2023年の自動車業界のトップ5トレンド

投稿日 : 06 October 2024

投稿者 : Sanya Mehra

各国で様々な車種の販売台数が年々急増しています。全米自動車販売協会（NADA）の統計によると、2022年には米国で1,370万台の軽自動車の新車が販売されました。さらに、軽トラックの販売台数は2021年比1.6%増加し、バッテリー電気自動車（BEV）、ハイブリッド電気自動車（HEV）、プラグインハイブリッド車（PHEV）などの代替燃料車の販売台数は2021年比2.7%増加しました。2023年には、新車販売台数は2022年比6.6%増加し、米国全体で1,460万台に達すると予想されています。これらの販売数は、過去1年間の業界の成長と2023年の展望を表しています。自動車業界には、自動車の製造、流通、小売、メンテナンスに関わる事業が含まれます。自動車分野では、自律走行車、コネクテッドカー、電動車（ACE）とスマートシティの普及が進んでいます。これには、自動運転車、インターネットなどの技術を介して相互または外部と通信する車両、そして最も重要な電気自動車が含まれます。重要な経済指標である自動車部門は、新たな技術革新の瀬戸際にあります。さらに、今日の自動車業界は、高価で独特な機能を求める消費者の欲求によって牽引されています。今日の消費者は、家族をビーチへ連れて行くときでも、一人で通勤するときでも、世界中で多目的自動車を利用しています。業界の主なカテゴリーには、EV、HEV、PHEV、MHEV、NGV、FCEV、ディーゼル、ガソリンなどがあります。

5大トレンド

自動車産業

世界最大級のAI・グラフィックス企業であるNVIDIAコーポレーションによると、多くの自動車関連企業が2023年にはメタバースとの事業統合を開始する見込みです。メタバースツールを導入することで、企業は車両製造のあらゆる工程を追跡し、変更を提案できるようになります。さらに、デザイナーは生産予定の製品の実物大画像を用いて仮想的に作業することも可能になります。2023年に自動車業界を活性化させると予想されるトップ5のトレンドは以下のとおりです。

• 人工知能（AI）と機械学習 -ディープラーニング、機械学習、コンピュータービジョンなどの人工知能（AI）ツールは、自動車業界でロボット自動化のアプリケーションとして活用されています。将来の交通手段は、自動運転車が主流になると見込まれています。これらの車両は、人工知能と機械学習を組み込んだ様々な方法で開発・運用されています。自動車業界におけるクラウドコンピューティング、IoT、ML、ディープラーニング、認知システムの活用は、効率的かつ安全な自動運転車の開発を可能にします。同様に、AIを活用したスマートな自動車生産は、技術の発展とともに急速に成長すると予想されています。自動車業界におけるAIの応用例には、以下のようなものがあります。
  • 自動車業界におけるAIは、ドライバーの事故防止に役立ちます。運転中の事故を防ぐため、AIを搭載した複数のシステムやセンサーがビープ音や警告をドライバーに発信します。部品に故障が発生した場合、自動車メーカーのAIがドライバーに警告を発し、スムーズで安全な運転を実現します。
  • AIクラウドは、自動車分野におけるAI技術の導入に最適なプラットフォームです。コネクテッドカーや自動運転車が自律的に機能するには、ますます多くのデータが必要です。こうした状況において、クラウドAIサービスの活用は大きなメリットをもたらします。これにより、自動運転車が必要な時に確実にデータにアクセスできるようになります。自動車分野では、多数のセンサーデータポイントがAIシステムによって監視され、車両の機能に問題がないか監視されています。
  • AI搭載センサーがドライバーの疲労度を検知し、警告を発します。車載AIはドライバーを監視し、運転に集中しているかどうかを判断します。
  • 自動車分野における人工知能の最も広範な応用分野は、車両の試験です。AIとMLを活用したシステムは、車両の性能を継続的に試験・監視します。メーカーにとって、MLアルゴリズムは製品や部品の数百ものプロトタイプを製造する際に特に役立ちます。
• 自動車業界におけるブロックチェーン -自動車分野におけるブロックチェーンの可能性は無限大です。ブロックチェーンは、分散型構造、透明性、不変性といった基本的な特性により、自動車メーカーが日々直面する複雑な課題に対処するのに最適です。
  • ブロックチェーンは、顧客にとってさらに大きなメリットをもたらす可能性があります。間接的には、製造プロセスの透明性と効率性が向上することで、消費者にとってより優れた製品をより安価に提供できるようになります。一方、ブロックチェーンを直接活用することで、車両の履歴追跡、所有権の譲渡・共有、相乗り、保険金請求、モバイル決済といった新たな手段をユーザーに提供できるようになります。
  • 自動車業界でブロックチェーンを活用することで、大規模または局所的な自動運転車両群を制御・追跡するシステム、電気自動車の所有者が車両をより簡単に充電できるソリューション、自動運転車両がデータを収集、保存、整理、共有するための効果的な方法など、さまざまな製品の作成が可能になる可能性があります。

