世界の自動車データ管理市場は、2023年から2032年までに13億3,590万米ドルから71億5550万米ドルまでの収益増加が見込まれ、2024年から2032年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 20.5％で成長すると予測されています。
自動車データ管理は、車両、ドライバー、乗客から生成されるデータの収集、保存、分析を包含します。このデータは、車両性能、設計効率、全体的な運用コストなど、自動車産業の様々な側面を強化するために極めて重要です。データを効果的に収集、保存、分析することで、企業は車両性能を向上させ、コストを削減し、革新的なソリューションの開発を加速させることができます。データ活用に対するこのような戦略的アプローチは、データ主導の動きが強まる業界で競争力を維持するために不可欠です。
コネクテッドカーの増加
コネクテッドカーのトレンドは、世界の自動車市場の成長に大きな影響を与えています。2023年末までに世界のコネクテッドカー台数は3億5,000万台を超え、前年比18%増となりました。この上昇基調は今後も続くと予想され、コネクテッドカーの台数は2027年までに6億4,000万台を突破し、次の10年が始まる頃には9億台を超えると予測されています。これらの予測は、英国の調査および技術コンサルタント会社グループOmdiaが実施した調査のデータを利用したオートプロモーテックオブザーバトリーの分析に基づいています。
コネクテッドカーとは、リアルタイムの情報や支援を提供することで運転体験を向上させるモバイル接続ソリューションを搭載した自動車のことです。この調査では、コネクテッドカーの数は今後数年で倍増すると予測しています。コネクテッドカーは、重要な交通情報や診断情報にアクセスし、道路インフラと相互作用し、他の自動車と通信し、より統合された運転環境を作り出すことができます。
コネクテッドカーの増加に伴い、自動車データ管理の需要も増加しています。自動運転車における高度なセンサー技術の統合が、この成長の主要な要因です。より多くの車両がコネクテッド化されるにつれ、生成されるデータ量は急増し、この情報を効果的に分析および活用するためには高度な管理システムが必要となります。このデータ管理は、車両のパフォーマンスを最適化し、安全機能を強化し、全体的なユーザー体験を向上させるために不可欠です。
サイバーセキュリティの脅威の高まり
自動運転車やコネクテッドカーに関連するサイバーセキュリティの問題が増加しており、市場収益の成長を妨げる重大な懸念となっています。車がデジタル化され、インターネットを介して相互接続されるにつれ、運転パターン、統計、地理的位置などの膨大な量の機密データが定期的にサーバーにアップロードされています。このデジタル化により、自動車はハッキングやサイバー攻撃に対して脆弱になり、車両自体だけでなく、消費者のプライバシーや安全にもリスクをもたらします。
EY-パルテノンによる包括的なレポート「コネクテッドカー2.0のサイバーセキュリティー： デジタル時代のチャンスとリスクのナビゲート」によると、2022年にインドは総サイバー犯罪件数で世界第2位を記録し、2,550件の報告があり、全体の28.8%を占めました。カナダが5,517件でリストのトップに立ち、インドに次いでオーストラリア、フランス、南アフリカが続きました。
サイバーセキュリティの侵害は様々な経路で発生する可能性があります。いくつかの攻撃は、自動車メーカー（OEM）のデータセンターを標的とし、顧客の個人ファイルを盗む、車両の操作を無効にする、または悪意のあるソフトウェアの拡散を促進することを目的としています。これらの侵害は、クラウドサービス、放送サービス、GPS、およびLTEネットワークの脆弱性を悪用し、車両のセキュリティを危険にさらす可能性があります。
さらに、ブルートゥースや消費者向けのスマートデバイスなどの短距離無線機器は、ハッカーに車両の内部ネットワークやインフォテインメントシステムへの不正アクセスを意図せず提供してしまう可能性があります。一度侵入されると、サイバー犯罪者は機密性の高い個人データや企業データを盗み出し、個別の車両や車両フリート全体を追跡し、安全に関わる機能や関わらない機能の両方を乗っ取ることさえできます。
コネクテッドカーに対するサイバー攻撃の脅威が高まっており、自動車市場にとって深刻な課題となっています。消費者がこれらの脆弱性についてますます認識するにつれ、プライバシーや安全に関する懸念が潜在的な購入者を思いとどまらせ、市場の成長を抑制する可能性があります。
先進技術の出現
技術革新の急速な進化が市場成長を加速させると予想されています。AIベースのアプリケーション、機械学習、ビッグデータ、そしてモノのインターネット（IoT）といった主要な革新が、車両の設計、製造、運用方法を変革しています。
最も影響力の発展の一つは、5G技術の導入です。この次世代の無線通信標準は、データ転送速度の大幅な向上、低遅延、および接続性の改善を提供します。車両がますますコネクテッド化する中で、5Gは車両、インフラ、クラウドサービス間のシームレスな通信を可能にします。
モノのインターネット（IoT）は、産業革新を促進するもう一つの重要な要素です。IoTは、車両内のさまざまなデバイスやセンサーを接続し、それらが互いに、また外部システムと通信できるようにします。この統合により、車両のパフォーマンス、運転者の行動、環境条件に関する膨大なデータの収集が可能となります。
