そのため、従来と同じ感覚でPCを選ぶと性能や使い勝手の面で不満を覚え「イラッ」としてしまうことも。そこで本コラムでは、利用シーンごとに求められるPCの条件を浮き彫りにし、それぞれに合ったスペックや選び方を分かりやすく紹介していく。
今回のテーマは「CPU」。マルチタスクやWeb会議が前提の現代のビジネスシーンでは、いったいどのくらいのCPU性能が必要とされるのだろうか？
働き方の変化でCPUに求められる性能も高くなる傾向に
従来のようにオフィス勤務が中心の働き方だと、PCでの業務も比較的軽い作業が多く、CPUもほどほどの性能があれば問題なかった。業務内容によってはローエンド向けとなるインテルのCeleronやAMDのAthlonなどでも大きな支障はなく、CPUのグレードを上げるくらいならメモリの容量やストレージの性能を重視した方が快適になるケースもあったくらいだ。
| IntelのCPUラインナップ（右側ほどハイグレード） | ||||
|---|---|---|---|---|
| Pentium/Celeron | Core i3 | Core i5 | Core i7 | Core i9 |
| AMDのCPUラインナップ（右側ほどハイグレード） | ||||
| Athlon | Ryzen 3 | Ryzen 5 | Ryzen 7 | Ryzen 9 |
| dynabook T6 | dynabook X6 | dynabook X5 | |
| OS | Windows 10 Home 64bit | ||
|---|---|---|---|
| CPU | Intel Core i7-1165G7 | Intel Core i5-1135G7 | Intel Core i3-10110U |
| メモリ | 8GB（4GB×2） | 4GB（4GB×1） | |
| ストレージ | 256GB SSD | ||
| グラフィックス | Intel Iris Xeグラフィックス（CPU内蔵） | Intel Iris Xeグラフィックス（CPU内蔵） | Intel UHD グラフィックス（CPU内蔵） |
| 光学ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ | ||
| ディスプレイ | 15.6型ワイド液晶（1,920×1,080ドット、ノングレア） | ||
| 通信 | IEEE802.11a / b / g / n / ac / ax（Wi-Fi 6）準拠の無線LAN、Bluetooth、ギガビット準拠の有線LAN | ||
| インタフェース | USB 3.1 Gen1×3、USB4 Type-C×1、HDMI×1、ブリッジメディア/SDカードスロット×1、マイク/ヘッドホン端子×1など | USB 3.1 Gen1×3、USB 3.1 Gen1 Type-C×1、HDMI×1、ブリッジメディア/SDカードスロット×1、マイク/ヘッドホン端子×1など | USB 3.1 Gen1×3、USB 3.1 Gen1 Type-C×1、HDMI×1、ブリッジメディア/SDカードスロット×1、マイク/ヘッドホン端子×1など |
| バッテリ駆動時間（JEITA 2.0） | 約7.5時間 | 約9時間 | |
| Office | Office Office Home and Business 2019 | ||
| ワイヤレスマウス | 付属しない | ||
| 本体サイズ/重さ | W379.0×D258×H23.7mm/約2.4kg | W379.0×D258×H23.7mm/約2.4kg | W379.0×D256.5×H23.7mm/約2.4kg |
交通事故のない社会へ
交通事故の大半は運転のミスで起きている。高性能センサーや人工知能（AI）などを活用した自動運転車は、人間には避けられない漫然としたミスの防止策として期待されている。
高齢者や交通弱者の対策へ
全国的に公共交通の利用者が減少。特に地方では路線バスなどの公共交通の衰退が加速し、高齢者や移動困難者、買物弱者への対応策として自動運転技術が求められている。
運送業の人材不足解消へ
Eコマースの拡大で輸送量が増大する一方、運送業の人材不足が問題に。トラック運送の資産性向上や良質な物流サービスの維持・確保に、自動運転技術の活用が期待されている。
ADAS（先進運転支援システム）、そしてAD（自動運転）へ
進化する先進技術とアイデアを融合していくことが必要
