SDV（ソフトウェアディファインドビークル）、2026年：ソフトウェアサプライチェーンの全貌とビジネスモデル調査

自動車用ソフトウェアのビジネスモデルに関する調査：トークンエコノミー、AIサービスの収益分配、およびその他の事業に関する考察

AIエージェントの動向のもと：OEMおよびサプライヤー向け、トークンに裏打ちされた価値に基づくビジネスモデルの探求

自動車ソフトウェアのAIトークンビジネスモデルは、AIサービス、コンピューティングリソースの消費、およびデータ価値の標準化された計測・決済単位としてトークンを採用しています。これにより、車載AIの課金、収益分配、および価値分配システムを再構築し、自動車産業を「ハードウェアの一括販売」モデルから、「ハードウェアポータル＋AIサービス＋トークン価値の循環」という持続可能な収益モデルへと転換させます。

車載エージェントの現在の課金モデルを見る限り、OEM各社は主にトークン手数料を基準としてサプライヤーと提携・精算を行っており、エンドユーザーに対して直接トークンを課金してはいません。

2026年4月、Amapは自動車モビリティ向けAIエージェントをリリースし、Li L9 Livisに初搭載されました。AmapのAIは、Li Autoの車載インフォテインメントシステムに深く統合されています。その中核となる画期的な機能により、車載ナビゲーションは「受動的にコマンドを実行する」ものから「ユーザーのニーズを理解し、エンドツーエンドの旅程計画を完結させる」ものへと進化し、ナビゲーションが受動的に反応する「ツール」から、能動的に予測を行う「モビリティアシスタント」へと変貌を遂げています。

両社が採用した決済モデルは、従来のソフトウェアライセンス料でも、非反復開発費（NRE）でもなく、トークンベースの課金方式を採用しています。Li Autoは、この機能をユーザーに完全に無料で提供しています。ただし、ユーザーが車載AIに「近くにおいしいお店はありますか？」などと質問するたびに、それに伴うトークン消費コストはLi AutoがAmapに支払います。

AIサービスの利益分配が、コックピットエコシステムサービスの新たなビジネスパラダイムとして台頭

トークン経済モデルに加え、AIサービスにおける利益分配モデルも、複数の企業によって検討・試験導入が進められています。特に、車内決済と深く統合されたライフスタイルサービスのシナリオにおいては、AIエージェントがマルチモーダルなインタラクション、エコシステム間の連携、そして革新的なセキュリティメカニズムを活用し、フードデリバリー、駐車料金の支払い、チケット予約、EV充電、給油など、幅広い車内ライフスタイルの利用シナリオをサポートしています。App Storeと同様に、自動車用マスターエージェントのスケジューリングプロトコルが標準化されれば、サードパーティのサービスプロバイダー（ケータリング、駐車場、保険、金融サービスなど）は、車載エージェントスキルを直接開発できるようになります。ユーザーはマスターエージェントを介してこれらのスキルを起動し、自動車メーカーはサービス料金から手数料を得ることになります。

2026年4月、Banma Intelligenceと東風研究開発院は共同で、「元神AI」を基盤とした「タオバオ・フラッシュ購入」フードデリバリー・エージェントのリリースを発表し、東風天元スマートコックピットにて車載デビューを果たしました。ユーザーは自然な音声コマンドを通じて、食事の注文プロセス全体を完了することができます。このシステムは、「まだ昼食を食べていないから、何か食べ物を注文して」といった曖昧なリクエストを理解し、自動的に店舗をマッチングして商品の仕様を提案できるほか、注文途中での変更にも対応しており、真の「一言で完結する」フードオーダーのクローズドループを実現しています。このサービスはすべての食品カテゴリーを網羅し、割引の自動適用も行われ、配達時間はナビゲーションとインテリジェントに連携されます。将来的には、オーディオ・ビデオエンターテインメントや旅行・レジャーをカバーする、さらに多くのネイティブエージェントサービスが展開される予定です。ビジネスモデルに関しては、AIエージェントがユーザーからの「到着時の食事配達」や医薬品の購入といった注文を履行するたびに、Banma Intelligenceはバックエンドのアプリケーションパートナーや自動車メーカーとサービス収益を分配し、「エージェント取引収益分配サービス」のクローズドループを形成します。

