Fastlane™ Collector
AI-支援型車両コンテキスト
AI に基づく洞察、アクション、および継続的な改善を推進するために必要な車両のコンテキストを把握する
Fastlane Collector 動的なデータ収集とクエリ可能な車両データレイヤーを通じて、AI を活用した車両コンテキストを提供します。
AI-を活用したデータ収集
自然言語とGenerativeAI を活用して、ターゲットを絞ったデータ収集ポリシーを作成・展開することで、組織全体のチームが、車両アーキテクチャに関する深い専門知識を必要とせずに車両データにアクセスできるようになります。
- 自然言語を用いて収集ポリシーを生成する
- 関連する信号や診断情報を自動的に特定する
- ソフトウェアの更新を行わずに、軽量なポリシーを展開する
- 数百万台に及ぶ車両を対象としたキャンペーンを管理する
- 収集範囲、期間、および解像度を動的に調整する
- 複数のチームやユースケースを同時にサポートする
- 全車両にわたるポリシーを統合し、優先順位を付ける
- AI によって生成されたポリシーを、精度と制御性の観点から微調整する
コンテキストに応じた車両データへのアクセス
ドメイン、プラットフォーム、E/Eアーキテクチャを横断した、高精度でイベント駆動型のデータ収集により、事実上あらゆる車両データソースを収集・利用できます。
- CANおよびイーサネット信号
- ECUの診断とDTC
- 車両ログおよびトレースファイル
- メディアおよび画像のキャプチャ
- ネットワーク統計
- 信号、診断、ジオフェンス、およびスケジュールに基づくトリガー
- ユーザー定義イベントおよびサードパーティ製イベント
- 車両プラットフォーム間の標準規格に基づく統合
クエリ可能な車両コンテキスト
オンデマンドで過去の車両データやリアルタイムの車両データにアクセスできるため、エンジニア、アナリスト、およびAI の担当者は、診断、検証、継続的な改善に必要な情報を的確に取得することができます。
- 必要条件Fastlane Insight
- 車載履歴データのリモートクエリ
- 車両からの信号やシステムの状態をリアルタイムで取得する
- 車両に搭載された時系列データストレージから直接データを取得する
- AIエージェントが車両の状況を自律的に把握できるようにする
- 信号、診断情報、ログ、およびネットワークイベントを関連付ける
- 新たな回収キャンペーンの必要性を減らす
- 根本原因分析とエンジニアリング調査の迅速化
- 全車両を対象とした分析と、対象を絞った検索に対応
車両データの保存と管理
統合された時系列ストレージ、圧縮、および柔軟な保存期間設定機能により、車両データを効率的に保存、管理、および参照できます。
- 必要条件Fastlane Insight
- 車両組込み型時系列データベース（TSDB）
- データペイロードサイズを最大28倍に縮小する時系列圧縮
- 車両内蔵の履歴データ保存機能
- 設定可能なデータ保持ポリシー
- 数週間から数ヶ月にわたる車両の履歴
- ローカルおよびクラウドストレージの選択肢
- 長期トレンド分析のサポート
- ストレージおよび伝送管理の最適化
関連リソース
日産はどのようにして、Sonatusと共に車両開発サイクルを加速させているのか
今回のポッドキャストエピソードでは、日産テクニカルセンター・ヨーロッパ（NTCE）のe-プランニング、コーディング、サイバーセキュリティ担当エンジニアであるサラ・ドレイ氏が、NTCEが「Sonatus AI Technician」および「Collector AI」を活用し、手作業による現場での車両検証から、AIを活用したリモートワークフローへと移行している経緯について解説します。このデジタルトランスフォーメーションにより、グローバルチームがリアルタイムで連携できるようになり、根本原因の調査期間を2週間からわずか2日に短縮するなど、効率が大幅に向上しました。
Red Hatの車載オペレーティングシステム & ゲートウェイECU向けSonatus データコレクター
Red Hatは、エンタープライズ向けオープンソースソフトウェアソリューションの世界的リーダーであり、コミュニティ主導のアプローチを活用して、信頼性とパフォーマンスに優れたLinux、ハイブリッドクラウド、コンテナ、Kubernetesテクノロジーを提供しています。Red Hatは、お客様が新規および既存のITアプリケーションを統合し、クラウドネイティブアプリケーションを開発し、業界をリードするOSを標準化し、複雑な環境の自動化、セキュリティ確保、管理を行えるよう支援します。
