AI の自動車市場規模は、実際にはどのくらいなのか？

0:00 ゲストの紹介

本日の「The Garage 」では、フロスト・アンド・サリバンのアソシエイト・パートナー兼モビリティ・プラクティス・リーダーであるアジット・チャンダー氏をゲストにお迎えしています。今日の対談では、Sonatus が一部スポンサーを務めたフロスト・アンド・サリバンの最新の分析レポートについて取り上げます。このレポートでは、クラウドおよびエッジAI を検証し、自動車業界のモビリティ分野におけるこれらの画期的なイノベーションがもたらす影響とメリットについて考察しています。 このレポートは非常に詳細で、具体的なメリットをもたらすさまざまなアプリケーションやユースケースを網羅しています。本日のポッドキャストでは、このレポートについて解説するとともに、自動車およびモビリティ分野で豊富な経験を持つアジット氏のお話を伺います。さあ、始めましょう。

0:50 アジットの経歴と経験

本日の『The Garage 』では、フロスト・アンド・サリバン社のアジット・チャンダー氏をゲストにお迎えしています。アジットさん、『The Garage 』へようこそ。

お招きいただき、ありがとうございます。

本日、ご参加いただき、大変嬉しく思います。まずは、ご自身について少しお話ししていただけますか。

なるほど。ええと、私はエンジニアです。インドで生まれ育ちました。

実は、北米に移る前に、インドのフロスト・アンド・サリバンに入社しました。主にトロントに勤務していました。同社には17年ちょっと在籍しています。

17年、それは長い時間ですね。

正直、認めたくないほど長い時間だよね。

また、ITサービス業界では、さまざまな業界をまたいで業務に携わってきました。その前は、製造業で働いていました。

つまり、私はこうした業界横断的な経験を持っているのです。

フロスト・アンド・サリバンでの長年にわたる勤務期間中、私は主に自動車・運輸業界に携わり、OEMからサプライヤー、金融機関、石油・ガス企業、エネルギー企業に至るまで、エコシステムを構成するさまざまなプレイヤーと幅広く関わってきました。

つまり、かなり幅広い……

非常に多様な経歴です。

それはいいですね。では、まずはあなたに関する面白いエピソードから話してください。

ええと、娘の話ですが、私には娘が二人います。下の娘が、私が一度もやったことのないバレーボールを始めたんです。私は他のスポーツはやっていました。いくつかのスポーツではそこそこ上手でしたが、バレーボールだけは一度もやったことがありません。

でもね、子供たちがゲームに夢中になり始めると、父親としても自然と巻き込まれていくものなんだ。だから、娘を指導することに決めたんだ。そこで、僕もそのスポーツを学び始め、パーソナルトレーナーを雇って、週に一度、娘のトレーニングを始めたんだ。

そして、試合で少しずつ成果が出始め、彼女の友達もそれに気づきました。そこで、彼女たちも「やってみたい」と言い出したんです。親たちも「一体何が起きているのか」「何が変わったのか」と私に尋ねてくるようになったので、私たちが何をしているのかを説明したところ、その後、親たちが子供たちを連れてくるようになりました。 あっという間に、私は10代の女子チームの管理をするようになりました。おやつの手配、トラブルの対応、グループチャットなどです。あきれたような目を向けられることもたくさんありましたが、それでも彼女たちにはすべての練習をこなさせました。

そうですね、ご家族や娘さんのためにそこまで積極的に関わっているなんて、本当に素晴らしいですね。ここで、私からもゲストの皆さんにちょっとしたエピソードを一つお話しさせてください。何年か前、娘が小学4年生の時に、科学コンテストに参加したことがありました。私はサンノゼにあるサイエンスセンターの理事を務めているのですが、そこで小学4年生から高校3年生までの子供たちを対象とした科学コンテストが開催されたんです。

それで、私は科学コンテストに参加する小学4年生の女子チームのコーチを務めました。彼女たちは工具の安全な使い方やものづくりの方法についてあまり知らなかったので、それらを教えるのはとても刺激的でした。本当に楽しい経験でした。というわけで、これが私の「ちょっとした豆知識」です。

