自動車業界の課題を生成AIが解決！クリアできる問題と企業の活用事例を解説

自動車業界は、技術革新と市場の変動により、常に新たな挑戦に直面しています。特に近年では、生成AI（人工知能）の進化が業界に大きな影響を与えています。

AIは、車内体験のパーソナライズ化やアフターサービスの効率化、自動運転技術の開発支援など、さまざまな分野で活用されています。また、消費者行動の変化やデジタル需要の増加、さらには人手不足といった課題も浮き彫りになっています。

本記事では、自動車業界の現状と課題を整理し、生成AIの活用事例を紹介します。

自動車業界内部の現状・課題

自動車業界は今、大きな変化の波に直面しています。

新しい技術がどんどん生まれ、お客様の好みも変わり続けています。これらの変化にどう対応していくかが、自動車メーカーにとって大きな課題となっているのです。

それでは具体的にどのような課題があるのか、自動車業界内部の課題について、詳しく見ていきましょう。

1. 人手不足

少子高齢化に伴い、労働力の確保が困難になっています。特に、熟練技術者の不足が深刻です。自動車産業の複雑な製造プロセスや新技術の導入には、高度な技能を持つ人材が不可欠ですが、その確保と育成が課題となっています。

2. 技術の急速な進歩への対応

自動車業界では、電気自動車（EV）と自動運転技術が急速に進歩しています。これらの新しい技術は、とても速いスピードで発展しているため、自動車メーカーはその変化に追いつく必要があります。

従来のディーゼルエンジンやガソリンエンジンに代表されるピストンエンジンから EVへの移行には、設備投資や技術開発、サプライチェーンの再構築など、大規模な革新が必要です。また、自動運転技術の開発と実用化には、膨大な資金と時間がかかります。

3. 消費者の購買行動の変化

若者の車離れや、シェアリングエコノミーの出現により、従来の自動車所有の概念が変化しています。

以前は、個人や家庭が自分専用の車を購入し、主な移動手段として利用することが一般的でした。しかし今では、必要な時だけ車を借りたり、他人と共有する新しい利用形態が増えています。

そのため、販売戦略の見直しや新たなビジネスモデルの構築が求められています。

4. コスト管理

原材料価格の上昇や環境規制の強化により、製造コストが増加しています。競争力を維持しつつ、品質と安全性を確保するためのコスト管理が重要な課題となっています。

5. デジタル化への対応

IoTやAIなどのデジタル技術の活用が不可欠となっていますが、既存のシステムとの統合や、データセキュリティの確保が課題です。

これらの課題に対応するため、自動車メーカーは新しいアイデアやサービスの導入など、柔軟な経営戦略が求められています。人材育成、技術開発、ビジネスの根本的な見直しなど、さまざまなアプローチが必要不可欠です。

なお、生成AI時代における自動車業界の課題とリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

自動車業界外部の課題

自動車業界は、企業外部に起因するさまざまな課題に直面しています。

例えば、各国政府による厳しい規制が挙げられます。排出ガス基準や燃費規制、安全基準など、これらの規制は製品開発や生産コストに大きな影響を与えています。

また、グローバルなサプライチェーンの複雑性も重要な課題です。部品調達の遅れや品質管理の問題が生産に影響を及ぼすこともあります。

さらに、世界経済の不確実性や地政学的リスクも無視できません。為替変動や貿易摩擦、政治的緊張などが、市場動向や事業戦略に影響を与えています。加えて、エネルギーコストの上昇も業界全体に影響を及ぼしています。

これらの外部要因は、自動車メーカーがコントロールできない部分であり、柔軟な対応と戦略の見直しを常に求められる要因となっています。

責任あるサプライチェーン

自動車業界は、持続可能な開発目標（SDGs）に沿った責任あるサプライチェーンの構築が急務となっています。

この取り組みには、環境保護や社会的責任の観点から、サプライチェーン全体を見直す必要があります。特に注目すべきは、海外委託に伴うリスク管理です。中国をはじめとする海外での生産や調達においては、労働環境や人権問題に細心の注意を払わなければなりません。

また日本国内においても、欧米の労働基準にならって、労働時間の適正化や働き方改革の推進が求められています。これらの課題に対応するため、自動車メーカーは自社だけでなく、販売者や協力企業も含めた幅広いアプローチを採用し、透明性の高いサプライチェーン管理システムの構築に取り組んでいます。

