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自動運転を安全に実現するために、どういった技術が提案されているのだろうか。地図情報や測位技術、あるいは自動運転車両同士の進路最適化など、実用化に向けた検証が進む4つの技術をまとめて紹介する。

クルマの「ながら運転」は危険だ。特にスマホを操作しながら運転していたことが原因の自動車事故が多発している。スマホのながら運転は飲酒運転よりもはるかに危険だと指摘する専門家もいるほどだ。

各種センサーとAIを搭載した自動運転車は、自動車メーカーのみならずテック系企業も参入し、研究開発にシノギを削っている。テック系の最先鋒といえばグーグルであり、もちろん自動運転車の開発を進めていることがちょいちょい話題になっている。

カーナビの道案内機能を超えた高精度3D地図情報が自動車運転を可能にする「ダイナミックマップ」。信号の状態も分かるかもしれない。

「Hey Siri！」とiPhoneに話しかけたことはあるだろうか。実は、Siriの声にもPepperの声にもあの技術が使われていた。それだけではなく自動運転にも、報道でも、はたまた防災の分野でも活用シーンは広がるという。

複雑な量子をレーダーに応用し、悪条件でも人やモノを捉える「量子レーダー」が誕生した。電波を使うレーダーと何が違うのか。

無意識に行う運転操作を解析することで、渋滞の前兆予測を可能にする技術が登場した。渋滞回避の救世主となるか。

株式会社野村総合研究所

無停止連続運転とBCP高度化のために勘定系システムの全面刷新を行ったセブン銀行。同行は、併存状態だった2つの運用管理ツールを刷新・統一することで、運用の効率化とコスト削減を両立したという。同行が選んだ方法とは？

パイオニア株式会社

社用車を運用する企業の「安全運転管理者」には、事故を防止・削減するための取り組みが求められるが、研修だけでドライバーの意識と行動を変えることは難しい。そこでクラウド型ドライブレコーダーを利用した運転管理の手法に注目したい。

ギットハブ・ジャパン合同会社

自動運転ソフトの開発環境は、競争優位を左右する重要なものだ。継続的インテグレーションやソースコードの管理など開発環境に課題を抱えていたGM子会社のCruise Automationは、その改善を図るべく2つの開発ツールの導入に踏み切った。

ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社

自動運転はもはや夢物語ではない。その実現に不可欠なのがAIだ。深層学習は進化を続けており、トレーニングを行うプラットフォームには高度な処理能力と拡張性が求められる。それを実現するソリューションの実例を紹介する。

エイチ・シー・ネットワークス株式会社

IoT、自動運転など、社会インフラを支えるITの仕組みは高度化しているが、そこで必ず求められるのがネットワークだ。こうした場面では、高い堅牢性と信頼性を持ち、さまざまな条件でも対応できる無線LANソリューションが力を発揮する。