TOYO TIRE における AI 活用
TOYO TIRE 株式会社 中央研究所
TOYO TIRE 株式会社 先行技術開発部
TOYO TIRE 株式会社 先行技術開発部

大江 裕彰
狩野 康人
榊原 一泰

抄録
近年の計算技術開発と計算機性能の進歩により、AI、中でも機械学習・深層学習に関する研究が著しく発展している。AI を使用した取り組みは学術界だけでなく、画像認識や自然言語処理などに広く利用され、製造業をはじめとする様々な分野で産業利用されている。TOYO TIRE
では、収集データと AI 技術に関する取り組みをいくつか行っており、プレスリリースで社外に発信している。本稿では、当社の AI 技術に関連した取り組みのうち、「材料開発におけるマテ
リアルズ・インフォマティクスの活用」、「タイヤ開発プラットフォーム T-MODE」、「タイヤセンシング技術コンセプト」の 3 つの事例について紹介する。

1 緒言

本部を新たに設置し、デジタル技術を導入・駆使し、全社横断的な業務改革、戦略的な事業経営構造の構

近年、AI（Artificial Intelligence）や機械学習、深築、次世代モビリティを見据えた事業戦略の展開を

層学習という言葉を耳にすることが多い。AI、つま推進している。デジタル化の中で収集され、蓄積さり人工知能の研究は 1950 年代の第一次ブーム、れ続ける様々なデータを活用し、業務効率化、タイ

1980 年代の第二次ブームを経て、2010 年以降の

ヤ開発の効率化に繋げることはもちろん、これらの第三 次 ブ ー ム で 飛 躍 的 に 発 展 し て き た。 例 えば

自社内情報を有益な情報資源として捉え、次なる開ニュースなどで報じられたように、AI が囲碁や将発に最大限活用することで開発精度の向上や最適化

棋などのゲームで人間のトッププロに勝利したこのスピードアップに取り組んでいる。当社は AI 技とで注目を浴びたが、AI 技術は画像認識、音声・言術を事業戦略上の重要手段として採用しており、本

語認識、文章作成で広く実用化が行われ、製造業

稿では、AI 技術を活用した幾つかの事例について

をはじめインフラ、医療、金融、流通など様々な紹介したい。

分野で活用されている。現在の AI ブームの原動力

2019 年から 2020 年にかけて AI 技術に関連したとなったものとして、機械学習の手法の 1 つである

取り組みとしてホームページ上、および発表会の機

人 工 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト を 多 層 化 し た 深 層 学 習・会を設けて 3 件のプレスリリースを行った。まず 1

ディープラーニングの開発、インターネットの発

つ目は、2020 年 4 月 22 日に発表した「マテリアル

展によるビッグデータの整備、スーパーコンピュー

ズ・インフォマティクス技術を用いたゴム材料基盤

ターや GPU マシンのような計算資源の高性能化・技術の進化について」（https://www.toyotires.co.jp/

高機能化が挙げられる。AI に関連した手法開発はpress/2020/200422.html）である。タイヤ用ゴム

現在も精力的に行われており、データ収集、計算の材料開発にマテリアルズ・インフォマティクスク

資源の高性能化もこれからさらに発展すると考えス（MI）を用いて、過去の実験データを活用し、タられる。第三次ブームを経た現在の AI 技術は、今

イヤ用ゴムとしてより良い物性を持つ材料を開発す

後も社会にとって重要な技術として使用され続ける取り組みを行っている。2 つ目は 2019 年 7 月 9るであろう。

日に「AI を融合し、 進化したタイヤ設計基盤技術
T-MODE」（https://www.toyotires.co.jp/press/

TOYO TIRE では、デジタルイノベーション推進

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AIと特許2019/190709_1.html）、 その後 2020 年 2 月 25 日

表現の精度が劣り、特性との紐づけが困難となるに「T-MODE を活用したリアルタイムシミュレー

ことにある。そのような問題に対する取り組みもション技術とスノー予測技術の確立」（https://www.

