「イーロン・マスクはイキってる」天才AI起業家が語る完全自動運転の勝ち筋。NVIDIAがテスラを追い詰める？【志賀見聞録】

開発が本当に2桁違う。それぐらいエア 技術において日本と世界中の差は広がっ てるので我々が作れなかったらマジどう なるんだろうみたいな期間はあのま本当に 勝手ながらなんですけど抱いてる 言葉を選ばないと日本のEMの組織力の 低下は実は感じており例えばイーイロン マスク引きるテスラの組織のダイナミック さに比べてま、こういったECUの統合が できないというのはかなり象徴的な感じを 受けていてまずテスラができるのによりは 絶対早くならないです。 我々の組織力、その遅れを何年にできるか今言えるのは 2 年絶対切る。地域限定だと入れやすいんじゃないですかね。 そこのさんも結構みんな甘く見てると思ってて地方できるから東京はできないみたいな差はそんなないかな。最近北海道にメンバーが走りに行って雪道をなんか山道あんま勉強しないけどなんか走れてましたね。 さすがエンドトエンドだなと思って。 OEM とかがああいうの使い始めるとどういう競争の構図に え、アルパマヨってだって誰が 1番嫌だって1番やのはテスラったよ。 NIA が自動運転の世界を牛じるのではなくてあ、こういう感じがあるから追いかけてきてねみたいな。

皆さん、こんにちは。今日は、えっと、 もう2026年のですね、モビリティ業界 の、ま、革命と言われているチューリング という面白い会社に取材に来ております。 はい。今日はですね、あの、お2人にお 越しいただいてるんですけれども、えっと まずチューリングのCEO代表の 山本一生さん はい。え、チューリング代表の山本です。 よろしくお願いします。はい。 で、今日ガンガン質問を当てていただく予定の元日産 COのゆさん。 はい、よろしくお願いいたします。 よろしくお願いします。

滋賀さんの話を深る前に私多分ちょっと自己紹介をした方がいいかなと思ってまして、私以前あの将棋の AIを10 年ばかり作っていまして、最終的にあのポナンザっていう AI なんですけど、最終的に将棋の名人を倒すところまで行きました。 で、やっぱりそこで機械学習、ニューラル ネットワーク、あとは教科学習、ま、 いろんな機械学習の、ま、情報論があるん ですけど、ま、このポテンシャルをすごく 信じていて、ま、その時も実は今の自動 運転と流れが似てるなと思っていて、人間 が一生懸命当初将棋のプログラムを作る時 はルールベースで書いたんですね。ま、 こういう時はこういう風にした方がいいっ てことずっと書いたんですけど、そういっ たものをですね、ま、一切なくしていって どんどん機械学習に任せるっていう手法を 取っていったんですね。その 結果人間の名人よりずっと強いものができたっていうのが歴史的経由としてありまして、えっと、ま、将棋できたこときっと運転でもできるはずていうのがベースの考えでこの会社立ち上げました。

競豪との差別化ポイントについて伺いたいんですけど、ま、王者の、ま、実写もあるしデータもや自動でもやってるテスラがまずいますと。で、アメリカではウェイモがガンガン走ってますと。 で、最近ギリギスの方ではウェイブがなんかいんな日産自動車ことを組み出したりとか出てきてますと。で、一方で中国ももういっぱい、ま、ファーウェイみたいな会社はもう OS として載ってますし、もうメンタみたいにこうサービスを提供する会社も出てきてると思うんですけど、この辺りのその何が違うのかっていうのをちょっとうん、あの、教えていただきたいなと思う。

