BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:現実世界の”見えないリスク”を可視化せよ ─画像認識による危険検知／VLMで拓く予兆検知【DENSO T ech Night 第三夜】 X-WR-CALNAME:現実世界の”見えないリスク”を可視化せよ ─画像認識による危険検知／VLMで拓く予兆検知【DENSO T ech Night 第三夜】 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:982632@techplay.jp SUMMARY:現実世界の”見えないリスク”を可視化せよ─画 像認識による危険検知／VLMで拓く予兆検知【DENSO Tech Ni ght 第三夜】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20250725T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20250725T203000 DTSTAMP:20260422T220031Z CREATED:20250618T070958Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/98263 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n見え ないリスクをどう“捉える”か。画像認識、センサフ ュージョン、VLM──現場で磨かれた認識技術と先行研 究の最前線を公開。\n交通事故をゼロに近づけるため に、クルマが周囲の情報をどこまで“正確に捉えられ るか”が重要になっています。DENSO Tech Night 第三夜で は、“現実世界の不確かさ”と向き合いながら、画像 認識・センサフュージョン・VLM(Vision-Language Model／視覚 言語モデル)などの現場で危険検知精度を磨き続けるエ ンジニアたちの挑戦に迫ります。\nたとえば、車を駐 車する際に多くの人が頼るバックモニター。その裏側 では、魚眼レンズで歪んだ画像から、極めて高い精度 で車体の位置や距離を捉える必要があります。そんな 厳しい制約のなか、ソフトウェアだけで完結せず、ハ ードに実装してトライ＆エラーを重ねる──この実装 と検証を繰り返せる現場力こそが、デンソーの強みで す。\n画像やミリ波レーダ、センサデータの統合によ る周辺の情報を精度よく認識する先行開発では、シミ ュレーション上で設計したフュージョンモデルと、実 機で得られるセンサデータとの整合性が大きな壁に。 限られた環境下での検証を積み重ねながら、少しずつ 実世界との乖離を埋めていくプロセスにこそ、研究開 発者としてのやりがいや面白さが宿っています。\nま た、先進安全システムをさらに進化させる研究開発と して、カメラ単独と従来アルゴリズムの組み合わせで は“認識をすり抜けてしまう”潜在的な危険に対し、V LMを活用したアプローチも始まっています。たとえば 、バスの陰から何が飛び出すか──。VLMの導入により 、状況文脈から「この場所では子どもが出てくる確率 が高い」といったリスクを認識し、ADAS制御へ反映させ る試みが進んでいます。\n一方で、LLM (Large Language Models ) による自然言語出力の評価は「意味が合っていても 、表現が異なれば不正解」とされる難しさもあり、評 価方法や目標値設定、エッジかクラウドかといったア ーキテクチャ設計においても試行錯誤が続いています 。\nハードとソフト、量産と先行開発──異なる開発 フェーズをまたぐ連携の中で起きている、リアルな課 題とブレイクスルー。見えないリスクと向き合い続け る現場エンジニアの視点から、デンソーの技術開発の “今”をお届けします。\n■どんな話が聞けるのか\n\n 自動駐車を支える画像認識技術の実際──魚眼カメラ による物体認識の工夫\n設計だけでは済まない、現場 での泥臭いトライ＆エラーや検証のリアル\n世界中の ユーザーが使う製品に、安全性をどう担保し続けてい るのか\nセンサデータをどう扱い、どう統合し、実機 とシミュレーションの差を埋めていくか\nVision-Language M odel（VLM）を用いた、リスク認識手法\n自然言語出力の 正解はひとつじゃない──VLM評価の難しさと解決アプ ローチ\n「できたらすごい」を追う先行研究が、未来 の安全技術にどうつながるか\n\n■こんな方にオススメ \n\n自動車業界やモビリティ分野で画像認識やAI開発に 携わるエンジニア\n組み込みソフトやADAS関連のシステ ム設計・実装に関心のある技術者\nセンサフュージョ ン、VLM、LLMなどのAI技術の実装・応用に興味がある方\n 量産現場の制約と先端研究の橋渡しにリアルな視点を 求めている方\n\n※配信URLは、申込者に対し本ページ上 「参加者へのお知らせ」にて当日までに表示されます 。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n19:00〜19:05 \nオープニング\n\n\n19:05～19:15\n\nデンソーの技術開発の リアルな悩み？\n稲田 純也\n目まぐしい速さで進化す るAI技術を自動車製品にどのように適用していくのか ？デンソーのADAS領域のおける技術開発の悩み、面白さ をお伝えできればと思います。\n\n\n\n19:15～19:25\n\n駐車 場での安心安全を世界中に！見えない危険を回避する 自動駐車向け画像認識技術\n二反田 直己\n車載センシ ングカメラを用いた画像認識、特に自動駐車向けの開 発について紹介します。机上での優雅な(?)設計だけで なく、現場での泥臭い調整・評価も多々ありますが、 世の中に製品を出せる喜びも含めてお伝えできればと 思います。