このような取り組みは、企業の社会的責任を果たすだけでなく、長期的な競争力の維持にも不可欠と言えるでしょう。

原材料価格の高騰

自動車業界は、近年、原材料価格の急激な高騰に直面しています。

この状況は、複数の要因が重なって引き起こされています。新型コロナウイルスのパンデミックによるサプライチェーンの混乱、ウクライナ情勢による地政学的リスクの増大、そして日本における円安の進行が主な原因として挙げられます。

特に深刻な影響を与えているのが半導体不足です。半導体は現代の自動車に不可欠な部品ですが、各国の輸出規制や生産能力の制限により、その供給が著しく不足しています。この不足は、自動車の生産スケジュールに大きな遅れをもたらし、メーカーの収益に直接的な影響を与えています。

さらに、原材料全般の価格上昇は、自動車の生産コストを押し上げています。鉄鋼、アルミニウム、プラスチックなどの基本的な材料から、リチウムやコバルトなどの電気自動車用バッテリー材料まで、幅広い原材料の価格が上昇しています。これらのコスト増加は、最終的に消費者価格の上昇につながる可能性が高く、自動車メーカーは利益と市場競争力の確保の間でバランスを取ることを強いられています。

この状況に対応するため、自動車メーカーはさまざまな戦略を模索しています。サプライチェーンの多様化、代替材料の研究開発、生産プロセスの効率化などが進められていますが、短期的な解決策は限られています。業界全体として、この原材料価格高騰の波を乗り越えるためには、長期的な視点に立った戦略的アプローチが不可欠でしょう。

2025年の崖

2025年の崖とは、古いシステムを使い続けることで、新しい技術の導入やシステムの更新が難しくなり、業務効率や競争力が低下するという問題です。この問題を解決するためには、早期に新しいシステムへの移行が不可欠です。

古いシステムは、今のビジネスに必要なことや最新の技術基準に合わないため、新しいシステムの開発を急がなければなりません。しかし、新システムの構築は単なる置き換えではなく、ビジネスプロセスの再設計や最新技術の導入など複雑な作業になります。

さらに、この問題を深刻化させているのが技術者不足です。古いシステムを理解し、新しい技術にも精通した専門知識を持つ人材が不足しています。多くの企業で、システムの維持管理を担ってきたベテラン技術者の退職が進む一方、若手技術者の育成が追いついていないのが現状です。

この「2025年の崖」問題は、単にIT部門の課題ではなく、企業の競争力や存続にも関わる重大な課題として認識されています。この問題に対応できない企業は、ビジネスチャンスを逃したり、運用コストの増大、さらにはセキュリティリスクの増加など、深刻な影響を受ける可能性があります。

生成AIが解決しうる自動車業界の課題5選

生成AIは、大規模言語モデル（LLM）などの技術を基盤とし、膨大なデータで訓練されています。テキスト、画像、動画、音声など、さまざまな新しいコンテンツを生成する能力を持ち、与えられた入力に対して可能な続きを予測できます。この技術は、新しいアイデアと改善方法を提供し、自動車業界に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

生成AIのメリット

• 創造性の向上：プロセスに新たなエネルギーとアイデアをもたらします。
• 時間とコストの削減：定型業務を自動化し、効率性を高めてコストを削減します。
• パーソナライゼーション：顧客一人一人に合わせてパーソナライズされた対話を可能にします。

生成AIのデメリット

• 誤解釈：ニュアンスのある内容の理解に苦戦し、エラーを引き起こす可能性があります。
• 倫理的懸念：悪用のリスクや法的影響があります。
• 雇用の置き換え：自動化により特定の職種が減少する可能性があります。

生成AIは、自動車業界が直面するさまざまな課題に対して新たなアイデアや解決方法を提供する可能性を秘めています。以下では、生成AIが解決しうる5つの主要な課題について詳しく見ていきます。

課題1.人手不足

自動車業界における人手不足の解消に、生成AIが大きな役割を果たします。

まず、日常的な事務作業の自動化が可能になります。メールの作成や返信、スケジュール管理などを生成AIが担当することで、従業員は新しいアイデアを考えたり、プロジェクトに取り組む時間を確保できます。

