AI が日産の開発をどのように加速させているか

0:00 ポッドキャストとゲストの紹介

本日の『The Garage 』では、CES 2026のSonatus ブースから生放送でお届けします。今日のゲストは、日産テクニカルセンター・ヨーロッパ（略称：NTCE）の電気・電子・ADASエンジニアリング部門ディレクターを務める中本隆之さんです。今日の対談では、NTCEが日産UKで製造され、ヨーロッパおよび世界各国で販売される車両をどのように開発しているかについてお話しします。

0:24 効率

本記事では、車両の開発から量産に至るまでの課題と、AI の先進的なツールを活用して車両のSOPサイクルを加速させる方法について解説します。とても興味深い内容となっています。さあ、始めましょう！

「The Garage 」へようこそ。私は、Sonatus の最高マーケティング責任者（CMO）、ジョン・ハインラインです。現在、CES 2026の会場から生放送でお送りしています。本日のゲストは、日産テクニカルセンター・ヨーロッパ（略称：NTCE）の中本隆之さんです。ただ、普段はお名前を「テリー」と呼ばれていますね。

うん。テリーって呼んでね。

テリーさん、The Garage へようこそ。ご参加いただき、ありがとうございます。

お招きいただき、ありがとうございます。

1:04 テリーの経歴と経験

まずは、ご自身について少しお話しください。

私は中本隆之と申します。ニックネームはテリーです。オフィスではみんなが私をテリーと呼んでいます。ですから、どうぞ気兼ねなくテリーと呼んでください。

私は現在、日産テクニカルセンター・ヨーロッパ（NTCE）の電気・電子・ADASシステムエンジニアリング部門のディレクターを務めています。当部門は英国に拠点を置いています。私の経歴について少しお話しすると、当初は日本の日産でBCM（ボディコントロールモジュール）エンジニアとしてキャリアをスタートさせました。それ以来、キャリアのほぼ全期間にわたり、車体電子分野に携わってきました。

わかった。

BCM（ボディ・コントロール・モジュール）やボディエレクトロニクスに関する業務に携わってきました。バッテリー品質や電源管理、IKeyキーレスエントリーなどの業務も担当しました。また、日産とルノーの間で行われた社内でのシステムエンジニアリング推進業務にも従事しました。

その後、私のキャリアは少しずつコネクティビティ分野へとシフトしていきました。AIVC開発部門のマネージャーに就任しました。そしてその後、EEマネージャーとして英国へ赴任することを決め、現在はEEおよびADASのディレクターを務めています。

日本からイギリスへ移り住んだことで、本当に興味深い変化がありましたね。そのことについては、後ほどNTCEの話をする際に詳しくお話しするつもりです。そうですね。でもその前に、あなたに関する面白いエピソードを一つ教えてください。

ええと、私はランナーなのですが、正直言って、普通のランナーよりはちょっと過激な部類に入ると思います。そこで、46マイルのトレイルレースに出場することになりました。

46マイル！　一体何のこと？

72km、70くらいかな。

そうね。信じられないほどだ。しかも、私だけじゃない。CESに一緒に来ているシニアエンジニアの一人、サラもこのレースに参加するんだ。だから、「Sonatus プロジェクト」のマネジメントチームやプロジェクトメンバーが必要だなんて、ちょっと極端すぎるよ。

それは素晴らしいですね。

トレイル・ウルトラマラソン自体がすでに信じられないほど過酷なものですが、さらにトレイル上でそれを走るとなると、難易度がさらに一段と高まります。

本当に脱帽です。

私にとっても大きな挑戦です。

ところで、これまでのところ、一番長いのは何ですか？　一番長いレースは？

最も長いのは「ストロングマン・トライアスロン」と呼ばれるレースです。アイアンマン・レースよりは少し短いですが、私がこれまで参加した中で最も長いレースです。

それは素晴らしいですね。実は私もランナーであり、アスリートなのですが、あまり上手い方ではありません。あなたの方が私よりずっと上手ですね。でも、これまでたくさんのレースに出場してきましたし、数年前にはトレイルハーフマラソンにも出場しました。

