今後3年間で自動車産業におけるテクノロジートレンド
自動車産業は、世界で最も技術的に先進的で革新的な産業の一つであり、常に可能性の限界を押し上げています。電気自動車（EV）や自律走行技術、高度な安全機能や接続オプションに至るまで、技術は産業のあらゆる側面において重要な役割を果たしています。
本記事では、今後3年間で主要な自動車産業のトレンドを紹介し、産業専門家が注意を払う必要があるポイントをお伝えします。
目次
①デジタルな顧客体験
消費者が自動車産業とのやり取りをする方法が変化しています。
45歳以下の多くの車の購入者は、物理的な接触を必要としない販売やサービスを好みます。 McKinseyによって、彼らの約60％が次の車をオンラインで購入することに興味を示しています。
自動車産業の顧客体験のトレンドの背後にある技術ソリューションには、以下のようなものが含まれます。
WebGLを使用したカスタマイズされた車両
WebGLを使用したカスタマイズされた車両は、自動車会社が個別の顧客体験を提供するのに役立つ新興技術です。Forbes によると、3Dモデリングの支援を受けて、この技術は視覚的に魅力的な車の外観を作成するだけでなく、さらに進んでいます。
自動車会社は、製造の前にWebGLを活用して、車をカスタムするなど、様々なコンポーネントのデザインを行うことができます。さらに、WebGLの3Dグラフィックスにより、車の内装デザインや一般的なプロトタイピングのオンラインカスタマイズが可能となります。
3Dウェブアプリケーション
より多くの消費者がオンラインで時間を過ごす中で、従来の2Dグラフィックスを超えた没入型の体験を提供することは不可欠になっています。Unity、Play Canvas、PixiJSなどのツールを使用することで、会社は3Dグラフィックスを作成し、仮想世界のようなウェブサイトを開発することができます。
3Dウェブアプリケーションの採用は、自動車ビジネスに競争上の優位性を与え、顧客満足度、収益、長期的な成功を向上させます。
コミュニティプラットフォーム
これらのプラットフォームは、顧客がお互いやブランドと交流できる場を提供します。これにより、ビジネスは顧客のニーズと好みをより良く理解するための貴重なインサイトを得ることができます。
コミュニティプラットフォームを利用することで、企業は貴重な顧客フィードバックを収集し、ブランドのロイヤリティを育成し、独占的なコンテンツやプロモーションを提供し、顧客サポートを改善することができます。
BMWのプラットフォームは、自動車産業におけるコミュニティアプリケーションの例です。このアプリでは、体験の共有、個別のオファーの受け取り、顧客サポートのリソースへのアクセスなど、様々な機能が提供されています。
②高度な車両接続性
高度な車両接続性（VC）は、自動車産業における魅力的なトレンドです。これには、テクノロジーを車両に統合し、ドライバーや外部環境との通信チャネルを確立する必要があります。
車両接続性のトレンドを支える技術ソリューションには、以下のようなものがあります。
ユーザーアプリケーション
自動車会社向けに設計されたユーザーアプリケーションは、ユーザーの車両に関連する様々な機能を提供するソフトウェアプログラムです。たとえば、車両の診断、リモートでの起動および停止機能、ナビゲーション、駐車支援、安全機能、エンターテイメントオプションなどがあります。
Teslaは、このような機能を自社の車両に成功裏に統合した自動車会社の典型的な例です。 Tesla のオーナーは、モバイルアプリケーションを通じて自分の車両を管理し、追跡することができます。このアプリでは、車両を施錠・解錠したり、目的地に移動するように指示したりすることも可能です。
高度運転支援システム
高度運転支援システム（ADAS）は、ドライバーの快適性と安全性を向上させるための様々な技術の集合です。ADASのソリューションの一つには、車線維持があります。これは、カメラやセンサーを使用して車線の逸脱を検知するものです。
もう一つのADASのソリューションは、自動ブレーキです。これは潜在的な衝突を検知し、衝撃の重症度を軽減するためにブレーキを作動させます。アダプティブクルーズコントロールは、3つ目のADASソリューションです。これは他の車両との距離に基づいて車の速度を調整し、後方衝突事故のリスクを軽減します。
