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AI定義ビークル（AI-DV）／ソフトウェア定義ビークル（SDV）白書2026年版

AI定義ビークル（AI-DV）／ソフトウェア定義ビークル（SDV）白書2026年版


■ キーメッセージ ●　産業大転換の入り口に立つ自動運転・AI定義自動車市場 本白書は、2026年を分岐点とした自動運転・AI定義自動車産業の根本的な再編を可視化する統合的分析である。 ▼本レポートの... もっと見る

　

　

出版社
次世代社会システム研究開発機構
出版年月
2026年1月28日
冊子体価格
￥165,000 (税込)
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電子版価格
￥129,800 (税込)
PDF（CD-ROM）
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納期
ハードコピー、PDF（CD-ROM） ともに 通常4-5営業日程度
ページ数
2,070
言語
日本語

※税別価格：製本版150,000円/ 電子ファイル118,000円。製本版と電子ファイルをセットにした「コーポレートセット」もございます。価格の詳細はお問合せ下さい。※※製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。


　

サマリー

■ キーメッセージ
●　産業大転換の入り口に立つ自動運転・AI定義自動車市場
本白書は、2026年を分岐点とした自動運転・AI定義自動車産業の根本的な再編を可視化する統合的分析である。

▼本レポートの特徴

3つの価値提供

包括性：自動運転産業の全域（技術、企業、市場、政策）をカバー
現在性：2024年～2025年末の最新動向・データを反映
実用性：戦略意思決定・政策立案の直接的な根拠資料として使用可能
視点の高さ：单一社・単一産業に留まらず、グローバル三極構造を可視化

1. テクノロジーの成熟化と商用フェーズへの転換

●　生成AI進化（GPT、Claude、Gemini等）による自動運転スタック革新
●　End-to-Endラーニング、世界モデル、Embodied AIといった先端機能の急速実装
●　2026～2027年にかけて、複数地域で同時にレベル3～4の商用化が加速
●　Waymo、Baidu Apollo Go、Wayveなどテック系スタートアップの「実績ベース」での事業拡大

2. 産業構造の根本的再編：従来型サプライチェーンからプラットフォーム・エコシステムへ

●　従来：「OEM → Tier1 → 部品メーカー」の階層化サプライチェーン
●　将来：「ハードウェア標準化 ↔ ソフトウェア・AIプラットフォーム」の二層構造への転換
●　OEM間の競争軸が「パワートレイン・シャーシ」から「AI・ソフトウェア」へシフト
●　Tier1の機能転換：Bosch、Continental、Densoなどが「ソフトウェア＋AI企業」として再定義

3. 欧米・中国・日本の「三極構造」確立

●　北米：Tesla垂直統合 + Waymo/Cruise テック主導
●　欧州：VW/Bosch/Mercedesなどオープンプラットフォーム連合 + Wayve/Oxa等新興企業
●　アジア太平洋：中国勢（BYD、NIO、XPeng、Baidu、Pony.ai）の高速成長 ＋ 日本政府・OEMの段階的展開
●　各地域でプレイヤーが確定。クロスオーバーは限定的。

4. ロボタクシー・シェアードモビリティの数千台規模展開

●　2026～2027年：米国・欧州・中国各地で「限定地域のロボタクシー商用化」が続出
●　2027～2030年シナリオ：Apollo Go 50万台構想など、フリート規模が指数的に拡大
収益化への道筋が「実績」で示される。投資家・政策当局の信頼醸成が加速

5. 中国EV・自動運転企業の世界侵攻と欧米シェア喪失

●　BYD低価格EV、NIOプレミアムEV、XPengテック志向など、地域別戦略が奏功
●　Baidu Apollo Goの欧州展開、Momentaのドイツ拠点、Pony.aiのドバイ・UAE展開など複数チャネル
●　欧州・北米でも「低価格AI車」への需要が増加。既存OEMの価格競争力低下リスク

6. ソフトウェア・データ・AIが収益源化

●　OTA（Over-The-Air）更新のサブスク化：ホンダ・日産・BMW・Teslaなど量産化フェーズ
●　クラウド連携・テレメトリ・フェデレーション学習によるライフサイクル収益拡大
●　「自動車販売の利益」＋「ソフトウェア継続使用料」の二層構造へ
●　2025～2030年で、自動車産業全体のソフトウェア売上シェアが20～30%へ上昇


■ アクションプラン／提言骨子

A. 自動車メーカー（日本）向け提言

▼　短期（2026年内）

●　ソフトウェア・AI組織の独立化と人材大量採用
●　年間500名以上のエンジニア採用目標
●　AWS/Azure/GCPの技術認定エンジニア育成プログラム開始
●　Tier1・テック企業との提携ポートフォリオ構築
●　自社でのL3/L4開発パス明確化
●　外部提携企業の評価・選別体制確立
●　国内政府プロジェクトへの積極参加
●　自動運転バス・レベル4実装の実証フリート参加
●　NEDO等の補助金活用によるコスト削減

▼　中期（2027～2028年）

●　OTA/サブスク収益基盤の確立
●　新型車からのサブスク機能搭載率50%以上を目標
●　クラウド・テレメトリプラットフォームの商用化
●　EV+AI統合プロダクト戦略の確立
●　バッテリー・ソフトウェア・サービスの一体化
●　競争力あるEVレンジの価格帯拡大（500万円未満クラス）

▼　長期（2029～2030年）

●　グローバル市場でのプレイヤー地位確保
●　EU・北米でのL3/L4搭載車の販売開始
●　数万台レベルのロボタクシーフリート事業への参画

B. 自動運転スタートアップ・テック企業向け提言

▼　短期（2026年内）

●　限定ODD領域での商用化達成
●　特定都市・路線での「完全無人運行」の実現
●　月間走行距離・安全性指標の定量的実績公開
●　大型資金調達と提携先確保
●　Series D以上の資金調達ターゲット設定
●　OEM・ライドヘイル企業との統合パートナー決定

▼　中期（2027～2028年）

●　複数地域への同時展開
●　米国 + 欧州 + アジアの3地域での運行開始
●　100台以上のロボタクシーフリート規模達成
●　技術ライセンス・プラットフォーム化
●　自社技術のOEMライセンス提供開始
●　複数OEMへの採用決定

▼　長期（2029～2030年）

●　IPO・戦略的M&A検討
●　上場企業との合併・統合の選択肢検討
●　またはIPOによる資本市場での地位確立

C. Tier1サプライヤー向け提言

▼　短期（2026年内）

●　ソフトウェア売上比率を20%以上へ
●　既存ハードウェア事業からの利益圧迫への対抗
●　SaaS型ビジネスモデルの導入
●　OEM向けプラットフォーム提供の開始
●　標準化されたSDV基盤（OS、API、クラウド連携）の商用化
●　複数OEMでの採用実績獲得

▼　中期（2027～2028年）

●　スタートアップとの提携・買収
●　自動運転AI、世界モデル等の先端技術獲得
●　エコシステム内での立場強化

▼　長期（2029～2030年）

●　OEMに対するプラットフォーム依存度の上昇
●　Tier1がプラットフォーム提供者としての地位確立
●　複数OEMからの継続的なライセンス料収入モデル定着

D. 政府・自治体向け提言

▼　短期（2026年内）

●　自動運転サービスの実装フレームワーク確立
●　レベル3/4運行許可スキーム（AV法モデル）の構築・試行
●　保険・責任体制の明確化
●　インフラ投資の加速
●　5G・C-V2X基地局の集中的な整備
●　スマートシティ・デジタルツイン基盤への政府投資拡大

▼　中期（2027～2028年）

●　全国50地点以上での自動運転サービス展開
●　限定エリアでのレベル4サービスの段階的拡大
●　採算性・安全性の実績に基づく評価

▼　長期（2029～2030年）

●　主要幹線道路での「事実上の完全自動化」
●　高速道路・新幹線並行道路でのL4統一運行
●　都心部・地方都市での段階的L3/L4展開

E. 投資家・VCキャピタリスト向け提言

▼　短期（2026年内）

●　ポートフォリオの「段階別」分類と重点配分
●　成熟段階：Waymo、Cruise再建等への追加投資判断
●　成長段階：Wayve、Pony.ai、Momentaへの継続投資
●　初期段階：シミュレーション、センサ技術等の基盤企業へのシード投資

▼　中期（2027～2028年）

●　Exit戦略の明確化
●　Waymoなどの大型企業のIPO準備観測
●　OEMへの買収・統合シナリオの検討

▼　長期（2029～2030年）

●　リターン実現フェーズへの移行
●　商用化段階企業のIPO・上場による投資回収
●　M&A等による株式売却

 

監修・発行：　一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構



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目次

AI-defined vehicles Software-defined vehicles

【緒言】

1　AI定義ビークルの本質と技術的定義

  • 1.1　エグゼクティブ・サマリー
  • 1.2　AI定義ビークル（AIDV）の技術的定義

①　AIDVとは何か

②　AIDVにおける統合的な機能実装

③　AIDVの本質的な特徴

  • 1.3　SDVとAIDVの本質的な違い

①　概念的な比較

②　SDVの役割とAIDVとの連続性

  • 1.4　フィジカルAIとの関係性

①　フィジカルAIの定義

②　フィジカルAIの動作メカニズム（4段階サイクル）

③　AIDVにおけるフィジカルAIの統合

  • 1.5　AIDVの実現に必要な3つの重要な柱

①　安全性、セキュリティ、パフォーマンス、効率性に優れた演算プラットフォーム

②　高度なAIソフトウェア・スタック、モデル、ツール

③　業界のオープンなコラボレーション

  • 1.6　AIDVが「単なる自動運転」や「対話エージェント」と異なる理由

①　価値の定義者がモデルそのものになる

②　「学習する装置」としてのライフサイクル

  • 1.7　まとめ

2　AI定義ビークル（AIDV）の技術インフラストラクチャ、ソフトウェアスタック、規制環境

  • 2.1　エグゼクティブ・サマリー
  • 2.2　車載AI計算プラットフォームの進化

①　ヘテロジニアスコンピューティングアーキテクチャの必要性

②　Arm Automotive Enhanced（AE）プロセッサファミリー

③　開発期間短縮への直結効果

  • 2.3　セントラルコンピューティングとシステムアーキテクチャの転換

①　分散ECUから中央集約型へのシフト

②　セントラルコンピューティングのメリット

③　ゾーンアーキテクチャによる分散化と統合のバランス

  • 2.4　Vehicle OS（ビークルOS）の役割と実装戦略

①　Vehicle OSとは何か

②　SDVの重要性

③　業界の標準化動向

④　APIの標準化が勝敗を分ける

  • 2.5　オンデバイス学習とフェデレーテッド・ラーニング

①　ンデバイス学習の実装

②　フェデレーテッド・ラーニング（Federated Learning）

  • 2.6　規制環境と国際標準

①　ISO 26262（自動車機能安全）の限界とISOSOTIF（意図した機能の安全性）の出現

②　ISO/SAE 21434（自動車サイバーセキュリティ）

③　ISO PAS 8800（AI安全性に関する公開仕様書）と今後の方向性

  • 2.7　セキュリティ・プライバシーの課題と技術的対応

①　AIDVにおけるセキュリティ脅威

②　対策の3つのレベル

  • 2.8　産業への影響と開発スタイルの革新

①　開発パラダイムシフト

②　開発スタイルの具体的革新

  • 2.9　まとめ

3　AI定義ビークル（AIDV）がもたらす産業インパクト／実装スケジュール／将来戦略

  • 3.1　実装スケジュール：次世代自動運転技術の進展ロードマップ

①　自動運転レベル別の実装タイムライン

②　日本の主要メーカーの実装スケジュール

③　グローバルプレイヤーの戦略

  • 3.2　日本の重要プロジェクトと政府施策

①　政府目標とその背景

②　自動運転バス・シャトルのレベル4への進展

  • 3.3　産業エコシステムの根本的な再編

①　従来のサプライチェーンから新型エコシステムへ

②　OEM間の競争軸の転換

③　サービス化（FaaS）による新収益源

  • 3.4　日本産業への課題と戦略的機会

①　日本が直面する課題

②　日本企業の戦略的機会

  • 3.5　製造業全体への波及効果

①　生産ライン・品質管理への影響

②　人材需要の転換

  • 3.6　グローバル市場予測と産業規模

①　自動運転システムの市場規模予測

②　関連センサー・チップ市場の拡大

  • 3.7　戦略的インプリケーション：AIDV時代への備え

①　日本企業が採るべき3つの戦略

  • 3.8　結論：AI定義ビークルが示す産業の未来
  • 3.9　まとめ：後編の要点

4　ソフトウェア・デファインド・ビークル（SDV）の先端動向：技術、企業エコシステム、および将来展望

  • 4.1　概要SDVの基本概念と市場状況
  • 4.2　SDVの市場動向と政策
  • 4.3　SDVに関する先端的研究テーマと技術動向
  • 4.4　AIと機械学習の統合
  • 4.5　高性能SoCとハードウェア
  • 4.6　SDVの階層構造と技術スタック
  • 4.7　主要プロジェクトと国際イニシアチブ
  • 4.8　主要企業とエコシステム
  • 4.9　スタートアップ企業
  • 4.10　SDVのカテゴリー別・レイヤー別事業展開
  • 4.11　パワートレイン/車両制御領域
  • 4.12　コネクティビティ領域
  • 4.13　今後の展開シナリオと課題
  • 4.14　主要課題と対策
  • 4.15　結論

【　AI定義型自動車：業界構造・ビジネスモデル　】

5　Tier 1サプライヤーの機能転換とソフトウェア部門拡大

  • 5.1　AI定義型自動車とTier 1の役割変化
  • 5.2　Bosch：ソフトウェア定義車へのフルスタック展開

①　SDVコンセプトとビジネスドメイン

②　AIスタックと協業モデル

  • 5.3　Continental：CAEdgeとクラウド開発プラットフォーム戦略

①　CAEdgeクラウドプラットフォーム

②　データ駆動サービスと商用車への展開

  • 5.4　Denso：制御系からクラウド連携までのソフト統合

①　ソフトウェア戦略ブリーフィングの方向性

②　OTAと事業ポートフォリオ変革

  • 5.5　ソフトウェア部門拡大の共通パターンとビジネスモデル

①　事業構造の共通パターン

②　OEMとの関係性とエコシステム

  • 5.6　業界構造・ビジネスモデルへのインプリケーション

①　Tier 1ビジネスの再定義

②　AI定義型自動車エコシステムにおける位置づけ

6　テック企業の自動車産業参入と自動運転技術開発

  • 6.1　AI定義型自動車とテック企業の位置づけ
  • 6.2　Waymo：ロボタクシー事業としての自動運転参入

①　事業概要とサービス展開

②　ビジネスモデルと収益源

  • 6.3　Amazon AWS：自動運転開発クラウドとデータ基盤

①　自動運転開発向けクラウドサービス

②　OEM向けプラットフォーム連携とビジネスモデル

  • 6.4　Microsoft：クラウド・AIによる自動運転開発支援

①　Azureベースの自動運転開発プラットフォーム

②　エコシステムとビジネスモデル

  • 6.5　テック企業参入がもたらす業界構造変化

①　プラットフォーム層の台頭と収益構造

②　AI定義型自動車ビジネスモデルへのインプリケーション

7　EU Data ActとGDPR強化による自動車データ所有権問題

  • 7.1　AI定義型自動車とデータ所有権の争点
  • 7.2　EU Data Actの概要と自動車データへの適用

①　施行スケジュールと基本理念

②　自動車向け主要要件

  • 7.3　GDPRと車両データ：所有ではなく「コントロール」の概念

①　GDPRの適用範囲と車両データ

②　「所有」ではなく役割と責任

  • 7.4　ビジネスモデルへのインパクト

①　OEM・プラットフォームの戦略的課題

②　アフターマーケット・第三者サービス側の機会

  • 7.5　実務対応と今後の論点

①　技術・ガバナンス面での対応

②　未解決の論点とAI定義型自動車への影響

8　Tesla垂直統合戦略（バッテリー製造・ソフトウェア開発）

  • 8.1　戦略全体像とAI定義型自動車との関係
  • 8.2　垂直統合モデルの基本構造
  • 8.3　バッテリー垂直統合の戦略的意義

①　バッテリーを中核としたサプライチェーン統合

②　ギガファクトリーと4680電池

③　コスト構造とリスク

  • 8.4　ソフトウェア開発・AIプラットフォームの統合

①　車載ソフトウェアとOTA更新

②　自動運転・AIスタック

③　エネルギーソフトウェアとエコシステム

  • 8.5　ビジネスモデルの特徴

①　収益源の多層化

②　直販モデルとサービス統合

③　スーパーチャージャーとネットワーク効果

  • 8.6　業界構造へのインパクト

①　既存OEMとの構造差

②　AI定義型自動車への移行と新規参入

  • 8.7　垂直統合モデルのメリットとリスク整理

①　メリット

②　リスク・課題

  • 8.8　先行事例としての示唆と今後の展望

9　CARIADとホンダ・日産共同OS開発計画にみる車載OS開発体制

  • 9.1　AI定義型自動車と車載OSの重要性
  • 9.2　CARIAD：VWグループの統合ソフトウェア組織

①　組織の役割とVW.OS/VW.AC

②　再編とビジネスモデル上の位置づけ

  • 9.3　ホンダ・日産：共同OS開発計画

①　MOUと共同研究の枠組み

②　共同OSの狙いとビジネスモデル

  • 9.4　車載OS開発体制の比較と課題

①　CARIADとホンダ・日産のアプローチ比較

②　共通する技術・組織上の課題

  • 9.5　AI定義型自動車エコシステムへの示唆

10　Uber・Didi・Baidu Apollo Goにみるプラットフォームビジネスの台頭

  • 10.1　AI定義型自動車とプラットフォーム化の必然性
  • 10.2　Uber：AV統合によるマルチサイド・プラットフォーム深化

①　ビジネスモデルの進化

②　収益構造とネットワーク効果

  • 10.3　Didi：中国発メガプラットフォームとロボタクシー統合

①　既存プラットフォームとAV戦略

②　「AI＋製造＋運行」のフルチェーン構想

  • 10.4　Baidu Apollo Go：自動運転プラットフォームからロボタクシーSaaSへ

①　ApolloプラットフォームとApollo Goサービス

②　収益化とプラットフォーム戦略

  • 10.5　3社に共通するプラットフォームビジネスの特徴

①　マルチサイド・プラットフォーム構造

②　収益モデルとスケール戦略

  • 10.6　AI定義型自動車エコシステムへの示唆

11　共有モビリティへの転換とUberによるロボタクシー統合

  • 11.1　共有モビリティとAV統合の全体像
  • 11.2　WaymoとUber：米国市場での統合

①　Phoenix起点のライド・デリバリー連携

②　Austin・Atlantaへの拡大と運用分担

  • 11.3　Momenta・Pony.aiとUber：中国・中東・欧州への展開

①　Pony.aiとの戦略提携

②　Momentaとのデュアルアライアンス

  • 11.4　Uberプラットフォーム上でのロボタクシー統合モデル

①　ハイブリッド運行とマッチングロジック

②　収益配分とプラットフォーム経済

  • 11.5　共有モビリティへの転換と業界構造への示唆

①　Shared Autonomous Vehicles（SAV）ビジネスモデルとの整合

②　プラットフォーム支配とAV企業のポジショニング

12　Waymoロボタクシーサービスモデル（フェニックス・サンフランシスコ・ロサンゼルス）

  • 12.1　サービス全体像とAI定義型自動車との関係
  • 12.2　サービスエリアと運行形態

①　フェニックス

②　サンフランシスコ

③　ロサンゼルス

  • 12.3　サービスモデルと利用体験

①　利用プロセスと運賃体系

②　オペレーションとフリート

  • 12.4　収益構造とビジネスモデル

①　ロボタクシー収益と費用構造

②　拡張戦略と都市ポートフォリオ

  • 12.5　AI定義型自動車ビジネスへの示唆

13　ホンダ・日産のOTA更新サブスクリプション計画とソフトウェア売上拡大

  • 13.1　AI定義型自動車とソフトウェア収益化の潮流
  • 13.2　ホンダ：AWS連携とソフトウェア中心経営への転換

①　SDV化とエンジニア体制強化

②　AWS上のデジタル開発基盤とOTA

③　想定されるサブスクリプションメニュー

  • 13.3　日産：The Arc計画と新収益2.5兆円の構想

①　The Arcビジネスプランとソフトウェア収益目標

②　NissanConnectとサブスクリプションモデル

③　2.5兆円ポテンシャルの内訳イメージ

  • 13.4　OTAサブスクリプションがもたらすビジネスモデル変化

①　ライフサイクル収益モデルへの転換

②　コスト構造・顧客体験・規制への影響

14　BMW iDrive+とTesla FSDサブスクリプションのビジネスモデル

  • 14.1　サブスクリプション型車載ソフトの潮流
  • 14.2　BMW iDriveとデジタル・プレミアム

①　ConnectedDrive/iDriveのサービス構成

②　Digital Premiumと機能別サブスク

  • 14.3　Tesla FSDサブスクリプション

①　価格改定と提供形態

②　追加サブスクとOTAアップセル

  • 14.4　両社のビジネスモデル比較
  • 14.5　サブスクリプションモデルが業界にもたらす示唆

15　AWS Automotive CloudとMicrosoft Azure for Automotiveのクラウド連携モデル

  • 15.1　AI定義型自動車とクラウド連携の役割
  • 15.2　AWS Automotive Cloud：ソリューション構造と事業モデル

①　主要ソリューションの構成

②　ビジネスモデルとエコシステム

  • 15.3　Microsoft Azure for Automotive：リファレンスアーキテクチャとAI活用

①　Azureベースの自動車向けソリューション

②　事業モデルと差別化要素

  • 15.4　AWSとAzureのクラウド連携モデル比較
  • 15.5　AI定義型自動車ビジネスへの示唆

16　自動運転スタートアップの大型資金調達動向

  • 16.1　AI定義型自動車と資本集約性
  • 16.2　Waymo：5.6Bドル調達とロボタクシー拡大

①　調達概要と資金使途

②　ビジネスモデルの特徴

  • 16.3　Cruise：総額50億ドル超の調達と再構築

①　出資構造と累計資金

②　ビジネスモデルと再出発

  • 16.4　Wayve：1.05Bドル調達とライセンス型モデル

①　Series Cラウンドの内容

②　ビジネスモデル：技術ライセンスとパートナーシップ

  • 16.5　Pony.ai：10億ドル超調達と中国市場戦略

①　資金調達と投資家構成

②　ビジネスモデルと規制環境

  • 16.6　資金調達とビジネスモデルの関係

①　モデル別の資本需要

②　投資家の期待とリスク

【　注目を集める背景　】

17　生成AI進化とAI定義型自動車へのインパクト

  • 17.1　大規模生成AIの急速進化の概要
  • 17.2　自動車業界・市場へのインパクト

①　OEM・サプライヤーのAI戦略シフト

②　サプライチェーン・エコシステムへの波及

  • 17.3　AI定義型自動車における先端機能

①　ソフトウェア開発と検証の自動化

②　自動運転スタックへの応用

③　車内体験とエージェント化

  • 17.4　他技術との統合形態とアーキテクチャ

①　SDVアーキテクチャとの統合

②　ロボティクス・通信・デジタルツインとの連携

  • 17.5　今後の展望と課題

18　チューリング（Turing）、Waymo、Cruiseが推進する生成AI＋E2Eによる自動運転革命

  • 18.1　序論：生成AIと自動運転の融合による革新
  • 18.2　事業環境分析

①　市場規模と成長予測

②　競争環境

③　規制環境

  • 18.3　主要企業の技術戦略分析

①　チューリング（Turing）

②　Waymo

③　Cruise

  • 18.4　先端技術動向

①　生成AIと自動運転の統合

②　センサー技術の進化

③　コンピューティングプラットフォームの発展

  • 18.5　適用されるツール／モデル／プロダクト

①　開発ツール

②　AIモデル

③　ハードウェアプロダクト

  • 18.6　外部ツールとの連携

①　クラウドサービスとの連携

②　通信インフラとの連携

③　地図サービスとの連携

  • 18.7　標準化動向

①　国際標準化機関の取り組み

②　地域・国別の標準化動向

③　業界コンソーシアムの取り組み

  • 18.8　市場でのプレゼンス

①　主要企業の市場ポジション

②　地域別の市場動向

③　市場セグメント別の動向

  • 18.9　実装および応用事例

①　ロボタクシー

②　自動運転トラック

③　自動運転バス

④　その他の応用事例

  • 18.10　課題点

①　技術的課題

②　法的・規制的課題

③　社会的課題

  • 18.11　関与している企業、団体

①　自動車メーカー

②　テクノロジー企業

③　専門スタートアップ

④　研究機関・大学

  • 18.12　小括：生成AI＋自動運転の展望

19　広州市における5G・C-V2Xインフラ整備とAI定義型自動車

  • 19.1　C-V2Xと5Gインフラ整備の概要
  • 19.2　広州市におけるC-V2X実装と530通信ユニット

①　RSU・OBUの展開状況

②　アプリケーションと警報サービス

  • 19.3　AI定義型自動車・ロボタクシーへのインパクト

①　自動運転フリートの運行最適化

②　L3/L4レベルへの橋渡し技術

  • 19.4　5G×C-V2Xの先端機能と他技術との統合

①　低遅延通信とエッジコンピューティング

②　スマートシティインフラとの一体化

  • 19.5　市場・業界構造への示唆

20　NVIDIA DRIVE OrinとQualcomm Snapdragon Rideにみるエッジコンピューティング進化

  • 20.1　AI定義型自動車とエッジコンピューティングの役割
  • 20.2　NVIDIA DRIVE Orin：高性能・高安全な車載AIコンピュータ

①　性能・安全性と採用状況

②　ソフトウェアスタックとエコシステム

  • 20.3　Qualcomm Snapdragon Ride：混在クリティカルワークロード対応

①　Snapdragon Ride Flex SoCの特徴

②　SDV時代のポジション

  • 20.4　エッジコンピューティング進化がもたらす産業インパクト

①　集中コンピューティングアーキテクチャへの移行

②　クラウド・V2Xとの連携

21　生成AIの自動車応用とNIO World Model

  • 21.1　NIO World Modelの概要と位置づけ
  • 21.2　先端機能：想像・予測・生成

①　216通りのシナリオ生成と意思決定

②　動画生成とシミュレーション活用

  • 21.3　市場・業界に与えるインパクト

①　エンドツーエンドからワールドモデル志向へのシフト

②　安全性・説明可能性への影響

  • 21.4　事例の概況・近況：NWMの展開状況
  • 21.5　他技術群との統合形態

①　ビジョン言語モデル（VLM）との関係

②　SDVアーキテクチャ・クラウドとの連携

  • 21.6　まとめ：生成AI×世界モデルがもたらす方向性

22　End-to-Endラーニングの成功とAI定義型自動車へのインパクト

  • 22.1　End-to-Endラーニングの概要
  • 22.2　Tesla Vision Only：カメラのみ×End-to-End NN

①　FSD v12による「photon-to-control」転換

②　業界へのインパクトと評価

  • 22.3　Wayve：Embodied AIによるAV2.0モデル

①　Embodied AI／AV2.0のコンセプト

②　最新動向とエコシステム

  • 22.4　業界構造へのインパクト

①　センサースイート・アーキテクチャへの影響

②　データ・シミュレーションと世界モデルとの統合

  • 22.5　他技術とのハイブリッド統合と課題

①　ハイブリッド設計の方向性

②　安全性・説明可能性・規制

23　テスラCybercabの市場影響とAI定義型自動車へのインパクト

  • 23.1　Cybercab構想の概要
  • 23.2　生産計画とタイムライン

①　量産開始スケジュール

②　価格レンジと普及戦略

  • 23.3　ビジネスモデルと市場構造へのインパクト

①　ロボタクシーネットワークと収益モデル

②　競争環境と他社への圧力

  • 23.4　技術的特徴と他技術との統合

①　自動運転スタックとVision Only哲学

②　規制・安全技術との関係

  • 23.5　AI定義型自動車エコシステムへの示唆

24　中国EV企業のレベル3/4技術開発とAI定義型自動車への影響

  • 24.1　中国EV勢とL3/L4開発の全体像
  • 24.2　規制フレームとL3試験の拡大
  • 24.3　BYD：DiPilotとL3試験

①　L3試験とNOAロードマップ

②　技術とビジネスインパクト

  • 24.4　NIO：NAD、世界モデルとL4指向

①　L3/L4パイロットと世界モデル

②　市場ポジションと特徴

  • 24.5　XPeng：XNGPとマップレスL3

①　XNGPとマップレス都市NOA

②　技術路線と産業への波及

  • 24.6　Li Auto：End-to-End＋VLMでのL3計画

①　L3量産ロードマップ

②　End-to-End＋VLMアーキテクチャ

  • 24.7　4社の技術・戦略比較
  • 24.8　AI定義型自動車エコシステムへの示唆

25　英国政府のロボタクシー商用化前倒しとAI定義型自動車への影響

  • 25.1　英国の自動運転政策の概要
  • 25.2　2026年ロボタクシー商用化前倒しの内容

①　パイロット枠組みとスケジュール

②　経済・社会的狙い

  • 25.3　産業・市場へのインパクト

①　Wayve・Uber・Waymo・Baiduなどの参入

②　エコシステム全体への波及

  • 25.4　規制技術フレームと他技術群との統合

①　AV法の特徴と安全アプローチ

②　AI・クラウド・MaaSとの連携

  • 25.5　AI定義型自動車への示唆

26　AI定義型自動車と安全性向上への期待

  • 26.1　人為エラーと事故発生構造
  • 26.2　ADAS・自動運転の実証データ

①　ADASによる事故削減効果

②　ロボタクシー運行データの示唆

  • 26.3　AI定義型自動車の先端安全機能

①　高度センシングと予測機能

②　接続性・クラウド連携による継続学習

  • 26.4　他技術との統合とシステムレベルの安全

①　ADAS＋自動運転＋インフラの統合

  • 26.5　リスク・限界と今後の課題

27　Waymo・Pony.aiのエネルギー効率研究と運転効率改善

  • 27.1　AI定義型自動車と運転効率の関係
  • 27.2　Waymo：走行データに基づく燃費・排出分析

①　Waymo Open Datasetを用いた研究

②　交通流・混雑への効果

  • 27.3　Pony.ai：トラック・ロボタクシーにおける省エネ実証

①　トラックにおける10〜20％のエネルギー削減

②　ロボタクシー・物流フリートの総合効率

  • 27.4　先端エコドライビング技術と統合形態

①　速度計画・MPC・PCIベース最適化

②　V2X・隊列走行・クラウド連携

  • 27.5　市場・業界構造へのインパクト

28　広州市スマートシティ実証とAI定義型自動車

  • 28.1　広州スマートシティ・自動運転実証の概要
  • 28.2　実証の規模・近況と政策枠組み

①　走行実績と法制度

②　インフラと通信基盤

  • 28.3　参加企業とユースケース

①　ロボタクシー・公共交通・公共サービス

②　スマートシティ産業クラスター形成

  • 28.4　スマートシティ×AI定義型自動車の技術統合

①　車路雲一体型アーキテクチャ

②　L3/L4技術と都市インフラの連携

  • 28.5　市場・業界へのインパクト

【　2026～2027年の主要マイルストーン　】

29　日本全国50地点での自動運転サービス展開と2026～2027年のシナリオ

  • 29.1　政府目標と政策フレーム
  • 29.2　永平寺町：国内初のレベル4本格運行
  • 29.3　日立・日立大田地域：レベル2/4バスとMaaS連携
  • 29.4　50地点展開のための補助事業と選定プロセス
  • 29.5　典型的なサービス形態と技術要件
  • 29.6　連携プレイヤー：自治体・ベンダー・通信事業者
  • 29.7　評価と課題：採算性・住民受容・安全性
  • 29.8　2026～2027年の拡大シナリオ
  • 29.9　AI定義型自動車としての日本モデル

