TOP >
MaaS/CASE > SASのIoTリアルタイムアナリティクス、TOYO TIREの安全走行を支えるタイヤセンシング技術研究開発に採用
Connected/Autonomous/Shared Service/ElectricのCASE時代を迎えた昨今、TOYO TIRE株式会社は、自動車用タイヤの役割は大きく変化しており、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、運行管理やメンテナンスを支援する情報提供など、タイヤに求められる役割も大きく変化していると考え、タイヤにセンサーを装着し、「タイヤ力」という、走行中のタイヤの状態とタイヤの限界値を把握する独自のセンシング技術を開発した。
タイヤ力を把握するため、TOYO TIREは、SAS Institute Japan株式会社(以下、SAS)のソリューションを利用し、タイヤに装着したセンサーからの情報を入力して、タイヤ力として出力する「タイヤ力推定モデル」を構築した。これにより、タイヤのパフォーマンスをリアルタイムに可視化できる。たとえば、限界を超える走行や、ブレーキによる衝突の危険などを推定することができ、車両制御との連携や表示やアラートによってドライバーに通知する。
タイヤ力推定モデルは、SASの機械学習とディープ・ラーニングを担う「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」により膨大なデータから構築された。そしてタイヤ力推定モデルを「SAS Event Stream Processing」を介して車上デバイスに組み込むことでリアルタイムでのタイヤ力の可視化を実現している。
また、「SAS Event Stream Processing」により収集、演算されたデータはクラウド上に集められ、これらデータを気象状況や交通、道路状況などの外部データと併せて分析して、安全走行に必要な情報として車上デバイスにフィードバックすることも可能だ。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと
「厳しい・緩い」では測れないAI規制、6カ国の規制動向から読み解く企業の備えとは
AIの費用障壁が下がった今も、導入が進まない企業に欠けている「入り口設計」という発想
公開3日で停止された「Claude Fable 5」はなぜ復活できたのか?解除の裏側...
AIエージェントが発注する時代に備える、サプライヤーが今すぐ点検すべき3つのこと
B2B取引の自動化で「発見されない企業」にならないために ーAIが自律的に連携する時...