「自動運転の民主化」を掲げるディープテック企業・株式会社ティアフォー（東京都品川区）は、データ中心のAIを活用した自動運転レベル4向けソフトウェアスタックを開発し、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」のリポジトリを通じて公開した。特定のハードウェアに依存しない設計で、多様な車両・センサー構成に対応でき、自動車メーカーが自社の走行データを使ってAIモデルを継続的に改善できる機械学習基盤（MLOps）と組み合わせて活用できる点が特徴だ。

公開されたソフトウェアスタックは、2つの構成を選択できる。ひとつは「ハイブリッド系」で、拡散モデルによる周囲環境の確率的な把握と、別の機械学習モデルによる環境認識結果を組み合わせて人間に近い運転判断を生成する。もうひとつは「E2E（エンドツーエンド）系」で、認知・判断・操作をひとつのAIが一気通貫で処理する。自動車メーカーは自社の設計や運用に応じてこの2系を選択でき、自動運転システム開発を主導するための基盤として機能する。

有効性検証のため、東京（東京大学・トヨタ製JPN TAXI）、ピッツバーグ（カーネギーメロン大学・ヒョンデ製IONIQ 5）、ミュンヘン（ミュンヘン工科大学・フォルクスワーゲン製T7 Multivan）の3拠点で試験走行を開始する。各地域の法令に基づき安全要員が同乗するが、安全と判断される走行中の操作介入は想定していない。異なる車両・SoC・センサー構成を用いた検証により、地域特有の交通環境へのAIモデルの適応性を確認する。

今回の取り組みを支える技術的な核が、ティアフォーが提供するMLOpsだ。走行データの品質確認・匿名化・タグ付け・アノテーションに加え、収集データに様々な条件を付与して生成した仮想データを統合し、自動運転システムの機能を評価できる。松尾研究所との協業をはじめとする複数のパートナーシップにより開発が継続されており、自動車メーカーとの協業を通じて大規模な走行データを蓄積・活用することでAIモデルの精度を持続的に高める設計になっている。

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