トヨタ自動車が構築を目指す「エッジAI分散基盤」とは？高度なモビリティAIの学習を阻む課題と突破口

多種多様なエッジの制御が新たな壁に……AECCで挑むオープンイノベーション

　Wi-Fiとエッジサーバーによるデータ収集効率化、そして再生エネルギー活用による分散学習基盤の構築。この2つのアプローチに共通するのが、様々な種類、そして大量のエッジを効率的に制御していくという新たな課題に直面する点だ。

　データセンターが数拠点程度であれば管理はそれほど難しくないが、同社の場合は中規模のエッジが数百拠点、Wi-Fiエッジに至ってはさらに桁違いの規模になる可能性がある。これらを一元的に管理するのは大きな挑戦といえる。特に重要となるのが、様々なエッジサーバーの基盤そのものや、アプリケーションの効率的管理、エッジ間のセキュアかつ柔軟な接続制御、そして分散処理の最適化だ。

　これらの課題に対し、トヨタ自動車は単独ではなくオープンイノベーションのアプローチを選択した。その中核となるのが、「Automotive Edge Computing Consortium（AECC）」での活動だ。AECCは2018年に設立された、自動車ビッグデータの効率的処理を実現するデジタル基盤の在り方を探索するコンソーシアムである。2025年7月時点で、トヨタ自動車を含めた19社が加盟している。

　AECCでは、多種多様なエッジ環境の制御という課題に対し、「F5 Distributed Cloud Services」を活用して解決に取り組んでいる。これは、複数のクラウドやオンプレミスなどに分散しているアプリケーションをセキュアに接続して、一元管理できるサービスだ。

　「多種多様なエッジにおいて、Kubernetesのアプリケーションを一元的に管理するという観点、さらには車両からエッジへの共通的なネットワークアクセスの方法、エッジ間のセキュアなネットワーク接続とトラフィック分散といった観点で、コンセプトの実証活動を共同で進めています」（古澤氏）

　この取り組みは、実践環境を模擬したテスト環境を構築して評価を行い、その成果をAECC内で共有するという形で進められている。オープンイノベーションの枠組みを活用することで、単一企業では困難な大規模分散システムの制御技術の確立を目指している。

　古澤氏は、「データ収集の効率化と分散学習基盤の構築には、多種多様なエッジの制御が必要になる。引き続き、F5 Distributed Cloud Servicesを利用しながらPoC活動を推進していく」と今後の展望を語った。