デジタル技術が自動車産業をどう変えるのか

自動車業界のデジタル変革により、車両の構想、組み立て、運用の方法が再定義されています。

テクノロジーは、新モデルの設計プロセスの自動化と高速化から自動車の自動運転の実現まで、自動車業界に新たな形を与えています。

古代の動物に引かれた荷車や馬車から現代の自動運転車まで、私たちが陸地を移動する方法は、控えめに言っても劇的に変化しました。自動車は、約2世紀前に発明されて以来、目新しい驚異から贅沢品となり、今ではほとんどの人にとって必需品となっています。

フォードやメルセデス・ベンツのような大手企業によって開拓された自動車産業は、今日に至るまで数十年にわたって着実に成長してきたが、デジタル時代以前の発展は、現在進行中の急速な変革とは比べものにならない。過去 10 年間で、考えられるあらゆるデジタル技術が自動車の製造や運転のプロセスに浸透してきました。人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、ブロックチェーンなど、さまざまな形態のデジタル技術が自動車業界に融合しています。自動車業界のデジタル変革は、自動車の運転方法を変えるだけでなく、自動車の製造や構想の方法も変えるでしょう。

自動車業界におけるデジタル変革

1. 人工知能が自動運転車に力を与える

近年、テクノロジーと自動車の世界に注目していれば、自動運転車が世界中で大量に導入されることは避けられないことに気づいているでしょう。自動運転車は、その名前が示すように、人間の運転手が操作する必要のない人工知能駆動の車です。これらの車は、今日の AI 愛好家が望むほど一般的ではありませんが、現在、実際の乗客を乗せて道路でテストされています。ベクトルベースのナビゲーションの開発など、AI エージェントが人間や他の動物と同じように物理空間内で位置を特定して移動できるようにする新たな進歩により、完全な自動運転の実現に近づいています。

道路が自動運転車で完全に埋め尽くされる未来は、乗り越えなければならない技術的なハードルがあることと、自分で車を運転したいという人がいることから、まだ遠い未来のように思えます。自動車が完全に自律走行になるまで、AR や IoT などのテクノロジーが、自動車の運転や所有の体験を豊かにするために活用されます。

ドライバーが車両の位置や性能に関連する重要なパラメータを監視できるように、IoT センサーを搭載した自動車の設計が増えています。車載テレメトリは、政府の規制当局が車両を追跡するだけでなく、車両を強制的に停止させるためにも、以前から使用されてきた。リモート接続とデータ収集を可能にするこのようなシステムは、現代の自動車でますます一般的になりつつあります。自動車には、数十種類の性能パラメータを追跡する車載センサーが搭載されており、そのデータは運転者のダッシュボードディスプレイに中継され、場合によっては自動車メーカーにも送信されます。収集される情報には、ドライバーの運転習慣のパターンを発見するために使用できるドライバーの行動データも含まれる場合があります。これは、車両パラメータをリアルタイムで調整するのに役立つだけでなく、将来的に車両機能を改善するためにも使用できます。

2. デジタルマーケティングとインターネットの出現により、顧客は車両を評価するのに役立っている

デジタル技術は、顧客による自動車の購入方法とメーカーによる自動車の販売方法におそらく最も大きな影響を与えてきました。インターネットが普及し、デジタル技術が近年進歩する以前は、顧客が新車を購入する前に選択肢を評価したり比較したりする方法はあまりありませんでした。テレビや印刷メディアでの短いコマーシャルや、時間のかかる自動車販売店への訪問を除けば、人々が新車を購入する際に十分な情報を得た上で決定を下す方法は多くありませんでした。インターネットとデジタル マーケティングの登場により、自動車購入者は、購入の決定に役立つ意見やレビューなど、幅広い情報にアクセスできるようになりました。

自動車メーカーは、ビッグデータ分析とターゲットマーケティングの助けを借りて、特により集中的に顧客に自動車を販売するためのチャネルを増やしています。自動車業界のデジタル変革により、メーカーと顧客の間の障壁が低くなり、メーカーは市場をより深く理解できるようになりました。

自動車流通における新たなトレンドとして、仮想現実の利用が増加しています。アウディなどのメーカーはすでに販売店施設で VR 技術を使い始めており、潜在的な購入者が自社製品を仮想的に見学できるようにしています。最終的には、完全に没入型の VR テストドライブが自動車市場で一般的になる可能性があります。

3. 産業用IoTは製造プロセスを改善する

分析や産業用 IoT (IIoT) などのデジタル テクノロジーの導入は、自動車業界に大きな変化をもたらしました。予測分析は、製造施設において、製造および組み立て設備の健全性を監視および維持するための必須ツールとなっています。予測分析により、自動車メーカーは計画外のダウンタイムを最小限に抑え、ダウンタイムを削減できます。ビッグデータ分析を使用した製造プロセスの継続的な分析により、製造業者はこれまで明らかではなかった組み立てプロセスの改善領域やボトルネックを特定できるようになります。

モノのインターネットの出現により、自動車の組立ラインから収集される運用データが増加し、プロセスをさらに微調整できるようになりました。分析により、製造の機械的な側面が改善されるだけでなく、材料と人的資源の管理も改善されます。自動車業界における AI と機械学習の活用により、自動車の組み立て方法がさらに飛躍的に改善され、納期の短縮、品質の向上、ひいては利益の増加が実現しています。

4. AI分析が新しい車両設計を生み出す

自動車産業のデジタル変革は、自動車の製造方法を再定義するだけでなく、自動車の概念化の方法さえも変えています。繰り返しの精度を必要とするプロセスですでに大きな進歩を遂げている AI は、創造性を必要とするタスクでもその実力を発揮し始めています。自動車メーカーはすでに、自動車の設計に人工知能を活用することを検討し始めている。自動車の設計はかつて完全に人間によるプロセスでしたが、現在では、大量の知識とデータを参考にして、美的要件を満たすだけでなく、一般大衆の性能要件も満たす自動車を生み出すインテリジェント システムに徐々に置き換えられつつあります。

IoT とビッグデータの使用により、自動車メーカーは自社の自動車とその顧客の使用状況を継続的に監視し、設計のどの部分が機能しているか、どの部分を変更する必要があるかを判断することができます。製造システムがより柔軟になるにつれて、設計変更の構想から実行までの時間は非常に短くなります。その結果、自動車メーカーは設計の柔軟性の向上を通じてデジタル変革の恩恵を受けることができます。

デジタル技術は依然として自動車業界における主要な変革要因ですが、新しいエネルギー源の探索など、他の開発が業界を変える役割を果たしていることは否定できません。しかし、運輸業界に時折根本的な変化をもたらした再生可能エネルギーや材料科学のイノベーションとは異なり、自動車業界のデジタル変革は進行中のプロセスであり、自動車の運転、流通、設計の方法を継続的に変えていきます。