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【AIビジネス実証実験自動運転2017.11.22シリコンバレーで見たAIとIoTビジネスの未来
自動運転、工場、アニメ産業で実用化が進む】
BY 大洲 早生李
http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/51357
　今回、取材したセミナーは、シリコンバレーで日本人の起業などを支援している現地の日本人実業家たちによる任意団体Silicon Valley Japanese Entrepreneur Network（SVJEN）が主催したものだ。
　講師は、深層学習（ディープラーニング）を含めたAI技術を、特にIoTとの融合に力点を置いて新しいイノベーションを作り出そうとするPreferred Networks(PFN)の比戸将平氏。現在は、PFNアメリカ支社でCRO（チーフ・リサーチ・オフィサー）を務めているという。
（中略）
悪条件でも安全に自動運転ができるのか、課題が残る
　条件が良いケースというのは、晴天時で、高速道路を走行中というような場合。そこで次の課題は、暗い夜間や天気の悪い時、そして発生率が低い特殊なシチュエーションに対して、機械がどう自動認識して対処できるか？　ということになる。
　この課題をクリアするには、AIに学習させるための“悪いコンディション”のデータを集め、その莫大なシチュエーションに関する情報を正解に“紐づけ”るという作業が必要不可欠だ。これを実現するためにも、PFNがトヨタのような自動車メーカーと協業しているということが大きな意味をもっている。
　運転とともに駐車も自動化する上で「画像認識技術」は重要である。駐車するスペースの認識がきちんとできれば、あとは自動運転で駐車できる機能はすでに実装されている。このケースもやはり、国が違ったり、シチュエーションが変わったりすると、駐車スペースを適切に車が認識することが難しい場合があった。
　だが、2015年、パナソニックと自動車分野で事業提携し、共同開発した例では逆だ。日陰で見通しがあまりよくない場合でも、駐車場に空いたスペースがどれくらいあるかをきちんと認識し、路側帯に縦列駐車することもできるようになっており、さらなる発展が期待できる。
（以下略）
⬇セミナーに登壇中のPreferred Networks　比戸将平氏