世界のADASシミュレーション市場（2025 - 2032）：手法別、提供形態別、シミュレーション種類別、車両種別別、機能レベル別、用途別、エンドユーザー別、地域別分析レポート

市場概要

ADASシミュレーション市場は、2025年の37億9000万米ドルから2032年には96億6000万米ドルへ成長し、年平均成長率（CAGR）14.3％を記録すると予測されている。この成長は、車両がソフトウェア主導型になるにつれ、運転支援システムのより迅速かつ安全なテストに対する需要が高まっていることに起因する。自動車メーカーやサプライヤーは、物理的な路上テストから、AI、現実的なセンサーモデリング、自動化されたテストシナリオを活用する高度な仮想検証ツールへと移行している。これらの技術は、開発期間の短縮と精度・安全性の向上に貢献する。より厳格な安全規制、変化するNCAP基準、自律システムの大量テスト需要も、企業をシミュレーションベースの開発へと導いている。クラウドベースのプラットフォームやデジタルツインへの移行により、エンジニアは数千もの運転状況を迅速かつ低コストでテストできるようになった。

主なポイント
予測期間中、アジア太平洋地域が最も急速に成長する市場と見込まれる。同地域は予測期間中に年平均成長率（CAGR）15.9％で成長し、27億3,270万米ドルに達すると予測される。
手法別では、クラウドベースセグメントが予測期間中にADASシミュレーション市場を牽引すると見込まれる。2025年の24億750万米ドルから2032年までに65億4960万米ドルへ成長すると予測される。
自動運転レベル別では、予測期間中にL2セグメントがADASシミュレーション市場を牽引すると見込まれる。2025年の32億780万米ドルから2032年には66億6200万米ドルへ、2025年から2032年までのCAGR11.0%で成長すると予測される。
車種別では、乗用車セグメントが予測期間中にADASシミュレーション市場を牽引すると見込まれる。このセグメントは2025年の33億1440万米ドルから2032年までに77億2110万米ドルへ、CAGR12.8%で成長すると予測される。
提供形態別では、ソフトウェアセグメントが予測期間中にADASシミュレーション市場を牽引すると見込まれる。2025年の23億8,550万米ドルから2032年までに62億9,870万米ドルへ、CAGR14.9%で成長すると予測される。
シミュレーションタイプ別では、ソフトウェア・イン・ザ・ループ（SIL）セグメントが予測期間中にADASシミュレーション市場を牽引すると見込まれています。このセグメントは、2025年の5億8,580万米ドルから2032年までに14億1,480万米ドルへ、CAGR13.4%で成長すると予測されています。
シーメンス（ドイツ）、アンシス（米国）、エヌビディア（米国）、dSPACE（ドイツ）、AVL（オーストリア）は、高い市場シェアと製品展開力を背景に、ADASシミュレーション市場における主要プレイヤーとして特定されている。
Flexport（米国）、Forto Logistics（ドイツ）、Beacon Logistics（インド）などの企業は、スタートアップや中小企業の中でも、専門的なニッチ分野で確固たる地位を築き、新興市場リーダーとしての可能性を強調しています。
ADASシミュレーション市場は、自動車メーカーが安全性・自動化・規制要件の強化に対応するため仮想検証を加速させることから、予測期間中に大幅な成長が見込まれる。さらに、システムの複雑化、センサースイートの拡大、高度な自動運転レベルへの移行が進む中、実世界シナリオを大規模に再現可能な高忠実度シミュレーション環境への需要が高まっている。さらに、AI駆動型知覚モデルとセンサーフュージョンアーキテクチャの急速な発展により、エッジケース、予測不能な道路挙動、稀な安全上重大な事象を評価できる高度なテストフレームワークの必要性が高まっている。クラウドベースシミュレーション、デジタルツイン、自動シナリオ生成の採用は、診断の迅速化、物理テストコストの削減、多様な作動条件下でのADAS性能保証の向上を可能にし、市場の着実な成長をさらに支えている。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革
ADASシミュレーション市場は、従来のオンプレミス型シミュレーションツールから、スケーラブルでサブスクリプションベース、従量課金型のクラウドエコシステムへの移行に伴い、大きな変革期を迎えています。OEMやティア1サプライヤーは、高まる安全要件への対応、NCAPやUNECE基準への準拠、物理テストコストの削減を目的として、仮想検証をますます優先しています。複雑なECU、センサー、フュージョンスタック間の相互作用を検証するニーズの高まりは、AI駆動型シナリオ生成と自動テストワークフローの需要を加速させている。同時に、エコシステムパートナーシップ、新たなユースケース、高度なシナリオライブラリが収益モデルを変革し、採用を拡大している。これらの変化により、ADAS性能の信頼性向上、OTA駆動型更新の高速化、誤検知（偽陽性/偽陰性）の低減が実現され、最終的に実世界の安全性が向上する。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
ADASシミュレーション市場のエコシステムは、高度運転支援システム向けのエンドツーエンド仮想検証を共同で実現する4つの相互接続された参加者グループを中心に構築されています。シミュレーションプラットフォームプロバイダーは中核的な調整役として、複雑な運転条件を再現する高忠実度環境、シナリオエンジン、センサーモデルを提供します。ハードウェア・イン・ザ・ループ（HIL）、ソフトウェア・イン・ザ・ループ（SIL）、モデル・イン・ザ・ループ（MIL）統合プロバイダーは、ECU、知覚アルゴリズム、制御システムをリアルタイムで検証するために必要な計算およびテストインフラを供給します。データインフラおよび高精度マッピングプロバイダーは、シミュレーションワークフローの現実性とカバレッジを向上させる高解像度マップ、フリートログ、合成データセットを提供します。OEMおよび自動車イノベーターは、車両プログラム要件、ADAS機能ロードマップ、安全認証ニーズに基づき市場需要を牽引し、グローバル市場におけるシミュレーション技術の規模、複雑性、進化を形作ります。