30　C-V2Xインフラ整備加速と全国主要都市での基盤構築

  • 30.1　日本におけるC‑V2Xの位置づけと政策目標
  • 30.2　C‑V2Xの技術的特徴と5G連携
  • 30.3　2026年以降の展開シナリオと主要都市
  • 30.4　実証・整備事例：都市部のスマート交差点
  • 30.5　産業界・通信キャリア・自治体のパートナーシップ
  • 30.6　評価と課題：周波数・標準化・ビジネスモデル
  • 30.7　AI定義型自動車との関係と今後の展望

31　Baidu Apollo GoのEurope展開とGermany・UK・Swedenでの計画

  • 31.1　欧州展開全体像とタイムライン
  • 31.2　Germany・UKでのサービス開始計画
  • 31.3　Sweden・北欧への拡張シナリオ
  • 31.4　技術基盤：RT6とADFM
  • 31.5　Lyftとの役割分担とオペレーションモデル
  • 31.6　スイスPostBusとの連携と欧州Ecosystem
  • 31.7　規制適合と安全認証の課題
  • 31.8　競合環境と市場評価
  • 31.9　AI定義型自動車としての意味合い

32　NIO World Model実装と2026年の展望

  • 32.1　NIO World Modelの現状と役割
  • 32.2　既存車種への展開状況と新型EVへの拡大
  • 32.3　2026年内のWorld Model 2.0とソフトウェアロードマップ
  • 32.4　新型EVモデルへの実装計画
  • 32.5　NWMの技術的特徴とShenjiチップ
  • 32.6　機能面：停止位置ナビゲーションと駐車場自律走行
  • 32.7　ソフトウェアプラットフォーム（Banyan／Cedar／SkyOS）の統合と課題
  • 32.8　外部連携・パートナーシップと海外市場への展開
  • 32.9　評価とAI定義型自動車としての位置づけ

33　Tesla Cybercab量産計画とAI定義型自動車としての位置づけ

  • 33.1　プロジェクト概要と量産タイムライン
  • 33.2　Giga Texasでの「Unboxed」製造と月間万台規模目標
  • 33.3　車両コンセプトとFSD前提の設計
  • 33.4　FSDソフトウェアと無人運行シナリオ
  • 33.5　ビジネスモデル：Robotaxiネットワークと25,000ドルEV
  • 33.6　規制・安全性と課題
  • 33.7　生産準備とプロトタイプ試験の最新動向
  • 33.8　エコシステム・外部連携の可能性
  • 33.9　評価とAI定義型自動車としての意味

34　VW/Bosch Level 2+量産とID.7以上への実装計画

  • 34.1　プロジェクト概要と量産スケジュール
  • 34.2　Level 2+機能の内容と対象車種
  • 34.3　Automated Driving Allianceの技術アーキテクチャ
  • 34.4　テストフリートと日本を含むグローバル検証
  • 34.5　ID.7における先行機能とLevel 2+への進化
  • 34.6　今後のシナリオ：Level 3へのステップアップ
  • 34.7　外部連携と欧州ADエコシステムへの影響
  • 34.8　評価とAI定義型自動車としての位置づけ

35　Waymo Londonロボタクシー運行開始とJaguar I-Pace活用の全体像

  • 35.1　プロジェクト概要とタイムライン
  • 35.2　使用車両：Jaguar I-Pace電動化版
  • 35.3　運行エリアと展開シナリオ
  • 35.4　Mooveとのパートナーシップと運行体制
  • 35.5　英国規制との整合：AV法とパイロット枠
  • 35.6　技術的特徴：Waymo Driverとロンドン環境適応
  • 35.7　ロンドン交通政策・環境目標への貢献
  • 35.8　競合状況：Wayve・Uber連合との「同一都市競争」
  • 35.9　評価と期待されるインパクト
  • 35.10　AI定義型自動車としての位置づけ

36　ホンダ・日産共通OSと次世代SDVプラットフォームの展望

  • 36.1　プロジェクト概要とタイムライン
  • 36.2　既存の個別SDVプラットフォーム
  • 36.3　ホンダ側のビークルOSとロードマップ
  • 36.4　共通OS構想とSDVプラットフォーム統合
  • 36.5　共同研究契約と基盤技術
  • 36.6　半導体・モーターなどハードウェア標準化
  • 36.7　Gigacastingや生産技術との連動
  • 36.8　今後のシナリオ：2026年末以降の車種展開
  • 36.9　外部パートナーやエコシステムとの関係
  • 36.10　評価と業界へのインパクト
  • 36.11　AI定義型自動車としての意味合い

37　英国ロボタクシー商用化と2026年春以降の展望

  • 37.1　規制枠組みと2026年春パイロット
  • 37.2　パイロット制度とサービス形態
  • 37.3　Wayve：英国発スタートアップの主導的役割
  • 37.4　WayveとUberのロンドン展開
  • 37.5　Oxa：シャトル型サービスと地方展開
  • 37.6　Waymo：ロンドン進出計画とMoove連携
  • 37.7　Baidu連合：Uber・Lyftとのロボタクシー試験
  • 37.8　英国政府の期待と産業・雇用へのインパクト
  • 37.9　安全性・保険・世論形成の課題
  • 37.10　AI定義型自動車としての意味合い

38　中国レベル3商用化の現状と2026～2027年シナリオ

  • 38.1　初のL3量産認可と政策転換
  • 38.2　L3の定義と適用条件
  • 38.3　北京・重慶から上海・広州への拡大
  • 38.4　主要プレイヤーのL3ロードマップ
  • 38.5　Huawei陣営と他OEMの動き
  • 38.6　市場規模予測と普及ペース
  • 38.7　政策パッケージと標準化の進展
  • 38.8　モビリティサービスとの連携シナリオ
  • 38.9　評価とリスク：安全性・法的責任・ユーザー受容
  • 38.10　AI定義型自動車としての意味合い

【　2027～2030年の戦略シナリオ　】

39　自動運転・AI定義型自動車における地域別アライアンス構造

  • 39.1　マクロ動向と市場規模
  • 39.2　北米アライアンス：テック主導とプラットフォーム連携
  • 39.3　欧州アライアンス：オープンSDVプラットフォームとロボタクシー連合
  • 39.4　欧州ロボタクシー：米中テック＋欧州モビリティ事業者の複合連合
  • 39.5　アジアアライアンス：中国・日本・韓国を軸にした多層構造
  • 39.6　2027～2030年に向けた地域別シナリオと評価

40　中国EV・自動運転プレイヤーの急速な世界進出シナリオ

  • 40.1　全体像：中国勢のグローバル化とシェア拡大
  • 40.2　BYD：低コストEVと現地生産による世界制覇戦略
  • 40.3　BYDの欧州・中東展開とインフラ戦略
  • 40.4　NIO：プレミアムEVとサービスモデルの欧州多国展開
  • 40.5　XPeng：ミッドハイEVと都市型ADASで欧州・APAC拡大
  • 40.6　Baidu Apollo Go：ロボタクシーのグローバル展開
  • 40.7　2027～2030年のシナリオ：アジア・欧州・北米での勢力図
  • 40.8　外部パートナーシップと評価

41　ODD限定型の細分化市場とAI定義型自動車のセグメント化

  • 41.1　ODDと市場細分化の基本構造
  • 41.2　機能別セグメント：用途と自動化レベルによる分割
  • 41.3　地域・環境別ODDセグメント：都市交通と長距離物流
  • 41.4　インフラ・道路管理者から見たODDベース市場形成
  • 41.5　2027～2030年シナリオ：ODD限定サービスの多層市場化

42　Level 4自動運転の限定エリア導入と段階的全国展開

  • 42.1　現状認識：パイロットから実装フェーズへ
  • 42.2　段階的地理拡大モデル：限定エリアから都市圏、全国へ
  • 42.3　日本・シンガポール・ドバイ：国家レベルの全国展開ビジョン
  • 42.4　パートナーシップとビジネスモデル：フリート事業者の役割
  • 42.5　2028～2030年シナリオ評価：段階的全国展開の現実的レンジ

43　OEMの機能別分業化とプラットフォーム提供者化

  • 43.1　従来モデルからプラットフォームモデルへの転換概要
  • 43.2　主要OEMのSDV戦略と2030年目標
  • 43.3　機能別分業化の進行：ハードとソフトの分離
  • 43.4　ロボタクシー分野での提携事例と役割分担
  • 43.5　2027～2030年のシナリオ：グローバルプラットフォーム競争
  • 43.6　外部連携とエコシステム構築の事例
  • 43.7　評価と課題：ソフトウェア人材・投資・規制対応
  • 43.8　AI定義型自動車時代への含意

44　Tesla・BMW・Mercedes・VWによる垂直統合戦略と2027～2030年シナリオ

  • 44.1　垂直統合戦略の全体像と位置づけ
  • 44.2　Tesla：チップからサービスまで一体化する「フルスタック垂直統合」
  • 44.3　BMW：NCARアーキテクチャと二本立てSDV戦略
  • 44.4　Mercedes-Benz：MB.OSによるラグジュアリー体験の統合
  • 44.5　VW Group：Cariadと「1 OS for all brands」によるグループ垂直統合
  • 44.6　垂直統合強化の狙い：AI定義型自動車と収益構造転換
  • 44.7　外部パートナーとの補完的連携とエコシステム戦略
  • 44.8　評価・リスクと2027～2030年の競争シナリオ

45　Tier1ソフトウェア強化とOEM・Techとの三角パートナーシップ

  • 45.1　Tier1の変貌とソフトウェア投資拡大
  • 45.2　Bosch×CARIAD：欧州発自動運転アライアンス
  • 45.3　Continental×クラウド/AI企業：コックピットとエッジ基盤
  • 45.4　OEM-Tier1-Tech三角形の機能分担
  • 45.5　2027～2030年のシナリオと評価

46　テック系ロボタクシー企業の支配的地位確立シナリオ

  • 46.1　現状認識と2030年に向けた前提
  • 46.2　垂直統合モデルの構造と特徴
  • 46.3　北米：Waymo中心のプラットフォーム寡占
  • 46.4　中国：Pony.aiを含む複数テック陣営の台頭
  • 46.5　欧州：米中テック勢の新たな主戦場
  • 46.6　2027～2030年の支配的地位確立シナリオ
  • 46.7　自動車メーカー・プラットフォーマーとの連携と棲み分け
  • 46.8　評価・リスクとAI定義型自動車への含意

47　自動運転インフラ投資の急拡大シナリオ

  • 47.1　概要：電動化・自動化が牽引する巨額インフラ需要
  • 47.2　EV・充電インフラ投資：年数百億ドル級への到達
  • 47.3　自動運転専用インフラとテストゾーン投資
  • 47.4　「見えないインフラ」への投資：デジタル・データ・制度
  • 47.5　2027～2030年のシナリオと評価：年数百億ドル投資の持続可能性

48　プライベート自動運転の高価格ニッチ市場形成

  • 48.1　概要：ロボタクシー偏重の裏で進む高級パーソナルAV
  • 48.2　機能・価格帯別シナリオ：プレミアムDセグメント以上が主戦場
  • 48.3　レベル3・レベル4の位置づけ：限定普及とラグジュアリー差別化
  • 48.4　市場構造：ラグジュアリーSUV・EV・法人プレミアムフリート
  • 48.5　外部連携・サービスモデル：ホテル・航空・企業フリートとの提携
  • 48.6　評価：AI定義型自動車全体から見たニッチ性と戦略的意義

49　ロボタクシーフリートの数千台規模への急速拡大

  • 49.1　世界市場の成長見通しとフリート規模
  • 49.2　中国：Apollo Goを中心とする50万台クラスのフリート構想
  • 49.3　米国：数万台規模への拡大とプラットフォーム連携
  • 49.4　中東・欧州：1,000台クラス案件の連鎖と地域拠点化
  • 49.5　事業性とオペレーション：数千台規模拡大を支える条件

50　欧米自動車企業のシェア喪失と2027～2030年の加速シナリオ

  • 50.1　現状認識：中国勢台頭と欧米勢の相対的後退
  • 50.2　欧州メーカー：EV移行の減速と収益圧迫
  • 50.3　米国メーカー：政策の揺らぎと中国・EV依存リスク
  • 50.4　価格戦争と新興市場での敗退リスク
  • 50.5　今後のシナリオ：AI定義型自動車時代の欧米企業

51　高速道路自動化と主要幹線の完全自動化シナリオ

  • 51.1　概要：高速道路がレベル4自動運転の最優先ユースケースである理由
  • 51.2　トラック隊列走行とレベル4長距離輸送
  • 51.3　国家戦略とインフラ整備：日本・ドイツ・EU
  • 51.4　インフラ要件：通信・路面・デジタルツイン
  • 51.5　2027～2030年シナリオ：主要幹線の「事実上の完全自動化」

52　自動運転ソフトウェア企業の大型M&Aと2027～2030年シナリオ

  • 52.1　これまでの大型M&A・撤退事例の整理
  • 52.2　テック企業による買収・再編の狙い
  • 52.3　2027～2030年に想定されるM&Aシナリオ
  • 52.4　外部連携・パートナーシップとM&Aの組み合わせ
  • 52.5　評価・リスクとAI定義型自動車への含意

53　地域ごとのプレイヤー分化とAI定義型自動車市場構造

  • 53.1　マクロ図：地域別成長と主導権
  • 53.2　北米：テスラ＋ビッグ3＋テック企業支配
  • 53.3　欧州：伝統OEMとオープンSDV連合の共存
  • 53.4　アジア太平洋：中国・日本・韓国が主導する高成長地域
  • 53.5　政策と貿易がもたらす地域別プレイヤー支配
  • 53.6　2027～2030年シナリオと評価：三極構造の固定化

54　低価格AI自動車の市場独占シナリオと価格戦略

  • 54.1　現状認識：EV・AI車の価格戦争とその背景
  • 54.2　低価格ポジショニングのメカニズム：チップとプラットフォームの集約
  • 54.3　価格戦略とマージン圧力：どこまで下げられるか
  • 54.4　低価格AI自動車による市場独占のシナリオ
  • 54.5　AI定義型自動車への含意：コスト最適化と機能の標準化

55　自動運転普及がもたらす都市形態の根本的変化

  • 55.1　概要：駐車需要縮小と都市空間の再編
  • 55.2　駐車場廃止・再開発シナリオ：道路空間と都心不動産の転用
  • 55.3　都市インフラ改革：モビリティハブと車線再配分
  • 55.4　都市形態への長期インパクト：スプロールか高密度か
  • 55.5　ガバナンスとパートナーシップ：都市・事業者・市民の協働

56　複数大型アライアンスが並立するAI定義型自動車競争

  • 56.1　全体像：アライアンス多極化と勢力マップ
  • 56.2　テスラ陣営：フルスタック垂直統合と孤高の路線
  • 56.3　欧州OEM連合：オープンSDVソフトと共同開発アライアンス
  • 56.4　OEM×Tech連合：NVIDIA・Waymo・Baiduを核にした同盟
  • 56.5　都市ロボタクシー戦線：Waymo vs. Baidu＋ライドヘイル
  • 56.6　SDVアーキテクチャ競争：OEM自前スタック vs. 共有スタック
  • 56.7　評価と2027～2030年シナリオ：複数同盟並立の帰結

57　自動運転時代におけるドライバー職の縮小と転換

  • 57.1　概要：トラック・タクシー職を直撃する構造変化
  • 57.2　2027～2030年の雇用シナリオ：急減ではなく「構造的なすり替わり」
  • 57.3　職業転換先：テレオペレーション・安全監視・ロジスティクス管理
  • 57.4　社会的インパクトと政策対応：大量失業リスクへの備え
  • 57.5　新規雇用の創出とネット効果評価

【　投資動向・ファンディング　】

58　自動運転向けVC投資$54B時代の構造分析

  • 58.1　2024–25年の投資規模とマクロ動向
  • 58.2　セグメント別資金の流れ
  • 58.3　関与する主要VC・投資機関
  • 58.4　政策支援・規制環境との相互作用
  • 58.5　投資家の評価軸とリスク認識
  • 58.6　今後のシナリオ：AI定義型自動車とVCの役割

59　GM・Ford・ToyotaのコーポレートVCとAI定義型自動車

  • 59.1　コーポレートVCの役割と全体像
  • 59.2　GM Ventures：ADAS・位置測位・電動化への集中
  • 59.3　Ford Ventures：Argo AI投資からAI・モビリティ全体への展開
  • 59.4　Toyota Ventures：自動運転・ロボティクス・空モビリティへの早期投資
  • 59.5　政策・規制環境との関係とエコシステム形成
  • 59.6　今後のシナリオ：AI定義型自動車とコーポレートVCの役割

60　WaymoとPony.aiのIPO観測とAI定義型自動車市場

  • 60.1　Waymo：大型資金調達とIPO可能性
  • 60.2　Pony.ai：香港上場と追加資金調達シナリオ
  • 60.3　投資・資金調達環境とIPOタイミングへの影響
  • 60.4　政策・規制動向がIPOに与える影響
  • 60.5　2026–2027年のシナリオ：AI定義型自動車と資本市場

61　SoftBank Vision Fundの自動運転投資戦略

  • 61.1　自動運転ポートフォリオの形成経過
  • 61.2　代表的な投資案件と戦略的意義
  • 61.3　最近の動向：AIシフトと自動運転への再ベット
  • 61.4　関与する他の投資機関・パートナーとの関係
  • 61.5　政策・規制環境との関係
  • 61.6　今後のシナリオ：AI定義型自動車におけるSVFの位置づけ

62　Khosla Venturesの気候テック・自動運転投資戦略

  • 62.1　投資哲学と気候テック志向
  • 62.2　自動運転トラックWaabiへの大型投資
  • 62.3　Waabiの技術アプローチと気候インパクト
  • 62.4　ポートフォリオ全体から見た自動運転ポジション
  • 62.5　関与する他投資機関・政策エコシステム
  • 62.6　今後のシナリオ：気候テック×AI定義型自動車

63　Kleiner Perkinsの早期段階自動運転投資

  • 63.1　ファンド戦略と位置づけ
  • 63.2　自動運転向け代表投資：Applied Intuition
  • 63.3　早期段階スタートアップ支援の特徴
  • 63.4　気候テックとの連続性と政策的文脈
  • 63.5　今後のシナリオ：AI定義型自動車と初期投資家としての役割

64　Waymoの5.6億ドル調達と商用拡大フェーズ

  • 64.1　調達概要と評価額
  • 64.2　関与した投資機関と資本構成
  • 64.3　資金使途：ロボタクシー商用拡大とAI定義型プラットフォーム
  • 64.4　政策・規制環境と支援的要因
  • 64.5　今後のシナリオ：商用拡大とグローバル展開

65　GM傘下Cruiseの再編と投資シナリオ

  • 65.1　投資・資金投入の規模と推移
  • 65.2　2024年の再編：運行停止から手動再開へ
  • 65.3　2024年末〜25年の方針転換と統合
  • 65.4　関与投資家と再編後の資本構造
  • 65.5　政策的文脈と教訓
  • 65.6　今後のシナリオ：AI定義型自動車におけるCruise技術の位置づけ

66　Wayve 1.05Bドル調達と英国AI定義型自動車エコシステム

  • 66.1　調達概要と位置づけ
  • 66.2　関与する投資機関と出資構造
  • 66.3　Embodied AIと「GPT for Driving」戦略
  • 66.4　英国政府による政策的支援と位置づけ
  • 66.5　今後の資金調達と国際展開シナリオ
  • 66.6　AI定義型自動車エコシステムへのインパクト

67　Applied Intuitionの600Mドル調達とシミュレーションプラットフォーム戦略

  • 67.1　資金調達の経緯と評価額の推移
  • 67.2　600Mドルラウンドの投資家構成
  • 67.3　シミュレーションプラットフォームと事業モデル
  • 67.4　政策・標準化との関係と支援的文脈
  • 67.5　AI定義型自動車における今後のシナリオ

68　政府系ファンドによるAI定義型自動車支援：日本NEDOとEU Horizon Europe

  • 68.1　日本NEDO：自動運転・車載コンピューティング投資の全体像
  • 68.2　NEDOの代表的プロジェクト：車載計算・AI基盤・データセット
  • 68.3　NEDOスタートアップ支援：AI基盤モデルとロボットモビリティ
  • 68.4　EU Horizon Europe／CCAMパートナーシップの投資枠組み
  • 68.5　Horizon EuropeにおけるAI・エッジコンピューティングと人間要因
  • 68.6　政府系ファンドの今後のシナリオとAI定義型自動車への影響

【　先行事例・実証実験プロジェクト　】

69　Apollo Go Hong Kong拡大と右ハンドル市場への布石

70　Tesla Austin Cybercabテストの概要と位置づけ

  • 70.1　実証概要とサービススキーム
  • 70.2　使用車両・FSDソフトウェアと安全運用
  • 70.3　Cybercab車両計画と生産体制
  • 70.4　規制・ビジネス面の評価と課題
  • 70.5　AI定義型自動車としての意義と今後のシナリオ

71　Waymoロンドン試験とJaguar I-PACEによる商用ロボタクシー計画

  • 71.1　プロジェクト概要
  • 71.2　ロンドン展開の位置づけ
  • 71.3　試験開始フェーズ（2025年秋～）
  • 71.4　2026年の商用サービス計画
  • 71.5　Jaguar I-PACE車両の特徴
  • 71.6　Waymo Driverのセンサースイート
  • 71.7　高詳細マッピングとローカライゼーション
  • 71.8　予測と経路計画アルゴリズム
  • 71.9　シミュレーションとクローズドループ検証
  • 71.10　ロンドン向け運行設計とサービス設計
  • 71.11　連携・パートナーシップ構造
  • 71.12　英国政府・規制機関との関係
  • 71.13　技術・機能面の先進性評価
  • 71.14　競合環境とエコシステム
  • 71.15　実績・成果・評価（米国での前歴）
  • 71.16　社会受容性と都市交通へのインパクト
  • 71.17　AI定義型自動車としての意義
  • 71.18　関与企業・組織の整理
  • 71.19　今後の展望と課題

72　WaymoのPhoenix・SF・LA商用ロボタクシー展開

  • 72.1　サービス概要と運行規模
  • 72.2　先端技術・機能：Waymo Driverと高速道路対応
  • 72.3　安全性データと評価
  • 72.4　ビジネスモデル・パートナーシップとサービス展開
  • 72.5　実績・成果とAI定義型自動車としての意義

73　WayveのLondon実証とEnd-to-end AIアプローチ

  • 73.1　プロジェクト概要と位置づけ
  • 73.2　London実証の全体像
  • 73.3　End-to-end AI（AV2.0）の基本コンセプト
  • 73.4　Embodied AIと世界モデル
  • 73.5　センサ構成と車両プラットフォーム
  • 73.6　高精度マップ依存度の低さと即応性
  • 73.7　複雑市街地への対応能力
  • 73.8　データ駆動開発とAzure基盤
  • 73.9　Uberとのパートナーシップ
  • 73.10　出資・戦略パートナー
  • 73.11　英国政府・規制当局との連携
  • 73.12　実証の進捗と評価
  • 73.13　Waymo型アプローチとの対比
  • 73.14　産業・エコシステムへのインパクト
  • 73.15　AI定義型自動車事例としての示唆
  • 73.16　プロジェクト概要と時間軸
  • 73.17　第1フェーズ：空港島周辺での試験開始（2024年11月～）
  • 73.18　第2フェーズ：北大嶼山全域への拡張（2025年4月～5月）
  • 73.19　第3フェーズ：東涌市街・香港島南区への拡大（2025年6月～8月）
  • 73.20　走行実績と安全評価
  • 73.21　香港市場の戦略的重要性
  • 73.22　技術・機能面の適応と特徴
  • 73.23　ガバナンスと政策連携
  • 73.24　グローバル実績とのシナジーとAI定義型自動車としての意義

74　用化と完全無人ロボタクシー展開

  • 74.1　プロジェクト概要と位置づけ
  • 74.2　導入エリアとサービス開始タイミング
  • 74.3　AutoGoとのパートナーシップと役割分担
  • 74.4　完全無人商用許可の内容と意義
  • 74.5　フリート規模と2026年までの拡大計画
  • 74.6　技術基盤：RT6ロボタクシーと安全冗長
  • 74.7　グローバル実績に基づく安全性
  • 74.8　Abu Dhabi Mobilityとの連携と都市戦略
  • 74.9　先端技術・機能：基盤モデルとクラウド運行
  • 74.10　評価と今後の展望

75　Baidu Apollo Goの概要とAI定義型ロボタクシー事業

  • 75.1　サービス概要と成長スケール
  • 75.2　展開都市と国際化の進展
  • 75.3　フリート規模と完全無人運行
  • 75.4　走行距離と安全性指標
  • 75.5　基盤車両Apollo RT6とハードウェア構成
  • 75.6　インテリアとサービス指向設計
  • 75.7　自動運転スタックとAI技術
  • 75.8　料金モデルとコスト構造
  • 75.9　パートナーシップと国際展開
  • 75.10　事業実績と収益化への道筋
  • 75.11　競合比較と市場ポジション
  • 75.12　AI定義型自動車としての意義

