テスラの完全自動運転：印象的だが、安全性と精度でウェイモとクルーズにまだ及ばない

テスラのフルセルフドライビング（FSD）技術は急速に進化しており、素晴らしい能力を発揮している。ソフトウェアが進化するたびに、より高度な運転操作を行うことができるようになったが、このような開発の盛り上がりにもかかわらず、テスラのFSDはウェイモやクルーズといった競合他社に比べ、重要な分野で遅れをとり続けている。独立機関によるテストでは、安全性と信頼性の両面で重大な欠点があることが明らかになっており、テスラのFSDがより成熟した自律走行システムに真に匹敵するようになるまでには、まだ長い道のりがあることを示唆している。

FSDの約束と現実
テスラはFSDソフトウェアを、ほとんどすべての運転シナリオを自律的に処理するように設計された最先端のシステムとして販売している。FSD 12.5.1や12.5.3といった最近のビルドでは、複雑な都市環境をスムーズにナビゲートしたり、歩行者に道を譲ったり、駐車してある車と車の間の狭いスペースを操縦したりといった印象的な挙動を示している。しかし、FSDの高度化は、テスラの広範な約束に完全に合致しているわけではない。
独立系の自動車試験機関であるAMCIテスティングは、南カリフォルニアの市街地、田舎の高速道路、山道、州間高速道路など、さまざまな環境でFSDの厳しい試験を実施した。いくつかの印象的な運転行動にもかかわらず、システムは人間の介入を必要とする憂慮すべき頻度で、1,000マイルの間に75回以上、13マイルごとに1回の介入に相当する欠陥を示した。
システムの限界を示す顕著な例として、赤信号を無視するなど信号の判断を誤る傾向があった。さらに悲惨な例では、他の車両が接近しているカーブの多い道路で、FSDが対向車線に逸脱した。このような予測不可能な挙動は、FSDが素晴らしい瞬間を見せたとしても、安全性への懸念が消えない理由を浮き彫りにしている。

自己満足の問題
テスラのFSDは、ドライバーを誤った安心感へと誘う自律性を売りにしている。田舎道で見通しの悪いカーブを曲がる、横断歩道で歩行者に合わせるなど、人間のような反応を実行するシステムの素晴らしい能力によって、ユーザーはシステムを早急に信頼しすぎることになりかねない。AMCIのディレクターであるガイ・マンギアメールによれば、これこそが本当の危険なのだという。
マンジャメレ氏は、FSDの操作開始から数分間は、一見無謬のように見えるが、危険な自己満足を生みやすいと指摘する。「ドライバーがFSDを作動させた状態で運転する場合、手を膝の上に置いたり、ハンドルから離したりして運転することは非常に危険です。実際、テスラのシステムは常に人間の監視を必要としており、誤算が生じた場合、人間のドライバーが介入するのに必要な反応時間は危険なほど短い。テスト環境で訓練を受けたドライバーでさえ、FSDのエラーに素早く反応するのに苦労している。

テスラのAI：ブラックボックスへの挑戦
テスラとウェイモやクルーズといった競合他社との違いの中核のひとつは、自動運転システム構築へのアプローチにある。テスラのFSDは、ほぼ完全にカメラ駆動のニューラルネットワークに基づいており、機械学習に頼ってリアルタイムで意思決定を行っている。このブラックボックスシステムは膨大なデータから学習するが、その決定を説明したり、一貫して故障を予測したりする透明性に欠ける。
その結果、FSDがミスを犯した場合、その原因を正確に特定するのは難しいことが多い。AMCIのテストでは、この予測不可能性が繰り返しテーマとなった。たとえば、高速道路の出口に向かう車線変更時のFSDの挙動には問題があり、システムが車線変更を開始するのが危険なほど遅くなることがしばしばあった。
このような問題の根源は、コンピューティングパワーの不足、複雑な状況でのバッファリング不足、単純にベースとなるプログラミングの不備など、複数の要因に起因している可能性がある。「これらの不具合は最も狡猾なものです」とマンジャミールは指摘する。「テスラの機械学習への依存は、FSDが非常に多様な状況に対応できるようにする一方で、特定の弱点を特定して修正することを難しくしている。

ウェイモとクルーズ：安全性と精度のギャップ
テスラのFSDをウェイモやクルーズといった競合他社と比較すると、技術的なギャップが明確になる。ウェイモとクルーズは、LiDAR、レーダー、高精細マッピングなどのセンサーとカメラを組み合わせて使用し、周辺環境のより包括的なビューを作成する。このマルチセンサーアプローチは不確実性を減らし、特に複雑な都市環境において、より正確な意思決定を可能にする。
例えば、ウェイモはすでに一部の地域に完全な無人運転車を配備し、数千マイルに及ぶテスト走行で人間の介入なしに運転している。この分野のもうひとつのリーダーであるクルーズも、サンフランシスコなどの大都市で完全な無人運転を提供し、高い自律性を達成している。これらの企業は、システムの信頼性と予測可能性を確保することに重点を置いており、それは試験中の人間の介入率の低さからも明らかである。
テスラのカメラのみのアプローチは革新的ではあるが、これらのマルチセンサーシステムの堅牢性には及ばない。LiDARの欠如とニューラルネットワークへの依存は、正確でリアルタイムの意思決定が不可欠なシナリオにおいて予測不可能性をもたらす。その結果、テスラのFSDには現在、ウェイモやクルーズが達成したレベルの安全性を確保するために必要な一貫性と冗長性が欠けている。

テスラFSDの前途
テスラのFSDは回を重ねるごとに改善を続けており、複雑な操縦を実行するシステムの能力は紛れもなく素晴らしいものだ。しかし、特に一瞬を争うような重要な状況において、人間の介入が頻繁に必要なことは、この技術がまだ完全な自律性を実現するには至っていないことを示している。
テスラが前進するにつれ、AI主導の意思決定における予測不可能性に対処し、FSDの応答の一貫性を向上させることが、ウェイモやクルーズといった競合他社との差を縮める鍵となるだろう。今のところ、FSDは強力な運転支援システムであることに変わりはないが、人間の監視が必要であることに変わりはない。
自律走行車競争という広い文脈の中で、カメラベースのシステムでリードしようというテスラの野心は際立っているが、FSDと、より成熟したセンサー駆動システムとの間の技術的な距離は依然として大きい。テスラが追いつくためには、自動運転技術へのアプローチの基本的な側面、特に高いリスクを伴う環境における安全性と予測可能性について、再考する必要があるかもしれない。
結局のところ、テスラのFSDは世間の注目を集めたかもしれないが、競合他社との精度や信頼性の差は、真の自動運転がまだ未完成であることを思い起こさせる。テスラがより安全で予測可能な性能を確保できるまでは、「完全自動運転」のラベルは完全な実現ではなく、願望に過ぎない。