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モビリティの最新技術と今後の展望
2.
コネクティッドカーの本格普及に必要なICT基盤の検証
Evaluation of Infrastructure Technologies for Large-scale Connected Car Data
トヨタ自動車とNTTグループは，将来のコネクティッドカー社会を見越した大規模データ分散処理基盤の技術開発を2017年頃から進めてきた．コネクティッドカーの普及が急速に進む中，車両から得られる，制御データ（CANデータ），動画像データ，センサデータなどの大規模データを有効活用することで，より安心安全で効率的な移動を実現し，脱炭素社会の実現に貢献することができる．ただし，コネクティッドカーの大量データを処理する技術には多くの課題が存在する．本稿では，大量データを処理するために必要なICTの基盤技術について，データ量，リアルタイム性，精度の視点から技術開発と検証を行い，課題を明確にする．
キーワード：コネクティッドカー，エッジコンピューティング，自己位置推定，リアルタイム処理
コネクティッドカーから得られるCANデータ，センサデータ，画像データなど各種データの量は，コネクティッドカーの台数の急速な増大に合わせて膨大なものとなっており，それらデータを効率的に，かつ高速に処理することが大規模コネクティッドカープラットホームの将来的な活用に対しての大きな技術課題となっている．
コネクティッドカーには，その独自の特徴である「モバイル網を使った通信が必要であること」，「高速に移動するデバイスであること」，「車両のライフサイクルが長いこと」，「扱うデータ量が一日の中でも時間によって大きく変動すること」などにより，大規模データを様々なユースケースで活用するため，複雑かつ多くの技術課題が存在する．また，昨今では，SDV(用語)と呼ばれるソフトウェア中心で設計された車両開発が進んでおり，コネクティッドカーのデータをデータセンター側で処理するコネクティッドカープラットホームと車両との間で，より多くのデータがやり取りされるようになり，その重要性は増す一方である．
本稿では，その中でも，特に重要な要素技術となる，大規模データ処理，大量データのリアルタイム処理，データ処理の精度の三つの視点で達成目標を設定し，コネクティッドカーや自動運転技術に期待される様々なユースケースを実現するコネクティッドカープラットホームの実現に取り組んだ（図1）．
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