S.RIDE、Wayveと協業し自動運転AI開発用公道データ収集開始、日本の交通状況を反映した安全なシステム開発を目指す

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）

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S.RIDE、Wayveと協業し自動運転AI開発用公道データ収集開始、日本の交通状況を反映した安全なシステム開発を目指す

記事の要約

S.RIDEがWayveと協業し、自動運転AI開発用公道データ収集を開始
首都圏でグリーンキャブ等と連携し、交通状況や車両・歩行者データ収集
データはAIモデル学習に利用、プライバシー保護と法令遵守を徹底

S.RIDEとWayveの協業による自動運転AI開発データ収集開始

S.RIDE株式会社は、AIを活用した自動運転ソフトウェアを提供する英Wayve Technologies社と協業し、2025年5月12日より日本の公道データ収集を開始した。このデータは、Wayveが開発する運転支援・自動運転向けAIモデルの学習に使用されるのだ。

収集対象は、交差点や信号、車両や歩行者の動き、道路周辺環境など、幅広い交通シナリオにわたる。これらのデータは、日本の道路事情に適した安全で高知能な自動運転システムの開発に不可欠であるとS.RIDEは説明している。データ収集は、プライバシー保護および関連法令・規制を厳守して行われる。

東京都内で事業を展開する株式会社グリーンキャブとの連携から開始し、国際自動車株式会社、寿交通株式会社、大和自動車交通株式会社、チェッカーキャブ無線協同組合とも順次連携を予定している。収集されたデータはAIモデルの学習支援のみに使用される。

S.RIDEは、ソニーグループのAI/IT技術をベースに、革新的なモビリティサービスを提供することを目指している。今回の協業は、自動運転時代に向けた事業の差異化戦略の一環だと言えるだろう。

データ収集概要

項目	詳細
開始日	2025年5月12日
地域	首都圏
連携企業	株式会社グリーンキャブ、国際自動車株式会社、寿交通株式会社、大和自動車交通株式会社、チェッカーキャブ無線協同組合（順次）
データ用途	Wayveの運転支援・自動運転向けAIモデルの学習
データ内容	交差点や信号といった道路状況、車両や歩行者の動き、道路周辺の環境など

S.RIDE公式サイト

自動運転AI開発における公道データの重要性

自動運転システムの開発において、現実世界の交通状況を反映したデータの収集は極めて重要だ。シミュレーションデータだけでは対応できない複雑な状況や、予期せぬ事態への対応を学習させるためには、実際の公道でのデータ収集が不可欠なのだ。

多様な交通状況の学習
安全なシステム開発への貢献
日本の道路事情への最適化

高精度なAIモデルの構築には、大量かつ多様なデータが必要となる。S.RIDEとWayveの協業は、この課題解決に大きく貢献するだろう。

S.RIDEとWayveの協業に関する考察

S.RIDEとWayveの協業は、日本の自動運転技術の発展に大きく貢献する可能性を秘めている。Wayveの先進的なAI技術と、S.RIDEが持つ日本のタクシー業界における広範なネットワークの組み合わせは、質の高いデータ収集を可能にするだろう。しかし、データプライバシーやセキュリティに関する懸念も無視できない。

データの匿名化やセキュリティ対策の徹底は、信頼性の確保に不可欠だ。また、収集データの偏りや、想定外の状況への対応など、今後の課題も存在する。これらの課題をクリアすることで、より安全で信頼性の高い自動運転システムの開発に繋がるだろう。

将来的には、収集されたデータの活用範囲の拡大や、他の企業との連携によるデータ共有なども考えられる。この協業が、日本のモビリティ社会の変革を加速させることを期待したい。