第９回ITSシンポジウム２０１０

つながるクルマ V2X

杉本 和敏
Distinguished Engineer (技術理事）
大和研究所
日本アイ・ビー・エム株式会社
12/11/2010

600時間を越える自動車業界幹部とのインタビューを財産とした、2020年への挑戦と必要とされるアクションを示唆

2008

2009

2020年
年自動車産業の将来展望～混沌の先に明晰さを求めて～

複雑化

品質

情報の活用

2020年トラック業界の将来展望

低コスト化“Mobility as a Service”

モビリティの進化

新しいサービスモデル

サステナビリティ

2010 Advance Mobility～進化するモビリティー～激動を生き抜くために～

安心・安全

エコシステムの進化2010

マルチモーダル社会システムとの連携

新興経済と市場グローバル化
12/11/2010

V2X Vision
プローブデータ本来の可能性に着目し、業界を越えた新たなエコシステム全体で広く活用できるプラットフォームを構築することで、プローブデータのビジネス価値を最大化する社会システム/市場を創造する。
業界の枠を超えたエコシステムの進化
Probe CarDataAnalytics &Optimization

ビジネスモデルの変革の可能性競争領域（自前） vs. 非競争領域（共通）

Aggregation and synchronization of
personal cyber-self available anywhere
Government/
Transportation

企業モデル
変革

ConsumerElectronics

Automotive

SocialNetworks

Industry Value-chainCore
Competency

Geographies

Supplie rsCore
Competency

Niche Players

Other OEM s

プローブ情報活用の収益モデル

OtherIndustries

EnergyEnergyStorage andRe-charging

Communities

Source : Auto2020/Truck2020

Battery Technology /Traceability

収益モデル
変革

お客様の共通の課題認識

各社単独で、V2X イ ンフラへの投資はできないエコシステムの中で収益をあげる具体的なモデルが思い浮かばない

Pay AsYou GoGridCharging?

新たなエコシステム・パートナー

クルマ単体では、新たな価値創造、差別化が難しいクルマと社会インフラがつながる（V2X）ことは必要不可欠 だが。。

BatteryLeasing

業界モデル

Government

Social Networks

変革Electronics

AutomotiveGeographies

EnergyOther競争領域と非競争領域の明確な線引きができない
Communities

12/11/2010

V2Xの全体の系における位置づけ
インテリジェンスの向上、新規サービスの創造、社会との連携

V2Xの処理範囲
膨大な情報活用

Ｗｅｂ情報、各種アプリケーションＤＢ，個人プロファイル• 渋滞情報群としての処理 (数百万台でのシミュレーション、全体最適化）• 渋 滞 緩 和個としての処理 • 故障診断予測• 品質管理• 安心・安全解析 / シミュレーション• 保険PAYD•運
運 送 ･配 送• 信号制御• 通行課金• 通行税• スマートグリッドとの連携

サーバーによる処理
通信インフラローカルな処理

計測 / 解析センサー、カメラ等• 路車通信
• 車車通信• 車人通信

命令・制御

データ収集

コミュニケーション
12/11/2010

V2X システム概要
プローブ情報を活用した、新たなビジネスモデル・市場を創造するクラウドベースの共通プラットフォームを提供する• リアルタイム＆膨大なプローブ情報の収集・管理• ストリーム・コンピューティングなどの先端技術を駆使したデータ分析およびシミュレーション• 様々な業種にまたがるV2Xエコシステム全体で、分析結果などを広く活用できるようにする
競争領域

Client Unique Values – Biz model / services

Service Control & Delivery
Data Modeling & Analytics
Traffic Simulation

Sensing Data Analysis

Data Mining

Data Capture & Aggregation
Agent-based
Simulation Platform

Massive Data
Analytics Platform

Streaming Computing
Platform

V2X Extensions
Cloud-based Workload Optimized System(IBM Smarter Planet Platform)
HPC/Storage/Virtualization
Dynamic Infrastructure
非競争領域 － 協創・供創12/11/2010

