アットプレス - モッピー

Beamr Blueprintは、自動運転システムで扱う膨大な映像データに対し、機械学習モデルの性能を維持しながら最適な圧縮方式を検証・提案する専門サービスです。

自動運転開発におけるデータ管理の課題

自動運転システムの開発では、実車走行やシミュレーション環境から得られる数十から数百ペタバイト規模の映像データが利用されています。データ量の急増により、ストレージの確保や管理コスト、運用負荷が開発チームの大きな課題となっています。一方で、各社で導入しているAIモデルやパイプラインが異なるため、映像圧縮がAIの認識精度に与える影響を検証する共通の評価基準が確立されておらず、導入判断が難しい状況にあります。※内容は発表日現在のものです。予告なしに変更されることがあります。

Beamr Blueprintによる検証と導入支援

Beamr Blueprintは、ビーマー社の専門チームが顧客の保有する映像データやAIモデル、ワークフローを分析し、最適な圧縮戦略を策定するサービスです。車載カメラからクラウド保存、AI学習環境に至るまでのパイプライン全体を評価し、損失圧縮および可逆圧縮の適用可能領域を特定します。これにより、コスト削減効果とAIモデルの精度維持を両立させた導入ロードマップの提供が可能となります。なお、同社のCABR技術は、映像品質と機械学習性能を維持したまま、ストレージやネットワーク、計算資源の利用量を最大50％削減できることがベンチマークで示されています。さらに物体検出評価では、平均適合率（mAP）の差分が2％未満に抑えられるという報告もあります。

エコシステムとの連携

ビーマー社は自動運転開発の基盤との連携も進めており、2026年7月にはIntempora社が提供するRTMaps AI Storeに同社の技術が採用されました。今後、Blueprintについてもパートナー企業を通じて提供が予定されています。

まとめ

Beamr Blueprintは、自動運転開発における映像データの管理コストと開発効率の最適化を支援する新サービスです。機械学習モデルへの影響を最小限に抑えた圧縮技術の導入により、高度なデータ活用を推進します。

自動運転開発の映像データ管理を効率化する「Beamr Blueprint」発表

自動運転開発におけるデータ管理の課題

Beamr Blueprintによる検証と導入支援

エコシステムとの連携

まとめ

関連リンク