タイヤメーカー大手のTOYO TIRE（トーヨータイヤ）は2020年2月、CASE時代を見据えた新たなタイヤセンシング技術の開発を発表した。AI（人工知能）やデジタル技術を活用して走行中のタイヤパフォーマンスを可視化する技術だ。
ゴムを主原料とするタイヤはアナログな存在と思われがちだが、タイヤメーカー各社の取り組みを追っていくと、その役割を大きく変化させる兆しがうかがえる。
今回は、トーヨータイヤの取り組みを中心に、近未来のタイヤがどのように変わっていくのかを見ていこう。
記事の目次
■トーヨータイヤの取り組み
タイヤを情報取得デバイスに
CASE時代を迎える中、トーヨータイヤは自動車用タイヤにおいても情報通信機能を備えるインテリジェント化や車両制御の高精度化や運行管理、メンテナンスを支援する情報の提供などが求められていると考え、自動車において路面と唯一接しているタイヤから各種情報を吸い上げるセンシング技術の開発を進め、タイヤそのものを「情報取得デバイス」として活用することで新たな付加価値を創造するといった構想を進めている。
具体的には、走行している路面の状態やその走行車両に装着されているタイヤの状態を把握するため、タイヤにセンサーを装着し、検知したさまざまな情報を高度に演算処理することによって、果たすべきタイヤ性能（グリップ力）の限界値を導き出すセンシング技術を構築した。
これによって、走行している路面の状態に対して求められる性能範囲と、走行中のタイヤがそれに応じた空気圧や温度、路面判別、荷重、摩耗、異常といった情報から推定されるタイヤのパフォーマンス「タイヤ力」を発揮できているかをデータとして把握するとともに、可視化することを可能にした。
【参考】関連記事としては「CASEとは？ 何の略？ 意味は？ 自動運転、コネクテッド、シェアサービス、電動化」も参照。
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— 自動運転ラボ (@jidountenlab) November 1, 2018
タイヤのパフォーマンス能力を示す「タイヤ力」
タイヤ力は、例えば凍結路面を走行する際、タイヤの摩耗具合や異常、走行速度などをもとに、滑らないのか、曲がることができるのか、止まることができるのかといった、タイヤが発揮している現状のグリップ力と限界のグリップ力など、タイヤのパフォーマンス能力を示すものだ。
可視化においては、限界のグリップ力を表現した「円」の中に、現状のグリップ力を示す「点」が入っているイメージだ。円は、路面の状態や速度などにより随時変化する「路面とタイヤのすべりやすさ」によって大きくなったり小さくなったりする。点は、アクセルやブレーキなどの操作によって円の中を前後左右に動き、円の中心付近に位置しているときは高いグリップ力を発揮し、円の枠に近付いた際はグリップ力が限界に近付き、滑りやすくなった状態を表す。
滑りやすい凍結路面では円が小さくなり、グリップ力を失いやすい状況にあることがひと目でわかり、どのくらいのアクセル・ブレーキワークでグリップ力が限界に達するかも直感的に理解しやすいイメージとなっている。
このように、情報取得デバイスとしての機能を備えたタイヤから検知・収集したデータを活用し、個別の車両ごとに求められるタイヤ性能の限界値と実際のパフォーマンスをリアルタイムで把握し、その情報を車両と連動させることによって、より精度の高い安定走行や危険回避といったドライブを実現することができるという。
タイヤ力を検知する技術「タイヤ力推定モデル」
同社のタイヤセンシング技術は、タイヤを情報取得デバイスとして機能させ、検知した情報から「走行中の路面に応じてタイヤに求められるパフォーマンス」と「実際の走行中に発揮しているパフォーマンス」の双方を導き出すことをコンセプトに据えており、これらのパフォーマンスを十分に発揮することによって安全をはじめとした精度の高いドライブにつなげていく。
このタイヤのパフォーマンスの検知は、タイヤに装着したセンサーの情報をもとにした「タイヤ力推定モデル」の構築により行っている。
タイヤ力推定モデルは車上デバイスに組み込まれ、スマートフォンなどの音声や画像を認識して処理・応答する仕組みと同様の技術であるデータ分析やAIによって構築されている。
