【生成AI×自動車】生成AI時代の自動車業界の導入・活用事例10選

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10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。

BOLDLY

ソフトバンク子会社のBOLDLYは、エストニアのAuve Techと共同開発した新型自動運転EV「MiCa」を発表。MiCaはレベル4自動運転に対応し、最大8名が乗車可能な小型EVです。

日本の道路環境に合わせたセンサーやAI制御技術を搭載し、安全機能も二重化。1時間の急速充電で12時間走行できるなど、商用シャトルや地域交通の新たな選択肢として注目されています。

SUBARU

SUBARUは、エンジン部品の研削加工工程に高精度AIモデルを導入。カムシャフトの加工品質をリアルタイムで監視し、品質保証の向上と製造現場の効率化を実現しました。

AIの一元管理システムにより、機械学習モデルのライフサイクル管理も可能となり、継続的な品質保持を支えています。このAI判定システムは2022年から群馬製作所大泉工場で本格稼働し、従来の抜き取り検査に比べて品質保証レベルを大幅に高めています。

General Motors（GM）

GMは生成AIを活用し、現実世界の道路環境を忠実に再現したシミュレーションを大量に生成。悪天候や複雑な交差点など、多様な状況をAIが学習することで、自動運転車の対応力を強化しています。

Google Cloudと連携し、数千もの運転シナリオを迅速に生成することで、急な飛び出しや逆走など予測困難な事態への対応力も向上しました。さらに、AIによる予測分析で生産プロセスの最適化や無駄の削減も実現しています。

Pony.ai

Pony.aiは、中国とアメリカで自動運転タクシーの実証・商用運行を展開。AIによる深層学習やセンサー技術を活用し、複雑な都市環境でも安全に自動運転を実現しています。

中国・深センではレベル4相当の完全無人タクシーを特定エリアで展開し、商業運行のパイロットプロジェクトも進行中です。トヨタなど大手自動車メーカーとも提携し、無人ライドヘイリングの管理や安全監視体制の強化にも取り組んでいます。

Baidu（百度）

百度は、世界初のレベル4自動運転に対応する大規模言語モデル「Apollo ADFM」を発表。武漢では第6世代の無人ロボタクシー「Apollo Go」を導入し、既に1億キロ以上の無事故運行を達成しています。

北京や重慶など複数都市でロボタクシーや自動運転バスの運行も進めており、遠隔監視やリモートドライビングサービスによる安全確保にも注力。中国政府の後押しもあり、今後さらに自動運転サービスの拡大が期待されています。

AI×自動車の活用事例10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、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
• BMW、デザインから試作までの開発を一気通貫で高速化
• ソニー・ホンダモビリティの新EV『AFEELA 1』
• Fordが自動検査導入で品質管理を効率化
• ナウトが安全運行管理をスマートに強化
• 生成AIによる高度なルート最適化と自動運転判断

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。※1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。

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。※2

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。

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。※3

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。

BMW、デザインから試作までの開発を一気通貫で高速化

BMWでは、デザインの初期段階から生成AIを取り入れ、これまで膨大な設計データや市場の動向をもとに、機能性と美しさを両立させたデザイン案を次々と生み出しています。※4その結果、これまでのように何度も修正や試作を重ねる手間が大幅に減り、開発期間の短縮だけでなくコストカットにもつながりました。

さらに、エンジニアとデザイナーが同じプラットフォームでアイデアを共有しながら同時に試作や評価を進められる仕組みを構築。プロトタイピングの段階でも、デジタル上で素早く評価・修正ができるため、実際の試作車を何度も作る必要がなくなり、結果として環境負荷の軽減にも貢献しています。

ソニー・ホンダモビリティの新EV『AFEELA 1』

ソニー・ホンダモビリティが送り出す次世代EV『AFEELA 1』※5には、最先端のAI技術が惜しみなく投入されています。車内外のセンサーがリアルタイムで収集する情報をもとに、ドライバーの状態や周囲の交通状況に合わせたサポートを自動で行い、安全性を高めます。

さらに、シートポジションや音楽、ナビゲーションのおすすめなどを乗員一人ひとりの好みに合わせて調整し、居心地の良い空間を演出。OTA（無線アップデート）により、リリース後も新機能が随時追加されるため、購入後も進化し続けるのが大きな特徴です。

Fordが自動検査導入で品質管理を効率化

Fordは製造ラインのデータをAIで解析し、不良品をリアルタイムに検出する自動検査システムを導入。人手によるチェックを大幅に削減し、不良品の流出リスクを抑制しました。その結果、品質管理コストの削減と生産性向上を同時に実現しています。

さらに、検査結果は即座に生産ラインにフィードバックされ、手戻りやライン停止の時間を最小限に。導入後は稼働率が向上し、トラブル対応にかかる時間も大幅に短縮。今後は他の工場や車種にも展開し、全社的な品質向上を目指しています。

ナウトが安全運行管理をスマートに強化

ナウトが提供するプラットフォーム※6は、車載カメラの映像をリアルタイムで解析し、危険運転や潜在的な事故リスクを瞬時に検知します。クラウド上で一元管理されたデータをもとに、管理者は画面を見ながらその場でドライバーに安全指導を行えるため、問題の早期改善が可能です。運転中のスマホ操作やシートベルト未装着も自動でキャッチし、企業のコンプライアンス向上と事故削減につながっています。

さらに、蓄積した運行データをもとに分析レポートを自動生成し、安全施策の効果を可視化。今後はAIによる予測機能を強化し、未然防止の精度をさらに高める予定です。

生成AIによる高度なルート最適化と自動運転判断

最近では、自動車メーカー各社が最新の技術を使って、走行中の交通状況や工事情報、天候までをリアルタイムに把握し、最適なルートを自動で割り出すシステムを導入しています。信号の変化や歩行者の動きにもすぐに反応し、安全でスムーズな運転操作を判断できるようになりました。その結果、これまで人に頼っていた運転判断を大幅にサポートし、快適性と安心感を一段と高めています。

また、走行データを活用して燃費や車両の状態管理にも役立てられるようになり、メンテナンスコストの軽減にもつながっています。今後は他の交通インフラとの連携を深め、さらなる渋滞緩和や移動時間の短縮を目指す動きが加速しそうです。

自動車業界における生成AI活用の課題

自動車業界でも生成AIの導入は進んでいますが、同時にいくつもの課題があります。

AIを動かすには大量かつ質の高いデータが必要ですが、その収集や管理、プライバシー保護にはコストとリスクが伴います。モデルの判断を正確に保ち、安全性を確保するのは簡単ではなく、予期せぬ状況への対応力もまだ十分とは言えません。

自動化が進むことで雇用や倫理、法規の問題にも目を向ける必要があるでしょう。システムの複雑化はセキュリティ上の新たな脅威も生み出します。

こうした壁を乗り越えるには、業界全体でのルールづくりや透明性の確保、技術を磨き続ける取り組みが大切です。

自動車業界におけるAI活用のこれから

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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最後に

いかがだったでしょうか？

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【監修者】田村 洋樹

株式会社WEELの執行役員として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。

これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。