 | • レポートコード：MRC360i24AP8657 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年1月 • レポート形態：英文、PDF、182ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[182ページレポート] 自動車における量子コンピューティング市場規模は、2023年に8億2,517万米ドルと推定され、2024年には10億1,035万米ドルに達し、2030年には年平均成長率24.02%で37億2,437万米ドルに達すると予測されている。
量子コンピューティングは、膨大な量のデータを迅速に処理する能力により、自動車産業に革命をもたらす見込みがある。量子コンピューティングは自律走行技術を可能にし、道路の安全性を向上させる可能性がある。自動車や輸送の分野への応用は、量子コンピューティングのパワーを活用した革新的なアルゴリズムを用いることで、イノベーションを加速し、自動車メーカー、エンジニア、エンドユーザーに新たな可能性を開くことを約束する。量子コンピューティングはまた、よりスマートな自動運転車を開発し、電気自動車の推進システムのエネルギー消費を削減するための、より高速で効率的な機械学習技術を可能にすることも約束している。膨大なデータ処理能力を持つ量子コンピューティングは、近い将来、私たちの交通手段に革命をもたらすだろう。自動車システムのエネルギー効率の最適化、燃料消費量と排出量の削減、自律走行車の性能と安全性の向上への注目の高まりが、市場成長の原動力となっている。ハイブリッド車や電気自動車の普及に向けた政府の取り組みや投資の増加、自動車向け量子コンピューティング技術を強化するための戦略的提携や協力関係の拡大が、市場参加者に可能性をもたらしている。
コンポーネント：複雑なシステムを最適化するため、車載量子コンピューティングにおけるソフトウェアの利用が増加
車載量子コンピューティングを実現するハードウェア・コンポーネントには、量子プロセッサー、インターフェース、制御電子機器が含まれる。大手自動車メーカーは、実際のアプリケーションを実証している業界リーダーのハードウェアソリューションを好む。サービスとしての量子コンピューティングにより、自動車メーカーはシステムに投資することなく量子コンピューティングパワーを利用できる。自動車メーカーは、こうしたサービスを利用することで、社内に量子コンピューティングの深い専門知識がなくても、特定の自動車プロジェクトのために量子シミュレーションや最適化を実行することができる。量子コンピューターのプログラミングと実行には、量子ソフトウェアとアルゴリズムが必要だ。各社は、化学、機械学習、最適化のためのソフトウェア・プラットフォームと量子アルゴリズムを開発し、自動車アプリケーションに役立てている。これらのソフトウェアは、変数の多い複雑なシステムのシミュレーションや最適化が可能で、自動車の設計や製造工程に最適だ。自動車メーカーはこれらの企業と協力し、ニーズに合わせた量子アルゴリズムを開発している。
テクノロジー超伝導量子ビットの自動車量子コンピューティングへの活用が進む
量子アニーリングは、量子ゆらぎを利用して最適化問題の大域的最小値を求めるもので、量子オプティマイザを活用して複雑な問題を解決する。自動車メーカーは、量子アニーリングを、車両経路の最適化、車両性能の向上、サプライチェーン物流の合理化などの用途に検討している。超伝導量子ビットは、超伝導材料を活用して人工原子を作り出す回路である。自動車メーカー各社は、空気力学を最適化するための計算流体力学や、バッテリー化学物質を改善するための分子間相互作用のモデリング、交通流のマッピングのために超伝導量子ビットを評価している。トポロジカル量子ビットとフォトニック量子ビットは初期段階の技術であり、現在商業的に利用できるものは限られている。しかし、環境ノイズに対する頑健性や拡張性など、自動車産業にとって有望な機能を提供する。トラップイオン量子ビットは、電磁場によって閉じ込められた個々のイオンを利用するもので、製造、物流、輸送における最適化問題に適している。
応用自律走行車とコネクテッドカーのための自動車における量子コンピューティングの応用拡大
自律走行車やコネクテッドカーは、ナビゲーション、環境感知、他の車両との通信に人工知能や機械学習を多用している。量子コンピューティングは、AIモデルをより速く訓練し、複雑な運転シナリオをシミュレートして、自律走行車のソフトウェア開発に役立てることができる。量子コンピューティングは、さまざまな材料の特性に影響を与え、新しいバッテリー技術の有望な候補を特定するのに役立つ。量子コンピューティングは、自動車の効率と性能を向上させるために、自動車メーカーが新しい軽量で高強度の材料を発見し、設計するのに役立ちます。量子コンピューティングでさまざまな材料の特性をシミュレーションすれば、新材料の開発にかかる時間とコストを削減できる。自動車製造の複雑なスケジューリングと最適化は、量子コンピューティングに適している。さまざまなシナリオをシミュレートすることで、量子コンピューティングは自動車メーカーが生産時間を予測し、切り替え期間を最小化し、最も効率的なスケジュールと組立ラインの工程フローを特定するのに役立ちます。量子コンピューティングは、リアルタイムの交通管理システムを開発し、交通の流れを予測し、個々の車両にとってより良いルートを見つけるのに役立ちます。
展開タイプ：自動車業界における量子コンピューティングのオンクラウド展開の人気上昇
自動車業界では、コネクテッドカーやモビリティサービスからデータが流入するため、スケーラブルで柔軟なコンピューティングインフラの必要性が高まっている。クラウドベースの量子コンピューティング・ソリューションは、需要に応じて量子コンピューティング・パワーを拡張でき、インターネット接続さえあればどこからでもアクセスできる。データのプライバシー、セキュリティ、制御を重視する自動車メーカーにとって、オンプレミスの量子コンピュータはクラウドベースのサービスに代わる選択肢となる。しかし、量子システムおよびインフラをオンサイトで設置・維持するための高額な初期投資は、特に技術がまだ確立されていない段階では、抑止力になり得る。自動車メーカーは、量子コンピューティング企業やプロバイダーと直接提携し、カスタマイズされたオンプレミス・ソリューションを構築する必要がある。この2つの導入オプションを比較すると、オンクラウド型の量子コンピューティングの方が、インフラの初期費用が不要な分、自動車メーカーがアクセスしたり実験したりする障壁が低い。オンプレミスの方が、コスト効率が高く、高性能なソリューションを開発できる場合、好ましいアプローチとなる可能性がある。
エンドユーザー：OEMによる量子コンピューティングの利用拡大
