AIのカギを握る学習データ。そのデータを巡り、自動車大手とIT大手の連携が加速する。中でも、リスクを果敢に取るのがホンダだ。Google社との協業を検討し始めた。Google社を警戒するFord社やVW社、日産は、Amazon社やMicrosoft社に注目する。一方、AIの自社開発に挑むのがトヨタ。自動運転AIの開発で主役に立つのは誰か。

 ソフトバンクグループや米Alphabet社(Google社の持ち株会社)などが自動運転車に注目するのは、そのデータ収集能力に期待するからだ(図1)。自動運転車の走行性能を左右する、人工知能(AI)の一つであるディープラーニング(深層学習)。解析精度を高めるカギを握るのが、学習に使う画像や音声などのデータ(教師データ)の量と質である。 自動運転車は、走るデータ収集装置と言える。カメラやミリ波レーダー、赤外線レーザースキャナー(LiDAR)を中心に、多くのセンサーを搭載する。車内にカメラやマイク、脈拍センサーなどを置き、乗員の行動や会話、生体情報などを把握する開発も進む。

図1 IoTのデータ通信量のうち自動車用途の伸び率は高い
図1 IoTのデータ通信量のうち自動車用途の伸び率は高い
自動運転車には、多くのセンサーを搭載する。そのデータを通信で集めて、深層学習などを使って解析することになる。IHSテクノロジーの予測を基に作成した。
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