自動運転向けHDマップは、自動運転車が安全に運行するために必要不可欠な高度な地図データを指します。従来の地図と比べて、HDマップはより詳細かつ精密な情報を提供し、自動車が環境を正確に認識し、判断するための基盤を提供します。 HDマップには、位置情報、道路形状、周囲のインフラ、交通標識、 車線情報、障害物の位置、さらには道路の傾きや傾斜、交通信号の情報などが含まれています。このように、多彩な情報を集約することで、自動運転車はリアルタイムで周囲の状況を正確に把握し、適切な判断を下すことができます。 HDマップは、特に高速道路や複雑な都市部などでの運用を考慮して設計されています。これにより、自動運転車は走行パターンを予測しやすく、障害物を避けたり、他の車両との相互作用を円滑に行ったりすることができます。また、HDマップは常に更新される必要があり、新たな道路工事や交通規制に対応するためのシステムを構築することが求められます。 HDマップの種類には、静的マップと動的マップがあります。静的マップは、道路や交通信号、標識といった固定された情報を含み、長期間にわたって変化の少ないデータを提供します。一方、動的マップは、交通の流れや障害物の位置など、リアルタイムで変化する情報を含んでいます。これらのマップは、相互に連携しながら自動運転車の精度を高める役割を果たします。 HDマップの用途としては、主に以下のようなものがあります。自動運転車のナビゲーション、事故回避システムのサポート、交通状況の解析、自動運転車同士の情報共有、そして運転者への情報提供などです。これらの用途により、安全性や効率性の向上が期待され、交通事故の減少や渋滞の緩和、環境への負担軽減などの効果があるとされています。 関連技術としては、センサー技術、データ処理技術、通信技術などがあります。自動運転車には、LiDAR（ライダー）やカメラ、レーダーなどのセンサーが搭載され、周囲の状況を認識します。これらのセンサーから得られたデータは、高度なアルゴリズムで処理され、HDマップにフィードバックされます。また、車と車、さらには車とインフラとの通信（V2Xコミュニケーション）も重要な役割を果たし、リアルタイムでの情報共有が可能になります。 HDマップを構築するためには、多くのデータ収集と解析が必要です。地図を作成するために、自動運転車が実際に走行しながら、周囲の情報を収集することが一般的です。このデータは、クラウドにアップロードされ、専門のチームによって解析されます。その結果、正確かつ最新のHDマップが生成され、自動運転車に提供されるのです。 さらに、HDマップは自動運転の普及に伴い、さまざまな業界と連携しています。例えば、物流業界では、自動運転トラックがHDマップを利用して効率的な配送を行うことが期待されています。また、都市計画や交通管理においても、HDマップのデータを基にした分析が行われ、より良い交通インフラの整備が促進されています。 このように、自動運転向けHDマップは、自動運転技術の根幹を支える重要な要素であり、今後の自動運転車の発展とともに、その役割はますます重要になると考えられています。安全でスムーズな自動運転社会の実現に向けて、HDマップの進化と、その活用が続けられていくでしょう。 |
自動運転向けグローバルHDマップ市場規模は2024年に69億1400万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）42.1％で拡大し、2031年までに902億5400万米ドルに達すると予測されている。自動運転向けHDマップ（HDマップ）は、自動運転車両にセンチメートルレベルの精度を提供する動的地理情報システムである。道路形状、交通標識、車線、障害物などの静的要素に加え、信号機の状態、交通流、工事情報などの動的データを含む。
自動運転向けHDマップは「補助ツール」から「中核インフラ」へと移行しつつある。技術面では動的・軽量・リアルタイム対応が重要課題となり、市場では国際的巨人がハイエンド市場を支配する一方、中国企業は政策支援と技術革新により急速に台頭している。今後、5G・AI・V2I連携の深化に伴い、HDマップは知覚システムと深く統合され、知能交通システムの「デジタル基盤」となる。ただし課題も残る：データプライバシー保護、ネットワーク容量、多源データ融合の精度が業界の突破口となる重要領域である。
自動運転向けグローバルHDマップ市場は、企業別、地域別（国別）、タイプ別、用途別に戦略的にセグメント化されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、用途別の収益と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新たな機会を活用し、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕することを可能にします。
市場セグメンテーション
企業別：
こちら
TomTom
Google
アリババ（オートナビ）
Navinfo
モービーアイ
Baidu
ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）
NVIDIA
サンボーン
タイプ別：（支配的なセグメント対高マージンのイノベーション）
クラウドソーシングモデル
集中型モード
用途別：（中核需要ドライバー対新興機会）
L1/L2+ 自動化推進
レベル3自動化推進
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的インサイト
