Advertise on podcast: 徒然なる自動車業界の将来動向

　Mambaは、従来のTransformerが持つ計算の非効率性を解消する新しい選択的状態空間モデル（Selective SSM）です。入力に応じたデータ選択機能とハードウェア最適化により、数百万トークンの長いシーケンスでも線形スケーリングで高速に処理します。 　言語やゲノミクス等の多領域で最高水準の精度を達成。Transformerと比較して、推論スループットは5倍向上し、モデルサイズが2倍の既存モデルに匹敵する性能を示します。現代の深層学習における強力な次世代バックボーン候補です。

　中国のBYDは、国内の過酷な競争「内巻」を背景に海外展開を加速させています。2026年までに国外販売130万台を目指し、関税のない日本市場へ戦略的な低価格で参入。特にPHEV「シーライオン6」は、国産車を圧倒する価格と性能でシェア拡大を狙います。 一方、ドイツは自国産業保護と市場活性化の間で、中国勢を排除しない補助金制度という「賭け」に出ました。米欧が関税の壁を築く中、BYDは日本をグローバル戦略の重要拠点とし、世界一厳しい消費者の信頼獲得を通じてブランド価値の向上を図っています。

中国のMomenta社は、トヨタやGMなど130車種以上に運転支援技術を供給し、世界進出を加速させています。同社の強みは、地図に依存せずAIが運転の直感を学ぶエンドツーエンドモデルと、データ蓄積で性能が向上するフライホイール構造にあります。メーカーが独自に機能を調整できるオープン戦略や、LiDAR不要の低コスト化が、外資メーカーに「事実上の標準」として選ばれる理由です。中国市場ではエンジン車にも高度なAIを搭載する油電同智が加速しており、同社は2025年に新型AIやロボタクシーの展開も計画しています。

　2026年、自動車業界は劇的な分岐点を迎えました。テスラは販売減の「成長痛」に耐えつつ、巨額投資で物理AI企業への変貌を急ぎ、自動運転やロボットで知能の独占を狙います。対するGMはEV計画を「損切り」する実利主義へ回帰。収益性の高い内燃機関と株主還元を優先し、地政学的リスクにも国内回帰で備える「大人の経営」を鮮明にしました。業界はテスラの「知能プラットフォーム」とGMの「安心・サービス」へ二極化しています。

　GMは2025年、EV等の巨額減損により表面上は赤字転落した。しかし実態は、過去の過大な投資を清算し資本効率を追求する戦略的「膿出し」である。高収益な北米ICE（内燃機関）事業が潤沢な現金を稼ぎ、大規模な自社株買いで株主還元を加速させた。当初のEV偏重から、PHEV再導入や中国事業の縮小、自動運転の現実路線への転換など、理想を捨てた実利主義への回帰を鮮明にしている。トヨタの戦略を追認する形で、地政学リスクに対応しつつ、1株当たり価値を最大化する「強靭なバリュー株」へと進化した。

　2025年度のテスラ決算は、EV販売の低迷により初の年間減収を記録しました。一方で、エネルギー事業は過去最高の導入量を達成し、収益の柱へ成長。同社は現在、自動車中心から物理AI企業への転換を宣言し、自動運転（FSD）や人型ロボットOptimusに注力しています。2026年には設備投資を200億ドルへ倍増させ、次世代チップ開発やロボタクシー量産を目指す計画です。市場では、本業の苦境を先端技術で突破できるか、巨額投資のリスクと期待が交錯しています。

2026年1月26日週の主要な自動車・経済ニュースの要約です。 1. 米国の関税政策とGMの決算トランプ米政権は、韓国国会での対米投資関連法の承認遅延を理由に、韓国製品への関税を25%へ引き上げると警告し、現代自動車などへの打撃が懸念されています。一方、GMは2025年第4四半期決算で市場予想を上回る利益を達成し株価が上昇しました。EV生産能力の縮小や自社株買いなど「利益重視」への戦略転換が好感されましたが、利益分配の減少に対するUAW組合員の不満も報じられています。 2. 中国の輸出規制と資源安保中国政府によるデュアルユース品目の対日輸出管理強化に伴い、レアアース供給途絶のリスクが高まっています。これに対し、双日は豪州産レアアースの輸入を開始するなど、サプライチェーンの脱中国依存に向けた動きが具体化しています。 3. 日本業界の動向とニデックの苦境自工会はトヨタの佐藤恒治社長を新会長に迎え、「重要資源の安全保障」や「マルチパスウェイの社会実装」を含む「新7つの課題」を策定しました。また、トヨタと出光興産は全固体電池の2027～28年量産化を目指す方針を再確認しています。一方、ニデックは中国EV市場での苦戦やガバナンス問題により東証から特別注意銘柄に指定され、信頼回復と収益改善に向けた構造改革を迫られています。

HondaとPrinceton NuEnergy（PNE）が共同開発を進める次世代リサイクル技術の話です。両社は、次世代リチウムイオン電池リサイクル技術の実用化に向けた覚書（MOU）を締結しました。この提携の中核にあるのは、PNE独自の「低温プラズマアシスト分離プロセス（LPAS™）」を用いたダイレクトリサイクル技術です。この技術は、従来の製錬法とは異なり、電池材料を元素レベルまで分解せず、不純物を除去して正極材の結晶構造を直接修復する「Cathode-to-Cathode®」方式を採用しています。これにより、従来の水湿式製錬などと比較して製造コストを約48%、CO2排出量を約80%、水使用量を約70%削減するという圧倒的な効率性を実現しています。特筆すべきは、再生されたNMC正極材が新品（バージン材）と同等の性能を持つことが実証されている点であり、重要鉱物の回収率も95%以上を達成しています。