いいね。わかった。わかった。いいね。

3:36 フロスト・アンド・サリバンの概要

それでは、フロスト・アンド・サリバンについて教えてください。フロスト・アンド・サリバンは、有名なコンサルティング・アナリスト企業です。あなたの役割や、フロスト・アンド・サリバンの業務範囲について教えてください。

私はアソシエイト・パートナーであり、フロスト・アンド・サリバンでモビリティ部門を統括しています。先ほども申し上げた通り、入社して17年になります。中長期的な事業戦略の策定を担当しています。

フロスト・アンド・サリバンでは、破壊的要因と、それが業界にどのような変革をもたらすかを分析しています。

私たちは、クライアントに影響を与えるテクノロジーに注目しています。実際、私たちはテクノロジー統合の最前線のまさに中心に位置しています。OEMメーカーやサプライヤー、そしてテクノロジー統合パートナーを結びつけています。その一環として、多くの調査研究を発表しています。また、戦略的なプロジェクトにも取り組んでいます。

また、新たなビジネスチャンスに焦点を当てた、業界全体を対象とした論文も数多く発表しています。

それが、フロスト・アンド・サリバンでの私たちの取り組みです。

4:36 車載システムとクラウドに関する調査レポートAI

そうですね。ちょうど良い流れですね。最近、私たちが関わったクラウドとエッジに関するレポート（AI ）で、あなたが筆頭著者を務められていましたね。AI が、自動車を真に変革し、付加価値をもたらす可能性について見ていきましょう。

あなたとご一緒できて本当に良かったです。今回のご協力に心より感謝申し上げます。また、素晴らしい成果物もありがとうございました。まずは、この作業を通じて得られた主な結論や学びについて、簡単に紹介していただけませんか？

はい。それでは、SDVの目標達成に向けて、業界が直面している差し迫った課題は何なのか、そこから話を始めましょうか？ まず、ML Opsフレームワークの断片化が挙げられます。これらのモデルを学習させるために必要なデータは、異なるモデル上で動作するさまざまなECUから得られます。さらに、モデルごとにPyTorchやTensorFlowといった異なるフレームワークが使用されており、これらの異なるワークフローにおける検証、テスト、デプロイ、管理は、ツールチェーンや担当チームの面でそれぞれ異なる方法で処理されています。これにより、深刻なサイロ化が生じており、ハードウェアやソフトウェアのばらつきも問題となっています。

これは非常に重要な結論です。というのも、AI を車両に導入する取り組みを進める中で、私たちがOEM各社に提供したいことの一つは、彼らが保有する多様なハードウェアを活用できるようにすることだからです。「中央処理装置（central compute）が整うまではAI を実現できない」とか、「巨大で最適化されたAI アクセラレータがなければAI を実現できない」といった考え方は避けるべきです。

実際のところ、これはあなたのレポートでも裏付けられた結論だと思いますが、車両全体を見渡すと、性能要件がそれほど高くなく、現在のハードウェアでも導入可能なユースケースが数多く存在します。

そして、それはSonatus が取り組んでいることの一つでもあり、あなたのレポートがそれを裏付けていたと思うのは、とても嬉しかったです。

うん。その通りだね。つまり、話を続けると、データはさまざまなECUから送られてきていて、各ECUは独自のRTOSやOS、ミドルウェアスタック上で動作しているわけだ。

それに伴い、データアクセスや、製品ライフサイクルを通じたOTA管理に関する課題が生じます。

そうですね。

さて、SDVを実現するための主な要素は何でしょうか。それは、ミドルウェア・スタックやオペレーティングシステムを介してアプリケーションソフトウェアをハードウェアから切り離すこと、インターフェースの標準化、モジュール設計の構築、そして統合による継続的な更新・アップグレードの容易さです。

そうですね。

そして、SDV対応のハードウェアを開発する。

ええ、その通りです。まったく同感です。それに、あなたのレポートによると、これはかなり大きな市場だとありましたね。つまり、AI の自動車分野における可能性や、AI の自動車業界における見通しはどうなっているのでしょうか？

