車のインターネットがビジネスイノベーションを加速

自動車業界におけるビッグデータ、モノのインターネット、人工知能の継続的かつ急速な進歩により、自動車業界は「ネットワーキング」と「インテリジェンス」に向けて継続的にアップグレードされてきました。この過程で、自動車のインターネットは徐々に世界的な技術革新と自動車産業の変革の焦点となり、新たな産業エコシステムの形成を加速してきました。米国、日本、欧州連合など、伝統的な自動車産業が発達している国や地域は、いずれも自動車産業の発展を促進するための重要な戦略として車両のインターネット化を位置づけ、総合的なレイアウトを通じて産業化を加速させています。わが国は、常に自動車インターネットの技術と産業の発展に高い戦略的支援を与えており、自動車インターネットの発展は、人工知能技術の真の実装とインテリジェントコネクテッドカー産業における画期的なイノベーションを促進する鍵であると考えています。

自動車のインテリジェンスレベルを向上させるとともに、車両のインターネットは人々に、より便利で快適、そしてインテリジェントな移動生活を提供します。車両インターネットは、車両の位置、速度、経路などの情報を中心とした巨大なインタラクティブネットワークとして、人、車両、道路、クラウド間のデータ交換を通じて、インテリジェントな交通管理、インテリジェントな動的情報サービス、インテリジェントな車両制御を実現します。マッキンゼーは、車両のインターネットの急速な発展によって生成される膨大な量の車両データは、車両の移動の安全性を向上させ、コストを最適化するとともに、収益の増加をもたらすために非常に重要であると考えています。マッキンゼーは、自動車のインターネットが2030年までに最大7,500億米ドルの市場価値を生み出すと予測しています。*

• 車両のインターネットの分類

自動車のネットワーク技術が継続的に進歩するにつれて、ユーザーの消費への期待もそれに応じて高まっています。シームレスで相互接続されたインテリジェントな自動車接続エクスペリエンスが、ユーザーの次の目標となっています。この目的のために、マッキンゼーは自動車のインターネットの明確な分類フレームワークを開発しました (図 1)。

図1. 車両のインターネットの分類

このフレームワークでは、マッキンゼーは車両のインターネットを次の 5 つのレベルに分類しています。

基本接続性 (L1): 基本接続性は、人間と車両の関係の基本的な具現化です。つまり、車両の使用状況と技術的な状態が車両のインターネットを通じて収集され、ドライバーはいつでも車両を追跡および監視することができます。

パーソナライズされた相互接続 (L2) と好みに基づくパーソナライズ (L3): 自動車のアフターサービス プロセスでは、パーソナライズされたデジタル サービス機能が、自動車メーカーとプロバイダーのビジネス成長の余地を直接的に決定します。 L2、L3レベルでは、車をネットワーク端末として利用し、ドライバーだけでなく車内の乗客もデジタルサービスを通じてApple CarPlayやAlipayなどのデジタルサービスを楽しむことができます。

マルチシナリオリアルタイムインタラクション（L4）：人工知能の支援により、人と車両の関係は受動的から能動的に変化しました。 L4 により、ドライバーと乗客は必要に応じていつでも車両と「コミュニケーション」し、会話を通じて車両のサービスや機能に関するプロアクティブな提案を受けることができます。

仮想ドライバー (L5): 車両接続の最高レベルである L5 レベルでは、車両ネットワークがよりインテリジェントになり、ドライバーと乗客のあらゆるニーズを予測し、外部環境にシームレスに接続し、複雑で突発的なタスクを自動的に完了できるようになります。

• 自動車のインターネットには、モノのインターネット、人工知能、ビッグデータのサポートが必要です。

基本的なコネクティビティ（L1）、パーソナライズされたコネクティビティ（L2）、好みに基づくパーソナライゼーション（L3）、マルチシナリオのリアルタイムインタラクション（L4）、仮想運転（L5）のいずれであっても、最初に解決しなければならないのは、車両、人、道路インフラなどに関する情報収集の問題であり、その後、データを処理、公開、交換、分析、活用する必要があります。これには、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能などの複数のテクノロジーの推進と接続が必要です。

