/
COMMON
自動運転の関連銘柄
Written by
KabuMart調査日：2026年03月26日
自動運転の全体像
自動運転について
自動運転とは、人間がハンドルやアクセルを操作する代わりに、システムが周囲の状況を把握して車を制御する技術です。自動運転技術はレベル0からレベル5までの6段階に区分されており、現在は高速道路などの限定条件下でシステムが運転を担うレベル3の市販車が登場しています。 また、特定のエリアで無人走行を行うレベル4の社会実装に向けた実証実験が加速しており、移動サービスや物流などへの活用も意識される段階にあります。現状は実用化の進展と同時に、制度整備や安全性の確認が進められているテーマです。
自動運転の社会的影響
- 交通安全の向上が期待され、人的ミスに起因する交通事故の削減につながる可能性がある
- 渋滞緩和や交通の効率化に寄与し、道路交通のあり方に影響を与える
- 都市空間では、車中心から人中心の空間への転換や駐車空間の見直しなど、都市構造の変化につながる
- 地域公共交通の維持や移動サービスの高度化に影響し、バス・タクシーなどの運行形態を変える可能性がある
- 物流の効率化や配送ルートの最適化により、物流業の生産性改善が期待される
- 2027年度以降の量産化見込みやレベル4車両の普及が進むと、関連投資や導入コストの見方にも影響する
自動運転のリスク
- 事故発生時の責任が曖昧になりやすく、法的・民事的なリスクが残る
- AIの判断が不十分な場面や事故不可避時の対応など、安全面の不確実性がある
- 悪天候や複雑な交通状況への対応が難しく、技術的限界が普及の制約になる
- 車両のネットワーク接続に伴い、ハッキングやデータ改ざんなどのサイバー攻撃リスクがある
- 社会的な不安や法整備の遅れが、普及の停滞要因になりうる
- 自動運転への過度な依存や過信が、事故リスクを高める可能性がある
自動運転の課題
- 豪雨、積雪、濃霧など悪天候下でのセンサー精度低下に対応する技術開発
- 路上駐車、歩行者、自転車、合流など、複雑な交通状況での柔軟なAI判断の実現
- 車両間通信（V2V）や車両とインフラの連携を含む、新たな通信インフラの構築
- サイバー攻撃対策やデータ保護など、接続性向上に伴うセキュリティ確保
- 事故時の責任分担や法制度の整備など、制度面の課題解消
- 社会的受容性の醸成や、実証から商用化への移行を支える実装体制の整備
関連銘柄を網羅的に紹介します。
トヨタ自動車(7203)
自動運転における役割
自動運転向けソフトウェア基盤「Arene」などを開発
自動運転における強み
- 自動運転関連の特許総合力が世界トップクラス
- 車両製造に加え、通信・都市インフラまで含む広いビジネスエコシステムを持つ
- 「Guardian」と「Chauffeur」を両立する独自の開発思想がある
- Woven Cityなど実証環境を使ってリアルとデジタルを融合した開発を進めている
- WaymoやNTT、グループ各社との協業で技術・通信・人材面を補完している
自動運転におけるリスク
- 特許面では強くても、実用化ではWaymoなど先行勢に後れを取る可能性がある
- 自動運転の安全性確保が難しく、事故や誤作動時の責任が重い
- GPS、V2X、センサー、通信基盤の障害がシステム不具合につながるリスクがある
- 競争激化により、市場シェアやプラットフォーム主導権を失う可能性がある
自動運転における競合
- 日産自動車(7201)：プロパイロット2.0など高度運転支援で競合する国内メーカー
- 本田技研工業(7267)：レベル3自動運転の市販実績があり、自動運転開発で比較対象になりやすい
- SUBARU(7270)：アイサイトを軸に高度運転支援を展開する国内競合
- Waymo：自動運転の実用化・商用化で先行する海外の競争相手
- ゼネラル・モーターズ：ハンズオフ運転など高度運転支援を展開するため競合対象になる
本田技研工業(7267)
自動運転における役割
レベル3自動運転車の市販化などを進める
自動運転における強み
- 自動運転レベル3を世界に先駆けて実用化した技術力がある
- 独自のAIを用いた内製中心の開発アプローチを取っている
- Honda SENSING関連でデータ分析の内製化を進め、データ活用を迅速化している
自動運転におけるリスク
- センサーやAIの認識能力に依存するため、悪天候や環境条件で性能が制限される
- 自動運転に関する法規制や責任分担の整理が課題となる
- 社会的受容性やサイバーリスク、通信障害・システムトラブルへの対応が必要
自動運転における競合
- トヨタ自動車(7203)：国内大手自動車メーカーとして自動運転技術や特許力で比較対象になりやすい
- 日産自動車(7201)：高度運転支援システムの市販化でホンダと競合している
- Waymo：自動運転技術の世界的リーダーとして比較対象になる
- テスラ：自社車両を用いた自動運転・運転支援の開発で競合する
- GM：自動運転技術の開発企業として競合関係にある
- Cruise：自動運転サービス・開発領域で競合する
- Mobileye：自動運転・先進運転支援技術の開発企業として比較対象になる
日産自動車(7201)
自動運転における役割
運転支援システム「プロパイロット」を軸に自動運転を研究開発
自動運転における強み
- 「プロパイロット」に代表される高度な運転支援技術をいち早く大衆車へ展開している
- 実走行データを大量に蓄積し、開発に活用できる
- Wayveとの協業や次世代ProPILOTの公開など、自動運転の次世代化を進めている
自動運転におけるリスク
- センサーやAIに依存するため、特定条件下で機能が制限される
- ドライバーの過信による事故リスクがある
- 事故時の法的責任の所在が不明確になりやすい
- 完全な自動運転ではなく、注意喚起や運転者の関与が必要
