2026年11月10日

自動車業界のDX推進におすすめのITサービスと選び方

自動車業界ではSDVの台頭を背景にデジタル化が急務となり、DX推進を支えるITサービスの重要性が高まっています。本記事では、おすすめのITサービス企業、種類と活用領域、選び方、進め方を解説します。

自動車業界でデジタル化とDX推進が急務となっている理由

自動車業界は、車の価値がハードウェアからソフトウェアへ移る大きな転換点にあります。デジタル化とDX推進が急務となっている背景を整理します。

SDV時代を見据えたモビリティDX戦略とデジタルトランスフォーメーションの現状

SDVはソフトウェアで機能を定義する車両で、オンラインでの機能アップデートが可能です。国は2024年5月にモビリティDX戦略を策定しました。自動車業界のデジタルトランスフォーメーションは、ソフトウェアとデータの活用が焦点です。

コネクテッドカーとサプライチェーンのデータ活用が生む新たなビジネスモデル

コネクテッドカーから得た走行データの活用で、直販や所有を前提としないサービスなど新たなビジネスモデルが広がっています。サプライチェーンのデータ連携は、生産リードタイムの短縮やロス削減にも寄与し、データドリブン経営の基盤になります。

DX人材育成とレガシー刷新が進まない自動車メーカーの課題

自動車メーカーのDX推進では、ソフトウェア人材の不足と、既存システムの複雑化が壁となっています。レガシー刷新には時間と投資が必要です。ITサービスは業務効率化と新たな価値創出を支える基盤であり、DX人材育成と合わせて進めることが重要です。

自動車業界のDX推進におすすめのITサービス企業

自動車業界のDX推進を支えるITサービス企業のうち、製造業や自動車分野での支援実績が公開されている企業を紹介します。

NEC

NECは、自動車部品業向けにSCMの見える化やBCP対応の迅速化、品質要求の高度化に応える製造業DXを支援しています。BOM/BOPシステムの導入や、データ利活用による工場とサプライチェーンの最適化を、現場視点で進められる点が特徴です。

会社名	日本電気株式会社
本社所在地	東京都港区芝五丁目7番1号

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IBM

IBMは、ハイブリッドクラウド戦略を軸に、自動車業界のデジタル化を支援しています。情報技術と運用・制御技術の融合や、AIを活用したデータ分析など、車づくりの変革を上流の戦略策定から支援できる点が強みです。

会社名	日本アイ・ビー・エム株式会社
本社所在地	東京都中央区日本橋箱崎町19番21号

公式サイト

日本マイクロソフト

日本マイクロソフトは、クラウドサービスのMicrosoft AzureやAI基盤を提供し、自動車メーカーのデータ活用や開発環境の高度化を支えています。コネクテッドカーのデータ基盤や、ソフトウェア開発の効率化にも対応できる点が特徴です。

会社名	日本マイクロソフト株式会社
本社所在地	東京都港区港南二丁目16番3号品川グランドセントラルタワー

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NTTデータ

NTTデータは、自動車メーカーや部品メーカーに対し、システム開発からデータ活用基盤の構築、業務変革までを一貫して支援しています。国内外に拠点を持ち、サプライチェーン全体のデジタル化やグローバル展開にも対応できる点が強みです。

会社名	株式会社NTTデータグループ
本社所在地	東京都江東区豊洲三丁目3番3号豊洲センタービルアネックス

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富士通

富士通は、製造業向けにクラウド、AI、データ活用を組み合わせたDX支援を展開しています。設計から生産、販売、アフターサービスまで、バリューチェーン全体を見据えた提案が可能で、基幹システムの刷新から相談できる点が特徴です。

会社名	富士通株式会社
本社所在地	神奈川県川崎市中原区上小田中四丁目1番1号

公式サイト

自動車業界のDX推進に必要なITサービスの種類と活用領域

自動車業界のDX推進では、目的に応じてITサービスを使い分けることが重要です。ここでは、デジタル化の土台となる代表的な4つの領域を解説します。

クラウド基盤の導入で内製化とデータ連携を支える

クラウドは、設計や生産、販売のデータを一元管理する基盤です。拠点や取引先をまたいだデータ連携により、サプライチェーン全体の見える化と、内製化に向けたソフトウェア開発環境の整備を同時に進められます。必要な分だけ拡張できるため、SDV時代の開発量の増加にも対応できます。

生成AIとインサイト分析で設計・開発とエンジニアリングチェーンを高度化する

生成AI導入は、設計案の検討やソースコード生成、仕様書の作成などを効率化します。製造や品質のデータから得たインサイトを設計へ反映すれば、エンジニアリングチェーンの手戻りを減らせます。AI技術は自動運転技術の開発にも活用され、競争力の向上につながります。