私もマラソンを1回走ったことはありますが、皆さんのような距離とは比べものになりません。そんな長距離を走り切る皆さんには脱帽です。ぜひ参加してください。

3:43 日産テクニカルセンター・ヨーロッパの概要

では、日産テクニカルセンター・ヨーロッパについて教えてください。また、その施設の役割と、あなたの担当業務について教えていただけますか？

ええ、そうですね。まずはNTCEの沿革についてお話ししましょう。私たちは約40年前、日産グローバルR&Dセンターの一部門として設立されました。

当社はもともと、サンダーランドにある生産拠点とより密接に結びついていましたが、現在では事業が拡大し、グローバルな研究開発拠点として重要な役割、主要な役割を担っています。カシュカイ、ジューク、リーフといった車種を開発し、それらをヨーロッパだけでなく、中東、アフリカ、オセアニアなどにも販売しています。これが当社の役割です。 つまり、それが私たちの始まりであり、そうして現在に至るまで成長を遂げてきたのです。

また、役割という点では、私たちの主な役割は、すべてのコンポーネントを組み込み、それらを1つのシステムとして統合し、すべてが意図した通りに動作することを確認することです。

また、世界中で車両が販売されているため、地域ごとのローカライゼーション基準が異なるのだと思います。ローカライゼーションとは単に言語の問題だけではありません。言語の問題である場合もありますが、世界中の地域ごとに異なる規制基準や安全基準が存在することもあります。あなたは、そうした仕様への対応を支援してくださっているのだと思います。

そうですね。それもまた、最も重要な役割の一つです。私たちはこれを「最前線の役割」と呼んでいますが、この車のSOP（標準作業手順書）に従うだけでなく、市場から多くのフィードバックが寄せられるため、品質面での対応も担当しています。私たちの仕事は、問題点や市場の懸念事項を把握し、それを設計部門にフィードバックして、問題をできるだけ早く解決できるようにすることです。

素晴らしいですね。それに、あなたの役職名は、4つもの異なる要素が含まれている、とてつもなく長いものだと思います。さまざまなサブシステムにまたがっているようですので、ぜひ正式な役職名を教えてください。

というわけで、繰り返しになりますが、私の専門分野は「エレクトロニクス、電気、ADAS、システムエンジニアリング」という非常に長い名称ですが、これには電気で駆動されるほぼすべてのコンポーネントが含まれています。

つまり、BCM、USM、ACU、ハーネス、オルタネーター、センサー、スイッチ、それにADASシステムの部品なども含まれていて……だから、特に重要なものはないですね。

全然大したことじゃないよ。何もない。それって、信じられないほど多岐にわたる責任だね。どうやって……？　どうやってそのすべてをこなしているのか、私にはさっぱりわからないよ。

私には素晴らしいチームがいる。これこそが、管理の在り方だ。

6:22 NTCEにおけるデジタル化推進の取り組み

さて、御社が取り組んでいる取り組みの一つに、「デジタル化」と呼ばれるものがあることは承知しています。そこで、その目標や、推進しようとしている具体的な取り組みについて、いくつか説明していただけますでしょうか。

ええ。とても良い質問ですね。

「デジタル化」や「デジタルイニシアチブ」と聞くと、顧客向けの機能のように聞こえるかもしれません。しかし、私たちNTCEにとって、それはむしろ、車両をどのように開発するかということに重点が置かれているのです。

つまり、より多くのデータや自動化、シミュレーションツール、AI などを活用し、開発を効率的かつ一貫性のあるものにし、最終的には高品質なものにすることです。それが本質なのです。私たちは、開発プロセスに最新の技術を積極的に取り入れ、推進しようとしています。