自動運転における競合
- トヨタ自動車(7203)：運転支援・自動運転機能で比較対象となる国内自動車メーカー
- 本田技研工業(7267)：E2E自動運転や運転支援技術で競合する国内メーカー
- SUBARU(7270)：アイサイトXなどの先進運転支援で比較される国内メーカー
- Tesla：E2E自動運転やADASで日産と競争する海外メーカー
- Waymo：自動運転の開発・実用化で先行するため比較対象になりやすい
SUBARU(7270)
自動運転における役割
自動運転・運転支援技術の開発を進める完成車メーカー
自動運転における強み
- 独自のステレオカメラを核にした「アイサイト」を持ち、安全重視の運転支援で評価されている
- 「人間中心」の自然なフィーリングを重視した運転支援で、使いやすさが強みとされる
- 次世代EyeSightでAIや高性能SoCの活用を進め、機能高度化を図っている
自動運転におけるリスク
- ステレオカメラ方式に物理的な限界があり、認識性能の制約を受けやすい
- 利用者の機能過信による事故リスクがある
- 完全自動運転よりレベル2の高度化を優先しており、レベル3以上を進める競合に対して見劣りする可能性がある
自動運転における競合
- トヨタ自動車(7203)：Toyota TeammateやAdvanced Driveなど、渋滞時ハンズオフ機能でSUBARUと競合する
- 日産自動車(7201)：ProPILOT 2.0など、高速道路でのナビ連動走行やハンズオフ機能で競合する
- 本田技研工業(7267)：Honda SENSING Eliteなど、国産の高度運転支援・自動運転領域で比較対象になる
小糸製作所(7276)
自動運転における役割
自動運転向けLiDARを開発・供給
自動運転における強み
- 自動車用ランプで世界シェアトップの技術を持ち、自動運転向けの基盤がある
- LiDARや通信技術を統合した「次世代の目」の開発を進めている
- 車載向け短距離LiDARの受注獲得や、Cepton・デンソーとの協業実績がある
自動運転におけるリスク
- LiDARなど自動運転センサーは、攻撃や干渉による誤認識の脆弱性が指摘されている
- 悪天候や災害時にセンサーが正しく作動しない可能性がある
- 車両のネット接続に伴うハッキングや遠隔操作のリスクがある
- 自動運転の普及遅れや競争激化で、開発見直しや投資負担が重くなる可能性がある
自動運転における競合
- スタンレー電気(6923)：国内のランプ大手として小糸製作所と自動車用照明や自動運転向け領域で競合する
- 市光工業(7244)：自動運転に向けたランプ・センサー領域で小糸製作所と競合する
デンソー
自動運転における役割
自動運転領域の中核部品・システムを担う
自動運転における強み
- ハードウェアとソフトウェアを高度に融合させるシステムサプライヤーとしての遂行能力がある
- 世界トップクラスのセンサー技術を持つ
- AIを活用した高度なソフトウェア開発力がある
- LiDARや車載半導体など、自動運転の基盤技術に強みがある
自動運転におけるリスク
- 自動運転・コネクテッド化に伴うサイバー攻撃や不正アクセスのリスクが高い
- 自動運転の社会的受容性や倫理面への対応が必要
- レベル3以降は責任の所在や安全性の説明責任が重くなり、法規制・標準対応の負担が増える
自動運転における競合
- ボッシュ：自動運転のセンサー、ECU、ソフトウェアを統合したシステム開発でデンソーと競合する世界最大級の自動車部品メーカーだから
- コンチネンタル：ドイツのメガサプライヤーとして、自動運転向けのセンサーや制御・ソフト統合領域でデンソーと競合するから
- 日立Astemo：自動運転レベル3の開発・実装領域でデンソーと比較対象になっているから
- ファーウェイ：自動運転分野でデンソーのライバルとして挙げられており、車体以外の領域で競合し得るから
イーソル
自動運転における役割
自動運転技術向けソフトウェア開発を手がける
自動運転における強み
- 独自RTOS「eMCOS」を持つOS技術力が強み
- 自動運転の業界標準であるAutowareやAUTOSARへの深い知見と対応力がある
- AutowareとeMCOSの組み合わせで高いリアルタイム性能と信頼性を実現できる
自動運転におけるリスク
- 自動運転ソフトウェアの安全性・信頼性確保が難しく、技術面の失敗が事業化を左右しやすい
- 自動運転分野はサイバーセキュリティや機能安全、SOTIFなどの要求が厳しく、対応負荷が大きい
- 自動運転市場全体が技術的・構造的課題を抱えており、普及の遅れが事業拡大の制約になり得る
自動運転における競合
- BlackBerry（QNX）：車載OS（RTOS）市場で競合する
- Wind River（VxWorks）：車載向けRTOSの分野で競合する
- Green Hills Software：車載OS・安全性重視のRTOS分野で競合する
アイサンテクノロジー
自動運転における役割
自動運転の実証や地図・測位関連を担う
自動運転における強み
- 公共測量で培った高精度3次元地図（HDマップ）の作成・活用技術
- 測量ソフトで国内トップクラスのシェアを持つ技術基盤
- 自動運転の社会実装・実証に関する実績が豊富
- 自治体、交通事業者、自動車メーカーとの協業ネットワークを持つ
自動運転におけるリスク
- 自動運転の技術的な限界がある
- 事故時の責任の所在が不明確になりやすい
- セキュリティ上のリスクがある
- ハッキングやサイバー攻撃、通信障害の影響を受けやすい
自動運転における競合
- ドーン：地図関連の上場企業としてライバル関係にあると記載されている
- ダイナミックマッププラットフォーム：自動運転向けの高精度3次元地図を手掛けており、HDマップ領域で競合する
アドソル日進(3837)
自動運転における役割
