の普及は資本集約的であり、規制遵守の対象となる。ロボットタクシーは大量のセンサーデータを処理する必要があり、これは現在利用可能な最先端の車両のほぼ100倍である。ソフトウェアの複雑さは指数関数的に増加しており、多様なディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）がソフトウェア・スタックの一部として同時に機能している。
ロボットタクシーが世界的に異なる条件で運転されるためには、膨大なデータを使用した集中的なDNNトレーニングが必要である。このデータは、道路を走るロボットタクシーの数の増加により、指数関数的に増加すると予想される。例えば、1日約6時間走行する50台のロボットタクシー・フリートは、毎日約1.6ペタバイトのデータを生成する可能性がある。このデータ量は、様々な条件下で様々な機能を実行する車両にとって、保存や処理が困難である。
グーグル（米国）、フォルクスワーゲン（ドイツ）、ボルボ・カーズ（スウェーデン）、日産自動車（日本）、トヨタ自動車（日本）、ゼネラルモーターズ（米国）は、ロボットタクシー市場に参入するのに十分なリソースを持っている。しかし、経営資源が限られている企業は、コストのかかる研究開発プロセスを確保することができない。
チャンスロボットによる商品配送支援
自律走行車の技術的進歩や関連するAIアプリケーションの増加は、ますます多くの支援サービスを生み出すのに役立つと予想される。ロボットによる支援は、小規模事業者による配達、物資の受け取り、その他の日常業務にも利用される可能性がある。自律走行車やロボタクシスに対するこうしたサービスの活用は、消費者がそのサービスを受け入れるための重要な魅力のひとつになると予想される。例えば、Nuro, Inc.は、商品の配送に利用できる自律走行車を提供している企業のひとつである。同社はNHTSAの認可も受けている。アマゾンは2020年6月に自律走行車会社Zooxを買収した際、このような自律走行車を配送に利用した。2021年末に発表された提携を受け、2022年5月、Motional社は、同社の自律走行型ロボットタクシーEV「IONIQ 5」を使って、南カリフォルニアでUber Eats向けのエンド・ツー・エンドの食品配送を開始した。このパイロット・プログラムは、Motional社のロボタクシーにとって初の自律配送であり、Uber Eatsネットワークで使用される初の自律走行車となる。
チャレンジ国民と個人の信頼の獲得
完全自律走行車にとって、公共の安全は大きな問題である。ロボットタクシーのテスト中に起きたいくつかの事故は、その有効性に疑問を投げかけている。2022年9月、ゼネラルモーターズの自律走行車部門であるクルーズは、6月にサンフランシスコで軽傷者を出す事故を起こした後、80台の自動運転ロボタクシーをリコールし、ソフトウェアを更新した。2022年11月、ラスベガス大通りの東にあるハーモン通りで、Zooxの完全自律走行車がトラクター・トレーラーとの衝突事故に巻き込まれた。
2021年、オートパイロット機能中のテスラ車が停車中の警察車両に衝突し、NHTSAによる調査が行われた。テスラ車は、このような静止車両との衝突事故を起こしている。同社は約100万台をロボットタクシーに改造する計画を発表している。このような事件が起きると、自律走行技術を採用する気が失せるかもしれない。
この市場の有力企業には、老舗で財務的に安定したロボットタクシー・メーカーが含まれる。これらの企業は数年前から市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオ、最先端技術、強力なグローバル販売・マーケティング網を有している。この市場で著名な企業には、Waymo LLC（米国）、Baidu, Inc.（中国）、Beijing Didi Chuxing Technology Co.(Ltd.（中国）、Cruise LLC（米国）、EasyMile（フランス）などがある。
Robotaxi Market
車種別では、自動車セグメントが予測期間中最大かつ最速の市場を占めると推定される。
自律走行車メーカーや事業者は、自動運転車の配備とテストのために多額の投資を行っている。現在、開発とテストはバン、シャトル、自動車で行われている。しかし、業界の専門家によれば、ライドシェアリングサービスの増加により、自律走行車市場が市場全体を支配することになる。各企業は、ロボットタクシーの実現に向けてパートナーシップを結んでいる。例えば、現代自動車（日本）とMotional, Inc.（米国）は、2023年にロボットタクシーIoniq 5で一般乗客の輸送を開始し、ラスベガスから始めて米国の主要都市に拡大する計画である。2022年2月1日には、ゼネラルモーターズの自律走行車専門部門であるクルーズLLCが、サンフランシスコでレベル4のロボットタクシーの利用を可能にした。
