自動車業界はノキアと同じ運命を辿るのだろうか？ローランド・コッホによる容赦ない診断。

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公開日：2026年5月31日 / 更新日：2026年5月31日 – 著者： Konrad Wolfenstein

数十億ドル規模のロボタクシー市場：中国のAIが間もなくドイツの道路で私たちを運転するようになるかもしれない理由 – 画像：Xpert.Digital

パイロットプロジェクトの落とし穴：ドイツ自動車産業がロボットタクシーの始動を見逃した理由

数十億ドル規模のロボタクシー市場：中国のAIが間もなくドイツの道路で私たちを運転するようになるかもしれない理由

イノベーションではなく官僚主義：ドイツが自動運転分野で自国の発展を阻害している理由

自動運転ロボットタクシーが米国や中国の街中でますます一般的になり、量産体制に入りつつある一方で、ドイツは官僚主義的な障壁、終わりのないパイロットプロジェクト、そして構造転換の問題に阻まれている。カメラ、コンピューター、太陽光発電産業に続き、ドイツは今、次の主要な基幹技術を失う危機に直面しているのだろうか？これはまさに、元ヘッセン州首相で現在は経済学教授のローランド・コッホ氏が鋭い経済政策分析の中で発した警告である。.

彼の主張はこうだ。「我々が国際競争で失敗しているのは、エンジニアの創造性の欠如によるものではなく、むしろ、迅速なイノベーションよりも完璧な規制を優先し、実世界の運転データの力を過小評価する、動きの鈍いシステムによるものだ」。本稿では、コッホの分析を詳細に検証し、ウェイモ、百度、小鵬汽車といった企業の現在の市場データと比較しながら、経済的に何が危機に瀕しているのか、そしてドイツが流れを変えるためにどのような具体的な措置を講じることができるのかを明らかにする。.

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ローランド・コッホ：自動運転の悲劇は症状の一つ

自動運転の悲劇：ドイツは次世代の主要技術を失いつつあるのか？

本分析のきっかけとなった記事は、ヘッセン州元首相（キリスト教民主同盟、1999～2010年）であり、2020年11月からルートヴィヒ・エアハルト財団会長を務めるローランド・コッホ教授（名誉博士号複数取得）によって執筆された。コッホ氏は技術者でも自動車業界の経営者でもなく、政府、規制、ビジネスの交差点で数十年にわたる実務経験を持つ、経験豊富な経済政策専門家である。フランクフルト・スクール・オブ・ファイナンス・アンド・マネジメントで規制環境における経営実務の教授を務め、ドイツおよびグローバル規制に関するフランクフルト・コンピテンスセンターの共同ディレクターも務めている。こうした経歴が彼の視点を形成しており、彼はエンジニアとしてではなく、制度的・政治的な障害を個人的な経験から知る人物として論じている。したがって、ルートヴィヒ・エアハルト財団への彼の論評は、技術的な分析としてではなく、規制政策に焦点を当てた経済政策診断として読むべきである。こうした文脈理解は、公平な批判を行う上で不可欠である。.

カメラからロボットタクシーへ：同じパターンが繰り返される。

コッホは、一見挑発的に思える歴史的考察から始めるが、詳しく見ていくと、それは真実の観察であることがわかる。ドイツはカメラ技術を日本に、コンピュータ産業をアメリカに、太陽エネルギーを中国に奪われ、そして今、自動運転の分野で次の損失が迫っている。確かに、類似点は驚くほど多い。前述のすべての事例において、当初の技術的専門知識はドイツにあった。ライカは世界最高水準の光学精度を誇り、ニクスドルフ・コンピュータは1980年代初頭にヨーロッパで最も強力なITアーキテクチャの一つを開発し、SMAソーラーは太陽光発電システム用インバータ技術のパイオニアの一つであった。しかし、他国がより迅速に規模を拡大し、より積極的に投資を行い、より的を絞った政府支援を提供したため、これらの地位はどれも長期的に維持できなかった。.