V2Xにおけるプローブデータの付加価値情報の活用
車の挙動・状態や人の挙動・状態の分析や交通渋滞などの予測自動車メーカー

建機会社

物流会社

デー
タ
収
集と付
加
価
値
情報の活
用

地図情報
交通情報
気象情報
駐車場情報
ニュース
ﾏｲｸﾛ･ﾌﾞﾛｸﾞ
・・・・・

デー
タの
収
集

保険会社

差別化サービス

サプライヤー
プローブ情報プロバイダー
公共・自治体3 Party サービスプロバイダーrdService Control & Delivery
Data Modeling &Analytics
Data Capture & Aggregation

付
加
価
値
情報の活
用

ディーラー
量販店
中古車業者
修理サービス
観光・旅行
充電ステーション

IBM Cloud-based Infrastructure

不動産

非競争領域 － 協創・供創

コンテンツ・
広告 その他
12/11/2010

ストリーム・コンピューティングによるプローブ情報処理• 大量のデータをすばやく処理： 通常のデータベースによる処理よりも格段に早く処理• 複雑な分析： 複数の性質の異なるデータの相関分析• すばやい応答： 瞬時に処理し応答• 様々な性質の異なるデータ,ストリーム (GPS, 回数、速度、気象、監視情報など）の処理• 並列高速度処理が可能• 小規模から大規模までスケーラブルな処理
データ分岐

データ補正、Geoマッチング
ノード処理

車速、GPS
フィルタリング

道路状況
データ統合 分析処理

統計処理

データ集約

Geoマッチング
視覚化

マイニング
マイクロブログ
データ分岐
降水

データ統合

危険運転
分析処理

気象データ
道路状況－地図処理
データ 補正 画像解析 状況分析
定点観測値

イ メー ジ図

http://www-06.ibm.com/software/jp/data/infosphere/streams/12/11/2010

センシング・データ解析
クルマのセンシング・データ解析の難しさ
 動的で予測しがたい変動がある

解析例：
１００チャンネル以上のセンシングデータを解析

 走っている路面、ドライバーの運転の仕方などの影響をうける 異種のセンサー群を扱う
 速度、加速度、圧力、温度、、、配線ミスが含まれるデータの一部

正常時のデータの一部

 変数同士の強い相関 （時間軸、異なる時系列間）
 ノイズは不可避： 変数同士の関係は非常に不安定

時系列解析や多変量解析といった伝統的な手法に限界ノイズが含まれる動的なセンシング・データに対し、有効な異常検知手法を開発

実際に配線ミスを起こした
加速度センサーセンサー番号

http://www.research.ibm.com/trl/projects/dataanalytics/index.htm
12/11/2010

大規模マルチエージェント交通流シミュレータ
IBM Mega Traffic Simulator• 100万台以上の車両からなる交通流をシミュレート• 多様な運動行動モデル、モビリティモデルによる交通シミュレーションが可能
入力

地図データ

道路ネットワーク

交通センサス

起点終点

運手者
エージェント

自動車

Agent
Agent
Agent
Agent
Agent

運転行動モデル

Agent
Agent
Agent
Agent
Agent

Agent
Agent
Agent
Agent
Agent

Scheduler

Messaging
Handler

Simulation Space
Message Queue

リンク A リンク B リンク C

Java Virtual Machine

Agent Space

運転ログ

outputCO 2 排出量

IBM Mega Traffic
運転行動モデル
Simulator

基礎データ

Agent Manager
Memory Manager
Thread Manager
threadthreadthreadthreadthreadthreadCommunication Manager

各リンクにおけるCO 2 排出量
2000台/時
3000台/時
500台/時IBM Zonal Agent-based Simulation Environment

自動車二酸化炭素
排出量実態把握

道路交通管制
交通情報管理各リンクにおける交通量

交通施策
立案/評価

http://www.research.ibm.com/trl/projects/socsim/index_j.htm
12/11/2010

総務省SCOPEプロジェクト(H17年度-H19年度)
京大院情報学研究科石田・松原研とIBM東京基礎研究所の共同研究

少子高齢化社会における交通流のシミュレー
ション
運転者モデリング
高齢、若年の各運転者の運転挙動モデルをドライビング・シミュレータから獲得

大規模マルチエージェント
交通シミュレーター

運転挙動モデル

高齢者

若年者

京都市四条通トランジット・モール社会実験時の交通流シミ
ュレーション
四条通

3 00 0[y = 0.9061x
交シ2通ミ
R= 0.7694
ュ
量 レ 2 00 0ー台シ
1 00 0時ョ
ンに0よる
01 00 02 0 003000
各交差点での実測交通量 [台/時]/

