バーチャルセンサーって一体何？（そして、なぜそれが必要なのか？）

0:00 「オートテック・デトロイト」の紹介

本日の「The Garage 」では、AutoTech Detroitの展示会場から生中継でお送りします。本日のゲストは、COMPREDICTのプロダクトマネージャー、クリストフ・ロイドフェッドさんです。

COMPREDICTは、バーチャルセンサーの分野で先駆的な役割を果たしています。今回のエピソードでは、バーチャルセンサーとは何か、そしてそれがOEMや消費者にとって、上流から下流に至るまでどのようなメリットをもたらすのかについてご紹介します。これは、ソフトウェア定義車両のほぼ理想的な活用例と言えます。それでは、COMPREDICTによるバーチャルセンサーについて聞いてみましょう。

さあ、行こう。

0:38 ゲスト紹介：クリストフ・ロイトヴェド

The Garage へようこそ。私は、Sonatus の最高マーケティング責任者（CMO）であるジョン・ハインラインです。現在、AutoTech Detroitから生中継で撮影を行っているため、背景の雑音が少し聞こえるかもしれません。本日のゲストは、COMPREDICTのプロダクトマネージャー、クリストフ・ロイトヴェドさんです。

クリストフさん、The Garage へようこそ。こんにちは、ジョン。ありがとうございます。私たちはいつも、まずゲストの方について知ることから始めたいと思っています。

ご自身のことやこれまでの経歴について、少しお聞かせください。

0:55 クリストフの経歴と経験

はい。では、私はダルムシュタット工科大学（TU Darmstadt）で学びました。そこで修士号を取得し、その後、ブリティッシュコロンビア大学（UBC）でも少しの間勉強しました。その後、COMPREDICT社に研究開発エンジニアとして入社しました。入社当初の数年間は、バーチャルセンサーの開発に従事していました。5年ほどだったと思います。そして最近、プロダクトマネジメント部門に異動し、現在はタイヤの摩耗やブレーキの摩耗を検知するバーチャルセンサーを担当しています。

それはいいですね。ところで、ドイツのどこを拠点にされているんですか？

それは、フランクフルトにあるんだ。正確にはダルムシュタットだけど。

それはいいですね。ところで、私たちはいつもゲストの方に、ご自身の面白いエピソードを一つ教えていただくようにしています。あなたについて、何か面白いエピソードはありますか？

そうね。実は、私はダンスが大好きなんです。具体的にはサルサと、最近はウェストコースト・スイングも少しやっています。

実は、これはどこに行ってもよくやっていることなんです。実はここデトロイトでも、週末にダンスに行ってきたんですよ。すごく楽しかったです。なんだか、まるで別の言語を話しているような感覚でした。ご存じかどうかはわかりませんが。

そうですね。つまり、そうであるだけでなく、普遍的なものですよね。そうでしょう？　同じ言語を話せなくても、踊ることはできるんですから。

その通り。これこそが、まさに楽しみなんだ。好きなところへどこへでも行ける。ハワイにも行ったよ。

あそこで踊ってるなんて知らなかったよ。うん。最高だね。本当にさ。

そこで、私はいつもゲストの皆さんに面白いエピソードを話せるように心がけています。私の面白いエピソードといえば、何年も前に妻と結婚した時のことです。ご存知のように、多くのカップルがダンスの振り付けを覚えるものですよね。そこで私たちも実際にレッスンを受け、振り付けを覚えて、結婚式でダンスを披露したんです。これが私の面白いエピソードです。

すごい。本当にすごい。

2:25 COMPREDICTの概要

それでは、COMPREDICTについて、そしてあなたの役割について教えてください。

はい。COMPREDICTは2016年頃に設立されました。失礼しました。

ダルムシュタット工科大学（TU Darmstadt）のスピンオフだったため、メカトロニクスでした。

当時は、主にギアボックスの損傷評価に注力していました。

現在、私たちはバーチャルセンサーに特に注力しています。つまり、基本的には車内に存在するデータを最大限に活用し、車内のデータ品質を向上させ、ハードウェアセンサーに代わるものとして、あるいは既存のセンサー情報を補完するものとして機能させることを目指しています。ええ。

