自動車産業のDXに関する
経済産業省の取り組み
2024年4月22日
経済産業省製造産業局自動車課
モビリティDX室伊藤建１）モビリティDX戦略（案）の概要
２）SDV化対応のための協調領域拡大～シミュレーションを中心に～３）生成AIの活用可能性
４）データ連携に関する取組み2モビリティDX政策の検討体制⚫ デジタル技術を通じて、多様なプレーヤーとともにビジネスを革新し、新たな付加価値を提供するモビリティ産業を創出し、国際競争力を強化につなげていくための方策を議論するための官民検討体制を整備し、議論中。

【モビリティDX検討会】（主催・事務局：経済産業省製造産業局、国土交通省物流・自動車局 ）クルマのソフトウェア化への対応（SDV構成技術の分析 / データ連携の推進 等）

移動・物流サービスモデルの構築（事業性の構築 / 社会受容性の向上 等）
開発・実装に向けた環境整備（シミュレーション環境を通じた開発・安全性評価環境の構築 / 人材確保 / 法制度 等）
報告

報告【SDV・データ連携 WG】【自動運転移動・物流サービス社会実装 WG】⚫ SDVを構成する各要素技術について、重要度（技術面、コスト面、プレイ
ヤー面）×緊急度による技術評価・マッピングと、その中での重要技術に対する取組の方向性の検討⚫ 要素技術開発やモビリティの進化に加え、開発・製造段階や利用段階における企業間をまたいだデータ連携の促進

連携⚫ 自動運転サービスカーの社会実装にむけた４つの課題（「事業性」、「技術」、「環境整備」、「社会受容性」）解決の具体化検討⚫ 「2025年度目途に無人自動運転サービス50か所程度実現」に向けた進捗
確認 等⚫ 新たな自動運転移動サービスの実現に向けた検討
報告

報告【安全性評価戦略 サブWG】⚫ 効率的な開発・安全性評価手法の確立に向けて、交通シナリオデータベースやシミュレーション環境の構築、自動運転の車両安全に関す基準・標準の国際調和 等【人材戦略 サブWG】⚫ 自動運転等の新たな交通システムの社会実装を見据えた人材の育成・獲得・発掘に向けた取組の推進 等
連携

連携

連携

【自技会】

【グリーンイノベーション基金】【RoAD to the L4プロジェクト推進委員会】 事務局：産総研⚫ 自動運転AIチャレンジ⚫ ソフトウェア領域人材検討WG⚫ 車両シミュレーション・モデルの構築⚫ テーマ１：永平寺町廃線路跡（限定空間・低速）⚫ テーマ２：ひたちBRT（中型バス）⚫ テーマ３：高速道路トラックレベル４⚫ テーマ４：インフラ連携のあり方⚫ L４モビリティ・アクセラレーション・コミッティ（L4コミッティ）

3「モビリティDX戦略」の策定の必要性（第１章）⚫ 自動車・モビリティにおいては、GXとDXでの２軸での産業構造変化が進む。
⚫ GXは、「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」（令和３年６月改定）や、分野
別投資戦略（令和５年12月策定）において、自動車産業の戦略を策定。①イノベーションの促進、②国内生産拠点の確保、③GX市場創造の３本柱に沿って、グリーンイノベーション基金等を活用した研究開発支援や、各種補助金等の施策パッケージが展開されてきたところ。
⚫ DXは、これまで主に自動運転の社会実装の観点から、2025年度目途での全国50か所程度の実現といった目標設定や、個別の実証案件形成等に取組んできた。他方、自動車産業を取り巻くデジタル技術の進展に伴い、今後、DXがGXと並ぶ大きな競争軸となっていく。
⚫ このため「モビリティDX検討会」において、官民での議論から導き出した2030～2035年に向けた勝ち筋として、ソフトウェア・ディファインド・ビークル（SDV）、自動運転やMaaSといった新たなモビリティ
サービス、企業を超えたデータ利活用等、DX全体を貫く戦略を策定する。
自動車産業の戦略
【GX】

【DX】

「グリーン成長戦略」、「分野別投資戦略」
CN実現に向けた戦略「モビリティDX戦略」
SDV領域、モビリティサービス領域、データ
利活用領域における戦略

4社会的・技術的な環境変化と新たな競争環境（第２章・第３章）⚫ 社会的な要請やユーザーニーズといった需要面の変化が後押しとなって、SDV化や自動運転といったDX技術が進展。
⚫ それにより、新たな体験・サービスの提供やビジネス領域の拡大といったバリューチェーンの変化と、新興プレイ
ヤーの参入や既存プレイヤーのパワーバランスの変化といった産業構造の変化という、自動車産業のゲームチェ
ンジが起こっている。
社会的な要請カーボンニュートラル
【CN実現(50年)】

人口減少【１億人割れ(56年)】

ユーザーニーズ

事故・渋滞による経済損失物流問題【2024年問題】

所有から
利用へ

パーソナライズ

機能より体験重視

要請に応えるGX・DX技術の進展
電動化

SDV化・自動運転【新車販売電動車100％(35年) ※1】【コネクテッドカー比率：58％(22年)⇒85％(35年) ※2】【ビークルOS搭載車両：110万台(23年)⇒4,000万台(35年) ※3】【自動運転L３以上：100台(21年)⇒700万台(30年) ※４】※年数は全て西暦表記（以下同じ）

