デジタル時代が自動車産業を変革

デジタル時代において、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能に代表されるデジタル技術は、自動車製造業界において急速に新たな生産要素となっています。車両ネットワーク、自動運転、自動車モバイルサービスの急速な普及を促進するとともに、世界の伝統的な自動車産業に劇的な変化をもたらしました。マッキンゼーは、自動車業界が直面しているデジタル変革により、自動車業界全体の規模が2015年の3.5兆米ドルから2030年には6.6兆米ドルに増加すると指摘しています*。

自動車産業チェーンのグローバル化の進展と大手自動車企業間の大規模な再編により、自動車産業は高度にグローバル化された産業となっています。自動車のグローバル化において、デジタル技術は自動車業界の製造プロセスを再定義し、自動車製造業界が世界各地にまたがる高度に統合された企業サプライチェーンを構築することをサポートしてきました。同時に、自動車業界におけるモノのインターネットとブロックチェーンの応用は、自動車業界の相互接続とインテリジェンスに向けた発展を加速させています。この過程で、デジタル化とインテリジェンスを主な資源とする新しい自動車産業が、伝統的な自動車産業と急速に融合しつつあります。伝統的な自動車産業の変革とアップグレードが必須となっています。

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伝統的な自動車産業が直面する課題

マッキンゼーは、グローバル化、デジタル化、相互接続という3つの大きなトレンドの下、従来の自動車業界は次の4つの大きな課題に直面していると指摘しました。

コスト圧力: モジュールシステムの台頭、新エネルギー技術の出現、環境保護要件の改善により、自動車産業のグローバル化が加速するとともに、従来の自動車産業の研究開発費と生産コストも上昇しています。さらに、消費者のパーソナライズされた要求により、自動車製造は従来の大量生産からパーソナライズされた設計と生産に移行する必要があり、自動車の生産、管理、運用全体にさらなるコスト圧力がかかります。
市場派生商品：自動車市場の高度なグローバル化は、世界の自動車生産能力の継続的な増加をもたらしただけでなく、コネクテッドカー、シェアリングカー、自動運転、自動車アフターサービスなどの新しい市場の台頭をもたらしました。このプロセスにおいて、従来の自動車会社が将来の収益成長を達成したいのであれば、自社の事業派生能力を向上させるために、さまざまな地域やパーソナライズされた消費者市場向けの製品/サービスの差別化戦略を策定する必要があります。
デジタル需要: デジタルライフスタイル (デジタルエンターテイメント、音声認識システム、ナビゲーションマップ、3D 視覚化など) や新しい革新的なサービス (プラットフォーム化と共有) に対する消費者の需要が高まるにつれ、従来の自動車会社は製品、サービス、プロセスをデジタルに変革し、ユーザーエクスペリエンスを再定義しながらデジタルサービスを新たな収益源として活用するようになりました。
自動車業界の再構築: 自動車市場の構造がグローバル化したことに伴い、産業チェーンにおける価値の再分配が起こり、自動車産業の重点は製造からサービスへと移行しました。同時に、デジタル化、ネットワーク化、プラットフォーム化が伝統的な自動車産業チェーンに浸透し、新技術に基づく新たな自動車産業が生まれました。デジタル化とプラットフォーム化に基づく新しい自動車産業の影響に対処するために、伝統的な自動車企業は、国境を越えた統合を早急に実行し、あるいはプラットフォーム化に基づく自社のデジタル革新能力を強化して、新たな競争上の優位性を獲得する必要があります。

中国自動車産業の機会と課題

自動車製造業のグローバル化、デジタル化、相互接続も、中国の自動車産業の急速な発展を推進してきました。中国の自動車産業は、その大きな規模の経済性と長い産業チェーンにより、常に中国製造業の急速な発展を支える柱となる産業となってきました。わが国の自動車産業は、新たな科学技術革命と産業変革の推進力を得て、相互接続とインテリジェント化に向けた進化を加速し、供給側の構造改革と自動車産業の変革とアップグレードを推進しています。 2019年の両会政府活動報告では、「インテリジェンス+」を拡大し、製造業の変革とアップグレードを強化することが明確に提案されました。これにより、我が国の伝統的な自動車製造業の変革と向上に大きな推進力がもたらされました。

グローバル化による製品と技術の輸出：グローバル化、自動車消費構造の変化、旅行サービスの新たな局面、政府による自動車産業への数々の刺激策に後押しされ、中国の自動車産業は将来、全面的な開放の状況に直面し、中国の自動車産業にグローバル化による製品と技術の輸出の機会を提供します。この過程で、中国の伝統的な自動車メーカーが自動車産業の世界的な発展の機会をいかに捉え、国家戦略とチャンスを十分に活用し、自らの世界的な戦略レイアウトを調整し、世界的な有利な要素を統合できるかが、中国の自動車企業が真に「グローバル化」し、製品と技術を世界の自動車市場に輸出するための鍵となる。

