世界のADAS市場は2022年に309億米ドルと評価され、2022年から2030年の予測期間中に年平均成長率9.7%で2030年までに651億米ドルに達すると予測されている。ソフトウェアとハードウェアのプロバイダーは、アダプティブ・クルーズ・コントロール、アダプティブ・フロント・ライト、自動緊急ブレーキ、死角検出、交差交通警報などのADASシステムを、さまざまな世界のOEMや部品メーカーに提供している。交通安全に対する需要の増加や政府の強力な支援といった要因が、主要な相手先商標製品メーカー（OEM）にADASシステムの開発に投資させる原因となっている。
市場動向
ドライバー 車両の安全性を高めるADAS 安全機能は自動車ユーザーにとって重要な前提条件である。各国政府は、車線逸脱警報（LDW）や自動緊急ブレーキ（AEB）などの機能の搭載を世界的に義務付けている。そのため、ドライバーを支援し、事故を減らすためのさまざまな安全機能が開発されてきた。例えば、ドライバー・モニタリング・システムは、ドライバーを監視し、眠気や注意散漫の場合に警告や警報を発する。
これらのシステムが様々な車両に広く搭載されるにつれて、ADASに関連する基準や規範が着実に増加している。 ADASは、自動車事故の原因となるヒューマンエラーを減らすように設計されている。衝突の可能性をドライバーに警告することで受動的に作動することもあれば、車を停止させたり、指示したりすることで能動的に作動することもある。ADASは、ドライバーに警告を発したり、ハンドルを制御したり、緊急ブレーキを自動的にかけたりすることで、人命を救うことを目的としている。完全自律走行車は、アルコールや薬物の問題を抱えたドライバーが従来の車のハンドルを握るリスクを減らし、それによって、現在交通事故による死者全体の17％を占める運転問題を減少させる。これらの車両は、目的地までの最短ルートを見つけるシステムを使用するため、燃費が向上し、排出ガスとコストが削減される。
自律走行車の導入は、通勤を一変させると期待されている。ADAS技術は、車線監視、緊急ブレーキ、安定性制御などの機能により、運転の複雑さを大幅に軽減している。自律走行車は、データ収集のためにLiDAR、レーダー、超音波センサー、高解像度カメラなどの先進技術とシステムに依存している。このデータは、車載のスマート自律走行システムによって分析され、車両を安全に操縦する。自律走行車に使用されるアルゴリズムは、時間の経過とともに学習し、走行精度を向上させる。このような1台の車両の学習と改善は、他のすべての車両と共有される。
自律走行車の分野で最近開発されたものに、MANETの新しいサブクラスであるVehicular Ad hoc Network（VANET）がある。VANETは、車両が移動ノードとなる道路で使用される。アクティブセーフティとインテリジェント輸送は、適切な車車間通信技術、特にルーティング技術を必要とする重要なVANETアプリケーションである。これには、事故通知、事故に関する事前警告、工事現場、速度違反、交通信号、霧の警告、暗転、特定の場所に依存したサービスなどが含まれる。これらは主にグーグル、テスラ、アウディが自動運転車技術を開発するために導入している。
制約： ADASのインフラは多くの国でまだ発展途上である。 ADASが効果的に機能するためには、整備された道路、車線標示、GPS接続などの基本的なインフラが必要である。V2VおよびV2X通信には、十分な接続インフラが必要である。高速道路では、車線変更、物体検知、車間距離、交通量、ナビゲーションや接続性などのサービスといった情報が、半自動運転トラックや自律走行トラックにとって極めて重要である。しかし、高速道路ではネットワーク接続が限られているため、車両同士やクラウドデータに接続されていない。メキシコ、ブラジル、インドなどの発展途上国では、高速道路のITインフラの整備は先進国のそれに比べて遅れている。接続に必要な3Gや4G-LTEの通信ネットワークは、都市部や半都市部に限られている。いくつかのサードパーティ・ロジスティクス企業が半都市部や農村部で事業を展開しているが、接続性の低さという問題は依然として根強い。これらの発展途上国では、車両に ADAS 機能を採用するために政府からの支援が必要である。したがって、発展途上地域における政府の規制や情報技術通信インフラの欠如は、発展途上地域における ADAS の成長にとって大きな阻害要因である。
