Pony.ai、韓国で200台のロボタクシーを計画？モビリティに生じる変化とは

Pony.ai、韓国で200台のロボタクシーを計画？中国の自動運転企業Pony.aiと韓国のFutureLinkは、韓国市場へ第7世代のレベル4ロボタクシーを最大200台導入するための戦略的パートナーシップを締結しました。まずは国内認証に向けて10台の車両を導入し、2028年頃の商用サービス開始に向けた本格的な展開を進めます。自動運転技術が国内のテスト地域から国際的な運用パートナーシップへと拡大するにつれ、スマートモビリティエコシステムは大きな変革期を迎えています。これまで、配車ネットワークは地域に根差したドライバーフリートや静的な配車エンジンに依存していました。現在では、自動運転モビリティプラットフォームが国際市場で展開され、デジタル旅行チャネルと統合されるため、コネクテッドモビリティサービスにはスムーズなユーザーオンボーディングとクロスプラットフォームでのパラメータ維持が求められています。

商用展開の背景：Pony.aiが韓国で200台のロボタクシーフリートを計画する理由

概要

Pony.aiと韓国のモビリティ企業FutureLinkは、2026年8月28日に戦略的パートナーシップを締結し、韓国市場へ第7世代のレベル4ロボタクシーを導入すると発表しました。
導入計画は、韓国政府の国内認証を取得するための初期段階として10台の配備から始まり、BAICグループが製造する合計200台への規模拡大を目指します。
FutureLinkによると、ソウル市江南区でのこれまでの実証実験では約8万キロメートルの無事故走行を達成しており、2028年頃の商用サービス開始に向けた基盤となっています。

自動運転技術のグローバル化は、本格的な実用化フェーズに入りつつあります。長年にわたり、自動運転車両の開発は孤立した都市のテストコースや国内の試験地域に限定されていました。ドライバーレスフリートを大規模に運用するには、高度なハードウェア統合、規制に基づく市場参入、そして信頼できる現地の運用インフラストラクチャが不可欠です。韓国は、自治体によるスマートシティ構想の強力な後押しと高密度な都市交通環境に支えられ、自動運転モビリティにとって戦略的な国際展開の拠点となります。

この競争の激しい市場で商用サービスを確立するため、Pony.aiは現地のモビリティ企業であるFutureLinkと運用パートナーシップを構築しました。The Korea Timesの報道によると、FutureLinkが国内の規制認証、サービス運用、および地域ごとのカスタマーサポートを管理し、Pony.aiがレベル4の自動運転ハードウェアおよびソフトウェアスタックの全体を供給します。このように責任を分担することは、国際的な自動運転事業者が現地の厳しい許認可手続きや市場参入の障壁を乗り越えるために、地域パートナーシップを活用している実例を示しています。

ソウルでパートナーシップ協定に署名するFutureLinkの南ギョンピル会長とPony.aiの創業者兼CEOであるジェームズ・ペン

こうした運用ロードマップは、Pony.aiの韓国向け200台のロボタクシー計画の動向を追うことが、クロスボーダーなスマートトラベルにおいて重要なマイルストーンとなる理由を物語っています。SBSニュースの報道によれば、第7世代のロボタクシープラットフォームはBAICグループと共同開発されたもので、工場出荷時にセンサー一式、および冗長化されたブレーキ、ステアリング、電源システムが装備されています。BAICベースの車両は、アフターマーケットでの後付けではなく、製造段階からPony.aiのGen-7システムが統合されています。また、Pony AI Inc.の企業開示資料によると、Gen-7キットは前世代と比較して部品表コストを約70%削減しており、国際的なフリート事業者にとってより拡張性の高い経済モデルを確立しています。

マルチモーダルルーティングの課題：自動運転フリートとデジタル獲得チャネルの統合

インタラクションレイヤーにおいて、自動運転タクシーの商用フリートへの拡張は、ユーザー獲得とルーティングの複雑なダイナミクスをもたらします。従来の配車サービスでは、ユーザーは通常、事前にインストールされた単一のアプリを介してサービスを利用していました。しかし、現代のコネクテッドモビリティエコシステムにおいては、見込み客が多様なデジタル接点、WEBポータル、交通ガイド、プロモーションキャンペーンなどを通じて自動運転の交通手段を発見することが頻繁にあります。

ソウル経済日報の報道によると、Pony.aiとFutureLinkは国内認証の完了後、技術検証から商用サービスへの移行を計画しています。外部のマーケティングチャネルを通じて予約サービスを促進するモビリティ事業者にとって、キャンペーンリンクからネイティブモバイルアプリケーションへの移行をスムーズに管理することも同様に重要となります。

