自動車業界では、研究開発、生産、アフターマーケットなど多様な領域で人工知能（ＡＩ）の活用が進んでいる。精度の向上や作業の効率化など、目的はさまざまだ。ＣＡＳＥ（コネクテッド、自動運転、シェアリング、電動化）対応でもＡＩが果たす役割は大きい。
「２０２５年にはすべての製品と開発、製造過程にＡＩを備える」。エレクトロニクスの国際見本市「ＣＥＳ２０２０」で、ボッシュのミヒャエル・ボレ取締役はＡＩの活用を加速する方針を掲げた。２２年をめどに、ＡＩ人材を２０年の２０倍にあたる２万人に増員する計画だ。ドイツや日本の主要な研究開発拠点などに人材をプールし、そこから世界に派遣する。
完成車・部品メーカーがＡＩ人材の確保を急ぐ背景には、ＣＡＳＥ領域における開発競争の激化がある。自動車がインフラや他の車両と繋がるコネクテッド機能、周囲と協調しながら自律走行する自動運転などは、集まってくる膨大なデータをＡＩで瞬時に解析、分析し、車両側にフィードバックする必要がある。従来の部品単体でのハード中心の提案から、ソフトウエアを含めたＣＡＳＥ領域での提案が重要になる。
完成車メーカーでは、ＡＩを用いた開発を巡り、協業や提携の輪が広がってきた。マツダは２０年、スタートアップ企業のセカンドマインドと提携。同社のＡＩをエンジン開発に用いる。ＡＩで点火時期や燃料の量を電子制御して最適化を狙う。ホンダも中国のセンスタイムと共同研究を進めており、自動運転システム開発を進めている。
実装も進む。すでに、対話型音声認識機能の中でＡＩが用いられている車両も出てきた。メルセデス・ベンツは「Ｓクラス」で対話型情報システム「ＭＢＵＸ」を前席だけでなく後席でも利用できるようにした。音声で空調やカーナビゲーションシステム、オーディオの操作が可能だ。ホンダも電気自動車「ホンダｅ」でパーソナルアシスタントを初めて搭載した。このシステムはクラウド上のＡＩを活用することで、従来の音声認識よりも自然な発話に対応できるという。
部品メーカーでは、開発や生産工程にＡＩを取り入れ、精度の向上や作業の効率化を図るケースが多い。トーヨータイヤは、ＡＩを用いた基盤技術「Ｔ―ＭＯＤＥ」を開発工程に導入。各設計者が持つ実験や統計のデータを横軸で一元管理してビッグデータ化することで「従来は１～２時間かかっていたシミュレーションを１～２秒に短縮できる」（トーヨータイヤ）など、分析のスピードを格段に向上させた。
タイヤメーカーでは、住友ゴム工業がタイヤ用配合ゴムの電子顕微鏡画像にＡＩ解析技術を適用することで、高精度な物性推定ができる「タイヤリーブＡＩアナリシス」を確立した。ブリヂストンもグループ会社でＡＩを用いてスタッドレスタイヤの摩耗状況をウェブ上で診断するサービスを展開する。従来の売り切り型ビジネスから、販売後も収集したデータを活用するソリューションサービスへの転換を図る上で、ＡＩの存在は欠かせない。
次世代製品の開発でもＡＩが果たす役割は大きい。日清紡ブレーキは、電動化に対応した新製品開発にＡＩを用いる検討を始めた。過去２０年分のデータをＡＩに取り込み、原料の配合や調整、シミュレーションを実施。実機を使用する時よりも、開発の時間やコスト、工数を３割軽減できる計画だ。
生産工程では、検査にＡＩを用いる企業が増えてきた。テイ・エステックは、溶接状態などの品質検査工程にＡＩを取り入れ、検査精度の向上を進める。現在はカメラなどを用いて人が判断しているが、ＡＩを活用することでヒューマンエラーを防ぐ。丸順もカメラで行っている不良品の検出をＡＩで代替する検討を始めている。
一方で、自動車流通やアフターマーケットの現場にとって悩みの種となっているのが、慢性的な人材不足だ。自動車の高度化などによって求められる知識が増える中、いかにして高効率、高品質のサービスを提供するのかが、この市場で生き残る上で不可欠な要素だ。
