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自動運転

2026年9月15日

自動運転

今日の要点

自動運転の競争軸が路上からデータ基盤と屋外自律の実装へ移り、現代自やCoreWeave、米陸軍契約など巨額の投資が一気に動き出した。一方で初期のAI効果は間接的で分かりにくいとの指摘も出ており、勝敗を分けるのは走行データを回し続ける仕組みの有無だ。

主要ニュース

  1. 1

    AIが先に変えるのはデスクワーク

    『Teleoperated Humans』で著者はAIがコンピューター作業を急速に変えると主張。Claude CodeのプログラミングやAstraの表計算を例に、非コンピューター作業は遅れると指摘。 著者はAIの浸透が予想より遅い理由を、コンピューター作業の限界ではなく、AIが非コンピューター作業にどこまで関与できるかをめぐる見解の分裂に求める。

    著者が難例として挙げるのは運転。制約のないリアルタイム制御問題で、ソフトウェアが常に安全に停止できるわけではなく、AIが人間の運転を導くのは非現実的だとする。

  2. 2

    現代自、データフライホイール本格稼働

    HMG自動運転メディアデーで現代自動車グループはデータフライホイールが本格稼働していると述べ、NVIDIAベースのレベル2+を2028年上半期に生産する目標を掲げた。 NVIDIAベースのレベル2+とレベル2++車両を進めつつ、2029年下半期にはレベル2++車両向けの独自Atria AIも開発する二本柱の戦略を取っている。

    韓国国土交通部とともに年末までに光州で実環境のレベル4パイロットを開始予定。42dotのVLAモデル検証と路上テストは来年初めまで続く。

  3. 3

    米陸軍、TERNと1126万ドルのAI航法契約

    TERNは米陸軍と1126万ドルの契約を発表し、AI自立測位「Independently Derived Positioning System」と保守「Vehicle Health & Maintenance System」を配備する。 両システムはGPSや外部接続なしで完全にオフラインで動作し、ロシアのウクライナ戦争や米国のイラン戦争など最近の紛争で露呈したGPS妨害の脆弱性に対処する。

    TERNによれば、この契約は「陸軍がこの種の技術に対してこれまで行った中で最も重要な投資」であり、同社はドローン、特に無人地上車両へのシステム配備も進めている。

  4. 4

    ASIのMel Torrie氏、RoboBusinessで屋外自律のロードマップを提示

    Autonomous Solutions Inc.の創業者兼CEO、Mel Torrie氏がRoboBusinessで「屋外自律のためのロボティクスエコシステム設計」と題したセッションを主導する。 現在の自律走行車 fleet は遠隔地や過酷な環境で作業員の安全と運用効率を既に改善しているが、Torrie氏は今後10年で現場ロボティクスが大幅に飛躍すると述べる。

    講演では、ロボットが自律走行車と協働する統合された協調的エコシステムの戦略的ロードマップが示される見通しで、開発者がその統合を支えるよう車両を設計できるかが鍵となる。

  5. 5

    CoreWeaveがPhysical AI分野に参入

    CoreWeave Inc.がPhysical AI Field Engineeringを開始。専任エンジニアが顧客チームに入り、顧客自身のデータでモデルを訓練する。100件以上の取り組みがある。 航空宇宙などでドメインエンジニアとAI開発者が物理の素養を共有しない人材不足に対応。CoreWeaveによると試験時間を17~35%短縮できる。

    試されるのは初期成果であり、売り込みではない。日産自動車との保管試験データの取り組みで実機試験時間が17%短縮、ある自動車メーカーは主要なエンジン較正工程を3カ月ではなく24時間で完了したという。

  6. 6

    AIの初期効果は間接的すぎる、と指摘

    Interconnectsの筆者は、一般人がAIを周辺的または分かりにくいものと見ていると主張し、その例としてOpenAIとHuggingFaceの出来事を挙げ、共感を得にくいニュースだと述べている。 第一次産業革命が具体的な製品を生んだのに対し、AIの現在の恩恵は間接的で、政治的な反発を招き、米国の原子力発電のように開発が頓挫する恐れがある。

    筆者はロボット工学や自動運転がAIの恩恵を具体的にすると示唆する。AIの日常生活への浸透には50年かかる可能性があり、統合型AIエージェントの導入は始まったばかりだ。

今後の注目点

年末にかけては韓国・光州でのレベル4実証と42dotのVLAモデル検証が焦点となり、来年初めまで路上テストの進展を追うことになりそうです。あわせて、ロボットと自動運転車が協調するエコシステムの設計や、実機試験時間の17%短縮といった初期成果が実際にどこまで広がるかが、今後の見どころになります。

情報ソース

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