【特集】マクニカのスマートモビリティへの挑戦 自動運転やMaaS、サービス開発をトータルサポート

〜共に創る、伴に走る~



自動運転、そしてMaaS(Mobility as a Service)。ついに「移動」の大変革が起きる時代が訪れる。自動運転車を活用したタクシーサービスや配車サービスが誕生し、赤字に苦しむ地方都市の路線バスも自動運転化によってローコストで存続できるようになる。

ただ、企業や自治体が自動運転技術の活用やMaaSサービスとしての展開に挑戦しようとしたとき、さまざまな壁にぶつかる。実証車両の準備、センサーの選定、AIの構築、リスクアセスメント、セキュリティ・・・。クリアしなければならない課題は非常に多い。

こうした課題をワンストップで解決しようと事業を展開している企業がある。半導体商社として知られるマクニカだ。新事業として、モビリティサービス開発の上流から下流までをトータルサポートするサービスを展開している。

特集「マクニカのスマートモビリティへの挑戦〜共に創る、伴に走る~」では、「ソーシング×コンサルティング×エンジニアリング」というバリューを有するマクニカの取り組みに焦点を当てる。

■第1回:【インタビュー】自動運転の「頼りになる相談役」!開発から実装まで
インタビューに応じる大竹勉氏=撮影:自動運転ラボ

モビリティサービス開発における「伴走型トータルソリューションプロバイダー」という側面を強くしている技術商社マクニカ。日本や世界のさまざまな企業と協業関係を築き、自動運転技術の研究開発や実証実験、次世代モビリティサービスの社会実装などにおけるあらゆる課題に対し、最適なソリューションを選別・提供できることが強みだ。

自動運転の「頼りになる相談役」的な存在になりつつあるマクニカ。特集「マクニカのスマートモビリティへの挑戦〜共に創る、伴に走る~」の第1回目は、イノベーション戦略事業本部モビリティソリューション事業部の大竹勉氏(プロダクトマーケティング第1部長)に、モビリティ領域で事業を本格化した理由やマクニカの強みなどについて聞いた。

■第2回:自動運転を実現するためのプロセスとキーテクノロジーは?

国内各地で自動運転の社会実装に向けた取り組みが増加している。まもなく実用化段階に移行し、導入を検討する動きは加速することが想定されている。

未知の領域であった自動運転が現実のものになろうとしているが、実現に向けたプロセスなどはまだまだ不明な部分が多く、足踏みを余儀なくされているケースもありそうだ。

そこで今回は、自動運転を実現するためのプロセスやキーテクノロジーを解説していく。

■第3回:【インタビュー】実証実験用の自動運転車の構築からビジネス設計支援まで!

自動運転向けのAI(人工知能)や要素技術の検証、走行データの収集、さらには自動運転車を活用した移動サービスの検証などを進めるにあたっては、当然のことだが「自動運転車」そのものが必要になる。

ただ実証実験を実施する際には、検証したい技術や収集したい走行データ、展開予定の移動サービスの内容に合わせ、車両をカスタマイズする必要があり、いわゆるパッケージ化された自動運転車では検証ニーズを受け止めきれないケースが多い。

そんな中で最近注目を集めているのが、自動運転分野に力を入れている技術商社のマクニカだ。ニーズに合った車両の構築やセンサー構成に関するコンサルティングを展開しており、マクニカに任せればオーダーメイドの自動運転車を完成させることができる。

今回は、マクニカのイノベーション戦略事業本部モビリティソリューション事業部の福田泰之氏(スマートモビリティ事業推進部長)に、マクニカの自動運転実証実験用車両のカスタマイズサービスについて話を聞いた。

■第4回:自動運転、センサー選定のポイントは?

各地で盛んに行われている自動運転の実証実験。開発各社がさまざまな自動運転車を構築し、社会実装に向け日々試験走行を積み重ねている。

こうした実証に用いられる実験車両は、一部汎用性に優れた車種もあるが、開発向けの車両をベースに活用条件に合わせてカスタマイズするのが一般的だ。このカスタマイズにおいて重要なポイントとなるのがセンサーの選定だ。

今回はセンサー選定に焦点を置き、その重要性に触れていこう。

【記事リンク】自動運転、センサー選定のポイントは?」から。

■第5回:自動運転、認識技術とSLAMを用いた自己位置推定方法とは?

自動運転の要素技術に挙げられる人工知覚(Artificial Perception)技術や位置特定技術。センサーやAI(人工知能)の活用によって自動運転車に「眼」を与え、周囲の状況を認識するとともに、自車位置を正確に特定することで自動運転の精度を高めることができる。

自動運転車はどのようにして「眼」の機能を得ているのか。また、どのようにして自己位置を特定しているのか。認識機能や位置特定技術を解説するとともに、注目のSLAM技術についても触れていこう。

■第6回:自動運転の安全確保のための技術とは?

実用化に向けた取り組みが加速する自動運転。ドライバー不在による無人運転で道路上を安全に走行する最新技術だ。自動運転のキーワードは「無人化」と「安全性」に集約できそうだ。

従来人間が担っていた運転操作や安全確認をシステムが代替することで、交通事故の9割を占めると言われるヒューマンエラーをなくし、道路交通の安全性を高めることが可能になる。

安全第一の自動運転車だが、決して事故がなくなるわけではない。また、複雑化したコンピューター機器特有の故障なども想定される。

今回は「安全設計」を軸に、自動運転の安全確保に向けた技術について解説していく。

■第7回:自動運転×セキュリティ、万全な対策は?

自動運転の実現には、センサーによる認知技術やAI(人工知能)による解析技術、通信技術などさまざまな要素技術が求められるが、その中の一つとしてセキュリティ技術が挙げられる。

常時通信を行いながら走行する自動運転車は、常時ハッキングのリスクを抱えながら走行しているためだ。万が一ソフトウェアが改ざんされれば人命に直結しかねないため、万全のサイバーセキュリティ対策が必要とされている。

この記事では、自動運転を取り巻くサイバーセキュリティの現状や対策について解説していく。

■第8回:自動運転車のデータ収集からマネタイズまで!

自動運転車は走行しながらさまざまな種類のデータを生成する。そしてそのデータ量も膨大なものとなる。そのため、データの効率的な収集や管理には、走行のための技術とは別の技術やソリューションが必要となる。

こうした点においてサポートを提供しているのが、自動運転を中心としたスマートモビリティに注力するマクニカだ。さらにデータの収集や管理の支援だけではなく、収集したデータを使った新たなマネタイズモデルの提案も行っており、自動運転技術を活用した移動サービスの収益化も強力に支援している。

今回は同社のイノベーション戦略事業本部モビリティソリューション事業部の課長である田中健一郎氏にインタビューし、マクニカが「自動運転×データ」の切り口でどのようなサポートが可能なのか、紐解いていく。

■第9回:自動運転サービスの事業化、一気通貫で支援

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■第10回:建機の自動運転化で「現場」の常識が変わる!

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■第11回:「自動運転車×道路点検」が将来スタンダードに!

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