2019年の自動運転のキーワード：冬眠と迂回による救国

何年もの間大騒ぎされていた自動運転の人気も、ようやく落ち着いてきた。

世界の資本市場が寒い冬の時期に入ったことに加え、投資家は贅沢な投資から慎重な姿勢に変わった。より重要な理由は、自動運転企業が一般的に技術的な障壁に直面していることである。高額な投資、長い回収サイクル、商用化の難しさなどの要因と相まって、新興企業の数は爆発的に増加していない。時の試練を生き延びた企業は休眠状態を選んでいる。資金を得たとしても、盲目的に拡大を急ぐことはない。中には、国を救うために他の製品の「副業」を探し始めた企業もある。

首都の冬の名残

最近、Starsky Robotics は自社の航空機の規模を縮小すると発表した。無人トラック運行の試験サービスを本格的に実現した同社の業績は楽観視できない。「事業継続のため、Starsky Roboticsは競合他社を含む買収先候補と交渉中」との報道もある。

スタースキー・ロビチェスが最終的に身売りを余儀なくされたとしても、驚くには当たらない。結局のところ、評価額が2億ドルにも達したかつて人気のスター企業だったDrive.aiでさえ、小規模な買収、人員削減、閉鎖に終わったのだから。今年初め、中国の自動運転車スタートアップ企業Roadstar.aiが注目を集めたが、それは同社の素晴らしい業績のためではなく、創業チーム内の内紛や不合理な株式・ガバナンス構造により倒産寸前となり、資本市場で安値で売却されていたためだった。

シリコンバレーの自動運転スタートアップ Drive.ai が最終的に Apple に買収される | 公式写真

これはほんの始まりに過ぎません。自動運転に対する業界全体の姿勢が「盲目的な追求」から「合理性への回帰」へと変化するにつれ、この新興産業に流入する資金は今後さらに慎重になるばかりだろう。

Crunchbaseのデータによると、今年多額の資金を調達した自動運転スタートアップ企業はほんの一握りだ。一方では、投資家の資金はここ数年のインフレ期に使い果たされ、技術が成熟し優良企業が出現する頃には「投資する資金がない」という困った状況に陥っていた。一方、自動運転もAI分野の一つではあるが、他の製品ほど早く商品化できない。回収期間が長く、投資額が高いなどの客観的な要因が、現在の資本市場に「躊躇」を引き起こしている。

2019年第1四半期から第3四半期にかけての世界企業による超大型資金調達ラウンド数の比較 | Crunchbase

そのため、人工知能の分野は、お金の不足とお金の必要性の矛盾に先んじて突入している可能性があります。特に自動運転は実用化に多額の資金援助が必要となり、技術競争は資本競争にまで発展している。今年、顕著な現象は、自動車会社がベンチャーキャピタリストに代わって、多くの新興企業の「資金提供者」となったことだ。例えば、フォルクスワーゲンはArgo.aiに投資し、フォードと同等の株主となった。ルノー・日産・三菱アライアンスはWaymoの拡大を支援しただけでなく、WeRideのシリーズA投資家にもなった。資金調達と資金燃焼を継続する能力があったからこそ、Nuro や Aurora などの企業は Drive.ai と同じ運命をたどるのを免れたのです。

資本市場が資金不足なのは事実であり、資金不足の問題を解決するには、手っ取り早くお金を稼ぐしかない。一部のスタートアップ企業は、投資家と合意に達し、「副業で本業を支える」という道を歩み始めている。収益化サイクルが長いため、ユニコーンも資本の冬の間は恐怖の中で暮らしています。センスタイムは今年、収益とプロジェクトの実施に関して非常に厳しい姿勢を示しており、その結果、社内では「目先の利益を過度に重視し、会社の長期的な価値の探求を無視すべきではない」という反対意見が時折聞かれるようになったという報道もある。

しかし現実は現実です。人工知能の価値は、人間の生活に破壊的な変化をもたらすことにあります。しかし、技術投資は、実装の難しさやサイクルの長さなどの問題に必然的に直面することになります。非常に競争の激しい自動運転のブレイクアウトレースでは、強力な技術力が不可欠であり、安定した資本支援がさらに必要です。

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Waymo は米国アリゾナ州フェニックスで有料ロボットタクシー配車サービスを試験運用中 - Waymo One | 公式写真

暖をとるために抱き合ったり、二本足で歩いたり

資本の影響を除けば、自動運転業界全体は2019年に着実に発展しました。小規模な淘汰を経て、OEM、サプライヤー、テクノロジー企業はすべて、絶え間ない探求を通じて前進しています。

明確で明確な目標を設定することは不可能であるため、ほとんどの自動車会社は、より安全な「二足歩行」アプローチを選択しました。まず、ロボタクシーのサービス運用モデルを模索し、次に、大量生産のアイデアに基づいて車両の自律運転機能を徐々に反復します。ある程度の重複はあるものの、一般的には 2 つの比較的独立した方向です。

