自動車業界における「AI 」とは何ですか？
自動車業界は、今まさに驚異的な変革の真っ只中にあります。車両への新技術の導入には、ソフトウェアの拡充、電気自動車、そして新しいセンサーなどが含まれます。しかし、おそらく車両における最も重要な変化は、人工知能の導入でしょう。車載人工知能（AI ）により、自動車メーカーは車両全体にわたる新たな機能や改善を実現することが可能になります。 今日、人工知能が話題になると、その議論の多くは、高度運転支援システム（ADAS）の改良を通じて自動運転車やセルフドライビングカーを実現することに集中しています。これは依然として重要ですが、自動車業界にとっての多くの機会のうちの1つに過ぎません。
このブログ記事では、自動車への人工知能の導入がもたらす機会と課題、および自動車業界におけるAI の幅広いメリットについて解説します。自動車メーカー各社はこうしたイノベーションを積極的に取り入れており、今後数年間でその普及はさらに進むでしょう。
自動車業界におけるAI の、車両ライフサイクル全体にわたる活用事例
AI は車両においてどのように活用できるのでしょうか？
AI 自動車業界における取り組みは、設計の初期段階から運用、安全性、そして継続的な調整に至るまでのライフサイクル全体にわたり、自動車製造プロセス全体の最適化を図っています。
概要：車両の種類AI
ここでは、車両のライフサイクル全体にわたるこうした重要な用途のいくつかについて、設計・製造プロセスから始まり、車両の運用・整備を経て、ADASや自動運転車に至るまで、順を追って見ていきましょう。
- 車両設計とシミュレーション
- 自動車の製造と品質管理
- 車両の運転と整備
- 運転支援と自動運転
車両設計
自動車設計・エンジニアリングにおけるジェネレーティブ・AI および応用AI
ジェネレーティブ・AI は、あらゆる種類の製品の設計プロセスに変革をもたらしており、自動車業界も例外ではありません。車両設計の革新に貢献するAI の車両向けソリューションが、設計サイクルの短縮、効率の向上、および車両性能の向上を図るために活用されています。
AI アルゴリズムによって、こうしたあらゆるユースケースが最適化されており、AI 技術が自動車設計にもたらすメリットについては、まだその始まりに過ぎません。以下にいくつかの例を挙げますが、このリストは可能性のほんの一部に過ぎません：
- タイヤの設計
- 空気力学
- 電池化学の開発
- バッテリー管理システム（BMS）
AI システムが自動車メーカーの設計業務にどのようなメリットをもたらすか、その具体例をいくつか見てみましょう：
タイヤの設計と車両の空力特性
トレッドと材料の最適化AI
タイヤ技術は、高度な最適化の恩恵を受けており、これによりトラクションや摩耗性能の向上、および材料科学の研究の加速が図られています。タイヤの摩耗パターンは非常に高度であり、その改良は進み続けています。AI の設計手法を活用することで、従来の方法をさらに強化し、さまざまな路面状況において効果的なトラクションを発揮できるパターンを特定することが可能になります。
による空力解析
AI による計算流体力学の強化で効率を最適化
風洞シミュレーションを活用することで、空力効率を向上させ、燃料費やエネルギーコストを削減することができます。計算流体力学や風洞シミュレーションは以前から存在していましたが、AI を組み込んだ新しい技術を活用することで、車両の空気抵抗を低減する新たな可能性を見出すことができます。
電池化学の開発
材料科学の最適化と微調整をAI
バッテリーおよび推進技術は、常に驚異的な進歩を遂げています。 人工知能の注目すべき応用例の一つが、電気自動車とバッテリー技術の急速な進化です。自動車用バッテリーは成熟した技術のように思えるかもしれませんが、依然として活発な研究が行われている分野です。バッテリー技術やバッテリーの化学組成における改良は引き続き達成されており、人工知能がこの研究を支えています。航続距離の向上、コスト削減、そしてバッテリーの安全性の向上に向けた取り組みを進める中で、電気自動車やハイブリッド車においても、バッテリー分野における継続的な革新が求められ続けるでしょう。
バッテリー管理システム（BMS）
AI- 生産後も継続的に行われるバッテリーチューニングの改良
