眉のテキスト
Fastlane™ Platform
スマート車両向け自動車用AI プラットフォーム
Fastlaneは、クラウドからエッジに至る自動車向けAI を通じて、車両が継続的に学習、適応、改善することを可能にします。
よりスマートな車両のための閉ループ型AI プラットフォーム
Fastlane Platform AI によって調整される「観察・分析・実行・学習」のサイクルを通じて、車両データをインテリジェントなアクションへと変換します。
AI スマートエンジニアリングのために
発売後も継続的な改善が可能となるよう、必要なデータ、インテリジェンス、および車載機能を備えた車両を設計する。
- 車両アーキテクチャにインテリジェンスを組み込む
- 実際の車両の挙動や車両群のパフォーマンスから学ぶ
- AIモデル、仮想センサー、および診断インテリジェンスを量産車に導入する
AI スマートな開発のために
プロトタイプや試験車両を、学習を加速し、検証の負担を軽減するインテリジェントな検証プラットフォームへと変革します。
- テスト用車両群を、クラウドからエッジまでのAI ワークフローに連携させる
- 調査および検証のために、車両に関する正確なコンテキスト情報を収集する
- 量産前に実走行条件下で車両の機能を検証する=
スマート診断のためのAI
自動車向けAIを活用することで、問題の診断を迅速化し、エンジニアリングの専門知識を拡大し、車両全体にわたるサービス成果を向上させます。
- 根本原因の分析と問題解決を加速する
- 保証、リコール、およびサービスにかかるコストを削減する
- フリート全体を対象とした学習を通じて、診断機能を継続的に改善する
関連リソース
2026年のAIとSDVの進展状況はどのようになっているでしょうか？
ポルトガルのポルトで開催されたCOVESA全会員会議のライブ収録で、ジョンとOmdiaのアナリスト、マイテ・ベゼラ氏が、2026年のSDV調査について議論しました。この調査によると、業界では2030年までにSDVレベル3に到達すると見込まれています。主な調査結果では、データ駆動型の価値創造や予知保全への移行が浮き彫りになっていますが、組織の準備態勢は依然として技術の導入より数年遅れていることが明らかになりました。
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とSDVはサプライチェーンをどのように変革しているのか？
CES 2026でライブ収録されたこのセッションでは、ジョン・ハインライン氏とヴァレオ社のデレク・デ・ボノ氏が、ソフトウェアデファインドビークル（SDV）が、ハードウェアとソフトウェアの分離およびAIを活用した継続的なアップデートを通じて、業界にどのような変革をもたらしているかについて議論しています。両者の対談では、パートナーシップによるエコシステムへの移行が強調されており、SDVが2030年までに車両の寿命、ビジネスモデル、そしてレベル3の自動運転実現への道筋を再定義すると予測されています。