自動運転関連のシステム・ソフトウェア
自動運転における強み
- AI技術の先行導入
- 社会インフラ開発で培った高い信頼性
- 大手自動車メーカーとのコラボレーションによる自動運転関連技術の提供
自動運転におけるリスク
- 自動運転分野は技術進化が速く、継続的な研究開発負担が大きい
- 競合他社や新興企業の台頭で優位性維持が難しくなる可能性がある
- 自動運転は社会インフラ性が高く、不具合時の賠償責任や信用毀損の影響が大きい
- 法規制や安全ガイドラインの変更に迅速対応できない場合、事業継続に影響する可能性がある
- サイバーセキュリティ対応の重要性が高い
自動運転における競合
- コア：車載向け組込みソフトウェア開発に強みがあり、自動運転関連の比較対象として挙げられている
- セック：独立系ソフトウェア開発・SIerとして事業内容や市場での立ち位置が近い
- システム情報：車載系のシステム開発や受託システム開発で事業領域が近く、比較対象として挙げられている
ソリトンシステムズ(3040)
自動運転における役割
自動運転関連のセキュリティ・通信ソフトウェア
自動運転における強み
- 独自の超短遅延な映像伝送技術を核に、遠隔型自動運転に強い
- 遠隔監視・遠隔アシスト・遠隔運転など、レベル4向けの遠隔支援基盤を提供できる
- 国内初のレベル4ドライバー無人運行やバス実証、海外プロジェクトなどの採用実績がある
自動運転におけるリスク
- 遠隔型自動運転は通信遅延や通信途絶の影響を受けやすい
- 悪天候や帯域制限で映像品質が低下すると、現地状況の判断を誤る可能性がある
- 通信・遠隔制御に伴うセキュリティ面や法的・運用上の課題がある
自動運転における競合
- ティアフォー：遠隔監視・操作システムやレベル4自動運転の実現基盤で競合しやすい
村田製作所(6981)
自動運転における役割
自動運転向けのMEMSセンサーなど車載部品
自動運転における強み
- 世界シェア約40%のMLCCを持ち、車載向けの小型・大容量・高信頼性部品に強い
- ジャイロセンサや加速度センサなど高精度なMEMS慣性センサーに強みがある
- スマートフォンで培った超小型・高性能な部品技術を車載領域に展開できる
自動運転におけるリスク
- 自動運転を2030年以降の事業の柱としており、事業化の立ち上がりが遅れると投資回収に時間がかかる
- 高精度MEMS慣性センサーへの巨額投資が先行しており、需要や市場拡大の遅れが負担になりうる
- 自動運転分野では競争が激しく、部品性能や量産体制での優位維持が課題になる
自動運転における競合
- TDK：磁性技術やセンサー、ノイズ対策部品で村田製作所と競合するため
- 京セラ：車載カメラ用部品や通信モジュールなど、自動運転関連の電子部品で競合するため
ソニーグループ(6758)
自動運転における役割
車載向けCMOSイメージセンサー
自動運転における強み
- 世界シェア首位のイメージセンサー技術を核に、自動運転向けのセンシング領域で強みがある
- エンターテインメント、AI、金融（保険）まで統合できる多角的な事業ポートフォリオを持つ
- 車載CMOSイメージセンサーや独自開発のLiDARなど、自動車の認識性能向上に関わる技術を持つ
自動運転におけるリスク
- E2E自動運転の自前開発は、膨大な計算資源とデータ収集が必要で負担が大きい
- テスラなど先行企業との競争が激しく、技術面で追随できないリスクがある
- 車載SoCやAIチップの調達・性能面で、エヌビディアやクアルコムなど外部勢力の影響を受けやすい
- 自動運転では法的責任や社会的受容、サイバー攻撃への対応が重要なリスクになる
自動運転における競合
- Tesla：自動運転FSDとEVの先行企業で、AFEELAの直接競合になりやすい
- BYD：中国のEVメーカーとして、完成車・自動運転領域で競合しうる
- Xiaomi：EVとスマート端末由来の技術を背景に、自動運転EVの競争相手になる
- NIO：中国EV勢として、自動運転機能付きEVの市場で競合する
- Waymo：レベル4自動運転の先行企業として、自動運転システム面で比較対象になる
- キヤノン：自動運転の目となる車載センサー分野でソニーGに挑む競合
マツダ(7261)
自動運転における役割
自動運転技術の開発・研究参画
自動運転における強み
- 人間中心の設計思想で、ドライバーが主役のまま安全性を高める自動運転・運転支援を打ち出している
- 「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」により、システムを副操縦士として使う独自の差別化がある
- ドライバー状態検知やドライバー異常時対応システム（DEA）など、異常時の安全確保に強みがある
自動運転におけるリスク
- 無人運転やレベル4・5を目指す他社と比べ、一般的な自動運転競争では独自路線が不利に見られる可能性がある
- 人間中心の支援技術に特化しているため、自動運転の高度化競争で遅れと評価されるリスクがある
- 一般的な自動運転の定義とは異なるため、技術価値や優位性が伝わりにくい可能性がある
自動運転における競合
- スバル：アイサイトによる高精度な物体認識と安全運転支援で競合するため
- 日産自動車：プロパイロットなどの運転支援・自動運転技術で競合するため
- トヨタ：高度運転支援や自動運転技術を展開しており、国内メーカー同士で比較対象になりやすいため
- ホンダ：自動運転レベル3などの先行実績があり、技術面で競合するため
パナソニック ホールディングス(6752)
自動運転における役割
次世代コックピットや車載センサーなど自動運転向け車載機器を展開
自動運転における強み
- 家電事業で培ったセンサー、カメラ、画像処理技術を車載分野に応用できる
- 高性能な視覚センサーやAIによる環境認識・画像解析に強みがある
- ソフトウェア開発力があり、SDV対応など車載ソリューションを展開している
