自動車の自動運転技術は、交通事故の低減、渋滞の緩和、移動の効率化、環境問題の低減など、社会的課題の解決に大きな可能性を秘めていますが、同時に、この技術は自動車メーカーだけでなく、IT企業や通信企業、半導体、電池メーカーなど、多様な業種を巻き込んだ新たな産業エコシステムを形成しました。
それに伴い、自動運転技術関連の専門知識や経験を持つ人材の需要が高まっており、ソフトウェア開発エンジニアをはじめ、AI開発エンジニア、センサー技術者、データアナリスト、セキュリティエンジニア、さらにはプロジェクトマネージャーなど、幅広い職種で新たなキャリア機会も生まれています。
本記事では、自動車産業における最新の自動運転技術の動向と、それに伴う転職市場の変化について詳しく探っていきます。技術の最前線から、キャリアチェンジの可能性まで、自動運転がもたらす新たな機会の全容に迫ります。
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こんにちは！このコンテンツのガイドをする、タリスマン株式会社 オートテック専門コンサルタントのK.Fです。
普段は自動運転・MaaS業界への転職のお手伝いをしていますので、このページを参考にしていただき、ご相談をいただけると嬉しいです。
AutoTechTeam
K.F
目次
自動車業界は今、100年に一度の大変革期
電動化と自動運転技術の発展
2024年の世界の自動車販売台数は9,531万台（※1）、自動車産業全体の市場規模は約400兆円とされ、全産業中でも最大の市場規模となっています。自動車業界が巨大市場であることは言わずもがなですが、過去数十年で大きな技術的進化を遂げています。特に近年では「CASE（Connected コネクテッド、Automated/Autonomous 自動運転、Shared & Service シェアリング、Electrification 電動化）」という4つの概念が注目されています。これにより、業界全体が大きく変わりつつあり、自動車業界は今「100年に1度の大変革」と呼ばれる時期を迎えています。
EV（電気自動車）の販売台数は増加し続けており、IEA（国際エネルギー機関）の見通しでは2024年に販売されるEV等の電気自動車は約1700万台で、世界の新車販売台数の実に20％を占めるようになるとされています（※2）。この動きはカーボンニュートラル（二酸化炭素をはじめとする温室効果ガスの排出量と吸収量を均衡させること）の実現のためにも欠かせません。また、自動運転技術も、自動車業界の未来を形作る最重要技術の一つとされており、事故防止、交通効率化、人手不足解消という観点からも多くの期待が寄せられています。自動車メーカー各社は、新しいモビリティサービスの提供や、持続可能な交通システムの構築を目指しており、業界全体が進化を続けています。
（出典）
※1 OICA（国際自動車工業連合会）「Global Sales Statistics 2019 – 2023」
※2 IEA（国際エネルギー機関）Global EV Outlook 2024
自動運転レベルと主要技術
自動運転技術は、レベル0（手動運転）からレベル5（完全自動運転）までの6段階に分類されており、日本では現在レベル2～3の技術が商業化されています。これらは部分的に自動化された運転をサポートする技術で、特定の条件下でドライバーの操作が不要になる場面も増えています。例えばレベル3では、高速道路での一定の自動運転が可能となり、ドライバーは特定の状況下でハンドルから手を離すこと（ハンズオフ）が許されています。
| 自動運転レベル – 名称 | 運転主体 | 運転レベルの概要 |
|---|---|---|
| 0 – 運転自動化なし | 運転者 | ドライバーが全ての運転タスクを担う。ADAS（先進運転支援システム）を搭載していない旧来の自動車 |
| 1 – 運転支援 | 運転者 | システムが前後・左右いずれかの車両制御を実施（アクセル・ブレーキ操作またはハンドル操作のどちらかが、部分的に自動化） 例：自動ブレーキ、前の車に付いて走る（ACC：Adaptive Cruise Control）、車線からはみ出さない（LKAS:Lane Keep Assist System） |
| 2 – 部分運転自動化 | 運転者 | システムが動的運転タスクの縦方向及び横方向両方(アクセル・ブレーキとハンドル操作の両方)の車両運動制御のサブタスクを限定領域において実行。 |
| 3 – 条件付運転自動化 | システム | 一定の条件下でシステムが全ての運転タスクを実行。自動運転時の主体はシステムに移るが、システムからの介入要求に対し運転者は適切に対応しなければならない。 |
| 4 – 高度運転自動化 | システム | システムが全ての運転タスクを実行する。作動継続が困難な場合への応答を限定領域において実行 |
| 5 – 完全自動運転 | システム | 常にシステムが全ての運転タスクを実行し運転操作の全部を代替する状態。 |
自動運転で必要なことは、人が運転する時と同じように「認知」・「判断」・「操作」の3つの動作を正確に繰り返すことです。以下は自動運転を支える重要な技術の一例です。
| 認知 | LiDAR （ライダー） |
車両が周囲の物体や地形を高精度に検知するために使われる技術です。レーザー光が物体に当たって跳ね返ってくるまでの時間を計測し、物体までの距離や方向を測定し、他の車両や障害物を識別するために活用されます。 |
|---|---|---|
| 認知 | HDマップ | 高精度３次元地図データは、自動運転車両がcm単位で正確な位置を把握し、交通規則や地形に基づいた判断を行うために不可欠です。 |
| 判断 | AI（人工知能） | 自動運転車両が環境を認識し、意思決定を行うために、AI技術は重要な役割を果たします。深層学習やデータ解析を駆使して、車両が周囲の状況を理解し、最適な運転判断を行います。 |
| 操作 | ソフトウェア開発 | ソフトウェアは、車両の安全運転を可能にするコア部分です。各センサーから得られるデータを処理し、車両の動きを制御するプログラムです。 |
自動運転に関する各国の動向（技術トレンドと規制）
自動運転技術の発展に伴い、各国や企業は技術開発を競い合っており、並行して規制整備も進んでいます。また電動化と自動運転技術が相互に進化することで、クリーンな輸送手段の提供や交通インフラの効率化も進んでいます。市場では、交通事故の減少、物流の効率化、都市交通システムの再構築など、さまざまな分野で自動運転技術がもたらす変革が期待されています。
- アメリカ