– 競争環境：既存プレイヤーの優位性 vs. ディスラプター（例：欧州におけるHere）
– 新興製品トレンド：クラウドソーシングモデルの採用 vs. 集中型モデルのプレミアム化
– 需要側の動向：中国における自動化成長を牽引するレベル1/レベル2+ vs 北米における自動化可能性を牽引するレベル3
– 地域別消費者ニーズ：EUにおける規制障壁 vs インドにおける価格感応度
重点市場：
北米
欧州
中国
日本
（追加地域はクライアントのニーズに基づきカスタマイズ可能です。）
章の構成
第1章：レポート範囲、エグゼクティブサマリー、市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：自動運転向けHDマップの市場規模と成長可能性に関する定量分析（グローバル、地域、国レベル）。
第3章：メーカーの競争力ベンチマーク（収益、市場シェア、M&A、R&Dの重点分野）。
第4章：タイプ別セグメント分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国における集中型モード）。
第5章：用途別セグメント分析－高成長のダウンストリーム機会（例：インドにおけるL3運転自動化）。
第6章：企業別・タイプ別・用途別・顧客別地域収益内訳
第7章：主要メーカー概要 – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的展開。
第8章：市場動向 – 推進要因、抑制要因、規制の影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的結論と戦略的提言
本レポートの意義
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルな運用インテリジェンスを融合。自動運転向けHDマップのバリューチェーン全体でデータ駆動型意思決定を可能にし、以下に対応：
– 地域別の市場参入リスク／機会
– 現地慣行に基づく製品構成の最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 レポート概要
1.1 調査範囲
1.2 タイプ別市場
1.2.1 タイプ別グローバル市場規模の成長：2020年 VS 2024年 VS 2031年
1.2.2 クラウドソーシングモデル
1.2.3 集中型モード
1.3 用途別市場
1.3.1 用途別グローバル市場シェア：2020年対2024年対2031年
1.3.2 L1/L2+ 運転自動化
1.3.3 L3自動運転
1.3.4 その他
1.4 仮定と制限事項
1.5 研究目的
1.6 対象年度
2 世界の成長動向
2.1 自動運転向けHDマップの世界市場展望（2020-2031年）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年 VS 2024年 VS 2031年
2.3 自動運転向けHDマップの世界市場における地域別収益シェア（2020-2025年）
2.4 地域別自律走行向けHDマップ収益予測（2026-2031年）
2.5 主要地域および新興市場分析
2.5.1 北米における自動運転向けHDマップの市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.2 欧州自動運転向けHDマップ市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.3 中国の自動運転向けHDマップ市場規模と展望（2020-2031年）
2.5.4 日本の自動運転向けHDマップ市場規模と展望（2020-2031年）
3 タイプ別内訳データ
3.1 自動運転向け高精度マップの世界市場規模（種類別、2020-2025年）
3.2 自動運転向け高精度マップの世界市場規模予測（タイプ別）（2026-2031年）
3.3 自動運転向けHDマップの代表的なプレイヤー（種類別）
4 用途別内訳データ
4.1 自動運転向けHDマップの世界市場規模：用途別（2020-2025年）
4.2 自動運転向け高精度マップの世界市場規模予測（用途別）（2026-2031年）
4.3 自動運転向けHDマップアプリケーションにおける新たな成長源
5 主要プレイヤー別競争環境
5.1 収益別グローバル主要プレイヤー
5.1.1 収益別グローバル主要自動運転向けHDマッププレイヤー（2020-2025年）
5.1.2 自動運転向けHDマップの世界市場におけるプレイヤー別収益シェア（2020-2025年）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：自動運転向けHDマップ収益によるランキング
5.4 自動運転向けHDマップの世界市場集中度分析
5.4.1 自動運転向け高精度マップの世界市場集中度比率（CR5およびHHI）
5.4.2 2024年自律走行用HDマップ収益に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 自動運転向けHDマップのグローバル主要プレイヤー：本社所在地とサービス提供地域
5.6 自動運転向けHDマップのグローバル主要プレイヤー、製品及び用途
5.7 自動運転向けHDマップのグローバル主要プレイヤー、業界参入時期
5.8 M&A・買収、拡張計画
