TOYO TIREの安全走行を支えるタイヤセンシング技術研究開発を、SASのIoTリアルタイムアナリティクスで支援

アナリティクスのリーディング・カンパニーであるSAS Institute Japan株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：堀田徹哉、以下 SAS）は、TOYO TIRE株式会社（本社：兵庫県伊丹市、代表取締役社長　清水隆史、以下TOYO TIRE）のAI、デジタル技術を活用したリアルタイムで「走行中のタイヤパフォーマンス」を可視化するタイヤセンシング技術研究開発において、SASの機械学習とディープ・ラーニングを担う「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」および、IoTソリューションストリーミング・データの収集と分析を行う「SAS Event Stream Processing」を採用したことを発表しました。

TOYO TIREは、CASE(*1)時代を迎えた昨今、自動車用タイヤの役割は大きく変化しており、情報通信機能を備えるインテリジェント化や、車両制御の高精度化、運行管理やメンテナンスを支援する情報提供など、タイヤに求められる役割も大きく変化していると考えています。
そこでタイヤにセンサーを装着し、「タイヤ力(*2)」という、走行中のタイヤの状態とタイヤの限界値を把握する独自のセンシング技術を開発しました。
　*1 Connected/Autonomous/Shared Service/Electricという 、 自動車社会の変革 のありようを象徴する 4大トレンドの頭文字をもとにした造語
　*2 TOYO TIRE独自の呼称

「タイヤ力」を把握する上でTOYO TIREは、SASのソリューションを利用し、タイヤに装着したセンサーからの情報を入力し「タイヤ力」として出力する「タイヤ力推定モデル」を構築することで、タイヤのパフォーマンスをリアルタイムに可視化することを可能にしました。たとえば、これにより限界を超える走行や、ブレーキによる衝突の危険などを推定することができるようになり、車両制御との連携や表示やアラートによってドライバーに通知するなど、より安全で安心な移動を支援する役割を果たしていきます。

「タイヤ力推定モデル」は、「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」での機械学習により膨大なデータから構築されました。そしてタイヤ力推定モデルを「SAS Event Stream Processing」を介して車上デバイスに組み込むことでリアルタイムでのタイヤ力の可視化を実現しています。
また、「SAS Event Stream Processing」により収集、演算されたデータはクラウド上に集められ、これらデータを気象状況や交通、道路状況などの外部データと併せて分析し、安全走行に必要な情報として車上デバイスにフィードバックすることも可能にします。

TOYO TIRE株式会社 技術開発本部 先行技術開発部 設計研究・技術企画グループ担当リーダー 榊原一泰氏は、次のように述べています。
「タイヤセンシング技術は、次世代のモビリティ社会に向けた、より安全で安心な移動を支援する技術と考えています。そのためには、車載されるエッジ部分でリアルタイムにデータ分析や演算処理などを車内で完結させる必要があります。その一方で、得られる情報をデータとして収集し、活用、他の情報と掛け合わせることで、新たな可能性や付加価値を生むと考えています。この仕組みや付加価値の実現、可能性の創出には、自社だけでなく、共に創っていける様々な共創パートナーが必要と考えており、SASは、そのアナリティクスにより新たな価値を生み出す重要なパートナーと考えています。」

主な導入製品
SAS Event Stream Processing
(リンク »)

SAS Visual Data Mining and Machine Learning
(リンク »)

SASについて
SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なソフトウェアとサービスを通じて、世界中の顧客に対し、データをインテリジェンスに変換するためのパワーとインスピレーションを届けています。SASは「The Power to Know®（知る力）」をお届けします。

*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。
その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。