ＡＩを活用して業務の効率化を進めるのが、自動車リース大手の日本カーソリューションズ（ＮＣＳ）。自動車リース会社では、契約車両のメンテナンス委託先工場から届く請求の数が膨大で、整備内容や記載漏れの確認などで多くの労力が必要になる。ＮＣＳの場合、請求件数は年１００万件を超え、確認作業に２０人程度の人員が必要だったという。
こうした中、書類チェックを自動化する「業務代行ＡＩ」をエヌ・ティ・ティ・コムウェアと共同開発。人による確認作業を６０％削減することに成功した。ＡＩの活用によって余った労力は、他の業務品質向上につなげているという。
委託先の整備工場が専用システムに請求情報を入力すると、ＡＩがリアルタイムで請求内容をチェックするため、人による作業と比較して、請求から支払いまでに必要なリードタイムの短縮が可能だ。２０年６月には特許を取得し、他のリース会社への外販も検討している。さらに、自動車リースに関わる他の業務でもＡＩを活用した業務システムを開発していく考えだ。
人とＡＩが〝会話〟し、最適な入庫時間を提案する取り組みも始まった。三菱商事エネルギーの子会社で、自動車整備予約や顧客管理プラットフォームの運営を手掛けるカーフロンティアは、整備工場や給油所が活用できる電話応対自動化システムの構築に向け、２０年１０月に実証実験を実施した。
人が対応する電話予約受付業務では、入庫希望日時のすり合わせや空き状況の確認に手間がかかり、少人数の工場では整備作業に支障をきたすこともあった。同システムは、自動音声にユーザーが口頭で返答することで予約を完了する仕組みのため、整備現場の負担軽減につながる。
システムに採用するＬＩＮＥ（ライン）のＡＩは、自動音声で顧客からの電話に対応するとともに、予約台帳システムと連動して最適な入庫時間も提案できるという。同社がこれまで提供してきたウェブ予約のプラットフォームだけでは対応できないニーズを取り込むことも期待できる。今春には正式に運用をはじめたい考えだ。
オートローンの審査でもＡＩの活用が進んでいる。ジャックスが提供するオンライン契約型のオートローン「ウェビーオート」は、１８年にＡＩによる自動回答をスタートした。それまで１０分以上かかっていた審査結果の表示が１０～１５秒に短縮した。オリエントコーポレーションも２０年３月に「早期回答スキーム」を導入。それまで社員が行っていた審査結果の最終確認もＡＩに置き換え、回答時間をさらに短縮している。
今後、ＡＩの活用が加速しそうなのが中古車流通市場だ。イドムが提供する「ガリバーオート」など、ＡＩを活用したスマートフォン向け査定アプリの提供が進み、新車ディーラーなどでも下取り車査定におけるＡＩ活用が広がりつつある。車両状態と膨大な取引データから買い取り価格を算出する中古車の査定は、ＡＩを活用するメリットが大きい領域の一つともいえる。
さらに、人手不足に悩まされている中古車オークション（ＡＡ）の出品前検査でＡＩを活用する動きが出てきそうだ。最大手のユー・エス・エス（ＵＳＳ）は２０年４月、車体の下部やタイヤ・ホイールの側面を撮影するシステムを名古屋会場に導入した。
イスラエルのＵＶｅｙｅ社が開発し、豊田通商子会社の豊通オートモーティブクリエーションが日本で販売する同システムは、車体を３次元スキャン撮影することで、クラウド上のＡＩがエンジンや変速機、マフラーなどといった部位ごとの異常を見つけ出せる。車体外観の傷なども判別できることから、出品車両の検査への活用が期待されている。
別のＡＡ会場でも同様のシステム導入を検討しており、中古車流通における査定、検査業務が「完全自動化」になる日は遠くないかもしれない。
