自動車業界向け Google Cloud ソリューション徹底解説

オンラインでの展示会の実施、コネクテッドカーの普及、スマートファクトリーの実現など、自動車業界での DX 化が急激に進んでいます。

今回は、 Google Cloud が提供するソリューションのうち、自動車業界で活用できるものについて事例とともに解説します。

カスタマーエクスペリエンスの向上

コロナ禍を経て、オンラインでのイベント開催や EC サイトでのショッピングなどが以前よりもはるかに一般的になりました。
ここでは、オンラインを活用して顧客満足度を高められるソリューションについて解説します。

顧客とのスムーズなコミュニケーションを実現

Google Cloud を活用すれば、オンラインでのスムーズなコミュニケーションを実現できます。
代表的なサービスには、チャットボットを簡単に作成できる「 Dialogflow 」、高度なレコメンドエンジンの「 Recommendations AI 」などが挙げられます。

ストリーミング 3D と AR

ウェブサイトや仮想ショールームに 3D や AR を活用することで、顧客へいつでも臨場感溢れる体験を提供できます。
もちろん、効率的な車両の開発にも 3D・AR を活かせるでしょう。

高度なマーケティング分析

Google Cloud のデータ分析機能を活用することで、マーケティングのパフォーマンスを把握・予測できます。
顧客をきちんと理解することで、パーソナライズされたサービス提供も実現可能です。
これにより、顧客満足度をさらに向上できるでしょう。

EC サイトの刷新

Google Cloud を活用して、EC プラットフォームを刷新しましょう。
Google Cloud のセキュリティとスケーラビリティにより、サイトパフォーマンスとカスタマーエクスペリエンスの両方を高められます。

ディーラー / OEM の統合

OEM とディーラー間で安全にデータを交換するには、API 管理プラットフォームの「 Apigee 」が便利です。
さらに、もっと効率的に作業を進めたい場合には、グループウェアの「 Google Workspace 」も活用できます。

【事例】CES

Google Cloudの 3D／ARソリューションを活用してイベントを開催した CES の事例を紹介します。
CES とは、米国で毎年開催される電化製品の見本市です。
自動車も含めて、世界中のさまざまな企業が集まり、新たな技術や製品を発表します。

新型コロナウイルスの影響で、2021年に CES は初めてオンラインでの開催となりました。
ここで課題となったのは、バーチャルショーにおいてどのように参加者に没入感を与えられるかということです。特に新車のような大きな買い物において、「製品に実際に触れられない人が、いかに購入を決められるか」という懸念点があったそう。

オンライン上でも臨場感のある体験をしてもらうため、CES は Google Cloud の導入を決めました。
代表的な例は Jeep の新車展示です。オンラインでの新車披露にあたって、スマートフォンで QR コードをスキャンするだけで新車を体験できるサービスを提供しました。自宅の車道や空き地にカメラを向けると、目の前に新車の AR モデルを見ることができるのです。360° から細かい部分までチェックできるのはもちろん、中に入ってインテリアを見たり、色を変えたりすることもできます。

（画像は Google Cloud 公式ブログより転載）

このサービスの実現のためには、Google Cloud の「 Scene Viewer 」を使用して AR 対応デバイスにストリーミングを行い、ゲーム機レベルの GPU、メモリ、プロセッサを搭載したレンダリングサーバーをユーザーの近くに設置したとのこと。

CES は今後、自動車業界に留まらず、さまざまな企業がこのような機能を活用できるようにするとのことです。

最先端のコネクテッドカー／インフォテインメントの提供

常時インターネットに接続された「コネクテッドカー」や、インフォメーションとエンターテインメントの両方が搭載された車載システム「インフォテインメント」が注目を集めています。
Google Cloud では、これらの導入をサポートするさまざまな技術を提供しています。

コネクテッドカーのためのデータ収集

Google Cloud では、コネクテッドカーに必要な車両データの収集・分析プラットフォームを提供しています。
位置情報データから運転パターンを把握したり、衝突データからより安全性の高い自動車を作ったり、カメラやセンサーのデータから自動運転車の研究開発を促進したりできます。

コネクテッドカー用の双方向なプラットフォーム

Google Cloud が提供するコネクテッドカーのためのソリューションは、データの収集・分析だけではありません。
「 Connected Vehicle Platform 」では、双方向通信の実現への取り組みも進めています。
これを活用することで、例えば使用状況に基づく保険の自動化や、自律走行や車両間通信の実現が可能となります。