差別化の話で言うと実はあまり差別化しないようにしてます。 え、ていうのは我々はこの瞬間もちろんあの調達としては例えば 200 億を超える調達もしてますし、えっと決して小さいわけじゃないんですけど世界のトッププレイヤーまさにこの場合テスラ、ま、あるいはウェイモさんとか見ると開発式がうん。 ま、本当に2桁違う いや、 2桁ですよね。 ていうのがあります。私自身は技術開発とかを、ま、ずっとやってきた人間も思うんですけど、変に差別化しないことだなと思ってます。 というのは、ま、我々遅れてるわけじゃ。 じゃないですか。で、ここよく思うんですけど、先に走ってるプレイヤーってなんか強そうじゃないですか? うん。うん。 でも、あの、一定実はコストがあるんですよね。前を走るってすごいコストで、えっと、思考錯誤をしなきゃいけない。 そうです。うん。 で、あれもダメ、これもダメっていうことをずっとやってきた人ですよね。 で、で、結局、ま、テスラが何やってるか、ま、ウェイモさんが何やってるか、ま、他の車メーカーが何やってる、あ、車が自動運転会社が何やってるか、なんとなく見えてきてる。 うん。 うん。があって、そういったものをちゃんとまず追いかけていくってのがベースかなと思って。 かつて、ま、トヨタがフォードなり、 GM なりどういう風に追いかけてきたかっていう歴史を紐解けば我々がやることはむしろ謙虚に学ぶことからスタートかなっていう風に思ってます。 うん。

一方で本当に危機感があって、じゃあ日本からこういった先端的な、ま、フィジカル AI とか言われるものになると思うんですけど、ま、フィジカル AIとか自動運転のAI を作れる組織がどれだけあるのかって言うと本当に、 ま、極と言ってもいいのかなと思ってて、 我々が作れなかったらマジどうなるんだろうみたいな期間は、あの、ま、本当に勝手ながらなんですけど抱いてるものがあります。 ま、それぐらいAR において日本と世界、ま、米中ですね、正確には。米中の差は広がってるのでちゃんと追いかけていくってのがベースであるべきだなと思ってます。なんか変な話です。日本の車ってなんで優れてるかってなんかこう特別な機能があるというよりいいは基本的なものの改善の積み重ねじゃないですか。 うん。し音論でもよく出てくる話かなと。 そう。特別な機能が日本しか作れないわけではないっていうのすごくなんか忘れちゃいけないかな。 ちゃんと地道に、ま、 AIだって、そう、1個1 個改善していて、で、仙たちだからトップを走ってるプレイヤーがどうであったか、 それこそトヨタ盟キとか、ま、そういう話ばかりだったはずなのに、 なんか AI の世界でも一旦それぐらいなんすかね、謙虚になって進んでいくべきだってのは強く思ってますね。 うん。 うん。

これ結構マニアックな話なんですけど、車って今リナックス化されてないんですよね、日本の車は。 うん。うん。うん。 っていう風になると、ま、 QNX とかよく使われてるんですけど、ちょっと一般のリナックスとは違ってて、 ま、現実問題こういったモデル、ニットワークモデルをすものもとリナックスの上に作るしかないんですけど はい。 ま、OT ができないのもそれが結構引っ張られたりしてると思うんですよね。 うん。標準でないですよね。 そうなんですよね。 で、車メカさん、やっぱ各手レガシーの OS を引きずって、ただ保安基準を通してきた実績があるから、これをやるってことの一選択がありますね。あともう 1個は 石が散らばりすぎてんですよね。 散らばりすぎてる。ああ。 ああ、 ま、理想的には端の石、あ、マットタのセンサーとセンサーだけで読み取ってキャンに流してもらえれば嬉しいんですけど、もちろん全部 1 個にまとめるかちょっとラディカルすぎるかもしんないですけど、 ま、基本的にはある程度セントラルの意があってキャン情報流してくれるって形になればいいんですけど、これティア 1 との引っ張り合いの関係の歴史とあとはもうそもそももう誰も直せなくなりつある。 直せなくなりつある。 うん。 そうと思っても直せないようなレベルになりつつあって車の再設計をしないといけないんじゃないかなって思ったの話。これなかなか重くないですか?今の話深刻の話で だからあの進行の全く車作ってないメーカーさんの方が はい。 そのEVでやったりSDV でやったりどんどん進んでくわけですよね。ところが私こその今の車って ECUが100 個ぐらいに包まれてますよね。 あらゆるとこに散ばってるわけですが、そのものって うん。 ディア1 がこう首でそのまま納入してくれるのでどうなってるのかが OEM 側からするとそこは分かってない。うん。 