地域
予測期間中、アジア太平洋地域はADASシミュレーション市場で最高の成長率を記録すると予測される
予測期間中、アジア太平洋地域はADASシミュレーション市場で最高の成長率を記録すると予測される。これは、急速な車両生産、運転支援機能の普及拡大、自動運転研究開発への強力な投資に支えられている。中国、日本、韓国などの国々は、より厳格な安全基準とNCAP基準のもとで、OEMが仮想検証を拡大するよう奨励している。同地域の拡大する電気自動車市場も、複雑なソフトウェアシステムをテストするための高度なシミュレーションプラットフォームの必要性を後押ししている。さらに、この地域のプレイヤーは、地域内での存在感を強化するために様々な戦略を採用している。例えば、2024年5月には、現代モービスが韓国に新たなADASシミュレーション・テストセンターを開設し、同地域が大規模なテストインフラの構築と、ADASイノベーションの主要なグローバルハブとしての地位確立に注力していることを反映している。

ADASシミュレーション市場：企業評価マトリックス
ADASシミュレーション市場では、シーメンス（スター）が包括的なSimcenterポートフォリオ、深いマルチフィジックス専門知識、デジタルツイン・PLMシステム・シナリオベース検証ワークフローの強力な統合により主導的立場にある。これにより、グローバルOEMプログラム全体でのエンドツーエンド仮想テストの大規模導入が可能となる。キーサイト・テクノロジーズ（新興リーダー）も、拡大する自動車テスト・計測ソリューション、センサー検証とシナリオエミュレーションへの注力強化、ソフトウェア中心のシミュレーションツールへの投資増加により勢いを増しており、リーダーズ・クアドラントへの進出が期待される有力な新興プレイヤーとしての地位を確立しつつある。

主要市場プレイヤー
Siemens (Germany)
Ansys, Inc. (US)
NVIDIA Corporation (US)
dSPACE (Germany)
AVL (Austria)
IPG Automotive GmbH (Germany)
Applied Intuition, Inc. (US)
The MathWorks, Inc. (US)
Hexagon AB (Sweden)
Vector Informatik GmbH (Germany)
Keysight Technologies (US)
Dassault Systemes (France)
Cognata (Israel)

