はてなキーワード: Toyotaとは
環境：2006年式国産中古ガソリン直4ターボ270馬力＋ディスプレイオーディオ＋Apple CarPlay
試してみたのは Yahoo!カーナビ、TOYOTAモビリンク。
先に結論。近所の慣れてる道を走るだけなら大同小異。どれ使ってもたいして変わらん。
まず UI。CarPlay 側の制約とかレギュレーションがあるのか何か知らんが、びっくりするほどUIやアイコンデザインが似ている。ドライブの途中で別のアプリに切り替えても、助手席に座ってる人は（注意深い人や詳しい系の人でなければ）気づかないだろう。なのでアプリの乗り換えはかんたんだと思う。
目的地検索は Google Maps が圧倒的に賢い。チェーン系のショッピングセンターをチェーン名だけで検索すると Google Maps は現在地から一番近い支店がちゃんとヒットしたが、ほかのはとんでもない遠距離にある支店しか出てこなかった。
曲がるタイミングの案内は、Yahoo!カーナビ、TOYOTAモビリンクはとても適正でゆとりを持って右左折の準備ができた。Google Maps は気持～ち遅い気がする（けど、使ってるうちに慣れて無意識に引き算するようになる）。
これ以上のことはもっと長距離で様々な条件下を走ってみないと何とも言えない。高速道路のちょっと複雑なジャンクションとかで差がつくかな。Google Maps はネズミ捕り情報や事故処理情報がけっこうリアルタイムで共有されてくるのでそういうところも実力の差が出る部分かもしれない。
ただ、自分はこのまま Google Maps を使い続けると思う。Yahoo!カーナビ も TOYOTAモビリンク も、CarPlay の操作パネル上から「音声案内のON/OFF」を切り替えられないという私にとっては致命的な短所があったからだ。音量やON/OFFを切り替えるにはスマホ側を操作する必要がある（たぶん）。Google Maps はというと常時パネル上にスピーカーアイコンがあって、押せば音声案内は黙る。多くの人にとってはたいして重要な条件ではないかもしれないけどね。
テスラの「Sr. Software Engineer, Full Stack - Tesla Cloud Platform（TCP）」の求人（https://www.tesla.com/careers/search/job/sr-software-engineer-full-stack-tesla-cloud-platform-249132）を起点に、自動車各社が同種人材を採用する“目的”の違いを整理した。日本勢はIT基盤やSRE運用の比重が高い一方、テスラは社内クラウド自体をプロダクトとして内製し、中国勢のNIOやXPengはAIインフラ（自動運転やロボティクス、エネルギー連携）に特化、ECARXはOEM向けの外販プラットフォームという立て付けである。
| 会社 | 主要目的 | What to Expect | What You’ll Do | What You’ll Bring | Compensation and Benefits |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla | 社内クラウド（TCP）を“製品として”内製し、全社サービスの速度と統制を握る | TCPはテスラの内製クラウドであり、複数DCにまたがる計算・ストレージ・ネットワーク・IDを提供し、開発者がセルフサービスで使える基盤をつくるチームである | コアAPIやサービスの設計実装、セルフプロビジョニングの自動化、可観測性、ReactやNextやTypeScriptによるダッシュボード | GoやReactやNextやTypeScript、Kubernetesや仮想化、CI/CD、分散システムの知見 | 年収133,440〜292,800 USDに加え、現金賞与と株式付与および福利厚生。提示額は勤務地、市場水準、職務関連の知識、スキル、経験など個別要因により異なる。本職の総合的な報酬パッケージには、提示される職位に応じて他の要素が含まれる場合がある。各種福利厚生制度の詳細は、内定時に案内される。 |
| Woven by Toyota | 製品直結サービスを“止めない”SRE運用（AreneやEnterprise AIやCity Platform） | ミッションクリティカル運用の信頼性最適化を担う | 監視や可観測性やインシデント対応や運用自動化、マルチクラウド横断 | SRE実務、Kubernetes、Terraformなどの基盤スキル | 給与は多くが非公開。米拠点の類似シニアは$169K–$200Kの例あり。 |
| Nissan | 全社ITや開発のモダナイズと標準化（Platform EngineeringやDevEx） | 社内開発者のクラウド活用を底上げする基盤を整える | CI/CD、セキュア環境の供給、教育や展開、オンプレとクラウドの統合運用 | クラウドやコンテナ、CI/CD、セキュリティ設計 | 多くがレンジ非公開（地域により待遇差） |
| Honda（Drivemode含む） | 製品直結のAWS基盤と開発者体験の高速化（DevEx） | モバイルやIVIやバックエンドの横断基盤を整える | AWS設計運用、GitOps型プロビジョニング、CI/CD、観測やセキュリティの自動化 | AWS、TerraformやCDK、Kubernetesなど | 本体US求人はレンジ非開示が多い。Drivemodeはホンダ完全子会社（前提関係） |
