ADAS（先進運転支援システム）、その延長にある自動運転または自律走行技術において、カメラ画像や3次元スキャナーのデータを分析・認識するため、人工知能技術が注目されている。デンソーも独自にこの技術を研究しており、自社のADASに積極的に適用している。
ここでいう人工知能技術は、具体的には機械学習およびディープラーニングと呼ばれるものだ。これらの技術に欠かせないのがニューラルネットワークという計算技術。ニューラルネットワークというのは、人間の脳細胞（ニューロン）を模したもので、従来のコンピュータのようにデータを数値で評価するのではなく、データのパターンに重みづけをすることで評価している。数値を比較するのではなく、違うデータでも特徴的な共通パターンがあればそれを同じものと分類することができる。機械学習とは、その共通パターンをなるべく誤差や間違いがないようにするため、パラメータ（どのパターンにどんな重みづけをするか）をチューニングし、大量のデータを分類させていくことだ。
つまり、ADASにおける人工知能研究は、歩行者、道路、標識、建物、車両などのデータをどれくらい持っているかがポイントとなる。このデータが多いほど、機械学習の精度があがり、周辺環境の認識、自動運転の状況判断の信頼性が高まる。ADASや自動運転を目指すメーカー、サプライヤー、ベンチャー企業などは、当然、学習させるための大量のデータ、膨大な演算リソース、そして先進的なアルゴリズム開発に注目し、研究を続けている。
デンソー 基礎研究所の川原伸章所長によれば「他社と比較してどれくらいの技術力にあるのかの評価は難しいが、必要なデータの蓄積では優位性はある」という。長年ADASのためのシステム、コンポーネントを研究・開発してきた同社は、この分野での人工知能技術の適用に自信があるようだ。
では、デンソーはどんな企業をこの分野でのライバルと思っているのだろうか。この質問については、やはりボッシュとコンチネンタルの名前が挙がった（川原所長）。先ごろ、グーグルからシャフトやボストンダイナミクスを買収したトヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）とは、協業の議論をしているとのことで、ライバルはロボットやAIのベンチャーではないようだ。