また、顧客対応の分野でも生成AIの活躍が期待されます。チャットボットを導入することで、24時間365日の顧客サポートが実現し、問い合わせ対応の効率が飛躍的に向上します。

さらに、RAG（検索拡張生成）技術を活用したチャットボットを導入すれば、社内のノウハウや専門知識を効果的に受け継ぐことができます。その結果、新入社員の教育や技術の引き継ぎがスムーズになり、人材育成にかかる時間とコストを大幅に削減できるでしょう。

課題2.2025年の崖

2025年の崖問題に対して、生成AIは今までにない新しい解決方法を提供します。古いシステムの改新が急務となる今、生成AIを活用することで新しいシステムの開発プロセスを大幅に効率化できます。

例えば、コード生成AIを利用することで、プログラミングの一部を自動化し、開発者の負担軽減が可能です。また、生成AIは既存のシステムの分析や、新システムの設計段階でも活用できます。システムの要件定義や設計書の作成を支援し、人間の創造性と AIの処理能力を組み合わせることで、より短期間で高品質なシステムを構築できるようになります。

さらに、テストケースの自動生成や文書や資料作成の支援など、開発プロセス全体を通じて生成AIの活用が可能となり、2025年の崖を乗り越えるための強力なツールとなるでしょう。

課題3.海外市場開拓

生成AIの優れた言語能力は、自動車業界の海外市場開拓に革命をもたらします。特に新興国市場へのアプローチにおいて、言語の壁を大きく低減させることができます。

例えば、Googleが開発したGemini 1.5 Proは、マイナー言語であるカラマン語をプロンプト経由で理解し、使用できます。生成AIを使用することで、現地の言語や文化に適応したマーケティング戦略の立案や、顧客とのコミュニケーションが格段に容易になります。※1

また、技術文書や契約書の翻訳、多言語対応のカスタマーサポートなど、海外展開に伴うさまざまな言語関連タスクを効率化できます。Gemini 1.5 Proの能力については、DeepMindが公開した詳細な報告書で確認できます。

この技術を活用することで、自動車メーカーは言語の障壁を越えて、グローバル市場でより競争力を高めることが可能になるでしょう。

課題4.カーシェアリングの普及

カーシェアリングの普及において、生成AIは重要な役割を果たします。

まず、顧客対応の面で生成AIを活用することで、24時間365日のサポート体制を構築できます。予約管理、料金案内、トラブル対応など、多岐にわたる問い合わせに即座に対応することが可能になり、ユーザーの利便性が大幅に向上します。さらに、カーシェアリング向けの自動運転車の開発においても生成AIが活躍します。

例えば、チューリング株式会社が開発している世界モデルを用いた自動運転技術では、生成AIを駆使して予測不可能な事態にも対応できるシステムの構築を目指しています。その結果、より安全で効率的なカーシェアリングサービスの提供が可能になり、都市部での交通問題の解決や環境負荷の低減にも貢献することが期待されます。※2

生成AIの活用は、カーシェアリング業界に革新をもたらし、新たなモビリティサービスの創出を加速させるでしょう。

課題5.若年層のシェア獲得

若年層のシェア獲得において、生成AIはWeb・SNSマーケティングの強力なツールとなります。

近年、車中泊やバンライフのトレンドが若者の間で人気を集めていますが、生成AIを活用することで、これらのトレンドに合わせた効果的なコンテンツ作成が可能になります。

例えば、生成AIを用いてターゲット層の興味関心に合わせたブログ記事やSNS投稿を自動生成し、若者の心を掴むメッセージを効率的に発信できます。また、画像生成AIを活用して、魅力的なビジュアルコンテンツを作成することも可能です。さらに、生成AIによる自然言語処理技術を活用して、若者の声をリアルタイムで分析し、トレンドを素早く把握できます。

生成AIを活用することで、若年層のニーズに合わせた商品開発や、タイムリーなキャンペーン展開が可能になり、自動車業界における若年層の取り込みを加速させることができるでしょう。

生成AIが解決する自動車業界の課題について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

自動車業界での生成AI活用例3選

自動車業界では、生成AIの活用が急速に進んでいます。

製品開発から顧客サービスまで、さまざまな場面で生成AIが革新的なソリューションを提供し始めています。先進的な企業がすでに導入し、成果を上げている事例も増えています。本記事では、業界をリードする企業の最新の取り組みを紹介します。