76　Baidu Apollo Switzerland試験とAmiGoロボタクシー計画

  • 76.1　プロジェクト概要とタイムライン
  • 76.2　展開エリアとサービスコンセプト
  • 76.3　フェーズ別実証計画
  • 76.4　使用車両RT6と車両設計
  • 76.5　センサ・制御プラットフォームとレベル4技術
  • 76.6　マッピング・ローカライゼーションと山岳環境対応
  • 76.7　運行システムとオンデマンド配車
  • 76.8　PostBusとのパートナーシップ構造
  • 76.9　スイス国内のステークホルダーと支援体制
  • 76.10　先端技術・機能の位置づけ
  • 76.11　社会的インパクトと公共交通への統合
  • 76.12　欧州ロボタクシー競争の文脈
  • 76.13　関与企業・組織の整理
  • 76.14　AI定義型自動車としての意義

77　Baidu/Lyft Europe展開と2026年以降のロボタクシー計画

  • 77.1　パートナーシップの概要と狙い
  • 77.2　初期展開：GermanyとUK（2026年～）
  • 77.3　Swedenを含む中長期展開構想
  • 77.4　技術アーキテクチャ：RT6とADFM
  • 77.5　役割分担：LyftプラットフォームとBaidu技術
  • 77.6　規制・安全面での取り組み
  • 77.7　既存実績と欧州展開への信頼性
  • 77.8　市場ポジションと競合状況
  • 77.9　AI定義型自動車としての意味

78　Cruise San Francisco商用運行の軌跡と現在の状況

  • 78.1　商用化の概要とサービス拡大の経緯
  • 78.2　2023年10月の歩行者事故と規制措置
  • 78.3　企業統治・法的対応と再建計画
  • 78.4　先端技術・運行機能と課題
  • 78.5　現在の運行状況とAI定義型自動車としての示唆

79　Momenta/Uber Munich 2026年テストとドイツ初商用化に向けた構想

  • 79.1　プロジェクト概要と位置づけ
  • 79.2　ミュンヘン選定の背景
  • 79.3　テストフェーズの構成とスケジュール
  • 79.4　ドイツ初商用化に向けた狙い
  • 79.5　Momentaの技術アーキテクチャ概要
  • 79.6　知覚・HDマップ・経路計画の統合
  • 79.7　データ駆動開発と「Two-Leg Strategy」
  • 79.8　ミュンヘンでのフリート構成と車両
  • 79.9　Uberプラットフォームとの統合
  • 79.10　規制・安全認証プロセス
  • 79.11　実績・成果・評価（中国での前歴）
  • 79.12　参画企業・ステークホルダー
  • 79.13　競合状況と市場文脈
  • 79.14　AI定義型自動車としての特徴
  • 79.15　今後の展望と課題

80　NIO World Modelテストと停止位置～停止位置ナビゲーションの実装状況

  • 80.1　NIO World Model（NWM）の概要
  • 80.2　初期バージョンのロールアウトと適用車種
  • 80.3　停止位置～停止位置ナビゲーションの実装範囲
  • 80.4　デモ走行とシナリオカバレッジ
  • 80.5　NOP+との関係と全国展開
  • 80.6　アクティブセーフティと緊急停止機能
  • 80.7　世界モデルの技術的特徴と優位性
  • 80.8　駐車と駐車場内ナビゲーション機能
  • 80.9　走行実績とユーザー利用状況
  • 80.10　関与組織とエコシステム
  • 80.11　AI定義型自動車としての位置づけ

81　Pony.ai Dubai実証と2026年無人ロボタクシー計画

  • 81.1　プロジェクト概要とロードマップ
  • 81.2　RTAとの覚書と政策目標
  • 81.3　監視付き試験（2025年）の内容
  • 81.4　2026年の完全無人商用サービス計画
  • 81.5　使用車両と技術アーキテクチャ
  • 81.6　自動運転スタックとドバイ環境への最適化
  • 81.7　規制・安全認証と試験許可
  • 81.8　連携パートナーとエコシステム
  • 81.9　実績・評価と中東展開の戦略的意義
  • 81.10　AI定義型自動車としての示唆

82　Pony.ai Mountain Viewにおけるトラック自動運転テストの位置づけ

  • 82.1　概要と開発拠点としてのMountain View
  • 82.2　トラック向け先端技術とトラッキング／隊列走行コンセプト
  • 82.3　米国Mountain Viewテストの役割と進捗
  • 82.4　連携パートナーとビジネスモデル
  • 82.5　AI定義型自動車・物流へのインプリケーション

83　Pony.ai中国国内展開と上海を中心とするロボタクシー事業

  • 83.1　事業概要とフリート規模
  • 83.2　中国国内の展開都市とサービスエリア
  • 83.3　上海中心の展開と完全無人運行
  • 83.4　広州・深セン・北京での運行実績
  • 83.5　フリート構成と「約300台」第7世代車両
  • 83.6　第7世代ロボタクシーの技術的特徴
  • 83.7　収益性と単車採算のブレークイーブン
  • 83.8　フリート拡大計画と中長期戦略
  • 83.9　自動車メーカーとの協業と量産体制
  • 83.10　ライドヘイリング連携とサービス提供チャネル
  • 83.11　技術・運用面の先端機能（24/7運行など）
  • 83.12　規制面での位置づけとライセンス
  • 83.13　収益・財務パフォーマンス
  • 83.14　AI定義型自動車の観点からの意義

84　WeRide Guangzhouサニタイザー運行と自動運転清掃車フリート

  • 84.1　プログラム概要と位置づけ
  • 84.2　導入エリアと運行形態
  • 84.3　車両アーキテクチャとレベル4自動運転
  • 84.4　清掃・サニタイズ機能とパンデミック対応
  • 84.5　クラウド管制プラットフォームと自律オペレーション
  • 84.6　ハードウェア仕様と環境性能
  • 84.7　行政との連携と制度的位置づけ
  • 84.8　実績・成果と評価
  • 84.9　プロダクトラインとのシナジーとAI定義型自動車の観点

85　XPeng自動運転テストとLevel 3/4への展開

  • 85.1　自動運転戦略とXNGPの位置づけ
  • 85.2　XNGPの都市展開と複数都市テスト
  • 85.3　L3公道テストライセンスの取得（広州）
  • 85.4　V6「Near‑L3」システムと「True L3」のロードマップ
  • 85.5　L4ロボタクシーテストとG9ベースAV
  • 85.6　VLA 2.0とL4ロボタクシープラットフォーム
  • 85.7　ナビゲーションフリー運転とポイント・ツー・ポイントXNGP
  • 85.8　テスト対象都市と利用シナリオ
  • 85.9　パートナーシップとエコシステム
  • 85.10　実績・評価と競合比較
  • 85.11　AI定義型自動車としての意味

86　日立市ひたちBRTレベル4自動運転バスの概要

  • 86.1　プロジェクトの位置づけと運行概要
  • 86.2　車両・システム構成とレベル4運行形態
  • 86.3　参画企業・パートナーシップと役割分担
  • 86.4　先端技術・機能：公道交差を含むレベル4自動運転
  • 86.5　実績・評価と今後の展望

87　英国政府ロボタクシー商用化パイロット（2026年春～）の全体像

  • 87.1　プログラム概要と政策位置づけ
  • 87.2　Automated Vehicles Act 2024とAPS制度
  • 87.3　パイロットの基本設計と対象サービス
  • 87.4　関与する主な都市と展開イメージ
  • 87.5　パイロットに参画が想定される企業群
  • 87.6　APS許可スキームと運行主体の責任
  • 87.7　技術要件と安全ベンチマーク
  • 87.8　経済効果と雇用創出の期待
  • 87.9　先端技術・機能の多様性
  • 87.10　社会受容性と市民参加の位置づけ
  • 87.11　ステークホルダー構造と役割
  • 87.12　AI定義型自動車の観点からの意義

88　広州市自動運転プログラムの概要とAI定義型自動車への示唆

  • 88.1　プログラム全体像と到達点
  • 88.2　テストエリアと道路インフラ
  • 88.3　通信・路側センサとクラウド制御基盤
  • 88.4　参加企業と車両運行の内訳
  • 88.5　公共交通分野での展開
  • 88.6　ロボタクシーとライドヘイリング
  • 88.7　環衛・物流などその他シナリオ
  • 88.8　走行実績と運転モード比率
  • 88.9　制度設計とローカル条例
  • 88.10　産業政策とサプライチェーン構築
  • 88.11　全国ICV政策との関係と広州の位置づけ
  • 88.12　AI定義型自動車としての示唆

89　新東名高速道路におけるトラック後続車無人隊列走行実証の全体像

  • 89.1　プロジェクトの背景と概要
  • 89.2　先端技術・車両機能と運行コンセプト
  • 89.3　参画企業・パートナーシップと国際標準化
  • 89.4　実績・評価と物流効率化効果
  • 89.5　AI定義型自動車・物流インフラとしての意義と今後のシナリオ

90　神戸市灘五郷エリアにおける日産リーフLevel 2自動運転実証

  • 90.1　実証の概要と位置づけ
  • 90.2　使用車両と先端技術・運行レベル
  • 90.3　連携体制・パートナーシップ
  • 90.4　実証の目的・評価指標と今後のロードマップ
  • 90.5　AI定義型自動車としての意義と今後の展望

91　仙台市におけるNTTコンソーシアムの自動運転バス実証

  • 91.1　実証の概要と2ルート構成
  • 91.2　参画企業・コンソーシアム体制と役割
  • 91.3　自動運転バスの技術要素と通信・都市OS連携
  • 91.4　実証内容・評価指標と利用者体験
  • 91.5　AI定義型自動車としての意義と今後のシナリオ

92　福井県永平寺町レベル4自動運転サービス「ZEN drive」の全体像

  • 92.1　プロジェクトの背景と概要
  • 92.2　車両仕様・先端技術と運行形態
  • 92.3　参画主体・パートナーシップ構造
  • 92.4　実績・成果と課題
  • 92.5　AI定義型自動車としての意義と今後の展望

【　産業別インパクト　】

93　自動車部品産業への影響とソフトウェア・電子部品へのシフト

  • 93.1　概要：SDVがもたらす部品構造の大転換
  • 93.2　影響1：機械系サプライヤーのポジション変化

①　機械部品価値の相対的低下

②　機械系ティア1の変革事例

  • 93.3　影響2：半導体・電子部品の戦略的重要性

①　自動車半導体市場の急成長

②　5G・V2X・高性能コンピュートの波及

  • 93.4　影響3：ソフトウェア・プラットフォームビジネスへのシフト

①　ティア1の役割変化と競争

②　新興ソフトウェア企業・OSSコミュニティ

  • 93.5　業界別インパクトと関与プレイヤー

①　主なプレイヤーカテゴリ

②　OEMとの関係再構築

  • 93.6　まとめ：機械からソフトウェア・エレクトロニクスへの構造転換

94　通信キャリアの機会と5GAA／C-V2Xインフラ整備

  • 94.1　概要：AI定義型自動車と通信キャリアの新市場
  • 94.2　5GAAの役割とC‑V2X推進の全体像

①　5GAAの設立目的と構成

②　C‑V2X in action：グローバル展開状況

  • 94.3　通信キャリアにとってのビジネス機会

①　C‑V2X／V2N2Xサービスとネットワークスライシング

②　V2XプラットフォームとOTT型サービス

  • 94.4　インフラ整備とマルチアクセスエッジ（MEC4auto）

①　路側インフラ・RSUとMECの結合

②　周波数割当とカバレッジ要件

  • 94.5　産業構造への影響と今後の展望

95　IT企業の参入とGoogle/Waymo・AWS・Azure・IBMの役割

  • 95.1　概要：IT・クラウド企業によるモビリティ産業への本格参入
  • 95.2　Google/Waymo：フルスタック自動運転とロボタクシー・サービス

①　Waymo Oneの商用展開

②　産業インパクトとビジネスモデル

  • 95.3　Amazon AWS：オートモーティブクラウドと開発プラットフォーム

①　AWS for Automotiveとソリューションエリア

②　都市・インフラとの連携

  • 95.4　Microsoft Azure：Connected Vehicle PlatformとOEMパートナーシップ

①　Microsoft Connected Vehicle Platformとアライアンス事例

②　投資分野：デジタルツイン・AI・セキュリティ

  • 95.5　IBM Watson：コグニティブ・IoTによるコネクテッドカー支援

①　Honda・BMWとのコラボレーション

②　Watson IoTプラットフォームの特性

  • 95.6　産業構造への影響：プラットフォーム競争とバリューチェーン再編

96　英国における自動運転と雇用構造の変化予測

  • 96.1　英国政府の経済効果・雇用創出予測
  • 96.2　産業別にみた雇用構造のシフト

①　直接雇用：自動車・モビリティ関連

②　間接雇用：関連サービス・インフラ産業

  • 96.3　自動運転パイロット加速と雇用・安全への影響

①　2026年商用パイロットと政策パッケージ

②　労働市場への中長期的インパクト

  • 96.4　関与する主要組織・企業とガバナンス構造

①　政府・規制当局・産業団体

②　企業・スタートアップ・国際パートナー

  • 96.5　雇用政策・スキル戦略への含意

97　サプライチェーン再編とContinental・Aptivのソフトウェア部門強化

  • 97.1　概要：SDV化が迫るサプライチェーン再編
  • 97.2　Continental：CAEdgeを軸にしたクラウド主導型サプライヤーへの変貌

①　CAEdgeとSDVテクノロジーカー

②　ソフトウェア投資とビジネスモデル

  • 97.3　Aptiv：Wind River買収とエッジ・クラウド統合による優位性

①　Wind River買収とソフトウェアポートフォリオ

②　サプライチェーン上の役割

  • 97.4　産業全体へのインパクトと関与プレイヤー

①　ティア1再編とOEMとの力学

②　新たなエコシステムと市場機会

98　保険業界への波及（リスク評価モデル再構築と無人走行保険）

  • 98.1　概要：AI定義型自動車がもたらす保険パラダイム転換
  • 98.2　リスク評価モデルの再構築

①　個人属性モデルからテレマティクス・フリートデータモデルへ

②　ADAS・自動運転データの活用と課題

  • 98.3　無人走行保険と責任分担の再設計

①　ドライバーからメーカー・ソフトウェアへの責任シフト

②　ハイブリッド商品と新しい補償範囲

  • 98.4　業界構造への影響と主要プレイヤー

①　保険料プール縮小と商品ミックス変化

②　先行する企業・団体の取り組み

  • 98.5　規制・標準化と今後の論点

①　法制度と国際標準の動き

②　データアクセス・プライバシー・倫理

99　運送・物流業への影響（新東名高速でのレベル4相当隊列走行実証）

  • 99.1　新東名高速における隊列走行実証の概要
  • 99.2　関与プレイヤーとプロジェクト体制

①　産官学コンソーシアムの構成

②　インフラ・通信・評価機関

  • 99.3　技術的特徴：レベル4相当隊列走行と単車無人走行

①　隊列走行から単車レベル4へ

②　インフラ協調と運行管理

  • 99.4　物流業へのインパクト：2024年問題と省人化・省エネ

①　ドライバー不足と輸送力ギャップへの対応

②　燃費改善・CO2削減・安全性向上

  • 99.5　AI定義型自動車・他技術との統合

①　5G・C-V2X・クラウドとの連携

②　施設配置・物流ネットワーク設計への影響

  • 99.6　まとめ：物流業の構造転換に向けたステップ

100　タクシー・バス運転職への影響と2025年「社会実装元年」

  • 100.1　日本政府の方針と「社会実装元年」
  • 100.2　タクシー・バス産業の現状と課題

①　深刻化する運転者不足と収益環境

②　地域で進む自動運転バス・シャトル導入

  • 100.3　自動運転がタクシー・バス運転職に与える影響

①　職務内容のシフトと雇用構造の変化

②　労働需要の中長期的見通し

  • 100.4　関与する企業・プロジェクトとビジネスモデル

①　自動運転バス・タクシー事業者

②　政府・自治体・産学連携の枠組み

101　自動駐車システム普及と駐車場ビジネスへの影響

  • 101.1　概要：AI定義型自動車と駐車需要の変質
  • 101.2　自動駐車システムとアクティブパーキングの技術動向

①　自動バレーパーキング（AVP）の実用化

②　アクティブパーキング需要と新サービス

  • 101.3　駐車場ビジネスへのインパクト

①　目的地駐車の縮小と遠隔高密度駐車の拡大

②　既存駐車事業者へのリスクと機会

  • 101.4　関与企業・技術プレイヤーと新たなバリューチェーン

①　技術サプライヤー・自動車メーカー

②　駐車場オペレーター・プラットフォーマー

102　OTA更新とソフトウェア保守拡大による修理・メンテナンス産業の変化

  • 102.1　概要：AI定義型自動車とアフターサービス構造転換
  • 102.2　OTA更新による従来修理需要の減少

①　サービス入庫とリコール対応の削減

②　テスラ事例とフリート運用への波及

  • 102.3　ソフトウェア保守・サイバーセキュリティ市場の拡大

①　ソフトウェア更新・監視サービスのビジネス化

②　サイバーセキュリティとSUMS対応

  • 102.4　修理・メンテナンス事業者への影響と適応戦略

①　ディーラー・独立修理工場の課題

②　新たな収益機会：リモート診断・フリートサービス

103　半導体需要増加とAIチップ需要急増のインパクト

  • 103.1　自動車半導体市場の急拡大とAI定義型自動車
  • 103.2　NVIDIA：DRIVE Orin／Thorによるオートモーティブ事業の急伸

①　売上成長とポジショニング

②　エコシステムと産業波及

  • 103.3　Qualcomm：Snapdragon Rideによる量販車・SDV向け展開
  • 103.4　Mobileye：EyeQ／SuperVisionチップの大量出荷

①　EyeQ出荷と売上の動向

②　産業への意味

  • 103.5　Tesla：自社設計FSDチップとAIアクセラレータ需要
  • 103.6　産業全体への示唆：サプライチェーン・地政学・投資

104　データセンター産業成長とAWS／Azure Automotive投資拡大

  • 104.1　概要：AI定義型自動車とクラウド・データセンター需要
  • 104.2　AWS Automotive：Autonomous Driving Data LakeとSDV基盤

①　自動運転データレイクとシミュレーション

②　SDV・車両運用向けクラウドサービス

  • 104.3　Microsoft Azure Automotive：Connected Vehicle Platformとインテリジェントクラウド

①　Alliance Intelligent Cloudと大規模コネクテッド基盤

②　Azureへの投資分野とパートナーエコシステム

  • 104.4　データセンター・ネットワーク産業への波及

①　トラフィック・ストレージ・AIコンピュート需要

②　データ・AIプラットフォーマーとしての新プレイヤー

【　先端技術　】

105　Edge AI推論とNVIDIA DRIVE Orin／Qualcomm Snapdragon Rideの車載推論

  • 105.1　Edge AI推論の役割と要件
  • 105.2　NVIDIA DRIVE Orinの概要と先端機能

①　アーキテクチャと性能

②　自動運転・ADASユースケースへの実装

  • 105.3　Qualcomm Snapdragon Rideによる車載推論

①　Snapdragon Rideプラットフォームの構成

②　自動運転スタックとジェネレーティブAI

  • 105.4　Edge AIプラットフォームと他技術群の統合形態

①　センサーフュージョン・世界モデル・V2Xとの連携

②　クラウド学習とフリートスケール展開

  • 105.5　課題・制約と今後の展望

①　消費電力・熱設計・コスト

②　安全認証・ソフトウェア複雑性

106　神経シンボリックAIによる因果推論と記号的推論の融合

  • 106.1　神経シンボリックAIの概要
  • 106.2　交通領域における神経シンボリック推論

①　シーン理解と交通規則の統合

②　決定プログラムとシンボリックポリシー

  • 106.3　因果推論との融合：Causal NeSy AI

①　因果表現と知識グラフ

②　因果強化学習とマルチエージェント意思決定

  • 106.4　他技術群との統合形態

①　世界モデル・VLM・シミュレーションとの連携

②　産業応用と組織

  • 106.5　課題と今後の展望

①　スケーラビリティ・リアルタイム性・知識獲得

②　自動運転における位置づけ

107　強化学習とシミュレーションによる自動運転最適化

  • 107.1　強化学習と自動運転の概要
  • 107.2　シミュレーション環境と代表的プラットフォーム

①　CARLAを中心としたオープンシミュレータ

②　産業・学術プロジェクトでの利用

  • 107.3　先端強化学習技術と機能

①　DRLアルゴリズムと階層型アプローチ

②　Sim2Real転移と視覚ベースDRL

  • 107.4　他技術群との統合形態

①　観測・計画・制御スタックとの位置づけ

②　マルチエージェントRLと交通システム最適化

  • 107.5　課題とオープンイシュー

①　安全性・説明可能性・評価指標

②　Sim2Realギャップとスケーラビリティ

108　AWSの自動運転向けFoundational VisionモデルとVision-Language-Actionアプローチ

  • 108.1　概要：Foundational Vision ModelsとVLAの位置づけ
  • 108.2　AWSのFoundational Vision Models：概要と技術的特徴

①　自動運転向けFoundational Vision Modelsの構成

②　Zooxを含むAWSエコシステム

  • 108.3　Vision-Language-Actionモデルのアーキテクチャと機能

①　VLAの基礎概念と自動運転への拡張

②　AWSビジョン基盤モデルとの統合パターン

  • 108.4　他技術群との統合：シミュレーション・シナリオ生成・予測モデル

①　シミュレーションとシナリオ生成への応用

②　予測・プランニング基盤との連携

  • 108.5　課題・制約と今後の研究方向

①　データ・計算資源・安全性の課題

②　権限分担と責任の明確化

  • 108.6　関与プレイヤーとエコシステム形成

①　産学研究コミュニティ

②　産業側プレイヤーとAWSの役割

109　Foundational ModelsとNVIDIA DriveFoundry／Waymo Similarityエンジン

  • 109.1　自動運転におけるFoundational Modelsの位置づけ
  • 109.2　NVIDIA DriveFoundry：データ主導開発のための基盤プラットフォーム

