以前、自動車のCASE革命に関する記事を書きました。
今回は、それに関連してユーザー体験の活用方法について書きたいと思います。
AIについて
いきなりですが、AIの説明を始めます。
過去にAIの記事を書きました。画像リンクが死んでいるのは、ご了承下さい。
過去記事では説明できていませんが、簡潔に言うとAIの性能は「学習データの多さ」が肝になります。
学習データの集め方
今の所、日本の自動車メーカーは学習データを大量入手することに対して出遅れていると思います。
学習データをどのような形式で集めるかは、けっこう考える余地があります。
例えば、「ナビの案内経路と、ドライバーが実際に通った道」というデータは、何かの役に立つかもしれません。ナビの案内精度向上に、AIが使えるかも。
最近思うのは、「ドライブレコーダーが記録した動画」は、人間の運転方法を解析するのに役立つのではないかと思います。ドライブレコーダーの情報は、もはや自動車メーカーがユーザーから買ってもいいぐらいではないかと感じています。
プラットフォームを「早く」普及させたら勝ち
自動運転よりも手前の段階として、加速減速の自動化、いわゆるアダプティブクルーズコントロールを高性能にしてもらいたいです。
その次に操舵支援、つまりレーンキープアシストを普及、高性能化して欲しい。
例えばこれら2つに関して、今の内からドライバーの運転データを吸い出しておいた方が良いと思います。繰り返しになりますが、自動運転の手前の段階、つまり加減速、操舵支援の段階で、まだ改善の余地があります。改善の余地があると同時に、ユーザーによる修正操作などを「かき集める」ことも、情報収集の基盤があれば可能です。
情報収集の基盤、つまりユーザー体験を収集するプラットフォームがあると、AIの分野で有効活用できます。何となく、Google MAPあたりはすでにやってそうですね。
ユーザー情報の収集に関してふれることができたので、今回はここで終わります。またいずれ、自動車の次世代技術に関して記事を書くこともあると思います。それでは。
