AIとSDVが切り拓く製造業DX｜経営層が取るべき投資戦略と組織変革

自動車産業では、車両機能をソフトウェアで定義・更新するSDV（Software Defined Vehicle）への移行が進み、価値の中心はハードウェアからソフトウェアやデータへと移行しています。

この変化は、開発プロセスや収益モデル、組織体制にも影響を及ぼし、企業には新たな競争力の確立が求められるようになりました。

そこで本記事では、SDVによる構造変化と生成AIの影響を整理し、経営層が検討すべき投資と組織変革の要点を示します。

SDV時代が製造業にもたらす構造変化｜なぜ今、生成AIが不可欠なのか

SDVへの移行により、ハードウェアも依然として重要である一方で、ソフトウェアやデータが自動車の価値に占める割合が大きくなっています。

この転換により、開発スピードの重要性が増すとともに、将来的にはAIが車両機能を左右するAIDVの時代も見据える必要が出てきました。AIの進化によって、ソフトウェアの自動生成や走行データの活用が車両機能そのものに影響を与える可能性が高まっているためです。

ここでは、こうした変化の背景を整理し、SDVの要点となる「価値の変化」「開発スピード」「AIDV」の3点について解説します。

価値の主役がハードウェアからソフトウェア・データへと変化

自動車はハードウェアからソフトウェア中心へ急速に移行しており、その核にあるのがSDVです。

SDVは車両の機能がコードで定義され、OTAで販売後も更新されることで、車は出荷時点で完成するモノではなく、継続的に進化するソフトウェアサービスへと変わりました。

この転換により、車の価値の源泉は車載ソフトウェアが生み出すデータとサービスへ移行しています。その結果、メーカーは車両のライフサイクル全体で機能を継続的に更新し、ユーザー体験を絶えず高められるようになりました。

また収益モデルも大きく変わっています。従来は販売時点で収益が確定していましたが、SDVでは機能アップグレードやパフォーマンス向上のサブスクリプション、個別最適化されたデジタルサービスも新たな収益源になっているのです。

こういった変化もあり、業界全体ではデジタル・ソフトウェア収益の比率が現在の15％から2035年に51％へ拡大すると予測され、ソフトウェア主導のビジネス構造が確立しつつあります。

さらに、SDVの価値を支える中心的な技術がAIです。OEM（完成車メーカー）幹部の76％がAIがSDVを加速させると回答しており、運用面ではセンサーデータ統合、予測保守、ドライバーに合わせた最適化が実装されています。

最近では開発面でも仮想化やシミュレーション、生成AIが導入されました。そのことにより、設計検証やエッジケース再現を物理試作前に実施できるため、開発効率は飛躍的に向上しています。

結果、自動車はハードウェア中心の製品から、ソフトウェアとデータで価値が更新され続ける「進化するサービスプラットフォーム」へと変貌しています。SDVはこの構造転換を支える基盤であり、今後の自動車産業の競争力を左右する決定的な要素なのです。

参考記事：

• What Powers the Automotive Shift from Hardware to Software-Defined Vehicles
• The complete guide to software-defined vehicles: transforming automotive with Siemens software
• What is a Software Defined Vehicle? | IBM

物理的ボトルネックのデジタル化による開発サイクルの劇的な短縮

SDV時代がもたらす本質的な構造変化の一つは、開発サイクルの劇的な短縮が競争条件として組み込まれたことにあります。

従来、欧米のレガシー自動車メーカーは新車開発に36〜40カ月を要し、場合によっては40〜50カ月、あるいはそれ以上に達するケースも珍しくありませんでした。

これに対し中国の新興メーカーは、開発期間を16〜20カ月へと大幅に圧縮し、さらに新しいEV専業メーカーでは約24カ月でコンセプトから量産まで到達する例も確認されています。

加えて、中国企業のGeely のように10カ月未満で量産レベルの車両を仕上げるケースすら登場しており、スピード格差は決定的なレベルに達しつつあります。

この格差は、生産プロセスの効率差だけでは説明できません。むしろ、産業の重心がハード中心からソフトウェア主導の開発体系へと移行した結果として生まれた構造的な違いです。

この変化に適応できなければ、既存OEMが市場地位を維持することは極めて困難です。現行プロセスの延長では競争圏から脱落するリスクが高まっています。

中国勢がすでに2028年モデルを前提とした具体的な開発プロセスに入っている一方、欧米勢はなお2030年モデルの構想段階にとどまるという状況は、この構造的なスピードギャップを象徴しています。