| NIO | AI学習や推論インフラの内製強化とエネルギー運用統合 | 自動運転やVLMやLLMなどのAI基盤を構築する | GPU最適化、分散学習、データパイプライン整備 | 深層学習や分散処理、クラウド、最適化 | 米SJ拠点で$163.5K–$212.4Kのレンジ例。 |
| XPeng | Fuyao AI PlatformによるADやロボやコックピット向けAI基盤 | 社内共通のMLプラットフォームを提供 | データローダやデータセット管理、学習や推論スループット最適化 | 分散処理、MLプラットフォーム運用 | クラウド 米サンタクララ拠点の公募多数（給与は媒体や募集による） |
| ECARX（Geely系） | OEM向けに外販するクラウドやソフト製品（Cloudpeakなど） | 車載SoCからクラウドまでを束ねる外販スタック | 製品機能開発や統合、導入支援、機能安全準拠 | 車載とクラウド統合、機能安全、顧客導入 | ハイパーバイザなど 直近レンジ情報は公開少なめ（事業広報は多数） |
なお、関連するポストとして、SETI Park氏のポストを挙げる。
https://x.com/seti_park/status/1961629836054859810
「自動車メーカーがなぜクラウド専門人材を探すのか」に答える文脈で、2024/07公開のテスラ特許（US2024249571A1）を手がかりに、ロボタクシーやフリート運用の中核となるクラウド基盤が競争優位になり得る点を示唆している。
単なるストレージではなく、フリート運行やデータ連携を統合管理する“中核プラットフォーム”としての重要性が強調される。
上記はテスラのTCP求人（セルフサービスIaaSやダッシュボード、プロビジョニング自動化の開発）という具体の採用と整合的である。
以下記事に、CB Insightsが作成した「Automotive AI readiness index」の図版が掲載されている。本稿は当該記事と図版を基に論点を整理する。
出典：自動車大手20社のAI対応度、トヨタは保有特許最多で3位（日本経済新聞） https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC123HX0S5A810C2000000/
日経の記事は、CB Insightsのデータセットを用いたランキング図版として掲載している。一次ソースはCB Insightsであるが、一般に公開されている範囲では、日経が引用した図版と説明に整合がある。よって「日経がCB Insightsの図版を引用したもの」という意味で本物と判断する。
図版注記の要旨は次の通りである。
Execution 60％が実装重視という設計のため、巨大な製造と販売ネットワークを持ち、AIを幅広く回せる体制を築ける企業が上位に来やすい。トヨタはこの点で積み上げが厚い。
日経記事に掲載された図版はCB Insightsのランキングに基づくもので、出典としての整合は取れている。
指数は「AI投資と実装の本気度」を俯瞰する物差しとして有用だが、性能や安全性の優劣を断定するものではない。
トヨタの3位は、実装偏重の配点と同社の実装能力の厚みが合致した結果であり、恣意ではなく設計思想の帰結と理解するのが適切である。
結論から言うと、アルファードを「残クレ（残価設定型クレジット）」で利用することは、
“モノからコトへの完全な転換” というよりも、「所有＝モノ」から「利用価値＝コト」へと発想をスライドさせる
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この構造は**製品の資産価値（モノ）を“時間軸で切り分け”、利用期間という“体験（コト）”を価格化**している点がキモです。
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| 視点 | 残クレ（アルファード） | 典型的なサブスク（例：KINTO） |
| --------- | -------------------- | -------------------- |
| 登録名義 | 原則ユーザー本人（資産計上可） | サービス提供会社 |
| 月額に含まれる費用 | 車両代＋金利（税金・保険は別契約が多い） | 車両・税金・任意保険・メンテほぼ全部込み |
| 利用制限 | 走行距離・損傷など残価保証条件あり | プランによるが広く設定 |
| 契約終了後 | 乗換・買取・返却を選択 | 原則返却・再契約 |
“モノ消費からコト消費へ”と語られる真のサブスクリプションは、**資産リスクも維持コストも丸ごとサービス化**する点が核心です。
残クレはそこまで踏み切らず、**資産所有を残したまま体験価値を強調**するハイブリッド型と言えます([KINTO][4])。
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したがって、「残クレアルファード＝モノからコトへの転換か？」という問いへの答えは、
—です。コト消費へ振り切りたいなら、任意保険・税金まで呑み込むフルサブスク（KINTO等）を検討し、\*\*「所有リスクの完全放棄」\*\*を選ぶかが一つの分水嶺になります。
