SDV（ソフトウェア定義型車両）への移行で収益構造をアップデート

「車が走るコンピューター」へと進化する昨今の自動車業界では、自動運転やコネクテッドカーへの取り組みが、大きなトレンドとなっています。

このデジタルの波を乗りこなす鍵こそが、SDV（Software-Defined Vehicle）への移行です。

本記事では、経営層の視点からSDVがもたらす戦略的な価値を明確にした上で、この変革の実現を阻む「組織文化」や「国際的な法規制」といった要因を詳細に分析します。

SDVとは何か｜自動車産業における「製品」から「サービス」へのパラダイムシフト

近年、自動車を単なる「製品」から「サービス提供プラットフォーム」へと再定義する動きが盛んになっています。

SDVとは、車両の機能や性能の大部分が搭載されたソフトウェアによって決定され、無線通信（OTA）を通じて販売後も継続的に更新・進化する自動車の概念です。

経済産業省と国土交通省が作成したモビリティDX戦略の中でもSDV領域の研究開発、実装は非常に重視されています。

参考文献：「モビリティDX戦略」を策定しました （METI/経済産業省）

SDVの移行によって従来と変化する点はたくさんありますが、以下の２つは特に注目すべきポイントです。

集中型アーキテクチャへの移行

従来の自動車は、たくさんの電子制御ユニット（ECU）がそれぞれ特定の機能を独立して制御する分散型アーキテクチャが主流でした。

しかし分散型では機能追加や変更のたびにハードウェアの設計が必要となり、開発の柔軟性の低さが課題になります。

一方でSDVは、数個の高性能な中央コンピューティングユニット（HPC）が車両全体の機能を統合的に管理する集中型アーキテクチャです。

この集中化により、車両の基本性能はハードウェアで担保しつつ、実際の機能はソフトウェアによって集中的に定義・管理できるようになり、開発のスピードと柔軟性が飛躍的に向上します。

新しい競争軸「ソフトウェア更新能力」と「データ活用」

SDV時代において、企業の競争領域は、単なる製造品質や機械性能といったハードウェアの性能から、ソフトウェア開発サイクル（DevOps）、サイバーセキュリティ対策、そして収集したデータを活用したサービスのパーソナライズ化へと拡大しています。

製造ノウハウは依然として重要ですが、ソフトウェアとデータ活用戦略が今後の市場での成功を左右する主軸となります。

特に、テスラに代表されるように、OTAによる機能更新の速度や、顧客ニーズを先取りしたサービスの提供能力が、ブランドロイヤルティと収益性を決定する要因となるでしょう。 

SDVとAIの統合戦略

SDVへの転換は、単なるソフトウェア化に留まらず、AI技術との統合によって、自動車を「知能化されたモビリティプラットフォーム」へと進化させます。

また転換を成功させるにあたってAIを車載機能だけでなく、開発プロセス全体に組み込む統合戦略が不可欠です。

引用：日本のSDV開発の現状と将来に向けた取組　ページ11より

以下ではAI技術の活用について注目すべき３つのポイントを紹介します。

車載AIによる自動運転・パーソナライゼーション機能の高度化

車載AIの導入は、SDVにおいて機能進化の鍵を握ります。最も顕著な例は、自動運転機能の進化です。

高性能センサーから得られる膨大なデータをAIがリアルタイムで処理し、認知、判断、操作を行うことで、安全性の向上と基本的にシステムが全ての運転タスクを制御するレベル３以上の自動運転を実現できます。

参考文献：自動運転のレベル分けについて

また、インフォテイメント領域では、AIがドライバーや乗員の行動、好み、過去の履歴を学習し、対話型パーソナルエージェントや、ルート、車内環境を最適化するパーソナライゼーション機能を提供します。

この「個別最適化された体験」こそが、SDV時代におけるブランドの差別化要素となるでしょう。 

生成AIを活用した開発DX

SDVでは、ソフトウェアがとても複雑になるため、従来の開発手法では市場のスピードに追いつくことが困難です。

ここで生成AIが、開発のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる鍵となります。

開発において生成AIを活用する主要なメリットは要件定義や設計文書から車載コードのプロトタイプを自動生成したり、複雑な車載システムの挙動を仮想環境で検証する高度なシミュレーションを行ったりできることです。

