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高架橋で「地上にいる」と誤案内？現地走行検証でナビ誤差を解消

Allion Labs    高架橋を走っているのに、地上道路に表示されてしまう？ ナビゲーションの誤判定は混乱を招き、事故リスクにも直結します。 多くの運転者が経験したことのある場面です。車両が高架ランプに進入しているにもかかわらず、ナビは依然として地上道路を表示し、さらには「前方右折」と案内してしまうことがあります。この「間違レーン表示」による誤案内は、急ブレーキ、無理な車線変更、強引な出口進入、さらに出口通過後の違法Uターンといった高リスク行動を誘発する恐れがあります。特にラッシュ時、夜間、雨天といった悪条件下では誤誘導が増幅し、事故リスクがさらに高まります。 ナビゲーション検証の4大課題：現地走行検証が困難な理由   課題1. ルート設計：誤案内区間の特定が難しい 短時間で「誤案内が起きやすい」区間を特定することは容易ではありません。 高低差のある錯綜ポイントや複数経路が交わる高リスク区間が明確に特定できず、ルート計画に正確に反映されないケースが多くあります。最終的な経路選択は直感や経験に依存せざるを得ず、重要な匝道や分岐ノードを見落としたり、低リスク区間に走行距離を費やしてしまいます。 その結果、問題の再現率は低く、現地走行検証の効率も悪化し、最終的にスケジュールの長期化を招きます。   課題2. [...]

車載ナビがわかりにくい？スマートカーの言語ローカライズの重要性

Allion Labs  スマートカー市場が世界的に急成長する中、近年では各国や地域における「Automotive Localization」（自動車のローカライズ）が競争の激しい分野となっています。これは、自動車メーカーが各国市場で成功するための重要なマーケティングツールでもあります。 その中でも特に重要なのが「車載システムの言語ローカライズ」です。これは、スマートカー製品のテキストやサービス内容を各国のユーザーの使用習慣や好みに合わせて設計し、現地のユーザーが車両機能をより理解しやすくすることで、ブランド満足度を向上させることを目的としています。 お客様の課題 ある自動車メーカーは、台湾市場向けに新型車を発売する予定でしたが、開発チームが台湾で使用される繁体字に不慣れであったため、開発プロセスにおいて以下のような問題に直面しました。 車載システムのテキストが、台湾特有の表現に適していない 翻訳ミスがあり、原文の意味が正確に反映されていない 「細部に宿る悪魔」とも言われるように、車載システムのローカライズは単なるテキストの翻訳にとどまらず、車とユーザー間の対話内容や意味論の正確性まで含まれます。そこで、お客様はアリオンの自動車コンサルティングチームに連絡し、支援を依頼しました。 アリオンの解決策  言語テスト（Language Test） 現地ユーザーの文化や慣用表現を考慮し、車載システムのテキスト内容をユーザーの使用状況に応じてシミュレーションし、正確な理解と操作を保証します。 テキストや音声アシスタントの表現について、ローカライズの最適化案を提案します。 [...]

POIの位置が誤ったり、マップが正しく表示されない？現地走行テストコンサルティングサービスで課題を解決！

Allion Labs  車載ナビゲーションシステムの市場およびアプリケーション環境 調査機関GIIの市場予測によると、世界の車載ナビゲーションシステム市場は2030年までに472億ドル規模に達する見込みであり、2024年から2030年の年間複合成長率（CAGR）は6.7％という高い成長が予測されています。車載ナビゲーションシステムはスマートカーにおいて欠かせない重要な機能の一つとなっています。 日常生活で車載ナビ機能への依存が高まる中、位置の不正確さやマップエラーといった問題が発生すると、運転者が間違ったルートを選択し、余計な運転時間を費やすことになりかねません。このような問題は運転の不便を引き起こすだけでなく、交通事故の原因につながる可能性もあります。 こうした背景から、ユーザーにより優れたユーザー体験を提供するには、車両開発段階で車載ナビ機能の現地走行テストやユーザーシナリオシミュレーションを計画的に実施することが、重要な課題となります。 これらの課題を解決するため、この自動車メーカーは以前展示会で知ったアリオンの車載品質コンサルティングソリューションに連絡を取り、専門的な技術支援を求めました。   アリオンのソリューション お客様の連絡を受けた後、アリオンの自動車専門チームはお客様と詳細に相談し、上記の課題に対応するよう、カスタマイズされた総合的な品質検証コンサルティングソリューションを提案しました。（以下参照）   導入効果 アリオンは、わずか2か月未満で問題の早期発見と解決を支援し、最終的にお客様が予定通りに検証を完了することを実現しました。以下は解決した主な問題です。 交通信号、標識、曲がり角案内が正しくナビマップに表示されない POI（興味地点）の位置が正確でなく、実際の位置とずれがある [...]

