自動車用データ管理の世界市場規模は、電気自動車の需要増加により、2030年には71億7,000万ドルに達すると予測
Stratistics MRCによると、世界の自動車データ管理市場は2023年に22億1,000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は18.3%で、2030年には71億7,000万ドルに達すると予測されている。自動車データ管理は、自動車とそのコンポーネントから生成されるデータを収集、保存、処理、分析するプロセスである。この情報には、自動車の操作方法、ドライバーの行動、環境、その他の重要な要素に関する詳細が含まれる。データは、性能の向上、メンテナンスコストの削減、全体的な運転体験の向上を目的として、車両に設置されたさまざまなセンサーやデバイスを使用して収集される。
statista.comによると、2021年には米国で推定8,400万台のコネクテッド・ビークルが道路を走っているという。コネクテッド・ビークルの市場は近年拡大しており、今後も継続すると予想されている。
コネクテッドカーの需要拡大は、自動車データ管理の世界市場を牽引する重要な要因のひとつである。コネクテッドカーの運転、位置情報、使用によって膨大な量のデータが生成される。自動車メーカーやその他の利害関係者は、自動車データ管理システムを利用してこのデータを収集、処理、分析することで、ドライバーの安全性と車両性能を向上させることができる。さらに、電動化された自動車が受け入れられつつあることも、世界市場を牽引する要因となっている。電気自動車は、バッテリーの充電レベルやエネルギー使用量など、従来の内燃エンジン車と比較してさまざまなデータを生成する。軽量車や電動モビリティといった自動車産業の進歩により、市場は進歩している。
自動車データ管理ソリューションの導入は、特に中小企業にとっては高額になる可能性があり、市場の拡大が制限される可能性がある。さらに、自動車データ管理ソリューションの実装と保守ができる有資格の専門家が不足していることも、市場の発展を制約する可能性がある。
データ分析に対する需要の高まりは、世界の自動車データ管理市場における主要なビジネスチャンスの1つである。自動車データ管理システムを活用することで、自動車メーカーやその他の関係者は、膨大な量の車両データを分析してトレンドやパターンを特定し、データ主導の意思決定や車両性能の向上を実現できる。クラウドベースのソリューションは、柔軟性、拡張性、コスト効率が高く、あらゆる規模の企業に好まれている。したがって、自動車データ管理ソリューションは、リアルタイムのデータアクセスと洞察を可能にするクラウドベースのソリューションを提供することで、この傾向から利益を得ることができる。
自動車データ管理市場の成長は、コネクテッドカーや自動運転車に関するサイバーセキュリティ問題の増加によってマイナスの影響を受けると予想される。他のコネクテッド・デバイスに影響を及ぼすのと同じサイバーセキュリティ・リスクが、コネクテッド車両にも影響を及ぼす。コネクテッド・ビークルはインターネットを介した広範なデータ伝送を行うため、ハッカーはそのデータへのアクセスや自動車のシステム乗っ取りを狙ってコネクテッド・ビークルを標的にする可能性がある。その結果、車両の物理的完全性と乗員の安全の両方が危険にさらされる可能性がある。さらに、自動車データ管理ソフトウェアのメンテナンス問題は、市場の拡大をさらに遅らせる。
数多くのサプライチェーンの混乱と自動車需要の低下により、COVID-19の流行は自動車産業に大きな影響を及ぼしている。しかし、自動車業界が移り変わる情勢に適応する方法を模索する中、パンデミックはデジタル技術とデータ管理ソリューションへの注目度を高める結果にもなった。企業がダウンタイムやメンテナンスコストを削減する方法を模索する中、パンデミックは遠隔診断や予知保全ソリューションの採用も加速させている。一般的に、パンデミックは自動車データ管理市場に機会と課題を与えている。
予測期間全体では、クラウド分野が市場を支配すると予想される。コネクテッドカーや自律走行車では、クラウドコンピューティングが一般的になりつつある。スケーラビリティの向上、市場投入までの時間の短縮、信頼性の向上、コスト効率の改善により、クラウド技術の採用は自動車産業を再構築している。さらに、多くのソフトウェア開発者が自動車産業向けのクラウドベース技術に投資しており、これが同分野の成長を加速させている。
非自律走行分野は予測期間中に急成長が見込まれる。非自律走行車は人間の介入なしでは走行できない。連動しているが自律走行ではない自動車には、自動車データ管理の用途がある。さらに、コネクテッド・カーは、速度、モーターの状態、走行距離など、さまざまな変数に基づいてデータを生成する。自動車のエンターテインメント・システム、コントローラー・アクセス・ネットワーク、電気制御ユニットはすべて、運転体験を向上させる情報を提供する。こうした要因の結果、このセグメントは拡大している。