アルファベット傘下のWaymoはカルフォルニア州サンフランシスコ、アリゾナ州フェニックスに続き2024年11月からロサンゼルスの一部でもレベル4自動運転タクシーの一般サービスの提供を開始しました。2025年にはテキサス州オースティン、ジョージア州アトランタと、北米5都市にサービスを拡大。2026年1月にはフロリダ州マイアミでもサービスを開始しています。一方で、Waymoとは異なるE2E AI（End to End AI）というアプローチで自動運転に挑むTeslaは2024年10月、レベル４自動運転によるEVタクシーの試作車を発表しました。価格は3万ドル以下、日本円にして約470万円以下で購入できるようにするとして、2026年4月の生産開始を目指しています。また、同社はロボタクシーサービスを2025年6月にテキサス州オースティンで開始、順次提供エリアを拡大しています。 - 中国
他国より自動運転サービスが浸透しつつある中国では、WeRide（文遠知行）やIT大手の百度（バイドゥ）、Pony.ai（小馬智行）といった企業が、レベル4自動運転のロボタクシーサービスを展開。中国国外でも走行許可を取得しており、米国やUAE、シンガポール、フランスなどでもサービスを展開・拡大しています。Huawei（ファーウェイ）や小米（Xiaomi）は異業種から参入し、高度なADAS（先進運転支援システム）を提供することで、中国国内の市販車市場における「標準装備」となり、SDV化を促進しています。また2025年4月に北京市で施行された条例では、L3以上の自家用車でも公道を走行できるようになり、技術革新や製品開発が加速すると見られています。 - 日本
トヨタやホンダが自動運転技術の開発に積極的です。トヨタは、MaaS（Mobility as a Service）の実現に向け、都市部での自動運転技術の商業運行を目指しています。また、ホンダは世界で初めてレベル3自動運転技術を搭載した市販車「レジェンド」をリリースし、日本国内での技術的なリーダーシップを確立しています（2022年に生産終了）。自動運転タクシーに関しては、前述のWaymoが、日本交通およびGOと提携し、国際ロードトリップとして2025年4月から東京で自動運転車の試験を開始しました。
2026年以降、各社が開発してきた独自のビークルOSやADAS（トヨタのArene、ソニー・ホンダのAFEELA Intelligent Drive等）を搭載した次世代車両が順次市場に投入されます。これにより、ソフトウェアが車両の機能や性能を定義し、購入後もOTA（無線アップデート）を通じて安全性や利便性が進化し続ける『SDV化』が着実に進んでいくことになります。
物流分野では、『新東名高速道路でのレベル4トラック走行』に向け2026年1月現在、特定区間（駿河湾沼津〜浜松間等）における路車間通信（V2X）を活用した走行試験が実施されており、深刻なドライバー不足を解決する『幹線輸送の自動化』が期待されています。
地方交通（ラストワンマイル）においては、千葉県柏市で経済産業省と国土交通省が支援するプロジェクトのもと、2026年1月より中型バスによるレベル4の営業運行が開始されました。これは特定の条件下で「システムが全ての運転操作を行う」状態での運行であり、大学周辺のシャトルバスとして学生や教職員、来訪者の移動を支えています。
さらに、愛媛県松山市の伊予鉄バスは、2026年1月より市街地（環状線・道後エリア）において、運転士が乗務しない「レベル4」の本格的な営業運行を開始しました。新たに導入した車両は中国WeRide（ウィーライド）製で「運転席レス」の設計が特徴。50万人規模の市街地という複雑な環境に加え、自動運転バスとしては世界初となる「踏切通過」を含むルートで無人運行（レベル4）を実現しています。
また2025年9月25日には、トヨタが静岡県裾野市に建設中のWoven City（ウーブンシティ: 自動運転、AI、ロボット、再生可能エネルギーを実装した「生きた実験都市」）が第1期にオープンし、実証実験を開始予定。フェーズ1では約360人が居住する計画となっており、動向に注目が集まっています。
自動運転技術の進展と安全性への警告
2025年3月29日、中国安徽省で発生したXiaomi製電気自動車「SU7」の事故で大学生3名が命を落とし、自動運転支援技術の安全性に対する議論が再燃しています。車両は高速道路でのスマートアシスト運転の作動中に障害物を検知し、警告を出したものの、衝突を回避するには至らず事故が発生しました。それ以前にはアメリカでも複数回の死亡事故が発生しています。
自動運転技術は便利さや効率性を提供する一方で、安全性と倫理的課題も浮き彫りになっています。これらの事故は、自動運転技術がまだ発展途上であることを示しており、企業や規制当局、そしてユーザー全員が協力して安全性向上に取り組む必要があります。「技術は人間を完全に置き換えるものではなく、人間を補完するもの」という認識を持ちつつ、安全第一で活用していくことが求められます。
日本のモビリティDX戦略
上記のように各国で技術開発競争が進む中、日本においては経済産業省主導のもと、官民の議論を経て「モビリティDX戦略」が2024年5月に策定されました。戦略の最終目標は2035年SDV(※)のグローバル販売台数の日系シェア率3割の実現としています。その後2025年6月には、AI活用型自動運転の実装競争激化や地政学リスクの高まりといった直近の環境変化を踏まえ改定されています。
※SDV（Software Defined Vehicle）：車と外部との間の双方向通信機能を使って車を制御するソフトウェアを更新し、販売後も機能を増やしたり性能を高めたりできる自動車
戦略のロードマップでは、モビリティサービス領域におけるKPIとして、政府は2025年度をめどに全国50か所程度、2027年度までに100か所以上で、レベル4の自動運転システムを活用した移動サービスの実現を掲げています。さらにソフトウェアエンジニア人材の確保に向けても施策が盛り込まれ、「モビリティDXプラットフォーム」といったコミュニティの立ち上げを計画するなど、人材面の課題も強く認識されたものになっています。
自動運転・MaaS業界マップの紹介
画像は35ish編集部が作成した自動運転・MaaSの注目企業をセグメント別にまとめた業界マップです。
自動運転・MaaS業界は、従来の「自動車メーカー（OEM）を頂点としたピラミッド構造」から、ソフトウェアやデータ、インフラを軸とした「水平分業型エコシステム」へと進化を遂げています。
2026年現在の主要プレイヤーと注目の企業を、マップのセグメントに沿って動向を解説しながら紹介します。
AUTONOMOUS SOLUTIONS（車両・システム統合）
