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AI×Mobility

交通モビリティ

スマートシティの実現に向けて

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自動車業界におけるAI

交通量の絶え間ない増加、交通騒音や公害、都市部の限られたスペースのため、人や物の移動方法は劇的に変化しなければなりません。
AIや機械学習などの新技術は、すでに自動車業界を席巻しています。AIベースのシステムは、交通事故や死亡事故を減らし、製造コストを下げ、サービスレベルを向上させるのに役立ちます。

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機械学習、人工知能、データ分析などのテクノロジーを使用して、モビリティの課題を特定、予測、解決しています。
人工知能技術は、企業や都市が自動型モビリティ、環境に優しいシステムに移行することを可能にします。

スマートグリッド管理

電気自動車は、たまにバッテリーを充電する必要があります。しかし、電気自動車のバッテリーに蓄えられた電力を電力網に再販することもできることを知らない人が多い。AIは、電気自動車の充電に最適なタイミングと、Vehicle-to-Grid（V2G）"アンチャージ "に使用するタイミングを予測することができます。スマートグリッド管理により、ドライバーはコストを削減し、グリッド全体の効率性と安定性を高めることができます。

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交通システム

Mobility-as-a-Service (MaaS) は、ユーザーがさまざまな交通手段を使って迅速に旅行の計画を立てることを可能にします。MaaSを利用すれば、通勤者はスマートフォンなどのパーソナルデバイスを使って、乗車予約、管理、支払いを行うことができます。
AIを活用することで、MaaSシステムは完全自律運転やスマートトラッキングなど、大きなメリットを得ることができます。さらに、AIベースのコントローラーを搭載したMaaSは、自律走行車のフリートを最適化、監視、調整しながら、個々のユーザーに大きなオプションを提供することができます。

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ドライバー
モニタリング

運転モニタリングシステムは、カメラを使ってドライバーの注意力をモニタリングします。システムはドライバーを認識し、ドライバーの注意力のレベルをチェックします。ドライバーが注意力を散漫にしていると、システムはドライバーに警告を発します。ドライバーはAIベースのシステムを使って、シートポジション、温度、ミラーなどの車両設定を自分の好みに合わせて調整することができます。

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自動運転車

  • 技術が進化するにつれて、自動運転車が、主流になる可能性があります。

    コンピュータービジョンとディープラーニングシステムは、自動運転車の頭脳です。これらのシステムは、センサーから送られてくるすべての情報を処理し、コンテキストを与える役割を担っています。自動運転車のデータは、カメラ、レーダー、LiDAR（Light Detection and Ranging）などの複数の異なるソースから送られてきます。コンピュータビジョンシステムは、これらすべての異なるソースからのデータを処理する必要があります。その結果、環境情報の収集は非常に包括的な作業になります。

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交通管理

交通情報収集

カメラやセンサーが道路のいたるところに埋め込まれ、交通の詳細を収集しています。これらの詳細は、クラウド上のビッグデータ分析やAIベースのシステムに送られます。これらのビッグデータツールが分析を行い、交通パターンを特定したり、渋滞を予測したりします。

ドライバー体験向上

ドライバーはAIを利用して道路の安全性を向上させ、待ち時間を短縮することができます。事故、道路の閉塞、目的地までの最短ルートなどの重要な交通情報は、ドライバーが渋滞に巻き込まれることなく旅行するのに役立ちます。

製造業

AIは車の作り方も変えようとしています。 人間の介入なしに材料を搬送するように設計された自動運転車（AVG）があります。AIベースの溶接・塗装ロボットは、製造上の欠陥を識別し、それに応じて工程を変更することができます。これらのAIベースのロボットは、自動車製造をより安全に、より効率的に、より安価にします。

インシュアテック

インシュアテックとも呼ばれる保険のテクノロジーアプリケーションは、AIのディープラーニング機能をベースにしています。事故後にドライバーが自分で損害査定を申告できるDIY保険アプリや、ビッグデータからフィルタリングされたリスク要因に基づいてドライバーのリスク評価を行うものなどが含まれます。

AI×Mobility ：Smart City

AIをベースにしたシステムは、都市の拡大・成長の仕方に大きな影響を与えます。
例えば、自動運転車は、都市の脱都市化の動きを開始させることができます。自動運転車は、より安く、より速く、より安全な通勤手段を提供します。人々は都市の外に住み、自動運転車を使って素早く通勤することができます。また、車を運転していないので、通勤時間を利用してAIが車を運転している間も仕事を続けることができ、乗車中は完全に生産性を高めることができます。