「3.5億キロ」の走行データを持つ米Waymo 「無人タクシー」は東京をどう走る？【幹部が語る】（2/2 ページ）

運転手のいない無人タクシーが東京を走る──。東京で実証実験を重ねるWaymoは、安全性をどのように追及しているのか。幹部が自動運転のリアルと、安全性の仕組みを語った。

[濱川太一，ITmedia]

AI自身に採点させない　3.5億キロの走行データで人身事故減

　AIは強力ですが、魔法ではありません。

　だからこそ、AIには判断をチェックする仕組みが必要です。車両上には、Waymo Driverが生成した全ての走行軌道を監視する独立したAI検証レイヤーがあります。安全なのか、交通法規に従っているのか、などをチェックします。

　さらに車両の外（クラウド）には「AI Critic」と呼ばれる仕組みを構築しています。いわば後部座席から運転をチェックしているような頼れる存在で、シミュレーションと実世界の数十億マイル規模の走行データを評価します。

　つまり、AIに自分で自分の答案を採点させないための仕組みとなっています。

　私たちは3.5億キロを超える完全自動運転の走行経験を積んできました。そのデータでは、私たちが実際に商用展開しているエリアで同じ距離を走った際、Waymo Driverは人間のドライバーと比べて人身事故への関与が94％少ないという結果が出ています。

　私たちが作っているのは、単に一つのAIモデルではありません。ドライバー、シミュレーター、クリティック、そして厳格な安全評価を組み合わせたエコシステムを作っています。

　AI自動運転を安全に大規模展開するには、現実世界で走り、そこから学び、シミュレーションで検証し、独立した仕組みで評価し、また道路に戻す。この仕組み全体を継続的に改善していくことが重要なのです。

3.5億キロの走行実績を持つ（出典：Waymo）

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