7:17 自動車分野におけるAI の市場見通し

わかりました。つまり、2030年までのSDV関連支出は5,000億ドル以上になると予測しています。そして、さまざまなユースケースを分析しています。

2025年の現在の影響額は約480億ドルで、2030年までに2,380億ドルにまで拡大すると見込まれています。これには、予知保全や使用量連動型保険など、いくつかの興味深い新たなユースケースが含まれています。

さて、ここからは「AI 」の部分です。

では、SDV関連支出のうちAI が占める割合は、2025年から2030年には200何になるのでしょうか？

480億ドルから2,380億ドルへ。

つまり、これは本物の収益源ですね。これはニッチな用途というものではなく、また、先ほどおっしゃっていたように……あなたが最も説得力がある、あるいは価値を生み出すと感じたユースケースについて、いくつか詳しくお聞きできればと思います。

8:05 OEMの戦略と投資についてAI

いくつかありますね。その前に、もう一点だけ触れておきたいのですが。つまり、SDVの目標達成に向けた道のりにおける課題について検討しました。また、SDVを実現するための要因についても検討しました。

そこで、OEM各社がどのような動きを見せているのかについても見ていきましょう。そうですね。つまり、ゼネラル・モーターズが発表した中央コンピューティング・アーキテクチャをご覧になった通りです。これにより、AI のコンピューティング能力は35倍、OTA機能は10倍に向上しました。現在、OEM各社はこうした資産を収益化できる機会へと転換しようとしています。

フロスト・アンド・サリバンの調査によると、他にも10社、あるいは10社以上のOEMが、DevOpsへの移行に向け、イーサネット・バックボーンやOTAを備えたミドルウェア・スタックを用いた集中型コンピューティング・アーキテクチャへの移行を進めていることが明らかになっています。

5年以上という期間にわたって継続的なアップグレードを確保するためです。テスラが2025年だけで何を行ったかを見ると、8回のOTAアップデートを実施し、2025年だけで約42件の機能アップデートを行ったと思います。

重要だね。うん。

AI のモデルを、現行世代のシリコンに搭載された既存のハードウェアに展開できる可能性があると思います。したがって、高度なNPUや高性能なSoCは必要ありません。

そして、これは、ホワイトペーパーの一環として分析したユースケースの観点から、即座に影響を及ぼします。

それは素晴らしいですね。あなたのレポートはとても印象的でした。よくやってくれました。ショーノートにレポートへのリンクを掲載しますので、皆さんがそれを参照して詳細を確認できるようになります。 あなたは、これらのユースケースがもたらす影響や潜在的なメリットについて、多くの数値データで裏付けていましたね。さて、ここCESの会場では、私たちが今座っている場所のすぐ外で、「AI 」ディレクターのSonatus 氏（AI ）が、さまざまなユースケースを紹介する展示を行っています。その中で、特にインパクトが大きく、価値が高いと感じたユースケースをいくつか挙げていただけませんか？

10:00 自動車分野における新たな活用事例AI

このホワイトペーパーの一環として分析した、新たなユースケースがいくつかあると思います。つまり、ADASやコックピットに関するユースケースの多くは、すでに十分に記録されています。

確かに、よく知られてるよね。

ええ、そうですね。でも、私たちは他にも、即座に影響をもたらすいくつかの新たなユースケースを検討しました。具体的には、予知保全、使用量ベースの保険、センサーの仮想化、エッジサイバーセキュリティ、車内センシングなどを検討しました。

そして、これらの多くはOEMメーカーにとって大きな収益機会や収益化の機会になると考えました。特に影響が大きいと私たちが注目したのは、センサーの仮想化です。そこで、私たちが検討したユースケースをいくつかご紹介しましょう。

実際、COMPREDICTとは、これらの分野でいくつかの実社会での提携関係を結んでいます。

当社はCOMPREDICTと提携しています。同社は素晴らしいパートナーであり、通常ならIMU（車両の角度を検出するモーションセンサーや加速度センサーなど）を使って行われていた処理を、IMUなしで実現できることを示してくれています。これにより、IMUを省くことができ、車両のBOMコストを20ドル削減できます。 20ドルという金額はそれほど大きくないように思えるかもしれませんが、OEM各社が車両コストの削減に奔走している状況においては、極めて重要なコスト削減となります。そして、これはあくまで一例に過ぎません。その通りです。ご指摘の例だけでも、バーチャルセンサーには他にも多くの活用事例があります。

