Sonatus では、あるシンプルな信念に基づいてロードマップを策定してきました。それは、「ソフトウェア定義の車両は決して最終目標ではなく、あくまで基盤に過ぎない」というものです。真に大きな機会は、その先にあるものです。つまり、観察、分析、実行、改善という継続的なサイクルに能動的に参加する車両こそが、真の機会なのです。
当社は、業界をスマートビークルの時代へと牽引しています。「スマートビークル」とは、単にソフトウェア定義であるだけでなく、AI を基盤としています。スマートビークルは、豊富な運用コンテキストを提供し、ライフサイクル全体を通じてインテリジェントなアクションを可能にするよう設計されており、データをインサイトに変換して車両の継続的な改善を実現します。AI こそが、ソフトウェア定義の車両を、継続的に改善される車両へと変革するものです。
ご紹介するのは、 Fastlane™ Platform 車用AI
本日、Sonatus は、その次のステップへと踏み出します。当社は、車両向けAI 向けの「Sonatus®Fastlane™ Platform 」を発表いたします。これは、単独でも強力な性能を発揮し、組み合わせることでさらにその威力を発揮する製品群であり、OEM、サプライヤー、およびAI のモデルメーカーが、これまで達成できなかった価値を引き出せるよう設計されています。
Fastlane Platformは、自動車エコシステムにおけるイノベーターがAI を活用し、車両ライフサイクルのあらゆる側面に利益をもたらすことを可能にします。これまでの車両向けAI （ ）への取り組みは、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転、車載インフォテインメント（IVI）アプリケーション、音声アシスタントといった特定の分野に狭く焦点を当ててきたことが多くありました。これらは確かに重要ですが、市場機会のほんの一部に過ぎません：
- 試験と検証。 試作車は高価で数も限られているにもかかわらず、試験および検証は依然として開発プロセスの中で最も時間を要する段階の一つです。AI は、OEM各社が各試作車を最大限に活用できるよう支援し、検証サイクルを効率化して量産までの時間を短縮します。
- 量産車。 AI が組み込まれることで、車両はもはや静的な存在ではなくなり、閉ループサイクルを通じてライフサイクル全体にわたって学習し、適応し、改善できるようになります。テストコースや日常の走行で得られた知見は、全車両にフィードバックされ、将来のモデルや機能、そして品質の向上につながります。
- アフターサービス。 保証やリコールにかかる費用は年間数十億ドルに上り、不十分なサービス体験は顧客との関係、顧客維持、ブランドロイヤルティを損なう可能性があります。AI を活用したワークフローは、OEMが車両の問題をより迅速に解決し、サービスコストを削減するのに役立ちます。
しかし、コネクティビティやソフトウェアの分野で進歩が見られるにもかかわらず、車両の開発、検証、およびサービス運用は、依然として主に事後対応型であり、多大な労力を要する状態が続いています。エンジニアは、問題が発生した後に、データの収集、原因の調査、修正策の適用に多大な時間を費やしています。事後対応型のプロセスから継続的な改善へと移行するためには、OEM各社は、現状を把握し、その原因を分析し、得られた知見に基づいてスケーラブルかつ効率的な方法で対応できるクローズドループ型のシステムを必要としています。
「観察→分析→実行」のサイクルを完全に実行する
Fastlane Platformは、「観察→分析→実行」という継続的なサイクルを実現し、車両の品質向上、開発の加速、サービスコストの削減を実現するとともに、すべての車両が時間の経過とともによりスマートになることを支援します。Fastlane Platformにより、OEMは適切な車両データやコンテキストを動的に収集し、それをエンジニアリングの知見や整備履歴などの追加情報と組み合わせ、車両固有の推論を適用することで、根本原因の特定、問題の予測、改善機会の発見が可能になります。 これらの知見は、エッジAI 、仮想センサー、インテリジェント診断、予測モニタリングを通じて、車両内で実用化されます。エッジ側でAI を実行することで、車両はデータプライバシーを保護しつつ、状態を継続的に監視し、異常を検知し、リアルタイムで対応することが可能になります。クラウド上のAI は、車両群全体の結果から学習し、その知見を再び車両に還元します。
Fastlane Insight:実用的な知見を得るための「AI 」車両
Fastlane Insight （以前の「Sonatus 」AI Technician）を拡張した本製品は、車両ライフサイクルのあらゆる段階に適用可能なインテリジェンス層を提供します。汎用的なAI ツールとは異なり、Fastlane Insight は車両の推論に特化して設計されており、テレメトリ、診断情報、技術仕様、整備記録、詳細な車両信号データ、および組織の知見を組み合わせることで、複雑な車両の挙動を把握します。
