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世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするアッペン「自動車業界向けState of AI 2023」を発表

  • アッペンジャパン株式会社[PR TIMES]

※このページは、自動車関連企業等より配信されたパブリシティリリース記事をそのまま転載しております。掲載内容に関するお問い合わせ等につきましては、直接リリース配信元までお願いいたします。

~約9割が自律走行車の採用が自動車関連事故を減らすと回答~

世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするアッペン(Appen)の日本法人であるアッペンジャパン(Appen Japan)株式会社(本社:東京都千代田区、代表:吉崎哲郎)は、AIにかかわる実務担当者に自動走行分野における課題や現状を調査した「自動車業界向けState of AI 2023」を発表しました。

 当社は、AIライフサイクルデータを提供するリーディングカンパニーとして、2022年10月に、AIライフサイクルにかかかわる課題や現状を調査した「「STATE OF AI 2022 機械学習レポートとともに(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000109811.html)」を発表しました。本調査の対象者の5人中4人が「自立走行車の安全性を感じている」と回答しており、イノベーション、テクノロジー、そしてAIや機械学習により自動運転業界は改善されると予測されています。
 
 今回は、AIを活用した自律走行車が「自動車産業の未来」として期待される中、自動車産業におけるAI活用についての調査結果を発表しました。
 
 【レポートサマリー】
 ●自律走行車の採用により、自動車関連事故を減らすことができると全体の約9割が回答
 ●自然言語処理(NLP)、音声の学習データによる音声アシスタントは自動運転の安全性をさらに向上
 ●全体の97%が自動運転の安全性を高めるには「人間参加型(ヒューマンインザループ)の機能学習」が重要と回答

 
 【調査概要】
 調査主体     :アッペン、The Harris Poll
 有効回答数    :504人  
 調査対象   :米国の意思決定者404名と、英国、アイルランド、ドイツの意思決定者100名で構成
 調査実施時期 :2022年6月2日-14日
 産業区分   :広告/マーケティング、自動車/輸送機、ビジネスサポート&ロジスティクス、建設/機械/住宅、
                      教育、エンターテイメント/レジャー、金融/財政サービス、食品/飲料、医療/医薬、保険
 調査レポート : https://appen.co.jp/japan-resources-download-newsletter/
 
 ●約90%が自動運転の導入により、自動車関連事故を減らすことができると回答
 回答者の約9割(米国87%、欧州86%)が、自律走行によって障害運転事故の件数が減少することに同意しました。自律走行車が障害運転事故の発生件数を減らす可能性について否定的な感情を示した回答者は15%未満であり、自律走行車について概ね前向きな反応を示しています。
 実際に、EUでは2022年に同年7月までに先進安全装備を義務化する新自動車一般安全規則が施行され、欧州委員会によるとこの新しい安全対策により、2038年までに25,000人以上の命を救い、少なくとも140,000人の重傷者を回避できると予想されています。

 ●自然言語処理(NLP)、音声の学習データによる音声アシスタントは自動運転の安全性をさらに向上
 AIを搭載した音声アシスタントは、車両のセンサー情報と組み合わせたリアルタイムのデータを活用し、ドライバーに情報を提供するための文脈に沿ったアプリケーションで、車室内のデジタル機能を強化することができます。回答者のうちアメリカでは41%、ヨーロッパでは32%がカスタム収集されたデータセット、27%と25%はラベル済のアノテーションされたデータセットをNLP、音声の学習データに使用していると回答したことから、各地域それぞれ約7割と約6割がAIによる社内の快適性、安全性のためにデータセットを活用していることが分かりました。

 ●全体の97%が自動運転の安全性を高めるには「人間参加型(ヒューマンインザループ)の機能学習」が重要と回答
 自動運転の安全性を高めるには、全体の81%が機械学習においてヒューマンインザループの機械学習が「極めて重要」、「とても重要」、97%が「重要」であると回答しました。
 データアノテーションは一部自動化されているものもありますが、最高品質のデータアノテーションには、人間によるアノテーションと自動化を組み合わせることが必要です。また、モデルデータセットの品質に関しては、データポイントの範囲も重要な側面の一つです。トレーニングデータが多様でなかったり、データ不足でバイアスがかかっている場合は、モデルの性能も同様に低下することになります。

 【アッペンジャパン 代表 吉崎 哲郎 コメント】
 「自動運転の分野においてデータが非常に重要な役割を担っています。とくに人間が介在したデータの整備が重要であるとの結果が今回のレポートからもみていただけると思います。ヨーロッパをはじめとして安全性に関する意識が高まっているため、自動車キャビン内での音声によるコントロールやドライバーの疲労や注意力の散漫さを動画から判定するなど、自動車の車内外でのAIによる判定が自動運転と安全性の向上を支えています。」
 
 当社はお客様のデータニーズに応える製品やサービスを作り続けていきます。業界に特化したAIソリューションを開発し、システムインテグレーター、ソフトウェアベンダー、ハイパースケーラーとのパートナーシップを拡大し、お客様にインパクトのあるソリューションを提供します。
 
 また、2023年5月10日(水)から12日(金)に開催されます「AI・人口知能EXPO」に小間番号10-12でアッペンジャパンは出展します。ぜひ、この機会にアッペンジャパンのブースにお越しください。
 
 【会社概要】
 会社名          :アッペンジャパン株式会社
 住所             :東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング 9F
 代表者名       :吉崎哲郎
 ホームページ :https://appen.co.jp/