開発期間が短縮され、品質が向上し、結果としてOTAアップデートの頻度と質を高めることにつながります。

▼生成AIの活用について詳しく知りたい方はこちら
生成AIで変革する製造業の未来｜メリットや事例・導入ポイント

データエコシステム構築

SDVの真の価値は、車両が走行中に収集する膨大な実走行データ（エッジデータ）を、クラウド上のバックエンドシステムで集積・分析し、AIモデルの継続的な学習と改善に活かすエコシステムを構築できる点にあります。

このデータ駆動型のフィードバックループが、SDVの進化の鍵です。

データの収集を軽視せず、次世代の機能開発や安全基準の向上に不可欠な「知的財産」として位置づけ、戦略的なインフラ投資を行うことが企業の成長のために非常に重要になるでしょう。

▼AIによるデータ分析について詳しく知りたい方はこちら
「AI x データ分析」で経営戦略の精度を向上・経験と勘からの脱却

SDVが経営にもたらす価値

SDVへの移行は収益構造を変革し、開発、製造、アフターサービスといった企業活動の全領域にわたり、従来の製造業では実現不可能だった抜本的な効率化と価値創造をもたらします。

ストック型収益の確立

SDVがもたらす最大の戦略的価値は、安定したストック型収益の確立です。

テスラが先駆けて実証しているように、車両を販売した後もOTA技術を用いてオートパイロット機能の拡張、バッテリー性能の向上、エンターテイメントコンテンツの充実などのアップデートを継続的に提供することができます。

そしてこれらの機能を有料のサブスクリプションやオンデマンドサービスとして展開することで、LTV（顧客生涯価値）を安定して高め、「車両の販売時のみに利益が確定する」という従来のビジネスモデルを根本から変革できます。

このストック型収益モデルの実現は売上の予測可能性を大幅に高め、長期的な設備投資や研究開発に必要な資金計画の安定化に大きく貢献するため持続的な成長に欠かせない要素となるでしょう。

開発・生産プロセスの抜本的効率化｜ハードウェアとソフトウェアの分離

SDVの導入は、収益構造の変革に加えて、開発プロセス全体の効率化をもたらします。

従来の分散型ECUではハードウェアとソフトウェアが密接に結合し、各ECU（電子制御ユニット）と、そのユニット専用に書かれたソフトウェアがセットになっていました。

一方でSDVの集中型アーキテクチャは、車載コンピューティング機能を少数の強力なコントローラーに統合しセンサー制御などの機能を抽象化することで、統一されたOSやミドルウェアのレイヤーを設けることができます。

抽象化レイヤーによってハードウェア部門はソフトウェア部門の作業を分離できることは大きなメリットです。

例えばハードウェアのバージョンアップや変更があった場合でも、インターフェースが変わらなければソフトウェアの主要なコードに手を加える必要がなくなります。

以上のようにSDVの導入によって手戻りや調整工数を減らし、開発コストの大幅な削減が期待できるため積極的に推進していきましょう。

不具合対応・リコールリスクの劇的低減とコスト構造の改善

従来の自動車は不具合が発生した場合、原因の種類や大小に依らずディーラーでの修理が必要でした。

大規模なリコールはメーカーに甚大なコストとブランドイメージへのダメージをもたらします。

しかしSDVでは、ソフトウェアに起因する不具合の大部分や軽微な機能障害をOTAを活用したリモート修正で対応できるため、ユーザーがディーラーに入庫する必要がありません。

これにより、修理対応コストを低減させ、アフターサービス体制を効率化し、大幅なコスト削減につながるでしょう。

最先端部品需要の増加と新たな高付加価値市場の創出

SDVへの移行は、部品サプライヤーのビジネスも再編します。

従来の分散型ECUや機械部品といった低付加価値部品の需要は減少する傾向にありますが、高性能なSoC（System on Chip：全体システムを一つのチップにまとめる技術集約型の半導体）や自動運転等に活用されるLiDAR（Light Detection And Ranging：レーザー光を照射して、その反射光の情報をもとに対象物までの距離や対象物の形などを計測する技術）、そして大容量データを扱うための高速通信モジュールなどの高付加価値部品に対する需要が急増しています。 

変化にいち早く対応し、従来のハードウェア製造中心から、ソフトウェア基盤を支える高付加価値な電子部品の製造へとビジネスをシフトさせることで成長の好機を得られるでしょう。

自動車部品に関しては以下の図を参考にしてください。

引用：日本のSDV開発の現状と将来に向けた取組　ページ7より

SDV実現を阻む経営課題とその解決策

SDVへの移行を成功させるためには、従来の製造業の組織構造がもたらす、根深い内部的な課題と、外部的な技術・法規制リスクを克服する必要があります。

APIの標準化

SDV領域においては、①車両アーキテクチャの刷新と開発スピードの高速化と、②新たな機能・サービスを具体的なサービスとして早期に実装していけるかが競争の鍵を握ります。 