6 地域別分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.1.1 北米自動運転向けHDマップの企業別収益（2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米自動運転向けHDマップ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.1.2.2 北米自動運転向けHDマップ市場におけるタイプ別シェア（2020-2025年）
6.1.3 北米 用途別市場規模
6.1.3.1 北米 自動運転向けHDマップ 用途別市場規模（2020-2025年）
6.1.3.2 北米自動運転向けHDマップ 用途別市場シェア（2020-2025年）
6.1.4 北米市場の動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.2.1 欧州 自動運転向けHDマップ 収益（企業別）（2020-2025年）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.2.1 欧州自動運転向けHDマップ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.2.2.2 欧州自動運転向けHDマップ市場におけるタイプ別シェア（2020-2025年）
6.2.3 用途別欧州市場規模
6.2.3.1 欧州自動運転向けHDマップ 用途別市場規模（2020-2025年）
6.2.3.2 欧州自動運転向けHDマップ市場における用途別シェア（2020-2025年）
6.2.4 欧州市場の動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.3.1 中国自動運転向けHDマップの企業別収益（2020-2025年）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国自動運転向けHDマップ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.2.2 中国自動運転向けHDマップの市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
6.3.3 中国における用途別市場規模
6.3.3.1 中国自動運転向けHDマップの用途別市場規模（2020-2025年）
6.3.3.2 中国自動運転向けHDマップ市場における用途別シェア（2020-2025年）
6.3.4 中国市場の動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメント及び下流産業
6.4.1 日本の自動運転向けHDマップ：企業別収益（2020-2025年）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本の自動運転向けHDマップ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
6.4.2.2 日本の自動運転向けHDマップ市場におけるタイプ別シェア（2020-2025年）
6.4.3 日本における自動運転向けHDマップの用途別市場規模
6.4.3.1 日本の自動運転向けHDマップの用途別市場規模（2020-2025年）
6.4.3.2 日本の自動運転向けHDマップ市場における用途別シェア（2020-2025年）
6.4.4 日本市場の動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 Here
7.1.1 Here 会社概要
7.1.2 Hereの事業概要
7.1.3 自動運転向けHere HDマップの紹介
7.1.4 自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）
7.1.5 Hereの最近の動向
7.2 トムトム
7.2.1 トムトム 会社概要
7.2.2 トムトムの事業概要
7.2.3 TomTomの自動運転向け高精度マップの紹介
7.2.4 自動運転向け高精度マップ事業のトムトム収益（2020-2025年）
7.2.5 トムトムの最近の動向
7.3 Google
7.3.1 Google 会社概要
7.3.2 Googleの事業概要
7.3.3 自動運転向けGoogle HDマップの概要
7.3.4 自動運転向けHDマップ事業のGoogle収益（2020-2025年）
7.3.5 Googleの最近の動向
7.4 アリババ（オートナビ）
7.4.1 アリババ（オートナビ）企業概要
7.4.2 アリババ（オートナビ）事業概要
7.4.3 アリババ（オートナビ）の自動運転向けHDマップの紹介
7.4.4 自動運転向けHDマップ事業におけるアリババ（オートナビ）の収益（2020-2025年）
7.4.5 アリババ（オートナビ）の最近の動向
7.5 ナビインフォ
7.5.1 ナビインフォ会社概要
7.5.2 ナビインフォ事業概要
7.5.3 自動運転向けNavinfoHDマップの紹介
7.5.4 自動運転向けHDマップ事業のナビインフォ収益（2020-2025年）
7.5.5 ナビインフォの最近の動向
7.6 モビーアイ
7.6.1 モビーアイ企業詳細
7.6.2 モビーアイ事業概要
7.6.3 自動運転向けMobieyeHDマップの紹介
7.6.4 自動運転向けHDマップ事業におけるMobieyeの収益（2020-2025年）
7.6.5 モビーアイの最近の動向
7.7 Baidu
7.7.1 Baidu 会社概要
7.7.2 百度の事業概要
7.7.3 自動運転向け百度HDマップの紹介