アリオンが実環境のノイズフィールド再現でバイク音声アシスタントの体験を改善する方法は？

Allion Labs  近年、ハーレーダビッドソンやホンダなどの大型バイクメーカーは、車載エンターテインメントシステムや音声アシスタントを搭載したモデルを次々と発表しています。また、多くのバイクユーザーはヘルメット用マイクを使用し、Bluetooth接続で音声検索、ナビゲーション、音楽再生のコントロール、ハンズフリー通話などの「バイク向け音声アシスタント」機能を利用しています。 お客様要望の背景と直面する課題 今回の事例では、お客様は国際的な車載音声ソフトウェアサプライヤーであり、これまで主に自動車メーカーの取引先として車載IVIシステムを開発してきました。豊富な「車載音声アシスタント」製品の経験がありますが、「バイク向け音声アシスタント」の開発は初経験となったため、プロジェクト初期の評価段階で、多くの課題が次々と明らかになりました。これらの課題は、走行中の音声アシスタントの起動率や認識成功率、さらには製品発売後のユーザー体験や満足度にも悪影響を与える可能性があります。 例えば： 自動車と異なる使用環境：バイク走行中の風切り音は、車内の騒音よりもはるかに大きく、起動率や認識率への深刻な影響。 アクセサリー製品との互換性に関する懸念：様々な種類、モデルのBluetoothヘルメット用マイクとの互換性。 異なるプラットフォーム間のデータ通信と運用：クラウドコンピューティング、車載アプリ、各種スマートフォン（異なるOSやメーカー）、Bluetoothヘルメット用マイク間との連携。 アリオンの解決策 これらの課題を解決できるよう、お客様はアリオンのコンサルティングチームに協力を依頼しました。当社はお客様と詳しく話し合い、以下のようなユーザーシナリオシミュレーション検証のポイントを共有しました。  アクセサリー製品との互換性  各種Bluetoothマイクの収音性能差と互換性。 異なるOS（Android/iOS）や機種のスマートフォンとの互換性。  様々な使用環境による影響  [...]

「品質と効率を両立してほしい！」 ― AIソリューションはどのようにTier 1メーカーの検証課題を乗り越えるのか？

Allion Labs  インテリジェントカーの普及に伴い、インテリジェントキャビンシステム、AVエンターテイメントシステム、ナビゲーションシステム、音声アシスタント、自動運転支援システムなど、様々な先進技術や多様な機能が不可欠な標準装備となりつつあります。これらの電子システムにソフトウェアのバグやハードウェアの誤動作、誤ったシステム構成があると、不便を感じたり、交通事故を引き起こしたりする可能性があります。このため、自動車の設計・開発の初期段階では、確実な機能品質管理が不可欠です。 Tier 1メーカーの製品開発の背景と検証の課題 数ヶ月前、台湾に拠点を置くあるTier 1車載エンターテインメントシステムメーカーが、新型スマートカーの製品開発を進めていました。まだ初期計画段階にあったものの、品質検証プロセスにおいて多くの課題に直面することが予想されていました。 自動車電子部品とスマートキャビンシステムは、それぞれ異なるテスト項目があり、確認内容が煩雑で統合が難しい。 手動テストを前提とした場合、本プロジェクトでは検査人員の増員が避けられず、人件費が大幅に増加する。 検査員の経験不足により、短期間で手動テストの信頼性、一貫性、実行効率を向上させるのは困難である。 手動テストを選択して品質検証を行う場合、伴う品質リスクを負わざるを得ない。 このTier 1車載メーカーのお客様は、展示会「2024 Touch Taiwan」にてアリオンのブースを訪れ、展示されていたAIテストソリューション「ART」に強い関心をお持ちいただきました。その後、製品開発における課題解決を目的として、アリオンの自動車コンサルティングサービスチームにご連絡いただき、さらなる技術的なサポートと支援をご依頼くださいました。 [...]