こうしたギャップを埋めるうえで、生成AIは不可欠な基盤技術です。

SDV化によりソフトウェアが競争軸の中心となるなか、開発の大部分が仮想環境上で進むため、コード生成・レビュー、V&V（動作確認 & 適合確認）の自動化、さらには仮想プロトタイプを活用した早期テストが容易に行えます。

 実際に中国OEMは、テスト工程の約65％をシミュレーション化し、その大半を自動化することで物理プロトタイプ数を半減させています。これは、ソフトウェア主導開発と生成AIを最大限に活かす象徴的な取り組みです。

生成AIは、この高速サイクルを成立させる加速剤として機能し、工程間の待ち時間を取り除き、開発全体のテンポを根本から引き上げます。

 参考記事：

• SDV accelerator helps Western OEMs catch up with China | Automotive World
• Automotive product development: Accelerating to new horizons
• China Speed in the Automotive Industry – How Can We Keep Up?

SDVの枠組みを超えて広がるAI駆動型DV

SDVの枠組みを超え、AIが自ら学習しながら進化する「AIDV」の台頭は、製造業における環境変化の中でも、次の進化段階を象徴する極めて重要な要素です。

まずSDVによって車両がソフトウェアを基盤に成長する土台が整いましたが、そこにAIが組み込まれることで、車は自ら学習し性能と挙動を継続的に高めていく新たなフェーズへと移行しました。

この変化は、車両価値の中心がハードウェアから「学習能力」へと移動する構造転換を意味しています。車はもはや工場から出荷された時点で完成する製品ではありません。走行環境やユーザーの利用状況に応じて、システムそのものが継続的に進化し続ける存在へと姿を変えているのです。

このように車両が進化する能力を持つと、学習結果は具体的な挙動へと直接反映されるようになります。たとえば、ドライバーの運転習慣に合わせてブレーキやハンドルの感触を微調整したり、複雑な交通状況に応じてリアルタイムに制御を変更したりすることが可能です。

さらに、クラウド上のAIと連携して判断精度を高め続けたり、乗員の状態や好みを理解して車内環境を最適化したりするなど、車がユーザーを深く理解しながらサービスを拡張する構造も定着し始めています。

こうした機能の高度化に伴い、ビジネスモデルも従来の「売り切り型」から脱却が進んでいます。AIモデルを活用した予測メンテナンスや機能アップデートにより、車両のライフサイクル全体を通じて新たな価値を提供し続けることが当たり前になりつつあるからです。

さらに、生成AIの進化がこの変化を強力に後押ししています。2025年3月に発表されたArmとAWS Automotiveの協業事例では、車載チャットボットの応答速度が10倍向上し、開発期間が6週間短縮されるという実績が示されました。

これはAIエージェントが車内体験の中心となり、開発と進化のスピードが劇的に加速していることを裏付けています。

つまりAIDVは、SDVの単なる延長線上にある技術ではなく、AIとデータが車両価値を再定義し続ける新しい産業構造の象徴であり、製造業は「モノづくり中心」から「学習し続けるAIサービスの提供」へと確実に進化しているのです。

参考記事：

• What are AI-Defined Vehicles and Why They Are the Future of Automotive? – Arm Newsroom
• From SDV to AI-Defined Vehicles: 5 Factors Shaping the Future | Excelfore
• ‘Safety First, Always,’ NVIDIA VP of Automotive Says, Unveiling the Future of AI-Defined Vehicles

SDVと生成AIの融合が実現する戦略的メリット｜ROI最大化への道筋

SDVと生成AIの融合により、製造業の価値創造はモノからソフトウェアとデータへ移行しています。

この変化は、企業の収益性や競争力を左右する要因を根底から変えるものです。

そこで重要となる「ビジネスモデルの転換」「開発の加速」「ノウハウの資産化」という3つの利点を整理します。

▼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

「モノ売り」から「コト売り」への転換によるLTV最大化

SDV時代の最大の提供価値は、従来の「モノ売り」から脱却し、車両販売後も継続的に収益を積み上げられるビジネスモデルへの転換にあります。

かつてのように販売と同時に顧客との接点や収益機会が途絶えるのではありません。OTA（オンラインのアップデート）による更新やサブスクリプションサービスを通じて価値を提供し続けることで、メーカーは長期的かつ安定した収益基盤を確立することが可能になります。

