Industry 2 - The Backbone of Industry 4.0: Edge Computing_Japan

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インダストリー4.0のビジネス価値を最大化: Part 2
インダストリー4.0のバックボーン:
エッジコンピューティング インダストリー4.0のバックボーン:エッジコンピューティング

デバイスレベルでのデータ収集と処理を可能にするエッジコンピューティングは、アダプティブマニュファクチャリングにおけるIoT主導の価値のバックボーンとなるものです。 もし敵対者がソフトウェアのハッキングやデバイスのリバースエンジニアリングによって電力網や産業用ライン、原子力潜水艦をコントロールできれば、潜在的な物理的ダメージは多くの戦争行為と同じように致命的なものになりかねません。接続される機器の数とそれらが生成するデータの量は増加しており、処理能力に対するニーズも高まっています。

エッジコンピューティングの潜在能力は、まだ十分に認識されていません。Deloitte の 2020 Industry Readiness Report によると、世界の経営者の 72% が、組織に最も大きな影響を与えるテクノロジーは IoT であると考え、エッジコンピューティングについて同じことを言う人はわずか 6% でした8。 しかし、一部の経営者にとって、この IoT とエッジコンピューティングに関する認識は、尾を振り回す犬のように見えるかもしれません。「一般的には、エッジコンピューティングはモノのインターネット(IoT)であると考えられています。一方、エッジは IoT よりも大きな存在であるという見方もあります。私の考えでは、エッジコンピューティングはIoTを取り入れたものですが、単にクラスター化したセンサーと相互作用するだけのものではありません。エッジは、私たちが過去に見たり運用したりしてきた従来のどのコンピュートモデルよりもグリッドに近いスマートコンピュートモデルを提供する可能性を秘めている」と、SASのビジネス開発担当SVPTom Fisher氏はForbesに記載しています9

Wind River®の産業用ソリューションビジネス開発担当ディレクター、Ron Breaultもエッジインフラストラクチャーが中心になると見ています。「エッジシステムを導入すれば、データの収集、分析、ビジョンシステム、5Gなど、エッジシステムの用途を考えることができます」と述べています。

The Wall Street Journal紙によると、5Gは、前世代よりも高い周波数とはるかに幅広いスペクトルの電波を使用するため、より多くのワイヤレス接続されたデータ収集センサーとインテリジェンスを市場に送り出す、新しいビジネスモデルを切り拓くことができます。フォルクスワーゲン社は、ドイツのウォルフスブルク工場で約5,000台のロボットを運用しており、これらのロボットや自律走行車などのインターネット接続された機械を制御するために5Gの機能が必要になると述べています10

通信機器プロバイダーであるエリクソンのテキサス州の工場は、最も早く5Gで接続された工場の一例です。 The Wall Street Journal紙によると、この工場では5Gを利用して倉庫や生産ラインの大規模な自動化を実現しており、ネットワークによって製造工程のあらゆる部分でビデオや無線センサーを使用し、故障検出などの作業を行うことが可能になっています。

通信サービスプロバイダ(CSP)は、文字通り、顧客のためにネットワークのバックボーンを提供しています。ウインドリバーの最近の調査では、COVID-19 の流行により、通信事業の 5G プロジェクトの 70% 以上が迅速な開発と展開の軌道に乗ったことが明らかになっています11

2020年夏、ベライゾンは、世界で初めてエンドツーエンドで完全に仮想化された5Gデータセッションをライブネットワークで実施することに成功したと発表し、これは大規模なモバイルエッジコンピューティングへの道を開く技術のマイルストーンとなりました。「大規模なIoTソリューション、より堅牢な消費者向けデバイスとソリューション、AR/VR、遠隔ヘルスケア、製造環境における自律型ロボット、ユビキタスなスマートシティソリューションは、デジタル世界を実現する方法の一部に過ぎません」とベライゾンの技術・企画担当SVP、Adam Koeppeは述べています12

Industry 1 - Unlocking the Business Value of Industry 4.0_Japan

インダストリー4.0の
ビジネス価値を最大化
インダストリー4.0のビジネス価値を最大化
アダプティブマニュファクチャリングがパラダイムを変える

ビジネスの転換を告げる第4次産業革命

製造業がますますソフトウェア主導になるにつれ、機械の物理的な世界とデータのサイバーな世界の境界線が曖昧になり、従来の製造業のパラダイムが崩れてきています。

Caterpilla社の建設・デジタル・テクノロジー部門のワールドワイドプロダクトマネージャーである、Fred Rio氏は、「これまでの産業革命は、新しいエネルギー源を巡るものでしたが、第4次産業革命は、ビジネスモデルの根本的な転換を図るものになります」と述べています1

こうしたパラダイムシフトは、産業分野のデジタルトランスフォーメーションに起因するものです。ITに関連したデジタルトランスフォーメーション(主にデジタルエーテル内の情報の流れに注目)が何年も続いた後、現在ではIoTに焦点が当てられています。McKinseyのDigital Manufacturing Global Expert調査によると、ほとんどの製造業企業(68%)がインダストリー4.0製造の取り組みを最優先事項と考えていることが明らかになりました2。 Fortune Business Insightsによると、世界の産業オートメーション市場は10年間で年率8.9%の成長を経て2027年には3261億4000万USドルに達すると予想されています3

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消費と生産の差が収束します。世界が代替エネルギー源にますます目を向けるようになると、自律的なAI駆動の電力グリッドが、複数の分散型リソースにまたがる生産と使用を自動的に管理するようになります。

ソフトウェア主導の製造業の時代では、製品はもはや単なる物理的なモノではありません。継続的にデータを生成し、パフォーマンス管理、機器の遠隔操作、予知保全、その他多くの用途のための洞察を提供することで、サービスが製品になります。消費と生産は融合し、自律的なAI駆動型エネルギーパワーグリッドが複数の分散型エネルギー資源の生産と使用を自動的に管理します。ソフトウェア主導の製造がマスカスタマイゼーションを可能にし、組み立てラインがモジュール組み立てへと代わるため、大量生産とカスタム生産の差がほぼ無くなります。

