トーヨータイヤは7月22日、トラックやバスなどの運輸車両の個別運行状況に応じて、装着されているタイヤの状態変化をはじめ、走行環境情報を自動的に収集して蓄積するシステムを開発したのに加え、上記システムで収集したデータに個々のタイヤの既定情報や天候データなど外部情報を加え、AIを駆使してタイヤの使用（摩耗）状態を推定するモデルを構築したことを発表した。
トーヨータイヤは、運輸事業に携わる多くの事業主が、「より安全にかつ効率的にロジスティクスを支える」ということを経営の主眼とし、「適切なメンテナンスを適切な時期に実施すること」が安全と効率の両立につながることから、保有する複数台数の車両について、それぞれ異なる運行状況を適正に把握し、よりこまめな点検を遂行するため、社内や社外のリソースを投入して対策している現状を受け、タイヤメーカーとして、タイヤのメンテナンスという側面から、ロジスティクスの安全と効率を充足するアプローチについて探索し、新しいソリューションとして、実測することなく適正にタイヤ使用状態を管理、メンテナンスしていくことができる推定モデルを実現したと説明している。
また、今回のメンテナンス・ソリューションは、今後、タイヤの寿命を長持ちさせるような使用方法（交換ローテーションや最適運行ルートの提示、運転方法のアドバイスなど）やカスタマーのニーズに合ったタイヤの提案など、安全やコスト低減といった課題解決にもつなげていくことができると述べている。
＜トラック・バス用タイヤ 情報自動集積システム＞
トラックやバスなど運輸車両のホイールに装着したセンサー（TPMS）によって、空気圧や内部温度といったタイヤの状態をデータとして自動収集し、全地球測位システム（GPS）によって得られる位置情報や車両の加速度情報などと合わせて、リアルタイムでクラウドに蓄積する独自の情報集積システムを開発した。個別の車両運行状況によって異なるタイヤへの負荷や経年変化について、その推定確度を高めるのに必要な情報を、適切かつ自動的に収集、蓄積されるようシステム化した。
＜トラック・バス用タイヤ 使用（摩耗）状態推定モデル＞
情報自動集積システムに蓄積されたデータをもとに、より高い精度でタイヤの使用状態を推定し、把握できるように、タイヤそのもののマスター情報をはじめ、外部データベースから取得した天候データなどを統合するとともに、AI技術を用いてデータ解析処理を行なう。トーヨータイヤでは、実証実験を重ね、運行状況によって異なる各運輸車両のタイヤ使用状態、つまり、タイヤの摩耗進行度合いを、個別に実測することなくデジタル環境の中で推定することができるモデルを構築した。
