2年以上にわたり、自動車業界は、自律的な運転、接続性、電化、共有モビリティの4つの主要な傾向を混乱させ、相互に補強することについて話してきましたが、これらの傾向がモバイル市場の成長を促し、また、伝統的な技術から破壊的な技術や革新的なビジネスモデルへの転換をもたらしました。
自動運転は、車の周囲の物体を確実かつ確実に認識できる唯一の技術であるため、人工知能（AI）は人工知能に依存しています。たとえば、共有モバイルサービスの場合、人工知能は、需要と供給の予測と一致によって価格を最適化し、保守計画と車両管理を改善するために使用することができます。人工知能の改善は、自動車企業にとって重要な役割を果たし、革新に資金を提供し、将来の動向に対応することができます。
この4つの主要な傾向の期待される結果は、業界の価値プールの大きなシフトです。この変化は、大型自動車OEMおよびビジネスモデルに特に大きな影響を与えますが、その影響は業界全体に影響を及ぼします。これらの動向によってもたらされた製品とサービスは、既存およびすべての業界参加者のビジネスに影響を与えるだけでなく、新規参入者のための市場を開拓することにもなります。新人参加者の技術的専門知識を活用して人工知能の潜在的価値を解放することは可能ですが、新しい参加者の技術的な専門知識を活用することは可能ですが、新しいプレーヤーのエコシステムが登場しています。しかし、新しい参加者は、自動車およびモバイル市場でシェアを得ることができます。これらの4つの傾向を把握するために、OEMはそれぞれの傾向に大きく投資し、それらをうまく統合する必要があります。
マッキンゼーの前にいくつかの仕事は、この取り組みを継続し、方法論的洞察の様々なから学ぶこの記事は、報告書に基づいています。人工知能、移動性および産業用アプリケーションに焦点を当てた。まず、それが自動車のOEMメーカーのための値ベースの人工知能を提供します機会、アプリケーション。次の三つのフィールドでは、プロセス、ドライバーや車両の特性だけでなく、モバイルサービスをカバーし、それを打破し、これらの機会を定量化する。最後に、報告書は、完全にAIを捕捉するために短期的および長期的に取られるべきであるOEM戦略的行動を概説サポートされる値の機会。
マッキンゼーの分析は、次の主要な洞察をもたらしました。
短中期的には、2025年までに、全世界で毎年（下記参照）世界の自動車OEMメーカーのための値の約$ 215億作成するために、かなりの、人工知能、業界全体の機会があるでしょう。この9％ポイント、または通常の年間生産目標の約2％である7年間で約1.3％の理論平均年間生産性の伸び、全体の自動車業界のEBITと同等のは、業界を向上させるための大きな価値がある。この値の最コアプロセスのバリューチェーンを最適化します。
でも、短期的には、人工知能は、バリューチェーン全体の効率とコスト削減を向上させることができます。また、自動車販売およびアフターマーケットの販売からの追加収入を生成することができます。値のほとんどは調達の4つのコアプロセスで生成されます、サプライチェーン管理や製造、$ 51億$ 22億のコストを削減することができ、両方の効率の人工知能に基づいたマーケティングおよび販売の費用の$ 61億のそれぞれ効率の節約は、また、収入を生成することができるようにベルト$ 31億総潜在的価値。
AI対応のドライバや車両機能、モバイルサービスは、長期的には大幅な業界全体の価値を生み出すことができますが、短期的には業界レベルでの価値は限られています。モバイルサービスは競合他社よりも優れた市場シェアを獲得していますが、これらの技術リーダーの市場シェアの利益は、これらの機能に遅れをとっている顧客基盤の重要な部分のリスクと比較されます。それは重要ではない。
4つの主要な成功要因は、OEMがAIの移行を準備し、短期間に人工知能の価値を捕捉することを可能にします：異なるソースからのデータの収集と調整、パートナーエコシステムの確立、人工知能オペレーティングシステムの構築、 AIチームが必要とされる変換を推進します。
当初の製造メーカは、知識を取得し、短期的な価値を得るためのパイロットを導入して、移行を開始する必要があり、人工知能の包括的なビューを組織全体に形成するために、人工知能のコアを確立する必要があります。エンドツーエンドの変換を拡張して導入し、人工知能の潜在的価値を体系的に把握し、4つの破壊的傾向に対処する長期戦略の能力を構築します。
