ソフトウェア定義型車両とは

ソフトウェア定義型車両とは、自動車産業における次の段階の進化です。従来、車両の機能は物理コンポーネントや組み込みシステムに関連付けられており、柔軟性が限られていました。SDVはその代わりに、集中型コンピューティング・プラットフォームとモジュール式ソフトウェア・アーキテクチャーに依存しています。これらのシステムにより、自動車メーカーは新しい主要な機能、更新、性能と安全性の向上をソフトウェアを通じて多くの場合リモートで提供できる無線（OTA）更新が可能になります。

このモダナイゼーションにより、SDVはスマートフォンと同じように、購入後の進化が可能です。車両は、ディーラーに出向かなくても、車両ソフトウェアのアップデートだけでナビゲーションを改善したり、エネルギー効率を改善したり、運転モードを強化したりすることができます。これらの主要な機能により、ドライバーは車両をパーソナライズし、高度な運転支援システムから車載エンターテイメントのアップグレードまで、主要な機能をオンデマンドで購読することもできます。

IBMの調査によると、2030年には車両関連のイノベーション全体の90%がソフトウェアで構成されると予想されています。 ¹自動車業界の幹部の75％は、ソフトウェア定義のエクスペリエンスが2035年までにブランド価値の中核になると予想しています²

このトランスフォーメーションの重要な要素は、多くの独立した電子制御ユニット（ECU）の削減または廃止です。ECUは小型コンピューターで、従来はブレーキやエンジン・タイミング、空調制御など、個々の車両機能を制御していました。何十年もの間、自動車メーカーは主要な機能をサポートするためにさらに多くのECUを追加してきました。一部の車両にはこうしたユニットが100以上搭載されていました。

現在、多くのものが、複数のシステムを一度に管理できる、より強力な中央コンピューターに置き換えられています。これにより、複雑さが軽減され、車両システムがよりスムーズに連携できるようになります。また、自動運転や予知保全、クラウド・サービスとのリアルタイムのデータ統合などのイノベーションもサポートしています。

SDV、コネクテッド・カー、自動運転車は密接に関連していますが、同じではありません。

コネクテッド・カーとは、インターネット・アクセスと車両間（V2X）通信を備えた自動車のことです。V2Xを使用すると、他の車両や道路インフラ、外部システム（料金支払いシステムやモバイル・アプリケーションなど）やクラウドとデータを共有できます。2027年までに3億2700万台以上のコネクテッド・カーが実用化されると予想されています。³

こうした接続性は、事故を減らし、交通の流れを改善するのために役立ちます。SDVとコネクテッド・カーはどちらも、ソフトウェア主導の機能、リアルタイム・データ、クラウド統合に依存しています。

最近のSDVのほとんどはV2Xも使用しているため、コネクテッド・カーとの違いはほとんどありません。コネクテッド・カーは外部通信を優先しますが、SDVはOTAアップデートを通じてコア機能をアップグレードする内部ソフトウェア・アーキテクチャーに依存しています。つまり、すべてのSDVはコネクテッド・カーですが、すべてのコネクテッド・カーがSDVであるわけではありません。

自律走行車は、センサーやカメラ、高度なソフトウェアを使って周囲の状況を検知し、人間のインプットなしに自ら運転します。この機能は、集中コンピューティングを使用して車両システムを管理するSDVフレームワーク内でのみ可能です。したがって、すべてのSDVが自律型であるわけではありませんが、SDVは自律化に必要なソフトウェア基盤を提供するため、すべての自律走行車はSDVです。

SDVは電気自動車の普及を補完する存在でもあります。なぜなら、両者とも効率性、接続性、そして環境負荷の低減を重視しているからです。

ソフトウェア定義型自動車（SDV）モデルは、自動車の設計・製造およびエクスペリエンスの方法に大きな変化をもたらしています。自動車メーカーは現在、車両をダイナミックで更新可能なプラットフォームとして機能させることで、ソフトウェア会社のような運営を重視しています。テスラはこのモデルを開拓し、ソフトウェア駆動型のアップグレードが新たな収益源を開拓し、ブランド・ロイヤルティーを構築する方法を実証しました。

