自動車とAI：コンデンサブームを加速する2つの産業

新興技術が消費者の生活のあらゆる側面と、多くのビジネス機能を席巻しています。

すべてがデジタル化する中で、車やコンピュータが複雑な機能を可能にするために安全で効率的な部品に依存しているため、高出力アプリケーション用のコンデンサの需要が急速に増加しています。

人工知能（AI）の台頭は、データセンター運用やエネルギー管理を含むさまざまなセクターの電力ニーズに影響を与えています。同じ可能性が現在、特に電気自動車（EV）市場が成長し、企業が革新を図るためにインテリジェントシステムに依存するにつれて、自動車セクターにも存在しています。

AIの結果としてのコンデンサ需要

AIの潜在的な使用例を考えてみてください。数年後には、それが実現しているでしょう。私たちはこれを認識しており、すべての産業で新技術の急速なスケーラビリティは、将来のグローバル経済を運営するための定番とすでになっています。これは、食品が生産される方法、移動ネットワークが管理される方法、およびビジネスが接続性を活用する方法に影響を与えます。

キャパシタは、AI駆動コンピューティングの電力分配の中核コンポーネントであり、最も一般的に使用される部品は、超高電力密度と高速伝送速度が特徴です。この能力がなければ、AIはリアルタイムデータ分析を実行し、その結果としてのアクションを行うことができません。

しかし、2023年にはキャパシタセグメントが反発し、特に自動車業界が電子機器やインテリジェントサブシステムを現代の車に統合するために一貫して使用しているセラミックタイプ、つまり多層セラミックキャパシタ（MLCCs）が注目されました。他の産業においても、AIの使用が顕著に増加しており、これが改善された電力交換のニーズを高めています。その産業には次のようなものがあります：

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• 農業 - AIと機械学習（ML）は、作物監視、土壌管理、害虫および病気の管理などのプロセスを自動化することで、作物生産においてより大きな成果をもたらしています。
• 医療 - 病気の識別とケアのパーソナライゼーションにAIを活用すること、および医療提供を合理化するためのいくつかの組織的な実践。
• エネルギーと公共事業 - エネルギーの最も効率的な生産と消費を保証するためのリアルタイム監視と分析の実施。
• 製造業と物流 - 製造プロセスをリーンにし、不良品の可能性を最小限に抑える。

2021年に出荷されたコンデンサの数量と比較して、2023年には供給が1.358兆ユニットに34%減少しました。2023年に価格が上昇すると予想されていましたが、これは貴重な材料の不足と製造業者の生産能力の低下による供給チェーンの混乱の影響で実際に起こりました。一方で、より強力で高機能な技術が開発されており、上流のサプライヤーには彼らの役割を果たすことが求められています。

AIアプリケーションで使用される全ての誘電体コンデンサについては、こちらで説明しています：

• MLCCキャパシタ：電力管理回路のデカップリングやフィルタリングに一般的に使用され、低等価直列抵抗（ESR）でより高い安定性と熱効率を提供します。
• タンタルキャパシタ：AIアクセラレーターや組み込みシステムなど、信頼性が主要な関心事であるAI回路で使用されます。これらは高い容量密度、広い温度範囲にわたる安定性、および低い電流リークを提供しますが、より頻繁に使用されるセラミックキャパシタよりもコストがかかる場合があります。 
• ポリマーキャパシタ：低ESRが主な優先事項である場合、ポリマーが使用されます。これも、セラミックの対応品と比較してコストがかかる場合があります。 
• 電解キャパシタ：定期的な大きな負荷スパイクが必要なシステムを補完することができます。そのため、電解キャパシタはAIをサポートするGPUや電力供給システムで使用され、EVバッテリーシステムに役立ちます。 
• フィルムキャパシタ：AIハードウェアではあまり一般的ではありませんが、フィルムキャパシタは特定の電力調整アプリケーション、AIアクセラレーターでの電力平滑化、高周波でのエネルギー貯蔵、AI対応ロボティクスのエネルギー管理、およびAI医療機器の高電圧フィルタリング電気的な乱れに使用されます。 

