TOYO TIREが目指す技術開発の未来――環境への対応、ソリューションを軸に

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カテゴリー: タイヤ事業戦略, 特集

 自動車産業が進化を続け、安全や環境への対応、さらにデジタル技術を活用したソリューションへの取り組みも加速する中、タイヤに求められる技術は大きく変化している。近年もAI(人工知能)によるシミュレーション技術の進化やセンシング技術など次世代技術を数多く発表し、これまで以上に開発を強化しているTOYO TIRE(トーヨータイヤ)。執行役員技術統括部門管掌の守屋学氏に現在の到達点と今後の方向性を聞いた。

 ――自動車産業がCASE、MaaSの時代に進む中でタイヤへのニーズはどう変化してきていますか。

技術統括部門管掌 守屋学執行役員
技術統括部門管掌 守屋学執行役員

 「CASEの中では特にEの部分に注目しています。これから電気自動車(EV)が主流になると見込まれる中、1回の充電でどれだけ長く走行できるかがポイントです。そうなるとタイヤに求められる燃費性能はより厳しくなってくると思います。

 先日、日本政府が2050年までに温室効果ガス実質ゼロを目指す方針を示しましたが、燃費あるいは省資源という観点から摩耗性能や軽量化も一層ニーズが高まってくると思います。また、自動車の静粛性は飛躍的に高まっていますので、タイヤにも快適性が大きく求められてきます」

 ――競合他社も開発体制を強化する中で自社の強みは。

 「例えば、北米市場で販売している大型SUV向けのタイヤはデザイン性を売りにしていますが、快適性も損なっていません。パターンデザインがアグレッシブになるとノイズは悪くなる傾向がありますが、我々にはそれを両立できる技術があります。

 また低燃費技術でいえば、国内のタイヤラベリング制度で転がり抵抗性能の最高グレード “AAA”を初めて発売するなど、優位性はあると認識しています。一方でウェットグリップ性能などは今後さらに強化していく必要があると思っています。

 将来的に自動運転化が進み、人間が運転しなくなってくれば、安全性能はより重要になってきます。人間の操作で安全を確保するのではなく、自動車の制御と路面に接しているタイヤが非常に重要で、そこが鍵になってきます」

データの一元管理と活用が鍵に

 ――トーヨータイヤの技術開発では材料設計基盤技術「ナノバランステクノロジー」と高効率・高精度タイヤ開発プラットフォーム「T―MODE」(ティー・モード)が2つの大きな軸ですが、どのくらい進化しましたか。

 「両方に共通して進化したのはデータの活用です。ここ数年、材料データや特性データ、解析データなど、いかにその情報を活用できるかが大きなポイントになってきています。かつては設計者が『こういうゴムを作りたい』と考えた時に、自身が持っていたデータを参考にして配合のレシピを試行錯誤して開発していました。一方で、現在の『ナノバランステクノロジー』では、過去に蓄積したデータからAIを活用して転がり抵抗やウェット、摩耗など各性能のレベル、最適な解を導き出すことができるようになっています。そこが大きな進化です。

 『T―MODE』でも以前はタイヤのプロファイルを色々と検討して自分が考える形状にするまでトライ&エラーを繰り返していましたが、現在は目標に対して、『こういう形状が最適』と、結果が瞬時に出てきます。

 今までのデータを基に、目標とする配合のレシピなり形状なりを予測できるようになったことが大きな進化です。最適な答えが瞬時に出る  当社の開発ではその手法が当たり前になりつつあります。解析にかかる時間は大幅に減るため、開発期間の短縮につなげることが可能です。

 また、AIによって経験則に基づいて考えていたこと以外の答えが出てくることもあります。我々が気付いていなかった部分が性能に寄与していると判明したケースもあり、新しい気付きにも役立っています。一方で、属人化を防ぐために熟練者の技術や匠のノウハウもデータ化していく必要があります」

 ――そのような開発が可能になった大きな要因は。

 「データの一元管理とそれを処理するハードの能力向上が大きな要因です。データは今までは個人で管理していましたが、共通化することで全員が活用できるようになりましたし、そのデータをどう活用すれば良いのかを考えるようになりました。

 2、3年前からデータの形式を統一しつつ、管理方法を整えてきました。そして、そのデータ自体を処理できるスーパーコンピューターの導入がありました。

 『T―MODE』は2020年にリアルタイムシミュレーション技術とスノー予測技術を新たに確立しており、転がり抵抗、ウェットグリップやノイズなど、タイヤのほぼ全ての性能をシミュレーションできるようになっています。これからはどれだけ精度を上げていくか  データが増えればよりAIの学習能力が高まり、精度も向上していくと期待しています。

 なるべく早い段階で全てAIを活用して開発できるようにしたいと思っています。人間による作業が完全になくなるわけではありませんが、今までより回数は減っていくと思います。

 また、『ナノバランステクノロジー』と『T―MODE』はあくまでも設計の段階で活用する技術です。プロトモデルが完成してから台上試験や実車試験は今後も必要になります。ただ、設計の精度が高まっていけば、今まで複数回評価をしていたものが、1回で済むようになっていくかもしれませんし、そうした効果はしっかりと出していきたいと考えています」


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