OEM（相手先ブランド名製造業者）は、機械エンジニアリングからデジタル・イノベーションに重点を移しています。この新たなアプローチは、期待を再構築し、ハードウェアだけでなくソフトウェアに基づくビジネスモデルを開拓します。

SDVは、車両のコアバリューを機械部品から、時間の経過とともに改善できるソフトウェアへと移行します。物理コンポーネントを変更することなく、機能や性能、さらには新しい自動車規制への準拠をリモートで追加またはアップグレードできます。この機能により、車両の実用寿命を延ばし、より長く最新の状態を維持することが可能となります。

SDVはまた、安全性、自動化、接続性の向上においても中心的な役割を果たします。同社のソフトウェアベースの車両アーキテクチャーにより、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転機能、V2X通信などの主要な機能が実現します。

SDVの開発プロセスもより迅速で柔軟になっています。エンジニアは、仮想化（仮想環境の作成を可能にするテクノロジー）とシミュレーションを使用して、ハードウェアを構築する前にデジタル環境でソフトウェアをテストできます。これにより、テクノロジー業界におけるソフトウェア開発の仕組みと同様、時間とコストおよびリスクが削減されます。

要するに、SDVは単なる現代の車ではなく、成長と適応が可能なインテリジェントなプラットフォームであり、より安全でスマートかつ持続可能な輸送を可能にします。

SDVの主な特徴は、車両ができることや、設計・運用・収益化の方法を再定義します。それには次のものが含まれます。

SDVは、車両機能を強力な中央コンピューターまたはゾーン・コンピューターに統合し、数十の分散型ECUを置き換えます。このアーキテクチャーにより、システム間のデータ処理と調整がより効率的になります。

ソフトウェアをリモートでアップデートすることで、車両の性能を向上させ、修正プログラムを適用し、主要な機能を追加し、セキュリティーを強化できます。サービス訪問不要です。

SDVは、ハードウェアから分離されたモジュール式ソフトウェア・プラットフォームを使用しているため、アップグレードが容易で、車両寿命が長くなり、主要な機能を柔軟にデプロイメントできるようになります。

SDVでは通常、内蔵オペレーティング・システム（QNXやLinuxなど）、ミドルウェア、アプリケーション・フレームワーク、ユーザー向けアプリなどを含むスタックを使用します。これらのシステムとツールはすべて更新可能です。

SDVは仮想化を使用して、クリティカルな機能（安全の主要な機能など）を非クリティカルな機能（インフォテインメントシステムなど）から分離します。こうした分離によりセキュリティーが向上し、あるシステムの問題が他のシステムに影響を及ぼさずに対応できます。

SDVは、リアルタイムでクラウドベースのサービス、車両対インフラ（V2I）、車両対他の車両（V2V）、モバイルデバイスと通信するように構築されています。この接続により、ライブナビゲーションやリモート診断、インテリジェントなルーティングなどのサービスが可能になります。

自動車メーカーの経営幹部の79％が、今後3年間で自社のSDVの取り組みが進展すると予想していています。76%は、 人工知能（AI）がこの進歩に貢献すると考えています。⁴ 機械学習とAIを統合して、リアルタイムのセンサー融合（複数のセンサーからのデータを組み合わせて迅速かつ正確な意思決定を行うこと）を実現します。AIはまた、予知保全やパーソナライゼーションおよび自律走行機能もサポートしており、現代の車両プラットフォームにおいて拡大する役割をサポートするユースケースです。

多くのSDVでは、販売後にユーザーが機能を購入またはサブスクリプションできるようになっており、例えば高度なクルーズ・コントロール、ヒーター付きシート、パフォーマンス・モードなどが挙げられます。今日、デジタルおよびソフトウェア関連の収益は、自動車産業の総収益の15%を占めています。この割合は、2035年までに51％に激増すると予想されています。⁴

SDVは一元化されたアーキテクチャーとソフトウェアベースの制御により、ADASや自動運転機能および進化する安全基準をサポートするのに適しています。

SDVは接続性を考慮して、脅威から保護するためのセキュリティー機能が組み込まれています。これらの主要な機能には、セキュア・ブート（サーバーが信頼できるソフトウェアのみを起動するプロセス）、暗号化通信、リアルタイム監視、侵入検知システムが含まれます。自動車産業の経営幹部の86％は、セキュリティーや保証および信頼が組織を差別化するブランド属性であることに同意しています。³

