-
SVDataFlow基盤により自動運転向け学習データ処理を大幅に効率化
2025年9月9日 — AIベースの映像認識ソフトウェア「SVNet」を開発するスタートアップ、ストラドビジョン（代表：金ジュナン）は、CES2025で公開した「データ管理ワークフロー」をさらに高度化した新たなデータパイプライン「SVDataFlow」を発表した。本アップデートは、同社が推進する「デジタルトランスフォーメーション2.0」戦略の一環であり、大規模3D学習データを安定的に処理するための自動化・最適化機能の強化と、ハイブリッドクラウド環境に対応した高い拡張性の確保を実現している。
SVDataFlow：データ収集から分析までを統合する次世代パイプライン
SVDataFlowは、自動運転およびADAS開発に必要な膨大なセンサーデータを、収集 → インジェスト → 前処理 → アノテーション → 検証 → 分析／精算まで一貫して自動化する統合型データ管理パイプラインである。
-
SURF記録システム: カメラ、LiDAR、レーダー、車両CAN信号を高精度に同期し、高品質なデータ取得を実現。
-
AIベースの時間補正機能: 各センサーのタイムスタンプを微調整し、映像とポイントクラウドの整合性を向上。
-
オートラベリングエンジン & Auto-Sampling: 大規模データに対して自動ラベリングを行い、モデル性能向上に寄与するデータのみを選別。
-
Webラベリングツール（Labelit）＋ALAS: 事前学習済みラベルを活用したセミオートラベリングにより、反復作業を削減し生産性を最大化。
-
品質検証ネットワーク & WLS / WRS: ラベリング結果を自動検証・分析し、エラー率を最小化するとともに、データ資産の再利用性を向上。
ストラドビジョンは、今回のデジタルトランスフォーメーション2.0を通じて、ハイブリッドクラウド基盤による高い拡張性を確保した。SVDataFlowはオンプレミスとクラウドを組み合わせた構成とすることで、顧客環境や要件に柔軟に対応できる設計となっている。これにより、大規模データ処理時にはクラウドリソースを即座に拡張できる一方、データセキュリティ規制が厳しい地域やプロジェクトではオンプレミス運用を併用することで、安全性と規制対応力を強化している。
SVDataFlowの導入により、ストラドビジョンは
-
3Dデータ処理速度の向上
-
ラベリング効率30〜40％改善
-
運用コスト削減
といった効果を実証した。特に、ALAS（Auto-Labeling Assistant Service）における3Dマップ読み込み最適化により、グローバル作業者のワークロードを大幅に軽減した点が特徴である。
ストラドビジョン データイノベーションセンター長の 金インス氏は、次のように述べている。「SVDataFlowは単なるデータパイプラインではなく、品質・生産性・効率性・拡張性を高次元で両立した業界最高水準のデータ管理基盤です。2025年末までに製品化を推進し、2026年には『SVDataFlow as a Service』として展開することで、グローバル市場においてお客様と共にデジタルトランスフォーメーションを牽引していきます。」