エンドライブCTOインタビュー：mileに組み込まれた最新AI技術の全容

# エンドライブCTOインタビュー：mileに組み込まれた最新AI技術の全容

モビリティサービスの領域で注目を集めているエンドライブ社。同社が提供する自動車管理アプリ「mile」は、AIを活用した先進的な機能で多くのユーザーから支持を受けています。今回は、同社のCTO（最高技術責任者）に、mileに組み込まれた最新AI技術について詳しく伺いました。

## mileを支える技術基盤とは

「mileは単なる車の管理アプリではなく、ユーザーの自動車ライフを総合的にサポートする存在を目指しています」と語るCTO。同アプリの中核にあるのは、複数のAI技術を統合したプラットフォームです。

「私たちが特に力を入れているのは、自動車関連データの高精度な分析と予測です。例えば、燃費や車両状態のデータを収集・分析し、最適なメンテナンスタイミングを提案する機能などが挙げられます」

## 画像認識AIの活用事例

mileの特徴的な機能の一つが、画像認識AIを活用した「ダメージチェック」です。ユーザーが車の外観を撮影するだけで、傷や凹みを自動検出し、修理の必要性や概算費用を提示します。

「この技術開発には苦労しました。多種多様な車種、色、光の条件など、変数が非常に多いからです。精度向上のため、10万枚以上の画像データでAIを訓練し、現在では95%以上の精度で損傷を検出できるようになっています」

## 自然言語処理による車両診断

もう一つの注目機能が、自然言語処理を活用した「音声診断アシスタント」です。ユーザーが車から聞こえる異音や振動の状況を音声で説明するだけで、AIが可能性のある故障原因を提示します。

「従来のトラブルシューティングでは、専門的な知識がないと適切に状況を伝えることが難しいという課題がありました。この機能により、ユーザーは整備士とより効率的にコミュニケーションを取れるようになります」

## プライバシーとデータセキュリティへの取り組み

高度なAI技術を活用するmileですが、ユーザーデータの保護も最重要課題として取り組んでいます。

「私たちは『必要最小限の情報収集』と『透明性のあるデータ利用』を基本方針としています。収集したデータは厳重に暗号化され、AIの学習に使用する場合も完全に匿名化しています。また、ユーザーはいつでも自分のデータへのアクセス権を持ち、削除も簡単に行えます」

## 今後の展望：予測分析と自動運転連携

今後のmileの開発ロードマップについて尋ねると、CTOは次のような展望を語ってくれました。

「次の大きな一歩は、予測分析の精度向上です。過去の運転パターンや車両状態から、将来的な故障リスクを予測し、事前に対策を提案できるようになります。また、自動運転技術との連携も視野に入れています。車両が自己診断した情報をmileと連携させ、より包括的な車両管理を実現したいと考えています」

## 技術開発の裏側：チームの多様性が鍵

革新的なAI技術の背景には、多様なバックグラウンドを持つエンジニアチームの存在があります。

「私たちのチームは、AIの専門家だけでなく、自動車整備の専門知識を持つメンバーや、UXデザイナーなど、異なる分野のプロフェッショナルで構成されています。この多様性がmileの使いやすさと技術的先進性を両立させる鍵になっています」

## まとめ：進化し続けるモビリティテクノロジー

エンドライブ社のmileは、AIを活用したモビリティサービスの可能性を広げています。車両管理の効率化だけでなく、ユーザー体験の向上と安全性の確保を両立させる同社の取り組みは、今後のモビリティ業界に大きな影響を与えるでしょう。

技術の進化とともに、私たちのカーライフもより便利で安全なものへと変わっていくことが期待されます。