ヒュンダイ、Ioniq 5で自動運転タクシー事業に再び乗り出す

ヒュンダイ・アイオニック5の自動運転タクシー。(写真:Motional)

ジャカルタ - ヒュンダイ・イオニック5は、ロボットタクシーサービスに使用され、いくつかのスタートアップ企業の自動運転車として選ばれました。今、電気自動車は、ヒュンダイが自動タクシーサービス事業に直接参入するにつれて、はるかに大きな役割を果たす準備をしています。

CES 2026の舞台は、現代傘下の自動運転車部門であるMotionalにとって重要な瞬間です。技術展示会では、Motionalは今年末に米国ラスベガスで商業ロボットタクシーサービスの立ち上げを目標にしていると発表しました。

このサービスは、主要なオンライン輸送ネットワークの1つと共同で運営されます。使用される艦隊は、ヒュンダイと共同開発されたセンサー、ソフトウェア、AIシステム、ハードウェアからなる完全な技術パッケージが装備されているヒュンダイアイオニック5です。

このステップで、現代は、多くの大手メーカーが本当に持続可能な内部自動タクシー部門を構築するのに血を流したことを以前行おうとしています。この野望は、多くの他のプレーヤーが倒れたときに現れます。

例えば、ゼネラルモーターズは、損失が100億ドルに達した後、クルーズプロジェクトを中止しました。フォードとフォルクスワーゲンは、ロボットタクシーサービスがほぼ発売段階に達したように見えたとき、アルゴAIから撤退しました。

しかし、MotionalのCEOであるローラ・メジャーは、現代が長期的にプレーすることを選択したと強調しました。彼によると、自律性への投資は一時的なプロジェクトではなく、ヒューマノイドロボットを含む現代の将来の大きな賭けに密接に関連しています。

CESでは、現代自動車はまた、子会社ボストン・ダイナミクスを通じて、この10年間にロボット労働者を工場に配置する計画を発表した。

「現代はロボット工学、自律性、AIにコミットしていると思います。彼らはそれが世界に深い影響を与えるのを見ました。そして自律性は、ロボットタクシーを通じて初めて世界に登場するでしょう」と、1月13日火曜日にInsideEVsから引用したメジャーは言いました。

しかし、Motionalの課題は明らかに軽くない。Motionalが1都市での大規模な拡大を目標にしている間、Waymoは2026年末までに2ダース以上の都市での存在感を目標としていると言われています。

自動運転車の技術競争はさらに厳しくなり、より確立されたプレーヤーとサービスが実行されているプレーヤーで満たされています。大きな疑問は、この競争の激しい舞台でMotionalが本当に目立つことができるかどうかです。

または、このプロジェクトの最大のインパクトは、ロボットタクシーサービスではなく、ヒュンダイの次世代車に搭載される自律技術から感じられるでしょう。興味深いことに、Motionalは実際にはヒュンダイの部門として完全に生まれました。

この会社のルーツは、2010年代初頭にMITとカーネギーメロン大学から発足した自動運転車業界の2つの初期プレーヤー、nuTonomyとOttomatikaに由来します。その後、両社は、かつてゼネラルモーターズの子会社で、アプティヴに改名したデルファイによって買収されました。

その後、Aptivは40億ドル相当の自動運転車合弁事業で現代と提携しました。そこからMotionalという名前が登場し、UberとLyftを通じて10万人以上の公開テストを記録し、2022年に商業サービスが続くことを期待しています。

しかし、その旅は平坦ではありません。テストはまだ人間の安全運転手の後ろで進行中ですが、損失は拡大し、Aptivは所有権の割合を減らし、解雇の波が襲い、2024年に商業運転が停止しました。

その翌年、ローラ・メジャーはCTOとして長年務めた後、CEOに任命されました。当時、モーションの最大の障害の1つは、本当に収益性の高いビジネスを構築するための非合理的なコストだったことを彼は認めた。

「安全な自動運転システムを構築できることは認識していますが、その時点で技術はコスト効率が良くなく、収益性の高いビジネスを創出するには不十分でした」とメジャーは述べています。

また、自動運転システムが開発が完了するとすぐにさまざまな都市に適用できるという考えも否定した。困難な段階は、2010年代に大規模なハイプと大規模な投資の後、いくつかのAVプロジェクトが落ち込んだときにしばしば自動冬の期間と一致しています。

今、モーションは状況が変わったと信じています。変化の鍵は、人工知能の爆発であるとメジャーは言いました。ニューラルネットワークアプローチでは、自律走行車は、運転対象となる都市ごとに集中的に再訓練する必要がなくなります。

「それは私たちにとって「ああ」の瞬間でした。AI技術は、システムをより柔軟にし、より一般化しやすく、よりスムーズに動かすことができると考えられています」と彼は言いました。

それでも、Motionalは古いアプローチを完全に放棄したわけではない。同社は、従来のロボット工学の基礎であるルールベースのソフトウェアをエンドツーエンドのAIモデルと組み合わせることで、自律走行車にしばしばぶつかる困難なケースに対処しています。