それを統合するっていうのがすごく大変で 最近やっぱりあの伝統的乗車メーカーがこうゾーン型の SDVっていうのが うん。 あのおそらく新しいトレンドだって言われてるんですけど はい。 そのゾーン型ってのは、ま、前後左右左ろんなその機能集めて 1 つのところに集中して先ほど山さんがおっしゃってセントラルにこう繋がってくるんですけどうん。 このぜ、あのゾーン型って言うと うん。 それこそエチンだとかステアリングだとかそれこそあのドアのレギュレーターからも同じ像にあるので自動車 O の人間からするとこれ部門部署が全部違うんですよ。要するにこう設計自体が全て立割になってる。 はい。 でサプライアーサーブ立になってるじゃないですか。 それをどうやって統合するんだっていう。 いや、これは本質ですよ。難しいですね。 それと技術の話ではなくてなんていうか組織というか体制あの言葉を選ばないと日本の EMの組織力の低下を実は感じており うん。本当に小さな子になられました。 本当にね。でも本当本当にこれはうん。これは本当に うつまり例えばイロンマスク引きるテスラのあのダイナミックさ、組織のダイナダイナミックさに比べてうん。うん。 ま、こういったECUの統合はできない ていうのはかなり象徴的な感じ。 はい。 うん。 ハイブリッドVEV みたいなのって、ま、ずっとなんか言われてたりはしたんですけど、そんな領域はもうもうとっくに超えてたと思うんですけど、ただいよこの自動運転というかこの AI ソフトウェアの領域がこそがこのモビリティ界の本当のなんだろう分岐点になるなって本当になんか思いました。 これだってやっぱりグローバルなこう戦いとだいぶ違うとこになんか日本はいるんじゃないかってやっぱりちょっと聞きながら思っちゃっすごく機を感じるのは例えば EVの比率なんかでも今まだ 2%弱 うん でもうSDV っていうのがま、ある領域業界の人が知ってる言葉だけれども一般的じゃない OBで スマホとか、え、 PC はどんどんどんどん夜にアップデートしてくれるけど、車のソフトエアを夜してくれるって 相当つかない世界だからなんかね、これだけの日本というその大きな国がなんか世界のその潮流から取り残されてるような うん。 で、私は、まあ、今回こういう形で動画を出させていただいているものすい狙いとしてはですね、 目覚があったんです。 そう。 目を覚せ伝統的自動車メーカーと はい。 ウカプ 今世界で起こってる変化ってのはこういうことなんだと。 八王さんがポロっとおっしった。いや、これは OEF の組織の弱体化を感じますよねってことおっしゃった。 うん。 ここに私はもの機間を感じてるんですね。 うん。 うん。 もっと大きな方で言ってください。 ええ。嫌だよ。 嫌だよ。嫌ですよね。嫌ですよね。うん。 あの、ルールベースの自動運転って、ま、例えば信号が赤だったら止まるとか言って、もう要するに白線の真ん中走るとかって、ま、ルールしたかって走ってる ですから説明がしやすいんですけど、その AI でニューラルネットワークになった瞬間にチャット GPT もそうですけど、時々こそ疲れるじゃないですか。 あります。 だからこういう運転をしてますっていう人は説明できない。 うん。そこら辺っていうのはそのOEM の人たちからすると、ま、命を預かってるっていう意味で言うと、 そのなかなかAI で自動運転っていうところにハードルがあるんじゃないかなっていうように思うんですが、それは山さんどう考えられます? そうですね、まずあの共有したいなと思うことなんですけど、運転ってめちゃくちゃ難しいことなんですよ。 うん。 あので、えっと、多分そうですね、ちょっと言葉を選ぶんですけど、 2010 年ぐらい結構人類観してたんですよね。結局白戦の間をもう通って信号機が赤だったら止まって青だったら進めば自動運転できたじゃんって多分思ってたんですよね。 うん。うん。 ただめちゃくちゃ難しかった。それではうまくいかないケースが多発して、しかもそれを全部記述しようと思うと、いくら記しても足りないってのが発見された。 例えばですけど、私将棋でAI 作ってたんですけど うん。 