デンソーテン、省メモリRAG技術を開発—車載エッジで生成AI対話を実現

デンソーテンは、車載エッジデバイス上での生成AI活用を目的に、RAG（検索拡張生成）を省メモリで実行できる新技術を開発したと発表した。同技術により、リソース制約の厳しい車載環境でも高度な対話機能が実現可能となる。

RAGは、大規模言語モデル（LLM）が外部データベースから関連情報を検索し、その知識を基に回答を生成する手法である。検索結果を元に回答するため、LLM単体よりも精度の高い応答が可能で、生成AIの実用化に不可欠な技術として注目を集めている。

車載分野では、生成AIをスマートコックピットやスマートキャビンのHMIに組み込む動きが加速している。運転中の目的地設定やナビゲーション、ニュースやエンタメ情報の検索・提案、さらには車両機能の音声制御など、対話アシスタントの応用範囲は拡大している。

デンソーテン（本社：兵庫県神戸市、代表取締役社長：米本宜司）は、今回の技術開発により、従来はクラウド処理が主流だったRAGをエッジデバイス上で軽量に動作させることを可能にした。同社は、メモリ使用量を大幅に削減する独自のアルゴリズムを採用し、車載ECU（電子制御ユニット）でもリアルタイム処理を実現したと説明している。

同社は今後、この省メモリRAG技術を量産車載システムへ搭載することを目指し、さらなる性能向上と実証実験を進める方針だ。これにより、ドライバーや乗客に対してより自然でインテリジェントな対話体験を提供できると期待される。