AI

エーアイ

公開：2025-02-08

日本交通とティアフォーが自動運転AI開発に向けた走行データ収集を開始、タクシー営業車両による実証実験で技術革新を加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 日本交通とティアフォーが走行データ収集を開始
• 自動運転AI開発用データセットの提供へ
• タクシー営業車両5台から開始し20台に拡大予定

日本交通とティアフォーの自動運転データ収集協業

日本交通とティアフォーは2025年2月より東京都内広域での走行データ収集を開始した。タクシー営業車両にティアフォー製データ記録システムを搭載し、自動運転システムの安全性と乗り心地に寄与するAI技術の開発を進めることで、自動車業界をはじめとするパートナー企業への提供を目指している。^[1]

両社は2018年11月より自動運転社会向けデータ収集実験を開始し、2024年7月に業務提携を行っている。経産省の令和5年度補正事業による支援を受け、ティアフォーが提唱する協調的機械学習ソリューションを活用した走行データ収集に着手したのだ。

走行データ収集は2025年2月より日本交通のタクシー営業車両5台から開始され、その後20台程度まで拡大される予定となっている。収集されたデータは世界各国の自動運転システム開発企業間で共有され、個社単独では困難な自動運転AI開発の加速を実現するだろう。

自動運転データ収集プロジェクトの詳細

ティアフォーの詳細はこちら

協調的機械学習ソリューションについて

協調的機械学習ソリューション（Co-MLOps）とは、複数の企業や組織が協力して機械学習モデルを開発・運用するためのソリューションのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 世界各地で収集された走行データの共有と活用
• 良質なデータセットの効率的な構築が可能
• 自動運転AI開発の大幅な加速を実現

協調的機械学習ソリューションは、日本交通とティアフォーの協業プロジェクトにおいて中核的な役割を果たしている。世界各国の自動運転システム開発企業間でデータを共有することで、個社単独では実現が困難な高度な自動運転AIの開発を可能にするのだ。

自動運転データ収集に関する考察

日本交通とティアフォーの協業による走行データ収集は、自動運転技術の発展において重要な一歩となるだろう。実際の営業車両から収集される大量のリアルワールドデータは、自動運転システムの安全性向上と実用化に不可欠な要素となっている。データ収集車両を20台まで拡大する計画は、より多様なシナリオでの検証を可能にするだろう。

一方で、今後はプライバシーの保護や情報セキュリティの確保が重要な課題となる可能性がある。走行データには個人情報や機密情報が含まれる可能性があり、データの匿名化や暗号化などの対策が不可欠だ。複数の企業間でデータを共有する際のガイドラインや規約の整備も進める必要があるだろう。

将来的には、収集したデータを活用した自動運転レベル4の実現が期待される。日本交通とティアフォーの取り組みがモビリティDXの促進と自動運転技術の社会実装を加速させ、安全で効率的な移動サービスの実現につながることを期待したい。業界全体での協力体制を構築し、技術革新を推進することが重要だ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「日本交通とティアフォー、高性能センサーを搭載したタクシー営業車両による走行データ収集を開始 | 日本交通株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000109.000053767.html, (参照 25-02-08).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