うん。

そして、EUは2027年からこれを義務付けることになっています。その通りです。

すべての車両にヘッドライトレベル調整センサーが搭載されることになり、OEM各社にとっては部品原価（BOM）の増加につながります。そしてもちろん、アンチロックブレーキシステム、慣性計測ユニット、速度センサー、視覚情報からタイヤ空気圧を推測できる間接的なTPMSもあります。

また、空気漏れや空気圧の低下を検知できるほか、タイヤ管理全般において効率的なソリューションを提供します。

11:59AI ドライバーには必ずしも表示されない

その通りです。私が強く感じたのは、今週ここで行われている展示会を通じて、非常に多くの顧客と面談し、さまざまな技術について説明や議論を重ねてきた中で、あることに気づいたのです。そのレポートや数多くの面談から私が強く感じたのは、単にIVIに新機能を追加しているだけではないということです。単にドライバーの目に触れる機能を追加しているだけではないのです。

運転者に可視化されるものもあります。例えば、運転者がフィードバックを確認できるようにし、より安全な運転を促進することで、ひいては保険料の引き下げにつながる「走行距離連動型保険」を提供することも考えられます。これは運転者に可視化される例でしょう。 また、タイヤの摩耗のように、ドライバーには少し見えにくい要素もあります。ここでは、タイヤの摩耗を監視し、ADASシステムに「トレッドが少なくなってきたので、制動距離を長くし、加速をもう少し控えめにすべきだ」と指示するといったことが考えられます。

そしてその後、時にはドライバーに「ところで、タイヤの空気圧が低くなってきていますよ。タイヤを交換したほうがいいですよ。OEMブランドのタイヤを手に入れるには、こんな方法がありますよ」と注意を促すこともあります。 私たちは、お客様の車両のために尽力していることを理解しています。つまり、これはトラック運転手にとって、ある程度目に見える場合もあれば、見えない場合もある、という状態です。さらに、先ほどお話ししたような仮想センサーのようなものもあり、これは運転手には全く見えない可能性があります。運転手には全く気づかれませんが、私たちは車両のBOMコストを削減することができ、それによってOEMメーカーは利益率を向上させたり、車両の価格競争力を高めたり、あるいはその両方を達成できるかもしれません。 つまり、非常に目立つものから全く目立たないものまで、幅広いスペクトルが存在すると思います。これは私にとって重要な気づきであり、業界全体としても、これほど多様な可能性があることを認識している人はまだ多くないと思います。

その通りです。実際、この分析結果を見たとき、私たちは3つのカテゴリーに分けて検討したと思います。

1つは、OEMの部品表に直接影響を与えることです。そしてもう1つは、業務効率を向上させ、車両のライフサイクルを通じて継続的に収益化できる仕組みを提供するとともに、ユーザー、つまりエンドユーザーに対してパーソナライズされた体験を創出することです。

ですから、これは大きなチャンスであり、OEM各社がSDVという目標に向かって前進するのを後押しするものだと私は考えています。

その分類の仕方が、私が考えたものとは少し異なっていて、とても気に入っています。しかし、これは興味深い点です。例えば、BOM（部品表）のコストといったケースでは、BOMからコストを削減できれば、即座に収益やコスト面でのメリットが生まれ、売上高や利益率に直ちに好影響が及ぶからです。

さらに、継続的なメリットがあるのであれば、それも有益であり、OEMが常に求めているような、継続的なサービス収入や部品販売収入をもたらす可能性もあります。

しかし、それはドライバーにとって魅力的だと感じられるような形であるべきです。というのも、私たちはこのことについて常に話し合っているからです。ポッドキャストでも何度も取り上げてきましたが、人々は「まあ、ドライバーからお金を集めたり、サブスクリプションを契約してもらったりするのは難しいよね」と言います。しかし実際には、彼らにとって価値のあるものを提供できれば、難しいことではありません。彼らが望む機能を提供すれば、喜んでサブスクリプションに加入してくれるでしょう。 問題になるのは、ドライバーが「自分たちが望んでいないものを押し付けられている」と感じたり、「本来なら無料で受けられるはずのものだ」と感じたりする場合です。