世界の多様な環境を考慮すると、ADAS は数多くの課題に直面している。道路インフラに多額の投資が必要なため、すべての道路で機能するとは限らない。近隣の道路の大半は車線標識が乏しいかない。当初、ADASは自動車専用道路や舗装された高速道路でしか利用できないが、道路インフラが進歩すれば、自動車購入者はADASを十分に活用できるようになるだろう。
課題：環境制約とセキュリティの脅威 ADASの安全機能のほとんどは、レーダー、LiDAR、超音波センサー、カメラ、赤外線、およびいくつかのアクチュエーターを含むセンサーで構成されている。これらのセンサーとアクチュエーターは、あらゆる方向のフィールドを監視し、車両、ドライバー、乗客、歩行者の安全を確保します。システムの機能は交通状況や天候に左右される。正確な方法が欠けていると、乗員の安全が脅かされる可能性があります。ADASの安全な運用には、自動化と手動オーバーライドの絶妙なバランスが必要です。
機能的な要件に加えて、ADASは悪意を持ったハッカーから保護されなければならない。システムに侵入したハッカーが車両を制御する可能性がある。いくつかの研究では、Bluetooth、Wi-Fi、あるいはGPSを通じて車両制御を得ることができると報告されている。こうしたセキュリティの脅威は、システム・メーカーやOEMにとって大きな課題となっている。
ドライバーは、車線維持、自動緊急ブレーキ、アダプティブ・クルーズ・コントロール、近接モニターなどの車両のADASに依存し、極端で急速に悪化する状況下でも、安全でより自信を持って運転できるようサポートしている。ドライバーは、深い雪や濃霧、雨などで視界が悪くなっても、ADAS機能を使って意識を高め、安全な車線移動、危険の回避、曲がり角のスムーズなナビゲーションを支援することができるはずだ。
近年、安全運転のために自動車に搭載されるADASシステムが増えている。しかし、これらの技術は、困難な運転状況において、しばしば操作不能になったり、信頼性が低下したりする。実際、晴天下での4,000マイル以上のドライブで、自動車研究者は、車両の運転支援システムの問題が8マイル毎（場合によってはそれ以下）に発生していることを発見した。これらの安全関連システムは、特にドライバーが助けを必要とする可能性が最も高い困難な運転状況において、警告なしに頻繁に解除され、車両、乗員、他の道路利用者へのリスクを増大させる。
予測期間中、自律性レベルL1が最大市場に レベル1は、自動車技術会（SAE）が定義する自律走行の最低レベルである。レベル1の車両は、ステアリング操作と速度制御のいずれかを行うことができるが、同時に行うことはできない。ドライバーが運転タスクの大半を制御し、ドライバー支援システムが車線逸脱警告などのタスクでドライバーを支援する。アダプティブ・クルーズ・コントロール、車線逸脱警告、タイヤ空気圧モニタリング・システム、アダプティブ・フロント・ライトなどのADAS機能は、レベル1の運転システムに該当する。2022年現在、多くの高級中級乗用車や高級車はレベル1の自律走行機能を搭載している。例えば、メルセデス（ドイツ）は2018年以降、Sクラス乗用車にレベル1の自律走行機能を提供している。同様に、トヨタのRAV4は2022年モデルでレベル1の自律走行機能を搭載している。ジープ・ラングラー4Xe、ルノー・アルカナ、日産キャシュカイなどもレベル1の自律走行システムを搭載している。
予測期間中、乗用車セグメントが最大セグメントに 乗用車は、セダン、ハッチバック、ステーションワゴン、スポーツ・ユーティリティ・ビークル（SUV）、マルチユーティリティ・ビークル（MUV）、バンで構成される。これは、より安全で快適な自動車に対する需要の高まりにより、ADASにとって最も有望なセグメントであり、最大の市場である。高級車に対する需要の高まりも主要な推進要因である。先進国および発展途上国の政府は、乗用車にADASシステムを義務付けることを計画している。例えば、欧州連合（EU）は乗用車にAEBやLDWなどのADASシステムを義務付ける範囲を拡大した。この義務化により、同地域では自動車メーカーが特定の ADAS 機能を提供することが義務化された。韓国などは2019年以降、すべての新型乗用車にAEBとLDWシステムの搭載を義務付けている。
