自動車設計の「デジタル・リインベンション」｜CASE時代を勝ち抜く経営戦略とリスク管理

自動車業界は現在、大きな転換点を迎えている最中です。これまでのようにハードウェア中心で長い開発サイクルを前提とした設計・製造モデルでは、CASE（コネクテッド、自動運転、シェアリング＆サービス、電動化）の波に対応しきれなくなっています。

特に、ソフトウェアが関わる複雑な品質問題や開発リードタイムの長期化は、従来のV字モデルの限界を浮き彫りにしています。

こうした課題を解決するには、単なる業務改善ではなく、事業そのものの再構築（デジタル・リインベンション）が必要です。

本記事では、その中核となる技術である MBD（モデルベース開発）、デジタルツイン、生成AI の具体的なメリットを解説するとともに、企業が直面するリスクと、それを乗り越えるためのロードマップをわかりやすく紹介します。

激変する自動車産業｜従来の設計開発モデルが限界を迎えた理由

自動車産業では、技術革新やビジネスモデル、顧客の価値観が大きく変化しています。

その結果、従来の設計開発モデルは複雑化やスピード、安全性の要求に対応できず限界を迎えています。

▼製造業のDXについて詳しく知りたい方はこちら
製造業のDXとは？メリット・ロードマップ・事例を徹底解説

CASE時代におけるSDV化｜求められる開発アジリティ

これまでの自動車開発は、ハードウェアを中心としたモデルが主流でした。

しかし現在、車両はソフトウェアによって価値を生み出すシステムへと進化しています。その変革の中心にあるのが、SDV（Software-Defined Vehicle）です。

SDVとは、車両の機能や性能をソフトウェアで定義・制御するという新しい考え方です。これにより、製造後でもソフトウェアのアップデートを通じて機能の追加や改善が可能となり、車両は「時間とともに成長するプラットフォーム」へと変わります。

従来の開発では、ハードウェアとソフトウェアが段階的かつ個別に進められていたため、全体の開発期間が長くなりがちでした。これに対してSDVは、開発の構造そのものを根本から変えつつあります。

ソフトウェアを中心に設計を進めることで、車両開発の柔軟性と再現性が向上。開発サイクルを大幅に短縮できます。

さらに、ハードウェアとソフトウェアを切り離して並行開発を行い、デジタルツインや仮想シミュレーションを活用することで、初期段階から検証を進められます。これにより、問題の早期発見と迅速な修正が可能になりました。

こうした初期からの検証と改善の徹底が、開発全体のスピードと品質を大きく高めています。

そして、このような俊敏な開発体制こそが新しい時代の競争優位を生み出す原動力です。ソフトウェア主導の設計によって、メーカーは市場や顧客の変化にすばやく対応し、ソフトウェアアップデートを通じて継続的に価値を提供できます。

結果として、SDVの進展は自動車産業を「モノづくり」から「ソフトウェアサービス産業」へと転換させつつあります。

今後の競争を左右するのは、ハードウェア性能の差ではなく、どれだけ俊敏にソフトウェアを開発・更新できるかという開発アジリティの力にほかなりません。

参考記事：

• What is a software-defined vehicle?
• The complete guide to software-defined vehicles: transforming automotive with Siemens software