また、バッテリーの設計が完了した後も、高度な分析技術や人工知能を活用したバッテリー管理システム（BMS）の革新により、継続的な改善がもたらされている点も同様に注目に値します。BMSシステムは、従来のアルゴリズムとAI アルゴリズムの両方を用いてバッテリーの性能を分析し、性能の劣るセルを特定することができます。これにより、自動車業界は、充電システムが性能の劣るセルへの過度な負荷を回避することで、車両の安全性を向上させることができます。また、低コストの製造プロセスでありながら、車両の安全性を高める高信頼性のバッテリーパックを提供できるようになるため、コスト削減にもつながります。 興味深いことに、高度なBMSのもう一つの重要な利点は、パックへの負荷を分散させ、充電を管理して負担を軽減することで、充電時間の短縮とバッテリーの寿命延長が実現されることです。
自動車製造および品質管理
AI 自動車製造および品質管理における応用
データ分析の恩恵を受けるのは初期段階の設計だけにとどまらず、製造プロセスそのものもAI テクノロジーによって改善が可能です。ここでは、自動車業界のトップ企業が導入している具体的な事例をいくつか見ていきましょう。
- AI-主導の自動化と製造
- AI-製造工程における品質管理の強化
- AI-最適化されたサプライチェーン管理
自動車の自動化および製造における生成型AI
製造プロセスの最適化とスループットの調整AI
自動車を効率的に製造することは、芸術であると同時に科学でもあります。有能な専門家たちが、製造フローやそれに関連するサプライチェーン管理（これについては後ほど説明します）を設計します。生産量を確保しつつ品質も維持するというバランスが取れた最適なフローを実現することは、収益性を確保する上で極めて重要です。AI のツールは、製造におけるボトルネックを分析し、従来のアルゴリズムでは見逃されがちなパターンを検出するのに役立ちます。
製造品質管理
品質向上のためのコンピュータビジョンとAI
品質は、このプロセスの重要な要素の一つです。自動車業界は、機械学習、特にコンピュータビジョンを活用することで、自動車製造における品質管理を向上させることができます。 人間による従来の組立ラインでの検査は100年以上にわたって行われてきましたが、機械学習に基づくビジョンシステムは、人間の目では見つけられない品質上の問題を検出する能力がはるかに高く、同時に効率も優れています。生産プロセス全体を通じて、従来よりも詳細な部品検査を行うことで、車両全体の品質を向上させることができます。多くの異なる部品においてわずかに高い品質を実現するシステムを組み合わせることで、純品質は全体として大幅に向上します。
サプライチェーン管理
コスト削減と在庫の最適化にはAI
サプライチェーン管理もまた、最適化の余地が大きい重要な分野です。自動車業界では、工場がジャストインタイム生産を実現しつつ、利益率に悪影響を及ぼす過剰な在庫の積み上げを防ぐため、在庫コストの削減が特に重視されています。サプライチェーン管理は、調達プロセスを導く優れた分析機能を提供することが期待されています。ディープラーニングを活用すれば、在庫状況、今後の製品構成や予想される製品構成、さらには予想される自動車需要や季節性といった要因に関するデータを分析し、サプライチェーン全体の最適化をさらに推進することができます。
車両の運用とサービス
AI- 運転体験の向上と予知保全：スマートカーはAI をどのように活用しているのか？
車両が稼働を開始すると、生成型AI（AI ）やその他のAI（AI ）を活用したシステムが、OEM、サプライヤー、ディーラー、そしてドライバーのすべてに付加価値をもたらす機会が数多く生まれます。現実には、これらの分野は比較的新しく、現時点でこうした機能を導入しているOEMはごくわずかです。コネクテッドカーの普及が進み、より多くのシステムでデジタルセンサーデータが活用されるようになるにつれ、自動車用AIのこうした機能は、今後数年間でさらに普及していくと見られます。以下に、検討すべき4つの主要なカテゴリーを紹介します。
- 故障解析とAI を活用した予知保全
- 車内でのパーソナライゼーション
- AI- 強化された車両管理
- スマートシティとV2X
故障解析とAI を活用した予知保全
AI の分析機能による問題の早期検知