インテリジェントシャーシ・サプライヤーが、集中型統合アーキテクチャの下で純粋なソフトウェア供給モデルを模索

EEAが「中央コンピューティング＋ゾーン制御」アーキテクチャへと進化する中、シャシー2.0時代の中核は、アクチュエータの制御ソフトウェアをドメインコントローラや中央コントローラに移行させ、より高度な集中制御を実現することにあります。ハードウェアとソフトウェアの分離、インターフェースの標準化、アルゴリズムのドメインコントローラーへの移行、および統合制御を備えたシャーシアクトゥエーターのドライブ・バイ・ワイヤ化が、主流の動向となっています。これにより、インテリジェントシャーシの供給は、ハードウェアとソフトウェアを一体化した「ブラックボックス」型の提供モデルから、シャーシアプリケーション層ソフトウェア向けの「ホワイトボックス」型提供モデルへと移行しつつあります。

この新しいモデルでは、OEMがアーキテクチャ設計と上位層ソフトウェアを担当し、ティア1ベンダーがシャーシハードウェアと下位層ソフトウェアを供給することで、「ホワイトボックス」のパラダイムが形成されます。自動車メーカーは、既存のティア1およびティア2ベンダーと直接協力し、ソフトウェアアルゴリズムを自社開発するか、共同開発するかを選択できます。これにより、ブラックボックスによる制約から解放され、シャーシベンダーによる新たなネットワーク型エコシステムが構築されます。これにより、ハードウェアの標準化と階層化されたハードウェア・ソフトウェアの分離が促進され、「ホワイトボックス」の受け入れが可能となります。この変革は、OEM各社の自律性と柔軟性を強化するとともに、インテリジェントシャーシの産業エコシステムをより高い開放性と協業へと導きます。市場の動向に沿い、ZF、ボッシュ・グループ、ファーウェイ、Trugotech、MatriX Technologyなど、確固たるシャーシハードウェア能力を持つサプライヤー各社が、相次いでシャーシモーション制御ソフトウェアシステム製品を発売しています。

ZFの「cubiX」は、世界初の量産型VMCソリューションの一つであり、「インテリジェントシャーシ2.0」の中核となるソフトウェア製品です。これは、フェーズ1.0におけるブレーキ、ステアリング、サスペンションの分散制御から、標準化されたインターフェースとハードウェア・ソフトウェアの分離に基づいたフェーズ2.0の集中型シャーシ・ドメイン・コントローラーへと進化し、オープンなソフトウェアへのアクセスとハードウェアコストの最適化を実現しています。フレームワークアーキテクチャを基盤とするcubiXは、OEM各社がモジュール性と拡張性を活かして社内でカスタム機能を開発できるようにし、すでにロータス社の車両で量産が開始されています。2026年1月、ZFはさらに、シャシー用途向けのAI道路認識システムを発売しました。このシステムは、前方10～15メートルの道路状況を予測し、0.5秒以内に地形認識とモード切り替えを完了させ、車両が泥や砂などの異なる路面を識別できるようにするとともに、全地形対応制御戦略に基づいてモードを調整します。

2026年9月、「FREELANDER Shenxingzhe」ブランド初のモデルとなる「FREELANDER Shenxingzhe 8」が正式に発売されました。そのシャシーには、ZFのシャシー制御技術とAI道路認識機能が活用されています。Huaweiの知覚技術やその他のパートナー企業と共同開発された「i-ATS」インテリジェント全地形対応システムは、LiDARおよび視覚知覚技術を、車両のパワートレインおよびシャシー制御と統合しています。これにより、車両は変化する路面状況に応じてサスペンションやパワートレインの制御戦略を適応させることが可能となり、機械的なオフロード性能を維持しつつ、インテリジェントな制御機能を追加しています。

