2020年1月17日
AIがフォーミュラEのレースカーをピーク効率で走らせる仕組み
フォーミュラEレースに欠かせない能力は、データを迅速に分析して活用し、電気自動車のパフォーマンスとバッテリ効率を改善できることです。Venturiチームの代表であるSusie Wolff氏は、この領域で人工知能を活用できると言います。
[編集者注: このポッドキャストは2019年8月7日に公開されたものです。]
フォーミュラ1レースでは、設計から製造まで、車全体の開発をチームが手がけますが、Venturiレースチームの代表であるSusie Wolff氏によれば、フォーミュラEでは違います。電動レースカーの80%は標準化されているので、チームごとの差別化要素は最後の20%、つまりソフトウェアにあるのです。
フォーミュラEは「最終的にはソフトウェアのレースです。ソフトウェアの面で迅速な開発、アップグレード、対応が求められます」とWolff氏は説明します。「当然ですが、ソフトウェアに取り組むと大量のデータを扱うことになります」
そのような状況で、レースチームがリアルタイムに対処できるようになるには、人工知能やハイパフォーマンスコンピューティングのテクノロジーが不可欠であることが明らかになっています。このヒューレット・パッカード エンタープライズのVoice of the Customerポッドキャストでは、Wolf氏をゲストに迎え、進行役を務めるDana Gardner氏と共に、フォーミュラEレーシングの挑戦と、限界をテストして効率を最大限に高めるためのテクノロジーの役割について話します。
Dana Gardner: こんにちは。BriefingsDirect Voice of the Customerの新しいポッドキャストシリーズへようこそ。私はInterarbor Solutions社の主任アナリスト、Dana Gardnerといいます。デジタルトランスフォーメーションの成功事例についてのディスカッションで司会進行役を務めます。
今回のディスカッションでは、フォーミュラEレーシングスポーツの世界に足を踏み入れて、ハイレベルな自動車レースのテクノロジーイノベーションについて語ります。ここでは、データ主導のテクノロジーとイノベーションの活用事例として、高性能な電気自動車で限界をテストして効率を最大限に高めるための取り組みについて学びます。
フォーミュラEのデータ主導の発展と改善のプロセスについて最新情報を知るために、モナコを拠点とするVenturiフォーミュラEチームのSusie Wolff代表を迎えました。
ようこそ、Susie。
Susie Wolff: お招きいただきありがとうございます。
Gardner: フォーミュラEレースは素晴らしいショーとファン体験をもたらしていますが、このレースが始まった一番のきっかけは何でしょう? どのようにして始まったのですか?
電動カーレースへの道のり
Wolff: フォーミュラEはスタートアップ企業のようなものなので、その歴史は本当に興味深いストーリーです。私たちはわずか5シーズンを過ごしたにすぎませんが、フォーミュラEとその運営はモータースポーツの世界に混乱をもたらしました。というのも、成長を続けるレースという新しい概念を提示したからです。
レースは都市の中心部で開催されます。よく知られた世界中のいくつかの首都の中心で1日限りのイベントのためにトラックが整備されるのです。都市の中心部にトラックを用意するので、通常はわずか1日のイベントとなり、トラックを使える時間はとても限られています。これはモータースポーツの世界ではかなり珍しいことです。朝、目が覚めると、私たちはテスト走行を行い、予選を終えてレースを始めます。
それでも、フォーミュラEは新しい観客を引き付けています。レースサーキットまで出かける必要はなく、高価なチケットを買う必要もありません。観客がレースを見るために出かけるのではなく、レースが彼らの元にやってくるのです。
フォーミュラEのテクノロジーは間違いなく観客にとってまったく新しいものです。騒音はとても小さく、ほとんどは車が通過するときのシュッという音だけです。フォーミュラEは新しいテクノロジーのショーケースなので、3~5年以内にそのテクノロジーを道路で目にするようになるでしょう。
自動車業界は電動モビリティによる大きな変革のただ中にあり、モータースポーツもフォーミュラEを通じて同様の流れの中にいます。私たちはすでにいくつかのテクノロジーが路上で実用化されているのを目にしており、その数は年々増えていくでしょう。モータースポーツが得意とすることは、最新のテクノロジーをテストして披露することです。
Gardner: 私は車が出す音について聞きたいと思っていました。というのも、私は何年か前にモナコで開催されたF1レースを観戦して楽しんだのですが、エンジン音はその大きな割合を占めていたのです。電動のレースカーがとても静かであることの他に、フォーミュラEのレースが従来のF1と異なる点は何でしょうか?