そして、仮想センサーをゴールドスタンダードとし、

3:07 バーチャルセンサーとは何ですか？

では、リスナーの皆さんが「バーチャルセンサー」とは一体何なのかを理解できるよう、まずその点から説明していただけますか？

その通りです。人によっては、これは奇妙な概念に思えるかもしれません。そうですね。そうですね。説明してください。

よく聞かれるんですよ。本当に、ジョン、よく聞かれるんです。で、実際の仕組みとしては、車内で動作するソフトウェアなんです。

そこに搭載されているすべてのセンサーのデータを取り込みます。つまり、車輪の回転数や加速度など、さまざまなデータがあります。

つまり、本物の信号、ハードウェアベースの信号です。

その通りです。車の中ですね。ええ。そして、それらを巧みに組み合わせることで、ハードウェアの置き換えや機能の追加を実現しています。つまり、基本的には物理モデルと機械学習を組み合わせたもので、それによって、すでに持っているデータがクラウドよりも価値のあるものになるわけです。

つまり、すでに持っているデータから、さまざまなデータポイントを新しい方法で導き出すということです。

うん。そう言えるね。

本当に、本当に興味深いですね。

本当に興味深いですね。

3:58 仮想センサーの応用

では、具体的にはどのような活用例があるのでしょうか？ 分かりやすくするために、いくつか例を挙げていただけますか？

はい、はい。その例を2つ挙げてみましょう。いいですか？　まず1つ目は、例えばヘッドライトのレベル調整です。

また、ヘッドライトのレベル調整については、車高を測定するセンサーが2～4個ほど搭載されています。こうしたセンサーを使って、ピッチを計算・調整し、ライトの向きを調整することができます。当社のバーチャルセンサー技術を使えば、車高を測定するハードウェアセンサーを排除し、お客様の希望に応じて完全バーチャルまたは部分バーチャルで対応できるため、企業のコスト削減につながります。わかりました。

他にどんな例があるでしょうか？　もう一つの例としては、例えばタイヤの摩耗が挙げられます。これはハードウェアの交換ではありませんが、実際には車に追加の情報を提供しています。私の知る限り、タイヤの摩耗については、少なくとも本格的な量産車においては、それを測定するハードウェアは実際には存在しません。

はい。そして、基本的に私たちがやっていることは、この情報を車に提供することで、お客様がタイヤの交換時期を把握できるようにすることです。

5:00 OEM企業にとっての仮想センサーのメリット

それは素晴らしいですね。さて、OEMメーカーにとってのメリットについてですが、先ほど少し触れられたコスト削減の点に加え、ハードウェアベースのセンサーから仮想センサーへ移行する動機には、どのようなものがあるのでしょうか？

はい。ハードウェアの交換については話し合いましたね。これはコスト削減という点で、最も明白なケースだと思います。しかし、それだけでなく、例えばタイヤの摩耗アルゴリズムの話に戻ると、車に追加の情報を組み込むことについても検討すべきだと思います。

タイヤがいつ摩耗するかを把握することは、OEMブランドの整備工場に顧客を的確に誘導する上で非常に役立ちますよね。そうすれば、スペアパーツの売上を確実に伸ばすことができます。1台あたり、その車のライフサイクルを通じて約180ユーロの収益が見込めると試算しています。これは実に大きな収益源となります。

それは興味深いですね。つまり、センサーを車両に搭載する必要がないことによる初期コストの削減に加え、その先で、付加価値を生み出すような取り組みによって得られるコスト削減もあるということですね。うん、そうですね。