目次

第1章 自動車用ソフトウェア事業の概要および市場動向分析

• インテリジェント車両ソフトウェア事業の概要
  • インテリジェント車両用ソフトウェアの定義とアーキテクチャ
  • インテリジェント車両用ソフトウェアの分類
  • インテリジェント車両用ソフトウェアアーキテクチャの進化：シグナル指向→サービス指向アーキテクチャ（SOA）→AIネイティブアーキテクチャ
  • OEMの自動車用ソフトウェア開発アプローチの変革：独立して開発・再利用可能なソフトウェアを実現するための階層的なハードウェア・ソフトウェアの分離
  • 自動車用ソフトウェアサプライヤーの分類
  • インテリジェント車両ソフトウェアの開発動向
• セグメント別自動車ソフトウェア事業の市場規模
  • 世界の自動車用ソフトウェア市場規模（2020年～2030年予測）
  • コックピットレベル別中国インテリジェントコックピットソフトウェアシステム市場規模（2023年～2030年予測）
  • 中国乗用車向けL1～L3 ADASシステム - ソフトウェアソリューション市場規模（2022年～2030年予測）
  • 中国乗用車向けL1～L3 ADASシステム - 基本ソフトウェアモジュール市場規模（2022年～2030年予測）
  • 中国における乗用車向けVMC（車両運動制御）システムの市場規模、2025年～2030年（予測）
• 主要自動車ソフトウェアサプライヤーの売上高およびビジネスモデルのサマリー
  • 自動車ソフトウェアサプライヤー上位100社リスト、2026年
  • 主要自動車自動運転サプライヤーの売上高
  • 主要自動車ソフトウェアサプライヤーのインテリジェントドライビング分野における売上高
  • 主要インテリジェントコックピットサプライヤーの自動車事業売上高
  • 主要ソフトウェアサプライヤーのビジネスモデルサマリー
• 自動車ソフトウェア事業およびビジネスモデルの動向

第2章 自動車用インテリジェントシャーシソフトウェアのサプライチェーンとビジネスモデル

• シャシーモーション制御システムソフトウェアの市場規模およびOEM展開モデルのサマリー
  • 自動車用インテリジェントシャーシソフトウェアシステムの進化の道筋と動向
  • シャシーモーションコントロールシステム（VMC）の分類
  • 主要サプライヤーによるシャーシモーション制御システム（VMC）の最新製品ソリューション
  • シャシーモーションコントロールシステム（VMC）の分類
  • VMC：主要車両の技術仕様の比較と開発動向
  • VMC：車種一覧と量産スケジュール
  • 中国における乗用車向けVMCの単価予測（2025年～2030年見込み）
  • 中国における乗用車向けVMCの市場規模（2025年～2030年見込み）
  • 主要OEM各社のVMCソフトウェアシステムと導入アプローチ
• シャーシモーション制御システムソフトウェアのビジネスモデル
  • VMCの主な導入アプローチ
  • ビジネスモデル1：シャーシのハードウェアとソフトウェアの統合供給モデル
  • ビジネスモデル2：シャーシシステムの共同開発・供給モデル
  • ビジネスモデル3：OEMによる社内ソフトウェア開発モデル
  • ビジネスモデル4：関連子会社による供給
  • ビジネスモデル5：純粋なソフトウェアシャーシシステム製品の供給
  • 主要サプライヤーによるクロスドメイン・シャーシ融合ソフトウェア製品の進化ロードマップとビジネスモデル

