【特集・目次】自動運転車1台あたり2ペタバイトの衝撃〜自動運転×データマネジメント〜

自動運転技術のフェーズはすでに実用化の段階を迎えている。条件付きの自動運転機能を搭載した車両が徐々に登場し始め、自動運転車を使ったタクシーサービスやシャトルサービスが実際に世界各地で人の移動に利用され始めている。そして、こうした実用化を見据えた実証実験が一層盛んに行われるようになってきた。

こうした状況の中で今後必要性が増していくのが、データマネジメントだ。自動運転車の試験車両においてはカメラやLiDARでセンシングをしながらテスト走行すると、年間を通じて生成されるデータ量は2PB（ペタバイト）＝2,000TB＝に及ぶと推測されており、この膨大なデータ量を適切に扱えるソリューションが必要とされている。

そして、この膨大なデータをただ保存するだけではなく、どう活用していくかという視点も重要だ。センシングデータは自動運転AI（人工知能）の学習のために有用であるほか、道路の状況などをクラウドで共有してビッグデータ化して共有できれば、クルマ社会全体に恩恵がある。

特集「自動運転車1台あたり2ペタバイトの衝撃〜自動運転×データマネジメント〜」では、自動運転時代におけるデータマネジメントの重要性や課題などについて、さまざまな視点から考えていく。

■第1回：自動運転実証が国内外で活発化！データマネジメント上の課題は？

米Waymo（ウェイモ）による自動運転タクシーサービスの開始からまもなく2年が経過する。自動運転技術の開発は世界各地で盛んに進められており、ウェイモに次ぐ企業が続々と誕生する時期を迎えつつある。

サービス化・実用化を見据えた公道での実証実験もいっそう加速傾向にあり、自動運転の実証実験はもはや珍しいものではなく、日常的な活動となっている。

こうした実証で気になるのが収集データのマネジメントだ。自動運転車から生成される膨大なデータは、どのように蓄積され、活用されるのか。

今回は、国内外の自動運転実証の実態をはじめ、生成されるデータ量や活用目的などに焦点をあて、データマネジメントの必要性に触れていく。

■第2回：自動車会社はコネクテッドカーで集めたデータを、どう活用している？

車載通信機（DCM）の搭載が進み、つながるクルマの市場化が急速に進展している。コネクテッドカー時代の幕開けだ。テレマティクス保険をはじめとした各種サービスの展開をはじめ、通信機能は自動運転の実現にも大いに貢献する技術となる。

こうした新たなサービスや技術の進展の裏側では、膨大なデータが生成・蓄積され、目的に応じた活用のほかさらなるサービス展開を目指すデータの有効活用を模索する動きが活発化している。

コネクテッドカーでは、どのようなサービスが提供され、どのようなデータが生成・収集されているのか。また、これらのデータはどのように活用されているのか。コネクテッドデータの今に迫ってみる。

■第3回：自動運転AIとデータの関係性は？データマネジメントの重要性

自動運転システムの根幹をなす技術として真っ先に挙げられるAI（人工知能）。自動運転における「脳」の役割を担い、自動車制御に関わるあらゆる判断を下す。

判断に要するデータは非常に多岐に渡り、膨大なデータを効果的かつ効率的に高速処理する能力が問われることは言うまでもないことだが、では、AIは実際にどのようなデータを扱っているのか。また、AI開発においてもどれほどのデータを用いているのか。

主力となるセンシング領域を中心に、AIとデータの関係を明らかにし、データマネジメントの重要性に触れていく。

■第4回：【インタビュー】自動運転実証、NetAppがデータマネジメントを下支え

自動運転の実証実験が国内外で活発化している。安全走行に向けてはAI（人工知能）にさまざまなデータを学習させる必要があるが、そこでポイントとなってくるのが、学習させるためのデータのマネジメントだ。

センサーで得るデータは膨大な量となるため、自動運転AIや車載システムを開発する企業にとっては、自動運転のテスト車両が得るデータをどう適切に扱い、AIにどう効率的に学習をさせるかが重要となる。

こうしたデータのマネジメントで役立つソリューションを提供しているのが、データ管理大手の米NetAppだ。自動運転ラボはNetAppのエンジニアリング担当であるロバート・ナギー（Robert Nagy）氏にオンラインインタビューし、NetAppの強みや展望を聞いた。

■第5回：「自動車×AI」をEブックで一挙解説！

データ管理大手の米NetApp（ネットアップ）は「自動車業界のAI」と題したEブックを無料公開している。

自動運転化に向けてAIの開発が急がれる中、同社はAIのユースケースの成功を左右する要素が「データ」だと強調し、Eブックでは効率的なデータパイプラインの構築方法などを解説している。