含めて、以下に当社のゴム材料開発における MI のtoyotires.co.jp/press/2020/200225.html）として活用事例を紹介する。

発表した T-MODE に関する取り組みである。当社で2.2 従来のゴム材料開発について

はタイヤの設計にシミュレーションを使用しているが、得られたデータを有効活用し、設計効率化を図

ゴム材料は、骨格となるポリマーをベースに、補る試みを行っている。3 つ目は、2020 年 2 月 7 日

強剤や架橋剤等の多様な薬剤を混合して得られる複に発表した「AI・デジタル技術を活用し、「タイヤ力」

合材料である。いずれの薬剤もゴムの特性に対してを見える化 TOYO TIRE のタイヤセンシング技術コ重要な因子であり、使用する薬剤の種類や量、あるン セ プ ト」
（https://www.toyotires.co.jp/press/

いはそれらの混合方法により、最終製品の性能が左2020/200207.html）である。これはタイヤに取り右される。一般的に、ゴム材料を評価する際は、各付けたセンサー情報を分析し、タイヤのパフォーマ

種薬剤の使用条件を記載したレシピに基づいてゴムンスを入手し利用者に提供する取り組みである。もを作成し、その特性を評価する。ここでレシピと特のづくりの上流から下流にわたり、それぞれの場面

性が紐づけられ、今日までそれらのデータを蓄積しで実施した AI に関する取り組みについて、次項よてきた。新たな材料を開発する際も、この蓄積デー

り詳しく解説する。

タを利用しレシピを設計している。一方で蓄積デー
タは情報量として膨大であり、十分有効に活用でき

2 材料開発におけるマテリアルズ・インフォマているかといわれると課題が残り、人が経験的に判ティクス（MI）の活用

断する状況も少なからずあった。

2.1 MI について

2.3 ゴム材料開発基盤

従来の材料科学に、統計数理に基づいた情報処「Nano Balance Technology」について

理技術を融合し、有用な新材料の探索や、開発のゴムに使用される薬剤は、それぞれがナノメート

効率化などを図る分野を MI と呼ぶ。2011 年に米ルスケールの基本構造を持っており、それらをゴム国で開始された Materials Genome Initiative を発端として混ぜ合わせることで、薬剤同士が相互作用すとして、今や材料開発フィールドにおける MI 活用

る構造を形成する。上述のレシピのみで特性を理解は世界的なトレンドを形成しており、その成果もし材料開発を続けるには限度があり、より高性能な続々と報告されている。ここまで注目される理由

材料を開発するには、これらナノメートスケールでとしては、MI により、保有データを資産として有取りうる材料構造を制御する必要がある。当社は、効活用できること、それら膨大なデータを根拠とゴム材料をナノレベルで観察、予測し、機能創造、した帰納的なアプローチによりこれまでにない知精密制御することで、理想的なゴム材料を実現して見を得られること、機械学習により複雑な事象をいく基盤技術「Nano Balance Technology」を構築予測できること等々があげられ、これまでの開発した。この技術を駆使し、乗用車用低燃費タイヤな文化を変革する可能性を十分に秘めており非常にどにも採用し、タイヤの転がりやすさ（低燃費性能）

大きな期待が寄せられている。一方で、電池材料と制動性（ウェットグリップ性能）といった二律背や触媒等の無機材料あるいは医薬品等の低分子化

反する性能を高次元で両立するなど、より付加価値

合物の開発においては MI の適用が先行しており、の高い商品群を提供している。

ゴムのようなソフトマターの分野では報告例が少

特に観察技術の進化はめざましく 3 次元電子顕微

ないのが実情である。適用のハードルが高い理由

鏡や放射光を利用した分光分析など先端の分析ツーのひとつとして、ソフトマターがアモルファスかルを活用することで、ナノスケールにおける階層的つ不均一性を由来とした分布構造を持つこと、加なゴム材料構造の形成が確認され（図 2.1）、これら

