持続可能: 竹のインテリア

レクサスは、サステナビリティ目標の一環として、ジャパンモビリティショーでBamboo CMF（カラー、マテリアル、フィニッシュ）コンセプトを発表し、循環型資源を使用して豪華なインテリアデザインを作り出しました。 竹は、急速な成長、大幅な CO2 吸収、持続的な美しさの間のバランスを提供します。そのため、この素材は何世紀にもわたって日本の建築や工芸品に使用されてきました。

コンセプトカーでは、竹をさまざまな技術で加工・変形させ、新たなレベルの高級感と美しさを実現した。 たとえば、竹繊維や織物は、周囲の光と相互作用する装飾要素に使用されます。 竹の使用は、持続可能性と高品質の美しさの共生を表しています。

新世代のエレクトロモビリティ

将来のモデル世代の先駆けとなるこのコンセプトカーは、多くの点で新たな基準を打ち立てます。 たとえば、レクサスは、電気自動車によってもたらされる設計の自由度、およびエンジン ベイの排除を利用して、セダンに求められる 0.2 未満の空気抵抗係数 (cW) を達成しています。 フラットフードにより視認性も向上。

高電圧角形バッテリーにより自律性が 2 倍に

次世代の高性能角形高電圧バッテリーにより、従来の電気自動車と比較して航続距離が2倍になります。 航続距離に関する懸念は今や過去のものとなり、セダンは長距離移動も問題なく行えます。

レクサスは、車両効率やバッテリー性能だけでなく、空力特性や軽量化の改善を通じて航続距離を伸ばしたいと考えている。 高いエネルギー密度により扁平でコンパクトなバッテリーは、車両のデザインの自由度を高め、より魅力的なシルエットを実現します。 これにより重心も下がり、ドライビングダイナミクスにプラスの効果をもたらします。

音声認識によるさらなるパーソナライゼーション

レクサスは人工知能（AI）を活用した次世代音声認識システムの開発を進めている。 親切で丁寧なパーソナル アシスタントとの自然な会話が可能になります。パーソナル アシスタントは、有用かつ柔軟な提案で常にユーザーをサポートし、コマンドやリクエストに迅速に対応します。 このシステムは自己学習ソフトウェアのパーソナライゼーション機能を使用し、運転するたびに最適なパーソナライズ設定を自動的に適用します。

従来のナビゲーション指示の代わりに、アシスタントはドライバーの通常の日課や好みだけでなく、現在の気分も考慮したルートと運転モードの推奨を提供します。 運転データを収集すると、パーソナライズされた運転体験が可能になります。自分でも気づいていない潜在意識の好みも認識されます。

新しい「Arene OS」ソフトウェアにより、運転体験を個別に調整できます。ドライバーの個人的な好みに応じて、さまざまな車両タイプの運転特性、騒音、振動をシミュレートできます。

電動ステアリング システムと無線「無線 (OTA)」ソフトウェア アップデートを組み合わせることで、車両パラメータが仮想空間から現実世界に転送されます。電動ステアリング システムのおかげで、顧客は e スポーツに参加できます。 自分の車で競技会に参加し、毎日の交通状況で選択された設定を発見します。

ギガキャスティングプロセスを使用した 3 つの車両部品からなるモジュラー構造

次世代のレクサス電気自動車は、車体をフロント、ミドル、リアの3つの部分に分割するモジュール構造を採用しています。 いわゆるギガキャスティング プロセスにより、より柔軟な設計が可能になります。 また、各パーツの一体化により剛性が向上し、リニアで自然な車両運動性能に貢献します。

バッテリーはまだ中央部分に収納されています。 この位置により、フロントセクションとリアセクションへの構造的影響が回避されると同時に、将来のバッテリー技術の進歩をより簡単に車両に統合できる柔軟性が提供されます。

生産は自走式組立ラインで行われ、車両が製造プロセスの各段階を自律的に移動します。 車両は、この目的のためにバッテリー、モーター、車輪、無線デバイスを使用します。 生産時に従来のコンベヤベルトを排除することで、より柔軟な工場計画が可能になり、量産リードタイムが短縮され、投資コストが削減されます。

レクサス LF-ZL: ドライバーのニーズを認識した SUV フラッグシップ

LF-ZC は量産に近いプレビューを提供しますが、LF-ZL コンセプトは、完全電気フラッグシップという同社の将来のビジョンを具体化しています。 次世代電気自動車の車両構造をベースに、新しいオペレーティングソフトウェア「Arene OS」を採用し、くつろぎを促す広々とした室内空間を実現した。 レクサスが実践する「おもてなし」の理念は、「最上級のドライビングエクスペリエンス」の提供を目指しています。

Arena OS の機能を最大限に活用することで、車両はドライバーのニーズを認識、学習、予測し、その結果、パーソナライズされたモビリティ エクスペリエンスが実現します。 さまざまなインフラやソーシャルサービスとの連携も可能です。 Interactive Reality in Motion* のおかげで、車両のセンサーは環境からのデジタル データを処理します。 運転中にドライバーが物体や場所を指すと、情報がすぐに画面に表示され、読み取られます。

ビッグデータのおかげで充電効率が向上

充電や電力供給の制御にはビッグデータを活用。 したがって、電気自動車はインテリジェントなエネルギー供給 (「スマート グリッド」) において重要な役割を果たしており、移動の前後を含めて社会インフラの一部となっています。 このアプローチにより、モビリティ ソリューションを顧客のライフスタイルにシームレスに統合できます。

それはどういう意味ですか？

レクサスは顧客やユーザーにも重点を置いています。 そして、かつて提示されたパレットは、柔軟性が不十分で高価すぎるため、すでに再び埋もれています。 そこで、全く新しいプラットフォーム技術による新たな試みが行われました。 量産モデルは2026年から登場する予定です。