解決された主な課題
機能説明のコピー、 箇条書き（右側）
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ソリューションの概要
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ユースケース
NXPのスケーラブルなAIソリューションとSonatus の「AI Director」を活用し、エッジ環境におけるインテリジェントで安全なリアルタイムの意思決定を加速
このケーススタディでは、NXPのスケーラブルなAIソリューションとSonatus のAI Directorが、リアルタイムでの…を実現する方法について解説します。
Sonatus の「AI Director」におけるQnovoのAIを活用したバッテリー安全対策
QnovoとSonatus との提携は、統合作業を大幅に削減することで、電気自動車におけるバッテリー安全対策の導入に革新をもたらします…
Sonatus のAI Director上で動作する、VicOneのGenAIベースの車内侵入検知システム
このケーススタディでは、エッジAIによる脅威検知が、いかに効率の向上とコスト削減につながるかを検証しています…
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継続的な品質への移行
車両の複雑化が進むにつれ、品質上の問題を、多額の費用を要する現場でのトラブルに発展する前に、検出・診断・封じ込めることがますます困難になっています。継続的な品質管理が、OEM各社が問題を早期に発見し、根本原因を迅速に把握し、再発を防止し、あらゆる調査を学びの機会に変えるためにどのように役立つかをご覧ください。
規格は自動車の設計をどのように改善するのでしょうか？
「Auto Tech 2026」でのライブ収録において、司会のジョン・ハインラインが、SAEインターナショナルのティム・ヤードン氏をインタビューし、標準化団体がどのようにして業界の競合他社を結束させ、ソフトウェア定義車両や自動運転車における数十億ドル規模の課題を解決しているかについて語り合いました。この対談では、自動運転車安全コンソーシアム（Automated Vehicle Safety Consortium）といった主要な取り組みや、オープンソースによる協業と技術の差別化とのバランスを図るSAEの取り組みが取り上げられています。
ソフトウェアはシャーシの革新にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？
「Auto Tech 2026」でライブ収録された今回の『The Garage 』では、ZF北米社長のラミロ・グティエレス氏が、ソフトウェアがステアリングやサスペンションといった従来のシャシーハードウェアを、ダイナミックでカスタマイズ可能なドライビング体験へとどのように変革しているかを解説しています。同氏は、ソフトウェア定義車両（SDV）が、ハードウェアの再利用、無線によるパフォーマンスアップデート、そしてステア・バイ・ワイヤ技術のような画期的なイノベーションをどのように可能にするかを強調しています。
エージェント・ループ
自動車業界の検証チームや現場品質管理チームが抱えているのは、データの問題ではなく、インテリジェンスの問題である。 『The Agentic Loop』の中で、Sonatus のShashank Kodedhala氏は、車両データを継続的かつ複合的な知見へと変える新たなアーキテクチャ――「検出（Detect）→収集（Collect）→推論（Reason）→実行（Act）→学習（Learn）」――を提示しています。断片的なデータ収集が、なぜOEMメーカーに再走行を強いたり、生産スケジュールを危険にさらしたり、現場での対応を遅らせたりしているのか、そしてクローズドループ型の代替案が実際にはどのようなものなのかを、ぜひご覧ください。
ソフトウェアを使って、自動車を将来に備えたものにすることはできるのでしょうか？
「Auto Tech 2026」でのライブ収録となった今回のエピソードでは、AutoMobility Advisorsのチップ・ゲッツィンガー氏が、ソフトウェア定義車両（SDV）の台頭、組み込み型コネクティビティ、そしてOEMとサプライヤーの関係の変化について語ります。また、車両コマースやデジタルIDといった自動車業界の新たなトレンドについても掘り下げるとともに、アマチュアレーシングドライバーとしての経験に基づく洞察も披露しています。
AI によって、車内体験はどのように進化していくのでしょうか？
「Auto Tech 2026」でのライブ収録。司会のジョン・ハインラインが、ステランティスのメル・ロバーツ氏を迎え、AI や小型言語モデル（SLM）が自動車のユーザー体験をどのように変革しているかについて語り合います。両者は、車両へのAI の戦略的な導入について議論し、特に低遅延を実現するためのローカル処理、予知保全、そして物理的な操作系とデジタルUXデザインのバランスに焦点を当てています。
EdgeのAI がドライバーの安全性をどのように変革しているか
ポッドキャスト「Driving Innovation 」の今回のエピソードでは、MOTER Technologiesのエンジニアリング担当副社長であるシヴァ・ヨガナタン氏が、エッジAI と基盤モデルが、自動車保険をリアルタイムで状況に応じた運転インテリジェンスへと変革している様子について語ります。また、同氏は、Sonatus との提携により、多様なOEMプラットフォームにわたるモデルの展開を効率化しつつ、プライバシー保護、処理速度、コスト効率を向上させている点についても強調しています。
Fastlane™ 企業概要
AI スマートビークルのライフサイクル全体に対応。
ソフトウェア定義型車両には、動的でエンドツーエンドのインテリジェンスが求められます。Sonatus （Fastlane™ Platform ）は、車載のAI エージェントとクラウド上の推論機能を連携させ、閉ループシステムを構築します。これにより、OEM各社はより安全でスマートな車両を迅速に開発できるようになります。
Fastlane™ Copilot
Sonatus Fastlane™ Copilot を活用して、テスト車両を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。
量産レベルでの統合に先立ち、テスト車両やプロトタイプ車両に、動的なデータ収集、エッジAI 、およびAI を活用したワークフローを直接導入することで、調査サイクルを短縮し、エンジニアリングの生産性を向上させます。
Fastlane™ Edge
Sonatus を活用して、車載AI を大規模に実用化Fastlane™ Edge.
エッジ環境でAI のモデル、診断ロジック、およびソフトウェア定義の車両インテリジェンスを展開、オーケストレーション、管理することで、車両の品質を向上させ、開発を加速し、車両のライフサイクル全体を通じてパフォーマンスを継続的に最適化します。
Fastlane™ Collector
Sonatus を活用して、AI （車両データ）に基づくインサイトを強化Fastlane™ Collector.
正確かつリアルタイム、そして過去の車両コンテキストを収集することで、AI （車両データ）に基づくイノベーションを加速し、データストレージを最適化し、車両群全体にわたる継続的な改善を推進します。
Fastlane™ Insight
Sonatus Fastlane™ Insight を活用して、車両データを実用的な知見に変えましょう。
エンジニアリング、検証、サービス各チームが車両の品質と運用効率を継続的に向上できるよう設計された車両用AI を活用し、意思決定を加速させ、根本原因の分析を効率化しましょう。
よくある質問
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