えてそれらを正確に捉え難いことから、その記述の各構造要因が特性に紐づくことも示唆された。た2020.9.25. no.298

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tokugikon図 2.1

ゴム材料の階層構造

だし構造データにおいても情報量が膨大でかつ複合

タベースにおいてもネガティブなデータや、埋もれ要因的な考察も必要になり、これらデータの利用はていたデータを有効に活用することが可能になった

定性的な考察に用いられるのが主であった。

ことで、予測精度の向上にもつながった。さらに当社では扱いのないデータを外部で公開されている

2.4 MI の適用

データベースから採用することで予測範囲を拡張させ、新たな発見を促し、製品開発のブレークスルー

上述の課題に対し、情報科学を取り入れることにつなげることも可能となった。

で、蓄積データを資産として定量的に活用し、開発コストの低減、属人性の問題を解消しつつ、新材料

2.4.2 新材料開発に向けたデジタル技術の利用

開発の活性化が可能となった。
以下、 ゴム材料の特性に対して、その元となる

上述のレシピ─特性データベースにさらに構造情

データ、ここではレシピや材料構造情報から、機械報を紐づけ、これらを一元化したものをデータベー学習でモデルを作成し、特性の推定や材料の最適化

スとして採用し、新たな学習モデルから最適化シスを図るシステムに関して説明する。

テムを構築した。ここでの構造情報は、そのデータ
形式が画像やスペクトル、化学式に基づくものであ

2.4.1 データ資源を活用した配合開発

り、コンピューターに認識させて機械学習をかける

ゴム材料のレシピに対する特性予測、あるいは所には、 これらデータの数値化・定量化が必要にな

望の特性を達成しうるレシピの最適化を目的としる。近年の情報処理法を参考にして、ゴム材料に適て、レシピ─特性データをベースとした学習モデル

した処理を施し、構造情報を精度よく保持したままを構築した（図 2.2）
。モデルにはゴムの複合要因にデータ変換することで、数値データと同様の取り扱も対応した非線形モデルを採用しており、またデーいが可能になった。これにより特性に対する材料構

図 2.2

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機械学習の利用40

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AIと特許造の最適化が可能となり、新材料開発領域での利用

ションを用いた机上検討を有効活用し、設計検討のから開発の活性化を図る。

意思決定の一助とすることで、金型製作や実験の開発工数削減を行っている。

2.5 今後の計画

当社のシミュレーション技術の特徴として、解析担効率よく新材料を開発するうえで、今回のシステ

当者だけではなく、設計者自らがシミュレーションを

ムは有用であると考えるが、あくまでデータ統計処行う環境が整っていることが挙げられる。解析ソフト

理によって「結果」を予測するもので、その「過程」

ウェアを自社開発しライセンスの制約をなくすこと、は見えない。材料開発の中の「なぜ」も同時に意識

また自社にスーパーコンピューターを設置することで、しながら、予測結果の意味を理解できる人の教育も誰でも自由にスーパーコンピューターにアクセスしシ必要となる。

ミュレーションを実行できる環境を構築している。

あわせて対象となるデータの拡張、利用者の拡大

2000 年には、T-mode と命名したタイヤ設計基等、順次環境を整備しながら、従来にない視点での盤技術を確立し、対外的に発表した。T-mode は以開発に活用していく。

下の 2 つのシミュレーションから構成される。1 つは、走行時のタイヤ挙動を再現し、性能予測・構造

3 タイヤ開発プラットフォーム T-MODE

解析に生かす「タイヤシミュレーション」である。
もう 1 つは、車種別の様々な情報や、荷重、走行パ

3.1 T-MODE の概要

ターンを再現し、走行中の車両挙動によるタイヤの

TOYO TIRE では、タイヤ開発プロセスの中でシ影響を把握する「ドライビングシミュレーション」

ミュレーションを様々なシーンで活用している。シである。これら 2 つのシミュレーションを統合し、ミュレーションは模擬実験と訳されるように、コン

これまでタイヤ開発に取り組んできた。

ピューター上の仮想空間でシステムをモデル化し、2019 年に社内のスーパーコンピューターを更新

現実に即した法則に基づいてシステムの挙動を解し、従来の T-mode のシミュレーションの進化に加析・分析する手法である。タイヤ開発においては、え、Simulation Process and Data Management

実際にタイヤを試作して実験する場合、実験や材料（SPDM）技術と AI 技術（機械学習）を活用した設計調達にかかるコストだけではなく、金型を作るため支援技術を組み込み、新たに「T-MODE」としてタイに莫大なコスト・時間かかる。そこで、シミュレー

