2026年のAIとSDVの進展状況はどのようになっているでしょうか？

0:00 COVESA会議の紹介

本日の『The Garage 』では、ポルトガルのポルトで開催されている[2026] COVESA全会員会議から生中継でお届けします。

COVESAの全会員会議で毎年行っている取り組みの一つとして、Sonatus は業界を代表する調査会社であるOmdiaと協力し、業界調査を実施してソフトウェア定義車両（SDV）の動向を把握しています。この年次SDV調査のスポンサーを務めるのは今年で2年目となります。昨年はOmdiaと協力し、調査対象を大幅に拡大しました。 昨年は、業界全体がソフトウェア定義車両（SDV）に向けてどのように前進しているか、何が重要で価値を生み出すと認識されているか、技術導入に関する前向きな兆候や警告すべき点などについて、極めて有益な知見を得ることができました。今週のエピソードでは、Omdiaのソフトウェア定義車両担当プリンシパル・アナリストであるマイテ・ベゼラ氏にお話を伺いました。

SDV調査の重要な結論を概説し、地域やサブグループごとの視点から分析するとともに、ソフトウェア定義車両（SDV）の進化についてどのような知見が得られるかを考察します。昨年の調査と比較して、今年の調査結果には非常に興味深い新たな知見が盛り込まれています。皆様とこの内容をお分かちできることを楽しみにしています。さあ、始めましょう！

1:29 ゲスト紹介：マイテ・ベゼラ

『The Garage 』へようこそ。本日はマイテ・ベゼラさんをお迎えでき、大変嬉しく思います。マイテさん、『The Garage 』へようこそ。あなたは『The Garage 』で初めて3度目のゲストとしてご出演いただくという、特別な栄誉に輝いています。1年前のSDV調査などについて、これまで何度もこの番組で語ってくださったからです。しかし、その話に入る前に、ゲストのマイテさんにご自身を紹介していただき、ご所属の会社やご担当業務についてお話ししていただければと思います。

ジョン、ありがとうございます。まず、今回で3度目となるご招待をいただき、感謝申し上げます。私はOmdiaにおいて、ソフトウェア定義車両（SDV）部門のプリンシパル・シニア・アナリストを務めており、デジタルモビリティ分野の調査を統括しています。かねてより、ソフトウェア定義車両を自動車業界の変革の契機として注目してまいりましたので、今回、皆様と共にこの調査に取り組めることを大変嬉しく思っています。

2:13 ウォーズ・インテリジェンスからオムディアへの移行

そうですね、あなたはウォーズ・インテリジェンスに長年在籍されていたと承知していますが、ここ数年でどのような変化があったのか、皆さんに説明していただけるとありがたいですね。

もちろんです。それはとても良い指摘ですね。つまり、私たちは皆、インフォーマ傘下の企業だったわけですね。そうですよね？ 私は以前はウォーズ・インテリジェンスに所属していましたが、インフォーマ・リサーチ・グループと合併したため、社名をオムディアに変更しました。

しかし、今は実質的に同じ会社であり、名前が違うだけなのです。

わかりました。素晴らしいですね。SDV調査ですが、これはもう数年にわたって実施されていますね。当社が貴社と共同でこの調査のスポンサーを務めるのは今年で2年目になります。昨年は、調査対象地域や対象者数を拡大するために、サンプルサイズを拡大しました。そこで、まずは調査の方法論と、今回の調査で何件の回答が寄せられたかについてお話しいただけますか？

もちろんです。そうですね、そのお話を聞いて興味深いなと思いました。というのも、私たちは今COVESAにいますし、私も2024年にCOVESAに参加して、その調査結果を発表しました。その時のサンプル数は100でした。ですから、今回の協賛には大変満足しています。というのも、昨年実施し、今年も再度実施した調査で、サンプル数が559に増えたからです。

また、当社のサンプルについては、自動車メーカーとサプライヤーが均等に配分されるよう常に心がけています。そうですよね？ つまり、50％を自動車メーカーとし、残りの50％をティア1サプライヤーとティア2サプライヤーに均等に分割しています。また、地理的にも代表的な分布となるよう努めています。

つまり、北米、ヨーロッパ、そしてアジアにも7カ国があるわけです。

それは素晴らしいですね。そして、世界中で調査を行うことが非常に重要だったと認識しています。また、データが非常に価値のあるものであることもわかりましたので、十分なサンプルサイズを確保したいと考えていました。データ量が膨大なので、私たち二人ともここにiPadを持参しています。これから取り上げる内容は、調査全体のごくごく一部に過ぎないことをあらかじめお伝えしておきますが、特に重要だと感じた点をいくつかピックアップしてみました。 まず、私たちが導き出した主な結論にはどのようなものがあるでしょうか？

