Safety Judgment / Identity Security / AI Self-Diagnosis / Vital Monitoring / Full ADAS /
Automated Driving & Parking / Manual Handover / Route-Memory Driving
― EV×SDV×AI×Cloudを一体化したODIN PSIM Closed-loop分析 ―

ODIN© Marketing & Consulting Co., Ltd.
資料基準日：2026年9月13日

 

0｜定義：『Full AI EV』という公的統計は存在しない。先に分母を固定する

『Full AI EV』は2026年時点で政府・IEA・ACEA・JAMA等が統一定義する市場分類ではない。したがって本稿は、EV販売統計とAI/SDV/ADASの機能実装を二段階で結合し、ODIN独自の比較可能な市場定義を作る。

この定義が重要なのは、2026年のAI車は『自動運転が強いがVitalはない』『DMSはあるがIdentityがない』等、機能が非対称だからである。Tesla自身もCabin Cameraは注意力監視を行うが顔認証による本人確認はしないと明記している。[S8] 一つの広告用語でFull AIと呼ばず、機能を分解する。

 

1｜2025実績アンカー：EV市場の大きさがAI機能の学習速度を決める

IEA Global EV Outlook 2026によれば2025年の中国EV販売は1,300万台超・新車の約55%、EUは約300万台・27%弱。米国はJETRO集計でBEV127.7万＋PHEV28.1万=155.8万台、9.5%。日本はBEV+PHEVで96,616台、乗用車新規登録の2.52%。[S1][S2][S3]

Full-AI機能はAI modelを搭載するだけではなく、実運転データ→OTA→Safety validation→次版modelへ戻すlearning loopで成熟する。従ってEV/SDV母集団の大きさは、Feature Deployment Densityそのものになる。中国の最大の優位は『一台の最先端車』ではなく、1000万台級のAI/EV量販市場を持つことである。

 

2｜中国極：AI機能がPremium OptionからMass Standardへ移る

中国汽車技術研究中心の2026規程資料によれば、2025年の国内乗用車L2以上智能驾驶浸透率は67.6%、NOA搭載比率は2024年21.6%から2025年42.6%へ上昇した。[S4] さらに2025年12月には中国初のL3量産車product accessが条件付きで認可され、技術実証から商用道路実装へ移った。[S5]

Huawei ADSは車位-to-車位、Parking Valet、全向防碰撞等を製品化し、NIO/XPeng等はvoice、NOMI、parking、navigate-on-pilot、camera/DMSを組み合わせる。[S6][S7] 中国の競争軸はLiDARの有無から、End-to-End model、AI cockpit、parking-to-parking、low-cost standardizationへ移っている。

Reverse Insight：Full-AI EVで中国が最も強いのはL4完成度ではない。高価なAI機能を20–30万元以下の量販vehicleへ落とすTechnology-per-Dollarと、数百万台からcollectされるfleet learning密度である。

 

3｜米国極：AutonomyとSoftwareは最先端、しかしSafety ResponsibilityはL2中心

Tesla FSD (Supervised)は目的地までの曲線走行、交差点、右左折、roundabout、高速出入をAI computerとneural networkで処理し、OTAで更新されるが、driverは常時注意・takeover readyが必要である。[S8] Cabin Cameraはdriver attentionを監視し、PIN-to-Drive、Sentry Mode等のsecurityも量産実装済み。[S9]

GMは2026年8月時点でSuper Cruise搭載車約75万台、20超modelに展開し、2028年にeyes-off機能導入を計画する。[S10] FordもBlueCruise-equipped vehicle 120万台規模を公表し、in-house software/hardwareによるADASコスト30%低減を主張している。[S11]

米国の強みはCloud/AI/compute、Tesla fleet data、Waymo robotaxi、GM/Fordのhands-free scaling。一方、FSDはSupervisedであり、Consumer vehicleのL3/L4普及は法的責任・保険・州制度の分散が制約になる。

 

4｜EU極：AI性能競争より『Certified Safety』で標準を作る

EU General Safety Regulationは2024年7月以降、全新車にdriver drowsiness/distraction warning、Intelligent Speed Assistance、reversing detection、event data recorder、cybersecurity等を要求し、乗用車にはlane keeping/autonomous emergency brakingも義務化する。[S12]

Mercedes-Benz DRIVE PILOTはドイツでSAE Level 3、95km/hまで認証され、EQS/S-Classで販売。BMW Personal Pilot L3も60km/hまで承認され、Maneuver Assistantは最大10本・1本200mのrouteを記憶し自動再生できる。[S13][S14]