7.7.4 自動運転向けHDマップ事業の百度収益（2020-2025年）
7.7.5 百度の最近の動向
7.8 ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）
7.8.1 ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）企業詳細
7.8.2 ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）事業概要
7.8.3 自動運転向けダイナミックマッププラットフォーム（DMP）HDマップの概要
7.8.4 ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）の自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）
7.8.5 ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）の最近の動向
7.9 NVIDIA
7.9.1 NVIDIA 会社概要
7.9.2 NVIDIAの事業概要
7.9.3 NVIDIAの自動運転向けHDマップの紹介
7.9.4 NVIDIAの自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）
7.9.5 NVIDIAの最近の動向
7.10 サンボーン
7.10.1 サンボーン会社の詳細
7.10.2 サンボーン事業概要
7.10.3 サンボーンの自動運転向けHDマップの紹介
7.10.4 サンボーンの自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）
7.10.5 サンボーン社の最近の動向
8 自動運転向けHDマップ市場の動向
8.1 自動運転向けHDマップ業界の動向
8.2 自動運転向けHDマップ市場の推進要因
8.3 自動運転向けHDマップ市場の課題
8.4 自動運転向けHDマップ市場の抑制要因
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論／調査アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム／設計
10.1.1.2 市場規模の推定
10.1.1.3 市場細分化とデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次情報源
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表一覧
表1. 自動運転向けグローバルHDマップ市場規模の成長率（タイプ別）（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表2. 自動運転向けHDマップの世界市場規模成長率（用途別）（百万米ドル）：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表3. 自動運転向けHDマップの世界市場規模（百万米ドル）地域別：2020年 VS 2024年 VS 2031年
表4. 自動運転収益（百万米ドル）地域別市場シェアの世界HDマップ（2020-2025年）
表5. 地域別自動運転収益シェアの世界HDマップ（2020-2025年）
表6. 自動運転向けHDマップの地域別収益予測（2026-2031年）
表7. 自動運転向けHDマップの世界市場：地域別収益シェア予測（2026-2031年）
表8. 自動運転向け高精度マップの世界市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆amp;（百万米ドル）
表9. 自動運転向けHDマップの世界市場規模（タイプ別）（2020-2025年）
表10. 自動運転向けHDマップの世界市場規模予測（タイプ別）（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表11. 自動運転向けHDマップ：タイプ別収益市場シェア（2026-2031年）
表12. 各タイプの代表的なプレイヤー
表13. 自動運転向けHDマップの世界市場規模（用途別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表14. 自動運転向けHDマップ 用途別収益市場シェア（2020-2025年）
表15. 自動運転向けHDマップの世界市場規模予測（用途別）（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表16. 自動運転向けHDマップの世界市場：用途別収益シェア（2026-2031年）
表17. 自動運転向けHDマップの新たな成長源
表18. 自動運転向けHDマップの世界市場におけるプレイヤー別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表19. 自動運転向けHDマップの世界市場におけるプレイヤー別シェア（2020-2025年）
表20. 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）の世界トップ自動運転向けHDマッププレイヤー（2024年時点の自動運転向けHDマップ収益ベース）
表21. 2024年における売上高（百万米ドル）別グローバル自動運転向けHDマップトップ企業ランキング
表22. 自動運転向けHDマップ収益における世界トップ5企業の市場シェア（CR5およびHHI）（2020-2025年）
