横浜ゴムは、AIを使ってトラック・バス用タイヤの打音から空気圧の状態を評価する技術を開発し、実証試験を開始した。ドライバーの経験に頼らずAIを活用することで、物流業界の各種課題に対応する。
横浜ゴムは2025年1月20日、AIを使ってトラック・バス用タイヤの打音から空気圧の状態を評価する技術を開発し、実証試験を開始したと発表した。ドライバーの経験に頼らずAIを活用することで、判定精度改善による安全運転、省力化によるコスト削減および適正な空気圧管理による燃費向上などが期待できる。
横浜ゴムは、METRIKAとの協業により、タイヤの打音を多様な環境音の中から判別し、打音がいつからいつまで発生したか(打音区間)を抜き出し、抽出された打音から空気圧を予測するAIアルゴリズムを開発した。
さらに、専用アプリケーションを試作し、現在、運輸会社での実証実験を進めている。同技術の実装化により、タイヤの打音をスマートフォンからアプリに録音するだけで空気圧値や充填の必要性をアプリ上で視認できるので、特別な判定スキルの習得や専用機器の設置が必要なく、誰でも高い精度で空気圧点検ができる。今後、同社はAIアルゴリズムの精度やアプリケーションの利便性のさらなる向上を図る。
トラック・バス用タイヤの空気圧の日常点検では、空気圧ゲージによる計測はバルブ故障やエア漏れの危険性がある他、リアルタイムのモニタリングはコスト面などで問題があり、今でもハンマーによる打音点検が主流となっている。しかし、打音のみで空気圧が適切かを判定することはベテランドライバーでも難しく、簡単かつ正確に空気圧の状態を評価できる手法が求められていた。
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