「Webとクルマのハッカソン2018」が1月27～28日の2日間、開催された。ハッカソンとは、与えられたテーマや課題に沿ってその場でプログラム、製品（プロトタイプ）開発を行ったり、事業プラン、課題解決ソリューションを完成させるコンテストだ。主催はWebとクルマのハッカソン2018実行委員会（事務局：KDDI総合研究所）。
このイベントでは、全国から集まったメーカーエンジニアや大学生がコネクテッドカー向けのアプリのアイデアと実装を競った。参加チームは全11チーム。課題はクルマの走行データとWebサービスを組み合わせたアプリ、サービス、ソリューションを開発するというもの。走行データは、画像とログデータが主催者が用意したサーバーから提供される。参加チームは、そのデータを、自分で開発したプログラムや、公開されたWeb API、AIライブラリを駆使して、自分たちのアイデアを実装する。
参加チームはほとんどがプロフェッショナル。かなり完成度の高いアプリやサービスを完成させていた。また昨今のブームからほとんどのチームがAIを活用していた。画像認識や音声認識に加え、コックピット内のUI/UXにからんで、会話、表情、走行データを組み合わせて、高度な運転支援を行うものが目立った。
例えば、レベル3以上の自動運転で、自動運転から手動への切り替え（レベル3では緊急時は人間が制御を引き継ぐ必要がある）をスムースにするため、危険個所をゲーム形式で伝えるシステムだ。自動運転中に事故多発箇所や危険な状況を見つけて、「見つけた！」というとコインをゲットできるというもの。コインは透過ディスプレイを仕込んだフロントウィンドにコインがジャンプするアニメーションで表示されるといった具合だ。
チャットボットなどの応用で、エンタメ要素を取り入れたドライブアシスタント、標識を読み取って注意喚起を行うアプリ、メロディロード（舗装のノイズがメロディになる道）をカーナビでバーチャルに再現するもの、AIエージェントの会話からガソリンスタンドの値段情報を情報サイトに投稿するシステム、あおり運転を検知して通報または警告するシステムなど、さまざまなアイデアがアプリが開発された。
あおり運転の検知はAIを利用して誤検知をなくすようになっており、警察や保険会社へ自動通報するシステムと、リアワイパーに取り付けたLEDが光の残像でメッセージを表示するもが発表された。
すぐにでも実用化できそうなものでは、LINEグループを利用して、旅行やドライブの高速道路やガソリン代の生産を自動的に計算してくれるアプリもあった。高速道路は位置情報と、走行データで利用したかしてないかを半自動で判断し、ガソリン代は走行距離で計算する。LINEのアプリとして開発されているので、LINEのさまざまなアプリやサービスとも連携でき、マネタイズもハードルが（他と比較して）低いものだ。
運行管理のアプリでは、走行映像をリアルタイムでオフィスから確認したり、車両の異常を検知すると、オフィスの模型の該当部分が光ったり、内部のトラブルはVRでボンネットの中やエンジンの中を確認できたりするものもあった。
全体の傾向として、AIを使ったドライブアシスタント系のアイデアが多かった。市場ニーズとしても、ADASや自動運転が進むにつれ操作性や車からの情報フィードバックに注目が集まっている。とくにボイスコントロール、ランプや警告音、固定メッセージではなく、エージェントとの会話での注意喚起やコミュニケーションは、自動運転やコネクテッドカーに期待されるインターフェイスだ。
コンテストは2日間（2日目は午後からプレゼンテーションや表彰式になるので実質1日半ちょっと）しかないので、AIの目的に応じたチューニングや学習までは限界があったが、画像認識や音声認識は有用なディープラーニングのライブラリが公開されており、各種のWeb APIと組み合わせれば、プロトタイプは十分に開発可能だ。
OEMメーカーは、クラウドやアプリを自前で構築しようとしているが、カメラ技術、画像認識、Web連携は、モジュールやサービスのマッシュアップ（組み合わせ）でかなりのことができるようになっている。