複雑化する要求と品質保証｜従来のV字モデルの構造的課題

電動化やソフトウェア中心の車両開発が進む現代において、従来のV字モデルによる品質保証の枠組みは、構造的な限界に直面しています。

その背景にあるのが、車両システムの複雑化と領域間の高い連携性です。

現在の車両システムは、熱管理、バッテリー性能、ソフトウェア統合など、複数の領域が密接に連動し、相互依存的に最適化される必要があります。

しかし、設計と検証を時間軸で分離して行う従来の開発工程では、こうした複雑な要件間の整合性を十分に確保できず、手戻りのリスクが急速に高まっていました。

さらに、現代の自動車はすでに1億行を超えるソフトウェアコードを搭載しており、自動運転車では3億〜5億行に達すると見込まれています。

この膨大なコード量では、後工程での総合検証は現実的に不可能です。物理試作の段階で不具合が見つかれば、開発費やスケジュールに甚大な影響を及ぼします。

つまり、従来の「V字の右側（後半工程）」で問題を検出する構造では、複雑性が増すほど手戻りコストが指数的に膨れ上がるのです。

加えて、機能安全規格やサイバーセキュリティ規格の導入により、開発初期からの厳密な検証とトレーサビリティの確保が求められるようになりました。

これらの国際標準は、製品そのものだけでなく、開発プロセス全体の安全性と透明性を評価対象としています。そのため、設計段階からデジタル検証やモデルベース開発（MBD）を組み込むことが不可欠です。

このように、自動車開発は「試作して確かめる」時代から「設計段階で確実に保証する」時代へと移行しています。

もはやV字モデルは、ソフトウェア主導で進化を続ける現代の車両開発には適さず、より統合的で並行的な開発プロセスへの転換が不可避となっています。

参考記事：

• ISO 26262-1:2018 – Road vehicles — Functional safety — Part 1: Vocabulary
• ISO/SAE 21434:2021 – Road vehicles — Cybersecurity engineering
• Bosch pools its software and electronics expertise in one division with 17,000 associates

競争優位性のシフト｜ハードウェアから「デジタル体験」へ

自動車産業の競争優位性は、長らくエンジンや車体構造といったハードウェアの完成度に支えられてきました。

しかし、EV化によって駆動系の差別化要素が薄れ、機械構造が簡素化した今、競争の焦点は「ソフトウェアによる体験価値」へと明確に移行しています。

自動車はもはや単なる移動手段ではなく、ネットワークとつながる「モビリティ・プラットフォーム」へと進化しています。そして、そこに宿るデジタル体験の質こそが、ブランド価値を左右する時代になりました。

実際、購入者の約6割が車のコネクティビティを重視しており、馬力や燃費よりも車内のデジタル機能が購入判断の中心にあることが示されています。

車載システムの使いやすさ、音声アシスタントの自然さ、遠隔でのソフトウェア更新による継続的な機能拡張、そして利用者に合わせて最適化されるパーソナライズ機能が、いまや車を選ぶ最大の理由になりつつあります。

こうした変化の先駆けとなったのが、テスラによる2012年の業界初の遠隔アップデート（OTA）です。この仕組みによって、車両の機能を販売後も継続的に進化させるという新しい価値観が生まれました。

以降、各社も同様の取り組みを進めていますが、更新頻度や体験設計の完成度には、いまだ大きな差があります。

その中でも、Volkswagen（フォルクスワーゲン）は2025年までに自社開発ソフトウェアの比率を60％まで引き上げる方針を掲げ、70億ユーロを投じるなど、ソフトウェア領域への本格的な転換を進めているところです。

こうした流れを受けて、自動車産業は「モノづくり」から「体験づくり」へと軸足を移しています。
もはや自動車メーカーは、鉄とエンジンの企業ではなく、顧客の生活に溶け込む体験を提供するテクノロジー企業へと進化する時代です。

参考記事：Automotive Customer Experience Reimagined Report | Accenture

自動車設計を変革するコア技術｜MBD・デジタルツイン・仮想エンジニアリング

自動車設計のデジタル変革を支えるのは、仮想空間上で設計から検証までを一貫して行う基盤技術です。

モデルベース開発（MBD）を中心に、デジタルツインや仮想エンジニアリングを組み合わせることで、開発初期から性能や安全性を精密に検証できます。

これにより、試作前に課題を特定し、効率的で高品質なものづくりを実現しています。

MBDの役割｜設計と検証のフロントローディング

MBDは、設計と検証を同時に進めることで、開発の効率と品質を大きく高める考え方です。

このやり方では、従来のように部品を作ってから問題を見つけるのではなく、設計段階でモデルを使ってシステム全体の動きを仮想的に確認できるため、早い段階で課題を発見し修正できます。

