トヨタ自動車のAI戦略自動車・輸送機器

第4回のセッションで、AIで作った仕組みを自社で使うか外へ売るかを、参入しやすさや優位の源泉など4つの物差しで選びました。前回は技能データの活用を紹介しましたが、その後2027年1月の専門組織設立と累計40万台の導入計画が確定しました。まず社内工場で技術を磨いてから外販を狙う筋道は、セッションで慎重な選択肢として多く選ばれた展開の実例といえます。

第5回のセッションで、30年前に特定企業が台頭する姿を誰も想像できなかったように、業界内の主役交代は当事者には見えにくい構造を指摘しました。中国市場での日系部品メーカーの失注や中韓電池勢のシェア変動は、自力では予見しづらい入れ替わりがサプライチェーン全体で急速に進んでいる現実を映し出しています。長年固定化していた関係性に依存せず、外部の視点から業界構造の転換点を捉え直す姿勢が求められます。

第4回のセッションで、従来のコンピューターに書かれた通りに動く制御から、考えた通りに動くことへの移行がロボットの大きな変化だと示されました。トヨタとウェイモによる2025年中の日本国内運行計画は、複雑な現実環境において柔軟に判断する自律型AIが社会実装段階へ進む象徴と言えます。単なる車両の自動化を超え、知能化されたフィジカルシステムを既存の事業基盤とどう結びつけて優位性を築くかが試されています。

第2回のセッションで、戦略とは独自価値や模倣困難性といったモート（堀）をどう作るかであり、ゲームのルール自体がAIで書き換わると提起されました。BYDが102万人超の規模や12万人の研究開発人員、内製化による垂直統合を進める動きは、強固な堀を築く試みと言えます。人海戦術とAIによる生産性向上が交差するなかで、競争優位の源泉が今後どのように変容していくのかを見極める必要があります。

セッションでは、競争優位の源泉がセンス・シンク・アクトのループの回転速度に移り、デジタルとフィジカルの融合を早く作って見極める勝負になると語られていました。全車種をSDV化し独自ソフトで更新を続ける動きは、車両を売って終わりではなく、利用データを起点に価値を継続改善するループへの本格的な転換と捉えられます。モノづくりの強みをデジタルと組み合わせ、進化の速度をどこまで引き上げられるかが問われています。

自動車大手が電動化や設備刷新へ巨額投資を進める動きは、単なる生産能力の増強にとどまりません。セッションでは、AIはもう価値創造の前提であり、自社や顧客、競合すべてがAIを使える世界を前提に事業を設計する必要性が語られていました。大規模な工場建設や設備投資においても、AIを前提とした生産の自動化や需要予測、さらには顧客体験の変化を見据えた競争基盤の再構築が問われています。

セッションでは「書かれた通りではなく、考えた通りに動く」ロボットへの変化が語られました。トヨタが年間1兆円を投じる工場自動化は、まさにこの変化を捉え、生成AI「Large Behavior Models（LBM）」をロボットに搭載することで、従来の自動制御を超え、ロボットが「考えた通りに動く」生産体制への戦略的転換を図るものです。これは、労働力不足やインフラ老朽化への対応だけでなく、製造業における競争優位の源泉を根本から変える可能性を示唆しています。

セッションで「書かれた通りではなく、考えた通りに動く」ことがAIによる大きな変化だと語られていたように、トヨタのE2E自動運転は、AIが認識から走行判断までを一括で担うことで、この「考えた通りに動く」AIの実現を目指していると解釈できます。これは、従来の自動制御がプログラムされた通りに動くのに対し、AIが状況に応じて自律的に判断を下すという、自動運転技術の本質的な転換点を示唆しています。レベル2とレベル4でAIモデルを共通化する戦略は、この新しいAI駆動型アプローチを広範な製品に適用し、開発投資の効率化と競争優位の確立を図るものです。

セッションで語られた「前提が変わると勝者が入れ替わる」という論点は、このニュースにも当てはまります。インターネットの登場で旧来のツアーをオンラインで売る会社が消え、ネット前提で異なる商品を組んだ会社が勝ったように、自動車市場でも電動化などの市場環境の変化が「前提」を変え、長年の支配構造に終止符を打つ可能性を示唆しています。販売経路のデジタル化だけでは勝てなかったように、単なる電動化対応ではなく、新しい前提で競争優位を築けるかが問われていると言えるでしょう。