主要プレーヤーは新製品をポートフォリオに追加している。2022年7月、百度（バイドゥ）は第6世代のロボットタクシー車両「アポロRT6」を発表した。これは、完全な無人自律走行用に設計された初のハンドルなし全電気モデルである。このような開発は、予測期間中にロボットタクシーの需要を生み出すだろう。
推進力タイプ別では、電気推進力セグメントが予測期間中最大の市場規模を占めると予測される
排出ガスに関する懸念の高まりが、低燃費車の需要につながっている。ロボットタクシーは単にロボットによるアシストを提供するだけでなく、燃費効率とカーボンフリー排出の時代を切り開くだろう。 2022年7月、百度（バイドゥ）は第6世代のロボットタクシー車両アポロRT6を発表した。これは、完全な無人自律走行のために設計された、初のハンドルなしの全電気モデルである。さらに、中国、フランス、ノルウェーでは、政府の規制と公共充電インフラの改善が電動ロボットタクシー市場の成長を促進している。2022年8月、中国当局は、自動運転会社による完全自律走行車（AV）の乗り物の提供と料金徴収を認める一連の規則草案を発表した。ランニングコストとメンテナンスコストの低さが、電動ロボットタクシー市場の成長を促す主な要因となっている。
“ヨーロッパは予測期間中に大きな成長が見込まれる”
欧州地域は、ドイツ、フランス、ノルウェー、スイスなどの国々が支配的であると推定される。この地域では、技術の進歩と整備された支援インフラが、フリート・オペレーターが容易にテストと配備を行うのに役立っている。欧州委員会は、EU自動車産業の競争力を高め、世界の技術リーダーとしての地位を維持するため、世界的な技術標準化を奨励し、研究開発への資金を提供している。さらに、EUは2022年7月、自動運転車や完全な無人運転車を欧州の道路で利用できるようにする初の法的枠組みである一般安全規則を可決した。EU加盟国は、この規則が導入されれば技術革新が促進され、自動車産業の競争力が向上すると期待している。さらに、自律走行車の技術動向の拡大は、市場に大きな影響を与えるだろう。これにより、同地域における自動運転タクシーの需要は全体的に高まるだろう。EasyMile、Navya、2getthereなど、世界中で自動運転シャトルバスを提供しているいくつかの企業は欧州に拠点を置いている。
主要市場プレイヤー
ロボットタクシー市場は、Waymo LLC（米国）、Baidu, Inc.（中国）、Beijing Didi Chuxing Technology Co.(Ltd.（中国）、Cruise LLC（米国）、EasyMile（フランス）などである。これらの企業は、ロボットタクシー市場で牽引力を得るために、新製品の発売、取引、その他の戦略を採用した。
この調査レポートは、ロボットタクシー市場を用途、自律性のレベル、車両、推進力、コンポーネント、サービスタイプ、地域に基づいて分類しています。
アプリケーションの種類に基づく：
商品輸送
旅客輸送
自律性のレベルに基づく：
レベル4
レベル5
車両タイプに基づく：
自動車
シャトル/バン
推進力に基づく：
電気
燃料電池
レンタカー
駅ベース
コンポーネントの種類に基づく：
カメラ
レーダー
LiDAR
超音波センサー
地域による：
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
シンガポール
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
フランス
ドイツ
ノルウェー
スペイン
英国
オランダ
スウェーデン
スイス
その他の地域
UAE
ロシア
最近の動向
2023年5月、北京滴滴出行科技有限公司（Didi Chuxing Technology Co.Ltd.は、完全自動運転電動ロボットタクシーの量産についてGAC AIONと提携した。最初の量産モデルは2025年までに共有モビリティネットワークに導入され、大規模な混合配車システムに統合される予定。
2023年5月、Waymo LLCとUber Technologies Inc.は、Waymoの自律走行技術をUberのプラットフォームに導入することで提携した。
2023年1月、EasyMileと多国籍公共交通オペレーターのKeolis（フランス）は、ナショナル・スポーツ・シューティング・センターで、人間の監督者を乗せることなく2台の完全無人シャトルを遠隔監視することで、完全自動化モビリティのさらなる一歩を踏み出した。この新たな段階の目的は、自律走行シャトルの財務および運用モデルを検証することである。