この構造変化の根底にあるのが、ソフトウェアによって車両機能を後から柔軟に追加・改善できる仕組みです。

 実際の走行データや利用履歴に基づいて「その時、そのユーザーに最適なアップグレード」を提案できるため、購入後であっても価値提供が積み上がり、それが収益拡大の循環を生み出します。

事実、2024年の調査ではOEMの81%が「今後5年間でデータ収益化から大きなリターンを見込んでいる」と回答しており、このビジネスモデルの転換は、もはや仮説ではなく業界全体の確信となりつつあります。

さらに、この収益構造を盤石なものへと昇華させるのが、生成AIをはじめとする最新のAI技術です。 

AIがユーザーの文脈や利用状況を深く理解し、必要な機能やサービスをタイムリーに提示することで、追加サービスの利用率は飛躍的に高まります。その結果、顧客生涯価値（LTV）の継続的な向上が実現するのです。

つまりSDVは、自動車を「売って終わりの製品」から「購入後に価値が増殖し続けるプラットフォーム」へと再定義するものです。これによりメーカーと顧客は長期的なパートナーシップで結ばれ、自動車産業の収益モデルそのものが根本から書き換わろうとしています。

参考文献：

• Software defined vehicles: Global manufacturer readiness study
• The software-defined vehicle market is taking off | S&P Global
•   Software-Defined Vehicle Magazine – February / March 2025

生成AIが実現する自動運転開発の加速とコスト・安全性の両立

自動運転やSDVの開発領域において、生成AIは「安全性の確保」と「開発の大幅な加速」という、かつては両立が困難だった課題を解決するツールとして存在感を強めています。

特にソフトウェアの開発量が爆発的に増大する昨今、この技術の導入は効率面だけでなく、安全面においても計り知れないメリットをもたらすでしょう。

その背景にあるのは、自動運転市場の急激な成長です。

市場規模は2023年時点で約1,000億ドルに達しており、今後10年間で年平均成長率20〜40%という勢いで拡大すると予測されています。

さらに2035年には関連収益が3,000〜4,000億ドル、市場全体では約4兆ドル規模にまで膨れ上がる見込みです。全車両の約57%が先進的な自動運転技術を搭載する未来も描かれており、開発の効率化はもはや避けて通れないテーマと言えます。

こうした状況下で、生成AIは具体的な開発負荷を劇的に軽減します。例えば、GitHub Copilotのようなツールはコード生成を支援するほか、OpenScenarioやOpenDriveといった標準仕様への変換さえも自動化してしまうのです。

また、検証プロセスにおける貢献も見逃せません。

NVIDIA DRIVE Simに代表されるAIシミュレーションを活用すれば、現実世界では遭遇しにくい稀な危険状況を無限に生成できるため、安全性検証にかかるコストを大幅に圧縮可能となります。

実際、シミュレーション市場自体も年平均13.4%で成長し、約30億ドル規模に達すると予測されるほど活況を呈しています。

コスト削減と安全性向上を同時に叶える生成AIは、自動運転開発を一段と革新的なステージへと押し上げているのです。

参考記事：

• Generative AI for Testing of Autonomous Driving Systems: A Survey
• Simulation, Testing, Verification, and Validation (STV2) of Autonomous Driving
•   [2305.01263] How Simulation Helps Autonomous Driving:A Survey of Sim2real

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技術伝承の自動化とデジタル資産化

SDV開発において、AIや高度なソフトウェアプラットフォームの統合が急務となっています。

これらは企業が蓄積してきた「開発・検証ノウハウ」をデジタル資産として残し、エンジニアをより創造的な業務へ再配置するうえで大きな効果を発揮します。

とりわけソフトウェアの比重が爆発的に増大するSDVでは、もはや人海戦術や個人の経験則だけに依存することはできません。

具体的には、AIや自動化ツールを活用して熟練エンジニアの「コードレビューの観点」や「不具合検知のパターン」を標準化します。そうすることで、経験の浅いエンジニアであっても高品質な開発が可能になるからです。

こうした取り組みは、属人化しやすいデバッグや検証業務の効率を劇的に改善します。その顕著な例が日産自動車です。同社はクラウドベースの共通開発プラットフォームを導入し、従来手動だったテスト手順を完全自動化しました。

