ティアフォー、地図情報の有無やセンサー構成を選択可能なE2E自動運転を開発

複数のAIモデルをオープンソース公開

「自動運転の民主化」をビジョンに掲げる株式会社ティアフォー（本社：東京都品川区、代表取締役 CEO：加藤 真平、以下ティアフォー）は、地図情報の有無やセンサー構成など、異なるシステム要件に対応可能なエンドツーエンド（E2E）自動運転技術を開発し、複数のAIモデルをオープンソースとして公開しました。カメラのみを使用する構成から、LiDARやレーダーなどのセンサー、および高精度地図を利用する構成まで、要求性能に適したAIモデルの選択を可能にします。自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」を通じて、これらのAIモデルの最適化や車載システムへの統合を支援する開発環境を提供し、自動車メーカーやパートナー企業による自動運転技術の自社開発・導入を後押しします。

Autoware 2.0アーキテクチャ概要

ティアフォーは、「Autoware」の次世代アーキテクチャ「Autoware 2.0」の開発を主導しています。「Autoware 2.0」は、AIモデルと従来のルールベース技術を柔軟に組み合わせることができる、拡張性と適応性を備えたアーキテクチャです。異なるAIモデルやセンサー構成に対応することで、用途やシステム要件に応じた自動運転システムの構築を可能にします。今回公開したE2E自動運転AIモデル群は、このアーキテクチャを活用するための具体的な技術成果です。

NVIDIA Alpamayo 2 Edge

ティアフォーは、2026年3月に発表したNVIDIAとの協業の一環として、Vision-Language-Action（VLA）基盤モデル「NVIDIA Alpamayo」の性能評価と「Autoware」への統合を進めてきました。最新の「Alpamayo 2 Edge」は、カメラ画像のみを入力とし、リーズニングを活用して走行軌跡を生成するE2E自動運転AIモデルです。パラメータ数は「Alpamayo 2 Super」の340億に対して20億まで軽量化されており、車載環境での実用化が期待されます。ティアフォーは現在、同モデルの最適化と実車への適合開発を進めるとともに、「Autoware」への統合を実現しています。

• GitHub（ソースコード）：https://github.com/autowarefoundation/alpamayo-autoware
• Hugging Face（AIモデル）：https://huggingface.co/nvidia/Alpamayo2-Edge

AutoE2E

The Autoware Foundation（AWF）とティアフォーが開発を主導する「AutoE2E」は、NVIDIA以外の半導体環境でも動作可能なE2E自動運転AIモデルです。リアルタイムの走行判断を担うReactive Modelと、周辺環境の将来予測を行うWorld Model、走行判断を支援するReasoning Modelを組み合わせるFast–Slowアーキテクチャを採用しています。カメラのみを使用する構成から、LiDARやレーダーなどのセンサー情報を取り込む構成まで対応可能で、パラメータ数は7,990万と「Alpamayo 2 Edge」より軽量です。現在はReactive Modelを公開しており、World ModelとReasoning Modelの開発を進めるとともに、ロボタクシー用途での商用化を検討しています。Reactive Modelは、すでに「Autoware」に統合されています。

• GitHub（ソースコード）：https://github.com/autowarefoundation/auto_e2e
• Hugging Face（AIモデル）：https://huggingface.co/AutowareFoundation/auto_e2e

METEOR

ティアフォーが独自に開発した「METEOR」は、主に自家用車向けの自動運転を想定した、軽量なマルチタスク型E2E自動運転AIモデルです。畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）をベースとしたアーキテクチャを採用し、Bird's-Eye View（BEV）表現を活用して、高精度地図に依存せず、周辺環境の認識から走行軌跡の生成までを単一のニューラルネットワークで実行します。1台から8台のカメラ画像を入力とする構成に加え、LiDARやレーダーなどのセンサー情報を取り込むことも可能です。パラメータ数は1,600万と「AutoE2E」よりもさらに軽量であり、NVIDIAやルネサスなど、異なる半導体環境での動作に対応します。また、Co-MLOpsのオートラベリング基盤「CoMET」やエージェントAIによって、学習データのラベリングからモデルの学習・評価・改善までを自動化し、人手によるコーディングやラベリングを不要にします。自動車メーカーや部品サプライヤは、オープンソースとして公開されたモデルを自社の車両仕様や要求性能に合わせて最適化できます。

• GitHub（ソースコード）：https://github.com/tier4/METEOR
• Hugging Face（AIモデル）：https://huggingface.co/AutowareFoundation/meteor

OnePlanner

「OnePlanner」は、周辺環境の認識と行動計画を一体化したE2E自動運転AIモデルです。現在はLiDARの点群データからBEV表現を生成するBEVFusionを基盤とし、今後はPTv3への変更を予定しています。認識モデルを柔軟に切り替えられる構成を採用し、認識処理で抽出した特徴量を行動計画に直接活用します。従来の自動運転システムでは、認識結果を物体の位置や速度などの情報に変換してから行動計画に受け渡していましたが、「OnePlanner」では中間的な情報変換を減らすことで、周辺環境の情報をより豊富に活用できます。高精度地図や経路情報、信号機の状態、車両の走行状態も取り込み、将来6秒間の走行軌跡を生成します。「OnePlanner」は、すでに「Autoware」に統合されています。

