デンソーテン、RAGを車載エッジで省メモリ稼働する生成AI技術を開発：コックピット／車載情報機器

デンソーテンは、車載エッジデバイス上での生成AI活用を目指し、省メモリでRAGを実行できる生成AI技術を開発した。

[MONOist]

　デンソーテンは2026年6月16日、車載エッジデバイスでの生成AI（人工知能）活用を目指し、省メモリでRAG（検索拡張生成）を実行できる生成AI技術を開発したと発表した。

　同社の埋め込みモデル学習技術により、軽量化と精度維持を図り、車載エッジでの実行を想定したベクトルデータベースを省サイズ化した。公開データセットを用いた評価では、従来モデルと比べてメモリ容量を30〜60％削減しながら、高い検索精度を維持した。生成AI（LLM：大規模言語モデル）によるHMI向け対話アシスタントへの活用を想定している。

RAGを省メモリ実行する生成AI技術の仕組みと活用イメージ［クリックで拡大］ 出所：デンソーテン

　生成AIは、車載HMIにおけるスマートコックピットやスマートキャビンなどへの活用が進んでいる。一方、生成AI単体では、学習していない最新情報や車両固有／ユーザー固有情報に正しく対応するのが難しいという課題がある。

　この課題への対策としてRAGの技術に注目が集まっている。一方で、RAGには大量の検索用ベクトルデータベースと埋め込みモデルが必要となるため、メモリ容量や処理性能に限界のある車載SoC（System on Chip）、エッジ環境への搭載が難しかった。

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