SSK 株式会社 新社会システム総合研究所

■概要■
「自動運転」を巡る期待と現実のギャップが整理され、ロボタクシー市場は現在、技術検証から量産・収益化を見据えた段階へと進みつつあります。
2026年4月、テスラはロボタクシー向け車両『Cybercab』の量産を開始しました。
LiDARを用いずカメラ主体でコスト低減を狙うテスラに対し、WaymoはLiDARと高精度地図を活用した「安全性」と「運用コスト最適化」を重視する戦略をとっています。
こうしたアプローチの違いは、サプライチェーン全体の原価構造や部品採用基準に大きな影響を与えつつあります。
材料・部品メーカーにとって重要なのは、「従来のADASの延長」では捉えきれない、ロボタクシー特有の設計・採用要件を正確に理解することです。
・なぜ、高性能なセンサーであっても採用に至らないケースがあるのか
・なぜ、熱マネジメント材料が事業性を左右する要素となりつつあるのか
・なぜ、「台数ベース」の市場予測だけでは投資判断を誤る可能性があるのか
本レポートでは、2026年時点の最新動向と事業構造分析に基づき、これらの問いに対する判断のための視点と整理された分析結果を提示します。
■ 本レポートの3つのコア・バリュー
1. Tesla / Waymo のコスト構造比較分析
・テスラ『Cybercab』の量産動向を踏まえ、LiDARレス構成による原価低減の前提条件と、
LiDAR採用モデルが保険・運用コスト面で優位性を発揮し得る領域を比較。
・サプライヤーに価格圧力が集中しやすい領域と、付加価値が残りやすい領域を整理。
2. ADV特有の新たな部品・材料需要の特定
・高稼働・高負荷演算を前提とするロボタクシーにおいて、AIチップの熱対策、電力マネジメント、
不特定多数利用を前提とした内装材料など、材料・部品レベルで求められる設計・採用要件を分析・特定します。
3. 2030年を見据えた投資回収分析
・「1マイルあたりコスト」を軸に、欧州・中国・日本の規制環境を踏まえた収益性を再検証。
・技術投資の優先度を検討するための視点を整理。
■ このような方におすすめします
・材料・部品メーカーの経営企画／事業企画担当者
・R&D・設計部門で次世代車両（ADV）を検討されている方（熱対策、HMI、センサー、内装材等）
・投資・コンサルティング分野でモビリティ市場を分析される方