人工知能（AI）と組み合わせることで、自動車メーカーはこの膨大なデータを分析し、非常に貴重な洞察を得ることができます。AIベースのアプリケーションは、車両の性能を最適化し、安全機能を強化し、さらにはユーザーに合わせた運転体験を提供することも可能です。例えば、AIは使用パターンに基づいてメンテナンスの必要性を予測し、ダウンタイムを減らし、車両の信頼性を向上させることができます。
コンポーネント別
ソフトウェアセグメントは、2023年に最大の市場シェアを占めると予測されています。この成長は、消費者が運転体験を向上させるカスタマイズされたソフトウェアソリューションに対する需要の増加に起因しています。さらに、自動車産業内の継続的な技術革新はソフトウェアプロバイダーに大きな機会をもたらしており、自動車データ管理に関連するソフトウェアセグメントの市場シェアが着実に増加しています。加えて、照明システムECU、ブルートゥース、リモートコントロールなどの高度なセンサーデバイスを搭載したコネクテッドカーは、これらの技術によって生成される貴重で機密性の高いデータを効果的に管理および保護するために、洗練されたソフトウェアを利用しています。
データタイプ別
半構造化データ分野と構造化データ分野は、今後数年間で市場が大きく成長すると予測されています。この拡大には、自律走行車やコネクテッドカー技術に対する需要の増加が大きく寄与しています。機械学習や人工知能の手法を人間の知能と同様に機能させるためには、構造化データとして車両に保存する必要があります。
さらに、ビッグデータ技術の進歩により、メーカーは構造化データおよび半構造化データを自動車内に保存できます。この機能により、車両はデータを保存、収集、分析、比較できるようになり、生産性が向上し、消費者と同じような意思決定ができるようになりました。
車両タイプ別
自動運転セグメントは、今後数年間で業界内で最も急速に成長すると予測されています。自動運転車は、自律走行車に接続されており、先進的な環境認識能力によって、人間の介入なしに重要なタスクを実行する能力を持っています。これらの車両は、主に人工知能アルゴリズム、光検出と測距（LiDAR）、無線レーダー、カメラシステムを利用して、周囲の動的な3Dマップを作成することでこれを実現します。
さらに、駐車支援、先進的なカーマルチメディア、車内決済、音声アシスタント、GPS、インフォテインメントなど、様々な自動車アプリケーション向けの高度な技術の統合により、膨大なデータが生成されます。このデータの急増は、グローバル市場における自動運転セグメントの成長を大幅に促進すると予想されています。
展開別
クラウドセグメントは2023年に市場を独占する見込みです。クラウドコンピューティングは、自動車業界においてスケーラビリティ、コスト効率、信頼性、市場投入速度を向上させることで革命をもたらしています。さらに、クラウド技術は自動車ビジネスの風景を変革する重要な要素として際立っており、重要な洞察を提供し、効率を高め、バリューチェーン全体で革新的で柔軟なビジネスモデルの創造を促進します。クラウドベースの技術を利用することで、自動車メーカーやユーザーはどこからでも高度な車両機能にアクセスでき、リアルタイムのデータ監視の恩恵を受けることができます。
用途別
予知保全セグメントは、2024年から2032年にかけて市場のリーダーになると予測されています。このアプローチは、データ駆動型の保全戦略を利用して、機器の状態を評価し、修理を実施すべきタイミングを予測することを含みます。予知保全に関連する技術には、音響、赤外線、コロナ検出、音圧測定、オイル分析、振動分析、熱画像などの非破壊分析手法が含まれます。これらのプロアクティブな保全技術は、無線センサーネットワークを通じて、実際のプロセスおよびハードウェアデータを推定し、収集します。これらの機能により、予知保全セグメントは今後数年間、市場成長を牽引すると期待されています。
地域別分析
北米は今後数年間で最大の市場シェアを占めると予想されています。この地域は、自律走行車の開発において先頭を走っており、いくつかの主要な要因によって推進されています。ビッグデータや人工知能などの先進技術の導入が重要な役割を果たしており、確立された自動車製造拠点もその一因です。
さらに、北米にはフェイスブック、マイクロソフト、グーグル、アップルなど、世界有数のテクノロジー企業が拠点を置いており、これが市場における同地域の地位をさらに強化しています。
さらに、テキサス州、アリゾナ州、ミシガン州、ペンシルバニア州などの州で自動運転車のテストや導入が進んでいることが、自動車データ管理産業の需要増加に寄与しています。
この急増は、米国全体で交通規制が改善され、自律走行車が公道や高速道路で運行できるようになったことによって促進されています。完全な自律走行をサポートするために、政府は道路インフラに大規模な投資を行っており、予測期間において地域産業の成長を大きく促進しています。
主要企業のリスト：
セグメンテーションの概要
コンポーネント別
データタイプ別
自動車タイプ別
展開別
地域別
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