エージェント型AIが車内体験を再定義する3つの方法
- アンディ・チウ
- 10月16日
- 4 min read
更新日:4日前
エージェント型AIは車内体験を作り変え、自動車を受動的な応答機から、ユーザーの意図を解釈しタスクを代行する能動的なエージェントへと移行させる。従来の音声システムは明示的なコマンドを待つが、エージェント型システムは意図を行動に変換し、ナビゲーション、デジタル・キャビン・サービス、コマースにわたって専門家の能力を調整し、フォロースルーすることができる。このシフトは、人々が自動車とどのように接するかを変え、メーカーがソフトウェア・ハードウェアとビジネスモデルをどのように設計しなければならないかを変えるだろう。
このインサイトでは、OEMが技術的能力を再現可能なユーザー価値と新たな収益源に転換できるよう、各次元を業界の新たな事例と製品・プラットフォームチームへの明確な提言で紐解いていく。
オーケストレーション→ 意図を自律的なマルチエージェントの行動に変える。
学習→ 共有メモリを通じて継続的な適応を可能にする。
マネタイゼーション→ 新しいサービス・エコシステムを強化するために、安全で標準化された決済機能を組み込む。
1.一人のアシスタントからエージェントのオーケストレーション・システムへ
変化
単一のリアクティブ・アシスタントの代わりに、コックピットは専門家エージェントによるオーケストレーション・システムとなる。中央のオーケストレーター・エージェントは、ユーザーの意図をタスクに変換し、それらのタスクを、ナビゲーションの支払い、インフォテインメント、車両の健康状態などのドメイン・エキスパート・エージェントに割り当てる。その結果、以前は別々のシステムであったものが、プロアクティブで協調的な行動をとるようになる。
例
NIOガジュマル3号とNOMIエージェントは、知覚認知感情エージェントとドメインエキスパートエージェントを統合しているため、「今夜は両親を外食に誘う」という一言をきっかけに、駐車場、料理、予算などの自動調整が行われる。
メルセデス・ベンツMBUX Gen 4は、対話ナビゲーションとナレッジエージェントを使用し、多ターンのコンテキストを保持した会話のためのタスクを引き渡す。
IM MotorsのAIOSエコシステムは、ユーザーがアプリを切り替えることなく、中央エージェントがデリバリーパーキングやエンターテイメントエージェントを呼び出す「ノータッチ・ノーアプリ」アプローチを実装している。
OEMは何をすべきか？
インテント・ツー・アクション・オーケストレーション・レイヤーを構築する。脆いポイント・ツー・ポイントのAPIを、サードパーティのサービス・エージェントが動的にプラグインできるセマンティックなフィーチャー・バスに置き換える。コックピットを固定されたコマンドツリーではなく、拡張可能なサービスプラットフォームとして設計する。最後に、明確なエージェント・インターフェースのサービス・ディスカバリーとランタイム・ガバナンスを優先し、システムがコントロールを失うことなく拡張できるようにする。
2.一回限りのタスクから、継続的かつ反復的な学習へ
変化
クルマはステートレスなタスク実行装置から、コンテキストを保持し、時間とともに改善する適応型システムへと進化する。エージェントは統一されたメモリファブリックを共有するため、エージェント間で、また移動の過程で、集合的な学習とパーソナライゼーションが行われます。
例
スケジュールエージェントはドライバーの1週間のジム通いを学習し、ナビゲーションエージェントは出発時刻を予測し、音楽エージェントは新しいコマンドなしで好みのプレイリストをキューに入れる。
メモの下書きや会議のリマインダーの作成など、車内で開始したタスクは、クラウド共有メモリを通じて自宅やオフィスのエージェントが再開できる。
NIO、BMW、IM Motorsは、デバイス上での学習によって露出を制限しながら、短期および長期の嗜好を保持するために、長期短期記憶またはベクトル記憶層を使用している。
OEMは何をすべきか？
エージェントの状態とユーザープリファレンスのための単一の真実のソースを提供する共有コンテキストレイヤーを実装する。生のユーザーデータをローカルに保ち、グローバルモデルの更新のために派生した洞察のみを共有することで、プライバシーを第一に設計する。最後に、メモリ保持の同意と、保存されたプリファレンスを検査して消去する機能のライフサイクル制御を含める。
3.製品機能からエコシステム主導のサービスモデルへ
変化
エージェントが行動と決済の両方を行えるようになると、エージェントは自動車をコマース・ネットワークのアクティブなノードに変える。支払いが可能なエージェントは、ユーザーに代わってサービスを発見し、予約し、決済することができ、新たな定期的な収益源を生み出す。
例
Google AP2プロトコルは、プログラム可能な決済オプションや、口座間および加盟店間の相互運用性を含むエージェント主導の決済を標準化する。
メルセデス・ペイ・プラスは、本人確認と認証を証明するために、指紋を使った燃料や定期購入の車内決済をサポートしている。
ISO 15118 Plug and Chargeは、EV充電器での自動認証と課金を可能にする。Li Auto駐車場とMeituan注文エージェントは、車内決済と会話フローを通じて、ゲートへのアクセス、駐車料金、食事の注文を処理する。
OEMは何をすべきか？ 決済可能なエージェントを収益化エンジンとして扱う。AP2対応フロー、プラグ＆チャージ、ネイティブ生体認証をエージェントのワークフローに統合する。エージェント・トランザクションの監査可能な台帳を設計し、同意と受領のための明確なユーザー・コントロールを行う。最後に、OEMが信頼とコンプライアンスを維持しながら、サードパーティエージェントが利用を促進できるように、収益シェアと開発者プラットフォームの経済性を検討する。
次のステップ
「エージェント型AIは、コックピットをリアクティブなインターフェースから、ユーザーに代わって学習し取引するアクティブなオーケストレーターへと変える。この機会を捉えるために、OEMは今、3つのコア・プラットフォーム層に投資する必要がある。1つ目は、意図を調整された行動に変えるオーケストレーション層。2つ目は、プライバシーを保護しながらエージェントの横断的な学習を可能にする共有コンテキストレイヤー。3つ目は、エージェントが信頼できる監査可能な方法で取引できるようにする安全な決済レイヤーである。これらのレイヤーを優先させることで、自動車メーカーは単発の製品販売から、ユーザーとビジネスに新たな価値を生み出す継続的なモビリティ・サービスの役割へと移行することができる。"
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