Wolff: エンジン音は最大の違いです。それに慣れるには少し時間が必要でした。エンジンの咆哮は感情や情熱をかき立てます。明らかに、フォーミュラEカーではいかなる騒音も聞こえません。
道路で見かけるようになった電気自動車でさえ、走り始めがあまりに静かなので、私はパワースイッチをオンにする度に「車が動かない。何かのトラブル?」と考えてしまいます。電気自動車ではエンジン音はしないことをすっかり忘れているのです。
もう一つの違いは、フォーミュラEではテクノロジーの進歩とその進歩の速さがレースを通じてすぐに明らかになることです。昨シーズンまで、各ドライバーには2台の車が用意され、レースの中盤で車を乗り換える必要がありました。レースの距離を走りきるまでバッテリがもたなかったからです。今では、バッテリのテクノロジーが急速に進歩したので、1台の車と1基のバッテリで1つのレースを走りきることができます。私は、このような状況が実はフォーミュラEの長所だと考えています。つまり、新しいテクノロジーと電動モビリティのショーケースなのです。さらに、素晴らしいレースの興奮が加わることで、とても魅力的な体験が得られます。
Gardner: スタートアップ企業としてのVenturi社について教えてください。また、どういう経緯でチーム代表になったのでしょうか? かなり長い間、あなたはレースの世界に身を置いてきました。
ドライビングキャリアを生かす新しい道
Wolff: そうですね。私はキャリアの大部分をレースの世界で過ごしてきました。わずか8歳でカーレースを始めて、レーシングドライバーとしてのキャリアを積み重ね、そしてF1のテストドライバーになりました。
その後、レースの現場を離れて全く別のことをやろうと決めて、セカンドキャリアを始めました。私はモータースポーツに関わることはないだろうと思っていました。夫のToto Wolffがモータースポーツの世界にいるからです。彼の下で働きたくはないし、彼と競うつもりもなかったので、本当に異なるチャレンジを探し求めていました。そしてVenturi社と出会いました。
Venturi社の社長であるGildo Pastorは素晴らしい人物で、電動モビリティの先駆者です。彼は自動車をバッテリで走らせることの可能性を最初に見出した1人で、地上でのスピード記録を数多く打ち立てました。そのすべては電気自動車によるものです。彼はフォーミュラEに最初から参戦し、その将来性に気づきました。
チームの拠点があるモナコは非常に小さな公国ですが、モナコグランプリによって非常に豊かなレースの歴史があります。私がまだレースの世界にいたときに、GildoはフォーミュラEの彼のチームで走らないかと連絡してきましたが、素直な性格ではなかった私は、フォーミュラEは長くは続かないだろうと思っていました。そして「ありがとう。でも遠慮しておきます」と答えました。
しかし昨年、彼はまた連絡してきて、「いいかい、私たちは一緒に組むべきだ。君はチームの運営を楽しめると思うよ」と言ったのです。私たちはすぐに素晴らしいやり方で協力することができました。それは私にとってまさに理想的なチャレンジでした。フォーミュラEは新しい形のレースであり、新境地を開拓するもので、刺激的な発展段階にあります。新しい仕事は、モータースポーツのビジネスと運営に足を踏み入れる理想的なステップでした。
Gardner: フォーミュラEカーでエンジン音がしないという事実はそれほど気になりません。私の内なるギークが車を見るとワクワクするのです。そういう面があるのは自分だけではないと思っています。私はテクノロジーに大きな関心があり、小さな改良を重ねて物事を進歩させるという考えや、人と機械がそれぞれ最高のパフォーマンスを発揮して協力するという考えが好きです。
あなたの内なるギークについてお聞かせください。フォーミュラEカーについて新鮮に感じて夢中になるものは何でしょうか? 従来のモータースポーツと新しい電動カーレースとの間で、改善のプロセスはどのように違いますか?