その結果、車載ソフトウェアのテスト実行時間を75％削減することに成功しています。

さらに、AIや自動化が定型作業を担えば、エンジニアは「新しい顧客体験の創出」や「安全設計の高度化」といった、人間ならではの価値創造により集中できるでしょう。

加えて、OTAにより市場からのフィードバックを継続的に製品へ反映できる点もSDVの強みです。

このサイクルにAIを組み込むことで、「開発→運用→改善」という知見の循環が自動化され、組織全体の技術力は永続的な資産として蓄積されていくのです。

参考文献：

• Report2025
• 製造業における AI 技術の活用が 職場に与える影響  
• Tacit Knowledge Digitalization Framework of Precision Machining Workers Based
• 日産自動車、SDV開発の加速とAI 開発環境の強化に向け、AWS上にプラットフォームを構築

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製造業の技能伝承をAIが変える｜メリット・活用事例・導入手順を解説

DX推進を阻む組織的・技術的障壁｜経営層が認識すべきリスク

SDVと生成AIの融合は大きなメリットをもたらしますが、その実現には、企業が長年培ってきた組織文化や技術基盤に深く根ざした障壁が存在します。

経営層は、これらのリスクを正しく認識し、先手を打った対策を講じる必要があります。 

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製造業でのAI活用｜活用事例と導入法を徹底解説

コスト最適化思想が招く「組織・人材の壁」

SDV時代において導き出される重要な結論は、従来の「コスト最適化偏重」の発想から脱却し、ソフトウェアを価値の源泉と位置づけた「組織・人材づくり」へ転換することです。

背景にあるのは、クルマづくりの価値基準がハードウェアからソフトウェアへと移行する開発構造の激変です。

実際、車載ソースコードは2000年の約100万行から2020年には2億行へと爆発的に増加しており、開発の範囲と複雑性は急拡大の一途をたどっています。

しかし、多くの企業はこの変化への対応に苦慮しています。

 その最大の要因の一つは、「ソフトウェア人材の不足」です。自動車業界全体で2025年に向けて2万人以上が不足すると試算されており、開発体制の構築が追いついていません。

デンソーがソフトウェア人材を2023年の12,000人から2030年度には18,000人へ増員する計画を急いでいるのは、この構造的な不足に対する強い危機感の表れです。

もう一つの要因は、「組織文化の変革の遅れ」です。

経営層がDXの重要性を深く理解し、戦略をリードできている企業はわずか20%にとどまるという調査結果もあり、変革の主導権がトップにないことが大きな障壁となっています。

マツダが2025年にAI活用の専任組織「MAXプロジェクト室」を設立し、400名規模の体制を見据えているのは、まさにこの壁を突破するための戦略的アクションです。

さらに技術面においても、従来の分散制御アーキテクチャからの脱却は容易ではありません。ホンダが次世代EV向けのセントラルコンピューター方式を断念した事例は、レガシーシステムからの移行がいかに困難であるかを象徴しています。

総じて、SDV時代の競争力は、ソフトウェアを生み出す「組織と人材」への本気の投資によって決まると言えます。

ソフトウェア領域を単なるコストではなく、「未来を創る投資」と捉え直すことこそが、企業の生存と成長に不可欠です。

参考記事：

• デジタル 経済レポート  
• SDV時代の製品開発
• MAZDA INTEGRATED REPORT 2025

レガシーシステム統合を阻む技術的負債の壁

SDVと生成AIの融合が加速する現在、最大のリスク要因の一つは、レガシーシステムに起因する「技術的負債」が将来の進化スピードを著しく制約してしまうことです。

 車両ソフトウェアの高度化や生成AIによる制御補助が進むにつれ、旧来の基盤との不整合は、より深刻な障害として顕在化する恐れがあります。

その背景には、無視できないレガシーシステムの規模があります。2024年末から2025年の調査によれば、ユーザー企業の61%、大企業に限れば74%が依然としてレガシーシステムを抱えているのが実情です。

これは、SDV化に不可欠な高速アップデートやデータ連携への対応能力を、根底から阻害しかねない要因と言えます。 

加えて、IT人材の供給率が需要の66%に留まる中、複雑化した旧システムの維持と新技術への移行を並行して進める負荷は、今後さらに高まることは必至です。

研究面では、マイクロサービス化の論文の約3割（14件、32.56%）が2022年に集中しています。

これは、システム移行が極めて複雑であり、高度な計画と段階的な工程が不可欠であることを裏付けています。すなわち、技術的負債を抱えたシステムほど、移行に伴う負荷とリスクは指数関数的に増大するのです。