自動車産業のゲームチェンジ◆ バリューチェーンの変化✓ 車両の付加価値に占める半導体やソフトウェアの価値が相対的に増加✓ 同時に、自動運転の高度化、OTAアップデート、データ利活用等により、新たな体験・サービスの提供価値が増加✓ ロボットタクシー等の新たなモビリティサービスビジネスも拡大※１：「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」（2021年６月策定）※２：富士経済「コネクテッドカー・V2X・自動運転関連市場の将来展望 2023」（23年３月公表）◆ 産業構造の変化✓ 新興プレイヤーの参入や既存プレイヤーのパワーバランスの変化等、業界構造が変化し、競争環境も激化✓ 従来の競争と協調のあり方も変化していくと想定※３：富士経済「コネクテッドカー・V2X・自動運転関連市場の将来展望 2023」（23年３月公表）※４：矢野経済研究所「自動運転システムの世界市場に関する調査」（22年８月公表）

5「モビリティDX」競争が生じていく主要３領域（第４章）⚫ 社会やユーザーからのニーズ、それに応えるデジタル技術の進展状況、他国における動向等を踏まえると、今後、
主に以下の3領域において、グローバルな大競争、バリューチェーンや産業構造の変化というゲームチェンジが生じていくと考えられる。

①車両の開発・設計の抜本的な刷新（車両のSDV化）•••

車両の開発・設計の思想が抜本的に刷新され、ソフトウェアを起点とした車両開発（SDV）が加速化。開発工数も大幅削
減し、スピードも向上。
単なる車両構造の変化を超えた、ソフトウェアのアップデート、自動運転技術との融合等による新しいバリュー提供の実現。
欧米では一部企業が、SDV化とOTAによりサービス提供のビジネスを開始。半導体メーカーなどからの異業種参入もある中で、SDV市場における競争力確保にむけた国際競争が加速化。

②自動運転・MaaS技術などを活用した新たなモビリティサービスの提供••

人流・物流サービスの持続的な提供は喫緊の社会課題であり、自動運転やオンデマンドサービスなどの社会実装への強い期待。
スローモビリティからロボタクまで様々な挑戦が世界中で進展しているが、ビジネスモデルの確立まで至っていない。少子高齢化等が先行する日本において、早期にビジネスモデルを確立することで、国内での様々な社会課題解決に貢献すると同時に、世界中に展開可能な新たなビジネスとなる可能性。

③データの利活用を通じた新たな価値の創造••

自動車の製造～利用～廃棄のライクサイクルにおいて無数のデータが存在。このデータを統合的に把握することでサプライチェーンの強靱化、他ビジネスにおけるデータ活用など、新たな価値創造につながっていく可能性。
欧米においては、既に企業を超えたデータ連携基盤を構築していく取組が活発化。①データ連携基盤の確保、②データ有効利用による新たなビジネス創造の２面から、今後の大きな価値の源泉となっていく可能性。
6

「モビリティDX」競争に勝ち抜くための基本戦略（第４章）⚫ ①車両のSDV化、②自動運転等の新たなモビリティサービスの構築、③データ利活用という３つの領域における競争に対し、海外では、レガシーのない新興プレイヤーが台頭し、スピード感を持った投資が活発化。我が国においても取組は進みつつあるが、既存事業における収益の確保との両立も重要となる中で、我が国においては開発リソース（資金・人材等）が不足。そのためにも、官民のリソースを結集し、従来から進めていた各社
取組の加速化や個社だけでは達成できないことの実現を進めていくことが必要。
⚫ その際、関係者の認識をそろえ、リソースを結集していくためには、2030年～2035年に向けた勝ち筋として、今後10年間で以下の３ステップで、それぞれの分野での取組を進めて行く。

第３段階
グローバルな競争力を獲得し、（2030～2035年） 世界市場への展開を進める

第２段階
構築した基盤や要素技術の統合・実装により、新たなビジネスモデルを構築する（2027～2030年）

第１段階（～2027年）

開発・実証環境の整備、要素技術の確立等を通じて世界と戦える基盤を作る
7

３ステップで実現を目指す将来像（第４章）
2030～2035年に向けた勝ち筋

ゲ
ー
ム
チ
ェ
ン
ジ
の
３
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の
主
要
領
域

領
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•

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ビモ
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•

「
デ
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活
用

•

•

＜第２段階＞（2027～2030年）＜第３段階＞（2030～2035年）

ー世界で戦える基盤の整備－ー構築した基盤の統合・実装－

ー世界市場への展開－

要素技術の確立（半導体、高精度３次元地図、センサー 等）
協調基盤の確立（シミュレー
ション環境、API 等）
地域のニーズを踏まえた、人流・物流サービスの早期実装
ロボタク等の高度技術の事
業化追求【目標】自動運転(2025年度目
途50か所程度、2027年度100
か所以上)

•

•
•

•
•

ウラノスエコシステム立ち上げ •（蓄電池CFPでの先行実装、サプライチェーンでの拡張）
利用企業においてサプライ•
チェーン見える化によるコスト・リスク低減の実現

要素技術を統合・実装したSDV車両の普及
SDVを活用した新たなサービスの普及

より広範な地域で提供可
能な人流・物流ビジネスモ
デルの確立
ロボタク等の高度技術の複数地域での実装
ウラノスエコシステムの拡張（バリューチェーン側での活用等）
自動車以外の分野での活用を含めたデータ活用ビジ
ネスの普及

•
•

•

•
•

SDV車両の低コスト化と機能・サービス拡張
グローバルな競争力の獲得・マーケットの拡大

世界各地での人流・物流
ニーズへの対応によるグロー
バルマーケットの獲得

ウラノスエコシステムのグロー
バルなデータ基盤としての確立自動車以外の分野を含めたデータ活用ビジネスの一
層の拡大

＜将来＞
（2050年）

CN

SDV

「

＜第１段階＞（～2027年）

実
現

移
解動
決課
題
交
ゼ通
ロ事
故
死

物
解流
決課
題

※上記実現に向けて、自動車分野におけるソフトウェア人材の確保、スピード感ある経営判断、スタートアップ等との連携活発化 などを同時に進めていく。
8

SDV領域における取組の方向性（第５章）⚫ SDVの領域においては、①車両アーキテクチャの刷新とその開発スピードの高速化と、②SDV化によって可能となる新たな機能・サービスを具体的なサービスとして早期に実装していけるかが競争の鍵。
⚫ その実現に向けて、足下では、要素技術の開発や協調基盤の整備を早急に進めつつ、2030年頃にはこれらを統合した車両の提供・ビジネスの実装を完成させ、将来のグローバルなマーケットの獲得につなげていく。
【競争力の鍵】

