AIとビッグデータが自動車産業を変革する6つの方法

本記事はFastcompanyにより翻訳されたものです。

自動車業界はギアをシフトさせ、新技術が効率性、持続可能性、安全性の限界を押し広げながら、未来に向かって加速しています。

次の段階はすでに到来しており、人工知能（AI）とビッグデータが業界のあらゆる側面に統合されています。工場の現場から運転体験そのものに至るまで、AIとビッグデータは、より安全で、より効率的で、よりインテリジェントな自動車や、より優れた製造・保守プロセスを後押ししています。

ここでは、AIとビッグデータが自動車業界を再構築する6つのエキサイティングな方法を紹介します。

• 未来を予測する

オイル交換やブレーキシステムの点検を定期的に行うことは、将来的に高額な修理を避けるために重要であることは、車のオーナーなら誰もが知っていることです。そして今、ビッグデータとAIが、車の健康状態をプロアクティブにするターボチャージャーとなっています。

それが、予知保全である。

予知保全により、ディーラーは車両性能データを遠隔かつ継続的に監視できるようになります。統合された車載センサーは、任意の車の健康状態に関するデータを収集し、AIとビッグデータ分析を活用してリアルタイムで問題を評価し、ディーラーとドライバーにボンネットの下で何が起こっているかを常に最新の状態に保ちます。ディーラーは、任意の車両に潜在的な問題や進行中の問題を自動的に警告することができ、車が劣化したり故障したりする前に、積極的に手を差し伸べてメンテナンスを提供することができます。

AIを搭載したコンピューター・ビジョン・システムを使って、人間の目には見えない問題を検出し、それが悪化して車両がさらに損傷するのを防ぎます。

フリート管理は、このようなメンテナンス技術から特に恩恵を受けます。故障部品、磨耗したタイヤ、液漏れなどの問題を事前に特定することで、企業はフリート全体でどのような問題を探すべきかを把握し、事前に修理のスケジュールを立てることができます。タクシーから配送トラック、バスに至るまで、商業用車両はダウンタイムと混乱を最小限に抑え、荷物（そして人々）を時間通りに確実に届けることができます。

• 環境に優しい道路

自動車が環境に与える影響は、排気ガスだけではありません。自動車1台を製造するのに151立方メートルの水を必要とし、ヨーロッパだけでも年間1,100万台の自動車が廃車になり、その廃棄物量は何トンにものぼります。

ビッグデータ分析により、自動車メーカーは持続可能性に焦点を当てた車両設計と製造を最適化できます。最も効率的で環境に優しい材料と組立工程に関するデータ分析により、メーカーはすべての車両が可能な限り環境フットプリントを小さくして製造されていることを確認できます。メーカーはまた、需要の変動をより正確に予測し、過剰在庫を最小限に抑えることで無駄を省くことができます。

ロジスティクスを合理化し、製造効率を最大化することで、自動車メーカーは適切な場所から適切な部品を調達することができます。余剰部品をなくし、廃棄部品の数を減らすことは、時間とコストを節約するだけでなく、より持続可能な自動車製造プロセスを生み出します。

組立ライン以外でも、AIはあらゆるモデルや設計の走行シミュレーションを可能にし、メーカーは燃費改善や排出ガス削減を実現する自動車を設計できます。

AIはまた、自動車のライフサイクルを通じてデータを追跡・分析し、自動車が一巡した後も持続可能な管理を促進することができます。生産から使用済みまで、車両の健全性を理解するために設計されたAIアルゴリズムは、部品の再利用とリサイクルの機会を特定し、資源を最適化し、貴重な材料の回収を最大化し、環境への影響を低減することができます。これらの洞察は将来のモデルにも統合し、メーカーはより簡単に分解・リサイクルできるように設計された自動車を作ることができます。

• 自律走行における安全性

自律走行車（AV）の開発は、AIとビッグデータによって加速しています。これらの強力なツールは、複雑な道路環境を安全にナビゲートするためのリアルタイムの意思決定を行うように訓練されたセンサーフュージョンと機械学習アルゴリズムを通じて、AVが無人で周囲の状況を確認し、ナビゲートすることを可能にします。

自律走行車は1時間に1テラバイトものデータを生成します。従って、データ収集、保存、分析の改善は、自律走行をより安全なものにします。リアルタイムの意思決定が可能な技術として、AIは自動車に交通ルールを学ばせ、継続的に性能を向上させる上で重要な役割を果たすでしょう。

