イノベーションを加速：エッジコンピューティングが自動車業界をどう変革するか

自動車こそ究極のエッジデバイスかもしれません。地理的に分散し、リアルタイムストリーミングデータを提供しながら、自律的なアクションを可能にします。

エッジが最も「エッジらしい」のは自動車セクターです。コネクテッドカーからコネクテッドファクトリー、コネクテッドピープルまで、エッジは自動車の製造と運転の両方を変えています。ネットワーク接続車両の増加、自動車製造現場におけるセンサーネットワークと連携するエッジシステムの拡大が進み、テックと自動車セクターの融合が加速しています。

先駆的事例：BMWのCARASSO

2015年、BMWグループは新しいコネクテッドカーアプリケーションでAWSを採用し、BMW 7シリーズからセンサーデータを収集してドライバーに動的地図情報を提供し始めました。Amazon Web Services技術で構築された新しいCar-as-a-Sensor（CARASSO）サービスは、「AWS上で稼働することで、CARASSOは24時間以内に2桁のオーダーで急速に変化する負荷要件に対応してスケールアップ・ダウンできます」としています。この技術は最終的に、50億マイル以上を走行する10万台の車両フリートから収集されるデータを処理することが期待されていました。

Automotive Edge Computing Consortium（AECC）が牽引

自動車とテックの大手企業を結ぶAECCが道を切り拓いています。「コネクテッドカーと自動運転車の市場需要と要件が、ネットワークのエッジにまでエクストラコンピューティングを求める需要を加速させることは明らかです」と、インテルフェロー兼プラットフォームエンジニアリンググループ無線標準チーフテクノロジストのGeng Wu氏は最近のインタビューで語っています。

AECC研究者らは今後5年間のエッジ分野の発展について3つの予測を発表しました：

• コネクテッド車両が年間約1,500億ドルの収益を生み出す
• コネクテッド車両の世界台数が約1億台に達する
• 車両とクラウド間のデータ通信量が月間約100ペタバイトになる

これらは全てエッジコンピューティングによって可能になり、「ネットワークインフラを活用して、低遅延ネットワーク環境と分散コンピューティングによるリアルタイムアプリケーション応答の実現など、示されたサービスの特性を改善できる」としています。

課題と今後のアーキテクチャ再設計

しかし、「現在のモバイル通信ネットワークアーキテクチャとクラウドコンピューティングシステムは、コネクテッド車両の要件を効果的に処理するようには完全には最適化されていない」と報告書は警告します。「システムアーキテクチャの再設計とネットワーク展開の再考により、ネットワークトラフィックをより適切に収容する方法を検討することが有益です」

AECC研究者らは「トポロジー認識型のコンピューティング・ストレージリソース」の導入を提唱し、以下のサービスタイプの出現を予測しています：

• インテリジェントドライビング： リアルタイムデータによる地図作成とクラウドベースの運転支援。車両がクラウド/ネットワークに接続し、車両間・車両とクラウド間で大量データを転送
• MaaS（Mobility as a Service）： 移動データを第三者が新サービスに活用（道路当局による交通流制御など）。ライドシェア、カーシェア、駐車場シェア、マルチモーダルナビゲーションなど。「インテリジェントドライビング、高精度地図、クルーズアシストの上に構築されるべき」
• 金融・保険： コネクテッドカーからのデータで保険会社が顧客に接近。走行習慣・頻度・時間帯を監視する使用ベース保険（UBI）モデルを採用し、リスク評価を精緻化。将来的にはリアルタイム動的保険料も可能
• 人工知能： 機械学習などAI技術が自律走行、クルーズアシスト、高精度地図作成等に必要な知能を実装。ビッグデータと高度な分析を必要とし、分散コンピューティングとローカルネットワークでAI駆動サービスを可能にする技術に注力
• 無線アクセス技術： セルラーだけでなくWi-FiやLPWAなどローカル無線アクセスも含め、分散コンピューティングプラットフォームと車両を柔軟な品質・コストで接続

多くの面で、自動車は消費者と企業の大群に分散し、連続ストリームとしてリアルタイムデータを提供しながら、自律的なアクションと反応を可能にするプロセスをサポートする、究極のエッジデバイスと言えます。