この技術を取り入れた事例の一つが Volvoです。彼らは Volvo XC90などの車両に最先端の安全機能を実装しており、安全性と信頼性を重視する家族向けのトップチョイスとなっています。
③高度なサプライチェーン
高度なサプライチェーンは、物流とオペレーション管理における革新的なアプローチです。これにより、企業はリードタイムを短縮し、在庫コストを削減し、納期を改善することができます。サプライチェーンがこれを実現する方法について以下で説明します。
自動車産業のサプライチェーンのトレンドを推進する技術ソリューションは以下の通りです。
分析プラットフォーム
分析プラットフォームは、回帰分析、確率モデリング、最適化などの強力なツールを使用してビッグデータを効率的に分析します。その結果、自動車会社は異なるデータタイプを組み合わせて洞察を得ることができ、より良い意思決定を支援することが可能です。
自動車産業の多くの企業は、オペレーションを改善するために分析プラットフォームを導入しています。たとえば、General Motorsは分析プラットフォームを使用しています。このWebベースのプラットフォームにより、GMはリアルタイムでサプライヤーのパフォーマンスを把握し、問題が発生する前に潜在的な問題を特定することができます。
データ可視化
データ可視化（DV）は、自動車会社がサプライチェーンの運用に対する洞察を得るための貴重なツールです。これにより、改善が必要な領域を特定し、効率を向上させることができます。
自動車メーカーは、データ可視化を使用して在庫レベルを追跡し、サプライヤーのパフォーマンスをモニタリングすることがで、物流ルートの最適化、需要の予測、品質管理データの分析、コスト削減の可能性の発見などが可能となります。
たとえば、フォード・モーターは、ダッシュボードと視覚化分析ツールを使用して、サプライヤーのパフォーマンスを監視し、潜在的な混乱を検出しています。
④自動車の複雑なエコシステム
自動車エコシステムには、車の設計や製造から販売やメンテナンスに至るまで、自動車産業のすべての要素が含まれています。最近では、電気自動車やライドシェアリングなどの新しいテクノロジーやビジネスモデルもこのエコシステムに含まれるようになりました。
自動車エコシステムのトレンドに関連する技術ソリューションを見てみましょう。
電気自動車のエコシステム
環境への懸念から、EV（電気自動車）は自動車産業で人気があります。Bloomberg によると、2023年末までに世界のEV販売台数が驚異的な1,360万台に達すると予測されています。自動車メーカーは、この成長トレンドに対応するために自社のEVラインアップを拡大しています。
これにより、車両と必要な充電インフラ、再生可能エネルギー源、バッテリーのリサイクルプログラムなどが含まれるエコシステムが形成されました。電気自動車への移行は一時的な流行にとどまらず、より持続可能な未来への重要で長期的な変革です。
移動サービス（MaaS）
MaaS（移動サービス）は、複数の交通サービスを一つのプラットフォームに統合する先進的な交通概念です。このエコシステムには、ライドヘイリング、公共交通機関、カーシェアリング、バイクシェアリングなどのサービスがスムーズに統合されるためのテクノロジープラットフォームが含まれます。
MaaSのテクノロジープラットフォームには、支払いシステム、トリッププランニングアルゴリズム、データ分析など、様々な高度なコンポーネントがあります。
支払いシステムは、複数の交通サービスに対するシンプルな支払い方法を提供します。トリッププランニングアルゴリズムはリアルタイムのデータを活用して、ユーザーに最適な交通手段を提案します。さらに、データ分析は人々が交通サービスをどのように利用しているかを把握し、より便利なものに改善するのに役立ちます。
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⑤安定したネットワークインフラストラクチャ
車のエンジンが堅牢な基盤を必要とするように、安定したネットワークインフラストラクチャを維持するには包括的な技術アプローチが必要です。このようなインフラストラクチャは、信頼性のある技術で駆動する必要があります：5Gネットワーク、エッジコンピューティング、人工知能などです。これにより、車両の安全性と効率性が確保されます。
