E2E自動運転で広がるルールベース型ガードレールの採用

E2E自動運転で広がるルールベース型ガードレールの採用

2026年7月30日、日経クロステックは、車両の認識や判断をAIに担わせるEnd-to-End自動運転で、ルールベースのアルゴリズムを主体とする安全ソフトをガードレールとして採用する動きが広がっていると伝えた。伝統的な自動車メーカーの多くはガードレールを最後の安全機構と位置づけて採用する方向であり、E2Eの量産化を目指す日産自動車の幹部も、ルールベース主体のガードレールを必要な取り組みとする見方を示した。^[1]

E2E自動運転の先進国とされる中国でもガードレールの採用が広がり、2025年の小米製車両による事故がきっかけとされる中で、LiDARを搭載したE2E車両の発売が相次いでいる。記事は、E2Eが基本的にカメラベースで、LiDARのデータを学習に使っていないと説明し、LiDARをガードレールとしての安全ソフトと組み合わせて使うものと整理している。

大規模言語モデルを利用する生成AIサービスでセンシティブな質問への回答を制限する仕組みと同様に、E2E自動運転でもAIの動作範囲をルールベースの安全ソフトで管理する考え方が示されている。一方で、ガードレールはAIの能力を制限し、性能低下につながるとの指摘もあり、事故原因の特定のしやすさとAIの性能をどのように扱うかが論点となっている。

E2E自動運転のガードレール採用目的と主な論点

Fuel Connect編集部の整理

本記事は、車両の認識や判断をAIに担わせるE2E自動運転に、ルールベースの安全ソフトを組み合わせる動きと、その採用目的や性能面の指摘を整理した技術動向の記事である。自動車メーカーの開発部門、車載ソフトやセンサーの設計部門、自動運転車両の導入や管理に関わる担当者が、システム構成と安全機能の位置づけを把握する際に関係する内容である。

中国でLiDAR搭載のE2E車両が相次いで発売されている動向は、カメラベースのE2Eと別系統の安全ソフトやセンサーをどのように組み合わせるかという構成上の整理に関係する。車両管理や運行に関わる事業者にとっても、E2E自動運転の性能だけでなく、事故発生時の原因特定やルールベース型ガードレールの役割を確認するための情報に位置づけられる。