それで今回はシナリオプランニングの中でも最も重要とされる因子分析をClaudeに行ってもらいました。要はどんな要素が産業に大きな影響をもたらすのか、また、それがどれくらいの確率（頻度、バラツキ）で起きるのかをインパクトと不確実性の大小、2×2でマトリックス分析を行ってもらおうというものです。

添付図も単に生成AIのResearchのみに基づいていますのであらあらですが、議論のスタートにはなるのではないでしょうか。

以下、Claudeのシナリオ詳細の解説文です。
1．シナリオA：「進化する個人モビリティ」
個人所有の電気自動車が主流だが、高度な運転支援機能を搭載
環境規制により内燃機関からEVへの移行が進むが、基本的な利用形態は変わらない
自動運転技術はレベル2-3にとどまり、ドライバーの操作が依然として必要

2．シナリオB：「自動運転プライベートラグジュアリー」
高級車を中心に完全自動運転車が普及、所有することのステータス性が向上
移動時間が生産的・娯楽的時間に変化し、車内空間の快適性が差別化要因に
自動車は「第三の空間」として再定義され、プライバシーが重視される

3．シナリオC：「多様なモビリティサービスの共存」
カーシェアリングやライドシェアが都市部で主流になるが、完全自動運転には至らず
地方では個人所有モデルが残存し、都市と地方で二極化
自動車メーカーはサービスプロバイダーへの車両供給と自社MaaSサービスを展開

4。シナリオD：「モビリティ革命の完成形」
オンデマンドの自動運転車による移動サービスが社会インフラとなる
自動車所有率が大幅に低下し、都市空間の再設計が進む
業界構造が劇的に変化し、テクノロジー企業が自動車産業を主導