2023年1月、ドイツ連邦経済・気候保護省（BMWK）は、自律走行分野のドイツ人専門家からなるコンソーシアムに、SAFESTREAMプロジェクトとして960万米ドルを授与した。このプロジェクトは、ドイツの公共交通機関において自律走行をSAEレベル4まで加速させることを目的としている。
モティオナル社は2022年12月、両社間の10年間の商業契約の一環として、ラスベガスでウーバーの乗客向けに自律走行サービスを開始した。2023年からは、ラスベガスでのLyftおよびUberとのライドヘイル・サービスが完全なドライバーレス（運転手がハンドルを握らない）となり、他の米国主要都市への拡大が始まる。
2022年10月、EasyMileはベルギーの観光地Terhillsで、390万米ドル相当の完全無人運転サービスのために自律走行シャトルの商用車両を提供する。シャトルは週7日、最長10年間運行する。
2022年9月、ウェイモLLCと世界トップクラスの再保険会社であるスイス再保険は、自律走行車（AV）のリスクを正しく分析するための新たなリスク評価手法を開発する研究提携を結んだ。
2022年7月、NavyaはNegmaグループと提携し、資金力を強化し、中期的な開発サイクルと、特に中東における技術的・商業的プロジェクトを支援することを目的としている。
【目次】
目次
1 はじめに（ページ – 27）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
表1 ロボットタクシー市場の定義、車両タイプ別
表2 市場の定義（サービスタイプ別
表3 市場の定義（自律性のレベル別
表4 市場の定義（アプリケーションタイプ別
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
表5 市場の除外項目と除外事項
1.3 市場範囲
図1 ロボットタクシー市場のセグメンテーション
1.3.1 考慮された年数
1.4 通貨
表6 為替レート
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
2 研究方法 (ページ – 34)
2.1 調査データ
図2 調査デザイン
図3 調査方法モデル
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主要な二次情報源のリスト
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 一次調査参加企業リスト
図4 一次面接の内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.2.3 一次調査の主な目的
2.1.2.4 主要参加者のリスト
2.2 市場推定方法
図5 調査方法論：仮説の構築
2.3 市場規模の推定
2.3.1 ボトムアップ・アプローチ
図6 ロボットタクシーの世界市場：ボトムアップ・アプローチ
2.3.2 トップダウン・アプローチ
図 7 市場規模の推定方法：トップダウン・アプローチ
図8 市場：市場推定
図9 市場：調査デザインと方法論 – 需要側
図 10 調査アプローチ：市場
2.4 データの三角測量
図11 データの三角測量
2.5 因子分析
2.5.1 市場規模の要因分析：需要サイドと供給サイド
2.6 不況の影響分析
2.7 研究の前提
2.8 研究の限界
3 事業概要 （ページ – 52）
図12 ロボットタクシー市場：市場概要
図13 市場、地域別、2023-2030年
図14 2023年に市場をリードすると推定される自動車セグメント
4 プレミアム・インサイト (ページ – 56)
4.1 ロボットタクシー市場における魅力的な機会
図15 ライドヘイリングサービスの成長と交通安全への関心の高まりが市場を押し上げる
4.2 地域別市場
図16 2023年に最大の市場シェアを占めるのはアジア太平洋地域
4.3 自動車タイプ別市場
図 17 自動車部門が予測期間中に市場をリードする
4.4 自律性のレベル別市場
図 18 予測期間中、レベル 4 セグメントが市場を支配する
4.5 推進力別市場
図19 電気部門がより高い市場シェアを占める（2023-2030年）
4.6 サービス別市場
図 20 AR レンタル分野が最も高い市場シェアを占める（2023 年～2030 年）
4.7 用途別市場
図 21 旅客輸送部門が最大の市場シェアを占める
5 市場概要（ページ – 60）
5.1 導入
表7 ロボットタクシー市場：市場ダイナミクスの影響
5.2 市場ダイナミクス
図 22 市場：市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 ライドシェア会社の営業コストを削減し、利益率を高めるRobotaxis