表23. 自動運転向けHDマップのグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. 自動運転向けHDマップのグローバル主要企業、製品及び用途
表25. 自動運転向けHDマップの世界主要企業、業界参入時期
表26. M&A・買収、拡張計画
表27. 北米自律走行向けHDマップ企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表28. 北米自律走行向けHDマップ：企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表29. 北米自動運転向けHDマップ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表30. 北米自動運転向けHDマップ 用途別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表31. 欧州における自動運転向けHDマップの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表32. 欧州自動運転向けHDマップ：企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表33. 欧州自動運転向けHDマップ市場規模：タイプ別（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表34. 欧州における自動運転向けHDマップの用途別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表35. 中国における自動運転向けHDマップの企業別収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表36. 中国自動運転向けHDマップ：企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表37. 中国自動運転向けHDマップ市場規模（用途別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表38. 中国自動運転向けHDマップの用途別市場規模（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表 39. 自動運転向けHDマップの日本における企業別収益（2020-2025年）＆amp; （百万米ドル）
表40. 日本の自動運転向けHDマップ：企業別収益市場シェア（2020-2025年）
表41. 日本の自動運転向けHDマップ市場規模（用途別）（2020-2025年）（百万米ドル）
表 42. 自動運転向け日本 HD マップの用途別市場規模（2020-2025）＆（百万米ドル）
表43. Here社詳細
表44. ここに事業概要
表45. 自動運転向けHDマップ製品
表46. 自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表47. ここ最近の動向
表48. TomTom会社概要
表49. トムトム事業概要
表50. TomTom自律走行向けHDマップ製品
表51. TomTomの自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表52. トムトム社の最近の動向
表53. Google企業概要
表54. Google事業概要
表55. Google自動運転向けHDマップ製品
表56. 自動運転向けHDマップにおけるGoogleの収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表57. Googleの最近の動向
表58. Alibaba（AutoNavi）企業概要
表59. アリババ（オートナビ）事業概要
表60. アリババ（オートナビ）の自動運転向けHDマップ製品
表61. 自動運転向けHDマップ事業におけるアリババ（オートナビ）の収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表62. アリババ（オートナビ）の最近の動向
表63. ナビインフォ 会社概要
表64. ナビインフォ事業概要
表65. ナビインフォ 自動運転向けHDマップ製品
表66. ナビインフォの自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表67. ナビインフォの最近の動向
表68. モビーアイ企業概要
表69. モビーアイ事業概要
表70. 自動運転向けMobieye HDマップ製品
表71. 自動運転向けHDマップにおけるMobieyeの収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表72. モビーアイの最近の動向
表73. Baidu会社概要
表74. 百度の事業概要
表75. 自動運転向けBaidu HDマップ製品
表76. 自動運転向けHDマップにおける百度の収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表77. 百度の最近の動向
表78. 動的地図プラットフォーム（DMP）企業概要
表79. ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）事業概要