- 実証実験や遠隔運行支援を通じた運用ノウハウの蓄積がある
自動運転におけるリスク
- コネクテッドカー化に伴い、サイバー攻撃の標的になるリスクが高い
- 車両ソフトウェアの脆弱性を突かれると、運転制御への重大な影響につながる懸念がある
- 脆弱性対策の高度化に伴い、継続的なコスト増と技術競争が発生しやすい
- 事業構造の再編や外部環境の変動の影響を受けやすい
自動運転における競合
- デンソー(6902)：ADASやセンサー技術を持つ国内大手の車載サプライヤーとして競合する
- ソニーグループ(6758)：車載用イメージセンサーなど、自動運転の「目」に相当する領域で競合する
マクニカホールディングス(3132)
自動運転における役割
自動運転車両の輸入販売や実証実験支援、サイバーセキュリティ対策を担う
自動運転における強み
- 半導体やサイバーセキュリティを主力とする技術商社としての知見を、自動運転の社会実装に活かせる
- 自治体や企業との連携で、公道での定常運行など実運用の実績を積み上げている
- 持続的な自動運転車両の運行に向けた遠隔運行管理センターを整備している
- 自動運転EVバスや開発支援サービスなど、実装から運用までの協業モデルを持つ
自動運転におけるリスク
- 自動運転事業の進捗次第で業績が下振れするリスクがある
- 自動運転バスの苦戦が営業利益予想の下方修正につながるリスクがある
- 自動運転技術特有のシステムトラブルや通信障害のリスクがある
- ハッキングやサイバー攻撃など、安全面のリスクがある
自動運転における競合
- ティアフォー：自動運転の民主化を掲げるディープテック企業で、自動運転開発・実証の同領域で比較対象になりやすい
- BO(LDLY)：自動運転の定常運行や自治体向け実装に関わる企業で、マクニカと同じ社会実装領域で競合しやすい
ルネサス エレクトロニクス(6723)
自動運転における役割
自動運転に不可欠な車載半導体SoCやマイコンを供給
自動運転における強み
- 車を「走らせる・曲がる・止まる」を担う車載マイコンで世界トップクラスのシェアを持つ
- 高い信頼性と安全性が評価されている
- 自動運転に必要な半導体をそろえるワンストップ提案ができる
- 低消費電力・低コストを意識したADAS/自動運転向け開発実績がある
- トヨタやデンソーとの連携・供給実績がある
自動運転におけるリスク
- 自動運転SoC市場でNVIDIAやQualcommなど強力な競合とのシェア争いがある
- 自動車メーカーの内製化が進むと採用余地が縮小する可能性がある
- 自動運転車の電子化に伴い、ハッキングなどサイバーセキュリティ対策の負担が大きい
- TSMCなど受託生産会社への依存による供給制約・半導体不足の影響を受けやすい
- 特定の車載・自動運転市場への依存が高い
自動運転における競合
- NV(IDIA)：自動運転向けSoCやAI処理性能で競合する
- Qualcomm：自動運転・車載向けSoCで競合する
- Intel（モービルアイ）：ADAS/自動運転技術とSoCで競合する
- Infineon：車載半導体市場でルネサスと競合する
- NXP Semiconductors：自動運転・車載用半導体分野で競合する
ソシオネクスト(6526)
自動運転における役割
自動運転向けのカスタムSoCを開発
自動運転における強み
- 自動運転向けで最先端プロセスに対応できる設計力がある
- 顧客要望に合わせて一から設計するカスタムSoC開発力が強み
- ADAS・自動運転向けの次世代車載SoCを、3nm/5nm世代の先端プロセスで開発している
自動運転におけるリスク
- 最先端プロセス採用に伴う設計・開発難易度が高い
- 開発遅延が自動車メーカーのモデル投入計画に直結し、商機を逃す恐れがある
- 先行開発投資の負担が大きい
- 競合環境が厳しい
- 地政学・供給網の影響を受けるリスクがある
自動運転における競合
- ルネサスエレクトロニクス(6723)：自動運転・ADAS向けの車載半導体/SoCで競合する国内メーカーとして挙げられている
- NV(IDIA)：自動運転向けの先端半導体・AIプラットフォーム領域で比較対象になりやすい
- Mobileye：自動運転・ADAS向けの先端半導体/運転支援技術で競合しうる
豊田通商(8015)
自動運転における役割
レベル4自動運転トラックの社会実装に向けた実証に参画
自動運転における強み
- トヨタグループとしての強力なバックボーンと商用車分野でのネットワークがある
- 高速道路での大型トラック隊列走行や後続車無人化など、先行した実証実績がある
- レベル4自動運転トラックの社会実装に向けて商用車メーカー4社と協業している
- 自動運転シャトルや海外企業への出資・協業を通じて自動運転の事業基盤を広げている
自動運転におけるリスク
- 通信障害やサイバー攻撃により、自動運転の安全性が損なわれるリスクがある
- V2N通信や路車協調システムへの依存が高く、運用の安定性に課題が残る
- 事故時の責任分界や制度整備が不十分で、法規制面の不確実性がある
- 社会受容性や採算性の確立が必要で、コスト面のハードルが高い
自動運転における競合
- ロボトラック：自動運転トラックのシステム開発・実証を手がけ、同じ商用車向け自動運転領域で比較対象になりやすい
- 先進モビリティ：自動運転の実証や運行支援に関わっており、同じ自動運転ソリューション領域で競合・比較対象になりやすい
- いすゞ自動車(7202)：レベル4自動運転トラックの実証・普及で同じ商用車領域の比較対象になりやすい
- 日野自動車(7205)：大型商用車メーカーとして、自動運転トラックの社会実装で同じ領域の比較対象になりやすい
いすゞ自動車(7202)
自動運転における役割
レベル4自動運転トラックの実証に関与
自動運転における強み