OEM（Original Equipment Manufacturer：相手先ブランド製造会社）は、より効率的で費用対効果の高い自動車ソリューションを開発するために量子技術を利用している。複数のシナリオをシミュレーションし、大量のデータを迅速かつ正確に処理し、生産プロセスを最適化することで、OEMは市場での競争力を高めている。その結果、これらの企業は、自律走行車、予知保全、新素材開発などの自動車アプリケーションにおける量子コンピューティングの可能性をますます追求するようになっている。しかし、量子アルゴリズムのパワーを活用することで、倉庫は大量のデータをより効率的に処理し、大規模なデータセットを製品設計や価格戦略の意思決定に役立てることができる。量子コンピューティングを導入した流通業者は、部品やシステムを設計する際に、これまでにない精度、スピード、効率を顧客に提供する。さらに、量子コンピューティングを活用することで、新製品をより迅速かつ効率的に開発することができます。また、従来のコンピュータでは処理できなかった複雑な問題を迅速に解決する能力を活用することで、自動車業界の他の流通業者に対する競争力を高めることもできる。
地域別の洞察
自動車産業は世界で最も競争が激しく、ダイナミックな市場の一つです。企業が競争優位に立つための革新的な方法を模索する中で、量子コンピューティングが果たす役割はますます大きくなり始めています。アメリカの自動車市場は競争が激しく、常に進化している業界です。自動車メーカーは自社製品を改善するための新たな方法を常に模索しており、量子コンピューティングはその新たな可能性を提示している。近年では、フォード、ゼネラルモーターズ、テスラといったアメリカの企業が、自動車分野における量子技術開発のパイオニアとなっている。ヨーロッパは、自動車産業における量子コンピューティングの重要な拠点となっている。アウディ、BMW、フォルクスワーゲンなどの企業がこの分野に多大な投資を行っており、量子コンピューティングを自動車工学や設計に応用する方法を模索している。アジア太平洋地域は、自動車分野における量子コンピューティングの重要な市場となっている。中国、日本、韓国などは近年、量子コンピューティングの研究開発に多額の投資を行っている。トヨタ自動車、ホンダ、三菱自動車などの日本企業は、すでに量子コンピューティングを製品設計に導入しており、今後数年間は技術に多額の投資を行う見通しだ。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、自動車における量子コンピューティング市場を評価する上で極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは自分の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、自動車における量子コンピューティング市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績と市場シェアを争う際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、自動車における量子コンピューティング市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。アクセンチュアPLC、Amazon Web Services, Inc.、Capgemini Group、ColdQuanta, Inc.、D-Wave Quantum Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、Honeywell International Inc.、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、IonQ, Inc、Isara、Microsoft Corporation、Motovis、ORCA Computing Limited、PASQAL SAS、PsiQuantum、Corp.、QC Ware Corp.、Quantinuum Ltd.、Rigetti & Co, Inc.、Rigetti & Co, LLC、Terra Quantum AG、Toshiba Digital Solutions Corporation by Toshiba Corporation、Xanadu、Zapata Computing, Inc.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、自動車における量子コンピューティング市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネント ● ハードウェア
サービス
ソフトウェア
技術 ●量子アニーリング
超伝導キュービット
トポロジカル＆フォトニック
トラップイオン
導入形態 ● オンクラウド
オンプレミス
アプリケーション ● 自律走行車とコネクテッドカー
バッテリーの最適化
材料研究
生産計画・スケジューリング
ルートプランニングと交通管理
エンドユーザー ● OEM
倉庫管理・配送
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.自動車における量子コンピューティング市場の市場規模および予測は？
2.自動車における量子コンピューティング市場において、予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.自動車における量子コンピューティング市場の技術動向と規制枠組みは？
4.自動車向け量子コンピューティング市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.車載用量子コンピューティング市場への参入には、どのような形態や戦略的な動きが適しているのか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.自動車システムのエネルギー効率を最適化し、燃料消費量と排出量を削減することへの注目の高まり
5.1.1.2.自動車向け量子コンピューティング技術への投資の増加
5.1.1.3.自律走行車の性能と安全性の向上への注目の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.熟練した専門家の不足と高精度の必要性
5.1.3.機会
5.1.3.1.電気自動車とハイブリッド車の大量導入に向けた政府の取り組みと投資の増加。
5.1.3.2.車載量子コンピューティング技術の発展を目的とした戦略的パートナーシップや共同研究の急増
5.1.4.課題
5.1.4.1.車載量子コンピューティング・アプリケーション開発における複雑な最適化問題
5.2.市場セグメント分析
5.2.1.コンポーネント：複雑なシステムを最適化するため、自動車における量子コンピューティングのソフトウェア利用が増加