車両のアーキテクチャの刷新と開発スピードの高速化

SDVが可能とする新たなバリューのビジネ
ス化【必要な基盤の整備】
重要要素①：中央集権型E/Eアーキテクチャ→ 高性能化・省電力化を両立するSW・HWの整備、SWとHWの分離が重要⇒ 用途に特化した半導体確保、SWの再利用性向上に向けたAPIの標準化、を進める
重要要素②：シミュレーション環境→ 実機・実走を代替可能なシミュレーションが重要⇒ シナリオ・モデルの精度向上、各社横断で使用可
能なモデルの共通化、を進める
重要要素③：Out-car・クラウドとの相互連携→ データドリブンの開発や機能アップデート、利活用
時のセキュリティが重要⇒ 企業を超えた共有によるデータの質・量の向上を通じた活用拡大、セキュリティの確保、を進める
重要要素④：高付加価値な機能・サービス→ 運転からの開放と車内空間の充実が重要⇒ 自動運転高度化に向けた要素技術の確立、サードパーティの参入に向けたAPIの標準化、を進める【具体的な取組】（官民における協調領域）
半導体：自動車用SoCの研究開発 【ASRA・各社】
API：取組の具体化に向けた継続議論 【本検討会】

シミュレーション：• AD/ADASの車両の共通モデル構築 【JARI/GI基金】• 実交通データの共有・活用によるSAKURAの拡充、
DIVPの精度向上 【JARI・神奈川工科大等/CASE予算】
生成AI：自動車業界における先進事例創出 【未定/ポスト５G基金】セキュリティ：取組状況の評価 【METI/CEV補助金】

ライダー：• ３次元化・高輝度化に向けた研究開発 【京都大等/SIP】• PCSEL等の半導体レーザーの製品化に向けた目標ス
ペックの策定や需要調査 【未定/Kプログラム】
高精度３次元地図：プローブカーデータを活用した変化検知・自動更新技術の開発 【DMP/SBIR・BRIDGE】（再掲）API：今後の取組の具体化 【本検討会】

9自動運転等のモビリティサービス領域における取組の方向性（第５章）⚫ 新しいモビリティサービスには、スローモビリティからロボタクまで様々な技術階層があり、地域のニーズ・需要・特性等に応じて最適なサービスが異なり、また、費用・収益構造も異なる。
⚫ こうした中、足下では、①人流・物流上の社会要請に早期に対応するビジネスの具体化を図りつつ、②将来を見据えたロボタク等の高度技術の開発を進める。2030年頃までには、これらの成果を統合し、様々なレイ
ヤーでのビジネスモデルを確立し、世界の課題解決への貢献につなげていく。
【競争力の鍵】

人流・物流上の社会要請に早期に対応するビ
ジネスの具体化

将来を見据えたロボタク等の高度技術の開発・実装【必要な基盤の整備】【具体的な取組】（官民における協調領域）

重要要素①：技術開発→ 実装され始めたサービスのさらなる普及が重要⇒ 足元で個別の社会実装事業を推進しつつ、将来を見据えた技術の高度化を進める

実装促進：先行事例の創出と知見の横展開【産学官コン
ソ/RoAD to the L4】

要素技術開発：• ライダーの３次元化・高輝度化に向けた研究開発 【京都大等/SIP】

重要要素②：社会受容性→ 新たなモビリティに関する認知度の向上が重要⇒ 自動運転・MaaSの体験機会づくり等を進める
重要要素③：環境整備→ 開発環境と導入環境をともに整備することが重要⇒ 自動運転・MaaSに係る内部人材の育成と外部人材の獲得、許認可に係る情報共有等を進める
重要要素④：事業化→ 初期導入費用など事業化障壁への対応、バリューチェーン構築が重要⇒ 全国各地での自動運転・MaaSの導入に向けた取組、バリューチェーン側のユースケース整理を進める• ソフトウェア・センサーの省電力化に向けた研究開発【TIERⅣ・ソニーセミコン/GI基金】• プローブカーデータを活用した高精度３次元地図の変化検知・自動更新技術の開発【DMP/BRIDGE・SBIR】
情報発信：社会課題を着実に解決しつつ、継続的な成果の発信による理解度向上【産学官コンソ/RoAD to the
L4】

ソフトウェア人材：• 「リスキル講座認定制度」による人材育成促進【METI】• 「自動運転AIチャレンジ」による人材の裾野拡大と発掘【METI・自技会/CASE予算】
都市部等におけるロボタク早期実現：• 許認可に係る情報共有等が可能な環境整備【関係省庁/L4コミッティ】• 自動運転システムの開発・実証支援【未定/トラック・ロボ
タク開発・実証支援事業】

10

データ利活用領域での取組の方向性（第５章）⚫ データの利活用を通じた新たな事業・サービスの創出にあたっては、①データ連携基盤そのものの構築、②デー
タ利活用ビジネスの活性化の２面での取組を進めていく必要。
⚫ ①のデータ連携基盤については、ウラノスエコシステムにおけるユースケース拡張、海外のシステムとの連携等を通じてグローバルな地位の確立を図る。
⚫ ②のデータ利活用の観点からは、まずはニーズの高いサプライチェーン側でのユースケース拡張を図りつつ、走
行データの活用などのバリューチェーン側での取組につなげていく。
【競争力の鍵】

