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株式会社 ティアフォー 技術本部
村木 友哉
自動運転技術を活用した
運転技能評価アプリケーションの開発
March 31st, 2021
1
村木 友哉 / Tomoya MURAKI
技術本部 AI教習システムのテックリード
『 Tier IV 』にJOINした理由
● 自動運転ソフトウェアをOSSとして開発する戦略がすごいと思った
● エンジニアの割合が大きい
『 Tier IV 』でチャレンジしたいこと
● 自動運転の価値をユーザまで届けたい (社会問題の解決)
● Autowareの価値を最大化したい
Profile
2
CONTENTS
1. なにをやっているか
3min
2. なぜやるのか
3min
3. どうやっているのか
4min
4. こんなことをやります!
3min
3
1. なにをやっているか
4
自動運転技術を活用した運転技能教習システムの開発
自動運転技術を活用した
新しい運転教習システムの開発
2. なぜやっているか
7
自動運転車両はいつ普及する?
日本でレベル4以上の本格的な市場投入は2030年代に入ってからとの予測
→ 現時点で自動運転技術を活用できるフィールドはないか?
出典:富士キメラ総研
教習所を取り巻く環境
100万人
少子化や車離れにより
新規免許取得者数は減少
傾向にあるものの、
毎年100万人以上が
新たに免許を取得
35%減
指導員の高齢化・採用難
により2033年までに
指導員数は約35%減との
予測も
高齢者技能試験
2022年6月より一定の違
反歴のある75歳以上の運
転免許保持者(推定15万
人)に対して技能試験が
義務化
需給バランスが崩れ始めており「指導員不足」は大きな課題
→ 自動運転技術を活用することでこの課題を解決できないか
3. どうやっているか
10
自動運転技術を活用した運転技能教習システムの開発
自動運転技術を活用して運転技能を定量評価
被評価者の
運転
自動運転
ソフトウェア
センサー 評価モデル
評価
結果
Autoware*を利用し、
走行位置, 速度, 車間距離,
確認行動など
十数の評価指標として抽出
運転行動をLiDAR, カ
メラ, 車両情報等の数
値データとして知得
指導員の評価手法をベ
ースとした
評価モデルにて
スコアリング
数値
データ
評価
指標
自動運転技術を活用して運転技能を定量評価
位置推定を利用した音声ナビゲーション
即時・客観的なフィードバック
4. こんなことやります!
16
1. 2021年5月からサービス実証を開始
ユーザーの声をプロダクトに反映し、価値あるプロダクトを作り続けます
1. クラウド基盤の整備
走行データを管理・活用していくためのクラウド基盤を整備していきます
1. Autowareへフィードバック
評価データをAutowareの開発にフィードバックし、自動運転ソフトウェア開
発に貢献します
Intelligent Vehicle for Everyone
一緒に業界を変えるプロダクト開発してくれる
メンバーを探しております!
© 2021 Tier IV, Inc. 19

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