この並列化が全体として真実であるかどうかは、厳密な検証が必要である。これらの産業はそれぞれ、遅れをとった固有の原因を持っていた。消費者向けカメラ生産が日本に流出したのは、1970年代から1980年代にかけての日本の産業輸出攻勢と密接に関係していた。ニクスドルフ・コンピュータの衰退は、主に企業戦略の欠陥と、IBM互換PCによってもたらされた急速なプラットフォーム転換に起因する。太陽光発電モジュール生産が中国に移転したのは、前例のない政府補助金によって生産コストが、大幅な輸入関税なしにはヨーロッパのメーカーが生き残れないレベルまで削減されたためである。自動運転は異なる論理に従う。ここでは、生産コストよりも、ソフトウェア集約型のプラットフォーム経済を構築し、規制枠組みを一貫して活用する能力の方が重要となる。とはいえ、コッホが説明するパターンは、異なる世代のテクノロジーに共通する構造的な問題を明らかにしており、このパターンは真剣に受け止めるべきである。.

シリーズ開始：広州で実際に始まったこと

コッホの分析の具体的なきっかけは、現実的で十分に文書化されている。2026年5月、中国のメーカーである小鵬汽車（Xpeng）は、広州で初のロボタクシーの量産を正式に開始した。この車両、モデルGXは、レベル4の自動運転向けに設計されており、チップやソフトウェアから車両本体に至るまで、完全に自社開発のフルスタック技術プラットフォームに基づいている。その技術的アプローチは注目に値する。小鵬汽車は高価なLiDARセンサーやHDマップを使わず、代わりに、合計3,000 TOPSの演算能力を持つ4つの独自のTuring AIチップを利用した、純粋にカメラベースのシステムを採用している。エンドツーエンドのVLA 2.0モデルにより、80ミリ秒未満の反応時間を実現している。乗客を乗せた試験運行は2026年後半に予定されており、安全運転者なしの完全自動運転は2027年初頭に開始される予定である。.

しかし、冷静な評価を行うためには、量産とマスマーケットを区別することが重要です。小鵬汽車はまだ商業運転の初期段階にあります。同社は2027年までに完全自動運転を実現する計画であり、中長期的には最大10万台の生産を目指しています。したがって、実際の産業規模での生産はまだ先です。とはいえ、この一歩の象徴的な価値は計り知れません。中国は研究開発段階から量産への移行を完了したことを証明しました。しかも、これはドイツではまだ規制当局の承認を得られない最高レベルの自動運転車です。.

WaymoとBaidu：数字上のリードの度合い

Xpengのシリーズ発売以上に、既存のロボタクシー事業者を見れば、米国と中国が実際にどれほど先行しているかが明らかになる。Alphabetの子会社でロボタクシー分野のグローバルテクノロジーリーダーであるWaymoは、安全運転者なしで週に約25万回の有料乗車を提供している。このサービスはサンフランシスコ、ロサンゼルス、フェニックス、アトランタ、オースティンで商業的に展開しており、2026年初頭にはマイアミも加わり、2026年末までに最大10の米国の都市で事業を展開する予定だ。2025年11月、Waymoは人間の同乗なしで米国の高速道路を車両で走行する許可を得た。国際的には、同社はロンドンと東京をターゲットにしている。.

中国では、ロボタクシーのエコシステムは異なる軌道を描いているものの、規模は同程度である。BaiduのApollo Goプラットフォームは、2025年第3四半期に310万回の完全自動運転乗車を完了し、現在中国の約20都市で稼働している。成長率は、第2四半期の前年同期比148%から、2025年第3四半期には212%に加速した。2025年2月以降、Apollo Goは安全運転者なしで中国全土で運行されている。Baiduの他に、300台以上のロボタクシーを保有するPony.aiやWeRideも重要なプレーヤーである。Counterpoint Researchによると、世界のロボタクシー市場は2035年までに1,680億米ドル規模に達し、車両数は360万台になると予測されている。他の予測ではさらに大きく、McKinseyは、2035年までにEUと米国を合わせた市場規模が最大4,000億ユーロに達すると推定している。.

一方、欧州やドイツのメーカーは、安全運転者を伴わない同等の商用サービスを提供しておらず、現在も試験プロジェクトに取り組んでいる段階だ。Baiduは、米国のモビリティサービスLyftと共同で、2026年からドイツと英国でロボタクシーサービスを開始する計画だ。逆に言えば、将来的には、中国製ソフトウェアで動作し、アメリカのプラットフォームを介して仲介され、ドイツの道路を走行する自動運転タクシーをベルリンで呼び出すことが現実的になる可能性がある。しかも、そのバリューチェーンにはドイツ企業が一切関与していない。.

