自動運転車システム開発でネックとなる検証作業、プロセス最適化には何が必要か

　テクノロジーの進化によって自動運転のレベルは向上した。その一方で自動運転の中核が、従来の機械的ハードウェアからソフトウェアシステムなどに移行されたことにより、複雑性が増大してきている。それは、スマート製品には、IoTセンサーや高性能チップ、エレクトロニクスが多数搭載されており、それらを統合・制御する必要があるからだ。

　こうした状況において、より高性能かつ信頼性の高い自動運転車（AV）を開発するためには、開発手法そのものの刷新が欠かせない。また、競争が激化している市場を考えれば、競合他社に先駆けてリリースすることも重要であるため、従来は実地走行テストなどに多くの時間を費やしていた検証サイクルの短縮も図りたいところだ。

　これらに対応するカギは、複雑化する先進運転支援システム（ADAS）およびAVシステムに対して効率的に検証を行える環境といえる。本資料では、その有力な実現手段として、実際のデータを取得したテストシナリオの活用、検証を自動化／バーチャル化を可能にする検証ソリューションを紹介している。現在の検証プロセスにどれほどのインパクトを与えるのか、詳しく見ていこう。