ティアフォー、Automotive World 2026で新たな自動運転ソリューションを発表

自動運転技術の進化は、今や私たちの生活の一部になりつつあります。そして、株式会社ティアフォー（本社：東京都品川区）が提案する「自動運転の民主化」に向けた取り組みが注目を集めています。2026年9月9日から11日まで、幕張メッセにて開催される「Automotive World 2026」で、ティアフォーはAIやデータ、コンピューティングを一体化したソフトウェア定義型車両（SDV）向けの新たなソリューションを披露します。

この展示の中心となるのは、データ共有基盤である「Co-MLOpsプラットフォーム」と、そこから生まれる自動運転AIモデルである「リファレンスE2E AIモデル」です。来場者は、車載コンピューター上で動作するこれらの技術を実際に体験し、車両の周囲を認識する過程を目の当たりにすることができます。

自動運転AI開発の加速

ティアフォーが持つ一つのビジョンは、自動運転技術の開発を加速させることです。そのためには、適切にラベル付けされた高品質な走行データが欠かせません。これを実現するため、ティアフォーは2024年1月に「Co-MLOpsプラットフォーム」を発表し、参加企業と共に走行データの収集や共有に取り組んでいます。

このプラットフォームは、自動で走行データにラベル付けを行う機能を搭載しており、多様なデータを活用し、効率的にE2E型自動運転AIモデルを開発することに寄与します。これにより、開発者の手間が軽減され、より速いスピードで自動運転システムの進化が期待されています。

自動ラベリング機能の利点

ここで注目すべきは、自動ラベリング機能の存在です。これは走行データに対してAIを用いて、物体や背景を正確に認識するためのラベル付けを行います。数百万単位のラベルを迅速に生成できるため、データ量が倍増する状況にも対応可能です。変化する環境下でも円滑にデータ処理が行えるのは大きな利点です。これにより、従来手動で行っていたラベリング作業の負担を軽減し、AIモデル開発にかかるコストを大幅に削減できる点が強調されています。

さらに、稀なシーンや悪天候といった難易度の高いデータ補完には、「NVIDIA Cosmos」を使用し、必要なデータを生成して自動ラベル付けを施しています。この相乗効果が自動運転AIモデルの精度向上に寄与するのです。

リファレンスE2E AIモデルの革新

ティアフォーが開発中の「リファレンスE2E AIモデル」は、従来の高精度地図に頼ることなく、車載カメラから取得した映像だけで周囲認識や経路生成を行えます。3D空間での物体認識を行い、カメラ映像をグリッド状に解析して障害物の有無を判定。車両の軌道予測まで自動化されているため、効率的な運転支援が実現可能です。

モデルの開発では、エージェント型AIが中心となってプロセスを自律的に進行します。これにより、低コストかつ短期間でのプロトタイプ開発が可能になっています。今後、ティアフォーは「Co-MLOpsプロジェクト」に参加する企業に対し、このモデルを提供予定です。

Automotive World 2026での体験

展示会では、「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング機能を駆使し、走行データに含まれる物体や背景へのラベル付けを実演します。加えて、ラベル付けされたデータを活用して開発した「リファレンスE2E AIモデル」を、実際に車載カメラの映像で周囲の認識や経路生成を行うプロセスを見ることができます。

ティアフォーは、これらの技術を駆使して、自動車メーカーや供給業者による自家用車向けの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確立を進めています。期待が高まる次世代の自動運転技術、その一端をぜひ体験してみてください。