ティアフォーは、エンドツーエンド（E2E）自動運転に特化した独自のアーキテクチャを設計し、同社主導で開発された自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」のレポジトリを通じて実装を一般公開した。未経験のシナリオに対しても人間による操作が不要な自動運転レベル４＋の実現を目指す。2026年春を目標に全国50カ所で段階的な実証を進める計画だ。

今回のE2Eアーキテクチャでは、機械学習の拡散モデルを応用し、周囲物体の動きを予測して自車の走行経路を自律生成できる。これにより、障害物回避や交通の流れに応じた交差点での右左折など、人間らしい複雑な運転操作を模倣しながら高精度な無人運転を実現する。また、ルールベースの制御手法と組み合わせることで、無人走行の性能と解釈性、さらに運用の柔軟性を両立している点も特徴だ。

同社は、従来の「Autoware」の各種コンポーネントや仮シミュレーション環境を駆使し、モデルの学習に必要な膨大なデータを自動生成、さらに実世界データも組み合わせることで高精度なAIモデルの効率的な構築に成功している。

今後は、学習用データの拡充やモデル性能のさらなる強化を推進し、利用シーンに応じた多様なAIモデルを順次導入していく予定だ。これにより、商用車の旅客・物流向けから自家用車まで、幅広い車両タイプへの展開を目指す。