自動車に AI を活用する理由

AI は、大量の異種データセットを迅速に収集、処理、分析し、それに基づいて行動できるテクノロジーです。さらに複雑な機能を実行し、ワークフローとプロセスを高精度で繰り返し実行することも可能です。こういった機能を自動車業界に応用することで、人、車両、環境の安全性、運用、パフォーマンスの向上に役立てることができます。例えば、AI は車両、ドライバー、道路状況に関するインサイトを生成したり、人間による意思決定および自動化された意思決定を情報に基づいてほぼリアルタイムに支援したりすることができます。

自動車における AI のメリット

AI は、すでに自動車業界全体に多大なメリットをもたらしており、AI の進歩およびさらに多くの自動車ユースケースへの応用に伴い、より大きな影響力を発揮する可能性があります。

ドライバーにとってのメリット

今日のつながり合う経済において、ドライバーは安全、効率的、パーソナライズされた運転体験をサポートする自動車を求めています。AI が実現するドライバーにとってのメリットには、以下のようなものがあります。

• 安全性の向上: 先進運転支援システム (ADAS)、自動運転テクノロジーなど AI 活用システムは、人間のドライバーよりも素早く危険を検知、反応、警告することで事故の削減に役立ちます。
• パーソナライズされた車内体験: AI は、ユーザーの好みに応じて座席、ハンドルの高さ、オーディオ、温度、ディスプレイ設定などの車両機能を自動調整し、総合的な運転体験を向上します。
• パーソナライズされた支援機能: 自然言語処理 (NLP) の音声認識は、ドライバーの言葉、興味、ハンズフリー操作の指示に基づいて、ドライバーと直感的な対話形式のやりとりをすることができます。
• ナビゲーションの改良: AI 活用ナビゲーション・システムは、リアルタイムの交通情報や代替ルートの提案を提供できます。
• 保険手続きの円滑化: 事故が発生した場合、AI を活用した物体検知機能と画像や動画を含む車両データの収集により、ドライバーは保険請求に必要な事故情報を容易に集めることができます。保険会社もまた、画像の効率的な処理や車両の損傷の分析を通じて相違点を最小限に抑え、保険請求を迅速に処理できるといった AI 活用システムの恩恵が得られます。

フリートにおけるメリット

公共交通機関、重機設備、貨物向けのすべてのフリートはすべて、AI を活用して効率性、パフォーマンス、安全性を向上することができます。以下のようなメリットがあります。

• 効率の向上とコストの削減: 車両および環境のデータとフリート要件を収集することで AI を活用してルート計画を最適化し、燃料消費量の削減と輸送期間の短縮、二酸化炭素排出量の削減を支援することができます。
• 視認性の向上: AI 対応センサーは GPS テクノロジーから車両および道路状況のデータを収集、保存、分析し、コンピューター・ビジョンを使用して車両と旅客の状況を監視できます。
• リスク管理: 車両内外で応用されているコンピューター・ビジョン・ベースの AI は、盗難防止、運転手の危険な状況、貨物室のセキュリティーの監視に役立ちます。これにより、ドライバーの安全性の向上、貨物紛失による損失の削減、損傷に起因する車両のダウンタイムと修理に関連するコストの削減が実現されます。
• 予測メンテナンス: AI は車両データを分析して潜在的な故障を予測し、修理の必要性を事前に警告できるため、修理コストの削減、ダウンタイムの最小化、車両寿命の延長に役立ちます。
• 物流の最適化: AI ベースのワークゾーン分析により、フリート管理者は、現在のサプライチェーン・ロジスティクスに合わせてスケジュールを調整できます。AI ベースのシステムは、大型機械装置の使用状況を監視し、さまざまな条件下で最適なパフォーマンスを実現するための調整を提案できます。AI は、危険な環境において自律的または半自律的に機械を制御するために使用できます。

製造におけるメリット

自動車メーカーでは、AI により品質、運用効率、サプライチェーン・ロジスティクス、車両設計と生産ワークフローにおけるイノベーションを向上できます。自動車メーカーの利点には、次のようなものがあります。