[1]: ttps://pochi-mo.com/usedcar/column/alpha-zancre "アルファードの残クレ（残価設定ローン）は本当にお得？支払い例と「後悔しない選択肢」を徹底解説！｜出光の中古車カーリース・サブスク｜ポチモ"
[2]: ttps://toyota.jp/request/payment/index.html "トヨタ 残価設定型プラン | トヨタ自動車WEBサイト"
[3]: ttps://www.libcon.co.jp/mobility/opinion/opinion43/ "opinion43.〖モビ経営_vol.14〗残クレ_会社ぐるみで実現する!プロ意識の高い人づくりセミナー | モビリティ・エネルギー領域の株式会社リブ・コンサルティング"
[4]: ttps://kinto-jp.com/magazine/20200612-1/ "車のサブスク比較！トヨタ・ホンダ・日産・ボルボのサブスク｜KINTO"
1200HP Toyota Supra - Forza Horizon 5 | Thrustmaster TX gameplay
https://www.jcb.jp/products/jcbprepaid/
MIXI M利用規約第19条より。
TOYOTA Wallet QUICPay 会員規約第8条より。
なし。
FamiPay利用規約第18条より。
楽天銀行プリペイドカード規定第11条より。
利用規約 個人利用条件22より。
これらの条件で、日本メーカー各社の米国内販売台数と生産台数の変化をシミュレーションし、結果をお知らせします。
2023年には日本の主要6メーカー（トヨタ、ホンダ、日産、スバル、マツダ、三菱）の米国新車販売台数合計が約554万台となり、米国市場全体の3割強を占めました。
例えば、トヨタ（レクサス含む）は約224.8万台 [^1]、三菱は約8.7万台 [^2]。
関税が導入され車両価格が上昇すると、特に大衆車の需要が大きく落ち込み、高価格帯モデルの落ち込みは比較的小幅にとどまると想定されます（高価格帯モデルの需要減少は約5～10%、大衆向けモデルは約15～30%減）。
これに基づき、各メーカーについて**米国生産車（関税非課税）**と**日本生産車（関税課税対象の輸入車）**に分けた2024年米国販売台数予測は以下のとおりです。
[^1]: [Toyota Motor North America Reports 2023 U.S. Sales Results - Toyota USA Newsroom](https://pressroom.toyota.com/toyota-motor-north-america-reports-2023-u-s-sales-results/#:~:text=PLANO%2C%20Texas%20%28Jan,basis%20compared%20to%202022)
[^2]: [National Auto Sales Numbers For All Automakers In 2023](https://www.carpro.com/blog/national-auto-sales-numbers-for-all-automakers-in-2023#:~:text=,Mitsubishi)
https://youtu.be/vqmW1BQ1cbw?si=ddZiG0ya441vNMP5
左上から
WaymoはGoogleの親会社Alphabetが所有する自動運転車企業。
NVIDIAのGPU技術を利用して自動運転システムのシミュレーションやAI処理を行っている。
NVIDIAの技術を採用し、AIによる車両制御や安全システムの開発を進めている。
かつてNVIDIAのGPUを採用していたが、現在は独自設計のFSDチップに移行。
NVIDIAの競合とも言える関係にあり、独自路線で自動運転技術の進化を牽引。
NVIDIAのプラットフォームを活用し、AI処理やシミュレーションを実施。
NVIDIAの自動運転プラットフォーム「Drive Orin」を採用し、高度な車両システムを構築。
中国の新興EVメーカーで、ハイブリッドEV（EREV）に強みを持つ。
NVIDIAの「Drive Orin」を利用し、次世代のインテリジェント車両を開発中。
NVIDIAと提携し、2024年以降の車両にDrive Orinを搭載した自動運転機能を提供予定。
世界最大級の自動車メーカーで、電動化と自動運転技術を推進中。
NVIDIAのプラットフォームを利用し、自動運転システムの開発を行っている。
NVIDIAの技術を採用し、ロボットのAI処理と効率的な運行を実現。
NVIDIAのGPUで強化されたシミュレーション技術を活用。
NVIDIAのAI技術を利用し、自動運転車両のソフトウェア開発を行っている。
NVIDIAのDriveプラットフォームを採用し、自動運転トラックや車両開発を推進中。
完全自動運転車の商用化を目指している。
NVIDIAのGPUを採用し、インフォテインメントや運転支援システムに活用。
Teslaの競合として注目を集める。
ピックアップトラックとSUVの電動化で注目されるアメリカ企業。
NVIDIAとの直接的な提携は公表されていないが、AI技術やシミュレーションに関連する可能性がある。
NVIDIAと提携し、Drive Orinを採用した新しいADASシステムを開発中。