　EB Assist Test Labは、同社の車載コンピュータ「CAR Box」などで記録したセンサーや車両のデータを、自動車メーカーやサプライヤーがクラウド上で整理するためのものだ。走行した場所や時間帯など条件毎のデータ管理、センサーが検知した対象のラベリング、シミュレーションツールとの連携などが可能になる。クラウドはマイクロソフトの「Azure」を活用。ラベリングツールもパートナー企業によるもので、他社との連携によってクラウドベースの環境を整えている。現在、蓄積したデータから3D CGを作製して任意の走行環境を編集できるようにする機能の準備をパートナー企業と進めている。

ブラウザ上でのデータ管理画面の一例。走行データを地図データと突き合わせながら確認できる（左）。走行した地域や時間帯、天候などによって蓄積した走行データを検索することもできる（右）（クリックして拡大）

　エレクトロビットによれば、自動運転車で走行テストを1日行うと10T〜100TB（テラバイト）のデータが生まれており、今後はペタバイト級のデータ管理が必要になるという。「自動運転車の開発が進むにつれて組織が大きくなり、扱うデータ量が増えている。エクセルやフォルダでの管理では追いつかない状況だ。大手企業ではデータベース化されているものの、オンプレミスのデータセンターが使われているため、クラウドをターゲットにしたのは珍しいのではないか」（エレクトロビットの担当者）。

　自動運転システム開発のサポートは、マイクロソフトとしても力を入れている分野だ。マイクロソフトの取引先であるアウディは、クラウド上の8PB（ペタバイト）のデータをシミュレーションに活用しており、今後数年間でクラウド上で扱う走行データが200PB以上に増加すると見ている。マイクロソフトは大手ツールベンダーとシミュレーションをAzure上で提供できるようにすることで合意するとともに、ラベリングやデータ管理、車載ソフトウェアなどさまざまなパートナーとも協力体制を整えている。各社とのオープンな連携により、クラウドベースでのエンドツーエンドのツールチェーンを提供することを目指す。

想定外のもらい事故も開発に反映、トヨタの“高度”運転支援システムの最新状況
技術であの“もらい事故”は避けられたのか――。トヨタ自動車は2019年1月7日、消費者向けエレクトロニクス展示会「CES 2019」（2019年1月8～11日、米国ネバダ州ラスベガス）に関連した記者会見において、高度安全運転支援システム「ガーディアン」の開発の取り組みを紹介した。
トヨタ子会社TRI-ADがNVIDIAを全面採用、シミュレーションから車載コンピュータまで
NVIDIAは2019年3月18日（現地時間）、ユーザーイベント「GTC 2019」（2019年3月19～21日）において、トヨタ自動車、デンソー、アイシン精機の共同出資会社であるToyota Research Institute Advanced Development（TRI-AD）との協業範囲を拡大すると発表した。自動運転AIの学習、クラウドベースの走行シミュレーションによる検証から開発用車載コンピュータまで、エンドツーエンドでNVIDIAの技術、製品を採用する。
ソフト開発は「ツールとインフラが9割」、トヨタの先行開発会社が重視すること
トヨタ自動車、デンソー、アイシン精機の共同出資会社であるToyota Research Institute Advanced Development（TRI-AD）は2019年1月30日、東京都内で事業説明会を開いた。
レベル4の自動運転を見据えたデンソーの開発体制、シミュレーションを活用中
デンソーは2019年1月24日、東京都内で記者向けに説明会を開き、研究開発拠点「Global R&D Tokyo」の取り組みを紹介した。
HILSとは何か
最新の高級自動車は200個ものコンピュータを搭載しているといわれる。ECU（電子制御ユニット）と呼ばれるこのコンピュータが、正しく動作するかどうかを試験するテスト装置として注目を集めているのがHILSだ。本連載では、HILSの導入や、HILSを使ってECUのテストを行うための基本的な知識の提供を目指す。連載第1回は「HILSとは何か」だ。
次世代自動車の不具合はシミュレーションレベルで早期発見
「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」のアドバンスド・データ・コントロールズおよびGreen Hills Softwareのブースでは、「自動運転ソフトウェア機能安全認証対応ツール with ANSYS」に関する展示デモを披露していた。