この枠組みにより、設計者は物理的な試作を待たずに、自分の設計意図が正しく機能として実現されているかを確認でき、手戻りを最小限に抑える「フロントローディング」を実現します。

結果として、試作の回数を減らし、開発スケジュールを短縮し、全体のコストを削減することが可能です。

さらに、モデルを中心に据えることで情報が一元化され、設計変更がすぐにシミュレーションへ反映される柔軟な環境が整います。また、ツールを使った自動コード生成により、人為的なミスを減らし、高い品質のソフトウェアを維持できる点も大きな利点です。

このようにMBDは、効率化と信頼性の向上を両立する枠組みとして、特に安全性が重視される自動車産業などで急速に広がっています。

ただし、設計初期の段階で負荷が増えるという課題もあります。そのため初期には十分な人員やリソースを投入し、モデルの精度や整合性を高める努力が不可欠です。ただ、この前倒しの投資は後半の手戻り削減という形で回収されることが多く、結果的に開発全体の最適化につながります。

最終的にMBDは、単なる技術手法ではなく、「後で直す」から「最初に最適化する」へと開発思想を転換する戦略的な枠組みです。

設計の自由度を保ちながら、品質とスピードの両立を実現する次世代のものづくりを支える中核的なアプローチといえるでしょう。

参考記事：

• The Potential of Model-Based Deveopment (MBD) and Key Points for Its Introduction 
• MBD（Model Based Development）Working Group 

リアルタイムのデジタルツイン｜設計・生産・利用データの統合

デジタルツインとは、実際の車両や製造ラインを仮想空間に再現し、設計・製造・品質といったデータをリアルタイムで統合する仕組みのことです。

現在、この技術は自動車産業の中核的な役割を担うようになっています。

たとえば、MBDで構築された設計モデルを、製造現場のロジスティクスデータや生産工程のシミュレーションと連携させることで、設計変更がコストや生産計画に及ぼす影響をその場で予測できるようになりました。

これにより、設計者と生産エンジニアが同じ仮想空間上で設計案を共有し、生産性やコストへの影響を確認しながら迅速に判断を下せるようになっているのです。

導入の効果は非常に大きく、これまで約4週間を要していた生産ライン適合の衝突チェックが、わずか3日間で完了するようになりました。

また、従来1か月近くかかっていた大規模な空力シミュレーションも、最新のGPU環境によって約6時間で処理できるようになり、開発サイクルが大幅に短縮されました。

こうしたリアルタイム性の向上は、単なる工程の効率化にとどまらず、設計段階での意思決定そのものを変革する基盤となっています。

さらに、数値流体力学（CFD）などの高度な物理シミュレーションを活用することで、電気自動車における空気力学的性能など、複雑な設計パラメータを仮想空間上で自在に探索できるようになっています。

これにより、試作を行う前に多様な設計案を比較し、コスト・性能・生産性を同時に最適化する判断が可能となりました。

このように、デジタルツインは単なる「現実を再現する3Dモデル」ではなく、設計と生産を循環的につなぐ知的な基盤へと変化しています。

▼自動車業界のスマートファクトリー化について詳しく知りたい方はこちら
自動車業界のスマートファクトリー化｜メリットや事例

参考記事：

• BMW Group scales Virtual Factory
• NVIDIA Announces Omniverse Real-Time Physics Digital Twins With Industry Software Leaders
• What’s New In NX | Model-Based Definition and NX Inspector – NX Design

生成AIの活用領域｜設計支援、コード生成、検証の自動化

生成AIは、設計プロセスの効率を飛躍的に高める中核技術として、ソフトウェア開発のあり方そのものを大きく変えつつあります。

これまで人の手に頼っていた複雑な作業を自動化し、設計支援・コード生成・検証の自動化といった幅広い領域で、エンジニアの生産性と創造性を大きく引き上げているのです。

たとえば、設計支援の分野では、生成AIが過去の設計データや設計原則を学習し、新しいコンポーネントやシステム構成を自動的に提案できるようになりました。

これにより、エンジニアは初期設計にかかる検討時間を大幅に短縮し、短期間でより多くの設計案を比較検討できるようになったのです。

また、仕様書や図面の自動生成が進んだことで、知識の属人化を防ぎ、設計標準の一貫性も高まりました。こうした変化は、設計現場の意思決定スピードを一段と高める結果につながっています。

