ドライバーを見るDMSから、車両を動かすAIへ。Smart Eyeが人・車両・環境を統合する車載AIエージェント

このAIエージェントで注目されるのは、状態検出にとどまらず、コンテキストを解釈し、次に何をすべきかを判断し、接続された車両機能やサービスを実行するところまで担うところ。InCabin Europe 2026における初公開ではライブのドライバー／キャビンデータからダッシュボードウィジェットを生成したり、ドライバーの視線と車外センシングを組み合わせて、ドライバーが車外の何を指しているのかを理解する機能も示すとしている。なお、本AIエージェントは現時点では量産製品ではなく、InCabin Europe 2026で公開する技術デモである。

Smart Eyeは従来から、カメラ映像などからドライバーの視線・注意・覚醒度・行動状態を認識するDMSや、乗員を認識するInterior Sensingを手掛けてきた。同社自身も、Human Insight AIを「人間の行動を理解・支援・予測する技術」と位置づけている。今回のデモでは、その「Human Insight」を車両側の情報や周辺環境の情報と結合する。

従来型のDMSは、単純化すると［カメラ → 人間の状態を認識 → 車両へ情報を渡す］というフローだった。いっぽうで今回のAIエージェントは［人間の状態＋車両情報＋周辺環境＋音声 → コンテキストを統合 → AIが何をすべきか判断 → 車両機能／サービスを実行］という構造になるのが特長。入力として、音声／ドライバーの識別情報／視線／注意状態／感情状態／ドライバー状態／乗員情報／車内センシング／車外センシングなどを利用する。

さらにユニークなのは、Smart Eye自身が「情報を増やせばAIの計算量が減る場合がある」と説明しているところだ。

一般には「マルチモーダル化＝扱うデータが増える＝計算量が増える」と考えがちだが、同社の説明では、AIへのリクエストにあらかじめドライバーや車両、環境についてのコンテキストを付加することで、AIが目的を理解するための処理を減らし、agentic AIを実用化しやすくするという。また、特定のAIモデルに縛られないagnostic platformで、複数のfoundation model、voice system、agentに対応し、エッジ側でもクラウド側でも動かせるとしている。

「自動車エージェントは、その運用コストと複雑さを上回る価値を生み出す場合に、経済的に実現可能になります」と、Smart EyeのCEO兼創設者であるマーティン・クランツ氏は述べている。「当社のプラットフォームは、人間、車内、車両、環境といった様々なコンテキストを自動車エージェントAIに統合した初のプラットフォームです。このマルチモーダルなアプローチにより、この技術をより早く実用化できると確信しています。Smart Eyeは、この世界初のリリースを誇りに思っています」

DMS/OMSで蓄積してきた「人間を理解する技術」を、車両・環境センシングと結合して、AIエージェントの「判断材料」に変えたことが、今回の大きな意義と言えるだろう。