第3章 自動車用インテリジェントドライビングソフトウェアのサプライチェーンおよびビジネスモデルの分析

• 自動化レベルおよびOEM展開モデル別のインテリジェントドライビングソフトウェアシステムの市場規模のサマリー
  • ADAS（先進運転支援システム）のインテリジェント運転ソフトウェアアルゴリズムの進化動向
  • 中国の自動車運転自動化分類に関する基準
  • 2022年～2030年（予測）における中国乗用車向けL1～L3インテリジェントドライビングシステム（ハードウェアプリインストール済み）の普及率
  • 自動化レベル別自動運転ソフトウェアアルゴリズムソリューション
  • 自動化レベル別の自動運転ソフトウェアアルゴリズムのビジネスモデル
  • 中国における乗用車向けL1～L3自動運転ソフトウェアソリューションの単価推計
  • 中国における乗用車向けL1～L3インテリジェント運転ソフトウェアアルゴリズムモジュールの市場規模
  • 中国における乗用車向けL1～L3自動運転ソフトウェアソリューションの市場規模（2022年～2030年予測）
  • 中国における乗用車向けL1～L3自動運転基本ソフトウェアモジュールの市場規模（2022年～2030年予測）
  • 自動運転システムに関するOEMの導入戦略
  • 中国における乗用車向けL1～L3自動運転ソフトウェアソリューションの導入台数（展開モデル別、2025年）
  • 中国における乗用車向けL1～L3自動運転ソフトウェアソリューションの導入台数（展開モデル別、2026年1月～4月）
  • 主要OEM各社の自動化レベルおよび導入アプローチ別インテリジェントドライビングシステムソリューション
• 中～高レベルのADASインテリジェント運転ソリューションのビジネスモデル分析
  • 中国における中～高レベルのインテリジェント運転システム・ソフトウェアソリューションの分類（ソフトウェアアルゴリズムアーキテクチャ）
  • 2023年～2026年における、中国での乗用車向け中～高レベル自動運転システムソフトウェアソリューションの導入状況（ソフトウェアアーキテクチャ別）
  • 主要サプライヤーによるインテリジェントドライビングソフトウェアアルゴリズムの最新開発状況
  • 中国における乗用車向け中～高レベル自動運転ソフトウェアアルゴリズムのサードパーティサプライヤーの市場シェア、2025年
  • 2026年1月～4月、中国における乗用車向け中～高レベル自動運転ソフトウェアアルゴリズムのサードパーティサプライヤーの市場シェア
  • 中国における乗用車向け中～高レベル自動運転システムソフトウェアソリューションの供給モデルの種類
  • 展開モデル1：OEMによる自動運転ソフトウェアシステムの自社開発
  • 展開モデル2：OEMとサードパーティサプライヤー間の緊密な連携と共同開発
  • 展開モデル2：主要OEMとサードパーティサプライヤー間の出資または合弁による自動運転システムの導入サマリー
  • 展開モデル3：統合型ティア1供給モデル
  • 展開モデル4：ティア1とティア2による共同供給モデル
  • 主要なインテリジェントドライビングソリューションサプライヤーの製品進化とビジネスモデル
• L3/L4自動運転ソフトウェアシステムのビジネスモデル分析
  • ロボタクシー市場の現状：2026年に商用パイロット段階へ移行
  • 自動車産業のバリューチェーンを再構築するロボタクシー：「車両販売」から「モビリティサービス販売」への変革
  • ロボタクシービジネスモデルの検討
  • ロボタクシービジネスモデルの開発動向
  • ロボタクシーの協業モデル
  • 主要なロボタクシー事業者の発展経路
  • 代表的なモデル（1）：自社開発のハードウェア・ソフトウェアおよび独自構築の運用プラットフォームによるレベル4自動運転の展開
  • 代表的なモデル（2）：OEMとサプライヤーの合弁事業によるレベル4無人運転の展開
  • 代表的なモデル（3）：OEMによる自社開発
  • 代表的なモデル（4）：OEMとサプライヤーによるレベル4自動運転の共同開発
  • 代表的なモデル（5）：エージェント型AIを活用したレベル4ロボタクシーの共同展開
  • レベル4自動運転技術の進化ロードマップと主要サプライヤーのビジネスモデル：Apollo Go
  • レベル4自動運転技術の進化ロードマップと主要サプライヤーのビジネスモデル：Pony.ai
  • レベル4自動運転技術の進化ロードマップと主要サプライヤーのビジネスモデル：WeRide
  • レベル4自動運転技術の進化ロードマップおよび主要サプライヤーのビジネスモデル：DiDi Autonomous Driving

