世界最大規模のテックイベント「CES2026」最新レポート！ CES2026が示したモビリティ産業の次の競争条件（前編）
Report ｜2026年1月13日
【ラスベガス発】
CES2026のモビリティ会場を歩いていて、強い印象を受けた。モビリティが次の段階へ進んだという、はっきりとした手応えだった。
今年、ハードとしてのクルマそのものは前面に出ていなかった。EVの新型車が並ぶ光景は、すでに日常の一部になっている。自動運転のデモに人だかりができる場面も、確実に落ち着いてきた。しかしそれは関心が薄れたからではない。技術が「見せる段階」から「使いこなす段階」へ移ったからだ。
展示やセッションで繰り返し語られていたのは、AIによるSDV（Software Defined Vehicle）の開発と運用、クルマを「売る」ことから「使い続ける」ことへ重心を移した更新・検証・責任の設計、そしてモビリティを社会インフラとしてどう回し続けるかという、より実装に近い議論だった。派手さはないが、産業として成熟するために不可欠なテーマが、会場の中心に据えられていた。
会場では、こんな言葉も頻繁に聞かれた。「EVシフトは、もはやトレンドではない」。一見すると、EVブームの後退や電動化への幻滅を示す言葉のようにも聞こえる。だが、CES2026の現場で共有されていた空気は、それとはまったく違う。EVが終わったのではない。自動運転が失敗したわけでもない。それらが“競争の主語”ではなくなったのである。
では、主語は何に移ったのか。この問いを考えるうえで、見逃せない出来事がある。2025年12月、中国系自動車メーカーは世界の新車販売台数において首位となる見通しが示された。これをどう読むかによって、CES2026の見え方は大きく変わる。中国が日本を打ち負かした「勝利宣言」なのか。それとも、巨大な国内市場が生んだ一時的な「バブル」なのか。
私の答えは、視点によってそのどちらでもあるということだ。短期的には、確かにバブルの要素は濃い。だが同時に、自動車産業の前提そのものが書き換わり始めていることも否定できない。CES2026が示していたのは、EV（Electrified Vehicle、電動車）かICE（Internal Combustion Engine、内燃機関）かや、自動運転か否か、といった技術選択の先にある世界だった。誰が、どの技術を持っているかではない。誰が、複線化した技術を前提に、産業全体を止めずに回し続けるOSを引き受けられるか。競争の軸は、すでにそこへ移っている。
本稿では、CES2026のモビリティ展示とセッションの現場で確認された事実を起点に、2025年中国車世界首位の意味、「EVシフト修正」は本当なのか、そしてこれからの競争条件は何なのかを、感情論でも技術礼賛でもなく、産業構造の視点から読み解いていく。CES2026は、派手な革命の場ではない。だが、静かな地殻変動の只中にいることだけは、疑いようもなく感じられた。
第1章 CES2026で何が起きているのか
――EV後・SDV後のモビリティ、その「語られ方」が変わった
CES2026のモビリティ展示を一通り見て、まず強く感じるのは、説明のされ方が根本から変わったという事実である。かつてCESにおけるモビリティ展示は、「未来のクルマ」を見せる場だった。EVの航続距離、自動運転のレベル、車内UX、コックピットの演出――どれだけ先進的か、どれだけ派手かが、そのまま価値として受け取られていた。
しかし、CES2026では違う。各社の展示やセッションで繰り返し語られていたのは、その技術をどうやって量産に載せるのか、どう更新し続けるのか、障害が起きたとき誰がどこまで責任を引き受けるのかといった、極めて現実的で運用寄りの論点だった。そこにあったのは、「夢を語る空気」ではない。産業を成立させるための設計思想である。
「EVは前提、SDVは条件」という暗黙の合意
CES2026では、EVもSDV（Software Defined Vehicle、ソフトウェア・デファインド・ビークル）も、もはや“主役”として扱われていなかった。EVは「選択肢」ではなく前提条件。SDVも「売り文句」ではなく、運用を成立させるための競争条件である。
だからこそ、議論の中心は次のような問いに集約されていく。SDVをどう安全に更新し続けるのか。ソフトウェア主導の車両開発を、どのスピードで回すのか。不具合や事故が起きたとき、どこで止め、どう戻すのか。その責任を、誰が引き受けるのか。これらは、「クルマを作る話」ではない。クルマを止めずに回す話である。
AIもまた「前提条件」になった
AIについても、状況はまったく同じだ。数年前のCESでは、「AIを使った自動運転」そのものが主役だった。AIがどれだけ賢いか、どれだけ人間に近い判断ができるかが、展示の中心にあった。
CES2026では、AIはもはや“見せる技術”ではない。開発工程の自動化、テストと検証の高速化、OTA（Over The Air、通信経由でソフトウェアを更新する仕組み）更新の安全管理、稼働データの分析、予兆検知――AIがなければ成り立たない運用が、静かに組み込まれているだけである。どの展示も、「AIがすごい」とは言わない。「AIがなければ、この構造は回らない」という前提で話が進む。ここでも、焦点は技術そのものではなく、構造であった。