車両そのものや、自動運転のシステム全体を統合して提供するレイヤーです。テスラ（Tesla）が2026年の生産開始を目指す「ドライバレスロボタクシー」の動向や、Waymoによる主要都市での無人サービス拡大が続いています。国内ではホンダやトヨタに加え、ティアフォーなどのオープンソース発のプレイヤーがレベル4実装を牽引しています。
- Turing チューリング株式会社
2021年8月設立ながら、当初から「自動車メーカー」を掲げるチューリング。CEOの山本氏は「Teslaを超える完成車メーカーを作る」と明言し、ミッションを「We Overtake Tesla」に定めています。2030年までに自社で1万台の完全自動運転EV量産を目標に掲げている点も目を引きます。 - Tesla
FSD（完全自動運転）の進化と、ロボタクシー専用車両の量産を開始。
PROCESSING（半導体・演算処理）
自動運転の「脳」となる演算処理を担う半導体・ハードウェアのレイヤーです。2026年1月のCES 2026では、NVIDIAが「推論（Reasoning）」能力を備えた次世代AIプラットフォームを発表。処理能力の向上により、複雑な状況でも人間のように判断できるAIの搭載が標準化しつつあります。TOSHIBAはViscontiシリーズなどの汎用画像認識プロセッサから事実上フェイドアウト、Intelが開発の主軸を傘下のMobileyeに譲り、本体は製造（ファウンドリ）へシフトするなどプレイヤーの入れ替わりもありました。
- NVIDIA
車載SoC「DRIVE Thor」がL4車両の事実上の標準。 - Qualcomm
5G通信と演算を統合した「Snapdragon Digital Chassis」で急拡大。
SENSING（センサー技術）
車両の周囲を把握する「目」の役割を果たすセンサー技術のレイヤーです。高精度な3D地図を生成するLiDARに加え、カメラのみで高度な認識を行う「ビジョンベース」技術がさらに進化。コスト低減と精度の両立が、量産型SDV普及の鍵となっています。かつては多くの企業がLiDAR開発に参入しましたが、2026年現在はPioneerやBoschが独自開発から撤退。現在は、量産化に成功したLuminarや、独自の撮像素子を武器にするSony、そしてセンサーのデータを統合して制御するContinentalやZFといったインテグレーターへの集約が進んでいます。その裏ではBosch、Pioneerといった企業がコスト競争の激化により、LiDARの独自開発から撤退しています。
- Sony
AIチップを内蔵し、センサー内で物体検知を完結させる「インテリジェント・センサー」で独走。 - Luminar
ボルボ等の量産車への搭載実績でLiDARの勝者へ。
DATA/CONNECTIVITY（通信・クラウド）
車両と外部、あるいは車内のデータ通信を支えるインフラ・コネクテッド技術です。車両とあらゆるものが通信する「V2X」技術の導入が加速しています。特に日本では、新東名高速道路でのV2N（Vehicle to Network）通信を活用した自動運転トラックの実証など、インフラ協調型の実装が進んでいます。
- SmartDrive 株式会社スマートドライブ
スマートドライブ（2013年〜）は、「移動の進化を後押しする」を創業期からビジョンとして掲げ、移動体にまつわるさまざまなセンサーデータを収集・解析しオープンなプラットフォームで展開しています。大企業での導入実績・提携事例も多く、2022年12月には東証グロース市場への上場も果たしました。 - BlackBerry QNX
2026年現在、安全制御OSのデファクトスタンダード。
MAPPING（高精度地図）
安全な走行に不可欠な「高精度3次元地図（HDマップ）」のレイヤーです。ダイナミックマッププラットフォームなどによるHDマップは、国際標準化が進み、2026年には北米や中東市場での採用も拡大。AIによるリアルタイムな地図更新技術も実用フェーズに入っています。
- Mapbox
開発者が自由にUIを組める「SDV時代の地図SDK」として急成長。
SOFTWARE/ALGO（ソフトウェア・アルゴリズム）
認知・判断・操作を行うためのアルゴリズムやミドルウェアのレイヤーです。2026年は「エンドツーエンド（E2E）AI」の社会実装が本格化しています。入力から出力までを一体化したAIモデルが、これまでのルールベースでは対応しきれなかった「稀なシナリオ」への対応力を飛躍的に高めています。
- dSPACE
フトウェアの開発が複雑化する中、仮想空間でテストを行う「HIL（Hardware-in-the-loop）」シミュレーターの需要が過熱。2026年、ほぼ全てのOEMのSDV開発拠点に導入されています。
SECURITY/SAFETY
サイバー攻撃からの保護や、機能安全を担保する極めて重要なレイヤーです。国連の自動車基準調和世界フォーラム（WP.29）において、2026年6月までにさらに高度な自動運転車の国際基準が策定される見通しです。これに伴い、設計段階からのサイバーセキュリティ対策やソフトウェアアップデートの安全確保が厳格化されています。
- ETAS
ボッシュ傘下として、UN-R155/156対応の筆頭プレイヤーに。国際法規への適合が必須となる中で、傘下のESCRYPT（エスクリプト）ブランドの技術を統合し、設計から運用までのセキュリティ監視（VSOC）をセットで提供しています。
DEVELOPMENT TOOLS
効率的な開発やシミュレーションを可能にするツール群のレイヤーです。ソフトウェア定義車両（SDV）の開発を簡略化するAI搭載ツールが発表されています。仮想空間で膨大な走行試験を行うデジタルツイン技術により、公道での検証を待たずに安全性を担保する開発スタイルが定着しました。
- Siemens
2026年1月のCESにおいて、NVIDIAやMicrosoftと提携した「Industrial AI」の構想を発表。車を作る前に仮想空間で全てを走らせ、検証を完結させる「PAVE360」は、SDV開発の標準ツールとなりました。 - Vector
2026年現在も、車載通信のシミュレーションや、AUTOSAR準拠ソフトの開発において、世界中のエンジニアにとっての「必須ツール」としての地位を維持しています。
また、以下は自動運転技術関連の注目企業の一覧です。カテゴリごとに検索もできますので情報収集等にお役立てください。
※タリスマンDeepTech専門チームの自動運転関連クライアントリスト（候補を含む）を元に35ish編集部が作成
| 分類 | 企業名 / Website | 国 |
|---|---|---|
