AI初心者にもわかる！自動運転車のデータ処理を効率化する「ML-Safe」技術とは？
自動運転車の開発には、非常にたくさんの映像データが必要です。たとえば、車が周囲の状況を認識するために使うカメラの映像など、そのデータ量は「ペタバイト級」と呼ばれるほど膨大になります。この膨大なデータを扱うことは、保存場所の確保、ネットワークでの転送、そしてAI（人工知能）が学習するための計算など、さまざまな面で大きな負担となっていました。
2026年1月29日、ジャパン・トゥエンティワン株式会社が国内展開を支援するビーマー社は、この課題を解決する新しい技術「ML-Safe」の最適化に関する最新のベンチマーク結果を発表しました。この技術は、自動運転車の映像データを20〜50%も削減しながら、AIの「物体検出」や「物体位置推定」といった能力を高い精度で保つことができるというものです。
「ML-Safe」とは？：AIの精度を保ちつつデータを軽くする技術
「ML-Safe」とは、簡単に言うと「機械学習（AIの学習方法）の結果に悪い影響を与えずに、映像データのファイルサイズを小さくする」ためのアプローチです。これまでのデータ圧縮方法では、データ量を減らすとAIの認識精度が落ちてしまうことが課題でした。
しかし、ビーマー社の「ML-Safe」は、AIが物体を正確に識別したり、その位置を特定したりするために必要な情報（特徴量）をしっかり保護しながら、それ以外の部分を効率よく圧縮します。これにより、データ量を大幅に減らしつつ、AIが正しく動作するための精度を維持することが可能になります。
どうやって実現するの？：CABR技術の役割
この驚くべきデータ削減と高精度維持を両立させているのが、「コンテンツ適応型ビットレート（CABR：Content-Adaptive Bitrate）」という技術です。
CABR技術は、映像の「中身」を細かく分析します。そして、AIにとって特に重要な情報が含まれるフレーム（映像のコマ）や領域には多くのデータを割り当て、重要度が低い部分には少ないデータを割り当てることで、全体のデータ量を最適化します。これにより、無駄なデータは削りながら、AIが必要とする情報はしっかりと残すことができるのです。この技術は、すでにエンコード（圧縮）された自動運転車データセットへの再エンコード最適化でも、AIモデルの出力と高い一致を保つことが確認されています。
詳細については、ビーマー社のブログ記事で確認できます。
Deep Dive: Managing the Petabyte-Scale AV Video Data Bottlenecks
驚きの結果：データ削減と高精度検知の両立
今回の検証では、NVIDIAが公開している自動運転車向けのAIデータセット（PhysicalAI-Autonomous-Vehicles）からランダムに選ばれた600本の動画が使われました。最先端の物体検出器であるRF‑DETR（RF‑DETR）を用いて、COCO評価プロトコル（pycocotools）に準拠した物体検出の評価が行われました。
その結果、以下の点が明らかになりました。
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ファイルサイズ削減：20〜50%のデータ削減を実現。
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検出の一貫性：AIが物体を検出する精度（mAP：平均適合率）は0.96と非常に高い数値を維持。
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位置推定の一貫性：物体を囲む四角い枠（バウンディングボックス）のずれが非常に小さく、画素レベルで見てもほとんど違いがないことを示しました。
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信頼度の一貫性：AIが物体を検出した際の「自信の度合い」（信頼度スコア）も、圧縮前後で高い相関性を示し、特に高い信頼度の領域ではほとんど差がないことが確認されました。
総合的に見て、約20万件の検出オブジェクトにおいて、圧縮前の映像と最適化後の映像の間にほとんど違いがないことが示され、mIoU（平均Intersection over Union）は約0.97、mAPは0.96という高い数値が達成されました。
「ML-Safe」がもたらすメリット
この「ML-Safe」技術は、自動運転車の開発現場に以下のような実用的なメリットをもたらします。
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コスト最適化：データ保存にかかる費用、データの転送にかかるネットワーク費用、AIの学習にかかる計算費用を直接的に削減できます。
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開発スピードアップ：データ量が減ることで、データの移動やAIの学習サイクルが短縮され、開発の効率が上がります。
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リスク低減：固定的な圧縮方法とは異なり、シーンの複雑さや物体の重要度に応じてデータを動的に配分するため、AIが認識に必要な情報を失うリスクを減らせます。
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将来互換性：一貫性のあるデータ最適化により、将来的にAIモデルが進化しても、現在のデータを再利用できる基盤を構築できます。
今後の展開
ビーマー社は、自動運転車や先進運転支援システム（ADAS）の開発におけるデータ最適化のワークフローを、段階的に導入できるテンプレートとして提供する予定です。
CABRの仕組みや、AIの精度を保つメカニズム、既存のシステムへの組み込み方、そして実際の再エンコード最適化の運用方法について、ビーマー社のエンジニアと個別に相談することも可能です。面談の予約は、以下のオンラインフォームから受け付けています。
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英語での面談予約：AV Meeting
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日本語での面談予約：Beamr製品ページ
ジャパン・トゥエンティワン株式会社は、今後もビーマー社の革新的な技術を日本の企業が安心して利用できるよう、サポートを続けていくとのことです。
ビーマー社製品Web
EC・ソフトウエア事業Web
ビーマー社（Beamr Imaging, LTD.）について
イスラエルのヘルツェリアに本社を置くナスダック上場企業で、コンテンツ適応型ビデオソリューションの分野で世界をリードしています。「テクノロジー＆エンジニアリング・エミー賞2021」や「Seagate Lyve Innovator of the Year 2021」などを受賞し、53件もの特許に裏打ちされた軽量化技術は、見た目の品質を保ちながら最大50%のビットレート削減を可能にしています。
ジャパン・トゥエンティワン株式会社について
1992年9月に創業し、世界中の革新的な商材を通じて社会課題を解決するという理念を掲げています。イスラエルを中心に世界最先端のハイテク企業と提携し、日本市場での技術や製品のビジネス開発と販売を行っています。主な製品には、自動車の後付け衝突防止補助システム「モービルアイ」や、衛星画像データを活用した水道インフラ管理の「アステラ製品」などがあります。「モビリティ事業」「スマートインフラ事業」「EC・ソフトウェア事業」「ヘルスケア事業」の4つの事業を展開しています。
Web：https://www.japan21.co.jp/
お問い合わせ先
ジャパン・トゥエンティワン株式会社
東京本社：東京都渋谷区神宮前6-19-13 J-6ビル4F
Tel：03-6775-7450
E-mail：beamr@japan21.co.jp
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