データ連携基盤の構築とグローバルな
地位の確立

データ利活用
ビジネスの活性化【必要な基盤の整備】
日本におけるデータ利活用の仕組みの構築→ 秘匿性を確保したまま必要な相手と必要なデータだけを連携するシステムの構築と、業界ニーズを踏
まえたシステムの運営が重要⇒ 実証事業を通じたデータ連携システムの構築、業界による運営法人の立ち上げ、を進める
海外のシステムとの連携→ 他システムを活用する企業とも連携できる仕組みが重要⇒ ウラノスエコシステムと諸外国のシステムとの相互接続、を進める
喫緊の課題への対応→ 喫緊の法規制対応が重要⇒ 欧州電池規則対応に必要な蓄電池CFP・DDの実装、を進める
新たなビジネスモデルの構築→ サプライチェーン課題への対応や、新たなデータ同士のつながりによる新たなバリューの創出が重要⇒ ユースケースの整理、実証実験を通じたシステム
要件定義・アーキテクチャ検討、を進める【具体的な取組】（官民における協調領域）

ウラノスエコシステムの推進：• データ連携システムの構築 【METI・DADC・業界】• システムの運営法人の立ち上げ 【業界】
• 海外のシステムとの相互接続 【DADC・業界】• 蓄電池CFP・DDの実装 【METI・DADC・業界】

ユースケースの拡張：• サプライチェーンについて、業界ニーズの高い自動車
LCA、有事の状況把握と在庫管理・生産調整等への拡張 【METI・DADC・業界】• バリューチューンについて、物流・運行システムの効率化・共通化、モビリティサービスでの活用等のユースケー
スについて、ニーズを精査し優先度に応じて順次着手【METI・DADC・業界】

11

領域横断的な取組の方向性（第５章）⚫ これらの主要な領域での取組を加速的・継続的に進めて行くためには、「モビリディDX」競争に戦うための社会全体としての基盤も重要。
⚫ 具体的には以下のような点において、官民連携しながら取組を強化していく必要。
①具体的な取組を着実に実現していくための柔軟でスピーディな経営の実現②モビリティDXを推進するソフトウェア人材の獲得・育成③スタートアップの創出や業種を超えた企業間連携の推進④取組を継続化し、認知度を向上させていくための「コミュニティ」の形成

SDV
領域

データ
利活用
領域

モビリティ
サービス
領域

各領域の競争で戦うための必要な基盤

各領域の取組を加速的・継続的に進めるための社会全体としての基盤【社会全体としての基盤】•

官民連携で、今後以下の取組強化を図る①柔軟でスピーディな経営の実現― 取組を着実に実現②ソフトウェア人材の獲得・育成― モビリティDXを推進する競争力の源泉③企業間連携の促進
自動車業界
各社（OEM・サプライヤー）

異業種・
スタートアップ― スタートアップ創出や業種を超えた連携④「コミュニティ」の形成― 取組を継続化し、認知度を向上

ユーザー・自治体 等
12１）モビリティDX戦略（案）の概要
２）SDV化対応のための協調領域拡大～シミュレーションを中心に～３）生成AIの活用可能性
４）データ連携に関する取組み

13

SDVの４つの構成要素⚫ SDVは、以下のような４つの構成要素からなるものと想定。
①中央集中型のE/Eアーキテクチャ：ソフトウェアとハードウェアが分離し、アプリ開発・更新が容易に②シミュレーション環境：開発期間短縮、効率化が実現し、開発・検証の自由度も向上③データ利活用：車両やユーザーデータの蓄積や分析を通じて、データドリブンな開発と高頻度のOTAを実現④高付加価値な機能・サービス：機能の高度化と①～③を通じた継続的アップデートによる高付加価値化①中央集中型
E/Eアーキテクチャ②シミュレーション
環境✓ SW／HWの分離✓ 開発期間短縮

アプリケーションOS、ミドルウェア

デ
ジ
タ
ル
ツ
イ
ン

ハードウェア（統合ECU／HPC）③データ利活用✓ 車両・走行データ等の収集✓ 開発へのフィードバック✓ SW高度化

アプリケーション✓ データの蓄積・分析・学習✓ データドリブンの開発✓ 高頻度のOTA実現

OS、ミドルウェア
ハードウェア（統合ECU／HPC）④高付加価値な機能・サービス✓ 車内空間の再定義によるニーズ変化✓ 新たな体験価値、サービス提供

…etc.

エンタメ
コンテンツ テレマティクス
自動運転
保険
出所：各種公表資料等を基に経済産業省作成✓ ユーザーデータの収集✓ 機能アップデートによるUX向上✓ 新サービスの提供

14

評価を踏まえた競争領域と協調領域の再設定⚫ 官民の取組を加速化していく協調領域の７要素を、以下のように整理。一方で、領域の考え方にはグラデー
ションもあり、今後の技術動向やシステム・オブ・システムズの概念等も踏まえて継続的に議論・見直しを行う。
車両制御系
認知

