　同サンプルデータは、同社がこれまで蓄積してきた高精度3次元データを利用したAIネイティブデータセットだ。事故発生リスクの高い箇所についての情報を含んでおり、点群データ、カメラ画像、高精度位置情報、高精度3次元地図データ、3D Gaussian Splatting（3DGS）データなどを統合したマルチモーダルデータになっている。

AIネイティブデータのサンプルイメージ（点群データ／画像／3DGS等を統合した交差点データ）［クリックで拡大］出所：ダイナミックマッププラットフォーム

　これにより、高精度で現実世界を再現した学習／評価環境を作り出すことを可能とした。加えて、アノテーションとして地図データに含まれる地物情報を活用でき、Sim2Realギャップ（実環境と仮想環境の差異）の低減やAIによる空間認識の高度化にも寄与する。

　また、3DGSデータにより実際の環境に類似した再現性を持つデジタルツインを構築可能であるため、AIモデルの学習だけではなく、シミュレーションによるAIシステムの評価／検証まで一貫して活用できる。

　同サンプルデータは、事故発生リスクが高い実在の都市交差点を対象としており、安全性の検証や高度なシーン理解に活用できる。自動運転システムの開発に加え、インフラ管理、都市開発、交通流解析、防災／災害対応など、幅広いAI用途での利用が見込まれる。

　一般的に自動運転システムの開発ではドライブレコーダーなどの実走行データを活用したAI学習が行われているが、レアシーンの取得や大量のデータ収集には時間やコストがかかる。このような課題を解決するニーズから、仮想環境データの活用が重視されてきている。

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