自動運転「AIの街」育ち　アセントロボ、実車不要に

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。

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。

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）

［日経産業新聞　2017年11月20日付］