表8 主要ライドヘイリング・サービス・プロバイダーのドライバー数
5.2.1.2 交通安全と交通規制強化の必要性
図23：人口100万人当たりの交通事故死者数の速報値（国別）、2022年
5.2.1.3 ライドシェアリングとモビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）
図24 カーシェアリング別MAAS市場（2021-2027年
5.2.1.4 都市化と渋滞の増加
図25 世界の都市人口（2022年
5.2.2 拘束
5.2.2.1 伝統的な仕事の破壊
5.2.2.2 ロボット軸の採用における高い研究開発費と複雑さ
図26 自律走行車からのデータ
5.2.2.3 サイバーセキュリティの脅威
5.2.3 機会
5.2.3.1 政府の支援
5.2.3.2 物品配送におけるロボット支援
5.2.3.3 自律走行車への需要の高まり
図27 完全自律走行車の視覚システム
5.2.3.4 LiDAR新興企業への投資の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 混雑した空間でのナビゲーション
5.2.4.2 社会と個人の信頼の獲得
5.2.4.3 新興国における必要なインフラの欠如
5.3 自動車安全の5つの時代
図28 自動車安全の5つの時代
5.4 Saeによる自律走行車の定義
図 29 自動車技術者協会の自動化レベル
5.5 価格分析
図30 平均販売価格の動向（車種別
表9 主要メーカーの平均販売価格動向（車種別、2022年
5.6 ロボットタクシー市場のエコシステム
図31 市場：エコシステム分析
5.6.1 コンポーネント・サプライヤー
5.6.2 ソフトウェアおよびプラットフォーム・プロバイダー
5.6.3 自律走行車技術プロバイダー
5.6.4 自律走行シャトルメーカー
表10 ロボタクシー・エコシステムにおける企業の役割
5.7 サプライチェーン分析
図32 研究開発および製造段階におけるデリバリー・システムの主な付加価値
5.7.1 資金計画と見直し
5.7.2 研究開発
5.7.3 製造
5.7.4 組み立てと統合
5.7.5 配送／配給
5.7.6 アフターサービス
図33 自律走行車とライドシェア企業への投資とパートナーシップ
5.8 自律走行車の開発
5.9 ケーススタディ
5.9.1 ケーススタディ1：ライドフラックスが事業を拡大し、奇数地域を5倍に拡大
5.9.2 ケーススタディ2：トヨタの自動運転システムを動かすシミュレーション
5.10 特許分析
表11 ロボットタクシー市場に関連する重要特許登録
5.11 技術分析
5.11.1 市場におけるiotと5g
図34 自律走行車におけるiotデバイス
5.11.1.1 4D LiDAR
5.11.2 自律走行車におけるセンサーとその重要性
図35 自律走行車におけるセンサーとその重要性
図36 完全自律走行車の視覚システム
5.11.3 自律走行向けコネクテッド・ビークル
図37 自律運転のためのコネクテッド・ビークル
5.11.4 ロボットタクシー市場における人工知能と機械学習
図 38 自動車産業における AI アプリケーション
5.11.5 サイバーセキュリティとデータプライバシー
5.11.6 セルラーVehicle-to-Everything（C-V2X）
表12 5G NR（新無線）C-V2X使用時の累積ゲイン
5.11.6.1 lte-v2x
5.11.6.2 5g-v2x
5.11.6.3 ロボットトラックの開発
5.12 料金規制の概要
5.12.1 主要規制機関、政府機関、その他の組織
5.12.1.1 米国で制定された法律と行政命令
図39 米国で制定された法律と行政命令
図40 米国における自律走行車規制
5.12.1.2 中国における自律走行車のテスト
図41 中国における自律走行車のテスト
5.12.1.3 ドイツにおける自律走行車のテスト
図42 ドイツの自律走行車テスト
5.12.1.4 シンガポールにおける自律走行車のテスト
図43 シンガポールの自律走行車テストエリア
5.13 2023-2024年の主な会議とイベント
表13 ロボットタクシー市場：会議・イベントの詳細リスト
5.14 市場、シナリオ（2023～2030年）
5.14.1 最も可能性の高いシナリオ
表14 最も可能性の高いシナリオ：市場、地域別、2023-2030年（百万米ドル）
5.14.2 楽観的シナリオ
表15 楽観的シナリオ：地域別市場、2023-2030年（百万米ドル）
5.14.3 悲観的シナリオ
表16 悲観シナリオ：地域別市場、2023-2030年（百万米ドル）
6 ロボタクシー市場：車両タイプ別（ページ番号 – 97）
6.1 はじめに
図44 ロボタクシスの主な特徴