自動車メーカーは、ソフトウェアを通じて車両を継続的に進化させることで車両の耐用年数を延ばすことができ、無駄を削減し、サステナビリティーの目標をサポートします。

SDVプラットフォームは、物理的なプロトタイプが構築される前に、設計の代替案を探索し、エッジケースをシミュレートし、システム検証を支援するために、仮想化やシミュレーションツールおよび自動車分野における生成AIを活用します。

現代の自動車はもはや単なる機械ではなく、動くコンピューターです。しかし、これらのコンピューターの構成方法は劇的に変化しました。

従来の自動車では、すべての主要な機能には独自の小さなコンピューター、つまりECUがありました。1つのECUはブレーキ、別のECUはエアバッグ、もう1つはラジオなどを処理するという具合です。車によっては、こうしたECUが100個以上搭載されているものもありました。この構成により自動車メーカーは機能を順次追加できた一方で、車両は複雑かつ重量が増大し、無数のデバイス間を何マイルにも及ぶ配線が必要とされました。

複雑さを軽減するために、自動車産業はドメイン・コントローラーを導入しました。つまり、あるドメイン・コントローラーは運転支援に関連するすべてのことを管理し、別のドメイン・コントローラーはインフォテインメントを担当するといった具合です。このアプローチにより、ECUの数は減りましたが、複雑さの問題は完全には解決されませんでした。

現在、次の大きな発展が起こりつつあります。自動車メーカーは、高性能コンピューター（HPC）とゾーン・アーキテクチャーに移行しています。数十個の分散したECUの代わりに、少数の高性能な中央コンピューター（HPC）が使用され、自動車のメインブレインのように、多くの機能を同時に実行します。HPCを支えるのは、車両のさまざまな物理領域に配置されたゾーン・コントローラーであり、ローカルのセンサーやデバイスを管理し、中央HPCに情報を伝達します。こうしたローカル・システムにはレーダーやカメラ、LIDARセンサーが含まれることが多く、詳細な環境データを車両の中央コンピューティング・ユニットに送信します。

このアプローチにより、配線が減り（コストと重量が削減されます）、自動車のシステムを管理しやすくなります。また、OTAの更新も可能になるため、ディーラーに行かなくても、自動車が機能や修正プログラムを入手できます。この新しいアーキテクチャーは、集中型の高速コンピューティングを必要とする自動運転システムなどの未来のテクノロジーをサポートします。また、自動車がIoT（モノのインターネット）との結びつきを強め、環境内のコネクテッド・デバイス、インフラストラクチャー、サービスとデータを交換できるようになります。これらすべての機能は、AIと車載プロセッシングにおける最近の進歩によって可能になりました。¹

自動車のハードウェアが進化したように、ソフトウェアも進化しました。従来の車両では、各ECUを制御するソフトウェアは、特定のハードウェアと密接に結びついていました。変更や更新は困難で時間がかかり、多くの場合、車両に物理的にアクセスする必要がありました。

この変化に対応するため、業界ではAUTOSAR（AUTomotive Open System ARchitecture）と呼ばれる標準規格を導入しました。これは、自動車ソフトウェアの再利用性を高め、さまざまなブランドやサプライヤー間で一貫性のあるものにするように設計されています。AUTOSARは、安定性とクリティカルな安全性が重要で、変更がまれなエンジン制御やエアバッグ・システムなどの従来の機能ではうまく機能しました。

しかし、現代の車両では、さらなる柔軟性が求められます。高度な要因支援や車載音声アシスタント、クラウド接続などの主要な機能には、頻繁なアップデートと、スマートフォンやサーバー上にあるものなどのより複雑なソフトウェアが必要です。そのため、新しいAUTOSAR Adaptiveは、よりダイナミックなリアルタイムサービスを可能にするために、Linuxやイーサネットなどの使い慣れたテクノロジーをベースに構築された高性能コンピューティング・プラットフォーム上で動作するように設計されました。また、クラウドネイティブ・アプローチもサポートしており、ソフトウェアは接続されたシステム間で簡単に実行できるように設計されており、より効率的に更新または拡張できます。

