Sonatus は2年連続で、Omdiaの「ソフトウェア定義車両（SDV）調査」のスポンサーを務めました。この調査が発表されたのは、業界が「ソフトウェア定義」や「AI定義」が実際に何を意味するのかを再評価しているまさにそのタイミングでした。
長年にわたる野心的なロードマップや積極的なデータ収益化計画を経て、2026年のデータは、より現実的な方向への決定的な転換を示しています。それは、車両データを活用して品質、信頼性、性能、そして最終的には顧客体験を向上させるというものです。これは、業界が「広範な野心」から 着実な実行へと移行しているという本報告書の枠組みと直接的に合致している。
地域、企業形態、職務を問わず、この調査からは明確な傾向が浮かび上がっています。 現在、車両データの最も価値の高い活用事例としては、「スマート診断」と「予知保全」が「データの収益化」を上回っている。 予測保全は世界的に首位を占めており、スマート診断は非自動運転分野において引き続きAI の最優先事項となっています。一方、データ収益化は下降傾向を続けており、ほぼ14％減少しました。
この変化は、業界全体における優先順位の再設定、すなわち、インテリジェンス主導のSDVによる価値創造のあり方を再定義する動きを示唆している。
長年にわたり、収益化は「避けられない次のフロンティア」として位置づけられてきました。具体的には、テレメトリデータを第三者に販売したり、車両データのライセンス供与を行ったり、中核となるハードウェア製品以外の新たな収益源を構築したりすることなどが挙げられます。この調査からは、経済的・規制上の現実が、その過熱した期待に追いついていないことが明らかになっています。プライバシーへの懸念、地域ごとのデータ主権に関する規制、そして収益の可能性の限界などが相まって、現在の見通しはより現実的なものとなっています。報告書にもあるように、 「車両データの販売は、当初想像されていたほど収益性が高くなく、また単純なものでもない」
対照的に、運用データの社内利用の価値は高まりつつある。OEM各社は、早期の不具合検出、リコールの回避、保証コストの削減、継続的な製品改良など、自社の車両を直接的に改善するアプリケーションを優先している。これらは、本業から注意をそらすのではなく、むしろ中核事業を強化する機能である。この捉え方は、外部への収益化よりも社内の価値創造を重視するという本報告書の主張と完全に一致している。
地域ごとの違いを見ると、その実態はさらに鮮明に浮かび上がる。
- 中国 中国では最も劇的な転換が見られ、収益化への注力が25パーセントポイント低下した一方で、予測保全が回答者の51％にとって優先事項となっている。
- 北米 北米も同様の傾向を示しており、収益化の割合は32％に低下した一方で、診断および利用状況分析の割合は増加している。
- 欧州 依然として例外的な存在であり、車両データの収益化を最優先課題として維持しているが、そこでもADASの改良やサイバーセキュリティの強化により、その差は縮まりつつある。
こうした状況において、予知保全やスマート診断への移行は、戦略的かつ実用的な取り組みである。これらのユースケースは、現在、測定可能なROIをもたらすと同時に、将来的にAIを活用したより高度なSDV機能の基盤を築くものである。
Sonatus の観点から見ると、この変化は当社のエコシステム全体で観察される傾向と一致しています。OEM各社は、製品の品質を向上させ、開発サイクルを加速させ、顧客との長期的な信頼関係を構築するデータ戦略を優先しています。「インテリジェンス主導のソフトウェア定義車両」の時代は、車両がどれだけのデータを生成するかではなく、そのデータが車両自体の改善にどれほど効果的に活用されるかによって定義されることになるでしょう。
レポートをダウンロード 調査結果の詳細については、レポートをダウンロードしてください。