デジタル化は新たなビジネス成長ポイントをもたらします: デジタル化により、自動車業界に新しいビジネスモデルと新しい市場セグメントがもたらされました (ユーザーエクスペリエンスのデジタル化、モバイルトラベルなど)。伝統的な自動車会社は、デジタルの波を利用し、クラウドコンピューティング、モノのインターネット、人工知能などの技術を新たな生産の原動力として活用し、新しいデジタル生産とビジネスモデルを迅速に構築し、それによってビジネスに新たな成長ポイントを提供する必要があります。

インターネットとインテリジェンスは業界における競争を加速させています。新興技術が自動車業界に統合され続けるにつれて、ユーザーのパーソナライズされたニーズは増加し、多様化しています。その結果、ますます多くの新興自動車メーカーが従来の自動車市場に「参入」し、自動車業界のエコシステム全体を徐々に変えています。例えば、AI+自動車は自動車AIハイテク知識経済産業と新興部品産業の急速な発展を推進します。これを踏まえ、従来の自動車企業は、今後も市場競争力を維持するために、IoTや人工知能などの新技術への投資を増やし、革新的技術との融合を通じて製品、供給、ビジネスモデルの革新を実現する必要があります。

AWSは自動車製造業界の変革とアップグレードを支援します

伝統的な自動車メーカー、自動車業界に進出したテクノロジー企業、あるいは自動車業界に参入した新興自動車メーカーなど、あらゆる企業が幅広い AWS サービスを導入することで、自動車業界のバリューチェーンのさまざまな部分で製品やサービスを革新し、ビジネス革新能力を向上させ、産業の変革とアップグレードを実現できます。

AWS コネクテッドカーソリューション: AWS はクラウドサービスを通じてコネクテッドカーソリューションを提供します。 AWS サービスの包括的なグローバルカバレッジにより、AWS コネクテッドカーソリューションは、世界規模で車両データを収集、処理、分析、および対応できます。データを接続することで、顧客は迅速な対応が可能になり、パーソナライズされた直感的でインテリジェントかつ安全なインタラクションが可能になり、革新的な接続エクスペリエンスを生み出し、接続コストを削減できます。
自動運転: AWS は、高度な運転支援システムと自動運転車の開発および導入をサポートするために、幅広い自動運転サービスを提供しています。 AWS の高性能コンピューティングとストレージ容量により、ユーザーは自動運転車からのデータを収集、受信、保存、分析することができ、自動運転車の総合的な開発を強力にサポートします。 AWS は、Apache MXNet、TensorFlow、PyTorch などの複数の高度なディープラーニングフレームワークをサポートし、顧客のアルゴリズムのトレーニングとテストを加速します。さらに、AWS IoT Greengrass が提供するエッジコンピューティングと機械学習推論機能により、クラウドへのデータ転送コストを最小限に抑えながら、車両内のローカルルールとイベントをリアルタイムで処理できます。
デジタル顧客インタラクション: デジタルマーケティングリンクでは、AWS のスケーラブルで自動化されたソリューションは、マーケティングプラットフォームを最新化するだけでなく、インテリジェントオンデマンドコンテンツ、インテリジェント AI 会話エージェント、インテリジェント GPS ポジショニングなど、さまざまなチャネルを通じて、パーソナライズされたインテリジェントで高品質かつ包括的なインタラクティブな自動車消費者エクスペリエンスを提供します。さらに、AWS の機械学習製品は顧客の行動を予測するためにも使用でき、自動車業界の次の決定に役立つ洞察を提供します。

世界の自動車産業を再編する過程で、BMW、Audi、Toyota などの伝統的な世界的先進自動車メーカーであれ、Uber や Lyft などのオンライン配車サービスプラットフォームであれ、すでに豊富な AWS サービスを利用しているか、利用しています。これは、伝統的な自動車企業のデジタル変革を加速し、自動車の付加価値を高めるだけでなく、Lyftのような企業がデジタルおよびインテリジェントサービスを通じてわずか数年で「ユニコーン」になることを支援し、ビッグデータと人工知能を通じてユーザーエクスペリエンスとサービスを継続的に最適化するための基盤を築きます。

* データソース: マッキンゼー「 自動車革命 - 2030年に向けた展望 ” 、 2016年