自動車メーカーはさらに先を見据えて、コンテナ化などテクノロジー業界の技術を採用し始めています。コンテナとは、アプリの実行に必要なすべてを含むソフトウェアの軽量パッケージであり、テスト、更新、デプロイを容易にします。スマートフォン・アプリのように、モジュール式で、独立しており、システムの他の部分に影響を与えることなく更新可能です。強力なAPI（ソフトウェアコンポーネント同士が通信するためのインターフェース）と組み合わせることで、このアプローチは車両システムを、硬直したモノリシックなコードベースから、柔軟なマイクロサービスベースのシステムへの移行を可能にします。

自動車ソフトウェアは、静的で遅いものから、アジャイルでスマートで常に改善されているものへと進化しています。これはダッシュボードのアプリストア・エクスペリエンスです。 ¹

SDVは、安全性と性能を向上させ、全体的な運転エクスペリエンスを変革する様々なメリットをもたらします。

継続的な接続：常時接続により、車両はクラウド・サービス、ナビゲーションの更新、交通データと常に連携できます。この接続性により、運転のエクスペリエンスが向上し、リアルタイムの応答性が実現します。

性能と効率の向上：スマートなソフトウェアは、運転ダイナミクスやバッテリー使用量、エンジン性能をリアルタイムでファイン・チューニングできます。設定によっては、この適応性は、燃費やバッテリー寿命の向上、またはより応答性の高いエクスペリエンスの向上につながる可能性があります。

イノベーションと開発の迅速化：自動車メーカーは、仮想化とモジュール開発により、ソフトウェアの設計、テスト、展開をより迅速に行うことができます。この加速により、アイデアから主要な機能に至るまでの時間が短縮されます。

安全性の向上 ：SDVは、緊急ブレーキや車線維持、衝突回避などの高度な安全システムを強化します。これらの主要な機能はリアルタイムのデータと迅速な意思決定に依存しており、すべての人にとって道路交通の安全性を高めます。

新たな収益機会：メーカーは、サブスクリプションやオンデマンド・アップグレード、アプリを提供することで、継続的な収入を得られます。このようなサービスは、自動車を単なる一過性の販売ではなく、長期的なプラットフォームに変えるものであり、自動車メーカーには人気がありますが、自動車所有者には必ずしも人気があるとは限りません。

予知保全：SDVは自身のシステムを監視し、問題が深刻化する前に検知できます。これにより、故障が減り、高額な修理が回避され、車のスムーズな走行が維持されます。

パーソナライズされたユーザー・エクスペリエンス：ドライバーは、ダッシュボードのレイアウトや車載エンターテイメントの選択など、好みに合わせて車両の設定をカスタマイズできます。また、車はドライバーごとに異なるプロファイルを記憶することもできます。

リモート機能アップデート：スマートフォンと同様に、SDVも無線でソフトウェア・アップデートを受信できます。つまり、新機能やアップデート、改良は、車が工場から出荷された後もずっと提供できるということです。

SDVには多くのメリットがありますが、大きな課題もあります。最大のハードルの1つは、従来の機械システムからデジタル・アーキテクチャーへの移行です。実際、ケエ子幹部の79%は、ハードウェア層とソフトウェア層を分離することの技術的複雑さを課題として挙げています。²その他のより具体的な欠点は、SDVの将来性を否定するものではありませんが、業界の進化に伴い、慎重な設計と堅牢なガバナンスの必要性を浮き彫りにしています。そうした課題には次のようなものがあります。

収益化モデルに対する消費者の反発：かつては標準的だった機能（例えば、シート・ヒーターやアダプティブ・クルーズ・コントロールなど）へのサブスクリプション・ベースのアクセスは、顧客の不満を招き、ブランド認知を損なう可能性があります。

サイバーセキュリティー・リスク：接続性の向上に伴い、脆弱性も増大します。SDVは、車両制御やデータプライバシーまたはクラウドベースのサービスを標的とする潜在的なサイバー攻撃にさらされています。常に警戒し、高度なセキュリティー・フレームワークが必要です。