ヤ開発プロセスを進化させた。概要を図 3.1に示す。

図 3.1

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T-MODE の概要

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tokugikon図 3.2

ISM 法を用いたタイヤ性能の階層化

左：設計要因 - 性能間の相関表の例、右：相関表から作成した階層図の例

3.2 機 械学習を用いたリアルタイムシミュレーション
従来の開発プロセスでは、設計仕様をインプット
してシミュレーションを実行し、算出された性能値
が目標性能に到達するまで、設計仕様を修正して再度シミュレーションを繰り返していた。この頻度が多くなると、全体のプロセスタームは長くなってしまう。T-MODE では、機械学習を利用して、設計仕様をインプットすれば、タイヤ性能の予測値を瞬時に導き出すことが可能となる、画期的なリアルタイ
ムシミュレーション技術を確立した。
まず、機械学習の取り組みを行う前段階として、

図 3.3

タイヤ設計仕様とタイヤ性能の関係の可視化に取り がり抵抗係数のシミュレーション結果と転
機械学習を用いた予測結果組んだ。Interpretive Structural Modeling（ISM 法）
はシステム工学の手法で、複雑なシステムの構造をレーションで求めた転がり抵抗係数の解析結果と、分析し、階層分けすることができる。ISM 法では、機械学習を用いて予測した転がり抵抗係数の結果で

図 3.2 左 図 で 示 す よ う に、 設 計 変 数（A、B、C、ある。一点のシミュレーションの計算時間は 30 分程……）やタイヤ性能（a、b、……）の一覧を書き出し、度かかるが、機械学習では、学習するためのデータ

それぞれの項目の依存関係を一つずつ確認する。そを蓄積するための時間は必要なものの、一度学習しの後、ブール演算を行い図 3.2 右図のような階層構てしまえば、一点あたり1×10-5s という非常に短時造を構築していく。設計者との綿密なヒアリングを間で物性値を予測することが可能となった。

行い、ISM の手法をタイヤ開発に適用して階層構造

3.3 SPDM によるデータの活用の作成を行った。タイヤを構成する設計変数と評価
性能は多岐にわたり、図 3.2 のような完全な階層構

図3.3で用いたリアルタイムシミュレーションの例

造とはならないが、例えばタイヤの総幅、ゴム配合は、同一サイズのタイヤについての検討結果になる。

などは設計要因の階層に分類され、スリップ率や前従って、学習に準備するデータは1万件程度の量でよ

後剛性は台上性能の階層、ハンドリングやロードノ

く、また学習に用いるアルゴリズムとして比較的簡単

イズは実車性能の階層のように、おおよそ妥当な階な低層ニューラルネットを用いた場合でも上記のよう層分けに成功している。設計変数とタイヤ性能の階に精度よく予測できる。ただし、実際にタイヤ開発で層分けを行うことで、学習に使用する設計変数をあの活用に適用する場合には、様々なタイヤサイズのらかじめ絞り込むことができ、学習を効率化して精データから、新規のタイヤの特性値を予測できると非度良く予測することが可能となった。

常に有用なシステムになると考えられる。その場合に図 3.3 は、幾つかの設計変数を振ったときのシミュ

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は、今以上に多数のデータを収集する必要がある。

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AIと特許当社では、図 3.1で示したように SPDMを用いてプるために必要な構造、形状、パターンの設計データ

ロセスを共有できる基盤システムを構築している。

を導き出すことができる。タイヤ開発プロセスを短SPDMとは、各種データを一元管理し、標準化され縮し、より良いタイヤをより早く提供できるようにたプロセスを共有できる基盤システムである。従来技術開発を行っていきたい。

は、設計者がシミュレーションを実行して得られた情4 タイヤセンシング技術コンセプト

報は、設計者個人のデータとして取り扱われていた。
新しい T-MODE のプラットフォームでは、これらのバ

4.1 はじめにラバラに扱われていた各種データを共通資産として一元管理し、設計者の間で共有できる。設計データ、

現在、 自動車業界は 100 年に一度の大変革期に

シミュレーションデータ、および実験データを関連づ突入しているといわれている。すなわち「CASE」にけることで、データとしての付加価値が向上し、学習象徴される、C：コネクティビティ（繋がる）、A：