自動車部品メーカーや電子機器・ソフトウェア企業は、ドライバーレス車の開発に相当な力を注いでいる。自律走行車技術は開発中であり、まだ完全には実用化されていない。乗用車セグメントの一部であるロボタクシーへの注目の高まりにより、多くのプレーヤーがADAS市場に投資している。例えば、2019年10月、現代自動車は2025年までに電気自動車と自律走行車に350億米ドルを投資し、ロボタクシーフリートの主要メーカーとサプライヤーになる計画を発表した。トヨタはLyftの自動運転部門を買収し、専門知識を結集して自律走行車の商業化を加速させる。Lyftは顧客、データ、ルートの広範なネットワークを持っている。トヨタは2023年に米国でロボットタクシーサービスを開始する予定だ。自律走行乗用車市場に参入するためのこうした戦略は、乗用車ADASセグメントの成長を促進すると予想される。
予測期間中、アジア太平洋地域が最も可能性のある市場に アジア太平洋地域は、2030年までに最大の市場シェアを占めると推定され、次いで欧州と北米が続く。安全で効率的かつ利便性の高いドライビング体験に対する需要の高まり、新興国における可処分所得の増加、世界的に厳しい安全規制がADAS市場を牽引している。アジア太平洋地域ではADASの発展が著しい。中国は近年、ADASの開発において著しい進歩を遂げている。中国の主要なADASシステム・メーカーには、Baidu Apollo、TuSimple、Momenta、Pony.ai、Xpeng、DiDi、Bosch、Continental、AisinなどのNIO企業がある。ADASのトップ・デベロッパーの中には、BYD、吉利、奇瑞、第一汽車、GACなど、中国のOEMに対応するために国内に産業を開設した企業もある。最近では、Baidu（百度）、Tencent（騰訊）、Alibaba（阿里巴巴）など複数の中国企業が、自律走行やコネクテッド・カーを含むADAS技術の研究開発に広く投資している。さらに、中国政府は政策や規制を通じてADASの開発を支援している。日本は数年前からADASを積極的に開発している。ホンダ、トヨタ、日産などの日本の自動車メーカーは、車線逸脱警告、アダプティブ・クルーズ・コントロール、自動緊急ブレーキなど、さまざまなADAS機能を研究し、自動車に実装してきた。さらに、日本政府はさまざまな取り組みや資金提供プログラムを通じて、ADAS技術の開発と採用を促進している。2021年、韓国は第4次産業革命（4IR）戦略の一環として、2025年までに公道で自律走行車の開発とテストを行う計画を発表した。同国は、2023年までに複雑な交通シナリオをナビゲートできるレベル4の自律走行車を開発・試験し、2025年までに人間の介入なしに完全自動運転が可能なレベル5の自律走行車を開発・試験する計画である。自動車メーカーやテクノロジー企業の努力に加え、韓国はADASと自律走行車の開発とテストのための研究センターとテストベッドをいくつか設立した。例えば、韓国科学技術院（KAIST）は、ADASや自律走行車などの先進車両技術の研究開発を行うKAIST自律走行車センターを設立した。
主要企業
ADAS市場は、ロバート・ボッシュ（ドイツ）、デンソー（日本）、コンチネンタルAG（ドイツ）、マグナ・インターナショナル（米国）、ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェン（ドイツ）などの既存プレーヤーが支配的である。これらの企業は、世界の OEM に ADAS コンポーネントを提供している。これらの企業は研究開発インフラを整備し、顧客にクラス最高の製品を提供している。
この調査レポートは、ADAS市場をシステム、コンポーネント、オファリング、電気自動車、自律性のレベル、車両タイプ、車両クラス、販売チャネル、地域に基づいて分類しています。
車両タイプ別 乗用車 小型商用車 バス トラック オファリングに基づく ハードウェア ソフトウェア コンポーネント カメラユニット LiDAR レーダー 超音波センサー システムに基づく アダプティブ・クルーズ・コントロール（ACC） アダプティブ・フロント・ライト（AFL） 自動緊急ブレーキ（AEB） ブラインドスポットディテクション（BSD） クロス・トラフィック・アラート（CTA） ドライバー・モニタリング・システム（DMS） 前方衝突警告（FCW） インテリジェント・パーク・アシスト（IPA） 車線逸脱警報システム（LDW） ナイトビジョンシステム（NVS） 歩行者検知システム（PDS） 道路標識認識システム（RSR） タイヤ空気圧監視システム（TPMS） トラフィックジャムアシスト（TJA） EVタイプに基づく BEV PHEV HEV FCEV 自動運転レベル L1 L2 L3 L4 L5 販売チャネル OEM アウトソーシング 車両クラス別 アジア太平洋 欧州 北米 その他の地域 地域別 アジア太平洋地域 中国 日本 インド 韓国 タイ インドネシア その他のアジア太平洋地域 北米 米国 カナダ メキシコ 欧州 フランス ドイツ イタリア ロシア スペイン イギリス トルコ その他のヨーロッパ その他の地域 ブラジル 南アフリカ その他