IoTとスマートファクトリーによる予知保全と生産の効率化

IoTで設備の稼働状況を収集し、AIで解析すると、故障の兆候を早期に捉える予知保全が可能になります。スマートファクトリーでは、データ連携によって生産リードタイムの短縮やロス削減が支援され、データドリブン経営の実現にも寄与します。

スマートフォン連携とコネクテッドカー向けサービスで顧客体験価値を高める

コネクテッドカーは、車両の走行データをクラウドで活用し、新しいサービスを生み出します。スマートフォンと連携すれば、遠隔操作や機能のオンライン更新が可能になり、顧客体験価値が高まります。サブスクリプションなど新たなビジネスモデルの創出にも役立ちます。

自動車業界のDX戦略に基づくITサービス企業の選び方

ITサービス企業の選定は、DX戦略の成否を左右します。自社の課題と照らし合わせ、次の3つの視点で比較しましょう。

自社のDX戦略とデジタル施策に合致する支援領域を見極める

まず、自社のDX戦略で何を実現したいのかを明確にします。戦略の策定や業務分析を担える企業か、システム構築や運用に強い企業かで役割は異なります。デジタル施策の目的に合う支援領域を見極めることが、企業選びの出発点です。データ活用や自動運転など、重点領域の実績も確認しましょう。

内製化とDX人材育成まで伴走できるか確認する

外部への依存が続くと、ノウハウが社内に蓄積されません。内製化を見据え、DX人材育成の研修や技術移管まで伴走できるかを確認します。生成AIなどの新技術を活用しながら、自社の人材が主体となって推進できる体制づくりを支援してくれる企業が望ましいです。

レガシー刷新とサプライチェーン全体の拡張性を比較する

既存の基幹システムの刷新を段階的に進められるか、サプライチェーン全体へ拡張できるかを比較します。部品メーカーを含むデータ連携が前提となるため、拡張性と安全性の高い基盤を提供できるかが重要です。費用や支援範囲も事前に確認し、長期的に運用できるパートナーを選びましょう。

自動車業界のDX推進を成功させる進め方

自動車業界のDX推進は、ITサービスを導入するだけでは成果につながりません。デジタル技術を使って何を実現するのかを明確にしたうえで、段階的に進めることが重要です。ここでは、自動車メーカーや部品メーカーが取り組みやすい進め方を3つのステップで整理します。

現状分析から課題を特定し、デジタル施策の優先順位を決める

最初に、設計から製造、販売、アフターサービスまでの業務を可視化し、データの流れや属人化している工程を洗い出します。そのうえで、品質、コスト、納期への影響が大きい課題から順に整理しましょう。デジタル施策は、経営課題との結びつきと実現しやすさの両面から優先順位を決めることが、DX推進の第一歩です。

小規模な検証から始め、データドリブン経営へ段階的に展開する

最初から全社規模で進めると、現場の負担が大きく失敗のリスクも高まります。まずは特定の工場やラインでクラウドやAIを試し、効果を数値で確認しましょう。小規模な検証で成果を確かめ、データを経営判断に活かす仕組みへ段階的に広げることで、投資対効果を示しやすくなり、社内の理解も得られやすくなります。

部品メーカーを含むバリューチェーン全体で推進体制を整える

自動車産業は、完成車メーカーと多数のサプライヤーが連携して成り立っています。自社だけで最適化しても、サプライチェーン全体でデータが連携しなければ効果は限定的です。部品メーカーを含めたバリューチェーン全体で目標とデータの共有ルールを定め、推進体制と人材を整えることが、競争力の向上につながります。

よくある質問（FAQ）

自動車業界のDXとは何ですか？

自動車業界におけるデジタルトランスフォーメーションは、ソフトウェアやデータを活用することに焦点があります。自動車業界のDXは製造から販売まで多岐にわたります。また、DX推進にはハードウェアからソフトウェアへのシフトが重要です。自動車業界のデジタル化は急速に進展しており、新しいビジネスモデルを生み出しているほか、新しい顧客体験も生んでいます。従来の枠組みを超えた産業構造の変化が進むなかで、デジタルデータの活用が企業の競争力を左右する時代になっています。

自動車業界でDX推進が求められる背景について教えてください。

自動車業界のDXにおいて、サプライチェーンの強靭化と効率化が求められています。自動車業界のデジタル化は急速に進展しており、自動車の販売戦略もデジタル化が進んでいます。自動車業界では所有を前提としないビジネスモデルが広がっており、新たに消費者への直販も導入されています。また、国や業界団体がDX戦略を更新し、重要分野を示していることも背景にあります。2024年には自動車産業の成長シナリオを策定しました。電気自動車の普及や自動運転の進展など、社会全体の変化に対応するうえでも、DXは欠かせない取り組みとなっています。