ソフトウェアによるチャレンジ
Wolff: 私がワクワクするのは、従来のモータースポーツとは大きく異なるチャレンジです。
フォーミュラEの基盤となる新しいコンセプトは本当にうまく機能しています。たとえば、今シーズンの8回のレースで8人の異なる優勝者が出ました。他のカテゴリ、たとえばF1では、そのようなことにならず、レースに勝つ可能性があるのは有力な3チームだけです。しかし、フォーミュラEでの競争はまったく異なります。
また、フォーミュラEのチームは車をゼロから組み上げることはありません。F1のチームには、自分たちの車のすべてを設計して製造する責任がありますが、フォーミュラEでは、車の80%は標準化されています。つまり、すべてのチームの車は80%まで同一の部品で作られているのです。残りのパーツは、車の駆動系、リアサスペンション、リアエンド設計の一部です。
そのため、フォーミュラEの大きなチャレンジはソフトウェアにあります。最終的にはソフトウェアのレースであり、ソフトウェアの面で迅速な開発、アップグレード、対応が求められます。さらに、ソフトウェアに取り組むと大量のデータを扱うことになります。
この事実は、フォーミュラEにおける最大のチャレンジの1つです。ハードウェアのレースと言うよりもソフトウェアのレースと言うほうが適切でしょう。ハードウェアであれば、シーズンの始めにセットアップして運営組織によって承認されたら変更することはできません。
フォーミュラEでは、パフォーマンスを左右するのはソフトウェアです。データを迅速に分析して活用し、再構成できれば、すばやく弱点を見つけて修正し、トラック上でのパフォーマンスに反映できます。
Gardner: 最終的にソフトウェア開発のチャレンジになるという事実は、私にとって魅力的な話です。80/20の規則は、他の多くのソフトウェア開発にも当てはまるからです。80%までは、かなり単純なモジュール方式の開発を行いますが、成功を左右するのは最後の20%です。
リアルタイムで行う作業について教えてください。レース当日にソフトウェアを微調整していますか? どうやって行うのでしょう?
勝利を掴む: 準備作業とレースでのデータ処理
Wolff: まず、準備作業はレースのパフォーマンスを大きく左右します。モナコにある私たちのファクトリーにはシミュレーターがあり、そこで大半の準備作業が行われます。私たちはわずか1日のイベントに向けて取り組んでおり、レース日はすべての作業を8時間の枠につめこむ必要があるので、部署間でデータを分析して利用できる時間は非常に限られています。
大部分の準備作業は、ファクトリー内のシミュレーターで進められます。各ドライバーは4~6日間シミュレーターで作業してレースに備えます。私たちはそこでコーディングをすべて完了し、レースのスタートからフィニッシュまでを最大限に効率化する方法を見つけようとします。さらに、大部分の分析作業も行います。
レース日は時間に余裕がないので、レース現場に到着した後は微調整のみを行います。そのため、とても効率的な作業が求められます。私たちはエラーを最小限に抑えてチャンスを最大限に高める必要がありますが、これは大きなチャレンジです。
チームに200人のエンジニアがいれば可能でしょう。しかし、フォーミュラEの規則では、レース日の技術チームは20人に制限されています。そのため、最大限のパフォーマンスを得るには、効率がなにより重要なのです。
Gardner: シミュレーションとモデリングの段階では、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) や他のデータテクノロジーを活用していることでしょう。しかし、特に興味をそそられるのは、20人という制限の中で微調整を行うリアルタイムの作業です。人員が限られた短期集中型の環境で、リアルタイムのデータ処理という問題をどのように解決したのですか?
Wolff: まずは、適切な人員を配置し、全員が協力して作業できるような環境を整えて、チームが必要なノウハウを得られるようにします。データはリアルタイムで生成されるので、レース中に車に問題が発生するとすぐにわかります。現在では、車の中からさまざまなことを制御できるので、多くの場合、問題を解決できるかどうかはドライバーにかかっています。非常に重要なデータはステアリングの画面に表示されます。
車の中で設定を変更できることは、ドライバーにとって大きなチャレンジにもなります。つまり、どれほど速く走れるかという能力に加えて、車とバッテリを効率よく管理する能力も求められるのです。
最も重要なことは、データを生成し、迅速に分析して活用し、パフォーマンスにつなげることです。この領域で、ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は私たちに大きなメリットをもたらしてくれました。何よりもまず、エンジニアがファクトリーからトラックにデータを転送する際の速度が向上しました。また、HPEのテクノロジーを活用することで、シミュレーターのレベルが向上し、準備作業でさらに多くの処理を行えるようになりました。
これらの成果はまだ始まりにすぎません。私たちは今、あらゆる領域に目を向けて、データ処理を高速化できる場所を探しています。さまざまな面から検討することで、小さな改善を積み重ねることができます。
Gardner: フォーミュラEはチームスポーツなので、あなたはさまざまなレベルで数多くのテクノロジーパートナーと協力しています。テクノロジーパートナーに何を求めていますか?
