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テストと検証

AI スマート開発のための
品質の向上と生産開始までの期間の短縮

クラウドからエッジにわたるAI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、検証の加速と量産化の迅速化を実現します

常に適切なデータを確実に収集する

AIを活用したイベント駆動型の車両データ収集により、問題調査に必要な信号、診断データ、ログ、コンテキストを自動的にキャプチャし、コストのかかる再走行を回避します。

根本原因の分析を加速する

自動車向けAIを活用し、車両データ、診断情報、仕様、および技術的知見を関連付けることで、考えられる根本原因を特定し、調査の負担を軽減します。

テスト車両のフリートにAIを追加

エッジAI、仮想センサー、診断ロジック、およびインテリジェントなモニタリング機能を試作車両に直接導入することで、検証範囲を拡大し、問題を早期に発見する

ソリューションの概要

Fastlane Platformは、既存のプロトタイプ車や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えます。Fastlane Copilot を通じて、AIを活用したデータ収集、車両固有のAI分析、エッジAIの実行を組み合わせることで、エンジニアリングチームは検証サイクルを加速させ、問題をより迅速に解決し、テスト車両の稼働率を最大化することができます。

  • 問題が発生したまさにその瞬間に、豊富なコンテキスト情報を含む車両データを正確に取得する
  • 車両用AIとエンジニアリングの知見を活用して、根本原因の分析を加速する
  • 試作車にエッジAIとインテリジェント診断機能を導入する
  • 遠隔調査を可能にし、車両への物理的なアクセスへの依存度を低減する
  • クローズドループ学習システムを通じて、検証ワークフローを継続的にブラッシュアップします

関連製品

Fastlane Insight

実用的なインテリジェンスを実現するビークルAI

エンジニアリング、検証、サービス各チーム向けに開発された自動車向けAIを活用し、根本原因を特定し、意思決定を迅速化し、車両の継続的な改善を図ります。

詳細はこちら
  • 車種固有のAI推論
  • ドメイン横断的な根本原因分析
  • エンジニアリング知識の統合
  • 調査ワークフローの自動化
  • クローズドループのデータ、知見、および学び

Fastlane Collector

AIを活用した車両の状況認識

AIによる洞察、行動、および継続的な改善を推進するために必要な車両に関するコンテキストを把握します。

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  • AIを活用したデータ収集ポリシーの作成
  • 動的かつイベント駆動型のデータ収集
  • 車両の履歴データおよびリアルタイムデータへのアクセス
  • 時系列データの保存と圧縮
  • 車両全体の信号および診断情報へのアクセス

Fastlane Edge

大規模な車載AI 

エッジ環境において、AIモデル、診断ロジック、および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、開発を加速し、品質を向上させ、車両のライフサイクル全体を通じて継続的な改善を図ります。

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  • AIとソフトウェアデファインドインテリジェンスの導入
  • エッジAIおよび仮想センサーの検証
  • リアルタイムの異常検知を有効にする
  • フリート全体のインテリジェンス展開を管理する

Fastlane Copilot

車両検証用プラグインAI

Fastlane Collector およびFastlane Edge を、量産レベルの統合を待つことなく、プロトタイプや試作段階のテスト車両に直接導入できます。

詳細はこちら
  • 既存の試験車両へのプラグインの導入
  • Fastlane Collector とFastlane Edge
  • 試作車両群の迅速な計測システム導入
  • クラウドと車両を連携させた検証ワークフロー
  • 試験サイクルの短縮と車両稼働率の向上

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。
詳細はこちら

テストをよりスマートに：日産テクニカルセンターヨーロッパとSonatus、車両開発を加速する最先端のAIツールを提供

英国クランフィールドおよび米国サニーベール発 – 2025年12月9日 – 日産テクニカルセンターヨーロッパ（NTCE）と、米国を拠点とする車両ソフトウェアのイノベーターである…
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AI車両および車両診断の注目画像

車両用AIと診断：量産前の開発課題の解決

現代の自動車開発プロジェクトにおいて、最もコストがかかる問題は、多くの場合、故障そのものではなく、その対応に要する時間である……
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よくある質問

Fastlane Copilotは、Fastlane CollectorとFastlane Edgeをプリインストールしたハードウェアボックスで構成されるプラグインソリューションを提供します。このソリューションは、車両のE/Eアーキテクチャにソフトウェア製品を統合することなく、わずか数日で稼働を開始し、迅速な車両テストを支援します。
従来のテスト手法では、車両のテストに総当たり式のデータロガーを配置して障害シナリオのキャプチャを試みており、テストセッション終了後に膨大な時間をかけてデータをダウンロードしていました。しかし、このアプローチではデータがテスト完了後にしか提供されず、該当する障害を捉えられていないセッションも存在します。さらに、学習サイクルが長期化し、追加の走行セッションが必要になります。これに対し、Fastlaneプラットフォームを使用すれば、遠隔地からでもテストデータをリアルタイムでキャプチャしてテストエンジニアにストリーミングできるため、走行セッションの最中であってもテストやデータキャプチャを迅速に調整できます。このアプローチにより、テストコストを大幅に削減し、テスト車両の効率を向上させ、従来のアプローチでは数週間かかっていた問題解決を数時間または数日で実現することが可能です。
Fastlaneプラットフォームは、OEMが希望するITプラットフォームやクラウドプロバイダー間で、高度な設定変更が可能であり、移植性も高いです。OEMの機密データはOEMによって管理され、その所有権もOEMに留保されます。OEMは、自社の機密性の高いテストデータのプライバシーを確保するため、使用するITシステムやクラウドソリューションを自ら決定することができます。
Fastlane Insightは、OEMのテストエンジニア向け最適化ツールとして機能し、不具合の検出、異なるサブシステム間におけるパターンの特定、根本原因の切り分け、および迅速な是正措置の決定を支援します。OEMが保有する信頼性の高いデータソース（複雑な技術マニュアル、サービス記録、その他の詳細な技術情報など）に基づいて分析を行うため、導き出された結論の根拠が常に明確に記録されます。さらに、Fastlane Insightは多様な領域からの情報を統合できるため、テストおよび検証エンジニアは、自身の専門知識を補完するものとして、幅広いサブシステムから得られる知見を活用することが可能です。
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