3 月 13 日‐Automotive IQと Eclipse 財団（Eclipse Foundation）が Perforce を通じて実施した自動車ソフトウェア開発者 650 名を対象とした最新調査「2025 State of Automotive Software Development Report（2025 年自動車ソフトウェア開発現状レポート）」によると、AI 採用拡大に伴いコード複雑性の継続的課題が浮上すると同時に、ソフトウェアセキュリティへの注力度が高まっている。
回答者の 49% が AI 自動車開発における最大の懸念としてシステム安全性を挙げた。機能安全基準に基づく開発チームは、アルゴリズムの非確実性を考慮した追加要素の検討が必要となる。ただし最新の ISO8800 AI ガイドラインを採用する技術者が増加傾向にある。
Perforce コンプライアンスディレクターの Jill Britton 氏は「自動車ソフト開発は AI システムへの依存度を高めつつあるが、開発・展開・維持の全段階で安全性を考慮しなければならない」と指摘。「AI システムは機能安全実現に新たな課題を生み出すため、安全クリティカルなアプリケーション向けの新規・改訂基準が策定されている」と述べた。
AIは、自動車専門家の42％を自動運転車の設計に駆り立て（昨年から9％増）、コネクテッドカーの少なくとも一部のコンポーネント（41％）に影響を与えている。 先進運転支援システム（ADAS）は、車載インフォテインメント（IVI）システムや光検出・測距（LiDAR）コンポーネントと並んで、AI/MLアプリケーションの主要コンポーネントだ。
以前のレポートでは機能安全が主要関心事項だったが、AI/ML が接続型 / 自動運転車開発に急速に導入される中、2025 年はソフトウェアセキュリティが再び焦点となった。
Jill ritton 氏は「AI 活用方法がそれの鍵となる。主に 3 領域に分かれる。1つ目は、コードをチェックするためのAIを使ったツールで、それに対しては特に問題ない。 2つ目は、製品開発におけるAIの使用で、最終的に出来上がるものをチェックしたいため、いくつかの懸念がある。 しかしながら最大の問題は、製品に学習マシンがある場合。なぜなら、学習マシンは非決定論的であり、現在の機能安全規格は決定論的なシステムに基づいているからだ」と説明した。
「私たちは今、そこにいるのだ。AIに頼るだけではダメで、基礎となるデータに依存することが分かっている。 機能安全は崩壊しつつある。… ISO 26262の自動車分野は確定されて、エントリーポイントとエグジットポイントがある。そのあとリスクに目を向けるための新世代の機能安全規格がある。」
また、Jill ritton 氏は ISO8800 規格について、ISO8800規格はリスクを段階的に低減するのではなく、いかに低減するかを検討していると指摘した。 この報告書によると、回答者の71％がAIの機能的セキュリティにISO/DPAS 8800を採用していることが判明した。
自動車ソフト専門家の間では、高品質なコード維持がシステム安全性向上に寄与する認識が広がりつつある。ただし、コードベースの複雑化が課題で、特に経験 3 年未満の技術者 57% が影響を受ける。経験 5 年以上の技術者 37% が検出リソースを最大懸念事項とする一方、未経験者 45% がコード複雑性を主要課題と回答。
市場環境や競争力維持といった要因に加え、現有リソースの最大化（49%）と人材教育（42%）が組織戦略のトレンドとして浮上。開発チームの 30% が静的解析ツールを採用し、MISRA や ISO 21434 などの業界基準順守を推進している。
コーディング標準の採用率は 86%、静的解析 / SAST ツール利用率は 53% に達した。コード品質指標の追跡必要性は 89%（前年比 12% 増）。EV ソフト開発は成熟段階に入り、回答者の 47% が EV システム関連業務に従事している。