ティアフォー
（ ＊注／編集部が示す正規リンクは「
今事業では、地域の移動課題の解決に向け、自動運転レベル4+の標準モデルを構築。透明性と追跡可能性の高いエンドツーエンドAI開発のためのオープンデータセットの構築と提供も推進させていくとしている。
この事業でティアフォーは共同提案したコンソーシアムメンバー
また日本と共通の社会課題や街づくりに取り組む国際市場との連携も目指すという。
加えて、実環境データと生成AI技術による仮想データを包括したオープンデータセットを構築。多様な交通環境を再現するシミュレーション環境も開発。安全性と機能性の検証サイクルも確立させていくとした。
これらを踏まえてティアフォーは、2025年4月より自動運転レベル4+の実現に向けてカーネギーメロン大学
ちなみにこの協業は、CMUのRaj Rajkumar教授が主導する米国運輸省の全米大学交通センター「Safety21」
ティアフォーはSafety21のアドバイザリー・カウンシル（諮問委員会）にも参画し、オープンソースソフトウェア「Autoware（ AutowareはThe Autoware Foundationの登録商標 ） 」を通じて、その価値と社会的意義を発信しながら、自動運転における安全性とユーザー体験の両立を実現する研究開発を推進させていくという
ティアフォーいでは、ここで得られる成果も冒頭の事業に取り入れ、エンボディドAIの意思決定プロセスの透明化と根拠の検証を可能にするオープンデータセットを構築・提供を目指す構えだ。
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より具体的な取り組みは以下の通り
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自動運転レベル4+の標準モデルの構築
業界標準となる複数のエンドツーエンド生成AIモデルを自動運転システムに組み込み、多様なシナリオで検証を行い、各モデルの特性を比較して整理する。
こうした検証結果を基に、エンドツーエンド生成AIモデルの評価に有効な検証命題や手法を提言し、導入に向けたロードマップを策定する。
国土交通省の中小企業イノベーション創出推進事業に向けたSBIR（Small / Startup Business Innovation Research）制度などの先行事例を踏まえ、安全性評価手法の自動運転タクシーへの適用可能性を検討し、安全なサービス設計に関わる実証実験の成果を補完しながら体系的に整理する。
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透明性の高いエンドツーエンドAI開発環境の構築・提供
▷自動運転レベル4+を想定した車両を用いて、東京都内を中心に走行データを収集する。
▷多様で複雑な環境で用いられる自動運転システムの安全性と機能性を評価するため、走行データに仮想データを統合した大規模データを構築する。
仮想データでは、複数のアーキテクチャの生成AIモデルを基に、自車両動作、周辺交通参加者情報、環境条件など様々な条件を付けて多様なシーンを生成する。
▷生成AIのエラーやハルシネーションに対応するため、多様な実環境データセットとの比較や自動運転システムへの適用評価を通じて生成AIモデルを検証し、モデルの有用性の検証や弱点の特定、MLOpsパイプラインにおける継続的な改善を行う。
▷自動車メーカーの開発現場と連携して生成AIモデルの可能性とその活用の有効性を見極め、仮想データの要件を定めて大規模データセットを提供する。
政府が策定した「モビリティDX戦略」では、日本に於いて収益性のある自動運転タクシー事業を早期に創出していくことを目指す。
また、将来的に本事業において得られた知見を乗用車に展開していくことで、日本の自動車産業の競争力強化に繋げていくことを目標とする。これを踏まえティアフォーは、本事業を通じて政府の目標に貢献していくとともに、自動運転のさらなる社会実装を推進していく。
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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
URL：https://tier4.jp
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