【目次】

はじめに

エグゼクティブサマリー

プレミアムインサイト

市場概要

仮想開発、デジタルツイン、戦略的な社内シミュレーションでADAS市場の変革をナビゲートする。

4.1

はじめに

4.2

市場動向

4.2.1

推進要因

4.2.1.1

ハードウェアベースの検証から仮想開発への移行

4.2.1.2

システム複雑性とキャリブレーション要求の高まり

4.2.1.3

ADAS普及率の増加

4.2.1.4

政府による安全規制の強化

4.2.2

抑制要因

4.2.2.1

シミュレーションシナリオと実世界の運転の複雑さのギャップ

4.2.2.2

人間の行動のばらつきとシステム障害の複雑さ

4.2.3

機会

4.2.3.1

自動運転車技術の進歩

4.2.3.2

社内ADASシミュレーション開発による戦略的制御と深いカスタマイズの実現

4.2.3.3

デジタルツイン技術の統合

4.2.4

課題

4.2.4.1

実世界データと合成データの大規模な統合

4.2.4.2

シミュレーションの規制および認証承認

4.2.5

市場ダイナミクスの影響分析

4.3

未充足ニーズと空白領域

4.4

相互接続された市場とクロスセクターの機会

4.4.1

相互接続された市場

4.4.2

クロスセクターの機会

4.5

ティア1/2/3プレイヤーによる戦略的動き

業界動向

シミュレーションの革新がADAS業界の構造を再構築し、自動運転車開発を加速させる方法を探る。

5.1

マクロ経済指標

5.1.1

はじめに

5.1.2

GDP動向と予測

5.1.3

グローバルADASシミュレーション産業の動向

5.1.4

グローバル自動車・輸送産業の動向

5.2

エコシステム分析

5.2.1

環境・シナリオコンテンツプロバイダー

5.2.2

シミュレーションプラットフォームプロバイダー

5.2.3

センサーおよび物理モデルプロバイダー

5.2.4

ハードウェア・イン・ザ・ループ/ソフトウェア・イン・ザ・ループ/モデル・イン・ザ・ループハードウェアおよび統合プロバイダー

5.2.5

データインフラストラクチャおよびHDマッピングプロバイダー

5.2.6

ティア1システムインテグレーター

5.2.7

OEM

5.3

サプライチェーン分析

5.4

顧客ビジネスに影響を与えるトレンドとディスラプション

5.5

投資と資金調達シナリオ

5.6

主要カンファレンスとイベント

5.7

ケーススタディ分析

5.7.1

ライドフラックス、アプライド・インテューションのスケーラブルなシミュレーションおよびデータ管理プラットフォームでレベル4自動運転を加速

5.7.2

メルセデス・ベンツ、ANSYS OPTISLANGの高度な信頼性シミュレーションフレームワークでレベル3 ADAS認証を加速

5.7.3

TÜV SÜD、ADAS安全認証のグローバル基準準拠強化のためADSCENEのシナリオデータベースを検証

5.7.4

トヨタ、DSPACEのリアル・トゥ・バーチャルシナリオ生成およびV-in-the-LoopシミュレーションによりADAS安全検証を加速

5.7.5

統合シナリオシミュレーション、レーダーエミュレーション、確率論的安全性分析による自動化されたADAS/AD検証の実現

5.7.6

ボッシュ、Unreal Engine 駆動のソフトウェア・イン・ザ・ループによるレーダーおよび ACC シミュレーションで ADAS 開発を加速

5.7.7

MOBILEDRIVE、シーメンスのMBSE駆動型デジタルツインとシミュレーションベース検証フレームワークでADAS開発を加速化

5.7.8

FORMEL D、包括的シミュレーションと実世界テストサービスで安全かつコンプライアンス準拠のADAS/AD導入を保証

5.8

主要なADASシミュレーション市場の拠点

5.9

主要自動車メーカーによるADAS提供内容

5.9.1

モデル別ADAS提供内容

5.9.1.1

テスラ

5.9.1.2

トヨタ自動車株式会社

5.9.1.2.1

カローラ

5.9.1.2.2

カムリ

5.9.1.2.3

RAV4

5.9.1.3

日産自動車株式会社

5.9.1.3.1

ヴァーサ

5.9.1.3.2