また、生成AIはコード解析や移行支援に有用である一方、既存の複雑な依存関係を誤って解釈すれば、新たな不具合を誘発する「諸刃の剣」ともなり得ます。

 さらに、厚労省の「医療DX」や国交省の「上下水道DX」の事例が示すように、大規模システムの移行は事業継続性を脅かす可能性さえあり、SDV領域においても同様のリスクマネジメントが求められる所以です。

結論として、SDVと生成AIの融合を安全かつ確実に進めるためには、レガシー依存の解消を戦略的最優先事項として推進することが不可欠です。

参考文献：

• DXの現在地とレガシーシステム脱却に向けて  
• A Systematic Mapping Study on the Modernization   
• Migrating Legacy Systems: An experience report on the industrial environment

AIガバナンス構築と高リスク規制への対応による信頼性の確保

企業がAI活用を加速させるうえで、EUをはじめとする国際的なAI規制への適応は、もはや避けて通ることのできない経営課題です。

とりわけ、自動運転や航空・鉄道など、人命に直結する分野でAIを展開する企業にとって、信頼性を担保する強固な体制づくりは急務と言えます。

その背景にあるのは、欧州ですでに施行された「AI法（AI Act）」の存在です。

全面適用までの猶予期間は約2年と限られており、禁止行為への規制やGPAI（汎用AI）モデルへの義務も順次適用されるため、企業には「待ったなし」の早期対応が求められます。備えの遅れは、そのまま致命的な事業リスクへと直結しかねません。

特に留意すべきは、自動車、航空、海洋機器、鉄道といった安全性が極めて重要な分野が「高リスクAI」として分類されている点です。

さらに、GPAIモデルに関しては、学習に要した計算量が 10²⁵FLOPs を超える場合、特別な義務が課される可能性があります。

利用者数に関する具体的基準の詳細は依然として流動的ですが、計算量という客観的指標が規制の対象となっている点は無視できません。

また、コンプライアンス違反に対する制裁も甚大です。

義務に違反した場合の罰金は、企業の「世界売上高の3％」または「1,500万ユーロ」のいずれか高い額が上限とされており、経営基盤そのものを揺るがすインパクトを持ち得ます。

こうした規制環境下において、AIの判断の偏りを防ぎ、説明責任を全うできるガバナンス体制の構築は必須要件です。同時に、機密性の高いデータを外部に出さず安全に扱うために、「オンプレミスLLM」の導入を検討することも、信頼性を高めるための極めて有効な戦略的選択肢となるでしょう。

参考文献：

• Regulation – EU – 2024/1689 – EN – EUR-Lex
• AI Act | Shaping Europe’s digital future
• (final) EU’s AI Regulation and International Economic Law

▼オンプレミス環境でのAI利用についてはこちら
オンプレミスLLMとは｜情報漏洩を防ぎつつ競争優位性あるAIを構築

生成AIを活用したDXを成功に導くロードマップ｜経営層が今すべきこと

SDV時代におけるDXを成功させるためには、目の前の技術導入だけでなく、中長期的な戦略と組織の変革を見据えた、明確なロードマップが必要です。

経営層は、以下の3つの柱を中心とした投資と実行を推進すべきでしょう。 

▼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

ROI重視のAI投資ポートフォリオ構築

AI投資を成功軌道に乗せるための鉄則は、まず短期的に確実なROI（投資対効果）が見込める領域から着実に成果を積み上げることです。 

とりわけ、開発や設計などの「内部オペレーション」にAIを活用する取り組みは、早期に効果が可視化されやすく、組織にとっての「勝ち筋」を確立する第一歩となります。

その背景には、AI導入の難易度の高さがあります。

2024年時点で、AI投資からポジティブなROIを得ているIT意思決定者は47%にとどまっており、成果の出し方に苦慮している企業が依然として多いのが実情です。 一方で、短期的な業務効率化においては明確な効果が実証されています。

例えば、JPMorgan Chaseは生成AIの活用により1日あたり2〜4時間の業務時間削減に成功し、DBSではシステム障害を81%削減しています。こうした改善は、即座にコスト削減と品質向上という具体的成果に直結します。

さらに重要な戦略は、この短期成果で得られた利益（原資）を、中長期の戦略投資へと「再配分」することです。 実際、IT意思決定者の62%が翌年のAI投資増額を計画しており、DBSの事例では、AI活用による創出価値が年間850億円規模から、翌年には1,130億円へ拡大すると試算されています。