予測・判断

インフォテイメント系

制御

【凡例】

関相
係互
性の

レーダー
３
次高
元精
地度
図

ライダー

ビークルOSソフ自API
ト 動 APIウ運
E/Eアーキテクチャ
ェ転（半導体等）
ア

サイバーセキュリティ

API

機
能高
・付
サ加
ー価
ビ値
ス

サイバーセキュリティ

車両・走行データ（データ基盤）
開
発
環
境

ボ
デ
ィ
系

ビ
ー
ク
ル

OS

（
協重
調要
領要
域素
）

Out-Car

（
競重
争要
領要
域素
）

カメラ

In-Car

構
成
要
素

生成AI

ソ
フ
人ト
材ウ
ェ
ア

シミュレーション
開発環境

ハ
ー
人ド
材・
メ
カ

ユーザーデータ（データ基盤）

コンテンツ開発

生成AI
15

（再掲）SDV領域における取組の方向性⚫ SDVの領域においては、①車両アーキテクチャの刷新とその開発スピードの高速化と、②SDV化によって可能となる新たな機能・サービスを具体的なサービスとして早期に実装していけるかが競争の鍵。
⚫ その実現に向けて、足下では、要素技術の開発や協調基盤の整備を早急に進めつつ、2030年頃にはこれらを統合した車両の提供・ビジネスの実装を完成させ、将来のグローバルなマーケットの獲得につなげていく。
【競争力の鍵】

車両のアーキテクチャの刷新と開発スピードの高速化

SDVが可能とする新たなバリューのビジネ
ス化【必要な基盤の整備】
重要要素①：中央集権型E/Eアーキテクチャ→ 高性能化・省電力化を両立するSW・HWの整備、SWとHWの分離が重要⇒ 用途に特化した半導体確保、SWの再利用性向上に向けたAPIの標準化、を進める
重要要素②：シミュレーション環境→ 実機・実走を代替可能なシミュレーションが重要⇒ シナリオ・モデルの精度向上、各社横断で使用可
能なモデルの共通化、を進める
重要要素③：Out-car・クラウドとの相互連携→ データドリブンの開発や機能アップデート、利活用
時のセキュリティが重要⇒ 企業を超えた共有によるデータの質・量の向上を通じた活用拡大、セキュリティの確保、を進める
重要要素④：高付加価値な機能・サービス→ 運転からの開放と車内空間の充実が重要⇒ 自動運転高度化に向けた要素技術の確立、サードパーティの参入に向けたAPIの標準化、を進める【具体的な取組】（官民における協調領域）
半導体：自動車用SoCの研究開発 【ASRA・各社】
API：取組の具体化に向けた継続議論 【本検討会】

シミュレーション：• AD/ADASの車両の共通モデル構築 【JARI/GI基金】• 実交通データの共有・活用によるSAKURAの拡充、
DIVPの精度向上 【JARI・神奈川工科大等/CASE予算】
生成AI：自動車業界における先進事例創出 【未定/ポスト５G基金】セキュリティ：取組状況の評価 【METI/CEV補助金】

ライダー：• ３次元化・高輝度化に向けた研究開発 【京都大等/SIP】• PCSEL等の半導体レーザーの製品化に向けた目標ス
ペックの策定や需要調査 【未定/Kプログラム】
高精度３次元地図：プローブカーデータを活用した変化検知・自動更新技術の開発 【DMP/SBIR・BRIDGE】（再掲）API：今後の取組の具体化 【本検討会】

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効率的な開発環境の実現に向けたシミュレーション活用

シミュレーション⚫ 効率的な開発環境の実現に向けては、従来の実機工程を可能な限りシミュレーション環境へと置き換えていくことが必要。
⚫ シミュレーション活用を想定するプロセスや想定するモデル・環境について、V字プロセスの流れと想定されるシ
ミュレーション活用の論点として以下の３点に整理。
V字プロセスとシミュレーション活用に係る論点

OEM

車両全体設計

論点C

論点A

OEM

車両全体検証
ティア１

ティア１

機能設計
ティア２以下

論点B

機能検証
ティア２以下ユニット・部品設計
製造【論点A】
OEM⇔ティア１で用いる１Dモデル

モーターモデルバッテリーモデル

センサーモデル【論点B】
ティア１⇔ティア２以下で用いる３Dモデル※ 本資料において「シミュレーション」とは、車両・部
品のデジタルツインモデルや、交通環境再現等を総称する概念として使用。

【論点C】
シナリオデータベースや環境再現ツール

17シミュレーション活用による開発効率化効果の一例

シミュレーション⚫ グローバルには、車両開発はシミュレーション活用により高速化が進展。競争力確保の観点からは、シミュレー
ション活用を前提とした制度や評価の仕組み検討が重要。
V字プロセスとシミュレーション活用の削減率の一例

OEM

OEM

（欧州系ティア１へのヒアリング結果に基づく）

車両全体検証６

１ 車両全体設計

ティア１

ティア１

２ システム設計
機能検証 ５３ 機能設計

ティア２以下

ティア２以下

４ ユニット・部品設計
製造
ステップ※ 本資料において「シミュレーション」とは、車両・部
品のデジタルツインモデルや、交通環境再現等を総称する概念として使用。

削減前の所要期間

削減後の所要期間

削減率①車両全体設計

約6 ヶ月

約３ ヶ月

50%

②システム設計

約12 ヶ月

約8.4ヶ月

30%

③機能設計

約3 ヶ月

約1.8ヶ～2.1ヶ月
約1.8～2.1ヶ月

30～40%④ユニット・部品設計

約４ ヶ月

約2.4～３ヶ月

25～40%

⑤機能検証

約6 ヶ月

約5.1～5.4ヶ月

10～15%⑥車両全体検証

約6 ヶ月

約2.4～3.6 ヶ月

40～60%

約37ヶ月

約23.1ヶ月～25.5ヵ月
約23.1～25.5ヶ月

3０～40%
30～40％

合計(単純合算)
出所：Tier1サプライヤーへのヒアリング結果を基にNRI作成

18

設計・製造における今後の取組（論点A・B）

シミュレーション⚫ OEM⇔ティア１間で活用する１Dモデル（論点A）について、現時点で対応できていない電動車やAD/ADASに対応したモデルの構築を進めていく。
⚫ ティア１⇔ティア２以下で活用する３Dモデル（論点B）について、モデル活用状況の実態把握と中小企業固有の課題も踏まえた普及に向けた課題整理を進めていく。