4:03 SDV調査の主な結論

そこで、最初の結論は業界の現状に関するものだと考えます。ソフトウェア定義車両を0～5段階の技術と捉えた場合、回答者の皆さんは、現在、我々は0～2段階の段階にあると強く認識しています。そうですよね？つまり、現時点で達成されているのは最大でもレベル2まで、ということですね。そうです。

ここで言っているのは、自動運転、つまりSAEの自動運転レベルのことではありません。これはSDVの成熟度レベルのことですが、これについては次のスライドで紹介します。すみません、ぜひお聞かせください。

いいえ。この2つの違いを明確に区別してくださって、ありがとうございます。また、調査回答者の皆さんは、2030年までにSDVレベル3に到達できると考えているようです。

つまり、実のところ、私たちこそがこの変革の端緒なのです。

2つ目に気づいたのは、私たちが「大再均衡」と呼んでいる現象です。もちろん、データはこの業界にとって依然として極めて重要です。その点に変わりはありません。しかし、昨年の調査結果では、データの収益化に大きな焦点が当てられていましたが、現在は（これについては後ほど詳しく触れますが）、単にデータを直接収益化するのではなく、価値の創出や新たな能力の構築へとシフトしつつあることが見て取れます。これは非常に興味深い結論です。

そうですね。その点は本当に気に入っています。ただ、もうひとつ非常に興味深いのは、ソフトウェア定義型車両への準備状況について考えると、多くの基盤技術が近い将来に導入される見込みである一方で、組織的な準備体制に関してはまだ不十分であるということです。つまり、技術的な準備と組織的な準備の間には、4年から7年ほどのタイムラグがあるのです。

5:25 SDVレベルの理解

つまり、技術はすでに存在しているわけですが、企業はそれを導入する準備ができているのでしょうか？　これは実に興味深いですね。その通りです。それでは、まずこのSDVのレベルについて話しましょう。SDVのレベルについて紹介していただき、そこから導き出された結論についていくつかお話しいただけると幸いです。

つまり、この調査は、SDVのレベルを標準化しようとしているこのフレームワークに基づいているわけです。そうですよね？ 業界にはレベルを策定した重要な人物が数多くおり、私たちが目指しているのは、こうした人々を一堂に集め、各レベルの共通点を導き出すことです。そこで、非常に簡潔に説明してみます。レベル0は、コネクティビティを持たない車で、ディーラーに持ち込まない限りソフトウェアは変更されません。SDVレベル1は、コネクティビティが組み込まれており、OTAによるファームウェアの更新が可能な状態です。

SDVレベル2では、インフォテインメントシステムに限定して、無線による新機能の導入を開始します。SDVレベル3では、車両のほぼすべてのドメインおよび領域に新機能を追加します。

SDVレベル4は、ハードウェアとソフトウェアの完全な抽象化です。つまり、ハードウェアのバージョンに関係なく、現在のiPhoneのように最新のソフトウェアを利用できるようになります。 また、SDVレベル5は「エージェント・オーケストレーター」です。これは、エージェントが車の「脳」のような役割を果たし、車内で自律的に動作するだけでなく、クラウドを介して、あるいは消費者向けデバイスやITS（高度道路交通システム）に接続することで、車両を外部世界と結びつける段階を指します。

さて、ジョン、私たちは回答者に対してこれらのレベルを示し、「現在、道路を走っている車のほとんどは、どのレベルに属していると思いますか？」と尋ねました。その結果、どうだったのでしょうか？

7:01 走行中の車両の現状

したがって、今日時点、つまり2026年現在、主流となっているのはレベル2であり、車両の約30％がレベル2に位置しています。これは、ある程度のアップグレード可能性、つまり限定的なアップグレード可能性を提供しています。しかし、2030年を見据えると、2030年には約30％がレベル3になると予想されています。これは、いわゆる「真のソフトウェア定義車両（SDV）」の始まりと言えるレベルであり、当然ながら、それより高いレベルの車両も一定数存在し、それより低いレベルの車両も一定数存在することになります。 つまり、今後4年間でレベル2からレベル3への移行が中心的な動きとなる見込みです。