図45 自動車は予測期間中、車種別セグメントでより大きなシェアを占める
表17 車種別市場、2018年～2022年（単位）
表18 自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
表 19：自動車タイプ別市場、2018-2022 年（百万米ドル）
表 20：自動車タイプ別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
表21 世界各社による人気の自律走行シャトル
6.2 車
6.2.1 ライドシェア市場の発展による需要の増加
表22 自動車：地域別市場、2018年～2022年（台）
表23 自動車：地域別市場 2023-2030 (台)
表24 自動車：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表25 自動車：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
6.3 バンズ／シャトル
6.3.1 公共交通機関への注目の高まりが市場を押し上げる
表26 バン／シャトル：地域別市場（2018～2022年）（台
表27 バン／シャトル：地域別市場 2023-2030 (台)
表28 バン／シャトル：地域別市場、2018～2022年（百万米ドル）
表29 バン／シャトル：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
図 46 主要な主要インサイト
7 ROBOTAXI市場：用途タイプ別（ページ番号 – 105）
7.1 はじめに
図 47 旅客輸送分野が予測期間中に最大の市場シェアを占める
表30 用途タイプ別市場、2018-2022年（単位）
表31 アプリケーションタイプ別市場、2023-2030年（単位）
表32 世界の旅客輸送に使用されている一般的なロボット軸
7.2 商品輸送
7.2.1 電子商取引サービスの増加と輸送の利用がセグメントを牽引する
表33 物品輸送：市場、地域別、2018年～2022年（単位）
表34 物品輸送：地域別市場、2023-2030年（単位）
7.3 旅客輸送
7.3.1 都市化の進展がセグメントを活性化させる
表35 旅客輸送：地域別市場、2018年～2022年（単位）
表36 旅客輸送：地域別市場、2023年～2030年（単位）
図48 主要な主な洞察
8 ロボタクシー市場：自動化レベル別（ページ番号 – 110）
8.1 導入
図 49 予測期間中、レベル 4 セグメントの成長率が高まる
表37 自律性のレベル別市場、2018-2022年（単位）
表38 自律性のレベル別市場（単位：台） 2023-2030
8.2 レベル4
8.2.1 低リスクとレベル4の急速な発展が市場を牽引する
表39 レベル4：市場、地域別、2018年～2022年（単位）
表40 レベル4：地域別市場、2023～2030年（単位）
8.3 レベル5
8.3.1 技術的進歩がセグメント成長を促進する
表41 レベル5：ロボットタクシー市場、地域別、2023～2030年（台）
図50 主要な主要インサイト
9 ロボットタクシー市場：推進機タイプ別（ページ番号 – 115）
9.1 はじめに
図51 電気自動車の急速な進歩により、電気部門が顕著な市場シェアを占める
表42 推進力タイプ別市場、2018年～2022年（単位）
表43 推進力タイプ別市場、2023-2030年（台）
表44 世界各社が提供する人気の電動自律走行シャトル数台
図52 電気自動車を300マイル走行させるのに必要な天然ガスと300マイル走行するFcevの比較
表45 200マイルおよび300マイルの先進電気自動車と比較したFCEVの属性まとめ
9.2 電気
9.2.1 電気自動車需要の高まりが市場を押し上げる
表46 電動式：地域別市場、2018年～2022年（単位）
表 47 電気自動車：地域別市場 2023-2030 (台)
9.3 燃料電池
9.3.1 排出抑制に注力することでシェア拡大が期待される
表 48 ゼロエミッション小型車の参考文献比較：飲料充電 vs. FCEV 水素燃料供給FCEV水素充填
図53 各種燃料インフラへの初期投資（2022年
図54 ベブとFCEVの比較
表49 燃料電池：ロボットタクシー市場、地域別、2023～2030年（台）
図55 主要な主な洞察
10 ROBOTAXI市場：サービスタイプ別 (ページ – 123)
10.1 導入
図 56 レンタカー部門が予測期間中に顕著な市場シェアを占める
表50：サービスタイプ別市場、2018-2022年（単位）
表51：サービスタイプ別市場、2023-2030年（単位）
