モビリティの未来を推進する
自動車業界

モビリティの未来を推進する自動車業界

自動車業界の変革を推進するトレンド

業界

業界

  • パッセンジャー エコノミー
    2035 年の 8,000 億ドル (約 90 兆円) から、爆発的な成長軌道を示しています 2050 年までに 7 兆ドル (約 760 兆円)
  • 車での移動の増加
    シームレスなモビリティ システムを利用すると、より安く簡単に移動ができるので、車で移動する人が 20 ~ 50% 増加します
  • 50% がスマート ファクトリーになっていることが予想されます。その予想が順調に実現すると、スマート ファクトリーから業界への年間評価額は 3,440 億ドル (約 37 兆円)
  • 85% は、デジタル エコシステムは、車の車両よりも高い収益を生み出すだろうと考えています
  • 1 台のコネクテッド ビークルは、普通の車の 10 台分より高い収益を生み出すという考えに、完全にまたはおおむね同意するエグゼクティブの数は 76% に上ります
テクノロジー

テクノロジー

  • 90% の製造サプライ チェーンは、2019 年末までには、サプライ チェーンのフルフィルメント内のクラウド アプリケーションを使用するようになります
  • 76% の労働者生産の増加が予測され、
    70% の AI に基づいた製品とサービスに関する需要の増加が予測されます
  • 分析では、製造業全体で第 1 位の AI を使用した事例になることが見込まれています
  • 2025 年までには、現在の 5% から増加し、25% の車に電気エンジンが搭載されるでしょう
  • 86% もの人は先進のドライバー アシスト システム (ADAS) を装備した車に乗り換えます
  • 経験上、VR を効果的に使用することで、研究開発コストと市場投入までの時間を 10% から 15% も大幅に削減でき、製品のパフォーマンスを向上させることができます
持続可能な発展/安全性

持続可能な発展/安全性

  • 22% の地球温暖化ガスが、交通関連で排出されています
  • 回答いただいた方の 52% は、2025 年までに、燃料電池電気自動車が最も重要なトレンドになると位置づけしています
  • EV は、内燃エンジンと比較して、二酸化炭素の排出量を 60% 削減することができます
  • 94% の大事故は人為的ミスによるものです
  • 585,000 人の命がドライバーレス カーによって救われる可能性があります
  • 公共安全支出も 2,340 億ドル (約 25 兆円) 減少する可能性があります
ライドシェア サービス

ライドシェア サービス

  • オンデマンドの運賃としてユーザーから 3.7 兆ドル (約 400 兆円) の収益があります
  • カーシェアリングすると、自分の車で行くよりコストが 40% 安くなります
  • 2030 年までにカーシェアリングは、世界中で、車での移動の 26%を占める可能性があります
  • 数の増加と車両のデジタル化が進むことにより、アフターマーケットとサービスからの収益は、予測される機会の 50% 以上を超すことが想定されています
  • とても興味深いことに、複数のユーザー グループの 52% の人は、今後車を所有していく必要が本当にあるかどうかを考えていると言いました
  • 自動運転車を購入するとき、車の中で何ができるかということにのみ関心があるという考えに、消費者の 60% が、完全または部分的に同意します
  • 米国では、現在、個人の車の走行距離で言うと、わずか 1% 少ししかカー シェアリングが行われていません。2021 年には 5% 以上に、そして 2030 年には 33.5% 以上になるでしょう

車での日常生活をもっと快適にするためのロードマップ

車での日常生活をもっと快適にするためのロードマップ

デジタル ホットスポット

モビリティ サービス

モビリティ サービス

  • 車の自動設定
  • コンテキストベース サービスとロケーションベース サービス
  • 交通とサービスの案内
  • コネクテッド オーケストレイテッド エコシステム
パーソナルアシスタント

パーソナルアシスタント

  • AI と機械学習
  • 会話型インターフェイス
  • 行動に関する洞察
  • プリエンプティブ方式のパーソナルリマインダーと推奨事項
生産性

生産性

  • 生産性向上のためのツール
  • 会議、コラボレーション、スケジュール設定
  • シームレスな接続
  • ダッシュボードの拡張

想像してみてください

もし、パーソナライズされたレジャーやショッピング体験ができ、生活を効率化し、ドライバーや乗客のみなさまに新たな価値をもたらすモビリティサービスを提供できるとしたら。

もし、コネクテッドな自動運転の電気自動車が、スマートホームや街中でお客様のライフスタイルの一部となり、普段とは違う体験ができるとしたら。

もし、人間とロボットがともに学び合い、気持ちよく安全に協力して、よりクリーンで安全な車を造る未来の工場を作れたら。

もし、エンドツーエンドのサプライチェーンをデジタル化して最適化し、車の購入、カーシェアリング、ライドシェアリングの需要に応じて、効率性、認知度、意思決定、俊敏性を向上させることができたら。

モビリティの未来をリードする

モビリティの未来をリードする

メーカーからモビリティサービスプロバイダーまで

自動車エコシステムを強化し より多くの達成を

Microsoft

icon11

統合されたインテリジェントカーのシステムを利用して、パーソナライズされた便利なコネクテッドマルチデバイスエクスペリエンスをお客様に提供いたします。

icon12

プロトタイプから生産までのインテリジェントな自動サプライチェーンにて、効率のよい、より競争力のある車を作ります。

icon13

革新的でデータ主導型の交通技術に投資することで、お客様向けの新しいモビリティサービスを構築し、収益化します。

icon14

排気ガスを出さない車と事故を減らす自動運転システムを活用し、よりクリーンで安全な世界を目指します。

車を変革させよう

斬新なシナリオ
モビリティの未来をリードする

コネクテッドビークル

コネクテッドビークル

お客様が希望されるテクノロジーとパートナーを統合してビジョンをサポートする柔軟でオープンなプラットフォームを構築します。それにより、コストのかかるインフラストラクチャ開発を排除します

自動運転車の開発

自動運転車の開発

インテリジェントなクラウドとエッジを活用して、大量のデータの取り込み、ストレージ、キュレーション、分析、シミュレーション、深層学習、AI、トレーニング、検証といった自動化のニーズに対応します

スマートモビリティサービス

スマートモビリティサービス

データを分析すると、クラウドを使用する車両間でデータを共有するスマートモビリティサービスを開発し、収益化する新たな機会を見つけることができます

コネクテッドマーケティング、セールス、サービス

コネクテッドマーケティング、
セールス、サービス

新しいモビリティサービスと既存の小売業務を組み合わせることで、明確なブランドアイデンティティとオムニチャネルカスタマーエクスペリエンスを成長させます

インテリジェントサプライチェーン

インテリジェント
サプライチェーン

インテリジェントなサプライチェーンモデルとコネクテッドファクトリーにおいて、効率を高めてコストを削減しながら、車両のイノベーションに遅れをとらないように対応します

モビリティの未来を推進する自動車業界

Microsoft の戦略

Microsoft の戦略
インテリジェントエッジ

Microsoft の世界観

マルチデバイス、マルチセンス マルチデバイス、マルチセンス

人工知能 人工知能

サーバーレス サーバーレス

コネクテッド ビークル

コネクテッド ビークル

スマートモビリティサービス

スマートモビリティサービス

高度な自動運転車を約束

世界の動向

安全性

安全性

世界での 1 年間の交通事故死者の数 1.35M

  • 交通事故で、毎年約 135 万人が死亡しています。
  • 20 億 5 千万以上の人が負傷を負い、多くの人が障害を負っています。
  • 5 歳から 29 歳までの若年層の主な死亡原因は交通事故です。
  • 米国だけでも、毎年約 3 万 5 千人が死亡し、2 百万人が負傷しています。

環境に優しい

環境に優しい

米国だけでアイドリングで無駄になった燃料 60 億ガロン (約 227 億 L)
  • 大型車や小型車によるアイドリングで、米国だけで、年間約 60 億ガロン (約 227 億 L) の燃料が無駄になっていると研究者は推定しています。
  • また、個人用車によるアイドリングでは、約 30 億ガロン (約 114 億 L) の燃料が無駄になり、約 3000 万 t の二酸化炭素が米国で発生します。
費用効果

費用効果

2017 年の米国の交通渋滞による経済損失 3,050 億ドル (約 34 兆円)
  • 米運輸研究所は、貨物部門の総混雑コストは年間 745 億ドル (約 8093 億円) で、そのうち 661 億ドル (約 7181 億円) は都市部で発生していると推測しています。
  • 2014 年には、混雑により米国の都市部では、移動時間が 69 億時間長くなり、1600 億ドル (約 17 兆円) で、31 億ガロン (約 140 億 L) の燃料を購入したことになります。
時間の節約

時間の節約

平均的な米国のドライバーは、年間 294 時間の遅れ
  • 2014 年には、混雑により、米国の都市部での移動時間は 69 億時間長くなりました。
  • 米国では、合計で 2 億 2,200 万人のドライバーが、約 650 億時間を車の運転に費やしていることになります。
  • 米国のビジネス街での自動車交通量の 30% は、ドライバーが道路側の駐車場が空くまで車を走らせていることによります。 
利用しやすさ

利用しやすさ

サービスが行き届いていない人へのアクセス
  • AV テクノロジーを活用すると、サービスが十分に行き届いていない人々に対するモビリティの向上や、交通事故の 94% の削減など、米国が社会的に大きな利益を実現するのに役立つでしょう。

主な独自の挑戦

データの取り込み

データの取り込み

試験車両 1 台あたりの大規模なテストデータ–1 日あたり 30 ~ 100 TB、 個別 または一元管理型の集団 1 ~ 2 週間以内にデータを取り込み、一元化して後処理を行います。

Azure Data Box ファミリー

  • オフラインデータ転送
  • オンラインデータ転送
  • Data box Edge (IoT 統合あり)
  • マネージドサービス

ワークフロー全体の単一のデータ レイク

  • Azure BLOB Storage とADLS Gen 2 に最大エクサバイトを保存
  • 費用対効果の高い階層型ストレージ
データの作成

データの作成

エッジ フィルタリング データ フィルタリング(最大 80% 削減) データラベリング–テストスプリントごとに 10 M の画像にラベル付け PII (個人を特定できる情報) の難読化

大規模な自動ラベリングでGround Truth の生成

  • 多数のパートナーに基づいたソリューション
  • 手動と自動のラベリングソリューション
  • 情報交換のための共有データハブソリューション
トレーニングと再シミュレーション

トレーニングと再シミュレーション

ML トレーニングとアルゴリズムスコアリング最大限のスケールで800 ~ 1,000 台の GPU 分析用に 80 ~ 100 PB のデータを 1 週間未満で再シミュレート

再シミュレーションにリファレンスアーキテクチャ

  • オンデマンドの大規模コンピューティングに対応
  • ブログストレージと VM 間で読み取りと書き込みが可能な高機能 I/O ユニット
  • ジョブの無限の線形スケーリング
  • 複雑なコンピューティングジョブの優先順位制約の作成
  • 統計情報とダッシュボードの公開
  • 大規模なトレーニング: モデルの CI/CD パイプライン
シミュレーション

シミュレーション

最適なシミュレーション ソリューションの検索-認識とパス プランニング 1 プログラムあたり数 十 億マイル、1 日あたり数百万マイルをデジタル検証してトレーニング

シミュレーションにリファレンスアーキテクチャ
ハイエンドのコンピューティングクラスタで実行され、データの PB を生成する大規模なシミュレーションジョブのフレームワーク。

  • 検出と知覚
  • ナビゲーションと経路計画
  • 強化学習
自動車 HIL テスト

自動車 HIL テスト

特に PB のデータを使用したハードウェアインザループ (HIL) テストリプレイ HIL 用 最適な HIL 対 SILテスト比率

HIL と SIL の有効活用

  • オンプレミスのベース環境でのハイブリッドクラウドのソリューション
  • 従来の HIL 導入との相互運用性
  • 最適な価格/性能を実現するハイブリッド HIL-SIL スケーリング
  • コロケーションのベース環境でのハイブリッドクラウドのソリューション
  • ロードマップ: Azure が管理する HIL サービス

モビリティの未来を推進する自動車業界

FEV グループ: 40 テラバイトの干草の中で
毎日針を見つけるなんて至難の業だ

FEV
「Microsoft のツールを使えば、非常に効率的に開発できます。
人工知能に関しては、事前に作成された Azure の機能を活用できます。」
-Markus Kremer 氏、FEV Europe GmbH のプロジェクトエンジニア

挑戦

挑戦

自動運転車用の制御ソフトウェアは、特に危険な状況下の運転においては、完璧にマスターしておく必要があります。このソフトウェアを開発するには、試験車のセンサーから提供される生データが不可欠です。しかし、センサーによって毎日大量のデータが生成されるため、このような状況を特定することは困難です。

解決策

解決策

Microsoft Azure とリンクされた車内のミニデータロガーは、200 以上のさまざまなデータポイントをずっと監視しています。このデータが、運転中の重要な状況の 1 つを示した場合、ロガーはタイムスタンプを設定します。このマーキングを使用すると、個々に必要な生データを使用して、ソフトウェアを最適化できます。

利点

利点

  • 必要な生データを迅速に識別します。
  • 複雑な IT インフラストラクチャを設定して維持する必要がありません。
  • IoT に関連する機能と、証明書ベースのデータロガーサインインなどのセキュリティ機能が、すぐに使用できます。

マーケティング、販売、サービスをつなぐ

検討

検討

ニーズの調査、車両とモビリティオプションの調査、短いオプションセットの作成などの検討

商談

商談

ブランドを体験、車のテスト、下取りの評価、希望する選択肢の確定

購入

購入

購入、配送の手配、車両のパーソナライズなどをシームレスに完了

予防的サービス

予防的サービス

関連するブランド体験のプロモーションオファーを含む、サービスに関するパーソナライズされた推奨事項

特別な週末のカーシェア

特別な週末のカーシェア

新しいエクスペリエンスが提供できるブランドファミリー内の他の車とサービスの紹介

お客様の満足度

お客様の満足度

パーソナライズされたオムニチャネル契約により、自動車およびサービスに対するブランドとの深い親近感を実現

インテリジェントなサプライチェーン

automotive-intelligent01

ネットワークの設計とルートの最適化により、迅速な対応と、突然のイベントやお客様のニーズの変更に対応できます。

automotive-intelligent02

インテリジェントな運用テクノロジーと IT の力を借りて、データとインサイトを人と結び付けます。

automotive-intelligent03

イベント管理をすることにより、サプライチェーンネットワーク全体における、機敏さや鋭敏さなどを高めます。

automotive-intelligent04

AI を使い、インテリジェンスなシステムを構築することで、リアルタイムで欠陥を検出し、生産上の問題を解決します。

automotive-intelligent05

AI と、複合現実のインタラクション モデルを使用して、従業員のスキルを強化し、第一線の従業員を支援します。

automotive-intelligent06

デジタルツインを使うことでボトルネックを特定し、強みを引き出すことで、工場の設計と生産フローを最適化します。

モビリティの未来をリードする

自動車エコシステムを強化しより多くの達成を

Microsoft

お客様

お客様

データと IP

データと IP

エクスペリエンス

エクスペリエンス

自分の未来を保証できますか

ワークショップの構想

新規計画を開始するか、既存の革新的な取り組みを加速させます。

 

 

デジタルトランスフォーメーション チャンネル へのお問い合わせ