第4章 自動車用インテリジェントコックピットソフトウェアのサプライチェーンおよびビジネスモデルの分析

• インテリジェントコックピットソフトウェアシステムの市場規模およびOEM展開モデルのサマリー
  • レベル別インテリジェントコックピットの分類
  • 2023年～2030年（予測）における中国乗用車向けL0～L4インテリジェントコックピットの出荷台数における普及率
  • 中国におけるインテリジェントコックピットのレベル別単価
  • インテリジェントコックピットのハードウェアおよびソフトウェアコストの内訳
  • コックピットレベル別インテリジェントコックピットソフトウェアシステムの単価推計（2023年～2030年見込み）
  • 中国におけるコックピットレベル別インテリジェントコックピットソフトウェアシステムの市場規模（2023年～2030年予測）
  • インテリジェントコックピット向けHUDソフトウェアモジュールの進化ロードマップとビジネスモデル
  • インテリジェントコックピット向けHUDソフトウェアモジュールの単価推計
  • タイプ別インテリジェントコックピット用HUDソフトウェアモジュールの市場規模（2023年～2030年予測）
  • 主要OEM各社のインテリジェントコックピットソフトウェアシステムと導入アプローチ
• インテリジェントコックピットソフトウェア・プラットフォームの進化とビジネスモデルの分析
  • インテリジェントコックピットソフトウェア・システムの進化：シグナル指向型ソフトウェア・システム→サービス指向型ソフトウェア・システム→AIネイティブ・コックピットシステム・アーキテクチャ
  • インテリジェントコックピットソフトウェア・プラットフォーム・アーキテクチャの進化：シグナル指向→サービス指向→AIネイティブ・コックピットシステム・アーキテクチャ
  • インテリジェントコックピットシステム開発の動向
  • 主要なコックピットアプリケーションソフトウェアモジュールのビジネスモデルの動向
  • 主要サプライヤーにおけるコックピットプラットフォームの開発サイクルの継続的な短縮
  • インテリジェントコックピットシステムの4つの供給形態
  • 主要なインテリジェントコックピットソフトウェアプラットフォームサプライヤーとそのビジネスモデル
• コックピット向けAI大規模モデルおよびエージェントの開発の変遷とビジネスモデルの分析
  • インテリジェントコックピット向けAI大規模モデルの進化動向：GPT型大規模モデルからVLMおよびその他の大規模モデルへ
  • インテリジェントコックピット向けAIエージェントの動向：単一エージェントからマルチエージェント連携へ
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの主な種類
  • 主要サプライヤーによるインテリジェントコックピットAIエージェントの導入状況とビジネスモデルの分析
  • 主要サプライヤーによるインテリジェントコックピットAIエージェントの供給モデルおよび課金モデルのサマリー
  • インテリジェントコックピットAIエージェント主要サプライヤーの課金モデルの特徴
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの導入形態に関する分析
  • インテリジェントコックピットAIエージェントのビジネスモデルの検討
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの展開モード（1）：OEMによる自社開発
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの展開モード（2）：OEMとエコシステムサプライヤーによる共同開発
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの展開モード（3）：OEMとサプライヤーによる共同導入形態
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの展開モード（4）：サードパーティのエコシステムサプライヤーによる供給
  • インテリジェントコックピットAIエージェントの展開モード（5）：サプライヤーによる統合供給
• 車載音響システム
  • 車載音響ソフトウェアシステムの進化ロードマップ：AIが定義するオーディオの時代
  • 中国における乗用車用車載音響システムのコスト構成
  • 車載音響ソフトウェアシステムの主要機能モジュールの分類
  • 車載音響ソフトウェアシステムの主要機能モジュールと課金モデル
  • 主要サプライヤーによる車載音響システムソリューションの最新導入状況
  • 車載音響ソフトウェアシステムの導入アプローチ
  • 車載音響ソフトウェアシステムの主な導入アプローチと課金モデル
  • ビジネスモデル1：OEM、音響ソフトウェアサプライヤー、音響ハードウェアサプライヤー間の緊密な共同開発モード
  • ビジネスモデル2：サプライヤーによるハードウェアとソフトウェアの統合供給モデル
  • ビジネスモデル3：OEMによる車載音響システムの自社開発
  • ビジネスモデル3：OEMによる音響システムの自社開発
  • ビジネスモデル4：車載音響ソリューションを開発するためのOEMによる合弁会社の設立
  • 主要サプライヤーによる音響ソフトウェア製品の進化ロードマップとビジネスモデル：Harman
  • 主要サプライヤーによる音響ソフトウェア製品の進化ロードマップとビジネスモデル：Dirac
  • 主要サプライヤーによる音響ソフトウェア製品の進化ロードマップとビジネスモデル：iFlytek
  • 主要サプライヤーによる音響ソフトウェア製品の進化ロードマップとビジネスモデル：Huawei
• 車内知覚モニタリングシステム（DMS/OMS）のビジネスモデルと動向分析
  • 車内知覚モニタリングシステム（DMS/OMS）の進化動向
  • 車内認識モニタリングシステム（DMS/OMS）の出荷台数の急成長期
  • 主要サプライヤーによる車内認識モニタリングシステム（DMS/OMS）の最新製品ソリューション
  • 車内ビジョン業界のコスト構成
  • 車内ビジョン分野における見積もりロジック
  • 車内知覚モニタリングシステム向けDMSソフトウェアアルゴリズムモジュールの単価見積もり
  • 車内ビジョン向けOMSソフトウェアアルゴリズムモジュールの単価推計
  • 中国における乗用車向け車内ビジョンDMS/OMSソフトウェアシステムの市場規模（2025年～2030年予測）
  • 車内知覚モニタリングシステムのビジネスモデル
  • 主要サプライヤーによる車内知覚モニタリングシステムの供給モデルおよび課金モデルのサマリー
  • 代表的なモデル（1）：DMS専業ソフトウェアサプライヤーとOEMメーカーとの直接的なカスタマイズ型提携
  • 代表的なモデル（2）：DMSサプライヤーがティア1と提携し、ハードウェアとソフトウェアを統合したソリューションを提供する
  • 代表的なモデル（3）：サプライヤーがハードウェアとソフトウェアを統合したDMSソリューションを提供する
  • 主要サプライヤーのDMS/OMS視覚知覚アルゴリズム製品およびビジネスモデル