表 52 レンタカーと駅ベースの自律走行車／ロボットタクシー・プロバイダー
10.2 レンタカー
10.2.1 交通渋滞の増加が市場を牽引する
表53 レンタカー：地域別市場、2018年～2022年（単位）
表54 レンタカー：地域別市場（2023～2030年）（台
10.3 ステーション・ベース
10.3.1 公共安全の重視が市場を押し上げると予想される
表 55：ステーション型：地域別市場、2018～2022 年（台）
表56 ステーション式：地域別市場、2023年～2030年（台）
図57 主要な主な洞察
11 ロボタクシー市場：部品タイプ別（ページ – 128）
11.1 イントロダクション
11.2 カメラ
11.3 ライダー
11.4 レーダー
11.5 超音波センサー
12 ROBOTAXI市場（地域別）（ページ – 132
12.1 イントロダクション
図58 2040年、自律走行車は総乗客キロの約66％を走行する
図 59 自動車産業の急速な技術開発により、アジア太平洋地域が大きな市場シェアを占める
第57表 地域別市場、2018-2022年（単位）
表58 地域別市場（2023-2030年）（台
表59：地域別市場、2018-2022年（百万米ドル）
表60：地域別市場、2023-2030年（百万米ドル）
12.2 アジア太平洋
12.2.1 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 60 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表61 アジア太平洋地域：国別市場、2018年～2022年（単位）
表 62 アジア太平洋地域：国別市場 2023-2030 (台)
12.2.2 中国
12.2.2.1 自律走行における技術的進歩が市場を押し上げる
図61 中国における高度自律走行車の大量導入は2027年までに始まる
表63 中国：自動車タイプ別市場（単位：台） 2018-2022
表64 中国：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.2.3 インド
12.2.3.1 政府の政策とインフラ整備が市場成長を牽引する見込み
表 65 インド：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.2.4 日本
12.2.4.1 カーボン・フットプリントを削減する先進EV技術の開発が市場を牽引する
表 66 日本：車種別市場、2018年～2022年（台）
表67 日本：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.2.5 韓国
12.2.5.1 EV導入に向けた政府のイニシアティブの高まりが市場を促進する
図62 韓国における自律走行車の商業化スケジュール
表 68 韓国：自動車タイプ別市場：2018-2022（台）
表 69 韓国：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.2.6 シンガポール
12.2.6.1 よりスマートな交通手段の導入に向けた政府の後押しが市場を牽引する
表70 シンガポール：市場：自動車タイプ別、2018年～2022年（台）
表 71 シンガポール：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3 欧州
12.3.1 欧州：景気後退の影響
図 63 欧州：市場スナップショット
表 72 欧州：市場：国別、2018年～2022年（単位）
表 73 欧州：国別市場 2023-2030 (台)
12.3.2 フランス
12.3.2.1 電気自動車の普及がロボットアクシスの需要を押し上げる
表74 フランス：市場：車種別（単位）、2018年～2022年
表 75 フランス：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.3 ドイツ
12.3.3.1 ドイツ自動車メーカーのイノベーションが市場成長を促進する
表 76 ドイツ：車種別市場、2018年～2022年（単位）
表77 ドイツ：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.4 ノルウェー
12.3.4.1 公共交通機関のゼロエミッションに向けた政府の取り組みが市場を押し上げる
表78 ノルウェー：市場：車種別（単位）、2018年～2022年
表 79 ノルウェー：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.5 スペイン
12.3.5.1 観光産業の増加が市場成長を促す