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消費と生産の差が収束します。 世界が代替エネルギー源にますます目を向けるようになると、自律的なAI駆動の電力グリッドが、複数の分散型リソースにまたがる生産と使用を自動的に管理するようになります。

ソフトウェア主導の製造業の時代では、製品はもはや単なる物理的なモノではありません。継続的にデータを生成し、パフォーマンス管理、機器の遠隔操作、予知保全、その他多くの用途のための洞察を提供することで、サービスが製品になります。消費と生産は融合し、自律的なAI駆動型エネルギーパワーグリッドが複数の分散型エネルギー資源の生産と使用を自動的に管理します。ソフトウェア主導の製造がマスカスタマイゼーションを可能にし、組み立てラインがモジュール組み立てへと代わるため、大量生産とカスタム生産の差がほぼ無くなります。

McKinsey は、製造業者やサプライヤーがインダストリー 4.0 を導入することで、2025 年までに 3.7 兆ドルの価値を創出できるといいます4。 この経済価値は、製造施設が高度なデータ生成・処理ソフトウェアを組み込んで、従来の製造パラダイムを適応型製造に置き換えることによって、引き出されることでしょう。接続されたデバイスのネットワークから収集された洞察は、生産性の向上や付加価値、成果ベースのサービスの開発に活用され、より収益性の高い新しいビジネスモデルを創出することができます。

世界の工場予算のほぼ3分の1(30%)がスマートファクトリー構想に当てられており、その範囲は、品質のセンシングと検出、資産インテリジェンスとパフォーマンス管理、コマンドセンター、工場同期化、リアルタイム資産追跡など多岐にわたっています5。The Wall Street Journal紙によると、先駆者たちは、工場関連のイノベーションに先立ち、世界の工場予算の65%をスマート・ファクトリー構想に充てています6 。また、過去3年間で生産高、工場の稼働率、従業員の生産性が平均20%向上したと報告されています

消費と生産の差が収束します。世界が代替エネルギー源にますます目を向けるようになると、自律的なAI駆動の電力グリッドが、複数の分散型リソースにまたがる生産と使用を自動的に管理するようになります。

テクノロジーパートナーとのエコシステムの構築とリード

結束とシームレス化のためには、開発からロールアウトまでの技術スタックプロセス全体をしっかりと管理する必要があります。メーカーは、プロセスの次の3つをトラッキングする必要があります7

アーキテクチャの複雑さ: ソリューションプロバイダーの複雑な状況をナビゲートする際、課題が発生します。テクノロジースタックに必要なコンポーネントを組み込む際、機械メーカーは異なる組織間の相互運用性を確保するため、業界標準を十分に活用する必要があります。

パートナーシップ: 機能的、統合的な専門知識を持つパートナーを数社選び、可能な限り共同開発しましょう。回答者の40%以上が、IT/OTシステムを自社で構築するか、外部ソースを基にカスタマイズすることを希望しています。このため、社内システム、購入したシステム、共同開発されたシステムなど、さまざまなシステムの橋渡しをする必要があります。

アジャイルな実行:  製造業は、ソフトウェアとアナリティクスのデジタル化において、アジャイルな考え方を導入する必要があります。信頼できる外部パートナーシップに加え、機能横断的な内部コラボレーションをサポートし、組織のサイロを解消する必要があります。

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Digital Innovation Driving the Energy Transition

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  Digital Innovation Driving the Energy Transition 

Energy transitions require change across multiple business domains and come with both immense challenges and immense opportunities. 59% of energy sector leaders believe the positive ROI of intelligent systems will support their future success. (Forbes: Characteristics of Intelligent Systems)

Listen to Michael Entner, digital transformation officer at Wind River®, and experts from ABB, BP, E.ON, Shell, and Siemens Energy as they discuss technologies that will support maximized ROI, minimized risk, and measurable impact on the energy transition. View the entire session above, or pick and choose the sections you’re most interested in below.

Rob Woolley

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Intelligent Systems Blueprint: Automotive_Japan

インテリジェントシステムのブループリント: 自動車業界

Report

インテリジェントシステム導入の計画をはじめましょう

ウインドリバーとForbesが共同で作成した「Plotting Your intelligent Systems Journey」をダウンロードできます。

この調査は、インテリジェントシステムを構築・デプロイしている200以上の企業対象にしたものです。

>>  レポートをダウンロードする

 

On the Edge in Autonomous Vehicles: Finding the Road Ahead_Japan

ADAS
自律走行車の最先端: Part 3
未来を見据える

自動車メーカー、サプライヤー、テクノロジープロバイダー、さらには保険会社、規制当局、都市計画家などの未来は、十分に予測できていません。 しかし、すべての利害関係者は、今後のリスクと機会に対応するために可能な限りの知見を集める必要があります。

McKinseyは知見に満ちたモデルを提供しています。 このモデルは自動車業界向けに開発されましたが、幅広い業界関係者やステークホルダーの戦略を導くのにも役立ちます。 McKinseyは次のように述べています。「新しい輸送業のユースケースが出現しており、その主な要因は、輸送するもの、自動車の所有形態、自動車の運行場所などです。 ユースケースはビジネスモデル、バリューチェーン、および戦略的意思決定を推進するため、業界は最も顕著なユースケースがどのように開発されているかに焦点を当てる必要があると考えています」23

McKinseyのフレームワークでは、効果的なユースケースの開発を支援するために、4つの主要な側面から詳細を掘り下げていくことを提案しています。

「 ユースケースはビジネスモデル、バリューチェーン、および戦略的意思決定を推進するため、業界は最も顕著なユースケースがどのように開発されているかに焦点を当てる必要があると考えています。」
McKinsey & Company

何を輸送しているのか?

旅客輸送と商品輸送は大きく異なります。それぞれの市場には、固有の技術、規制、ビジネスケースなどが要求されます。

車両はどこで走行しますか?

高速道路と都市部では、距離検知の長さや視野の広狭など、さまざまな点で要求が異なります。

車の所有者は誰ですか?

