時の利益の喪失⇒時代感を見失うと取り返し不能
物からコトへ・・ハードからソフトへ・・・と言われ始めてかなりの年月(20年以上前)が経過したね!。価値が「ハードからソフトへ」と移行する流れは、技術革新や社会の価値観の変化と密接に関連しており、具体的には1970年代からその兆候が見られ、1990年代以降に顕著になった!
日本のリーダー層は、この事が真に理解出来ずに移行のスピードが遅々として進まない代表国である。今の今でさえも”まるちぱすうぇ〜〜〜”なんて時代感皆無のスローガンを叫び続けている!故に現在の大衰退がある。
日本国の外貨稼ぎの第一産業は自動車産業・・これも自動車はSDVと言われて久しい⇒ソフトウェア・ディファインド・ビークル(SDV)とは、クラウドとの通信により、自動車の機能を継続的にアップデートすることで、運転機能の高度化など従来車にない新たな価値が実現可能な次世代の自動車のこと
やっとの事でオールドエコノミー企業が集合してSDV化に強力する為のSDVerseが出来た。
SDVerseの概要⇒2024年9月30日、自動車業界初の自動車用ソフトウエアを取引できるB2Bマーケットプレイス「SDVerse」が稼働。設立はGM、マグナ、ウィプロ。自動車メーカー、サプライヤー、ソフトウエアベンダーが参加。
SDVerseの目的・メリット
自動車メーカー、サプライヤー、ソフトウエア開発企業間で車載ソフトの取引を効率化。ソフトウエア調達を一元化し、取引時間の短縮、開発コストの削減を実現。高品質なソフトウエア提供を促進し、拡張性と革新性が向上。ハードウエアに依存しないソフトウエア調達が可能で、車両差別化が加速。
SDV(ソフトウエア定義車両)について
SDVはソフトで車両の主要機能を制御。機能や性能をソフト更新で後から追加・向上可能。多くのSDVはインターネット接続があり、自動運転機能やエンターテインメントなど、柔軟なサービス提供が可能。SDV開発において、日本の自動車メーカーは後れを取っており、特にソフトウエア人材不足が課題。
SDVerseの課題解決効果
ソフトウエア人材不足への対策として、企業同士のマッチングで人材不足を補う。複雑なソフトウエア開発、セキュリティ対策、信頼性向上、規制対応を支援。
SDVerseの将来展望
自動運転やコネクテッドカー技術の基盤として、業界全体の効率向上やコスト削減に貢献。異業種の参入を促し、技術革新を加速。業界全体の競争力強化とイノベーション推進。業界標準プラットフォームとなる可能性があり、自動車産業の枠を超えたコラボレーションが期待されるが時すでに遅しの感が強い。
「SDVerse」がオールドエコノミーのメーカーの“弱者連合”であるとの見方が強い。ソフトウェア定義車両(SDV)開発において、トヨタやフォルクスワーゲンのような伝統的な自動車メーカーは、確かにテスラやアップル、グーグルといったソフトウェア主体で発展してきた企業と比べ、対応の遅れが明確。特に、ソフトウェアエンジニアの確保や、アップデートの信頼性、サイバーセキュリティー対応、ECU等のハードが各メーカーによりバラバラなどで、従来のノウハウが活かしにくく、苦戦している。
1. AI主導の開発速度とイテレーションの差
注:イテレーション⇒短期間で開発を繰り返すアジャイル開発、その中で使われる開発サイクルの単位を表す言葉を、イテレーション (Iteration) といいます。 「設計」「開発」「テスト」「改善」 から構成されるイテレーションは通常1〜4週間で設定され、システム開発のサイクルを一通り回すことが特徴
テスラやファーウェイは、膨大なデータセットをAIで解析し、アルゴリズムを頻繁にアップデートしながら迅速に改良を進める。例えば、テスラは世界中の自社車両約700万台から走行データを収集し、AIによる継続的なトレーニングと最適化を実行。自動運転FSDのテスト走行距離は20億qを軽くこえ今年中には30億qとなる見込み。地球1億周の距離である。ブッチギリ
ファーウェイも類似のアプローチを取っており、AIの活用によってデータ量に基づいた精度向上を実現しているため、技術の成熟速度が早い。
2.対照的に、SDVerseは業界標準化のためのプラットフォームであり、AIを駆使してデータを集約し解析する立場にはないことから、開発サイクルやソフトウェアの改良速度で競合他社に遅れを取る可能性が高い。
SDVerseはデータ収集を各社に依存するため、テスラのように一元管理されたデータベースを活かして直接的に技術改良を行うのは難しく、企業ごとのデータの壁もあるため、学習効果や改善速度で劣る。
SDVerseに参加する企業には、AI専門性の不足が課題で、共同プラットフォームを通じてAIを活用する方法が明確でない以上、開発スピードでの差は開いたままになるどころかさらに差を空ける!
3. AIエンジニアリングの専門性と競争優位
テスラやファーウェイは自動運転AIの専門家を抱え、ソフトウェア開発に注力しています。AIモデルのトレーニングやアルゴリズムの最適化、また最先端技術の適応力は他の企業よりも高いため、圧倒的な専門性でリードする。
4. リアルタイム・ソフトウェアアップデートの優位性
テスラやファーウェイの自動運転技術は、インターネット接続を通じたOTAリアルタイムのソフトウェアアップデートが可能で、機能追加や改善が迅速です。これにより、最新のフィードバックを反映し、市場に応じて素早く適応可能。現在は約2週間に1回のアップデートが実行されている。
しかも顧客の希望なども直接要望は勿論の事、SNS等で吸い上げて即実行していると云うユーザーとメーカー開発者がダイレクトにコンタクトしている。
SDVerseはマーケットプレイスとして、複数のソフトウェアを供給する役割を持ちますが、ソフトウェアアップデートをリアルタイムで提供し、反映する仕組みが弱く、特に自動運転レベルでの実用性はテスラのようなリアルタイム性には及ばない(ホンダが1年に1回毎なんて言い始めた程度)。そのソフトのバグや不良品対応も不明確。
5. 長期的なAI技術の格差拡大
AI開発は技術の特性上、進歩が加速度的に進むため、開発速度の差が数年後には大きな格差として顕在化する可能性が高い。AI主導の改良が日々の実走行データと結びつくテスラに対し、SDVerseのようなプラットフォームでは、AIによる技術進展を同等に取り込むことは難しく、その結果、実用レベルでの差が延々と拡大する。
結論⇒オールドエコノミー企業は自動運転等のソフト分野では何をしても追いつく事は不可能。AIの先行者利得とデーター収集方法が全く違う・・天と地ほどの差
テスラやファーウェイのようなAI主導で開発を進める企業がリードを広げる一方で、SDVerseのようなオールドエコノミー中心のプラットフォームが追いつくのは、寄り合い所帯の責任性の不明確さや、AIの技術進化(圧倒的なデター量、ハード、ソフト、人の能力差)の特性から言って100%困難。
原理原則⇒馬鹿が100人集まっても1人の天才には勝てない!⇒時代に逆らい成功した者など皆無
貴方は・・どう思いますか?日本の近々未来は???オールドエコノミー最遅の日本を・・・
★時代感、間違え愚行、繰り返し・戦略違い、戦術違う それが”まるちぱすうぇ〜〜〜”の本質