さらに、AVがより多くの走行距離を追跡し続けるにつれて、それを駆動するAIシステムは道路環境に関するより多くのデータを受信し、より詳細なマップとプロトコルを作成するようになります。マップがより正確で精密であればあるほど、AVはそのような環境をスムーズかつ安全にナビゲートするためのより良い装備を備えていることになります。

• より良い道路、よりスマートな都市

人工知能とビッグデータは、個々の車の性能を超えた集団レベルでの運転も改善します。

自動運転車のテクノロジー企業はもちろん、スマートシティ・アプリケーション・プロバイダーや自治体も、交通パターン、通勤行動、道路状況をリアルタイムで分析できるようになりました。 人工知能を搭載したシステムは、このデータを使って代替ルートを提案し、交通信号を調整し、交通の流れを最適化して渋滞を緩和することで、交通網の効率を高め、都市部の空気の質を改善することができます。

スマートシティのセンサーから収集される大量のデータにより、都市計画担当者は、どの道路設計が最も効果的かを鋭く理解し、交通を合理化し、ドライバーと歩行者の安全性を強化することができます。

このような改善を、外部の自治体データだけでなく、スマート・インフラと相互作用する車両内で直接収集されたデータとも統合できるようになれば、より良い道路とよりスマートな都市の探求が加速するでしょう。

• よりパーソナライズされた車内体験

モノのインターネット（IoT）の統合は、人々が車をパーソナライズされたドライビングマシンにする方法をすでに変えています。

ビッグデータによって、自動車会社は、車両データ、ドライバーデータ、またはコンテキストデータを通じて、ドライバーの嗜好に関するデータ主導の洞察から引き出すことで、パーソナライゼーションをさらに推進できるようになります。これには、音楽の好みから健康やウェルネスのニーズ、運転の好み（車内の好みの温度やシートの調整設定など）や定期的なルート、特定のドライバーが外出先で最も頻繁に電話をかける相手まで、あらゆるものが含まれる可能性があります。主ドライバーがハンドルを握ったとき（家族内の他のドライバーのとき）、シートや温度を調整したり、いつも使う道順やラジオ局を促したりできる車に乗ることを想像してみてほしいです。

このパーソナライズされた情報の宝庫によって、自動車会社はドライバーの運転方法を反映した特定の追加装備やパッケージを提供することができます。例えば、家族が増えたドライバーは「子供に優しい」車内エンターテイメントを選ぶことができますし、長距離ドライブの常連は、路上での効率を最大化してガソリンを節約するエコドライブオプションを選ぶことができます。また、ドライバーの道路上での行動に関するデータを収集することで、自動車メーカーは安全運転に特典や専用機能、報酬を与えることもできます。

所有のライフサイクルを通じて、ドライバーは車内ゲームや乗客用エンターテインメント、統合ナビゲーション・システム、音声コントロールなどの機能や追加を選べます。更新可能なソフトウェアや機能の数々でドライバーの好みに対応することで、自動車メーカーはすべてのドライバーに、それぞれのニーズに最適な車を提供できます。

• 保険に革命を起こす

自動車保険は日々の懐を圧迫するものかもしれませんが、いざというときの味方であることは間違いません。AIとビッグデータによって自動車保険会社がオーダーメイドの保険を提供し、保険金請求を処理する方法が変化している現在ではなおさらです。

保険会社は、車両のテレマティクス・データを活用することで、ドライバーの意思決定や行動に関するリアルタイムの情報を収集し、個々の運転行動や走行時間に関する洞察を得て、それに応じて保険料を調整することができます。これにより、より安全な運転が促され、事故のリスクが軽減されます。最終的には、消費者の保険料が下がり、保険会社にとっては支払額が減ることになります。

純粋にロジスティクスのレベルでは、AIを活用したクレーム処理も、かつては面倒だったプロセスを迅速化・簡素化し、顧客満足度を向上させ、保険会社の管理オーバーヘッドを削減します。

• 未来への道を開く

数え切れないほど多くの分野がそうであるように、自動車業界もAIやビッグデータ主導の変革期を迎えています。

より安全で、より効率的で、より持続可能なドライビング・ソリューションのためのこれらの新たな機会を解き放つことは、ドライバーと、ドライバーを目的地まで運ぶ企業にとって、より良い未来を保証することになるでしょう。

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