第1章：市場構造の再定義と2030年までのグローバルロードマップ
1-1 「完全自動運転」を巡る期待と事業化フェーズの整理
・AIの進化：「情報処理」から「物理空間での行動」へ
・ロボタクシー市場：競争軸の転換と市場構造の整理
・ロボタクシーは「車」ではなく「統合サービス」
・なぜ台数ベースの予測は無意味なのか：走行距離・稼働率ベースでの市場評価
・L5への期待と、L4で進むロボタクシーの現実
・ロボタクシー普及の3段階シナリオ（2025＊　-　＊2030＊　-　＊2035）
・米中二極化がサプライヤーに与える影響
1-2 米・中・欧・日の地政学的・規制的リスク比較
・米国： 資本持久戦による「勝者総取り」モデルの限界と行方
・中国： 行政主導による「スマートシティ一体型」モデルの圧倒的優位性
・ロボタクシー戦略比較：米国 vs. 中国
・日本・欧州： 法規制の壁と、既存OEMが抱える「カニバリゼーション」の葛藤
・日本におけるロボタクシー社会実装に向けた制度整備
1-3 市場撤退・再編から読み解く失敗の共通項
・ロボタクシー事業の撤退・再編が進む構造
・Argo AI、GM Cruise等の事例に見る「技術の過信」と「運営コストの過小評価」
第2章：事業モデル別の収益構造とサプライヤーへの価格圧力
2-1 主要プレイヤー5類型の徹底比較
・ロボタクシーのビジネスモデル分類と競争構造
・ロボタクシービジネスの総保有コスト分析
・運用コストの盲点： 遠隔監視、定期メンテナンス、データ再学習、高精度地図更新
・Waymo型（垂直統合） ／ Tesla型（量産レバレッジ） ／ Baidu型（官民連携） ／ Zoox型（専用設計） ／ Pony.ai型（OEM連携）
・Waymo：事業進化と収益モデル
・Tesla：事業進化と収益モデル
・Baidu：事業進化と収益モデル
・Zoox：事業進化と収益モデル
・Pony.ai：事業進化と収益モデル
2-2 ロボタクシーの真の原価構造（CAPEX / OPEX分析）
・ロボタクシー市場における価値軸の転換（台数 → 稼働・LTV）
・車両原価の推移： 2030年に向けたセンサー・コンピューターの価格下落予測
・ロボタクシーは“車両コスト”だけでは測れない
・データ駆動型アセット管理によるLTV最大化
・ロボタクシー事業におけるBMSの役割
・ロボタクシーにおけるバッテリーリユース＆セカンドライフ
2-3 投資回収の現実性と損益分岐点
・「1マイルあたりコスト」がタクシーを逆転するタイミングの再検証
・市場規模予測と投資回収の現実
・サプライヤーが最も「コストダウン」を要求される部品領域の特定
2-4 【2026年最新分析】Tesla Cybercabの最新動向とWaymoの対抗策
・4月量産開始のCybercab： LiDAR非搭載による徹底的な原価低減の正体
・Waymoのコスト戦略： LiDAR・高精度地図採用勢が打ち出す「安全性・保険コスト」による「優位性の検証」
第3章：AI Defined Vehicle（ADV）を前提とした車両アーキテクチャ
3-1 セントラルコンピューティングへの完全移行とE/Eアーキテクチャ
・自動運転AIの進化：E2Eから「世界モデル」への進化
・ロボタクシーを支えるフィジカルAIとデジタルツインの構造
・ロボタクシー実装におけるギャップと解決構造
・ロボタクシーを支えるモビリティ×AIと車載センサーの主要トレンド
・ロボタクシー普及を支えるインフラ要件
・セントラルコンピューティングへの進化とE/Eアーキテクチャ再構築
・ロボタクシーを支えるAIデファインド型車両開発基盤
・SoC（System on Chip）の高負荷化に伴う基板材料・配線設計の変化
・フェイルオペレーショナル（冗長設計）の本質：故障を前提とした部品構成
3-2 エクステリアセンサーの最適化と冗長化戦略
・車載センサー比較表
・ロボタクシー成立に向けたセンサー構成：ロバスト性とコストの両立
・LiDAR / Camera / Radarの「融合（Fusion）」と「棲み分け」の最終形態
3-3 ロボタクシー特有の熱・電力設計マネジメント
・24時間高稼働がもたらす熱疲労と、次世代放熱部材・冷却システムの需要
・ロボタクシーの収益性を左右するUXと電費の最適化
・電費（航続距離）を左右するAI電力消費の最適化
3-4 【2026年実装動向】4Dイメージングレーダーによるセンサー構成の再構築
・「LiDARをどこまで代替できるのか？」一部車種での実装から得られた技術的結論
・センサーフュージョンにおける「役割分担」の最終回答：LiDARとの共存領域の特定
第4章：インテリアセンサーと「車内UX」の再定義
4-1 ドライバー不在がもたらす「滞在空間」への価値シフト
・ADAS・自動運転技術の進化
・安全性から「管理・快適性・エンタメ」へ： 部品メーカーが狙うべき新領域
・「所有」から「体験」への転換とロボタクシー
・車内UXの進化が収益モデルを拡張
・目に見えない価値をどう実装するか
・ロボタクシーによる空間価値の再構築
・生成AIによる車内UX最適化（ロボタクシー価値）
・車内UX最適化（センシング × マルチモーダル制御）
・センサー連携による車内UX・運用制御
・ロボタクシーにおける車内UXインターフェースの進化
・ロボタクシーに向けたインフォテインメントとデジタルコックピットの進化
・ロボタクシーにおけるコンテンツ・広告・通知の最適化
4-2 次世代インテリアセンサーとAI統合
・ロボタクシーを支えるAI時代のコンテキストセンサー
・DMS/OMSからロボタクシー車内センシング基盤へ
・DMS / OMSの進化： 乗員のバイタル検知とインテリジェントHMIの連動
・車内事故・清掃・忘れ物検知： ロボタクシー運営を支える「自動管理」技術
4-3 材料メーカーへの新要求：高機能内装材とUIの融合
・抗ウイルス・防汚・高耐久材料の需要増（不特定多数の利用を前提）
・ディスプレイ一体型ダッシュボードと透過型センサーの市場性
4-4 【法規制とUX】DMS / OMSの義務化対応とサービス品質の統合
・センサー情報の多目的活用：安全性確保から「清掃・メンテナンス」へのフィードバック
・欧州法規対応としての乗員監視と、ロボタクシーにおける「無人管理」の高度な融合
第5章：材料・部品メーカー向け最終提言：2030年代の勝ち残り戦略
5-1 領域別「参入判断」マトリクス
・コモディティ化が加速する領域 vs 参入障壁が高い高付加価値領域
・ロボタクシーにおける価値創出の本質：車両から運用へ
5-2 日本メーカーが守るべき技術領域とポジショニング
・高信頼性部材、熱管理、生体センシングにおける日本の強みの再構築
5-3 まとめ：投資の優先順位とリソース集中へのロードマップ
・ロボタクシーは「AI×通信×フリート知能」で成立する
・ロボタクシーにおける車載・クラウド連携通信アーキテクチャ
・縮小するレガシーADAS領域と、拡張するロボタクシー専用コンポーネント
・市場規模予測
・業界構造・産業チェーン
・車内・移動・都市の未来像
・マーケットサマリー
・結論


■発行年月■
初回発行2026年6月20日。その後、随時更新（ご注文後、約1週間で最新版を発行）