Research field 研究分野
電動パワートレイン
全てのクルマを電動化していくために、最新のエレクトロニクス・材料・制御技術を核として、各コンポーネントの究極技術を探究しています。同時に、電気自動車による新たな価値の提供を目指しています。
電池
2010年に日産リーフが登場して以来、リチウムイオン電池の技術は年々進化しています。電気自動車をもっと身近な存在にするため、当研究所では次世代電池について精力的に研究を進めています。
燃料電池
クルマの電動化にとってエネルギーソースの選択は、重要な戦略課題の一つです。多種燃料に対応可能で高効率なSOFCの研究開発により、地球環境や地域特性、車両セグメントにとって最適なエネルギーソースを提供します。
リユース/リサイクル
バッテリーをはじめとした電気自動車の部品を効率よく、かつ高品質な再利用（リユース）、そして、再利用後の材料リサイクルによる資源の有効活用に取り組んでいます。これらの要素技術開発で、持続可能なクルマ社会の実現を目指しています。
エネルギー
持続可能な未来において、電気自動車は社会インフラの一部として存在価値をもっています。駐車中の電気自動車や使用済みバッテリーを電力系統に接続するなど、地域の再生可能エネルギーを最大限有効活用するための、様々な研究に取り組んでいます。
自動運転車両を用いたオンデマンド配車サービスの実証実験
横浜の中心において、自動運転技術を搭載した実験車両による移動サービスの実現へ向けた実証実験「Easy Ride®※」を行っています。複雑な都市の交通の中で自動走行するための技術にチャレンジしています。
※「Easy Ride」は株式会社ディー・エヌ・エーと日産自動車株式会社の登録商標です。
Human Drive
日本とは大きく異なる欧州の交通環境の中で自動運転の実現にチャレンジしています。英国のカントリーロードやラウンドアバウトなどをスムーズに走り抜けることを目指します。
UX
快適性はユーザ体験を形成する重要なコンポーネントの一つです。自動運転時代に今まで以上に重要な競争領域にもなります。この研究では車両運動が乗員に与える影響を解析し、乗員の快適性を向上できる車両運動の設計を目指します。
コネクテッド
コネクテッド技術でお客様にサービスを届けると同時に、車両から様々なエンジニアリング情報を吸い上げて集合知を作ることができます。この研究では日産の電気自動車フリートから吸い上げた電費情報を処理して航続距離の推定と可視化を行います。
AI
深層学習をはじめとするAI技術が新しいユーザ体験の創出に欠かせない道具である。AIを駆使することでエンジニアとデザイナーの協業がより円滑になり、例えば優れたの空力特性とお客様の心に響く美しい曲線を両立できるようになる。
機能材料
ミクロな材料組成、形態制御により、材料の物理特性を変化させる研究です。グラフェンメソスポンジは代表例の一つで、ナノカーボンが本来は持ちえない柔軟性を付与し、効率の良いヒートポンプを目指しています。
構造材料
材料構造を制御し、実現したい物理特性を発現させる研究です。通常、静かなキャビンは質量則により重量物が必要になりますが、軽くても質量則以上の静寂性を実現しようと研究しています。
MI
人工知能（AI）による機械学習を材料開発に応用したのがMaterials Informatics（MI）です。クルマを大きく進化させるために、MIを材料、デバイス、プロセス等に適用していく予定です。
Mobility Service
自動車製品開発の視点だけでなく、自動車が使われる社会や地域デザインの視点を持つ必要があり、モビリティサービス研究と同時に地域の賑わいづくりにつながる取り組みを進めています。一例として福島県浪江町では貨客混載可能なデマンド型モビリティサービスの実証実験を行い、交通サービスの実現における課題を明確にし、解決することを目指しています。
ダイレス成形
ダイレス成形技術は、3Dデータに基づいて、ロボットの先端に取り付けた棒状工具を走査させることにより、型無しで板を成形することが可能になります。型の保管が無くなり、マスカスタマイズへの要望にも対応可能となる革新的な成形技術に取り組んでいます。
3Dプリンター
3Dプリンター技術の進化は著しく、いよいよ自動車にも適用される状況になってきました。製造廃止となった補修部品の復刻生産に既に3Dプリンターの適用が始まり、更なる部品拡大や量産部品への適用を目指した低コスト化や高速造形技術の研究を行っています。
軽量材料
軽量化技術はカーボンニュートラルの観点からも益々重要になってきています トポロジー解析やジェネレーティブデザインなどの最新の設計技術、CFRPなどの先端材料技術と革新的な製造プロセスを組み合わせて、圧倒的な軽量化を目指した革新的な車体構造や材料・プロセス研究を行っています。
AIロボット 故障予知
IoTやAI技術により将来の自動車工場は大きく変わろうとしています。検査や組み立て工程の効率化を目指した、自動化あるいは人とロボットの協業に係る技術、さらには故障前に知らせることでサービス停止時間のゼロを目指した機械学習を用いた故障予知技術などの研究を行っています。