株式会社グローバルインフォメーションは、市場調査レポート「世界・中国のインテリジェント車両パーソナライゼーションの技術開発：2020年」 (ResearchInChina) の販売を5月13日より開始いたしました。

人工知能の普及に伴い、IVIのサービスモデルは、人間が指示する受動的なIVIサービスから、IVIシステムが能動的に情報を取得し、人間に能動的にリコメンドするものへと変化しています。今後、IVIシステムとサードパーティのサービスソフトウェアとの融合が進むと、アルゴリズムの成熟とデータの蓄積が進み、より多くの機能を能動的に利用できるサービスモデルが実現されるでしょう。


音楽・オーディオブックレコメンデーション
音楽やオーディオブックのレコメンデーションには、現在2つの代表的な方式があります。

1つ目は、音楽・オーディオブックソフトに搭載されているレコメンド機能です。ソフトウェアを開くとレコメンド機能が目に飛び込んでくるもので、ほとんどの自動車メーカーの車両ソフトウェアに組み込まれている一般的なモードです。例えば、アウディ車向けの「Kuwo Music」では、デイリー、ランキング、Ximalaya FM、高品質なコンテンツが推薦され、BMWの「QQ Music」では、デイリーコンテンツや新曲が推薦されます。

2つ目は、ユーザーの習慣や好み、シナリオに応じて音声で積極的に推薦するもので、メルセデス・ベンツ、ビュイック、フォード、吉利汽車、長城汽車、BYDなどが採用しています。例えば、ビュイックはシナリオやユーザーの習慣に基づいてユーザーの好みを判断し、音楽などをプッシュし、フォードのIVIシステムはユーザーの習慣に基づいて音楽、ラジオ、興味のある場所などを推奨し、BYDのIVIシステムはユーザーがよく聞く番組を推奨し、通勤時間にはニュースを送り、週末や休日には歌や生活番組をプッシュします。

駐車場推薦
SAICのIVIナビゲーションシステムは、目的地周辺の4つの駐車場を積極的に推奨し、ホンダのIVIナビゲーションシステムは、目的地に近づくと推奨された駐車場が積極的にポップアップ表示されます。