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【東京モーターショー2017】トヨタは「つながるクルマ」のデータをどう使うのか

文◎坪田弘樹(編集部) 2017.10.26

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2017年10月25日に東京ビッグサイトで開幕した「東京モーターショー2017」。自動車メーカーがEV(電気自動車)や自動運転の実現に向けた先進技術を発表するなか、クルマを通信デバイス化する「コネクテッドカー」に関連した展示も各所で行われている。IoT化したクルマから得られるデータはどのように活用されるのか。トヨタ自動車の取り組みを紹介しよう。


トヨタ自動車は2017年4月からKDDI、東京ハイヤー・タクシー協会(東タク協)と共同で、都内を走行する500台のタクシーから収集する走行画像や車両データを解析する実証実験を行っている。タクシーには、通信型のドライブレコーダー「TransLog」を搭載。LTEネットワークを経由してタクシーの前方映像を含む大容量データをトヨタビッグデータセンターに収集し、画像認識や情報の秘匿化を行ったうえで活用する。


タクシーに搭載されている通信型ドライブレコーダー「TransLog」


西4ホールで開催されている「TOKYO CONNECTED LAB 2017」内にあるTCL01では、この実証実験の詳細についての展示が行われた。2018年に予定する“第2ステップ”では、このビッグデータ活用がいよいよ本格化する。

画像解析で渋滞情報を“レーンごと”に提供

本実験で特徴的なのはデータ量と、生成する情報の精度の高さだ。

タクシー前方を写す動画を常時クラウドにアップロードする。データ量は1台1日あたり15GB、2017年12月までに総量で1.35ペタバイトに達する見込みだ。走行動画をストリーミング処理し、画像内に写る他車両のナンバープレートや通行人の顔をモザイク処理して秘匿化。その上で画像データをAIで解析する。



タクシーの前方映像。ナンバープレート等のマスク処理に約10分ほどかかるが
走っている最中の映像がすぐに確認できる


具体的な活用法としては、2018年春から「レーン別渋滞情報」をスマートフォン向けナビアプリ「TCスマホナビ」に配信する。ドライブレコーダーの映像を画像解析することで、車線ごとの混在状況が把握できるという。これまでは道路の区間単位でしかわからなかった渋滞状況を車線(レーン)単位でより詳細に認識できるようにするのだ。

また、画像データからは、路上にある障害物や事故車両、工事規制などの様々な情報が得られるため、それらの情報も新たな交通情報サービスとして活用する計画だ。



都内を走行中のタクシーの位置、走行状態を地図上に一覧表示。アイコンをクリックするだけで
各車両のデータ、前方映像が呼び出せる


なお、トヨタは2005年からレクサス車への標準搭載、トヨタ車へのオプション搭載を開始した車載通信機(DCM)から収集されたデータを活用した交通情報サービス「Tプローブ交通情報」を提供しているが、上記のタクシーから得られるデータの活用はそれを補完するものだ。

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