BMWとCharitéは2025年、steering wheel ECG、seatbelt microphone、cameraで心拍・呼吸・skin conductance等を測るAutomotive Health研究を開始。Continentalもcontactless biometricsでheart rate等を測る技術をCES 2025へ投入した。[S15][S16] EUはVital Monitoringで研究先行だが、2026時点では量販標準機能とはまだ言えない。

 

5｜日本極：Safety/Qualityは強いが、EV×SDVの母集団が小さい

2025年の日本EV（BEV+PHEV）新規登録は96,616台、乗用車の2.52%。JAMA調査ではBEV購入意向は2割強まで上昇したが、HEVが依然第一候補である。[S3][S17] Full-AI EVの市場実装速度を制約するのはAI研究能力より、EV/SDV量産母集団の小ささである。

一方、日本は技術的に空白ではない。Nissan ProPILOT 2.0はnavigation routeに連動した高速道路hands-off、lane change supportを実装。Toyotaは登録parking patternを再生するautomatic parkingを開発し、Honda 0 SeriesはASIMO OS、OTA、L3 eyes-offの世界展開、AI SoC 2,000 TOPS級を計画する。[S18][S19][S20]

政府もMobility DX Strategyで2030/2035に日系SDVのglobal sales share 30%を目標とし、AI automated driving、high-performance semiconductor、data federationを重点化する。[S21] つまり日本の課題は技術の不存在ではなく、商品化速度と量産data densityである。

 

6｜8機能を分解する：Full-AIはADASだけではない

 

7｜Safety Judgment：AIの価値は『自動で走る』より『危険を予測して介入する』

Full-AI EVのSafety Judgmentは、外界認識だけでなくdriver state、vehicle health、map/cloud eventを統合し、『今どのriskが上昇しているか』を判断する。EUは法規でDMS/AEB等を底上げ、中国は量販NOA/防撞を高速実装、米国はfleet learning、日本はfail-safe品質に強みを持つ。

最終形は『事故直前にBrake』ではなく、driver inattentiveness、health anomaly、road hazard、vehicle degradationを数秒～数分前に予兆検知し、警告→AI介入→manual handover→safe stopまで段階制御する構造になる。

 

8｜盗難防止：Vehicle KeyからUser Identityへ

TeslaのPIN to Drive、Phone Key、Sentry Modeは既にsecurity stackの基本形を示す。ただしTesla cabin cameraは本人顔認証には使わない。[S9] 中国smart cockpitではface recognition/voice profileをuser personalizationへ使う事例が多く、今後は盗難防止とpersonalizationが同一Identity layerに統合される可能性が高い。

2040の理想形は『鍵を持っている人』ではなく、顔/voice/device/PIN/behaviorをmulti-factorで照合し、許可されたdriver profileごとにdrive enable、speed limit、payment、data accessを制御する。Privacy/biometric leakageが同時に重大riskとなる。

 

9｜AI自己点検：『故障ランプ』からVehicle Doctorへ

Teslaは2026 Service ModeでDTCをhistorical context付きで管理し、Vehicle Functions、CAN signal、battery/thermal/display health等のdiagnostic panelを拡張している。[S22] ただしこれは『AIが全故障原因を自動診断する』完成形ではない。

Full-AI EVでは、current/voltage/temperature/vibration/CAN alert/charge curveをlongitudinalに学習し、fault code発生後ではなくfailure probabilityを出すpredictive maintenanceへ移る。EVはpowertrain部品点数が減る一方、battery/thermal/ECU/softwareのsystemic faultが増えるため、software-based diagnosticsの価値は高い。

 

10｜Driver Vital Monitoring：Full-AIの最後の未完成layer

Vital Monitoringについては誇張を避ける必要がある。BMW–Charitéの2025研究はsteering ECG、seatbelt microphone、cameraでheart rate、breathing、skin conductance等を計測し、将来のheart attack/stroke early-warningを研究している。[S15] Continental/trinamiXもcontactless heart-rate sensingを提示している。[S16]

しかし2026年時点で『車が医学診断する』market standardは存在しない。Full-AI Complete EVの普及はこのlayerが量産化する2030年代に本格化すると見る。最初はmedical diagnosisではなく、abnormality detection→safe stop→emergency call→consented data shareというSafety functionとして入る可能性が高い。

 

11｜Full AI ADAS・自動運転：2026年の中心はL2/L2+、L3は局所

中国ではL2+/NOAがmass化し、L3 product accessが開始。EUはMercedes/BMWのL3を認証、安全責任を明確化。米国はTesla FSD(Supervised)、GM/Ford hands-freeが大規模fleetを持つ一方、consumer eyes-offはまだ限定。日本はHonda L3経験と次世代Honda 0で再拡張を狙う。