- 商用車（トラック・バス）に特化した長年の運用ノウハウとデータを持つ
- ティアフォー、Applied Intuition、富士通など外部企業との協業で技術開発を進めている
- 2027年度のレベル4自動運転事業化を掲げ、実証走行や専用テストコースで検証を進めている
自動運転におけるリスク
- 商用車特有の走行条件が多く、自動運転の難易度が高い
- 社会実装に向けて法規制や社会受容性のハードルがある
- 自動運転バスでは過敏検知や過度な停車など、実運用面の課題が残る
自動運転における競合
- 日野自動車(7205)：国内の主要トラックメーカーとして、自動運転商用車で競合する
- 三菱ふそうトラック・バス：商用車メーカーとして、トラック・バスの自動運転開発で競合する
- UDトラックス：大型トラック領域の商用車メーカーとして、自動運転分野で競合する
三菱自動車工業(7211)
自動運転における役割
自動運転技術の開発および車両への実装を推進
自動運転における強み
- 日産・ルノーとのアライアンスを活用した共通技術を使える
- PHEVや四輪制御技術を自動運転・運転支援に統合できる
- アウトランダーPHEVやeKクロスEVなどでマイパイロット/e-Assistを展開している
自動運転におけるリスク
- 自動運転の単独開発はコスト増大と限界がある
- 競合他社との技術格差が広がる可能性がある
- サイバーセキュリティ対応や事故時の法的責任が重い
- アライアンスや外部パートナーへの依存度が高い
自動運転における競合
- 日産自動車(7201)：アライアンス内で自動運転・運転支援技術の比較対象になりやすい
- トヨタ自動車(7203)：国内大手としてADAS・自動運転技術開発の競合
- 本田技研工業(7267)：国内大手として自動運転・運転支援システムの競合
- 三菱電機(6503)：自動運転向け車両制御システムの開発で競合
- テスラ：海外メーカーとして自動運転技術の比較対象
スズキ(7269)
自動運転における役割
軽自動車・小型車向けの運転支援や自動運転技術に取り組む
自動運転における強み
- 軽自動車・小型車に最適化した自動運転/運転支援の設計力
- 徹底したコストパフォーマンスを重視した開発姿勢
- 外部パートナーと積極的に連携し、自動運転技術の補完・強化を進めている
- 地域モビリティやAGVなど、用途を絞った自動運転領域での展開余地がある
自動運転におけるリスク
- 運転支援が中心で、システムへの過信による事故リスクがある
- 特定条件下で作動不全が起きるリスクがある
- 雨・雪などの悪天候や災害時にセンサーやシステムが影響を受ける可能性がある
- 自動ブレーキなど先進安全装備の誤作動・誤認識が懸念される
自動運転における競合
- ダイハツ工業：軽自動車やコンパクトカー市場でスズキと競合し、運転支援機能でも比較対象になりやすい
- 本田技研工業(7267)：軽自動車・コンパクトカー市場でスズキと競合し、自動運転/運転支援でも比較される
- 日産自動車(7201)：軽自動車やコンパクトカー市場でスズキと競合し、先進運転支援の比較対象になる
ヤマハ発動機(7272)
自動運転における役割
自動運転OS「Autoware」や低速自動運転車両の開発に関与
自動運転における強み
- 低速モビリティや屋外搬送の領域で先行実績がある
- ゴルフカーをベースにしたグリーンスローモビリティの自動運転に強みがある
- 低コストかつ1996年からの作り込みに支えられた実用化の早さがある
- 段差・傾斜への対応や、天候・周辺環境変化へのロバスト性を持つ
自動運転におけるリスク
- センサーやAI、通信技術への依存が高く、悪天候や災害時に正しく作動しない可能性がある
- 見通しの悪い交差点や狭い道路など、現場特有の危険箇所への対策が継続課題である
- 事故発生時の責任の所在が曖昧になりやすい
自動運転における競合
- 三菱電機(6503)：国内のレベル4自動運転移動サービス領域で比較対象になりやすい
- スズキ(7269)：自動運転農機や農業向けモビリティの領域で競合・比較対象になりやすい
ダイナミックマッププラットフォーム(336A)
自動運転における役割
自動運転向けの高精度地図を提供
自動運転における強み
- 自動運転に不可欠な高精度3次元地図（HDマップ）を提供している
- 国内では高速道路・自動車専用道路向けの商用HDマップで事実上の一強とされる
- 政府主導の産官学連携プロジェクトを背景に、国内自動車メーカーやゼンリン等の出資・連携基盤がある
- Ushr買収などにより北米を含むグローバルなデータ資産と展開力を持つ
自動運転におけるリスク
- 通信障害や遅延があると動的情報の反映が遅れ、安全走行に支障が出るリスクがある
- 道路工事や事故などの変化を地図更新が追いつけないと、現実との乖離から誤判断リスクがある
- 不正アクセスやデータ改ざんによる車両の誤作動・事故につながるサイバーセキュリティリスクがある
- 案件期ズレで売上が変動しやすい
- HDマップなどに関する固定資産の減損リスクがある
自動運転における競合
- HERE Technologies：世界市場で高精度地図データを提供し、自動運転向けHDマップで競合する
- TomTom：世界的な地図・ナビゲーション企業として、高精度地図領域で競合する
- ゼンリン(9474)：自動運転向けの静的な高精度地図データを提供するため、基盤領域で競合する
- アイサンテクノロジー(4667)：自動運転地図の低コスト化や高精度3D地図開発で競合する
- パスコ(9232)：自動運転向けの地理空間データや高精度地図関連で競合する
デジタルハーツホールディングス(3676)
自動運転における役割
生成AIを活用した完全自動運転車両の開発に関与
自動運転における強み
- ゲームデバッグで培った、不具合を見抜く高いデバッグ専門性がある
