アメリカのロボタクシー市場を規模づけてみましょう(市場参加者はあまり乗り気ではないようですが)。 人々は構造的に約3ドル/マイルのポイントツーポイントモビリティ製品とパターンマッチをしており、ロボタクシーが大量に普及する中でその可能性を誤解しています。 アメリカの成人は平均的に1日にほぼ1時間運転しています。これらの手動操縦にかかる推定労働コストは年間4兆ドルを超えています。 さらに、私たちはポイントツーポイントの実際の運転サービスに対して年間1.6兆ドルを支払っています。 人々に返済時間(全額の運賃を支払わなくてよい)を与え、支出シェアを獲得することで、米国市場は飽和状態で年間4兆ドルに近づく可能性があると考えています。 供給拡散と消費者の普及が合理的な見込みを踏まえると、ロボタクシーサービス提供者は2030年までに売上高が1.5兆ドルを超え、粗利益は1兆ドルを超える可能性があります。

基礎となる導出を解いていきましょう。 建設的な批評も歓迎します。 最も裕福な収入者は手動運転に最も多くの時間を費やし、税引き後1時間あたり50ドルの請求権を得ることができます。 高所得者は、時間を取り戻すために税引き後賃金の割合を高く支払う意欲があります。 私たちの研究によると、最高所得者は時間を取り戻すために残業代に相当する手当を拒否する傾向があります。他のコホートでは、本来持ち帰れる時間よりも割引で時間を買い戻します。 これは市場規模全体に対してかなり敏感な情報です。 ミレニアル世代が自分たちでテイクアウトカウンターに行くのではなく、ドアダッシュのドライバーを雇って時間をお金と交換しようとしていることは、この曲線に一定の真実性があることを示す十分な逸話を提供しています。

消費者がロボタクシーを利用することを決めると、単に時間とお金を交換するだけでなく、自分の車両を運用するコストも回避しています。 上位10%の収入者は、車両購入費用を含めて1マイルあたり0.76ドルを移動(航空券を除く)に費やしています。 収入10%ごとに、移動の限界コストは1マイルあたり約0.17ドルでほぼ一貫しています。 このモデルは、すでに車を所有している人が最初はその0.17ドルと自分の時間の価値を支払う意思があると仮定しています。一般的な車両ライフサイクルでは、消費者がロボタクシーへの依存が強まるにつれて新車購入を避ける傾向があると推測されます。 2台の世帯は1台の世帯となり、交通予算の多くがロボットタクシーに移ります。 (所得10分位での固定所有の変動は、ほぼ間違いなく単一年度のCEXデータと、世帯間で稀だが大きな車両購入という項目を組み合わせた結果に過ぎません。明らかにそれを滑らかにすべきですが、結論にはあまり関係ありません。)

お金の時間価値をデシル、運転に費やした時間、運転に直接費を重ねると、所得分位とマイルあたりのクリアリングコストによる均衡アタレアブル市場が得られます。 全米でクリアリングコストは1マイルあたり1.36ドルで、所得層の多くは車両購入を控えれば3ドルを支払う覚悟があります。 もし全員が車を所有し続ければ、全国的なクリアリングコストは1マイルあたり0.97ドルに下がり、最も所得の高い人は2.50ドルを支払う気持ちがあります

総額の2.8兆ドルの対象市場は、人々が車の購入を控えるにつれて3.9兆ドルにまで成長します。 かなり大きいようです。 しかし、ターゲットとなる市場には必ず線を引くのは簡単です。今後の展開はどのようなものになるのでしょうか?

