2026年のCESからは、車載AIが音声アシスタントから、文脈を理解し、能動的に推論・判断できる「フィジカルAIパートナー」へと進化していることが見て取れる。これは、ソフトウェア・デファインド・ビークル（Software-Defined Vehicle：SDV）の成長モメンタムが引き続き高まっていることも示している。SDV市場は2026年に4,700億米ドル規模に達し、年平均成長率（CAGR）7％で拡大し、2036年には1兆1,900億米ドルに達すると予測されている。

この変革を牽引するのがAIであり、その基盤を支えるのが車載半導体である。なかでも、先進パッケージング技術によって統合された車載コックピット向けチップは、複雑化する利用シーンに対応する高度な演算処理を支える重要な要素となっている。

こうしたパラダイムシフトの中で、台湾のサプライチェーン企業は、グローバルな自動車メーカーや異業種企業との連携を積極的に進めている。従来のコンシューマーエレクトロニクス分野における受託製造という役割から、スマートモビリティ産業の中核を担うテクノロジーパートナーへと、そのポジションを転換しつつある。 

Agentic AIがモビリティ体験を再構築 

2026年は、車載AIがGenerative AI（生成AI）からAgentic AI（エージェンティックAI）へと進化する転換点になるとみられている。 

Generative AIが会話やコンテンツ生成を得意とする「専門家」だとすれば、Agentic AIは、目標に基づいて複雑なタスクを自律的に分解し、必要なツールを呼び出しながら実行する「エグゼキューター」と位置付けられる。

2026年のモビリティ領域において、Agentic AIはドライバーの潜在的なニーズを理解し、必要なアクションまで実行できるフィジカルAIパートナーへと進化していくことが期待される。 

Agentic AIの発展に伴い、今後は「マルチエージェント・オーケストレーション（Multi-Agent Orchestration）」が重要なユースケースとなる。例えば、ドライバーが車内で「今日は家族と夕食を食べたい」と指示すると、車載AIシステムは、予算に合ったレストランの検索、駐車場の空き状況の確認、レストランの予約、家族へのカレンダー招待の送信まで、一連のタスクを自動的に実行することが可能になる。 

これは、AIが単一の指示を実行する段階から、複数のステップにわたる意思決定を担う段階へと進化することを意味する。2026年のCESで示されたMercedes-Benz、BMW、Boschなどの取り組みからも、AIを単なる機能操作から「意図の理解」へと進化させ、モビリティ体験そのものを再構築しようとする方向性がうかがえる。

自動車が高度な知的判断能力を備えるためには、車外環境を認識するセンシング技術も同時に進化する必要がある。カメラによる視覚認識、レーダーによる悪天候下での検知能力、LiDARによる高精度な空間認識など、それぞれのセンシング技術の高度化が求められている。 

その中でも注目される新技術の一つが「4D Imaging Radar（4Dイメージングレーダー）」である。従来の3次元データに垂直方向の高さ（Elevation）情報を加えることで、より立体的な環境認識を可能にする。また、悪天候の影響を考慮したセンシング能力を備えることから、複雑な環境下におけるL2+およびL3自動運転にとって重要なセンサーとなりつつある。 

もう一つの注目技術が「Heterogeneous Sensor Fusion（異種センサーフュージョン）」である。カメラ、レーダー（4Dイメージングレーダーを含む）、LiDARから得られるデータを統合し、さまざまな光環境や気象条件下でも高精度に機能する環境認識モデルを構築する。 

AIアルゴリズムによって異なるセンシングデータを相互検証することで、カメラは車線や信号などの意味情報を認識し、LiDARは3D空間を高精度に構築し、レーダーは悪天候下でもセンシング能力を維持する。これらを組み合わせることで、各センサーが相互にバックアップする安全冗長性（Redundancy）を実現し、L3+自動運転に必要な意思決定の信頼性を高めることができる。これにより、自動車は人間に近い形で複雑な交通環境を理解できるようになる。 

