自動運転ビジネス 2017

画像はイメージです。

自動運転技術で生まれる新しいビジネスモデルの最前線を徹底レポート

  • ■2016年11月16日発行
  • ■レポート(A4判、242ページ)
  • ■本体価格:180,000円+税
  • ■発行:日経BP社

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好評セミナー「次世代自動車ビジネス研究会」を漏れなく収録、自動運転技術が直面する課題や、新しいビジネスモデルの最前線がわかります

自動運転の時代になると、自動車産業はその姿を根本から変革する必要に迫られます。自動車産業は、次世代のモビリティ・インフラ産業へと変貌を余儀なくされるでしょう。その影響は、完成車メーカーや部品メーカーだけにとどまりません。素材産業やエネルギー産業、整備業界、保険業界、物流業界、広告業界などあらゆる産業界に及ぶはずです。

「自動運転ビジネス2017」は、2016年5月~7月にかけて5回にわたって開催してご好評をいただいたセミナー「次世代自動車ビジネス研究会 シーズン1」の内容を漏れなく収録したものです※。内容の濃い講義はもちろん、講師と参加者の議論から、現在の自動運転技術が直面する課題や、新ビジネス創出に関心のあるビジネスパーソンの興味がどこにあるのかが浮き彫りになっています。

自動運転技術によって、自動車産業はどう変容し、どのような新しいビジネスモデルが生まれる可能性があるのか。それを考えるうえで必携の最新レポートです。
※講師の都合により、講演内容やスライド、Q&Aの内容で収録していないものがあります。ご了承ください。

レポートの構成

自動運転車普及予測

企業サイドからの分析に加えて、日本及び米国でそれぞれ1500人規模の消費者アンケートを実施。調査結果から今後の普及ペースと普及の条件を探る。

既存産業への影響

自動運転技術の普及により、自動車産業はその姿を根本から変革する必要に迫れれる。また周辺産業にも広く影響を与える。その未来像を描く。

新たに生まれる市場

続々と新規プレーヤーが参入し、新たな製品やサービスが登場する可能性がある。技術力・企画力を身につけた企業だけがビジネスチャンスを手にする。

人工知能開発の最前線

自動運転の実用化には、物体認識、状況判断、経路生成などで人工知能が不可欠だ。人工知能が創るクルマの新しい価値を分析する。

新ビジネスモデルと法体系

欧米企業の脅威や異業種参入の可能性に重点を置き、自動運転時代の新ビジネスモデルを考察する。また、法改正の最前線を解説する。

部分/完全自動運転車の新車販売台数に占める割合(%)