データとして展開することを可能とした。

オートノマス（自動運転）、S：シェアード（共有）、設計者が実施したシミュレーションのデータは、

E：エレクトリック（電動化）による変革で、その先共有サーバーに自動蓄積され、機械学習に使用されにあるモノが、いわゆる、繋がるクルマ（コネクテッ

るデータベース資産として、新たな解析・予測に活ドカー）、 自動運転車両、 カーシェア / サービス、用されることになる。このことで検証プロセスの短電気自動車（EV）などである。さらに、これらがか期化や製品開発時のリードタイム短縮につなげるこ

け合わされることによって、めまぐるしく業界だけとができる。

でなく、社会が変わりつつある。
変革を続ける次世代のモビリティ社会において、3.4 今後の展望

我々の扱う「タイヤ」自身も変わっていかなければならないと考えている。

SPDM によるデータ収集と機械学習を用いた物性
予測システムからなる設計支援技術をシミュレー

次世代のモビリティ（CASE）社会に求められるタション基盤技術と統合したことで、タイヤの開発にイヤの付加価値とは、『より安全で、安心な移動をおいてこれまでにない飛躍的なプロセスイノベー

支援すること』であると考えている。
車両の情報通信には、タイヤ自身の繋がる化やイションが期待できる。
従来の解法では、まず設計仕様をインプットしてンテリジェント化（知能化）、自動運転や電動化にシミュレーションを実行し、その結果である性能値

は、高度な車両制御を支援すること、カーシェアにを得る。性能値が要求仕様を満たしていなければ、はタイヤの管理やメンテナンスを支援することなど

設計仕様を修正し、再度シミュレーションを行う必が考えられる。これらに共通する点は、車両やユー要があった。しかしながら、これからは収集されたザー、管理会社などに『タイヤの情報を提供する』

ビッグデータと AI 技術を用いることで、「逆問題解というものである。

法」によるアプローチも可能となってくる。すなわ「タイヤを」または「タイヤで」センシングをする、

ち、要求性能値をインプットすれば、目標性能を得

タイヤセンシング技術の考え方を図 4.1 に示す。

図 4.1

タイヤセンシング技術の考え方

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4.2 当社の考えるタイヤセンシング技術
タイヤセンシング技術に関する取り組みは、タイヤメーカーや自動車業界各社で報告されており、既に確立された技術にタイヤの『空気圧』と『温度』を監視する TPMS がある。
（※ TPMS：Tire Pressure Monitoring System、米国
や欧州、韓国で義務化がされている。）
加えて、 路面が「濡れている」、「凍っている」な
図 4.2

どの『路面判別』や、タイヤにかかっている『荷重』、『摩耗状態』、『異常』を検知するといった技術が報告

シミュレーションによるタイヤ力可視化のCG イメージ

されている。
これに対し、当社の考えるタイヤセンシング技術

合には円が小さくなるイメージである。

は、『タイヤ力をリアルタイムに検知する』というも十分に大きな円（限界）の中で、点（現状）が動いのである。

ている状況では、タイヤがグリップ力を発揮できて「タイヤ力」は「タイヤ」と「力」を組み合わせたおり、一方で、円（限界）が小さくなったり、点（現造語である。その概念について、たとえば、路面の状）が円（限界）越えそうになる状況では、タイヤ状態がわかったとする（濡れているのか、凍っていのグリップ力が限界に近づいており、タイヤがすべるのかなど）、さらに、その時の状況がわかったとりやすくなっていると読み取ることができる。

する（タイヤは新品か、摩耗しているか、異常はな

つまり、点（現状）と円（限界）から、タイヤのグ

いか、速度はどれくらいかなど）、その先に知り得リップ力の余裕代（ポテンシャル）を読み取ることたい（求められる）
情報は、「（今、自分が履いている）

ができるという見せ方になっている。

タイヤはどうなるのか」になると考える。つまり、

図 4.2 のイメージ CG では、四隅にある点と円が「滑らないのか」、「曲がれるのか」、「停まれるのか」

それぞれのタイヤにおける「タイヤ力」を検知（アというものである。これが、当社の考える「タイヤウトプット）し、可視化したイメージになっている。

力」の概念であり、今、タイヤが発揮している「現状」

このアウトプットのイメージを実車で再現することのグリップ力と「限界」のグリップ力を意味する。

を目指している。

「タイヤ力」とは、挙動時のタイヤのパフォーマ「タイヤ力」の検知には、タイヤ内に取り付けらンスを示すもので、路面判別や摩耗、荷重、異常なれたセンサーを用いており、取得したセンサー情報

どの検知の先にある「タイヤの答え」と定義していを演算処理することによって「タイヤ力」を推定する。言葉だけの概念ではイメージしにくいと思われる。図 4.3 に仕組みの概要図を示す。タイヤに取りるため、次に、このタイヤ力を可視化したイメージ付けられたセンサー情報を入力とし「タイヤ力」をについて説明する。

出力する「タイヤ力推定モデル」が本技術の核になっ当社の考える「タイヤ力」とは、「グリップ力の現ている。
「タイヤ力推定モデル」の構築には、現在、状と限界」で表され、この可視化の一例として、「点」と「円」を用いる。
シミュレーションを用いて作成した走行時の「タイヤ力」を可視化したイメージ CG を図 4.2 に示す。
①現状のグリップ力を「点」で表現し、アクセルやブレーキ、コーナリングなどの操作によって前後左右に動く。
②限界のグリップ力を「円」で表現し、路面とタイヤの滑りやすさによって円の大きさが変わり、凍結路や摩耗が進んだタイヤで濡れた路面を走る場

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図 4.3

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タイヤ力を検知する仕組みの概要図

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AIと特許ヤ挙動には接地時の変形が関係しており、変形と加速度には関係性があるとの考えで本手法の取り組みをスタートした。
当社テストコース内で、種々の条件における走行と 計 測 を 繰 り 返 し、 学 習 デ ー タ を 蓄 積 し、PoC（Proof of concept：概念検証）を実施した。その結果、タイヤに取り付けたセンサー情報からタイヤ力を推定する、 本手法の可能性を確認できたため、
図 4.4予測モデルおよびタイヤ力推定モデル構築の流れ

2020 年 2 月に対外発表するに至った。

4.3 タイヤ力を検知する“うれしさ”
本技術の実現により、どのような“うれしさ”が各分野において活用されているデータ分析 /AI の技術を用いている。図 4.4a はデータ分析 /AI の技術をうまれるのかの一例を図 4.5 に示す。

用いた「予測モデル」の構築の流れを示している。

本技術によって検知される「タイヤ力」は、可視

たとえば、スマートフォンなどで人の音声を入力す化して見せることによっても「タイヤの使われ方」

ることで、それに応じた反応を返すものがあるが、や「タイヤのグリップ力の余裕代」を読み取ること

これには、発せられる音声を認識 / 判別し、求めらができるが、「タイヤ力」を他の技術や情報と掛け合れる反応を予測する仕組み（モデル）が組み込まれわせることにより、更なる“うれしさ”（付加価値）ている。人の音声情報と対応する反応（意味 / 答え）を生むと考えている。

をデータとして収集し、学習（データ分析 /AI）させたとえば、図 4.5 うれしさ①の自動ブレーキでは、ることにより予測するモデルが作りこまれている。

制動距離、つまりはブレーキをかけてから停車する同様に、本技術における「タイヤ力推定モデル」

までの距離を計算しながら走行することができる。

の構築にもこの手法を適応している。

図 4.5 ケース①として、障害物（人）を検知し、自図 4.4b に示すように、タイヤに取り付けた「セン動ブレーキが作動した場合、障害物（人）に対してサー情報」と対応する「タイヤ力」を紐づけて、デー

停まれるのかどうかを判断することが可能になる。

タを収集し、学習（データ分析 /AI）させることで「タもし、停まれないのであれば、回避するといった制

イヤ力を推定する」仕組み（モデル）を作りこんで御に繋げられる可能性もあり、高速道路などでは適いる。実際の車両に「タイヤ力」を計測する機器と正な車間距離や自動運転における陳列走行などにもセンサーが取り付けられたタイヤを装着し、同期さ適応しうると考えている。

せた計測データを収集することにより、モデルを構

次に、図 4.5うれしさ②は地図情報との掛け合わ築するための学習データとしている。タイヤに取りせである。コーナリングフォースとは、車が曲がる

付けたセンサー情報には加速度を用いている。タイ

際に必要なグリップ力であるが、図 4.5ケース②とし

図 4.5

タイヤ力を検知する“うれしさ”