次世代半導体が演算能力のボトルネックを解消 

自動車が「モバイルAIコンピューター」へと進化する中で、今後解決すべき大きな課題は、演算能力とエネルギー効率の2つである。 

まずエネルギーマネジメントの分野では、電気自動車（EV）の電圧アーキテクチャが従来の400Vから800Vへと移行し、超高速充電の効率向上が進められている。これに伴い、第三世代半導体であるシリコンカーバイド（SiC）や窒化ガリウム（GaN）への需要も拡大している。 

SiCは高温・高電圧環境への耐性に優れており、トラクションインバーターの重要な構成部品として、航続距離や充電効率の向上に貢献する。一方、GaNは高周波スイッチング性能に優れており、コンシューマーエレクトロニクスから車載充電器（OBC）へと用途が拡大している。これにより、モジュールの小型化・軽量化が可能になる。 

一方、演算領域では、L3+自動運転やAgentic AIに必要となる膨大な演算能力への対応が求められている。例えばL4レベルでは1,000 TOPSを超える演算性能が必要とされる。 

こうした要求を背景に、自動車の電気・電子アーキテクチャ（Electrical/Electronic Architecture：EEA）は、分散型から集中型の「ゾーナル・アーキテクチャ（Zonal Architecture）」へと移行しつつある。

これは、車両全体に数百個配置されたECUに制御ロジックを分散させるのではなく、演算能力を中央の「スーパー・ブレイン」に集約し、複雑なロジック処理、AI推論、意思決定を一元的に処理する構造を意味する。これにより、ソフトウェアを単一プラットフォーム上で統合的に管理できるようになり、分散したハードウェアの性能に制約されにくくなる。 

しかし、自動車の「スーパー・ブレイン」を構築することは容易ではない。ムーアの法則の進展が鈍化する中、単純な微細化だけでは、車載AIが求める厳しい性能と消費電力の要件を満たすことが難しくなっている。そのため、先進パッケージング技術が重要なブレークスルーとして注目されている。 

その代表例が、Chiplet（チップレット）とCoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）による異種集積技術である。これらは、ブロックを組み立てるように、ロジックチップとHigh Bandwidth Memory（HBM）を2.5Dまたは3D構造で積層・統合することを可能にする。 

このアーキテクチャにより、従来の単一チップが抱えていた「メモリーウォール（Memory Wall）」のボトルネックを克服するとともに、データ転送の遅延や消費電力を低減できる。これは、高性能AIコンピューティングを支える重要な基盤技術となっている。 

こうした技術革新は、異業種間における戦略的連携も促進している。その代表例が、MediaTek（メディアテック）とNVIDIA（エヌビディア）の戦略的提携である。 

MediaTekはChipletによるチップ間接続技術を活用し、車載プラットフォーム向けに設計されたDimensity AutoプラットフォームにNVIDIAのGPUコアを統合する。この協業は、MediaTekが持つ低消費電力SoCの強みと、NVIDIAが持つAIおよびグラフィックス・コンピューティングの強みを組み合わせ、車載グレードのAIスーパー・チップを実現するものであり、将来の自動車サプライチェーンにおける半導体の戦略的重要性を示している。

台湾サプライチェーン、グローバルパートナーとの連携を加速 

異業種間の連携の波は、半導体設計分野にとどまらず、台湾のサプライチェーン全体へと広がっている。 

SDVのトレンドが明確になる中、台湾企業も従来の単純なハードウェア受託製造という役割から脱却しつつある。M&Aや戦略的提携を通じて、AIコンピューティング、スマートコックピット、サイバーセキュリティ、エネルギーマネジメントなどの分野で、グローバル自動車メーカーやTier 1サプライヤーとの協業を積極的に進め、不可欠なテクノロジーパートナーとしての地位を確立しようとしている。

スマートコックピット分野では、台湾の大手ディスプレイメーカーであるAUO（友達光電）がドイツのサプライヤーBHTCを買収し、ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）と空調制御システムの統合能力を強化した。

また、Innolux（群創）傘下のCarUXはPioneerと連携し、CES 2026においてAIコンピューティングとMicro LED技術を融合した次世代コックピットソリューションを展示した。これは、台湾企業が将来のモビリティ体験を定義する能力を有していることを示している。 

