自動運転車両の開発において、新たなデータ管理テクノロジーが求められる理由

　自動運転車両の実現に向けて、世界中で多くのメーカーがしのぎを削っている。その開発は従来の自動車製造技術の延長と考えられがちだが、実際には自動的に走行することを車両に繰り返し「教え込む」ことが主体であり、データ分析と機械学習の側面が強いプロジェクトだ。

　車両に安心して運転を任せられるレベルに到達するには、車両が遭遇する可能性のある全ての状況を網羅するほどの量のデータを収集し、それを車両に学習させることが求められる。しかし、ペタバイト規模にも上るというデータ処理基盤として、従来のストレージやデータベースといったデータ管理テクノロジーでは限界があるのが実情だ。

　本コンテンツでは、自動運転車両の開発において、データがどのようなループで運用されているのか、また、それぞれのフェーズで直面する課題とソリューションを解説。大容量かつ多様なデータを高速処理できる次世代管理プラットフォームが自動運転車両の実現にどう寄与するのか、確認してほしい。