Fastlane™ Insight
実用的なインテリジェンスを実現する車両用AI
エンジニアリング、検証、サービスチーム向けに構築されたAI を活用し、根本原因を特定し、意思決定を迅速化し、車両の継続的な改善を実現しましょう
Fastlane Insight 車両のAI 、エンジニアリングの知見、および車両のコンテキストを活用し、車両データを実用的な知見へと変換します。
車両AI の推論
車種固有の「AI 」を活用することで、車両の挙動を把握し、異なる領域にわたる情報を関連付け、問題の調査を迅速に進めることができます。
- 車両AI エージェント
- ドメイン間の相関
- 根本原因分析
- 因果連鎖の再構築
- エンジニアリング知識の統合
- 説明可能なAI の推論
- 全艦隊にわたるパターンの検出
- 診断専門知識の拡張
統合型車両インテリジェンス
車両データ、診断情報、ログ、技術文書、および過去の調査結果を、単一のインテリジェンス層に統合します。
- 車両データおよび診断情報の分析
- ログおよびトレースの分析
- 技術文書の理解
- ODXとサービス情報の統合
- 歴史的な問題と調査の検索
- 構造化された車両ナレッジグラフ
- クロスソース情報検索
- 統合された車両コンテキスト
クローズドループ型AIオーケストレーション
Fastlaneプラットフォーム全体で、データ収集、分析、および修復ワークフローを連携させます。
- AI支援型データ収集リクエスト
- 車両の過去履歴の取得
- 動的なコンテキスト展開
- 証拠の自動収集
- ヒューマン・イン・ザ・ループ型ワークフロー
- 調査ライフサイクル管理
- 修復ワークフローの作成
- アクションの追跡とガバナンス
継続的な学習とフリート・インテリジェンス
知見を収集し、新たな傾向を特定し、今後の調査および車両の成果を継続的に改善する。
- 知識の収集と再利用
- パターンライブラリの生成
- 新たな課題の検知
- フリートインテリジェンスとトレンド分析
- 調査結果の追跡
- 組織の知識の維持
- プログラム間の知識共有
- 継続的改善のためのフィードバックループ
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。
AI車両診断：AI Technicianによる車両開発の革新と市場投入期間の短縮
自動車の診断およびデバッグのプロセスは、AIを活用した最適化によって大きな恩恵が得られる極めて重要な分野です。現代の自動車はかつてないほど複雑化しており、中には1,400個ものコンピュータチップを搭載しているものもあります。そのため、生産前の段階における自動車エンジニアと、生産後の自動車整備サービス技術者の双方を支援することは、自動車メーカーと消費者の双方に多大なメリットをもたらすことができます。
よくある質問
Fastlane Insight これは、自動車メーカー（OEM）に対し、設計、解析、検証、および診断の能力を向上させるために提供される機能です。OEM各社は、自社のニーズに合わせてこの技術を自由に活用することができます。一部のOEMは、自社のエンジニアリング設計部門内でのみこの技術を活用することを選択する場合もあります。また、診断体験の向上を図るために、その一部をサービスセンターに公開するOEMもあるでしょう。OEM各社は、自社の車両群においてこの機能がどのように使用されるかを管理する完全な権限を保持しています。
Fastlane Insight クラウド上で稼働し、優れたデータインサイトを実現する高性能なLLMを可能にすると同時に、技術マニュアル、サービス記録、車両群全体の分析など、OEM独自のデータを保護します。
その通りです。Fastlane Insightは、パブリック、プライベートを問わず、任意のクラウドプロバイダー環境へ移行可能です。既存の顧客導入事例においても、 当社の技術はさまざまなクラウドソリューション上で 展開した事例があります。
Fastlane Insightには、多くの重要な違いがあります。第一に、一般的な既製AIプラットフォームはOEMの独自情報にアクセスできないため、公開されているAIプラットフォームにそうした情報を露出させることは不利になり得ます。第二に、一般的なAIプラットフォームは、複雑な技術マニュアル、サービス記録、その他の技術的詳細を正確に解釈して処理することが通常できません。Sonatusのアプローチと当社のカスタム車両専用モデルは、この複雑な情報を正確に解釈することが可能であり、優れた結果をもたらします。
はい、高度な組み込みソフトウェア機能を備えていない既存の車両であっても、Fastlane Insightを活用することで、アフターサービスの向上、車両品質の改善、および顧客体験の向上を実現できます。OEMは、 シンプルか高度かにかかわらず、利用可能な既存のデータソースをFastlane Insightの分析に入力として活用することが可能です。