表80. 自動運転向けダイナミックマッププラットフォーム（DMP）HDマップ製品
表81. ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）の自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表82. ダイナミックマッププラットフォーム（DMP）の最近の動向
表83. NVIDIA 会社概要
表84. NVIDIA事業概要
表85. NVIDIA自律走行向けHDマップ製品
表86. NVIDIAの自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表87. NVIDIAの最近の動向
表88. サンボーン社概要
表89. サンボーン事業概要
表90. サンボーンの自動運転向けHDマップ製品
表91. サンボーンの自動運転向けHDマップ事業の収益（2020-2025年）（百万米ドル）
表92. サンボーン社の最近の動向
表93. 自動運転向けHDマップ市場の動向
表94. 自動運転向けHDマップ市場の推進要因
表95. 自動運転向けHDマップ市場の課題
表96. 自動運転向けHDマップ市場の抑制要因
表97. 本レポートの研究プログラム／設計
表98. 二次情報源からの主要データ情報
表99. 一次情報源からの主要データ情報
表95. 自動運転向けHDマップの市場課題
図の一覧
図1. 自動運転向けHDマップ（HDマップ）製品イメージ
図2. 自動運転向けグローバルHDマップの市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. クラウドソーシングモデルの特徴
図4. 集中型モードの特徴
図5. 自動運転向けグローバルHDマップの用途別市場シェア：2024年対2031年
図6. L1/L2+ 運転自動化レベル
図7. L3運転自動化
図8. その他
図9. 自動運転向けHDマップ 対象年度
図10. 自動運転向けHDマップの世界市場規模（百万米ドル）、前年比：2020-2031年
図11. 自動運転向けグローバルHDマップ市場規模（百万米ドル）、2020年対2024年対2031年
図12. 自動運転向けHDマップの世界市場における地域別収益シェア：2020年対2024年
図13. 北米における自動運転向けHDマップの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図14. 欧州における自動運転向けHDマップ収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図15. 中国における自動運転向けHDマップの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図16. 日本における自動運転向けHDマップの収益（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図17. 2024年における自動運転向けHDマップの世界市場シェア（企業別）
図18. 企業タイプ別（Tier 1、Tier 2、Tier 3）および2024年時点の自動運転向けHDマップ収益に基づくグローバル主要自動運転向けHDマップ企業
図19. 2024年自律走行向けHDマップ収益における上位10社および5社の市場シェア
図20. 北米における自動運転向けHDマップのタイプ別市場シェア（2020-2025年）
図21. 北米における自動運転向けHDマップの用途別市場シェア（2020-2025年）
図22. 欧州における自動運転向けHDマップのタイプ別市場シェア（2020-2025年）
図23. 欧州における自動運転向けHDマップの用途別市場シェア（2020-2025年）
図24. 中国における自動運転向けHDマップのタイプ別市場シェア（2020-2025年）
図25. 中国の自動運転向けHDマップ：用途別市場シェア（2020-2025年）
図26. 日本の自動運転向けHDマップ タイプ別市場シェア（2020-2025年）
図27. 日本の自動運転向けHDマップ 用途別市場シェア（2020-2025年）
図28. 自動運転向けHDマップ事業におけるHereの収益成長率（2020-2025年）
図29. TomTomの自動運転向けHDマップ事業の収益成長率（2020-2025年）
図30. Googleの自動運転向けHDマップ事業の収益成長率（2020-2025年）
図31. Alibaba（AutoNavi）の自動運転向けHDマップ事業の収益成長率（2020-2025年）
図32. ナビインフォの自動運転向けHDマップ事業の収益成長率（2020-2025年）
図33. 自動運転向けHDマップ事業におけるMobieyeの収益成長率（2020-2025年）
図34. 自動運転向けHDマップ事業における百度の収益成長率（2020-2025年）
図35. 自動運転向けHDマップにおけるダイナミックマッププラットフォーム（DMP）の収益成長率（2020-2025年）
図36. NVIDIAの自動運転向けHDマップ事業の収益成長率（2020-2025年）
図37. サンボーンの自動運転向けHDマップ事業の収益成長率（2020-2025年）
図38. 本レポートにおけるボトムアップおよびトップダウンアプローチ
図39. データトライアングレーション
図40. 主要インタビュー対象幹部
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