このように内部効率化で創出した原資を、AIDVやSDVといった未来の競争領域へ再投資する。この循環構造こそが、持続可能な成長を実現するでしょう。

参考文献：

• ROI of AI
• 金融×生成AI

自動車技術とソフトウェア開発を融合する人材育成プログラムの刷新

SDV時代において自動車メーカーが競争力を維持するためには、既存の技術者にソフトウェア開発スキルを統合的に身につけさせる人材育成プログラムの刷新が急務です。従来の外部採用だけでは需要を満たせず、内製化によるスキル転換こそが必要になります。

このような人材育成が必要な理由としては、まず市場構造の変化が非常に大きいことです。自動車販売に占めるソフトウェアの売上は2040年に40％へ拡大すると予測されており、ソフトウェアを中心とした市場全体も今後大きく成長すると見込まれています。

しかし、それを支える人材供給は危機的状況です。2030年には業界全体で5.1万人が不足し、中でもソフトウェアエンジニアは2.71万人という深刻な欠乏が見込まれます。外部採用のみではこのギャップを埋めることは困難です。

また、開発スピードにおける競争環境も激化しています。

実例として、Teslaは年間約200回のOTAアップデートを実施し、2024年には30万行のC++コードをAIに置き換えるという大胆な刷新を行いました。

中国BEVメーカーも最短2年で車両開発を完遂するなど、圧倒的な「俊敏性」が勝敗を分ける要因となっています。

加えて、サイバーセキュリティへの対応力も問われます。2025年にはLiDARセンサーへの攻撃で点群データの96％が消失する事例も報告されており、消費者の購買判断における「安全性」のウェイトは高まる一方です。

これらの状況から、既存技術者の意識改革とスキル再教育を軸にした全社的な育成プログラムの刷新が、SDV時代の競争力確保に直結すると言えます。

参考文献：

• 「モビリティDX戦略」 2025年のアップデート  
• Automotive Software Engineering in an increasingly Data-Driven Automotive Sector

オープンアーキテクチャ戦略によるプラットフォーム依存リスクの低減

SDVでは、車の機能がソフトウェアで定義されるため、開発の初期段階からセキュリティを中心に据えることが重要です。

とくに複雑化する車載システムでは、一度の弱点が大きな被害につながる可能性があり、企業にとって安全性はそのまま競争力となります。

その理由として、まず挙げられるのが脆弱性の多さです。2025年には自動車の半導体のソフトウェア設計に180件もの脆弱性が公開されており、SDVが直面するリスクの大きさが分かります。

実際、AUTOSARを基盤としたSDVは、仮想化やマイクロサービス、OTAなど多様な技術が組み合わされるため、一つの欠陥が広範囲に影響する構造になっています。

さらに、SDVの安全性を確保するためには、SBOMによる構成の透明化や、Uptane・in-totoといったサプライチェーン保護技術、HSMやTEEなどのハードウェア防御が欠かせません。

また、UN-R155への準拠やDevSecOps体制の構築も求められます。これらを着実に取り入れることで、SDVの信頼性を中長期にわたり確保できるのです。

参考文献：

• Software-Defined Vehicle（SDV）におけるセキュリティ課題とその展開
• An AUTOSAR-Aligned Architectural Study of Vulnerabilities in Automotive SoC Software

競争を勝ち抜く要諦｜スピードとAIガバナンスの両立

SDVによって自動車の価値がハードからソフトウェア・データへ移行するなか、企業が競争優位を確立するための決定的要諦は、「圧倒的な開発スピード」と「AIガバナンス」の両立にあります。

生成AIは開発の加速剤として、コード生成、検証、シミュレーション、仮想プロトタイプなどを通じて開発サイクルを劇的に短縮します。

このスピードがなければ、中国勢を中心とするグローバル競争に取り残されるのは必然です。一方で、SDVからAIDVへと進むほど、車両は学習し続けるシステムとなり、人命に関わる高リスクAIとしての規制対応が不可欠になります。

またAI Act をはじめとする国際規制を踏まえたガバナンス構築は、市場からの信頼を守る前提条件です。

経営層は、この「スピード×ガバナンス」を組織文化と事業戦略の中心に据え、ソフトウェア人材の育成、レガシー脱却、オープンアーキテクチャなどの変革を一貫して推進する必要があります。

SDV時代をリードする企業とは、この二律背反を同時に高いレベルで実現できる企業にほかなりません。

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