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Audi |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Ford |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Hyundai |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | KIA motors | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Stellantis |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Volkswagen | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Toyota |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Nissan | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | BAIC |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Mercedes-Benz | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | BMW | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | GM | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Honda | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Jaguar |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | GEELY | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Renault |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Tesla | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Volvo |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | SAIC | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | CHANGAN | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | CHERY | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Waymo | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | LYFT | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Navya Mobility(Macnica Group) | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Torc Robotics | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | SD advanced engineering | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Uber | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Easy mile | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | 2get there(ZF Group) | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Baidu 百度 | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Zoox | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Nauto | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | May mobility | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | NXP | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | ZF | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | NVIDIA | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | MAGNA |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Continental | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | BOSCH | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Aptiv | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | HITACHI | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Renesas | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | SAMSUNG | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | intel | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Visteon | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | ZMP | |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | RoboCV |  |
| AUTONOMOUS SOLUTIONS | Turing | |
| PROCESSING | Renesas | |
| PROCESSING | NVIDIA | |
| PROCESSING | Mobileye |  |
| PROCESSING | KALRAY | |
| PROCESSING | Synopsys | |
| PROCESSING | NXP | |
| PROCESSING | TOSHIBA | |
| PROCESSING | CEVA | |
| PROCESSING | cadence | |
| PROCESSING | Imagination Technologies | |
| PROCESSING | Analog Devices | |
| PROCESSING | AMD | |
| PROCESSING | intel | |
| PROCESSING | arm | |
| PROCESSING | Outsight | |
| PROCESSING | ST |  |
| PROCESSING | videantis | |
| PROCESSING | Texas Instrument | |
| PROCESSING | MARVELL | |
| PROCESSING | Graphcore | |
| PROCESSING | Qualcomm | |
| PROCESSING | aiMotive（Stellantis Group） |  |
| SENSING | BOSCH | |
| SENSING | Texas Instrument | |
| SENSING | ZF | |
| SENSING | Mitsubishi | |
| SENSING | Continental | |
| SENSING | microvision | |
| SENSING | Valeo | |
| SENSING | XenomatiX |  |
| SENSING | arbe | |
| SENSING | TOSHIBA | |
| SENSING | HITACHI | |
| SENSING | Luminar | |
| SENSING | Autoliv | |
| SENSING | KOSTAL | |
| SENSING | HYUNDAI MOBIS | |
| SENSING | Aptiv | |
| SENSING | INNOVIZ | |
| SENSING | Pioneer | |
| SENSING | DENSO | |
| SENSING | robosense | |
| SENSING | LG Innotek | |
| SENSING | LYNRED | |
| SENSING | Panasonic AUTOMOTIVE（2027年モビテラに社名変更予定） | |
| SENSING | HARMAN | |
| SENSING | Denso ten | |
| SENSING | MAGNA | |
| SENSING | OUSTER | |
| SENSING | TetraVue | |
| SENSING | Aeye | |
| SENSING | Teledyne FLIR | |
| SENSING | FORVIA HELLA | |
| SENSING | novatel | |
| SENSING | Infineon Technologies | |
| SENSING | ECHODYNE | |
| SENSING | HL Mando | |
| SENSING | Leddar Tech | |
| SENSING | Trimble Applanix | |
| SENSING | NXP | |
| SENSING | Trimble | |
| SENSING | U-blox | |
| SENSING | Honeywell | |
| SENSING | SBG SYSTEMS | |
| SENSING | OMNIVISION | |
| SENSING | OSRAM | |
| SENSING | SIMENS | |
| SENSING | Melexis | |
| SENSING | Lumentum | |
| SENSING | SONY | |
| DATA/CONNECTIVITY | HITACHI | |
| DATA/CONNECTIVITY | Renesas | |
| DATA/CONNECTIVITY | NXP | |
| DATA/CONNECTIVITY | Continental | |
| DATA/CONNECTIVITY | Texas Instrument | |
| DATA/CONNECTIVITY | BlackBerry QNX | |
| DATA/CONNECTIVITY | BOSCH | |
| DATA/CONNECTIVITY | MARVELL | |
| DATA/CONNECTIVITY | Analog Devices | |
| DATA/CONNECTIVITY | Semtech | |
| DATA/CONNECTIVITY | intel | |
| DATA/CONNECTIVITY | Realtek |  |
| DATA/CONNECTIVITY | Cohda Wireless |  |
| DATA/CONNECTIVITY | BROADCOM | |
| DATA/CONNECTIVITY | TTTech |  |
| DATA/CONNECTIVITY | TE Connectivity | |
| DATA/CONNECTIVITY | Valens | |
| DATA/CONNECTIVITY | Elektrobit | |
| DATA/CONNECTIVITY | microchip | |
| DATA/CONNECTIVITY | DENSO | |
| DATA/CONNECTIVITY | HARMAN | |
| DATA/CONNECTIVITY | Infineon Technologies | |
| DATA/CONNECTIVITY | SIMENS EDA | |
| DATA/CONNECTIVITY | molex | |
| DATA/CONNECTIVITY | SmartDrive | |
| DATA/CONNECTIVITY | GreenRoad | |
| DATA/CONNECTIVITY | W-Locate |  |
| DATA/CONNECTIVITY | Vnomics | |