それは理にかなっています。そして、業界が、私たちがまだ道のりの始まりに過ぎないことを認識しているというのは、実に興味深いことです。

次に検討したのは、SDV向けの重要な構成技術のタイムラインです。この図は非常に複雑ですが、画面に表示されていますので、順を追ってご説明していきます。この図は、回答者が各技術がいつ導入されると予想していたかを示したものです。

また、上部に示されている技術のうち、上位4つの技術については、回答者の20％以上が「すでに導入されている」と感じているものです。そのほかにも、サービス指向アーキテクチャ、タイムセンシティブ・ネットワーキング、コンテナ化、ハイパーバイザーなど、20％を下回るものの重要な基盤技術がいくつかあります。

しかし、興味深かったのは、将来について、回答者たちがどのような見解を示したかという点でした。その見通しはどうだったのでしょうか？

これこそが、私が「導入の崖」と呼んでいるものです。そうでしょう？ つまり、データを見ると、回答者の大半は、SDVを支える基盤技術が2026年から2027年の間に導入されると考えているのです。

つまり、SDVを実現する基盤技術は、まさにその「中間領域」に存在することになるわけです。そうですよね？ そこで、これは本当に興味深いことだと同時に、いくつかの考察すべき点も示唆していると思いました。もし全員が同時に導入することになれば、ボトルネックが生じたり、すべての技術間の連携に問題が生じたりする可能性があります。ですから、そのための準備をしておくことが重要です。

興味深いのは、この調査の回答者がOEMやティア1、ティア2の企業から集まっている点です。実に多様な人々が集まっているのです。グラフの棒グラフを見ていただくと、左側の濃い青色の棒は、これらの技術がすでに導入されていると考えていた回答者を表しています。そして、その次の棒、つまり赤の枠線で囲まれたやや薄い青色の棒は……

これらを総合的に見ると、これらの技術の50％以上が導入されると予想されており、場合によっては2026年／2027年末までに50％を超える見込みです。さて、次のスライドでは、なぜ悲観的な見方をする余地があるのか、なぜこれほど積極的な予測になっているのかについて見ていきます。 しかし、ご指摘の通り、この「崖」が示唆しているのは――これは興味深い点ですが――これらの技術の多くが、まさに導入の瀬戸際に立っているということです。たとえ2026年／2027年という時期が正確でなかったとしても、確実に導入に向けたプロセスを進めていると言えるでしょう。

9:52 技術導入の現実検証

また、SDVの製造に不可欠なこれらの成分については、一定の楽観的な見方もある。

その通りです。これらが基盤技術であるという認識ですね。そうですよね？　これは、数年前と比べて見事な進化です。

そうですね。

そうでしょう？　「SDVの主要技術とは何か」と皆が尋ねていたあの時ですね。

そうですね。

それでは、次のスライドを見てみましょう。これを「リアリティチェック」と呼んでいます。これは、すでに導入済みとして挙げられた技術に関するアンケート調査の結果を分析したものです。つまり、昨年のアンケートと今年のアンケートにおいて、過去にどの技術がすでに導入されていたかについて、回答者がどのように答えたかを遡って比較したものです。なお、このアンケートはサンプル数が多いため、誤差はおよそ4％程度であることを指摘しておきます。

したがって、4％未満という数値については、多少割り引いて考える必要があります。調査結果によると、回答者が「今年すでに導入済み」と答えた技術のうち、昨年と比較して増加傾向にあるのは、コンテナ化アプリケーション、ハイパーバイザー、タイムセンシティブ・ネットワーキングの3つでした。このうち、誤差範囲を上回る10％の増加を示したのは、コンテナ化ワークロードのみでした。 ハイパーバイザーとTSNは5％で、誤差範囲をわずかに上回る程度でしたが、それでもこれらの技術には前向きな傾向が見られます。しかし、その下位には、他のいくつかの技術に関する注意すべき点があります。

そうですね。COVESA VSSやマイクロサービスといった技術に目を向けると、これらの技術が導入されたと答えた人の割合が低いことがわかります。さて、これが示唆しているのは――ご覧の通り、これは誤差の範囲内ではありますが――実際にはあまり進展が見られなかったということですね。

これらの技術は、彼らが考えていたよりも導入がはるかに複雑である可能性が高い。したがって、必ずしも完全に導入されているわけではない。しかし、ご指摘の通り、一歩引いて考えてみよう。この状況を見ると、本質的には、我々はそれほど大きく前進していないものの、依然としてこの技術を導入し続けているということになる。