車両の売上と利益は所有者が誰であるかによって異なり、それはすべてのプレーヤーのビジネスモデルに影響を及ぼします。

どのようなテクノロジーが使用されていますか?

ADは、テクノロジーが向上するにつれて新しい用途に広がり、利益プールやビジネスモデルにも影響を与えます。

エグゼクティブは、上記の質問を用いて、予測リスクと機会を明らかにするシナリオを作成することができます。

自動車メーカーが取り組むべき5つのステップ

自動車メーカー自体が、ADAS / AD/ACESの未来によって最も直接的かつ深刻な影響を受けます。 彼らはいくつかの重要な動向を考慮する必要があります。

01

ACESの取り入れ: McKinseyのシニアパートナーであるAsutosh Padhiは、「自動車会社は、主に消費者に自動車を販売するという、従来の技術や従来のビジネスモデルからの収益プールが本質的に平坦化してきていることに気づかなければなりません。未来の成長は、すべてACESとの組み合わせによって生じていきます」と述べています。「そう、新しい技術と新しいビジネスモデルです」24

02

サービスとしてのモビリティを追求: ライドシェアやライドヘイリングが普及すると、自家用車を購入する人は少なくなり、個人所有モデルからフリートモデルへと移行することになります。アクセンチュアは、OEMがフリートオペレーターになること、カーシェアリングやライドヘイリングのサービスを提供すること、あるいは複数の交通手段を組み合わせた総合モビリティプロバイダーになることを検討するよう提案しています25

03

データ主導なビジネスを探求: 自動車メーカーは、データを収益化する方法も模索すべきです。ACESの未来では、主要なプレーヤーは、オペレーション、地理、消費者行動に関する膨大な量のデータにアクセスすることができるようになります。General Motorsは、2020年11月に自動車保険事業を立ち上げ、車両が追跡するドライバーの行動に応じて料金を設定すると発表し、すでにこの方向性へ進んでいます26

04

アジャイルの採用: 自動車の製造・販売からサービス、テクノロジー、ソフトウェアへのシフトは、やがて業界内に大きな変化をもたらします。自動車メーカーがハイテク企業のようになるにつれ、その課題は、過去1世紀にわたって培ってきたリニアな製品開発手法を、よりアジャイルで迅速、かつ反復的なモデルへと転換させることにあります27

05

今するべきこと:  OEMは大きな進歩を遂げました。しかし、パンデミックや経済的余裕が減少しているにもかかわらず、Bain & Company のアナリストは、業界が戦略的な投資のトレードオフを行い、重要なパートナーシップを築くことによって、差し迫った EV と AV が牽引する未来のために機会をとらえ、脅威に対処する必要があると主張しています28

他の自動車メーカーだけでなく、台頭するテクノロジー系企業との競争もあるため、スピードが命です。例えば、インテルのAV部門であるMobileyeは、ドイツの規制当局から無人自動車を公道で実走行テストする許可を得ています。これは、非従来型メーカーとしては初めてのことであり、新しいタイプの企業が、開発・試験の領域で従来型メーカーを凌駕する機会を捉えていることを意味しています29

Steps for Automakers
パラレルトランスフォーメーション:その他の主要産業

パラレルトランスフォーメーション:その他の主要産業

自動車メーカー自体が、ADAS / AD/ACESの未来によって最も直接的かつ深刻な影響を受けます。 彼らはいくつかの重要な動向を考慮する必要があります。

自動車メーカー以外の産業やグループも大きな変化を経験し、リスクと機会の両方をもたらすでしょう。特に注目されるいくつかをご紹介します。

保険

Marsh & McClennanのマネージングディレクターであるDavid T. Carlson氏は次のように述べています。「無人自動車は最終的に衝突事故の頻度を減らし、総責任コストを減らすと思われます。しかし、少なくともはじめのうち、ドライバーが無人自動車と道路を共有することに慣れるまでは、衝突事故は増加するでしょう。そして、これから起こる最大の変化は、ドライバーが交通安全に責任を持たなくなるにつれ、自律走行車とそれを制御するソフトウェアの構築に携わるメーカー、部品サプライヤー、テクノロジー企業がより多くの責任とリスクを負うことになります。高度な自律走行車の場合、ドライバーに過失はなく、発生した衝突事故は製品の欠陥の結果であるという強い主張がなされるでしょう。今後、OEMと保険会社は、データを利用してハイブリッドな保険契約を作成し、車両所有者の個人情報を保護しながら、責任を公正に定義できるようにする必要があります」30

材料

Deloitteによると、今後は、自律走行車とシェアードカーの劇的な増加によって材料需要は大きく変化し、さまざまな新しい機会がもたらされるようです。例えば、自律走行によって衝突が減れば、車の外側のコーティングや耐衝突性のニーズが減少します。これと並行して、充実した乗客体験(照明や視界の強化など)、および抗菌インテリアに対する需要が高まると予測しています。OEMとそのサプライヤーにとって、これはニーズの変化を意味し、特殊材料、複合材料、プラスチックのイノベーションを意味します。Deloitteでは、自動車産業で現在使用されている材料の 47% が、自動運転の普及により、新しい材料に移行すると推定しています31

コンポーネント

自動運転の実現に向けて、自動車メーカーには新しい部品をたくさん必要とするようになります。その中には、最先端の半導体や回路、高速プロセッサーなどが含まれます。このようなハイエンドのエレクトロニクス製品を製造するには、特殊な設備と、高度な教育と訓練を受けた従業員、高価な材料が必要となるため、この産業には巨額の投資が必要となります。2010 年以降、自律走行車に対する総投資額の約 2,060 億ドルのうち、3 分の 2 がテクノロジーとスマートモビリティに、さらに 1,230 億ドルが接続性と電気自動車(EV)に費やされています32。今後の開発には、高度な V2I 技術(交通信号、道路、その他の環境要因が車両と通信して交通流と安全を最適化)と V2V 通信機器(車両同士がお互いの位置を認識するためのもの) が含まれます。車種を問わず、車同士の通信をサポートするユニバーサルデバイスの開発が投資要件になる可能性は十分にあります。