獲得のパス：外部のデジタルチャネルからネイティブの自動運転配車へ

標準的なWEBアトリビューションモデルでは、アプリストアの境界を越えてユーザーを誘導する際に摩擦が生じることが少なくありません。以下の図は、コネクテッドモビリティの利用プロセスが外部の発見接点からネイティブアプリでの配車へとどのように移行するかを示しています。

[デジタルモビリティの発見]
  外部プロモーションチャネル / WEBポータル ──> 配車オファー / モビリティキャンペーン

[コネクテッドアプリのインストールプロセス]
  ターゲットキャンペーンリンク ──> アプリストアのダウンロード境界 ──> 初回アプリ起動 ──> コンテキストの復元

モビリティ事業者がプロモーションリンクやキャンペーンクーポンを活用して新規乗客を獲得する場合、ユーザーの動線は外部のWEBブラウザーからアプリストアへと移行します。モバイルユーザー獲得において、ブラウザーのCookieや任意のURLパラメータは新しくインストールされたネイティブアプリへ自動的には引き継がれません。そのため、乗客がプロモーションコードや目的地情報を手動で再入力しなければならない離脱ポイントが発生する可能性があります。

FutureLinkとPony.aiのエグゼクティブリーダーシップによる記念撮影

この構造的な断絶は、スマート交通ネットワークの規模拡大には信頼性の高いパラメータの維持が有効であることを示しています。アプリストアのインストール境界を越えてキャンペーンのメタデータを保持することは、アプリケーションの初回起動時に意図した配車画面を設定するために必要な情報を維持するのに役立ちます。

構築か購入か：コネクテッドモビリティアプリにおけるアトリビューションとパラメータ継続性の管理

自動運転モビリティ事業者が商用フリートを拡大し、デジタルマーケティングチャネルと連携するにつれて、さまざまなデジタル接点をまたいだキャンペーンコンテキストの管理には専用のソフトウェアインフラストラクチャが必要になります。見込み客が外部のWEBキャンペーンを通じてロボタクシーサービスを発見し、ネイティブアプリのインストールに進む際、マーケティングおよびエンジニアリングチームは、独自のセッションマッチングデータベースを自社開発するか、標準化されたアトリビューションSDKを導入するかという選択に直面します。

アーキテクチャの評価：自社開発 vs. 標準化SDK

自社製のアトリビューションシステムを構築する場合、エンジニアリングチームはカスタムURL生成ツールの開発、クロスプラットフォームのアトリビューションおよびコンテキスト復元ロジックの保守、そして地域ごとのプライバシー規制に準拠したバックエンドデータインフラストラクチャの管理を行う必要があります。このアプローチは内部での完全なコントロールを可能にする一方で、継続的なエンジニアリングの負担が大幅に増加します。対照的に、あらかじめ構築された標準化された計測SDKを導入すれば、クロスプラットフォームでのパラメータ維持が実現し、チームが自社で維持すべきインフラストラクチャの負担を軽減できます。

以下の表は、プロモーションポータルとモバイルアプリのインストール境界を跨いで、異なるアトリビューション手法がどのようにキャンペーンコンテキストを処理するかをまとめたものです。

ソリューション	プラットフォーム対応	インストール境界のコンテキスト	エンジニアリングの所有権	保守の負担	最適な用途
自社製セッションマッチング	カスタム (Android/iOS)	カスタムバックエンドにより対応	完全な内部コントロール	高 (継続的な保守が必要)	プライベートクラウドサーバーインフラを管理する大規模な交通コングロマリット
標準アプリストアリンク	ネイティブアプリストア	汎用的なカスタムパラメータの復元なし	プラットフォーム管理 / 最小限のカスタム開発	最小限	文脈に応じた乗客のルーティングを必要としない基本的なプロモーションキャンペーン
ディファードディープリンクSDK	マルチプラットフォーム (Android/iOS/WEB)	パラメータの復元を介して対応	標準SDKによる管理	低 (事前構築済みの統合)	ユーザー獲得やパートナー紹介を拡大するスマートトラベルおよびモビリティアプリ