アルティマ

5.9.1.3.3

日産リーフ

5.9.1.3.4

日産タイタン

5.9.1.4

メルセデス・ベンツ AG

5.9.1.4.1

Sクラスセダン

5.9.1.4.2

Cクラスセダン

5.9.1.4.3

Eクラスセダン

5.9.1.5

アウディ

5.9.1.5.1

A3セダン

5.9.1.5.2

A6セダン

5.9.1.6

キャデラック

5.9.1.6.1

キャデラックXT6

5.9.1.6.2

キャデラックXT4

5.10

今後のモデルとADAS機能

5.11

今後のADASソフトウェアとシミュレーション開発動向

5.11.1

クラウドネイティブシミュレーションの台頭

5.11.2

規制枠組みにおける仮想検証の採用

5.11.3

大衆市場車両におけるADAS普及率の向上

5.11.4

エッジベース車載シミュレーションの台頭

5.11.5

高忠実度センサーシミュレーションの進化

5.11.6

AI駆動シナリオ生成技術

5.12

安全かつスケーラブルな自動化のためのADASテスト

5.13

将来の成長への賭け

5.13.1

サービスとしてのADASテスト（TaaS）ビジネスモデルの出現

5.13.2

ロボタクシーおよび配送ポッドのためのレベル4/5テスト

5.13.3

ADASシミュレーションとテストの地域的ホットスポット

5.13.3.1

中国のスマートシティパイロット事業

5.13.3.2

米国高速道路自動化テスト

5.13.3.3

EU安全規制要件

5.14

シミュレーションプラットフォームにおけるコスト効率性とROIモデル

5.14.1

従来型物理テスト（設備投資（CAPEX）中心）の限界

5.14.2

仮想テスト（運用コスト（OPEX）主導）への移行

5.14.3

OPEXモデルの運用面・財務面のメリット

5.14.4

大規模シミュレーションプラットフォームを採用するOEMおよびティア1サプライヤー向けROIモデル

技術的進歩、AI駆動の影響、特許、イノベーション、および将来の応用

センサー統合と戦略的技術パートナーシップを通じて、AI駆動の進歩を活用しADASに革命を起こす。

6.1

主要技術

6.1.1

AI/ML知覚テスト

6.1.2

シナリオベーステスト

6.1.3

センサーベーステスト

6.1.4

マルチセンサー環境

6.2

補完技術

6.2.1

エッジ／クラウドプラットフォーム

6.2.2

高帯域幅データロガー

6.2.3

HDマップおよびセマンティックマップ

6.3

隣接技術

6.3.1

レーダーエミュレーション

6.3.2

テレマティクスおよびV2X向けAD/ADASテスト

6.3.3

センサーデータ取得のための自動テスト

6.4

技術ロードマップ

6.4.1

短期（2026–2027年）

6.4.2

中期（2028–2030年）

6.4.3

長期（2030年以降）

6.5

特許分析

6.6

AI/GEN AIの影響

6.6.1

主なユースケースと市場潜在力

6.6.2

ベストプラクティス

6.6.3

AI導入のケーススタディ

6.6.4

相互接続されたエコシステムと市場プレイヤーへの影響

6.6.4.1

センサーとシミュレーションの統合

6.6.4.2

ティア1とシミュレーションの共同開発

6.6.4.3

OEMとソフトウェアのアライアンス

6.6.4.4

コンピューティングおよびクラウドパートナーシップ

6.6.4.5

マッピングおよび仮想環境

6.6.5

AI 統合 ADAS シミュレーション導入に対する顧客の準備状況

顧客環境と購買行動

自動運転車の購入決定に影響を与えるステークホルダーの影響力と基準を理解する。

107

7.1

意思決定プロセス

7.2

購買ステークホルダーと購買評価基準

7.2.1

購買プロセスにおける主要ステークホルダー

7.2.2

購買基準

7.3

導入障壁と内部課題

持続可能性と規制環境

グローバル基準と持続可能性イニシアチブに関する知見をもって、複雑な環境規制をナビゲートする。

112

8.1

地域規制とコンプライアンス

8.1.1

規制機関、政府機関、その他の組織

8.1.2