- 約8,000名超の登録テスターを抱え、自動運転AI向けのアノテーションや大規模テストを実行しやすい
- 複雑なシナリオ下で不具合を探し切る検証ノウハウを持つ
自動運転におけるリスク
- 自動運転はシステムが高度で、不具合の見落とし時の責任が重くなりやすい
- テスト・デバッグ領域で競争が激化している
- 自動運転分野は事故時の責任所在が大きな課題になりやすい
自動運転における競合
- ベリサーブ：自動運転・ADAS向けの第三者検証やソフトウェアテストで競合する
- バルテス：車載システム向けのテスト自動化やセキュリティ診断で競合する
- S(HIFT)：ソフトウェア品質保証の領域で、自動運転向け検証サービスの競合となる
ソフトバンク(9434)
自動運転における役割
5G通信やV2Xで自動運転向け通信基盤を提供
自動運転における強み
- 5G・IoTを活用した低遅延の通信インフラを自動運転基盤にできる
- BOLDLYの遠隔運行管理システム「Dispatcher」で少人数の遠隔監視・運行管理ができる
- NVIDIAなどとの連携によるAI-RAN/AI技術の活用で、自動運転向けの計算・通信最適化を進められる
自動運転におけるリスク
- Wayveなどへの巨額投資の回収が不確実で、投資・経営面の負担が大きい
- 自動運転の安全性確保や事故対応、遠隔運用の安定性に技術・運用上のリスクがある
- 車両・交通インフラの情報連携が進むほど、サイバーセキュリティやプライバシー面のリスクが高まる
自動運転における競合
- トヨタ自動車(7203)：自動運転のモビリティサービスや関連プラットフォームで比較対象になりやすい
- KDDI(9433)：MECやコネクテッドカー向け通信基盤で競合しやすい
- NTTグループ(9432)：通信インフラや次世代ネットワークを使う自動運転基盤で競合しやすい
- Waymo：自動運転タクシーなどの先進的な自動運転技術・実運用で比較対象になりやすい
KDDI(9433)
自動運転における役割
LTE・5Gを使った車車間/路車間通信の実証を推進
自動運転における強み
- 5G/サブ6を核にした低遅延・大容量の通信インフラを持つ
- 通信の二重化などで遠隔監視・制御の安定性を高められる
- 車・ロボット・ドローンを含む複数モビリティの統合制御に強みがある
- ティアフォーとの提携やTURINGへの出資など、外部連携で自動運転領域を拡大している
自動運転におけるリスク
- 通信障害が起きると自動運転車の遠隔監視・制御が途切れ、制御不能リスクにつながる
- レベル4以上では通信依存度が高く、回線品質や冗長化が不十分だと安全性に直結する
- コネクテッド化に伴い、ハッキングやサイバー攻撃のリスクがある
- 自社の通信障害実績が、自動運転分野での信頼性懸念として意識されやすい
自動運転における競合
- ソフトバンク：自動運転×通信の分野で、同じ通信インフラと5G技術を武器にサービス展開しているため
- NTTドコモ：自動運転×通信の分野で、5Gを活用した遠隔監視や運行支援で競合しやすいため
日本信号(6741)
自動運転における役割
路側機やLiDARなど自動運転インフラを手掛ける
自動運転における強み
- 鉄道・道路信号で培った「安全・信頼」の技術基盤がある
- 路車協調型の自動運転で、車両単体では難しい判断を道路側から支援できる
- 交差点などの死角情報をリアルタイムに提供する路車間通信に強みがある
- 鉄道の自動運転やGoA4関連の実証実績がある
自動運転におけるリスク
- 通信障害やシステムトラブルの影響を受けやすい
- 信号情報の生成・提供・利用に関する責任分担が複雑になりやすい
- インフラ側の整備や更新、導入に時間とコストがかかりやすい
自動運転における競合
- ティアフォー：自動運転ソフトや実証実験で、協調型自動運転の比較対象になりやすい
- KDDI(9433)：5Gなど通信を活用した自動運転実証で、路車協調の比較対象になりやすい
- アイサンテクノロジー(4667)：自動運転の実証や関連技術で、路車協調分野の比較対象になりやすい
- DeNA(2432)：路車間通信を用いた自動運転実証の文脈で比較対象になりやすい
- 日立製作所(6501)：鉄道の信号技術を活かした自動運転文脈で比較対象になりやすい
商船三井(9104)
自動運転における役割
自動運航船など自律航行技術を推進
自動運転における強み
- 自動運航（自動運転）で「世界初」を含む豊富な実証実績がある
- MEGURI2040などを通じて実用化に向けた具体的な成果を積み上げている
- 異業種との連携によりAI・デジタル技術を活用できている
自動運転におけるリスク
- 衝突事故のリスクがある
- システムトラブルや通信障害が発生するリスクがある
- 事故発生時の法的責任の所在が不明確になりやすい
自動運転における競合
- 日本郵船(9101)：国内大手海運会社として、自動運航技術の開発や実証で商船三井と競合する
- 川崎汽船(9107)：国内大手海運会社として、AI活用や自動離着桟などの自動運航関連技術で競合する
川崎重工業(7012)
自動運転における役割
自動運転関連の開発グループ参加企業として実証・技術開発に関与
自動運転における強み
- 長年培ったロボット技術を自動運転分野に転用できる
- 日本初の産業用ロボットメーカーとして高度な自律制御技術を持つ
- 陸・海・空をまたぐ総合重工としての知見を自動運転に生かせる
- 自動配送ロボット、自動運航船、UGV、建機の自律施工など実証実績がある
自動運転におけるリスク
- AI判断ミス、センサー故障、サイバー攻撃による重大事故リスクがある
- GPSやV2Xなど通信基盤への依存が高く、悪天候や災害時の障害に弱い
- 実証実験から社会実装へ移る際のコスト、収益化、責任所在の整理が課題
- 近年の企業不祥事に起因するガバナンス懸念がある