自動車セクターにおけるキャパシタの需要

自動車業界は、主要プレイヤーと新参者が業界のこれまでで最も深い変革の一部となっている、重要な転換点にあります。電動化により、消費者とフリートオペレーターの両方に全く新しい運転体験がもたらされます。これは、EV（予想されるMLCCのCAGRが49.43%）と、安全対策の発展、運転効率を最大化するための先進技術、そして車両間の接続の容易さのおかげです。 

自動車セクターからのコンデンサ需要の増加は、AIを含む様々な機能での使用に対する反応です。これには以下が含まれます： 

• 先進運転支援システム（ADAS） - 車が周囲の環境を分析し、レーンアシスタンス、アダプティブクルーズコントロール、危険認識、ステアリングでドライバーをサポートする能力。これには、カメラ、レーダーセンサー、光検出と測距（LIDAR）などの現代技術が統合されています。 
• 車両間通信（V2V） - 現在開発および実装されている、リアルタイムで車両間のデータを無線交換することで、道路の安全性と交通の効率を向上させることを目的としています。 
• 車両対すべて（V2X） - 接続性を基盤として、企業はデジタルイノベーターと協力して、車両と周囲のインフラストラクチャ間でデータ共有を可能にするソリューションを開発しています。 

これらの機能を可能にするためにはAIとMLが不可欠であり、そのためにも車両会社はキャパシタ供給チェーンの状態に同じくらい投資しています。キャパシタは、より高度なシステムのための十分なエネルギー転送能力を提供するからです。 

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2024年には、MLCC市場の規模が20億9400万米ドルに成長し、2017年以降のトレンドを受けて、2029年には153億6000万米ドルに増加すると予測されています。ADAS技術の発展が、エネルギー効率と安定性のため、クラス2誘電体キャパシタの予測されるCAGRを39.26%に引き上げました。

EVの航続距離（距離）とスマート技術の電力供給のバランスを取るために、バッテリーメーカーや自動車ブランドは大量のキャパシタを要求していますが、電気の急速充放電に耐えられる品質の良い部品も求めています。

キャパシタ供給チェーンは危機に瀕しているのか？

メーカーは、AIの進歩と自動車技術の最も影響力のあるシフトの結果、需要に傾いているキャパシタの供給と需要のバランスを安定させようとしています。部品の供給は、材料不足など、多くの通常の課題によって妨げられています。

さらに、MLCCメーカーは現在、最低でも50％の低い稼働率で運営しており、これは自動車産業を超えた業界にも影響を与えています。例えば、V2Xのようなサービスの基盤を形成する重要なセクターである通信業界です。産業は製品を構築するためにキャパシタを必要とするだけでなく、最高度のAI機能を可能にするために必要なインフラと通信ネットワークを開発するためのパートナー産業にも必要です。

これらの発展途上セクターと並行して、高電力シナリオでのエネルギー消費を削減する必要性とキャパシタの需要が一致しています。国々が日常生活や商業機能にデジタル技術を新たな方法で実装しようとする中で、キャパシタはプロセスでのリーンなエネルギー消費にとって重要なコンポーネントです。

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包括的な目標：エネルギー効率と技術性能

世界の気候とイノベーションは転換点に達しており、自動車の大幅な変化を促進し、AIの使用を増加させています。非常に強力なハードウェアとソフトウェアを統合する上で、適切なエネルギー管理が鍵となります。

これらの進化するデジタル支援は社会的および環境的利益を提供しますが、その電力需要は開発の中核原則としてエネルギー消費を重視します。これにより、性能を向上させつつエネルギー使用とコストを削減するための進歩的なキャパシタへの需要が増加します。

業界も商業的な利益のためにAIを採用しており、コスト削減はその一つの分野です。消費者にとっては、エネルギー性能もEVの採用に影響を与える可能性があり、メーカーはAI機能と手頃な価格のバランスを取りながらそれを導くでしょう。