従来の自動車開発では、個々のECUごとにサプライヤーが異なり、ECU間でデータをやり取りするためのAPIがメーカーやサプライヤーごとに独自規格で開発されていました。

APIが標準化されていないと、サードパーティの参入障壁となったりソフトウェアコンポーネントの統合にコストがかかってしまったりとSDV移行にあたって大きな障壁になるため、業界全体で統一規格の採用が急務となっています。

引用：日本のSDV開発の現状と将来に向けた取組　ページ13より

ハードウェア製造に特化した組織構造

SDVへ移行する際の最大の障壁は技術ではなく、長年高品質なハードウェア製造と安全性を最優先してきた組織文化です。

ウォーターフォール型の開発プロセスに最適化された組織では、ソフトウェア開発で重要な変化を前提とするアジャイル開発の文化とは根本的に衝突してしまいます。

この壁を打破するには、全社的な意思決定構造をソフトウェア中心に再設計し、ハードウェア部門とソフトウェア部門の連携不足（サイロ化）を解消する強力なリーダーシップを発揮しなければなりません。

また、車載ソフトウェア開発やサイバーセキュリティの専門人材の育成と確保は、企業の存続を左右する喫緊の課題となるでしょう。

深刻化するサイバーセキュリティリスク

SDVの導入にあたって特に注意が必要なことがセキュリティ周りのリスクです。

SDVは常時インターネットに接続され、OTAアップデートによって機能が追加されるため、サイバー攻撃の対象領域が広くなっています。

そして攻撃の脅威は、車両システム単体だけでなく、車両に繋がるバックエンドサーバー、そして通信経路の3層にわたって存在します。

不正なOTAアップデートによるマルウェアのインストールや、ユーザーデータの漏洩といったリスクは、企業のブランドイメージと事業継続性を根底から揺るがしかねません。

これに対処するためには、PSIRT（製品セキュリティインシデント対応チーム）などの体制を強化して情報を迅速に収集・分析し、脆弱性を見つけたら早期にパッチを適用する継続的な管理体制を構築することが、重要になります。

グローバル法規制への対応

セキュリティリスクの増大に伴い、グローバルな法規制化の取り組みが急速に強化されています。

2022年9月に発表された欧州サイバーレジリエンス法案は、SDVにおけるコンプライアンス要件を厳格化する代表的な例です。

CRAのような規制は、セキュリティ機能を製品設計の初期段階から組み込む「セキュリティ・バイ・デザイン」を義務付けており、これに違反した製品は欧州市場での出荷や販売を停止される可能性があります。

したがって、SDVにおけるセキュリティ対策は、もはやただの防御策ではなく、「グローバル市場へのアクセス権」を確保するための必須のコンプライアンス・マネジメントとして位置づけ、戦略的に対応しなければなりません。

参考文献：Cyber Resilience Act | Shaping Europe’s digital future

ソフトウェア進化の物理的限界

SDVという概念は「ハードウェア投資を抑え、ソフトウェアで全てを解決できる」という誤解を与えることがあります。

しかし、ソフトウェアによる機能追加や性能向上には物理的な制約があり、ハードウェアの能力（CPU、センサー、配線容量など）の枠を超えることは不可能です。

特に今後高度な自動運転（レベル4/5）の実現を目指す場合、カメラだけでなくLiDARやミリ波レーダーといった高性能なセンシング技術が不可欠となります。

目先のコスト削減のためにハードウェア性能を妥協することが、将来の高度な機能ロードマップを閉ざすことにつながりうるということを理解し、未来の機能拡張を見越した投資を戦略的に検討することが今まで以上に重要になるでしょう。

まとめ

本記事ではSDVの概念について経営上のメリットやAIとの統合の観点から紹介しました。

SDVへの移行は、顧客に提供するサービスが便利になるだけでなく、顧客生涯価値最大化と安定した収益の確立を実現する重要な経営戦略です。

今後、市場でシェアを獲得する上で欠かせないポイントとなるでしょう。

この変革を成功させるには、AIの積極的な活用やハードウェア中心の組織文化からの脱却、サイバーセキュリティリスクの戦略的な管理が必要になります。

目先のコスト削減にとらわれず未来の機能拡張を見据えた投資を検討し、持続的な成長を実現しましょう。

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引用元：株式会社エムニ