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事例研究

MOTERとSonatus — エッジにおける安全性向上の追求


の車載システムでインシュアテックを変革AI

このケーススタディでは、 MOTER TechnologiesがSonatus AI Directorプラットフォーム と提携し、高度なドライバーリスクモデリングを車両に直接組み込んだ方法を解説しています.

この提携により、年齢や郵便番号といった従来の要素にとどまらず、 実際の運転行動に焦点を当てる、ダイナミックでパーソナライズされた保険モデルを実現します。

MOTERとSonatus が、以下の取り組みを通じて、コネクテッドカーを設計段階からより安全で、保険加入しやすいものにする方法をご紹介します:

    • より豊富なデータ: 高精度な車両センサーデータや、車間距離、運転者の注意散漫といった従来とは異なる指標へのアクセス
    • リアルタイム・コーチング: 常時クラウド接続に依存することなく、継続的なリスク評価とドライバー一人ひとりに合わせたフィードバックを実現します
    • セキュリティとプライバシー: コンテナ化された実行環境を採用して独自のアルゴリズムを保護し、機密性の高い行動データを車内に留めることで、GDPR/CPRAへの準拠を支援します
    • コスト削減: エッジ側でモデルを実行することで、OEMのデータ転送コストとクラウド処理コストを削減
    • 拡張性:Sonatus 多様な車種やECU環境を横断して迅速に統合するための、統一された柔軟な導入フレームワークを提供します

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よくある質問

従来のUBIはOBDドングルやスマートフォンアプリに依存していますが、これらにはいずれも重大な欠点があります。ドングルは高価であり、車種によって信頼性が異なり、他のシステムに干渉する可能性があります。スマートフォンアプリは精度に欠けることが多く、運転手と乗客の区別が困難であるほか、ユーザーが権限を撤回した場合、データの信頼性に問題が生じる恐れがあります。

これに対し、MOTERのソリューションは車両のオペレーティングシステムに直接組み込まれています。高精度なセンサーデータを活用し、運転のメカニズム(速度、ブレーキ操作)だけでなく、以下のような重要な状況要因も分析します。
- 交通状況や信号の状態。
- 歩行者の存在や車間距離。
- ドライバーの注意散漫度や車線変更の頻度。

Sonatus AI Directorは、MOTERの高度なリスクモデルをクラウドではなく、車両の既存ハードウェア(「エッジ」)上で直接実行可能にする技術基盤です。以下の機能を提供することで、重要な統合上の課題を解決します:
- セキュアな実行環境:MOTER独自のアルゴリズムや機密性の高いドライバーデータを保護する、コンテナ化された実行環境。
- 標準化されたアクセス:ソフトウェアが、異なるOEMプラットフォームにまたがる多様な車両データ信号に容易にアクセスできるようにする、統一されたAPIセット。
- ハードウェアの柔軟性:新しい車両プログラムごとにコストのかかるカスタム統合を必要とせずに、さまざまな種類のECUにモデルを展開できる機能。

リスク評価をクラウドから車両のエッジ側へ移行することで、OEMはいくつかの戦略的および運用上のメリットを享受できます:
- 新たな収益源:「差別化された保険およびフリートサービス」の機会を創出し、OEMが組み込み型保険や高度な運転指導サービスを顧客に直接提供できるようになります。
- コスト削減:データをローカルで処理することで、送信が必要なテレマティクスデータの量を大幅に削減し、通信費およびクラウド処理費用を低減します。
- 規制への準拠:「プライバシー・バイ・デザイン」アーキテクチャにより、機密性の高い行動データは車内に留められるため、GDPRやCPRAなどの厳格な規制への準拠が容易になります。
迅速な拡張性:統合されたソフトウェアフレームワークにより、OEMはこれらの機能を「数ヶ月ではなく数日」で複数の車種に展開できます。

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