自動運転における競合
- 三菱重工業(7011)：防衛・宇宙・大型インフラの自律制御や無人化領域で競合する同業大手
- IHI(7013)：航空エンジンや宇宙、物流オートメーションなどの自動化領域で競合する同業大手
コア(2359)
自動運転における役割
自動運転向けのソフトウェア・AI開発
自動運転における強み
- 自動運転は交通事故の防止など、安全性の飛躍的な向上が期待される
- 移動効率と利便性の最適化につながる
- MaaSやスマートシティなど、社会課題の解決に結びつく可能性がある
自動運転におけるリスク
- AIの誤認やソフトウェアのバグ、センサー故障で車両制御を失うリスクがある
- 工事現場の変則標識や予期せぬ飛び出しなど、未知の状況への対応が難しい
- レベル3以降は責任の所在がドライバー、車両メーカー、開発者の間で曖昧になりやすい
- コネクテッドカーを含むサービスインフラへのサイバー攻撃リスクがある
自動運転における競合
- NV(IDIA)：自動運転向けのAI処理・車載コンピューティング領域で競合している
- Mobileye：画像認識チップやADASからレベル4を目指す領域で競合している
- テスラ：自動運転コンピューターや独自AI基盤を持つ競合として挙げられている
- Waymo：自動運転サービスやロボタクシー分野で比較対象になりやすい
- 百度：AIやセンサー技術を活用した自動運転システムで競合している
- ルネサスエレクトロニクス：自動運転向けSoCの領域で競合している
アイシン(7259)
自動運転における役割
車載部品や制御系で自動運転車を支える
自動運転における強み
- 走る・曲がる・止まるを支えるハードウェア群と制御技術を組み合わせられる点
- ブレーキ、ステアリング、トランスミッションなど車両制御の基盤領域に強みがある点
- 自動駐車や機械式駐車場への自動入庫など、自動運転の実証・開発実績がある点
自動運転におけるリスク
- 悪天候や災害時にセンサーが正常に作動しないリスクがある
- GPS精度低下や外部ネットワーク通信障害で自動運転性能が落ちるリスクがある
- コネクテッド化に伴うハッキングやサイバー攻撃のリスクがある
- 事故発生時の責任の所在をめぐる法的・運用上のリスクがある
自動運転における競合
- デンソー(6902)：トヨタ系の部品大手で、自動運転の車両制御や関連技術で競合する
- 日立Astemo：自動車部品大手として、シャシー制御や自動運転関連領域で競合する
- ボッシュ：センサー、ブレーキ制御、AIソフトまで自動運転領域を広く手掛ける競合
- コンチネンタル：自動運転に必要な車両制御や電子部品で競合するメガサプライヤー
- ZF：ブレーキシステムなど車両制御分野でアイシンと競合する
豊田自動織機(6201)
自動運転における役割
自動車部品・関連機器の供給で自動運転領域に関与
自動運転における強み
- 世界シェアNo.1のフォークリフト事業で培った現場知見がある
- 自動運転フォークリフトなど、物流自動化・最適化に直結する技術開発力がある
- 産総研との協業など、AIを活用して少ないデータでも自動運転性能を高める取り組みがある
自動運転におけるリスク
- エンジン認証不正問題を受け、法令順守とガバナンス体制の再構築が重荷になり得る
- 物流現場の自動運転は、安全確保や実運用の難しさが大きい
- 自動運転領域は開発・実証が継続的に必要で、技術実装の遅れが競争力低下につながる可能性がある
自動運転における競合
- 三菱ロジスネクスト：フォークリフトや物流機器の分野で競合し、自動運転フォークリフトでも比較対象になりやすい
住友電気工業(5802)
自動運転における役割
車載配線や部材などの基盤部品を供給
自動運転における強み
- ワイヤーハーネスで世界シェア約25%を持ち、自動運転車の車載ネットワーク基盤に強い
- 車両内部のハードウェアだけでなく、路車間通信などインフラ・通信側からも自動運転に関われる
- 車載光ハーネスの実用化や、信号連携・自動運転バスの実証など関連技術の展開が進んでいる
自動運転におけるリスク
- 自動運転やEVの進展で、従来のワイヤーハーネス中心の事業構造からの転換が必要になる
- 自動運転の普及速度によっては、既存の生産設備やビジネスモデルが陳腐化するリスクがある
- 自動運転に必要な技術・インフラ実装が遅れると、成長機会を取り逃がす可能性がある
自動運転における競合
- デンソー：自動運転用センサーから制御ECUまで幅広く手がけるため、車載部品・制御領域で競合する
- 矢崎総業：ワイヤーハーネスで住友電工と世界シェアを分け合う直接競合
- アイシン：ブレーキ制御や駐車支援など、自動運転関連の車両制御領域で競合する
キーエンス(6861)
自動運転における役割
産業用センサー・計測技術で自動運転の検知系に関与
自動運転における強み
- 自動運転システムの「目」となるLiDAR技術を持つ
- 高精度なセンサーや画像処理技術を提供できる
- 現場課題を捉えて解決する提案力・対応力がある
- 完成車メーカーではなく、サプライヤー／パートナーとして機能できる
自動運転におけるリスク
- 雨・雪・霧・粉塵・油膜などの環境要因でセンサー精度が低下し、誤作動や死角が生じる可能性がある
- 歩行者の急な飛び出しや未登録障害物など、予測不能な事象への対応が難しい
- 点検・整備不備により、高度な電子・センサー系システムの信頼性が損なわれる可能性がある
自動運転における競合
- オムロン(6645)：高度なセンサー技術や制御機器を持ち、自動運転向けの車載センサー・制御システム領域で競合する
- デンソー(6902)：車載用センサーや自動運転関連技術を開発しており、同じセンサー・制御領域で比較対象になりやすい
- ボッシュ：車載用センサーや自動運転システムを開発しており、同じ市場で競合しうる
TDK(6762)
