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テスラの現在のラリーは維持されず、それ以前のものと同様です 

著者ハンナ・コリーモアハンナ・コリーモア 3分で読了
  • ゴールドマン・サックスのアナリスト、マーク・デラニー氏はテスラに対して「ニュートラル」評価を維持し、12ヶ月の目標株価を285ドルと設定しています。これは直近の終値から18%の下落幅を示唆しています。
  • TSLA株は6月22日にテキサス州オースティンでロボットタクシーサービスが開始された後、8%以上急騰しましたが、年初来では15%下落しています。
  • デラニー氏は、テスラの利益率に対するリスクとして、スケールアップにおける潜在的な課題と中国市場での競争を指摘しています。

ゴールドマン・サックスは、2025年6月22日にテキサス州オースティンで行われたテスラのロボットタクシー発売に対する市場の反応について懐疑的な見解を示しています。 

月曜日、6月23日に、その株は、安全監視員を同乗させたジオフェンス区域で限られた数のModel Y車両の運用から始まった自律型配車サービスのデビューに伴い、8%以上上昇しました。

しかし、株価はこれらの高値を維持できず、火曜日、6月24日には下落傾向にあります。

テスラの現在のラリーは維持されず、それ以前のものと同様です
テスラの株価。出典:Google Finance

市場の楽観論にもかかわらず、ゴールドマン・サックスは慎重です

テスラの株価が8%上昇した同じ日、ゴールドマン・サックスのアナリストであるMark Delaneyは、覚書の中で楽観論に警鐘を鳴らし、EVメーカーに対するニュートラル評価を再確認し、月曜日の終値から18%下落する12ヶ月目標価格$285を維持しました。

Delaneyは、商業的発売がテスラを自律型車両市場での成功に導くことは間違いないと認めつつも、短期的なスケーリングは予想よりも時間がかかる可能性を指摘しました。

「オースティン固有の技術スタックの使用、車両内(ただし助手席側)にテスラの従業員がいること、および初日使用時に報告されたナビゲーション/車線の問題は、短期的なスケーリングは遅くなることを示唆しています」と彼は書き、「消費者が[フルセルフドライビング]を広い運用区域で個人の車両で使用できるようになるまでには、まだ時間がかかるでしょう」とも述べています。

Delaneyはまた、「[自律型車両]に関連するある程度の利益はすでに株価に織り込まれていた」とも指摘しました。

テスラのロボットタクシーは、Delaney氏がすでにMuskのEV企業よりもロボットタクシー運用において先行していると述べた、AlphabetのWaymoなどの他の同様の自律型車両プロジェクトとともに、オースティンの選択された道路を走行します。

アナリストは、中国市場をテスラの約束された利益率に対するもう一つの潜在的な障害として強調しました。

「この次元における一つの downside risk(下振れリスク)は、中国の[先進運転支援システム]市場で起きていることであり、多くの地元[オリジナル設備メーカー]が、主流の車両であっても、ハンズフリー技術を標準装備または低コストで採用しています(これは、AI技術がAVsの参入者を多数生み出せる場合、利益が減少することを示唆しています)」と、Delaneyは書きました。

テスラの議事録の次の項目は、厳しい課題に直面しています

テスラがロボットタクシーをデビューさせた今、議事録の次の項目は、Muskの野望、つまりソフトウェアを洗練し、1年以内に数百万台の車両にスケーリングすることを実行することです。

業界アナリストおよび自律型車両技術アナリストは、急速な拡大の実現可能性について意見を述べており、多くのアナリストが、会社がそれを達成するのは極めて困難であると述べています。

一部の人は、Waymoや多数の中国の自動車およびテクノロジー企業などの競合他社を凌駕するためにテスラが活用できる利点を強調しました。そのような利点の一つは、テスラの大量生産能力であり、自律型アップグレードのためのリモートソフトウェアアップデートを提案しているという事実です。

自動車メーカーは、Waymoやほとんどの競合他社が行っているように、レーダーやLiDARなどのセンサーを使用することを回避します。代わりに、カメラと人工知能のみに依存することを選択します。

「展開は非常に迅速になる可能性があります。ソフトウェアが機能すれば、テスラのロボットタクシーは世界中のどの道路でも走行できます」と、Morningstarのシニア株式アナリストであるSeth Goldsteinは述べましたが、テスラがまだ「製品をテスト中」であることには注意を促しました。

Muskは、来年の後半には数百万台のテスラが完全に自律的に運用されると予測しており、その野望の規模を強調しています。

しかし、同社がAI依存のアプローチを取っているため、ロボットタクシーが複雑な交通の「エッジケース」を処理するために十分な機械学習を受けることを確実にする必要があります。

カーネギーメロン大学のコンピュータエンジニアリング教授であり、自律型技術の専門家のPhilip Koopmanは、信じています。Waymoがここに至るまでに要した期間に基づいた推定では、これには多くの年がかかる可能性があります。

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ハンナ・コリーモア

ハンナ・コリーモア

Hannahは、暗号通貨分野でほぼ10年にわたるブログ執筆およびイベントレポートの経験を持つライター兼編集者です。Cryptopolitanでは、ニュースページに寄稿し、DeFi、RWA(実世界資産)、暗号通貨規制、AI、フロンティアテック業界の最新の動向を報告・分析しています。アーケディア大学でビジネス経営の学位を取得しています。

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