| DATA/CONNECTIVITY | ZONAR | |
| DATA/CONNECTIVITY | Peloton Technology | |
| DATA/CONNECTIVITY | Car IQ |  |
| DATA/CONNECTIVITY | IMS | |
| DATA/CONNECTIVITY | metromile | |
| DATA/CONNECTIVITY | Zubie | |
| DATA/CONNECTIVITY | Vinli | |
| DATA/CONNECTIVITY | MOJIO | |
| DATA/CONNECTIVITY | Airbiquity | |
| DATA/CONNECTIVITY | Automile | |
| MAPPING | TomTom | |
| MAPPING | here | |
| MAPPING | |
|
| MAPPING | NavInfo | |
| MAPPING | Sanborn | |
| MAPPING | Dynamic Map Platform | |
| MAPPING | GeoDigital | |
| MAPPING | Geo Technologies | |
| MAPPING | Civil Maps | |
| SOFTWARE/ALGO | Baidu 百度 | |
| SOFTWARE/ALGO | Mapbox | |
| SOFTWARE/ALGO | ZENRIN | |
| SOFTWARE/ALGO | Trimble Applanix | |
| SOFTWARE/ALGO | apollo | |
| SOFTWARE/ALGO | Elektrobit | |
| SOFTWARE/ALGO | dSPACE | |
| SOFTWARE/ALGO | NVIDIA | |
| SOFTWARE/ALGO | AI motive | |
| SOFTWARE/ALGO | Five AI | |
| SOFTWARE/ALGO | Mitsubishi | |
| SOFTWARE/ALGO | oxa | |
| SOFTWARE/ALGO | Outsight | |
| SOFTWARE/ALGO | KPIT | |
| SOFTWARE/ALGO | BASELABS | |
| SOFTWARE/ALGO | Luxoft | |
| SOFTWARE/ALGO | Neusoft | |
| SOFTWARE/ALGO | Nauto | |
| SOFTWARE/ALGO | Mobileye | |
| SOFTWARE/ALGO | HCL tech | |
| SOFTWARE/ALGO | AURORA | |
| SECURITY/SAFETY | HARMAN | |
| SECURITY/SAFETY | Karamba Security | |
| SECURITY/SAFETY | BOSCH | |
| SECURITY/SAFETY | SIMENS EDA | |
| SECURITY/SAFETY | Aptiv | |
| SECURITY/SAFETY | Continental | |
| SECURITY/SAFETY | Wind River | |
| SECURITY/SAFETY | HITACHI | |
| SECURITY/SAFETY | NXP | |
| SECURITY/SAFETY | IBM | |
| SECURITY/SAFETY | verizon | |
| SECURITY/SAFETY | Renesas | |
| SECURITY/SAFETY | PlaxidityX | |
| SECURITY/SAFETY | BlackBerry QNX | |
| SECURITY/SAFETY | intel | |
| SECURITY/SAFETY | DENSO | |
| SECURITY/SAFETY | ETAS | |
| SECURITY/SAFETY | Green Hills Software | |
| SECURITY/SAFETY | LYNX | |
| SECURITY/SAFETY | secunet | |
| SECURITY/SAFETY | irdeto | |
| SECURITY/SAFETY | Synopsys | |
| SECURITY/SAFETY | ST | |
| SECURITY/SAFETY | KPIT | |
| SECURITY/SAFETY | Rambus | |
| SECURITY/SAFETY | Texas Instrument | |
| SECURITY/SAFETY | Infineon Technologies | |
| SECURITY/SAFETY | VECTOR | |
| SECURITY/SAFETY | CAMBRIDGE MOBILE TELEMATICS | |
| SECURITY/SAFETY | Lytx | |
| DEVELOPMENT TOOLS | HCL tech | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Ansys | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Polysync | |
| DEVELOPMENT TOOLS | ESI | |
| DEVELOPMENT TOOLS | IAR | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Dataspeed Inc. | |
| DEVELOPMENT TOOLS | INTEMPORA | |
| DEVELOPMENT TOOLS | LDRA | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Mechanical Simulation | |
| DEVELOPMENT TOOLS | MathWorks | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Synopsys | |
| DEVELOPMENT TOOLS | TTTech | |
| DEVELOPMENT TOOLS | dSPACE | |
| DEVELOPMENT TOOLS | IAV | |
| DEVELOPMENT TOOLS | ETAS | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Elektrobit | |