自動車産業のネットワークインフラストラクチャとサイバーセキュリティのトレンドを推進する技術について見てみましょう。
5Gとエッジコンピューティング
5G技術の登場は、自動車産業を革新し、より高速かつ信頼性のある接続を提供しています。この最先端の技術は、車に対して3つの主な利点をもたらします。それは、高度で一貫したユーザーエクスペリエンス、複数のデバイスへの改善された接続性、低遅延で迅速かつ信頼性のある通信です。
これらの利点により、車載エンターテイメント、自動運転車のモニタリング、さらには航空宇宙やロボット工学向けの自動化システムの改善が可能となります。その上、5Gはレイテンシを大幅に低減するため、オンボードシステムではなくエッジコンピューティングが一部の重要な安全タスクを処理することができるようになるでしょう。
自動車のサイバーセキュリティ
サイバーセキュリティは、技術が自動車にますます使用されるにつれて、自動車産業で非常に重要になっています。従業員は、ハードウェアとソフトウェアが安全でセキュアであることを確保するために、新しいスキルと作業方法が必要となります。これには、仕様、設計、開発、統合、テストなどが含まれます。
業界の関係者は、様々な戦略を採用しています。一部は垂直統合に重点を置いています。他の企業は、専門のサイバーセキュリティコンサルティングサービスを提供したり、脅威検出アプリケーションや車両セキュリティオペレーションセンターなどの革新的なソリューションを導入したりしています。
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⑥AI機能の組み込み
人工知能は、今年においてますます人気が高まり、様々な産業での活用が拡大しています。たとえば、自動車部門でのAIの使用は多岐にわたります。ドライバーアシスタンスシステムから予知保守、製造最適化まで様々な分野で活用されています。AIを活用することで、企業のパフォーマンスを大幅に向上させ、安全性を高め、効率を向上させ、利益を増やすことができます。
自動車産業のAIのトレンドを推進する技術ソリューションは以下の通りです。
自動運転とドライバーアシスト
自動運転とドライバーアシスト技術は、自動車産業において画期的なものです。ドライバーにより快適で安全な運転体験を提供します。AIのアルゴリズムとセンサーが連携して、道路上の物体を検出し、交通をナビゲートし、迅速な意思決定を行います。これにより、事故を減らし、全体的な効率を向上させます。
予知保守
予知保守技術は、AIと機械学習のアルゴリズムを活用して、車両のメンテナンスが必要となるタイミングを予測します。これにより、重大な問題が発生する前にタイムリーな修理が可能となります。また、技術は大量のデータを分析してパターンを特定し、車両のパフォーマンスに関する洞察を提供することもできます。これにより、製造業者は製品を改善し、コストを削減することが可能です。
予知保守により、車両のダウンタイムを最小限に抑え、保守コストを最適化することができ、車両のパフォーマンスが向上し、運用コストも削減されます。
設計と製造
AIは、新しい車両モデルの設計において、パフォーマンスや安全性、燃費効率の向上において重要な役割を果たすことができます。人間の直感に頼るのではなく、AIは過去の設計からデータを分析し、より効果的な戦略を生成することも可能です。
AIは、スマート製造において生産データを分析し、効率を改善できる領域を特定することができます。たとえば、BMWはAIを活用して車両組み立てラインを最適化しています。AIは製造プロセスのボトルネックを検出することで、会社のワークフローを効率化するのに役立ちます。
おわりに
自動車部門は、消費者の嗜好の変化や現在の経済状況によって大きな変革を経験しています。そのため、自動車メーカーは自動車のトレンドを追い、その背後にある要因を調査する必要があります。
本記事は、産業の専門家が顧客のニーズに適応するのに役立つテクノロジーソリューションを特定することができます。また、不確実な政治的・経済的環境においてもブランドの価値を向上させることも可能です。
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