自律走行車サービス

Frost & Sullivanによると、自律走行車サービス市場は2019年の11億ドルから2030年には年平均成長率60.1%で2025億ドルに成長すると予測されています33。しかし、この急速に拡大する業界は、WaymoやBaiduといったモビリティプロバイダーの間だけではなく、GMのクルーズ部門やFord Motor’s Argo AIなど、世界有数のOEM企業とも激しい競争になると言われています。

ヘルスケア

Deloitteの別の調査では、自律走行車の台頭は 交通事故の減少に伴い、外傷治療の需要が減少することを意味するとしています。さらに、消費者が既存のプロバイダーにアクセスするための新しい選択肢を手に入れ、プロバイダーが消費者にアクセスするためのモビリティネットワークを開発することにより、医療への顧客のアクセスが拡大する としています。その一方で迅速な交通網の出現がより効率的な供給網を可能にするため、医療サプライチェーンは混乱に直面することになります。これは業界にとって新しいパラダイムであり、ビジネスモデルは不安定になるため、医療機関は今すぐ適応にむけて対処すべきであると著者らは述べています34

自律型配送ロボット

自律型配送ロボットは自動車ではありません。しかし、自律的であり、自動車分野の進歩の多くから恩恵を受け、貢献しています。Frost & Sullivanによると、世界のスマートファクトリ市場は、2019年の140億ドルから2025年には272億ドルへと、ほぼ倍増することが予測されています。一方、無人搬送車(AGV)市場は46億ドル、自律移動型ロボット(AMR)市場は68億ドルに達すると予測されています。また、COVID-19が業界に与える影響はさまざまです。米国や中国などの国では、技術開発が進んでおり、スマートファクトリソリューションを採用しているため、回復がかなり早くなると考えられます35

都市計画者、そして一般の人々

これからの変化の大きさは甚大です。英国の保険会社Aviva Plcの上級管理職が、City Monitorで次のように提起しています。「2040年、トムの自宅のバーチャルパーソナルアシスタントが、エジンバラの自宅に自律走行車を呼び寄せたとします。彼は数時間後にロンドンで行われる会議に出席する予定です。自律走行車は彼をモビリティハブに連れて行き、そこで彼は予約したハイパーループに乗ります。30分後、彼はロンドンに到着します。トムは残りの道のりを歩くか、最終目的地に行くために共有シャトルに乗るかもしれません36

talk to an expert

自律走行車、インテリジェントシステムとしての自動車、自動車産業におけるソフトウェアの重要性の高まりについて、ご質問はありませんか?
ぜひウインドリバーへお問い合わせください

23 “Autonomous Driving,” McKinsey & Company

24 “How the Auto Industry Is Preparing for the Car of the Future,” McKinsey, December 12, 2017

25 “Mobility as a Service,” Accenture, 2018

26 Mike Colias, “GM to Sell Car Insurance, Using Data on Your Driving to Set Prices,” Wall Street Journal, November 18, 2020

27 “How the Auto Industry Is Preparing for the Car of the Future,” McKinsey, December 12, 2017

28 Klaus Stricker, Thomas Wendt, Wilko Stark, Mark Gottfredson, Raymond Tsang, Michael Schallehn, “Electric and Autonomous Vehicles: The Future Is Now,” Bain & Company, October 29, 2020

29 Klaus Stricker, Thomas Wendt, Wilko Stark, Mark Gottfredson, Raymond Tsang, Michael Schallehn, “Electric and Autonomous Vehicles: The Future Is Now,” Bain & Company, October 29, 2020

30 David T. Carlson, “The Autonomous Vehicle Revolution: How Insurance Must Adapt,” Marsh & McClennan

31 “When Will Autonomous Vehicles Change Your Industry?” Deloitte

32 Daniel Holland-Letz, Matthias Kässer, Benedikt Kloss, Thibaut Müller, “Mobility’s Future: An Investment Reality Check,” McKinsey & Company, April 14, 2021

33 Francesca Valente, “Increasing Acceptance of Autonomous Vehicles Uncovers Multi-billion Dollar Opportunities in Mobility Services,” Frost & Sullivan, March 27, 2020

34 Ralph Judah, Josh Lee, Adam Hewson, Sarah Slater, “New Roads to the Health Care of Tomorrow,” Deloitte Insights, February 27, 2018

35 Francesca Valente, “Autonomous Delivery Robots Market for Warehouse Management to Boom and Top $27 Billion by 2025, Says Frost & Sullivan,” Frost & Sullivan, June 8, 2020

36 Andreas Mavroudis, “How Will Cities Be Impacted by the First Wave of Autonomous Cars?” City Monitor, January 8, 2020

On the Edge in Autonomous Vehicles: Jumping the Hurdles_Japan

ADAS
自律走行車の最先端: Part 2
課題の克服

McKinsey によると、ADとACESは、自動車業界において相互に補強し合う動きにあり、自動車のバリューチェーンを破壊し、すべてのステークホルダーに影響を与えます6。したがって、 既存の自動車メーカーとサプライヤーに激震をもたらす変革となるでしょう7。激震をもたらす変化は、様々な力で課題を解決しようとしても、多くの問題に直面します。次のようなことを考えてみましょう。

法規制について

主な障害は、明確で信頼性が高く、一貫性のある規制基盤の欠如です。例えば、McKinsey は、国連欧州経済委員会が複数の政府とともに自律走行に関する法律の草案を積極的に作成しているものの、正確な要件はまだ明確になっていないと指摘しています8。 法律上の基準が制定されていないため、さまざまな業界関係者は規模に欠け、ある当局が認めた開発が他の当局の審査に通るかどうかは決して分からない状態になっています。

規制当局が多くの深刻な問題に直面していることについて、疑う余地はありません。自律走行車(AV)は、どの程度まで連邦安全基準の適用除外を認められるべきなのか。どの基準を緩和すれば、徹底的なテストが可能になるのか、また、管轄権の問題もあります。例えば、米国では、自動車の安全基準は連邦政府が定めるが、登録、免許、インフラストラクチャ、安全検査、交通法執行、保険・賠償責任などは主に州が担当しています10

次に技術的な問題を考えてみましょう。多くの異なるプレーヤー、複雑な技術、能力、すべてが猛スピードで動いています。問題は、法律をつくるものが、重要な進展についていけるかどうかということです。つまり、安全規制の継続的な見直しにより、イノベーションが阻害されることになります。AV を支持する者は、規則が施行される前に時代遅れになることを恐れています11

テクノロジーと同様、法律も使いようによっては誤用されることがあります。曖昧な法律や欠落した法律が障害となる一方で、法律が重要な推進力となることもあります。例えば、米国議会調査局は、「2020年2月6日、NHTSA(米国道路交通安全局)は、通常の自動車よりも小さなロボット車両で荷物を配送する計画を持つカリフォルニア州の企業Nuroに対し、3つの連邦自動車基準から、最初の自律走行車の免除を承認したことを発表した」と述べています12

最後に、米空軍は、完全自律走行型ヘリコプターを試験的に開発し、安全性の確保をすることで、立法府の場では思いがけないチャンピオンとして登場したのです。

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最後に、米空軍は、完全自律走行型ヘリコプターを試験的に開発し、安全性の確保をすることで、立法府の場では思いがけないチャンピオンとして登場したのです。

テクノロジーと同様、法律も使いようによっては誤用されることがあります。曖昧な法律や欠落した法律が障害となる一方で、法律が重要な推進力となることもあります。例えば、米国議会調査局は、「2020年2月6日、NHTSA(米国道路交通安全局)は、通常の自動車よりも小さなロボット車両で荷物を配送する計画を持つカリフォルニア州の企業Nuroに対し、3つの連邦自動車基準から、最初の自律走行車の免除を承認したことを発表した」と述べています12

最後に、米空軍は、完全自律走行型ヘリコプターを試験的に開発し、安全性の確保をすることで、立法府の場では思いがけないチャンピオンとして登場したのです。13

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最後に、米空軍は、完全自律走行型ヘリコプターを試験的に開発し、安全性の確保をすることで、立法府の場では思いがけないチャンピオンとして登場したのです。

サイバーセキュリティ

ADAS、AD、そして最終的にはACESの技術は、様々な攻撃対象となりえます。これらの技術の多くはインターネットに接続されており、調整のために互いが接続されています。このように多くのアクセスポイントを持つスマートカーは、ハッカーに対して非常に脆弱な存在です。毎年開催されるPwn2Ownサイバーセキュリティチャレンジでは、2人のホワイトハッカーがTesla Model 3のインフォテインメント・システムに侵入することに成功しました。そこからは最小限のコードで、すぐに操作が可能になりました。つまり、車両は乗っ取られたのです。もちろん、このセキュリティ上の欠陥はTeslaに報告され、すぐにその脆弱性を修正するためのパッチは発行されました14

しかし、重要なのは、インターネットに接続されたすべてのシステムは、いつでもハッカーの標的になっているということです。規制当局、学界、業界のリーダーたちは、この問題に対して積極的なアプローチをしています。英国では、Resilient Connected and Autonomous Vehicles (ResiCAV) コンソーシアムが、モビリティエコシステム全体で新たに発生するサイバーセキュリティの脅威を検知、理解、リアルタイムに対応するための手段について3ヶ月間の研究を行い、2020年5月にその結果を発表しました15

通信規格

もう一つの重要なハードルは、通信規格の不確実性です。Frost & Sullivan社のレポートによると、規制の優柔不断さが、北米と欧州の自動車メーカーの足かせになっています。米国政府が自動車間通信(V2X)に使用できる既存/将来の技術として、専用短距離通信(DSRC)、LTEセルラーV2X(C-V2X)、5G新無線(NR)などについてOEMにコメントを求めたところ、大きく異なる反応が返ってきたといいます。EUで行われた同様の運動では、加盟国の大半がWi-FiベースのDSRC方式を拒否する結果となりました16

明確な規制がないため、現在、世界市場はDSRC推進派とC-V2X支持派の2つに大別されています。最終的には、C-V2Xが最も有力な業界標準になるとFrost & Sullivanは考えています。しかし、Frost & Sullivan 社は、ほとんどの自動車メーカーが、自らの好みと戦略を決定し、規制の動向を見極めるまで、コミットしないだろうと認識しています17

もちろん、ACESの世界におけるV2X通信の最大の課題の1つは、低遅延の実現です。ベライゾンのテクノロジー&ネットワーククラウド担当バイスプレジデント、スリニ・カラパラ氏は次のように述べています。「高速で動く機械を相手にしているので、低遅延でなければならなりません。物事はより速いペースで決断されています。信頼性の高い接続である人間が何かを提供する人間主導の接続から、機械のような速度の接続が必要になります。

Listen

ベライゾンのSrini Kalapala氏のインタビューを聞く 通信インフラのリーダーである世界第2位の通信事業者が、フォーブスの「Futures in Focus」ポッドキャストの中で、インテリジェントマシン、瞬時に稼働できるクラウドベースインフラストラクチャ、およびインテリジェントエッジの未来について話しています。

 

テストトラック

ADAS、AD、ACES機能は、実際の環境下でテストし、証明されなければならないことも課題になります。しかし、高速道路や道路だけでそれを行うことは、一般市民を危険にさらすことになります。幸いなことに、解決策はあります。Forbes Insightsの2019年秋の調査によると、OEMとそのサプライヤーの37%がコネクテッドビークルのテストにスマートロードを活用しており、さらに42%が3年以内にその予定があると言われています18

アメリカンセンターフォーモビリティの元最高技術責任者兼最高安全責任者のJeff Rupp氏によると、ACMグループが整備したテストコースは、デトロイトから西に1時間弱の500エーカーの敷地であり、高速道路や田舎の道路から都市環境まで、必要なあらゆる特性が備えられています。この施設には、700フィートの高速道路トンネルや、危険気象シミュレータ、3階建ての高速道路高架橋などの機能があります。ミシガン大学交通研究所(UMTRI)も同様の施設を提供しています。UMTRIの所長兼主任研究員im Sayer氏は、通信規格に真正面から取り組んでいます。「道路はスマート化して、センサーを搭載し、過去の傾向ではなく、リアルタイムの状況(I2V)に基づいて交通を誘導するようになるでしょう。セルラーV2Xと専用短距離通信(DSRC)が実環境で隣接するチャンネルを占有できることを実証することが重要です」と述べています19

Rupp氏にとっても Sayer氏にとっても、安全が第一です。「この分野では、ミスを犯すことは許されません。ミスを犯すと、不当な反発や遅れが生じる可能性があるからです」とRupp氏は言います。

「この未来について特に重要なことは、モビリティが最適化された未来の可能性を安全に実現するために、多くの異なる分野の利害関係が絡むということです。材料科学からAI、5Gに至るまで、相互に関連する分野で多くの学習と進歩が急速なペースで行われています。行動科学の中の人的要因の理解がさらに深まれば、安全性と有効性に大きな影響を与えることができます。大学や研究所とのパートナーシップの構築は不可欠になるでしょう。すべてを正しくまとめ、必要な安全性を構築するには、研究、産業、政府を連携させた規律あるシステムベースのアプローチが必要です」とSayer氏は述べています20

この未来について特に重要なことは、モビリティが最適化された未来の可能性を安全に達成するためには、いかに多くの異なる分野や利害関係が絡んでくるかということです。
—Jim Sayer氏
ディレクター兼チーフインベスティゲーター
ミシガン大学交通局
総合研究所(UMTRI)
Irby Thompson

ネットワーク

また、クラウドとエッジにあるデータとアプリケーションの完璧なバランスを見つけることも、業界にとって重要な課題です。AT&Tのチーフプロダクトオフィサー、Roman Pacewicz氏は次のように述べています。「ネットワークはもはや単にパケットをA地点からB地点に送るだけでなく、アプリケーションフローを実際にルーティングし、このエコシステム全体を機能させることができるようになります。このことは、ネットワークやネットワーク設計、そしてエッジコンピューティングに大きな影響を及ぼします。コンピューティングは、処理やデータアプリケーションがある場所の近くにおく必要があり、ネットワークはよりインテリジェントになる必要があります」

より優れたネットワーク設計は、低遅延処理と幅広い接続性と共に、ベライゾンのKalapala 氏が言う「集団的知性(CI)」に世界を何歩も近づけることでしょう。「AIは極めて広く普及し、利用可能なデータから多くの決定、多くの積極的な結論が導き出されるようになります。車両や道路、周囲に設置された多くのセンサーからより多くのデータを取得し、わずか数ミリ秒で処理することで、CIの状態を実現することができるのです。このようなシステムが最も深遠な結果、つまり事故を起こさずに運転できるように車を向上させることにつながります」とKalapala 氏は述べています。

Listen

Roman Pacewicz氏のインタビューを聞く AT&Tの前最高製品責任者が、Forbesのポッドキャスト「Futures in Focus」で、クラウドの未来と社会と世界への影響について話しています。

 

チップメーカー

ADAS、AD、ACESの重要な課題は、非常に多くの研究開発が流動的であることです。センサーから返されて分析されるデータの量は、車両アプリケーションで実行されるアルゴリズムを常に調整することへとつながります。そのため、使用中に設定可能なチップが必要となります。

これは、自動車メーカーが大きな視点の転換を迫られていることも意味しています。電子システム企業のように、システムレベルからチップレベル、そしてその間にあるすべてのものを分析する思考を始める必要があります21

どうやらこの考え方は、チップメーカーが製造者との協力関係を深めていく中で、すでに変わりつつあるようです。例えば、チップメーカーのHailoは、よりスマートなエッジデバイスやIoTデバイスを強化するために、大手OEMやTier1自動車会社と協力していると述べています。高度な専用チップの主な目標には、熱低減、ワット数、遅延の進歩だけでなく、高解像度セグメンテーションとリアルタイムの物体検出が含まれます。同社によると、自律性を実現する重要な特性であるニューラルネットワークと高い互換性を持つようにチップを設計・製造することが可能になったとのことです。したがって、エッジデバイスは、ディープラーニングアプリケーションをフルスケールで実行し、効率、効果、持続可能性を高めながら、コストを大幅に削減する上で、従来のソリューションよりも優れてきています22

6 Ondrej Burkacky, Johannes Deichmann, Jan Paul Stein, “Automotive Software and Electronics 2030,” McKinsey & Company, 2019

7 Georg Doll et al, “Private Autonomous Vehicles: The Other Side of the Robo-Taxi Story,” McKinsey & Company, December 1, 2020

8 Georg Doll et al, “Private Autonomous Vehicles: The Other Side of the Robo-Taxi Story,” McKinsey & Company, December 1, 2020

9 Bill Canis, “Issues in Autonomous Vehicle Testing and Deployment,” Congressional Research Service, updated April 23, 2021

10 Ben Husch, Anne Teigen, “Regulating Autonomous Vehicles,” National Conference of State Legislatures, April 2017

11 Bill Canis, “Issues in Autonomous Vehicle Testing and Deployment,” Congressional Research Service, updated April 23, 2021

12 Bill Canis, “Issues in Autonomous Vehicle Testing and Deployment,” Congressional Research Service, updated April 23, 2021

13 Andy Pasztor, Andrew Tangel, “U.S. Air Force Gives Lift to Flying Taxis,” Wall Street Journal, December 10, 2020

14 Stephen Ornes, “How to Hack a Self-Driving Car,” Physics World, August 18, 2020

15 “ResiCAV Project Calls for Urgent Need for Road Transport Cybersecurity Programme,” Government Computing, May 13, 2020

16 Suhas Gurumurthy, “What Is Required for a Scalable and Industry-Wide Vehicle-to-Everything (V2X) Deployment?” Frost & Sullivan, September 18, 2020

17 Suhas Gurumurthy, “What Is Required for a Scalable and Industry-Wide Vehicle-to-Everything (V2X) Deployment?” Frost & Sullivan, September 18, 2020