現在、自動車業界における車両の整備・修理は、その多くが事後対応型となっています。つまり、何かが故障して初めて、ドライバーが車両を整備工場に持ち込むという仕組みです。現在のシステムの中には、一般的に「チェックエンジン」ランプとして恐れられている故障表示灯（MIL）を点灯させて問題の発生を知らせるものもありますが、そうしたシステムのほとんどは、すでに故障が発生してから初めて作動します。ここには、より多くの車両システムをプロアクティブに監視し、故障に先立って予知保全を実現する機会があります。 予知保全は、ドライバーにより良い体験を提供するとともに、OEMやディーラーのサービス部門が印象的なサービスを提供することを可能にし、顧客ロイヤルティの構築とドライバーの安全性の向上につながります。貨物輸送におけるダウンタイムは直接的な経済的損失につながるため、商用車ではこの機能がより重視されていますが、乗用車ではまだ広く普及していません。 AI 技術がますます多くのシステムを網羅するようになるにつれ、予知保全は依然として未開拓の機会の一つとなっています。
パーソナライズされた車内体験
AI ユーザーの好みを検知し、それに応じて対応する
ドライバーが、スマートフォンと同様の顧客体験を提供し、よりカスタマイズ性の高い車両を求める中、車両のパーソナライゼーションは注目すべき分野となっています。 自動車業界の一部のリーダー企業は、運転席の位置やミラーの調整にとどまらず、ドライバーが車両をさらに細かくカスタマイズできる機能を実装しつつあります。自動車業界におけるAI は、さらに多くの可能性を秘めており、車両がドライバーの行動を自動的に検知し、状況に応じて先回りしてカスタマイズ案を提案することが可能です。このようなAI を活用したアルゴリズムは、ドライバーに魅力的な顧客体験を提供するだけでなく、将来の車両計画に向けて、OEM（自動車メーカー）に車両の使用状況に関する貴重なフィードバックも提供します。
強化されたフリート管理
AI 「フリート最適化」内
さまざまな種類の車両フリートがますますコネクテッドカー化が進んでおり、これにより自動車業界において、より優れた総合的なフリート管理が実現する見込みです。商用車で構成される配送用フリートでは、フリート管理が広く導入されていますが、現在のところ、これらのシステムの多くは従来のアルゴリズムに基づいています。ここ2年間で、AI システムがこうした用途に爆発的に導入されるようになりました。フリート運営企業は、AI 技術を活用することで、特定の種類のフリート管理、ルート計画、および最適化において優れた成果が得られることを認識しつつあります。 こうした機能は、レンタカーやその他の特殊用途の車両など、他の種類の車両群にも拡大していくものと予想されます。また、「AI 」は、任務の成功のために特別な取り扱いが必要なコールドチェーンなどの特殊な積荷の監視にも役立ちます。同様に、自動運転技術（これについては後ほど詳しく説明します）は、建設、鉱業、農業などのオフロード用途ですでに活用されており、これらの車両群の安全性と効率性を高めています。
スマートシティおよび車車間通信／車路間通信
AI 「コネクテッドカーとスマート交通インフラ」より
車両間、および車両と周辺インフラ間における、より包括的な通信の実現は、現時点ではまだ始まったばかりです。交通の流れを改善し、車両同士が通信を行うことで、すべてのドライバーにとって、安全性の向上、運転支援、そしてより円滑な交通環境がもたらされる可能性があります。米国では、最近の法改正により、V2Xアプリケーション向けのセルラー周波数帯の新たな利用がついに承認されました。今後数年間、AI を基盤とした自動運転技術は、この新たな機会の中核を成すことはほぼ間違いありません。
ADASと自動運転
AI 自動運転車と先進運転支援システム（ADAS）の技術
先進運転支援システム（ADAS）とその上位概念である自動運転は、人工知能を大いに活用する2つの重要な市場トレンドです。これらは、車両の安全性を高め、運転体験を向上させることができます。ここでは、こうした機能のいくつかについて、また自動車業界がAI を活用してこれらの機能を実現している方法について考えてみましょう。
ADASは単一の機能ではなく、一連の機能群であり、自動車業界にとって、ドライバーと乗客の両方の安全性を向上させるとともに、多くの都市にとって大きな懸念事項である歩行者の死亡事故を根絶する機会をもたらします。スマートフォン使用による運転中の注意散漫が、その原因の一つである可能性が高いため、EUや米国の一部など多くの政府は、新車向けの新たな規制基準において安全性を優先事項としています。 例えば、EU NCAPは、今後数年間に出荷される車両において、多くのADAS機能を具体的に奨励または義務付けています。
