【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〜

自動運転時代におけるデータマネジメントの重要性や課題



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

近日公開予定

■第4回:【インタビュー】NetApp社のデータマネジメントの強みとは?

近日公開予定

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