モビリティという概念に変化をおよぼす3つのテーマ | 在りたい未来を支援するITとは? シリーズ4 | 自動車とモビリティと都市の未来

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テクノロジーカンパニーIBMが磨いていく技術、共にそれを価値へと転換する企業、そして価値を未来への推進力としていく社会。

 — 今回の5回にわたる連載では、AIをはじめとした技術変革が未来に向けてどのように社会変革と手を取り合っていくべきかを、「モビリティ」というキーワードを中心に置き、読者の皆さまと一緒に考える機会とすることを目的としております。ぜひ、フィードバックをお寄せください。

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2020年10月に開催された「一般社団法人経営研究所（以下、経営研究所）」主催の「自動車とモビリティの未来を考える研究会​」から、招待企業として招かれた日本IBMの「IoT／AI 技術の活用。つながる車とモビリティ・サービスの未来」と題された講演と対話の様子を紹介している「在りたい未来を支援するITとは? シリーズ4」。

今回は第2弾「モビリティという概念に変化をおよぼす3つのテーマ」をお届けする。

 

4名の登壇者

村澤 賢一  (コグニティブ・アプリケーション事業部 事業部長)

新しい社会や人間の在り方にどうテクノロジーを活かし、社会基盤をアップデートしていくべきかを追求。2011年から日本IBMの各種事業組織を担当、現在に至る。

 

坂本 佳史 (CTO of Edge Computing in Japan)

テクノロジーがいかに人を幸せにできるかを研究している日本IBMのエッジコンピューティングCTO。Distinguished Engineer（IBMにおけるエンジニア最高職）。

 

磯部 博史  （コグニティブ・アプリケーション事業部  Master Shaper)

2008年に発表されたIBM Smarter Planet構想以降、都市の効率化や製造、モビリティーなどを中心に社会実装に取り組んでいる技術者。

 

渡邉 毅（ソフトウェア＆システム開発研究所 IoTソリューション開発 部長）

入社以来、主に開発部門にてソフトウェア製品開発に従事。近年はつながるクルマから見えてくる新しいモビリティ＆ライフスタイルを支えるソリューションの開発に取り組む。

 

■ モビリティという概念に変化をおよぼす3つのテーマ

つながるクルマやモビリティ・サービスの今後を考えたとき、情報の利活用や新しいサービスの連接を成り立たせるバックボーンとなる仕組みは何なのだろうか。換言すれば、データやサービスを含めた次世代の社会基盤となるアーキテクチャーとは何なのか。

なお、ここでいうアーキテクチャーとは、3年5年という時間軸ではなく、20年以上にわたり社会活動全体を支える基本となるものという理解である。

 

IBMは、エネルギーや金融、医療や通信など、さまざまな社会生活を支える企業を支援するテクノロジーカンパニーだ。その視点から社会を俯瞰すると、デジタル技術があらゆる領域で多くの「果たすべき役割」を持っており、その捉え方や社会実装における重要・必要要素についてはしっかりと議論をしながら進めていくことが重要だと認識している。

今回はそういった意識のもと、モビリティという概念を念頭に置きながら以下3つのテーマについて確認していく。

■ テーマ1 | AIとコンピューティング・モデルの現状

IBMは長年にわたりAI技術を磨き続けてきたが、その取り組みが世界中から脚光を浴びるきっかけとなったのが、2011年2月の米国のテレビ・クイズ番組「Jeopardy!（ジョパディ！）」で、史上最強の2人のチャンピオンを破ったことでした。

初期のAIは、特化型の「Narrow AI」がシングルタスクに適用されていましたが、やがて汎用型の「Broad AI」がマルチタスクに適応されるようになっていきます。そして当初はクラウド側でしか動かなかったAIが、エッジ側で動くようになってきています。

 

そういった中で、コンピューティング・モデルは「メインフレーム」「クライアント・サーバー」「インターネット」「モバイル」「パブリック・クラウド」と変遷してきました。つまり、コンピューティング・モデルは集中と分散を繰り返しており、ここ数年はクラウドで集中的に処理する技術やモデルが中心となっていると言えるでしょう。

そして昨年から5Gが浸透し始めたこともあり、AIがクラウドから地上（現場）にあるデバイス上で分散的に処理実行するような仕組み、すなわち「エッジコンピューティング」の時代への変換が起きつつあります。

そして、エッジコンピューティングによるAI処理という「分散処理技術」こそが、近年盛んに言われているDX（デジタル・トランスフォーメーション）やデジタル・ビジネスへの変革を加速しているのです。

■ テーマ2 | 5Gとエッジコンピューティングの動向

そしてエッジコンピューティングには「1. 分散処理」「2. 協調処理」「3. リアルタイム処理」という3つの大きな特徴があります

そしてこの2つは組み合わされてこそ本来の力を発揮します。つまり、5Gの大きなメリットを活かすには、エッジコンピューティングという大容量データや大量デバイスに起因するネットワーク負荷を軽減し、安全・正確な高速データ転送を確保する「適材適所での分散処理技術」が欠かせないものとなっているのです。