パフォーマンスを高めるのに最適なパートナー
Wolff: モータースポーツでは、良い仕事をしたかどうかはすぐにわかります。レースは2週間ごとに開催され、結果をトラックで知ることができるからです。これは厳しい現実です。表彰台の真ん中に立てれば、すばらしい仕事を成し遂げたことになり、表彰台の隅にいたら、さらなる努力が必要になります。私たちはレースに向かうたびに現実と向き合うことになるのです。
チームをベストな状態に保つには、ベストなパートナーと連携する必要があります。私たちは常に、この分野でトップレベルの企業と連携することを望んでいますが、重要なのは、ニーズを正確に把握して、役に立つ製品やパッケージを構築できる能力です。モータースポーツで求められるものは非常に特殊です。一般的なIT企業や会社のように、既存のソリューションを適用できるところではありません。何ができるか、そして何がパフォーマンス向上をもたらすのかを再検討する必要があります。
私たちは、機敏に対応できる企業を求めていますが、できれば、モータースポーツの経験があることが望ましいでしょう。そのような企業は、この分野のニーズを把握しており、必要なものを提供できます。また、時間に厳しい制約があるためにモータースポーツで必要とされない物事についてもわかっています。重要なのは、トラックでパフォーマンスをもたらす領域に取り組み、パフォーマンスにつながらない領域でリソースや時間を無駄にしないことです。
Gardner: モータースポーツでは通常、最高のパフォーマンスを得るために多くの時間が費やされ、試験コースで得られるデータや摩擦と加速度の比率のような可変要素については、最も優れた値を得ることが目標になります。一方で、フォーミュラEでさらに重要となるのは、ドライバー、パフォーマンス、電気システムの効率の関係であることがわかりました。
フォーミュラEから学んで、一般の電気自動車の業界にフィードバックできることはありますか? フォーミュラEの競争の一部は、バッテリーを長く持たせながらパフォーマンスを発揮するという効率化を通じて、すべての電力を最適に利用することではないでしょうか。
Wolff: まさにそのとおりです。多くのメーカーが参加しているのはそのためです。フォーミュラEには、BMW、アウディ、ジャガー、そして今やメルセデスやポルシェなど、業界の有名メーカーが名を連ねています。彼らは、フォーミュラEを自社のテクノロジーを開発して公開するためのプラットフォームとして活用しているのです。自動車業界は、次世代の電気自動車に最適なテクノロジーを開発するために、電動レースに多額の資金を投入しており、これらのテクノロジーは非常に早く進歩しています。フォーミュラEの面白さは、私たちがその最前線にいることです。
私たちは純粋にパフォーマンスを追求しているので、レースカーとその駆動系は最高の効率とスピードを兼ね備えている必要があります。メーカーがフォーミュラEを通じて手に入れたあらゆるテクノロジーやノウハウは、組織にフィードバックされ、自社の電化技術や電動モビリティの改善点や課題を把握するのに役立つでしょう。
Gardner: 絶妙なタイミングで現れた新しいテクノロジーがあります。電動モータースポーツの改善と最適化を追求している状況で、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のテクノロジーが普及しつつあり、ステアリングのような末端のデバイスでも利用できるようになっています。
このようなインテリジェンステクノロジーの活用についてアピールする機会もありますか? データ分析の作業では、既存のデータを分析するだけでなく、次に何が起こるのかを推測するようになるのでしょうか? フォーミュラEでベストを尽くす取り組みの中で、AIを活用するという新たなチャレンジがあれば、お聞かせください。
データ処理をAIで加速
Wolff: 新しいチャレンジは始まったばかりです。私たちはパートナー、特にHPEとAIのテクノロジーについて話し合っています。モータースポーツでは大量のデータを生成することが欠かせないので、AIの活用は宝箱を開けるようなものです。
データを分析するには、人材、時間、そしてリソースを費やす必要があるのは明らかですが、私たちにできることは限られています。そのような問題に対処するために、AIの活用はすでに始まっています。何ができるかをライバルに知らせたくないので、ここで具体的に説明することはしません。
いくつかの事例では、AIがわずか数秒で大量の数値を処理して結果を出力できることが分かっています。AIがなければ、そのような結果を得るためにどれだけの時間がかかるか想像もつきません。ソフトウェアで明らかなパフォーマンス向上をもたらすには、膨大な量のデータ分析が必要ですが、AIを活用すると、データを処理して有益な情報を引き出す作業を加速することができます。この取り組みはまだ始まったばかりですが、私たちにとってレースの形勢を一変させる要素になるでしょう。
とてもエキサイティングな話ですが、AIを正しく活用できているかどうかを確かめることは重要です。さもないと、得られるはずの大きなメリットを逃すことになります。
Gardner: 近いうちに、レースの観客が楽しむのは車やそのスピードだけではなくなるかもしれません。AI環境のパフォーマンスを示すダッシュボードを目にするようになり、車と同様にAIに何ができるかがわかれば、観客にとってまったく新しい体験になるでしょう。AIが見て楽しむスポーツの一部になるとは誰も思っていなかったのではないですか?