PSIMで重要なのはSAE Levelそのものではなく、ODD width × disengagement × false-negative × handover time × liability × cost。狭いODDのL3が広域L2+より必ずしも商業価値が大きいとは限らない。

 

12｜自動Parking・Route Memory：Full autonomyより先に日常の『繰り返し運転』を取る

Parkingは低速・限定空間のためAI自動化が最も進みやすい。BMW Maneuver Assistantは最大10 route、各200mを記憶し再生。Toyotaもregistered parking patternsを記憶する次世代automatic parkingを開発。中国ではparking-to-parking architectureが公道ADASと駐車を連続化する。[S14][S19][S6]

2040に実用価値が高いのは『どこでもL5』より、自宅→学校、会社→駐車場、空港→自宅など高頻度routeを学習し、天候・道路変更をcloud/mapで補正するRoutine Autonomyである可能性が高い。これはユーザーが毎日感じる時間価値を直接減らす。

 

13｜AI/Manual切替：Full-AI最大のSafety bottleneckはHandover

L2/L3の中間期ではAI機能が高度になるほど、driverが『車がやる』と思い込むautomation complacencyが増える。manual takeover requestが出た時にdriverが認知→状況理解→操作復帰する数秒がcriticalである。

したがってFull-AI EVは能力を上げるだけでなく、systemが自ら限界を判断し、早期にhandover予告、driver stateを確認し、応答しない場合はsafe stopへ移る必要がある。『Manual modeが残る』ことは後進性ではなく、2030年代のSafety architectureの一部である。

 

14｜制度競争：China=Deployment Speed、EU=Certified Safety、US=Data Scale、日本=Quality Governance

EUはGeneral Safety Regulationと型式認証でminimum safetyを先に標準化する。Chinaはproduct access pilotと巨大marketでfeature rolloutを高速化。USは州分散ながらTesla/Waymo/GM/Fordのreal-world dataが巨大。日本はSDV国家戦略、L4 service vehicle 2030年度1万台目標を掲げるが、private Full-AI EVのvolume marketはまだ小さい。[S12][S5][S10][S21][S23]

このため同じ『AI EV』でもChinaは機能普及速度、USはAI model/data、EUはcertification/ethics/cybersecurity、日本はfail-safe/vehicle control integrationが強みになる。

 

15｜Full-AI EV閉環SC：EV電池だけを見てはいけない

Full-AI EVではBattery costだけでなくAI compute、camera/radar/LiDAR、central E/E architecture、Vehicle OS、cloud training、HD map、cybersecurity、data governance、insurance APIがvalue chainを構成する。

中国はbattery/EVとmass AI deploymentの結合、米国はAI SoC/cloud/software、中国・米国双方がdata scaleで強い。EUはsensor/safety/cyber/regulation、日本はvehicle control/sensor/semiconductor/material integrationに厚みがあるが、Vehicle OS/Cloudのscaleで遅れやすい。

 

16｜2040市場予測：Full-AI Core EVは4極合計4,336万台へ

4極合計Full-AI Core EVは2025年約562.5万台→2040年約4,335.6万台、台数CAGR約14.6%。2025年固定ASPによるRevenue-Equivalentは約US$197bn→US$1.75tn、CAGR約15.7%。これはOEM公式予測ではなく、IEA/BNEFのEV普及anchorにODINのAI機能penetrationを重ねた基準シナリオである。

 

17｜予測モデルの前提：EV普及とAI機能普及を分離する

China/EUの2035 EV share >90%はIEA 2026 STEPS方向と整合。USは政策後退を踏まえ意図的に低く置き、JapanはIEA STEPSの2030約20%、2035約30%をanchorに2040まで延長した。[S1][S24] 2040全世界ではBNEF 2026がcar/van/truck salesの2/3超電動化を見込む。[S25]

AI Core浸透はofficial statisticではない。ChinaのNOA/L2+ mass penetration、USのFSD/Super Cruise/BlueCruise fleet、EUのGSR/L3、日本のSDV roadmapをもとに、8機能中6以上を満たす新車比率をPSIMで正規化した。

 

18｜Full-AI Complete：8/8機能は2030年代にMainstream化

Strict 8/8のFull-AI Completeは2025時点では極少数である。特にVital monitoringが研究段階のため、2025に『市場は既に完成』と置かない。ODIN基準では4極Complete販売は2030に数百万台級、2035に本格化、2040にはCoreの大半へ近づく。