なんでその将棋のAI の手がその手をどその手を刺すのか分かってるわけなくない? ああ、 分かってるなら俺がさせよう。 なるほどね。 いやいや、ま、せいぜ自分が作ったぜ自分が理解できる程度のものを作ってたらそれ弱いシステムなんですよ。 おお。 うん。当然自分の理解を超えるようなあのシステムを作る必要がある。 うん。 で、それも当然ルールベースとかなんか計算をたくさんすればできるようなものではなくて、あ、複雑なネットワークの組み合わせとか機械学の組み合わせな実現できるようなものじゃなきゃいけない ですよね。 まず前提として で、売って結局もう解けないんですよ。 ルールベースだと。 うん。 あの、まずそこからスタートなんじゃないかなって思ってて、で、もう 1 個ちょっと巧妙があるなと思うのは最近はあのsi生使って運転も弊車やってましてそうするとそ喋ってくれるんですよね。 うん。うん。 こんなこと思ったからこんなに運転してるみたいな、ま、あの、歩者がいますみたいなこととか認識してるみたいで、ま、それと行動が必ずしも一致を 100% するかっていうとちょっとわかんないとこですけど、あの、ま、なんか納得感は多少増えたというか。 うん。 ま、これによってそもそも性能自体もちょっと上昇しますし、あの、自分で説明して AIがそれをまたもら、食べてうん。 それでなんか行動を変えるので少しばかりうまくなるんですけど、それもあるしなんか納得感もあります。 ただ話が戻ってきて、えっと、エンド to児童運転は今までの、ま、工学的アプローチでは解決できないような問題をアプローチするための方法論で、それに対する安全に対する捉え方も多分今までの工学とは異なるんだろうなってのはこれ確信してますね。 うん。 あ、工学的アプローチでだと解決できない問題ってその例えば自動運転で運転してる場合に何どういうことだと解けないなって感じになるんですか? 例えばルールベースを作ってる気分に皆さんってみましょう。 はい。はい。 ボールが転がってきたらえっと何をそのシステムは予想しなきゃいけないですか?ボールをかわすのは当然として 後ろから子供が飛び出す。 あ、そうですよね。 ああ。 ってことは、えっと、道路の中にボールがいなくてもなんか道の脇で道路が、ボールが転かってたら結構危なそうな気がしますよね。 仮に道路に来なくても。 うん。 でもそれがフェンスの中だったらどうですか? まあ、いいですね。 いいですよね。ことはシステムはフェンスがあるかどうかも書くんですか? ああ、 イフフェンスがある。あ、じゃあボールがある。子供をつけろっ ていうの書いて うん。 で、その後に、えっと、イフフェンスがあったらこの場合は気をつけなくていい。でもフェンスに穴が開いてたらうわ、 再現なくなんか書かなきゃいけないことになるんですね。そうな。 そう。ルールベースの気持ちってこんな感じですよね。じゃあフェンスの出口があるとか、フェンスに穴が開いてるとかを全部書き切るって絶対破綻する。 人間は。でも別に今言われてすぐが予想つきますよね。何しなきゃいけないかってすぐ皆さんなら分かりますよね。 うん。 前回こちらにこさってもらった時に うん、 あの自動運転のデボで走ってるやつの画像見せてもらったら はい。 交差点のところで交通整理してる人がこう赤い旗を振っていて うん。はい。 で、車が うん。うん。 こうやってじとしてどう行けばいいんだろうってこうやって悩んでるのが見えて でぐっと曲がっていった。 うん。はいはいはい。 賢いっと思いましたね。 なんかね多分交通誘導員さんは理解してるますね。 うちの作ってるAI がもう道路にいる交通誘導園さんあんまびっくりしないんですよね。 で、なんかああ、いるわみたいな。 もう認識して 人間ってすごく大事。あの交通誘導位の服ってすごく大事で道路に普通の人がいたらめちゃくちゃビビるじゃないですか。交通誘導員さんに乗ったらああまあしょうがないねってなるじゃないですか。 このギャップをちゃんと理解してるっぽくてあ、なんで分かるかって言うとなんかそういう感じの挙動なんですよね。 はい。そのメカニズムがよくわからないですね。 