ですから、当然のことながら、システムには多少のノイズがあるということは割り引いて考える必要がありますが、それにもかかわらず、楽観視できる要素もいくつかあります。とはいえ、まだ克服すべき技術的な課題も残っています。そこで、私たちは近い将来について検討しました。

12:04 技術導入の当面の展望

これは同様の分析ですが、すでに実施されている内容とは異なります。昨年実施された調査で想定されていた2026年／2027年の実施内容と、今年の調査で想定されている2026年の実施内容とを比較したものです。非常に興味深い結果が出ています。これについて、どのような印象をお持ちですか？

「デプロイメント・クリフ」について話している点で、これは興味深いですね。技術の大部分は2026年／2027年までに導入される見込みです。しかし、この調査結果を昨年のものと比較すると、この期間に該当する人々の割合は実際には減少しています。つまり、導入スケジュールが若干先送りされているわけです。 そうですよね？ 全体として、ハイパーバイザーやマイクロサービスといったこれらの技術を見ると、実際には導入される見込みですが、この2026年／2027年というタイムラインは、実際には2027年／2029年になるのではないでしょうか？ ですから、この調査結果をひとまず脇に置いて一歩引いて考えてみると、これらの基盤技術は今世紀の終わりまでに導入されるだろうと言えるでしょう。

13:01 「AI 」の活用事例の多様性

アンケート調査を行う際には、質問をさまざまな角度から投げかけることが重要です。なぜなら、ある質問では楽観的な回答が得られ、別の質問では現実的な回答が得られるといった傾向を、そこから読み取ることができる場合が多いからです。 つまり、これらの技術は今まさに瀬戸際に立っているということです。導入の崖っぷちにあり、これは業界にとっては良いことです。しかし、これらすべてが来年中に実現するだろうと、まだ早計に楽観視すべきではありません。注意深く見守っていく必要があります。興味深いですね。特に注目すべき点の一つは、以前も話題にしたハイパーバイザーと仮想マシンで、これらは成長を続けています。

実のところ、その展開に対する楽観的な見方は、実際にはかなり後退しています。これは、昨年の調査と比較して、今年の調査で特に顕著に低下した点の一つです。

うん。それに、これはね、まあ、もちろん、こうした状況に対する彼らの外的要因も考慮に入れることはできると思う。つまり、楽観的な見方が欠けているというよりは、むしろ現実を直視しているということだよね。そう？ うん。

関税問題もあれば、地政学的な状況もあります。しかし、ハイパーバイザーに関しては、ワークロードをどこで実行すべきかという議論が依然として続いていると思います。重要度の高いワークロードとインフォテインメントを混在させるべきでしょうか？つまり、これらの異なるワークロードをどのように分離すべきか、という点が依然として課題となっているのです。

これはまだ疑問です。

同感です。私にとって、これは最も興味深い見どころの一つだと思います。というのも、さまざまな半導体メーカーやティア1、ティア2のサプライヤーが、それぞれこの点についてわずかに異なる見解を持っているからです。また、車両アーキテクチャについて考察した別の質問についても取り上げましたが、その内容は今日ここでは要約しません。そこでは、考え方の多様性が非常に大きいことが見て取れます。 スマートフォンや、アーキテクチャなどが比較的明確な他のデバイスを考えると、この段階では、自動車においても依然として非常に多くの不均一性が見られるはずです。そして、それはこれらのハイパーバイザーにも反映されていると思います。なぜなら、それがハードウェアだけでなく、ソフトウェアの動作にも影響を及ぼしているからです。

その通りですね。実は、私は普段、人々が「ハイブリッド・アーキテクチャ」と呼ぶものを、「ハイブリッド・ゾーナル・アーキテクチャ」と呼んでいるんです。そうでしょう？　単に「ゾーナル」だけでは、人によって「ゾーナル」の解釈が異なるからです。

その通りですね。その通りです。ええ。まったくその通りです。それでは、データの話に移りましょう。私たちは今、COVESAにいますが、ご存知のように、VSSの導入に関しては多少の悲観的な見方もあるものの、それでもなお、私たちがここに集まっているのは、データの重要性を信じているからです。

15:17 データ収益化戦略の変遷

当社は、車両データの標準化の重要性を確信しており、その普及が進んでいるものの、予想していたよりもややペースが遅いかもしれません。 そこで、調査回答者に対し、「どのようなデータ収集のユースケースがOEMにとって最大の価値をもたらすか」という質問も投げかけました。冒頭でも触れた興味深い傾向の一つとして、昨年の回答では、「車両データの収益化」が圧倒的な1位でした。これを一言で要約すると、ある機能に対して直接課金するようなものです。この機能を利用すれば、そこから直接収益が得られるという仕組みです。