①　DriveFoundryとAV Foundation Modelsの概要

②　Hydra‑MDPなどエンドツーエンドモデルとの連携

  • 109.3　Waymo SimilarityエンジンとWaymo Foundation Model

①　Content SearchとSimilarityエンジンの仕組み

②　Waymo Foundation Modelとの関係

  • 109.4　技術的機能と他技術群との統合形態

①　データパイプライン・シミュレーション・世界モデルの三位一体

②　他社・エコシステムとの連携

  • 109.5　課題・リスクと今後の展望

①　スケール・汎化・説明性の課題

②　標準化とエコシステムの方向性

110　Segment Anything Modelと自動運転における物体セグメンテーション／シーン理解

  • 110.1　Segment Anything Modelの概要と特徴
  • 110.2　自動運転における応用：物体セグメンテーションとオートラベリング

①　BDD100Kなど走行データセットへの適用

②　ADAS/AV向けオートラベリングとデータ拡張

  • 110.3　シーン理解・高次タスクへの統合

①　VLM／LLMとの連携によるシーン理解

②　3Dシーン完成・協調認識との接続

  • 110.4　技術的課題と制約

①　現実世界ドメインへの適応とリアルタイム性

②　安全性・一貫性と運用上の留意点

  • 110.5　関与企業・団体とエコシステム

①　Meta AIとオープンソースコミュニティ

②　クラウド・自動車・研究機関の連携

111　センサーフュージョンとWaymo／Cruise／Pony.aiのマルチセンサー融合

  • 111.1　センサーフュージョンの役割と基本構成
  • 111.2　Waymoのセンサーフュージョン：高冗長・高精度志向

①　センサー構成とFusion戦略

②　安全性と冗長性の設計思想

  • 111.3　Cruiseのマルチセンサー融合（公開情報からの整理）
  • 111.4　Pony.aiのマルチセンサー融合：環境別に最適センサーを選択

①　センサースイートとPonyAlphaのFusionモジュール

②　第7世代システムと360°冗長認識

  • 111.5　センサーフュージョン技術の分類と最新動向

①　Fusionレベル：ローレベル／ミドルレベル／レイトフュージョン

②　深層学習・TransformerベースFusion

  • 111.6　課題と今後の展望

①　コスト・複雑性・キャリブレーションの課題

②　AI定義型自動車への統合

112　カメラベース認識とTesla Vision Only／Wayveビジョンベースシステム

  • 112.1　カメラベース認識の位置づけと特徴
  • 112.2　Tesla Vision Onlyの概要と技術

①　レーダー・超音波を廃止した純カメラ戦略

②　ビジョンスタックとエンドツーエンド要素

  • 112.3　WayveのビジョンベースシステムとエンドツーエンドAI

①　AV2.0コンセプトとカメラ中心設計

②　GAIA‑1／LINGO‑1など世界モデル・説明モデルとの連携

  • 112.4　他技術群との統合形態とシステムアーキテクチャ

①　センサー構成とマップ・世界モデルの関係

②　クラウド側インフラとスケーリング戦略

  • 112.5　カメラベース認識の課題と評価

①　悪条件下での堅牢性と規制面の懸念

②　AI定義型自動車における位置づけ

113　LiDARセンサーとWaymo／Cruise／Pony.aiの独自LiDAR開発

  • 113.1　自動運転におけるLiDARの役割
  • 113.2　Waymoの自社LiDAR「Laser Bear Honeycomb」

①　Honeycombの技術的特徴

②　エコシステム戦略と現在の位置づけ

  • 113.3　CruiseとGMによるLiDAR内製化戦略

①　CruiseとStrobe買収の背景

②　Cruise車両でのLiDAR活用

  • 113.4　Pony.aiとパートナー型LiDAR戦略

①　Luminar IrisからHesai AT128へ

②　コスト削減と量産性への配慮

  • 113.5　LiDARと他技術群の統合形態

①　センサーフュージョン・HDマップ・世界モデルとの連携

②　ロボタクシーと量販車での使い分け

  • 113.6　LiDARセンサーの課題と今後の展望

①　コスト・耐久性・天候性能

②　AI定義型自動車におけるLiDARの位置づけ

114　77GHz・79GHzレーダーによる高精度認識技術

  • 114.1　76–81GHz帯自動車レーダーの位置づけ
  • 114.2　77GHz・79GHzレーダーの先端技術と機能

①　FMCW・MIMO・CDM/TDMによる高分解能化

②　4Dイメージングレーダーと代表的プレイヤー

  • 114.3　規制・標準と周波数帯利用

①　76–81GHz帯への世界的移行

  • 114.4　他技術群との統合と自動運転への応用

①　LiDAR・カメラとの補完関係

②　AI・世界モデルとの統合

  • 114.5　課題と今後の展望

①　干渉・誤検知・解像度の限界

②　エコシステムと標準化の進行

115　5G/6G通信とC-V2Xインフラ（広州市の530基RSU展開）

  • 115.1　C-V2Xと5G/6Gの概要
  • 115.2　広州市のC-V2Xインフラ展開と530基RSU

①　5G＋C-V2Xパイロットとデモゾーン

②　RSUとOBUが提供する機能

  • 115.3　5G/6G C-V2Xの技術要素と機能

①　PC5直接通信と5G NR-Uuの連携

②　6G V2XとハイブリッドRF-VLC

  • 115.4　他技術群との統合形態：車路協調・クラウド統合

①　車両・道路・クラウドの三層統合

②　自動運転スタックとの連携

  • 115.5　課題・制約と今後の展望

①　インフラコスト・標準化・セキュリティ

②　5Gから6Gへの進化とAI定義型自動車

【　ソフトウェア定義型自動車（SDV）　】

116　SDVの定義と特性（AUTOSAR標準とドメイン統合アーキテクチャ）

  • 116.1　SDVの基本概念と特徴
  • 116.2　AUTOSAR標準とSDV

①　AUTOSAR ClassicとAdaptiveの役割分担

②　SDVにおけるAUTOSARの位置づけ

  • 116.3　E/Eアーキテクチャの進化：ドメイン統合からゾーン型へ

①　ドメイン・クロスドメイン・中央集約アーキテクチャ

②　ゾーンアーキテクチャの特徴

  • 116.4　他技術群との統合と先行事例

①　OEMのSDVプラットフォーム事例

②　クラウド・OTA・AIスタックとの連携

  • 116.5　SDV移行における課題と展望

①　技術的・組織的課題

②　今後の発展方向

117　SDVにおけるマイクロサービスアーキテクチャ

  • 117.1　SDVとマイクロサービスの基本概念
  • 117.2　SDVソフトウェアスタックとマイクロサービス

①　ゾーン／集中コンピュートアーキテクチャとの関係

②　クラウド連携とハイブリッドデプロイ

  • 117.3　マイクロサービス実現アーキテクチャ

①　仮想化・コンテナと独立デプロイ

②　AUTOSAR AdaptiveとSOA／マイクロサービス

  • 117.4　他技術群との統合形態

①　DevOps／CI/CDとの結合

②　TSN/Ethernet・V2X・クラウドとの関係

  • 117.5　先行事例と課題

①　先行事例・コンセプト

②　技術的・組織的課題

118　SDVにおけるハードウェアアブストラクションとHAL

  • 118.1　SDVとハードウェアアブストラクションの役割
  • 118.2　AUTOSARにおけるHAL構造

①　Classic Platform：MCALとECU Abstraction Layer

②　Complex DriverとHALの境界

  • 118.3　Adaptive Platformと仮想化による抽象化

①　Adaptive Platformサービスとハードウェア非依存API

②　ハイパーバイザとVirtIOによる下位HAL

  • 118.4　HALと他技術群との統合形態

①　SOA／マイクロサービスとの関係

②　クラウド・仮想ECU／デジタルツインとの接続

  • 118.5　先行事例とSDVにおける意義

①　AUTOSARベース量産ECUでのHAL活用

②　SDVアーキテクチャにおける課題と展望

119　SDVにおけるOS層統合（Android Automotive、QNX、Linux系OS）

  • 119.1　SDVとOS層統合の位置づけ
  • 119.2　Android Automotive OS（AAOS）

①　概要とアーキテクチャ

②　SDVとの統合形態と事例

  • 119.3　QNX（BlackBerry QNX）

①　マイクロカーネルと機能安全

②　SDVアーキテクチャでの役割

  • 119.4　Linux系OSとAutomotive Grade Linux（AGL）

①　Automotive LinuxとAGLの特徴

②　SDVへの貢献とユースケース

  • 119.5　OS層統合パターンとSDVアーキテクチャ上での役割分担

①　代表的な統合パターン

②　他技術群との連携

  • 119.6　課題と今後の展望

①　安全認証・セキュリティ・ライセンス

②　将来像：オープンかつモジュラなVehicle OS

120　AUTOSAR標準（Adaptive PlatformとClassic Platform）の概要と統合形態

  • 120.1　AUTOSAR標準の位置づけとSDVとの関係
  • 120.2　Classic Platform（CP）のアーキテクチャと特徴

①　レイヤードソフトウェアアーキテクチャ

②　用途領域と強み

  • 120.3　Adaptive Platform（AP）のアーキテクチャと機能

①　サービス指向・分散コンピューティングアーキテクチャ

②　サービス指向通信と動的構成

  • 120.4　ClassicとAdaptiveの統合形態とSDVでの利用

①　役割分担と通信

②　ドメイン統合・ゾーンアーキテクチャへのマッピング

  • 120.5　先行事例・エコシステムと課題

①　産業界での採用状況

②　課題と今後の方向性

121　ゾーン型アーキテクチャとBMW iDrive OS／Mercedes MB.OS

  • 121.1　ゾーン型アーキテクチャの基本概念
  • 121.2　BMWのゾーン型アーキテクチャとiDrive OS

①　Neue Klasseと「4つのスーパーブレイン」

②　iDrive OSとの連携

  • 121.3　Mercedes-Benz MB.OSとゾーン型アーキテクチャ

①　MB.OSのチップ・トゥ・クラウド設計

②　ドメイン統合とユーザー体験

  • 121.4　ゾーン型アーキテクチャと他技術群の統合

①　中央コンピュート・ミドルウェア・OS層

②　メリットと課題

  • 121.5　SDVにおけるBMWとMercedesの位置づけ

122　中央集約型コンピュートとTesla／BMW／VW Groupの統合プロセッサ戦略

  • 122.1　中央集約型コンピュートの概要
  • 122.2　TeslaのFSDコンピュータと統合戦略

①　FSD Computer（Hardware 3）のアーキテクチャ

②　車両全体のコンピュート統合

  • 122.3　BMWのSuperbrainsと中央コンピュート

①　Neue Klasseにおける4つのSuperbrains

②　ソフトウェア定義戦略との結合

  • 122.4　VW GroupとCARIADによる統合プロセッサ戦略

①　E³アーキテクチャとVW.OS／VW.AC

②　MVPと段階的実装

  • 122.5　中央集約型コンピュートと他技術群の統合形態

①　センサーフュージョン・AI・V2Xとの一体化

②　ゾーンアーキテクチャ・AUTOSAR・OSとの連携

  • 122.6　中央集約型コンピュートの課題と今後

①　冗長性・安全性・電力

②　プロセッサ戦略とエコシステム

123　SDVにおけるOTA更新（Tesla、BMW、Mercedes MBconnect）

  • 123.1　SDVとOTA更新の基本概念
  • 123.2　TeslaのOTA更新システム

①　アーキテクチャと機能

②　安全性とサービス拡張

  • 123.3　BMW Remote Software Upgrade（BMW OTA）

①　概要と対応車種

②　技術的アーキテクチャとユーザー体験

  • 123.4　MercedesのMBconnect／Mercedes me connectによるOTA

①　MBconnect／Mercedes me connectの仕組み

②　サービス範囲と課題

  • 123.5　OTAアーキテクチャと他技術群との統合

①　セキュリティ・バックエンド・車載側コンポーネント

②　SDVアーキテクチャとの関係

124　SDVにおけるDevOpsとCI/CDの役割

  • 124.1　SDVとDevOps／CI/CDの基本概念
  • 124.2　SDV向けDevOpsアーキテクチャ

①　クラウド中心の開発・検証パイプライン

②　仮想ECU・バーチャル車両との統合

  • 124.3　CI/CDパイプラインの構成要素

①　開発〜ビルド・テスト段階

②　デプロイと運用段階（Continuous Deployment）

  • 124.4　他技術群との統合と先行事例

①　AUTOSAR／サービス指向アーキテクチャとの連携

②　仮想検証プラットフォームとHIL/SILの自動化

  • 124.5　セキュリティ・コンプライアンスとDevOps

①　セキュリティ統合（DevSecOps）

②　規制・ホモロゲーションと高頻度リリース

125　SDVにおけるクラウド連携プラットフォーム（AWS／Azure／Google Cloud）

  • 125.1　SDVとクラウド連携の基本概念
  • 125.2　AWS AutomotiveとSDVプラットフォーム

①　アーキテクチャと主要サービス

②　SDV開発・検証での活用事例

  • 125.3　Azure AutomotiveとSDVツールチェーン

①　Azure SDVリファレンスアーキテクチャ

②　パートナーエコシステムとAI統合

  • 125.4　Google Cloud AutomotiveとSDV開発

①　Google Cloud Automotiveソリューション

②　共同プラットフォームとAIネイティブSDV

  • 125.5　クラウド連携アーキテクチャと他技術群との統合

①　車載側アーキテクチャとの結合

②　共同エコシステムと今後の方向性

126　SDVにおけるAPI標準化と3GPP／AUTOSAR／ISO TC22

  • 126.1　SDVとAPI標準化の位置づけ
  • 126.2　3GPPにおけるAPI標準化（CAPIF／NEF）

①　ネットワーク能力公開とCAPIF

②　V2X／産業アプリとの統合形態

  • 126.3　AUTOSARによる車載API標準化

①　ara::comとサービス指向通信

②　Automotive APIと車両データアクセス

  • 126.4　ISO TC22による標準化とAPI関連文書

①　ISO TC22のスコープとAPI関連活動

②　OTA・診断・WebサービスAPI

  • 126.5　SDVにおけるAPI標準の統合形態と今後

①　エンドツーエンドのAPIスタック

②　課題と展望

【　AI定義型自動車 vs ソフトウェア定義型自動車（SDV）　】

127　AIDVとSDVにおける適応学習機能の比較

  • 127.1　概要と前提コンセプト
  • 127.2　SDVにおける「プリロード型」学習・更新

①　MLOpsとOTAを前提としたライフサイクル

②　オンライン学習を抑制する安全・規制上の理由

  • 127.3　AIDVにおけるリアルタイム学習・更新

①　リアルタイム適応の方向性

②　研究動向：オンライン・継続学習のフレームワーク

  • 127.4　他技術群との統合形態

①　データパイプライン・OTA・CI/CDとの連携

②　安全保証・AIガバナンスとの関係

  • 127.5　事例・近況の概観

①　SDV側：高頻度OTAとデジタルツイン

②　AIDV側：連続学習エコシステムへのシフト

  • 127.6　相対比較の整理：リアルタイム学習とプリロード更新

128　AIDVとSDVにおけるコスト構造の比較

  • 128.1　概要と基本構図
  • 128.2　AIDVのR&Dコスト構造と演算コスト

①　大規模R&D投資とスケールメリット

②　演算処理コストとエッジAI

  • 128.3　SDVの開発効率化とエコシステム構築コスト

①　SDVがもたらす長期的コスト削減

②　隠れたプラットフォーム／エコシステムコスト

  • 128.4　R&D効率化とAI/SDV統合のコスト影響

①　新興OEMとR&D効率

②　AIDVにおける演算効率とTCO最適化

  • 128.5　相対比較：AIDVとSDVのコスト構造

129　AIDVとSDVにおけるリアルタイム推論の比較

  • 129.1　概要と位置づけ
  • 129.2　リアルタイム推論の要求水準

①　AIDVにおける低レイテンシ要件

②　SDVにおけるクラウド依存の許容範囲

  • 129.3　アーキテクチャと技術スタック

①　エッジAIハードウェアとSDV基盤

②　エッジ・クラウド協調推論

  • 129.4　AIDVとSDVのリアルタイム推論ユースケース

①　AIDV：エッジ中心の高度ユースケース

②　SDV：エッジ＋クラウドの棲み分け

  • 129.5　他技術との統合と今後の方向性

①　5G・MEC・仮想化とのシナジー

②　相対比較の整理

130　AIDVとSDVにおけるパーソナライゼーションの比較

  • 130.1　概要と基本コンセプト
  • 130.2　SDVにおけるパーソナライゼーション

①　現状の機能水準

②　SDVパーソナライズの特徴

  • 130.3　AIDVにおける高度パーソナライゼーション

①　個別運転スタイルへの適応

②　車室内体験・感情への適応

  • 130.4　他技術との統合形態

①　データ収集・学習基盤

②　UX・ビジネスモデルとの連携

  • 130.5　事例の概況と相対比較

①　現在のSDV事例

②　AIDVの方向性と近況

131　AIDVとSDVにおけるエッジケース対応の比較

  • 131.1　エッジケースとSDV/AIDVの前提
  • 131.2　SDVにおけるエッジケース対応

①　開発時点の想定範囲とテスト戦略

②　アクティブラーニングとデータ収集

  • 131.3　AIDVにおける継続学習とエッジケース

①　継続学習ループとデータ駆動アーキテクチャ

②　エッジケース検出と安全保証の連携

  • 131.4　他技術との統合形態

①　エッジAI・異常検知・データフィルタリング

②　安全保証フレームワークとの接続

  • 131.5　事例と相対比較の整理

①　代表的な運用事例の特徴

②　AIDVとSDVのエッジケース対応の違い

132　AIDVとSDVにおけるネットワーク依存度の比較

  • 132.1　概要と設計思想の違い
  • 132.2　SDVにおけるネットワーク依存

①　接続性とクラウド統合の役割

②　OTAとデータ駆動サービス

  • 132.3　AIDVにおけるオンデバイス優先アーキテクチャ

①　AIファーストとオンデバイスAI

②　オフライン耐性と分散インテリジェンス

  • 132.4　エッジ／クラウド協調とネットワーク依存の最適化

①　エッジとクラウドの役割分担

②　OTAとネットワーク品質の関係

  • 132.5　事例と今後の方向性

①　現在のSDV実装傾向

②　AIDVのネットワーク戦略

133　AIDVとSDVにおけるセキュリティ要件とアップデート戦略の比較

  • 133.1　規制動向とセキュリティアップデートの前提
  • 133.2　SDVにおけるセキュリティ要件と定期OTA

①　SDVアーキテクチャとセキュリティの位置づけ

②　「定期OTA可」としての運用像

  • 133.3　AIDVにおける継続的アップデートと拡張セキュリティ要件

①　AI中心アーキテクチャがもたらす追加要件

②　継続的アップデートを前提としたCSMS/SUMS

  • 133.4　他技術との統合形態

①　セキュアOTAとランタイム保護

②　セキュリティ運用とデータ駆動ループ

  • 133.5　相対比較の整理：AIDVとSDVのセキュリティ要件

134　AIDVとSDVにおける開発複雑度と人材要件の比較

  • 134.1　概要と前提整理
  • 134.2　SDV開発の複雑度と従来ソフトウェア技術

①　アーキテクチャと開発プロセス

②　SDVにおけるAIとその扱い

  • 134.3　AIDV開発の複雑度とML/AI人材要件

①　データ駆動・MLOps前提のライフサイクル

②　必要とされるML/AIスキルセット

  • 134.4　組織・プロセス面の複雑度

①　SDV開発で顕在化している課題

②　AIDV開発での追加複雑度

  • 134.5　相対比較のまとめ：開発複雑度と人材要件

135　AIDVとSDVにおけるテスト・検証方法の比較

  • 135.1　概要と位置づけ
  • 135.2　SDVにおける従来テスト（ユニットテスト中心）

①　ISO 26262に基づくテスト階層

②　SDVテストの特徴と限界

  • 135.3　AIDVにおけるMetamorphic Testing

①　Metamorphic Testingの基本概念

②　デジタルツインとの統合

  • 135.4　AIDVにおけるAdversarial Testing

①　敵対的テストの目的と手法

②　検証・ロバスト化とのループ

  • 135.5　他技術との統合形態と相対比較

①　従来テストと新手法のハイブリッド

136　AIDVとSDVにおける規制対応の違い

  • 136.1　従来機能安全とAI安全のレイヤ
  • 136.2　SDVにおける従来規制対応

①　ISO 26262／SOTIF中心の枠組み

②　タイプアプローバルと既存枠組み

  • 136.3　AIDVにおけるAI安全規制対応

①　EU AI Actなど高リスクAI規制

②　ML安全保証フレームワークとの統合

  • 136.4　他技術群との統合形態

①　セーフティケースとツールチェーン

②　安全・規制対応の二層構造

137　総括：AI定義型自動車とSDVにおけるAI統合度の比較

  • 137.1　概要と基本コンセプト
  • 137.2　アーキテクチャ視点の相違

①　SDVアーキテクチャ：ソフトウェア基盤中心

②　AIDVアーキテクチャ：AIファースト設計

  • 137.3　機能・ユースケースの比較

①　AIDVで想定される先端AI機能

②　SDVにおけるAI機能の位置づけ

  • 137.4　他技術群との統合形態

①　クラウド・データ基盤との結合

②　規制・安全・ガバナンスとの関係

  • 137.5　事例の概況・近況

①　中国OEMとAIDV戦略

②　グローバルOEM／サプライヤの動向

  • 137.6　まとめ的整理：AIDVとSDVの相対位置

【　完全自動運転（Level 4-5/A2A）　】

138　完全自動運転におけるレベル別自動化定義とWP.29規制

  • 138.1　SAEレベル別自動化定義の概要
  • 138.2　Level 4–5/A2AのアーキテクチャとAI技術

①　システム構成とレイヤ

②　AI技術との密接な関連性

  • 138.3　国連WP.29規制とLevel 3–4移行

①　ALKS規則とその拡張

②　機能安全・SOTIF・AI安全との接続

  • 138.4　運用状況・先進事例・関与主体

①　Level 4実運用の状況

②　業界・標準化の主なプレイヤ

  • 138.5　先端機能と課題

①　先端機能の方向性

②　残された課題

139　UNECE WP.29における運転設計領域（ODD）定義と標準化

  • 139.1　ODDの基本概念とWP.29の位置づけ
  • 139.2　UNECE WP.29におけるODD定義とALKS法規

①　ALKS規則におけるODDの具体化

②　WP.29枠組み文書とVMADガイドライン

  • 139.3　ODDタクソノミと国際標準（ISO 34503など）

①　ISO 34503による階層タクソノミ

②　ASAM OpenODDなど実装エコシステム

  • 139.4　ODDとAI技術・システムアーキテクチャの関係

①　ODD駆動のADS設計

②　AI安全・検証との密接な関連

  • 139.5　運用・先進事例・関与主体

①　実運用でのODD表現とユーザ情報

②　標準化団体・業界コンソーシアムの役割

  • 139.6　課題と今後の展望

140　自動運転失敗時のMinimal Risk Maneuverと安全停止プロトコル

  • 140.1　Minimal Risk Maneuverの基本概念
  • 140.2　規制・標準におけるMRM要件

①　UNECE ALKS規則の要件

②　ISO・ITS標準での枠組み

  • 140.3　アーキテクチャとAI技術との関係

①　MRM実行を支えるシステム構造

②　AIモデルとMRMの統合

  • 140.4　運用状況・先進事例と課題

①　ロボタクシーにおける実例と課題

②　規制・評価面での課題

  • 140.5　今後の展望：Level 4-5/A2Aに向けたMRM高度化

141　レベル3条件付き自動運転のハンドオーバー問題と責任追跡

  • 141.1　レベル3の定義と位置づけ
  • 141.2　ハンドオーバー問題：認知・HMI・WP.29要件

①　ドライバ状態と状況認識のギャップ

②　WP.29 ALKSにおけるハンドオーバー規制

  • 141.3　責任追跡の不明確性：法制度とDSSAD

①　レベル3に固有の責任分界問題

②　DSSADとデータに基づく責任追跡

  • 141.4　アーキテクチャとAI技術の関与

①　ハンドオーバー中心のシステムアーキテクチャ

②　L4/A2Aとの関係と移行パス

  • 141.5　運用状況・先進事例・関与する主体

①　市場投入と各社の戦略

  • 141.6　レベル3の今後と完全自動運転への含意

142　福井県永平寺町と茨城県日立市におけるレベル4自動運転実装

  • 142.1　日本のレベル4政策と位置づけ
  • 142.2　永平寺町（福井県）のレベル4サービス

①　概要と運用状況

②　アーキテクチャとAI技術

  • 142.3　日立市（茨城県）の中型バスによるレベル4

①　営業運行の概要と運用

②　技術アーキテクチャとAI活用

  • 142.4　共通する先端機能と課題

①　先端機能と運用上の工夫

②　課題：ビジネスモデル・スケール・人手

143　レベル5完全自動運転の実現性と2030年代以降の展開

  • 143.1　レベル5の定義と現在位置
  • 143.2　予測：2030年代以降の段階的展開

①　エキスパート予測とロードマップ

②　限定エリアからA2Aへの拡張

  • 143.3　レベル5向けアーキテクチャとAI技術

①　フルスケールADSアーキテクチャ

②　AI技術との密接な関連性

  • 143.4　実運用・先進事例・関与プレイヤ

①　先進事例と限界

②　エコシステムと標準化主体

  • 143.5　レベル5実現に向けた主要課題

①　技術・安全保証の課題

②　社会・法制度・経済性の課題

  • 143.6　まとめ：2030年代以降の現実的なシナリオ像

144　地域限定型自動運転サービスの実態と課題

  • 144.1　地域限定型自動運転の位置づけ
  • 144.2　永平寺町：路線限定の公共モビリティ

①　概要と運用状況

②　アーキテクチャとAI技術

  • 144.3　Waymo Phoenixエリア：商用ロボタクシーの代表例

①　サービス概要と運用状況

②　アーキテクチャとAI技術

  • 144.4　Cruise SF：都市ロボタクシーと規制リスク

①　サンフランシスコでの展開と停止

②　技術と運用の特徴

  • 144.5　共通アーキテクチャとAIの役割

①　ジオフェンス型レベル4アーキテクチャ

②　地域限定モデルの利点と制約

  • 144.6　課題と今後の展望

145　雪・雨・濃霧に対応する完全自動運転の天候適応技術

  • 145.1　天候対応の重要性と課題
  • 145.2　センサとアーキテクチャへの影響

①　雪・雨・濃霧がセンサに与える影響

②　オールウェザー対応アーキテクチャ

  • 145.3　Waymoの冬季テストと全天候ドライバ構想

①　北東部・積雪地での冬季テスト

②　センサハード改良とフリート連携

  • 145.4　AI技術による悪天候ロバスト化

①　認識モデルとドメイン適応

②　センサフュージョンの高度化

  • 145.5　先進事例と関与企業・団体

①　産業界の取り組み

②　研究コミュニティと標準化

  • 145.6　課題と今後の展望

146　都市環境対応型自動運転：Wayve LondonとPony.ai Dubai

  • 146.1　都市環境対応の意義と位置づけ
  • 146.2　Wayve London：エンドツーエンドAIによる複雑交差点対応

①　サービス・実証の概要

②　AV2.0／エンドツーエンドアーキテクチャ

③　都市交差点へのAI適用と課題

  • 146.3　Pony.ai Dubai：スマートシティとの統合ロボタクシー

①　ドバイRTAとの戦略提携と運用計画

②　技術アーキテクチャと都市インフラ連携

  • 146.4　都市型Level 4-5アーキテクチャとAIの役割

①　Wayve型とPony.ai型の対照

②　都市インフラ・サービスとの統合

  • 146.5　課題と展望

147　高速道路自動化と隊列走行：新東名と中国高速道路での商用化

  • 147.1　高速道路自動化の位置づけ
  • 147.2　新東名高速：専用レーンと隊列走行実証

①　政策と実証の概要

②　参加企業とアーキテクチャ

③　AI技術と先端機能

  • 147.3　中国高速道路：商用化に向けた自動運転トラック・L3/L4検討

①　国家レベルのパイロットと高速道路戦略

②　高速貨物輸送と商用化モデル

  • 147.4　高速道路自動化アーキテクチャとAIの役割

①　共通アーキテクチャ

②　先端機能：物理インターネットと24時間運行

  • 147.5　課題と展望

148　低速自動運転実証：日産Kobeパイロットと自動バレーパーキング

  • 148.1　低速自動運転の位置づけ
  • 148.2　日産Kobe低速自動運転実証の概要

①　Nada Gogoエリアでのパイロット

②　Yokohama実証との連続性とアーキテクチャ

  • 148.3　日産のAI技術と低速運行最適化

①　認識・予測・制御におけるAI適用

②　運行オペレーションとサービスデザイン

  • 148.4　自動バレーパーキング（オーパーキング自動化）の技術動向

①　AVPの概念と標準化

②　アーキテクチャとAI技術

  • 148.5　低速自動運転・駐車自動化の課題と展望

【　AI関連技術動向　】

149　LLMの自動車応用とChatGPT API統合

  • 149.1　LLM車載応用の概要
  • 149.2　代表的なアーキテクチャとインテグレーション方向性

①　クラウド連携型音声アシスタント拡張

②　サードパーティAIプラットフォーム経由統合

  • 149.3　他技術群との統合形態

①　車両OS・インフォテインメントとの連携

②　センサ・地図・運転データとの結合

  • 149.4　課題：安全・プライバシ・UX設計

①　安全・責任分担の課題

②　データ保護・サイバーセキュリティ

  • 149.5　先進事例と関与プレイヤー

①　先進OEMの取り組み

②　標準化・エコシステムの動き

150　因果推論による自動運転シーン理解の高度化

  • 150.1　概要とAI定義型自動車における意義
  • 150.2　因果推論のアーキテクチャとシーン理解への適用

①　構造的因果モデルと因果グラフ

②　因果ナレッジグラフと反事実推論

  • 150.3　インテグレーション方向性と他技術との統合

①　世界モデル・LLMとの統合とリスク推論

②　安全評価・XAI・ポリシー学習との連携

  • 150.4　課題と研究・実装上のボトルネック
  • 150.5　先進事例と今後の展望

151　NIO World ModelにみるマルチモーダルAIと自動車応用

  • 151.1　NIO World Modelの概要
  • 151.2　ハードウェア／ソフトウェアアーキテクチャ

①　Adamスーパーコンピュータとセンサスイート

②　NADArch 2.0とWorld Model統合

  • 151.3　マルチモーダルAIとしての特徴とインテグレーション方向性

①　ビジョン＋言語＋行動の統合

②　開発・運用サイクルへの統合

  • 151.4　他社・他技術との比較と連携可能性

①　Tesla・Li Autoなどの世界モデル／VLMとの違い

②　車載OS・スマートコックピットとの接続

  • 151.5　課題と今後の方向性

①　技術・安全面の課題

②　産業・標準化の観点

152　ニューラルネットワーク圧縮技術（量子化・プルーニング・知識蒸留）とAI定義型自動車

  • 152.1　圧縮技術の概要と自動車への重要性
  • 152.2　量子化（Quantization）

①　基本概念と手法

②　車載プラットフォームでの実装

  • 152.3　プルーニング（Pruning）

①　手法とアーキテクチャへの影響

②　自動車向け実践フロー

  • 152.4　知識蒸留（Knowledge Distillation）

①　概要とエッジAIでの位置づけ

②　自動車・Snapdragon Rideなどでの活用

  • 152.5　ハイブリッド圧縮パイプラインと課題

①　統合パイプラインと他技術との連携

②　技術的・運用的課題

153　量子化実装（INT8・FP16低精度化による推論高速化）

  • 153.1　自動車向け低精度推論の位置づけ
  • 153.2　FP16混合精度と車載GPU

①　FP16／BF16混合精度の基本

②　NVIDIA Driveなどでの利用

  • 153.3　INT8量子化と自動運転ワークロード

①　INT8推論の仕組みと効果

②　自動運転スタックでの使い分け

  • 153.4　実装アーキテクチャと他技術との統合

①　ツールチェーンとワークフロー

②　新しいフォーマット（FP8・NVFP4など）との関係

  • 153.5　課題と今後の展望

154　知識蒸留による大規模モデルから車載コンパクトモデルへの知識転移

  • 154.1　知識蒸留の概要とAI定義型自動車での意義
  • 154.2　基本アーキテクチャと手法

①　Teacher–Student構造と損失設計

②　特徴量・構造蒸留とマルチモーダル拡張

  • 154.3　自動車・モビリティ領域での応用とインテグレーション

①　車載認識モデルへの蒸留

②　車載LLM・音声アシスタントへの蒸留

  • 154.4　エッジ・マルチエージェント統合と運用パターン

①　エッジ階層とマルチエージェントKD

②　他の圧縮技術との統合

  • 154.5　課題と今後の展望

155　Neural Architecture Searchによる自動ネットワーク設計最適化

  • 155.1　NASの概要とAI定義型自動車での役割
  • 155.2　基本アーキテクチャとハードウェアアウェアNAS

①　検索空間・戦略・評価の三要素

②　NAIS：アーキテクチャ＋実装同時探索

  • 155.3　エッジ・車載向けNASの先行事例

①　AutoSegEdge：Jetson向けリアルタイムセグメンテーション

②　TrajectoryNAS・NVAutoNetなど自動運転特化例

  • 155.4　AI定義型自動車スタックへの統合

①　ハードウェアアウェアNASと量子化・プルーニング

②　開発フロー・ツールチェーンとの連携

  • 155.5　課題と今後の展望

156　ImageNetから自動運転シーン認識への転移学習

  • 156.1　転移学習の概要と位置づけ
  • 156.2　ImageNet事前学習モデルのアーキテクチャ

①　CNN・ViTバックボーンと事前学習

②　シーン認識タスクへのヘッド構成

  • 156.3　転移学習のインテグレーションと運用

①　学習フローとデータ戦略

②　他技術との統合形態

  • 156.4　課題と限界
  • 156.5　先進事例と今後の方向性

157　Few-Shot Learningによる少数データからの学習効率向上

  • 157.1　Few-Shot Learningの概要と自動運転における意義
  • 157.2　代表的アーキテクチャと技術要素

①　メトリック学習・プロトタイプネット系

②　メタラーニング（MAML系・タスク分散）

  • 157.3　自動運転における応用シナリオとインテグレーション

①　レアオブジェクト・長尾事象検出

②　ドライバ識別・行動予測・異常検知

③　テスト・シミュレーションとシナリオ生成

  • 157.4　他技術との統合形態とシステムアーキテクチャ

①　プレトレーニング・知識蒸留との組み合わせ

②　フリートスケールでの展開とフェデレーテッド学習

  • 157.5　課題と今後の展望

158　説明可能AIとISO 26262・SOTIFに基づく透明性要求

  • 158.1　概要と規制文脈における位置づけ
  • 158.2　安全規格と透明性・説明可能性の要求

①　ISO 26262・SOTIF・ISO/PAS 8800の方向性

②　EU AI Act・AI Regulationとの関係

  • 158.3　説明可能AI技術のアーキテクチャと統合形態

①　XAIの5パラダイムとSafeXフレームワーク

②　典型的なシステム構成と企業ソリューション

  • 158.4　他技術群との統合と運用上の課題

①　データガバナンス・モデル圧縮・世界モデルとの連携

②　実務上のボトルネックと標準化動向

  • 158.5　先進事例と今後の展望

【　センサー・認識技術　】

159　AI定義型自動車におけるカメラセンサー（単眼・ステレオ・広角・赤外線）

  • 159.1　概要と役割
  • 159.2　単眼カメラの機能と応用

①　特徴と先端機能

②　統合形態と課題

  • 159.3　ステレオカメラとマルチカメラ同期

①　ステレオ・マルチカメラの構造と利点

②　マルチカメラ同期技術と自動運転スタック

  • 159.4　広角カメラとサラウンドビュー

①　広角レンズの特性と活用

②　360度サラウンドビューと市場動向

  • 159.5　赤外線・熱画像カメラと夜間視認

①　赤外線カメラの原理と種類

②　先進事例と主要企業

  • 159.6　カメラ統合と課題・今後の方向性

①　マルチモーダル統合とソフトウェアスタック

②　共通課題と技術トレンド

160　AI定義型自動車における物体検出とYOLO・Faster R-CNN・EfficientDet

  • 160.1　物体検出モデルの概要
  • 160.2　YOLOシリーズの特徴
  • 160.3　Faster R-CNNの特徴
  • 160.4　EfficientDetの特徴
  • 160.5　モデル比較表
  • 160.6　AI定義型自動車における役割
  • 160.7　他センサーとの統合形態
  • 160.8　先端機能: 改良YOLOとハイブリッドモデル
  • 160.9　先端機能: 協調検出とV2X
  • 160.10　課題: ロバスト性と敵対的攻撃
  • 160.11　計算資源と最適化
  • 160.12　データセットと評価指標
  • 160.13　関与企業・団体: ADASプラットフォームベンダ
  • 160.14　関与企業・団体: 研究コミュニティと標準化
  • 160.15　今後の展望
  • 160.16　代表的な出典

