自動車産業における人工知能のメリット

人工知能（AI）は多くのビジネス分野に明らかな影響を及ぼしているが、製造業や自動車産業では特に大きな力を発揮している。予測によると、自動車産業における人工知能の年間平均成長率は約40％で、2027年には159億ドルに達する。世界では、コネクテッド・カーや音声認識・画像認識などのスマート・テクノロジーに対する需要が増え続けている。その結果、自動車の設計、生産、使用において人工知能と自動化の両方に依存し続ける産業となる。

自律走行車の先へ

多くの人にとって、自動車産業における人工知能といえば、自律走行車や自動運転車を思い浮かべるだろう。これらの自動車は、確かにこの技術の目に見える応用例の一つであるが、舞台裏には、そしてことわざのボンネットの下には、さらに多くのことが隠されている。人工知能と自動化は、自動車の設計と生産、そしてすべての自動車に搭載される何千もの関連部品に不可欠なものとなっている。オートメーションとスマートロボットの使用は、製造プロセスにおいて極めて重要である。

人工知能もまた、自動車の生産と販売の相互関係において重要な役割を果たすようになった。販売データと車両データを予測モデリングに利用することで、リアルタイムの需要に応じて生産をより適切に調整することができる。自動車業界では、最近のパンデミック（世界的大流行）でサプライチェーンが何度も機能不全に陥ったため、こうした俊敏性が必要とされている。

自動車のバリューチェーン

人工知能と自動化は、自動車バリューチェーン内のすべての主要カテゴリーで活用されている：

製造

製造プロセスは設計から始まり、サプライチェーン、生産、ポストプロダクションを経て進行する。自動車産業で人工知能を活用することで、自動車の設計だけでなく、自動車の製造に使用される機器やロボットも可能になる。その例として、人工知能を搭載したウェアラブル外骨格があり、デザイナーはこれを装着することで、自動車の安全性と快適性の向上に役立てることができる。

輸送

ドライバー支援プログラムの開発、自律走行、ドライバーのリスク評価、居眠り運転の危険性を特定するためのドライバーの目のモニタリングなど、自動車産業における人工知能の活用は、運輸業界にとって有益である。

サービス

人工知能は、エンジンやバッテリーの性能などの予測メンテナンスや通知、リスクやコストを計算する上でドライバーの行動を監視する保険プログラムなどに利用できる。

自動車製造におけるデジタル・ツイン

自動車の設計とテスト、そして製造に関わる何千もの部品には、莫大な費用と時間がかかる。デジタル・ツイン・テクノロジーは、このような時間的・金銭的負担を軽減し、貴重な技術となっている。デジタル・ツインとは何か？20年前に導入されたデジタルツインは、プロセス、製品、サービスのテストに使用される仮想モデルです。アナリスト、エンジニア、科学者は、安全で費用対効果の高いバーチャルな世界で、現実世界のシナリオを研究することができる。

自動車製造において、デジタル・ツイン・テクノロジーは、バーチャル・ツインを使って自動車や自動車の一部をテストし、現実世界の製品の性能をより深く理解するための、より費用対効果の高い方法を提供する。ツイン技術は、修正、改造、修理のテストにも使用できる。明らかなコスト削減に加え、企業は時間を節約し、最終製品の欠陥を減らすことができる。

ドライバーの体験

自動運転車という未来的なビジョンはそれほど遠い先のことではないかもしれないが、人工知能はドライバーの体験をアップグレードすることで、より直接的で有益な機会を提供する。コンピューター・ビジョン、自然言語処理、ロボット・オートメーションなどを駆使して、メーカーはより安全で快適な自動車を製造している。これらの車両には、道路や天候の状況、他のドライバーの行動、交通状況をよりよく理解できるコンピューター技術と接続性が装備されている。

間もなく登場する、あるいはすでに利用可能なこれらのシステムについて考えてみよう：

ドライバー・モニタリングは、さまざまなドライバーに合わせたコントロールの調整から、眠気検知や事故時の体勢調整のための頭や体の位置のモニタリングまで、幅広いサービスを提供する。
ドライバー・アシストは人工知能を活用し、死角の監視、ステアリングやブレーキのアシスト、危険な状況のドライバーへの警告、さらには駐車の支援まで行うことができる。
ドライバー・アセスメントは、ドライバーの履歴を分析し、過去の行動や特定の状況下での気分に基づいて潜在的な問題を予測することができる。