そうすることで、さらに良いものを作り、そして、自信を持ってより高品質な車を作れるようになるためです。

それは素晴らしいですね。おそらく、適切な場面ではデジタルツインなどもその対象に含まれるのだと思います。

その通りです。

また、「Sonatus 」プロジェクトもその一環です。

7:26 2026年式 日産リーフ

その話を持ち出してくれてよかった。

実は、今このポッドキャストの収録中、スタジオのすぐ外を見ると、この素晴らしい日産リーフがあるんです。2026年モデルの真新しい日産リーフで、完全にデザインが一新されています。 しかし、その車がここにある理由、そして皆さんが今週ここを訪れ、私たちと一緒にプレゼンテーションを行ってくださっている理由は、NTCEや皆さん、そして同じくここにいる皆さんの同僚であるシニアエンジニアのサラさん（彼女は素晴らしい協力者です）と共同で進めているプロジェクトにあります。このプロジェクトは、皆さんが担当されている量産前の段階で、私たちの技術がどのように役立つかをお見せするためのものです。

7:59 車両開発における課題

そこで、その点について話し合いたいと思います。具体的な問題点や、私たちの解決策について掘り下げる前に、まずは問題の全体像を整理し、理解することから始められませんか？ これまで、テストを行う際に一般的にどのようなアプローチをとってきましたか？ また、その従来のアプローチにはどのような欠点やデメリットがあるのでしょうか？

わかりました。大まかに言えば、私たちの最大の課題は複雑さの管理です。

限られた開発期間の中で。

そうですね。

ご存知の通り、EEやADASなどは、日ごとにますます複雑化しています。しかし、従来の車両開発手法では、これに対応するのは困難です。つまり、スケーラビリティに欠けるのです。これが、NTCEが直面している最大の課題です。

でも、これは私たちだけでなく、業界全体が同じような問題に直面していると思います。そうですね。ですから、現在のアプローチは、車両試験に大きく依存しています。それは実車による試験です。

これは私たちにとって大きな懸念事項です。というのも、実際には開発段階で多くのテストを行っているからです。まず最初に必要なのは、車両にアクセスしてデータを取得し、車両内で何が起きているのかを分析・把握することです。そうですね。これだけでもすでに時間がかかります。というのも、私たちのグローバルな事業展開を考えると、本社は英国にありますが、例えばスペインにはADの耐久性テストを行うチームがいるからです。

また、英国のサンダーランドにも製造拠点があります。そこでは多くの問題が発見されています。そして、やはり、そこからデータを取得するには多大な労力がかかります。

ああ、なるほど。

とはいえ、車を期限内に納品しなければならないというプレッシャーにさらされています。ですから、車を取りに行くしかありません。たいていの場合は、車からデータを取得して私たちに送ってくれる担当者がいるので、そのデータをもとに分析を行うことができます。しかし、場合によってはデータを取得できる人がいないこともあり、その場合はデータにアクセスするためだけに、クランフィールドにいる私のチームのメンバーをサンダーランドまで派遣しなければなりません。

単にアクセスするためです。それから、先日話し合っていた際に学んだもう一つのことは、そうですね、あなたが「まあ、テスト車両なんて大したことじゃない。車を製造しているんだから、余分に数台作ればいいだけだ」とおっしゃっていたことですね。

何が違うんですか？でも、これらは試作車ですよね。その通りです。だから、すごく高いんです。まだ量産によるスケールメリットが得られていないため、普通の車よりもずっと高価なんです。

つまり、これらはあなたにとって実質的なコストとなるわけです。

その通りです。

そして、もし問題が本当に深刻な場合は、車両は保留状態となり、誰かが到着してデータを取得するのを待つことになります。その担当者が問題を迅速に解決してくれることを願うばかりです。そうですね。つまり、会社にとっては大きな損失となります。そして、実はそこにこそ価値があるのです。

というのも、車両へのアクセスにかかる時間を短縮できれば、車の稼働停止時間が大幅に減るからです。そうですね。つまり、それが実現すれば、最終的には車両の台数を減らすことができるわけです。