CES2026は「派手さが消えた」展示会である
この変化を一言で言えば、CES2026は派手さが消えた展示会である。だが、それは後退ではない。成熟である。EVが当たり前になった。SDVが当たり前になった。AIが当たり前になった。その結果、問われる次元が一段上がった。これらを前提条件として、産業をどう回し、どう収益を生み、どう持続させるのか。ここで初めて、モビリティは「技術競争」から「産業設計競争」へと移行した。
なぜ、このCESは「重く」感じられるのか
CES2026が、どこか重く、静かに感じられる理由はここにある。技術は出揃った。選択肢は見えた。逃げ道はなくなった。あとは、誰がこの構造を引き受けるのかという責任の問題だけが残っている。そしてこの問いは、次章で扱う「NVIDIAが示したモビリティの構造転換」と、不気味なほどきれいに重なってくる。
NVIDIAはクルマを作らない。だが、モビリティの主語になりつつある。なぜ、そんなことが起きているのか。その理由を、次章で具体的に見ていく。
第2章 NVIDIAはCES2026で何を提示したのか
――Cosmos（世界基盤モデル）／Alpamayo（推論AV）／Halos（安全）／CLA（量産実装）という「一つの構造」
CES2026のモビリティ文脈でNVIDIAを語るとき、最初に押さえるべき事実は、同社が提示したものが「自動運転の新機能」ではなく、世界を理解し、判断し、検証し、更新していくための“構造そのもの”だったという点である。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、CES 2026の特別プレゼンテーションで、Physical AI（現実世界で動くAI）を前面に置き、その中核としてCosmosを“オープンな世界基盤モデル（open world foundation models）”として紹介した。ここで主語になっているのは車ではなく、まず「世界」である。
NVIDIAがCosmosについて繰り返し使った言い回しは、「計算がデータになる（Cosmos turns compute into data）」である。これはキャッチコピーではなく、モビリティの“学習と検証”の現場が直面している制約を、そのまま突いている。現実走行データは貴重だが、危険なロングテール（まれにしか起きないが最重要な事象）は、そもそも現実で集めたくないし、集まらない。そこに対してCosmosは、プロンプトやシーン条件から生成を行い、さらに「行動が世界を変え、世界が次の入力になる」閉ループのシミュレーションを回せることを強調した。ここでの狙いは、見た目のリアルさよりも、「世界が整合的に反応する」検証可能な環境を大量に回すことにある。
この「世界」を前提に、次に登場するのがAlpamayoである。NVIDIAはCES2026で、自動運転向けに“推論（reasoning）”を導入するための、オープンソースAIモデルとツール群のファミリーをAlpamayoとして発表した。ここでも、単に新しい運転ロジックを出したのではない。重要なのは、判断を「結果」ではなく「構造」として扱うために、Alpamayoが運転判断・理由・軌道の分離（Driving Decision／Causal Reasoning／Trajectory）という設計を明確に置いている点である。この分離は、AIを賢く見せるためではなく、事故やヒヤリハットの場面で「どこで何が起きたか」を人間側が追跡できるようにするための、監査可能性の設計である。
ただし、ここでNVIDIAが重要な“現実の一線”を越えていない点も見落としてはいけない。NVIDIAは、推論AIを単独で車に任せる設計を採っていない。むしろ、CES2026の資料では、Alpamayoを中核に置きつつ、その周囲をPolicy and Safety Evaluator（方針・安全評価層）、Classical AV Stack（従来型のAVスタック）、そして最下層にHalos Safety OSで包む多層構造を明示している。ここでのメッセージは単純で、「推論（賢さ）」は必要だが、それを量産の責任の中に置くには、別系統の安全レイヤーと“拒否権”を持つ監視構造が不可欠だ、ということだ。
この安全構造は、2025年にNVIDIAがHalosを「クラウドから車両まで」のフルスタック安全システムとして整理していた流れの延長線上にある。つまり、NVIDIAが売ろうとしているものは「自動運転ソフト」だけではなく、AI end-to-endスタックを含む開発・検証・安全の全工程である、という事業設計が一貫している。
そして、この一連の設計思想が「研究デモ」ではなく、量産車の文脈で提示されたことを示す具体例が、メルセデス・ベンツCLAである。NVIDIA自身が「NVIDIA DRIVE AV Software Debuts in All-New Mercedes-Benz CLA」として、CLAにDRIVE AVソフトウェアが搭載されること、そしてそれがMB.OS（Mercedes-Benz Operating System）搭載車としての位置づけを持つことを明確に述べている。ここで強調されているのは、派手なレベル表記ではなく、量産車に載せた上で、将来の機能強化や新機能をOTAで展開しうる構造である。