そうなんです。 なんで理解?どうや、どう?そう、そもそも前提を言ますと、今の AI って我々はコード上にどこも信号機の話とか白線の話とか何も書いてないんですよ。 そうなん。そんな信号とか基本的な情報入ってない。 1 個も入ってないです。 ええ。 あの、東京ってそもそもあの皆さんうっかりしますしですけど、あの、東京の信号って難しかった。あの、矢印信号とか ああ、はい。 あ、結構色々あるじゃないですか。 はいはいはいはい。 もう書いてくだけでも辛いじゃないですか。 はい。 なんか勝手にそういうのも理解してくれてて はい。 結局人間が書くと 人間がボトルネックになるんですよ。 うん。うん。 そうですね。例えば矢印信号ってな、なんか 前と横以外に あるんですよ。斜め前とか あるとこもあるかもしれない。はい。はい。 あるんですよ。 いや、普通にあります。 ていうことじゃあ全部書きますか?記述して。 うん。うん。 で、そもそも信号機ってどれが自分の信号機かも自名な問題じゃないんですよ。 そこからですよね。確かにどれ見るんだと。 そう。そういったものを全部人間がプログラマーがルール起立したらそれ安心感あります。 なんか怖くなってきません。 恐ろしいですね。怖いですね。危ないですよね。 どれぐらいの時期に行動をこうどんどん ああはい。 走るようになってると想定されも宣言されてるみたいです。 ま、ファクトとしては去年の 11月とか12月に我々、えっと、東京で 30 分ドライバーのハンドル会認なしで運転できるっていうところまできてます。 もちろんどんな道でもできるとかどんなタイミングでもできるってわけじゃないです。あの人間の介入が必要な場面もまだまだあるという状態なんですけど、ま、タイミングとかが良ければ 30 分人間のハンドル会なしでいけるようなレベルになってます。 うん。 で、本当に急成長を感じておりまして、あの、今まで何百個もモデルを作っていて、機械区者のモデルですね、ニラネットワークのモデルを作ってて、ま、それがどんどん改善してくっていう状況になってます。 まずテスラができるのによりは絶対早くならないです。我々の組織力。ま、それはまず受け入れましょう。 うん。 で、じゃあその遅れを何年にできるかだから少なくとも 2年切りたいなっていう感じです。今は テラが出てから2 年切る。ちゃんと現地取りましたよ。 その速度感だけは絶対守らないと無理ですね。車の、ま、ライフサイクルが はい。 まあ、5 年ぐらいじゃないですか。ま、早かったらそう考えると 2 年っていうのはかなりギリギリ。一方で予算を考える。結局あの、近づこうと思えば近づこうと思うほど価格があの必要、予算が必要、あの風の効果なくなるのでいうトレードオフがあって、今言えるのは 2年絶対切るぐらいかな。 うん。うん。うん。うん。 多分そういう速度。ちなみに今は2 年以上絶対差があります。 その始まった瞬間はもう、もう無限の差があったんで うん。 うん。い それでも縮まだ大丈夫です。 そう。それは間違いない。機械学習ってうまく回り始めると はい。 ま、とんでもなく強くなるっていうのは 将棋でもそうだったし、おそらく自動運転もそう、あの LMもチャットGPT とかもそうだったじゃないですか。 ああ。 自分たちでデータを収集してて はい。 えっと、それをですね、ま、あの、前処理とかいろんな処理をした後に機械学習のモデルかけてこの後シミュレーションしていくつかあの、ま、ある程度性能がいいこと確認したとか安全なよう確認した上で行動実験してるってループをずっと回してて、 なんかこのループがうまく回り始めてるなってのを今本当に感じてますね。 今やっぱり地方で、ま、高齢化していって勉強せたら偉い だけど公共交通を十分に実際が準備できないっていうで困ってるところすごく多いじゃないですか。 うん。 で、そういうところだと交通量も少ないし結構早めにそういう地域限定だと入れやすいんじゃないですかね。 いや、結局東京程度ができないようでは地方のできるかいや、そこのさんも結構みんな甘く見てると思ってて地方できるからとはできないみたいな差はそんなないかな。 