自動運転ビジネス2017 【目次】

タイトルをタップすると詳細を表示します。

  • 1-1. 自動運転の普及予測と消費者ニーズ
  • ボストン コンサルティング グループパートナー&マネージング・ディレクター 富永和利氏
  • ■消費者調査の結果
  • ■日米で消費者の購買意欲は強い
  • ■日本で興味があるのは若年層と高齢層
  • ■日本は「自分で運転したい」傾向が強い
  • ■支払うコストの日米差
  • ■カーシェアリングを使う人は自動運転にも興味がある
  • ■日本メーカーへの期待が高い
  • ■自動運転の市場投入時期
  • ■LiDARのコスト低減が急務
  • ■センサコスト低下の見通し
  • ■自動運転車コスト低減の見通し
  • ■普及への二つの道筋
  • ■普及率の予測は最大25%程度
  • ■普及には15年以上かかる
  • ■日本と西欧における普及が早い
  • ■五つの普及シナリオ
  • ■深刻な事故や事件の影響は
  • ■普及への課題
  • ■自動車関連産業以外に広がる影響
  • ■日本の企業はどうすべきか
  • 1-2. 自動運転技術が生み出す新サービスと既存産業への影響
  • EYアドバイザリー ディレクター 園田展人氏
  • ■価値の重心が移動
  • ■価値は情報系・サービス系へ
  • ■ビジネスにAIを取り込む
  • ■自動運転が生み出す新サービス
  • ■無人旅客システム
  • ■4社の事例
  • ■テレマティクス保険の事例
  • ■車載インフォテインメント・コンテンツサービス
  • ■コンシェルジュサービス
  • ■既存産業への影響
  • ■家のOSを握る動き
  • ■無人旅客運送サービスを流通で活用
  • 2-1. 自動運転×インターネットが生み出す新市場の可能性
  • ■ロボットタクシー社長 中島宏氏
  • ■自動車×ネットで新しい価値を
  • ■完成車メーカーと違うコンセプト
  • ■やれるところからやってほしい
  • ■ニュータウンでも高いニーズ
  • ■協調しながら入っていく
  • ■タクシー業界にもプラス
  • ■社会受容性は問題ない
  • ■伊勢志摩サミットでデモ
  • 2-2. 自動運転自動車の最新動向と石川県珠洲市における実証実験概要について
  • 金沢大学 新学術創成研究機構 未来社会創造コア 自動運転ユニット ユニットリーダー、准教授 菅沼直樹氏
  • ■かつてはインフラ依存の技術を検討
  • ■ソフト的なインフラを活用
  • ■2013年ごろから脚光
  • ■自動運転に必要な技術とは
  • ■状況がどう変化するかを予測
  • ■パスプランニングが重要
  • ■適切なHMIが必要
  • ■プレーヤーも変わる
  • ■1998年から研究を開始
  • ■デジタル地図を活用
  • ■機械学習で認識精度を向上
  • ■ミリ波レーダは補助
  • ■まず走行可能空間を把握
  • ■路面の情報だけを使う
  • ■階層構造のパスプランナー
  • ■状況に応じた運転行動を記述
  • ■走行軌道をどう決定するか
  • ■テストコースと公道での走行試験
  • ■GPS依存をやめる
  • ■手動走行に切り替える状況とは
  • ■積雪環境での自動運転は難しい
  • 3-1. ディープラーニングが創るクルマの新しい価値
  • デンソーアイティーラボラトリ社長 平林裕司氏
  • ■「画像認識」とは何か
  • ■「HOG」を使った人間の認識
  • ■ディープラーニングによる技術革新
  • ■いかに処理速度を上げるか
  • ■プーリング層の役割
  • ■ディープラーニングの応用
  • ■何が技術革新を引き起こしていくか
  • ■スパコンで学習を高速化
  • ■ディープラーニング以外の技術
  • ■人手よりもリアル
  • ■アノテーションなしに音声を認識
  • ■ディープラーニングと人工知能
  • 3-2. 演算量1/10でクルマに搭載できるコンパクトな人工知能
  • 三菱電機 情報技術総合研究所 知能情報処理技術部部長 三嶋英俊氏
  • ■自動運転に必要な認知・判断・操作
  • ■複雑なセンサ情報をどう解くか
  • ■共通の定義がない人工知能
  • ■ビッグデータ分析の意味
  • ■データが多くなるほど有効な機会学習
  • ■DNN、CNN、RNN
  • ■エラー率は低いが計算量が多い
  • ■ディープラーニングをコンパクト化
  • ■重要な枝のみを残す
  • ■人間の作業認識に応用
  • ■顔認識や歩行者認識に応用
  • ■表情認識への応用例
  • ■漫然運転の検知に応用
  • ■センサの複数化で予測精度を向上
