報道関係者各位
2021 年 10 ⽉ 4 ⽇
ＡＺＡＰＡ株式会社

⾃動⾞インテグレーションメーカーの AZAPA、⽶ TieSet Inc.と次世代 AI で業務資本提携

⾃動⾞の Tier0.5、インテグレーションメーカーを⽬指す AZAPA 株式会社(愛知県名古屋市中区錦⼆丁⽬ 4 番１５号、代表取締役 近藤康弘、以下 AZAPA）と、⽶国シリコンバレー発の次世代 AI(連合学習)技術の TieSet Inc.(⽶国カルフォルニア州サンタクララ市、CEO KiyoshiNakayama、以下 TieSet)は、2021 年 8 ⽉に業務資本提携を締結し、⽇本での従来 AI 市場に向けて、最先端技術の研究およびソリューションの提供を開始します。
従来の AI 技術を組み⼊れたエッジコンピュータでは、⼈の意識的な学習が基本的で、より多くの潜在データを⽋落してしまうことや、推論モデルが固定化されて、⾃⽴的な学習進化を伴わないことが指摘されています。環境変化における不確実性が増す中で、⼀度きりの推定モデルは、すぐに廃れてしまう危険性があります。そのため、AI 技術では、常に推論モデルをアップデートする必要がありますが、多くのコストと労⼒を必要とします。そればかりか、AI 技術を限定的なサービスや作業効率化のオペレーションにしか利⽤できないなどの本来の AI 技術を縮⼩した形でしか利⽤できていない狭義な AI 活⽤になっている原因につながっています。

１．STADLETM、分散環境による連合学習（Federated Learning）(1) あらゆるエッジ AI をつなげる時代の到来
STADLETM とは、Scalable Traceable Adaptive Distributed LEarning platform を意味しており、従来の AI 技術を①意味的にも技術的にも拡張し、②軌跡を広げ、③あらゆる環境に適応できる分散学習プラットフォームとして開発されました。この STADLETM の特徴としては、あらゆるエッジにおける推定モデルを統合、分散による推定モデルの学習スピード、推定モデルとパーソナライズなどの多機能化も実現しています。

(2) STADLETM の特徴
STADLETM では、以下のような５つの⼤きな特徴があります。従来の AI 技術での実装における課題を解決することができます。

(3) エッジ単体での AI 推定より、圧倒的にインテリジェンス連合学習機能により、最適解へのいち早い収束がみられ、STADLETM のモデル管理と組み合わせれば常に最適な AI の運⽤を実現する事が可能です。

2．AZAPA との「次世代 ADAS 分野」における STADLETM 活⽤(1) あらゆる環境での安全性を学習し、⾃動運転の回避シナリオを⾒据える
現在、AZAPA と TieSet が、共同開発しているのは、ADAS 領域における安全性の定義です。
ADAS や⾃動運転での安全の策定シナリオでよく⾒られるものは、考えられる認識パターンが数⼗パターンしか考慮されておらず、地域の道路状態や天気などの環境の違いや⼈のレスポンスに関する違い、あるいは、それぞれの⼈が運転経験の中で、重要と考える認識内容の違いを考慮していません。運転時のドライバーの認知は、それほど天⽂学的な組合せから、安全という定義をしていると考えられ、世界中のドライバーの認知を学習した結果が、数⼗パターンでは全然⾜りません。このような策定シナリオ不⾜を STADLETM によって解決します。環境により安全性への認知の相違や偏重された地域別の分散データを連合学習することで、継続的な安全の定義を世界同時にアップデート可能にします。近年では、エッジコンピュータへの OTA(Over TheAir)技術も合わせ、⾃動運転での回避シナリオを構築しています。

(2) AZAPA のコミユニティカーへの実装(3) STADLETM の応⽤分野「エネルギー分野」
EV 普及を加速するエネルギーシェアリング
離島や地⽅などでは、電⼒メーカーの系統連携とは別の調整⼒として、再⽣可能エネルギーによる分散エネルギーグリッドの構築が期待されています。同時に、EV による移動性の確保は、社会システムを⽀える⽣活圏の維持でも最低限に必要です。STADLETM は、天候などに左右される分散グリッドでの電⼒の供給⼒と EV の利⽤予測をつなぎ、エネルギーシェアリングとして利⽤することを可能とします。

「製造業分野」
設備の故障予測の精度のアップデート
製造業では、⽣産ラインの稼働時間とサイクルタイムで⽣産⼯数が変化し、サイクルタイムの短縮が⾮常に重要視されています。ここで、設備システムに故障が発⽣すると著しく⽣産個数が減少し、⽣産効率が悪くなる為、設備システムの故障予測における AI 活⽤が期待されています。しかし、故障予測は現場作業者の匠的な領域であり、時間や環境の変化を紐解くことができません。STADLETM は、こうした課題に対して、データやアルゴリズムの偏りを統合し、予測制度を⾼めることが可能です。

■AZAPA について
AZAPA 株式会社は、限界を超えるイノベーションですべての⼈が未来を選べる世界を実現することを理念に掲げて 2008 年に設⽴しました。⾃動⾞業界で初なる独⽴系の Tier0.5 プレイ
ヤーとして、システムのインテグレーションメーカーを原点にイノベーションおよびリダクションの技術を研究、⾃動⾞を中⼼に事業を展開しています。モデルベース、計測技術、システムの新制御開発、エネルギーや感性など他産業や技術分野をインテグレーションする⾼い技術⼒を各分野へ展開しています。

■TieSet について
シリコンバレーの世界トップクラスの⼤学やトップラボの研究者を中⼼に開発されたFederated Learning をベースとし、深層強化学習や最先端の AI 技術を活⽤した AI モデルを進化させるインテリジェンス・マネージメント・システムのプラットフォームを開発いたしました。IoT や AI 技術の普及を⾒据え、インテリジェンスの共有や AI を進化させることにより、様々な AI の抱える社会課題を解決し、真に⼈々の現実社会⽣活に価値をもたらす AI 技術普及に不可⽋な基盤構築を⽬指しています。

（CEO）Kiyoshi Nakayama
⽶国トップクラスのカルフォルニア⼤学、ネットワークサイエンスで博⼠号を取得。在学中に、国際学会の最優秀論⽂賞(Best Paper Award)を受賞するなど、注⽬を集めた。その後、シリコンバレーを拠点に Fujitsu Laboratoriesof America、AI 研究で世界的にも名⾼い、Vladimir
Vapnik や Yann LeCun などが在籍する NEC Laboratoriesof America でリサーチサイエンティストで活躍し、ブロックチェーン技術に基づいた世界初となる完全分散型連合学習(Federated Learning)を開発したことが、起業家としてのきっかけとなった。現在、ベンチャーとしての活動を世界に移し、AI が創り出す新たなビジネスとテクノロジーのイノベーションを発信してゆく。

お問い合わせ先■AZAPA 株式会社
TEL︓052-221-7350
担当者︓RD ⽥中 良明
E-mail︓azp-sales@azapa.co.jp
H P︓ https://azapa.co.jp
ソーシャルメディア︓Facebook

https://www.facebook.com/azapacojp/

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https://www.instagram.com/azapa.official/

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https://www.azapa-eng.co.jp/news/694/■株式会社 TieSet Asia 広報部
E-mail︓ info@tie-set.com
TEL︓03-6457-9996
URL︓https://stadle.ai
H P︓
TieSet Inc.

https://tie-set.com/

TieSet Asia 株式会社

https://tie-set.jp/