自動車業界のDX推進におすすめのITサービスは何ですか？

ITサービスは自動車業界のDXにおいて、業務効率化と新たな価値創出を支える基盤となります。たとえば、データ連携により生産リードタイムの短縮やロス削減が支援されます。また、スマートファクトリーではIoTやAIを活用して生産の完全自動化を支援します。さらに、自動車部品業界でのBOM/BOPシステム導入が加速中です。人工知能を組み込んだ分析基盤やクラウド基盤など、解決したい課題に合わせて複数のサービスを組み合わせることで、利便性と効率性の向上につながります。

自動車メーカーのDX推進における課題とは何ですか？

DX推進にはハードウェアからソフトウェアへのシフトが重要であり、この転換が大きな課題となります。2025年のソフトウェア開発コストは9.4兆円に達する見込みで、自動車業界のソフトウェア開発コストは2025年に9.4兆円とされています。また、SDV関連のソフトウェア開発コストも2025年には9.4兆円に達します。ITサービス企業にはDX戦略の策定や業務分析の役割が期待されます。開発投資の増大に加え、人材の確保や社内の進めていく体制づくりも、解決すべき重要なテーマです。

SDV（ソフトウェア定義車両）とは何ですか？

SDVはソフトウェアで機能を定義する車両です。SDVはオンラインで機能アップデートが可能であり、自動車のデジタル化により、オンラインで機能アップデートが可能になります。SDVは自動運転技術の進化を促進します。日本では2024年に日本のSDV市場シェアは30%を目指すとされ、SDVの世界シェアを2024年までに3割を目指すほか、2024年には日系SDVの世界シェア3割を目指します。また、2024年には世界販売台数の3割が日系自動車になるとされています。購入後も機能が更新されるため、利便性の向上と新たな体験価値の創出が期待されます。

自動車業界のDXにクラウドを活用するメリットは何ですか？

自動車業界のDXにおいて、クラウドは車両データや生産データを一元的に集約し、柔軟に活用するための基盤となります。データ連携により生産リードタイムの短縮やロス削減が支援されるほか、自動車業界のデータ活用は生産性向上に寄与します。また、自動車業界ではデータ収集が生産効率向上に役立ちます。さらに、SDVのようにオンラインで機能をアップデートする仕組みを支えるうえでも、クラウドは欠かせません。拡張性の高い環境を整えることで、変化の激しい市場にも対応しやすくなります。

自動車業界のDX推進でAIやデータ活用はどのように役立ちますか？

AI技術は自動運転の実現に近づけます。AIはセンサーデータを解析し物体を認識し、AI技術は自動車の運転特性を最適化します。また、AIを用いたレコメンドエンジンが整備の安全性を向上します。モビリティデータを利用して自動運転技術やサービスが提供され、自動車業界のデータ活用は新たなサービス開発を促進します。さらに、ビッグデータは顧客体験価値を向上させます。人工知能とデータを組み合わせることで、差別化につながる新しい価値を生み出せます。

自動車業界のDXに強いITサービス企業の選び方を教えてください。

ITサービス企業にはDX戦略の策定や業務分析の役割が期待されるため、まず自社の課題に対して上流の戦略から支援できるかを確認することが重要です。あわせて、ITサービスは自動車業界のDXにおいて業務効率化と新たな価値創出を支える基盤となることから、製造から販売まで多岐にわたる領域に対応できるかも判断材料になります。自動車業界のDXにおいてサプライチェーンの強靭化と効率化が求められているため、データ連携やスマートファクトリーの実績も確認するとよいでしょう。

費用面では、コンサルティング会社の場合、月額200万円から700万円が費用相場です。事業戦略や業界商習慣に合わせた施策設計からコンテンツ制作などの実務まで、一気通貫で支援可能です。一方、コンサルティング会社以外のマーケティング会社やシステム会社の場合は、月額30万円から100万円程度が一般的な相場で、支援内容はコンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業に限定されます。

自動車業界のDX推進の進め方について教えてください。

自動車業界のDXは製造から販売まで多岐にわたるため、まず対象領域を定めることが出発点です。DX推進にはハードウェアからソフトウェアへのシフトが重要であり、自動車業界のDX推進にはデータ利活用が不可欠です。また、国や業界団体がDX戦略を更新し重要分野を示していることから、最新の動向を踏まえて優先順位を決める必要があります。サプライチェーンの強靭化と効率化が求められているため、生産現場でのデータ連携から着手し、段階的に領域を広げていく進めていく方法が現実的です。

自動車業界のDX取り組み事例にはどのようなものがありますか？

データ連携により生産リードタイムの短縮やロス削減が支援されている事例があります。スマートファクトリーではIoTやAIを活用して生産の完全自動化を支援しています。自動車部品業界でのBOM/BOPシステム導入も加速中です。また、モビリティデータを利用して自動運転技術やサービスが提供されており、AIを用いたレコメンドエンジンが整備の安全性を向上させる取り組みもあります。さらに、自動車業界は新たに消費者への直販を導入し、自動車の販売戦略もデジタル化が進んでいます。トヨタ自動車をはじめとする各社が、こうした取り組みを通じて未来自動車業界の姿を描いています。