これは回答者の51％を占めており、昨年は圧倒的な差で最も多い回答でした。しかし今年は状況が変わり、その割合は大幅に低下しました。また、地域別に見ても減少しています。

昨年の回答を見ると、約51％が「第1位」と答えていました。現在は44％に減少しています。

しかし、他にも依然として非常に有力なデータの活用例が数多くあります。そして、そこから私たちが得た教訓は、データは依然として重要であるものの、データそのものを直接課金するのではなく、データを活用して他の価値を創出している、ということだと思います。この調査では、他にどのようなことが明らかになりましたか？

その通りです。そして、単に直接課金するだけでなく、この生データを取得して、そのデータをそのまま販売することにも可能性があると思います。そうでしょう？ OEM各社は、まず第一に、そのデータが当初考えていたほど価値のあるものではないかもしれない、と気づき始めているのではないでしょうか。

また、プライバシーや同意に関する問題もいくつかありました。ですから、こうしたデータを自社で活用すれば、より大きな価値を生み出せるかもしれないという認識も広まっていると思います。つまり、このデータを使って製品を改善したり、提供するサービスを充実させたりするというわけです。そうですよね？

つまり、ADASやデータ駆動型の製品開発において継続的な改善が見られるということは、それが拡大してきたということですね。そうですよね？ そうですね。つまり、データが社内の他の分野にも活用されているということです。

また、地域ごとの違いも見られました。「データの収益化」を第1の回答として挙げた人々の回答を分類してみると、非常に興味深い結果が得られました。

この点について検討したところ、中国では、昨年「データの収益化は価値がある」と答えた人が59％だったのに対し、今年は大幅に減少して34％にまで下がっています。 そして私が得た結論は――これについては話し合いましたが――中国はデータを重要視していないと言っているわけではなく、むしろデータそのものに直接課金するのではなく、データを製品の改善や、ドライバーおよび顧客体験の向上に活用しているのだと思います。それが私の理解です。

私も同感です。米国でもその傾向は顕著ですね。そうですね。ところで、ヨーロッパに関してこれまで議論してきた点で興味深いのは、ヨーロッパでは依然として、データ収益化そのものがOEMにとって最も重要な用途であると考えられていることです。そして、ヨーロッパの方がデータ収益化のエコシステムがより発展しているのかもしれません。この分野や、OEMによるデータ共有に関しては、多くの取り組みが行われてきました。

欧州における強力なプライバシー保護……

その通りです。その通りです。あるいは、量産車へのSDV技術の導入という点では、他の地域がヨーロッパより少し先行しているという可能性もあります。ヨーロッパは現在、その遅れを取り戻しつつあります。ですから、おそらくヨーロッパでは、データを社内で実際に活用することの方がより大きな価値があるという認識に、依然として直面することになるでしょう。

そうですね。後ほど調査の結果で、一部のデータに対するヨーロッパの視点が他の地域とは異なっていることがお分かりいただけると思います。それが間違っているというわけではありませんが、視点が異なっていたということです。違うんですね。ええ。また、より一般的な観点から、地域ごとにデータ戦略がどのように異なるかについても分析しましたが、そこには非常に興味深い傾向が見られました。あなたが見出した点には、どのようなものがありましたか？

18:55 データ戦略における地域ごとの違い

つまり、データの収益化や車両の収益化について言えば、先ほども話しましたよね。一部の地域では減少傾向にありますが、どこでも堅調な傾向が見られるのが、車両データを活用してADASや自動運転を強化する取り組みです。

また、自動運転に対する期待感が高まっています。特に最近では、従来のルールベースのシステムでは対応できなかった状況にも対応できるエンドツーエンドのシステムが登場していることがその背景にあります。さらに、BYDが自社の車種ラインナップにADASを導入したことを受け、中国ではADASが標準装備となりつつあります。

多くの地域で、より厳しい要件が設けられています。欧州では、自動緊急ブレーキの要件がより厳しくなっています。車線維持機能も、ますます標準装備になりつつあります。

そして、これはADASや自動運転を「解決済みの問題」として捉えることはできないという認識の表れだと思います。私たちは、知識を深め、より多くのデータを収集し、改善を重ねていく中で、これらを「継続的に調整していくべき課題」と捉えているのです。

