ホンダF1復帰に学ぶ「ルール改正で勝つ会社」の先回り戦略（2026電動化時代）

【Q&A】データ政策の論点

Q. F1の合成燃料は量産車のコスト低減につながるのか？

A. 直接の短期波及は限定的だが、製造スケールと原料電力のCO2原単位次第で逓減し、商用・航空・高付加価値セグメントで先行適用が現実的である。F1は燃焼・材料・潤滑・排ガス後処理の極限データを提供し、運転マップと耐久性の設計空間を広げる。設備稼働率（キャパシタンスファクター）と再エネ価格の下落が進めば、2030年代に特定市場でのコスト競争力が見える。

Q. MGU-H廃止で高度な熱マネジメントの優位性は失われる？

A. 優位性の焦点は移るが消えない。MGU-Hは撤廃されるが、350kW級の電動化によって冷却・熱交換・潤滑の制約はむしろ厳しくなる。熱は性能と信頼性を制約する最大の敵であり続け、マルチフィジックスの最適化能力は差別化要素である。

Q. F1での電動学習はBEV時代に意味があるのか？

A. 意味は大きい。高Cレート充放電、瞬時トルク制御、リジェネの限界運用、熱設計など、F1の知見は市販BEV・HEV・PHEVに広く流用できる。特にSiC/GaNデバイスのスイッチング損失低減や冷却の設計パターンは、量産でのコストと信頼性に直結する。

Q. モータースポーツは広告費かR&D費か？KPIは何か？

A. 2026年以降はR&D費の性格が強まる。KPIは「学習の速度」であり、ラップタイム単位エネルギー、回生効率、インバーター損失、セル温度分布、OTA更新回数、人材リテンション率などの技術・組織KPIで測るべきである。広告効果は副産物にすぎない。

KPIカテゴリ	KPI指標例	観測頻度	関連部門
性能×効率	ΔLap/ΔkWh, 回生率, 出力維持時間	セッションごと	PU, 車体, ソフト
信頼性	MTBF, 温度分布σ, 劣化率	レース/テスト	品質, 材料
データ資産	学習データ容量, 特許件数, モデル精度	四半期	R&D, 知財
人材	離職率, 内部異動率, 採用充足	半期	人事, 組織開発

政策提言：感情論を排した最適解

2026年は、産業政策とモータースポーツ政策を統合すべき節目である。目的は明確だ。①電動高出力と合成燃料の設計空間を日本で先に学び、②学習データと人材を国内に循環させ、③国際規格・知財で交渉力を得る。以下、財源とエビデンスを伴う提言である。

提言1：モータースポーツ×エネルギーの「実証クラスター」を設置

F1/スーパーフォーミュラ連携で、合成燃料（e-fuel/先進バイオ）と高出力電動の共同実証を行うクラスターを鈴鹿・もてぎ等に設置する。供給網（電力・水素・CO2回収）と製造（合成・蒸留）、利用（燃焼・潤滑）を一体運用する。

財源：GX経済移行債（総額20兆円規模）のうち、エネルギー実証への枠を1,000億〜2,000億円程度確保。成果連動型（回収指標を燃料のCO2原単位・コストカーブの逓減で設定）。エビデンス：欧州でのe-fuel実証（ポルシェ/Harunä等）の学習効果、FIAの合成燃料規格整備の進展。

提言2：電動パワー半導体・冷却の「課題起点」R&D税額控除の拡充

SiC/GaNデバイスと高性能冷却の共同研究を、レース・量産横断の課題起点で推進。税額控除は「課題リスト達成度」に紐づける成果連動型にし、設備投資偏重から脱却する。

財源：既存のR&D税制の配分見直し（控除率上限の一部を「横断研究」枠に移管）。エビデンス：BNEFの電池・半導体コストカーブ、国内サプライチェーンのボトルネック（熱交換器の高温耐久など）。

提言3：人材循環の「出向–復帰」制度化（レース⇄量産⇄航空・海洋）

F1・国内レースで鍛えた人材が、一定期間で量産や航空・海洋に戻る「循環」を制度化する。出向期間の賃金補填と復帰後のキャリア評価基準をガイドライン化し、企業のリテンションを高める。

財源：雇用移動支援（既存助成の対象拡張）、産業競争力強化法の特例。エビデンス：学習曲線の傾きは人材密度と相関（社内特許・論文生産性）。

提言4：10年の規制ロードマップと「双方向サンドボックス」

車両規制（燃費・排出）、電力系統（再エネ・系統増強）、燃料（ライフサイクルCO2算定）の10年ロードマップを公開。レースでのデータを規制検証にリバースフィードする仕組みを制度化する。

財源：規制設計はコストではなく予見性の付与（企業のWACC低下が実質の「給付」）。エビデンス：予見性と投資倍率の関係は各国のFIT/税控除の研究で一貫。

提言5：テレメトリー・材料・燃料データの標準化（産業データスペース）

レース由来のデータを匿名化・標準化し、大学・サプライヤー・IT企業が利用できる「産業データスペース」を構築。知財とデータの切り分けを契約標準で整備する。

財源：データ基盤整備は民間共同基金＋NEDO等の補助。エビデンス：欧州GAIA-XやCatena-Xの先行事例。

「補助金」ではなく「学習速度」への投資に変える