数字で見るドイツの現状：格差が測定可能な範囲

この調査結果は、独立した調査データによって裏付けられています。自動車管理センター（CCI 2025）のコネクテッドカーイノベーション調査は、微妙ではあるものの、概ね明確な結論に達しています。レベル2および2+までの運転支援システムでは、中国のメーカーはすでにドイツのメーカーを追い抜いています。2024年には、この分野における世界のイノベーションの70%以上を中国のメーカーが占め、ドイツ企業は14%にとどまりました。レベル3および4では、ドイツのメーカーが依然として主導的な地位を占めていますが、CAMは、2028年頃までに中国のサプライヤーがイノベーションの面でドイツのサプライヤーを追い抜くと予測しています。アルバレス＆マーサルの調査によると、ドイツの自動車産業の競争力指数は、前年の18ポイントから2025年には7ポイントに低下し、調査対象となったすべての産業の中で最も低いスコアとなりました。調査対象となった意思決定者のほぼ4分の1が、自社の競争状況を困難または非常に困難と評価しました。.

このバックログのソフトウェア面は特に顕著である。フォルクスワーゲンのソフトウェア子会社CARIADは、2020年に設立され、約6,000人の従業員を擁し、グループのデジタル変革の基盤となることを目指していたが、ドイツの変革アプローチの失敗を象徴する存在となった。大規模なソフトウェア問題により、重要なモデルの発売が数年遅れ、ポルシェの電気自動車マカンは3年遅れ、アウディのモデルも同様だった。2025年10月、VWのCEOであるオリバー・ブルーメは戦略を根本的に変更し、CARIADを社内開発に完全に依存するのではなく、外部パートナーとの調整センターへと転換した。2025年3月、CARIADは従業員の約30%を解雇した。さらに、2024年12月には、カオス・コンピューター・クラブの報告により、VWグループの電気自動車約80万台の機密位置情報が、アマゾンのクラウドストレージシステムに数ヶ月間保護されずに保存されていたことが明らかになった。今回のデータ漏洩は、CARIADが抱えてきた数々の問題の歴史における、またしても痛ましい一章となり、同社のIT技術力に対する既に脆弱だった信頼を著しく損なった。.

規制の枠組み：保護障壁か、それともイノベーションの阻害要因か？

コッホ氏は、規制当局としての国家を最大の障害の一つとして挙げており、事実確認も概ねこの評価を裏付けている。2021年5月、ドイツは世界で初めて、レベル4の自動運転車が公道で定期的に走行することを許可する法律を可決した。これに対応する自動運転車承認・運用条例（AFGBV）は2022年7月1日に施行された。これは先駆的な取り組みのように聞こえるが、確かに法制度の枠組みにおいて重要な一歩であった。しかし、問題は細部にある。この法律は、使用を事前に承認された特定の運用区域に限定し、人的安全網として外部の技術監督者を義務付け、交通違反に対する刑事責任はケースバイケースで判断することを要求している。結果として、イノベーションを法的に可能にするものの、経済的に実現するには相当な官僚的努力が必要となる枠組みとなっている。.

さらに複雑なのは、二重の規制枠組みです。運転支援システムと自動運転車は、EUではUNECE規則（R155、R156、R157）とEU AI法という2つの並行する規制体制の下に置かれています。国内法、EU規則、国際国連基準という二重の負担は、アメリカや中国の競合他社が国内市場で直面することのない規制の複雑さを生み出しています。中国工業情報化部（MIIT）も2027年から義務化される基準を策定していますが、根本的な違いは、これらのシステムを支援する政府のアプローチにあります。欧州の規制では製造業者に立証責任が課せられているのに対し、中国当局と企業は戦略的パートナーシップを組んで、承認や試験施設を積極的に提供しています。.

とはいえ、規制枠組みに対する一方的な批判は不公平である。人を運ぶ自動運転車に対する安全要件は正当かつ必要不可欠だ。中心的な問題は、規制すべきかどうかではなく、どのように規制するか、つまり、規制を技術の発展とともに成熟していく反復的なプロセスとして捉えるか、それとも実践的な経験を積む前に満たさなければならない前提条件として捉えるか、ということである。この点において、コッホ氏の指摘は正しい。ドイツは後者のアプローチを選択し、その結果、国際競争において極めて重要な学習曲線が得られたのだ。.