2023年1月、ゼット・エフ・フリードリヒスハーフェン社はSmart Camera 4.8を発表した。これにより自律走行車の視野が広がり、歩行者や自転車、他の車両を識別できるようになる。 2022年12月、ロバート・ボッシュGmbHは、通信システムとレーダーシステムを単一の6Gシステムに統合する6G-ICAS4モビリティ・プロジェクトを立ち上げた。 2022年9月、ゼット・エフ社はトラック、コーチ、市バス向けの先進的な新電動パワーステアリング（EPS）システムを発表した。このEPSは、ステア・バイ・ワイヤおよびレベル5までの自律走行に対応している。また、ゼット・エフ社の電動化商用車用パワー・テイクオフ（PTO）システムであるeWorXも発表され、車載作業機を駆動することで、排出ガスを出さない市街地および都市部での運転を実現する。 2021年11月、ロバート・ボッシュGmbHは、安全で快適な運転体験を確保するための車両用Ridecareソリューションを開発した。このソリューションは、煙の臭い、車両の傷、へこみを感知する。 2021年7月、マグナ・インターナショナルによると、2022年の早い時期に同社のアイコンレーダーがフィスカー・オーシャンに搭載され、運転支援のためのデジタルレーダーが導入された。このレーダーは、周囲の状況を視覚化し、暗いトンネルで立ち往生している車や150メートル先までの歩行者など、起こりうる脅威を識別する自動車の能力を向上させる。マグナによれば、デジタル・レーダーによって、より高いレベルの自律性が実現する。車両や歩行者だけでなく、混雑した複数車線の道路上で、開いている通路や低い位置にある物も検知できる。 2021年1月、マグナはフィスカーと提携してADASを開発し、2023年までに発売が予定されているSUV「フィスカー・オーシャン」に適用する。この新たなビジネス獲得は、モビリティ業界に規模と効率をもたらすマグナの能力を実証するものであり、両社のEVプラットフォーム共有、車両エンジニアリング、製造協力の重要な拡大を意味する。 2021年1月、アプティブPLCは次世代ADASプラットフォームを発表した。同プラットフォームは、センサーと機能機能のインターフェースを形式化したものである。このプラットフォームは、基本ソフトウェア・コンポーネントの広範な再利用を可能にし、開発コストを削減する。I/Oとコンピュートを分離したゾーン・アーキテクチャで完璧に動作する。
【目次】
1 はじめに （ページ - 50） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 表1 adas市場の定義（システムタイプ別 表2 市場の定義：コンポーネント別 表3 市場の定義：電気自動車タイプ別 表4 市場の定義：自律性レベル別 表5 市場定義：車両タイプ別 表6 市場の定義：提供物別 表7 市場の定義：販売チャネル別 1.2.1 対象と除外項目 表8 含有項目と除外項目 1.3 調査範囲 図1 対象市場 図2 対象地域 1.4 考慮した年数 1.5 考慮した通貨 表9 為替レート 1.6 利害関係者 1.7 変更点のまとめ
2 調査方法 （ページ - 60） 2.1 調査データ 図3 調査デザイン 図4 調査デザインモデル 2.1.1 二次データ 2.1.1.1 主な二次資料 2.1.1.2 二次資料の主要データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 需要側と供給側への一次インタビュー 2.1.2.2 主要業界インサイトと一次インタビューの内訳 図5 主要業界インサイト 図6 一次インタビューの内訳 2.1.2.3 主要参入企業 2.2 市場規模の推定 図7 調査推定方法 2.2.1 ボトムアップアプローチ 図8 ボトムアップアプローチ 2.2.2 トップダウンアプローチ 図9 トップダウンアプローチ 2.2.3 景気後退の影響分析 図10 市場推定 図11 調査デザインと方法論-需要側 2.3 データ三角測量 図12 データ三角測量の方法 図13 需要サイドの促進要因と機会からの市場成長予測 2.4 要因分析 2.4.1 需要側と供給側の要因分析 2.5 調査の前提 2.6 制限事項