展開を始める前に、どこにチャンスがあるのかを見極めなければなりません。 私たちは郵便番号を一人当たりの所得や所得の偏見で調整し、それらを都市圏にまとめ、州ごとにまとめて平均時速で調整します(平均時速が低いほど、1マイルあたりの手動運転時間を節約できるため、消費者の1時間あたりの支払い意欲が上がります)。 そして州レベルでは、天候の優しさと規制の親しみやすさを評価します。 これにより州レベルのローンチスタックランキングが提供され、各州内ではプロバイダーが最大のTAMメトロを最初に立ち上げると想定しています。 これらのグラフは、1マイルあたりのドル(高さ)、マイル、利用可能な幅、州ごとの、都市圏の開局順(地域ごとに色分け)で表示されています。 また、各TAMにおける富の寄与も把握できます(ニューヨークは低MPHで一人当たり所得が高く、所得偏向が高いため魅力的ですが、天候や規制の摩擦で開局順位が下がります)。

採用を3つの遅延拡散曲線の連続でモデル化します。 まずロボタクシー提供者は州を開設しなければなりません。 そうすると、彼らは各都市圏に浸透し始めます。 都市圏が開拓されるにつれて、人口は技術を取り入れ始め、まずは最も高所得者から調達し、より多くの人口に浸透し供給が増えるにつれて、都市の実質的な価格は下がっていきます。

これらの展開曲線は、2030年までに約2兆ドルの収益が見込まれ、ライトの法則に基づくサービス提供コストの仮定により約1.5兆ドルが総利益にあたります。

注目すべきは、ロボタクシーは市場の大部分に対応するために、多数の都市や州に展開する必要がないことです。 モデル化されたローンチメトロの最初の10%を達成すると、アドレス可能な粗利益の40%が解放されます。25%はほぼ3分の2の空きを開けます。 たとえロングテールが規制上の理由やその他の理由で活用が難しくなっても、市場価値を捉えることができるものは十分にあります。

これは供給にとって何を意味するのでしょうか?1台あたり80,000マイルの収益マイルを踏まえると、市場は3,000万台のロボタクシーで飽和状態になり、年間供給増加は500万台でピークに達します。 しかし、これが保守的だと考える理由はたくさんあります。 このモデリング演習では、ピークと谷のフレックス供給やマイル需要弾力性に関する仮定は一切行いません。 需要の低さは、高級消費者でもほぼ固定価格で補われている可能性があります。 総じて、このモデルは1マイルあたり2.50ドルの価格帯に存在する市場の規模を過大評価している一方で、価格が下がる際に発生するマイル駆動の需要を過小評価していると私は推測します。 高額な消費者はコンフォートクラスに相当するものを提供し、それを受け入れるでしょうが、実質的にコストが下がったため、子どもを街の反対側に連れて行ったり、他の地域でディナーをしたり、会議に行ったりする頻度が高まるでしょう。

15%の割引率で、この研究は米国のロボタクシーで現在価値総利益が12+兆ドルに達することを示唆しています(これらの仮定のもと)。 もちろん、これらすべてがキャッシュフローに繋がるわけではありません。ロボタクシーの拡大に伴い、充電インフラや整備の大規模な整備が必要であり、労働費、管理費、顧客獲得コストもライン下で流れていくことは間違いありません。 純粋に、市場参加者が直面したくないような機会の規模を合理的に示しています。

保守的な主張を切り出すこと。 人々はお金のために時間を犠牲にしそうとはしないと合理的に主張できるし、所得曲線を上に進むにつれてそのデータの上昇傾向は減るだろう。 また、消費者の普及がより遅くなり、ロボタクシー供給業者がロングテール市場を立ち上げるのが難しくなり、コスト構造がより高くなるとも言えるでしょう。 そのような状況下では、車の所有を断念する人はおそらく半数しかいないでしょう。 これらの投入物を含めると、現存価値の粗利益は4兆ドル(15%割引率)に低下します

出典/方法:ARK InvestはBLSのATUS(時間使用)+CEX(消費者支出)マイクロデータと、運転時間の推定価値、支払い意向調整、モデル化された地理的展開+コスト曲線を組み合わせて推定します。 注記:市場規模モデルの例示であり、予測ではありません。推定(現金以外の)時間価値を含みます。結果は採用率、タイミング、コスト、割引率などの仮定に非常に敏感です。 開示:情報提供のみを目的としており、投資アドバイスではありません。推定・仮定は変更される場合があります;保証の成果は得られません。第三者データは信頼できるものとされ、保証されていません。

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