次世代ADAS戦略と競合動向調査 #

本記事では、ホンダが発表した次世代ADAS（高度運転支援システム）戦略に対し、主要競合プレイヤーの動向を整理し、これまで採用してきたMobileye技術をE2E自動運転世代で用いなかった背景を推察します。

1. 主要競合プレイヤー #

1.1 OEM垂直統合型 #

テスラ（FSD v12／HW4）
- 全車カメラ入力を単一のニューラルネットワークで処理し、操舵や加減速を制御
- 高速道路や市街地での実用化を進め、OTAによるモデル更新を頻繁に実施
XPeng（小鹏汽車）
- 視覚ニューラルネットワークと大規模言語モデルを組み合わせるハイブリッド方式
- 中国全域で都市部NOA（ナビゲート・オン・オートパイロット）を展開
Li Auto（理想汽車）
- E2Eモデルとビジョン・ランゲージ・モデルを組み合わせたデュアルアーキテクチャ
- HEVでも動作可能なNOAを提供

1.2 AI／Tier1パッケージ型 #

Wayve（英）
- 自動運転専用のデータ駆動「Embodied AI Driver」を提供
- 日産自動車の次世代ProPILOTに採用予定
Huawei
- 地図依存を減らす「ADS 2.0/3.0」を展開
- 高精度地図不要で全国都市部NOAを実現
Horizon Robotics
- 10～560 TOPS可変の専用SoC「Journey」を中心にSuperDriveを提供
- 中国主要OEMへ外販し、100車種以上で採用
Mobileye
- EyeQシステムとルールベース層を組み合わせたSuperVisionを中心に展開
- 従来型ADASでは高い実績を誇るが、純粋E2E型においては限定的に利用

1.3 汎用チッププラットフォーム型 #

NVIDIA DRIVE
- 高性能SoC「Thor/Hyperion」で2000TOPS級の演算能力を提供
- メルセデスやボルボなど高級車メーカーに採用
Qualcomm Snapdragon Ride
- ADASと車載情報機器を1チップで統合可能な高効率プラットフォーム
- BMWやGMなど幅広いOEMに対応

2. ホンダの競争軸と戦略ポイント #

省電力かつ高効率な演算：HEVや小型車での搭載を前提に、チップの演算性能と消費電力の最適化が必須
OTAによる迅速な更新：E2E自動運転モデルはデータ量が勝負。頻繁なソフト更新基盤が競争力を左右する
地図依存の低減：高精度地図なしで市街地NOAを実現する汎用性が求められる

3. MobileyeをE2E世代で採用しなかった推察理由 #

アーキテクチャ思想の差異
Mobileyeは従来のモジュラー＋ルールベース手法を重視し、純粋E2Eアーキテクチャへの移行に慎重だった
データ主権の確保
OEMが自社で学習サイクルを回し、データを蓄積・活用することを重視するホンダの戦略と合致しにくい
電力・熱設計の自由度
固定された消費電力枠での動作設計が多いMobileyeチップに対し、ホンダは独自SoC＋車両冷却システムで対応したい狙い
ライセンスコストとロイヤリティ
長期的な車両販売目標を考慮すると、チップ＋ソフト一体型のロイヤリティ負担が増大する可能性
将来機能との整合性
段階的なレベルアップ（L2＋からL3眼離しへ）を見据えた拡張性と統合ロードマップの柔軟性を重視
サプライチェーン多様化
TSMC依存など地政学リスク回避の観点から、ベンダーロックインを避ける意図

4. 結論 #

ホンダの次世代ADAS戦略は、低消費電力で高性能を追求する「E2E×NOA」の自前開発に舵を切ることで、テスラや中国勢、AIスタートアップなどの垂直統合型・外販型ソリューションと差別化を図るものです。Mobileyeを採用しない背景には、純粋E2E思想やデータ主権、コスト・拡張性の観点からホンダ自身の開発・運用方針と整合しない点が多く含まれていると推察されます。今後、HEVや小型車への展開も視野に入れた低消費電力E2Eアーキテクチャの実現が、ホンダの競争力向上の鍵となるでしょう。