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て、ナビなどの地図情報からこの先の進路にカーブしてきた。これらの事例以外にも、過去から蓄積さがあることがわかった場合、現状のタイヤや速度でれてきたデータを活用し、AI 技術を活用する試み

問題なく曲がれるのかが判断できる。もし、曲がりは社内の様々なところで実施されている。

切れないと判断した場合には、減速のアラートや車

タイヤは路面と接する唯一のパーツとして、自動両制御に繋げることが可能となり、より安全で安心

車に求められる様々な性能を満たす上で大きな役割

な移動や交通を支援することができると考えている。

を担っている。近年動向が注目される自動車の EV

図 4.5 うれしさ③は天候情報との掛け合わせであ化や自動運転など、次世代モビリティへの技術革新る。先の地図情報と同様にこの先の進路の天候情報

競争が産業界を席捲している中で、タイヤに求めらがわかった場合、図 4.5 ケース③として、雪によっれる機能・性能も段々と大きなものとなってきていて凍結している可能性に対して、現状（速度、スタッ

る。TOYO TIRE では、AI 技術をはじめとした様々

ドレス装着など）で問題なく走行できるかが判断でな技術を活用し、技術革新を続けることは、社会のきるようになる。

持続的発展・サステナビリティを実現していくこと

図 4.5 うれしさ④はタイヤの状態との掛け合わせに繋げていくために不可欠な使命であると考えていであり、タイヤがその状態に至るまでの履歴や使わる。これからもお客様のニーズに応えられる商品、れ方をたどることが可能になる。図 4.5 ケース④と社会をより良くする商品の開発を通じて、その使命して、これまでは市場に出た結果としての故障や異を果たしていきたい。

常発生が主であったものが、どんな経緯でその状態に至ったのか、トレーサビリティの考え方に応用す

profileることが可能になり、どんな使われ方で摩耗に至ったのかなど、原因の推定に用いることができる。さ大江 裕彰（おおえ ひろあき）

らに、タイヤ状態（結果）に対する履歴（過程）をデー

TOYO TIRE 株式会社
2002 年東洋ゴム工業株式会社（現・TOYO TIRE 株式会社）入社。
技術開発センター（現・中央研究所）に配属され基礎研究開発業
務に従事。
計算科学を用いたゴム材料開発を担当。
チームリーダー。

タとして活用することによって、摩耗や異常の発生を予測できるようなるかもしれない。メンテナンス
時期の計画や、お客様の使い方にあったタイヤの提案（タイヤマネージメント）や使用環境に応じたタイヤの研究 / 開発など、タイヤセンシング技術から生まれるデータを活用した“うれしさ”の可能性は

profile大きいと考えている。

狩野 康人（かりの やすひと）
4.4 おわりに

TOYO TIRE 株式会社2014 年東洋ゴム工業株式会社（現・TOYO TIRE 株式会社）入社。
タイヤ先行技術開発部（現・先行技術開発部）に配属され、シミュレーションによるゴム材料・タイヤの解析業務に従事。
2020 年より CAE グループ副グループ長。博士（理学）。

現在、次のステップとして、公道を含めた種々の条件におけるデータを収集し、技術の向上を図っている。また、実用化を加速させる取り組みとして、
対外発表を機にオープンイノベーションのような共

profile創相手や次世代のモビリティ社会へ提案できる更なる付加価値をみつけ、同時に周辺技術を含めた知的榊原 一泰（さかきばら かずひろ）

財産の権利化を進め、今後のモビリティ社会へ貢献

TOYO TIRE 株式会社
2006 年東洋ゴム工業株式会社（現・TOYO TIRE 株式会社）入社。
技術開発センター（現・中央研究所）に配属され、基礎研究開発業務に従事。
2010 年にタイヤ先行技術開発部（現・先行技術開発部）に異動し、タイヤの音 / 振動に関連する技術開発を担当。現在は次世代のモビリティ社会に向けた技術開発に携わる。
担当リーダー。博士（工学）。

したいと考えている。

5 結言
ゴムの開発、タイヤ設計、タイヤの利用の 3 つの場面において AI を活用した取り組みについて紹介

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