自動車業界がAI機能の拡大に拍車をかける一方、実際に収益につながる事例はまだ限られているという分析が示されている。自動車メーカーは音声アシスタントやコネクテッドカー、予測システムなどに数年間投資を続けてきたが、使用量の増加が逆に運営費の負担につながり、収益性の確保が重要な経営課題として浮上しているという見方が出ている。
5月24日（現地時間）、ブロックチェーン系メディアCryptopolitanによると、SBD Automotiveのウェビナーで実施されたリアルタイムアンケートの結果、参加者の多数が現在の自動車AI機能のうち実際に収益を上げている割合は約18%に過ぎないと回答したという。
自動車メーカーはこれまで音声認識ツール、運転者予測システム、デジタルショッピング機能、コネクテッドサービスなどさまざまなAI技術を車両に実装してきた。しかし、技術の実装自体とそれを通じて安定した収益を生み出すことは全く別の問題だという指摘がある。SBD Automotiveのロバート・フィッシャー氏は「自動車AIそのものは新しい概念ではない」としながらも、「AIが自らのコストを賄えるようにすることは依然として非常に難しい」と述べた。
業界が最も大きな負担として挙げるのが運営費だ。車両用ハードウェアは初期搭載後の追加コスト負担が比較的少ないが、AI機能は使用されるたびにクラウド計算コストが発生する。音声コマンドの処理、経路推奨、予測機能、接続サービスなどが繰り返し呼び出されるほどコストも増加する構造だ。
SBD Automotiveのアンディ・チウ氏は「この問題は単なる技術の問題ではなく、損益計算書の問題だ」とし、「自動車AIの核心課題は結局のところ収益性の管理にある」と説明した。チウ氏は特に、AI機能が成功するほどコスト負担も増大するという構造的な問題を指摘した。「ユーザーがAI機能と接触するたびにクラウドのメーターが回る」とし、「これは一回限りの設備投資ではなく、毎日発生する運営費だ」と述べた。
AI機能が失敗した場合は研究開発費だけが残り、一方で成功して使用量が増加した場合でも運営費の負担が急増しかねないとの指摘もある。結局、メーカーはその機能がサブスクリプション収益や車両販売の拡大、顧客ロイヤルティの強化などで十分な収益を生み出すかどうかを証明しなければならない状況に置かれているという分析だ。
問題は、多くの自動車メーカーが個別のAI機能について損益構造を細かく管理できていない点だ。どの機能が実際に収益に貢献し、どの機能が利益率を圧迫しているかが不明確な場合が多いということだ。
SBD Automotiveは自動車AI機能を4つのタイプに分類している。顧客価値と収益性を両立する「ヒーロー型」、消費者満足度は高いものの無償提供が当然視される「ユーティリティ型」、使用頻度は低いにもかかわらず維持コストがかさむ「ゾンビ型」、そしてユーザー体験を損ないかねない「怨恨型」だ。業界では、こうした分類が自動車AI競争の焦点が単なる機能拡大から持続可能な収益構造の検証段階へと移行していることを示すものとして注目されている。
こうした収益性への圧力は、足元の電気自動車市場の鈍化とも無関係ではない。日産自動車傘下の部品メーカー、ジヤトコは、欧州内の電気自動車需要が予想を下回ったことを理由に、英国サンダーランドで進めていた電気自動車パワートレイン生産計画を撤回した。ジヤトコは当初4,870万ポンド（約104億3,300万円）を投資し、年間最大34万基の電気自動車パワートレインユニットを生産する計画を立てていた。
消費者のAI活用は徐々に広がりを見せているが、信頼性への懸念は残っている。Cars.comの調査によると、車両購入を検討中または最近新車を購入した消費者の44%が、AI基盤の自動車検索ツールを利用した経験があると回答したという。回答者の71%は車両情報の提供という面でAIをある程度信頼しているとしている。
ただし、AIの推奨をそのまま受け入れるレベルには至っていない。定期的にAIを利用する消費者のうち、車両や価格の推奨を抵抗なく受け入れると回答したのは半数程度にとどまった。また63%は、AI検索ツールが偏った推奨を提供する可能性を懸念していると答えた。
実際に消費者は、最終確認の段階では依然として自動車販売プラットフォームやレビューサイトを好む傾向がある。回答者の約3分の2が自動車販売サイトや専門レビューサイトをより信頼すると答え、AI検索ツールを使用した後もディーラーやメーカーの公式サイトをあらためて確認する意向を示したのは41%に上った。
業界では、自動車AI競争が今や単なる機能搭載を超え、どの機能が実際の売上と顧客獲得につながるかを見極める段階に入ったと見ている。自動車メーカーは消費者の利便性向上を追求しつつ、使用量の増加がそのままコストの増加に直結する構造をどう制御するかが、重要課題として注目されている。
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