モノのインターネット：車両の運行中、車両の基本情報と使用状況をリアルタイムで追跡することは、車両のインターネットの基本要件であり、安全運転を確保するための鍵でもあります。つまり、車両のインターネットシステムでは、車載センサーを通じてリアルタイムの車両情報と運転情報を収集する必要があります。その背景には、モノのインターネットでは、大量のデータを収集するだけでなく、クラウドやエッジコンピューティングを介したデータ転送や高速サービスを実現する必要性があります。さらに、モノのインターネットは関連アプリケーションの開発もサポートする必要があります。

ビッグデータ サービス: 車両インターネットのビッグデータは、ドライバーと乗客の社会的および消費嗜好データを分析して、ドライバーと乗客にパーソナライズされたデジタル サービスを提供して、パーソナライズされた接続性 (L2) と嗜好に基づくパーソナライゼーション (L3) を満たすだけでなく、リアルタイムのデータ分析と人間と車両の相互作用に対する人工知能のニーズにも対応する必要があります。インテリジェントなデータ分析の速度と人間とコンピュータの相互作用の速度を向上させることで、リアルタイムのデータ分析と相互作用の安定性を確保できます。

人工知能: 複数のシナリオでのリアルタイムのインタラクション (L4) とは、さまざまなシナリオでの人間とコンピュータのインタラクションに迅速に対応する必要があることを意味します。仮想運転（L5）とは、AI が非常に複雑なコミュニケーションと調整のタスクを認識し、AI を通じて複雑なタスクを実行できる必要があることを意味します。 L4やL5などのインテリジェントサービスでは、車載インテリジェントシステムからのビッグデータのリアルタイム処理とインタラクションだけでなく、機械学習を使用して運転安全分析機能を向上させ、高度にインテリジェントで信頼性の高いインテリジェント運転システムを実現する必要があります。これらすべては、人工知能に基づく自動車インターネット システムのサポートと切り離せません。

• AWSコネクテッドカーソリューションがビジネスイノベーションを支援

グローバル化、デジタル化、ネットワーキングの一般的な傾向の下、クラウドプラットフォームを通じてさまざまな革新的な車両インターネットサービスを開発および展開することが、従来の自動車メーカーとサプライヤーにとって、ビジネスイノベーションを加速し、ビジネス価値の創造を実現するための鍵となっています。 AWS は、業界の成功した実践経験と強力な技術力に基づいて、クラウドコンピューティングプラットフォーム (図 2) を通じて車両のインターネットソリューションを構築し、従来の自動車メーカーやサプライヤーがアーキテクチャを展開することなく、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能、機械学習などのテクノロジーをビジネスイノベーション機能に変換できるようにし、新しいテクノロジーを通じてビジネスイノベーションと業界のアップグレードを加速できるように支援します。

図 2. AWS 車両インターネットソリューション

クラウドコンピューティングプラットフォーム上に構築された AWS の車両インターネットソリューションには、AWS Internet of Things (AWS IoT Core)、AWS ビッグデータサービス (AWS Lambda、Amazon Kinesis)、AWS ストレージ (Amazon S3)、AWS 機械学習 (Amazon API Gateway) の展開が含まれます。このコネクテッド ビークル ソリューションは、車両から AWS クラウドへの安全な接続を提供するとともに、車両内のコンピューティング能力、および車両、複雑なイベント ルール、データの処理と保存も提供します。このソリューションにより、自動車メーカーやサプライヤーは、音声対話、ナビゲーションやその他の位置情報サービス、リモート車両診断と状態監視、予測分析と必要なメンテナンス通知、メディア ストリーミング サービス、車両安全サービス、自動車ヘッド ユニット アプリケーション、モバイル アプリケーションなど、さまざまなユース ケースに対応できます。

AWS IoT を使用すると、デバイスを簡単に接続し、クラウドアプリケーションや他のデバイスと安全にやり取りできるようになります。 AWS IoT は数十億台のデバイスと数万件のメッセージをサポートできるため、ユーザーは接続されたデバイスによって生成されたデータを世界規模で収集、保存、処理、分析できます。 AWS IoT は接続されたデバイスの最新の状態を保存できるため、ユーザーは接続されていない場合でも、いつでもアプリケーションを通じてすべてのデバイスを追跡し、通信することができます。