\n\n\n\n19:25～19:35\n\n目だけでは見えないリス クを発見！車両の周辺環境を高精度に認識するための センサフュージョン開発\n野場 悠佑\n画像認識は近年 とても高精度になってきています。しかしながら原理 上、画像認識は正確な位置の認識や夜間の認識が苦手 分野です。デンソーでは、カメラに加えてレーダも開 発しており、さらなる高精度な認識に向けて取り組ん でいるセンサフュージョンを紹介します。 開発の中で 取り組んでいるシミュレーションについても、実車と の一致性検証についてお話できればと思います。\n\n\n\ n19:35～19:45\n\nカメラ画像内のリスクを先読みせよ！生 成AIの設計・評価・エッジ組み込みで目指す、"熟練ド ライバーレベルの安全運転"\n鷹野 翔\n従来の画像認識 モデルでは見えている物の物理状態(種類・位置・速度 )を正確に把握することは可能です。これにとどまらず 、ADASのプロ:デンソーとして、その場面を踏まえた究 極の快適・安全・かもしれない運転の実現を目指して います。その実現可能性を秘めたVLM技術の製品化のた め、クラウド v.s. エッジ\, ファインチューニング v.s. プロンプトチューニング\, 量子化変換SoC実装にいたる まで、デンソーの先行開発の取り組みを紹介します。\ n\n\n\n19:45～20:05\n\n【トークセッション】なぜ挑み続け られるのか──ADAS開発の現場を支える“人と環境”の リアル\n\n\n\n20:05～20:25\n質疑応答\n\n\n20:25〜20:30\nクロ ージング\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変更 になる可能性がございます。\n登壇者\n\n\n\n\n稲田 純也 \n株式会社デンソーセーフティシステム事業部セーフ ティシステム技術1部部長\n2002年に株式会社デンソーに 入社。2011年まで基礎研究所にて画像認識技術の研究開 発に従事。2012年よりAD&ADASの量産開発部署へ異動し、 前方監視カメラの画像認識開発を担当。GSP (Global Safety Package)の物体認識技術を担当し、製品化を実現。2016年 からはデンソードイツ拠点にて欧州のおけるAD技術研 究に従事。2018年からはTRI-AD（現Woven by Toyota）へ出向し 、前方監視カメラの画像認識技術開発チームをリード 、2021年に発売されたLEXUS新型「LS」、およびTOYOTA新型 「MIRAI」に搭載されている高度運転支援技術「Advanced Dr ive」向けの製品として採用された。2023年より現職とし て、AD&ADASの次世代システム開発を統括。\n\n\n\n\n\n二反 田 直己\n株式会社デンソーセーフティシステム事業部 セーフティセンサ＆コンポーネント技術1部室長\n2007年 に株式会社デンソーに入社。2013年まで研究開発部署に てカメラやLiDARを用いた走行環境認識の研究開発に従 事。2014年よりAD&ADASの量産開発部署へ異動し、前方監 視カメラの画像認識開発を担当。GSP2 (Global Safety Package 2)の走路認識開発を担当し、製品化を実現。2019年から は周辺監視カメラの画像認識開発を担当し、自動駐車 向けの認識技術を製品化。2020年よりセーフティセンサ ＆コンポーネント技術1部の室長として、主に自動駐車 向けの画像認識技術を統括。\n\n\n\n\n\n野場 悠佑\n株式 会社デンソーセーフティシステム事業部セーフティシ ステム技術1部\n2018年に株式会社デンソーに入社。2023 年までETC/ETC2.0車載器の筐体設計に従事。2024年よりAD&AD AS領域へ異動し、自動運転向け認識アルゴの先行開発 を担当。\n\n\n\n\n\n鷹野 翔\n株式会社デンソーセーフテ ィシステム事業部セーフティシステム技術1部担当係長 \n2013年に株式会社デンソーに入社。車載カメラを用い たシステム企画・PoC開発に従事。2018年よりAD&ADASの量 産開発部署へ異動し、前方・周辺監視カメラの画像認 識開発を担当。デンソーADAS製品2世代の様々なMLモデル 開発や、MLOps立ち上げ導入を担当し製品化を実現。2025 年からシステム技術1部に移動し、次世代のADAS製品の 先行開発に従事。\n\n\n\n参加対象\n\nソフトウェア開発 に知見を有するエンジニアの方\n電気・電子・情報系 の知見がありソフトウェア開発に興味をお持ちの方\n\n ※車載やハードウェアの知識がない方も歓迎です！\n 参加にあたっての注意事項\n\n本イベントは、参加形式 について現地参加かオンラインかをお選びいただけま す。\n現地参加を希望される場合は、席数に限りがあ るため抽選制となりますことを予めご了承ください。\ n現地参加を希望された方の抽選結果は、2025年07月22日( 火)以降にメールおよびイベント詳細ページで通知され ます。メール配信設定をオンにしてお待ちください。\ n現地参加に当選された方への交通費などの支給はあり ません。予めご了承ください。\n現地参加を希望され る方は、営業目的のご参加や現地での勧誘行為はご遠 慮ください。\nオンライン参加の場合は、配信映像や 音声は各自の通信環境に依存します。できるだけ通信 環境の良い状態でご視聴ください。\n参加を辞退する 場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致 します。\n\n LOCATION:現地参加の場合：デンソー東京支社/オンライン の場合：Zoomウェビナー 東京都港区新橋4丁目3-1　新虎 安田ビル URL:https://techplay.jp/event/982632?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR