自動運転、現実へと加速
自動運転車はかつてない速さで現実のものとなりつつある。過去数年で、最初のL3レベルの車両が市場に投入され、全自動運転タクシーの週間利用回数は70万回を超え、自動運転トラックも初の無人運転デモを完了した。この進展は世界に広がっている。欧州では35件以上の自動運転パイロットプロジェクトが開始され、米国と中国はそれぞれ週に45万回以上、25万回以上の商業利用サービスを提供している。
業界の急速な進展は、競争が終わったことを意味しない。開発者たちは次の技術・投資の壁を乗り越えるために奮闘しており、技術スタックがどのように進化するかについても結論は出ていない。言い換えれば、高度運転支援システムと自動運転には、依然として大きなスケール化の余地がある。
採用タイムラインは全体的に遅延
マッキンゼー・センター・フォー・フューチャー・モビリティはThe Autonomousと協力し、世界の業界意思決定者91人を対象に隔年調査を実施した。結果によると、2023年の調査と比較して、ほとんどの自動運転ユースケースの採用スケジュールは平均して1～2年遅れている。例えば、L4レベルの無人運転タクシーの大規模な世界展開は、従来の予想である2029年ではなく、2030年になる見込みだ。L4レベルのプライベート乗用車の都市パイロットは2030年から2032年に延期され、完全自動運転トラックは、従来の2031年ではなく、2032年に商業的に実現可能になると予想されている。
調査ではまた、世界の地域ごとに展開ペースに大きな差があることも示された。米国と中国はすでに無人運転タクシーを先行的に導入しているが、他の地域では広範な商業展開に3～7年かかる可能性がある。専門家は、トラックと乗用車についても同様のパターンになると予想している。中国と米国がリードし、ほとんどのユースケースの導入時期は欧州やアジアの他の地域より明らかに早い。この地域差には、より速い開発サイクル、柔軟なビジネスモデルとスタートアップ文化、規制支援、資金調達のしやすさ、強力なAI・ソフトウェア基盤、自動運転に適した建設環境、より大きな市場規模、新しい技術をスケールテストする意欲など、さまざまな要因が影響している。
自家用車のマスマーケットはL2+機能へシフト
今年の調査に回答した専門家のうち、最大のグループ（49％）は、2035年までに自家用車（無人運転タクシー以外）のマスマーケットはL2+機能に焦点を当てると考えている。これは2023年の調査とは対照的で、当時は52％の専門家が市場はL3以上のシステムに移行すると予想していた。従来の予測は主に、L3システムのコスト低下という仮定と、L3車両ではドライバーが休憩したり、仕事やゲームなどの非運転タスクを行えるという利点に基づいていた。
しかし、現在市場がL3以上に焦点を当てると予測する専門家はわずか39％にとどまる。この減少は、資金不足、開発・検証コストの高さ、技術進歩の遅さに起因する可能性がある。専門家はL3自動運転を、広範なマスマーケットではなく、主に高級車向けのオプションのニッチ製品とみなす傾向が強まっている。
より高度な自動運転のコスト見通しは上昇2023年と比較して、専門家によるより高レベルの自動運転のコスト見積もりは、AI分野でさらなる進歩があったにもかかわらず上昇している。これは、テストから商業展開への移行に必要なコスト——例えば、製品の産業化、ロングテールのエッジケースに対処する能力、そして高額な検証・妥当性確認コスト——を過小評価していたためかもしれない。調査によると、L4レベルのロボタクシーのコスト見積もりはわずかに増加しただけだった。ロボタクシーはすでに規模拡大段階にあり、リーダー企業が商業的成熟に必要な条件をより明確に把握しているためかもしれない。対照的に、自動運転トラックのコスト見積もりはより大きく修正され、ユースケースに応じて50%から60%引き上げられた。
より低レベルの自動運転は通常、比較的単純なアルゴリズムと簡素化されたハードウェア構成（センサーとコンピューティング）を必要とする。専門家は、これによりソフトウェア開発・テスト・検証のコストが、高レベル（L4およびL5のロボタクシーとトラック）よりも4分の1から7分の1程度低くなる可能性があると考えている。一方、都市部のロボタクシーやその他の高自動運転車両は、複雑な交通シナリオやさまざまなエッジケースに対応する必要がある。こうした技術的なハードルは、ロボタクシーと「全行程」の自動運転トラックが市場投入可能な状態に達するには、30億米ドルを超えるソフトウェア投資が必要であることを意味する。ハードウェア開発コストは自動運転レベルではなく車両形態に関連しているようであり、トラックは（ハブ間輸送か全行程輸送かを問わず）ハードウェアコストが他の交通手段を大幅に上回る。
高コストが業界最大のペインポイント
完全自動運転の実現に残る障害を評価するため、今年の調査は開発パイプラインにおけるペインポイントに焦点を当てた。責任や技術的問題が最上位に来ると予想されるかもしれないが、高コストが明らかにADAS開発パイプラインにおける最大のペインポイントとなっている。これは、業界が開発から導入へと移行していることを明確に示している。実際、市場成熟のスケジュールが遅れ続けるにつれて、ADASのコスト見積もりは年々上昇しており、テクノロジープレーヤーに大きな圧力をかけている。
製品責任と規制の不確実性は中程度のペインポイントとして挙げられている。これは、ADASと自動運転の安全コンプライアンスの確保が極めて重要である一方、バリューチェーンにおけるサプライヤー、OEM、エンドカスタマー、ユーザー間の責任枠組みが確立されていないためかもしれない。競争は潜在的なペインポイントの中で最下位にランクされている。これは、参加者が市場統合後の段階に入るにつれて、複数の競合他社が共存し繁栄できるほど十分に大きな潜在的な価値プールが見込めるためかもしれない。人材不足も比較的低い順位にとどまっている。これは、最近の業界統合と、AIによる研究開発プロセスの支援・加速に起因する可能性がある。
専門家の見通し：より現実的な自動運転時代
業界が前進を続けるにつれ、自動運転車の未来は不確実性に満ちている。導入スケジュールの遅延、マスマーケットの焦点の移行、コスト見積もりの上昇、そして高コストが主要なペインポイントとなっていることは、業界が理想主義的な段階から、より現実的で差別化された段階へ移行していることを示している。ロボタクシーのグローバル展開であれ、自家用車におけるL2+機能の普及であれ、自動運転トラックによる長距離輸送であれ、各セグメントはそれぞれの軌道に沿って発展していくだろう。意思決定者や実務者にとって重要なのは、最先端の自動運転レベルを追い求めることではなく、コスト、技術、法規制、市場の受容度の間でバランスを取ることである。専門家たちの最新の洞察は、この複雑かつ急速に進化する業界を理解するための重要な指針を提供している。