その通りです。その通りです。そして繰り返しになりますが、データ駆動型の製品開発というアプローチは、私が気に入っている点です。というのも、これはまさにOEM各社の考え方そのものであり、「データを活用し、顧客を理解し、自社製品のパフォーマンスを把握し、製品を改善すれば、持続可能なビジネスケースを構築できる」という考え方だからです。そうですよね？

私たちが注目したもう一つの興味深い傾向は、パーソナライゼーションでした。特に自動車のパーソナライゼーションについては、多くの人々が関心を寄せており、ポッドキャストにもロジャー・ランクトット氏をゲストとしてお迎えしました。そこでも、パーソナライゼーションの重要性について話し合いました。しかし、地域別に見ると、調査回答者の意見は分かれました。中国では、パーソナライゼーションが価値創造の鍵となる要素であると、圧倒的に多くの回答者が感じていました。また、場合によっては家電業界にルーツを持つ中国の自動車メーカーも多く、非常に「顧客第一」かつ「顧客志向」のアプローチを取っているのが見て取れます。

一方、米国や欧州、さらには日本を見てみると、調査ではパーソナライゼーションの重要性ははるかに低く評価されていました。非常に興味深い傾向です。

それ、すごく気に入りました。車に対する考え方が、本当に一味違いますよね。そうですよね。そして、それが価値を生み出しているわけですね。

また、例えば中国では、スマートホームなどを通じて、人々のデジタル体験とより広範に統合することに大きな重点が置かれていることは、私たちも承知しています。 他の地域では、その動きはまだそれほど広がっていないと思います。その理由の一つは、標準化が進んでいないことや、州や自治体ごとに地域的な特性が異なることにあるでしょう。もう一つ気づいたのは、データ戦略の他の活用例を見ると、いくつかのカテゴリーに細分化できるということです。具体的には、リコールを削減・回避するための診断、サービス体験の向上や顧客ロイヤリティ向上のための診断、そして先ほどご指摘いただいたデータ駆動型の製品開発や改善などです。

細かく分類した項目を「メガスライス」として捉えると、それらが圧倒的に最も多い利用用途であることがわかります。この点については、後ほど別のデータでも確認することになるでしょう。つまり、データを活用して製品を強化し、品質を向上させ、顧客ロイヤルティを高めることは、地域を問わず調査回答者にとって明らかに価値を生み出す要素となっているのです。

はい。そして、ここではその有効性が実証されました。非常に好評だったと思います。自動車メーカーやサプライヤーの方々から、「これがまさにトレンドだ」という多くのフィードバックをいただきました。

そうですね。ここでCOVESAについてですが、実は今朝、COVESAの全会員会議の参加者たちにこの内容を発表しました。ご指摘の通り、発表後に多くの方々が私たちと話し合いの場を持ち、その結論を非常に高く評価してくださったようです。実際、発表後には、さまざまな結論について、多くの参加者から共感の声が寄せられました。

22:15 自動車分野におけるAI の役割

それは素晴らしいですね。

それでは、AI についてお話ししましょう。

もちろん、AI は自動運転やADASにとって不可欠です。それは当然のこととして、私たちは回答者に対し、「それは明らかに最優先の選択肢となるため、ひとまず脇に置いて」、AI のその他のユースケースとしてどのような用途が考えられるか、またそこからどのような結論が導き出されたかについて尋ねました。

そうですね、AI の主な活用分野として、スマート診断と予知保全が挙げられているのは本当に興味深いですね。そうですね。これが車両中心のアプリケーションである点が気に入っています。そうですよね？ 顧客に価値を提供しているわけですから。

もうひとつ興味深かったのは、車両アシスタントのAI でした。昨年は、車両アシスタントとして車両のAI が参加し、5位前後に入賞していましたよね？

さて、今回は「能動的な要素」を追加したところ、それが最上位に位置づけられました。そうですね。ここであなたが指摘されているのは、この能動的な要素が加わることで、音声アシスタントはもはや単なる音声アシスタントではなくなる、ということだと思います。実際には、バックグラウンドでユーザーに代わって行動を起こす自律的なシステムとなり、それによって車両の品質や応答性が向上する可能性があるのです。

ここで重要なのは、SDVのレベルについて議論した際、完全なエージェント型システムであるレベル5は、間違いなく近い将来実現するだろうという点です。 しかし、調査の具体的な質問は、「ADASや自動運転以外に、車両におけるAI の最も有望なユースケースは何か？」というものでした。これは将来を見据えた質問かもしれません。しかし、ご指摘の通り、エージェント型AI が、人々が注目する価値創造の手段であることは明らかです。また、Sonatus を含め、多くの企業がこの分野に注力し、多くの時間を費やしています。