18 Bill Millar, “Paving the Way: How Leading Businesses Are Shaping the Future of Transportation and Mobility,” Forbes Insights, October 2019

19 Bill Millar, “Paving the Way: How Leading Businesses Are Shaping the Future of Transportation and Mobility,” Forbes Insights, October 2019

20 Bill Millar, “Paving the Way: How Leading Businesses Are Shaping the Future of Transportation and Mobility,” Forbes Insights, October 2019

21 Ann Steffora Mutschler, “Growing Complexity Adds to Auto IC Safety Challenges,” Semiconductor Engineering, November 5, 2020

22 “AI Chipmaker Hailo Releases Industry-Leading Deep Learning Processor,” IoT Business News, May 14, 2019

On the Edge in Autonomous Vehicles: The Rise of ADAS, AD, and ACES_Japan

自動運転車の
最先端 自動運転の最先端
ADAS(先進運転支援システム)、AD(自動運転)、ACES(CASE)の進展

完全自動運転への道

急速に進化する先進運転支援システム(ADAS)は完全な自律走行(AD)につながり、そこから世界はACES(自律、接続性、電動化、ライドシェア)へと向かっています。これらの進化が、あらゆる交通手段、そして社会に革命をもたらそうとしています。

自動車の愛好家は、自動車が時速0マイルから60マイルまで加速する時間にしばしばこだわります。しかし、自動車技術会が開発した完全無人運転から完全自律運転への進化を示すゲージは、0から5までしかありません。

大まかに言えば、レベル0では人間が車両を完全にコントロールし、ステアリング、ブレーキ、全般的な制御のすべてを管理します。レベル1では、ステアリングやブレーキの補助機能、アダプティブクルーズコントロールやレーンセンタリングのいずれかが搭載されることです。レベル2は、レベル1の「いずれか」を「および」に置き換え、記載されているすべてをデバイスの要件とします。

レベル3、4では、程度の差こそあれ、車両が自律的に動作するようになります。そしてレベル5では、ドライバーは不要となり、車両は目的地指示以外に人間の力を必要としません。

現在、米国では6,000万台以上の車両にADASが搭載されています。かつては高級車のみに搭載されていた機能がエントリーレベルの車にも搭載されるようになり、ADASを搭載した車両の占める割合が急速に高まっています1

真の意味での自律走行が広く普及することについては、技術は存在するものの、その道のりはまだ遠いです。ウインドリバーのプロダクト&ソリューションマーケティング担当ディレクター、Brandy Goolsbyは次のように述べています。「レベル5は非常に限られたシナリオの中でのみ達成されています」

Frost & Sullivan社は、完全なADの将来について、まずトラックやオフハイウェイ車で技術が成熟し受け入れられ、その後乗用車に搭載されると予測しています。現在、米国、欧州、アジアなどの高速道路では、すでにロボットトラックがテスト走行している例が多くあります。しかし、Frost & Sullivan社によると、デバイス、自動車などの車両、都市、道路が接続されたネットワークによって完全な自律走行がサポートされるようになるのは2035年ごろであると予測しています2

その過程で、業界の膨大な投資と支出増がADASに集中しています。COVID-19の前に、McKinsey Center for Future Mobilityは、「ADASの市場は2021年までに倍増し、売上は350億ドルに達する可能性がある」と予測していました3

ADAS on Trucks
Frost & Sullivanは、フルADの将来について、まずトラックやオフハイウェイ車で技術が成熟し受け入れられ、その後乗用車に搭載されると予測しています。

Frost & Sullivan社は、完全なADの将来について、まずトラックやオフハイウェイ車で技術が成熟し受け入れられ、その後乗用車に搭載されると予測しています。現在、米国、欧州、アジアなどの高速道路では、すでにロボットトラックがテスト走行している例が多くあります。しかし、Frost & Sullivan社によると、デバイス、自動車などの車両、都市、道路が接続されたネットワークによって完全な自律走行がサポートされるようになるのは2035年ごろであると予測しています2

その過程で、業界の膨大な投資と支出増がADASに集中しています。COVID-19の前に、McKinsey Center for Future Mobilityは、「ADASの市場は2021年までに倍増し、売上は350億ドルに達する可能性がある」と予測していました3

ADAS on Trucks
フルADの将来について、Frost & Sullivanは、まずトラックやオフハイウェイ車で技術が成熟し受け入れられ、その後乗用車に搭載されると予測しています。

その後、パンデミックによる世界的な景気後退により、こうした予測は大きく後退しています。しかし、ADASとADの長期的な軌跡は、ほぼ不可避であると思われています。

今後の成長を考えるもう一つの視点として、ADASとADを自動車の総製造コストに占める割合で見た場合のトレンドラインを考えてみましょう。 Deloitteによると、2013年当時、自動車のエレクトロニクスは総製造コストの平均18%でした。現在、この数字は総コストの40%であり、2030年には平均的な自動車のエレクトロニクスフットプリントは総コストの45%を占めると予想されています4

伝統的な自動車メーカーからテクノロジー企業へと変貌を遂げるための取り組みについて、大手OEM企業の例を2つご紹介します。4年前、フォード社は約300人のプログラマーで構成されるコネクティビティチームで運営していましたが、現在その数は約4,000人に増えています。一方、世界最大の自動車メーカー(販売台数)であるフォルクスワーゲンは2020年に「2025年までにデジタル化に前年の計画の2倍の額である約320億ドルを投資する」と発表しました5

Automotive Intelligent Systems_Japan

Intelligent systems research

自動車業界

自動車業界は、この100年間で最も大きな変革期を迎えています。経営幹部やリーダーたちは、収益の機会を30%増加させるというビジョンの中心に、インテリジェントシステムがあると話しています。

自動車業界において、インテリジェントシステムによる成功への影響のうち68%が、今後3年間のうちに築き上げられる特性によりもたらされるでしょう。

Intelligent systems research

自動車業界

自動車業界は、この100年間で最も大きな変革期を迎えています。経営幹部やリーダーたちは、収益の機会を30%増加させるというビジョンの中心に、インテリジェントシステムがあると話しています。

