機能する単位経済性
Waymo最大の優位性は、長期的な利益率の枠組みに由来する。従来の配車サービスでは、ドライバーへの報酬が各運賃の大部分を占め、総売上高の最大40％を占めると推定されることが多い。人間のドライバーを完全に排除することで、Waymoはモデルにおける最大の変動費を削減するとともに、請負業者との紛争、労働分類に関する規制圧力、組合化に関連するリスクといった運営上の課題も排除している。
しかし、この優位性にはコストがかからないわけではない。Waymoの車両は、自動運転技術の改造費用により、初期費用が高くなる。テスラ・モデル3の自動運転センサー一式のコストは約400ドルと推定されるが、Waymo車両の同等のハードウェアは1台あたり約1万2650ドルかかると、ブルームバーグ・ニュー・エナジー・ファイナンスは報告している。とはいえ、ハードウェアコストは規模、サプライヤー間の競争、統合により低下する傾向があるが、人件費は一般的に時間とともに上昇する。
車両群が拡大し、資本コストがより高い稼働率で償却されるにつれ、50％の利益率がまもなく実現可能になる可能性がある。ソフトウェア開発とシステムメンテナンスには依然としてコストがかかるが、人件費と違い、これらの費用は効率的に拡張される。単一のソフトウェア改善により、車両群全体のパフォーマンスを同時に向上させることができ、従来の配車サービスモデルでは達成できない運営上のレバレッジを生み出す。
技術的な参入障壁
Waymoのハードウェア一式──高解像度カメラ、LiDAR、レーダーの組み合わせ──は、カメラのみのシステムでは再現が困難な複雑な環境の包括的な視界を提供する。さらに、Waymoは広範なグーグルのエコシステムを活用している。アルファベットの膨大なユーザーベースからのクラウドソース注釈付きデータ（CAPTCHAなど）を活用することで、同社は道路上の複雑な人間の行動を理解し予測するための機械学習モデルのトレーニングにおいて、比類のない優位性を持っている。
アルファベットのAIインフラは、この参入障壁をさらに強化している。グーグルのカスタマイズされたTPU（Tensor Processing Unit）と大規模モデルトレーニングにおける深い専門知識により、Waymoは独立した競合他社が再現することが困難な計算効率と最適化能力を備えている。これらの優位性は、モデルの複雑性とデータ要件が増加するにつれて蓄積される。
サービス提供では、Waymoは現在、さまざまな都市で乗客にリーチするために、ウーバーのようなパートナーに依存している。しかし、時間の経過とともに、Android、Googleマップ、広範なアプリエコシステムを通じたグーグル自身のサービス提供能力により、その依存度を減らし、Waymoがエンドユーザーにより直接アクセスできるようになる可能性がある。
グーグルは自社に負担をかけずにWaymoを拡大
無人運転マイル数の増加、有料顧客の増加、高利益率収益への明確な道筋により、Waymoの優位性は単一の技術によって決定されるのではなく、アルファベットのデータ、計算、配信フレームワークへの深い統合によって決定される。アルファベットがWaymoに多額の外部資金調達を許可する選択は、意図的なものと思われる。
これにより、自動運転車両群を拡大するために必要な先行資本コストからアルファベットの中核財務を保護しながら、Waymoを最終的な運営および財務の独立に向けて位置づけている。したがって、アルファベットはバランスシートの負担を軽減しながら、かなりの上昇余地を保持している。これは資本集約的な技術セクターにおける戦略的な動きとなる可能性がある。