これらの主要な機能のうち、いくつかを考えてみましょう。その中には、現在は従来のアルゴリズムによって実現されているものもありますが、将来的にはAI をより活用していくものもあります：
- アダプティブ・クルーズ・コントロール
- 車線維持機能および車線逸脱警告
- 自動緊急ブレーキ
- AI-駆動の自動運転
アダプティブ・クルーズ・コントロール
クルーズコントロールは自動車業界で数十年前から存在していますが、過去10年間で、その機能性がさらに向上した「アダプティブクルーズコントロール」が爆発的に普及しました。ビジョンシステム、レーダー、あるいはその組み合わせを通じて、自動車業界におけるAI は、物体の検知に一役買い、交通の流れに合わせて車両を減速させることを可能にしています。 こうしたシステムの中でも最も先進的なものは、ストップ・アンド・ゴーの交通状況において車両を完全に停止させ、前方の車が動き出すとそれに合わせて走行を再開させることができます。これらの機能は非常に高度であるため、一部のドライバーはまるで自動運転車に乗っているかのように感じることもありますが、これらのシステムが対応できるのは、特定の運転状況に限られています。
自動車線維持機能および車線逸脱警告機能
ADASのもう一つの魅力的な機能として、アダプティブ・クルーズ・コントロールと組み合わされることが多いのが、自動車線維持機能、あるいはそれより機能の限られた車線逸脱警告機能です。この機能を実現するには、道路標示を検知するためのより高度な視覚システムに加え、ステアリングシステムとの連動が必要ですが、これにより、例えば高速道路走行時などに、車両が車線内にとどまるよう微調整を行うことが可能になります。 機能性の低いシステムでは、車両の操舵は行わず、ドライバーに警告を発するのみの場合もあります。この機能は、AI 搭載車において今後ますます普及していく見込みであり、高速道路でのリラックスした運転体験を実現するでしょう。
自動ブレーキ／自動緊急ブレーキ
運転中の注意散漫はますます一般的になってきており、自動車業界や政府にとっての懸念事項となっています。 これに対応し、規制当局は新車に対し、歩行者を検知する自動ブレーキシステムの搭載をますます義務付けています。コンピュータビジョンは、この機能において極めて重要な要素です。なぜなら、障害物がない場合に車両が急ブレーキをかけると追突事故を引き起こす恐れがあるため、それを回避しつつ、歩行者や自転車利用者を確実に検知する必要があるからです。AI を搭載した車両は、これらのアルゴリズムを継続的に最適化し、認識精度を向上させて安全性を高める機会を提供します。
自動運転車とセルフドライビングカー
Waymoのような自動運転車を開発するハイテク企業や、産業用ロボットを製造する企業を含むその他の特殊用途の配送企業は、自動運転技術に多額の投資を行っています。 自動運転車はまだまだ発展の初期段階にあり、2025年初頭時点で公道を走行している自動運転車の台数はおそらく数千台程度にとどまり、そのほとんどが特定の運用領域や地域限定で稼働している。自動運転車への需要の高まりは、自動車業界にとってチャンスであると同時に脅威でもある。なぜなら、自動運転機能は、理論上、自家用車の所有需要を減少させる可能性を秘めているからだ。 しかし、その現実が訪れるまでにはまだ何年もかかり、現時点では自動運転車は依然として活発な研究分野である。人工知能（AI）はこのイノベーションに不可欠であり、先に述べたすべてのADAS機能に加え、さらに高度な視覚システム、レーダーやLiDARシステム、予測経路計画、他車の運転行動の予測、高解像度マッピングなどを効果的に組み合わせている。自動運転車が今後数年間でエキサイティングな進化を遂げ、車両AI の多くの研究分野を牽引する原動力となることは疑いの余地がない。
AI 搭載車の今後の展望
AI 搭載車の未来と自動車産業
ご覧の通り、自動運転車がしばしば話題の中心となりますが、自動車分野における人工知能は、設計プロセスから製造、運用、サービスに至るまで、幅広い分野で活用されています。自動車業界がAI を車両に導入するさまざまな方法や、AI 技術の継続的な進歩を目の当たりにできる今、まさにエキサイティングな時代です。Sonatus は、この変革の一翼を担えることを大変嬉しく思っており、この進化を支援するため、今年および今後数年にわたり、AI を基盤とした技術をますます展開していく予定です。