車両データの収集・分析

ビッグデータを超高速で解析するデータウェアハウス「BigQuery」や、Google Cloud の機械学習サービスを統合した「Vertex AI 」を使用することで、バッテリーやドライバーの行動分析などを行えます。
データに基づくサービスを提供することで、他社との差別化に繋げられるでしょう。

インフォテインメントな車載器

フルスタック・オープンソース・カスタマイズ可能という条件が揃ったプラットフォームの「 Android Automotive OS 」を利用できます。
これからの車載器に必須と言われるインフォテインメントシステムを強化します。

【事例】三菱自動車

Google Cloud を活用してコネクテッドカーの開発に取り組んでいる、三菱自動車の事例について紹介します。

自動車業界における IoT 化が激化する中、同社でも快適なコネクテッドカーの製造を目指して Google Cloud の導入を決定しました。

同社では「 Compute Engine 」「 Google Kubernetes Engine 」「 Cloud Load Balancing 」「 Cloud Storage 」などのコンピュートやストレージ機能、「 Dataflow 」「 BigQuery 」といった分析プラットフォームなど、幅広くGoogle Cloudの機能を取り入れています。

例えば「 BigQuery 」は、車両から診断情報などを取得・分析するために、「 Dataflow 」はリアルタイムな顧客情報を処理するために使われています。これにより、顧客がオイル交換を必要としているときに割引などの通知を配信したり、サービス期限のリマインダーを配信したりすることが可能となりました。このようにデータに基づくパーソナライズされたサービスを提供した結果、顧客エンゲージメントが高まり、ディーラーの収益は 20％向上したとのこと。

また、同社は収益を向上させるのと同時に、コスト削減も実現しています。Google Cloudにインフラを統合したことで、バックエンドのクラウドコンピューティングコストが 50% 削減されたのです。

同社は今後も Google Cloud を活用して、新たなコネクテッドカーの展開を継続する予定とのことです。

製造を最適化し、研究開発を加速する

「スマートファクトリー」という言葉が注目されているように、工場においても DX 化の推進は欠かせないものとなっています。
自動車の製造現場で活躍する Google Cloud のソリューションについて解説します。

工場分析と洞察

Google Cloud を活用することで、ラインの稼働状況を効率的に把握できます。
例えば「 BigQuery 」や BI ツール「 Looker 」を使用することで、データの迅速な分析、異常の検出、分析情報の作成が自動で行えます。

目視検査の自動化

生産品質管理を AI に任せることも可能です。
「 Visual Inspection AI 」では、塗装、車体製造、プレス工程などを自動化できます。
検査費用、作業のやり直し、スクラップが減ることで、ROI を大幅に高められるでしょう。

自動運転

自動運転技術の開発は、各社が優先的に取り組んでいる項目のひとつです。
Google Cloud の高度なAI プラットフォームやデータラベリングサービス、大規模な GPU や PU、スケーリングが容易なネットワークデータやストレージを活用することで、開発スピードを加速できます。

コンピューティングによるシミュレーション

Google Cloud の「ハイパフォーマンスコンピューティング」を使用すると、安全性、燃料の最適化などについてのシミュレーションを行えます。
研究開発エンジニアの開発効率を格段に向上させます。

【事例】 Global Foundries

Google Cloud を活用して品質管理を自動化している半導体メーカー「 Global Foundries」の事例について紹介します。

同社は、機械学習により画像を分類する「AutoML Vision」を導入して、半導体製造ラインの一部の外観検査を自動化しています。AutoML Vision では、画像とサンプルの欠陥管理、欠陥予測の可視化、製品品質レポート作成などが行えます。製品画像とサンプルの欠陥を読み込み、これらの欠陥を検出するためにカスタマイズされたモデルを学習させ、それにより新たな製品画像から欠陥を検出する仕組みです。

AutoML Vision の導入直後、限られた量のトレーニングデータのみに基づく検査でも 80%の画像の分類に成功したことに感銘を受けたそう。その後、データが蓄積されることで精度は上がり、検証率は 95％まで高まっています。

さらに、AutoML Vision を導入した工場においては手動検査の作業量の 40% が AI 化され、収益と品質と顧客満足度の全ての向上という結果に繋がっているとのことです。

まとめ

ここまで、自動車業界向けの Google Cloud ソリューションについて解説してきました。この記事を参考に、自動車業界のDX化をサポートする Google Cloud の導入を検討してみてください。

クラウドエースは自動車業界のお客様とのお取引や実績も多く、自動車業界向けトレーニングを実施するなど、自動車業界のお客様の成功に注力しておりますので、Google Cloud 導入の際にはぜひクラウドエースにお気軽にご相談いただければと思います。
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