#70 AIで探るEV技術進化トレンド：充電インフラ編、チャレンジ AI×100業務（製造業）
引き続きEV技術調査です。
EV技術進化調査は、基本的に以下の項目に関して、DeepSearchを用いた詳細調査＋TRIZ GTPsを用いた9画面法により未来を視野に入れつつ、最終的にはNoteBookLMに調査結果をアップし、会話します。
下の分野別に調査を実施しました。
・バッテリー（エネルギー供給）
・駆動系（モーター、制御装置、変速機など）
・充電インフラ（給電環境）<- 今日の調査
・車体構造（軽量化、衝突安全性など）
・制御・電子系（ECU、センサー、コネクテッド技術など）
＊それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。
使ったツール・準備したこと
TRIZに関するGPTs
DeepResearch（主にGemini）
やってみたこと｜コード・ステップ紹介
実行した内容の簡単な流れ
■ ９画面法の結果：TRIZに関するGPTs
■ DeepReseachより
■ 日本への示唆として以下が挙げられました。
日本の充電インフラ戦略は、目標引き上げや高出力化方針など、正しい方向に向かっているものの、量的・質的なギャップを埋めるためには、さらなる加速が必要である。特に、最大のボトルネックである集合住宅への設置問題を解決するための抜本的な対策（規制緩和、新たなビジネスモデル支援、技術開発）が急務である。また、CHAdeMOのV2Xという強みを活かしつつ、ChaoJi開発を成功させ、国際的な連携を強化することで、グローバル市場での競争力を確保する必要がある。
今後の展開・アイデア
次回取り組みたいこと；
・EVの技術トレンド調査 継続。