そうね。

本当にリソースも、車両も、技術者も、時間も大量に必要で、場合によっては、その作業を行うために人を飛行機で呼び寄せたり、車で送り迎えしたりすることもあります。

というわけで

11:20 「Sonatus Collector」を活用したデータ収集の改善AI

この問題の切り口としては良いですね。その通りです。では、その解決策と、Sonatus やNTCEと協力して改善を図るための取り組みについて見ていきましょう。まずは、当社の「Sonatus Collector」（AI ）という製品から始めましょう。この製品によって、車両や車両の問題に関するデータの収集方法はどのように変化しましたか？

そのことで、そのプロセスは一変しました。

まあ、誰かから「こういう問題が起きているから、直してくれ」と電話がかかってきたら、私はただノートパソコンを開くだけです。エンジニアたちにもノートパソコンを開くように頼みます。わかりますよね？ データへのアクセスは、1分くらいから1時間以内にはできます。

これは状況を一変させるね。サンダーランドはうちの拠点からそれほど近くないんだ。そうだな。そうだな。

そこに行くだけでも4～5時間かかります。そうですね。つまり、プロセスに大きな変化があるわけです。彼らの自宅から直接車両にアクセスすることさえ可能です。

ある時、当社のCollector（AI ）を経営陣に紹介する機会がありました。その際、担当のエンジニアは在宅勤務中でしたが、彼は自宅のキッチンでノートパソコンを開き、リモートでCollector（AI ）の動作を経営陣に実演してくれました。それは本当に素晴らしい光景でした。

それは素晴らしいですね。それから、ここでデモを見せてくださったもう一つの点ですが、私たちは車両のデータについて考えることが多いですが、もちろん、データソースもサブシステムも実に多種多様です。

そして、もちろん、

12:45 動的に適応するデータ収集

テストを行っている際、必ずしも同じ項目をテストしているとは限らないですし、ある項目をテストしている最中に、別のサブシステムで問題が見つかることもあります。ですから、私たちが提供しているもう一つのメリットは、収集するデータをカスタマイズできる点にあると思います。

それも有益なのでしょうか？

その通りです。できれば、車から得られるすべてのデータを常にサーバーにアップロードしたいのです。

でも、残念ながら、それは無理なんです。負担が大きすぎるから。大きすぎる。大きすぎる。それに、これは単なる通信帯域の問題だけじゃないんです。

もちろんです。

サーバー側にも影響が出ており、コストがかかりすぎてしまうでしょう。そうですね。そこで、コレクターのカスタマイズ（AI ）を行うことで、これを変更することが可能です。当初は、サーバーにアップロードされるデータは最小限に抑えられています。しかし、何らかの問題が発生していることが判明した場合は、リモートでパラメータを調整し、いわゆる「ポリシー」を設定することができます。

データ収集方針。ええ。

その通りです。そして、その問題を分析するために必要なデータのみを収集します。

そして、これは私たちが今持っている、本当に、本当に素晴らしい機能なんです。

そして、その機能、つまり設定を調整する機能のデモを行っています。2つの異なるデモステーションを用意しており、そこで文字通り数秒でデータ収集の設定を調整できる様子をご覧いただけます。

ああ、そうだ。

それに、私はよく冗談でこう言います。「車がテストコースやテストループのような場所を走っていると想像してみてください。得られたデータが気に入らないなら、次のループに到達するまでに、問いそのものを変えることができるでしょう」。車は走り続け、その反応は驚くほど素早いのです。というのも、エンジニアリングの世界では――Sonatus でもよく話題にしていますが――「観察、分析、実行」というエンジニアリング設計サイクルが重要視されているからです。 このサイクルを素早く回せば回すほど、いわゆる「銃」の照準を何度も何度も調整し直して、より早く標的を捉えることができます。一方、サイクルを完了するのに1週間や1日かかるような場合、必要なデータを得るためには何度も何度も問いかけなければならないことに気づくでしょう。

うん、うん。完璧だね。まさにアジャイル開発の好例だよ。当初、現在の車では、アップロードするデータは、いわばハードコーディングされていたんだ。

後から更新する機能は確かにありますが、思ったほど速くはありません。そうですね。でも、「Sonatus Collector」（AI ）を使えば、1秒で完了します。これは本当にすごいですね。

