「SDVの本質は、商品進化ループの再設計にある」CONEE、自動車量産後の商品進化を支える独自概念フレームワークを公開

公開：2026年8月5日更新：2026年8月7日

CodeCampが提供するDX人材育成が可能なプログラミングやITが学べる公開講座

この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: 株式会社ＣＯＮＥＥ
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年8月5日 19時02分
転載日: 2026年8月7日

発表内容については発表元へ、当サイト上の訂正・削除については、当サイトのお問い合わせフォームにご連絡ください。

転載

プレスリリース本文

技術基盤の整備を超えて。顧客価値・物理メカニズム・車両データ・商品判断を双方向に接続し、長周期開発と短周期学習を統合する「概念モデルと実装仮説」を提示

　株式会社ＣＯＮＥＥ（本社：東京都中央区、以下「CONEE」）は、SDV（Software Defined Vehicle）時代において、車両を市場投入後も継続的に進化させるための概念フレームワークを策定し、本日自社サイトにて公開いたしました。

　本フレームワークは、CONEEが自動車・モビリティ領域の支援を通じて蓄積してきた実務知をもとに、SDVの本質を単なるE/Eアーキテクチャの刷新やソフトウェア機能の増加ではなく、「顧客価値・物理メカニズム・車両データ・商品判断を接続し、量産後も商品を進化させ続ける組織能力」として捉え直したものです。

■ 公開ページ（概念モデルおよび数理モデルの詳細）

https://www.conee.co.jp/repoto/sdvconcept

背景：「データや技術基盤があるだけ」では商品は進化しない

　SDVを巡る議論では、車載OS、E/Eアーキテクチャ、OTA、データ基盤といった「技術基盤」に注目が集まっています。しかし、技術基盤を整備し、車両データを大量に収集できるようになったとしても、それだけで商品が継続的に進化するとは限りません。

　商品進化を実現するためには、少なくとも次の問いに答えられる構造が必要です。

どの顧客の、どの利用シーンにおける価値を高めるのか
顧客が感じる変化は、どの物理現象から生じているのか
どの制御・HW・SWを変更し、どのデータとKPIで効果を確認するのか
どの条件で継続・改善・停止・横展開を判断するのか
誰がその判断に責任を持つのか

　これらの問いに答えられないままでは、技術基盤や車両データを、具体的な商品判断や継続的な改善へ接続することができません。

　CONEEは、SDVの競争力を左右するのはデータ量やOTAの回数ではなく、「価値・メカニズム・証拠・判断を相互に翻訳できる仕組み」であると考えています。

CONEEが提示する中心命題

　SDVの競争力は、ソフトウェアの量、OTAの回数、収集するデータ量そのものでは決まらない。顧客価値、利用シーン、官能評価、物理メカニズム、制御・HW・SW、車両データ、商品判断を双方向に接続し、Feature単位の短周期学習を、車両全体の長周期開発と安全・品質上の制約下で回せる組織能力によって決まる。

　従来の車両開発では、量産開始（SOP）やモデルチェンジを単位として、年単位で確実性を高める開発ループが中心でした。

　SDVでは、この長周期の開発ループを単純に廃止したり、すべてをアジャイル開発へ置き換えたりするのではありません。

　車両アーキテクチャ、安全、品質、法規などを担保する「長周期ループ」の内側に、Feature単位で市場から学習する「短周期ループ」を重ね、両者を接続する必要があります。市場から得た証拠は、既存Featureの改善にとどまらず、次期車両、プラットフォーム、商品コンセプトの設計へと還元されます。

商品進化を成立させる「3つの翻訳」

　本フレームワークでは、商品進化を単純な改善サイクルではなく、性質の異なる3つの翻訳構造として捉えています。

価値を、検証可能なFeature仮説へ翻訳する（FMO：Feature Maturation Office）：
顧客価値や「安心感」「応答性」といった官能評価を、物理現象・制御・KPI・成功条件へと接続し、判断可能な仮説として成熟させます。
Feature仮説を、反証可能な証拠へ翻訳する：
官能評価を排除せず「物理メカニズムを探索するための観測情報」として扱い、走行条件や物理KPIから反証可能な技術仮説へと変換します。
証拠を、商品・事業判断へ翻訳する（DTF：Data Translation Function）：
「継続・改善・停止・横展開」などの判断基準を先に定義し、意思決定から逆算して必要なデータと取得条件を設計します。

　さらに公開ページでは、これらの思考プロセスに含まれる状態、入力、観測、制約、因果経路、判断規則を「数理モデル」として形式化し、実務における検証ポイントを明示しています。

　なお、公開している数理モデルは、特定車種や特定企業における効果を証明した統計モデルではありません。CONEEの実務上の見解に含まれる状態、入力、観測、制約、因果経路、判断規則を形式化し、今後のケース検証を可能にするための概念モデルです。

代表コメント（株式会社CONEE 代表取締役牛超）

　「SDVという言葉からソフトウェア開発やデータ基盤整備が注目されがちですが、車両からデータを取得できることと、それを使って商品を進化させられることは別問題です。

　顧客価値を物理現象や制御へ落とし込み、必要な証拠を定義し、それを商品判断へ戻す構造が必要です。日本の自動車産業が培ってきた『車両統合力』を捨てるのではなく、ソフトウェアやデータによる短周期学習と再接続することこそが、SDV時代の競争力につながると考えています。

　今回の公開を完成した答えの提示ではなく、自動車メーカー、サプライヤー、ソフトウェア企業の皆さまと、SDVの商品進化を具体的に議論する起点にしたいと考えています。」

■ 今後の展開とご相談受付

　CONEEでは、本フレームワークを実証済みの完成理論として固定するのではなく、自動車メーカー、部品メーカー、車載ソフトウェア企業などとのケース検証を通じて継続的に更新していきます。あわせて、本フレームワークを基礎として、「顧客価値起点の商品・Feature企画」「データ・判断設計」「組織設計」などの伴走支援を行ってまいります。

会社名： 株式会社CONEE

所在地： 東京都中央区新川１－６－１２

詳細・ご相談窓口： https://www.conee.co.jp/contact

E-mail： info@conee.co.jp

プレスリリース転載ここまで

以下はtrends編集部による情報です。