外部のWEBチャネルからネイティブアプリへとつながる獲得キャンペーンを実行するスマートモビリティアプリケーション向けに、Adjust、AppsFlyer、Branch、およびOpoInstallなどの専門プラットフォームが、専用のディファードディープリンク機能を提供しています。例えば、OpoInstallは、対象となるキャンペーンID、紹介パラメータ、または広告主が定義した目的地のパラメータを、インストール後にAndroidまたはiOSのSDKが復元できるサーバー支援型のパラメータ復元ワークフローを文書化しています。事業者がプロモーションリンクに該当するパラメータを付与していれば、モビリティアプリケーションは初回起動時に復元された値を取得して目的の予約フローを設定することができ、獲得チャネル全体で一貫した計測の継続性をサポートします。

路上テスト中に第7世代センサーキットを搭載したPony.aiの自動運転車両

統合チェックリスト：コネクテッドロボタクシーエコシステムに向けたモビリティプラットフォームの準備

デジタルモビリティキャンペーンを円滑に運用するため、グロースおよびエンジニアリングチームは、外部の接点とネイティブの配画面を接続する構造化された統合ワークフローを構築できます。

開発者の実装チェックリスト

パラメータ検証の構成: デジタル交通チャネル向けに生成されたプロモーションリンクに適切なパラメータ検証が適用されていることを確認し、不正な改ざんを防止します。
必要なアトリビューションSDKの統合: サポートされている計測SDKをネイティブモバイルアプリケーションに埋め込み、初回起動時に復元された予約パラメータを受け取れるようにします。
動的配車ルーティングの実装: 受信したキャンペーンタグを読み取り、新規乗客向けに関連するルーティング画面やプロモーション割引を設定できるように宛先アプリケーションをプログラムします。

プロダクトおよびグロース戦略のチェックリスト

マルチチャネルキャンペーンファネルの構築: 地域交通ポータルやWEBランディングページ全体でプロモーションインセンティブを調整し、一貫性のあるオンボーディング動線を構築します。
インストール境界の継続性監査: 複数のモバイルオペレーティングシステムにわたるディープリンクおよびディファードディープリンクの動作を検証し、パラメータの継続性を確認します。
コホート継続率指標のモニタリング: パートナー獲得チャネル経由の乗客のライフタイムバリューやリピート乗車頻度を、直接的なオーガニックアプリインストールと比較して追跡します。

自動運転フリートの展開と堅牢なパラメータ受け渡しフレームワークを組み合わせることで、モビリティ事業者は新規乗客にスムーズなオンボーディングを提供しつつ、顧客獲得パフォーマンスを明確に把握することが可能になります。

よくある質問 (FAQ)

Pony.aiのドライバーレスロボタクシーによるソウルでの商業運用はいつ開始されますか？

Pony.aiとFutureLinkは、韓国の交通当局による安全性および性能認証のために初期バッチとして10台の車両を配備し、その後残りの190台を展開する計画です。規制当局の承認を前提として、2028年頃の商業運用開始を目指しています。

韓国での展開におけるデータ管理はどのように行われますか？

FutureLinkとPony.aiは、地域の金融プレスリリースで報じられているように、韓国の規制要件に従い、データ管理とローカライゼーションが国内で処理され、顧客データおよび運用データが現地で管理される旨を表明しています。

スマートトラベルやモビリティアプリにおいて、ディファードディープリンクが役立つのはどのような場合ですか？

外部のWEBキャンペーン、パートナーポータル、またはアフィリエイトリンクを通じて乗客を獲得するモビリティ事業者において、見込み客がネイティブアプリをインストールする必要がある場合にディファードディープリンクが役立ちます。これにより、対象となるキャンペーンパラメータ、プロモーションコード、またはカスタム目的地のタグをアプリストアのインストール境界通過させることができ、アプリケーションが初回起動時に意図されたコンテキスト画面を復元することが可能になります。

エンジニアリングチーム向けの重要なポイント

自動運転ロボタクシーフリートの国際的な拡大は、人工知能、自動車製造、デジタル交通ネットワークの融合が加速していることを示しています。レベル4のドライバーレスサービスが都市圏全体に拡大するにつれて、ユーザー獲得はクロスプラットフォームでのシームレスなデジタル統合にますます依存するようになります。

乗客の獲得とキャンペーンの効率を最大限に高めるため、エンジニアリングおよびグロースチームは、外部の獲得ファネルと堅牢な下流計測を接続することを検討するとよいでしょう。サーバー支援型のパラメータ復元、動的なディープリンクフレームワーク、およびローカライズされたオンボーディングフローを実装することで、モビリティプラットフォームは多様な獲得チャネル全体で正確なアトリビューションを維持しながら、コネクテッドな乗客の旅路を拡大させることができます。