温かいお言葉をいただき、本当にありがとうございます。私たちも本当にそう思っています。そして皆さん、私たちはデモを公開してきました。ここ数日、何百人もの方々にデモをお見せしてきましたが、反応は素晴らしいものでした。そして、ここから第2部へと進みます。つまり、CollectorAI が、より質の高いデータを提供してくれるのです。

これは素晴らしいですね。

15:21 『Sonatus 』を用いたデータ分析AI テクニシャン

しかし、そのデータをどのように分析すればよいかという問題もあります。そして、あなたの課題の2つ目は、データを精査し、理解し、解釈して……

何が問題なのか、そしてどう修正すべきかを確認しましょう。そこで、このプロジェクトで皆様と共同で取り組んでいる2つ目の製品が、当社の「Sonatus 」AI Technicianです。

その通りです。それをどのように活用しているのか、またそれがどのように役立っているのか、教えてください。

Collector（AI ）とAI のテクニシャンに関するこの解決策を思いついたとき、私たちはこれがうまくいくと確信していました。これまでの経験上、適切なデータを用意し、それを日産内の適切な専門家に提供できれば、それほど時間はかからないからです。しかし、この2つが揃っていなければ、そこで多くの時間を浪費することになります。 先ほども触れたように、データへのアクセスに苦労することもありますが、時にはその専門家が不在であることもあります。他の業務で忙しかったり、休暇中だったりする場合もあるのです。

しかし、このソリューション「AI Technician」を使えば、まるでその専門家が常に隣に座ってくれているようなものです。どんな質問や疑問でも彼に尋ねることができ、根本原因を絞り込む方法を丁寧に案内してもらえます。そう、これは私たちにとって、そして問題解決に取り組むすべてのエンジニアにとって、非常に大きな時間の節約になります。設計エンジニアに限らず、すべてのエンジニアにとってです。

そうですね。それは、問題を発見したテストエンジニアにとっても役立つでしょう。また、問題を発見した本番環境の品質エンジニアにとっても役立ちます。彼らは常に設計や設計エンジニアに問い合わせなければならないからです。

そのため、設計エンジニアは多忙を極め、問題が発生するとあらゆる方面から多くの問い合わせが殺到しています。そこで、このAI 技術者が問題の分析を迅速化すると同時に、設計エンジニアの負担を軽減し、実際の設計業務に集中できるようにします。

そうですね。あるいは、もっと複雑な状況もありますね。その通りです。ここではさまざまな例をいくつか紹介しましたが、あなたが示していた例の一つは、まず――私がよく言う「干し草の山」をくまなく探すことから始めて、より手早く……

針を探してください。

17:38 すべてのエンジニアをエキスパートにするためにAI

現在アクティブな診断トラブルコード（DTCコード）がどのようなものかを確認します。それらは何を意味しているのでしょうか？ どのコードがより緊急性が高いかを把握できるよう、アクティブなコードと履歴上のコードを区別して分類します。これこそが、人間が行える生産性向上の第一段階と言えるでしょう。

これ自体に特別な仕組みがあるわけではありませんが、こうしたパターンにたどり着くのがはるかに速くなります。そうですね。しかし、さらに興味深いのは、その次の段階です。特定の不具合を掘り下げて、「なぜこの不具合が発生しているのか？」と分析できるようになるのです。そして、皆さんのナレッジベースやデータベースをAI Technicianに取り込むことで、私たちがどのように問題を診断できたのかというロジックを、皆さんと共有することが可能になります。

それって、あなたにとってどれくらい役に立つでしょうか？

これは重要なことです。なぜなら、私たちがAI Technicianを用いて実装・実現したものは、自動車設計エンジニアや自動車エンジニアにとってごく一般的なアプローチだからです。問題が発生した際、私たちは考えられる原因を把握しようとし、FTAのような一般的なアプローチを採用しますが、それらはすでにAI Technicianに組み込まれています。しかし残念ながら、誰もが「スーパースター」というわけではありません。単にソフトウェアエンジニアであるだけで、必ずしもハードウェアについて深い理解を持っているとは限らないのです。