Fastlane Insight は、さまざまな領域や知識ソースにわたる情報を相互に関連付けることで、従来の分析では見過ごされがちな根本原因を特定し、是正措置を提案します。また、主体的なAI ワークフローを通じて、さらなるデータ収集の指針を示したり、追加の調査を提案したり、エッジインテリジェンスの展開を調整したりすることで、診断の速度と精度を継続的に向上させます。
Fastlane Collector: AI- 車両コンテキストの支援
Fastlane Collector （以前の「Sonatus Collector」AI を拡張したものです）は、インテリジェントな分析を実現するために必要な、車両に関する豊富なコンテキスト情報を提供します。このツールは、何が起こったのか、なぜ起こったのか、そしてその原因となった経緯を説明するための信号、診断情報、ログ、イベント、および周辺の動作状況を収集します。
Fastlane Collector ジェネレーティブAI を活用し、動的なデータ収集ポリシーの作成と展開を簡素化することで、AI によるデータ収集を正確かつ自動化され、コスト効率の高いものにします。また、OEMやFastlane Insight が、過去の車両データをリモートで照会・処理することを可能にします。適切なタイミングで適切なデータを収集することで、Collectorは診断精度を向上させると同時に、送信、保存、処理にかかるコストを削減します。
Fastlane Collector 2020年から本番環境で運用されており、現在では世界中の複数のOEMプログラムにおいて800万台以上の車両をサポートしています。
Fastlane Edge:大規模展開における車載型AI
Fastlane Edge （以前の記事「Sonatus 」AI Director）をさらに発展させた本ソリューションは、インテリジェンスとアクションを車両に直接組み込みます。これにより、OEM、サプライヤー、およびAI モデルプロバイダーは、異種混在の車両コンピューティングプラットフォーム全体において、AI モデル、仮想センサー、診断ロジック、およびソフトウェア定義機能を展開、調整、監視し、継続的に改善することが可能になります。
モデルのデプロイメントにとどまらず、Fastlane Edge は、リアルタイムの異常検知、モデルの検証、パフォーマンス監視といった重要なエッジワークロードに加え、適応型車両挙動やインテリジェントな車載サービスを実現するための車載エージェントエンジンとして機能します。車両データが生成される現場でインテリジェンスを実行することで、Fastlane Edge は遅延を低減し、クラウドへの依存度を軽減するとともに、車両が得られた知見に基づいて即座に行動できるようにします。
Fastlane Edge また、より広義のエッジAI のプラットフォームとしても機能し、サードパーティのAI モデルプロバイダーやサプライヤーが、推論ワークロードを車両内で直接展開・実行できるようにします。Fastlane Edge はFastlane Platformの実行層として機能し、クラウドで生成されたインテリジェンスを現実世界の車両における成果へと変換します。これにより、従来のSonatus AutomatorおよびSonatus Updaterの各製品に取って代わります。
「Fastlane Copilot」の発表：車両検証用プラグイン「AI 」
また、当社の技術をわずか数日で導入・活用できる新しい方法も導入しています。「Fastlane Copilot 」は、Fastlane Collector およびFastlane Edge がプリインストールされた、ハードウェアとソフトウェアが一体となったソリューションであり、標準的な車両インターフェースとの接続機能を備えています。
このアプローチにより、OEMやサプライヤーは迅速に運用を開始できます。さらに、車両のE/Eアーキテクチャにかかわらず、生産サイクルの後半段階でもFastlane Copilot を車両に導入することができ、Sonatus ソフトウェアを車両に組み込む必要はありません。このハードウェアとソフトウェアを組み合わせたソリューションを、クラウド上のFastlane Insight と連携させることで、車両のテストおよび検証を加速させ、品質の向上と量産までの期間の短縮を実現できます。
自動車向けの統合プラットフォームAI
Fastlane Insight 、Fastlane Collector 、Fastlane Edge 、Fastlane Copilot の4つが連携し、車両のライフサイクル全体を網羅する車両管理（AI ）のための統合プラットフォームを構築しています。
当社の顧客はすでに、これらの機能を活用して、根本原因の分析を迅速化し、検証サイクルを短縮し、車両の品質を向上させ、サービスコストを削減しています。車両がますますソフトウェア主導型になるにつれ、AI を通じて継続的に学習し、適応し、改善していく能力こそが、次なる競争優位性となるでしょう。
Sonatus のFastlaneプラットフォームが、これを実現しつつあります。