交通の盲点、AIが言語化

自動運転におけるリスクの高い運転シーンは発生頻度が低く、学習に必要なデータが不足している状況が課題となっていました。

リスク要因の検知や説明が難しく、安全性向上の妨げにもなっていました。

GIS（地理情報）データを活用してリスクエリアを抽出し、該当する街路画像からLLMが交通リスクを説明するキャプションを自動生成。

高リスクな運転シーンの学習と可視化を可能にする仕組みを構築しました。

リスク説明の自動生成によって、安全性や説明性の向上を実現。

自動運転の意思決定を支える基盤技術としての活用が期待されています。