これらの事例は、生成AIが持つ可能性を示すとともに、自動車業界の未来を垣間見ることができるでしょう。

活用例1.チューリング株式会社

チューリング株式会社は、生成AIを活用した新しい自動運転技術の開発に取り組んでいます。

同社は「世界モデル」と呼ばれる技術を開発しており、これは自動車を取り巻く環境を模倣し、そこに世界を理解できるAIを投入するアプローチです。この技術により、予測不能な事態にも対応できる自動運転システムの構築が可能となっています。※2

特に注目すべきは、チューリングが開発中のマルチモーダルAI「Heron」です。このAIは、画像やテキスト、音声など多様な入力を理解し、状況に応じた判断を行うことができます。その結果、従来のルールベースのシステムでは対応しきれなかった複雑な状況にも柔軟に対応できるようになります。※3

さらに、生成AI専用アクセラレータ半導体「Hummingbird」の開発も進めており、車載環境で高速に生成AIを動作させることを目指しています。この半導体の開発により、リアルタイムでのデータ処理が可能となり、より安全で効率的な自動運転が実現されます。※3

チューリングの取り組みは、自動運転技術の新たな地平を切り開くものであり、生成AIの力を最大限に活用することで、未来のモビリティを大きく変革する可能性があります。

活用例2.トヨタシステムズ

トヨタシステムズは、日本IBMと協力して、アプリケーション開発から運用、古くなったハードウェアやソフトウェアの更新において生成AIを活用する実証実験を行いました。この実験では、生成AIを使用してコードや仕様書を生成し、開発効率の向上を確認しています。※4

具体的には、既存のアプリケーションのソースコードを入力し、そのコードの説明や改善案、テストケースなどを生成AIが自動生成します。また、自然言語によって日本語で要望を伝えると、それに合わせたプログラムのコードを AIが書くことも可能になりました。

この取り組みにより、開発者の作業時間が大幅に削減され、生産性の向上が確認されました。トヨタシステムズは、この成果を踏まえて生成AIの業務運用を開始しており、自動車産業におけるソフトウェア開発の効率化と品質向上に大きく貢献することが期待されています。

活用例3.DSオートモビル

DSオートモビルは、自動車ブランドとして国内初となるChatGPT搭載を全モデルに導入しました。この新しい機能は、DS IRISシステムに統合されており、ドライバーに車がまるでパートナーのように感じられる体験を提供します。※5

ChatGPTを搭載することで、ドライバーは自然な会話を通じて車両のさまざまな機能を操作したり、情報を得たりできます。例えば、目的地までのルート案内、車両の設定変更、周辺施設の検索などを、まるで人間のアシスタントと会話するように行うことが可能になりました。

さらに、このシステムは単なる車両操作だけでなく、旅行のプランニングや一般的な質問への回答など、幅広い支援を提供します。DSオートモビルのこの取り組みは、自動車におけるAI活用の新たな可能性を示すとともに、ドライバーエクスペリエンスの劇的な向上を実現しています。

その他の自動車業界の導入事例、活用事例について詳しく知りたい方は、下記記事をご確認ください。

生成AIで解決する自動車業界の未来

自動車業界は、人手不足、技術革新への対応、海外市場開拓、カーシェアリングの普及、若年層のシェア獲得など、多様な課題に直面しています。これらの課題に対し、生成AIが今までにない新しい解決法を提供する可能性を秘めています。

生成AIの活用により、業務効率の大幅な向上が期待されます。例えば、チューリング株式会社の自動運転技術開発、トヨタシステムズのコード生成、DSオートモビルのChatGPT搭載車両など、すでに先進的な取り組みが始まっています。これらの事例は、生成AIが自動車業界に変化をもたらす力を持っていることを示しています。

今後、生成AIの導入はさらに加速すると予想されます。企業のIT担当者や経営者にとって、生成AIの活用は競争力を高める重要な戦略となるでしょう。自動車の設計から製造、販売、アフターサービスに至るまで、生成AIは業界全体に新しい風を吹かせ、より運転がより楽しく、安全で、ストレスの少ない未来をつくる可能性を秘めています。

最後に

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