Reach Automotive Technology Japan株式会社

AIOS

自動車メーカーによる差別化されたスマート機能の開発を支える、効率的で柔軟なインテリジェント基盤

AIOSは、自動車メーカーによる差別化されたスマート機能の開発を支える、効率的で柔軟なインテリジェント基盤です。300以上のシーンライブラリ、膨大な学習データ、専門分野に特化したエキスパートモデルに対応します。また、マルチエージェント開発フレームワークNeuSAR AI Frameworkおよびオーケストレーションツールを通じて、AI Agentの車載システムへの迅速な導入を支援し、先進運転支援の体験価値を柔軟かつ確実に実現します。

製品紹介

NeuSAR AI Framework
マルチエージェント開発フレームワーク「NeuSAR AI Framework」及びオーケストレーションツール

AIDV時代のスマートアプリケーション開発向けに設計され、マルチエージェント協調フレームワーク、モデル管理、演算リソース管理、データ管理の各モジュールおよびエージェント開発ツールチェーンを含む、包括的なAIアプリケーション開発支援を提供します。演算リソース、データ、モデルなどの共通リソースを統一的にカプセル化・管理するとともに、Agentの構築に向けて、グラフィカルなドラッグ&ドロップ式の開発環境を提供します。ユーザーの指示に応じて指定されたAgentの呼び出しと実行を制御し、開発者が認識・意思決定・協調の能力を持つ多様なAgentを効率的に開発・導入・管理できるよう支援します。

NeuSAR Incar AI Agents

スマートコックピットと車両制御向けの車載AIエージェントアプリケーション体系です。NeuSAR AI Frameworkのマルチエージェント協調フレームワークを基盤に、コックピット、車両制御、クラウドサービスを連携させ、自然言語による対話、ユーザー意図の理解、シーンのインテリジェントな生成、クロスドメインの機能連携を実現します。スマートモビリティアシスタント、車両利用アシスタント、運転アドバイス、長期記憶管理などの機能を統合し、ルート計画、スマートパーキング、インテリジェント車両制御、デバイス横断のタスク代行など、多様なアプリケーションに対応します。さらにユーザーの習慣とリアルタイムの車両状態を組み合わせ、受動的な指示への応答から、先回りしたシーンベースのサービスへの進化を実現します。既存の量産コックピットプラットフォームにAI機能を追加導入でき、自動車メーカーが差別化・パーソナライズされ、継続的に進化するスマートコックピット体験を迅速に構築できるよう支援します。

NeuSAR Outcar AI Agents

自動車メーカーのクラウド側データ分析とインテリジェント運用向けの専門AIエージェントアプリケーション体系です。NeuSAR AI CenterとNeuSAR AI BigDataプラットフォームを基盤に、車両運行データ、インテリジェントドライビングデータ、バッテリー状態データを統合し、インテリジェント分析アシスタントや高度な故障診断など、専門領域向けのAIエージェントを構築します。これにより、車両データの高度な分析、稼働状態の診断、意思決定支援を実現します。大規模言語モデルの推論能力と業界特化型モデルを組み合わせることで、従来のデータ分析プロセスをインテリジェントかつ自動化された分析サービスへと転換し、自動車メーカーの車両品質分析、故障原因の究明、製品改善の効率を高めます。さらに、自動運転アルゴリズムの継続的な改善、バッテリー性能管理、車両ライフサイクル全体にわたるサービスをデータ面から支え、膨大な車両データを持続的に運用可能なインテリジェントサービスへと発展させます。

中核製品能力

マルチエージェント協調

車載向けマルチエージェントシステムの実行環境を提供し、車両コンピューティングプラットフォーム上での安定した導入と継続的な改善を支援します。

アトミック機能のオーケストレーション

通信、診断、OTAなどの車両機能を呼び出し可能なサービスとしてカプセル化し、エージェントの推論と車載側の実行システムを効果的につなぎます。

マルチモデル接続

異なる大規模言語モデルやサードパーティ製エージェントを共通インターフェースで接続でき、モデル更新時も上位アプリケーションや下位の車両機能を再構築する必要がありません。

セキュリティガバナンス

権限管理、コマンド検証、サンドボックスによる分離、プロセスのトレーサビリティを通じて、エージェントによる車両機能の利用に管理可能かつ監査可能な安全境界を設けます。

シーンの再利用

100以上の車載シーンを蓄積し、シーンと策略の統一的な設定・配信・管理に対応することで、車種間の重複開発コストを削減します。

応用シーン

クロスドメインシナジー開発シーン

車両レベルのAIサービスシーン

ンテリジェントリソーススケジューリングシーン

マルチモデルアクセスシーン

データガバナンスシーン