率直に言う 「EVか、エンジン車か」というネット論争は、本当に時代遅れで“無意味”である

人間の時間と認知を扱う新しい軸

　パワートレインの議論が続く裏側で、移動体の価値は変化しつつある――。

　これまで重視されてきた環境適合性という尺度は、いまや人間の時間と認知の扱いという新しい軸に置き換わり始めた。将来、自動運転レベル4や5の技術が日常に浸透すれば、車は操作を必要とする道具から、移動中の意識を解放する空間へと変わるだろう。この変化を支えるのは、

・高度なニューラルネットワーク
・リアルタイム学習

の融合である。

　テスラが示すエンドツーエンド・ニューラルネットの考え方は象徴的だ。センサーが取得する膨大な情報を、そのまま判断や操作に結びつける仕組みは、車両を四輪を備えた自律型AIロボットのような存在に押し上げている。

　ここではソフトウェア更新による性能向上が前提となり、価値の重心はハードウェアの堅牢性から知能の進化速度へと移った。競争の焦点は、排出量や加速性能といった従来の物理指標ではなく、利用者の可処分時間をいかに生み出すか、認知負荷をどこまで下げられるか、そして事故リスクを構造的に減らせるかに集約されつつある。

　BEVが自動運転の中心となる理由は、環境面の配慮以上に、制御システムとしての合理性にある。動力の発生から伝達までを電子制御だけで完結できるため、ブレーキや操舵、電源系統における冗長性も確保しやすい。AIというデジタルな脳が高速で指令を下す環境に対して、内燃機関のように爆発プロセスをともなうアナログ機構は、応答速度や精度で限界を抱えやすい。

　AI推論エンジンと駆動系が同じ「電力」という共通のエネルギーで動くことは、システム全体の整合性を高める効果を持つ。センサーや演算、電源の統合最適化が容易になり、商用ロボタクシーの運用では稼働率の最大化が収益を左右する重要な要素となる。

　可動部品が少なく、故障のリスクが低いBEVは、総保有コストで既存のエンジン車やハイブリッド車（HV）を上回る場合がある。HVでも理論上は自動化が可能だが、機構の複雑さによるコスト増と、ソフトウェアの即時アップデートに耐えられない構造は、競争力の差として明確に現れるのだ。