メルセデス側の情報を見ても、このCLAで提供される運転支援（MB.Drive Assist Pro）は、都市部を含むポイント・トゥ・ポイントの支援機能を持ちながら、ドライバー監視を前提とする“レベル2++相当”として説明されている。これは「レベル4を名乗る」話ではなく、責任分界を保ったまま、量産の機能として成立させるという設計判断である。ここに、NVIDIAが提示した多層安全構造（推論×安全評価×従来スタック×安全OS）が接続される。
以上を踏まえると、CES2026におけるNVIDIAの提示は、四つの要素が一体であることが分かる。第一に、Cosmosに代表される世界基盤モデルによって「検証可能な世界」を用意すること。第二に、Alpamayoによって判断を“理由付きの構造”として扱うこと。第三に、Halosを中心とした多層安全構造で、量産の責任と整合させること。第四に、それらを抽象論ではなく、CLAという量産車の文脈で提示すること。この四点が揃ったとき、NVIDIAは単なる部品供給者でも、単なるAI企業でもなく、自動運転を産業として回すための工程（開発・検証・安全・更新）を提供する企業として姿を現す。
最後に、事業構造として見たときの重要点を一つだけ押さえておきたい。NVIDIAは自動車メーカーではなく、運行事業者でもない。したがって、最終的な運行責任・製造物責任を直接引き受ける立場にはない。しかしだからこそ、責任主体が求める「検証」「説明」「更新」「安全保証」の工程を、プロダクトとして供給しうる。この工程が大規模に回れば回るほど、計算（GPU）・ソフトウェア・安全ツール・データが一体化したNVIDIAの提供価値は強くなる。CES2026で見えたのは、この構造が“モビリティ”においても実装段階へ入った、という事実である。
第3章 AWSはなぜ「産業OSの裏側」を握りに来ているのか
――CES2026が示した、クラウド企業の静かな支配力
CES2026のモビリティ会場で、もう一つ強烈な存在感を放っていたのが Amazon Web Services（AWS）である。ただし、その存在感はNVIDIAとは性質がまったく異なる。NVIDIAが「表に出る主語」だとすれば、AWSは意図的に主語にならない主語であった。
AWSはクルマを作らない。自動運転アルゴリズムも自前では持たない。それでもAWSのブースでは、モビリティのほぼすべての議論が、最終的にAWSの上に着地していた。
AWSは「技術」を語らず、「前提条件」を語っていた
CES2026のAWSブースに立つと、まず違和感を覚える。GPU性能の話はしない。AIモデルの賢さも誇らない。語られているのは一貫して、「どうやって回すか」「どうやって止めないか」「どうやって学習と運用を途切れさせないか」である。AWSが示していたのは、モビリティをソフトウェア産業として成立させるための前提条件であった。
自動運転やSDVの本質的なボトルネックは、もはやアルゴリズムではない。膨大で複雑な走行データを、どう理解し、どう検証し、どう改善ループに回し続けられるか。この「データ工学と運用」の問題に、AWSは正面から入り込んでいる。
AWSが見ているのは「車」ではなく「循環」
CES2026でのAWS展示を貫いていた思想は明確である。車は単体で存在しない。必ず循環の一部になる。車は走りながらデータを生む。そのデータはクラウドに上がり、解析・学習される。結果はソフトウェア更新や運用最適化として、再び車に戻る。重要なのは、この循環が止まらないことである。AWSは、この循環を「個別最適」ではなく、「産業レベルでスケールさせる」ことを狙っている。その象徴が、「Amazon for Automotive」という枠組みだ。これは自動車向けクラウドサービスの集合ではない。自動車産業をクラウド運用産業として再定義する宣言である。
NVIDIAをAWSに“載せる”という意味
AWSブースで最も注目を集めていたデモの一つが、NVIDIA Cosmosの展示である。だが、ここで重要なのは「NVIDIAがすごい」ではない。CosmosがAWS上で回っているという事実である。
COSMOSやOmniverseが生み出すのは、膨大な合成データとシミュレーション結果だ。これらは一度きりの計算では意味を持たない。何千、何万、何百万という条件で回し続けて初めて価値になる。その「回し続ける力」を提供しているのがAWSである。NVIDIAが「世界を理解する脳」だとすれば、AWSはその脳を止めずに働かせ続ける身体だ。AWSはここで、NVIDIAと競争していない。NVIDIAが最も強くなる場所を提供している。
AUMOVIOとAuroraが示した「研究から量産」への橋渡し