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 - 77） 図 14 アダス市場：市場概要 図15 地域別市場、2022～2030年（百万米ドル） 図16 予測期間中（2022～2030年）に最も高い成長率が見込まれるソフトウェア分野 図17 コンポーネント別市場、2022-2030年
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 - 82） 4.1 アダス市場における魅力的な機会 図18 交通安全に対する需要の高まりが予測期間中の市場を牽引 4.2 地域別市場 図 19 2022 年には欧州が市場の最大シェアを占めると推定される 4.3 自律性レベル別市場 図 20：L1 が予測期間中最大の市場シェアを占めると予測される 4.4 自動車タイプ別市場 図 21 予測期間中は乗用車が支配的と予測 4.5 電気自動車タイプ別市場 図 22 飲料用アダスシステムは最も高い成長率が見込まれる 4.6 システムタイプ別市場 図23 予測期間中、タイヤ空気圧モニタリング分野が市場をリードする見込み 4.7 コンポーネント別市場 図24：予測期間中はライダーが優位を占める 4.8 販売チャネル別市場 図 25：予測期間中、アフターマーケットセグメントが最も高い成長率を示す 4.9 市場：製品別 図 26：予測期間中、ソフトウェア分野がリードする
5 市場概観（ページ - 87） 5.1 はじめに 図27 アダス技術の概要 図28 自律走行におけるアダスシステム 5.2 市場ダイナミクス 図29 アダス市場：市場ダイナミクス 5.2.1 ドライバ 5.2.1.1 自動車の安全性の向上 表10 欧州：国別の年間交通事故死者数（人口100万人当たりの交通事故死者数） 図30 自動安全技術の進化 図31 EUの2020年交通事故減少目標に向けた実際の進捗と望ましい進捗との間に広がるギャップ 5.2.1.2 ADASに関連する快適機能 図32 安全性を高める先進エレクトロニクス 5.2.1.3 高級車に対する顧客の関心の高まり 表11 ドイツブランド別高級車世界販売台数（2015～2021年）（千台 表12 中国のドイツブランドによる高級車販売台数（2015～2021年）（千台 表13 米国におけるドイツブランドの高級車販売台数（2016～2021年、千台） 5.2.1.4 最近の自動車におけるレーダーとカメラの統合 5.2.2 抑制要因 5.2.2.1 発展段階にあるADASインフラ 5.2.2.2 自律走行車に対する消費者の受容 図 33 自動運転車に対する人々の受容 5.2.3 機会 5.2.3.1 自律走行車に対する需要の増加 図34 完全自律走行車のビジョンシステム 図35 自動安全技術の進化 5.2.3.2 自動車向け5G技術の出現 5.2.3.3 ADASにおけるIoTとGPSの採用増加 図 36 V2X システム・アーキテクチャ 5.2.3.4 電気自動車の採用増加 図 37 世界のビールとフェブの販売台数 5.2.3.5 シェアード・カー・モビリティの新潮流 図38 ロボタクシーの展開段階 5.2.3.6 LiDAR新興企業への巨額投資 5.2.4 課題 5.2.4.1 高い統合コスト 図 39 車両ハードウェア別のアダス機能提供 5.2.4.2 環境上の制約とセキュリティ上の脅威 5.2.4.3 コストと品質のバランスの維持 5.2.4.4 マルチカメラシステムにおけるリアルタイム画像処理の遅れ 5.3 貿易分析 表14 HSコード8708の国別輸入データ（2020～2021年）（百万米ドル 表15 HSコード8708の国別輸出データ（2020～2021年）（百万米ドル 5.4 市場成長を牽引する収益シフト 5.5 ポーターの5つの力分析 図40 ポーターの5つの力：アダス市場 5.5.1 新規参入の脅威 5.5.2 代替品の脅威 5.5.3 供給者の交渉力 5.5.4 買い手の交渉力 5.5.5 競合の激しさ 5.6 規制分析 表16 アダスの規制と取り組み 5.6.