その他に話し合ったことですが、AI の他のユースケースを見てみると、車両診断やAI システムという2つの顕著な例に加え、機能のチューニングや継続的な改善、サイバーセキュリティ、仮想センサー、ルート計画、ドライバーの安全監視および評価など、ほぼ同等の割合で挙げられた幅広い用途があることがわかりました。 このように、AI の用途は実に多岐にわたっています。そして、これらを総合すると、将来に向けて大きな機会をもたらすものだと考えています。

そして、お使いのスマートフォンでは実現できない機能のみです。

その通りですよね？ というのも、多くの人々がそう感じているし、一部の自動車メーカーも「スマホを使って車やドライバーとやり取りすればいい」と言っているからです。しかし実際には、こうした機能の多くは車両システムに関する知識を必要とします。必ずしも安全上重要な機能というわけではありませんが（それはまた別の話です）。それでも、AI を活用して、安全ループの外側であっても車両の理解や改善に役立てることができれば、両者が密接に連携していれば、依然として非常に大きな価値を生み出すことになるのです。

はい。私にとっては、これが収益化への近道なんです。

そう。うん。

素晴らしいですね。ところで、予知保全について言えば、回答者全員にとって一貫して優先度が高い項目であることがわかりました。この項目について回答した人たちは、どのような人たちだったのでしょうか？

そうなんです、本当に興味深かったんです。地域ごとに見てみると、地域によって大きなばらつきがあったり、企業によって違ったりすることがあるじゃないですか。 しかし、ご存知の通り、同社はそれらすべての中でトップに位置しており、中国市場でも非常に強い存在感を示しています。中国がAI に積極的に投資し、車両の予知保全にAI の活用を重視している様子を見るのは、実に興味深いことです。つまり、彼らは現在、車両の品質こそが注力すべきポイントであることを深く理解しているのです。

そうですね。中国はその点で非常に強かったですね。 北米も同様で、回答者の43％が「AI 」を最優先事項と考えていました。ティア2サプライヤーも同様です。これは実に興味深い点です。なぜなら、一般的に、予知保全を行うのであれば、サブコンポーネントを製造しているティア2サプライヤーも、成功を期待するならばこの取り組みに関与しなければならないと考えられるからです。彼らはこれに価値を見出しており、おそらく投資も行っているのでしょう。ただし、一つ際立った点がありました。

例外が一つありました。それはドイツです。AI への投資において、予知保全にほとんど重点を置いていないというのは非常に興味深い点です。これは、AI なしでも対応できると考えていることを示唆しているかもしれません。その通りです。確かにそうです。彼らには異なる優先順位があるのです。

そうですね。つまり、私たちも冗談交じりに話していたんですが、ご存知の通り、ドイツの品質や品質へのこだわりは有名で、長い歴史があります。ですから、彼らは「AI 」のような仕組みを組み込む必要がないように品質を組み込みたいと考えているのかもしれませんし、あるいは問題解決のためにより従来型のアプローチを採用したいと考えているのかもしれません。とはいえ、これは興味深い傾向ですね。 もっと一般的に言えば、収益化について検討した際、どのような機能やサービスが最も顧客ロイヤリティやアフターセールスの収益を生み出すかについて話し合いました。つまり、ロイヤリティか収益のどちらか、あるいはその両方です。その点について、どのようなことが見えましたか？

26:44 重点分野としての予知保全

さて、トップはまた何だったっけ？　予知保全だ。

そうですね。

つまり、やはり、車両の品質や、その車両がどのように価値を提供しているか、そして実際にどのような運転性能を発揮しているかという点を重視しているわけですね。そうでしょう？ しかし、自動運転や、より高度なパーソナライゼーションも非常に高い順位を占めています。ただ、この点に関しては地域による違いがかなり見られるのが興味深いところです。

そうでしょう？　その点については少しお話しするつもりですが、重要なポイントとして覚えておいていただきたいのは、OEM各社が一つの戦略だけに頼ることはできないということです。そうでしょう？　「一つの戦略で万事解決」というわけではないのです。

