クルマの知能化、勝敗を分けるのは「AIガバナンス」 PwCが提唱する全体最適化の視点

自動車業界が、電動化とソフトウェア定義車両（SDV）化という二つの大きな変革に同時に直面している。こうした中、企業が競争を勝ち抜くためには、AIを安全かつ効果的に活用するためのガバナンスと、産業全体を俯瞰する「全体最適化」の視点が不可欠だ――。6月30日に都内で開催された「レスポンスカンファレンス2026」で、PwCコンサルティングの専門家らがこうした主張を展開した。

同カンファレンスは、グローバルな自動運転市場の現状と展望をテーマに初めて開かれたもの。PwCは「自動車・モビリティを勝ち抜くために必要な産業アーキテクチャ視点とガバナンス」と題したセッションを設け、同社スマートモビリティ総合研究所が提唱する分析枠組みを紹介した。

PwCコンサルティングの細井裕介ディレクターは、まずマクロ的な視点で市場の変化を整理した。電動化（GX）とデジタル変革（DX）が同時に進み、車両のソフトウェア化、自動運転化、サービスとしてのクルマの普及が物流や交通のあり方を根本から変えつつあると指摘。その上で、同研究所が重視する「産業アーキテクチャ」の考え方を解説した。これは、ユーザー価値を生み出す「ミッションアーキテクチャ」と、それを実現する機能を担う「ファンクションアーキテクチャ」の二軸で産業を整理する手法だ。

細井氏は、自動車メーカーが車両全体を設計し、サプライヤーが部品を供給する従来の垂直統合型モデルが崩れつつあると指摘する。中国市場では、現地の自動運転プラットフォーマーやバッテリーメーカーを活用しなければ競争力を維持できないケースが増えている。半導体も同様で、産業の構造そのものが水平分業型へと移行しているという。「いかに開発速度を高め、コストを削減するか。そのためには自社のオペレーティングモデル（開発環境、サプライチェーン、データ連携基盤など）を進化させることが最重要だ」と述べた。

続いて登壇したPwCコンサルティングの落合勇太シニアマネージャーは、車載ソフトウェアの複雑化に伴う品質担保の課題に焦点を当てた。2030年にはソフトウェアが車両の知覚価値の60%を占め、ソフトウェアの更新サイクルは3カ月、総量は300%増加、開発コストは今後10年で83%増えるというデータを示しながら、開発の量と質の両面でソフトウェアの重要性が飛躍的に高まると語った。

落合氏は、生成AIが開発を高速化・高度化する一方で、自動車では安全が最優先されるため「確認・チェック」が新たなボトルネックになると警告。さらに、各国で異なるAI規制への対応や、ベンチャー企業との協業に伴うルールの不統一など、現場では「技術戦略の変化は大きいのに品質ガバナンスは変わらない」という矛盾が生じていると指摘した。解決策として、品質方針の再定義、全品質プロセスの見直し、電子・電気アーキテクチャの再設計、AI活用に向けた知見の可視化の四点を挙げた。

最後に、PwCコンサルティングの前田翔平ディレクターが、全社的なAIガバナンスの構築について提言した。AIは進化する技術であり、自動運転や車載AIエージェントにとどまらず、マーケティングなど幅広い領域で活用が進むと予想。その上で、業界のプラットフォームを活用する部分と外部から調達する部分、自社で内製化する部分を明確に線引きしたガバナンス設計が重要だと述べた。

前田氏は、内製化した領域では独自データを武器にする「攻めのガバナンス」が必要だが、同時にリスク管理という「守り」も欠かせず、この両輪を回すことが鍵になると強調。既存のガバナンスとシームレスに連携・融合させなければ、現場には新たな規制疲れが生じ、形骸化する恐れがあると警告した。そして「AIガバナンスは、攻めを止めるブレーキではなく、安全にアクセルを踏むためのシートベルトのようなものだ」と表現。日本のモビリティ業界が再び進化するための基盤として、リスクの濃淡に応じた柔軟な運用を呼びかけた。