• 製造プロセスの合理化: AI は自動化、品質管理、サプライチェーンの最適化を通じて生産ラインの効率化を実現し、コスト削減と製品品質の向上をもたらします。
• より安全で効率的な生産: AI は特に反復的な作業において、プロセスの自動化を通じて一貫性、再現性、スループットを向上させ、人的介入を最小限に抑えることができます。また、生産品質と機械の状態を監視し、問題が発生した場合に警告を発することもできます。AI により拡張されたスマートロボットは、1 つまたは複数の対象となる物理的タスクを実行し、人間の作業員の補助や危険な場所での作業員の安全確保に使用することができます。
• サプライチェーンの可視性の向上: AI は、接続されたデータと製品 (車両)、人 (ドライバー)、製造業務における関係性を分析、可視化、調査するために使用できます。これはサプライチェーンの管理、需要に応じた数量とルートの調整、配送の最適化に役立ちます。
• 車両の設計と開発の加速: 着想から生産まで AI 支援設計と物理法則に基づいた AI (PIAI) は、シミュレーション条件を通じた最適化と物理的現実に基づく、より効率的で安全な設計の探索、評価、プロトタイプ作成に活用できます。デジタルツイン:現実世界のデータに基づく実環境製品の仮想表現で、実際の車両に影響を与えることなく、設計とテストの改善、さまざまな成果の予測、パフォーマンスの最適化に使用できます。
• データ主導のインサイト: 接続された車両から集めた膨大な量のデータを AI で分析することで、製品とサービスの改善につながるインサイトが得られます。販売および生産データの AI 分析は、生産調整、顧客の好みに合わせた機能とデザインの変更、販売プロセスの最適化に役立てることができます。

自動車における AI のユースケース

AI 対応センサー、AI ベースのコンピューター・ビジョン・ソリューション、マシンラーニングとディープラーニング、自然言語処理、生成 AI (GenAI) はすべて、自動車業界における AI ユースケースを実現するために活用されています。その結果、日常的な運転、車両性能、製造プロセスが、より安全で、よりスマート、より効率的、より費用対効果に優れたものになりつつあります。以下に AI テクノロジーの応用例をいくつか紹介します。

• 自律走行と運転支援では AI がセンサー、カメラ、レーダーからのデータを処理し、ほぼリアルタイムで道路状況をナビゲートおよび監視します。さらに危険や予期しない状況への対応と警告の通知により、自動運転を可能にします。車線アシストなどの機能も、ドライバーの安全性の向上に役立ちます。
• 将来のコネクテッドカーでは、デバイスや遠隔サービスとのデータ共有を通じてほかの車両と通信し、安全な走行距離の維持、交通管理者の道路状況把握を支援してルート計画や事故防止に役立つ交通の流れの把握、ドライバーへのオンデマンドのインサイト、車内診断、修理の事前通知、インフォテインメントのストリーミング提供が可能になるでしょう。新しいユースケースとしては、ドライブスルーの決済システムとの通信による購入代金の支払いなどが挙げられます。
• 自動車製造において AI は自動化設備で稼働し、人による作業を最小限に抑えて、照明を点灯しないで暗闇でも稼働できる工場を実現できます。完全消灯製造ともいうこの AI ユースケースでは、エラーのない品質で効率と生産能力を向上させることができます。

自動車における AI の未来

技術的能力の急速な拡大により革新的なユースケースが推進され、それに伴って消費者と業界の期待が高まっています。また、自動車業界ではアナログから完全デジタル・アーキテクチャーへの技術的転換が進むと同時に、内燃機関から電気自動車 (EV) への移行、固定機能デバイスからソフトウェア・デファインド・コンピューティングへの移行が進んでいます。次世代の体験と効率性をサポートするには、このようなデジタル化が不可欠です。

自動車における AI ユースケースは今後もデータを活用してドライバー、車両、製造プロセスにさらなる価値をもたらし、個人と業界に未来志向の進歩をもたらすでしょう。

とはいえ、自動車における AI の機会は、時間とリソースへの投資に加え、人間の安全性、データのプライバシーとセキュリティー、コンプライアンスと規制要件、AI に対する責任あるアプローチへの配慮がなければ決して実現しません。テクノロジー・パートナーと連携して AI イニシアチブを計画することで、こういった検討事項を考慮し、ビジネスニーズおよび既存のインフラストラクチャーと適切な AI ベースのソリューションに合わせて投資ロードマップを調整すれば、より大きな利益を得ることができます。