ウーブン・バイ・トヨタの自動運転AIの開発環境「アクティブ・ラーニング」の仕組み。7つの工程があり、これらを循環させて開発が進む。この開発サイクルを高速に回し続けることで自動運転技術の性能を向上させていく（出所：ウーブン・バイ・トヨタ）
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トヨタ自動車子会社のウーブン・バイ・トヨタ（東京・中央）が自動運転AI（人工知能）の学習データ作成環境について明らかにした。走行車両から収集したデータを7つの工程に分けてAIモデルに学習させ、AIモデルの性能を高める。AIベースの自動運転が米中で広がる中、トヨタと連携することで開発を加速する。
ウーブン・バイ・トヨタは自動運転AI開発環境を「Active Learning（アクティブ・ラーニング）」と呼び、7つの工程から成る。（1）データ収集（2）課題優先順位付け（3）データセット作成（4）AI（人工知能）モデル学習（5）シミュレーション評価（6）車両評価（7）リリース（市場投入）判断──である。（7）のリリース判断を経て、成果物である「自動運転ソフト」が車両に搭載されたら、再び（1）のデータ収集に移行する。循環プロセスとなっており開発サイクルを速く回し続けることで、自動運転技術の性能を高めていく。
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