ルールベースとは異なるアプローチで完全自動運転を目指すベンチャー企業、チューリング。同社は、NTTドコモグループの協力を受け、自動運転開発のための専用計算基盤を構築しており、同基盤で開発した自動運転AIの走行試験も開始した。 【もっと写真を見る】

写真：アスキー

　既存のルールベースとは異なるアプローチで「完全自動運転」を目指すTuring（チューリング）。将棋AI「ポナンザ（Ponanza）」を開発した山本一成氏が、テスラの登場に刺激され、2021年に立ち上げたベンチャー企業である。 　 　同社は現在、NTTPCコミュニケーションズとNTTドコモ・ベンチャーズの支援を受け、自動運転開発のための専用計算基盤「Gaggle Cluster（ガグルクラスター）」を構築しており、同基盤で開発した自動運転AI「TD-1」の走行試験も開始した。直近の目標は、2025年中に都内で、30分間の自動運転を実現することだ。 　 　2024年10月30日に開かれた発表会では、計算基盤や自動運転AIの詳細、今後のチューリングの展望について語られた。 　 “End-to-End”と“生成AI”で目指す、カメラ映像からすべての運転判断を下せる完全自動運転システム 　 　チューリングの目標は、いまだ人類が到達していない「完全自動運転」の実現である。それは、あらゆる状況下で人の代わりに運転操作をこなすシステムであり、同社の共同創業者 兼 CEOである山本一成氏は、「簡単に言うと“ハンドルのない車を開発すること”」だと語る。 　 　それはもちろん、簡単な道のりではない。技術的なブレイクスルーが必須であり、山本氏は、「今までのセンサーを重視する自動運転では決して実現できず、システムが『人の常識や言語、人がどう動くか』を理解できるようにならなければいけない」と主張する。そのために同社が進めるのが“強力なAI”の開発だ。 　 　このAIに求められる要素は2つあり、ひとつは「End-to-End」。これまで自動運転では、たくさんのモジュールやセンサーで情報を取得して、人が定義したルールベースの手法で、複雑な道路状況に対応してきた。一方、チューリングが取り組むEnd-to-Endな手法では、カメラ映像と車両を単一のニューラルネットワークでつなぎ、カメラ映像を基に、周辺状況の把握から判断、車両の制御までをすべてAIが担う。 　 　もうひとつの要素が「生成AI」だ。あらゆる道路状況に対応するには、人と同様に状況を把握しながら、現実社会のルールに照らし合わせて判断を下す必要がある。自動運転に柔軟な判断力を与える役割を持つのが生成AIになる。 　 　これまでチューリングでは、マルチモーダル生成AI「Heron」や、リアルな運転シーンを動画として出力できる生成世界モデル「Terra」などを開発してきた。 　 　これらのAI開発を加速させるべく、チューリングでは、完全自動運転の開発専用のGPU計算基盤であるGaggle Clusterを構築した。 　 　Gaggle Clusterは、分散学習における性能を最大化するよう設計され、「NVIDIA H100 GPU」を96基搭載。「NVIDIA InfiniBand/NDR400」を用いたネットワークで、GPU同時使用時のサーバー間の通信速度の制約を最小化している。 　 　「大規模なAIを作るためには、1個のGPUだけではなく大量のGPUを協調させる必要があり、そのための足回りも整えた」と山本氏。この計算基盤で、大容量の走行データを高速に学習させていく。 　 　基盤自体のデザインにもこだわりをみせ、「都市から計算基盤にデータを集約して、AIモデルとして実体化して、再び都市に還元する」という自動運転専用の計算基盤としてのコンセプトに合わせて、装飾物が作り込まれている。このコンセプト通り、今まさに東京中をチューリングの車両が走り、AI学習に必要な走行データを収集している最中であり、Gaggle Clusterも1か月半ほど前から稼働している。 　 　Gaggle Clusterは既に成果をもたらしており、同基盤によって開発されたのが、独自の自動運転AI「TD-1」だ。