それはおそらく、安全性の観点からも消費者にとってメリットになるでしょう。もちろん。OEM各社にとっても、継続的な収益モデルという点でメリットがある可能性があります。

6:01 ソフトウェア定義車両におけるデータ活用

興味深いですね。ソフトウェア定義車両について考えてみると――このポッドキャストではさまざまな側面からこの話題を頻繁に取り上げていますが――今日の車両からは、これまでにないほど多くのシグナルやデータポイントが収集されています。

しかし、企業やOEMメーカーは、そのデータをどう活用すべきか必ずしも分かっているわけではありません。そのため、場合によっては、そのデータがまったく活用されないこともあれば、収集はされたものの、巨大なデータの山に放り込まれたまま、決して……ですから、御社が取り組まれていることは、そのデータを新しい方法で活用する機会を切り拓いているように思えます。そうですね。新たな価値を生み出すために。そして、バーチャルセンサーの素晴らしい点は、生産終了後に追加できることだと思います。

うん。これなら何でもできるよね。 そうでしょう？ここには実に数多くの可能性があるんです。例えば、制作段階ではハードウェアを温存しておくこともできますが、その後、ポストプロダクションの段階でハードウェアが壊れてしまったとしても、「ハードウェアを交換するか、それともCOMPREDICTが提供しているバーチャルセンサーに置き換えるか」といった選択肢があります。つまり、ここにも複数の選択肢があるわけです。制作段階に限った話ではありません。

これは本当に場合によります。

7:07 市場での普及と投資

では、御社の製品導入状況について教えてください。ええ。これまでのところ、市場での普及度はどの程度ですか？

もちろんです。つまり、夢とかそういったことについて話すのも一つのことですが、結局のところ、それが実際に活用されているかどうかが肝心です。ですから、実際に当社の顧客事例についてお話しできることを、私たちは大変嬉しく思っています。

必ずしもそうとは限りません。この件について話す前に、まず私たちを支えてくれている大きな要因の一つ、つまり最近当社に出資してくれたトヨタについて触れておきましょう。つまり、このミッションを信じているのは私たちだけではありません。実際に当社に出資してくれたトヨタ・モーター・グロース・ファンドも、このミッションを信じているのです。とはいえ、もちろん、お客様こそが最も重要です。

ここで取り上げることができる企業やグループの一つが、ルノー・グループです。実際、ルノー・グループ傘下のアルピーヌやダチアといったすべてのブランドが、タイヤやブレーキの摩耗を測定するための当社のバーチャルセンサー技術を採用しています。そのため、2030年までに約1,000万台の車両に導入されると見込んでいます。

それは素晴らしいですね。つまり、ルノー・グループ全体で、タイヤの摩耗に関する最初の応用例として、御社の技術が採用されるということですね。

それはすごいですね。本当にすごい。はい。おめでとうございます。本当にありがとうございます。さて、あなたのように、近いうちに私たちのウェブサイトにも数字を掲載できるよう、何とかできないか考えてみましょうか？

ええと、ありがとうございます。温かいお言葉をいただき、ありがとうございます。そうですね。Synodosは、これをいつご覧になるかにもよりますが、現在400万台の車両に搭載されています。

でも、皆さんがこれをご覧になる頃には、おそらく500万台、あるいはそれ以上の台数になっているでしょう。つまり、私たちは急速に成長しているのです。でも、おめでとうございます。それは素晴らしい成果ですね。

うん。ありがとう。

8:34 SDVにおける仮想センサーの将来像

そこで、もっと大局的に考えてみると、こうした仮想センサーは、ソフトウェア定義車両にとって実に優れた応用例であるように思えてきます。

SDVがバーチャルセンサーと本当に相性が良いと思う点には、どのようなものがあるでしょうか？

そうですね、実は話すべき側面はたくさんありますよね。私たちにとっての1つの方法は、この膨大なデータを効率的に活用することです。例えば、仮想センサーを稼働させているんです。つまり、これらの車に仮想センサーを簡単に導入し、そこでデータを処理して、関連性のあるデータだけをアップロードすることが可能です。膨大な量のビッグデータすべてを送信するわけではないんです。

