AI TECH TALK

トヨタ自動車におけるAI研究開発

トヨタ自動車は1937年の創業以来、自動車をお客様にお届けしてまいりましたが、100年に一度の変革期といわれる現在、モビリティカンパニーへのモデルチェンジに挑戦しています。モビリティカンパニーへの変革のカギとなる電動化・知能化・多様化の三つのアプローチのうち、知能化と聞くとクルマへのAIの応用がすぐに思い浮かぶとかもしれませんが、実はこれ以外にもトヨタ自動車には実に多様なAI研究のフィールドがあります。この講演では、長年の研究開発で蓄積したデータの活用、最適化や知能化の研究、海外研究拠点であるToyota Research Instituteとの連携などの事例をご紹介します。

実際、生成AIでどう業務を効率化するのか

生成AIが生産性を飛躍的に向上させ、働き方を変革するとの見解が広まっています。既に人間が複雑な業務フローを管理し、多岐にわたる不確実性に対処している中、生成AIの導入が単に技術的な挑戦を超えた複雑な問題であることは明らかです。この講演では、note社におけるAI導入を専門とするチーム、「note AI Creative」がこの課題にどのように取り組み、解決に導いたかの事例を共有します。その過程で得られた知見が、皆様の業務や研究に新たなヒントを提供できれば幸いです。

エッジ（端末）搭載AIと分散階層型DBによるエッジデジタルツインの実現技術（CBEAM）の紹介

５G以降、エッジ端末のセンサデータを集積したデジタルツインの実現が現実味を帯びてきた。分散ＤＢにより、センサ実データは端末に蓄積したまま、端末ＡＩによりメタ化したデータを通信することで通信データ量を圧縮できる。低遅延通信技術で配信すると低遅延でのデジタルツインの実現が可能となる。課題は、端末データ処理時間短縮である。複雑なAI処理の簡素化のため階層ＡＩを導入し、あいまいさを含んだＡＩ出力データを高頻度・低遅延で扱うため、データをＣａｓｈ（Ｌｉｎｕx）上で操作しＤＢ（ＳＱＬ）に蓄積するようにした。これらのソフトを試作し処理時間を計測した結果と、さらに高速化するチップアーキテクチャを紹介する。