論点A：１Dモデル

論点B：３Dモデル【課題認識・これまでの取組】【課題認識】⚫ 設計プロセス（性能割当等）において、効率的な仕様検
討や動作検証の実現に向け、１Dモデルの活用が有効。モ
デルの利活用拡大に向け、共通モデルの構築やモデル間イ
ンターフェースの共通化を進めていく。
⚫ 2021年に一般社団法人MBD開発推進センター（JAMBE）設立。現在、内燃機関やハイブリット車を対象に、50の共通モデル及びガイドラインを策定済。

⚫ 設計・製造プロセス（金型設計・工程設計等）において、職人の勘・経験・度胸等を踏まえて実機でのトライアンド
エラーを重ねる方法から、モデルを活用して論理的・効率的に検証を回していく方法へとシフトしていく。

【今後の取組】⚫ 現在構築されていない電動車やAD/ADASを対象とした共通モデルの構築が必要。
⚫ グリーンイノベーション基金（「電動車等省エネ化のための車載コンピューティング・シミュレーション技術の開発」）
を活用して、JAMBEと連携しながら、JARIが構築を進めていく。

【今後の取組】⚫ JAMBEや個社と連携をしながら、現状におけるモデル活
用状況の実態把握を進めていく。
⚫ その上で、今後のモデルの利活用拡大に向けては、①モ
デル活用の効用への理解⇒②モデルを活用できる人材の育成⇒③ツールの導入、等のステップが必要と考えられる。上記の実態把握も踏まえたボトルネックの特定と必要な支援策の検討を進めていく。

19

シミュレーション評価の活用に向けた今後の取組（論点C）

シミュレーション⚫ 今後、SDV化の進展や生成AI活用等による機能検証・安全性評価効率化など車両開発は更に高速化していく。また、OTAによるソフトウェア更新など車両販売後の継続的なアップデートも競争上重要な要素。
⚫ 国際的には日本の提案を踏まえ、WP29においてシミュレーション評価と実車評価を連動させた評価手法の基準化の議論が進んでいるところ、それに並行して、国内でも官民で評価手法の具体化を加速していく方向。
他方、シミュレーション環境などは、OEMの設計思想と連動することから、個社毎に開発が進められているところ。
⚫ このため、車両や自動運転システムを含めた開発効率化・スピードアップ、評価負担軽減を実現すべく、様々な設計思想の元でも柔軟に活用できるシミュレーション環境や安全性評価シナリオの在り方について、今春から議論開始、具体化していく。
目指したい姿：安全性評価におけるシミュレーション評価の活用を大幅に拡充する。
考慮すべき要素・論点
手段（評価ツール）

手法（シナリオ・評価プロセス）✓✓✓

国際議論との調和(WP29等)
シナリオの網羅性・蓋然性
評価プロセスの確からしさ・透明性

✓
✓
✓
✓

リアル環境との一致性
車両モデル（OEM、ADS）
他の交通参加者のモデル
生成AIといった新技術動向も踏まえた、
データ活用の在り方

政策✓✓

自動運転の安全性評価- RttL4PJ、デジタル全総要素技術の研究・開発- GI基金/Kプロ（センサー）- SBIR/BRIDGE（地図）【手法】：自工会ガイドラインに準拠し、ISO34502発行実績もあるSAKURAのシナリオDBを共通プラットフォームとして活用【手段】：現時点で１つのツールに絞ることは難しく、DIVPほか複数ツールの利用を前提に、SAKURAと連携【政策】：SAKURA、DIVPに関連する周辺事業やプロジェクトとの連携強化を図り、シミュレーション環境の精度向上を加速⇒これらを踏まえた、各社が柔軟に活用できるシミュレーション環境や安全性評価シナリオの在り方について、安全性評価戦略SWGで議論

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＜参考＞各社保有データの共有に向けた課題

シミュレーション⚫ シミュレーション環境の高度化・精度向上のためのデータ共有については、データ提供者側へのメリット設計やデータ提供ハードルの低減が必要等の課題があり。また、シミュレーションによる安全性評価結果の型式認証・認可への活用に対する期待は大きく、更なるシミュレーション環境の利活用促進に向けた検討が必要。
シミュレーション活用／データ共有に関する議論状況◼ 開発効率化、スピードアップ
実現可能な ◼ 現実空間では検証困難なシナリオでの安全性評価
価値◼ 認可・認証への活用
等

政府への
期待

◼ 安全性評価に関する一定の基準、目標指針の設定（基準まで含めたプロセス化によるシナリオ数の収束）◼ データのオープンソース化に関する敷居の低減（データの正確性の担保等が阻害要因の一つ）
等

考
慮
す
べ
き
事
項

提デ
供ー
者タ

✓ データ提供のメリット✓ データの秘匿性確保✓ データ提供の敷居低減

利デ
用ー
者タ

✓ ニーズ（活用ユースケースや必要なデータ項目等）の具体化

ルイ
ーン
ルフ
ラ
等・

✓
✓
✓
✓
✓

データ基盤としての信頼性
セキュアな環境の担保
アービトレーション機能の必要性
責任の所在やライセンスの考え方
データ利活用の利便性向上に向けた指針・ガイドライン等の策定

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１）モビリティDX戦略（案）の概要
２）SDV化対応のための協調領域拡大～シミュレーションを中心に～３）生成AIの活用可能性
４）データ連携に関する取組み

