「自動運転の民主化」をビジョンに掲げる株式会社ティアフォー（本社：東京都品川区、代表取締役 執行役員 CEO：加藤 真平、以下ティアフォー）は、2026年9月9日から11日まで幕張メッセで開催されるAutomotive World 2026において、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（Software Defined Vehicle：SDV）向けのソリューションを公開します。ティアフォーのブース展示の1つとして、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、それを活用して開発したエンドツーエンド（E2E）型自動運転AIモデルである「リファレンスE2E AIモデル」を紹介します。「リファレンスE2E AIモデル」の紹介では、同モデルを車載コンピューター上で動作させ、データの収集や加工からE2E型自動運転AIモデルの開発、車載コンピューティング上での実行までを一体化したSDV向けのソリューションのデモを行います。
自家用車向け自動運転システムの開発に向けて
自動運転技術におけるAIの活用が急速に進むなか、AIの性能を決定づける重要な要素となるのが、正しい解釈をするために適切にラベル付けされた高品質かつ多様性のあるデータと、それらのデータを活用した自動運転AIモデル開発の仕組みです。また、開発した自動運転AIモデルを自家用車をはじめとする量産車へ展開するためには、車載コンピューティング上で自動運転AIモデルを効率的に実行させることも重要となります。
ティアフォーは、自動運転AI開発を加速させる目的で2024年1月に「Co-MLOpsプラットフォーム」を公開し、参加企業とともに走行データの収集や共有に取り組んでいます。「Co-MLOpsプラットフォーム」で収集した走行データに対して自動でラベル付けを行い、そのデータを活用して効率的にE2E型自動運転AIモデルを開発するとともに、車載コンピューティング上で実行できる環境を構築することで、AI・データ・コンピューティングを統合したSDV向けのソリューションの実現を目指しています。
自動ラベリング機能の特長
自動運転AIモデルの教師データとして走行データを使うには、大量の走行データを収集したうえで、正しい解釈をするためのラベル付けが必要です。自動ラベリング機能では、走行データに含まれる車両、歩行者、路面、構造物などさまざまな物体や背景をAIに正確に認識させるためのラベル付けを自動で行います。
自動ラベリング機能の例
また、数百万単位のラベルを一定品質で即時に生成できるため、新たな地域やセンサーが追加された場合やデータ量が増加した場合でも、効率的にデータ処理が可能です。この機能により、従来は人の手によってラベル付けしていた膨大な作業が自動化され、自動運転AIモデル開発にかかるコストの削減と開発速度の向上が期待できます。
さらに、自動運転AIモデルの精度向上につなげるため、衝突リスクに直結する希少なシーンや悪天候など、収集が困難な走行データは「NVIDIA Cosmos」による生成データで補完しており、この生成データに対しても自動ラベリング機能を用いてラベル付けを行います。
自動ラベリング機能と「NVIDIA Cosmos」によるデータ補完の詳細はテックブログ「NVIDIA Cosmosで築く自動運転データセット基盤」をご覧ください。
リファレンスE2E AIモデルの特長
「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で周囲環境の俯瞰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行います。3D空間での走路や物体認識をはじめ、カメラ映像から読み取った環境を格子（グリッド）状に分割した際に各セル内に障害物があるかどうかを判断する地図の生成や、車両軌道予測までをサポートします。また、車載コンピューターと親和性の高いアーキテクチャにより、実際のシステム・オン・チップ（System-on-Chip：SoC）への実装が容易です。
「リファレンスE2E AIモデル」の例
同モデルの開発においては、人間が「何を作るか」を指示し、指示を受けたエージェント型AIがE2E型自動運転AIモデルの開発、自動ラベル付けされた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、モデル管理までを主導し、学習・評価・改善のループを自律的に回します。このようにエージェント型AIが開発プロセスを主導することで、開発効率を向上させ、低コストかつ短期間でのプロトタイプ開発を可能にします。
ティアフォーは「リファレンスE2E AIモデル」の開発を進め、大規模な走行データの収集や共有を行う「Co-MLOpsプロジェクト」に参加する企業に対して同モデルを提供する予定です。
Automotive World 2026での展示
本イベントのデモでは、「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング機能を用いて、走行データに含まれるさまざまな物体や背景へラベル付けを自動で行う技術を紹介します。また、ラベル付けされた走行データを活用して開発した「リファレンスE2E AIモデル」を「NVIDIA Jetson Orin」上で実行し、車載カメラの映像のみで周囲環境の俯瞰認識から経路生成までを行う一連の技術を紹介します。
ティアフォーは、「Co-MLOpsプラットフォーム」による大規模な走行データの収集や加工、E2E型自動運転AIモデルの継続的な開発や改善、車載コンピューティングへの実装を一体化することで、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えるSDV向けのソリューションの構築を進めていきます。
株式会社ティアフォーについて
株式会社ティアフォーは、「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」の開発を主導するディープテック企業です。自社製品として「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを提供し、それらを基盤に市場ニーズに応じた自動運転における各種サービスを展開しています。ティアフォーは、「Autoware」が生み出すエコシステムを通じて、世界中のパートナーと連携しながら自動運転の可能性を広げ、より安全で持続可能な社会の実現を目指しています。
━━会社概要━━
【社名】株式会社ティアフォー
【所在地】東京都品川区
【URL】https://tier4.co.jp/
【設立年月】2015年12月
【主な事業内容】
・自動運転プラットフォーム開発事業
・自動運転ウェブサービス開発事業
・自動運転システム開発キット販売事業
・自動運転技術の教育事業
広報に関するお問い合わせ
pr@tier4.jp
ティアフォーの名称またはロゴは、日本およびその他の国において、株式会社ティアフォーの商標または登録商標です。その他、記載されているすべての会社名、製品名、サービス名、およびロゴ等は、それぞれ各社の商標または登録商標です。
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