実は、私たちが保有している統合機能は……

それは実に興味深い指摘ですね。

つまり、すべてのデータを処理のためにクラウドに送信するのではなく、車載の仮想センサーがデータを導き出し、その導出されたデータ（おそらくははるかに容量が小さいもの）を送信するという考え方です……もちろん……

それよりも、それよりも、ソースデータよりも。

これこそが本来あるべき姿ですよね？ つまり、クラウドには関連データだけを転送し、すべてのデータを送るべきではないということです。そして現時点では、一部の情報については、車から直接送信すること自体が不可能な場合もあります。しかし、当社の仮想センサーを使えば、例えばタイヤの摩耗状況といった情報を車内で生成し、クラウドに送信することが可能です。タイヤの摩耗状況に関する情報は存在しないのです。

つまり、データ管理やデータ操作において、大幅なコスト削減が見込めるということです。

はい。間違いなく。

それはいいですね。先ほど「統合」についておっしゃっていましたね。すみません。はい。

ありがとうございます。多くの車に搭載される、真にスケーラブルなソフトウェアを構築しようとしている私たちにとって、統合も当然ながら非常に重要なポイントの一つです。

そうですよね？ ですから、私たちとしては、この車への統合や、あれやこれやのソフトウェアインターフェースとの連携といった、そういった一連の手順をすべて踏むのは避けたいのです。本当に望んでいるのは、この種のデータにアクセスし、自社のソフトウェアを組み込むための標準化された方法です。理想を言えば、データを仮想センサーに接続するだけで、そのまま動作する形が望ましいですね。

ですから、SDVのようなバーチャル分野の発展に伴い、標準化が進むことで、OEMが最適な実装方法を把握できていないという煩わしさもなく、当社のサードパーティ製ソフトウェアをOEMの車両に明確に実装できる方法が登場すると考えています。そうですよね？ ですから、これは当社にとって非常に大きな意味を持つのです。

そうですね。そして、それはSDVというより広範な問題に直結しています。ご存知のように、ここ数年、SDVは単なる流行語ではないかという見方がありましたが、人々は「それは現実のものなのか、それとも単なる興味深いアイデアに過ぎないのか」と疑問を抱いていたのです。

つまり、あなたが言いたいのは、これやあれ、そしてそれに類するものが、新しいアプリケーションの開発においてSDVを真に価値あるものにする実際の活用例だということですね。

ええ、そうですね。同感です。私たちの場合も、この技術が本当に役立つ数あるユースケースの一つであり、今議論しているSDVの利点を最大限に活かせるものの一つだと思います。これは単なる理論上の可能性ではなく、実際に実現可能な具体的な応用事例です。そして、それが機能することもすでに確認済みです。

それは素晴らしいですね。さて、Sonatus ですが、当社の特長の一つとして、他にも多くの機能がありますが、高解像度のデータ取得が挙げられます。

ですから、あなたとは素晴らしい相乗効果が生まれると感じています。私たちは本当にワクワクしており、今後も引き続きご一緒できることを楽しみにしています。

ルノーでのご活躍、心よりお祝い申し上げます。今後さらに多くの顧客に御社の製品が採用されることを楽しみにしております。

本当にありがとうございます。ええ。

11:49 まとめと閉会の挨拶

うん。やあ。ポッドキャストにご参加いただき、ありがとうございます。

ありがとうございます。ジョン、ありがとう。

今回のエピソードを気に入っていただけましたら、ぜひ「いいね」とチャンネル登録をお願いします。そうすれば、ここ「AutoTech Detroit」のエピソードだけでなく、私たちのホームスタジオからの同様のコンテンツもさらにご覧いただけます。改めてありがとうございました。また近いうちに次のエピソードでお会いしましょう。