5.2.2.技術：車載量子コンピューティングにおける超伝導量子ビットの利用拡大
5.2.3.アプリケーション自律走行車やコネクテッドカーへの量子コンピューティングの応用拡大
5.2.4.導入タイプ：自動車における量子コンピューティングのオンクラウド展開の人気上昇
5.2.5.エンドユーザー：OEMによる量子コンピューティングの利用拡大
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.自動車における量子コンピューティング市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.自動車における量子コンピューティング市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.量子アニーリング
7.3.超伝導キュービット
7.4.トポロジカル・フォトニック
7.5.トラップされたイオン
8.自動車における量子コンピューティング市場、展開タイプ別
8.1.導入
8.2.オンクラウド
8.3.オンプレミス
9.自動車における量子コンピューティング市場、用途別
9.1.はじめに
9.2.自律走行車とコネクテッドカー
9.3.バッテリーの最適化
9.4.材料研究
9.5.生産計画とスケジューリング
9.6.ルートプランニングと交通管理
10.自動車における量子コンピューティング市場：エンドユーザー別
10.1.はじめに
10.2.OEM
10.3.倉庫保管と流通
11.米州の自動車向け量子コンピューティング市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋地域の自動車向け量子コンピューティング市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.欧州、中東、アフリカの自動車向け量子コンピューティング市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.市場シェア分析（2023年
14.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
14.3.競合シナリオ分析
14.3.1.PsiQuantum 社、SkyWater 社のミネソタ工場で量子コンピューティング技術の開発関与と生産立ち上げ計画を拡大
14.3.2.Strangeworks、量子コンピューティング・エコシステム拡大のため2,400万米ドルを調達
14.3.3.PsiQuantum社、DARPAと提携し、世界初の実用規模量子コンピュータ構築への道を加速させる
14.3.4.ザナドゥとロールス・ロイス、ペニーレーン社と量子コンピューティング・ツールを共同開発
14.3.5.現代自動車とフォード、量子コンピューター企業との提携を拡大
14.3.6.BosonQ Psi、世界初の量子パワーエンジニアリングシミュレーションソフトウェアをStrangeworksエコシステムに統合
14.3.7.BMWのような自動車メーカーが量子コンピューティングのアーリーアダプターになりつつある
14.3.8.Terra QuantumとVolkswagen Data:Labがハイブリッド量子コンピューティングのユースケースを実証
14.4.戦略分析と提言
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.2.主要製品ポートフォリオ
図2.自動車における量子コンピューティング市場規模、2023年対2030年
図3.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.自動車における量子コンピューティングの市場ダイナミクス
図7.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図10.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、展開タイプ別、2023年対2030年(%)
図12.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、展開タイプ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図14.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年 (%)
図16.自動車における量子コンピューティングの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.アメリカの自動車における量子コンピューティング市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アメリカの自動車における量子コンピューティング市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図19.米国の自動車における量子コンピューティング市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図20.米国の自動車における量子コンピューティング市場規模、州別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.アジア太平洋地域の自動車向け量子コンピューティング市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. アジア太平洋地域の自動車向け量子コンピューティング市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.自動車における量子コンピューティング市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 24.自動車における量子コンピューティング市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.自動車における量子コンピューティング市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.自動車における量子コンピューティング市場、FPNVポジショニングマトリックス（2023年
• 日本語訳：自動車における量子コンピューティング市場：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、技術別（量子アニーリング、超伝導キュービット、トポロジカル＆フォトニック）、展開タイプ別、用途別、エンドユーザー別 – 2024年～2030年の世界予測
• レポートコード：MRC360i24AP8657 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）