レーシングカーが生成する膨大なデータが、自動車業界の未来を変える

年間たった1レースで、60台のレーシングカーが24時間走行する間に生成されるデータ量をご存知ですか？デイトナ24時間レースでは、各GTPクラスの車両が1,600の異なるセンサーチャンネルからデータを収集しています。

レースから生まれた技術革新の歴史

自動車レースは長い間、技術革新の実験場でした。シートベルト、バックミラー、ターボチャージャー、エアロダイナミクス、直噴エンジン、デュアルクラッチトランスミッション—これらの技術は全て、サーキットで生まれ、後に市販車に採用されました。

しかし21世紀中頃の現在、レース技術の直接的な市販車への転用は以前ほど明確ではありません。代わりに、モータースポーツで訓練されたエンジニアが市販車部門の同僚と毎日昼食を共にすることで生まれる、目に見えない技術交流の価値が重要視されています。

データ時代の新たな技術移転

この状況が今、劇的に変化しようとしています。変化の主役は「シミュレーション」です。IMSA（国際モータースポーツ協会）が新設したIMSA Labsは、レースで生成される膨大なデータを活用し、自動車メーカーや技術企業がより優れたシミュレーションツールを開発できるよう支援することを目的としています。

デイトナ24時間レースだけでも、11台のGTP車両と、ポルシェ911やシボレー・コルベットなどの市販車ベースのGTDマシンが、それぞれ1,600近くのデータチャンネルから情報を収集します。これが年間を通じて蓄積されると、その量は想像を絶するレベルに達します。

日本の自動車産業への影響

トヨタ、ホンダ、日産といった日本の自動車メーカーにとって、この動きは新たな競争優位の源泉となる可能性があります。特に、電動化やADAS（先進運転支援システム）の開発において、リアルタイムの高品質データは不可欠です。

また、ソニーのようなセンサー技術に強みを持つ日本企業にとっても、レーシングデータの活用は新たなビジネス機会を提供するかもしれません。高精度センサーとデータ解析技術の融合は、まさに日本企業が得意とする分野です。

シミュレーションが変える開発プロセス

従来の自動車開発では、プロトタイプの製作と実走テストに膨大な時間とコストがかかっていました。しかし、レースで実証された高品質データを基にしたシミュレーションが可能になれば、開発期間の大幅短縮と、より安全で効率的な車両の実現が期待できます。

これは特に、高齢化社会を迎える日本において重要な意味を持ちます。自動運転技術や安全支援システムの開発が加速されることで、高齢ドライバーの安全性向上にも貢献する可能性があります。