私の肌感覚では。 うん。 うん。いや、もちろん地方の部分的に簡単な場所とかいっぱいありますけど、それこそ東京でも部分的に簡単な場所なんていくらでもあって、ことか、ま、言ってしまえば簡単じゃないですか?うん。うん。 っていうのもあるから、そこはね、地方ができるけど、東京ができない間ってのはほとんどないんじゃないかな。ま、それでは別にちょっとデータを増やさなきゃと思ってて、あの、多様性を増やさなきゃと思ってて 最近北海道にメンバーが走りに行って雪道を 雪道はね、景色も変わりますし、制御もかなり変わりますし、 真っ白で あ、そうです。そうです。 一面 そうです。あとはなんかよくわかんない山道とか。 ああ。 あ、でもなんか山道あんま勉強しないけどなんか走れてましたね。 舗装とか何もなくて白線とかもないともう走るんだこれとか思って へえ。 ちょっとびっくりしました。 うん。え、さすがエンドトエンドだなと思って。 はい。はい。 今全国でどれぐらい走らせてるとか、何台走ってるとか、どことかっていうのはあんまり言えない情報なんですか? あ、いいんだ。別に全部喋っちゃいけす。あ、と、えっと、今ですね、 10 代ぐらい走ってて、関東近辺がでも多いですね。 うん。え、デタいくらだっけ?あ、データは言わない方がいいか。 出たやかでもでも、ま、一生懸命集めてますね。本当になんかそんな小さい数字ではないっていうぐらいは集めてますね。 うん。うん。 うん。 多分東京住んでることあったら多分この車見たことある人ひょっとしるかも。うん。 うん。 ていうぐらいです。 今年の正月のセスで NVD がその謝罪のなんて名前ですよでしたっけ? あ、AIAI なんか基パーのプラットフォームみたいなのをなんか無償で提供し始めますと。 ま、要するにNDIAのGPU 買ってよみたいな話だと思うんですけど、色々使ってもらって、自動車会話の人たち使ってもらっててってことだと思うんですけど、 あれってでも結局 OEM とかがああいうの使い始めるとど、どういう競争の構図にな、なななるというか。 そうですね。で、アルパマヨの公開もすごく嬉しくて うん。あ、嬉しいってこと。 え、アルパマヨってだって誰が 1番嫌だって1 番嫌なのはテスだったよ。 ま、そういうことですよね。なるほど。 うん。 ああ。 いや、あの、あれもだからオープン、ま、オープン戦略を取られるとテスラとかも本当溜まったもんじゃないというか。 うん。うん。うん。うん。あって。 あ、そうか。ここでもクローズV スオープンてことですよね。 そう。はい。マルパマヨはだからNIA が自動運転の世界を牛じるのではなくて、あ、こういう感じがあるから追いかけてきてねみたいな感じのこと言ってて、 逆に言っと我々みたいな存在をあのにブースターをかける。 うん。おお。ブースターをかける。むしろ追い風であると。 そう思ってます。 あの、アルパマ用をそのまま使うとよりはアルパマ用のデータを、ま、うん、専門的になんですけど上流をかけるとかファインチューニングをするとかで各種の車にデプロイしてくんですけど、我々そういうことはもう全然できるので、あの、公開されてたら多分そういことも全然疲れる ていうのは元々すでにある強力なモデルをあの自社の車用に自分たちのデータを使って改造してくってのがベースの考えなんですよね。 そもそも今ってニューラネットワークって全くゼロから学習するってよりは元々ある強力なモデルを使って改造してくってのは別に LLMに限らず普通に行われてることで 我々やってるのもそういう状態なんですよね。 はいはいはいはい。 だからアルファ模様モデルがあってそれをまこのアルファード用に合わせてくあの日本の走行データはほとんど入ってないと思われるので 自社を与えてってのは多分すごくこの会社にとってプラスなことだと思ってますね。 へえ。 で、多分皆さん気にしてる話でテスラは圧倒的走行データがあるじゃないかみたいな話とかは気になると思うんですけど、 これもやっぱりくか技術があって、 あの、普通の動画データとか走行動画データで事前に学習するみたいなことが今現実感を持ってやれるようになってきて、 あとは強力なモデルを使うことによってその最初の学習を大きくスキップするみたいなこともできるようになってて、 え う うん。