AWSブースで語られていた事例の中で、極めて示唆的だったのが、自動運転トラックを巡るAUMOVIOとAuroraの事例である。ここで示されていたのは、「自動運転を量産に移すとき、何が一番大変か」という現実だった。走行データは毎日、爆発的に増える。危険シナリオはレアで、しかし重要だ。それらを人手で探し、検証し、評価することは不可能に近い。AWS上では、エンジニアが自然言語で「雨天の夜間に、歩行者が飛び出したケースをすべて抽出せよ」と問いかけるだけで、該当シナリオが即座に浮かび上がる。ここで起きているのは、単なる効率化ではない。自動運転開発そのものが、データ産業として成立し始めているという転換である。
富士通がCES2026で示したもの
――SDVを「作る技術」から「壊れずに回し続けるプロセス」へ
CES2026で富士通が示したのは、EVや自動運転の機能ではない。ソフトウェア定義車両（SDV）を、どう作り、どう検証し、どう更新し続けるかという“開発と運用の全工程そのもの”である。
写真に示されているのは、SDV向けのMulti-AI Agentによる開発プロセス全体像だ。要件定義（Requirements）から、設計（Design）、実装（Implementation）、テスト（Test）、品質管理・セキュリティ（Management／Security）までが、一つの循環構造として描かれている。重要なのは、各工程に人間の作業を補完・代替するAIエージェントが明示的に配置されている点である。
たとえば要件定義段階では、トレーサビリティ生成AIや通信仕様生成AIが入り、設計段階では設計書生成AIやモデリングAIが作業を担う。実装ではソースコード生成AIやAUTOSAR設定AI、テストではテスト生成AIが動く。さらにレビューAI、品質評価AI、トリアージAIが全体を横断し、不具合やリスクを早期に吸収する構造になっている。
これらは単なる「AIによる効率化」ではない。ALM（Application Lifecycle Management）とCI/CD、シミュレーションテストを前提に、SDV開発を“止めずに回す”ための運用設計である点が本質だ。車載ソフトは出荷して終わりではない。更新され続け、テストされ続け、責任を持って管理され続けなければならない。その前提を、開発プロセス側から先に組み直している。
また、中央にAmazon Bedrockが配置されていることが示す通り、富士通はこの仕組みを特定AIに依存しない、クラウド前提の実装可能な形として提示している。研究構想ではなく、実務で回すための設計図である。
富士通がCES2026で示したのは、「SDVは何ができるか」ではない。SDVを社会インフラとして成立させるには、どんな開発・検証・更新の構造が必要かという、極めて現実的な問いへの回答である。これは機能競争ではなく、信頼と責任を内包した“運用競争”の提示だったと言ってよいだろう。
SnowflakeとSiemensが示した「データと現場」の支配点
AWSブースで並んでいた Snowflake と Siemens の展示は、モビリティが製造と切り離せないことを強く印象づけた。Snowflakeが示したのは、車両データ・工場データ・品質データを一体で扱う「データの支配点」である。ここでは、データは保存されるものではない。予兆を計算し、判断を前に進めるための資源である。一方、Siemensが示したのは、デジタルツインを「見るための模型」から、「運用を先回りさせる実験場」へ変える思想だった。設計・検証・運用が一本の線でつながり、変更は現場に入れる前に仮想空間で潰される。AWSは、この二者をつなぐ土台である。現場とデータ、仮想と現実を、止めずにつなぎ続ける場所として機能している。
Amazon LEOが示した「最後の前提条件」
CES2026でAWSがさりげなく、しかし決定的に提示したのがAmazon LEOである。これは通信の話ではない。SDVという概念を成立させる最後の前提条件である。ソフトウェア定義車両とは、更新できる車ではない。更新され続けることを前提に設計された車である。だが、その前提は、通信が途切れないことを暗黙に要求する。都市部だけで成立するSDVは、未完成だ。Amazon LEOは、「車がどこを走っていても、運用ループから外れない」という保証を、アーキテクチャとして組み込もうとしている。AWSはここで、クラウド、AI、データに加えて、“つながること”自体を責任範囲に含めた。
結論
CES2026で明らかになったのは、AWSがモビリティ産業の裏側のOSの一つになりつつある現実である。AWSは主語にならない。だが、主語が成立する前提条件をすべて握っている。NVIDIAが「考える脳」だとすれば、AWSは「止まらない循環」である。この二者が組み合わさったとき、完成車メーカーは、もはや単独では競争できない。
次章では、この構造が中国メーカーの台頭をどう支え、どう選別を生み出しているのかを見ていく。中国車は本当に「勝った」のか。その答えは、CES2026の現場にすでに示されている。
田中 道昭
日本工業大学大学院 教授
シカゴ大学MBA（企業戦略・ファイナンス・計量経済専攻）。専門は企業・産業・技術・金融・経済等の戦略分析。日米欧の金融機関にも長年勤務。主な著作に『GAFA×BATH』 『2025年のデジタル資本主義』などがある。テレビ東京WBSコメンテーター。テレビ朝日ワイドスクランブル月曜レギュラー。
