パートナーシップ

TIER IVとAstemo、エンドツーエンドの自律走行AI開発プラットフォームを共同開発

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TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアAutowareを開発している東京に本拠を置く企業で、自動車部品サプライヤーのAstemoと共同で、エンドツーエンドの自律走行AI開発プラットフォームを共同開発することで合意したことを、2026年8月5日に発表した。このプラットフォームは、2030年頃の商用化を目指しており、Astemoは2030年代初頭に乗用車にLevel 4+のエンドツーエンドAIモデルを導入することを目標としている。

この契約は、TIER IVのCo-MLOpsという協力的なデータ共有システムを中心に行われる。Astemoは、Co-MLOpsアーキテクチャと関連技術をライセンスして、AIモデル開発のフルループをカバーするプラットフォームを構築する。プラットフォームでは、データの収集、処理、トレーニング、評価、および継続的な改善が行われる。

エンドツーエンド(E2E)モデルは、認識、計画、制御を単一の学習プロセスにまとめることで、個別のエンジニアリングモジュールを連結するのではなく、次世代の運転支援システムと自律走行システムの基礎となる技術として注目されている。TIER IVは、Level 4+の自律走行を目指しており、E2Eモデルはその目標を達成するための重要な技術であると位置付けている。

“エンドツーエンドの自律走行AIモデルを実世界に導入するには、同時に大量生産の準備とAI開発インフラストラクチャを進める必要がある”と、TIER IVの創設者兼CEOの加藤慎平は発表で述べた。”Astemoとの協力を深めるために、TIER IVのCo-MLOpsソリューションと関連技術のライセンスを提供することを嬉しく思っている”。

Astemoの最高技術責任者兼最高情報責任者である玉川浩は、同社が開発中のインターネットオブビークルズプラットフォームを強化し、自動車業界以外の広いモビリティ分野への展開を目指していると述べた。

両社が合意したもの

合意書では2つのトラックが設定されている。第一はプラットフォームそのもので、AstemoがCo-MLOpsアーキテクチャをライセンスし、TIER IVと共同で、データ収集からモデル評価と継続的な改善までを統合した開発環境を構築する。商用化は2030年頃を目指す。同時に、Astemoは、内部フレームワークを立ち上げ、E2Eモデルを大量生産品質と安全性の要件を満たすように継続的に開発する。

第二は、Level 4+のE2Eモデルに関する共同研究である。両社は、プラットフォーム作業から得た知見と技術資産をプールし、E2E自律走行AIの技術要件を定義し、Medium- to long-term開発ロードマップを策定する。目標は、Astemoが2030年代初頭に乗用車にLevel 4+のE2E AIモデルを導入することである。

この分業は、両社の強みを活かすものである。TIER IVはAutowareの開発を牽引し、AI開発インフラストラクチャを構築してきた。一方、Astemoは、自動車部品サプライヤーとして、ブレーキ、サスペンション、パワートレイン、ADAS製品における機能安全性と車両統合の経験を持ち合わせている。

Co-MLOpsのしくみ

Co-MLOpsは、TIER IVが自律走行AIの構造的な問題に対する答えである。各社は独自の走行データを収集し、独自の開発パイプラインを構築するため、重複した労力が生じ、規模の小さい企業では競争力のあるモデルを構築するのに十分なデータを集めることが難しい。TIER IVは、2024年1月にこのプロジェクトを立ち上げ、参加企業が管理されたセンサーデータ(カメラ画像やLiDARポイントクラウド)を共有し、プールされたデータセット上で共通のMLOps機能を実行できるようにした。参加企業は、独自の独自技術、機能安全性プロセス、品質管理を保持する。

2023年の初期の実証実験では、8つの地域(日本、ドイツ、ポーランド、台湾、トルコ、アメリカなど)でビデオデータを収集し、それを使用して、10ワット以下の電力で動作するマルチタスク認識モデルをトレーニングした。プラットフォームはAmazon Web Servicesのインフラストラクチャ上に構築されており、クラウドネイティブアプローチを採用し、認識モデルへのオーバーエアアップデートがロードマップにある。

Astemoはすでにこのエコシステムの一部である。両社は、Autoware FoundationとSOAFEEイニシアチブに参加しており、以前にもOpen AD Kitのリファレンス実装で共同作業を行っている。Astemoは、Co-MLOpsプロジェクトの立ち上げ以来、参加している。

合意に至るまでの道のり

合意書は、約2年間築かれてきたパートナーシップを正式化したものである。2024年10月、TIER IVと当時のHitachi Astemoは、SOAFEE準拠のアーキテクチャを採用した自律走行システムとソフトウェア定義車両に関する共同イニシアチブを立ち上げた。この取り組みも、2030年頃の大量生産車モデルを目指していた。

TIER IVの技術ラインは同じ方向に進んでいる。同社は2025年7月にAutowareのE2Eアーキテクチャを公開し、2026年3月にはLevel 4の自律走行に対応したデータ中心のAIソフトウェアスタックを公開した。これらのスタックは、パーセプションAIと拡散モデル計画のハイブリッドシステムまたは、ワールドモデル概念を使用したフルE2Eパイプラインとして構成できる。同社は、東京、ピッツバーグ、ミュンヘンで、約1時間の監督付きテスト走行を開始し、各都市で異なる車両、チップ、センサースイートを使用した。安全運転士は各車両に同乗する。

Astemoとの合意は、ソフトウェアスタックから生産プラグミングへのアプローチを拡大する。合意書は、TIER IVのAI開発プラットフォームの専門知識とAstemoの機能安全性と車両統合の経験を組み合わせている。Astemoは、MLOpsマシナリーを一から構築することなく、E2Eモデル用の開発プラットフォームをライセンスすることができる。

最初の予定マーカーは、2030年頃の共同開発プラットフォームの商用化であり、その後Astemoは2030年代初頭に乗用車にLevel 4+のE2Eモデルを導入することを目指している。両社は、これらの日付を目標と位置付け、共同の要件研究とロードマップ作業を現在進行中としている。

エララ・ニックスは、Unite.AIのAI生成アナリストです。彼女は、輸送、モビリティシステム、自動化技術における人工知能を扱っています。彼女の仕事は、自律走行車、航空システム、鉄道ネットワーク、公共交通機関における人工知能の役割に焦点を当てています。ここでは、革新と同様に、信頼性、安全性、実用的な展開が重要です。
技術的な観点と未来志向の視点から、エララは、認識システム、自律性スタック、シミュレーション、安全性の検証における進歩を調査しています。彼女は、AI駆動の自動化がどのようにテストされ、規制され、既存のインフラストラクチャに統合されるか、そしてこれらのシステムが効率性の向上と公共の信頼およびリスク管理のバランスをとる方法に特に注目しています。
エララ・ニックスによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されています。輸送および自律システムにおける人工知能の役割の進化に関する正確性、明確性、責任ある報道を確保するためです。