さまざまな地域に対応できるほど柔軟性のある、ソフトウェア定義のプラットフォームが必要ですよね？

なぜなら、ほとんどのOEMメーカーは、すべてではないにせよ、多くの場合、世界中で製品を販売しているからです。

そして考えてみると、この件については何年も議論を重ねてきました。地域を問わず「ワンサイズ・フィット・オール」の戦略が通用すると思うのは、適切なアプローチではありません。地域によって規制が異なる場合もありますし、プライバシーに関する考え方も異なります。地域の嗜好の違いもあります。したがって、SDVがもたらす重要な価値の一つは、共通のハードウェアプラットフォームを活用し、再利用可能な形で世界中の多様な市場に参入できる点にあると言えるでしょう。

その通りです。そして、これが持続可能なビジネスモデルにつながります。そうすれば、北米市場では、消費者が重視する高水準の車載エンターテインメントを提供できます。また、自動運転を重視する日本や中国ではその分野に重点を置き、北米では予知保全、日本では高く評価されている乗り心地のカスタマイズに注力することができます。

欧州における自動運転の普及率は、昨年も低水準だった上に、今年も依然として低水準にとどまり、さらに低下していることを、2年連続で指摘せざるを得ません。欧州の人々は単に車を運転するのが好きで、自分の行動を自分でコントロールしたいと考えているのだと思います。しかし、中国では自動運転が盛んで成長を続けており、日本でも同様です。非常に興味深いですね。

そうね。でも、どうなるかはわからないわ。新しいシステム、つまりエンドツーエンドのシステムが登場したことで、いずれヨーロッパでも意見が変わってくるかもしれないと思うわ。

この件について最後に触れたのは、予知保全についてでした。これはSonatus がこれまで重点的に取り組んできた分野です。この分野にはお客様からも大きな関心が寄せられており、当社は「AI Technician」製品を幅広く活用してきました。このデータを見て非常に興味深かったのは、予知保全がさまざまな観点からトップにランクインしていたという点です。

これは、自動運転を除く「AI 」の主な活用事例として挙げられました。34％が、「AI 」の主な活用事例としてこれを挙げました。また、これは収益と顧客ロイヤルティを牽引する最大の要因でもあります。回答者の44％が、これが最大の要因であると答えました。

また、ティア1、ティア2、そして自動車メーカーやサプライヤーの各社からも、一貫して価値あるものと見なされていました。これら3社すべてが、それが重要なサプライヤーであり、重要な価値創造の源であると述べていました。非常に興味深いですね。

とても興味深いですね。これは間違いなく、今後の業界の焦点となるでしょう。そして、繰り返しになりますが、私はこれを歓迎しています。業界が自動車をより良いものにするために、再び注力すべきなのはまさにこれなのです。

サービスを向上させ、ロイヤリティ体験を改善する。先ほど、顧客ロイヤリティがOEMにとってどれほど大きな価値を持つかについて話し合っていました。新規顧客の獲得は困難です。ですから、既存の顧客を維持できれば、それの方がはるかに良いのです。したがって、サービス体験や品質を向上させることができれば、ドライバーは再び戻ってきて、将来的に貴社から別の車両を購入してくれるようになるでしょう。

そして、あなたは「差別化」という非常に重要な点に触れました。ソフトウェア定義型車両への移行に伴い、多くの自動車メーカーは、いかにして差別化を図り、独自のセールスポイントを維持していくかについて懸念を抱いています。もし、品質に注力し、車両を長期間にわたって道路上で稼働させ続け、かつ長期にわたり新機能の追加が可能な車両を提供することに注力するのであれば、あなたは間違いなくその方向に向かっていると思います。

30:28 アンケート結果の確認

素晴らしいですね。さて、マイテさん、これは非常に大規模な調査ですね。

では、どのようにアクセスできるかについて、皆さんにご説明しましょう。「Sonatus」のウェブサイトには、まもなくリンクが掲載される予定です。このリンクは番組ノートにも記載します。 アンケート調査の結果や、その主な結論については、当方からご提供いたします。さらに詳しく知りたいという方がいらっしゃいましたら、皆様にご連絡いただければ幸いです。連絡先情報もショーノートに掲載いたします。この調査について詳しく知りたい方は、Omdiaの担当者に直接お問い合わせください。

はい。そして、他の質問についても詳しく調べてみてください。とても大規模な調査なので、とても楽しみにしています。

毎年ご参加いただき、ありがとうございます。大変光栄です。昨年もCOVESAで同様の取り組みを行いましたが、今年も再び開催できて嬉しく思います。また、業界を理解するためのこの重要な取り組みにご参加いただき、ありがとうございます。

ありがとうございます。

今回のエピソードを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。今後も同様の動画をお届けしていきますので、ぜひまた次のエピソードでお会いできることを楽しみにしています。