表 80 スペイン：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.6 スウェーデン
12.3.6.1 市場の成長を支える自律走行車の研究開発活動の活発化
表 81 スウェーデン：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.7 オランダ
12.3.7.1 都市モビリティの課題がロボットタクシーの需要を高める
表82 オランダ：自動車タイプ別市場、2018年～2022年（台）
表83 オランダ：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.8 英国
12.3.8.1 市場の成長を促進するEVインフラ
表 84 英国：市場（車種別）：2018 年～2022 年（台
表 85 英国：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.3.9 オーストリア
12.3.9.1 インフラ整備と政府主導が市場成長を後押し
表 86 オーストリア：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.4 北米
12.4.1 北米：景気後退の影響
図 64 北米では米国が突出した市場シェアを占める
表87 北米：市場：国別、2018年～2022年（単位）
表 88 北米：国別市場 2023-2030 (台)
12.4.2 カナダ
12.4.2.1 自動車の所有・運転コストの上昇がロボットタクシーの需要を生む
表 89 カナダ：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.4.3 メキシコ
12.4.3.1 自律走行車への投資の増加が市場を牽引する
表90 メキシコ：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.4.4 米国
12.4.4.1 インフラの利用可能性、規制、大規模試験が市場を押し上げる
図65 自律走行車が法律と行政命令を制定した米国各州
表 91 米国：車種別市場（2018～2022年）（台
表 92 米国：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.5 その他の地域（列）
図66 その他の地域ではロシアが最大の市場シェアを占める
表 93 世界その他の地域：国別市場 2023-2030 (台)
12.5.1 ロシア
12.5.1.1 自律走行技術の進歩が市場を押し上げる
表 94 ロシア：自動車タイプ別市場 2023-2030 (台)
12.5.2 UAE
12.5.2.1 EV技術のインフラ整備が市場成長を後押しする
表 95：アラブ首長国連邦：ロボットタクシー市場：車両タイプ別 2023-2030 (台)
13 競争力のある景観 （ページ – 161）
13.1 概要
13.2 市場ランキング分析
図 67 市場ランキング分析
13.2.1 ウェイモ
13.2.2 Baidu, Inc.
13.2.3 Beijing Didi Chuxing Technology Co.
13.2.4 クルーズ
13.2.5 イージーマイル
13.3 主要プレーヤーの戦略
表96 ロボットタクシー市場で主要企業が採用した戦略の概要
13.4 上場企業の収益分析
図68 過去3年間にロボットタクシー市場を支配した上場企業
13.5 競争シナリオ
13.5.1 製品発売
表97 2021-2023年における製品発売数
13.5.2 ディールス
表98 2021-2023年の取引
13.5.3 その他
表99 その他（2021-2022年
13.6 企業評価象限
13.6.1 スターズ
13.6.2 浸透型プレーヤー
13.6.3 新進リーダー
13.6.4 参加者
図69 市場：企業評価象限（2022年
表100 市場：企業アプリケーションのフットプリント（2022年
表101 市場：企業の地域別フットプリント（2022年
表 102 市場：企業全体のフットプリント（2022年
13.7 技術および部品サプライヤーの競争力マッピング
13.7.1 進歩的企業
13.7.2 対応する企業
13.7.3 ダイナミック・カンパニー
13.7.4 スターティングブロック
図 70 市場：技術サプライヤーと部品サプライヤーの競争力マッピング（2022 年
表103 市場：技術および部品サプライヤー地域別フットプリント（2022年
14 企業プロフィール（ページ – 179）
(事業概要、提供製品、最近の展開、勝つためのMnMビュー、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威）。
