今後の道筋：デジタルツインテクノロジーを活用し、ADASと自律走行車の開発を加速

過去10年間、完全自律走行車（AV）とより先進的な運転支援システム（ADAS）の素晴らしい未来が自動車業界を動かしてきました。OEMメーカーはデータを活用してかつてないレベルの自動化を実現し、システム、設計、開発プロセスを革新してきました。しかし、最終的な目標は捉えどころがありません。 

OEMは、実環境におけるテストのコストの高さ、絶えず変化する規制要件への対応など、あらゆる面で課題に直面しています。しかし、デジタルと物理の世界のギャップを埋めるデジタルツインテクノロジーなどの開発により、メーカーはこれらのハードルを克服するためのツールをかつてないほど入手できるようになりました。これらのツールは、経営効率の向上、ADASおよびAVシステムの複雑な製品ライフサイクルの管理、そして最終的にはイノベーションの推進に役立ちます。

デジタルツインがADASとAVのイノベーションをどのように加速できるかを理解するには、まずOEMとこれらのシステムに供給するデータとの関係に影響を与える力を考えることが重要です。

• オンプレミスからクラウドへ：物理的なデータセンターからクラウドベースのインフラストラクチャへの移行は、自動車企業にとって大きな可能性を解き放ちます。OEMのデータストレージとデータ処理能力の拡張を可能にするクラウドコンピューティングは、世界中のチーム間のコラボレーションも促進します。また、オンプレミスシステムよりも効果的かつ効率的に、ADASとAVの開発に不可欠な高度な機械学習やシミュレーションモデルをサポートしています。
  

• デジタルと現実の隔たりの橋渡し：安全性と信頼性を確保するために、ADASとAVシステムには現実世界のデータとシミュレーション環境のシームレスな統合が必要です。デジタルツインテクノロジーにより、OEMは現実世界の車両性能を反映したバーチャルモデルを作成できるようになり、エンジニアは通常であれば物理的に再現するのが困難または危険なテストを実行できます。たとえば、地殻変動プレートの動きについて熟考することなく地震時の運転をシミュレーションしたり、仮想クラッシュテストを実行したりすることで、必要な物理プロトタイプの数を減らすことができます。OEMは、現実世界のデータをこうしたシミュレーションに投入することで、アルゴリズムをより迅速に改良し、従来のテスト方法に付随する時間とコストを削減できます。
  

• 新しい規制と要件：ADASやAVテクノロジーの規制状況、特に安全基準やデータプライバシーに関する規制が進化しているため、OEMはコンプライアンスとイノベーションのバランスをとりながらアジャイルに対応する必要があります。デジタルツインは、より徹底的な検証と検証プロセスを可能にすることで、認証を迅速化し、開発コストを削減し、市場投入期間を短縮します。
  
  

• イノベーションの推進：デジタルツインテクノロジーを活用すると、異常気象、道路ハザード、多様な交通シナリオなど、さまざまな走行条件をシミュレーションできるため、OEMは新しいアイデアを仮想で検討、検証できるようになり、プロトタイプを次から次へと構築する負担が減ることで、ADASやAVシステムのイノベーションを迅速かつコスト効率良く行えるようになります。 

• 運用効率の改善：デジタルツインはデータドリブンな性質があるため、OEMは現実世界のデータをシミュレーションに取り込んで大規模な路上テストの必要性を減らすことができます。また、シミュレーションから得られたデータを使用して、学習と製品の改良をさらに高めることができます。これらの統合は、ソフトウェア開発者からハードウェアエンジニアまで、チーム間のコラボレーションを改善し、最終的には開発コスト全体を抑制しながら製品の品質を向上させるために役立ちます。

• 製品ライフサイクル管理の強化：ADASとAVシステムのライフサイクルは長く、多くの場合、複数の車両世代にまたがっています。デジタルツインは、OEMが車両の長期的な性能を総合的に把握できるようにすることで、この複雑さへの対処を支援します。初期設計から研究開発、アフターマーケットサポートまで、これらの仮想モデルは継続的なアップデートと改善を可能にし、製品のライフサイクルを中断することなくソフトウェアアップデート、ハードウェア変更、安全要件を確実に実施できるようにします。

これらのイノベーションは、ほんの始まりにすぎません。現実世界の車両からの既存のデータは、長い間シミュレーションモデルに情報を与えてきましたが、生成AIの登場により、デジタルツインテクノロジーに新たな次元が加わりました。記録された実世界データに加えて、生成AIにより、OEMはまったく新しいシナリオを生成したり、データ内のパターンの変化に基づいてソリューションを最適化したりできるようになります。

ADASとAVの開発においては、このアプローチの組み合わせによってメリットが最大化します。つまり、現実世界のデータは日常的な状況での実用性を示し、生成AIは、まだ発生していないシナリオに備えられるようにします。

しかし、すべてを活用するには、OEMはこうした新しいデジタルツインテクノロジーを推進してイノベーションを推進できる、堅牢でスケーラブルなデータファウンデーションを必要としています。現実世界のデータとシミュレーションデータを融合させることで、デジタルツインはより効率的で信頼性が高く、より安全な車両への道を提供します。データは、その道を前進するための道筋を切り拓きます。

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