• GitHub（ソースコード）：https://github.com/autowarefoundation/autoware_oneplanner
• Hugging Face（AIモデル）：https://huggingface.co/AutowareFoundation/oneplanner

LatentDrive

「LatentDrive」は、世界モデルを活用して周辺環境の将来予測と行動計画を統合したE2E自動運転AIモデルです。自己教師あり学習技術「V-JEPA」を用いて、カメラ映像から周辺環境の特徴を潜在空間（Latent Space）に表現し、その特徴量を利用して車両の走行軌跡を生成します。物体検出や追跡などの中間処理を介さず、映像から得られる情報を行動計画に直接活用できることが特徴です。高精度地図を必要とせず、カメラ映像と経路情報、車両の走行状態を入力として、将来4秒間の走行軌跡を生成します。カメラ1台または3台の構成に対応し、「Autoware」への統合と車載環境での動作検証を進めています。

• GitHub（ソースコード）：https://github.com/autowarefoundation/autoware_latent_drive
• Hugging Face（AIモデル）：https://huggingface.co/AutowareFoundation/latent_drive

ティアフォー　代表取締役 CEO　加藤真平のコメント

E2E自動運転の進化によって、自動運転システムの開発方法は大きく変わろうとしています。しかし、自動車メーカーや部品サプライヤが自らの製品にAI技術を取り入れ、手の内化するためには、特定のAIモデルや半導体環境に依存せず、用途や要求性能に応じて技術を選択できることが重要です。今回、NVIDIAとの協業成果に加え、ティアフォーとThe Autoware Foundationが開発を主導する複数のAIモデルを公開することで、その選択肢を大きく広げることができました。今後も「Autoware」を中心としたオープンソースエコシステムを発展させ、世界中のパートナーとともに自動運転の民主化を推進していきます。

NVIDIA　Automotive　Vice President　Ali Kaniのコメント

自動運転技術をさらに発展させるには、複雑な状況を推論し、車載環境で効率的に動作するAIが不可欠です。ティアフォーがNVIDIAの「Alpamayo 2 Edge」と「Autoware」を統合することで、開発者はオープンな基盤を活用し、研究段階のAI技術を自らの車両に実装することができるようになります。

The Autoware Foundation　President　Muhammad Zain Khawajaのコメント

自動運転技術の発展には、多様なAIモデルをオープンな環境で開発・評価し、それぞれの用途に応じて活用できるエコシステムが不可欠です。今回公開されたAIモデル群は、「Autoware」が特定の技術やハードウェアに依存しない柔軟な開発基盤へと進化していることを示す重要な成果です。ティアフォーによる継続的な技術開発と、NVIDIAをはじめとするパートナー企業との協業を歓迎します。The Autoware Foundationは、今後もグローバルなオープンソースコミュニティとともに、先進的な自動運転技術を誰もが活用できる環境の実現を目指していきます。

今後の展開

ティアフォーは、今回公開したAIモデルの継続的な性能向上と車載環境への最適化を進めるとともに、「Autoware」を通じて自動車メーカーやパートナー企業によるE2E自動運転技術の開発・商用化を推進します。今後も、グローバルなオープンソースコミュニティとの連携を強化し、多様な車両や用途に対応する自動運転システムの普及を目指します。

また、2026年11月18日に開催される「EdgeTech+ 2026」の「オートモーティブ ソフトウエア エキスポ」において、ティアフォー 先進技術部 部長／テクニカルプロジェクトマネージャー／プリンシパルの斉藤 之寛が基調講演「自動運転の民主化 ～AutowareとEnd-to-Endの最前線～」に登壇し、今回の開発成果を含むE2E自動運転技術の最新動向を紹介します。

• 日時：2026年11月18日（水）10:15～11:00
• 会場：パシフィコ横浜（Room L/M/N）
• 講演詳細：https://www.jasa.or.jp/expo/conference/highlight.html

株式会社ティアフォーについて

株式会社ティアフォーは、「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」の開発を主導するディープテック企業です。自社製品として「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを提供し、それらを基盤に市場ニーズに応じた自動運転における各種サービスを展開しています。ティアフォーは、「Autoware」が生み出すエコシステムを通じて、世界中のパートナーと連携しながら自動運転の可能性を広げ、より安全で持続可能な社会の実現を目指しています。

━━会社概要━━

【社名】株式会社ティアフォー

【所在地】東京都品川区

【URL】https://tier4.co.jp/

【設立年月】2015年12月

【主な事業内容】

・自動運転プラットフォーム開発事業

・自動運転ウェブサービス開発事業

・自動運転システム開発キット販売事業

・自動運転技術の教育事業

広報に関するお問い合わせ

pr@tier4.jp

ティアフォーの名称またはロゴは、日本およびその他の国において、株式会社ティアフォーの商標または登録商標です。その他、記載されているすべての会社名、製品名、サービス名、およびロゴ等は、それぞれ各社の商標または登録商標です。

Autoware はThe Autoware Foundationの登録商標です。