ティアフォーと松尾研究所、自動運転2.0に向けた生成AI開発プロジェクトを開始大規模世界モデルをオープンソース化へ

編集部
2024年10月17日

AIニュースの要約

ティアフォーと松尾研究所が、生成AIを用いた自動運転技術の開発プロジェクトを開始。
プロジェクトの核心は、大量の走行データを基にした大規模世界モデルを構築し、複雑な運転状況に対応したEnd-to-End AIを実現すること。
自動運転のレベル4の運行設計領域（Operational Design Domain：ODD）を広げられることが期待されている。
開発された技術はオープンソースとして公開され、さまざまな車両や運転環境に対応可能。
自動運転2.0に向けた新たなアーキテクチャの導入を進めており、これにより商用車や自家用車の自動運転が加速するとみられる。

AIニュースの背景（推測）

自動運転技術の進化に伴い、1.0から2.0への移行が求められている背景には、実環境においてより柔軟に対応できるシステムの必要性がある。従来のアプローチでは、高精度地図や事前定義されたルールに依存しており、多様な運転状況に対する適応力が不足していたため、新しい技術の開発が急務となっていた。また、生成AIの進化が実現する曖昧な状況への対応力が、商用化への鍵であることが多くの研究者や実務者によって指摘されている。このような背景から、ティアフォーと松尾研究所は、誰でも利用できるオープンソース技術を通じて、より多くの企業と個人が自動運転技術にアクセスできるようにすることを目指している。

AIニュースの内容（詳細）

ティアフォーと松尾研究所は、自動運転技術に関する生成AI開発プロジェクトを発表し、そのプロジェクトの目標は自動運転レベル4に必要な運行設計領域（Operational Design Domain：ODD）を拡大することである。このプロジェクトでは、膨大な走行データを基にした大規模世界モデルを構築し、周囲の環境情報から適切な運転行動を生成可能なEnd-to-End AIの実現を目指す。

自動運転の従来アプローチでは狭い範囲の運転条件に対して高精度地図や詳細なルールを必要としていたが、生成AIを活用することで、より柔軟な応答が可能となる。この新たなアーキテクチャでは、ロボティクス的なアプローチとAIモデルを組み合わせることで、高速道路から市街地までさまざまな運転環境に適応するソフトウェアの開発が推進されている。ティアフォーと松尾研究所は、これまでの協業の成果を生かし、オープンソースソフトウェア「Autoware」と連携させることで、技術の普及と社会実装を加速させる計画だ。

また、プロジェクトは複数のAIプロジェクトと連携し、協調的な機械学習基盤を用いて大規模データでの学習を行うことも特徴の一つである。これにより、車両の認知・判断・操作を1つのAIモデルで扱えるようになり、さらなる発展が期待されている。

ビジネスで活用する方法・可能性

このオープンソース技術の開発は、多くのビジネスに新たな機会をもたらすと考えられる。例えば、自動運転技術を用いたサービスを提供する企業は、ティアフォーと松尾研究所のプロジェクト成果を利用することで、開発コストと時間を大幅に削減できる。また、小規模な企業や新興企業も、高度な技術に容易にアクセスできることから、参入障壁が低くなる。

さらに、生成AIによる自動運転技術は、さまざまな車両や運転環境に適用可能なため、より多くのニーズに応じたソリューションを提供することが可能となる。具体的には、商用車やロボットタクシー、さらには個人向けの自動運転車両など、多岐にわたる展開が期待される。

自動運転2.0に対応する技術の導入は、新しいビジネスモデルの構築にもつながる。例えば、配車サービスの効率を飛躍的に向上させることができ、迅速なサービス提供が可能になる。加えて、これにより都市の交通問題の解決にも寄与する可能性がある。車両が連携して運行することで、混雑緩和やCO2排出量削減が期待できる。

最後に、このプロジェクトを通じて生成AI技術の理解が深まり、多くの企業が自社の製品やサービスに応じた形でこの技術を実装することができる。アプリケーションの多様性が増し、各業界での競争力の向上が期待できるため、AIの進化と自動運転の民主化はビジネスチャンスを生み出す重要な要素となるだろう。

ティアフォーと松尾研究所、自動運転2.0に向けた生成AI開発プロジェクトを開始大規模世界モデルをオープンソース化へ株式会社松尾研究所2024年10月17日 10時00分0

自動運転の民主化をビジョンに掲げるティアフォーと東京大学大学院工学系研究科松尾・岩澤研究室における研究成果の開発・実装を担う松尾研究所は、自動運転レベル4の運行設計領域（Operational Design Domain：ODD）を飛躍的に拡大させるための生成AI開発を開始しました。本プロジェクトでは、大量の走行データを学習して実世界の運転行動の常識を模倣できる大規模世界モデルを構築することで、事前に定義したルールが適用できない状況においても、周囲の環境情報から適切な運転行動を生成可能なEnd-to-End AIを実現します。また、最新の生成AIと従来のロボット工学を組み合わせたハイブリッドなフレームワークを設計することで、商用車から自家用車まで様々な車種に対応でき、かつ高速道路から市街地まで様々な環境に対応できる自動運転ソフトウェアを実現します。これらの成果はすべてオープンソースとして公開する予定です。

自動運転レベル4に対する従来のロボット工学的なアプローチでは、認知・判断・操作に係る様々な機能モジュールを組み合わせるために、事前定義された高精度地図や詳細なルールの記述が必要でした。このようなアーキテクチャは自動運転1.0と呼ばれ、ティアフォーが開発を主導する自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware*1」にも採用され、国内外の様々な自動運転レベル4の製品サービス開発で実績を重ねてきました。一方、近年では、認知・判断・操作に係る様々な機能モジュールと同じ効果を1 つの End-to-End AIモデルで実現できるようになり、そこに従来のロボット工学的なアプローチも織り

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出典　PR TIMES