自動車分野において、インテリジェントシステムによる成功への影響のうち68%が、今後3年間のうちに築き上げられる特性によりもたらされるでしょう。

今やるべきこと

順序を正しくすることと、インテリジェントシステムの特性を正しく構築することに重点を置くことが、成功のカギとなります。McKinseyは、これらの新しいビジネスモデルによって、自動車の収益プールが約30%拡大し、業界に最大1.5兆ドルの追加利益をもたらすと見ています。 現在、売上高が一桁台で推移している分野では、これはトンネルの終わりにある光のように、イノベーションと変化を促進するものです。

Real Time

McKinseyによる、2030年の自動車業界は以下のように予測されています。

「新興国市場の発展、新技術の加速、持続可能性政策、所有に関する消費者の嗜好の変化などを引き金に、今日の経済は劇的に変化しています。デジタル化と新しいビジネスモデルは他の産業に革命をもたらしており、自動車業界も例外ではありません。自動車業界では、これらの力が、多様なモビリティ、自律走行、電動化、接続性という4つの破壊的なテクノロジーのトレンドを生み出しています」1

今後3~5年の間に成功するためには、主要な(1次的な影響を与える)インテリジェントシステムの3つの特性、すなわちファーエッジに真のコンピュート機能を持つこと、ストレスや障害を予測し解決する機能、そしてクラウドによりデバイスエクスペリエンスをカスタマイズする機能のすべてを構築する必要があります。通信業界は、インテリジェントシステムを成功に導くこれら3つの特性への投資に重点を置いている唯一の業界です。これらは、消費者のパーソナライゼーションや遅延のないサービスパフォーマンスなど、自動車ベンダーが将来の機会をより容易に活用するためのさまざまな機能を支える柱となります。

自動車業界をリードする企業の多くにとって、ファーエッジの重要性は明らかです。80%の企業が、自社の組込み製品やサービスの半分以上がファーエッジクラウド上で使用することを想定して設計されると回答しています。しかし同時に、これらの企業の51%はまだ実験段階です。これは、インテリジェントシステムの価値をある程度は信じていることを意味しています。なお、わずか16%の企業が主要な指標にわたって成功しています。

56%の企業は、成功のために最も重要なことは、生産性の向上や市場投入期間の短縮のために、シミュレーションやエミュレーションを使用して構築、開発、運用できることであると回答しています。製品やサービスにインテリジェントな機能がますます導入されるにつれて、協働のワークフロープラットフォームの価値はますます高まっていくでしょう。

80 percent

自動車業界は、この100年余りの間で最大の変革期を迎えています。

5年以内に、自動車業界においてインテリジェントシステムの中核的なニーズの多くが必要とされます。これが、ソフトウェア主導の産業で将来成功するためのDNAです。

自動車業界のリーダーの56%によると、インテリジェントシステムの特性として最も重要なのは、開発および運用時にシミュレーションまたはエミュレーションを使用して生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮することです。次に重要な特性は、データの保護とサイバー攻撃への対策(46%)、目標ベースのアルゴリズムに基づく感知と反応(44%)です。

インテリジェントシステムを構築するエグゼクティブにとって、本当に重要なことは何なのか?

インテリジェントシステムには13の主要な特性がありますが、すべての特性が同じプラスの影響を与えるわけではありません。特に65%以上がビジネスの成功のために組込み機器に依存している場合、成功のためにはファーエッジが不可欠であると、あらゆる分野の同業者はいいます。

下記の図は、各インテリジェントシステムの特性がそのシステムに与える影響の大きさを表しています。ブロックが大きいほど、影響が大きいことを意味します。このデータから、勢いと成功によってグループ化された企業や、特定の業界を見ることができます。

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Total Committed and performing Nascent & successful Experimenting & Low Yield Experimenting & delivering Committed & Suboptimal Nascent & Unsure
Industrial Manufacturing Aerospace and defense Automotive Energy Medical Telecom
Forbes logo

Source: Characteristics of an Intelligent Systems Future, Forbes, 2021

Wind River Studio

Wind River® Studioは、ミッションクリティカルなインテリジェントエッジシステムの開発、デプロイ、運用、サービスを行うための、初のクラウドネイティブプラットフォームです。

Wind River Studioの詳細をみる

自動車業界におけるインテリジェントシステムの3つの特性

68%

の総影響額は、今後3年間に創出する必要のある特性によって生み出されています。

39%

のリーダーが、サイバーセキュリティと製品・サービスにおけるセキュリティは、すべてのビジネスの成功に不可欠な構成要素であると回答しています。

38%

のリーダーが、組込み機器は会社の将来にとってミッションクリティカルであると考えています。

自動車業界におけるインテリジェントシステムの成功の特徴

それぞれの特性に応じた投資のタイミングを見極めるには、重要なインフラストラクチャ構築、主要な基礎的ニーズの提供などのブループリントが必要です。

Automotive Priority Wheel
Report

自動車分野におけるインテリジェントシステム導入の計画をはじめましょう

ウインドリバーとForbesが共同で作成した「Plotting Your intelligent Systems Journey」をダウンロードできます。

この調査は、インテリジェントシステムを構築・デプロイしている200以上の企業対象にしたものです。

>>  レポートをダウンロードする

レポートからわかること

  • インテリジェントシステム導入の課題と推進要因について、同業他社がどのように考えているか
  • どのような要因がインテリジェントシステムの導入を加速させるか
  • 投資の優先順位付けに役立つ、各インテリジェントシステム特性の相対的重要性
  • 5G、AI、ML、サイバーセキュリティが意思決定においてどのような役割を担っているか
  • ミッションクリティカルなインテリジェントシステムの成功のための重要な構成要素
  • インテリジェントシステムの世界における組込み機器とソリューションの未来
  • デジタルフィードバックループが成功に不可欠な場所
  • 成功のための重要な指標は何か
  • より広い社会的課題への取り組みにおいて、インテリジェントシステムの広範な価値を同業他社がどのように見ているか

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