乗用車向けAI
絶えず進化し続けるスマートビークルを構築する
クラウドからエッジまでのインテリジェンスにより、車両開発の迅速化、ライフサイクルコストの削減、そして顧客体験の向上を実現
乗用車のライフサイクル全体にわたるインテリジェンス
Fastlane Platform
関連リソース
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。
「2026年版 ソフトウェアデファインドビークルに関する調査」電子書籍
Sonatusがスポンサーとなり、Omdiaが実施した2026年SDV調査は、自動車業界が絵空事の約束から…へと移行している実態を明らかにしています。
よくある質問
Fastlaneプラットフォームの利点の一つは、その高い柔軟性です。OEM各社はFastlane Copilot を利用して本プラットフォームを統合することで、わずか数日で運用を開始し、テストおよび検証サイクルにおけるメリットを実感できます。また、このソフトウェアは車両のアーキテクチャに深く組み込むことが可能であり、車両のライフサイクル全体を通じて柔軟性と拡張性というメリットをもたらします。さらに、すでに走行中の量産車についても、既存のOEMデータソースを活用することで、Fastlane Insight の恩恵を容易に受けられ、サービス体験や車両品質の向上につなげることができます。
Fastlane Platformの強みは、クラウドと車載の両方で、さまざまなAIソリューションを活用できる点にあります。 レイテンシーの問題、膨大なデータ量、あるいはデータプライバシーの懸念から、一部の分析処理は車載環境で実行する必要があります。「Fastlane Edge 」は、モデルを車載環境に直接展開することを可能にします。一方、「Fastlane Insight 」はクラウド上で動作し、高性能なLLMを活用して優れたデータ分析を実現すると同時に、OEM独自のデータを保護します。「Fastlane Collector 」は、クラウド上の生成AIを活用してカスタマイズされたデータ収集ポリシーを作成し、それを車載環境に展開・常駐させ、完全に車載環境で実行します。
もちろんです。Fastlane Insight は、パブリッククラウドであれプライベートクラウドであれ、お好みのクラウドプロバイダーを問わず、柔軟に導入可能です。これまでのお客様との取り組みにおいても、当社のテクノロジーをさまざまなクラウドソリューション上に導入してきました。
いいえ、当社の車載AI管理ソリューション「Fastlane Edge 」を含むFastlane Platformの重要な利点は、車両の既存の演算能力を活用できる点にあります。価値を生み出すエッジAIワークロードの多くは、高性能な演算能力を必要としません。多くの場合、一般的な車両に搭載されている既存の演算能力だけで、高価なAIソリューションやGPUソリューションへのアップグレードを必要とせずに、価値ある知見を生み出すのに十分です。 もちろん、高性能なソリューションが利用可能な場合は、それらを活用することも可能です。
はい、高度な組み込みソフトウェア機能を備えていない既存の車両であっても、Fastlane Insight を活用することで、アフターサービス、車両の品質、および顧客体験の向上を図ることができます。OEM各社は、単純なものから高度なものまで、手元にある既存のデータソースをFastlane Insight への入力データとして活用することができます。
もちろんです。Fastlaneプラットフォームは、乗用車、大型トラック、旅客輸送車両など、あらゆる種類の車両からのデータをサポートしています。車両のインターネット接続が進むにつれ、それらが生み出す豊富なデータは、燃費や安全性から品質、車両管理、持続可能性に至るまで、車両運用におけるあらゆる側面を改善する機会をもたらします。Fastlaneプラットフォームは、こうしたデータをすべて収集し、それに基づいて行動を起こせるよう設計されています。