自動運転車（AV）の減価償却のパターンは、現在の乗用車とは異なるものになると考えられるが、そのパターンはまだ分かっていない。現在の自動車について、業界は整備費用と修理費用をかなり正確に把握している。しかし、自動運転車についてはこれらの要素は不明である。さらに、自動運転車のライフサイクルがどの程度になるのかも明確ではない。
減価償却とは、自動車の価値がどれだけ時間とともに使われ、より高度な代替製品の登場によってどれだけ価値が失われるかを示すものである。減価償却に影響する要因には、走行距離、内装を含む車両の状態、機械部品、ソフトウェア、車体、車齢、所在地などがある。車両の価値は中古車市場によって測定されるが、これは需要と供給の古典的な法則に支配される地域的な市場である。現在の車両では、年間1万マイルを超えて運転すると減価の速度が大きく高まる。
自動運転車がフリートとして運用される場合、現在の車両よりもはるかに高い稼働率で使用されると想定されており、個人所有車の約5%に対し、70%に達する可能性がある。ブレーキ、タイヤ、ワイパーなどの交換パターンを把握することは比較的単純かもしれないが、高精細カメラ、レーダー、LiDAR、ソナーなど、技術スタックのその他の部品の減価償却や交換率を知ることははるかに難しい。
タクシー業界およびレンタカー業界は、より高い稼働率での減価償却コストや、予想される摩耗の種類を理解するための良い指標となる。しかし、自動運転の構成部品が何年も稼働するまでは、その減価のペースを確実に知る方法はない。
また、自動運転車が事故でどのような挙動を示すかを把握する良い方法もない。予想される人身傷害や修理・整備費用はどの程度か。現在市場にある、先進運転支援システム（ADAS：先進運転者認知支援）を搭載した一部の電気自動車は、多くの高級車ブランドよりも衝突損害の保険料が高くなっている。
自動運転車は、ドライバーのミスに起因する多くの事故を回避できる可能性があるが、依然として非自動運転車と同じ道路を走行するため、事故に巻き込まれることになる。自動運転車が道路上の車両の大多数を占めるようになれば事故率は下がる可能性があるが、残念ながら、短期的には、注意散漫な人間が運転する車両が依然として存在する限り、自動運転車もすべての事故を回避することはできない。
重要な理由
自動運転車の修理・整備費用や人身傷害の発生率が高いことが判明した場合、これらの高いコストは自動運転車フリートの運営者が負担しなければならない。保険や フリートの交換による運営コストの増加は、最終的に人やものの自動輸送に対して私たちが支払う価格に影響を及ぼすことになる。
これらの不確定なコストを予測することは、自動車のように稼働率が高く高価な資産の減価償却を扱った経験が少ない企業にとって課題となるだろう。ライドシェア企業は、ドライバーの自動車の減価償却費を自社の貸借対照表に計上していない。多くの自動車メーカーは、自社の金融子会社以外では減価償却資産の管理に慣れておらず、その場合でも残存価値の見積もりを誤り、収益性を損なうことが多い。
これらの経済的要因が、マイクロモビリティのスクーター企業にも影響を及ぼしていることがわかる。スクーターは長持ちせず、交換費用も高いため、ビジネスモデルを圧迫している。ロボタクシー事業に参入する多くの技術企業は、一般の人々が1日17時間利用する、数万ドル相当の資産を所有した経験が乏しく、また利用者がいくら支払う意思があるのかも把握していない。
さらに、自動運転車が耐用年数の終わりにどのように処分されるのかは不明である。現在の自動車は、廃車、競売、輸出、および/または有価部品を売却するための分解の対象となっている。電動パワートレイン（路面に動力を生成し、伝達する構成部品）を備えた自動運転車が、将来どのような状況になるのかは全く分からない。
自動運転車は減価するのではなく価値が上がる資産になるのではないかという議論もある。しかし、そうなるとは到底考えられない。保険料、部品の故障や交換サイクル、そして未発達な二次流通市場や廃車市場など、あまりにも多くの不確定要素があるためだ。確実に言えるのは、今後何年もの間、不確実性が支配的であり続けるということだ。