| DEVELOPMENT TOOLS | AdaCore | |
| DEVELOPMENT TOOLS | KPIT | |
| DEVELOPMENT TOOLS | SIMENS | |
| DEVELOPMENT TOOLS | VECTOR | |
| DEVELOPMENT TOOLS | b-plus | |
| DEVELOPMENT TOOLS | BASELABS | |
| DEVELOPMENT TOOLS | IPG | |
| DEVELOPMENT TOOLS | SIMENS EDA | |
| DEVELOPMENT TOOLS | AMD | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Maplesoft | |
| DEVELOPMENT TOOLS | AutonomouStuff | |
| DEVELOPMENT TOOLS | Tata Elxsi | |
自動車産業における求人市場の現状
経済産業省の資料でも、SDV化を阻む最大の要因は「ソフトウェア人材の圧倒的な不足」であると記載されている通り、大変革期にある自動車業界では、IT系専門職の需要が急増しています。このセクションでは、自動車業界の求人状況について、現状と求められる人物像について解説していきます。
全体的な求人動向
自動車業界では、ソフトウェア関連の求人が急増しています。背景には、SDV（Software Defined Vehicle）の進展により、ソフトウェアが車両の機能や性能に大きな影響を及ぼすようになっていることがあります。特に、5G技術の普及により、自動運転システムや車両のネットワーク接続、OTA（Over The Air：無線通信を使ったソフトウェアの更新や情報収集）を含むコネクテッド分野での採用ニーズが高まっています。この流れは、車載システムやサイバーセキュリティ関連の領域にも波及し、求人数はここ数年で著しく増えている状況です。
求人が増加している分野
ソフトウェア関連で求人が増加している分野としては、自動運転技術、コネクテッドシステム、サイバーセキュリティ、MaaS（Mobility as a Service）が挙げられます。幅広い職種で採用が進んでおり、特にMaaS分野ではデータ分析やモバイルアプリの開発に関する求人が多く見られます。
SEやインフラエンジニアの採用では、システムの開発や運用スキルが重視されるため、これらは自動車業界未経験からでも挑戦しやすい職種と言えます。一方で、組み込みエンジニアについては自動車業界の経験が応募要件になることが多く、業界内での転職が一般的です。ADAS（Advanced Driver Assistance System：先進運転支援システム）やAD（Autonomous Driving）の開発においてはシミュレーションを用いたモデルベース開発（MBD）が主流となっており、従来の実車テストよりも多くのシチュエーションをテストできるなど様々なメリットをもたらしています。それゆえにモデルとシミューレーションの開発スキルを持つエンジニアが必要とされています。
求められる人物像やスキル
学歴より職歴重視の傾向
自動車業界全体として学歴より職歴が重視される傾向があります。実際の求人票においても「大卒・理系（技術系）」程度の記載にとどまることが多いです。転職においては業界を問わず前職での経験やスキルを中心に応募書類の作成や面接の対策をしましょう
クセつよな人が多い？
自動車は「ものづくり」であるため、特に組み込みエンジニアなどでは技術に強い情熱を持つ人、職人気質な人が多いです。創造性や探究心があるかどうかは重要な要素ですし、新しい技術を積極的に学び、技術的な探究心を持ち続ける姿勢が評価されます。
自動運転技術分野では
自動運転技術分野では、システムの高度化に伴い、以下のような専門知識やスキルを持つ人材が高く評価されます。
- ADAS・認識アルゴリズム（旧DASカメラ技術）:
カメラ、LiDAR、レーダー等のセンサーを用いた周囲環境の検出技術です。近年は単なる検知に留まらず、AI（機械学習/ディープラーニング）を用いた物体認識やセマンティックセグメンテーション（画素単位の識別）が主流です。これらのデータ処理アルゴリズムの設計や、SoC（System on Chip）への実装経験者は、開発の要として重宝されます。 - AUTomotive Open System ARchitecture（AUTOSAR）Classic / Adaptive:
車載ソフトウェアの共通基盤規格です。従来の制御を担う「Classic」に加え、自動運転の高度な演算を支える「Adaptive AUTOSAR」の知見は、現在のSDV（ソフトウェア定義車両）開発において必須スキルとなっています。アーキテクチャの標準化を通じ、開発の効率化と信頼性を担保できるエンジニアは、グローバルプロジェクトにおいて重要視されます。 - モデルベース開発（MATLAB / Simulink / Stateflow）:
複雑な制御ロジックのモデリングやシミュレーションを行うための必須ツール群です。実機テストが困難な自動運転開発において、仮想空間で事前にアルゴリズムを検証・最適化するMBD（モデルベース開発）のスキルは、開発期間の短縮と品質向上に直結するため、依然として高い需要があります。 - 統合ECU（Electronic Control Unit）・ゾーンアーキテクチャ:
車両内でのさまざまな制御機能を担う電子制御ユニットです。自動運転システムでは、ブレーキ、ステアリング、エンジンなどを含む車両全体の自動制御が求められ、ECUに関する理解がある人は開発の現場で歓迎されます。2026年現在は、個別のECUから、強力な演算能力を持つ「統合ECU（HPC）」や、配線を効率化する「ゾーンアーキテクチャ」への移行が進んでいます。ブレーキやステアリングの制御だけでなく、車両全体のシステム構成を俯瞰し、ハードとソフトの最適なリソース配分を設計できる人材は、現場で非常に歓迎されます。
これらの技術に精通し、かつサイバーセキュリティや機能安全（ISO 26262）の視点を持ち合わせている人は、次世代モビリティの安全と進化を支えるリーダーとして、市場価値が飛躍的に高まるでしょう。
新たに求められるモダン・スキル
2026年の転職市場で「即戦力」とみなされるには、以下のスキルセットが鍵となります。
- Rust:
C++に代わる、安全で高速な制御言語としての採用が急拡大しています。 - End-to-End AI:
センサー入力から走行判断までを一括で学習させる次世代AIの知見。 - モデルベース開発（MATLAB / Simulink / Stateflow）:
複雑な制御ロジックのモデリングやシミュレーションを行うための必須ツール群です。実機テストが困難な自動運転開発において、仮想空間で事前にアルゴリズムを検証・最適化するMBD（モデルベース開発）のスキルは、開発期間の短縮と品質向上に直結するため、依然として高い需要があります。 - サイバーセキュリティ (WP.29):
国際法規（UN-R155/156）に基づき、ハッキングを防ぐ設計を最初から組み込む「Security by Design」の知識。
自動運転・MaaS業界への転職活動のヒント
1. 求人の探し方
① 主要な求人サイトの活用
- LinkedIn↗︎
「LinkedIn」はグローバルなネットワークを通じて、自動車関連の企業や採用担当者と直接つながることができる強力なツールです。プロフィールを最新の情報に更新し、関連スキルや経験を強調しておくことで、エージェントやリクルーターからのスカウトが期待できます。 - doda↗︎
「doda（デューダ）」は、総合求人・転職サイトで、日本ではよく利用されています。自動車関連では採用のニーズに対して登録している候補者の母数が少ないためか、1ヶ月で100通以上のスカウトがあることもあります。
② エージェントやスカウトサービスを活用
- 転職エージェントを利用するメリット
- 自動車業界に精通した転職エージェントは、非公開求人を紹介してくれる可能性が高く、エージェント経由でのスカウトも多く存在します。また、応募書類のブラッシュアップや面接対策のサポートも受けられるため、初めての転職でも安心して進めることができます。
K.F
- スカウトされるには
- どの媒体においても言えることですが、質の良いスカウトを受け取るためにはちょっとしたコツが必要です。いくらあなたがすごいスキルや経験を持っていたとしても、職種だけが書かれているような簡素なプロフィールからはそれを読み取ってもらうことができません。技術的なスキルや開発プロジェクトでの経験を詳細に記載し、プロフィールを魅力的に見せられると、企業のリクルーターの目に留まりやすくなります。
2. 自動車業界特有の面接対策
① 面接での重要ポイント
1. 実績を具体的に示す
自動車業界の面接では、特に技術職の場合、具体的な経験や実績を示すことが重要です。面接官は応募者のテクニカルスキルを評価するために、過去のプロジェクトや業務の詳細を求めます。具体的な成果、プロジェクトでの役割、使用した技術やツール、直面した課題への対処法などを数字や具体的な事例で説明すると効果的です。
2. 業界知識とトレンドへの理解
自動車業界はCASEなどの技術革新が急速に進んでいるため、最新の業界トレンドや技術的な進展に精通していることを示す必要があります。面接では、「現在の業界トレンドにどう対応しているか」「自動運転技術や電動化の進展が今後の業界にどのような影響を与えるか」など、見解を求められることもあります。自分の知識を示し、業界の未来を見据えてどのように貢献できるかをアピールすることで、印象が高まります。
② よく聞かれる質問例
自動車業界の面接では、業界特有の専門性や実務経験を問う質問が多く見られます。以下はよく聞かれる質問の例です。
「これまでに関わった車両の設計や開発プロジェクトを教えてください。その中で直面した課題と、その課題に対してどのように対処しましたか？」
「自動車の機械設計や電子制御システムにおいて、どのような技術やツールを使用して作業しましたか？」
「電動化や自動運転技術の開発経験について詳しく説明してください。」
「これまでの自動車業界での経験の中で、最も大きな成果を挙げたプロジェクトは何ですか？」
「自動車業界のトレンドや最近の技術的な進展について、どのようにキャッチアップしていますか？」
「過去の職場で、部門をまたぐコラボレーションを行ったことがありますか？その経験がプロジェクトにどのように役立ちましたか？」
タリスマンからのサポート紹介
自動車業界における転職を成功させるためには、専門的なサポートを受けることをおすすめします。タリスマンでは、求職者のニーズに合わせた包括的なサポートを提供しています。以下は、当社の主なサポート内容です。
1. 履歴書レビューと応募書類のブラッシュアップ
- 求職者の志望度や希望条件の確認
- まず、求職者が抱える具体的なキャリア目標や勤務地、ポジションに対する希望を詳細にヒアリングします。希望する技術分野やキャリアパスの確認を行うことで、候補者にとって最適な企業やポジションを特定します。この過程を経ることで、直接応募では得られない高いマッチング精度を実現します。
- 履歴書のブラッシュアップ
- 作成いただいた応募書類についても企業提出前に確認をし、必要に応じてアドバイスが可能です。また、２言語のレジュメが必要な場合もあります。タリスマンには複数のバイリンガルコンサルタントや外国籍コンサルタンが在籍しているため、日本語・英語・中国語のレジュメに対応が可能です。
2. 面接対策とフォローアップサポート
- 不安解消と面接対策
- 面接に臨む前に、求職者が抱える不安や疑問をしっかりと共有し、面接で自信を持って臨めるようサポートします。具体的な質問への対応方法や、自動車業界特有の技術的な質問に備えるためのアドバイスも行います。また、面接後のフィードバックを迅速に提供し、次のステップに進むための追加情報や改善点を確認します。
- 日本と外国の面接の違いへの対応
- 特に海外からの求職者に対しては、日本の面接スタイルや企業文化の違いを丁寧に説明します。ポジションごとの面接の流れや、企業側の希望に応じた面接スケジュールの調整もサポートします。企業との連絡窓口として、オファーが出るまでの調整をスムーズに進め、求職者が不安なくプロセスを進められるようにします。
3. 複数の選考プロセスに対する調整
- スケジュール調整と情報共有
- 求職者が複数の企業の面接を受ける際には、それぞれのスケジュールや選考進行状況を共有し、最適なタイミングで面接を進められるように調整します。焦ることがなく効率的に複数の選考をこなし、最良のタイミングで決断できるようなサポートは、エージェントを利用する大きなメリットのひとつです。
この記事の監修者：DeepTech専門チーム
K.Fのコメント自動運転・MaaS業界は、既存の自動車産業の枠を超え、ソフトウェアエンジニアリングとの融合を果たしました。今、この新しいエコシステムは、幅広い専門知識をもった人材を求めています。外資・日系のグローバル企業からスタートアップまで様々な企業とつながる私たちが、精一杯転職のサポートをさせていだたきます。
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