開発には、AIテクノロジーの活用や高度なIoTソリューションの提供を行うSAS Institute Japanが携わっている。モデル構築に向け車両とタイヤ・ホイールに装着した各種計測機器とタイヤに装着したセンサー情報を同期させ、モデルを構築するための学習データを収集し、要素となる各データの相関性をAIによって見出していく手法だ。
トーヨータイヤはPOC（概念検証）を経てこの手法の可能性を確認し、さまざまな条件下で学習データの収集と学習方法の試行錯誤を繰り返し、開発を進めてきた。
宮崎県にある同社のテストコースで実証を重ねて成果を積み上げ、現在は実車にセンサー類を装着し、公道における実路走行でさまざまなデータの収集を進めている段階という。
■タイヤ力の未来像
このタイヤ力は、タイヤにおける各種データ・状況を可視化し分析するだけに留まらず、他の技術や情報と掛け合わせることにより、更なる付加価値を生む。
この付加価値により、自動運転やADASにおける安全性能や利便性をいっそう高めることもできそうだ。
タイヤ力×自動ブレーキ
例えば、タイヤ力と自動ブレーキを組み合わせることで、走行中の自動車の制動距離をより正確に測ることが可能になる。
障害物を検知して自動ブレーキが作動した際、装着しているタイヤで衝突前に止まることができるのかどうかを事前に判断し、止まれないのであれば即座に回避行動に移ることも可能になる。同社では、高速道路における適正な車間距離や、自動運転における隊列走行の車間距離などへの適応も考えているようだ。
タイヤ力×地図情報
また、タイヤ力を地図情報（ナビ）と掛け合わせることにより、カーブを曲がる際に必要なグリップ力（コーナリングフォース）という付加価値を生み出すこともできるとしている。地図情報をもとに進路の先の曲率や勾配などを事前に把握し、タイヤ力と結びつけることで、減速を促すアラートをはじめ車両の制御に繋げることができ、より安全な移動を支援することが可能になるとしている。
タイヤ力×天候情報
タイヤ力と天候情報を掛け合わせると、走行先の路面に対するグリップ力を事前に把握することも可能になる。
例えば天候情報が雪で、道路が積雪や凍結の可能性がある場合、装着しているタイヤで通行可能かどうかを判断することができ、前もってルートを変更することなども可能となる。
タイヤ力×状態
タイヤ力とタイヤの状態を掛け合わせることにより、タイヤが「その状態」に至るまでの履歴や使われ方をたどることができる、いわゆるトレーサビリティの考え方に応用できる。
パンクなどタイヤに異常が発生した場合、これまでは結果としての状態を確認することが主となっていたが、どんな経緯で故障に至ったのか、どんな使われ方で摩耗に至ったのかなど、原因の推定に用いることが可能になる。
こうした履歴データを活用することにより、摩耗や異常の発生予測やメンテナンス時期の計画、各顧客の使い方に適したタイヤの提案、使用環境に応じたタイヤの開発などにもつなげることができるとしている。
■タイヤ力が生むデータの商機
トーヨータイヤは2020年2月、「タイヤセンシングから広がる世界」と題した技術発表セッションを開催し、その中で行われたトークセッションや質疑応答の内容も公開している。
トークセッションでは、カーシェアリングやレンタカーなど、ドライバーが車両やタイヤを厳密に選ぶことができない環境に言及し、そうした際にもタイヤの状態を可視化する技術は有効とする発言があった。
カーシェアなどでは毎回同じ車両に乗ることができるとは限らず、一台一台のタイヤコンディションは当然異なる。通常、タイヤの性能を把握するにはしばらく運転する必要があるため、タイヤ力の可視化技術はドライバーの安全安心に大きく貢献しそうだ。
また、将来に向けたビジョンとしては、データをクラウドに収集することでさらに付加価値を高めていくサイクルを考えているとし、タイヤ力をデータとして扱うことでパートナー企業とのコラボレーションが生まれ、いろいろなチャンスや付加価値が生まれるとしている。
■他社の取り組み
自動運転をはじめとするCASEに向けた取り組みは、タイヤメーカー各社に広がっている。
ブリヂストン、横浜ゴム、住友ゴム工業も開発に注力
ブリヂストンは2019年12月、タイヤの内面に貼り付けたセンサーによって走行時にタイヤが路面と接触したときに発生するひずみを計測し、タイヤの荷重と摩耗状態を推定する技術を開発したと発表した。