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AIの重要性

生成AI⚫ 近年、生成AI含めた「AI」を活用することで、業務やサービスの質・効率を向上する動きがあるが、自動車分野においても、AI活用には多様なユースケースが存在。
⚫ 車両デザイン生成やIVI領域（車載インフォテインメント）への活用、AD/ADASでの認識・判断やそれを鍛えるためのシミュレーション環境の構築等に使われている。
◆ 車両デザイン生成への活用
米「Czinger Vehicles」は、生成AIを用いてデザインされたハイパーカー「Czinger 21C」を2023年末から納車予定。同モデ
ルは3Dプリント技術を活用して開発◆ シミュレーション環境構築への活用
米「NVIDIA」では、自動運転のシミュレーションプラットフォーム「DRIVE Sim」に生成AI技術を活用し、実走行データから得られた素材でシミュレーション環境を生成。

◆ IVI領域への活用
独「Mercedes Benz」のIVIシステムには、自然言語処理（NLP）とMLを組み合わせた音声認識にAIを使用するパーソ
ナル・アシスタントが搭載されており、最近ではChatGPTのサポートも追加出所：各種公開情報より作成

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生成AI活用の先進事例創出

生成AI⚫ 生成AIは、対話システム、画像・動画生成、自動作曲などで利用が始まっているが、従来のAIでは不可能だった創造的な作業を人間に代わって行える可能性があることから、産業活動・国民生活に大きなインパクトを与えると考えられている。他方で、生成AIモデルの構築には大規模な計算資源が必要。
⚫ 自動車業界において、足下では、各社において活用ユースケースの見極めの段階。そうした背景も踏まえ、政府が後押しをしながら、まずは自動車業界における生成AI活用の先進事例創出を進めていく。
【想定事例①】
検査業務工数の削減・自動化【想定事例②】
製品開発時の安全性評価プロセスのデジタル化・自動化◼ 生成AI活用方法‒ 自動車の各パーツ毎の不良もしくは不良付近の製品の外観を撮影した画像のデータセット用いて生成AI開発‒ Web上にデジタルの限度見本サンプルを生成することで、既存製品だけでなく、今後の新製品に対してもあらかじめ不良基準を設定することが可能に◼ 生成AI活用方法‒ 車両構造データと車両構成部品の分析を行い、各部品と車両全体の機能関係をデータ化し生成AI開発‒ 製品開発から製造に至るまでの社内での法規適合性評価、性能評価及び製造前確認等々において、実機を使用した検証を行う
必要なく、デジタルのみで検証項目に対する回答を導く事が可能に◼ 期待される効果‒ 外観検査基準の適正化によるロス削減‒ 各OEM毎の基準を業界スタンダードに統一することによる検査業
務の負担軽減‒ 品質管理業務の脱属人化、自動車産業全体の持続化◼ 期待される効果‒ 設計開発期間の大幅な短縮、効率化‒ 機械的な検証により、不正の防止や人為的ミスを解消‒ 最終的には自動車開発プロセス全体に展開することで、設計検討
項目の全プロセスを自動化
XCTフロー

形状情報

車両

XCT撮像

3次元再構成画像処理

ボリュームデータ（もしくはSTL）

部品形状情報
メタ情報

車両分解

部品データ化

意味化情報
構造化

AI学習

図面フロー（OEM）

図面

３D-CAD
図面メタデータ

生成AI

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＜参考＞生成AIの開発力強化に向けた取組（令和5年度補正予算）

生成AI⚫ 生成AIの開発・活用には、大規模な計算資源（スパコン）とデータが必要。世界的に、十分な計算資源を確保できる希少なプレイヤーのみが競争力あるAIを開発できている状況。将来の国の競争力を左右することになるAI用計算資源の確保等に対して集中的に支援。
⚫ 圧倒的に不足するAI用計算資源の国内整備 【1,566億円】
国内最大は産総研の0.8EFLOPS規模。拡充に向け、経済安保基金を活用し、計算整備への補助を決定。

→ 引き続き圧倒的に不足しており、民間への補助を拡充【1,166億円（経済安保基金）】するとともに、産総研の計算資源も4.25EFLOPS※に拡充【400億円（産総研施設設備費補助金の内数）】。
※生成AI利用時の計算では、最大8.5EFLOPSの計算性能が発揮される。

⚫ AI開発の加速支援 【290億円】（ポスト５G基金）
AI開発に意欲と能力を持つスタートアップ等は存在するが、計算資源やデータの確保等が課題。
→ 有望なスタートアップ等に対して計算資源の利用を一定期間補助し、開発を加速。
AIの性能向上・活用促進には、WEB上のデータに加え、企業等が保有するデータの活用が重要。情報漏洩や規制面等での課題解決に向けたデータ提供者とAI開発者の連携を実証。

円滑な
利用環境
抜本的拡充

有望開発者が優先利用

25

１）モビリティDX戦略（案）の概要
２）SDV化対応のための協調領域拡大～シミュレーションを中心に～３）生成AIの活用可能性
４）データ連携に関する取組み

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データ連携に関する取組の進め方

データ連携⚫ データ連携基盤の構築は、自動車に限らない業種横断的な課題。そのため、①業界横断的な対応、②自動車・蓄電池などの個別のユースケースにおける具体化を同時並行的に進めていく必要がある。
⚫ 特に蓄電池については、欧州電池規則への対応が喫緊の課題であることから、①蓄電池のカーボ
ンフットプリント(CFP)、②蓄電池のデュー・ディリジェンス(DD) を先行ユースケースとし、取組を推進。
先行
ユースケース先行
ユースケース

蓄電池の
CFP

蓄電池の
DD

必要なデータの特定

必要なデータの特定システム要件の特定システム要件の特定

海外との調整海外との調整他の
ユースケース

複数のユースケース間の調和(ヨコの取組)