ただ、ほとんどの OEM はロボタクシーに自信がありません。なぜなら、レベル 2 の自動運転機能を実現することは OEM にとって難しい作業ではないからです。結局のところ、運転の権利は常に人間が管理しているからです。しかし、ロボタクシーは全く違います。安全責任の主体が人間から機械に完全に移行されるため、車両のハードウェアとソフトウェアのシステムは堅牢である必要があります。しかし、業界では、フルスタックの自動運転技術を実現するのは非常に困難であり、現在、これに真に匹敵する技術的能力を持つ企業はほとんどないというのが一般的な見解です。

自動運転分野でフルスタックソフトウェアソリューションを提供する有名企業数社 | Geek Park Mapping

2019年11月中旬頃、ダイムラーのCEOはロボタクシー事業の「社内レビュー」を実施すると公に述べ、将来の収益性が疑問視される中で、安全性を確保することは当初想像していたよりもはるかに困難であることを認めた。同時に、ダイムラーはロボタクシーや自動運転技術への支出も調整する予定で、将来的にはまず貨物会社の商用車に適用される可能性がある。フォルクスワーゲングループもこの点については同様の見解を示している。

業界全体が、当初の盲目的な突進から徐々に合理性へと回帰しつつあります。テクノロジー企業やスタートアップ企業に巻き込まれた従来の自動車会社も、常に自分たちに合ったポジションを模索し、見つけようとしています。現時点では、完全自動運転が2030年までに一定の市場を形成する可能性は低い。長期化する運命にあるこの綱引きにおいて、OEMは多額の資金を投資することに加えて、ソフトウェアの才能のある人材の採用、パートナーシップの確立、消費者に支払いを納得させるなど、困難な課題にも直面している。

力を合わせることでパートナーへの財務的プレッシャーを軽減でき、スタートアップ企業にとっては大手 OEM からの多数の顧客リソースにアクセスできるようになります。 BMW、Mobileye、Intel はすでに先例を作っており、Volkswagen Ford と Argo AI がそれに続いています。このような同盟は今後ますます増えていくでしょう。

型破りなアプローチで小さなことから大きなことを見る

2019年はますます多くの企業が「限定シナリオ」ビジネスに注力し始め、企業と資本市場の間の「ストーリーテリング」の新たな方向性となりました。

ここでの「限定シナリオ」には、鉱山地域、港、工業団地などが含まれ、確立された商業化ラインに沿って、駐車場、物流配送、街路清掃などのシナリオをカバーしています。今年、シリーズBの資金調達で9億4000万ドルを調達したシリコンバレーの新興企業Nuroは、「ラストマイル」の配達問題を解決するために無人配達車両の開発を目指している。さらに、より多くの早期割引を獲得するために、国内の多くの自動運転企業がこの分野で自らの領域を確保し始めています。たとえば、UISEE Technology、Idriverplus、Xijing Technology、Cainiao、Inceptio Technology、PlusAI、TuSimple などです。

全景無人運転と比較すると、閉鎖区域内の経路は単一であり、アルゴリズムの要件は比較的低く、大量生産に適しています。しかし、この分野は多くの新興企業を成功裏に生み出し、資本も流入しているものの、問題は、着陸できたからといって価値があるとは限らないことです。市場の需要があって初めて、対応する製品価値が発揮されます。現在、限定されたシナリオでの自動運転の応用はまだ模索中であり、絶対的な厳格な需要はありません。

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ニューロ自動運転物流コンセプトカー | 公式写真

2019年を振り返ると、資本市場の落ち着きと抑制により、自動運転業界全体が低迷期を迎えました。各社は冬の間休眠状態にあり、エネルギーを温存し、適切な機会に復活しようとしているようです。中には、「副業で本業を支える」ことで競争力を高めようと、他製品分野でのチャンスを模索せざるを得ない企業もある。 OEM にとって、2020 年は L3 自動運転車の量産という約束を果たすプレッシャーがかかる年になるかもしれません。しかし、現状から判断すると、この時期はさらに延期される可能性があります。なぜなら、たとえ技術が成熟していたとしても、それに対応する法律や規制が不完全であれば、車両の量産化の実現に影響が出るからです。

一つ確かなことは、自動運転業界は熱狂の時代を過ぎたということだ。この分野に関わるほぼすべての企業は、長期にわたる戦いの中で徐々に合理的かつ忍耐強くなってきました。一般的に言えば、人々はもはや完全自動運転機能の実現を盲目的に追求するのではなく、数歩後退してサービスモデルや商品化能力を革新しています。

Geekpark（ID: Geekpark）は、高度な自動運転技術の大規模な応用はロボタクシーのオンライン配車サービスになるはずだと考えています。 ADAS を通じて段階的な反復を実現するには、革新的なプロセスが必要になる可能性があります。 「完全自動運転」の実現時期については、現時点で業界内では少なくとも2030年までかかるとの見方が一般的だ。

つまり、2020 年は自動運転の次の 10 年の始まりに過ぎません。