データの問題：なぜ格差は自己強化されるのか

コッホ氏が記事で取り上げている構造的な論点であり、その重要性をいくら強調しても強調しすぎることはないのが、データの問題です。自動運転は、完全な仕様に基づいて開発され、販売されるような古典的なエンジニアリング製品ではありません。それは、膨大な量の実際の運転データを通じてその能力を継続的に向上させる学習システムです。走行する1キロメートルごとにトレーニングが行われます。Waymoは長年にわたりこの原則を一貫して適用してきました。アメリカの都市で早期に大規模なテスト車両群を展開することで、同社は後から参入した競合他社に対して質的な優位性を確立できる規模のデータを蓄積することができました。Baidu Apolloの車両群は、2025年2月までに1億3000万キロメートル以上の自動運転走行を達成しました。.

一方、ドイツでは、データ収集はデータ保護、責任法、連邦管轄権の複雑な網の中で行われており、コッホ氏が的確に指摘するように、これは障害となっている。ドイツの連邦制では、運用許可は各州の管轄事項であり、この寄せ集めのシステムは、超地域的な運用エリアの開発、ひいては機械学習に必要な継続的なデータフローを構造的に阻害している。運輸大臣会議は、2026年3月に試験運用から通常運用への移行を加速する意向を示したが、具体的な実施手順はまだ決まっていない。第21期連立政権合意で発表された自動運転のモデル地域でさえ、まだ計画段階にある。これは、実世界のデータに依存するシステムが、実務経験自体が少数の承認された運用エリアに限定されている限り、競争に追いつくことはできないことを示唆している。.

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自動運転：ドイツにとってシステム上の失敗か、それとも政治的な好機か？

産業文化と飽和産業の論理

コッホ氏がドイツ自動車産業は単に「飽和状態」にあると診断した点は、彼の記事の中で最も的確であると同時に、最も脆弱な論点である。その基本的な前提は正しいものの、既存メーカーの自己満足に矮小化してしまうと不十分となる。根本的な問題は構造的なものだ。自動運転は基本的にソフトウェアとAI製品であり、プラットフォームロジックを必要とする。しかし、ドイツの自動車メーカーは伝統的に製品とハードウェアを主体とする企業であり、数十年にわたるバリューチェーン、サプライヤーとの関係、そして物理的な品質に基づくブランド価値を築いてきた。製品ロジックからサービスとプラットフォームロジックへの移行は、一夜にしてできる戦略的な決定ではなく、企業文化、人材、技術アーキテクチャ、そしてビジネスモデルにおける根本的な変革を必要とする。.

Waymoとその中国の競合他社との比較は、その違いを明確に示している。WaymoはAlphabetから、10年以上にわたり収益性のプレッシャーに縛られることなく問題解決に取り組むという贅沢を与えられた。Googleは、長期間にわたり商業的な利益をもたらさない技術に数十億ドルを投資した。中国のプロバイダーは、政府の戦略と巨額の補助金によって成長を支えられた。このような競争環境において、ドイツのアプローチが失敗するのは、エンジニアの意志の欠如ではなく、複数のレベルで同時に発生したシステム的な失敗によるものだ。すなわち、まだ存在しない収益性の高いビジネスモデルに対する資本市場のリスク回避、実験の余地を制限する規制上の負担、そして市場投入のスピードよりも品質と安全性を優先すべきだという文化的信念である。これは多くの分野では美徳となるが、学習型AIシステムの競争においては、体系的な不利となる。.

コッホの分析に対する批判：本文が過小評価している点

コッホ氏の貢献を公平に分析するには、彼の主張が単純化しすぎている点や重要なニュアンスを見落としている点も指摘する必要がある。まず、コッホ氏はドイツが自家用車の自動運転分野で実際に成し遂げた進歩を過小評価している。メルセデス・ベンツとBMWは既にドイツの高速道路でレベル3システムを提供しており、このレベルの自動運転について政府の型式認証を世界で初めて取得したメーカーである。自動車管理センターも、ドイツのメーカーがレベル3およびレベル4の乗用車におけるイノベーションで依然として主導的な地位を占めていることを確認している。弱点は、自動運転システム全体ではなく、商用ロボタクシー事業に特化している。.