予測期間中、北米はトップクラスの自動車メーカーやソフトウェア開発企業が広く存在し、自動車の生産と販売が継続的に伸びていること、最先端技術が広く採用されていること、可処分所得水準が高いことから、市場で大きなシェアを獲得すると予想される。また、米国では、道路や高速道路での自律走行車の走行を許可する交通規制が整備され、自動運転車の試験や利用が急速に拡大していることも、この地域の市場成長に拍車をかけると予想される重要な要因である。さらに、米国とカナダでUBI（利用者ベースの保険）が受け入れられつつあること、IT企業と自動車メーカーの戦略的提携が増加していることも、この地域の成長を促進すると予想される重要な要因である。
欧州地域市場の有利な成長は、主に車両エレクトロニクス設計の進歩、車両生産の増加、車車間（V2V）および車車間インフラ（V2I）通信、連結車両販売の増加、および重要なOEMの出現によるものである。欧州の影響もあり、コネクテッドカー市場は拡大している。さらに、車両データ管理のための革新的で画期的な製品やサービスが、消費者向けに現地の事業者によって開発されており、この地域の成長を後押ししている。
市場の主要プレーヤー
自動車データ管理市場の主要企業としては、Acerta、Agnik LLC、Amazon Web Services, Inc.、AMO Foundation、Amodo、Azuga、Caruso Gmbh、ETL Solution Ltd、HEAVY.AI、IBM Corporation、Intellias、Microsoft、National Instrument Corp、Netapp、Otonomo Technologies Ltd、Procon Analytics、SAP SE、Sibros Technologies Inc.、Teradat Tech、Vinli、Xevoなどが挙げられる。
主な動向
2022年10月、マイクロソフトはメルセデス・ベンツと提携した。メルセデス・ベンツは、融資、リース、自動車定期購入、レンタカー、車両管理を提供している。両社は、物理的な世界とデジタルの世界を融合させ、価値創造を推進することを目指した。さらに、メルセデス・ベンツは、変化と不確実性が続く中、生産性を向上させ、生態系への影響を軽減するために、製造手順を現場に導入する前に、マイクロソフトのクラウド上で無限にシミュレーションし、改良することができる。
2022年10月、AWSは世界有数の自動車・オートバイのプレミアムメーカーであるBMWと手を組んだ。この協業を通じて、両社はBMWの車両信号と車両インテリジェンス・データを含むソリューションを提供し、クラウド上でデータを安全に処理し、ルーティングすることを目指した。さらに、AWSとBMWグループは、Software-Defined Transportationのコンセプトを実現し、道路を走る車両の能力を向上させることを熱望している。
2022年3月、ACTIAとSibros Technologies Inc.は、ACU6テレマティクス技術に関する戦略的提携契約を締結した。二輪車、大型運搬車、軽乗用車分野のOEM自動車メーカーにとって、この共同ソリューションは、連携した車両設計と技術革新の改善につながると期待されている。
対象コンポーネント
– ソフトウェア
– サービス
対象データ型
– 構造化
– 非構造化
対象車両のタイプ
– 自律走行
– 非自律型
対象となる展開
– オンプレミス
– クラウド
対象アプリケーション
– ディーラーパフォーマンス分析
– ドライバーとユーザーの行動分析
– 予知保全
– 安全・セキュリティ管理
– 利用ベースの保険（UBI）
– 保証分析
– その他のアプリケーション
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 新興市場
3.8 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 自動車データ管理の世界市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ソフトウェア
5.2.1 データセキュリティ
5.2.2 データ統合
5.2.3 データ品質
5.2.4 データ移行
5.3 サービス
5.3.1 プロフェッショナル
5.3.2 マネージド
6 自動車データ管理の世界市場、データタイプ別
6.1 はじめに
6.2 構造化
6.3 非構造化
7 自動車データ管理の世界市場：車両タイプ別
7.1 はじめに
7.2 自律走行型
7.3 非自律型
8 自動車データ管理の世界市場：デプロイメント別
8.1 はじめに
8.2 オンプレミス
8.3 クラウド
9 自動車データ管理の世界市場：用途別
9.1 はじめに
9.2 ディーラーパフォーマンス分析
9.3 ドライバーとユーザーの行動分析
9.4 予知保全
9.5 安全・セキュリティ管理
9.6 利用ベースの保険（UBI）
9.7 保証分析
9.8 その他のアプリケーション
…
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資料コード： SMRC23288