複数のカメラ画像から未来の経路を直接出力する、自動運転のためのEnd-to-EndなAIであり、既に走行試験も開始されているという。 　 　具体的には、周りの車や歩行者などを認識して、それらの移動を予測するタスクと、これから進む道路などのマップを予測するタスクを実行、それらをもとに経路を生成する仕組みをとっている。 　 　チューリングは、こうした自動運転のためのAIモデルの試験を進めながら、東京の複雑な道路を“30分間以上、人の介入なし”で運転する実証実験（プロジェクト名「Tokyo30」）を、2025年末までに実施することを直近の目標としている。 　 Gaggle Cluster構築にはNTTドコモグループが支援、中長期的な価値創出のための協業も 　 　今回、Gaggle Clusterの構築を支援したのは、NTTPCコミュニケーションズ（NTTPC）だ。同社は、NTTドコモグループにおいてネットワーク・データセンター事業を担い、生成AIがまだ登場していない2017年からGPUサーバーを販売してきた。 　 　GPU基盤の構築には、パフォーマンスを最大限に発揮させるために、データセンターの設計から検証までの工程が求められ、時間とコストを要してしまう。この課題を解決するサービスが、NTTPCの提供する「GPUプライベートクラウド」である。 　 　Gaggle Clusterでは、GPUプライベートクラウドでGPU計算基盤が提供され、NTTPCがそのチューニングから保守運用までを代行する。NTTPCは、GPUの調達力の面ではNVIDIAの「エリートパートナー」認定を受けており、運用力の面ではNTT版LLMであるtsuzumiのGPU基盤を手掛けるなど、それぞれ十分な実績を有しているという。 　 　NTTPCコミュニケーションズの代表取締役社長である工藤潤一氏は、「チューリングは、これにより自動運転の開発に全面的にリソースを投入することができる。我々はビジネスの加速を支援する」と語る。 　 　一方、資金面で支援するのは、NTTドコモグループのコーポレートベンチャーキャピタルであるNTTドコモ・ベンチャーズだ。2008年の設立以降、ドコモおよびNTTの双方から継続的にファンドを組成しており、累計運用額は1050億円に達する。 　 　同社は、2024年4月にチューリングに出資している（具体的な金額は非公開）。ドコモ側のファンドによるもので、注力投資領域である「非連続なイノベーション」に取り組むベンチャーとしてチューリングに注目、中長期的な事業創出に期待しての出資だという。 　 　NTTドコモ・ベンチャーズの代表取締役社長である安元淳氏は、「将来的には、tsuzumiやドコモのBtoC事業など、NTTドコモグループのアセットを連携させることで、完全自動運転の実現を支えていきたい」と説明した。 　 説明可能性より圧倒的な“安全性”が社会における許容の第一歩 　 　発表会では、「End-to-Endの自動運転では、“判断や操作の根拠がブラックボックス化してしまう”ことに対する懸念にどう対処するか」という質問が投げかけられた。これに対しチューリングの山本氏は、「説明可能なものを作るために、安全性を無視して良いのか。とにかく“圧倒的に安全なものを作る”ことが、社会における許容の第一歩になる」と回答した。 　 　加えて、「例えば、ルールベースのシステムでも、100万行からなるコードを普通の人は到底理解できない。既に説明できない複雑なシステムで社会が回っているのが現実で、そこにAIという新しいツールが入ってきただけ」と強調した。 　 　またチューリングは、完全自動運転を2030年までに実現することを目指しており、そのためには「“AIがこの世界を人間のように理解できない”ことが圧倒的なボトルネック」と山本氏。「特に『身体性』を有したAIの開発が進んでいない。“自分がこう動くと他人はこう動く”、“自分がこうハンドルを切ると車はこう動く”といった、人が当たり前にできていることに追いつく必要がある。そのためのAI開発を、まずは2025年のTokyo30のプロジェクトまで走り切る」と展望を語った。 　 文● 福澤陽介／TECH.ASCII.jp