
インフォグラフィック・教育
自動運転グローバルカオスマップ・インフォグラフィック
世界の主要自動運転プレイヤーとエコシステム階層を示す日系戦略コンサル風カオスマップを生成します。企業カードや層構成の変更が可能です。
インフォグラフィック自動運転カオスマッププレゼンスライドコンサル風企業戦略
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プロンプト
{
"type": "日本のビジネスインフォグラフィック・カオスマップ",
"language": "Japanese",
"canvas": "16:9横長 白背景 ネイビーブルーのタイトル書体 細いグレーのグリッド線 角丸長方形カード コーポレートコンサルティングのスライドデザイン",
"title": "[世界の主要自動運転プレイヤー カオスマップ]",
"subtitle": "[-自動運転エコシステムの全体像-]",
"top_banner": "[自動運転の覇権は「車」から「運行OS+データ」へ]",
"layout": {
"main_area": "上部3分の2を占める3行マトリックス 左端に濃紺の階層タグ 横方向に整然と並ぶ企業カード",
"bottom_area": "左側にエコシステム階層構造図 右側に主要な示唆(Key Takeaways)パネル",
"right_sidebar": "Tier2およびOEM行の右側に配置されたオレンジ配色の技術・データ基盤パネル"
},
"main_sections": [
{
"title": "① Tier1",
"position": "最上段",
"left_label": "覇権争いの中核(最重要プレイヤー)",
"subgroups": [
{
"title": "米国:プラットフォーム型(AI主導)",
"companies": [
"Waymo",
"Tesla",
"Zoox",
"Cruise"
]
},
{
"title": "中国:都市インフラ一体型(国家+都市OS型)",
"companies": [
"Baidu Apollo",
"Pony.ai",
"WeRide",
"AutoX"
]
},
{
"title": "欧州・半導体系(技術基盤の中核)",
"companies": [
"Mobileye",
"NVIDIA",
"BOSCH",
"Continental"
]
}
],
"card_style": "上部にロゴ 企業名 2〜4行の簡潔な日本語箇条書きの戦略メモを含む白カード"
},
{
"title": "② Tier2",
"position": "中段",
"left_label": "有力スタートアップ・準主役プレイヤー",
"companies": [
"Aurora Innovation",
"Nuro",
"May Mobility",
"Motional",
"Wayve",
"Scale AI",
"Einride"
],
"card_style": "配送ロボ・シャトル・End-to-End AI・物流に関する短い日本語メモ付き白カード"
},
{
"title": "③ 自動車OEM側",
"position": "下段",
"left_label": "(日本企業の競争領域)",
"companies": [
"TOYOTA",
"Mercedes-Benz",
"Volkswagen",
"Hyundai Motor Group",
"General Motors",
"Nissan",
"Honda"
],
"card_style": "各社自動運転基盤に関する日本語解説付き白カード"
}
],
"right_sidebar": {
"title": "共通の技術・データ基盤を支えるプレイヤー",
"categories": [
{
"label": "高精度地図・ロケーション",
"items": [
"HERE",
"HEXAGON",
"mapbox",
"tomtom"
]
},
{
"label": "センサー・LiDAR",
"items": [
"Velodyne Lidar",
"LUMINAR",
"HESAI",
"INNOVIZ TECHNOLOGIES"
]
},
{
"label": "データ・クラウド・通信",
"items": [
"aws",
"Microsoft Azure",
"Google Cloud"
]
},
{
"label": "シミュレーション・開発支援",
"items": [
"dSPACE",
"Ansys",
"foretellix"
]
}
]
},
"bottom_left": {
"title": "自動運転エコシステムの4層構造",
"diagram": "青・緑・黄・紫の4層台形ピラミッド 白いミニマルアイコン付き",
"layers": [
{
"label": "① AI・OS層(頭脳)",
"description": "自動運転の知能・判断・学習を担う中核層",
"examples": "Waymo / Tesla / Baidu / NVIDIA / Mobileye など"
},
{
"label": "② 運行サービス層(サービス)",
"description": "人やモノを運ぶサービスを提供する層",
"examples": "Robotaxi(Waymo / Baidu / Pony.ai)/ 配送(Nuro)/ トラック(Aurora)など"
},
{
"label": "③ 車両層(プラットフォーム)",
"description": "自動運転車両の開発・製造を担う層",
"examples": "トヨタ / VW / Hyundai / GM / その他OEM"
},
{
"label": "④ 部品・半導体層(基盤技術)",
"description": "センサー・半導体・制御技術などを提供する層",
"examples": "Mobileye / NVIDIA / Bosch / Continental / 各種サプライヤー"
}
]
},
"bottom_right": {
"title": "経営者向け示唆(Key Takeaways)",
"takeaways": [
"勝者は『自動車メーカー』ではない",
"真の競争軸",
"日本企業の選択肢"
],
"details": "ソフトウェア主導権・データとシミュレーション基盤・日本OEMの選択肢をまとめたチェックマーク付き箇条書き"
},
"footer": "グレーの注記:※ 本カオスマップは主要プレイヤーの一例を示したものであり、すべての企業を網羅しているものではありません。([2024年5月時点])",
"style": "高密度かつ整然とした日本の戦略コンサルスライド 明瞭なベクター文字 正確なロゴ配置 紺・グレー・アクセントカラーの引き締まった配色"
}カスタマイズできる部分
生成する前に、プロンプトのこれらの部分を自分のテーマや文言に置き換えてください。
[世界の主要自動運転プレイヤー カオスマップ]プレースホルダー[-自動運転エコシステムの全体像-]プレースホルダー[自動運転の覇権は「車」から「運行OS+データ」へ]プレースホルダー[2024年5月時点]プレースホルダー
プロンプトの詳細
- カテゴリ
- インフォグラフィック・教育
- モデル
- GPT IMAGE 2
- 1 枚あたりのコスト
- 1K:43 クレジット · 2K:86 クレジット · 4K:143 クレジット
- アスペクト比
- 16:9
- 追加日