業界基準

8.2

持続可能性イニシアチブ

8.2.1

カーボンインパクトとエコアプリケーション

8.2.2

持続可能性への影響と規制政策イニシアチブ

8.2.3

認証、表示、およびエコ基準

ADASシミュレーション市場、シミュレーションタイプ別

市場規模と成長率予測分析（2032年まで、百万米ドル単位） | 10のデータ表

120

9.1

はじめに

9.2

モデル・イン・ザ・ループ

9.2.1

市場を牽引する高忠実度モデル検証

9.3

ソフトウェア・イン・ザ・ループ

9.3.1

ISO規格に基づく機能安全要件への適合が市場を牽引

9.4

ハードウェア・イン・ザ・ループ

9.4.1

マルチセンサーHILアーキテクチャの進展が市場を牽引

9.5

ドライバー・イン・ザ・ループ

9.5.1

人間中心の検証の必要性による市場の推進

9.6

主な知見

車両タイプ別 ADAS シミュレーション市場

2032 年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | 6 つのデータ表

128

10.1

はじめに

10.2

乗用車

10.2.1

ソフトウェアとセンサーフュージョンの複雑化が市場を牽引する要因となる

10.3

商用車

10.3.1

運用リスクの高まりが市場を牽引する要因となる

10.4

主要インサイト

ADASシミュレーション市場、提供形態別

市場規模と成長率予測分析（2032年まで、百万米ドル） | データ表6枚

133

11.1

はじめに

11.2

ソフトウェア

11.2.1

開発サイクル短縮の圧力による市場牽引

11.2.2

アプリケーションソフトウェア

11.2.3

ミドルウェア

11.2.4

オペレーティングシステム／プラットフォーム

11.3

サービス

11.3.1

一貫したデータフローと相互運用性の必要性が市場を牽引

11.3.2

シミュレーションプラットフォーム

11.3.3

検証サービス

11.3.4

サポート・保守サービス

11.4

主要インサイト

ADASシミュレーション市場（手法別）

市場規模と成長率予測分析（2032年まで、百万米ドル単位） | データ表6点

139

12.1

はじめに

12.2

オンプレミス

12.2.1

市場を牽引する決定論的ハードウェア検証とデータ管理の必要性

12.3

クラウドベース

12.3.1

大規模検証および回帰テストにおける広範な利用が市場を牽引

12.4

主要な洞察

自動運転レベル別ADASシミュレーション市場

2032年までの市場規模および成長率予測分析（百万米ドル） | 10のデータ表

144

13.1

はじめに

13.2

レベル1

13.2.1

市場を牽引するエントリーレベル安全機能の規制適合性

13.3

レベル2/2+

13.3.1

安全検証要件の拡大が市場を牽引

13.4

レベル3

13.4.1

条件付き自動運転における検証の高度な複雑性が市場を牽引

13.5

レベル4/5

13.5.1

大規模かつロングテールの運転シナリオを検証する必要性と、路上テストのリスク・コスト最小化が市場を牽引する要因となる。

13.6

主要な知見

ADASシミュレーション市場（用途別）

市場規模と成長率予測分析

151

14.1

はじめに

14.2

自動緊急ブレーキ

14.3

アダプティブ・クルーズ・コントロール

14.4

車線逸脱警報＆車線維持支援

14.5

交通標識認識

14.6

死角検知

14.7

駐車支援

14.8

自動駐車支援

14.9

その他

14.10

主な洞察

エンドユーザー別ADASシミュレーション市場

市場規模と成長率予測分析

155

15.1

はじめに

15.2

OEM

15.3

ティア1/2部品メーカー

15.4

技術プロバイダー/ソフトウェア開発者

15.5

プライマリーインサイト

…

【本レポートのお問い合わせ先】
https://www.marketreport.jp/contact
レポートコード：AT 9951

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