今回の目的は、大規模な走行データを収集するとともに、マルチモーダル生成AIによる仮想データ生成を行い、現実には再現が難しい走行シーンを補完することで、高度な自動運転AI向けデータセットの構築だ。具体的には、複数車種を用いた多様な環境下での走行データの蓄積、自動ラベリングなどのデータ構築効率化技術を開発することで、大規模走行データの収集を行う。ほかにも、多種センサーに対応したマルチモーダル生成AIを構築することによる事故の直前など遭遇頻度の低い状況や多様な天候・時間帯を網羅する高品質な学習データの作成、国内の自動運転開発者が高品質なデータにアクセスできる基盤の整備も実施するという。

なお、同社は、今回の事業を通じて自動運転分野におけるデータセット構築の知見と技術を確立するとともに、各社での自動運転技術開発における負担を軽減するAIデータ基盤の構築を推進する。これにより、日本の自動運転産業における国際競争力を強化し、安全で高効率な自動運転社会の早期実現に貢献していくと述べている。