そうですね。つまり、これがあるおかげで、問題が発生した場合、ソフトウェアエンジニアは原因を絞り込み、ソフトウェアの観点から考えられるすべての原因を洗い出すことができます。しかし、FTAにはハードウェアの視点が欠けている場合もあるんですよね。そうですね。

しかし、「AI Technician」を使えば、ソフトウェアやハードウェアから、場合によっては顧客側の操作上の問題に至るまで、考えられる原因を網羅的に把握することができます。そのため、日産でこの分野に携わるエンジニアにとっては大きな助けとなるだけでなく、日産に限らず、当社のティア1サプライヤーにとっても、原因を絞り込み、根本原因を突き止める上で役立つものだと考えています。

その懸念。

19:37 問題診断における効率の向上

それ、すごくいいですね。あなたご自身やプレゼンテーション、そして今週ここに参加してくださった同僚のサラさんのことですが、私たちが提供してきた成果の一つとして、「何が」をどのようにお伝えしているかという点を強調してくださったところが、本当に気に入りました。

問題ではない。

ですから、トラブルシューティングを行う際、多くの場合、問題ではない部分を特定することが成功の半分を占めます。そうすることで、潜在的な問題箇所により多くの時間を割くことができるからです。 そこで私たちは、例えば「これはハードウェアの問題ではない」「これは問題ではない」「あれも問題ではない」といった手がかりを提供することで、残りの時間をはるかに狭い問題領域に集中させて、問題の解明に充てられるように支援しているのです。

それはあなたにとって役に立ちますか？

それはとても、とても役に立ちますね。日産の社員なら誰でも、問題が見つかったらまずハーネスを確認するのが一般的な対応です。そうですね。接続の状態はどうですか？

ハーネスは大丈夫ですか？ヒューズは大丈夫ですか？12ボルトのバッテリーは大丈夫ですか？また、時には「ソフトウェアのバージョンは大丈夫か」と確認してみるのも良いでしょう。

そうですね。でも、この解決策があれば、あと数秒でそのようなガイダンスが表示されるので、そのおかげで、私たちはそのような手間をすべて省くことができます。

もしデータにアクセスできて、そのうちのいくつかがすでにFTAの対象外であることが分かっているなら。そうですね。膨大な時間を節約できます。

それは素晴らしいですね。

そうですね、この業界では製品を市場に投入するまでの時間について、かなりのプレッシャーがかかっていることは承知しています。

これまで、自動車の設計サイクルは概してかなり長いものだった。プレッシャーも大きい。確かに、中国の自動車メーカーはより短いサイクルタイムを実現している。そのため、各社は品質を犠牲にすることなく、何ができるかを模索している。

ですから、私たちが皆様と協力する上での使命は、生産開始時のSOPを短縮し、SOPのサイクルタイムを短縮すると同時に、品質を確保し、

希望する生産性の目標。

21:20 まとめと考察

ですから、皆様とご一緒にお仕事できることを大変楽しみにしております。

私も。

皆様とのパートナーシップ、そして今週この展示会に私たちと共にご参加いただいたことに、心より感謝申し上げます。皆様と並んでプレゼンテーションを行うことができて、本当に素晴らしい経験でした。そして、このプロセスを通じて、皆様が

以上です。また、多くのお客様やリスナーの皆様から寄せられた素晴らしい質問にもお答えしました。皆様に心より感謝申し上げます。そして、本日のポッドキャストにご参加いただき、ありがとうございました。

どういたしまして。お招きいただきありがとうございます。私にとって、本当に、本当にワクワクする一週間でした。

ありがとうございます。

このポッドキャストの内容が気に入っていただけましたら、ぜひ「いいね！」とチャンネル登録をお願いします。そうすれば、今後もこのようなエピソードをお届けできます。『The Garage 』の次のエピソードで、またお会いできるのを楽しみにしています。