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公開：2025-02-08

日本交通とティアフォーが自動運転データ収集プロジェクトを開始、タクシー営業車両5台で東京都内の走行データを取得へ

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
• タクシー営業車両5台にデータ記録システムを搭載
• 自動運転AI開発用データセットをパートナー各社に提供へ

日本交通とティアフォーの自動運転データ収集プロジェクト始動

日本交通とティアフォーは、自動運転システムの安全性と乗り心地向上のためのAI技術開発に向け、2025年2月より東京都内でタクシー営業車両へのデータ収集を開始した。政府のモビリティDX促進方針に基づき、タクシー営業中の走行データを活用して自動運転AI開発用のデータセットを構築し、自動車業界の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月から自動運転社会向けデータ収集実験を実施し、2024年7月には業務提携を開始している。経産省の令和5年度補正事業「モビリティDX促進のための無人自動運転開発・実証支援補助金」の交付決定を受け、ロボットタクシーの普及に向けたサービスモデルの確立に注力することになった。

データ収集には高性能センサーを搭載したデータ記録システムを採用し、当初5台のタクシー営業車両から開始して20台程度まで拡大する予定だ。Co-MLOpsを活用することで世界各地の走行データから良質なデータセットを構築し、自動運転システム開発企業間での効率的な共有を実現する。

自動運転データ収集プロジェクトの概要

Co-MLOpsについて

Co-MLOps（協調的機械学習ソリューション）とは、複数の企業や組織が協力して機械学習システムを開発・運用するためのプラットフォームを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 世界各地の走行データを効率的に収集・共有可能
• 良質なデータセットを複数企業間で合理的に活用
• 個社単独では困難な自動運転AI開発を加速

ティアフォーが提唱するCo-MLOpsは、自動運転システム開発における重要な課題である大規模データの収集と共有を効率化することを目指している。タクシー営業車両から収集される実際の走行データを活用することで、より実践的な自動運転AIの開発が可能になるだろう。

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　自動運転AI開発用データセットを提供へ | 株式会社ティアフォーのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000083.000040119.html, (参照 25-02-08).

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