どの道で渋滞するか、]計画段階で予測通常時

トランジット・モール時

12/11/2010

交通施策やリアルタイム交通渋滞予測への適用
全国の渋滞による損失は年間１２兆円に上り、一人当たり年間３０時間の時間損失 （国土交通省資料より）
アプリケーション

Simulator on neighboring city

アプリケーション

Probe data Provider

プローブデータ

3rd Party Service Provider

Service Control & Delivery(camera)Data Modeling & Analytics

交通施策、立案、評価

交通流シミュレーション(sensor)

固定センサー/カメラ

Data Capture & Aggregation

周辺情報 /
環境情報

IBM Cloud-based Infrastructure

交通渋滞予測二酸化炭素排出量

SECA-V2X

交通情報の提供

ドライバー
挙動解析

統計情報

ＳＷエージェント

運送・配送
公共交通モデル生成
12/11/2010スマートな交通 ～ストックホルム市の通行料課金～～渋滞と大気汚染の問題の解決に～
市の出入口18ヶ所にポイント設置。 渋滞のピーク時間帯別に付加運賃• 2006年
年 1～～ 7月
月 試 行 、 9月
月 住民投票• 交 通 量 : 25%減
減少
• 公 共 交 通 機 関 の 利 用 者 : ＋ 4万万 人 /日
日
• CO2等
等 温 室 効 果 ガ ス : 150% 減 少• 市 内 小 売 店 の 売 り 上 げ 6%増増
http://www-06.ibm.com/ibm/jp/lead/ideasfromibm/stockholm/index2.html
12/11/2010

情報通信技術を使って、分散発電や送配電を制御する電力網“スマートグリッド”との連携• 従来の電力バリュー・チェーン

発電・電力取引

送電

配電

エネルギー・ 電気機器/家電サービス

消費者

受動的
• 新たな電力バリュー・チェーン
分散資源 （発電、 蓄電、 電気自動車）

発電・電力取引

送電• 新規参入者• 新しいビジネスモデル

配電情報/サービス・プラットフォーム

エネルギー・サービス

情報サービス

電気機器/
家電/
電気自動車

情報機器/
情報家電・電気自動車

消費者

互恵的価値
電力の流れ
情報の流れ
12/11/2010

情報通信技術を使って、分散発電や送配電を制御する電力網“スマートグリッド”との連携
ＩＢＭは、世界中で約150件のスマートグリッドのProjectを実施• Technology, Service, Hardware and Software
American Electric PowerBC Hydro
BELCO
CenterPoint Energy
Consumers Energy
Dominion EnergyEntergy
EPCOR
Hydro One
Hydro Ottawa
Hydro-Québec
IESO
London Hydro
NB Power
NYC-based utility
Oncor
Ontario Energy Board
Pacific Gas & ElectricPacific Northwest National
Laboratory
PECO
Pepco Holdings Inc
Progress EnergySempra Energy
Southern California Edison
Toronto Hydro

AEM Torino
ASM Brescia
DONG Energy
EDP
E-Energie
EnBW
Enemalta
EnelE.On

EnergiMidt
ESB Networks
Göteborg Energi
Oxxio
RWE npower
Scottish & Southern Energy
Terna
30 Italian distributors

デンマークボルンホ ルム島
Country Energy
Energy Australia
NDPL

12/11/2010

スマートグリッドとの連携 - EDISONプロジェクト 系統電力利用の最適化を図りながら、風力エネルギーの発生に応じて、EVへの充放電を制御するサーバー管理システムの開発

風力発電

蓄電

電気自動車（EV）
Smart Gridでの最適化• スマートグリッド・ネットワークの最適化• 余剰、不足電力に応じた、ＥＶを活用した電力の平準化• 電力需要予測 : 電力消費傾向、交通渋滞情報、季節、時間帯、天候などを加味したモデル

EV側の最適化
EV側の最適化
EV側の最適化
EV側の最適化• 最適充放電タイミング• 最適充電ステーションの場所、充電時間• 経済性 （充電コスト、バッテリー劣化など）
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12/11/2010