従来の電動モビリティの中には、搭載するバッテリーの残量表示が必ずしも正確ではない場合がある、という問題があった。このため予期しない電欠の発生、あるいはバッテリー交換時期などを見過ごす可能性があった。

今回パナソニックの開発した技術は、クラウドに収集したバッテリーログを学習データとしてAIに活用。これにより、さまざまなバッテリーに対して高精度な電池残量推定モデルの構築に成功した。

運用するバッテリーのデータはクラウド上で管理する。UBMCの提供するAPIを利用することで、遠隔から電動モビリティ全てのバッテリーの状態をリアルタイムで把握することが可能だ。このサービスを使うことで、モビリティ事業者は利用者への適切な電池交換案内、シェアリング事業者は効率的な充電オペレーションなど、適切なサービス運用を行うことができる。

パナソニックは、このUBMCサービスと地図情報との組み合わせを提案している。現在位置から現状の電池残量で到着できる範囲を地図上に表示、あるいは利用者が設定した目的地や経由地に応じて最適な充電・電池交換ステーションを盛り込んだルートの提案など、新たな移動体験を提供する継続的な機能アップデートが可能だ。

なお、電動バイクメーカーであるglafitは、同社の新モデルGFR-02とLOMに今回の技術を採用した。最新の電池残量推定機能のバッテリーパックへの定期的なOTA（Over the Air）配信やAPIサービスの機能を12月から提供する。これにより利用者はスマホアプリを通じて1％刻みで電池残量を把握出来るようになる。


(出典：パナソニック Webサイトより)