自动车とデータサイエンスに密接な関係性。未来のクルマに生かされるAIの研究とは
データサイエンス学部では、実社会におけるさまざまなデータ分析の活用事例について学ぶ「データサイエンスセミナー」を开催しています。今回のセミナーは、日产自动车株式会社の上田哲郎氏に自动车业界とデータサイエンスの関係についてお话しいただきました。
ビッグデータでわかる电気自动车の走行可能距离
横浜市に本社を構える日産自動車株式会社は、「ニッサン インテリジェント モビリティ」という取り組みを通じて自動運転など多様化?複雑化するクルマの開発に力を入れています。「技術の日産」で、研究?開発の中心拠点として位置づけられるのが総合研究所です。安全で環境に優しいクルマや未来の新しいクルマ社会を目指し、電動化や知能化を柱とした先端技術研究を行っています。
2010年に発売したリーフは、ガソリンをまったく使わない100％电気自动车です。现在、世界中で约50万台が走行し、その多くはインターネットに接続されています。その主な目的はバッテリーの健康状态をチェックすること。世界的に见ても、これほどの规模で电気自动车を走らせているメーカーは稀です。自动车メーカーとしては、寒い场所、暑い场所、雨の多い场所など、さまざまな条件下でリーフのバッテリーが顺调に稼働しているか知ることができます。また、ユーザーはメーカーが自分のクルマの状态を把握していることで、安心して运転できます。
収集しているデータはバッテリーの状态だけではありません。走行时间や距离など、さまざまな情报もビッグデータとして集められています。
电気自动车を购入する时、ユーザーが気になるのは自宅からどこまで无充电で行けるのかということ。メーカーは従来、フル充电での走行可能距离の约半分の长さを半径にして円を描き、これを充电なしで走行できる距离の目安として伝えていました。しかし、これでは海や山などの地形や高低差、交通渋滞などが考えられていないため、実际の走行距离との差が生じます。
そこで、収集したデータを使うことにしたのです。以前に近くの场所でリーフを购入したユーザーの走行履歴から、実际にどこまで走行できたか示してみると、より现実に近い信頼性の高い走行可能距离がつかめます。さらに、エアコンで电気を多く消费する夏の走行距离なども示すことができます。
ひとつのカメラで距离を计测し、高度な自动运転を実现
日产自动车は、2016年に日本初の高速自动车自动运転「プロパイロット」をリリースしました。先行车両との距离を测定して、アクセルとブレーキの操作を自动で行うことで、车速に応じた车间距离の维持や车线中央付近を走行するように制御する「インテリジェントクルーズコントロール」という画期的な技术を実现しました。
先行车両と自车の距离や周囲の状况を知るために日产自动车はサプライヤー（部品供给会社）と协力して単眼の可视光カメラを开発し运転アシスト机能笔谤辞笔滨尝翱罢として车両に搭载しました。
単眼で先行车両との距离を知る方法は様々に提案されていますが、たとえば规格で决められた车のナンバープレートがどれくらいの大きさでカメラ画像に写り込んでいるかを调べることで、自车との距离を测ることができます。また、信号机や标识などそのほかの物体の画像からも距离の计测ができると言います。膨大なデータを基に、车种や车輌の大きさなども把握することが自动运転の开発に役立つのです。日产自动车は、このような最先端のデータ活用法を採り入れることによって、高い自动运転技术の开発を目指しています。
同研究所ではこれからのデータサイエンティストにアルゴリズムエンジニアとデータアナリストのスキルを期待しています。そこに求められるのは、コンサルティング力、データの理解力、情报収集力、プログラミング力、プレゼンテーション力だそうです。
讲义を闻いた学生からは「自动车业界のデータサイエンス分野の取り组みが分かった」「ビッグデータの社会での活用についてぼんやりとした理解だったが、実际にどう使われているかよく分かった」という感想が闻かれました。
讲师プロフィール:
日産自動車株式会社 総合研究所 モビリティ?サービス研究所
エキスパートリーダー 上田哲郎（うえだ?てつろう）氏
1990年九州大学総合理工学研究科情報システム学専攻修了。同年日産自動車株式会社 総合研究所に入社。クルマとITに関わる研究に従事。1999年筑波大学経営政策科学研究科企業科学専攻修了。博士（システムズ?マネジメント）。2008年?2011年東京大学非常勤講師、筑波大学非常勤講師などを歴任。2010年マッシュアップアワード最優秀賞を受賞。
(2019/01/10)