実は、エンドユーザーへの聞き取り調査を通じて、彼らが自動車にいくらまで支払う意思があるのかを把握するための調査をいくつか実施してきました。具体的には、需要のある機能や、安全性・セキュリティ、車両の性能などを検討しました。つまり、車内での体験を向上させ、よりパーソナライズされた体験を生み出すことができるあらゆる要素です。Xiaomiがなぜこれほど好調なのかを考えてみてください。同社には、コネクテッドエコシステムがあるでしょう？家庭内の家電製品もすべてつながっているのです。

そうですね。

そして車に乗ると、それらがすべて相互に関連した存在として認識されるのです。

それは、あなたのデジタルライフの連続体です。

そうですね。つまり、家の中の家電はロボットであり、車は家の外にあるロボットだということです。そして、この概念にヒューマノイドを加えると、それがつながったエコシステムになるわけです。つまり、OEMメーカーがエンドユーザーのために生活をシームレスにつなげられることこそが、エンドユーザーが求めているものなのです。

ご紹介いただいた事例は、本当に刺激的ですね。また、あなたの最後のご指摘――つまり、私たち業界として、今後どのようなアルゴリズムが登場するのか、どのようなコンピューティング要件が求められるのかが分からない、という点について、私も考えさせられました。だからこそ、私たちにはその責任があると思いますし、Sonatus が取り組んでいることでもあり、業界全体としても取り組もうとしていることだと思います。つまり、今後登場する技術に対応するためのインフラを提供しなければならないのです。

16:13 自動車業界におけるAI の将来と継続的改善

つまり、OEMが車両を出荷した途端に、次なる画期的なイノベーションを提供できなくなるような「足かせ」がかけられるのではなく、ある程度の柔軟性や余地――必ずしも余地だけではなく、特に新機能を導入するための柔軟性――が確保されるようにすることです。 また、すでに存在するモデルについても、モデルは改善され、洗練されていくものであることを踏まえ、OTAだけでなく他の手段を通じても確実にアップグレードできるようにするにはどうすればよいか。例えば、当社のSonatus （AI ）Director製品、具体的にはAI Directorは、フルOTAに伴うような重厚さを感じさせることなく、非常に軽量かつ容易にモデルを展開できるように設計されています。

なぜなら、AI モデルは、データによるチューニングが可能であるため、より迅速に、そしてより頻繁に進化していくと予想されるし、私もそう信じています。自動運転の分野でもその傾向が見られます。自動運転車といえば、テスラやリヴィエラといった車を思い浮かべてみてください。そうですね。

機能のアップデートがありますね。先ほどそのことについて話していましたね。しかし、彼らは運転アルゴリズムについても継続的なアップデートを行っています。絶えずです。ユーザーがアップデートをリクエストした時だけでなく、パラメータを絶えず微調整しているのです。

こうしたAI のモデルの多くは、AI において継続的な改善が行われ、よりスマートになり、モデルの精度も向上していくものになるだろうと考えています。

毎月、あるいは2か月ごと、あるいは6か月ごとに開催されるかもしれない、より大規模なOTAだけに頼るのではなく。

その通りだと思います。実際、あなたの最初の指摘について、2つの点を挙げておきたいと思います。ADASやコックピットに搭載される高出力SoCについては、その成長が著しいものです。クアルコムからNVIDIA、Horizon Robotics、AMDに至るまで、現在中国で製造されている自動車の10％には、クアルコムやNVIDIA製の高性能SoCが搭載されています。