特定のユースケースのブレイクダウン(タテの取組)27

先行ユースケースとしてのサプライチェーン側の取組状況（蓄電池CFP・DD）

データ連携⚫ 先行ユースケースである蓄電池CFP・DDに関して、①データ流通プラットフォームおよびトレーサビリティ管理シ
ステムの構築、②海外データプラットフォームとの相互接続、③プラットフォーム運営法人設立、の取組を進めている。
⚫ 25年からEV用蓄電池CFPの表示を義務化する欧州バッテリー規則への対応のため、現在、データ流通システ
ムやトレーサビリティ管理システムを構築中であり、今年度中に運用法人を設立、24年度以降システムを運用開始予定。
⚫ 海外データプラットフォームとの相互接続については、まずは欧州Catena-Xとの接続に向けた議論を開始。
蓄電池CFP・DDにかかる現在の取組状況

3
運営法人※2024年予定

関係団体(予定)

2

JAMA
BASC
JAPIA

1

※2024年 システム運用開始予定

28

欧州の動向

データ連携⚫ EUでは、EU規則ベースのトップダウンと、民間ベースのボトムアップ、双方の取組が一体化して推進力を高めようとしている。
⚫ これらは、サステナビリティ、サプライチェーンのレジリエンス強化等を目的とするものであると同時に、ビジネスコストの最小化やイノベーション促進ほか、産業競争力向上の実現も企図するもの。
欧州におけるデータ連携の取組（概観）Catena-Xの目指す姿

目的

トップダウンの取組（EU規則ベースの取組）

サ
スサ
テー
ナキ
ビュ
リラ
テー
ィ

新エコデザイン規則（ESPR）

レ戦
ジ略
リ的
エ自
ン律
ス

バッテリー規則

出所：各種公開情報より作成

世界の自動車業界に共通する以下の課題解決から着手し、2024年以降ユースケースを拡大‒ マスターデータサービス、企業のユニークID‒ 脱炭素とESGレポーティング‒ 資源循環とプロダクト・パスポート‒ 需要・キャパシティマネジメント‒ 部品のトレーサビリティ‒ ライフサイクルでの品質管理・根本原因分析

ELV規則（廃車リサイクル）

デジタル・プロダクト・パスポート（DPP）
標準策定機関（CEN、CENELEC等）

参加者メリット
CIRPASS（まずはバッテリー、繊維、電子機器）
ボトムアップの取組（民間ベースの取組）
技術的基盤（Gaia-X、IDS等）

産
業
競
争
力

◼

Battery Pass
Global Battery
Alliance

Catena-X（自動車）

Manufacturing-X（他の製造業）80超のイニシアティブが存在◼

Catena-X側の想定する、参加企業が享受出来るメリットは主に以下が挙げられる〈デジタル主権の提供／獲得〉• 自社データのコントロール• プロバイダーの選択権• データの保管、運用方法• 自己管理とトラスト〈価値創出までの時間短縮〉• 組織のデジタルレディネスの向上• ユースケースを通じた自社ビジネスのエンパワーメント〈DX／イノベーションの促進〉〈DX／ビジネスコスト最小化〉• 新たなバリュープールへの• ITインターフェースの統合
参加と競争優位性の獲得• 業界内でのサービスシェア• ユースケース間のシナジー創出

29

＜参考＞Catena-Xについて

データ連携⚫ Catena-Xにおいては、データ主権やデジタルプラットフォーム間の相互運用性の確保、ソースコードのオープン化を実現しながら、連邦型の基盤を通じて安全にデータを連携する取組を推進。
⚫ 当初はドイツ企業中心だったが、現在はボードメンバーにルノー（仏）・Valeo（仏）・IBM（米）が、アドバ
イザリー委員会にGALIA（仏自動車工業会）・HUAWEI（中）が参画。また、22年11月にフランス、23年5月にスウェーデンに、国際ハブ拠点が設立。さらに、日本、米国、中国等への働きかけを強化しており、特に中国が強い関心を示している模様。
Catena-Xの主な参画企業・団体
アドバイザリー
委員会

アソシエーションメンバー［全170社・団体］（※ドイツ以外の企業・団体を一部抜粋）

ボードメンバー※（資料）Catena-X資料より作成

は、国際ハブ拠点のパートナー企業・団体

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＜参考＞Catena-X、Manufacturing-Xの関係

データ連携⚫ 19年10月、ドイツ・フランス両政府は、欧州独自のデータインフラ構築に向けたプロジェクトとして
GAIA-X構想を発表。21年1月、独仏の企業や研究機関によってGAIA-Xが設立。
⚫ 21年5月、BMWやSAP等によってCatena-X協会が設立。同年8月、ドイツ政府が本プロジェク
トへの支援を発表。GAIA-Xのうち、自動車向けデータエコシステムに係るプロジェクト。
⚫ 22年8月、ドイツ政府は、Catena-Xの取組を他の製造業に横展開するため、Manufacturing-X構想を発表。現在、具体化が進められている。
GAIA-X、Catena-X、Manufacturing-Xの関係
GAIA-X
横展開
自動車向け

他製造業向けCatena-X

データエコシステム

個々の業界・分野におけるデータスペース構築の標準的なルール整備や，異なるデータスペース間での相互運用性を担保

フェデレーションサービス

インフラエコシステムとデータエコシステムを連合化し運用するための技術要件として，デジタルID管理や主権ある
データ交換，コンプライアンスの監視等のサービスを提供

インフラエコシステム

ネットワーク／相互接続プロバイダーやクラウドプロバイ
ダー間の相互運用性，相互接続性，さらには相互移植可能性を担保し，特定のプロバイダーへの過度な依存（ロックイン）の発生を回避

Manufacturing-X（資料）ドイツ経済・気候保護省資料より作成

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