交通事故ゼロを目指すトヨタ、「2つのエッジ」の統合がカギを握る理由：エッジAIをどう構築する？（1/2 ページ）

コネクテッドカーのデータ基盤にもAIの波が押し寄せている。膨大な容量の車両データを収集し、それを学習して高度な車両制御に還流する仕組みを作ることができれば、モビリティの安全性は格段に高まる。トヨタ自動車が構築、実証実験を進めるエッジコンピューティングによる統合データ管理基盤の現状を、研究リーダーが語った。

» 2025年07月22日 05時00分公開

[指田昌夫，＠IT]

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。

　F5ネットワークスジャパンが開催したイベント「AppWorld 2025 Tokyo」で、トヨタ自動車の古澤徹氏がモビリティデータのAI（人工知能）活用における課題と解決策について講演した。

トヨタ自動車の古澤徹氏

　古澤氏は、同社デジタル情報通信本部InfoTech情報通信先行開発室でE2Eコンピューティンググループグループ長／シニアリサーチャを務めており、主にモビリティサービスのためのICT基盤の研究を担当している。デジタル情報通信本部は大手町のオフィスビルに拠点があり、他社との協業がしやすい環境に置かれている。

　「モビリティデータのAI活用は、車載器からのデータを収集し、クラウド側に送って学習させる必要がある。これらをエンド・ツー・エンドで実現する環境を構築しなければならない」（古澤氏、以下同）

　このための基盤研究を行うグループに、古澤氏は所属している。

交通事故ゼロは、車両だけでは達成できない

　トヨタ自動車がAI基盤の研究をしている理由は「交通事故ゼロ社会」を実現するためだと、古澤氏は言い切る。

　「過去10年で国内の交通事故件数はほぼ半減している。車両に搭載されている安全運転支援機能が寄与しているが、もっと減らしていくにはさらなる努力が必要だと考えている」

　具体的には、これまで行ってきた運転支援系技術（トヨタでは「トヨタセイフティセンス」）のさらなる進化、運転情報のAI学習による自律的なデータドリブンの高度化を進めていく。だが、それでも足りないと古澤氏は言う。

　「車両がどんなに進化しても防げない事故がある。例えば、交差点の死角から飛び出してくる車両との衝突は、車両単体では避けることができない。事故ゼロを目指すには、人、車、そしてインフラの『三位一体』で協調し、事故を防ぐシステムを構築する必要がある」

　それが、古澤氏たちが研究を続けているデータドリブン基盤開発の目的だ。

　本講演では、その途中段階である、車両データのAI学習による自律的な制御の高度化と、これに必要なデータ基盤の開発状況を説明した。

オープンイノベーションで基盤開発を推進

　古澤氏たちが研究開発を進めるデータドリブン基盤は、次のようなデータを扱うものだ。まず車両のカメラやセンサーから走行データを収集。それをAIで学習し、事故のシーンを生成してシミュレーションを実行する。適応性が確認されれば、そのモデルを車両にフィードバックし、車両制御のソフトウェアをアップデートする。「データ収集」「学習」「アップデート」のサイクルを回しながら精度を向上させることで、交通事故を減らしていくことが狙いだ。

　このサイクルを回すためのシステムにおいて、車両から効率よくデータを収集する部分と、収集したデータをAIで学習する部分の2カ所で課題があると古澤氏は指摘する。

　まず画像などを含む車両のデータは膨大な容量となり、携帯通信の回線速度では収拾が困難だ。また集めた膨大なデータをAIで学習する際には、強力なGPUクラスタを構成したシステムが必要で、消費電力や機器への投資などの問題がある。「通信、計算、MLOpsといったさまざまな観点の技術開発が必要で、外部の専門家とのオープンイノベーションが不可欠だと考えている」

　そこで、さまざまな立ち位置の企業が集結し、モビリティデータの基盤開発を探索するコンソーシアムとして2018年に設立されたのが「AECC （Automotive Edge Computing Consortium）」。トヨタ自動車、F5を含む19社がメンバーとして活動しており、コンソーシアムの成果として、実証実験の結果をまとめたホワイトペーパーも多数発行している。