SAS Institute Japanは10月21～22日にかけてオンラインイベント「SAS Forum Japan 2021」を開催し、デジタル変革（DX）に取り組み客事例などを紹介した。本稿では、タイヤセンシング技術の公道実証試験を実施したTOYO TIREの事例を紹介する。
Connected（つながる）、Autonomous（自動運転）、Shared（共有）、Electric（電動化）の頭文字を取ったCASEが将来の自動車産業のカギを握っている。TOYO TIRE 中央研究所 第二研究部の竹澤宏典氏は、「自動車用タイヤにおいては、より安全で安心な移動を支援しなければならない」とタイヤに求められる付加価値を言及する。そのためにはタイヤ自身の情報やタイヤを通じて得られる情報を提供する「タイヤセンシング技術」が必要だという。
TOYO TIRE 中央研究所 第二研究部の竹澤宏典氏
具体的には、走行している路面の状態やその走行車両に装着されているタイヤの状態を把握するためにタイヤにセンサーを装着し、検知したデータを分析することによって、果たすべきタイヤ性能の限界値を導き出すセンシング技術を構築した。これによって、実際に走行している路面の状態に対して求められる性能範囲と走行中のタイヤがそれに応じた性能を発揮できているかどうかをデータとして把握するとともに、可視化することができるようになった。
なお、TOYO TIREでは、タイヤのセンサーから出力される空気圧や温度、路面判別、荷重、摩耗、異常といった情報から推定される、実際のタイヤ性能のことを「タイヤ力」と呼んでいる。
「タイヤ力」の検知構造
TOYO TIREは、タイヤセンシング技術の実現で、タイヤ力の予測モデルを構築すべく行動実証試験を重ねて、多様な走行データを学習データとして蓄積してきた。市街地路はもちろん山坂路や高速道路、自然環境で変化する湿路や雪路、氷路も含んでいる。例えば、雪路も降り始めのウェットな状態やシャーベット状態、新雪などで走行環境は異なり、一見すると走路が黒く濡れているだけのように見えるブラックアイスバーンは運転手を危険にさらしてしまう。「天候情報とタイヤ力を掛け合わせた際のグリップ力で安全に走行できるか開発を続けている」（竹澤氏）という。
公道実証試験のシステム環境
上図は公道実証試験のソフトウェア環境だが、ESP Edgeと書かれた車載環境のコア部分に「SAS Event Stream Processing」を採用した。ESP Edgeが取得したデータをクラウド環境へ転送し、それをもとにタイヤ力推定モデルを逐一更新。その結果をESP Edgeに返して可視化する仕組みになっている。
竹澤氏によると、「エッジ（車載環境）でストリーム処理を可能にすることで瞬時のデータ化とリアルタイムな可視化」を可能にした。山間部やトンネル内など通信品質が悪い環境でも、ネットワークの短期切断時にデータを蓄積し、再接続時にデータを損失することなく転送できる。また、タイヤセンシング技術を備えたタイヤを利用する車種が異なる場合、「車両重量が異なるとタイヤ力の推定精度が低くなる」（同氏）ため、クラウドに用意した車種データから最適なモデルを選定し、補正値と組み合わせて算出する仕組みを用意した。
複数車種への導入時は、エッジ環境をDockerコンテナーとして仮想化し、環境構築の自動化や管理を簡易化している。竹澤氏は「公道での実証試験を通じて、タイヤの使用状況やモジュール技術で、嗜好（しこう）性の高いお客さま向けのニーズや使用環境にマッチしたソリューションを提案・展開する」と展望を語った。
2021～2025年度の新中期経営計画「中計'21」によれば、タイヤ寿命予測技術や走行データ解析技術にも着手し、独自の製品・サービスの提供を予定している。