データ・プライバシーと所有権の問題：SDVは常にデータを収集しているため、特に明示的な同意なしにそのデータがどのように保管・使用・共有されるかについて懸念が生じ、倫理的・規制上の問題が生じます。

高い開発コストと保守コスト：SDVプラットフォームの開発・テスト・検証には費用と時間がかかります。安全性に重要な機能と無線インフラストラクチャーの更新は、特に複雑です。

ソフトウェアの複雑性の増加：SDVは、機械的な複雑性からソフトウェアの複雑性へと負担を移行させます。複数のシステム、レイヤー、ベンダーにまたがる何百万行ものコードを管理すると、統合が課題となり、バグや障害の可能性が高まります。

人材不足 ：自動車業界は現在、ソフトウェア・エンジニア、AIスペシャリスト、サイバーセキュリティーの専門家を必要としています。これらの人材は、従来はテクノロジー企業に必要なものでした。多くの自動車メーカーは、こうした能力を社内で今も構築中です。経営幹部の74%は、機械主導の文化は強く、変えるのが困難であると述べています。メーカーではソフトウェア開発と従来の自動車エンジニアリングの両方に熟練した従業員を必要としていますが、ソフトウェア定義の製品のための目標達成に必要な労働力は、2034年まで構築できない見込みです。²

法規制上の障壁: ソフトウェアを使用して車両の動作を更新すると、新たな法規制上の問題が生じます。特に、事故賠償責任やデータ所有権、進化する安全基準への準拠に関する問題が提起されています。

AIとオートメーションの信頼性に関する懸念 ：SDVにはAIベースの意思決定（ADASや自律走行など）が組み込まれていますが、説明可能性や予測可能性、システム・オーバーライドなどの問題の管理方法に関して疑問が残ります。

システム互換性の断片化：幅広いエコシステム内のプラットフォーム、オペレーティングシステム、クラウド環境全体で標準化されていないと、様々な車両モデルや地域にわたる互換性と拡張性をサポートすることが困難になります。

アップデート管理のリスク：無線アップデートは便利ですが、アップデートの管理が不十分だと、システム障害やユーザーの不満につながるおそれがあります。

SDVの未来は、自動車が単なる機械ではなく、コネクテッドでインテリジェントなプラットフォームになることです。ソフトウエアがハードウエア以上に運転体験を形成します。自動車は、スマートフォンのように、ソフトウェアを通じてアップデートされ、パーソナライズされ、改良されます。自動車を購入することは、OTAアップデートによって主要な機能やアップグレードが経時的に提供されるサービスに加入するような感覚に近いかもしれません。

この変化が続くにつれ、自動車産業とテクノロジー産業はさらに重なり合うことになります。クラウド・コンピューティングやAI、5G、エッジコンピューティングなどのテクノロジーは、SDVを強化する態勢を整えています。また、自動車メーカーは、データの管理やアップデートのサポート、新しいサービスの提供のために、パブリッククラウドとプライベートクラウド・システムを組み合わせて使用するハイブリッドクラウドに依存することが予想されています。この流れに乗り遅れないためには、OEMは、より迅速な開発サイクル、強力なサイバーセキュリティー、柔軟性のあるモジュール式システムを採用して、ハイテク企業のような運営を行う必要があります。

この進化は、顧客体験を変革することが予想されています。ドライバーは、定期的な更新、リモートサポート、パーソナライズされた主要な機能を期待するように設定されています。リアルタイム・データにより、予知保全やよりスマートなナビゲーション、カスタム設定が可能になることが期待されています。自動運転技術が進歩するにつれ、SDVは、特に都市部や共有モビリティー車両において、それらの機能を導入し微調整するためのプラットフォームとして台頭してくる可能が高いです。

SDVはスマート・モビリティーに欠かせないものです。交通システムやエネルギー・グリッド、デジタル・サービスと連携し、より安全で効率的、持続可能な輸送をサポートします。この変化は、単に運転方法を変えるだけでなく、移動方法や所有方法との関わり方も変革すると予想されます。