従来のタイヤセンシング技術（CAIS）では加速度を計測する手法だったが、新技術「Smart Strain Sensor」は速度に依存せずに計測することが可能なため、極低速度域でも信頼性の高いデータを収集することができるという。
横浜ゴムも2019年10月、乗用車用のタイヤセンサーについてアルプスアルパインと共同開発を進めていることを明らかにしている。
従来のタイヤ空気圧検知に加え、摩耗検知や路面検知、またこれらのデータをデジタルツールで処理・管理していくソリューションビジネスの展開を視野に入れ研究開発を行っているという。
住友ゴム工業は2019年5月、群馬大学次世代モビリティ社会実装研究センターと自動運転レベル4に対応したタイヤ周辺サービスの共同研究を開始しており、同年11月には自動運転車のタイヤ空気圧データとセンター内に設置された自動運転管制所との連携が完了したと発表した。
タイヤ内のリムに設置した直接式TPMS(タイヤ空気圧監視システム)からBluetoothの仕様の一つであるBLEで自動運転車の車載システムに空気圧データを送信するほか、車載システムからコネクテッド技術によって管制所へデータを送信することや、管制所から自動運転の個々のタイヤ空気圧情報を管理画面でモニタリングすることを可能にした。
この技術により、車両が無人の場合でも遠隔でタイヤ空気圧のモニタリングが可能となり、自動運転車におけるパンクなどを想定したタイヤトラブルの予知保全に貢献するとしている。
【参考】関連記事としては「ブリヂストン、タイヤ騒音試験を無人自動運転で実施へ AI自動運転ベンチャーZMPと」も参照。
もはやヒト不要…タイヤ騒音試験、ブリヂストンがZMPとAI自動運転化へ開発 https://t.co/L5NNyCcMJk @jidountenlabさんから
— 自動運転ラボ (@jidountenlab) July 19, 2018
海外勢では独コンチネンタルや米グッドイヤーも
海外勢では、独コンチネンタルが2019年10月、東京モーターショーで新たな技術システム「Conti C.A.R.E.（コンチ・ケア）」を披露した。
タイヤ構造内に組み込まれたセンサーが、トレッドの溝深さや損傷の可能性、タイヤ温度と空気圧に関するデータを生成し、継続的に評価し、ContiSense（コンチ・センス）と名付けられた監視システムがそのデータを車両管理者に送信する仕組みのようだ。
米グッドイヤーは2017年、自動運転向けのコンセプトタイヤ「Eagle 360 Urban」「IntelliGrip Urban」「CityCube」を発表している。AIや高性能なセンサー技術を搭載しており、「Eagle 360 Urban」は真横への移動も可能にした球状で、タイヤ表面のセンサーが路面や天候状況などを判断し、表面の凹凸を自動的に形成するという。
【参考】コンチネンタルの取り組みについては「コネクテッドなタイヤの未来とは？コンチネンタルタイヤが東京モーターショーで展示」も参照。グッドイヤーの取り組みについては「タイヤにもAI搭載!? 凸凹が自動変形 自動運転向けに米グッドイヤー」も参照。
コネクテッドなタイヤの未来とは？コンチネンタルタイヤが東京モーターショーで展示 https://t.co/jjcbrBkETJ @jidountenlab #コネクテッド #タイヤ #コンチネンタル
— 自動運転ラボ (@jidountenlab) October 12, 2019
■【まとめ】タイヤのセンサー化がスタンダードに
各社の取り組みを見ると、近未来の自動車はタイヤもセンサーの一部と化すのが標準のようだ。自動車においてタイヤは、車重をしっかり支えて衝撃を緩和し、制動力を大きく左右する重要な役割を担っているが、今後は路面と接するタイヤだからこそ計測できるデータを生かす開発が実用化に向け大きく動き出すことになる。
自動運転においても非常に有用な技術で、トーヨータイヤが例示した自動ブレーキや地図情報などとの連携案が示す通り、各要素技術と組み合わせることで走行をより安全で快適なものに進化させるポテンシャルを持っている。
タイヤのセンサー化・システム化は、自動運転の進展とともに一気に進みそうだ。
【参考】関連記事としては「【最新版】自動運転に必須の7技術まとめ 位置特定技術、AI技術、予測技術など」も参照。
