# ティアフォー、Automotive World 2026でAI・データ・コンピューティングを統合したSDV向けソリューションを公開 - 出典: fture-scope（https://future-scope.net/） - URL: https://future-scope.net/2026/08/26/%e3%83%86%e3%82%a3%e3%82%a2%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%bc%e3%80%81automotive-world-2026%e3%81%a7ai%e3%83%bb%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bb%e3%82%b3%e3%83%b3%e3%83%94%e3%83%a5%e3%83%bc%e3%83%86/ - カテゴリ: テックニュース - 公開日: 2026-08-26 - 更新日: 2026-08-26 --- ## ティアフォーがAutomotive World 2026で自動運転の未来を拓く新技術を発表 「自動運転の民主化」を掲げる株式会社ティアフォーは、2026年9月9日から11日まで幕張メッセで開催される「Automotive World 2026」において、AI（人工知能）、データ、コンピューティングを統合したSDV（Software Defined Vehicle：ソフトウェア定義型車両）向けの革新的なソリューションを公開します。 この展示では、データ共有基盤「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング機能と、これを活用して開発されたエンドツーエンド（E2E）型自動運転AIモデル「リファレンスE2E AIモデル」が紹介されます。これらの技術は、データの収集・加工からAIモデルの開発、車載コンピューティング上での実行までを一体化し、自家用車向け自動運転システムの開発に新たな道を開きます。 ## 自動運転AI開発の進化を加速する 自動運転技術においてAIの性能向上は不可欠ですが、そのためには高品質で多様なデータと、それらを効率的に活用する開発体制が重要です。特に、AIが正しく学習するための「ラベル付け」（データ内の物体に意味を付与する作業）は膨大な手間とコストがかかります。 ティアフォーは、この課題を解決するため、2024年1月にデータ共有基盤「Co-MLOpsプラットフォーム」を公開し、参加企業と走行データの収集・共有を進めてきました。このプラットフォームで収集されたデータに自動でラベル付けを行い、E2E型自動運転AIモデルの開発から車載コンピューティング（車両に搭載されるコンピュータシステム）での実行までをシームレスにつなぐことで、AI・データ・コンピューティングを統合したSDV向けソリューションの実現を目指しています。 ## 自動ラベリング機能が開発コストと時間を劇的に削減 ### 大量のデータにAIが自動で「意味付け」 自動ラベリング機能は、走行データに含まれる車両、歩行者、路面、構造物など、さまざまな物体や背景をAIが自動で認識し、正確にラベル付けを行います。 ![自動運転における物体検出とセマンティックセグメンテーション](/wp-content/uploads/2026/08/d0effef1f0adf590ba6e0924ecef11f3.webp) この機能により、数百万単位のラベルを一定の品質で即座に生成することが可能になります。これにより、従来は人の手で行っていた膨大な作業が自動化され、自動運転AIモデル開発にかかるコストの削減と開発速度の向上が期待されます。新しい地域やセンサーが追加された場合、あるいはデータ量が増加した場合でも、効率的なデータ処理が可能です。 ### 希少なデータもAIが生成・補完 さらに、自動運転AIモデルの精度を高めるため、衝突リスクに直結するような希少なシーンや悪天候など、実際に収集が難しい走行データは「NVIDIA Cosmos」による生成データで補完されます。この生成データに対しても自動ラベリング機能が適用され、AI学習に必要なデータ量を確保します。 自動ラベリング機能と「NVIDIA Cosmos」によるデータ補完の詳細は、以下のテックブログで確認できます。 [NVIDIA Cosmosで築く自動運転データセット基盤](https://tier4.co.jp/updates/technology/20260807-comlops-dataset-foundation-for-autonomous-driving-with-nvidia-cosmos) ## 高精度地図に依存しない「リファレンスE2E AIモデル」 ### カメラ映像だけで周囲を認識し、経路を生成 「リファレンスE2E AIモデル」は、高精度地図に依存せず、車載カメラの映像のみで周囲環境の俯瞰認識から経路生成までを単一のニューラルネットワーク（人間の脳の神経回路を模したAIの仕組み）で行う点が特長です。これにより、3D空間での走路や物体認識、カメラ映像から生成する地図作成、車両軌道予測までをサポートします。 ![自動運転システムのセンサーデータと制御情報](/wp-content/uploads/2026/08/4b2006c4e308079e53f1cccc441713b9.webp) また、車載コンピューターと親和性の高いアーキテクチャ（設計構造）を採用しているため、実際のシステム・オン・チップ（SoC：一つの半導体チップ上にシステム全体を集積した部品）への実装が容易です。 ### エージェント型AIが開発プロセスを主導 このモデルの開発では、人間が「何を作るか」という指示を出すと、エージェント型AIがE2E型自動運転AIモデルの開発、自動ラベル付けされた走行データの取り込み、データ変換、クレンジング（データの整理・修正）、実装最適化、モデル管理までを自律的に行います。これにより、学習・評価・改善のサイクルが自動的に繰り返され、開発効率が大幅に向上し、低コストかつ短期間でのプロトタイプ開発が可能になります。 ティアフォーは今後、「Co-MLOpsプロジェクト」に参加する企業に対し、この「リファレンスE2E AIモデル」を提供する予定です。 ## Automotive World 2026でのデモンストレーション Automotive World 2026のデモンストレーションでは、「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング技術が紹介されます。さらに、この技術でラベル付けされた走行データを活用して開発された「リファレンスE2E AIモデル」が、「NVIDIA Jetson Orin」（AI処理に特化した高性能小型コンピューター）上で動作し、車載カメラの映像のみで周囲環境の認識から経路生成までを行う一連の流れが実演されます。 ティアフォーは、これらの技術を一体化することで、自動車メーカーやサプライヤーが自家用車向け自動運転システムを量産開発するためのSDV向けソリューションの構築を進めており、自動運転の未来がより身近になる日も近いかもしれません。 ## 株式会社ティアフォーについて 株式会社ティアフォーは、「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」の開発を主導するディープテック企業です。自社製品として「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを提供し、それを基盤に市場ニーズに応じた自動運転における各種サービスを展開しています。 [株式会社ティアフォー](https://tier4.co.jp/) [Autoware](https://github.com/autowarefoundation/autoware) ## 会社概要 - **社名**: 株式会社ティアフォー - **所在地**: 東京都品川区 - **設立年月**: 2015年12月 - **主な事業内容**: 自動運転プラットフォーム開発事業 - 自動運転ウェブサービス開発事業 - 自動運転システム開発キット販売事業 - 自動運転技術の教育事業 本記事に記載されているすべての会社名、製品名、サービス名、およびロゴ等は、それぞれ各社の商標または登録商標です。Autoware はThe Autoware Foundationの登録商標です。