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完全自動運転車！東京の外国人技術者が集まるオフィスで米グーグルが2014年に考案したAIを基に！

人工知能（ＡＩ）に学ばせるデータが無ければ、ＡＩでデータを作ればいい――。アセントロボティクス（東京・渋谷）は「レベル４」の完全自動運転車を実現するＡＩ開発を手掛ける。実際の道路で起きうる状況をＡＩが３次元データで再現し、仮想のクルマを無制限に走らせてＡＩに学習させる。ＡＩをＡＩが学ぶ「２乗効果」で実車の走行実験を不要にする注目スタートアップだ。

■ＡＩがＡＩを学ぶ最新技術
　

東京・恵比寿。おしゃれなレストランが立ち並ぶ明治通り沿いのビルに多くの外国人が入っていく。エレベーターで11階に上がると、日本とは思えないほど英語が飛び交うオフィス。米国やイスラエルなど11カ国の技術者ら23人が集うアセントロボティクスの本社だ。

「ソフトが作った街を走れば、明治通りを何度も走るよりもたくさんのデータが得られる」。創業者で技術責任者のチーフアーキテクトを務めるフレッド・アルメイダ氏（46）は、開発したソフトウエア「ＡＴＬＡＳ（アトラス）」についてこう説明する。アトラスは自動運転車用のデータ生成ソフトだ。

アトラスで使うのは、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）と呼ぶＡＩ技術。米グーグルのイアン・グッドフェロー氏が2014年に考案。同社や米フェイスブック、米アップルなど世界的なＩＴ（情報技術）企業がいま最も力を入れる先端研究の１つだ。

ＧＡＮは、２つのＡＩを組み合わせて活用する。「ジェネレーター（生成器）」と呼ぶＡＩが作った画像を、他方の「ディスクリミネーター（弁別器）」と呼ぶＡＩが評価する。この作業を繰り返すことで、現実のものに近い画像ができあがるという技術だ。

例えば、生成器が「ペンギンの画像」としてなんらかの画像を出力。それをペンギンがどのような姿かを学習した弁別器に正誤判定させる。弁別器が「にせもの」と判断すれば、生成器側が改めて別の「ペンギンの画像」を出力。それを弁別器で再度判定して、生成器側の精度を高める。何度も繰り返すことで現実に存在しそうなペンギンの画像ができあがる。

アセントはＧＡＮを日本でいち早く取り入れ、自動運転開発の世界に持ち込んだ。

街中を歩く人や車などの動きをカメラで撮影したデータを活用する。それを人の手で３ＤのＣＧ画像や動画に落とし込み、生成器が道路周辺の環境を再現して出力。これを弁別器が「人らしい動き」かどうかや「自動車らしい動き」かどうかを判定する。

出力精度が高まれば、実際の道路で起きうる人や自動車の動きを無数にコンピューター上に再現できる。アトラスを活用し、実環境を再現したデータを自動運転用のＡＩに学習させる。実際の街中を数万キロメートルも走らなくても、様々な道路で走行実験が可能になる。

■架空の街は「うちだけ」

米グーグル系の自動運転開発会社のウェイモ（カリフォルニア州）は、米国内に作った仮想の町を繰り返し走らせてＡＩに事故につながりそうな事例などを学習させている。ウェイモも３次元の地図を使って走行シミュレーションを繰り返すが、活用しているのはアリゾナ州やテキサス州のリアルな町のデータだ。

架空の町のデータまで無数に作り込んで学習させるのは「うちだけだと思う」（アルメイダ氏）。アセントは、20年までにレベル４の自動運転車向けＡＩの実現を目指す。「シミュレーションの無数の道路で事故を起こさなくなれば、実際の未知の道でも事故が起きる確率は格段に低くなる。日本の道でも東南アジアでも大丈夫だ」とアルメイダ氏は語る。

アセントはＡＩの専門家、アルメイダ氏と現社長の石崎雅之氏（53）が16年９月に創業したばかり。16年春、アルメイダ氏は知り合いの紹介でデロイトトーマツコンサルティングの執行役員だった石崎氏と面談。30分の面談予定が４時間になるほど意気投合した。石崎氏は17年５月にデロイトを退職し、アセントに本格的に参画した。

アトラスは、アセントと共同研究する自動車メーカーなどに活用してもらう計画。すでに国内１社と契約し、数社と連携を検討しており、自動車メーカーの注目度は高い。ソニー元副社長の久多良木健氏もアセントの社外取締役に名を連ねる。

20年ごろには、「海外市場で新規株式公開（ＩＰＯ）したい」と石崎氏は自信を見せる。アルメイダ氏も「競合は自動走行技術で先行する英ディープマインドや米ウェイモだ。日本でも負けない技術が作れることを証明したい」と意気込む。

（企業報道部　矢野摂士）

自動運転の車が増えている中で、アメリカでは頼ってしまって起きてしまった事故もある。しかし、AIがAIを学んで何通りもの道や人の動きをAIに学ばせ、シュミレーションをしている会社に期待が高まる！しかし全てに頼り切ってしまっていいということではない。自分の運転を見直して、さらに、多くの危険から　逃れられるような運転が出来ることが理想的である！

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