  • 4-1. パイオニアが自動運転車用センサ市場への参入を目指す背景と狙い
  • パイオニア自動運転事業開発部 技術研究部部長 村松英治氏
  • ■2013年に調査研究に着手
  • ■レベル3になったら世界が変わる
  • ■自動運転の価値とは
  • ■カギはシステムへの信頼
  • ■静的な空間情報と動的な空間情報
  • ■空間情報のカギはLiDAR
  • ■60の候補を二つに絞る
  • ■DVD-Rの経験から見通す
  • ■LiDARの三つの役割
  • ■センサと地図をセットで開発
  • ■光ピックアップの経験をLiDARに
  • ■デジタル信号処理の経験も生きる
  • ■半導体プロセスでミラーを作る
  • ■マルチメディア/情報系と制御系のシステムが融合
  • ■2022年以降の収益化目指す
  • 4-2. 完全自動運転のプラットフォームを目指す大学発ベンチャーの挑戦
  • 東京大学大学院 情報理工学系研究科准教授 加藤真平氏
  • ■自動運転のプラットフォームを提供
  • ■2日目には自動運転の実験を開始
  • ■2年を1日半に短縮
  • ■ベンチャーでプラットフォームを提供
  • ■自由に使えるプラットフォーム
  • ■LiDARと3D地図が基本
  • ■走りながら3D地図を作る
  • ■地図更新をコア事業の一つに
  • ■2台のクルマで情報を共有
  • ■GPSよりもLiDARを選んだわけ
  • ■GPUの活用技術に強み
  • ■プログラミングの環境も整う
  • ■ディープラーニングを物体検知に応用
  • ■システムがどこを見ていたかは分かる
  • ■ディープラーニングを使うシーンはまれ
  • ■車内エンタテインメントも検討
  • ■オープンイノベーションで進める
  • ■目標は年商3兆円
  • 5-1. 知財情報から読み解く自動運転時代の新ビジネスモデル
  • 三井物産戦略研究所 技術・イノベーション情報部 知的財産室 室長 弁理士 AIPE認定 シニア知的財産アナリスト 山内明氏
  • ■国家プロジェクトが想定する新ビジネス
  • ■既に知られている五つの新ビジネス
  • ■新ビジネスモデル探索の基本方針
  • ■キーワードを組み合わせて探索
  • ■母集団の設定
  • ■出願企業の特徴
  • ■フロントウインドーをディスプレーに
  • ■Bosch社、Valeo社の取り組み
  • ■Audi社、Ford Morter社などの取り組み
  • ■Qualcomm社のワイヤレス給電技術
  • ■ハーネスレス目指すWiTricity社
  • ■クルマに限らない応用分野
  • ■ハーネスフリー化のメリット
  • ■ビジネスモデル系の母集団の探索
  • ■Google社の新ビジネスモデル特許
  • ■配送車と自動運転の組み合わせ
  • ■無人物流システムに向け準備
  • ■米ELWHA社の自動運転向け保険
  • ■テレマティクスを保険に活用
  • ■診断装置でリスクを査定
  • ■カメラ画像を査定に活用
  • ■ロートアシスタンスをITで最適化
  • ■完全自動運転時代にどう備えるか
  • ■保険以外のビジネスモデル
  • ■停留所のないバスを提案
  • ■テレマティクスと自動駐車を組み合わせる
  • ■自動運転車向けの駐車システム
  • ■五つの新ビジネスモデル
  • ■追加調査を実施
  • ■存在感大きいAmazon社
  • ■ガレージセールと自動運転を組み合わせる
  • ■小型無人搬送車で詳細な出願
  • ■歩道をデジタル地図化
  • ■移動店舗と自動運転を組み合わせる
  • ■新興企業にも目配りが必要
  • 5-2. 自動運転を巡る法規制の最新動向
  • 明治大学法科大学院専任教授 中山幸二氏
  • ■劇的に変わる法整備の状況
  • ■現行法の構造
  • ■PL訴訟がまれな日本の特殊事情
  • ■被害者保護を徹底した自賠法
  • ■PL法の「欠陥」とは何か
  • ■増加するADASでのトラブル
  • ■ソフトと動産の境界は?
  • ■道路関連法の改正のポイント
  • ■開発者が責任を負うのか
  • ■インフラ管理者も責任を問われる
  • ■自賠法はどう変容するか
  • ■人工知能が第3の責任主体に?
  • ■道路交通条約の改正
  • ■ウィーン条約をデファクトに
  • ■運転者・搭乗者保護をどうするか
  • ■デジタル証拠の保存や提出が義務化?
  • ■レベル3までは自賠法で

※目次は変更になる場合があります。

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