【生成AI×自動車】生成AI時代の自動車業界の導入事例、活用事例を紹介

2023-10-062024-10-10

自動車業界において、AIの導入と活用が進んでいます。

AIは、自動運転や安全運転の実現、生産効率の向上、顧客サービスの向上など、さまざまな分野で活用されています。

本記事では、自動車業界におけるAIの導入事例と活用事例を紹介しますので、AIが自動車業界にどのような影響を与えているのか、ぜひ参考にしてみてください。

AI×自動車の企業導入事例5選

自動車業界では、AIを活用したさまざまな取り組みが進んでいます。

今やAIは、自動運転や安全運転の実現、生産効率の向上、顧客サービスの向上など、さまざまな分野で活用されている状況です。今後も、自動車業界におけるAIの活用はさらに進んでいくでしょう。

以下に、自動車業界におけるAIの企業導入事例を5つご紹介します。

トヨタ自動車

トヨタ自動車は、2015年から、先進安全運転支援システム「Toyota Safety Sense」の採用をスタートしました。Toyota Safety Senseは、カメラ、レーダー、ソナーなどのセンサーを組み合わせて、衝突回避や車線逸脱防止などの機能を提供するシステムです。

この導入により、トヨタの車両は衝突事故の減少、死亡事故の減少、ドライバーの安心感の向上の効果が見られています。Toyota Safety Senseは、自動車の安全性を向上させるための重要な機能です。

日産自動車

日産自動車の「プロパイロット」は、高速道路や自動車専用道路を運転するドライバーを支援する運転支援システムです。アクセル、ブレーキ、ステアリングのすべてをシステムが自動で制御し、ドライバーの負担を軽減します。ただし、自動運転システムではないので、ご注意ください。

プロパイロットの導入により、ドライバーの負担を軽減し、長距離運転や渋滞走行時の疲労を軽減。さらに、安全運転の向上にも貢献します。

メルセデス・ベンツ

メルセデス・ベンツの「Drive Pilot」は、2023年6月にカリフォルニア州で承認され、米国で初めてSAEレベル3の自動運転車として販売を開始しました。高速道路や自動車専用道路を運転するドライバーを支援する運転支援システムです。

ドライバーの負担を軽減し、より安全で快適な運転を可能にします。ただし、自動運転システムではないのでドライバーは常に周囲の状況に注意し、必要に応じて運転操作を行う必要があります。

ホンダ

ホンダの「Honda SENSING」は、カメラ、レーダー、ソナーなどのセンサーを組み合わせて、衝突回避や車線逸脱防止などの機能を提供するシステムです。2014年発売のフラッグシップ大型セダン「レジェンド」に「Honda SENSING」を初めて搭載しました。

その後、「Honda SENSING」は、ホンダの全車種に順次搭載が拡大。今では、ホンダの全乗用車に標準装備されています。Honda SENSINGの搭載により、自動車の安全性と利便性の向上に貢献しています。

Google

Googleは、米国のアリゾナ州フェニックスで、自動運転タクシーの商用サービス「Waymo One」を開始しました。Waymo Oneは、セーフティドライバーが乗務する車両で、フェニックス市内の指定されたエリアを運行。乗客は、Waymoのアプリから予約を行うことができます。

Waymoは、今後サービスを順次拡大を予定しており、自動運転タクシーの普及が進むことで、交通事故の減少や、高齢者や障がい者の移動の利便性向上など、さまざまなメリットが期待されています。

AI×自動車の活用事例5選

自動車業界において、AIの活用は急速に進んでいます。ここでは、5つのAI×自動車の活用事例を紹介します。

アウディが自社工場の品質検査でAIを導入
JR西日本とソフトバンク、公道での自動運転バスの実用化
タクシーの需要予測
生産ラインの事前評価と運用を効率化
運転者の運転リスクを判定

これらの事例は、AIが自動車業界においてさまざまな形で活用されていることを示しています。

それでは詳しく見ていきましょう。

アウディが自社工場の品質検査でAIを導入

アウディが導入したAIは、プレス工程の品質検査に用いられます。従来のプレス工程では、プレス後のすべての部品を従業員が目視で検査を実施。しかし、複雑な形状の部品が増えるにつれて、目視検査では不良品を見逃してしまうリスクが高まっていました。

そこで、アウディはAIを活用して、プレス後の部品に発生する微細な亀裂を自動で検出するシステムを開発。このシステムは、カメラで撮影した部品の画像をAIで解析することで、亀裂を検出します。

AIによる品質検査は、従来の目視検査と比較して、検出精度が向上し、作業時間の短縮にもつながっています。

参考記事：生産ラインへのAI導入による生産性工場

JR西日本とソフトバンク、公道での自動運転バスの実用化

JR西日本とソフトバンクは、2023年11月から、広島県内の公道で、自動運転バスの実証実験を開始します。

この実験では、JR山陽線西条駅と広島大学東広島キャンパスを結ぶ片道約5kmの県道・市道の一部区間で、自動運転バスが運行。

バスには、カメラやレーダー、LiDARなどのセンサーを搭載し、自動運転技術によって走行します。また、運転席にはセーフティドライバーが乗務し、必要に応じて運転操作を行います。

タクシーの需要予測

ソニーペイメントサービスとタクシー大手5社が提供しているシステム「タクシーの需要予測」は、AIを活用して、将来のタクシーの需要を予測するサービスです。需要が高いエリアにタクシーを集中配車することで、待ち時間を短縮できるなどのメリットがあります。

このシステムでは、タクシーの位置情報や、乗車予約の状況などのデータをリアルタイムで収集し、需要予測に反映。これにより、常に最新の需要状況を反映した予測が可能になります。

生産ラインの事前評価と運用を効率化

日産自動車は、AIシミュレーション技術を駆使して、生産ラインの事前評価と運用の効率化に取り組んでいます。

2020年に行われた実証実験では、実際の生産ラインで利用されている生産シミュレーターの設定にAIを適用することで、以下の成果を達成しました。

生産ラインの構築や計画変更を10倍以上高速化
生産効率の予測誤差を約20％から3％に改善

生産ラインの構築や計画変更は、これまでは多くの時間と労力を要する作業でした。

しかし、AIシミュレーション技術を活用することで、これらの作業を自動化することが可能になり、生産ラインの構築や計画変更の時間を大幅に短縮することができます。

参考記事：日産、生産ラインの構築や計画変更を高速化するAIシミュレーション技術を実証

運転者の運転リスクを判定

矢崎総業株式会社が開発・提供しているAI安全運転ソリューション「TRUE SAFE」は、デジタルタコグラフのデータをAIで解析し、運転者の運転リスクを判定・スコア化するサービスです。TRUE SAFEは、運送会社向けに提供。

TRUE SAFEでは、運転リスクを数値化することでドライバーは自身の運転傾向を把握し、改善につなげることができます。また、管理者は運転リスクの高いドライバーを抽出して、効率的な安全指導を行うことができます。

参考記事：自動車業界におけるAIの活用事例、AIで解明した数百パターンの事故真因に基づき運転リスクを診断！運送事業者向け安全運転ソリューション『ＴＲＵＥＳＡＦＥ』の提供開始

まとめ

AIは、自動車業界において、さまざまな分野で活用されています。

この記事では、自動車業界におけるAIの導入と具体的な事例を紹介しました。

これにより、AIが自動車業界に与える影響を理解できるでしょう。今後もAI技術の進歩により、自動車業界におけるAIの活用は一層進展することが期待されます。

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公道での自動運転バスの実用化	2023年11月から導入予定	導入していない	導入していない
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