Feature diffusionではDMS、parking、navigation ADASが先行し、biometric security/vehicle healthが中間、Vital monitoringとpersonal L4が最後に来る。

 

19｜2040 Value Pool：AIは車体価格だけでなくRecurring Revenueを作る

Full-AI化により、ADAS subscription、AI agent、security cloud、insurance telematics、predictive maintenance、health/wellness service等が車両販売後も収益を生む。

ただしsubscription fatigueやregulationにより全てが有料化できるわけではない。Safety-critical機能を有料wallに置くことへの反発も強い。2040の勝者は『機能を増やすOEM』より、無料Safetyと有料Convenienceを適切に分離し、LTVを高める企業になる。

 

20｜4極Positioning：強者は一人ではない

中国：最も高いMass AI Density。低価格帯へのNOA/parking/AI cockpit展開が強み。

米国：AI/Cloud/Autonomy Softwareと実走dataが強い。Tesla/Waymo/GM/Fordの異なるarchitectureが競争。

EU：Level 3 certification、mandatory safety、privacy/cyberを含むCertified AI Vehicleに強い。Premiumからmassへ拡張する速度が課題。

日本：vehicle control、fail-safe、reliability、sensor integrationは高水準だが、EV×SDV量販母集団とOTA business速度が課題。Honda 0/Arene/Waymo連携等がcatch-upの鍵。

 

21｜Reverse Insight：BEVがAI車に向く理由は『モーター』ではなくArchitecture

Full-AI機能はICE車にも搭載できる。従って『AI EVだけが可能』は誤りである。しかしBEV専用platformはcentral compute、高電圧電源、zonal E/E、drive-by-wire、OTA、thermal managementを同時設計しやすく、AI/SDV機能のintegration costを下げる。

中国がAI機能をEVで急速に標準化したのは、EVそのものの魔法ではなく、new architectureと新興OEMがlegacy ECU/開発周期を持たないことが大きい。日本/EU/米Legacy OEMの勝負はICE/HEV資産を維持しながら、E/E architectureをどれだけ早く再設計できるかにある。

 

22｜Safety Reverse Validation：Full-AI化で事故が必ず減るとは限らない

AI safetyは平均事故率を下げても、rare edge case、false-negative、mode confusion、cyberattackという新しいfailure modeを作る。特にL2+が高性能化するとdriver attention低下が進み、handover failureが増える可能性がある。

Vital monitoringもfalse positiveで不必要なsafe-stopを起こす一方、false negativeならmedical emergencyを見逃す。Biometricsは盗難を減らしてもdata breach時の再発行不能というpasswordにはないriskを持つ。

従って2040のFull-AI EV競争はFeature Countではなく『Safety Caseを継続的に証明する能力』の競争になる。EUのtype-approval、中国のmass data、米国のfleet AI、日本のfunctional safety品質が異なる形で収束する可能性が高い。

 

23｜Sensitivity：事故・規制・AI SoC価格で2040市場は±30%動く

したがって2040の一点予測より、EV penetrationとAI-feature penetrationを別々に毎年更新することが重要である。Full-AI EVはsoftware市場であり、法規変更一つでhardware発売済みvehicleのcapabilityがOTAで上下するからである。

 

24｜ODIN Final Conclusion

2026時点では中国がMass Implementation Densityで先行し、米国がAutonomy/AI software、EUがCertified Safety、日本がReliability/vehicle-controlで強い。どの極も8/8を量販車で完全実装してはいない。特にVital Monitoringは2030年代のFrontierである。

ODIN基準では4極Full-AI Core EV市場は2025年約5.6M台・US$197bn相当から、2040年約43.4M台・US$1.75T相当へ拡大し、台数CAGR約14.6%。最終的に市場を支配するのは『L4を最初に発表した国』ではなく、安全判断・identity・diagnostics・health・autonomyを低価格で反復更新し、事故/故障/driver dataを次世代AIへ戻せるclosed-loop ecosystemである。

最大のReverse Insightは、日本がEV販売比率だけで遅れているから敗北するわけではなく、逆に中国がL2+普及率だけで2040覇権を確定したわけでもないことである。2040の勝敗は、量産data density × AI compute cost × Safety certification × Privacy/cyber × OTA renewal velocity × recurring business modelを同時に閉じる能力で決まる。

 

