自動運転技術を開発する株式会社ティアフォーは、2026年9月9～11日に幕張メッセで開催される「Automotive World 2026」で、AI・データ・コンピューティングを統合したソフトウェア定義型車両（SDV）向けソリューションを公開する。走行データの収集・加工から自動運転AIモデルの開発、車載コンピューター上での実行までを一体化するソリューションのデモを行う。

中核となるのは、データ共有基盤「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング機能と、同機能で処理したデータを活用して開発した「リファレンスE2E AIモデル」だ。自動ラベリング機能は、走行データに含まれる車両や歩行者、路面、構造物などをAIが認識するためのラベルを自動生成する。数百万単位のラベルを一定品質で即時に生成でき、従来人手で行っていた作業の自動化による開発コスト削減や開発速度向上を見込む。

収集が難しい衝突リスクの高い希少なシーンや悪天候などの走行データについては、「NVIDIA Cosmos」による生成データで補完し、生成したデータにも自動でラベルを付与する。多様な走行環境のデータをAIモデル開発に活用できる仕組みを構築する。

リファレンスE2E AIモデルは、高精度地図に依存せず、車載カメラの映像のみを使って周囲環境の認識から経路生成までを単一のニューラルネットワークで処理する。3D空間での走路・物体認識や障害物の有無を判断する地図生成、車両軌道予測などに対応するほか、車載コンピューターとの親和性を高め、実際のSoCへ実装しやすい設計としている。

モデル開発ではエージェント型AIも活用する。人間から指示を受けたAIが、モデル開発や走行データの取り込み、データ変換、クレンジング、実装最適化、モデル管理を主導し、学習・評価・改善のサイクルを自律的に進める。これにより、低コストかつ短期間でのプロトタイプ開発を可能にする。展示では同モデルを「NVIDIA Jetson Orin」上で動作させ、一連の処理を実演する。

ティアフォーは今後、大規模な走行データを収集・共有する「Co-MLOpsプロジェクト」の参加企業にリファレンスE2E AIモデルを提供する予定だ。データ収集・加工からAIモデルの継続的な開発・改善、車載コンピューティングへの実装までを一体化し、自動車メーカーやサプライヤーによる自家用車向け自動運転システムの量産開発を支援するSDV向けソリューションの構築を進める。

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