• 自動車業界におけるモノのインターネット（IoT） -自動車業界におけるIoTは、数多くの多機能アプリケーションにとって重要なハブとして台頭しています。自動車分野におけるIoTアプリケーションの数は日々増加しており、ますます高度な自動車ユースケースの出現につながるでしょう。その結果、私たちと自動車との関わり方は根本的に変化するでしょう。
  • 人手不足などの問題への対応として、トラック輸送業界は近年、劇的な変革と混乱に直面しています。IoT技術の進歩は、車両管理における革命を牽引しています。運行ルートや交通状況から燃料消費量、パフォーマンス指標に至るまで、あらゆるデータにオペレーターがアクセスできるようになりました。
  • 自動車がIoT（モノのインターネット）機能を搭載して製造されると、内蔵センサーが特定の部品の性能データを収集し、クラウドにアップロードします。予測分析によってこのデータがクラウド上で処理され、個々の部品の健全性を評価し、故障の可能性を判断します。
  • IoTコネクテッドカーは、通信機能の向上を通じて交通安全を向上させる重要な情報を迅速にデータ転送できます。スマートカーは、相互接続することで位置情報、速度、ダイナミクス情報を共有し、事故を予測・回避したり、緊急車両の接近をドライバーに警告したりすることができます。
• 自動車業界におけるビッグデータ -自動車メーカーは、消費者の嗜好やニーズの変化を考慮し、ビッグデータ分析を活用して未来の自動車を設計することができます。 データサイエンスと予測分析は、自動車メーカーが賢明なビジネス上の意思決定を行う上で重要な要素となり得ます。自動車業界におけるビッグデータ分析の役割を向上させるためのデータによると、新車のほぼ90%がコネクティビティ機能を搭載すると予想されています。
  • ビッグデータは事故防止に非常に役立ちます。雪、霧、道路の穴など、様々な要因により、車が路面から滑り出したり、制御不能に陥ったりする可能性があります。このような場合、車両に搭載されたセンサーが潜在的な脅威を識別し、後続車両に警告を発することができます。
  • コネクテッドカーは、運転体験を向上させるために、十分なコネクティビティサービスと、無線（OTA）によるソフトウェアおよびファームウェアのアップデートを提供できます。あらゆる新機能を実装し、そのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、収集された情報を活用して機能を改善することも可能です。

• 自動車業界におけるクラウドコンピューティングモデル -自動車業界において、 自動車データクラウド技術は先駆的な存在です。自動車業界におけるコンピューティングとデータ需要の増加に伴い、データパイプライン、データ容量、コンピューティング能力、分析ベースのアルゴリズム、そしてAIの分野で、驚異的な集合的イノベーションが起こっています。
  • クラウド コンピューティングによって GPS と車載エンターテイメント システムのパフォーマンスが向上します。
  • 電気自動車のクラウド ネットワーク ソリューションでは、近くのデータ センターとデータを共有することで、ドライバーが道路や天候の状況を把握できるようになります。
  • クラウドネットワークソリューションのメンテナンスメリットは、最も頻繁に議論される点です。オンサイトハードウェアは、人件費、エネルギー消費量、そして継続的なメンテナンス費用がかかるため、コストが高くなります。