韓国のモビリティ業界で、自社サービスで蓄積した実走行データをテコに自動運転事業を拡大する動きが強まっている。自動車産業がハードウエア中心からソフトウエア・サービス中心へと再編されるなか、カーシェア、配車、シャトル運行などで集めたデータをAI開発の基盤として活用し、商用化につなげる戦略が広がっている。

業界関係者によると、Socarは5月中に自動運転サービスを担う新会社を設立する。KakaoMobilityはフィジカルAI企業への転換を打ち出した。自動運転ソフトウエアを手がけるAutonomous A2Zも、完成車メーカーや部品各社との提携を相次いで進め、量産体制の整備を急いでいる。

Socarは、自動運転サービス専業の新会社を立ち上げる。投資額は1500億ウォンで、同社は韓国の自動運転サービス分野で最大級の案件としている。2026年1月から自動運転の新規事業を統括してきたパク・ジェウクSocar代表が、新会社の代表を兼務する。

新会社にはKraftonが戦略的投資家として参画する。Socarに対しては650億ウォン規模の第三者割当増資を引き受け、新会社にも別途出資する枠組みだ。Kraftonは、自動運転サービスの事業化にはオフラインの運営力を持つパートナーが欠かせないと判断した。Socarが過去に「タダ」の運営などを通じ、大規模な車両・ドライバー管理の経験を積んできた点を評価したという。Kraftonは、共同事業の運営を通じて蓄積される実走行データを、自社のフィジカルAI研究にも活用する方針だ。

Socarは、新会社の競争力の源泉として15年にわたり蓄積してきたデータ資産を挙げる。同社によれば、未来移動TFは2026年1～3月期に、カーシェア向け2万5000台のフリートを基盤とした集中型データパイプラインを構築した。1日当たり約110万km分の実走行データをリアルタイムで収集できる体制で、22万件に上る事故データなどのエッジケースも確保したとしている。

新会社は、レベル2のカーシェアサービスを起点に、将来的にはレベル4の完全自動運転を前提としたライドヘイリングへと事業領域を広げる計画だ。Socarは6日、韓国レンタカー事業組合連合会の関係者を招き、トーレスEVXベースの自動運転車両で華城市の自動運転リビングラボ一帯約4.5km区間を走行する試乗会も実施した。

KakaoMobilityは、フィジカルAI企業への転換を宣言した。先月、板橋の本社で全社員向けのオールハンズミーティングを開き、キム・ジンギュ副社長兼フィジカルAI部門長が、自動運転戦略と技術方針を説明した。キム副社長は「Kakao Tのプラットフォームデータと技術力を基盤に、フィジカルAIという新たな技術価値を加え、モビリティ革新を主導する」と述べた。

技術戦略は3本柱で進める。Kakao Tのプラットフォーム基盤に自社の自動運転技術を組み合わせ、大規模なデータパイプラインを構築する。あわせてE2E（エンドツーエンド）型自動運転の中核モデルを高度化し、ソフトウエアからハードウエアまで技術領域を広げる方針だ。

キム副社長は、自動運転車の判断の中核を担う「プランナー」を高品質データで高度化し、江南エリアのサービスに順次適用する計画も明らかにした。外部連携も強化する。2020年から続けてきた韓国内の自動運転パートナーシップを拡大し、オープンなエコシステムを構築する考えだ。

用途面でも動きは活発だ。自動運転ソフトウエア専業のAutonomous A2Zは、量産体制の構築と制御技術の高度化に力を入れる。同社はKG Mobility、KGM Commercialと、レベル4自動運転車両および中核部品の開発に向けた業務協約を締結した。

Autonomous A2Zのフルスタック自動運転技術に、KG Mobilityの車両設計・生産能力、KGM Commercialの商用車・電気バス技術を組み合わせ、電気バスベースのレベル4量産体制を構築する。協力範囲は、部品の共同開発から性能認証の取得、後続事業の発掘まで全工程に及ぶとしている。

さらにAutonomous A2Zは、HL Klemove、HL Mandoとも相次いで提携した。HL Klemoveとは、清渓川で実証運行中の自動運転シャトル「ROii」のデータに、レーダー、カメラ、HPC（高性能制御機）、センサー融合技術を組み合わせ、E2E型自動運転システムを共同開発する。HL Mandoとは、電子式操舵システム（EPS）を基盤に、認知・判断・制御の最終段階に当たる制御領域の安定性確保に取り組む。

ハン・ジヒョンAutonomous A2Z代表は、「自動運転は、ソフトウエアと車両部品の緊密な統合が鍵を握る代表的な技術融合産業だ」としたうえで、「レベル4自動運転車の実サービス適用の可能性を高めていく」と述べた。

こうした動きの背景には、自動車産業の収益構造の転換がある。ユジン投資証券によると、自動車メーカーの売上構成は現在、新車販売（ハードウエア）が75%、アフターサービスおよび内燃機関部品が15%、ソフトウエア・金融が10%だが、今後は新車販売45%、ソフトウエアのサブスクリプションおよびAIサービス35%、データおよびMaaS15%、アフターサービスおよびその他5%へと再編される見通しだ。

収益モデルも、車両販売時に売り上げの大半を計上する単発売り切り型から、車両ライフサイクル全体で収益を生む循環型へ移行するとみられている。ハードウエア製造の利益率が5～10%程度にとどまる一方、AIソフトウエアのサブスクリプションサービスは営業利益率が40%を上回る点も、ソフトウエアシフトを後押しする要因とされる。

3社に共通するのは、自社サービスの運営を通じて蓄積した実走行データを、AIの学習と検証の中核資産として活用している点だ。保有データの性格はそれぞれ異なる。Socarはカーシェアのフリートを基盤とした日常走行データと事故データ、KakaoMobilityは配車サービスを基盤とした都市部の輸送データ、Autonomous A2Zは清渓川のシャトルや都市部の実証車両データを持つ。

同じレベルの自動運転技術であっても、利用者が体感する性能差は大きくなり得る。こうしたなか、実走行データの量と質が、商用化の成否を左右する重要な要素として浮上している。

今後は、量産体制の定着、データ標準化、規制整備が自動運転の商用化時期を左右する見通しだ。カン・ギョンピョ韓国交通研究院チーム長は、「自動運転のシェアカーサービスは、ロボタクシーと異なり、利用者が乗客であると同時に運転者の役割も担えるため、レベル4初期の段階でも適用可能だ」と述べた。