ウェイモ、AI で自動運転の近道はないと主張

AI の技術進歩により、より多くのデータと高度なモデルが自動運転車への近道をもたらすという期待が高まっています。しかし、Waymo は 15 年以上の歳月と 2 億マイルに及ぶ無人走行の実績を持つ中で、「そんな近道は存在しない」と断言しています。

なぜこれが重要なのか：この答えは、自動運転車の競争が Waymo の先行投資を評価する長くて高コストな戦いになるのか、それとも新規参入者がより早く実用化できる新たなレールになるのかを決定づける可能性があります。

ニュースの背景：Waymo のオンボードソフトウェア担当バイスプレジデントである Srikanth Thirumalai 氏は、Axios への独占インタビューで、自動運転車を大規模に安全に運用するには、単に AI を改良するだけでは不十分だと語りました。

Thirumalai 氏によれば、Waymo が創業当初から掲げてきた目標は「実証可能な安全性を持つ AI」の実現です。しかし、競合他社が単一の「エンド・トゥ・エンド（End-to-End）」AI システムへの依存を強めていることは、新たなリスクをもたらしています。

「パラメータ数が兆単位に及ぶ最良の AI モデルであっても、幻覚現象は避けられません……『リセットしよう』と簡単に言えるわけではありません。物理的な世界における AI には、『クリックして再起動』や『再読み込み』といったボタンはありません。その結果をどう受け止めるかが問われます。」

水曜日に公開されたブログ記事で、Thirumalai 氏は Waymo がこれまでに走行した 2 億マイルの自律走行から得た AI に関する 10 の教訓について詳しく解説しています。

さっと振り返る：Waymo は現代のディープラーニング革命が本格化する前、2009 年に Google の自動運転車プロジェクトとしてその歩みを始めました。

初期の段階では、歩行者検出や信号が青に変わるタイミングを判断するなど、それぞれ専門的なモデルを多数使用していました。その後、Thirumalai氏によると、AIブームに乗って少数の大規模な基盤モデルへと徐々に移行していきました。

現在、Tesla や Wayve、Waabi といった企業はさらに一歩進み、人間のような推論能力を持つ AV 2.0 システムの開発を進めています。これらは「エンドツーエンド」のニューラルネットワークであり、生センサーデータを直接処理して操舵コマンドを出力する仕組みです。

Waymo は同様の手法も試しましたが、十分な安全対策が整っていないと結論付けました。

"私たちがわかったのは、純粋なエンドツーエンドシステムでは、当社が運営している規模において安全基準を満たすことができないということです」と Thirumalai 氏は Axios に語っています。

現実を直視すると、Thirumalai 氏はこのブログ投稿の目的は、AI が安全な自動運転への近道を提供できるという誤った認識に対抗し、自動運転業界に対する公衆の信頼を守ることにあると説明しています。

同時に、これは自社の強みをアピールする意味合いもあります。Waymo が業界全体に、そして規制当局やルール策定者に採用を促したい安全基準は、同社が持つ最大の競争優位性にもつながっています。それは長年にわたるテストと実走行データによって築き上げられた、大きな先行者利益です。

具体的な競合他社名には触れませんでしたが、新しいアプローチによる AV システム構築にはリスクが伴う理由を列挙し、結果として他社がクリアしなければならないハードルを引き上げる形となりました。

焦点を絞ると、Waymo は業界最大の議論の一つに介入しました。それは「カメラのみで完全な自動運転を実現できるか」という問題です。

Waymo がモデルの訓練を行う際、カメラ、LiDAR（ライダー）、レーダーをすべて組み合わせて使用した場合の方が、一部のセンサーを排除した場合よりも視認性が格段に高いことを発見しました。

「AI は目に見えるものしか理解できません。もし見えないものがあれば、AI はほとんど何もできません」と、Thirumalai 氏は語りました。

裏返せば、これはカメラのみによるエンドツーエンドの自動運転システムに賭けるテスラに対する直接的な批判です。

Thirumalai 氏によれば、優れた AI でも不十分なセンサーでは完全に補うことはできないといいます。また、競合他社の中には不要だとする声もある高精度地図についても、同じことが言えると付け加えました。

結論として、Waymo は 15 年以上をかけてロボタクシー分野で圧倒的なリードを築いてきました。Thirumalai 氏は現在、「安全な自動運転を実現するための『万能の解決策』は存在しない」と主張しています。

業界リーダーとしての Waymo の経験はその議論に重みを与えますが、議論が決着したわけではありません。AI の急速な進歩によって、より迅速な自律走行への道筋が存在する可能性もまだ残されています。