第二に、コッホ氏は、米国と中国での事業拡大の成功が必ずしもドイツ市場にも適用できると暗黙のうちに想定している。しかし、これは必ずしも当てはまらない。サンフランシスコ、フェニックス、広州には、地理的、気候的、インフラ的、そして規制上の特殊性があり、直接比較することは難しい。歴史的に発達した街路構造、雪と氷に覆われる冬、そして自転車、路面電車、歩行者、自動車が混在する交通量の多いベルリンでロボットタクシーを運行することは、平坦で日当たりの良い米国の都市で運行するのとは異なる技術的課題を伴う。これは消極的な姿勢を正当化するものではないが、より慎重なアプローチをとる理由の一部を説明するものである。.

第三に、コッホ氏の論説は規制を主に問題点として捉える傾向がある。これはあまりにも単純化しすぎている。欧州のデータ保護基準には利点もある。利用者間の信頼を築き、国際基準を確立し、他国の自動運転システムと連携した監視インフラの無批判な導入を防ぐ。規制枠組みを建設的に発展させることは、根本的な規制緩和を求めるよりも効果的だろう。.

真実：パイロットプロジェクトの落とし穴は確かに存在する。

コッホの最も鋭く、最も裏付けのある主張は、ドイツのモデルプロジェクト文化に対する批判である。ドイツにおけるパイロットプロジェクトは、報告書や認知度、政治的正当性を生み出すものの、決して規模拡大にはつながらず、しばしばそれ自体が目的となってしまうという彼の指摘は、入手可能なデータによって裏付けられている。2026年2月、運輸大臣会議は、モデル地域における自動運転に関する全連邦州に開かれたプロジェクト作業部会を設立することを決定した。しかし、交通に付加価値をもたらす100台以上の車両群を含む、こうしたモデル地域の最低要件が定義されたのは、2026年5月になってからだった。Baidu Apollo Goは、2025年第3四半期にすでに310万回の完全自動運転走行を完了し、20都市で展開していたにもかかわらず、ドイツは100台の車両で構成されるはずのモデル地域の基準をまだ定義していたのである。.

これは偶然でもなければ、組織の些細な弱点でもありません。これは、イノベーションを当初は保護された空間に限定し、影響や拡張性に関する問題を後回しにする体系的なアプローチの結果であり、その機会はめったに訪れません。ロサンゼルス、サンフランシスコ、上海、そしてますますロンドンでは、都市全体が実験場として機能しています。これは無謀な行為ではなく、学習システムが真に学習するための前提条件なのです。定義された運用領域内でのみ経験を積むシステムは、常にその特定の領域においてのみ最適となるでしょう。.

経済リスクシナリオ：何が危機に瀕しているのか

この遅れがもたらす経済的影響は、決して抽象的なものではありません。世界のロボタクシー市場は、2035年までに1,680億ドル規模に成長すると予測されています。マッキンゼーの予測では、EUと米国市場だけでも最大2,750億ドル、あるいは4,000億ユーロに達するとされています。この市場で自社プラットフォーム、ソフトウェア、車両技術を持たない企業は、サードパーティプロバイダーからサービスを購入せざるを得なくなり、結果として付加価値、雇用、税収を他国に流出させることになるでしょう。.

CAMのアナリストチームは、リスクシナリオを明確に指摘している。米国または中国のソフトウェアを搭載した自動運転タクシーが、海外のモビリティプラットフォームを介して仲介され、将来的にドイツの道路で運行される可能性は現実的である。これは単なる理論ではなく、Baiduの戦略的な意図であり、BaiduはLyftと共同で、2026年からドイツと英国でロボタクシーサービスを開始する計画だ。Waymoはロンドンを次の国際市場として位置付けている。つまり、ドイツが行動を起こさなければ、他の企業が市場を奪取するだろう。それは技術を盗むのではなく、ネットワーク効果とデータフライホイール効果が急速に圧倒的な優位性を生み出す市場において、より優れた、より迅速に拡張可能なサービスを提供することによってである。.

