※本メディアアラートは、現地時間 2025年 9月 10日にドイツ・ミュンヘンで発表されたメディアアラート ( https://press.aboutamazon.com/aws/2025/9/aws-and-qualcomm-work-with-sony-honda-mobility-to-accelerate-the-development-of-ai-powered-afeela-ev
) の抄訳版です。


● AFEELA ユーザーは、AWS を活用したインフォテインメントと
パーソナライズされたドライビング体験を享受
● AWS 上で稼働する Qualcomm アクセラレーターが、
AFEELA の先進運転支援システム（ADAS）技術の開発と導入を加速

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Amazon.com, Inc.（NASDAQ: AMZN）の関連会社である Amazon Web Services, Inc. （以下、AWS）は、Qualcomm Technologies, Inc.（以下、クアルコム）、ソニー・ホンダモビリティ株式会社（以下、SHM）と、AI を活用した自律機能と高度なエンタテインメントシステムを融合させた、次世代スマートEV 「AFEELA」の開発スピードに関する新たな進展を発表しました。3社の連携により、 AWS のクラウドインフラストラクチャとQualcomm AI 100 アクセラレータを活用することで、SHMは先進運転支援システム（ADAS）の開発力を加速。AFEELAをコンセプトから進化させ、2026年の発売に向けた量産車両の実現をめざします。

ソニー・ホンダモビリティ株式会社 ネットワークサービス開発部ゼネラルマネジャーである高倉 大樹氏は、次のように述べています。「この連携やAWSクラウドを活用することにより、私たちはAFEELAを常にクラウドとつながるモビリティへと進化させ、安全性とエンタテインメントを融合させたパーソナルな乗車体験の実現をめざしています。AWS上のQualcommアクセラレーターの活用により、従来は数カ月を要していたシミュレーションにかかる開発期間を大幅に短縮し、かつこれまでにない膨大な規模の走行データの処理が可能になります」

360度を検知するセンサーとスマート なAI システムを搭載した統合ネットワークにより、 AFEELA は、道路状況を正確に認識し、実用性も備えた革新的で高度な自動運転支援を実現します。 AWS が提供する先進的な AI は、カメラや各種センサーから得られる膨大なデータを集約し、車両の 「見る・予測する・計画する」 を支援し、運転支援機能を強化します。SHM が実現する本インテリジェントシステムにより、ドライバーはより簡単に最適なルートを探し、駐車することが可能になります。

AWS 自動車＆製造事業本部ゼネラルマネージャーである Ozgur Tohumcuは、次のように述べています。「AWS はSHM およびクアルコムとの連携を通じて、自動車の開発と体験そのものを根本から変革しています。クラウド技術とAI機能をシームレスに統合することでドライビング体験を向上させ、SHM が革新的な機能をこれまで以上に迅速に顧客に届けられるよう支援します」

さらに、3 社はクラウドベースのインフラストラクチャとツールチェーンを構築し、SHM がデータシミュレーションの生成・処理・分析を効率化できるよう支援しています。これにより、SHM の ADAS 開発が飛躍的に加速します。本システムは、データ処理量の大幅な増加への対応を可能にし、適応型クルーズコントロール、駐車支援、自動運転などの ADAS 開発を強化し、最終的には AFEELA に搭載されるSnapdragon Ride SoC 上で稼働予定です。

Qualcomm Technologies, Inc. VP Product ManagementであるAnshuman Saxena氏は、次のように述べています。「AWS および SHMとの連携は、自動車のイノベーションにおける根本的な転換点です。シリコン技術とクラウドの拡張性を融合することで、ドライバーにこれまでにない卓越した体験を提供できます。クアルコムのエッジ AI 機能を AWS 環境で稼働することで、従来なら数年を要した進化をわずか数カ月に短縮し、消費者が自動車に求める水準の向上に貢献します」

Qualcomm AI 100アクセラレーターを搭載したAWS の Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）DL2q インスタンスは、Snapdragon Ride プラットフォームとの組み合わせにより、AFEELA の開発を大幅に加速させています。これにより、検証の高速化、大幅なコスト削減、さらに物理の環境では再現が難しい多様なシナリオでの高度なテストが可能になっています。これは単なる開発スピードの向上にとどまらず、クラウドコンピューティングとAIを融合させることで、車両の概念そのものを根本から再定義する取り組みです。


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