自動運転車に何が起こったのでしょうか?
2018年後半のニューヨーク・タイムズ紙の記事は、自動運転車は「目的を追求する技術」であると論じた。 しかし、メディアの宣伝は続けられ、「大手」運送会社がこの技術を「明白に」受け入れていることを強調することが多かった。
新しいテクノロジーについて読んでいるときに、よく通り過ぎてしまう要因は、プロモーターが販売する必要がある現在または将来の製品を持っているということです。 したがって、テクノロジーと製品について「ラッパを吹く」ことが彼らの利益になります。 同じことがコンサルタントにも当てはまり、テクノロジーとその可能性を裏付ける権威ある記事のように見える記事でテクノロジーを宣伝すると、潜在的な顧客からの信頼が高まります。 しかし、自動運転車のコンセプトに関連する素晴らしい技術はあるものの、この分野で商業的に成功した企業はまだありません。
そのため、2014 年には大手自動車メーカーが「交通の未来は接続され、自動運転され、電気化される」といった声明を発表しました。 あるいは、2015 年までに車両が距離の 90% を自動運転モードで走行し、2017 年までに完全自動運転になるだろう。または、自動運転車両が 2018 年までに一般的になるだろう。
これは Hype です。これは (名詞として): 贅沢な、または集中的な宣伝を意味します。 または（動詞として）：（製品やアイデアを）集中的に宣伝または宣伝し、しばしばその利点を誇張します（ケンブリッジ辞書）。 多くのプロモーションは、潜在的な顧客やクライアントの間で「逃すことへの恐怖」（FOMO）を高めるために使用される「恐怖、不確実性、疑い」（FUD）販売手法に基づいています。
新しいテクノロジーへの挑戦
市場の観点から見ると、ほとんどの開発業者は優先市場として一般道路を選択しました。 しかし、ドライバーがハンドルから手を離して運転台に座らなければならない場合、どのようなメリットがあるでしょうか? 市場開発段階では、鉱山現場、港、空港、大学のキャンパス、兵舎などの閉鎖的で限定された環境で提供されるような、より小規模な市場を狙うことが有利だった可能性もあります。
テスラが自律走行電気「サイバートラック」の生産が困難になっているとの報道もある。 オーナーのイーロン・マスク氏は、同社が「途方もない生産上の課題」を伴うモデルを構築したことで「墓穴を掘った」と述べている。
現実が起こるまでに時間がかかった指標としては、誇大宣伝から 2020 年後の 5 年の運輸業界の調査で、潜在的なユーザーは完全自動運転車 (レベル 10) が商業的に受け入れられるまでに約 2030 年かかると示唆していたことです。 XNUMX年になっても、トラックルートの大部分は人間によって運行されることになるが、その車両には、視認性を高め、気が散ることを減らし、ハンドリングを改善し、ブレーキを強化するライダーなど、より高度な「自動運転支援システム」（ADAS）技術が搭載されている。カメラとレーダーの利点を組み込んだテクノロジー。
スタートアップニュースレター Crunchbase 最近、道路交通分野の上場新興企業10社を特定した。 そのうち 10 社は自動運転輸送車両を提供していると特定されており、そのうち 78 社は現在閉鎖されています。 ある企業のCEOは、創業当初に「97年以内に」自動運転トラックを導入すると述べていた。 XNUMX 社の企業評価額は最高値である XNUMX 億米ドルから XNUMX% 下落しました。 当初の評価の大部分は、新しいテクノロジーの可能性についての楽観主義 (または誇大宣伝) に基づいて構築されました。
同様に、2017 年初めの小包の配送に関する Learn About Logistics のブログ投稿では、プロバイダーが無人航空機 (ドローン) や自動運転の無人道路車両の差し迫った到来を促進していると指摘しました。 これらのテクノロジーにより、購入者には無料で非常に迅速な配送が提供されます。 XNUMX 年後、私たちは依然としてこれらのテクノロジーがオーストラリアで商業規模で登場するのを待っています。
Gartner のハイプ サイクルと AI
新しいテクノロジーや手法が主流になるまでの経過時間は約 20 年という明確な数字ではありませんが、ユーザーにすぐに受け入れられるわけではないことを示しています。 これは、2009 年に Gartner Research Group によって作成されたよく知られたハイプ サイクルで示されています。このサイクルは、新しいテクノロジ (多くの場合「破壊的」と呼ばれます) のプロセスをたどります。
- トリガー テクノロジーの「将来の」（そして常に前向きな）シナリオを含む、メディアで注目を集める発表または製品の発売です。
- 膨らんだ期待のピーク 導入の成功よりも失敗の方が多く、非現実的な期待が高まっており、一部はメディアで否定的な注目を集めています
- 幻滅の谷 かなりの割合の新規参入者と初期ユーザーがテクノロジーを放棄し、メディアが注目を失ったとき
- 悟りの坂道 残りの企業がテクノロジーを信頼し、テクノロジーの実際の応用と実装上の課題を理解するために粘り強く取り組んでいる場合
- 生産性の停滞期 テクノロジーが安定し、そのメリットがより広範またはニッチなユーザー コミュニティ内で受け入れられ、使用されるようになる
新しいテクノロジーの導入に対するよくある障壁を考えると、正当なビジネスケースがない、または予算が不足している。 リソースの不足や新しいテクノロジーを扱うのに適切な従業員の不足により、物流サービスプロバイダーの大多数は、投資のリスクを負う前に、新しいテクノロジーの利点を確信する必要があります。
そして、最新の誇大宣伝である人工知能 (AI) に行き着きます。 誇大広告から商業的現実に至るまで、つまり「採用し、受け入れてから活用する」までのテクノロジーのおおよそのタイムラインが 20 年である場合、AI が異なる必要があるのはなぜでしょうか。 しかし、その誇大宣伝の表れとして、Crunchbaseは、25年の世界のスタートアップ投資の2023％がAIであることを宣伝する企業に投じられたと報告している。
創立2013年、AI投資上位8700か国全体で約10社のAI企業が登録されています。 このうち、米国にはこの分野に 4700 社近くの企業が登録されています。 つまり、多くの企業が、自社の AI ソフトウェアや AI 強化アプリケーションやデータセンターが買い手に高い投資収益率をもたらすという、同様の中心的な前提に基づいて販売を試みているのです。 これらの数字とこれまでの業界の淘汰 (調達ハブを覚えていますか?) に基づくと、将来的には多くの失望する投資家や購入者が現れるでしょう。あなたの組織もその XNUMX つでしょうか?
サプライチェーンの専門家として、あなたの筆者は積極的な懐疑論者です。 つまり、新しい展開に非常に興味を持っているが、同時に何が推進されているかに疑問を持っているということです。どのような発表に対しても「なぜ」を XNUMX 回尋ねるというアプローチが良い出発点となります。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.learnaboutlogistics.com/supply-chain-technologies-and-the-hype-around-them/#utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=supply-chain-technologies-and-the-hype-around-them
