AFEELA × AD/ADASの裏側 ――― マルチモーダルなデータセットとAIモデルで実現する「AFEELA Intelligent Drive」【Sony Honda Mobility's TECH LIVE】

2025/12/04(木)19:00 〜 20:10 開催

ブックマーク

#モビリティ, #ビッグデータ, #機械学習

#shmtech

参加枠	申込形式	参加費	参加者
一般枠	先着順	無料	821人／定員850人

イベント内容

概要

AFEELAの先進運転支援システム（ADAS）、その中枢を支えるデータ取得・前処理・AIモデル接続の裏側に迫る。
ソニー・ホンダモビリティが手がける「AFEELA」は、従来の量産車とは一線を画す新しいモビリティとして注目を集めています。
40以上のセンサーと高性能SoCを備え、AIがリアルタイムに周囲を認識・判断することで、高精度地図に依存せず、昼夜・天候・場所を問わない走行を目指す──
それがAFEELA独自の先進運転支援システム（ADAS）である「AFEELA Intelligent Drive」の方向性です。

本イベントでは、AFEELAのADAS領域において、「データをどう集め、どう扱い、どうAIへつなげていくのか」という開発の中枢に迫ります。

【第1部】AFEELAが描くモビリティのビジョンと開発体制
まずは、ソニー・ホンダモビリティの組織、そしてAFEELAが実現しようとしているモビリティ像を紹介します。
「人とモビリティの関係を再定義する」という思想のもと、どのようにADAS開発チームが編成され、どのような開発体制・文化・価値観で進められているのか。
AFEELAにおける自動運転支援開発の全体像を把握できる導入パートです。

【第2部】データセット開発──正確な認識を支えるデータ取得と前処理の設計
AFEELAでは、ADAS技術の精度を左右する「データの質」に徹底的にこだわっています。
センサーやカメラ、各コンポーネントが取得するデータの特徴、そしてそれらをどのように統合・前処理して学習モデルに接続しているのか。
AFEELAのデータパイプライン設計と、データ収集から学習への橋渡しの仕組みを明らかにします。

【第3部】AIモデル開発──データを「理解」へと昇華させる学習アプローチ
取得したデータをもとに、AIがどのように環境を認識し、運転判断へとつなげていくのか。
AFEELAでは、学習AIベースのアプローチを採用し、Planner（走行計画モジュール）によるトラジェクトリ（軌跡）予測など、複雑な状況下での判断精度を高めるための工夫を重ねています。
このセッションでは、AFEELA流のAIモデル設計思想と、学習効率・実行効率を両立させる開発フローを解説します。

＝＝＝＝＝＝
AFEELAの開発は、技術選定を費用対効果だけでなく将来を見据えた「筋の良さ」で判断し、少数精鋭チームが短いサイクルでトライ＆エラーを繰り返しておこなっています。これがソニー・ホンダモビリティならではの開発文化です。

《本イベントで学べること》
データセット開発からAIモデル実装までを貫く開発フローの全体理解
自動運転技術におけるAI学習設計の実践知
制約や階層にとらわれず技術の筋の良さで判断する、ソニー・ホンダモビリティの開発文化

AFEELAのADAS技術を支える、Mobility Tech Compnayならではの“最先端の技術開発と挑戦”を、リアルに体感してください。

※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。

タイムスケジュール

時間	内容
19:00〜19:05	オープニング
19:05～19:15	【第1部】AFEELAが描くモビリティのビジョンと開発体制堀場歩ソニー・ホンダモビリティの組織、そしてAFEELAが実現しようとしているモビリティ像を紹介します。「人とモビリティの関係を再定義する」という思想のもと、どのようにAD/ADAS開発チームが編成され、どのような開発体制・文化・価値観で進められているのか。 AFEELAにおける自動運転支援開発の全体像を把握できる導入パートです。
19:15～19:25	【第2部】データセット開発──正確な認識を支えるデータ取得と前処理の設計牧野尚人 AFEELAでは、AD/ADAS技術自動運転の精度を左右する「データの質」に徹底的にこだわっています。センサーやカメラ、各コンポーネントが取得するデータの特徴、そしてそれらをどのように統合・前処理して学習モデルに接続しているのか。 AFEELAのデータパイプライン設計と、データ収集から学習への橋渡しの仕組みを明らかにします。
19:25～19:40	【第3部】AIモデル開発──データを「理解」へと昇華させる学習アプローチ周藤泰広、山口凜太朗取得したデータをもとに、AIがどのように環境を認識し、運転判断へとつなげていくのか。 AFEELAでは、学習AIベースのアプローチを採用し、Planner（走行計画モジュール）によるトラジェクトリ（軌跡）予測など、複雑な状況下での判断精度を高めるための工夫を重ねています。このセッションでは、AFEELA流のAIモデル設計思想と、学習効率・実行効率を両立させる開発フローを解説します。
19:40～20:05	トークセッション＆質疑応答
20:05～20:10	クロージング

※ 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。

登壇者

堀場歩

ソニー・ホンダモビリティ株式会社
オートノマスシステム開発部
システムデザイン課
シニアマネジャー

2002年本田技研工業株式会社入社
2020年に世界初で型式指定を受けた自動運転レベル3においてシステム設計を担当
2022年ソニー・ホンダモビリティに出向
現在AFEELAのAD/ADASシステム設計に従事

牧野尚人

ソニー・ホンダモビリティ株式会社
オートノマスシステム開発部
データ・AI開発環境課

2009年ソニー株式会社入社
民生用/業務用カメラの画質制御ソフトウェア開発を担当
2023年ソニー・ホンダモビリティに出向
現在、データセット開発に従事

周藤泰広

ソニー・ホンダモビリティ株式会社
オートノマスシステム開発部
AIモデル開発課
シニアマネジャー

2002年ソニー株式会社入社
本社研究開発部門にて画像信号処理、コンピュータビジョン、AIモデルの研究開発および商品化に従事
2023年ソニーセミコンダクタソリューションズに転籍
2023年ソニーホンダモビリティに出向
現在、AD/ADAS AIモデル開発に従事

山口凜太朗

ソニー・ホンダモビリティ株式会社
オートノマスシステム開発部
NNプランナ課

2021年、DMG森精機先端技術研究センターに入社し、AIを用いた半田画像の異常検知システムの開発を経て、株式会社WALCに出向し、ロボットアームを搭載したAMRの開発チームのマネージャーとして、自動運転やシステム全体の開発を経験。その後、2025年1月より、SHMに入社し、NNプランナー課として、AIプランナーの開発に従事。