161　AI定義型自動車におけるセマンティックセグメンテーションと走行可能領域・障害物領域認識

  • 161.1　セマンティックセグメンテーションの概要
  • 161.2　走行可能領域・障害物領域認識の役割
  • 161.3　代表的モデルとリアルタイム化
  • 161.4　AI定義型自動車における役割
  • 161.5　他センサー・技術との統合形態
  • 161.6　先進事例: 非構造道路での走行可能領域検出
  • 161.7　先進事例: 障害物検出と安全マージン評価
  • 161.8　課題: ロバスト性とドメインギャップ
  • 161.9　課題: データセットとアノテーションコスト
  • 161.10　産業界の動向とサービス提供者
  • 161.11　他手法との比較表
  • 161.12　今後の展望

162　AI定義型自動車における機械式・MEMS・ソリッドステートLiDARセンサー

  • 162.1　LiDARセンサー技術の全体像
  • 162.2　機械式LiDARの概要と特徴
  • 162.3　機械式LiDARの先端機能
  • 162.4　MEMS LiDARの概要
  • 162.5　MEMS LiDARの先端機能
  • 162.6　ソリッドステートLiDARの概要
  • 162.7　ソリッドステートLiDARの実装バリエーション
  • 162.8　ハイブリッドソリッドステートと進化動向
  • 162.9　AI定義型自動車における役割
  • 162.10　センサーフュージョンとの統合
  • 162.11　カメラ・レーダとの補完関係
  • 162.12　機械式LiDARの課題
  • 162.13　MEMS LiDARの課題
  • 162.14　ソリッドステートLiDARの課題
  • 162.15　AI処理との統合とソフトウェア課題
  • 162.16　セキュリティとフェイルセーフ
  • 162.17　先進事例: 量産車搭載
  • 162.18　先進事例: 長距離高性能LiDAR
  • 162.19　先進事例: 近距離ブラインドスポット検知
  • 162.20　主な企業・団体: グローバルベンダ
  • 162.21　主な企業・団体: 中国勢とICT企業
  • 162.22　主な企業・団体: 新興スタートアップ
  • 162.23　技術比較表
  • 162.24　今後の研究開発の方向性
  • 162.25　代表的な出典

163　AI定義型自動車における77GHz・79GHzミリ波レーダー

  • 163.1　ミリ波レーダー技術の概要
  • 163.2　77GHz帯レーダーの特徴
  • 163.3　79GHz帯レーダーの特徴
  • 163.4　77/79GHzマルチバンド構成
  • 163.5　複数チャネル（MIMO）レーダーの基本
  • 163.6　マルチチャネル信号処理の先端機能
  • 163.7　4DイメージングレーダーとAI
  • 163.8　AI定義型自動車におけるレーダーの役割
  • 163.9　センサーフュージョンと統合形態
  • 163.10　中央集約処理アーキテクチャ
  • 163.11　レーダーとLiDARの補完関係
  • 163.12　主な適用機能とユースケース
  • 163.13　周波数再編と規制動向
  • 163.14　技術的課題: 干渉と共存
  • 163.15　技術的課題: 分解能と誤検知
  • 163.16　実装課題: パッケージングと熱設計
  • 163.17　先進事例: 超広帯域79GHzレーダー
  • 163.18　先進事例: レーダーイメージングと自動駐車
  • 163.19　先進事例: 集中処理型4Dイメージング
  • 163.20　関与企業・団体: 半導体ベンダ
  • 163.21　関与企業・団体: システムサプライヤとOEM
  • 163.22　関与企業・団体: 規格・標準化機関
  • 163.23　技術比較表
  • 163.24　今後の展望
  • 163.25　代表的な出典

164　AI定義型自動車における超音波センサーと近距離駐車支援

  • 164.1　超音波センサー技術の概要
  • 164.2　基本構成と動作原理
  • 164.3　近距離障害物検知と駐車支援への適用
  • 164.4　先端機能: 自動駐車・リモート駐車
  • 164.5　先端機能: メモリ駐車・バレーパーキング
  • 164.6　AI定義型自動車における位置付け
  • 164.7　センサーフュージョンとの統合形態
  • 164.8　LiDAR・レーダー・カメラとの役割分担
  • 164.9　センサー配置とシステムアーキテクチャ
  • 164.10　超音波センサーの技術的課題
  • 164.11　物体識別とシーン理解の制約
  • 164.12　システムレベルの課題と代替技術
  • 164.13　先進事例: 韓国メーカーの次世代駐車制御
  • 164.14　先進事例: 超音波画像生成と物体検出
  • 164.15　先進事例: パーキングガイダンスシステム
  • 164.16　関与企業・団体: センサーメーカー
  • 164.17　関与企業・団体: システムサプライヤとOEM
  • 164.18　他センサーとの比較表
  • 164.19　今後の展望
  • 164.20　代表的な出典

165　AI定義型自動車における赤外線センサーと夜間視認・歩行者検知

  • 165.1　赤外線センサー技術の概要
  • 165.2　近赤外線方式と遠赤外線方式
  • 165.3　夜間視認システムの構成
  • 165.4　歩行者検知アルゴリズムの概要
  • 165.5　AI定義型自動車における役割
  • 165.6　LiDAR・レーダー・可視カメラとのセンサーフュージョン
  • 165.7　赤外線+可視カメラ融合とHUD表示
  • 165.8　夜間歩行者検知の課題
  • 165.9　コストと量産適用のハードル
  • 165.10　環境条件と堅牢性の問題
  • 165.11　先進事例: サーマル+レーダー+可視の統合モジュール
  • 165.12　先進事例: サーマル+LiDARフュージョン
  • 165.13　先進事例: 予測型歩行者保護
  • 165.14　関与企業・団体: センサーメーカーとサプライヤ
  • 165.15　関与企業・団体: 自動車メーカーと市場動向
  • 165.16　他センサーとの比較表
  • 165.17　今後の展望
  • 165.18　代表的な出典

166　AI定義型自動車におけるRTK GNSSによるcm級測位

  • 166.1　RTK GNSSの概要
  • 166.2　cm級測位の仕組み
  • 166.3　AI定義型自動車における役割
  • 166.4　GNSSとIMUの統合（慣性航法とのフュージョン）
  • 166.5　LiDAR・カメラ・地図との統合
  • 166.6　PPP-RTKや衛星補強サービス
  • 166.7　ネットワークRTKとNTRIPサービス
  • 166.8　センサースイート内での位置付け
  • 166.9　RTK GNSSの技術的課題
  • 166.10　サイバーセキュリティとスプーフィング対策
  • 166.11　低コスト受信機と実用化動向
  • 166.12　先進事例: 自動運転・農機・ロボットへの適用
  • 166.13　先進事例: 都市環境での高精度ローカライゼーション
  • 166.14　関与企業・団体: GNSSチップ・モジュールベンダ
  • 166.15　関与企業・団体: RTKサービスプロバイダ
  • 166.16　他の位置推定手法との比較表
  • 166.17　今後の展望
  • 166.18　代表的な出典

167　AI定義型自動車におけるIMUと加速度・角速度・磁場センサー統合

  • 167.1　IMUの概要と構成
  • 167.2　加速度・角速度・磁場センサーの役割
  • 167.3　センサーフュージョンと姿勢推定
  • 167.4　GNSSとの統合による慣性航法
  • 167.5　LiDAR・カメラ・車輪速との統合
  • 167.6　AI定義型自動車におけるIMUの役割
  • 167.7　先端機能: 組込みAIとオンセンサーフュージョン
  • 167.8　先端機能: 高精度・車載グレードIMU
  • 167.9　IMUの技術的課題
  • 167.10　キャリブレーションとアライメント
  • 167.11　車両制御・安全機能への応用
  • 167.12　先進事例: ビジュアル・IMU・GNSS統合システム
  • 167.13　関与企業・団体: IMUセンサーメーカー
  • 167.14　関与企業・団体: 高精度IMU・ナビゲーション企業
  • 167.15　他センサーとの比較表
  • 167.16　今後の展望
  • 167.17　代表的な出典

168　AI定義型自動車におけるセンサー融合とEKF・粒子フィルタ

  • 168.1　センサー融合の概要と目的
  • 168.2　拡張カルマンフィルタ（EKF）の基本
  • 168.3　粒子フィルタの基本
  • 168.4　EKFと粒子フィルタの比較表
  • 168.5　自車ローカライゼーションへの適用
  • 168.6　障害物トラッキングとEKF
  • 168.7　EKFと粒子フィルタのハイブリッド方式
  • 168.8　AIとのハイブリッドセンサー融合フレームワーク
  • 168.9　AI定義型自動車におけるセンサー融合の役割
  • 168.10　統合形態: ローレベル・ミドルレベル・ハイレベル融合
  • 168.11　センサー特性のモデリングと課題
  • 168.12　計算資源とリアルタイム性
  • 168.13　標準化とプラットフォーム提供企業
  • 168.14　センサー融合スタートアップと新興企業
  • 168.15　代表的な適用シナリオ
  • 168.16　今後の研究開発の方向性
  • 168.17　代表的な出典

169　AI定義型自動車における3Dポイントクラウド処理とディープラーニング

  • 169.1　3Dポイントクラウド処理の概要
  • 169.2　PointNet系手法の基本原理
  • 169.3　VoxelNet系手法の基本原理
  • 169.4　ポイントベースとボクセルベースの比較
  • 169.5　ハイブリッドPoint-Voxelネットワーク
  • 169.6　3D物体検出タスクと評価
  • 169.7　3Dポイントクラウド強調と前処理
  • 169.8　AI定義型自動車における役割
  • 169.9　他センサー・技術との統合
  • 169.10　計算コストとエッジ推論
  • 169.11　ロバスト性と安全性の課題
  • 169.12　データセットとラベル効率
  • 169.13　関与企業・団体: プラットフォーム・OEM
  • 169.14　関与企業・団体: LiDARメーカーとスタートアップ
  • 169.15　他アプローチとの比較表
  • 169.16　今後の展望
  • 169.17　代表的な出典

【　チップセット・計算プラットフォーム　】

170　NVIDIA DRIVE OrinとAI定義型自動車向け計算プラットフォーム

  • 170.1　DRIVE Orinの概要と性能
  • 170.2　アーキテクチャと主要コンポーネント
  • 170.3　安全性・機能安全機構
  • 170.4　ソフトウェアスタックと開発環境
  • 170.5　センサー・アルゴリズムとの統合形態
  • 170.6　スケーラビリティとシステム構成
  • 170.7　AI定義型自動車における位置付け
  • 170.8　採用事例とエコシステム
  • 170.9　競合・後継プラットフォームとの関係
  • 170.10　技術的・運用上の課題
  • 170.11　今後の展望

171　AI定義型自動車におけるASICと高性能・低消費電力プラットフォーム

  • 171.1　ASICの概要と特性
  • 171.2　高性能・低消費電力のメカニズム
  • 171.3　自動車向けAI ASICの代表例
  • 171.4　SoC・FPGA・ASICの関係と統合形態
  • 171.5　大量生産とTCOの観点
  • 171.6　先端機能と設計トレンド
  • 171.7　安全性・信頼性と車載要件
  • 171.8　課題: 柔軟性・開発コスト・プロセス依存
  • 171.9　AI定義型自動車におけるASICの役割と展望

172　AI定義型自動車におけるTPUとTensorFlowモデル最適化

  • 172.1　TPUの概要とAI定義型自動車での役割
  • 172.2　アーキテクチャとTensorFlow向け最適化
  • 172.3　TensorFlowモデル最適化のポイント
  • 172.4　性能・スケーラビリティとAIトレーニング
  • 172.5　Edge TPUと車載推論への応用可能性
  • 172.6　他の計算プラットフォームとの統合形態
  • 172.7　課題と制約
  • 172.8　AI定義型自動車におけるTPUの展望

173　Qualcomm Snapdragon RideとAI定義型自動車向け計算プラットフォーム

  • 173.1　Snapdragon Rideプラットフォームの概要
  • 173.2　アーキテクチャとマルチコア構成
  • 173.3　ADAS・自動運転統合機能
  • 173.4　センサー・ソフトウェア統合形態
  • 173.5　Snapdragon Ride FlexとSDV指向
  • 173.6　安全性・機能安全フレームワーク
  • 173.7　AI定義型自動車における役割
  • 173.8　採用事例とパートナーシップ
  • 173.9　他プラットフォームとの比較上の特徴と課題
  • 173.10　今後の展望

174　Mobileye EyeQ Ultraとモノリシック視覚認識プラットフォーム

  • 174.1　EyeQ Ultraの概要と性能
  • 174.2　モノリシック設計と専用アーキテクチャ
  • 174.3　視覚認識専用設計とセンサ構成
  • 174.4　EyeQ UltraとREMマップ・クラウドサービス
  • 174.5　AI定義型自動車における役割
  • 174.6　センサー・他技術との統合形態
  • 174.7　消費電力とコスト最適化
  • 174.8　課題と批判的視点
  • 174.9　競合プラットフォームとの位置付け
  • 174.10　エコシステムと採用動向
  • 174.11　今後の展望

175　Tesla AI5/AI6独自FSDチップとAI定義型自動車プラットフォーム

  • 175.1　既存FSDコンピュータ（HW3/HW4）の位置付け
  • 175.2　Tesla独自FSDチップの基本アーキテクチャ
  • 175.3　次世代AI5/AI6コンピュータの方向性（公開情報と予測）
  • 175.4　AI定義型自動車における役割
  • 175.5　センサー統合と他技術との関係
  • 175.6　チップ・アーキテクチャの先端機能
  • 175.7　冗長性と安全アーキテクチャ
  • 175.8　課題: メモリ容量とモデル拡張
  • 175.9　課題: 高性能化と電力・熱設計
  • 175.10　AI定義型自動車戦略との統合
  • 175.11　今後の展望

176　AI定義型自動車におけるAMD EPYCとデータセンター・トレーニング基盤

  • 176.1　AMD EPYCの概要とAI向け位置付け
  • 176.2　AIトレーニング・推論ワークロードでの役割
  • 176.3　アーキテクチャの特徴とAI向け拡張
  • 176.4　Instinct MI300との統合形態
  • 176.5　AI定義型自動車における利用シナリオ
  • 176.6　エネルギー効率とTCO面での利点
  • 176.7　仮想化・マルチテナント環境での強み
  • 176.8　課題と他技術との比較
  • 176.9　今後の展望

177　AI定義型自動車におけるARMアーキテクチャと車載SoC基盤

  • 177.1　ARMアーキテクチャ採用の概要
  • 177.2　自動運転向けARM AEプロセッサと安全性
  • 177.3　新世代Armv9／Zena CSSとSDV志向
  • 177.4　他技術との統合形態とエコシステム
  • 177.5　ARMアーキテクチャが抱える課題と今後

178　AI定義型自動車におけるRISC-VとオープンISAの将来性

  • 178.1　RISC-Vの概要と自動車分野への波及
  • 178.2　自動車向けRISC-V IPと機能安全対応
  • 178.3　オープンISAとカスタマイズ性の利点
  • 178.4　AI定義型自動車アーキテクチャとの親和性
  • 178.5　ARMとの比較と位置付け
  • 178.6　ツールチェーン・ソフトウェアエコシステム
  • 178.7　課題: エコシステムの成熟と互換性
  • 178.8　将来展望と市場予測

179　AI定義型自動車におけるAIアクセラレーターの役割と種類

  • 179.1　AIアクセラレーターの概要と自動車での必要性
  • 179.2　GPUアクセラレーターの特徴
  • 179.3　TPU・類似ASICの特徴
  • 179.4　FPGAアクセラレーターの特徴とADAS応用
  • 179.5　カスタムASIC・NPUの特徴
  • 179.6　AIアクセラレーターの統合形態と役割分担
  • 179.7　種類別の特徴比較表
  • 179.8　課題と今後の展望

180　AI定義型自動車におけるFPGAとカスタマイズ可能な安全関連機能

  • 180.1　FPGAの概要と車載分野での位置付け
  • 180.2　安全関連機能とISO 26262対応
  • 180.3　カスタマイズ性と動的再構成
  • 180.4　安全系ユースケースと先進事例
  • 180.5　ネットワーク・セキュリティとFPGA
  • 180.6　FPGAの先端機能と技術トレンド
  • 180.7　他の計算プラットフォームとの統合形態
  • 180.8　課題と制約
  • 180.9　AI定義型自動車におけるFPGAの将来像

【　ソフトウェア・OSプラットフォーム　】

181　NVIDIA DriveOS/DriveWorks統合自動運転プラットフォーム

  • 181.1　DriveOS/DriveWorksの概要
  • 181.2　アーキテクチャと先端機能
  • 181.3　センサー・AI・シミュレーションとの統合形態
  • 181.4　安全性・OS構成とQNX/LINUXの役割
  • 181.5　先進事例と採用企業
  • 181.6　AI定義型自動車との関係と課題

182　Apollo（Baidu）オープンソース自動運転プラットフォーム

  • 182.1　Apolloの概要と位置づけ
  • 182.2　アーキテクチャとCyber RTフレームワーク
  • 182.3　機能モジュールと先端機能
  • 182.4　ハードウェアプラットフォームと量産コンピューティング
  • 182.5　エコシステムと共同パートナー
  • 182.6　他技術群との統合形態
  • 182.7　課題と今後の展望

183　Openpilot／オープンソース運転支援プラットフォーム

  • 183.1　Openpilotの概要と位置づけ
  • 183.2　対応ハードウェアとCommaデバイス
  • 183.3　アーキテクチャと先端機能
  • 183.4　World Modelとデータ駆動学習
  • 183.5　コミュニティとオープンエコシステム
  • 183.6　他技術群との統合・応用事例
  • 183.7　課題とAI定義型自動車への示唆

184　AI定義型自動車におけるQualcommプラットフォームとQNXリアルタイムOS

  • 184.1　QNX RTOSの概要と自動車分野での位置付け
  • 184.2　Qualcomm Snapdragonプラットフォームとの統合
  • 184.3　先端機能: マイクロカーネルと高可用性
  • 184.4　機能安全・サイバーセキュリティ対応
  • 184.5　採用事例とエコシステム
  • 184.6　AI定義型自動車における役割と課題

185　Linux車載OSとVW Group・BMW・Volvoの活用

  • 185.1　Linux車載OSの概要と位置づけ
  • 185.2　コミュニティと標準化の枠組み
  • 185.3　VW GroupにおけるLinux/AAOS活用
  • 185.4　BMWのLinuxベースOSとAndroid Automotiveのハイブリッド運用
  • 185.5　Volvo/PolestarとGoogle built-in戦略
  • 185.6　先端機能: SDVとクラウド連携
  • 185.7　他技術との統合形態（RTOS・ハイパーバイザ・クラウド）
  • 185.8　課題: リアルタイム性・安全認証・フラグメンテーション

186　AI定義型自動車におけるLinux車載OSと主要OEMの採用動向

  • 186.1　Linux車載OSの概要と役割
  • 186.2　VW GroupのLinux/Android採用とCARIADの戦略
  • 186.3　BMWのLinuxベースOSとAAOS統合
  • 186.4　Volvo/PolestarとAndroid Automotive OS
  • 186.5　オープンコミュニティと標準化団体
  • 186.6　AI定義型自動車におけるLinuxの強みと課題

187　VW独自SDK・スケーラブル設計によるソフトウェアプラットフォームの概要

  • 187.1　VW.osとグループ共通ソフトウェア基盤
  • 187.2　独自SDK・開発環境とスケーラビリティ
  • 187.3　他技術との統合形態（クラウド・E/Eアーキテクチャ・AIスタック）
  • 187.4　先端機能とAI定義型自動車への適用
  • 187.5　課題と今後の展望

188　BMW iDrive OSとドイツ車のUI/UX統合

  • 188.1　iDrive OSの概要と進化
  • 188.2　UI/UX統合コンセプトとパノラミックiDrive
  • 188.3　OSアーキテクチャとAndroid/Linux統合
  • 188.4　他システムとの統合形態（ADAS・クラウド・音声）
  • 188.5　先進事例とAI定義型自動車への適用
  • 188.6　課題と今後の展望

189　Mercedes MB.OSとAI定義型自動車プラットフォーム

  • 189.1　MB.OSの概要と位置づけ
  • 189.2　アーキテクチャと先端機能
  • 189.3　NVIDIAとの協業と自動運転ドメイン
  • 189.4　Google・Luminarなどパートナーとの統合
  • 189.5　MBUXバーチャルアシスタントとUI/UX
  • 189.6　MMAプラットフォームと量産展開
  • 189.7　ビジネスモデルとソフトウェアアップグレード
  • 189.8　課題と今後の展望

190　AUTOSAR Classic／Adaptiveプラットフォームの役割と展望

  • 190.1　AUTOSARの概要と目的
  • 190.2　Classic Platform（CP）のアーキテクチャと特徴
  • 190.3　Adaptive Platform（AP）のアーキテクチャと特徴
  • 190.4　CPとAPの機能分担と統合形態
  • 190.5　先端機能: セキュリティ・OTA・サービス指向
  • 190.6　産業エコシステムとツールチェーン
  • 190.7　課題: 複雑性・学習コスト・SDV対応

191　ROS／自動運転開発向けミドルウェア

  • 191.1　ROS／ROS 2の概要と位置づけ
  • 191.2　アーキテクチャと先端機能
  • 191.3　自動運転開発における利用形態
  • 191.4　Autowareなど先進事例と企業・団体
  • 191.5　他技術群との統合: AUTOSAR・DDS・QNX等
  • 191.6　課題: 機能安全・決定論性・運用複雑性

【　V2X・通信技術　】

192　C-V2X（LTE-V2X／5G-V2X）の役割と最新動向

  • 192.1　C-V2Xの概要と3GPP標準
  • 192.2　通信モード（PC5／Uu）とLTE-V2X／5G-V2Xの違い
  • 192.3　LTE-V2X（Rel‑14/15）の特徴
  • 192.4　5G NR-V2X（Rel‑16以降）の拡張
  • 192.5　他技術との共存とハイブリッド構成
  • 192.6　産業構造と主要プレイヤー
  • 192.7　先進事例と実証プロジェクト
  • 192.8　課題とAI定義型自動車へのインパクト

193　WiFi 6E／周波数: 2.4/5/6GHz対応

  • 193.1　WiFi 6Eの概要と周波数拡張
  • 193.2　先端機能: OFDMA・MU-MIMO・BSS Coloring・TWT
  • 193.3　自動車向けユースケースと車内ネットワーク
  • 193.4　6GHz車載利用の特性と規制
  • 193.5　V2X・5Gとの統合形態
  • 193.6　課題とAI定義型自動車への示唆

194　Ultra-Wideband／距離測定精度: cm級ポジショニング

  • 194.1　UWBの概要とcm級距離測定
  • 194.2　ポジショニング原理とRTLS構成
  • 194.3　自動車向け応用: デジタルキーと車両周辺認識
  • 194.4　V2X・歩行者保護など他技術との統合
  • 194.5　課題: 範囲・コスト・エコシステム
  • 194.6　AI定義型自動車へのインパクト

195　レイテンシ最適化／目標: 自動運転向け10ms以下

  • 195.1　自動運転と10msレベルのレイテンシ要件
  • 195.2　レイヤ別レイテンシ要因とURLLC技術
  • 195.3　MEC・ネットワークスライシングとエンドツーエンド最適化
  • 195.4　先進事例と測定結果
  • 195.5　残された課題とAI定義型自動車への示唆

196　V2V通信／車車間通信で危険情報共有

  • 196.1　V2V通信の概要と役割
  • 196.2　危険情報共有アプリケーションと先端機能
  • 196.3　メッセージ標準と他技術との統合形態
  • 196.4　産業構造と実装事例
  • 196.5　課題とAI定義型自動車への展望

197　V2I通信／信号機・路側機との通信

  • 197.1　V2I通信の概要と役割
  • 197.2　SPaT／MAPメッセージと信号情報提供
  • 197.3　GLOSA・エコドライビングなど先端アプリケーション
  • 197.4　RSUアーキテクチャとC‑V2X／DSRCの統合
  • 197.5　先進事例と業界構造
  • 197.6　課題とAI定義型自動車への展望

198　V2P通信／歩行者スマートフォンとの連携

  • 198.1　V2P通信の概要と位置づけ
  • 198.2　スマートフォン連携アーキテクチャと先端機能
  • 198.3　C‑V2X／5Gとの統合とMEC活用
  • 198.4　安全アプリケーションとAI定義型自動車での利用
  • 198.5　課題: 端末普及・測位精度・プライバシ

199　V2N通信／クラウド・データセンターとの通信

  • 199.1　V2N通信の概要と役割
  • 199.2　クラウド連携と主要ユースケース
  • 199.3　5G・MEC・V2N2Vによる先端機能
  • 199.4　産業エコシステムと商用プラットフォーム
  • 199.5　課題: 接続信頼性・ローミング・データガバナンス

200　5G通信／3GPP Release 15/16/17の役割

  • 200.1　5Gの基本コンセプトとサービス三本柱
  • 200.2　Release 15: 初期5GとeMBB中心の実装
  • 200.3　Release 16: NR-V2XとURLLC強化
  • 200.4　Release 17: 機能拡張と多様なデバイスクラス
  • 200.5　5G NR-V2Xと自動運転ユースケース
  • 200.6　ネットワークスライシングとQoS制御
  • 200.7　MEC・エッジコンピューティングとの統合形態
  • 200.8　課題: カバレッジ・コスト・複雑性

201　5G-NR／周波数: Sub-6、mmWave対応

  • 201.1　5G-NR周波数構造と基本特徴
  • 201.2　Sub-6GHz帯（FR1）の自動車向け利点
  • 201.3　mmWave帯（FR2）の特性とビームフォーミング
  • 201.4　Sub-6とmmWaveの比較とハイブリッド運用
  • 201.5　V2Xへの応用とSub-6補助mmWave方式
  • 201.6　実証プロジェクトと業界動向
  • 201.7　課題とAI定義型自動車への示唆

202　LTE-V2X／規格: 3GPP Release 14/15

  • 202.1　LTE-V2Xの概要と位置づけ
  • 202.2　アーキテクチャ: PC5サイドリンクとMode 3／Mode 4
  • 202.3　物理層とRelease 15での強化
  • 202.4　DSRC／NR-V2Xとの比較と統合形態
  • 202.5　実証・量産事例と業界構造
  • 202.6　ユースケース: Day‑1安全アプリケーション
  • 202.7　課題: エコシステム分断と移行戦略

203　DSRC／仕様: 5.9GHz帯、北米標準（廃止傾向）

  • 203.1　DSRCの概要と標準体系
  • 203.2　技術的特徴と先端機能
  • 203.3　V2Xアプリケーションと他技術との統合
  • 203.4　北米での周波数再編と廃止傾向
  • 203.5　強みとして残る点と業界構造
  • 203.6　課題とAI定義型自動車への示唆

【　データ・クラウドサービス　】

204　車両データ収集／量: Waymo年間100万以上の走行動画収集

  • 204.1　Waymoにおける実走行・シミュレーションデータ規模
  • 204.2　センサ構成と走行動画データの内容
  • 204.3　データ収集パイプラインとクラウド基盤
  • 204.4　先端機能: シナリオマイニングと大規模シミュレーション
  • 204.5　他社との比較と業界構造
  • 204.6　課題: コスト・プライバシー・データ選別
  • 204.7　AI定義型自動車への示唆

205　テレメトリ／監視: 車両健全性、パフォーマンス追跡

  • 205.1　テレメトリの役割と基本コンセプト
  • 205.2　クラウドベースのテレメトリ基盤と統合形態
  • 205.3　先端機能: 予兆保全とデジタルツイン
  • 205.4　EVバッテリー・タイヤなどコンポーネント別の監視
  • 205.5　課題とAI定義型自動車への示唆

206　プライバシー保護／技術: 差分プライバシー、フェデレーション学習

  • 206.1　AI定義型自動車とプライバシー保護の必要性
  • 206.2　差分プライバシーの概要と自動車データへの適用
  • 206.3　フェデレーション学習の仕組みとCAVへの応用
  • 206.4　産業界でのフェデレーション学習プラットフォーム
  • 206.5　差分プライバシーとフェデレーション学習の統合形態
  • 206.6　課題とAI定義型自動車への示唆

207　リアルタイム処理／技術: ストリーミングアーキテクチャ

  • 207.1　ストリーミングアーキテクチャの概要と役割
  • 207.2　典型的な構成: 車両〜ブローカー〜ストリーム処理
  • 207.3　先端機能: AI推論・ストリーミングETL・リアルタイム連携
  • 207.4　他技術との統合形態: Lakehouse・IoT専用サービス
  • 207.5　業界事例と採用企業
  • 207.6　課題: スケーラビリティ・レイテンシ・データ品質

208　データレイク構築／プラットフォーム: AWS S3、Azure Data Lake

  • 208.1　自動車データレイクの役割と要件
  • 208.2　AWS S3を中心としたデータレイク
  • 208.3　Azure Data LakeとSynapseベースのプラットフォーム
  • 208.4　先端機能: Lakehouse・メタデータ管理・シナリオ検出
  • 208.5　業界事例とエコシステム
  • 208.6　課題とAI定義型自動車への示唆

209　ストリーミング分析／技術: Apache Kafka、Flink

  • 209.1　Kafka・Flinkの位置づけと役割
  • 209.2　自動車向けユースケースとアーキテクチャ
  • 209.3　先端機能: ステートフル処理とリアルタイムAI
  • 209.4　他技術との統合と業界構造
  • 209.5　課題とAI定義型自動車への示唆

210　AWS/Azure/Google Cloud／サービス: 自動運転向けマネージドサービス

  • 210.1　主要クラウド3社の全体像
  • 210.2　AWS: ADDF・RoboMaker・IoT FleetWise
  • 210.3　Azure: AVOpsリファレンスとDataOps/MLOps統合
  • 210.4　Google Cloud: シミュレーションとCI/CD・エッジAI
  • 210.5　比較とAI定義型自動車への示唆

211　ハイブリッドクラウド／構成: エッジ+クラウド分散処理

  • 211.1　ハイブリッドクラウドの基本コンセプト
  • 211.2　分散処理アーキテクチャとオフローディング
  • 211.3　産業界のリファレンスと実装例
  • 211.4　先端機能: 協調オフローディングと分散AI
  • 211.5　課題とAI定義型自動車への示唆

212　エッジコンピューティング／実装: 車載推論、低レイテンシ優先

  • 212.1　車載推論が必要とされる背景
  • 212.2　自動車向けエッジAI SoCと推論最適化
  • 212.3　車載エッジ推論とクラウドの役割分担
  • 212.4　先端機能: 協調推論・タスクオフローディング
  • 212.5　課題とAI定義型自動車への示唆

213　モデルトレーニング基盤／インフラ: クラウド大規模GPU/TPU

  • 213.1　自動運転モデルトレーニング基盤の位置づけ
  • 213.2　GPUクラスターによる分散学習インフラ
  • 213.3　TPUポッドとクラウドネイティブなトレーニング
  • 213.4　GPUとTPUを組み合わせたワークフロー
  • 213.5　日本を含むクラウドGPUサービスとエコシステム
  • 213.6　課題とAI定義型自動車への示唆

214　A/Bテスト／用途: ソフトウェア更新の検証

  • 214.1　自動運転ソフトウェア更新とA/Bテストの位置づけ
  • 214.2　典型的なA/Bテスト・プログレッシブデリバリーパターン
  • 214.3　シャドーモード・シナリオベース検証との統合
  • 214.4　課題: 安全性・統計設計・規制対応
  • 214.5　AI定義型自動車における実務的インプリケーション

【　課題・障害要因　】

215　エッジケース対応／課題: 極めて稀な運転シナリオへの対応

  • 215.1　エッジケース問題の概要
  • 215.2　リスク要素と障害要因
  • 215.3　テストと検証における難しさ
  • 215.4　エッジケース生成と検出の技術動向
  • 215.5　ディスエンゲージメント・クラッシュデータの活用
  • 215.6　対策アーキテクチャと運用上の対応方法
  • 215.7　AI定義型自動車への示唆と留意点

216　インフラ整備コスト／課題: V2Xインフラ、5G基地局整備コスト

  • 216.1　課題の概要と位置づけ
  • 216.2　コスト構造とリスク要素
  • 216.3　V2Xインフラ整備の障壁
  • 216.4　5G基盤整備コストと自動車分野への影響
  • 216.5　ベネフィット・コスト評価と投資回収モデル
  • 216.6　コスト低減・リスク分散の対策動向
  • 216.7　公的資金・PPP・ビジネスモデルの潮流
  • 216.8　AI定義型自動車から見た留意点と対応方針

217　開発コスト／課題: 自動運転ソフトウェア開発に年$1B+投資必要

  • 217.1　自動運転ソフトウェア開発コストの概要
  • 217.2　コスト構造と主なリスク要素
  • 217.3　年1Bドル超投資が必要とされる背景
  • 217.4　障壁: スケール要件とデータ・計算負荷
  • 217.5　収益化までのギャップとビジネスリスク
  • 217.6　コスト削減・効率化に向けた対策動向
  • 217.7　エコシステム・パートナーシップとリスク分担
  • 217.8　AI定義型自動車における留意点と対応方針

218　人材不足／課題: AIエンジニア、自動運転専門家の極度な不足

  • 218.1　課題の概要と現在の人材ギャップ
  • 218.2　AI・自動運転人材不足の具体的リスク
  • 218.3　自動車産業特有の要因と構造的障壁
  • 218.4　給与インフレと人材獲得競争
  • 218.5　対策動向1: リスキリング・教育プログラムの強化
  • 218.6　対策動向2: 産学連携・地域エコシステムの形成
  • 218.7　対策動向3: 働き方・デジタル職場環境の刷新
  • 218.8　AI定義型自動車開発における留意点と実務的対応

219　気象条件対応／課題: 雪、濃霧での認識精度低下

  • 219.1　雪・濃霧がもたらす認識上の課題
  • 219.2　センサ別の故障モードとリスク要素
  • 219.3　インフラ・走行環境起因の障壁
  • 219.4　センサフュージョンとマルチモーダル化の動向
  • 219.5　データセット・シミュレーションと学習戦略
  • 219.6　冬季実証試験と産業界の先進事例
  • 219.7　AI定義型自動車における対応方針と留意点

220　サイバーセキュリティ／規制: ISO/SAE 21434対応必須

  • 220.1　規格と規制の概要
  • 220.2　リスク要素と主要な脅威
  • 220.3　ISO/SAE 21434が求めるプロセスと障壁
  • 220.4　対策動向: セキュア設計と検証の高度化
  • 220.5　OTA・AI定義型自動車特有の留意点

221　プライバシー問題／規制: GDPR、CCPA/CPRA対応

  • 221.1　コネクテッドカーとプライバシー規制の概要
  • 221.2　GDPRにおけるコネクテッドカーのリスク要素
  • 221.3　CCPA/CPRAとコネクテッドカーへの適用
  • 221.4　実務上の障壁: 法的基盤・同意・端末機器の扱い
  • 221.5　対策動向: プライバシー・バイ・デザインと技術的手段
  • 221.6　先進事例とAI定義型自動車への示唆

222　規制の複雑性／課題: 国・地域別の異なるルール対応

  • 222.1　世界の自動運転規制の概観
  • 222.2　リスク要素: ルールの断片化と越境展開の難しさ
  • 222.3　規制調和の試みと残る障壁
  • 222.4　対応方法: モジュラー設計とリージョン別コンプライアンス
  • 222.5　AI定義型自動車への示唆と留意点

223　法的責任の不明確／課題: 自動運転事故時の責任追跡

  • 223.1　自動運転事故における責任問題の概要
  • 223.2　リスク要素: 多主体・高技術依存・証拠のブラックボックス化
  • 223.3　各国・地域での責任制度の方向性
  • 223.4　責任配分モデルとその評価
  • 223.5　国際枠組み・技術規制と責任の関係
  • 223.6　実務的対策: データ記録・説明可能性・契約設計
  • 223.7　AI定義型自動車への示唆と今後の方向性

224　データセット不足／課題: 大規模・多様な学習データ不足

  • 224.1　課題の概要と現状認識
  • 224.2　リスク要素: ロングテールとバイアス
  • 224.3　実務上の障壁: 収集コスト・注釈ボトルネック・プライバシー
  • 224.4　対策動向1: データ多様性重視の収集戦略と共有
  • 224.5　対策動向2: ロングテール検出とデータ選別
  • 224.6　対策動向3: シミュレーションと合成データの活用
  • 224.7　留意点: 合成データと現実データのギャップ
  • 224.8　AI定義型自動車における対応方針

225　バイアス問題／課題: AIモデルの人種・性別バイアス

  • 225.1　課題の概要と安全リスク
  • 225.2　実証研究で明らかになったバイアス
  • 225.3　バイアスが生じる要因と障壁
  • 225.4　評価・検証フレームワークと規範的議論
  • 225.5　技術的対策: データ・モデル・評価の三層アプローチ
  • 225.6　ガバナンス・プロセス面の対応とAI定義型自動車への示唆

226　説明可能性／課題: AIの判断根拠明示（ブラックボックス問題）

  • 226.1　ブラックボックス問題の概要
  • 226.2　リスク要素と障壁
  • 226.3　説明可能AI（XAI）の技術動向
  • 226.4　マルチモーダル自動運転への適用と限界
  • 226.5　規制・倫理フレームワークと説明可能性
  • 226.6　実務的対応方法とAI定義型自動車への示唆

【　セキュリティ・サイバー対策　】

227　ISO 26262／標準: 自動車機能安全国際規格

  • 227.1　規格の概要と位置づけ
  • 227.2　安全ライフサイクルとASIL
  • 227.3　自動運転・AI定義型自動車との関係
  • 227.4　リスク要素: AI・機械学習とのギャップ
  • 227.5　対策動向: 安全ケースとツール認証
  • 227.6　セキュリティ・サイバー対策との境界と連携
  • 227.7　先進事例とAI定義型自動車への示唆

228　AI定義型自動車におけるTEE（Trust Execution Environment）

  • 228.1　TEEの概要と基本概念
  • 228.2　自動車向けTEEのアーキテクチャとユースケース
  • 228.3　HSMとの関係と役割分担
  • 228.4　リスク要素と設計上の課題
  • 228.5　対策動向・ベストプラクティスと標準化
  • 228.6　AI定義型自動車における活用と留意点

229　AI定義型自動車におけるOTAパッチ管理とセキュリティ

  • 229.1　OTA更新とパッチ管理の概要
  • 229.2　規制動向とSUMSの位置づけ
  • 229.3　OTAパッチ配布におけるリスク要素
  • 229.4　セキュアOTAの技術的コントロール
  • 229.5　パッチ管理プロセスと運用上のポイント
  • 229.6　先進事例とビジネスインパクト
  • 229.7　AI定義型自動車特有の論点と留意点

230　AI定義型自動車におけるISO/SAE 21434サイバーセキュリティリスク管理

  • 230.1　ISO/SAE 21434の概要
  • 230.2　自動車サイバーセキュリティを取り巻く背景
  • 230.3　標準の構造と主要コンセプト
  • 230.4　ライフサイクルとCSMS
  • 230.5　リスク要素とTARA
  • 230.6　AI定義型自動車固有のリスク要因
  • 230.7　対策原則とアーキテクチャ設計
  • 230.8　組織ガバナンスと文化
  • 230.9　サプライチェーンと契約管理
  • 230.10　継続的サイバーセキュリティ活動
  • 230.11　開発プロセス統合とVモデル
  • 230.12　認証・評価とコンプライアンス動向
  • 230.13　AI定義型自動車における先進事例の傾向
  • 230.14　実務上の留意点

231　AI定義型自動車におけるISO 21448（SOTIF）と意図しない動作の安全性

  • 231.1　SOTIFとISO 21448の概要
  • 231.2　適用範囲とAI定義型自動車との関係
  • 231.3　プロセス構造と主要コンセプト
  • 231.4　SOTIFにおけるリスク要素
  • 231.5　ハザード識別と評価の手法
  • 231.6　検証・妥当性確認とシナリオベーステスト
  • 231.7　AI・機械学習とのインタラクション
  • 231.8　規格動向と国際的な位置づけ
  • 231.9　他規格（ISO 26262・サイバーセキュリティ等）との関係
  • 231.10　先進事例・ベストプラクティスの傾向
  • 231.11　実務上の留意点とAI定義型自動車への適用

232　AI定義型自動車におけるWP.29規制（UN R155/R156）の役割と実務課題

  • 232.1　WP.29とGRVAの概要
  • 232.2　UN R155（サイバーセキュリティ）とUN R156（ソフトウェア更新）の概要
  • 232.3　規制の適用対象とスコープ
  • 232.4　R155が要求するCSMSとリスク要素
  • 232.5　R156が要求するSUMSと運用上の論点
  • 232.6　型式認証プロセスと当局の審査
  • 232.7　AI定義型自動車に特有のリスクとWP.29の位置づけ
  • 232.8　対策動向と技術的アプローチ
  • 232.9　グローバル動向と各国の実装状況
  • 232.10　実務上の留意点と先進事例の示唆

233　AI定義型自動車における脅威モデリング（STRIDE・PASTA等）の活用

  • 233.1　脅威モデリングの位置づけと目的
  • 233.2　STRIDEの概要と特徴
  • 233.3　PASTAの概要と特徴
  • 233.4　他手法との比較と自動車向け適用
  • 233.5　AI定義型自動車に固有のリスク要素
  • 233.6　STRIDEの具体的適用プロセス（自動車向け）
  • 233.7　PASTAの具体的適用プロセス（自動車向け）
  • 233.8　対策立案とリスク処理の方向性
  • 233.9　先進事例と自動化・ツール動向
  • 233.10　実務上の留意点と導入戦略

234　AI定義型自動車におけるペネトレーションテストの役割と実務

  • 234.1　ペネトレーションテストの概要と位置づけ
  • 234.2　規制・標準における要求と動向
  • 234.3　対象領域と代表的なリスク要素
  • 234.4　テストアプローチと方法論

①　ホワイトボックス／ブラックボックス／グレーボックス

②　テストフェーズと範囲

  • 234.5　テスト技術とツールの動向
  • 234.6　先進事例とケーススタディ
  • 234.7　AI定義型自動車特有の論点
  • 234.8　実務上の留意点とガバナンス

235　AI定義型自動車におけるTLS 1.3・AES-256暗号化通信の実務

  • 235.1　暗号化通信の役割と全体像
  • 235.2　TLS 1.3の概要と自動車適用
  • 235.3　AES-256とハードウェア実装
  • 235.4　自動車通信における利用シナリオ
  • 235.5　リスク要素と設計上の課題
  • 235.6　対策動向とベストプラクティス
  • 235.7　量子計算を見据えた動向
  • 235.8　実務上の留意点とAI定義型自動車への適用

236　AI定義型自動車における認証・認可機構（OAuth 2.0・PKI）

  • 236.1　認証・認可の全体像と役割
  • 236.2　OAuth 2.0の概要と自動車分野での利用
  • 236.3　OAuth 2.0におけるリスク要素と対策
  • 236.4　PKIの概要と車両・V2Xにおける役割
  • 236.5　PKI運用のリスク要素とスケーラビリティ
  • 236.6　OAuth 2.0とPKIの役割分担と統合アーキテクチャ
  • 236.7　先進事例とベストプラクティス
  • 236.8　実務上の留意点とAI定義型自動車への適用

237　AI定義型自動車におけるセキュアブート／ハードウェアルートオブトラスト

  • 237.1　セキュアブートとルートオブトラストの概要
  • 237.2　チェーンオブトラストとブートプロセス
  • 237.3　ハードウェアルートオブトラストの実装形態
  • 237.4　規制・標準とコンプライアンス動向
  • 237.5　主なリスク要素と攻撃ベクトル
  • 237.6　対策動向とベストプラクティス
  • 237.7　AI定義型自動車への適用と留意点

【　規制・標準化フレームワーク　】

238　UNECE WP.29と自動運転国際規制フレームワーク

  • 238.1　WP.29の位置付けと役割
  • 238.2　組織構造とガバナンス
  • 238.3　自動運転・コネクテッドカー向け政策フレームワーク
  • 238.4　主要な自動運転関連UN規則と認証枠組み

①　UN R157（ALKS法規）とADS関連規制

②　UN R155/R156：サイバーセキュリティとソフトウェア更新

  • 238.5　政策支援・標準化としてのWP.29
  • 238.6　関与する政府機関とステークホルダー
  • 238.7　自動運転ガバナンス上の論点と今後のシナリオ

①　安全検証とシナリオベース試験

②　AIと自律学習の取り扱い

③　サイバーセキュリティ強化と運用監査

④　グローバルな採用と二層構造のリスク

  • 238.8　AI定義型自動車に対する戦略的含意

239　AI定義型自動車におけるNATM・VMADテストフレームワーク

  • 239.1　NATM・VMADの位置付けと目的
  • 239.2　NATMのマルチピラー構造とシナリオカタログ
  • 239.3　VMADのガバナンスと他作業部会との連携
  • 239.4　規制・認証への組込みと政策的意義
  • 239.5　開発・検証プロセスへの実務的インパクト
  • 239.6　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

240　AI定義型自動車の型式認証と各国制度

  • 240.1　型式認証の国際枠組みとNATMとの関係
  • 240.2　EUにおけるADS型式認証
  • 240.3　日本の型式認証とレベル3・レベル4制度
  • 240.4　米国のFMVSS・免除プログラムとAV認証
  • 240.5　ガバナンス・国際協力と今後のシナリオ

241　GRVAとAI定義型自動車規制の枠組み

  • 241.1　GRVAの設立経緯とミッション
  • 241.2　組織構造とガバナンス
  • 241.3　規制・認証としてのGRVAの役割

①　ADS・ADAS関連UN規則の策定

②　サイバーセキュリティ・ソフトウェア更新

  • 241.4　政策支援・標準化と国際協力
  • 241.5　AI・サイバーセキュリティ・データ保護に関する議論
  • 241.6　規制プロセス・認証への影響
  • 241.7　関与する政府機関とステークホルダー
  • 241.8　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

242　AI定義型自動車におけるUN GTRの役割と展望

  • 242.1　UN GTRと1998年協定の概要
  • 242.2　ガバナンス構造と策定プロセス
  • 242.3　自動運転・電動化等への政策支援・標準化機能
  • 242.4　規制・認証フレームワークとしての位置付け
  • 242.5　国際協力・関与機関とステークホルダー
  • 242.6　AI定義型自動車との関係：ADS GTRの方向性
  • 242.7　ガバナンス上の特徴と今後のシナリオ

243　AI定義型自動車における3GPP標準の役割

  • 243.1　3GPPとC-V2X・5G標準化の概要
  • 243.2　技術仕様としてのC‑V2X／NR‑V2X

①　LTE‑V2X（Release 14/15）

②　5G NR‑V2X（Release 16以降）

  • 243.3　政策支援・規制・認証との関係
  • 243.4　ガバナンスと国際協力の枠組み
  • 243.5　AI定義型自動車向けユースケースと技術動向
  • 243.6　今後のシナリオと戦略的含意

244　AI定義型自動車におけるISO標準の役割

  • 244.1　概要と位置付け
  • 244.2　機能安全：ISO 26262
  • 244.3　意図した機能の安全：ISO 21448（SOTIF）
  • 244.4　サイバーセキュリティ：ISO/SAE 21434
  • 244.5　規制・認証との関係と政府機関の関与
  • 244.6　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

245　AI定義型自動車におけるIEEE標準の役割

  • 245.1　概要と位置付け
  • 245.2　IEEE 2846：自動運転意思決定の安全モデル
  • 245.3　テスト・シミュレーションに関するIEEEの取り組み
  • 245.4　政策支援・規制との接点
  • 245.5　国際協力とガバナンス
  • 245.6　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

246　SAE J3016とAI定義型自動車

  • 246.1　SAE J3016の概要と目的
  • 246.2　自動化レベルとキーターム
  • 246.3　政策支援・規制・標準化への影響
  • 246.4　ガバナンスと国際協力
  • 246.5　AI定義型自動車への戦略的含意と今後のシナリオ

247　AI定義型自動車とJISの役割

  • 247.1　日本工業規格（JIS）の位置付け
  • 247.2　政策支援・国際協力と標準化プロセス
  • 247.3　規制・認証との関係と関与機関
  • 247.4　JISとAI定義型自動車に関わる主要領域
  • 247.5　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

248　AI定義型自動車と中国国家標準（GB）

  • 248.1　中国国家標準体系とICV戦略
  • 248.2　自動運転関連GB標準の概要（分類と代表例）
  • 248.3　規制・認証枠組みと関与政府機関
  • 248.4　政策支援と国際協力・標準化ロードマップ
  • 248.5　リスク管理・データ保護と最近の規制強化
  • 248.6　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

【　プライバシー・データ保護　】

249　AI定義型自動車におけるGDPRの概要と実務動向

  • 249.1　GDPRの基本枠組みと適用範囲
  • 249.2　AI定義型自動車とデータフローの特徴
  • 249.3　関連する補完規制とガイドライン
  • 249.4　最新動向と立法・政策トレンド
  • 249.5　自動運転車に特有のリスク要素
  • 249.6　法的リスクと制裁の方向性
  • 249.7　データ主体の権利と車両利用者
  • 249.8　コントローラ／プロセッサの役割分担
  • 249.9　越境データ移転とクラウド利用
  • 249.10　プライバシーリスクの構造分析
  • 249.11　リスク低減のための設計・運用対策
  • 249.12　センサー構成とプライバシー・セーフバイデザイン
  • 249.13　AI学習用データと法的根拠
  • 249.14　データガバナンスと組織体制
  • 249.15　ユーザー同意とUX設計
  • 249.16　監査・検証とアカウンタビリティ
  • 249.17　先進事例：メーカー・当局・国際機関の取り組み
  • 249.18　今後の留意点と戦略的示唆
  • 249.19　参考となる主要出典

250　AI定義型自動車における同意管理とトラッキング

  • 250.1　同意管理の位置付けと規制背景
  • 250.2　コネクテッドカーに特有の同意シナリオ
  • 250.3　同意管理におけるリスク要素
  • 250.4　同意管理プロセスとトラッキングの要件

①　取得

②　記録・トラッキング

③　更新・撤回

  • 250.5　技術的ソリューションとアーキテクチャ
  • 250.6　ベストプラクティスと設計指針
  • 250.7　先進事例と市場動向

251　AI定義型自動車における削除権と「忘れられる権利」

  • 251.1　削除権・忘れられる権利の概要
  • 251.2　コネクテッドカー文脈での規制・ガイドライン
  • 251.3　自動車データにおける削除の難しさとリスク要素
  • 251.4　削除対象データの分類と優先度
  • 251.5　実務的削除プロセスとアーキテクチャ
  • 251.6　削除と安全・責任のバランス
  • 251.7　先進事例と業界動向
  • 251.8　戦略的留意点（AI定義型自動車開発者向け）

252　AI定義型自動車におけるCCPA/CPRAの概要と実務動向

  • 252.1　CCPA/CPRAの基本枠組みと適用範囲
  • 252.2　カリフォルニア州における自動車・モビリティ分野への着目
  • 252.3　CPRA施行・執行の最新状況
  • 252.4　AI定義型自動車におけるデータの性質
  • 252.5　消費者権利とビジネス義務
  • 252.6　自動車特有のリスク要素
  • 252.7　カリフォルニアDMVによる自動運転車プライバシー規則
  • 252.8　企業にとっての法的リスクと執行の方向性
  • 252.9　プライバシー・バイ・デザインと技術的対策
  • 252.10　組織的対策とデータガバナンス
  • 252.11　他州法・連邦動向との関係
  • 252.12　先進事例とベストプラクティス
  • 252.13　日本企業・グローバル企業にとっての戦略的示唆

253　AI定義型自動車におけるEU Data Actの概要と実務動向

  • 253.1　EU Data Actの基本枠組み
  • 253.2　接続車両と「接続製品」の定義
  • 253.3　ユーザーのデータアクセス権と共有権
  • 253.4　設計義務と「アクセス設計された製品」
  • 253.5　データホルダーと第三者の義務・制約
  • 253.6　知的財産・営業秘密と安全の保護
  • 253.7　AI定義型自動車に特有のリスク要素
  • 253.8　GDPR・AI規則との関係とコンプライアンス統合
  • 253.9　自動車業界におけるビジネス機会
  • 253.10　実務対応：アーキテクチャとソフトウェア設計
  • 253.11　組織体制とガバナンスの強化
  • 253.12　先進的取り組みとユースケース
  • 253.13　日本企業が留意すべきポイント

254　AI定義型自動車におけるデータ最小化原則の考え方と実務

  • 254.1　データ最小化原則の位置付け
  • 254.2　自動車分野で問題となるデータの種類
  • 254.3　規制・ガイドラインにおけるデータ最小化の解釈
  • 254.4　位置情報・トラッキングにおける最小化
  • 254.5　映像・バイオメトリクスに対する最小化アプローチ
  • 254.6　データライフサイクルと保存期間の最小化
  • 254.7　アーキテクチャ設計とプライバシー・バイ・デザイン
  • 254.8　リスク評価とデータ最小化のバランス
  • 254.9　エネルギー・環境面の観点からのデータ最小化
  • 254.10　実務的対策とベストプラクティス
  • 254.11　先進事例・ガイドラインの活用

255　AI定義型自動車におけるプライバシー・バイ・デザイン

  • 255.1　プライバシー・バイ・デザインの基本概念
  • 255.2　自動運転・コネクテッドカーにおける規制上の位置付け
  • 255.3　AI定義型自動車が直面するプライバシー課題
  • 255.4　PbDの中核原則と自動車への具体化

①　データ最小化と目的限定

②　プライバシー保護的デフォルト設定

③　ローカル処理優先と匿名化

④　透明性とユーザー制御

  • 255.5　開発プロセスへの統合とプライバシーエンジニアリング
  • 255.6　AIモデル開発におけるPbD
  • 255.7　リスク要素とPbDでの緩和策
  • 255.8　先進事例・ベストプラクティス
  • 255.9　今後の動向と戦略的示唆

256　AI定義型自動車における差分プライバシーの活用

  • 256.1　差分プライバシーの概要と特徴
  • 256.2　自動車・モビリティ分野での適用可能性
  • 256.3　ローカル差分プライバシーとストリーミング車両データ
  • 256.4　テレマティクス保険・フリート分析での応用
  • 256.5　車両軌跡保護とVANETにおける差分プライバシー
  • 256.6　リスク要素と技術的限界
  • 256.7　対策動向とハイブリッドアプローチ
  • 256.8　実装時の留意点（AI定義型自動車向け）
  • 256.9　先進事例と将来動向

257　AI定義型自動車におけるフェデレーション学習の活用

  • 257.1　フェデレーション学習の基本概念
  • 257.2　自動運転・コネクテッドカーへの応用領域
  • 257.3　テレマティクス保険とマルチ組織協調
  • 257.4　V2X通信と車車間協調での利用
  • 257.5　プライバシー・セキュリティ上のリスク
  • 257.6　プライバシー保護・セキュアFLの対策動向
  • 257.7　システム設計・運用上の留意点
  • 257.8　先進プロジェクトと産業動向
  • 257.9　戦略的示唆（AI定義型自動車開発者向け）

258　AI定義型自動車におけるオンデバイス処理の意義と実務

  • 258.1　オンデバイス処理の概念と自動車文脈での位置付け
  • 258.2　プライバシー・データ保護上のメリット
  • 258.3　技術構成とエッジコンピューティングの活用
  • 258.4　プライバシーリスクと限界
  • 258.5　対策動向：ハイブリッド処理とデータ抽象化
  • 258.6　規制・ガイドラインにおける位置付けと留意点
  • 258.7　先進事例と産業動向
  • 258.8　戦略的示唆：AI定義型自動車におけるオンデバイス設計

259　AI定義型自動車におけるデータ匿名化・仮名化

  • 259.1　匿名化・仮名化の基本概念
  • 259.2　コネクテッド・ビークル文脈での規制・ガイドライン
  • 259.3　自動車データにおける特有の再識別リスク
  • 259.4　技術的アプローチ：識別子除去・仮名化・匿名化

①　直接識別子の除去と仮名化

②　空間・時間の集約とマスキング

③　映像・画像の匿名化

④　V2X向け仮名証明書・多仮名方式

  • 259.5　匿名化の限界とリスク要素
  • 259.6　実務的対策とアーキテクチャ設計
  • 259.7　先進事例と研究動向
  • 259.8　戦略的留意点（AI定義型自動車開発者向け）

【　テスト・検証・シミュレーション　】

260　CARLA・Apollo Simulatorの概要と評価

  • 260.1　CARLAの概要と特徴
  • 260.2　CARLAの用途と評価状況
  • 260.3　Apollo Simulator（DreamView＋外部シミュレータ）の概要
  • 260.4　Apollo Simulatorの用途と評価
  • 260.5　CARLAとApollo Simulatorの比較的評価と選択の視点
  • 260.6　AI定義型自動車開発における活用のポイント

261　CI/CDパイプラインによる継続テストの全体像

  • 261.1　自動運転ソフトウェアとCI/CDの位置付け
  • 261.2　継続テストの構成要素とツール連携
  • 261.3　自動運転向けCI/CDパイプラインの具体例と評価
  • 261.4　規格・プロセスとの整合とガバナンス
  • 261.5　AI定義型自動車におけるテスト自動化のポイント

262　Applied Intuition・CarMakerの概要と位置付け

  • 262.1　Applied Intuitionのプラットフォーム概要
  • 262.2　Applied Intuitionの評価状況とユースケース
  • 262.3　IPG CarMakerのプラットフォーム概要
  • 262.4　CarMakerの評価状況とユースケース
  • 262.5　両ツールの比較的評価と選択の視点
  • 262.6　AI定義型自動車のV&V戦略における活用のポイント

263　AI定義型自動車におけるHIL検証の役割

  • 263.1　HIL検証の基本概念と目的
  • 263.2　HILテストベンチの構成と実プロセッサテストの流れ
  • 263.3　自動運転向けHILの応用事例と評価
  • 263.4　規格・ガイドラインとの関係と品質保証
  • 263.5　AI定義型自動車におけるHIL活用の戦略的ポイント

264　AI定義型自動車におけるSIL検証の役割

  • 264.1　SIL検証の基本概念と位置付け
  • 264.2　SILテストベンチの構成と自動運転用ワークフロー
  • 264.3　評価状況・研究動向と自動運転事例
  • 264.4　SILの利点・限界とHIL／実車試験との関係
  • 264.5　AI定義型自動車におけるSIL活用の戦略的ポイント

265　Waymo・Wayveによる実車テストの現状と評価

  • 265.1　Waymoの実車テスト戦略と運用スケール
  • 265.2　Waymoの安全性評価と社会的フィードバック
  • 265.3　Wayveの実車テスト戦略と技術的特徴
  • 265.4　実車テストの評価状況と規制との関係（米国・英国）
  • 265.5　AI定義型自動車にとっての示唆と今後のシナリオ

266　ODDに基づくシナリオベーステストの概要

  • 266.1　シナリオベーステストとODDの関係
  • 266.2　シナリオの階層構造とカタログ化
  • 266.3　ASAM OpenSCENARIOとシナリオ記述標準
  • 266.4　シナリオ生成手法と評価指標
  • 266.5　実運用・規制との接続と今後の展望

267　対抗的テストの概要と目的

  • 267.1　Adversarial Testingの基本概念
  • 267.2　主な攻撃対象と攻撃ベクトル
  • 267.3　防御技術・堅牢性向上策と評価
  • 267.4　インタラクティブな対抗的シナリオテスト
  • 267.5　AI定義型自動車におけるAdversarial Testingの位置付け

268　悪天候シミュレーションとAI定義型自動車

  • 268.1　雪・雨・霧が自動運転に与える影響
  • 268.2　センサレベルの天候シミュレーション手法
  • 268.3　システムレベルの悪天候テストと評価
  • 268.4　悪天候ロバスト性向上の研究動向
  • 268.5　AI定義型自動車におけるWeather Simulation活用のポイント

269　認識精度・レイテンシ・消費電力のベンチマーク

  • 269.1　認識精度指標と安全指標との関係
  • 269.2　レイテンシ指標とリアルタイム制約
  • 269.3　消費電力・エネルギー効率指標
  • 269.4　統合ベンチマーク設計と評価状況
  • 269.5　AI定義型自動車における指標設計のポイント

【　主要なOEM（自動車メーカー）　】

  • 269.6　Vision Onlyアーキテクチャと技術戦略

①　Vision Onlyの基本方針

②　Vision Onlyの利点と課題

  • 269.7　ロボタクシー事業の実績と進捗
  • 269.8　投資・資金調達動向と財務インパクト
  • 269.9　強みとなる領域
  • 269.10　リスク・批判・規制の論点
  • 269.11　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

270　中国OEM（BYD・NIO等）／政府支援とレベル3/4商用化戦略

  • 270.1　政策環境とAI定義型自動車の位置づけ
  • 270.2　BYDの戦略：DiPilotと「神の眼」＋Xuanjiアーキテクチャ
  • 270.3　NIOの戦略：NADとL3パイロット参加
  • 270.4　政府支援スキームとL3/L4商用化の進展
  • 270.5　強みと課題：AI定義型自動車としての中国OEM
  • 270.6　今後のシナリオと国際的ポジショニング

271　XPengとLi Auto／自動運転強化とEV拡大戦略

  • 271.1　XPeng／自動運転強化とSDVアーキテクチャ
  • 271.2　XPengの強みと投資動向
  • 271.3　Li Auto／EV拡大とインテリジェントドライビング戦略
  • 271.4　Li AutoのAI・SDVロードマップと資金力
  • 271.5　新興2社の共通点と今後のシナリオ

272　トヨタ／Lexus Teammateによるレベル3戦略

  • 272.1　事業コンセプトと位置付け
  • 272.2　Lexus Teammate（Advanced Drive）の技術概要
  • 272.3　レベル3実装に向けた機能とODD
  • 272.4　実績・評価と市場展開
  • 272.5　投資・開発体制と提携動向
  • 272.6　強みとする領域
  • 272.7　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

273　ホンダ／日産による共同SDV開発戦略

  • 273.1　戦略の背景と事業コンセプト
  • 273.2　共同SDVプラットフォームの技術的スコープ
  • 273.3　ホンダ側のAI定義型自動車事業と強み

①　AFEELAなど既存SDVプロジェクト

②　ホンダ固有の強み

  • 273.4　日産との共同開発によるシナジー
  • 273.5　投資・資本関係と業界再編の文脈
  • 273.6　今後のシナリオとAI定義型自動車への含意

274　日産／神戸市 自動運転モビリティ実証の全体像

  • 274.1　実証プロジェクトの概要
  • 274.2　使用車両・技術構成とAI定義型自動車としての特徴
  • 274.3　神戸市実証の事業性・社会実装のねらい
  • 274.4　投資・パートナー構成と評価状況
  • 274.5　日産のAI定義型自動車戦略における位置付けと今後のシナリオ

275　BMWのiDrive OSとレベル4自動運転戦略

  • 275.1　AI定義型自動車への全体戦略
  • 275.2　iDrive OS（BMW Operating System 9/8.x）の役割
  • 275.3　レベル3／レベル4自動運転の実績とテスト拡大
  • 275.4　投資・開発体制とAI定義型自動車としての強み
  • 275.5　今後のシナリオと業界内での位置付け

276　Mercedes-BenzのMB.OSとBosch協業戦略

  • 276.1　MB.OS構想とAI定義型自動車へのシフト
  • 276.2　MB.OSの技術的特徴と事業モデル
  • 276.3　自動運転実績：Drive Pilotとレベル4テスト
  • 276.4　Boschとの協業：都市自動運転と自動バレーパーキング
  • 276.5　投資・開発体制と強み
  • 276.6　今後のシナリオとAI定義型自動車への影響

277　VWグループ／CariadとVinfusion OS戦略

  • 277.1　事業コンセプトとソフトウェア戦略の変遷
  • 277.2　Cariadの再編とVinfusion OS／Rivian連携
  • 277.3　Cariadの現在の役割と強み・課題
  • 277.4　投資・財務インパクトとAI定義型自動車への影響
  • 277.5　今後のシナリオとポジショニング

278　Volvo／北欧発・安全重視の自動運転戦略

  • 278.1　事業概要とAI定義型自動車へのアプローチ
  • 278.2　北欧（スウェーデン・ノルウェー）での自動運転テストと安全プロトコル
  • 278.3　Ride PilotとEX90に見る安全重視の技術設計
  • 278.4　投資・パートナーシップとビジネスモデル
  • 278.5　今後のシナリオとAI定義型自動車への位置付け

279　Hyundai／E-GMP基盤とレベル4技術開発戦略

  • 279.1　事業概要とSDVロードマップ
  • 279.2　E-GMPとE-GMP.S／eM/eSプラットフォームの特徴
  • 279.3　SDVアーキテクチャとレベル4技術開発
  • 279.4　IONIQ 5ロボタクシーとレベル4実績
  • 279.5　投資・資金調達と今後のシナリオ

【　Tier 1サプライヤー　】

280　Bosch／ADAS・自動運転ソフトウェア・Cariad投資戦略

  • 280.1　事業概要とAI定義型自動車への位置づけ
  • 280.2　ADAS・自動運転ソフトウェア事業の中核
  • 280.3　Mercedes-Benzとの自動バレーパーキング実績
  • 280.4　Cariad投資・Volkswagenグループとのアライアンス
  • 280.5　投資・資金動向と今後のシナリオ

281　CARIADとAI定義型自動車

  • 281.1　位置づけと事業概要
  • 281.2　技術スタックとVW/Audi統合プラットフォーム
  • 281.3　ソフトウェア定義・AI定義型自動車との関係
  • 281.4　事業ドメインとプロダクト

①　OS・ミドルウェア・クラウド

②　コネクティビティとインフォテインメント

③　自動運転・運転支援

  • 281.5　強みと競争優位領域

①　グループスケールと車両ベース

②　統合アーキテクチャとOTA運用能力

③　AI・自動運転技術における共同開発力

  • 281.6　実績と導入状況

①　既存車両への展開

②　グループ全体プラットフォームへの展望と遅延

  • 281.7　投資・資金調達・組織再編の動向

①　グループ内投資と戦略的位置づけ

②　2020年代半ばのリストラクチャリング

③　パートナー企業との投資・協業

  • 281.8　AI・自動運転における技術アプローチ

①　エンドツーエンドAIアーキテクチャ

②　データ駆動開発とグローバル検証フリート

  • 281.9　ビジネスモデルと収益化の方向性

①　機能オンデマンドとサブスクリプション

②　外販可能なプラットフォームとしての位置づけ

  • 281.10　課題とリスク

①　開発遅延と複雑性

②　外部依存度の増大

③　規制・セキュリティ・データガバナンス

  • 281.11　今後のシナリオ

①　シナリオ1：統合スタックの本格立ち上げとAI定義型車の量産

②　シナリオ2：パートナー連携主導のハイブリッドモデル

③　シナリオ3：外販プラットフォームとしての展開

  • 281.12　AI定義型自動車時代における評価と示唆

282　BlackBerry QNXとAI定義型自動車

  • 282.1　事業概要と位置づけ
  • 282.2　コア技術: Neutrino RTOSとセキュアOS

①　マイクロカーネル型リアルタイムOS

②　安全認証版OSとハイパーバイザ

③　セキュリティ機構

  • 282.3　AI定義型自動車との関係

①　ソフトウェア定義車両の「安全な土台」

②　E/Eアーキテクチャの変化への対応

  • 282.4　強みと差別化領域

①　実績に裏打ちされた信頼性

②　マイクロカーネルと安全認証の組み合わせ

③　セキュリティとサイバー規制対応

  • 282.5　エコシステムとパートナーシップ

①　TTTech Autoとの連携

②　ETASとの協業

③　クラウド・開発環境連携

④　ツールチェーンとミドルウェア

  • 282.6　実績と市場ポジション

①　採用実績と市場シェア

②　ソフトウェア開発プラットフォーム8.0

  • 282.7　投資・資金調達・事業戦略

①　QNXとサイバーセキュリティへの継続投資

②　パートナーシップ主導のGo-to-Market

  • 282.8　AI定義型自動車でのユースケース

①　ADAS・自動運転ECU

②　デジタルコクピットとドメイン統合

③　車両データ活用とクラウド連携

  • 282.9　課題とリスク

①　オープンソースOSとの競争

②　SDVアーキテクチャの変化

  • 282.10　今後のシナリオ

①　シナリオ1: 安全・セキュリティ基盤としてのデファクト維持

②　シナリオ2: エコシステム連携による価値拡張

③　シナリオ3: オープンソース中心化による役割縮小

  • 282.11　AI定義型自動車に対する総合的評価

283　Denso／センサー・コントローラー・OTA基盤戦略

  • 283.1　事業概要とSDVへの基本方針
  • 283.2　センサー事業：Global Safety PackageとAI認識技術
  • 283.3　コントローラーとSoCプラットフォーム
  • 283.4　OTA基盤とMobility IoT Core
  • 283.5　投資動向と今後のシナリオ

284　Continental／カメラ・LiDAR・自動運転プラットフォーム戦略

  • 284.1　事業概要とAI定義型自動車への基本方針
  • 284.2　カメラ・レーダポートフォリオと実績
  • 284.3　LiDAR事業：HFL110とAEye連携
  • 284.4　自動運転プラットフォーム：CAEdgeとフルスタック戦略
  • 284.5　投資動向と将来シナリオ

285　Aptiv／E/Eアーキテクチャとソフトウェアプラットフォーム戦略

  • 285.1　事業概要とSmart Vehicle Architecture
  • 285.2　ゾーンコントローラーとE/Eアーキテクチャの特徴
  • 285.3　ソフトウェアプラットフォームとGen6 ADAS
  • 285.4　投資・財務動向とソフトウェア化へのシフト
  • 285.5　今後のシナリオとAI定義型自動車における位置づけ

286　Valeo／LiDAR・EyeQ統合・自動運転向けシステム戦略

  • 286.1　事業概要とAI定義型自動車での位置づけ
  • 286.2　LiDAR事業：SCALA第3世代と量産実績
  • 286.3　EyeQ統合とVW向けSurround ADASシステム
  • 286.4　自動運転向けシステムとパートナーシップ
  • 286.5　投資・実績と今後のシナリオ

287　ZF／統合制御システムとドライブバイワイヤ戦略

  • 287.1　事業概要とAI定義型自動車への位置づけ
  • 287.2　cubiXによる統合制御システム
  • 287.3　ドライブバイワイヤ技術（Steer-by-Wire／Brake-by-Wire）
  • 287.4　投資・資金調達と事業展開
  • 287.5　今後のシナリオとAI定義型自動車へのインパクト

288　NXP／車載マイコンとセキュリティチップ戦略

  • 288.1　事業概要とAI定義型自動車への基本方針
  • 288.2　車載マイコン事業：S32K・S32Gファミリ
  • 288.3　セキュリティチップとセキュア・ビークル・アーキテクチャ
  • 288.4　SDV・投資戦略とTTTech Auto買収
  • 288.5　今後のシナリオとAI定義型自動車における役割

289　Renesas／SoCとR-CarシリーズによるAI定義型自動車戦略

  • 289.1　R-Car事業概要とSDVへの基本方針
  • 289.2　R-Car Gen 5（R-Car X5H）の特徴とAI性能
  • 289.3　ソフトウェアプラットフォーム：R-Car Open Access（RoX）
  • 289.4　パートナーシップと投資動向
  • 289.5　今後のシナリオとAI定義型自動車での位置づけ

290　ETAS／AUTOSAR・ODX・開発ツールによるAI定義型自動車支援

  • 290.1　事業概要とSDVへの基本方針
  • 290.2　AUTOSARソリューション：RTA-CARとRTA-VRTE
  • 290.3　ODX対応診断ツールとINCAエコシステム
  • 290.4　SDV時代に向けた投資とエコシステム戦略
  • 290.5　今後のシナリオとAI定義型自動車への貢献

【　AI・ソフトウェア企業　】

291　Google/WaymoとAI定義型自動車

  • 291.1　事業概要と位置づけ
  • 291.2　技術アーキテクチャとAIアプローチ

①　センサー・ソフトウェア構成

②　シミュレーションとデータ駆動開発

  • 291.3　商用サービスと実績

①　Waymo Oneの展開状況

②　フリーウェイ走行とサービスエリア拡大

③　安全実績

  • 291.4　ビジネスモデルとサービス設計

①　ロボタクシーとプラットフォーム

②　環境負荷と運行効率

  • 291.5　強みと競争優位

①　長期開発とデータ蓄積

②　技術スタックの深さと人材

③　規模と運用ノウハウ

  • 291.6　投資・資金調達動向

①　2024年の大型資金調達

②　2025年以降の追加資金計画

  • 291.7　AI定義型自動車としての特徴

①　フルスタックAIとOTA進化

②　都市インフラとの統合

  • 291.8　課題とリスク

①　規制・社会受容性

②　コスト構造と収益化

  • 291.9　今後のシナリオ

①　シナリオ1: ロボタクシーの大規模普及

②　シナリオ2: 特定都市でのプレミアムサービスとして定着

③　シナリオ3: 技術資産の部分的スピンオフ・統合

  • 291.10　AI定義型自動車としての総合評価

292　AI定義型自動車におけるPony.aiの16都市展開とDubai 2026年商用化

  • 292.1　Pony.aiの概要とAI定義型自動車との関係
  • 292.2　事業モデル：ロボタクシー、ロボトラック、技術ライセンス
  • 292.3　グローバル展開と「16都市」体制
  • 292.4　中国における24時間ロボタクシー運行
  • 292.5　技術スタック：PonyWorld基盤モデルとセンサーフュージョン
  • 292.6　ハードウェアと運用設計
  • 292.7　Dubaiにおけるロボタクシー商用化計画
  • 292.8　Dubaiでの技術・制度統合
  • 292.9　事業領域：ロボタクシーとロボトラック
  • 292.10　実績：中国4大一級都市での商用運行
  • 292.11　実績：24時間運行と安全指標
  • 292.12　資金調達と上場動向
  • 292.13　追加の資金調達と投資家構成
  • 292.14　香港・米国市場での株式上場
  • 292.15　AI定義型自動車としてのPony.aiの強み１：マルチシティ運行実績
  • 292.16　強み２：公共機関との協働と政策整合性
  • 292.17　強み３：センサーフュージョンと堅牢なハードウェア設計
  • 292.18　課題：規制・安全・地政学リスク
  • 292.19　今後のシナリオ１：Dubai商用化と中東拠点化
  • 292.20　今後のシナリオ２：第7世代ロボタクシーの量産とコストダウン
  • 292.21　今後のシナリオ３：ロボトラックと国際物流への展開
  • 292.22　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

293　AI定義型自動車におけるBaidu ApolloとApollo Goの14百万乗車・22都市展開

  • 293.1　Baidu Apolloの概要とAI定義型自動車との関係
  • 293.2　事業構造：ApolloプラットフォームとApollo Go
  • 293.3　Apollo Goの規模：乗車数と走行距離
  • 293.4　都市展開：16都市から22都市へ
  • 293.5　技術基盤：自動運転基盤モデルとRT6ロボタクシー
  • 293.6　車両インテリジェンス製品と量産実績
  • 293.7　Apollo Goのオペレーションモデル
  • 293.8　海外展開：香港・中東・欧州への進出
  • 293.9　ビジネスモデルと収益化の見通し
  • 293.10　投資・資金調達とBaidu全体戦略
  • 293.11　AI定義型自動車としての強み１：運行実績と安全性
  • 293.12　強み２：基盤モデルと量産車ソリューションの両輪
  • 293.13　強み３：オープンプラットフォームとエコシステム
  • 293.14　課題：規制、競争、コスト構造
  • 293.15　今後のシナリオ１：中国国内でのさらなる都市拡大と黒字化
  • 293.16　今後のシナリオ２：欧州・中東でのアセットライト展開
  • 293.17　今後のシナリオ３：スマートシティ・交通インフラとの統合
  • 293.18　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

294　NVIDIAとDRIVEプラットフォーム

  • 294.1　事業概要と位置づけ
  • 294.2　ハードウェア: DRIVE Orinと後継世代

①　DRIVE Orin SoCの特徴

②　DRIVE HyperionとThorへの進化

  • 294.3　ソフトウェア: DriveOSとDriveWorks

①　DriveOSの役割

②　DriveWorksミドルウェア

③　フルスタックソフトウェアへの拡張

  • 294.4　エンドツーエンド開発プラットフォーム

①　3コンピュータ構成による開発パイプライン

②　シミュレーションとデジタルツイン

  • 294.5　採用実績とパートナーシップ

①　主要自動車メーカーでの採用

②　ティア1・AV企業との連携

  • 294.6　収益・投資動向と自動車事業の位置づけ

①　自動車セグメントの成長

②　中長期目標と投資

  • 294.7　AI定義型自動車における価値提案

①　「AIコンピューティングOS＋SoC」としての役割

②　スケーラビリティとOTA前提設計

  • 294.8　強みと競合優位

①　AIハードウェアとソフトウェアの統合

②　パートナーエコシステムとデザインウィンの厚み

  • 294.9　課題とリスク

①　コスト・電力・供給リスク

②　競合プラットフォームとの競争

  • 294.10　今後のシナリオ

①　シナリオ1: SDV標準プラットフォームとしての定着

②　シナリオ2: ハイエンド・プレミアム中心への集約

③　シナリオ3: クラウド・デジタルツインとの統合による価値拡大

  • 294.11　総合評価

295　Qualcomm Snapdragon RideとAI定義型自動車

  • 295.1　事業概要と位置づけ
  • 295.2　Snapdragon Rideプラットフォームの構成

①　SoCアーキテクチャと製品ライン

②　Snapdragon Ride Flexと混載ワークロード

③　ソフトウェアスタックと車車間接続

  • 295.3　AI・自動運転技術とSnapdragon Ride Pilot

①　自動運転ソフトウェアとRide Pilot

②　生成AIとコンテクスチュアルインテリジェンス

  • 295.4　実績・採用状況とエコシステム

①　OEM採用と走行実績

②　パートナーシップとティア1連携

  • 295.5　収益・投資動向と自動車事業の位置づけ

①　自動車セグメントの成長と目標

②　デザインウィンパイプラインと投資余力

  • 295.6　AI定義型自動車としての特徴と強み

①　マス市場を意識した電力効率とコスト

②　コクピット＋ADAS統合アーキテクチャ

③　ライセンスモデルとOEM主導開発の両立

  • 295.7　課題とリスク

①　競合との性能・エコシステム競争

②　ソフトウェアスタックの成熟と安全認証

  • 295.8　今後のシナリオ

①　シナリオ1: L2+/L3マス市場の主力プラットフォーム化

②　シナリオ2: プレミアム中〜上位セグメントへの集中

③　シナリオ3: フルスタック＋クラウド連携によるサービス型モデルへの進化

  • 295.9　総合評価

296　Intel/MobileyeとAI定義型自動車

  • 296.1　事業概要とポジション
  • 296.2　EyeQ UltraとSoCアーキテクチャ

①　EyeQ Ultraの位置づけと性能

②　省電力設計と専用アクセラレータ

  • 296.3　Vision Only対抗技術とセンシング哲学

①　True Redundancyとセンサーフュージョン

②　Vision Only戦略への対抗軸

  • 296.4　コア技術: REM、RSS、SuperVisionファミリ

①　REMクラウドマッピング

②　RSS安全ポリシーモデル

③　SuperVision、Chauffeur、Drive

  • 296.5　実績・市場ポジション

①　大規模ADASベース事業

②　高度システムのデザインウィン

  • 296.6　収益・投資動向

①　売上・キャッシュフローの状況

②　研究開発とEyeQロードマップ

  • 296.7　AI定義型自動車としての特徴と強み

①　エンドツーエンドスタックとOEM中立性

②　ビジョン中心アプローチとデータスケール

③　安全性と規制対応へのフォーカス

  • 296.8　課題とリスク

①　ハイエンド演算性能競争と電動化要件

②　ロボタクシー事業の実行リスク

  • 296.9　今後のシナリオ

①　シナリオ1: 量販ADAS＋高度スタックの二層成長

②　シナリオ2: ADAS中心の安定成長と限定的なAV拡大

③　シナリオ3: Vision Onlyとの性能競争激化と差別化再定義

  • 296.10　総合評価

297　AWSとAI定義型自動車

  • 297.1　事業概要とポジション
  • 297.2　AWS Automotive Cloudの構成

①　ソリューション領域と全体像

②　コネクテッドビークルとIoT基盤

③　データレイクと開発環境

  • 297.3　機械学習・自動運転向けサービス

①　SageMakerとMLワークロード

②　自動運転・ADASデータレイクリファレンス

③　シミュレーションとバーチャルテスト

  • 297.4　ソフトウェア定義車両（SDV）とAWS

①　SDVソリューションエリアとアーキテクチャ

②　HEREとのSDV Accelerator

③　BMWのバーチャルECU事例

  • 297.5　実績とパートナーエコシステム

①　自動運転スタートアップとの連携

②　OEM・ティア1・ISVとの広範な協業

  • 297.6　強みと競争優位

①　スケーラビリティとグローバルインフラ

②　幅広いAI/ML・データ分析サービス

③　セキュリティとコンプライアンス

  • 297.7　課題とリスク

①　ベンダーロックインとマルチクラウド

②　オンボードとの統合ガバナンス

  • 297.8　今後のシナリオ

①　シナリオ1: SDV・自動運転向けクラウド標準としての定着

②　シナリオ2: マルチクラウド分散と競争激化

③　シナリオ3: 車載側への拡張とエッジ統合

  • 297.9　総合評価

298　Microsoft Azureと混合現実によるAI定義型自動車戦略

  • 298.1　事業概要とポジション
  • 298.2　Azure Automotiveと自動運転・SDV基盤

①　Microsoft Connected Vehicle Platformと車両クラウド

②　AVOpsリファレンスアーキテクチャ

③　SDVと仮想車両開発

  • 298.3　データ・AI・シミュレーション基盤

①　テレメトリ解析とAIワークロード

②　シミュレーションとHPC

  • 298.4　混合現実（MR）技術と自動車ユースケース

①　HoloLens 2と設計・製造支援

②　HoloLensによるサービス・トレーニング

③　移動プラットフォームMRと車内UX

④　トヨタのMixed Reality活用

  • 298.5　エコシステム・パートナーシップと事業動向

①　OEM・サプライヤとの協業

②　AVL・AMDなどとの技術連携

  • 298.6　AI定義型自動車における強みと課題

①　クラウド・AI・MRを統合した垂直スタック

②　既存エンタープライズ基盤との親和性

③　課題: オンボードスタックとの距離と競争環境

  • 298.7　今後のシナリオ

①　シナリオ1: SDV・AVOpsクラウドの主要プレイヤーとして成長

②　シナリオ2: MRを核とした高付加価値ニッチの深化

③　シナリオ3: クラウド＋オンボード連携の強化

299　AI定義型自動車におけるIBMのIoTプラットフォームとAIサービス

  • 299.1　AI定義型自動車とIBMの位置づけ
  • 299.2　事業概要：IoTプラットフォームとAIサービス
  • 299.3　事業領域１：ソフトウェア定義型車両（SDV）基盤
  • 299.4　事業領域２：コネクテッドカーとドライバー体験
  • 299.5　事業領域３：予防保全とアフターサービス
  • 299.6　事業領域４：生成AIと自動車開発
  • 299.7　強み１：クラウドとAIの統合スタック
  • 299.8　強み２：システムズエンジニアリングとライフサイクル管理
  • 299.9　強み３：グローバルな自動車エコシステムと知見
  • 299.10　実績：IoT for AutomotiveとOEM連携
  • 299.11　実績：日本・アジア市場での取り組み
  • 299.12　投資・研究開発動向：SDV関連半導体
  • 299.13　投資・研究開発動向：ソフトウェア定義車両の将来調査
  • 299.14　ビジネスモデルと収益機会
  • 299.15　AI定義型自動車におけるIBMの技術スタック
  • 299.16　アーキテクチャ：車載とクラウドの連携
  • 299.17　パートナーシップ戦略とエコシステム
  • 299.18　課題とリスク要因
  • 299.19　今後のシナリオ１：AI駆動の車両OSとアプリエコシステム
  • 299.20　今後のシナリオ２：半導体とAIの協調最適化
  • 299.21　今後のシナリオ３：アフターサービスとモビリティサービスの高度化
  • 299.22　AI定義型自動車におけるIBM活用の示唆