自動車産業はドイツ経済の根幹を成す産業であり、直接的にも間接的にも数百万もの雇用と輸出収入のかなりの部分を占めている。そのため、自動運転という主要分野における構造的な損失は、企業自身にとどまらず、はるかに広範囲に影響を及ぼすだろう。KPMGによると、ドイツの自動車企業の69%は、今後3年以内に事業モデル、製品、プロセスを根本的に見直す必要があると予想している。もはや問題は、それが可能かどうかではなく、どれだけ迅速に、そしてどのような結果をもたらすかということだ。.

本当に変えるべきこと：建設的な視点

コッホは、テストよりも一貫性を重視するよう訴えて文章を締めくくっている。これは、実施の複雑さを完全には説明できていないものの、概ね正しいと言えるだろう。必要な対策を公平に評価するには、ドイツの状況を国際的な成功事例と比較することが不可欠である。.

まず、承認制度の迅速化と標準化が必要です。連邦政府は、試験運用から通常運用への移行を加速させる必要があることを認識しています。運輸大臣会議は2026年3月、ドイツ全土に散在する運行許可に関する規制の簡素化を目指す意向を示しました。これらは正しい方向への一歩ですが、今後は具体的なスケジュールと測定可能な目標によって裏付けられる必要があります。コッホ氏が要求するような個別審査ではなく、標準化された承認手続きこそが、規模拡大のための必要条件です。.

第二に、責任問題は解決可能であり、解決されなければならない。保険業界自身も、自動運転によって保険金請求率が大幅に減少することを認識している。しかし、責任法は歴史的に人間の運転手を前提としているため、その認識が遅れている。車両が運転業務を引き継いだ時点で、車両メーカーまたはプラットフォーム運営者が責任を負うという明確な法的枠組みを整備することで、計画の確実性が高まり、民間投資を呼び込むことができるだろう。.

第三に、データは体系的に利用可能でなければならない。これはデータ保護を弱体化させるという意味ではなく、むしろ、車両運行事業者が定められた条件下で運転データを自律走行システムの訓練に利用できるような、規制されたデータ空間を創出することを意味する。政府の監督下にある匿名化された集約データプールなど、技術中立的な解決策は、国民の基本的人権を侵害することなく、データに関する不利な点を部分的に補うことができるだろう。.

第四に、ドイツは、バリューチェーンのどの部分を戦略的に国内に留めておくべきか、どの部分を国際協力によって効率化できるかについて、率直な議論を行う必要がある。すべてのソフトウェアプラットフォームをドイツで開発する必要はないが、データ主権、セキュリティ基準、公共交通インフラに関する重要なインフラ決定は、ドイツおよび欧州の手に委ねられなければならない。.

結論：全体的に見て妥当な評価

ローランド・コッホ氏がルートヴィヒ・エアハルト財団に寄せた論文は、その核心的な診断において概ね正しく、入手可能なデータによっても十分に裏付けられている。ドイツは商用ロボタクシー市場で後れを取っている。レベル3およびレベル4の自家用車市場では依然として優位を保っているものの、独立系予測では2028年までにその優位は失われるとされている。その理由は、規制当局の慎重さ、連邦制の分断、ソフトウェア集約型プラットフォーム構築における従来型産業企業の構造的弱点、そして機械学習AIシステムが依存するデータ基盤の確立の失敗といった、複雑な要因が相互に作用し合っていることにある。.

コッホ氏の分析は、規制を阻害要因と同一視し、ドイツの自動車メーカーが車両自動化において成し遂げた真の技術的進歩を過小評価している点で、単純化しすぎている危険性がある。国際型式認証を取得したレベル3の乗用車システムを市場に投入した国は他にない。これは紛れもない偉業だ。しかし、これは商業的に重要な自動運転モビリティサービスの分野での成果ではない。そして、今後10年間で世界の交通における技術的価値創造構造を再構築するのは、まさにこの市場なのだ。.

コッホ氏が描写する悲劇は現実のものだ。安全基準を放棄することで解決できる問題ではなく、技術の進化に合わせて規制を動的なプロセスとして捉え、実験段階から日常的な段階へと移行する政治的な勇気を持つことで解決できる。これは技術的な問題ではなく、政治的な問題なのだ。.