Wolff: 私もそう思います。そんなに先のことではないでしょうね。とてもワクワクする話です。
Gardner: 私も期待しています。さて、そろそろ時間です。今回は、フォーミュラEレーシングにデータ主導のテクノロジーとイノベーションを取り入れて効率を最大限に高めるための取り組みについて話しました。
モナコを拠点とするVenturiフォーミュラEチームの代表であるゲストのSusie Wolf氏に改めて感謝いたします。Susie、ありがとうございました。
Wolff: ありがとうございます。
Gardner: また本日のデジタルトランスフォーメーション関するBriefingsDirect Voice of the Customerの成功事例をご視聴いただいた皆さまにも心よりお礼を申し上げます。ヒューレット・パッカード エンタープライズ主催のインタビューシリーズである、このポッドキャストは、Interarbor Solutionsの主席アナリストである私、Dana Gardnerがお送りしました。
ご視聴いただきありがとうございます。このBriefingsDirectシリーズを皆様のITコミュニティにもご紹介ください。次回もどうぞお楽しみに。
フォーミュラEレーシングにおけるAIの役割: リーダーのためのアドバイス
- フォーミュラEレーシングでライバルとの差を生み出すのはソフトウェアの領域です。
- トラック上でのパフォーマンスとバッテリ効率は、チームがどれだけ迅速にレースカーのデータを分析して利用し、弱点を特定して修正できるかにかかっています。
- AIはフォーミュラEで中心的な役割を担うようになりつつあります。AIのおかげで、チームはわずか数秒でパフォーマンスにつながる結果を得ることができます。
この記事/コンテンツは、記載されている個人の著者が執筆したものであり、必ずしもヒューレット・パッカード エンタープライズの見解を反映しているわけではありません。

Dana Gardner
Interarbor Solutions社主席アナリスト、51件の記事
1999年以来、Dana Gardnerは、エンタープライズソフトウェアソリューション、戦略、パートナーシップ、市場機会、新しいITビジネス機会などの分野を専門とするアナリストとして活躍しています。Danaは、The New York Times、The Wall Street Journal、The Boston Globe、The Washington Post、Businessweek、San Francisco Chronicle、Reuters、Associated Press、MSNBC.com、CNN.comなどの主要なニュースやIT業界出版物においてソートリーダーとしてたびたび取り上げられています。また熟練したマルチメディアコミュニケーターおよびエバンジェリストとして、ITおよびインターネットのイノベーションが、生産性の向上、従業員の効率化、総ITコストの削減などにもたらすビジネスメリットについて、数多くの業界レポートを発表しています。Interarbor Solutions社の創業者兼社長として、DanaはITベンダー、通信事業者、および一般企業向けのコンサルティングサービスの提供に実績を有し、さらにインターネットのソーシャルメディアを中核とする新しいコミュニケーション機能の提供にも力を入れています。今日ではあらゆる種類の企業が、教育、コミュニケーション、口コミでの情報拡散などを目的として、ブログ、ポッドキャスト、ビデオポッドキャストなどの積極活用を進めています。Danaは自身が推奨していることを自ら実践しており、ZDNetや個人ブログで活発に情報発信しているほか、ポッドキャスターとしても活躍しています。Danaは2005年にGillmor Gangの創設メンバーの1人としてポッドキャストの配信を開始しました。
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