AVOpsプラットフォーム
革新的設計思想とAI活用で、次世代自動運転開発を支援
AD/ADAS開発では、開発効率と品質向上のため、シナリオベースのシミュレーション環境を活用した機能テストの強化が不可欠です。
不具合対応コストは後工程ほど増大するため、機能テスト段階での不具合検出率を高めることが求められます。
シミュレーションなら、考え得る危険シーンを網羅し、ODD（Operational Design Domain）全体のカバレッジを確保できます。
現在のAD/ADASは、認識系ではディープラーニングモデルが普及し、外乱影響（天候・センサー故障・交通環境変動）への対応が課題です。
しかしコードベースのホワイトボックステストだけでは不十分で、ASAM標準準拠のシナリオ化によるテスト、認識・判断・制御機能別の異なる観点への対応が必要です。
また、機能単位の品質を積み上げ、システム全体をE2Eで統合的に検証し、不具合原因を速やかに特定できる環境が望まれます。
そこで弊社では、AD/ADAS機能設計から開発、運用までのライフサイクル全体を効率的に管理するAVOpsプラットフォームをご提案します。
一貫性ある基盤を維持しながら、既存環境に適応できる柔軟性を備え、段階的な導入で開発効率と品質を飛躍的に向上させます。
既存の設計・検証環境を活かしながら、お客様のAD/ADAS開発の品質と速度を引き上げるAVOp構想のソリューションを以下ご紹介します。
① システム要求設計（システムエンジニアリングによる現状分析と計画策定）
～MBSEを活用して、要求定義と開発計画を最適化～
AD/ADAS開発の起点は、システム全体の構造と機能を正しく把握することです。弊社では、MBSE（Model-Based Systems Engineering)およびコンサルティングを活用し、現状の機能構成をモデル化、課題を分析し、ODD（Operational Design Domain）を含む要求仕様を体系化します。さらに、開発推進計画を策定し、後工程での不具合リスクを低減するための基盤を構築します。
② 安全要件設計(SOTIF対応)
～STAMP/STPAによる安全分析で、SOTIF要件とトレーガー条件を導出～
SOTIF（ISO 21448）のUnknown領域を縮小するためには、仕様の網羅性確認と未知リスクの顕在化が不可欠で。弊社は、STAMP/STPA（System-Theoretic Accident Model and Processes / System-Theoretic Process Analysis）とツール、コンサルティングを用いてシステムレベルの安全分析を実施し、SOTIF要件とトレーガー条件を体系的に導出します。
これにより、未知の危険事象を洗い出し、認証対応に必要な安全ケース構築と証跡管理を支援します。
③自動シナリオ生成（ASAM標準準拠）
～実走行データから異常など検証されたいケースを抽出、ASAM準拠シナリオを自動生成～
実走行データやログからAIを活用して異常ケースを抽出し、ASAM OpenSCENARIO/OpenDRIVE準拠のシナリオを自動生成します。
仕様起点とデータ起点の両面から網羅性を確保し、ODDカバレッジを定量化。生成したシナリオは既存/新規シミュレーション環境に適合し、再現性と再利用性を持たせます。
④ シナリオに合わせた単体／統合Simulation
～既存シミュレーション環境での単体・統合テストを迅速化
現在用意されているAD/ADASシミュレーションツールから、弊社が取り扱うCognataやAntemotionなど既存のシミュレーション環境にて、設計段階での仮想テストから実車データを活用した現実的な検証までを迅速に行えます。これにより、シミュレーションから実車テストへの移行時のギャップを最小化します。さらにE2Eでの統合検証にも有効で、不具合原因の速やかな特定を支援いたします。
またIDxLのモデリング技術によりプラントモデルはもちろん、計画や制御側のモデル構築を提供。ワンランク先のAD/ADASシミュレーションを構築することも可能です。
⑤ 結果分析と最適化（modeFRONTIER連携）
～大量の検証結果を構造化し、最適化と品質改善を加速～
modeFRONTIERを活用し、膨大なシミュレーション結果を構造化・比較・可視化します。
多目的最適化や感度解析により、パラメータチューニングを効率化。Pass/Fail時のクラスタリングで傾向を分析。
CI/CDパイプラインと連携し次のシミュレーションを効率的に進めることができ、継続的な品質改善サイクルを確立します。