は、かなりショートカット踏めてるなっていう感覚値はあります。 それもテスラにとったらちょっと恐ろしい話に だろマスクはものすごいデータ量があるから絶対勝てねえぜって言ってますけど。 はい。それがもうチンプかというかなんち はい。まずね、嘘、嘘ついてるっていうか、あの、 嘘ついてる。 あのね、2 つっぱなメーターがす、学習は絶対どちらかによって引っかかってて、 えっと、走行データ はい。はい。 GPU はい。 えっと、この身日がだからどっちか少ない方に引っ張られます。絶対そうです。で、色マスクは GPU はそんな自信ないからデータってでもだってこっちがこっちが超えられないもん。 これね、作ってるからやっぱこういうの分かるんですよ。 あ、こいつ生きってなみたい。 GPU のそのなんていうか確保に自信がないから。 ま、すごいGPU 持ってるんですけど、つまり GPU だと、ま、高田かなんか、ま、トッププレイです。 10倍100 倍の差なんだけどこっちはたくさんあるからこんだけデータないと絶対無理っていうことをみんなに言って自慢してるんですけど本当のボトルネがこっちっすよ。うーん。 うん。GPU の計算能力を超えて学習はできないの当然。 はいはいはい。 で、しかもそ行出た側はある意味ちょっと今言ったようなあのショートカットが存在するので ますますGPU 像になってきますね。 個人的にはね、私今72 歳なんですけどね。18歳から免許持って 車の運転大好きで で乗車会入って ところがねつ頃からだろう数年前ぐらいからた車が運転が怖くなって うん 自行機があります 横断歩道がありますが散歩してますもろんな状態があって はいう だんだんこう車の運転がおっこになるんで うん 何が言いたいかというと早く出してくださいトエンドっていうのは本当期待できますよね いや絶対その、ま、人類作る うん。 作りますよね。あの、完全自動運転を。 で、それは少なくともあの、ハンドルがないオプションを作れるって意味で誰にとってもいいはずなもの、あの、オプションなんで別に運転したい人は運転すればいいし、 運転に不安を感じる時は あるいは極端の話が広の飲んじゃった。 うん。 いや、飲酒運転があの普通に飲んで帰れる。絶対それいいことじゃん。 うん。 ていうオプションを作る。今だとちょっとすごい言い方として怖。 自動運転でそうそうそう飲んでも帰れるってまそもそも地域経済にとってもいいことだし 今やっぱ飲酒運転できないってことで結構飲食店の方々とかすごい苦しんでるとかま本当意味で困ってることいっぱいあるわけじゃないですかそれができたらすごいですよね参加した人たちのメンツが結構面白いなって思ってたんですけどあのもちろんテクノジ 自体を評価してるってこともあるんですけど、なんか経済保の背景も 参加した人の中にはあるんじゃないかみたいな風にちょっと滋賀さんが教えてくださって 例えば日産なんかでも はい。 あの中国ではあのファウの OS 使ってモンメンタ使ってやってるわけじゃないですか? うん。はい。 だけどなかなかこう西側には持ってこれないですよね。その状態だと。だからやっぱりチューリングのようにね国産の 自動運転うん。うん。 それは完全自動存でやってる会社を応援したくなるのは、ま、そういう経済安全保障の問題も背景にあるだろうなと。 うん。あ、 それは、ま、感じていますね。 うん。 ま、国産で、えっと、自動運転に限らずこういう、ま、フィジカル AI のみたいな育てなきゃって感じは受け、あ、感じてます。あとは、ま、伝さんのご出身もいいたってのもすごく大きくてやっぱ期待感を感じてますね。あの、 うん。うん。 あの、旧来の、ま、そうですね、あの、自動車メーカーさんとかア 1 さんからもご出資ただけたってのは本当になんかありがたい話だなと思います。うん。うん。 にある脳みそ部分っていうのはなかなかアメリカに取られてるん ですけどうん。 じゃ、そのロボットの部分になってると うん。 