14.1 主要プレーヤー
14.1.1 ウェイモ社
104 ウェイモ社：事業概要
図71 シミュレーションテストにおけるウェイモドライバーの衝突回避性能
表 105ウェイモ社：提供製品
106 ウェイモ社：製品開発
表 107 ウェイモ LLC: 取引
表 108 ウェイモ LLC: その他
14.1.2 Baidu, Inc.
表 109 バイドゥ・インク：事業概要
図72 バイドゥ・インク：企業スナップショット
表110 バイドゥ・インク：提供製品
表111 バイドゥ・インク：製品開発
表112 バイドゥ・インク：取引
表113 バイドゥ・インク：その他
14.1.3 Beijing Didi Chuxing Technology Co.
表114 北京迪迪楚星科技有限公司：事業概要
図73 北京迪迪楚星科技有限公司：サービス内容
図74 北京迪迪楚星科技有限公司：会社概要
表115 北京迪迪楚星科技有限公司：提供製品
表116 北京迪迪楚星科技有限公司：製品開発
表 117 北京迪迪楚星科技有限公司：取引実績
14.1.4 クルーズ
表 118 Cruise LLC: 事業概要
表 119 Cruise LLC: 提供製品
表 120 クルーズ LLC: 製品開発
表 121 クルーズ
14.1.5 イージーマイル
表 122 イージーマイル：事業概要
図 75 イージーマイル：企業スナップショット
表 123 イージーマイル：提供製品
図 76 EZ10 の仕様
表 124 イージーマイル：製品開発
表 125 イージーマイル：取引
表 126 イージーマイル：その他
14.1.6 株式会社オートックス
図77 オートックスフットプリント
表127 オートックス：事業概要
表128 オートックス社：提供製品
表129 オートックス：新製品開発
表130 オートックス社：取引
表131 オートックス：その他
14.1.7 株式会社ズークス
表132 ズーックス社：事業概要
表133 ズーックス社：提供製品
表134 ズーックス社：取引実績
14.1.8 ナビア
表 135 ナビア：事業概要
図78 ナビア：企業スナップショット
表136 ナビア：提供製品
表 137 ナビア：取引
表 138 ナビア：その他
14.1.9 モーショナル社
表139 モティオナル社：事業概要
表140 モティオナル社：提供製品
表141 モティオナル社：取引実績
14.1.10 2getthere
表 142 2getthere: 事業概要
表143 2getthere: 提供製品
表144 2ゲッター：取引
14.1.11 pony.ai
表 145 ポニー.AI：事業概要
表 146 ポニー.AI：提供製品
表 147 ポニー.AI：製品開発
表 148 ポニー.AI：取引実績
14.1.12 テスラ
表 149 テスラ：事業概要
図79 テスラ：企業スナップショット
表 150 テスラ：提供製品
表 151 テスラ：製品開発
表 152 テスラ：取引
表153 テスラ：その他
14.2 その他の主要選手
14.2.1 日産
表 154 日産：事業概要
14.2.2 モービルアイ
表 155 モービルアイ：事業概要
14.2.3 エヌビディア・コーポレーション
表 156 エヌビディア・コーポレーション：事業概要
14.2.4 ウーブンプラネット（lyft）
表 157 ウーブンプラネット：事業概要
14.2.5 アプティヴ・ピーエルシー
表158 aptiv plc：事業概要
14.2.6 ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェン
表 159 ZF フリードリヒスハーフェン：事業概要
14.2.7 モビリティー
表160 メイモビリティ：事業概要
14.2.8 オプティマスのライド
表 161 オプティマスライド：事業概要
14.2.9 YANDEX
表 162 ヤンデックス：事業概要
14.2.10 オーロラ・イノベーション
表 163 オーロラ・イノベーション：事業概要
14.2.11 Qualcomm Technologies, Inc.
表 164 クアルコム・テクノロジーズ：事業概要
14.2.12 ルミナー・テクノロジーズ・インク
表165 ルミナー・テクノロジーズ：事業概要
14.2.13 LEDDARTECH INC.
表166 レダーテック社：事業概要
14.2.14 アーベ・ロボティクス
表 167 アーベ・ロボティクス：事業概要
14.2.15 ヌーロ社
表168 ヌーロ社：事業概要
14.2.16 WERIDE
表 169 ウェライド：事業概要
14.2.17 ロボセンス
表 170 ロボセンス：事業概要
14.2.18 イノベイツ・テクノロジーズ・リミテッド
表171 イノベイツ・テクノロジーズ(株)：事業概要
14.2.19 オキュリア
172 オキュリー：事業概要
14.2.20 アルゴ・アイ
表 173 アルゴ・アイ：事業概要
14.2.21 ユーバー・テクノロジーズ・インク
表174 ユーバー・テクノロジーズ・インク：事業概要
14.2.22 lyft, inc.
表175 lyft, inc.：事業概要
*事業概要、提供製品、最近の展開、MnMビュー、勝利への権利、行った戦略的選択、弱み、競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
15 市場別推奨品 （ページ – 223）
15.1 予測期間中、アジア太平洋地域が主要市場となる
15.2 商品輸送：重点分野
15.3 ライドシェアリングおよびライドヘイリング・サービス・プロバイダーによるロボットタクシー需要の高まり
15.4 結論
16 付録（ページ番号 – 225）
16.1 業界の専門家による重要な洞察
16.2 ディスカッション・ガイド
16.3 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
16.4 カスタマイズ・オプション
16.5 関連レポート
16.6 著者詳細