 

エッジコンピューティングの基本的な考え方は、データが生成されたところでリアルタイムに処理するということです。この特徴をビジネスや実生活に適用して想定すれば、デバイス単位で動く、工場で動く、クルマで動くということになります。

エッジデバイスでの計算資源は限られたものではありますが、リアルタイム処理によって価値の高いデータ処理を実現することができます。現在はデータ特性にあわせて、豊富な計算資源を持つクラウド側で行われているビッグデータ解析処理などと組み合わせて協調処理されています。

将来的には、エッジデバイスのハードウェア面での進化とともにこれらの解析処理もエッジデバイスへと拡がっていくことが予測され、その際にはエッジ処理の管理対象が広範囲に広がって基盤整備が必要となるでしょう。

 

IBMのクラウド・サービスはプライベート / パブリック・クラウドというエンタープライズ・プラットフォームで提供されていますが、「Red Hat OpenShift」というプライベートクラウドでもパブリッククラウドでもエッジでもデータを処理できるハイブリッドクラウド機能を基盤としています。

そのため、今後5Gによりエッジデバイスとの組み合わせや協調処理が複雑化していっても、基盤管理を煩雑化させることなく拡張していくことができます。

 

■ テーマ3 | モビリティにおけるエッジソリューション

 

エッジデバイス、カスタマーエッジ、ネットワークエッジ、エンタープライズ・クラウドが適材適所でデータを分析し、相互・包括的に組み合わされてエッジサービスが作り上げられることで、利用者の体験やドライバーの安全性、車両性能を改善することができます。

フランスの大手保険会社Groupama（グルパマ社）の事例は、その世界観を表すものと言えるでしょう。

 

同社の自動車保険サービスは、以前はPAYD（Pay As You Drive）という走行距離連動型の保険料設定により他社との差別化を図ってきました。

しかしエッジコンピューティングでデータ処理するようになると、PHYD（Pay How You Drive）という運転行動連動型の保険料金算定ができるようになり、従来の保険サービスに加えて新たなサービスを提供できるようになったのです。

つまり、自動車に搭載されている各種センサーにより、それぞれのドライバーが「どの時間帯に、どのように運転するのか」といった情報を収集し、安全運転を心掛けて運転しているかどうかといった、運転特性に応じた保険料の割引きなどを提案できるようにしたのです。

 

グルパマ社の取り組みから、保険料率や顧客情報を管理する基幹システムとエッジコンピューティングを組み合わせることで、ドライバーの運転実態にリアルタイムに応じたサービスを実現できることがわかります。

そして、IoTで収集した自動車走行データを活用したデバイス、ロジスティクス、モバイル、コネクティビティ、決済などのテレマティクス・バリューチェーンを構築することで、新しいサービスを生み出し、それによって契約が増加し、売上拡大を実現したのです。そして同時に、保険料の請求や支払いコストの削減にもつながったのです。

→ [事例: 大手保険会社グルパマ社] データを「新たな顧客体験」へ。つながる保険をIoTで実現。

 

IBMは、クラウドやAI技術を中心にビジネス・ソリューションを提供してきましたが、現在はエッジコンピューティング側にシフトしたソリューションも幅広く提供しています。

具体的には、クラウドネイティブの技術やノウハウ、AIをエッジまで展開することに加え、ダイナミックで多種多様なデバイス環境の一括管理と自律管理を実現する、エッジコンピューティングの自律管理ソリューションも提供させていただいています。

→ IBM Edge Application Manager | 自律的管理をしながらエッジ・ソリューションを拡張しどこでも実行

 

最後に、クルマ関連のエッジソリューションの具体例をもう1つご紹介します。

まず、クルマ（カスタマーエッジ）の中では運転の様子に関わる動画を取得します。そして、車室内（エッジデバイス）で運転者の表情を解析し、音声データは5Gネットワーク（ネットワークエッジ）の基地局で分析します。このようにして、運転者の心理状態をクラウドで判断するサービスです。

→ 東京モーターショー動画 | モビリティにおける生体情報の活用

 

ここで重要なのは、エッジデバイス、ネットワークエッジ、カスタマーエッジ、クラウドでデータ処理を分担して、それぞれのデータ処理結果をタイムリーに同期させることです。

そして、自動車の車内外のセンサーや外部環境から生成されるデータは、組み合わせによりモビリティ界隈のみならずさまざまな業界のさまざまなサービスに応用できる可能性を秘めています。

「デジタルによって境界線が曖昧になり、異業種参入が当たり前となる」とはこれまでも言われてきたことですが、今後そのスピードはますます上がるのではないでしょうか。

 

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次回は、最新テクノロジーや法規対応を通じたモビリティ分野におけるIBMの取組みをご紹介します。

 

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TEXT 八木橋パチ