人工知能（AI）は多くの業界でますます普及し、従来の慣習を変革し、革新と変革への道を開いている。自動車産業におけるAIは特に強いインパクトを与えている。自律走行車におけるAIの進歩に伴い、AIの統合は自動車業界と社会全体の双方にとって重要な意味を持つ。道路安全保険協会によると、米国では2025年までに約350万台の自律走行車が走行し、その数は2030年までに450万台に増加すると予測されている。さらに、Next Move Strategy Consultingの報告によると、世界の自動車用人工知能市場は2030年までに250億ドル以上に急増すると予測されている。このような指数関数的な成長は、自動車産業を再形成するAIの可能性を定義している。これらの調査結果を踏まえれば、組織はAIに伴うイノベーションを受け入れる一方で、潜在的なリスクも認識しなければならないことが明らかになる。
新たなイノベーションとテクノロジーが生み出される中、AIを活用したシステムのセキュリティと完全性を確保することは極めて重要である。ドイツ自動車工業会（VDA）が開発したTrusted Information Security Assessment Exchange（TISAX®️）は、自動車会社とそのサプライヤーの情報セキュリティ慣行を評価・認証するための標準化された枠組みを提供している。TISAX®️ 評価は、自動車業界で実施されているサイバーセキュリティ対策を評価するためのベンチマークとして機能します。このアセスメントを完了することで、企業は機密データ保護への強いコミットメントを示し、とりわけAI統合に関連するサイバー脅威のリスクを低減することができる。このブログでは、セキュリティ確保におけるTISAX®️ のようなフレームワークの重要性を強調しながら、進化する自動車業界をナビゲートするために必要な洞察を提供することを目的としています。
自律走行車（自動化車両）におけるAIの意義
自動車業界は、AI駆動技術の進歩を受け入れると同時に、それに伴う法的・規制的課題についても認識しておく必要があります。
進化する法的状況
人工知能の進歩に伴い、これらの新技術に対応する法的状況も変化しています。現在の法律や規制は管轄区域によって異なるが、自律走行車の配備と運用に関する標準化されたガバナンスの必要性が高まっている。グレーゾーンのひとつは、自律走行車が関係する事故が発生した場合の責任の所在を決めることである。自動運転車が登場する以前は、事故の責任は運転者が負うことは明らかだったが、車が自律走行する場合はどうだろうか。これは、自動運転車における法的状況の多くの検討事項や課題のひとつである。運転中のAIの意思決定プロセス、データ収集、インフラ需要など、その他の問題も、この新しい進歩における喫緊の課題の一部である。
規制遵守とTISAX®️ 評価
自動車にAIを導入する自動車会社は、新たな法的検討事項に加え、業界特有の規制や基準にも対応しなければならない。この分野で最も重要なフレームワークの1つがTISAX®️ アセスメントであり、自動車組織とサプライヤーの情報セキュリティ慣行を評価・認証するための標準化されたアプローチを提供している。AIの学習と改善を強化するために大量のデータを取得する際、このデータが悪人の手に渡らないよう保護するために必要な予防措置を講じることも検討しなければならない。最新のTISAX®️ の更新と、それが最近の技術変化にどのように適応しているかについては、当社のブログをお読みください：新しいISAカタログ6.0は2024年4月1日から有効です。
コンプライアンスと導入における課題
TISAX®️ のようなフレームワークの利点にもかかわらず、自動車関連企業は、急速に変化する環境への対応という課題に直面している。AI技術のダイナミックな性質は、規制要件の変化と相まって、組織に内部プロセスやシステムの適応と更新を要求する。さらに、AI駆動システムの複雑さは、AIアルゴリズムの透明性と理解、データの潜在的な偏りへの対処、サイバーセキュリティの脅威に対する懸念の増大など、独自の課題ももたらしている。
このような課題を克服するには、利害関係者、規制当局、テクノロジー・プロバイダーが協力し、消費者の安全とプライバシーを優先しながらイノベーションを継続的に促進するために必要な規制の枠組みやコンプライアンス・メカニズムを開発する必要がある。
このような法的・規制的課題を乗り越える上で、自動車会社はTISAX®️ のようなフレームワークを活用することで、自律走行車におけるこれらのAI技術の責任ある倫理的な展開を確保することができる。これらの課題に効果的に取り組むことで、自動車会社は消費者や利害関係者の間で信頼、透明性、信用を醸成することができる。そうすることで、潜在的なリスクに対処し軽減しながら、AIの変革力の利点をフルに活用することもできる。
Loading...
経済的機会と課題
自動車産業におけるAIが成長を続けるにつれ、それはまた新たな経済的課題と機会ももたらしている。AIに関わる最大のトピックの1つは、雇用の転換と市場の混乱に関する考察である。
自動車技術におけるAIの統合は、雇用への潜在的影響に関する議論を巻き起こしている。雇用の変位に関する最大の懸念は、製造と運転という2つの伝統的な役割を中心に展開されている。これらの職種がリスクにさらされる一方で、AIはAI開発、データ分析、サイバーセキュリティなど、他の多くの雇用機会をも開拓する。
さらに、自律走行車が普及するにつれ、こうした先進的な自動車を維持するための熟練した整備士や技術者が必要とされる。自動車産業が成長し続ける中で、関係者がそれに適応し、職業的・組織的に関連性を保つためには、これらの新技術を学ぶことが重要である。
自動車産業のより伝統的な側面への変化に加え、新たな分野でも進歩や革新が見られる。ライドシェアリングプラットフォームから自律型配送サービスまで、AIを活用したテクノロジーは、自動車の使用方法、所有方法、運用方法を再構築している。こうした適応は、消費者の嗜好や期待の変化に適応しようとする自動車会社にとって、課題でもあり機会でもある。
AIを活用したイノベーションを取り入れる企業は競争優位に立つことができるが、変化に抵抗する企業は遅れをとるリスクに直面する。テクノロジーの変化と進歩には、リスクと報酬のバランスも必要だ。そのため、こうしたイノベーションに対応するためには、リスクを認識し、必要に応じて対処することも極めて重要である。
自動車AIと自動車産業の融合は、イノベーションと変革の新時代をもたらし、自動車の設計、操作、体験のあり方を再構築する。自律走行からAIを活用した予知保全に至るまで、その可能性は無限とも言える。潜在的なイノベーションにはリスクも伴うため、安全性を確保する上でTISAX®️ のような規制やフレームワークの重要性が強調されている。AIの変革力を受け入れるために、あなたはどのようなステップを踏んでいますか？
Loading...
TISAX®️ についてご質問がありますか？
TISAX®️ 評価プロセスをナビゲートし、自動車業界の情報セキュリティ要件に対応するための万全の準備を整えるための洞察を得る。
DQSのメールマガジン
メルマガを登録して、あなたのビジネスに役立つ最新情報を入手しましょう。
著者名
DQS Global
"In everything we do, we set the highest standards for quality and competence in every project. This makes our actions the benchmark for our industry, but also our own mission statement, which we renew every day"
Loading...