車両データの価値を最大限に引き出す
車両の接続機能の向上により、車載コンポーネント、コントローラー、センサーから生成されるテレメトリーデータの収集および活用スキルが拡大しました。このデータはソフトウェアデファインドビークル（SDV）の進化に不可欠であり、そこから得られるインサイトによって、OEMは継続的なイノベーションを推進し、ソフトウェアがもたらす新たな収益モデルを創出することが可能になります。
よくある質問
現実には、今日のほとんどの自動車で利用可能な膨大なデータは一度も活用されておらず、未活用のデータでは自動車分野のイノベーションは実現できません。自動車がますますコネクテッドデバイス化する中、現代の消費者が求める機能を提供するには、より高度なデータ収集が必要となります。「Fastlane Collector 」は、OEM各社が自社の車両に対して的を絞ったデータ分析を行い、ニーズの変化に応じて迅速かつ容易に調整できるように支援します。 これにより、優れた効率性が実現され、一度も利用されることのない無駄なデータのアップロードが削減されます。
Fastlane Collectorは、EUの一般データ保護規則（GDPR）や米国におけるカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などのデータプライバシー法に準拠しています。自動車メーカーは通常、ドライバーに対し、好みや居住地域のプライバシー法に基づいたプライバシーポリシーへの同意を求めます。Fastlane Collectorにより、自動車メーカーはドライバーの選択に応じて個人情報の収集をカスタマイズできるため、OEMはドライバーの意向に合わせたデータ収集を確実に実施しながら、データ駆動型のコネクテッドサービスを提供することが可能になります。多くのドライバーはさまざまなプライバシー設定を組み合わせて選択しますが、Fastlane Collectorはそのような多様な個人データのプライバシーニーズを企業が確実に満たすことを可能にします。
プライバシーの確保は最優先事項であり、Fastlane Collector はドライバーが承認したデータタイプのみを収集します。位置情報、車両性能、センサーデータ、その他の車両データなど、データの取り扱いについては、車両所有者の個別の設定に従います。実際、これらすべてのデータを個別の設定に合わせて保護できることは、自動車メーカーが購入者にデータプライバシーを保証するための重要なメリットとなります。 また、ドライバーや企業は、最も機密性の高い個人情報を排除しつつ、自動車技術の革新やデータ分析ソリューションの実現を可能にする、集計済みの個人データの利用を有効にすることも選択できます。
現代の自動車では、データが多くの利点をもたらすために活用されています。自動運転や先進運転支援システム（ADAS）は、 車両データの主要な利用先となっており、これらは 安全性の向上やドライバーの疲労防止に役立てられています。実際、新車には一部のADAS安全機能が義務付けられており、自動車メーカーはこれにより、より安全な自動車を製造できるようになっています。Fastlane Collector は、車載の複数のセンサーから得られる高品質なデータを活用して、ADASシステムの開発やチューニングを支援できますが、ADASや自動運転機能そのものを直接提供するものではありません。これらは他の多くの企業が提供しています。
Sonatusはデータブローカーではありません。Fastlane Collectorは、自動車メーカーが車両に機能やサービスを提供することを可能にします。自動車メーカーとドライバーは、収集されるデータに対して完全な管理権を持ちます。これは、プライバシーポリシーやプライバシー法に準拠しており、ドライバーや消費者が企業の個人情報利用に対して安心感を持てるようにするものです。また、従来のテレマティクスソリューションとは異なり、Fastlane Collectorを使用することで、企業はセンサーから収集するデータの種類を動的に変更し、データの解像度やキャプチャ頻度を設定し、車両のコンピュータでデータをローカル処理するかクラウドへアップロードするかを決定することができます。
はい。Fastlane Collector は、自動車、大型トラック、旅客輸送車両など、あらゆる種類の 自動車、大型トラック、旅客輸送車両など、あらゆる種類の車両からのデータに対応しています。車両のインターネット接続が進むにつれ、企業にとっては、燃費効率、品質、安全性から、車両管理や持続可能性に至るまで、車両運用のあらゆる側面を改善する機会が生まれています。