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表17 北米：規制機関、政府機関、その他の団体 表18 欧州：規制機関、政府機関、その他の団体 表19 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の団体 5.7 バリューチェーン分析 図 41 市場：バリューチェーン分析 5.8 エコシステム分析 図42 市場：エコシステム 5.8.1 研究開発 5.8.2 TIER 1 5.8.3 センサーとプロセッサー 5.8.4 OEMS 表20 市場：エコシステムにおける企業の役割 5.9 価格分析 図43 市場：アダスコンポーネントの平均価格 5.9.1 ティア1のアダスパッケージ価格 5.9.2 OEMアダスパッケージ価格 5.9.2.1 トヨタ 図 44 トヨタ セーフティセンス 2.0 図45 トヨタ セーフティセンスCとセーフティセンスP 5.9.2.2 メルセデス 表21 アダスパッケージ価格：メルセデス 表22 アダス追加パッケージ価格：メルセデス 5.9.2.3 アウディ 表23 アダスパッケージ価格：アウディ 5.9.2.4 キャデラック 表24 アダスパッケージ価格：キャデラック 5.9.3 モデル別アダス・オファリング 5.9.3.1 テスラ 5.9.3.2 トヨタ 5.9.3.3 カローラ 5.9.3.4 カムリ 5.9.3.5 アバロン 5.9.3.6 RAV4 5.9.3.7 タンドラ 5.9.4 日産 5.9.4.1 ヴェルサ 5.9.4.2 アルティマ 表25 アダスパッケージ：日産アルティマ 5.9.4.3 日産リーフ 表26 アダスパッケージ：日産リーフ 5.9.4.4 日産タイタン 表 27 アダスパッケージ：日産タイタン 5.9.5 ホンダ 5.9.5.1 シビック 表28 adasパッケージ：ホンダ・シビック 5.9.5.2 アコード 表29 アダスパッケージ：ホンダ・アコード 5.9.6 メルセデス 5.9.6.1 Aクラスセダン 表30 adasパッケージ：メルセデスAクラス 表31 エクステリアライティングパッケージ：メルセデスAクラス 5.9.6.2 Cクラス セダン 表32 adasパッケージ：メルセデスCクラス 表33 パーキングアシスタンスパッケージ：メルセデスCクラス 表34 エクステリアライティングパッケージ：メルセデスCクラス 5.9.6.3 Eクラス セダン 表35 adasパッケージ：メルセデスEクラス 表36 パーキングアシスタンスパッケージ：メルセデスEクラス 表37 エクステリアライティングパッケージ：メルセデスEクラス 5.9.6.4 Glb SUV 表38 adasパッケージ：メルセデスGLB SUV 39 エクステリアライティングパッケージ：メルセデスGLB SUV 5.9.7 AUDI 5.9.7.1 A3セダン 表40 adasパッケージ：Audi A3セダン 表41 サイド＆リヤクロストラフィックアシストパッケージ：Audi A3セダン 5.9.7.2 Q3 表42 アダスパッケージ：Audi Q3 表43 コンビニエンス・パッケージ：Audi Q3 5.9.8 LEXUS 5.9.8.1 レクサスES 5.9.8.2 レクサス LS 表44 アダスパッケージ：レクサスLS 表45 アダス追加パッケージ：レクサスLS 5.9.8.3 レクサス NX 表46 アダスパッケージ：レクサスNX 表47 コンフォートパッケージ：レクサスNX 5.9.9 キャデラック 5.9.9.1 キャデラックCT6 表 48 アダスパッケージ：キャデラック CT6 5.9.9.2 キャデラック XT4 表 49 adas パッケージ：キャデラック XT4 表50 ドライバーアウェアネスパッケージ：キャデラックxt4 表51 ドライバーアシストパッケージ：キャデラックxt4 5.10 半自律・自律走行車の開発と展開 5.10.1 レベル3 5.10.2 レベル4 & 5 5.10.2.1 ダイムラーAG 5.10.2.2 トゥシンプル 図46 トゥシンプル：レベル4の自律走行トラックルート 図 47 トゥシンプル：レベル 4 自律走行トラック予約ポータル 5.10.2.3 アルゴAIとフォード 5.10.2.4 百度（バイドゥ 5.10.2.5 DiDi 5.10.2.6 トヨタ、Pony.ai、現代自動車 5.10.2.7 Waymo 5.10.2.8 Voyage 5.10.2.9 ゼネラルモーターズとクルーズ 5.10.2.10 ボルボ 5.10.2.11 アインライド 5.11 アダス・ソリューション・プロバイダーの機会 5.12 特許分析 図48 特許公開件数、2013～2022年 