AWS IoT ルールエンジンの下では、AWS ビッグデータ サービスはリアルタイムのストリーミング データを簡単に収集、処理、分析でき、拡張性も柔軟で、数十万のソースからのさまざまな量のストリーミング データを非常に低いレイテンシーで処理できます。 AWS ビッグデータサービスを使用すると、ユーザーはビデオ、オーディオ、アプリケーション ログ、Web サイトのクリックストリームなどのリアルタイムデータのほか、機械学習、分析、その他のアプリケーション用の IoT テレメトリデータを取得できるため、リッチでパーソナライズされたアプリケーションエクスペリエンスを簡単に作成できます。

AWS ストレージは、世界中の膨大な量の機密車両データを保存できます。ユーザーは必要な CPU とメモリに関する適切な設定を行うだけで、AWS コンテナテクノロジーを使用してすべての拡張機能とインフラストラクチャを効率的かつ安全に管理できるため、必要なストレージの信頼性、可用性、スケーラビリティ、グローバル性が保証されます。

AWS の API 駆動型機械学習は、モノのインターネットを通じて AI システムに継続的なデータのトレーニングを提供し、IoT プロセスを改善して効率を高めます。例えば、走行車両の環境特性や挙動の学習を継続的に更新することで、「仮想ドライバー」の応答精度を向上させることができます。

AWS IoV が自動車メーカーやサプライヤーのビジネスとサービスの革新にどのように役立つか、実際の 2 つの事例を見てみましょう。

• BMWグループ、AWSコネクテッドカーソリューションを採用し、ダイナミックマップのリアルタイム更新を実現

BMW グループは、世界有数の高級車メーカーおよびモビリティ サービス プロバイダーとして、BMW、MINI、ロールス ロイスの 3 つの主要ブランドを所有しています。また、自動車金融や高級旅行サービスも提供しています。 BMWグループは14か国に31の生産・組立工場を持ち、販売ネットワークは140以上の国と地域をカバーしています。 BMW グループは、AWS のコネクテッド ビークル ソリューションをベースにした新しい car-as-a-sensor (CARASSO) サービスを開発しました。 CARASSO サービスを使用すると、システムは BMW 7 シリーズからセンサー データを自動的に収集し、それを AWS クラウド サービス プラットフォームにアップロードできます。その後、ドライバーはリアルタイムで更新された動的マップ情報を取得できます。 CARASSO は、AWS Internet of Vehicles ソリューションを導入することで、変化する負荷需要に迅速に適応し、24 時間以内に 2 桁のサービス規模の変更を実現できます。

• Avis Budget は AWS コネクテッド ビークル ソリューションを使用してサービスと運用を最適化します

エイビス バジェット グループは、世界 160 以上の国と地域に約 2,900 の拠点を持つ、アメリカの大手多国籍レンタカー会社です。同社は、Avis Car Rental、Budget Car Rental、Budget Truck Rental などの有名なレンタカー会社を所有しています。現在、エイビス バジェット グループは世界中に 10 万台のコネクテッド カーを保有しています。 Avis Budget Group は、会社全体の業務効率を向上させるために、AWS の Internet of Vehicles ソリューションを採用してデータ分析プラットフォームを構築し、AWS の人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、データ管理テクノロジー、および非常に安全でスケーラブルなクラウドサービスを使用して、リアルタイムの在庫数や走行距離管理などの運用プロセスを簡素化し、コストを削減しました。また、車両のインターネット データにより、アイドル状態の車両のより高度な追跡や、リースされる車両の自動プロセス処理も可能になります。 Budget Group は、AWS の車両インターネット ソリューションの助けを借りて、さまざまな革新的な車両インターネット アプリケーションとモバイル旅行サービスを実装しました。

AWS はクラウドサービスに基づいて、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能を使用して車両のインターネット ソリューションを構築し、従来の自動車メーカーやサプライヤーのビジネス革新とブレークスルーを実現します。 BMW グループと Avis Budget Group は、AWS Internet of Vehicles ソリューションを使用して車両データを収集、操作、処理し、インテリジェントな車両接続を実現して新しい車両移動サービスを生み出しています。

* データソース、マッキンゼー、https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/setting-the-framework-for-car-connectivity-and-user-experience