- 自動運転の位置づけ
自動運転は、SAE（米国自動車技術者協会）が定めるレベルで整理されます。
レベル2（部分自動化）：車線維持やACCを組み合わせた運転支援。監督はドライバー。
レベル4（高度自動化）：特定条件下では完全自動。ドライバー不要。
レベル5（完全自動化）：あらゆる条件で人間不要。
テスラの「Full Self-Driving（FSD）」は現状レベル2相当ですが、レベル4/5を目標としています。
※自動運転レベルの比較イメージ
レベル0 ─ 手動運転
レベル1 ─ アシスト（ACCのみ）
レベル2 ─ 部分自動化（FSD現在地）
レベル3 ─ 条件付き自動化
レベル4 ─ 高度自動化（Waymoなど）
レベル5 ─ 完全自動化（理想形）
- FSDの技術的基盤
センシング技術
テスラ：カメラ主体（Tesla Vision）、LIDAR不使用。
目的：人間の目と同じ原理で世界を認識し、低コストで量産可能にする。
※センサー比較
方式 使用例 特徴 コスト 課題
カメラ主体 Tesla 人間に近い認識、低コスト ◎ 悪天候に弱い
LIDAR主体 Waymo/Cruise 高精度3Dマップ × 高コスト、普及困難
レーダー併用 一部メーカー 夜間・霧に強い △ 解像度が低い
AI・ニューラルネットワーク
世界中のテスラ車からデータ収集。
「Dojo」スーパーコンピュータで学習。
認識（Perception）→経路計画（Planning）→制御（Control）をエンドツーエンドNNで統合。
※FSDのAIモジュール構成イメージ
カメラ入力
↓
Perception（物体認識：歩行者・標識・信号）
↓
Planning（経路生成：右折、追い越し）
↓
Control（ハンドル・アクセル・ブレーキ制御）
↓
車両動作
- 他社アプローチとの比較
Waymo / Cruise：LIDAR＋HDマップ依存。都市限定でレベル4実用化。
Tesla：カメラのみ。世界規模でスケール可能。
※アプローチの違い
Waymo方式 → 高精度地図に依存（都市限定）
Tesla方式 → 学習データで補完（どこでも適応）
- 現状と課題
規制面：米国一部州で提供、日本・欧州は未承認。
技術課題：
雨・雪・夜間での認識精度低下。
「長尾リスク（例外的ケース）」処理の難しさ。
認識エラーの低減。
※典型的な失敗例
雨でレーンマーカー消失 → 認識困難。
停車中の消防車を誤認識 → 追突のリスク。
- 将来的な展望
Dojoの稼働による学習速度の向上。
特定条件下でのレベル4実現。
MaaSやロボタクシー事業展開の可能性。
- 批判と議論
「Full Self-Driving」というネーミングは過大表現では？
規制当局との摩擦（NHTSAによる監視強化）。
倫理的課題：事故時の判断基準（トロッコ問題）。
- まとめ
テスラのFSDは「人間の運転を模倣するAI」から「独自の運転ロジックを持つAI」へ進化しようとしています。
ただし、完全自動運転の実現には技術だけでなく法規制、社会的合意、倫理的議論が欠かせません。
あなたは、AIに命を預けられる日が来ると信じますか？