5.12.1 法的状況 図 49 アダスに関する特許出願の法的状況 5.12.2 上位特許出願者 図50 アダスの特許数、2013～2022年 表 52 特許登録件数、2022年 5.13 技術分析 5.13.1 導入 5.13.2 アダス、カメラ、AI 図51 センサーフュージョン技術 5.13.3 アダスアプリケーション 図52 自律走行車におけるアダス機能 5.13.4 自律走行車：サイバーセキュリティとデータプライバシー 図53 自律走行車からのデータ 5.13.5 セルラーV2X（C-V2X） 表 53 5G NR（新無線）C-V2X使用時の累積利得 5.13.5.1 lte-v2x 5.13.5.2 5g-v2x 5.13.6 車両の自動化がライドヘイリングに与える影響 表54 自動化のレベル 5.13.6.1 自動化L2のライドヘイリングへの影響 5.13.6.2 自動化L3のライドヘイリングへの影響 5.13.6.3 自動化L4/L5がライドヘイリングに与える影響 5.13.7 自律走行車と車両コネクティビティ 5.13.7.1 車両対クラウド（V2C） 5.13.7.2 車両対歩行者（V2P） 5.13.7.3 車両対インフラ（V2I） 5.13.7.4 車車間（V2V） 5.13.8 車両におけるiotの統合 5.13.9 自動緊急ブレーキ 5.13.10 自律走行のためのセンサーフュージョン 5.13.11 より優れた自律走行の安全性 5.13.12 クラウドに接続する自律走行ソリューションとスマート・ソリューション 5.14 事例分析 5.14.1 安全システムを評価するゼネラルモーターズ 図 54 adas 市場：GM と UMTRI のケーススタディ 5.14.2 mpilotパーキングを展示するモメンタ社 5.14.3 コンラッドテクノロジーズがadasセンサーパッケージと信頼性テストを実施 5.14.4 NVIDIA、自律走行車向けにオープンなAV開発プラットフォームを提供へ 5.14.5 ZF、アダス向けにAIベースの新サービスをリリースへ 5.14.6 レネサス、アダスと自動運転アプリケーションのディープラーニング開発を強化 5.14.7 オートモーティブ・プラットフォームを構築するAutomoustuff 5.14.8 障害者輸送を改善するロボット研究 5.15 アダスソリューションの民主化 5.16 マクロ経済指標 5.16.1 主要国のGDP動向と予測 表55 主要経済国別GDP推移と予測（2018～2026年）（10億米ドル 5.17 景気後退の影響 5.17.1 はじめに 5.17.2 地域マクロ経済の概要 5.17.3 主要経済指標の分析 表56 特定国の主要経済指標（2021-2022年 5.17.4 景気スタグフレーション（減速）と景気後退の比較 5.17.4.1 欧州 表57 欧州：主要経済指標（2021～2023年 5.17.4.2 アジア太平洋 表58 アジア太平洋地域：主要経済指標（2021～2023年 5.17.4.3 米州 表59 米州：主要経済指標、2021-2023年 5.17.5 経済予測 表60 主要国のGDP成長率予測（2024～2027年、成長率） 5.18 自動車セクターへの景気後退の影響 5.18.1 自動車販売台数の分析 5.18.1.1 欧州 表61 欧州：乗用車・小型商用車販売台数（国別）、2021～2022年 5.18.1.2 アジア太平洋 表62 アジア太平洋地域：乗用車・小型商用車販売台数（国別）、2021～2022年 5.18.1.3 米州 表63 米州：乗用車・小型商用車販売台数（国別）、2021～2022年 5.18.2 自動車販売の見通し 表64 乗用車・小型商用車生産台数予測（2022年対2027年）（台 5.19 主要会議・イベント（2022～2023年 表65 市場：会議・イベント 5.20 市場シナリオ 図55 市場：今後の動向とシナリオ（2022～2030年）（百万米ドル 5.20.1 最も可能性の高いシナリオ 表66 市場：最も可能性の高いシナリオ（地域別）、2022～2030年（百万米ドル 5.20.2 楽観的シナリオ 表67 市場：楽観的シナリオ、地域別、2022-2030年（百万米ドル） 5.20.3 悲観的シナリオ 表68 市場：悲観シナリオ、地域別、2022-2030年（百万米ドル）
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