その通りです。NPUエンジンによる、計算負荷の高いAI ワークロードが増加しています。そして、これは、仮想パーソナルアシスタントのような、車内でのエージェント型AI モデルのユースケースを実現する上で鍵となります。今や、車載AI（AI ）のエンドツーエンドのライフサイクルを管理する単一のオーケストレーションAI モデルが必要となっており、これは、この対話の冒頭で議論したように、SDVという目標に向けた加速を図る上で重要な要素となります。

18:13Sonatus 車両AI 製品

Sonatus のソリューションは、SDVの目標達成に不可欠です。

「The Collector」（AI ）、AI のディレクター、Automator（AI ）、そしてAI のテクニシャン。これは、エンドツーエンドのライフサイクル管理ツールチェーンおよび実行環境（AI ）であり、こうしたデプロイメントの多くに対して、安全なコンテナ化された実行環境を提供します。

そうですね。そう言っていただきありがとうございます。これまで、ご指摘いただいたすべての製品がどのように連携するかを、さまざまな角度からご紹介してきました。例えば、OEM各社がモデル管理に必要なデータを保有しているケースでは、当社の「AI Director」製品を使用してそれらを展開することができます。また、一部のモデルベンダーからは、「実は、御社のデータを活用して車両上でモデルをチューニングしたい」という声も寄せられています。 また、モデルによっては、その車両固有の重量やタイヤなどの条件に合わせて最適化する必要がある場合もあります。実際、パートナー企業の中には、Collector（AI ）を使用してその特定の車両の車載データを収集し、パラメータを調整して精度を最大限に高めたいと考えているところもあります。こうした幅広い展開は私たちにとって非常に刺激的であり、今回の展示会でも大きな反響を得ています。

さまざまなソリューションについてもう少し詳しく分析してみたところ、それらの中には「エンドツーエンド」なものもあるという点に興味深いですね。

つまり、ライフサイクル全体を管理するという点こそが重要であり、これによりOEM各社は、データの収集、分析、展開、トレーニング、そして監視、最適化、自動化を行うことができるようになります。

その通りです。この「閉ループ」という考え方は、一度設定すれば後は放っておけばいいというものではありません。車両を出荷して終わり、というわけでもないのです。現実には、これを理解し、調整し、継続的に最適化していくことが、今後必要になってくると思います。

ですから、その一翼を担えることを大変嬉しく思っています。そして、可能性は無限大だと思います。人々から次々と提案されるさまざまな活用例は、かなり多いように感じられます。そうですね。

20:43 まとめと行動の呼びかけ

さて、今回のレポート作成で皆様とご一緒できたことを、本当に嬉しく思っています。ぜひ皆さんにも一読されることを強くお勧めします。ページ数は40ページか50ページくらいでしょうか？ かなり分厚いレポートですが、このレポートには、価値提案や収益への潜在的な影響がしっかりとまとめられています。

ドルが山ほどありますね……その通りです。ここでは到底すべてを紹介しきれないほど、たくさんの数値データがあります。ぜひ皆さんにもそちらをチェックしていただきたいと思います。今回の番組にご出演いただき、本当に嬉しく思います。

フロスト・アンド・サリバンでの17年間にわたり、実に素晴らしい経歴を築いてこられましたね。本当に、ご出演いただきありがとうございます。

ええ。お招きいただきありがとうございました。本当に光栄でした。

御社のチームとこのホワイトペーパーを作成するのはとても楽しかったですし、おっしゃる通りですね。 つまり、今回の会話ではカバーしきれない収益への影響が数多くあるということです。これは非常に定量的なレポートです。実際のユースケースを検証したものです。パイロット案件の段階を超えて、OEM各社がエンタープライズレベルでその価値を実感できるよう、実際のリアルタイム導入へと進むべき時が来ています。それが、このホワイトペーパーで私たちが伝えたい核心であり、ぜひ皆さんに読んでいただきたいと思っています。

とても印象的です。ぜひ聴いてみてください。ショーノートもチェックしてみてください。ぜひご覧になってください。そして、番組にご出演いただきありがとうございました。

ああ、お招きいただきありがとうございます。

今日の『The Garage 』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。今後も同様のエピソードをお届けしていきます。また、近いうちに『The Garage 』の次のエピソードでお会いできるのを楽しみにしています。