コード生成の領域でも、生成AIの活用は急速に広がっています。

自然言語からのプログラムコード出力、既存コードのリファクタリング、テストコードの自動生成などを通じて、開発スピードはこれまでにないほど向上しました。

実際に、AIペアプログラミングツールを活用する開発者は、従来比で最大56%短い時間でタスクを完了しており、初学者でもジュニアエンジニアに匹敵する生産性を発揮しています。

これにより、エンジニアはルーティンワークから解放され、設計思想の検討やアーキテクチャの最適化といった、より創造的な業務に集中できるようになりました。

さらに、検証の自動化でも生成AIの効果は明確です。AIがテストケースの生成やバグ検出を支援することで、品質保証のプロセスが効率化され、短期間で高い信頼性を確保できるようになっています。

多くの企業では、AIを活用したテスト自動化によって品質保証体制が大幅に改善され、開発期間の短縮と品質向上の両立が進みました。

特に、安全性と正確性が求められるソフトウェア定義型車両（SDV）の領域では、こうした効果が今後さらに注目されるでしょう。

▼製造業でのAI活用について詳しく知りたい方はこちら
製造業でのAI活用｜活用事例と導入法を徹底解説

参考記事：

• the effects of generative ai on productivity, innovation and entrepreneurship | oecd
• Generative AI in Software Engineering – KPMG Netherlands
• How can organizations engineer quality software in the age of generative AI?

自動車設計におけるデジタル・リインベンションのメリット

デジタル・リインベンションは、単に古いツールを新しいものに置き換える取り組みではありません。企業の競争力や収益の仕組みそのものを根本から変える力を持っています。

その効果は、開発スピードの向上、製品品質とイノベーションの加速、そして全社的なコスト構造の改善という三つの側面から、具体的な数値で確認することができます。

開発サイクルの劇的な短縮

デジタルツインとMBDの融合は、製品開発のスピードを根本から変えつつあります。

これらの技術により、設計者は仮想空間で構造・熱・電気・流体といった複数の物理現象を同時に解析し、最適な設計を迅速に導き出すことが可能になりました。従来の物理試作では実現し得なかった精度と柔軟性が、仮想環境によって実現されています。

設計初期から不具合を仮想的に特定・修正できるため、手戻りを最小化し、開発工程全体の効率を大幅に高めます。実際に、デジタルツインを導入した生産ラインでは、設備稼働効率が約6%向上し、ダウンタイムが約88%削減されました。

また、一部の製造プロセスでは生産時間が14〜17時間から9〜10時間に短縮され、開発および生産コストが54%削減されたという結果も報告されています。これらの事例は、仮想空間での設計・検証が現実の開発スピードとコスト削減に直結することを示しています。

さらに、MBDを活用した仮想設計では、複雑なシステム挙動をモデル化し、最適パラメータを早期に導出することで、試作回数を減らしながら設計の信頼性を高められるでしょう。これにより、設計と検証のサイクルが加速し、開発期間の大幅な短縮と品質向上を同時に実現します。

仮想的な検証環境の導入は、単なる効率化ではなく、設計段階から品質を「作り込む」新たな開発スタイルを可能にします。

企業は現実世界を忠実に再現したデジタル空間で無数の設計条件を高速に検証し、技術的限界を超えた最適解を導き出すことで、より高品質で持続可能な製品を迅速に市場に届けることができるのです。

参考記事：

• TOYOTA Technical Review Vol.69 No.1 English
• A Digital Twin Case Study on Automotive Production Line
• Digital Twin Technologies for Vehicular Prototyping: A Survey
• (PDF) Review of Digital Twin in the Automotive Industry on Products, Processes and Systems
•  Enhancing Digital Twins with Digital Engineering Capabilities – RTInsights

