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9月17日に開催されたdSPACE Japan User Conference 2026(JUC 2026)において、「実世界を起点とした自動運転AI開発 ～AURELION×HDマップ×3DGSデータによるデジタルツイン活用～」をテーマに講演を行いました。
本イベントは、dSPACE Japan株式会社が主催するユーザーカンファレンスであり、自動運転やSDV(Software Defined Vehicle)、電動化などをテーマに、自動車メーカーや関連企業による講演・展示が行われました。
近年、自動運転や先進運転支援システム(ADAS)の開発では、AIの学習・評価精度向上と、実環境との乖離である「Sim-to-Realギャップ」の低減が大きな課題となっています。また、実車走行のみで多様な走行シーンや希少事象を収集・検証することには時間やコストの面で限界があります。2026年6月には、国連の自動車基準調和世界フォーラム(WP.29)において自動運転システムに関する国際規則が採択され、安全性の立証にシミュレーションによる仮想試験を組み合わせる枠組みが示されるなど、信頼性の高いデジタル検証環境へのニーズがグローバルで高まっています。
こうした課題に対し、当社は世界26カ国、約180万kmの高精度3次元データを基盤に、実世界を再現したデジタルツイン環境の構築に取り組んでいます。講演では、その取り組みの一つとして当社が推進する「Simulation-ready World」を紹介しました。
Simulation-ready Worldとは、実世界を起点としたAI学習・評価環境の実現を目指すデジタルツイン構想です。高精度3次元データやカメラ画像データ等をもとに実際の道路環境をデジタル空間上に再現し、シミュレーション技術により走行ルートや交通状況などの条件を変更しながら多様なシナリオを生成します。実世界に忠実なデジタル空間でAIの学習から評価までを完結できる環境を提供することで、E2Eモデルをはじめとする自動運転AIの開発サイクル短縮や、安全性検証(Validation)の効率化に貢献することを目指しています。
この要素の一つとして、自動運転向けに整備している高精度3次元地図データ、LiDAR点群データおよびカメラ画像データを活用し、3D Gaussian Splatting(3DGS)によるフォトリアルな3次元環境の構築を進めています。講演では実在道路を再現した3DGSモデルを紹介しました。
その活用事例として、当社の高精度3次元地図データおよび3DGSモデルとdSPACEのシミュレーションソフトウェア「AURELION」を組み合わせた取り組みも紹介しました。実在道路に基づくシミュレーション環境を効率的に構築でき、ゼロからシーンを作成する場合と比べて工数を削減しながら、「Sim-to-Realギャップ」の低減および仮想試験の信頼性向上に貢献します。
今後は交通参加者のシナリオデータなども組み合わせ、より多様なシナリオ生成を可能とする環境の構築を進めてまいります。
当社は、引き続き高精度3次元データの整備・運用で培った知見を活かし、AI向けデータ提供事業「Data for AI」を通じて国内外の自動車メーカーや開発パートナーのAI開発・検証を支援するとともに、自動運転分野をはじめとするフィジカルAIの社会実装を支える空間情報基盤の構築を推進してまいります。
＜「dSPACE Japan User Conference 2026 (JUC2026)」概要＞
| 日時 | 2026年9月17日(木)10:00～17:30 (当社登壇は15:30～) |
| 会場 | TAKANAWA GATEWAY Convention Center |
| 公式ページ | https://www.dspace.com/ja/jpn/home/company/events/dspace_events/dspace-japan-userconference-26.cfm |
