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ストラドビジョン データイノベーションセンターのキム・インス センター長、AWS re:Invent 2025で次世代データプラットフォーム戦略を公開
2025年12月8日 —自動運転車向けAIビジョン認識技術企業のストラドビジョン（STRADVISION）は、2025年12月1日から5日まで米国ネバダ州ラスベガスで開催された「AWS re:Invent 2025」において、次世代技術ロードマップを発表した。本セッションはストラドビジョンのデータイノベーションセンター長であるキム・インス（Kim Insu）氏が登壇し、AWS（Amazon Web Services）との協業を拡大しながら、データ処理、データキュレーション、AIベースの認識開発において増大する複雑性を解決するためのオンプレミスとクラウドを統合したハイブリッドデータアーキテクチャ戦略を紹介した。
キム氏は講演の中で、ストラドビジョンをはじめとする世界の自動運転業界が直面する主要な課題として△マルチモーダルセンサーデータの爆発的な増加 △AIモデルの大規模化 △グローバルR&D組織の拡大に伴う運用上の複雑を挙げた。同氏は、オンプレミス環境だけでは開発の反復速度、リソースの柔軟性、大規模実験の実行能力に限界が生じ始めており、これが次世代認識モデル開発に必要な能力の確保を困難にしていると指摘した。
これに対応するため、ストラドビジョンはオンプレミスインフラとAWSを有機的に連携させたハイブリッドクラウドパイプラインを導入し、エンドツーエンドのデータエコシステムを近代化していると説明した。この戦略により、社内の中核システムを維持しながら、AWSのスケーラブルなデータ収集、処理、キュレーション、オーケストレーション機能を活用することが可能となる。また、すべてのデータワークフローをクラウドへ移行するのではなく、データパイプラインを再設計することで運用ボトルネックを解消し、より効率的で安定性と柔軟性に優れた大規模データ運用を実現している。
キム氏は次のように述べている。「AWSは、自動運転開発の基盤となるデータエコシステムを近代化するための重要な技術基盤を提供します。AWSを組み合わせたハイブリッド構造により、大規模なデータ収集、キュレーション、前処理、データ配信プロセスを柔軟に運用できるようになりました。これらはオンプレミス環境だけでは徐々に難しくなっていた部分です。」さらに同氏は、「このハイブリッドアプローチは、ストラドビジョンのプラットフォーム、インフラ、プロセスを強化し、AI開発を次の段階へと進化させる重要な基盤になるでしょう」と強調した。
ストラドビジョンは今回発表したクラウドベースのイノベーションロードマップを通じて、グローバルデータアクセスの統合、データ取り込みから検証までの全工程の自動化、大規模な合成データ生成などを含むハイブリッドベースの次世代データプラットフォームの高度化を継続的に推進する計画だ。これにより、グローバルエンジニアリング組織間の効率的な協業、迅速な開発サイクル、そして一貫したデータ品質の強化を実現していくとしている。