デジタルツインによる品質向上

デジタルツインと仮想エンジニアリングの融合は、製品品質を「検査で確認するもの」から「設計段階で創り込むもの」へと進化させています。

具体的には、構造・熱・電気・流体といった複数の物理現象を仮想空間で統合的に解析できるようになったことで、従来は試作や製造段階で発生していた不具合を、設計段階で未然に防ぐ力が飛躍的に高まりました。

とりわけEVの開発では、バッテリー温度管理、空力性能、車体剛性、衝突安全性といった相反する性能要件を一つの仮想モデル上で同時に最適化できる点が大きな強みです。

たとえば、バッテリーパックの冷却経路を変更した際に、航続距離や車体重量、安全性への影響を実機を作る前に検証できるため、開発初期の段階から安全性・信頼性・性能を高水準で両立させることが可能となっています。

さらに、有限要素解析（FEA）やマルチフィジックス・シミュレーションの活用により、溶接強度や部品の疲労寿命、振動特性といった「微視的な品質要因」まで事前に可視化できるようになりました。

たとえば自動車の車体骨格設計では、製造ばらつきが最終品質に与える影響をシミュレーションし、溶接部に生じる応力集中を抑える設計修正を早期に完了させることができるのです。これにより、後工程での手戻りや材料ロスを大幅に削減し、製造段階での品質リスクを根本から低減します。

こうした取り組みによって、品質保証は「発見して修正する」から「予測して防止する」へと変化しています。

参考記事：

• Digital Twin Technologies for Vehicular Prototyping: A Survey
• (PDF) Review of Digital Twin in the Automotive Industry on Products, Processes and Systems
•  Enhancing Digital Twins with Digital Engineering Capabilities – RTInsights

全社的なコスト構造の改善

設計情報をデジタルで一元管理することで、部品の共通化や仕様変更の追跡が容易になり、重複設計の削減という大きな効果が得られます。

これにより、物理試作の削減や部品コスト・管理コストの低減が実現します。

これは単なる業務効率化にとどまりません。設計から生産までを一貫したデータ基盤でつなぐことで、企業全体のコスト構造そのものを見直すことが可能です。

さらに、AI駆動型の予測分析を活用することで、サプライチェーン上の需要変動や製造ラインの異常を事前に検知し、遅延や材料ロスを未然に防ぐことができます。AIは過去の生産実績とリアルタイムデータを統合的に解析し、将来の需要や潜在的な不具合を高精度に予測します。

これにより、在庫の最適化や稼働停止リスクの最小化が実現し、サプライチェーン全体の安定性と俊敏性を同時に高められるでしょう。

実際に、自動車メーカーのGMでは、AIによる予測分析をロボットやコンベアシステムに適用し、異常パターンをリアルタイムで検出する仕組みを導入しています。これにより、突発的なダウンタイムを回避し、シームレスな車両サプライチェーンの確保を支援しています。

このように、設計・生産・運用をデータで連携させる仕組みは、単なる生産性向上にとどまらず、企業全体のリソース活用をより最適化する有効な手段です。

また、AIを軸としたデジタル連携は、全社的なコスト効率の向上や、持続的な競争力の強化に寄与する重要な取り組みのひとつと言えるでしょう。

参考記事：

• Industry transformation with the Digital Twin – Siemens Global
• Enable efficient, accurate demand planning with Copilot | Microsoft Learn
• Artificial Intelligence: The Future of Transportation | General Motors

自動車設計におけるデジタル・リインベンションの注意点

デジタル・リインベンションの成功は、単なる技術導入ではなく、そこに伴う深刻なリスクや組織的課題に経営層が戦略的に対応できるかにかかっています。

メリットを最大化するためには、企業の存続にも関わるこれらのデメリットを厳格に管理することが不可欠です。

これから、その主なデメリットを見ていきましょう。

ハードウェア中心の既存文化との摩擦

SDV時代においては、ソフトウェア主導の協働体制へと舵を切らなければ、企業は競争力を維持できません。

設計・製造・ソフトの縦割り構造は、リアルタイムなデータ共有を妨げ、意思決定の遅延や手戻りを引き起こします。

具体例として、BMWのバーチャルファクトリーでは、工場全体をデジタルツイン化することで、衝突チェックの期間を従来の約4週間からわずか3日に短縮しました。

その結果、生産計画コストを最大30％削減できる体制を実現しています。これは、ライブ3Dデータを基盤に部門を横断して検証・合意することで、サイロ構造を実務レベルで解体できることを示す好例です。