センシングおよび自動運転分野でも、台湾企業はグローバルなエコシステムへの参入を積極的に進めている。oToBrite（歐特明）はNVIDIAのサプライチェーンに参入し、台湾の約10社のパートナーと共同でGMSLインターフェースに対応した車載グレードのカメラモジュールを開発している。商用車や自動搬送車（AMR）向けのビジョンAIアプリケーションを主な対象としている。

TMYTEK（稜研科技）はSincerity Groupおよび関連パートナーと連携し、ミリ波レーダー技術をスマートドアシステムに導入。ドア開閉時の衝突防止や、車内の生命体・乗員の検知（Child/Pet Detection：CPD）などの用途への対応を進めている。

さらに、システムインテグレーションとサイバーセキュリティも台湾企業にとって重要な機会となっている。 

Foxconn（鴻海）はMIH Open EV Allianceを推進するとともに、NVIDIAとの協業を深化させており、高雄に800V高電圧アーキテクチャとAIファクトリー・インフラを導入する計画を進めている。 

コネクテッドカーのサイバーセキュリティ分野では、Trend Micro傘下のVicOneがTeslaおよび充電インフラ大手のAlpitronicと連携し、Pwn2Own Automotiveコンテストを共同で推進している。これにより、SDV時代に対応した車載ソフトウェアのセキュリティ基盤の構築を目指している。 

表1：台湾企業によるグローバル自動車サプライチェーン参入事例 、出典：公開情報および業界動向をもとに筆者作成 

世界の自動車サプライチェーンにおける価値構造は、現在、大きな変革期を迎えている。 

台湾は、半導体産業の集積とICTサプライチェーンという強固な基盤を有しており、このモビリティ革命を支える重要なテクノロジー拠点となっている。こうした環境を踏まえ、台湾企業は今後、以下の3つの戦略的転換に注力することが求められる。 

第一に、「仕様に従う製造」から「仕様を定義する側」への転換である。 

これまで台湾企業は、顧客が定めた仕様に基づいて製品を製造することを得意としてきた。しかしAI時代においては、チップアーキテクチャやセンシングロジックが車両の「神経系」の性能を大きく左右する。台湾企業は、基盤アーキテクチャの定義段階からより積極的に参画し、先進パッケージングおよびシステム統合技術を活用して、自動車メーカーの演算能力とエネルギー消費に関する課題を解決していく必要がある。 

第二に、「単一領域での突破」から「システムレベルでのソリューション提供」への転換である。 

今後の収益モデルは、個別のハードウェア部品を販売する形から、統合型ソリューションを提供する形へと移行していくことが予想される。台湾企業は、これまで培ってきたハードウェアの強みを活かしながら、ハードウェアとソフトウェアを統合したサブシステムを提供することで、付加価値を高め、自動車メーカーとの長期的な関係をより強固なものにすることができる。

第三に、「信頼性とレジリエンスを備えたサプライチェーン」の構築である。 

地政学的リスクやデータ主権への意識が高まる中、民主主義国によるサプライチェーンの一員として、台湾企業はグローバルな事業展開と各種コンプライアンス認証を強化し、国際自動車メーカーにとってサプライチェーンのリスク分散・低減を支える長期的なパートナーとなることが期待される。 

総括すると、2026年は台湾のモビリティ産業にとって、価値構造が大きく転換する年となる。 

ソフトウェアとハードウェア双方の技術力を継続的に強化し、国際的なパートナーシップを深化させることで、台湾企業は自動車製造における単なる部品サプライヤーから、未来の自動車を形づくる重要なプレーヤーへと進化していくことができる。 

画像・記事出典： 『数位時代（Business Next）』「移動產業典範轉移！Agentic AI與新一代車用半導體迎新局」 

記事URL：https://www.bnext.com.tw/article/90107/2026-360%EF%BE%9Fmobility-3 

本文出典： Taiwan External Trade Development Council（TAITRA／中華民國對外貿易發展協會）