テスラ社がテキサス州コーパスクリスティ近郊に建設したリチウム精錬所が本格的に稼働を開始したことを伝えています。この施設は北米で初めてリチウム輝石から水酸化リチウムを直接抽出する革新的な技術を採用しており、従来の精製方法よりも低コストかつ環境に優しい点が特徴です。イーロン・マスク氏は、この工場が全米最大かつ世界で最も先進的な精錬所であると強調しており、有害な副産物を排出しない持続可能性も高く評価されています。自社でリチウムを加工することで、テスラはバッテリーサプライチェーンの現地化を推進し、電気自動車や蓄電事業のさらなる拡大を目指しています。また、同社の最新の財務報告や、完全自動運転（FSD）技術の進展といった広範な事業動向についても併せて言及されています。

　テスラの「サイバーキャブ」を中心としたロボタクシーの開発状況や、無人運転に伴う法的・倫理的な責任問題、および規制当局による調査が大きな焦点です。

　次世代の半導体技術であるチップレットと3次元SoC、およびその標準化や実用化に向けた最新動向を解説しています。デンソーとメディアテックは、2029年に向けたE2E自動運転用SoCの共同開発を通じて、低コストかつ高性能な車載システムの実現を目指しています。並行してソシオネクストは、ロジックチップを垂直に積層する最先端の3次元設計フローを確立し、処理能力の向上と消費電力の抑制を加速させています。また、チップレット設計の普及には互換性の確保が不可欠であり、Armの「ACSA」やOCPの「FCSA」といった設計指針の標準化が進められています。これらの技術革新は、将来のAI処理やソフトウェア定義車両（SDV）における計算基盤の進化を支える重要な鍵となります。

2026年のダボス会議に関するもので、人工知能（AI）と自動車産業が直面する地政学的な分断と構造的変化を鋭く分析しています。世界は米国、欧州、中国によるAI規制のブロック化へと進み、イノベーションの速度と倫理的統制の間で国際的な足並みが乱れている現状を指摘しています。自動車業界においては、トランプ政権による追加関税の脅威がサプライチェーンの再編を強いており、効率性よりもリスク回避を優先する「ローカル化」への移行が鮮明になっています。また、AIと重工業を融合させた「フィジカルAI」が製造業の新たな勝機として注目される一方、車両の高度なソフトウェア化に伴うサイバーセキュリティ対策が企業の存続を左右する不可避な条件となっています。総じて、かつてのグローバル経済が終わりを告げ、テクノロジーと国家主権が複雑に絡み合う新たな競争秩序の幕開けを伝えています。

1/19週に 高い注目を集めた #1-233 のEnglish version を用意してみました。日本語版を聴いた後ですと、内容をつかみやすいと思います。リスニング練習に活用いただければ幸いです。

2026年1月19日週は、地政学リスクと通商政策の激変が自動車産業を直撃した1週間となりました。 第一に、トランプ米大統領による対欧州関税の脅しと撤回です。グリーンランド買収を巡りNATO諸国へ制裁関税を示唆し緊張が高まりましたが、ダボス会議での合意を経て計画は撤回されました,,。 第二に、北米における対中政策の分断です。カナダは中国製EV関税を100%から6.1%へ引き下げる独自合意に達しました,。対照的にメキシコは米国に配慮し、中国など非FTA国からの完成車関税を50%へ引き上げました,。 第三に、供給網の寸断による実害です。中国による対日レアアース輸出規制の強化に加え、オランダの半導体大手ネクスペリアの内紛で供給が途絶し、ホンダが日中の工場で稼働停止に追い込まれました,。これを受け、トヨタ等は半導体情報の共有基盤構築に動き出しています。 企業動向では、ステランティスが北米でのPHEV生産終了とEREV（レンジエクステンダーEV）への注力を決定しました,。

　AI論文（https://arxiv.org/pdf/2601.10679）を基にして、思考のプロセスを組織においても可視化しにくい思考プロセスへの活用を探ります。この論文は、従来の巨大なAIモデルに代わる2700万パラメータという超小型の「階層的推論モデル（HRM）」の革新性と、その内部メカニズムに関する詳細な分析をまとめたものです。HRMは人間の「遅い思考」と「速い思考」を模倣した二層構造を持ち、数独などの難問で既存の巨大モデルを圧倒する一方、最新の解析ではその本質が論理の積み上げではなく潜在空間での「高度な推測」と「ジャンプ（グロッキング）」にあることが指摘されています。資料は、入力の揺さぶりやモデルの連携によってこの推測能力を強化する「拡張HRM」の手法を紹介し、その正答率を飛躍的に向上させた成果を記述しています。さらに、この知見を企業の人事評価や組織マネジメントへ応用し、結果のみならず「推論の質」や「論理的堅牢性」を評価する次世代の組織変革ロードマップを提唱しています。総じて、AIの設計思想からビジネスにおける知的な意思決定のあり方まで、広範なパラダイムシフトを提示する内容となっています。