一方で、この転換には明確なコストが伴います。フォルクスワーゲンでは、主にリストラ関連費用として約26億ユーロの特別費用が発生しました。また、ソフトウェア子会社CARIADは約24億ユーロの営業損失を抱えながらも、オペレーションの再スケーリングを進めています。

したがって経営層は、横断的な組織に対して権限と責任を一体的に付与し、リスキリングや人材再配置を数値目標とマイルストーンで管理していかなくてはなりません。

▼製造業のDXについて詳しく知りたい方はこちら
製造業のDXとは？メリット・ロードマップ・事例を徹底解説

参考記事：

• Siemens unveils breakthrough innovations in industrial AI and digital twin technology
• BMW Group scales Virtual Factory
• Volkswagen Group with solid FY 2024 results and a robust outlook

デジタル人材（ソリューションアーキテクト）の育成と確保の難しさ

日本企業がデジタル変革を進めるうえで大きな課題となっているのは、ビジネスとテクノロジーの両面を理解し橋渡しできる人材の不足です。

理想を言えば、顧客の要望や市場の動きを把握し、それを技術要件へと落とし込める「ソリューションアーキテクト」のようなハイブリッド型人材が、変革の推進役となることが望まれます。こうした人材は、構想と実装を結びつけ、事業のスピードと整合性を担保する存在です。

もちろん、ビジネス担当者とエンジニアがそれぞれの専門性を活かして協力する体制も有効です。ただ、変化のスピードが速い現場では、部門間の調整に時間を要することで機会を逃したり、意図と実装の間で「翻訳ミス」が生じたりするリスクがあります。

なので理想的には、両領域をある程度理解し、意思決定を滑らかにできる人材が、組織の柔軟性を高める存在となります。

ただ現実には、必要な人材を市場から確保すること自体が非常に困難です。

 日本では、クラウドやソフトウェアなど主要な技術領域において、実に70％以上の企業が人材不足に直面しています。その背景には、他社との採用競争の激化や人件費の高騰があり、結果として必要なスキルを持つ人材の確保は年々難しくなっているのが実情です。

こうした状況を受け、多くの企業が外部採用に頼るだけでなく、社内人材の育成へと方針を転換しつつあります。特に、既存社員が異なる分野のスキルを習得する「クロススキリング」への注目が高まっています。

現在、この取り組みを実施している企業は全体の51％にとどまるものの、将来的に強固な人材基盤を築くうえで欠かせない施策といえるでしょう。

なかでも、企業のデジタル変革を支える「ソリューションアーキテクト」の育成と確保は依然として大きな課題です。外部採用に加え、社内で体系的な育成に踏み出す企業が増加傾向にあり、人材戦略そのものが変革の成否を左右する段階に入っています。

参考記事：

• Publicizing the Report by the Study Group on the Development of Digitally Skilled Workforce
• 2024 State of Tech Talent Japan Report
• 2025 Japan Tech Talent Report Now Live
• Japan Experiencing the Highest Skill Shortage in Asia – HRO Today
• The automotive industry accelerates toward a software-driven future

SDVとコネクテッド機能に伴うサイバー攻撃のリスク増大

SDVの普及は、車両の利便性を飛躍的に高める一方で、サイバー攻撃の脅威をこれまでにない規模で拡大させています。

 常時ネットワークに接続される車両は、従来の物理的アクセスを前提とした防御構造から、遠隔からの侵入が可能な環境へと変化し、攻撃対象領域が格段に広がっています。

無線通信、テレマティクス、OTAアップデートなどの接続経路を通じて、車両の制御システムに直接干渉されるリスクが生じているのです。

具体的には、車両が遠隔操作可能になることで、ブレーキやステアリングといった安全走行に直結する機能が不正に操作されるおそれがあります。これにより、乗員の安全が直接的に脅かされる可能性も否定できません。