第5章 自動車向けクラウドプラットフォーム関連事業およびビジネスモデルの分析

• 自動車向けクラウドプラットフォームソフトウェアのビジネスモデル
  • クラウドプラットフォーム層における対応モジュールのビジネスモデル
  • クラウドプラットフォームサービスプロバイダーとOEM間の連携モデル
  • クラウドプラットフォームサービスの提供形態と課金モデル
  • 主要なクラウドプラットフォームサプライヤーのサービス形態
  • 自動車向けクラウドサービスの開発動向
  • 自動車向けクラウドサービスの需要における3つの主要な発展方向
  • 自動車向けクラウドサービス需要の5つの特徴
  • OEMによるクラウドサービス調達における主要な意思決定要因
  • OEM向けクラウドアプリケーション
  • 自動車向けクラウドのビジネスモデル
  • OEMのクラウド導入戦略
  • 車両とクラウドの統合の動向
  • 車両・クラウドサービスの将来的なビジネスモデルの模索
• OTA
  • スマートカーの発展に伴う自動車用OTA技術の進化動向
  • OTAの産業チェーン
  • 自動車用OTA市場の規模
  • 自動車用OTA市場の競合情勢
  • 主要OTAサプライヤーのコアOTA技術およびビジネスモデルの比較
  • OTAのビジネスモデル
  • OTA運用ビジネスモデル
  • エンドユーザー向けの自動車用OTAの3つの主な課金方式
  • 自動車向けOTAの3つの主な課金モード：主要OEM各社のOTA課金モード
  • OTA課金方式の進化予測
  • OTAサプライヤーの供給戦略
  • 主要サプライヤーによる自動車向けOTAの製品構成の進化とビジネスモデル
• TSP／MNO
  • TSPの進化動向：TSPは相互接続志向からプラットフォーム志向へ、さらにエージェントデータ志向へと進化しています
  • コネクテッドカーのビジネスモデル
  • コネクテッドカー・サービス開発の新たなパラダイム
  • TSPのビジネスモデル
  • V2Xの決済方式に関する検討
  • 代表的なビジネスモデル：OEMとサードパーティサプライヤー間の協力体制
  • Li Autoのクラウドサービスソフトウェア：TSP／MNOデータサービス-Yoocar Technology
  • 主要サプライヤーによるコネクテッドカーサービス製品の進化ロードマップとビジネスモデル

第6章 自動車用オペレーティングシステム関連事業およびビジネスモデルの分析

• 自動車用オペレーティングシステムの開発動向とビジネスモデルの進化
  • 自動車用オペレーティングシステムの開発動向に関する進化ロードマップ
  • AIの動向における自動車用オペレーティングシステムの進化と変容
  • 自動車用オペレーティングシステムのビジネスモデル動向に関する考察
  • 自動車用オペレーティングシステムの課金形態
  • 自動車用オペレーティングシステムの各モジュールのビジネスモデル
  • 主要な自動車用OSベンダーのビジネスモデル
  • 主要OSサプライヤーの製品進化とビジネスモデルの変化：BlackBerry QNX
  • 主要な基本ソフトウェアのビジネスモデルの考察：事前統合型供給モデル
  • 自動車用OSのビジネスモデルの検討：新たなIP共有モデル
  • 自動車用オペレーティングシステムのビジネスモデルの考察：共同開発モデル
  • 主要な基本ソフトウェアのビジネスモデルの考察：「標準規格＋オープン実装」という新たなエコシステムモデル
  • 主要基盤ソフトウェアのビジネスモデルに関する考察：エコシステム改善のためのオープンソース基盤ソフトウェアシステム
• 自動車用AIOSシステムの製品進化とビジネスモデル
  • 車載OS製品の動向：AIOSへと進化する車載OS
  • 自動車用AIOSの全体アーキテクチャ
  • AIOSシステムと主要OEM各社の導入アプローチ
  • 自動車用AI OSサプライヤーの市場機会
  • 自動車用OSソフトウェアサプライヤーの役割の変遷
  • AIOSの動向におけるビジネスモデルの変遷
  • OEM各社のAIOS導入アプローチ
  • 主要OSサプライヤーの製品進化とビジネスモデルの構成