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SBD Explores:新たなAIエンジンによる車内体験の革命




OEMおよびサプライヤーは、高度な大規模言語モデル(LLM、Large Language Model)を搭載した次世代の車載バーチャルアシスタントの開発を急速に進めています。これらの新しいバーチャルアシスタントは、よりシームレスで強化された車内体験を提供することを目指しています。ただし実装が重要であり、それが適切でなければバーチャルアシスタントの能力はユーザーの期待を下回ることになります。


今回のSBD Exploresでは、このような高度なバーチャルアシスタントを実現するための機会と課題をについて掘り下げ、それらによる消費者およびOEMに対する影響について検証します。


同分野における動向

生成AI(GenAI、Generative Artificial Intelligence)と大規模言語モデル(LLM)の新たな波は、車載バーチャルアシスタントに即座に影響を与えました。

GenAIにより、OEMはさらにサービスを統合し、ブランドのDNAをより深く車両に取り入れることが可能が可能です。またGenAIは、より自然な言語を提供することができます。


  • OEMの一部は、ChatGPTの自動車への統合を積極的に検討しています。現在、Mercedes-BenzおよびDS Automobiles が車両オーナーを対象としたベータプログラムを実施しています。DSのプログラムは2万人を参加者の上限としています。GMとStellantisは、ChatGPTを自動車のバーチャルアシスタントに組み込むことに関心があると発表しています。

  • 他のOEMは、特にChatGPTが利用できない中国市場では、独自の自社GenAIモデルの開発に注力しています。

  • 従来のバーチャルアシスタントのサプライヤーは、最新のLLM技術を今後の製品に取り入れるべく取り組みを進めています。

  • Amazon 、Googleなどのテックジャイアントは、バーチャルアシスタント製品チームを再配置し、現在のAIエンジンを、LLMによる新たなものに置き換えることを目指しています。


なぜ、それが重要なのか?

LLMを搭載した次世代のバーチャルアシスタントは、今後の車両の重要な機能となるでしょう。LLMは車内のさまざまなシステムに影響を与える可能性があると見られます。

  • このイノベーションは、人間レベルの自然で的確な会話を提供することで、運転体験を一変させるものです。LLMの高度なインテリジェンスは、自動車におけるバーチャルアシスタントの利用を増加させるだけでなく、消費者の信頼を築きます。

  • こうした新たなタイプのアシスタントは、複雑な車両設定への単なる入り口ではありません。レストランやチケットの予約、支払いなどのサービスをシームレスに統合するハブとして機能します。この機能により、OEMはより多くのサービスを統合し、新たな収益源を生み出す機会を得ることができます。

  • 新世代のアシスタントは、自動車とOEMの両方のアイデンティティを体現する信頼できるエージェントへと進化するでしょう。ユーザーの行動を理解し、タイムリーで積極的なサポートを提供するようになると予想されます。

  • スマートフォンのようなモバイル端末にLLMを統合することは依然として課題である一方、今日のスマートビークルはLLMにとって理想的なホストです。必要なコンピューティング能力、センサー、接続、データを備えた車両は、真のインテリジェンスを搭載する準備が整っていると言えます。



今後の展望

次世代バーチャルアシスタントのエンジンを構築するには、モデル、ハードウェア、データ、知識という4つの中核となる基盤が必要です。そしてこれらのコア要素の上に、様々な性能を実現するための機能が構築されます。

  • モデル:未来の車両のインテリジェンスは、単なる音声アシスタントではなく、様々な方法で世界を認識できるデジタルエージェントです。そのため、マルチモーダルモデルが不可欠です。デバイス上での推測をスムーズに行うためには、車両のシステム・オン・チップに対応するために、モデルの最適化および圧縮が必要です。

  • ハードウェア:これには、Qualcomm Snapdragon 8 Gen3など、低消費電力で動作する十分な演算能力を備えたAIチップが含まれます。ハードウェアには、認知を強化するためのカメラ、マイクアレイ、モーション検知器などのセンサーも含まれます。

  • データ:「スマート」なモデルは、大量のデータ(コーパス)を使って訓練し、車両情報などのドメイン固有のデータで微調整する必要があります。こうしたデータの蓄積は、何年にもわたる時間がかかる可能性があります。

  • 知識:OEMはシステムを購入、構築、またはパートナーと共同開発することが可能です。いずれにせよ、UX、車両のドメインエキスパート、データサイエンス、MLエンジニアリングの集中的な知識が必要となります。


注視すべきこととは?

将来のバーチャルアシスタントシステムのアーキテクチャは複雑です。主なコンポーネントは以下のとおり:

  • マルチモーダルモデル:バーチャルアシスタントは音声コマンドを理解するだけでなく、タッチ、ジェスチャー、顔の表情といった音声以外の合図も解釈する必要があるため、将来のシステムにはマルチモーダルモデルが求められます。これによって、より包括的なインタラクション体験が実現することになります。

  • バーチャルアバター:ユーザーとのエンゲージメントを高め、システムへの親近感を醸成するために使用することが推奨されます。アバターはユニークなブランド体験を作り出そうとするOEMにとっての焦点となると見られます。

  • ナレッジモジュール:OEMが他社との差別化を図るために利用できる重要なコンポーネントの一つです。バーチャルアシスタントが自由に使える情報が多ければ多いほど、より多くのユースケースをサポートすることが可能となります。

  • アクション・モジュール:バーチャル・アシスタントの発展とともに、LLMやマルチモーダルモデルの導入で大きく成長することが予想されます。

  • ダイアログマネジメント:プライバシー保護やバイアスの管理に必要なモジュールです。バーチャルアシスタントの発展に伴い、ユーザーのプライバシーは引き続きオーナーにとって大きな関心事となるでしょう。


とるべき対応

Prioritize

消費者に直接利益をもたらし、他のブランドと差別化できる主要なバーチャルアシスタント機能を優先することが必要です。


Fine-tune

適切なGenAIモデルを選択し、ドメイン固有のデータを使用してモデルの微調整に最も労力を費やすことが推奨されます。


Iterate

機械学習の更新サイクルをチームに習得させ、コアモデルとその下流アプリケーションの両方を反復的に強化することが重要です。


詳細に関するお問い合わせ

SBD Automotiveではカスタムプロジェクトを通じて、クライアントが新たな課題や機会へ取り組むことを支援しています。自動車AIアプリケーションに関連する最近のプロジェクトに関する詳細や、その他ご要望については下記までお問い合わせください。



 

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