また、個人認証情報や走行データなどのセンシティブな情報が常に通信経路上を行き来するため、情報漏洩のリスクも急速に高まっています。実際に、遠隔から車両の加速や制動を制御された事例も報告されており、リスクがもはや理論上の懸念ではないことが明らかになっています。

こうした脅威を抑止するためには、開発段階からサイバーセキュリティを中核に据えた設計思想が欠かせません。システムの構築初期から潜在的な攻撃経路を洗い出し、それに備える仕組みを整えておく必要があります。

たとえば、外部から侵入できる経路を最小限に抑えるとともに、万が一突破された場合でも被害の拡大を防ぐ多層防御の仕組みが求められます。

さらに、国際的な安全基準に基づく管理体制の整備も不可欠です。これは、開発段階に限らず、製造・販売・運用後のメンテナンスに至るまで、あらゆる工程でサイバー攻撃のリスクを継続的に監視し、迅速に対応できる体制を意味します。

利便性の進化と引き換えに拡大するサイバー空間の脅威を前に、企業には単なる技術的対策を超え、ガバナンスと企業文化の両面からセキュリティ意識を組織全体に根付かせることが強く求められています。

参考記事：

• Uniform provisions concerning the approval of vehicles
• Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles | NHTSA
• ISO/SAE 21434:2021 – Road vehicles — Cybersecurity engineering

AIによる誤判断やブラックボックス化に伴う厳格な検証コスト

AIの導入は、開発や設計の効率を飛躍的に高める一方で、新たな検証負担という課題を生み出しています。

とくに自動運転のように人命に直結する領域では、AIの誤判断が致命的な事故につながるおそれがあるため、絶対的な信頼性と説明可能性が強く求められています。

またAIは膨大で複雑な計算をこなす反面、予期せぬ出力や誤った判断を下すことがあり、その判断過程が人間には理解しづらい「ブラックボックス化」が深刻な課題です。そのため、AIが生成した設計やコードについては、人間による厳格な安全基準の確認が不可欠となっています。

アメリカでは、自動運転システムにAIが関与した重大事故に関して、製造者や運用者が「事故の発生」そのものではなく、通知を受けてから5暦日以内に報告することが義務づけられています。

報告対象は、死亡・入院を伴う事故、エアバッグの展開、歩行者など脆弱な道路利用者との衝突、さらに自動運転レベル3〜5の車両が関与して牽引が必要になった場合などです。これらは、AIの判断プロセスを社会的に追跡し、安全性を確保するための制度的仕組みといえます。

一方、日本では、事故発生後の報告制度や保安基準の調査体制は整備されつつあるものの、AIが関与した事故を「通知段階」で報告する義務はまだ設けられていません。現状では、事故後の報告や責任の整理が中心であり、AIの誤判断を早期に把握するための法制度整備が今後の課題とされています。

さらに、AIを活用すればするほど、監視や検証に必要な人員・コストは増大します。生成AIは生産性を高める一方で、安全性と信頼性を確保するための新たな監視体制やリソースが必要です。結果として「効率化が進むほど検証負担が増す」という検証の逆説が顕在化しているのが今の状況です。

AIの誤判断やブラックボックス化がもたらすリスクをいかに抑え、社会から信頼される仕組みを築けるか、それこそが、今後のAI活用における最大の焦点といえるでしょう。

▼生成AIのメリット・デメリットについてはこちら
生成AIのメリット・デメリットを徹底解説！

参考記事：

• Artificial Intelligence Risk Management Framework
• Third Amended Standing General Order 2021-01 | NHTSA
• AI 時代における自動運転車の社会的ルール の在り方検討サブワーキンググループ 報告書