事故を回避し、快適に目的地にたどり着くようにドライバーをサポートするADAS（先進運転支援システム）は、高級車のみならず大衆車への搭載も進んでいる。さらに、その延長線上にあるAD（自動運転）の開発も世界各国で進展している。
今後注目されるのは、ADASやADのテクノロジーはもちろん、それらを「人」や「社会」といかにつなぐことができるか。自動車の枠を超えた自由なアイデアと先端テクノロジーの融合により、さまざまな社会課題を解決に導くイノベーションが生み出されていくことに期待が高まっている。
高度な技術力と知見に裏打ちされた
Ｓｋｙ株式会社のカーエレクトロニクス分野における実績
最後にＳｋｙ株式会社のカーエレクトロニクス分野における実績も紹介しておこう。
国内主要自動車メーカーと一体となって長年培ってきた
多様な車載システムの開発実績多数
国内主要自動車メーカーの顧客とともに、車載ECU開発やカーナビゲーションシステムなど、さまざまな車載ソフトウェアを開発。企画・設計から最終のフィールド試験までを一貫して行える体制を確立している。
AD（自動運転）開発の技術課題に向けた保有技術、ソリューション
AD（自動運転）開発に向けてはいくつかの課題がある。それに対しＳｋｙ株式会社ではどのような技術やソリューションを持って課題に挑んでいるのだろうか。いくつか紹介していこう。
自動運転の安全性評価
まず、課題として挙げられるのが時間帯や天候といった現実ではシミュレーションの難しいケースの検証だ。Ｓｋｙ株式会社では、CARLAやRoadRunnerを用い仮想空間を作成。仮想空間上で様々なパターンを確認できるため、自動運転車の安全性を容易に検証することができる。
インフラ協調
ビッグデータを活用した自動運転の精度向上
人口密度や交通の主体（自動車か鉄道か）などの地域特性によって地域の課題が異なるため、それぞれに合わせた課題解決が求められる。例えば大都市型であれば多様化する移動ニーズに対する多様な交通サービスの提供が、観光地型では宿泊施設や目的地と連携するサービスが求められる。
こうした課題に対し期待が高まっているのがMaaS（Mobility as a Service）だ。ICT化を活用して交通をクラウド化し、運営主体に関わらずマイカー以外のすべての交通手段によるモビリティ（移動）を一つのサービスとしてとらえ、シームレスにつなぐ新たな「移動」の概念だ。
MaaSの実現において、カーナビゲーションシステムやドラブレコーダーといった自動車に搭載されている機器やスマートフォン、タブレットなどで取得した速度や位置といった情報や車内外の動画・静止画といった移動体データの活用が鍵となる。
Ｓｋｙ株式会社では、移動体データをMicrosoft AzureやAmazon AWSに蓄積。蓄積したデータの分析や見える化などを行い、タクシー会社やバス会社といった各業態やサービス向けにシステムを開発した実績を持つ。
認識技術、AI技術
白線や標識などの認識精度向上
自動運転車にとって白線や信号機などを正しく認識することは欠かせない。そのため自動運転車には、様々なカメラが搭載されている。Ｓｋｙ株式会社ではこうした認識精度向上のため、AIや画像認識ソフトウェアの開発を行っている。車内と車外、大きく2つに分けて紹介していこう。
車外カメラでは、ドライブレコーダーのような車両前方を映すカメラやサイド、後方などの周辺を映すカメラが該当する。システムとしては、人、車といった物体を検知するもの、白線を検知してレーンキープするものが挙げられる。Ｓｋｙ株式会社では、AIを用いない画像認識やAIを用いたシステムの検討、開発、検証、組み込みボードでの学習検証、アノテーション、システム化検討なども実績として行っている。
車内カメラは、ドライバーや乗客などを映すカメラが該当する。ドライバーにおいては、よそ見や居眠り運転の検知、乗客においては立っているか座っているかなどを判断することで危険予知を行い、運行管理を行うシステムの開発にもＳｋｙ株式会社が携わっている。
こうしたＳｋｙ株式会社の実績はカーシェアリングやライドシェア、オンライン配車サービスなど、MaaS時代の新たなサービスを担える力となるだろう。車載ソフトウェアの開発で培ってきた高度な技術力を活かし、自動車メーカーをはじめ、多彩なプラットフォーマーと連携し、人々がより自由に移動できる交通環境の構築や、利用者が最適な移動手段を選択できるサービスの実現に貢献していく。
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