25｜主要出所・検証資料

• S1 IEA, Global EV Outlook 2026 — 2025 EV sales; China >13M/55%, Europe 4.2M/28%, EU ~3M; 2035 China/EU >90% in policy scenarios.
• S2 JETRO, 2025 U.S. new vehicle market — BEV 1,276,985; PHEV 280,791; combined 9.5% share.
• S3 ISEP EV Data Platform (JADA/Zenkeren source), Japan 2025 — BEV 55,430; PHEV 41,186; EV share 2.52%.
• S4 CATARC C-ICAP 2026 — China 2025 L2+ penetration 67.6%, NOA 42.6%.
• S5 China MIIT/government releases, Dec. 2025 — first L3 conditional automated-driving vehicles granted product access for road pilot.
• S6 Huawei Qiankun ADS 5 — end-to-end architecture, omni-directional collision avoidance, parking-to-parking/valet parking.
• S7 NIO official manuals/blog — Navigate on Pilot, S-APA parking, NFC identity, NOMI facial/user recognition concepts.
• S8 Tesla Owner’s Manual — FSD (Supervised), destination driving, driver-attention cabin camera, OTA.
• S9 Tesla Safety/Security — PIN to Drive, Sentry Mode, Phone Key; cabin camera does not perform facial identity verification.
• S10 GM, Aug. 2026 — ~750k Super Cruise-enabled vehicles, eyes-off planned from 2028.
• S11 Ford, 2026 — 1.2M BlueCruise-equipped vehicles; in-house ADAS cost reduction claim.
• S12 European Commission, General Safety Regulation — drowsiness/distraction warning, ISA, reversing, EDR, cyber, lane/AEB mandates.
• S13 Mercedes-Benz DRIVE PILOT — Germany Level 3 up to 95 km/h.
• S14 BMW Personal Pilot L3 / Parking Assistant Professional — L3 and stored maneuver routes up to 200m.
• S15 BMW Group + Charité, 2025 — in-car vital-sign research: ECG, heart/breathing, skin conductance.
• S16 Continental/trinamiX, CES 2025 — invisible biometric sensing display, contactless heart-rate monitoring.
• S17 JAMA 2025 Passenger Car Market Survey — BEV purchase consideration and ADAS/autonomous-driving interest.
• S18 Nissan ProPILOT 2.0, May 2026 — navigation-linked hands-off highway route support.
• S19 Toyota Intelligence Technology — registered parking pattern automatic parking; Mobility AI Platform with NTT.
• S20 Honda CES 2025 / ASIMO OS — Honda 0 Series, OTA, L3 eyes-off, 2,000 TOPS target for later models.
• S21 METI/MLIT Mobility DX Strategy 2025 — Japanese-affiliated SDV 30% global-sales goal in 2030/2035; AI autonomous driving.
• S22 Tesla Service Mode/DTC 2026 — diagnostics, historical faults, CAN/vehicle health panels.
• S23 MLIT 2026 — 2030 target of 10,000 autonomous-driving service vehicles.
• S24 IEA Global EV Outlook 2024/2025 — Japan EV LDV ~20% in 2030, ~30% in 2035 STEPS.
• S25 BloombergNEF Electric Vehicle Outlook 2026 — 2035 passenger EV >50%; 2040 >2/3 car/van/truck sales electric.
• S26 ODIN PSIM — Full-AI Core/Complete penetration, 2040 regional units, Revenue-Equivalent and sensitivity scenarios are ODIN estimates, not official forecasts.

 

26｜免責・予測値・著作権

Full-AI EVは公的統計分類ではない。本稿はBEV/PHEV市場実績と、ADAS/SDV/AI機能の実装状況を統合したODIN独自市場定義である。2025年EV販売は外部実績、2030/2035/2040の地域EV販売とFull-AI penetrationは政策・市場・技術を基礎にしたPSIM基準シナリオであり、各政府/OEM/IEA/BNEFの公式Full-AI予測ではない。

Revenue-Equivalentは2025年一定価格の地域別Full-AI EV想定ASP（中国US$31k、米国US$55k、EU US$50k、日本US$43k）を掛けた比較指標で、会計売上高ではない。為替・inflation・価格低下・segment mixを固定し、純粋なvolume/feature penetrationを比較するための指標である。

Vital Monitoringは医療診断を意味しない。2026年時点ではheart/breathing等は研究・実証が中心であり、安全警告用途からの段階導入を想定する。自動運転機能は地域・ODD・法規により利用条件が異なるため、SAE Levelとmarketing名称を混同しない。

著作権方針：第三者の原図・長文を転載せず、公開された事実・数値・論旨を要約し、ODIN独自の文章・表・図へ再構成した。