音声アシスタントの認識率99.6％達成とコックピット体験向上方法

Allion Labs  背景 近年、スマートコックピットの普及が進み、マルチメディア再生、リアルタイムナビゲーション、音声操作、車両制御など多機能が統合されています。その中でも「車載音声アシスタント」は、ドライバーの手動操作による注意散漫を防ぎ、安全性を向上させる重要な機能となっています。しかし、機能が増えるほどトラブルが発生する可能性も高まり、軽微な問題でもユーザーの満足度を損ない、深刻な場合は事故リスクを引き上げることにもつながります。 お客様の課題 多くの自動車メーカーは、車両開発段階においてスマートコックピット向けのテストを十分に行っています。しかし、今回のアリオンのお客様事例では、この段階で問題が発生しました。  お客様の状況  自動車メーカーのお客様は、開発段階で車載音声アシスタントの品質確認を行っていたにもかかわらず、発売後に多くの消費者から「音声認識がうまくいかない」という苦情が寄せられる事態に直面しました。具体的には、コマンドを正確に聞き取れない、誤った認識をする、あるいは安定性に問題があるといった声が多く、結果としてカスタマーサポートセンターが車両オーナーへの対応に多くの時間を費やさざるを得ない状況でした。さらに、サポートセンターから提供される情報が不足しており、品質管理部門ではこれらの問題を再現することができませんでした。 アリオンはお客様からの依頼を受け、直ちにお客様とのヒアリングを実施し、内部で実施していた検証テストの内容を確認しました。確認した結果、このお客様は、人的リソースや専門知識の不足、スケジュールの制約といった背景から、手動による簡易的なテストしか実施できていなかったことが判明しました。また、現段階で以下の課題を早急に改善する必要があることが判明しました。 厳密なテスト環境が整備されておらず、再現性のあるテスト結果が得られない 多様な使用シナリオに対応できる検証が不足しており、潜在的な問題をカバーできない  手動による長時間検証が困難で、テストの信頼性が低下 問題の原因分析能力が限定的で、解決策の提示が難しい アリオンの解決策 製品品質検証計画の策定と実施 [...]

手作業による検証は時代遅れ！自動化管理プラットフォームの活用でECUメーカーは製品品質の向上に成功しました

Allion Labs  ECUのアプリケーション環境と要求 電子制御ユニット（Electronic Control Unit、以下ECU）は、車両内のさまざまなシステムを制御するだけでなく、各種センサーから得たデータを受信して情報を処理し、アクチュエーターにコマンドを送信して車両の動作を効率的に制御するハイブリッド機能の役割も果たします。 ECUは、エンジン性能を最適化し、安全機能を強化し、車両全体の効率を確保する上で重要な役割を果たします。 ECUは最新の車両において重要な役割を担っており、車両の性能と安全性を確保するためにその厳密なテストが不可欠です。そのため、ECU検証の一貫性、妥当性、標準化をどのように効率的に実施するのかが、多くの ECU サプライヤーにとって重要な焦点となっています。   ECUメーカーが抱える課題 これまでECUメーカーは、生産ラインでの検査業務を手作業に頼ることが多く、その非効率さに苦慮してきました。今回紹介する事例では、あるお客様がECU生産ラインの検査効率を向上させるために、専門知識を持ち、効果的なコミュニケーションを図り、抱えている課題の解決をサポートできるコンサルタントを求めました。このお客様は、長年にわたり自動車業界のエコシステムと自動車検査分野に深く関わってきたアリオンに相談し、効果的なECU自動検査管理プラットフォームの構築を支援してもらうことを期待しました。 この依頼を受けたアリオンでは、まず現状と要件を再確認しました。お客様との打ち合わせを重ねる中で、以下のような課題に直面していることが明らかになりました。 課題1：従来の生産ライン検証手法は限界だった [...]

手作業からAIへ：アリオンが自動二輪車メーカーのコックピット統合を支援しました

Allion Labs    電気自動車の台頭により、自動車業界全体のデジタル化は、止められないトレンドとなっています。話題性を高め、バイヤーの注目を集めるために、自動二輪車業界も次々とデジタル電子ダッシュボードの開発に参入していることを明らかにしています。   お客様の委託背景と課題 数年前にスマートカーを開発した自動車業界や、その関連ティア1サプライヤーと比べると、二輪車業界は自動車業界ほど早いペースでデジタル化や電動化が進んでおらず、比較的伝統的な製品開発や技術が依然として主流とのことで一般的にまだ伝統的な業界として認識されています。また、自動二輪車メーカーは、自動車業界に比べてデジタル技術への馴染みが薄いことから、デジタル電子機器のテストは大きな課題となっています。 アリオンのテスト経験によると、自動二輪車メーカーの社内検査で以下の問題を特定しました。 検査を手作業で行う場合、ヒューマンエラーの潜在的リスクがある 従来の手作業による検査では、高度化する検査条件に対応できない 試験データが複雑になり、人力だけでは正確な判断ができなくなる テストレポートは、リアルタイムで自動生成、保存、またデジタル化することができない   ソリューション  プラン策定：ワンストップ総合コンサルティングサービス  [...]