自動運転における役割
磁気センサーやADAS向け部品を供給
自動運転における強み
- 磁気センサーや慣性センサーなど、高度なセンシング技術を持つ
- センサフュージョンに強みがあり、自動運転レベル3以上の実現を支援できる
- 磁性材料技術を背景に、世界トップクラスの電子部品シェアを持つ
- 磁気干渉に強い3D磁気センサや、自動車向け高信頼性部品を展開している
自動運転におけるリスク
- 自動運転やCASE対応を急いだ巨額買収に伴う、のれん減損リスクがある
- 中国市場への依存があり、地政学リスクやハイテク国産化の影響を受けやすい
- 技術競争と市場変動の影響を受けやすい
自動運転における競合
- 村田製作所(6981)：車載センサーや電子部品で競合し、電子部品大手として比較対象になっている
- 京セラ(6971)：電子部品大手として、自動運転向け部品・車載領域で比較される
- オムロン(6645)：ADAS向けセンサー分野で競合・比較対象になっている
- デンソー(6902)：自動運転・ADAS関連の比較対象として挙げられている
- ルネサスエレクトロニクス(6723)：自動運転関連の比較対象として挙げられている
ヴィッツ(4440)
自動運転における役割
自動運転関連の取り組みが株価材料として言及された組み込みソフト企業
自動運転における強み
- 組込みソフトウェアの安全性・信頼性を高める技術力が強み
- ISO 26262やISO/SAE 21434に基づく安全・セキュリティ対応に強い
- トヨタ向け実績や、自動運転関連の仮想空間ソリューションなど先進的なソフト開発の実績がある
自動運転におけるリスク
- ソフトウェア開発・エンジニアリングサービスへの依存が高く、受注動向で業績が変動しやすい
- 自動運転・AI分野は新技術であり、潜在リスクの見落としや安全性検証の難しさがある
- サイバー攻撃や通信不調など、自動運転に伴うセキュリティ・システム障害対応の負担が大きい
自動運転における競合
- コア(2359)：車載・組込みソフトウェア開発で比較される競合
- エクスモーション(4394)：自動車向けの高度なソフトウェア開発領域で競合
- イーソル(4420)：組込みソフトや車載ソフトの分野で競合
デジタル・インフォメーション・テクノロジー(3916)
自動運転における役割
車載向けソフトウェア開発や自動車メーカー研究所との取引拡大で自動運転関連に関与
自動運転における強み
- 車載システムの開発から検証、セキュリティまでを一貫して手がけられる
- 自動運転に必要な車載通信ユニット機器のブラックボックス試験など、車載検証の実績がある
- 上流工程と下流工程を一体化して高品質な製品づくりを進められる
自動運転におけるリスク
- コネクテッドカー化により、外部からのサイバー攻撃や不正アクセスの対象になりやすい
- 自動運転システムの不具合や判断ミスによる事故時に、責任の所在が曖昧になりやすい
- 個人情報漏えいやデータセキュリティ対応への負荷が大きい
自動運転における競合
- システナ(2317)：車載システムや自動運転技術のソフト開発・検証で競合
- ヴィッツ(4440)：自動運転やADAS向けの組込みソフト開発、セキュリティ、シミュレーションで競合
- ディジタルメディアプロフェッショナル(3652)：自動運転関連の受託開発や関連技術で競合
ニデック(6594)
自動運転における役割
EV向けモーターなど電動化部品を供給し自動運転車の基盤を支える
自動運転における強み
- 世界シェアNo.1のモーター技術を自動運転関連の基盤にできる
- M&Aで獲得したセンサーや制御ソフト技術を統合し、システム全体を最適化できる
- トラクションモータシステム「E-Axle」を早期に量産し、EV駆動領域で実績がある
- 開発から生産までの一貫体制を持ち、自動運転関連の車載部品をまとめて提案しやすい
自動運転におけるリスク
- EV市場の成長鈍化や需要減速で、E-Axleへの投資回収が遅れるリスクがある
- 中国市場などで価格競争が激しく、利益率が圧迫されやすい
- ガバナンスや会計不正問題により、信用低下や監査対応の負担が生じる
- 特定顧客への依存や地政学リスクの影響を受けやすい
自動運転における競合
- デンソー(6902)：EV用駆動や車載部品で比較されやすく、自動運転関連のメガサプライヤーとして競合しやすい
- アイシン(7259)：eアクスルなど電動駆動系の領域でニデックと競合しやすい車載部品メーカー
東芝(6502)
自動運転における役割
自動運転向けLiDARの開発を担う
自動運転における強み
- 半導体技術、画像認識AI、計測・通信技術を組み合わせた自動運転向け基幹技術を持つ
- 自動運転の「目」となるLiDARで、長距離測定や小型・低コスト化に関する技術がある
- 画像認識プロセッサ「Visconti」など、自動運転向けの画像認識技術を持つ
- 他車両行動予測など、自動運転・自律移動向けのAI技術がある
自動運転におけるリスク
- 画像認識プロセッサやLiDARなどで技術的・運用上の課題がある
- 自動運転システムにおけるサイバーセキュリティ上のリスクがある
- 自動運転技術の進展や事業構造の変化により、開発・事業化が難しくなる可能性がある
自動運転における競合
- ルネサス エレクトロニクス(6723)：車載画像処理半導体・SoC分野で東芝の競合
- Mobileye：自動運転向けの画像処理・認識技術で東芝の競合
- デンソー(6902)：自動運転の判断を担うプロセッサや画像認識AIの開発で東芝と競合
- エヌビディア：自動運転向けAI半導体・AI機器/ソフトの提供で東芝の競合
まとめ
本記事ではKabuMartの独自調査結果をまとめました。投資の参考にしてみてください。
また、KabuMartでは本記事のような調査を利用者の方も実施することができます。