機械学習 (ML) は、自動運転車、駐車および車線変更支援、スマート エネルギー システムなど、自動車業界の製品の進歩に最もよく関連しています。さらに、機械学習は、自動車マーケティング担当者が目標を設定し、投資収益を分析する方法から、顧客とコミュニケーションをとる方法まで、マーケティング機能にも大きな影響を与えます。
さらに、AI テクノロジーは、製造および生産プロセス、さらには自動車に搭載して車載機能を実現する場合にも大きな可能性を秘めています。簡単に言えば、データ サイエンスは自動運転車だけに関係するものではありません。データ サイエンスと機械学習テクノロジーは、研究から設計、製造、マーケティングまであらゆる面を強化し、自動車メーカーが競争力を維持するのに役立ちます。
ガートナーによると、自動運転を可能にする技術を搭載した新車の総数は、2018 年の 137,129 台から 2023 年には 745,705 台に増加する見込みです。自動運転車の世界市場は、2025 年までに 370 億ドルに達すると予想されています。
この記事では、機械学習によって革命が起きた自動車業界のいくつかの分野と、この分野で称賛に値する進歩を遂げている企業の実例をいくつか紹介します。
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1. 設計と製造
自動車メーカーは、AI を活用したソリューションと機械学習アルゴリズムを使用して、生産プロセスの最適化、リスク評価時のデータ分類の高速化、車両の損傷の評価などを行うことができます。自動車業界では、コンピューター ビジョン、自然言語処理、会話型インターフェースなどのテクノロジに基づく AI システムとロボット ソリューションが頻繁に使用されています。
たとえば、Nvidia の Quadro RTX グラフィック カードは、AI を活用して設計手順を大幅に高速化します。Rethink Robotics は、重い物体の取り扱いや製造部品の検査などの作業用の協働ロボットを開発しています。
2. 乗客の体験
メーカーは、乗客の体験を向上させて安全性と満足度を確保することを目的とした、さまざまな AI 搭載アプリケーションを車両に搭載しています。ドライバーと乗客の状態を評価するために、いくつかのシステムでは顔認識や感情認識などの技術を採用しています。その他のシステムでは、自然言語処理および生成技術を使用して、乗客が運転中に映画を見たり、音楽を聴いたり、さらには製品やサービスを注文したりできるようにしています。
たとえば、電通とヒュンダイは、AI を活用したインフォテインメント システムの開発を目指す Audioburst プロジェクトに 1,000 万ドルを出資しました。乗客は、自動音声認識と自然言語理解を含むこのテクノロジーを使用して、音楽/オーディオ ライブラリを検索したり、カスタム音楽プレイリストを聴いたり、最新ニュースを入手したりできるようになります。
もう 1 つの例として、Amazon は AI 搭載の Alexa 音声アシスタントをさまざまな自動車に統合する取り組みを進めています。BMW、トヨタ、フォード、アウディの車両のインフォテインメント システムでは、Alexa 統合が利用できるようになりました。
3. サプライチェーン
自動車メーカーにとって、部品の移動のすべてのステップを追跡し、最終目的地にいつ到着するかを把握できることは非常に重要です。そのため、最先端の IoT、ブロックチェーン、AI テクノロジーが現代のサプライ チェーンで頻繁に使用されています。
特に自動車メーカーは、さまざまな機械学習アルゴリズムと AI を活用した予測分析に基づくソリューションを使用できます。メーカーはこれらのソリューションを活用して、部品の需要を評価し、需要の潜在的な変化を予測できます。たとえば、Blue Yonder は人工知能 (AI) を使用して在庫の可視性を向上させ、生産者が配送の遅延を予測できるようにしています。
4. 品質管理
AI は、さまざまな技術的な問題をリアルタイムで検出するのに役立ちます。AI システムは、車載センサーで取得したデータに基づいて、特定のコンポーネントまたはシステムにメンテナンスまたは交換が必要であることを、必要に応じてすぐにユーザーに警告できます。AI を活用した品質管理システムは、メーカーが部品を取り付ける前に潜在的な欠陥を検出するためにも使用されます。
車内の品質管理システムは主にデータ処理と分析方法に依存していますが、製造ソリューションは AI ベースの画像認識と音声処理を活用しています。
BMW は、溶接トング、予知保全、塗装品質検査など、さまざまな業務に AI を活用したソリューションを採用しています。Predii の AI を活用したプラットフォームは、センサー データ分析に基づいて自動車の修理を推奨します。
5. 自動車保険
AI を活用したソリューションは、保険金請求の処理に大きな可能性を秘めています。ドライバー側では、車載 AI 機能を使用して事故データを収集し、請求を記入できます。このようなシステムでは、スマート データ分析、音声認識、自然言語処理、テキスト処理と生成を組み合わせる必要があります。
保険会社側では、画像処理や物体検出技術を活用した AI システムが、車両損傷分析の精度向上に大きく役立ちます。
Ping An Auto Owner アプリケーションは、AI 機能を使用して、保険金請求を行うユーザーがアップロードした写真を評価します。Nauto のインテリジェント フリート管理システムには、AI を活用した衝突検出機能があり、保険金請求をより迅速かつ正確に処理できます。
6. 運転支援
最後に、AI テクノロジーによって提供される運転体験の向上も見逃さないでください。交通状況や天候の変化を警告したり、最も効率的なルートを提案したり、運転中に商品やサービスの支払いを可能にしたりすることで、ドライバーの安全を守る AI システムがあります。
CarVi は、人工知能を使用して交通データを分析する先進運転支援システム (ADAS) です。また、運転状況の悪さ、車線逸脱、前方衝突などの潜在的な危険についてもドライバーにリアルタイムで警告します。このようなソリューションでは、リアルタイムの画像およびビデオ認識、物体検出、動作検出がすべて主に使用されますが、音声認識や自然言語処理技術も使用される場合があります。
その他のシステムは、運転手の運転を一時的に代行することを目的としている。テスラの一部の車の自動運転機能のように。あるいは、ウェイモの無人運転車やズークスのロボットライドシェアリング車両のように完全に。これらのシステムでは、複雑なコンピュータービジョン技術が、リアルタイムのビッグデータ分析や自然言語処理と組み合わされることが多い。
機械学習は、自動車業界で幅広い応用が期待されています。メーカーは、AI テクノロジーを使用して、新しいプロトタイプの開発と作成、サプライ チェーンの効率性の向上、製造設備や路上車両の予測メンテナンスの実現などを行うことができます。
消費者行動の変化や技術の進歩によって従来のビジネスモデルが破壊される中、新しい高度な技術がユーザーエクスペリエンスの向上を提供し続けることで、業界が成長し続けることは間違いありません。
したがって、自動車メーカー、ディーラー、および自動車エコシステム内のその他の組織は、データを活用して課題と機会を受け入れ、変化する環境に迅速に対応する必要があります。