300　AI定義型自動車におけるWayveのEnd-to-end AIと英国ロボタクシー

  • 300.1　Wayveの概要とAI定義型自動車との関係
  • 300.2　事業モデル：AIドライバー・プラットフォーム
  • 300.3　技術コンセプト：AV2.0とエンボディドAI
  • 300.4　エンドツーエンドAIの特徴
  • 300.5　データ戦略と「AI-500 Roadshow」
  • 300.6　強み１：地図非依存・汎化指向のアーキテクチャ
  • 300.7　強み２：英国発スタートアップとしての規制・政策環境
  • 300.8　強み３：ビッグテック・半導体企業からの大型支援
  • 300.9　実績１：英国でのロボタクシー計画
  • 300.10　実績２：多都市での公道デモとOEM連携
  • 300.11　投資・資金調達：シリーズCとその後
  • 300.12　追加投資計画：NVIDIAによる戦略出資検討
  • 300.13　英国ロボタクシー進行のマクロ環境
  • 300.14　AI定義型自動車としての位置づけ
  • 300.15　技術スタックと開発体制
  • 300.16　競争環境と差別化ポイント
  • 300.17　課題：安全性・説明可能性・規制対応
  • 300.18　今後のシナリオ１：英国ロボタクシーから欧州展開へ
  • 300.19　今後のシナリオ２：OEM向けソフトウェア供給の拡大
  • 300.20　今後のシナリオ３：大規模モデルと生成AIの統合
  • 300.21　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

301　AI定義型自動車におけるAurora Innovationの重量貨物自動運転化

  • 301.1　Aurora Innovationの概要とAI定義型自動車との関係
  • 301.2　事業モデル：Driver-as-a-Serviceと自社オペレーション
  • 301.3　技術スタック：Aurora DriverとFirstLight LiDAR
  • 301.4　システムアーキテクチャと冗長設計
  • 301.5　安全アプローチ：Verifiable AIとセーフティケース
  • 301.6　重量貨物自動運転に特化する戦略的理由
  • 301.7　パートナーエコシステム：OEM・Tier1・物流事業者
  • 301.8　実績１：テキサス州でのドライバーレス商用運行
  • 301.9　実績２：FedEx・Uber Freightとのパイロット
  • 301.10　事業成果：運行実績とオペレーション特性
  • 301.11　資金調達・財務基盤：公開企業としてのラウンド
  • 301.12　最新の資金動向と成長戦略
  • 301.13　AI定義型自動車としてのAuroraの特徴
  • 301.14　重量貨物分野における強み１：ビジネス価値の明確さ
  • 301.15　重量貨物分野における強み２：OEMとの深い統合
  • 301.16　重量貨物分野における強み３：安全性と規制対応での先行
  • 301.17　課題：コスト構造と市場競争
  • 301.18　今後のシナリオ１：テキサス拠点からのルート拡大
  • 301.19　今後のシナリオ２：Driver-as-a-Serviceへの本格移行
  • 301.20　今後のシナリオ３：乗用車・ライドヘイリングへの水平展開
  • 301.21　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

【　ロボタクシー・サービス企業　】

302　AI定義型自動車におけるWaymoのPhoenix・SF・LA商用化とLondon/Tokyo展開

  • 302.1　Waymoの概要とAI定義型自動車との関係
  • 302.2　事業モデル：Waymo OneとWaymo Driver
  • 302.3　Phoenix・SF・LAでの商用化とサービス規模
  • 302.4　London/Tokyoでのテストと国際展開
  • 302.5　技術スタック：Waymo Driverの構成
  • 302.6　サービスエリアと運行特性
  • 302.7　法人向けサービス：「Waymo for Business」
  • 302.8　資金調達と評価額
  • 302.9　ビジネスインパクトとAlphabet戦略
  • 302.10　AI定義型自動車としての強み１：運行規模と実績
  • 302.11　強み２：高精度地図と都市ごとの最適化
  • 302.12　強み３：パートナーシップとオペレーション能力
  • 302.13　課題：規制・安全性・競争
  • 302.14　今後のシナリオ１：米国内での都市拡大と空港ネットワーク
  • 302.15　今後のシナリオ２：London・Tokyoでの商用化と欧州・アジア展開
  • 302.16　今後のシナリオ３：AI定義型モビリティプラットフォームへの進化

303　AI定義型自動車におけるCruise（GM傘下）のSF商用化と課題対応

  • 303.1　Cruiseの概要とAI定義型自動車との関係
  • 303.2　事業モデル：都市ロボタクシーとOriginプラットフォーム
  • 303.3　SF商用化までの経緯と運行実績
  • 303.4　技術スタックと車両設計
  • 303.5　資金調達とGM・外部投資家
  • 303.6　2023年のSF事故と運行停止
  • 303.7　安全調査と組織再編
  • 303.8　GMによる資金方針転換とCruise事業の縮小
  • 303.9　AI定義型自動車としての強み：技術・製造・資本
  • 303.10　課題：安全性・透明性・社会受容
  • 303.11　今後のシナリオ１：技術のGM車両への統合
  • 303.12　今後のシナリオ２：限定用途での再実証
  • 303.13　今後のシナリオ３：外部売却・スピンアウトの可能性
  • 303.14　AI定義型自動車への示唆：スケールより安全と信頼

304　AI定義型自動車におけるPony.aiの16都市約300台運行とDubai 2026年商用化

  • 304.1　Pony.aiの事業概要とAI定義型自動車との関係
  • 304.2　16都市約300台運行の実態
  • 304.3　フリート拡大計画とスケール戦略
  • 304.4　AI技術スタックと第7世代ロボタクシー
  • 304.5　中国4大一級都市とその他都市での運行
  • 304.6　Dubai 2026年商用化ロードマップ
  • 304.7　Dubaiでのフリート規模と統合構想
  • 304.8　ビジネスモデル：ロボタクシー、ロボトラック、ADKライセンス
  • 304.9　単位経済性と都市別採算状況
  • 304.10　資金調達と株式市場での位置づけ
  • 304.11　財務パフォーマンスと成長期待
  • 304.12　AI定義型自動車としての強み１：マルチシティ運行とスケールプラン
  • 304.13　強み２：量産指向のハードウェア設計とコストダウン
  • 304.14　強み３：政策アラインメントと海外パートナー
  • 304.15　課題：安全性・規制・地政学リスク
  • 304.16　今後のシナリオ１：中国国内でのフリート1,000台体制とユニット黒字拡大
  • 304.17　今後のシナリオ２：Dubaiを起点とした中東・欧州展開
  • 304.18　今後のシナリオ３：ロボトラックと産業用途への拡張
  • 304.19　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

305　AI定義型自動車におけるXPeng Robotaxiの中国複数都市展開と広州テスト

  • 305.1　XPeng Robotaxiの事業概要
  • 305.2　中国複数都市での展開構想と広州テスト
  • 305.3　技術基盤：XNGP・XNet・VLA 2.0
  • 305.4　Robotaxi専用モデルとL4ロボカー
  • 305.5　ロボタクシーモデルの導入形態とフランチャイズ構想
  • 305.6　広州における先行実績：City NGPと自動運転テスト
  • 305.7　自社EV量産とRobotaxiのシナジー
  • 305.8　データ・AIインフラ：Fuyaoスパコンとクローズドループ
  • 305.9　パートナーシップ：DiDi・Volkswagenとの連携
  • 305.10　資金・投資動向と事業基盤
  • 305.11　AI定義型自動車としての強み１：量産車とL4の一体戦略
  • 305.12　強み２：ナビ非依存のXNGPとVLA
  • 305.13　強み３：フランチャイズ型Robotaxiと開放プラットフォーム
  • 305.14　課題：競争環境と規制・収益化
  • 305.15　今後のシナリオ１：広州発のマルチシティRobotaxi展開
  • 305.16　今後のシナリオ２：DiDi・MONAブランドを通じたフリート展開
  • 305.17　今後のシナリオ３：Volkswagenとの協業を通じたグローバル展開
  • 305.18　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

306　AI定義型自動車におけるBaidu ChuxingとApollo Goの14M乗車・22都市展開

  • 306.1　Baidu ChuxingとApollo Goの位置づけ
  • 306.2　事業概要：AI定義型モビリティプラットフォーム
  • 306.3　実績：14M乗車から17M超へ、22都市展開
  • 306.4　フリート規模と走行距離
  • 306.5　地理的展開：22都市の内訳と海外進出
  • 306.6　技術基盤：Apollo ADFMと第6世代ロボタクシー
  • 306.7　車両アーキテクチャとコスト構造
  • 306.8　ビジネスモデルと収益化見通し
  • 306.9　資本投入と長期投資スタンス
  • 306.10　AI定義型自動車としての強み１：大規模運行と安全指標
  • 306.11　強み２：基盤モデルと量産車ソリューションの連携
  • 306.12　強み３：オープンプラットフォームと国際パートナー
  • 306.13　課題：規制・競争・コスト構造
  • 306.14　今後のシナリオ１：中国国内でのさらなる都市・フリート拡大
  • 306.15　今後のシナリオ２：中東・欧州でのアセットライト展開
  • 306.16　今後のシナリオ３：スマートシティと公共交通との統合
  • 306.17　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

307　AI定義型自動車におけるDidi Chuxingの中国向け自動運転タクシー展開

  • 307.1　Didi Chuxingと自動運転タクシー事業の概要
  • 307.2　事業モデル：プラットフォーム一体型Robotaxi
  • 307.3　上海での初期Robotaxiパイロット
  • 307.4　広州での24時間完全無人Robotaxiトライアル
  • 307.5　技術スタックと安全インフラ
  • 307.6　資金調達と自動運転子会社の独立性
  • 307.7　スマートEV事業売却とXPengとの提携
  • 307.8　AI定義型自動車としての強み１：巨大需要プラットフォーム
  • 307.9　強み２：運行ノウハウと都市インフラ連携
  • 307.10　強み３：XPengとの連携による車両供給と技術補完
  • 307.11　課題：規制対応と事業再編
  • 307.12　今後のシナリオ１：広州モデルの他都市展開
  • 307.13　今後のシナリオ２：XPeng MONAとの共同Robotaxiプラットフォーム
  • 307.14　今後のシナリオ３：国際展開とマルチモーダル連携
  • 307.15　AI定義型自動車に関心を持つ事業者への示唆

308　AI定義型自動車時代におけるTesla Network計画

  • 308.1　概要：AI定義型自動車とTesla Network
  • 308.2　事業全体像：Tesla Networkの位置づけ
  • 308.3　車両アーキテクチャ：AI定義型自動車としてのCybercab
  • 308.4　生産計画：Q2 2026以降の量産とスケール
  • 308.5　サービスモデル：ロボタクシーとオーナー参加型ネットワーク
  • 308.6　事業ドメイン：AI定義型自動車としての強みと差別化領域
  • 308.7　実証・サービス展開の進捗
  • 308.8　AI・ソフトウェア基盤：FSDと大規模データ活用
  • 308.9　収益モデルとユニットエコノミクス
  • 308.10　投資・資金調達動向
  • 308.11　規制・安全性・社会受容性
  • 308.12　競合環境とエコシステム
  • 308.13　今後の展開シナリオ：Cybercab量産後（Q2 2026～）
  • 308.14　リスク要因と不確実性
  • 308.15　AI定義型自動車ビジネスへの示唆

309　AI定義型自動車時代におけるUber ATG再編の位置づけ

  • 309.1　概要：Uber ATGとWaymo訴訟・統合の経緯
  • 309.2　Waymoとの訴訟と和解の影響
  • 309.3　AuroraへのATG売却と統合
  • 309.4　AI定義型自動車のコンテキストにおけるUberの事業概要
  • 309.5　Uber ATGが有していた技術資産と強み
  • 309.6　Aurora統合後の実績：貨物分野での展開
  • 309.7　Uber Freightとの統合とAI定義型物流
  • 309.8　乗用ロボタクシー分野での再構築
  • 309.9　投資・資金調達および資本関係
  • 309.10　AI定義型自動車としての強み：プラットフォームとデータ
  • 309.11　安全性・コンプライアンスの再構築
  • 309.12　事業シナリオ：Auroraとの関係を軸にした中期展開
  • 309.13　事業シナリオ：マルチパートナー型ロボタクシー網の構築
  • 309.14　リスクと不確実性
  • 309.15　AI定義型自動車エコシステムにおけるUberの位置づけ

【　業界団体・規制当局　】

310　AI定義型自動車時代におけるUNECE WP.29の役割

  • 310.1　UNECE WP.29の概要と位置づけ
  • 310.2　組織構造とGRVAの役割
  • 310.3　自動運転に関する国際的な枠組み文書
  • 310.4　主な自動運転関連UN規則：ALKS（R157）
  • 310.5　サイバーセキュリティ・ソフトウェア更新規則（R155・R156）
  • 310.6　AI定義型自動車に対する影響
  • 310.7　エコシステム：各国当局・業界団体との役割分担
  • 310.8　作業プロセスとステークホルダー参加
  • 310.9　自動運転データ・責任分担に関する議論
  • 310.10　レベル3・レベル4への拡張と将来シナリオ
  • 310.11　まとめとしての位置づけ

311　AI定義型自動車時代におけるISO TC22の役割

  • 311.1　ISO TC22の概要とスコープ
  • 311.2　組織構造と自動運転関連サブコミッティ
  • 311.3　代表的な安全関連標準：ISO 26262と21448
  • 311.4　自動運転用シナリオベース評価群：ISO 3450xシリーズ
  • 311.5　AI・サイバーセキュリティ・統合安全への展開
  • 311.6　エコシステムと他標準化機関との役割分担
  • 311.7　今後の課題と展望

312　AI定義型自動車時代における日本自動車工業会の役割

  • 312.1　日本自動車工業会の概要と位置づけ
  • 312.2　ビジョンと戦略：JAMA Vision 2035とモビリティDX
  • 312.3　政策提言と政府との連携
  • 312.4　自動運転安全評価フレームワークの策定
  • 312.5　AI定義型自動車・SDVに関する取り組み
  • 312.6　エコシステム構築と関係団体との役割分担
  • 312.7　国際連携とグローバル・ルール形成
  • 312.8　産業横断のデータ・プラットフォームとAI活用
  • 312.9　地方モビリティ・物流課題への対応
  • 312.10　デジタル庁・関係審議会との関与
  • 312.11　AI定義型自動車時代におけるJAMAの課題と展望

313　AI定義型自動車時代における欧州自動車工業会の役割

  • 313.1　欧州自動車工業会（ACEA）の概要
  • 313.2　戦略ビジョン：脱炭素とデジタル化・自動運転
  • 313.3　EU規制対応：AI・自動運転・タイプアプローバル
  • 313.4　自動運転ロードマップと政策提言
  • 313.5　データ共有・AI・SDVへのスタンス
  • 313.6　エコシステム：EUCAR・各国工業会・国際団体との連携
  • 313.7　EU機関との役割分担とロビー活動
  • 313.8　情報基盤と透明性向上の取り組み
  • 313.9　自動運転・商用車領域での重点課題
  • 313.10　AI定義型自動車エコシステムにおけるACEAの意義

314　AI定義型自動車時代における5GAAの役割

  • 314.1　5GAAの設立目的と組織概要
  • 314.2　C-V2X技術とAI定義型自動車との関係
  • 314.3　標準化活動：3GPP・ETSI・SAEとの連携
  • 314.4　C-V2Xロードマップと量産見通し
  • 314.5　実証プロジェクトとユースケース
  • 314.6　安全性・信頼性フレームワーク：STiCAD
  • 314.7　エコシステムと他団体との役割分担
  • 314.8　AI定義型自動車アーキテクチャへの寄与
  • 314.9　今後の課題と展望

315　AI定義型自動車時代における3GPPの役割

  • 315.1　3GPPの概要と通信標準化機関としての位置づけ
  • 315.2　組織構造と標準化プロセス
  • 315.3　C‑V2X標準化の歴史：Release 14から16へ
  • 315.4　5G NR‑V2Xサイドリンク仕様の特徴
  • 315.5　AI定義型自動車への技術的インパクト
  • 315.6　エコシステム：5GAA・ETSI・自動車業界との役割分担
  • 315.7　今後のリリースと課題

316　AI定義型自動車時代におけるIEEEの役割

  • 316.1　IEEEと自動車関連標準化の全体像
  • 316.2　V2X通信：IEEE 802.11pと次世代802.11bd
  • 316.3　接続・自動運転車のアーキテクチャ：P2040シリーズ
  • 316.4　データ型・データフォーマットおよびスマートシティ連携
  • 316.5　AI・倫理・データガバナンス：IEEE 7000番台とAISプログラム
  • 316.6　エコシステムにおけるIEEEの役割分担

317　AI定義型自動車時代におけるSAEの役割

  • 317.1　SAEの概要と自動運転分野での位置づけ
  • 317.2　J3016による自動化レベル定義
  • 317.3　レベル0～2：運転支援中心の段階
  • 317.4　レベル3～5：ADS主体の自動運転段階
  • 317.5　北米規制・政策との連携
  • 317.6　AI定義型自動車のエコシステムにおけるSAE標準群
  • 317.7　AI定義型自動車への示唆と課題

318　AI定義型自動車時代におけるUber ATG再編の位置づけ

  • 318.1　概要：Uber ATGとWaymo訴訟・統合の経緯
  • 318.2　Waymoとの訴訟と和解の影響
  • 318.3　AuroraへのATG売却と統合
  • 318.4　AI定義型自動車のコンテキストにおけるUberの事業概要
  • 318.5　Uber ATGが有していた技術資産と強み
  • 318.6　Aurora統合後の実績：貨物分野での展開
  • 318.7　Uber Freightとの統合とAI定義型物流
  • 318.8　乗用ロボタクシー分野での再構築
  • 318.9　投資・資金調達および資本関係
  • 318.10　AI定義型自動車としての強み：プラットフォームとデータ
  • 318.11　安全性・コンプライアンスの再構築
  • 318.12　事業シナリオ：Auroraとの関係を軸にした中期展開
  • 318.13　事業シナリオ：マルチパートナー型ロボタクシー網の構築
  • 318.14　リスクと不確実性
  • 318.15　AI定義型自動車エコシステムにおけるUberの位置づけ

319　AI定義型自動車時代におけるNHTSAの役割

  • 319.1　NHTSAの概要と法的権限
  • 319.2　自動運転政策ガイダンス（ADSビジョン2.0～AV4.0）
  • 319.3　AV4.0における連邦政府全体戦略
  • 319.4　事故報告と監督：Standing General Order
  • 319.5　連邦対州政府の役割分担
  • 319.6　AI定義型自動車に対する評価枠組み
  • 319.7　エコシステムにおけるNHTSAの位置づけ

320　英国における自動運転と雇用構造の変化予測

  • 320.1　英国政府の経済効果・雇用創出予測
  • 320.2　産業別にみた雇用構造のシフト

①　直接雇用：自動車・モビリティ関連

②　間接雇用：関連サービス・インフラ産業

  • 320.3　自動運転パイロット加速と雇用・安全への影響

①　2026年商用パイロットと政策パッケージ

②　労働市場への中長期的インパクト

  • 320.4　関与する主要組織・企業とガバナンス構造

①　政府・規制当局・産業団体

②　企業・スタートアップ・国際パートナー

  • 320.5　雇用政策・スキル戦略への含意

【　研究機関・アカデミア　】

321　MIT CSAILにおける自動運転研究の全体像

  • 321.1　設立経過と自動運転研究への展開
  • 321.2　研究内容：認識・計画・シミュレーション
  • 321.3　シミュレーション基盤とVISTA系プロジェクト
  • 321.4　HMI・説明可能性：乗員の信頼性向上研究
  • 321.5　強みとする領域：アルゴリズム・検証・人間中心設計
  • 321.6　実績：パラレル・オートノミーと衝突回避車両
  • 321.7　パートナーシップ：トヨタ、Waabi、産業コンソーシアム
  • 321.8　コンソーシアム・社会実験：AVTコンソーシアム
  • 321.9　投資・資金調達・政策的支援
  • 321.10　AI定義型自動車への貢献と今後のシナリオ

322　Fraunhoferにおける自動運転応用研究とOEM・Tier1協業

  • 322.1　組織概要と設立経過
  • 322.2　研究内容：安全アーキテクチャと人間中心HMI
  • 322.3　OEM・Tier1との協業と応用エコシステム
  • 322.4　ソフトウェアプロセス・AI安全性と標準化への貢献
  • 322.5　研究インフラとデモ環境
  • 322.6　投資・資金調達と政策的支援
  • 322.7　AI定義型自動車時代における役割と今後のシナリオ

323　StanfordにおけるAI Indexと自動運転研究

  • 323.1　AI Index Reportの設立経過と位置づけ
  • 323.2　AI Indexにおける自動運転セクションの特徴
  • 323.3　2025年AI Indexにみる自動運転の現状評価
  • 323.4　自動運転研究：Stanford Intelligent Systems Laboratory（SISL）
  • 323.5　自動運転環境認識と安全検証への取り組み
  • 323.6　CARSと自動車工学・ドリフト制御研究
  • 323.7　産業パートナーシップとスタートアップ連携
  • 323.8　投資・資金調達と政策的支援との関係
  • 323.9　AI定義型自動車への示唆と今後のシナリオ

324　UC Berkeley Berkeley DeepDriveとカメラベース自動運転研究

  • 324.1　設立経過と組織体制
  • 324.2　研究内容：カメラベース認識とマルチタスク学習
  • 324.3　BDD100K：大規模カメラ走行データセット
  • 324.4　カメラベース自動運転における強み
  • 324.5　産業パートナーシップとエコシステム
  • 324.6　Nexar・ApolloScapeとのデータ連携
  • 324.7　投資・資金調達と政策的支援
  • 324.8　カメラベース自動運転の実装シナリオと課題

325　CMU NRECとGrand Challengeに基づく自動運転研究

  • 325.1　設立経過と組織の位置づけ
  • 325.2　研究内容と強みとする領域
  • 325.3　DARPA Grand Challenge・Urban Challengeでの実績
  • 325.4　現在の自動運転関連プロジェクト：RACERなど
  • 325.5　産業パートナーシップとスピンオフ
  • 325.6　都市型自動運転とArgo AIとの連携
  • 325.7　投資・資金調達と地域経済へのインパクト
  • 325.8　政策的支援と国家イニシアティブ
  • 325.9　AI定義型自動車への示唆と今後のシナリオ

326　東京大学ITS研究と日本政府プロジェクト参画

  • 326.1　設立経過と組織の位置づけ
  • 326.2　研究内容：高度モビリティと自動運転実証
  • 326.3　強みとする領域：車両×インフラ×社会システム統合
  • 326.4　SIP-adusなど日本政府プロジェクトへの参画
  • 326.5　実証実験と試験フィールドの活用
  • 326.6　企業・スタートアップとのパートナーシップ
  • 326.7　投資・資金調達動向と政策的支援
  • 326.8　AI定義型自動車への貢献と今後のシナリオ

327　京都大学における自動運転安全評価研究

  • 327.1　設立経過と研究拠点の位置づけ
  • 327.2　研究内容：運転行動モデリングと安全評価
  • 327.3　シナリオベース安全評価とISO 34502との連携
  • 327.4　GA-RSSなど形式手法による安全保証への接続
  • 327.5　企業・スタートアップとの共同研究とコンソーシアム参加
  • 327.6　政策的支援とSIPスマートモビリティとの関係
  • 327.7　AI定義型自動車に向けた今後のシナリオ

328　デルフト工科大学における欧州自動運転研究拠点

  • 328.1　設立経過と研究拠点の構造
  • 328.2　研究内容：自動運転×交通システム×人間要因
  • 328.3　フィールドラボRADDとキャンパス・リビングラボ
  • 328.4　研究領域の強み：協調型自動運転とトラックプラトーニング
  • 328.5　企業・スタートアップ・都市とのパートナーシップ
  • 328.6　投資・資金調達とEUプロジェクトへの参画
  • 328.7　政策的支援と欧州CADロードマップとの関係
  • 328.8　AI定義型自動車時代における今後のシナリオ

329　ETH Zurichにおける自動運転シミュレーションとセンサー技術研究

  • 329.1　設立経過と研究組織の位置づけ
  • 329.2　自動運転シミュレーションとモビリティインパクト評価
  • 329.3　センサー技術：スマートセンサーと自動車用LiDAR
  • 329.4　コンピュータビジョンとカメラベース認識
  • 329.5　自動運転レーシングと実機検証
  • 329.6　社会受容性・政策研究とマクロ影響分析
  • 329.7　産業・スタートアップとのパートナーシップと投資環境
  • 329.8　政策的支援とスイス／欧州の枠組み
  • 329.9　AI定義型自動車への貢献と今後のシナリオ

330　ETH Zurichにおける自動運転シミュレーションとセンサー技術研究

  • 330.1　設立経過と研究組織の位置づけ
  • 330.2　自動運転シミュレーション：MATSimとTrafficBots
  • 330.3　センサー技術：スマートセンサーとLiDAR・カメラ融合
  • 330.4　コンピュータビジョンと自動運転認識
  • 330.5　自動運転レーシングとシミュレーション活用
  • 330.6　社会シミュレーションとモビリティ政策研究
  • 330.7　産業・スタートアップとのパートナーシップと投資環境
  • 330.8　政策的支援と欧州・スイスの枠組み
  • 330.9　AI定義型自動車への貢献と今後のシナリオ

331　マックス・プランクにおける自動運転向けAI基礎研究

  • 331.1　設立経過と研究拠点の位置づけ
  • 331.2　自動運転向けAI研究の全体像
  • 331.3　Autonomous Visionグループと認識研究
  • 331.4　ロバスト性と敵対的攻撃への耐性
  • 331.5　自動運転シミュレーションとレース環境
  • 331.6　モーションパーセプションと人間因子・シミュレーション
  • 331.7　企業・スタートアップとのパートナーシップ
  • 331.8　投資・資金調達と政策的支援
  • 331.9　AI定義型自動車への貢献と今後のシナリオ

 

　

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