初期導入コスト（高額なプラットフォーム、データ基盤）の負担

​​デジタルツインや生成AIを活用するためには、高度なプラットフォームやデータ基盤の整備が欠かせません。

しかし、その導入は企業にとって非常に大きな初期負担となっています。センサー群、統合プラットフォーム、クラウド環境の構築には多額の投資を要し、コストの高さが新規参入や本格展開の壁となっているのが実情です。

特に製造業や輸送業では、製品ライフサイクル全体にわたる膨大なデータを収集・解析するための基盤整備が、開発リソースの多くを占めることもあります。

こうしたインフラ構築は単なるシステム導入にとどまらず、データの信頼性確保、セキュリティ対策、既存IT基盤との統合など、複雑かつ多層的な課題を伴います。

その結果、初期投資に加えて維持・運用にも継続的な費用が発生し、企業の財務に長期的な影響を及ぼすケースも少なくありません。

とりわけリアルタイムでのデータ連携を前提とするデジタルツインの構築では、既存の設計・生産プロセスを抜本的に見直す必要があり、技術面だけでなく組織体制の再構築も必要です。

デジタルツインは中長期的にROI（投資対効果）を高める可能性を秘めていますが、導入には多大なコストと時間がかかります。短期的には投資負担が先行し、回収期間が長期化する傾向にあるため、経営層には慎重な意思決定が求められます。

こうした課題を乗り越えるには、全社的な一括導入ではなく、効果を定量的に測定できる領域から段階的に取り組む戦略が有効です。

たとえば、設計レビューやテスト自動化など、成果を早期に可視化できる領域から着手し、概念実証（PoC）を通じて効果を検証しながら導入範囲を拡大していくことで、投資リスクを抑えつつ組織全体のデジタル成熟度を着実に高めていくことが可能です。

参考記事：

• Digital twins: Boosting ROI of government infrastructure investments
• Digital Twin: Benefits, use cases, challenges, and opportunities

デジタル・リインベンションの成否を決める「戦略的バランス」

自動車設計のデジタル・リインベンションを成功へ導く鍵は、「速度と効率性」の追求と、「リスクおよび組織的摩擦」の制御を両立させる戦略的なバランスにあります。

アジリティの向上は競争優位を生み出す源泉ですが、品質や安全性を犠牲にしては持続的な成長は望めません。経営層には、スピードと統制を同時に設計する構想力が求められています。

デジタルツインや高度なシミュレーション技術の導入によって、開発のスピードと精度は飛躍的に高まりました。

スウェーデンの自動車メーカーNEVSでは、評価サイクルを6週間から3週間に短縮し、Simcenter HEEDSと内製ツールを組み合わせることで、わずか1時間で2,000回の設計反復を実現しています。

 この仕組みにより、設計初期の意思決定が加速し、エンジニアは手動作業から解放され、より創造的な課題解決に集中できるようになりました。

一方で、スピードの向上は新たなリスクも伴います。サイバーセキュリティやAI検証といった課題は、後工程で対処するのではなく、開発初期の段階からガバナンスに組み込む必要があります。

車両ライフサイクル全体でトレーサビリティを確保し、脅威分析やリスクアセスメントを体系的に行うことが、SDV時代の信頼性を支える基盤となるのです。

このバランスを支える中心は「人材」です。ソリューションアーキテクトのように、ハードウェアとソフトウェアの両領域を横断できるハイブリッド型の専門人材が、開発とガバナンスを結びつけ、ソフトウェア中心の文化への転換を牽引していきます。

結局のところ、真の成功とは「速く進むこと」ではなく、「速く、確実に、そして持続的に進むこと」にあります。速度と統制の両立を実現した企業だけが、この変革期の自動車産業において次世代モビリティの主導的な地位を確立できるのです。

参考記事：

• Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles | NHTSA
• NEVS leverages Siemens Xcelerator

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、企業様のニーズに合わせて無料相談を実施しています。

これまでに、住友電気工業、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー、大東建託など、さまざまな企業との取引実績があります。

AI導入の概要から具体的な導入事例、取引先の事例まで、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

引用元：株式会社エムニ