ダイナミックマッププラットフォーム株式会社(本社: 東京都渋谷区、代表取締役社長CEO: 吉村 修一、以下「当社」)は、2026年7月15日（水）にオンラインセミナー「HDマップ×シミュレーションで実現するフィジカルAI学習、検証の最前線 ～Dynamic Map Platform × NVIDIA × MathWorks が描くデータ生成エコシステム～」をエヌビディア合同会社(以下「NVIDIA」)およびMathWorks Japan(以下「MathWorks」)と共同で開催します。
フィジカルAIやE2E自動運転の進展により、自動運転・先進運転支援システム(ADAS)の開発は高度化・複雑化が進んでおり、AI学習・評価・検証に用いるデータの重要性もますます高まっています。特に3Dシミュレーションを活用したデータ生成は、スケーラビリティの観点から期待される一方、現実の画像との差異、いわゆるドメインギャップが課題となるユースケースも存在します。
本セミナーでは、当社のHDマップ(高精度3次元地図データ)、MathWorksのRoadRunner、NVIDIA Cosmos Transferを組み合わせたワークフローを通じて、こうしたデータ生成の最新動向と活用可能性について紹介します。具体的には、高精度3次元地図データを活用して3Dシーンやシナリオを作成し、AI学習・評価に活用可能な高品質な動画データ生成につなげる一連のプロセスについて解説します。
当社からは、ソフトウェア技術部 部長の間下 健介およびオートモーティブ事業部の福留 維朔が登壇し、このワークフローの起点となる高精度3次元地図データの活用について紹介します。
当社は自動運転・ADAS等で活用される高精度3次元地図データを、日本、北米、欧州、韓国、中東など世界26カ国で計測・整備しています。本セッションでは、これらのデータをRoadRunnerへインポートし、多様な道路ネットワーク環境を効率的に生成する手法や、シミュレーション・機械学習用途における活用可能性を解説します。
また、当社が提供するAI学習・評価向けデータセット「Rawシーンパック」の概要と活用事例に加え、Rawシーンパックと3D Gaussian Splatting技術を組み合わせることで、AI学習・評価に適したセマンティックなデジタルツイン環境を構築する手法についても取り上げます。
なお、本セミナーで紹介する取り組みは、当社が推進するAI向けデータ提供「Data for AI」の一環として、高精度3次元データをAI学習・評価・検証に活用する発展的なユースケースとして位置づけています。
当社は今後も高精度3次元データのAI・シミュレーション領域での活用を推進し、自動運転・ADASをはじめとするフィジカルAIの開発・検証に貢献してまいります。
＜セミナー概要＞
| タイトル | HDマップ×シミュレーションで実現するPhysical AI学習、検証の最前線 ～Dynamic Map Platform × NVIDIA × MathWorks が描くデータ生成エコシステム～ |
| 日時 | 2026年7月15日(水)14:00～15:40(JST) |
| 開催形式 | オンライン |
| 参加費用 | 無料 |
| 主催 | エヌビディア合同会社、MathWorks Japan、ダイナミックマッププラットフォーム株式会社 |
| 対象者 | 自動運転アルゴリズムの開発・検証エンジニア、ADASの認識アルゴリズム開発・検証エンジニア、OpenDRIVE／OpenSCENARIO活用にご興味がある方、3Dシミュレーション環境活用にご興味がある方など |