ハイエンドカーの車内ストレージデバイスをいかに設計すべきか

Allion Labs / Richard Shen ここ数年より多くのデジタル製品が自動車のキャビンやボンネット内部に組み込まれるようになり、自動車デジタル製品の進歩が、テレマティクス・先進運転支援システム（ADAS）・GPSカーナビ等、豊富な機能を持つ情報エンターテイメントシステム（IVI）をリードする時代に突入しました。 自動車アプリケーションには、信頼性の高いメモリストレージテクノロジーが求められ、これにより現代における自動車システムの演算とデータ保存要求のサポートし、また全てのアプリケーションと厳しい環境下での完全な実行が可能となります。 典型的なハイエンドカーには、一台に2〜3億を超える行番号のソフトウェアコードが積まれており（注釈1）、自動車は現在と未来における最大のソフトウェアプラットフォームの一つとなります。このソフトウェアプラットフォームは、自動車内にビルトインされた運転システムに必須の項目であるというだけでなく、安全性とアプリの応用も強く求められるため、自動車内の保存能力も絶えず拡大させることで、増長し続けるデータとプログラミングデバイス要件に対応しています。この技術は、3DHDマップやデータロガー（ブラックボックス）等、保存能力が拡大することで複雑となった車載ソフトウェアを起動するだけでなく、長期的な寿命と機能拡充を考慮しなければならないため、これから到来する自動運転を実現するために必要な技術であり、データ全体の保存要求に対し大きな影響を与えます。 近い将来、自動車で突発的な事故が起こった場合、どのようにしてエラーが発生したのかを見つけるかが鍵となります。エラーを探し出す方法の一つは、事故発生前のラスト30秒間を再構築し、全てのセンサーにあるデータを用いてセンサーが採取したコンテンツを再び明らかにすることです。また人工知能（AI）アルゴリズムを通して、このデータで採取された動作を知ることができます。将来、自動運転自動車の車内にあるセンサーの数量と、これらのセンサーの解像度と帯域幅が、毎秒数GBを超えるデータレートへ対応できるようになると予想されています。ブラックボックスはデータ保存と実際の事故に関連するデータを保存するだけでなく、自動車緊急ブレーキシステム（AEB）の事故と状況把握にも用いられ、アルゴリズムまたはセンサーが誤作動を起こす可能性や追加の調整が必要な可能性を意味しており、これらのデータは、人工知能アルゴリズムの微調整や、最終的な自動運転自動車の大量展開にとって大変貴重なものと言うことができます。 現行よく見られる車内ストレージデバイスは以下の数種類に分類されます（表１）。 表１： 車內儲存裝置種類 Type Protocol Speed [...]

IAA2015レポート：自動車技術の最重要トレンド、コネクテッド・カー

    2015年9月17日から27日の日程で、第66回フランクフルトモーターショー（IAA Cars 2015）がドイツで開催され、最先端の自動車技術が展示されました。Automotive Industry（VDA）German Associationによると、今年は、210台のプレミアムカーが展示されたとのことです。これは前回と比較して増加しており、北米と欧州における自動車需要の増加を受けたものでした。多くの自動車メーカーは、省エネ性能とコネクティビティの革新に焦点を当てた展示をし、自動車部品サプライヤー、インフラ事業者、そしてコネクティビティ分野の製品・サービスベンダーらは新技術を展示し、コネックテッド・カーの利便性をアピールしていました。今年のテーマは『New Mobility World』と題した業界横断的なもので、コネクテッド・カー、自動運転、E-モビリティ（EV等）、アーバン・モビリティ、そしてモビリティ関連の新サービスといった複数の主要技術が展示の目玉となっています。IAAが『New Mobility World』を推進する目的は、未来のモビリティに関する新たなプラットフォームの提案でした。 Cisco IBSG(2012)によると、IoT機器の総数は2020年までに500億台に達することが予測されています。また、Booz & Company社とCenter [...]