あの、例えばロボットのアーブのところのギアだとか メアリングだとかっていうとドワーっと利用性じゃないですか。 うん。 だ、そのハードウェアになった時には強くなるので うん。車も同じで、そのソフトウェアとか AI が車の中に入ってくるんだけど、元々強かったハードウェア。 ここをしっかり磨いてスアとハードウェアの組み合わせ中で日本の産業がね、今回高一大学でもあの成長戦略の 17分野かなの中にはA もしっかり入ってるんで、 ま、中リーグのような会社がこれからどんどんどんどん成長していることを心から拾ってます。 ありがとうございます。 心から 応援してくれると思って嬉しい。あ、でも応援してんのか、今これ。 応援してる。応援してます。早く私が運転の怖さから逃れられるように。 いや、そうなんですよね。本当にね。うん。うん。 ここからは、えっと、山本新王にあの実写の車の説明をしていただきます。よろしくお願いします。 はい、よろしくお願いします。 じゃ、まずセンサー構成から見てもらおうかなと思うんですけど、まず横にえっとこちらとこちら側に 2個あって、で、上にまあ 2つか3つぐらいカメラついてますね。 で、後ろに1個ついてんで、8個か7個 ぐらいのカメラ構成になってます。あと上 の方には、えっと、GPSGNSS アンテナとIMUの機械が載ってます。 車内の方なんですけど、基本的にはこの コンピューター1個で動いてます。中に 入ってんのはNVIDディアのウォーリン てやつで車載グレードの、えっと、 NVIDディアのモデルを使って、えっと 、計算機回という状態です。で、実は ハードウェア構成はこれで終わりです。 うん。シンプルですね。はい。 あとは、ま、セーフティマイコンがあって、あの、非常需要のものをどうするかとかいう細かいものを乗ってますけど、基本的にはこれだけですね。これ、あの、アルファード以外だと全部でおいくらぐらいするんですか? コーチ含めても500 万きついんじゃないかも。 あ、そんなもんなんですか? いや、めっちゃ頑張ってます。ないです。 なんかもっと高いと思いました。私は そしたらアルファードの方が高いじゃないかという。 いや、それはそうです。だって要さを持ってくのにアルファード高いシステムです。 本当に ここでボロソ不思議なのがなんで伝統的 OMができる その問い それはあれですよ。リナッスと QNX とかなんかあの保安基準とかその辺で多分縛られてるんですよね。あの 別にこういう風に作ってって話があったらま、ちょっと色々大変でしょうけど作れるはずですよ。 物理的にはできる話なんだと。は やっぱり過去のレシに引っ張られて いや、それはそう思いますよ。 うん。 うん。だってこれでOT し た後のじゃあその安全性投記録必ず突きまってきます。 うん。うん。1 番最初開発が終わって制作が始まる前にあの片式認証を取りに行くじゃないですか。 で、片式認証を取った状態で量産家を、ま、許可されて量産してるわけじゃないですか。 はい。 で、その後どんどんどんどん OTAで新しい そのモデルが入ってきてうん。 それってその臨床取るどうなるんですか? これ取り直すしかないんじゃないですか?あれちょっと私そこまで完璧に分かってないし やっぱりあります。ありますよね。 だここら辺はね、逆に言うとね、 こういう新しい時代のOT になってきて足ばれたまで アップデートしていく時代にだった時にまでの臨床制度どうしていくか 臨床制度自体の話になってきますよね。 うん。国のその産 のその完成検査をどうしていくかって話。ま、だからでも走るから止まるまでいきなりやっちゃうかそこまでは触れないような OTA にするかも結構実際の安全問題としてもすごい大事かな。うん。 それやっぱりそこはやり直さないと うん。そうですね。ただ、ま、自動運転はそれに近いとこもあるので、ま、恐ろしいところではありますけどですよね。 うん。いや、これ是非の動画を日本の OMのエジラの方に見ていただいた。 はい。いや、でもすごくあのすごいなんですかね、業界を変えていただける方なのではないかとすごく思いました。 すごい助けてほしい。 はい。