現在のクルマは安全・快適なドライビングを提供するだけでなく、パーソナライズ化された体験を提供する空間に変わりつつある。この進化をけん引しているのがSDVだ。車載ソフトウエアで独自の価値提供を可能にする。これがクルマの大きな差別化要素になっていく。

一方、その設計・開発に向けては既存のプロセスや体制を見直す必要がある。SDVの開発では、従来のエンジニアリング手法と大きく異なるアプローチが不可欠だからだ。

ハードウエアに加えてソフトウエアの開発体制や知見が必要になるほか、OTA（Over -The-Air）によるソフトウエアのアップデートによって、継続的に顧客に価値を提供する視点も必須になる。当然、安全性の確保や開発のスピード、品質の向上といった既存の要件も満たさなければならない。この状況に対応するために、サプライチェーン各社が様々な取り組みを進めている。

「必要なのは『技術』『プロセス』『人材』のすべてを変革することです」とMathWorksの宅島 章夫氏は言う。同社は、エンジニア・研究者向け数学的計算ソフトウエアをグローバルに提供するソリューションベンダーである。

まず技術の面ではソフトウエアのアーキテクチャが大きく変わる。「多数のソフトウエアを統合する集中型E／E（電気／電子）アーキテクチャ、機能部品を連携させてシステムを構築するSOA（サービス指向アーキテクチャ）への対応に加え、車両やECUのシミュレーションで重要な役割を果たす仮想化技術、クラウド技術の活用も必要です」と宅島氏は述べる。

プロセス面で求められるのがシステムズエンジニアリングとソフトウエアエンジニアリングの統合だ。開発チーム間の垣根を取り払い、開発・検証をシームレスに行えるようにする。「リリースまでに数カ月から数年を要するウォーターフォール型の開発ではクルマの価値が陳腐化してしまいます。アジャイル開発やDevOpsの導入によるシフトレフト、一連の作業の効率・堅牢性を向上させるプロセス自動化などを実現することが肝心です」（宅島氏）。

人材も拡充しなければならない。技術やプロセスを生かせるか否かは人次第だからだ。シームレスな開発プロセスを支える人材を確保するほか、外部ベンダーとの連携を図ることも重要になる。また、SDV開発に関するマインドセットの教育なども必要になるだろう。

このような状況のもと、MathWorksは統合的なデジタルエンジニアリングプラットフォームを提供することでサプライチェーン各社の取り組みを包括的に支援している。

根幹に据えているのが「モデルベースデザイン」（以下、MBD）である（図1）。「自動運転アルゴリズム」「エネルギーマネジメント」など、SDVに求められる様々な機能・コンポーネントを抽象化したモデルとして定義する。これをデジタル空間上で組み合わせて、開発・テストを進めるアプローチだ。

図1　モデルベースデザイン（MBD）

システム要件などの設計、それに基づくソフトウエア開発や動作検証を、複数のモデルの組み合わせによってデジタル空間上で行えるようにする。開発効率を大幅に高められるほか、検証と改善のサイクルも高速に回せるようになる

機能の追加・修正はモデルの組み合わせ変更で対応できるため、ゼロから行う必要はない。モデルは再利用できるため、開発コストも最適化できる。

「MathWorksのプラットフォームを利用することで、開発プロセスの上流から下流までを一貫して、このMBDに基づいて進められるようになります。これにより、システムズエンジニアリングとソフトウエアエンジニアリングのシームレスな連携、トレーサビリティ向上などを実現します」と宅島氏は説明する（図2）。

図2　システム／ソフトウエアエンジニアリングのプロセスをシームレスに統合

MathWorksのデジタルエンジニアリングプラットフォームは、システムアーキテクチャとソフトウエアアーキテクチャの開発・検証を一貫して行える統合環境を提供する。開発チーム間のコラボレーション促進、トレーサビリティ向上を図れるようになる

中でも重要な役目を果たすのが「System Composer」と「Simulink」である。両ツールは、システムズエンジニアリングとソフトウエアエンジニアリングを統合する中核機能を提供する。System Composer で定義したソフトウエアコンポーネントに Simulink モデルを関連付けることで、アーキテクチャ設計と機能レベルの挙動評価を同一環境でシームレスに実行可能だ。これにより、部門横断での開発プロセスの整合性を高め、設計品質の向上とリリースまでのスピードアップを実現する。

「従来は実車でなければテストできなかった動作を、設計・開発の早い段階でシミュレートして確認できるようになり、シフトレフトが図れます。設計ミスを早い段階で防げるほか、納期遅延リスクも低減できます。また、開発チームが連携して改善を繰り返すことで、クルマの品質向上にもつなげることができるでしょう」と宅島氏は強調する。

シミュレーション環境はクラウド上に構築することもできる。例えば、MBDで仮想車両全体を構成し、ECUソフトウエアの統合検証や制御アルゴリズムの挙動評価をクラウド上で実行できる。クラウドを活用することで、クルマの高機能化やテストの複雑化によってコンピューティングリソースが必要になった場合も、柔軟に拡張できる。

さらに、ECU の BSW やミドルウエアをシミュレーション環境に統合することで、仮想 ECU 上でのソフトウエア検証も実現可能だ（図3）。MathWorksが昨年パートナー各社と取り組んだ一例では、アプリケーションコードは Simulink モデルから自動生成され、ミドルウエアは Elektrobit 社製を採用。AUTOSAR 準拠の制御ユニットは Synopsys 社のツールと連携し、AWS クラウド上に仮想 ECU を含む車両シミュレーションの環境を構築した。同様の仕組みは、顧客にも提供可能だという。

図3　クラウドを活用した、仮想 ECU 上でのソフトウエア検証

MBDで仮想車両全体を構成しコードをモデルから自動生成。AWS クラウド上に仮想 ECU を含む車両シミュレーションの環境を構築

さらに、MathWorksのプラットフォームは高度なテスト自動化機能も提供している。TeamCity、Bamboo、JenkinsやAzure Pipeline、CircleCIといった主要なCI／CDツールとの連携に基づき、モデルのチェック、シミュレーション、レポーティングなどのタスクを自動で実行可能だ（図4）。エンジニアの工数削減、SDV開発プロセスのスピードアップにつなげられるだろう。

図4　多彩なCI／CDツールとの連携によりテストを自動化

モデルのチェック、シミュレーション、コード生成、コード解析・テスト、レポート生成などを自動化できる

「加えて、SDVの潮流に対応するために不可欠な人材育成も支援することが可能です。今後はお客様企業向けの技術支援など、教育プログラムを拡充していく計画です」と宅島氏は語る。

さらに、より広範なユーザーにプラットフォームの機能を使いこなしてもらうため、活用を支援する生成AI機能もリリースした。それが「MATLAB Copilot」だ。チャットで質問するだけで、コードやエラーメッセージの内容を解説してくれる。コードの作成や修正を自然言語で指示することも可能だ。テストケースを自動生成して、コードの動作検証を行うこともできる。エンジニアが自ら学び、スキルを高める「自走化」を後押ししてくれるだろう。

このようにMathWorksは、設計、開発、テストを統合的に実施できるエンジニアリングプラットフォームの提供、および人材面の支援サービスを提供することで、企業のSDV開発への適応を強力にサポートしている。SDVの潮流を捉え、ビジネスチャンスに変えたいと考える企業にとって、MathWorksの一連のソリューションは強力な武器になるはずだ。