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車載HMIの最前線【Webセミナー】

■開催日時:2021/10/07(木)  10:00〜17:30

■会場:【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。 

<Webセミナーのご説明>
本セミナーはZoomウェビナーを使用したWebセミナーです。
※ZoomをインストールすることなくWebブラウザ(Google Chrome推奨)での参加も可能です。
お申込からセミナー参加までの流れはこちらをご確認下さい。
キャンセル規定、中止の扱いについては下欄の「お申込み方法」を確認ください。

<禁止事項>
セミナー当日にZoomで共有・公開される資料、講演内容の静止画、動画、音声のコピー・複製・
記録媒体への保存を禁止いたします。

■受講料:
 51,000円(税込、資料付き/1人)
※資料付(印刷資料)
※Eメール案内(無料)を希望される方は、通常1名様51,000円から
 ★1名で申込の場合、45,900円
 ★2名同時申込の場合は、2名様で60,000円
 ★3名同時申込の場合は、3名様で73,000円
 ★4名以上同時申込の場合は、3名様受講料+3名様を超える人数×20,000円
※2名様以上の同時申込は同一法人内に限ります。
※2名様以上ご参加は人数分の参加申込が必要です。
 ご参加者のご連絡なく2名様以上のご参加はできません。

■主催:S&T出版



《第1部》10:00〜11:50
人間中心の車載HMI〜利用時品質を向上するための要件

鈴木 啓高 氏
エスディーテック(株) 取締役副社長 CTO

 本セッションでは車載HMIの最近の動向を「利用時品質」および「Otherware」の観点から
見ていくことで、今後より利用時品質の高い車載HMIを実現していく上でのポイントを考察する。
近年の自動運転およびEVの興隆により、コックピットのデジタル化が今まで以上に注目を集めて
いる。このようなデジタル化の流れのなかでは、AI技術の積極的な活用により、今までとは根本
的に考え方の違うHMIの捉え方が求められてきている。人間中心、つまり車を利用するユーザを
中心にユーザの視点で車載HMIの要件を整理することで、安全でかつ安心な車を実現することが
可能となる。

1. はじめに
 1.1 利用時品質
 1.2 人間中心設計
2. 最近の車載HMIの動向
 2.1 デジタルコックピット
 2.2 音声エージェント
 2.3 大画面ディスプレイ
 2.4 AIを活用した認知・推論・レコメンド
3. これからの車載HMI
 3.1 インターフェース、インタラクション、コミュニケーション
 3.2 安全安心と信頼
 3.3 Otherware
 3.4 予測誤差
4. おわりに


《第2部》 12:30〜14:20
AI音声アシスタントの最新技術動向

石川 泰 氏
Cerence Japan(株) Auto PS シニア プリンシパル テクニカル エクスパート
>講師略歴
 音声インタフェースは、車載器むけインタフェースとして従来から期待されてきました。この
数年、その技術は大きく進展し、性能が向上、利用範囲も広がっています。スマートフォンや
スマートスピーカの普及を通じて、ユーザの音声アシスタントへの理解も深まり、今後車載器の
主要インタフェースとしてさらに進化することが期待されています。ここでは,音声技術を概観し、
何ができるのか,そして今後の課題は何かを説明します。さらに、今後の自動運転,MaaSなどの
新たなモビリティ環境における、人と自動車、人とサービスとの関係を考察し、AI音声アシス
タントの将来を展望します。

1. はじめに
  自己紹介,この講座の概要と目的
2. 音声インタフェース
 2.1 研究開発・実用化の歴史を振り返る
 2.2 以前の音声認識がなぜ普及しなかったのか
3. 音声アシスタントの現在
 3.1 音声アシスタントの構成
 3.2 音声認識理解のしくみ
 3.3 音声合成のしくみ
 3.4 困難性と今後の課題
4. これからのAI音声アシスタント
 4.1 自動車をとりまく環境の変化を概観する
 4.2 新しい時代の人と自動車,モビリティサービス
 4.3 UXデザインとAI音声アシスタントの今後
5. 終わりに
  新たな価値創造にむけて


《第3部》 14:30〜15:30
深層学習による口唇読取手法

伊東 敏夫 氏
芝浦工業大学 システム理工学部 機械制御システム学科 教授
>講師略歴
 音声認識機能を搭載したカーナビゲーションシステム等が実用化されています。しかし、車内で
声を出すことに、特に同乗者がいる場合、抵抗があるドライバは多いのではないでしょうか。
また、音声認識自体もロードノイズが原因で、誤認識することもあります。そこで、音声認識に
代わったり補う手法として、深層学習でドライバの口の動きをもとに何を発話したいのかを推定
する読唇手法を検討しました。
 適用する深層学習は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)となります。本手法は、ドライバ
モニタ等の車載カメラで得られるドライバの口唇部の動画をもとに、そこから生成した画像を
入力としてCNNに入力します。それだけでは、口唇部の動きの時系列情報が失われるため、時系列
情報も取り入れます。本講演ではこの手法の詳細を報告します。

1. 深層学習を利用した読唇手法のニーズ
2. CNNだけを適用した読唇手法
3. 時系列情報の織り込み
4. 時系列情報を保持した学習データの作成方法
5. CNNによる学習
6. 本手法の精度評価と課題
7. まとめ


《第4部》 15:40〜17:30
世界市場の車載HMIトレンド

大塚 真大 氏
(株)SBDジャパン クロスカースペシャリスト
>講師略歴
 車載HMI領域では、テスラがもたらしてきたイノベーションに始まり、AppleやGoogle、中国
市場ではBaiduのスマートフォン連携機能によりそれまで標準であったHMIからは大きな変化が
求められるようになった。より直感的に、ストレスフリーに使えるHMIがスマートフォンや
ウェブサービスの普及によってユーザーの「当たり前」になり、ユーザーの求めるレベルが
非常に高くなっている。
 高級車市場だけではなく、大衆車市場にも「スマートフォンのような」HMIは広がってきて
おり、大画面や音声アシスタントが広がりを見せている。
 本講演では、最初に車載HMIに破壊的イノベーションをもたらしてきたテスラや、CarPlay、
Android Autoをはじめ近年先進的なHMIに取り組んでいる新興イノベーターについて、包括的な
コックピットHMIおよびそこからもたらされるUXについて考察する。その後で、既存のOEMが
どのようにそのような破壊的イノベーションの波に対抗しているのか、弊社の調査結果事例を
交えながら主に欧米日市場で分析を行い、弊社が近年注力している、中国市場のHMIトレンドに
ついても調査結果を紹介する。また今後のトレンドとして外すことのできないEV独自のHMIに
ついても考察していく。

1. 車載UXへのディスラプション
2. インフォテイメントからインテリジェントコックピットへの進化
3. ソフトウェアディファインドコックピット
4. 新興イノベーターの革新的なHMI
5. テスラの最新HMI
6. 欧州市場でのHMIトレンド
7. 米国市場でのHMIトレンド
8. 日本市場でのHMIトレンド
9. 中国市場でのHMI・UXトレンド
10. EVに求められるHMIとUX

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