誰も予想しなかった自動運転スタートアップ | E2289

本エピソードは、自動運転業界において「科学リスク」から「エンジニアリング・デプロイメントリスク」への移行が完了したことを明確に示す、極めて重要な回である。ホストのAlex Wilhelmは、英国のWayveとカナダのWaabiという、異なるアプローチを取る二社のCEOにインタビューし、自動運転技術の現状と未来像を深掘りした。両社に共通するのは、従来のWaymo的な「都市ごとの高精細地図とルールベース」アプローチではなく、「エンドツーエンドのAI」と「ワールドモデル」を中核に据え、汎用性と経済的スケーラビリティを追求する点である。WayveのAlex Kendallは、コンシューマー車両への技術搭載とロボタクシー事業の両軸で、OEMとの大規模な提携を次々と発表。一方、WaabiのRaquel Urtasunは、トラック輸送からロボタクシーへと事業を拡大し、Uberとの大規模な提携を発表した。両社合わせて約20億ドル（約3,000億円）という巨額の資金調達と、2026年から2027年にかけての本格的な量産・展開計画は、自動運転が「夢物語」から「現実の産業」へと変貌しつつあることを強く印象付ける。このエピソードは、自動運転の「勝ち組」が誰になるのか、その行方を占う上で必聴の内容である。

0:00エンドツーエンドAIとワールドモデル：Wayveの逆張り戦略

WayveのCEO、Alex Kendallは、同社が2017年の創業時から「エンドツーエンド学習」という逆張りのアプローチを取ってきたと語る。当時、自動運転業界の主流は、センサーデータを個別に処理するモジュール方式であり、エンドツーエンドでニューラルネットワークに全てを学習させる手法は広く否定されていた。しかし、Wayveはこのアプローチを貫き、現在ではNVIDIA、Qualcomm、ARM、AMDといった半導体大手、Uber、Nissan、Mercedes-Benz、Stellantisといった自動車メーカーやプラットフォーマー、さらにはMicrosoftまでが同社に出資するに至った。Kendallは「この業界全体が、私たちのアプローチを信じ始めている」と、その変遷を誇らしげに語る。

Wayveの技術の中核を成すのが「ワールドモデル」である。これは、単なるシミュレーターではなく、行動の結果として世界がどのように変化するかを理解するモデルだ。Kendallは「人間の脳の海馬にある世界モデルと似ている」と説明する。人間は夢や空想の中で経験を何度も再生し、テニスラケットの振り方などの運動タスクを学習する。Wayveのワールドモデルも同様に、現実世界のデータから学習し、自動運転AIに無限に近い仮想的な運転経験を提供する。同社は「GAIA-2」と「GAIA-3」という二つの新しいワールドモデルをリリースしており、パラメータ数とデータセットの規模を大幅に拡大した。特に、カメラだけでなく、レーダーやLiDARなど複数のセンサーからの入力を理解し、制御可能である点が進化した点だとKendallは強調する。

このワールドモデルのアプローチは、センサーに対する「不可知論（Sensor Agnosticism）」を可能にする。Wayveは、カメラのみ、レーダー搭載、LiDAR搭載など、様々なセンサー構成に対応できる。Kendallは「我々は、あらゆる場所のあらゆる車両のインテリジェンスレイヤーになりたい」と述べ、特定のセンサー構成に依存しない柔軟性こそが、OEMとの協業を加速させる鍵だと主張する。ただし、安全性の最低基準は存在し、カメラのみでも理論上は「ハンズオフ、アイズオフ」を達成可能だが、レーダーやLiDARを追加することで、より迅速かつ効率的にそのレベルに到達できると補足する。特にロボタクシー用途では、カメラ、レーダー、LiDARの組み合わせが推奨されるが、それらは特注品ではなく、量産可能な低コストの自動車グレード品であることが重要だと述べた。

3:05ワールドモデルの本質：シミュレーションと表現学習の融合

WaabiのCEO、Raquel Urtasunもまた、ワールドモデルを同社の技術基盤の中核に据えている。彼女は、自動運転をスケーラブルなソリューションにするためには二つの大きな技術的課題があると語る。一つは、真に汎化能力を持ち、人間のような推論能力を持つ自律システムを構築すること。もう一つは、現実世界と同等にリアルなシミュレーションシステムを構築し、安全クリティカルな状況を無害に再現できるようにすることだ。Waabiは創業時から、この二つを同時に解決するために「Waabi Driver」と「Waabi World」というワールドモデルを開発してきた。

Urtasunは、ワールドモデルを「制御可能なシミュレーター」と定義する。単に美しい映像を生成するビデオゲームとは異なり、物理AIのためのワールドモデルには「コントローラビリティ（制御可能性）」が不可欠だ。つまり、自動運転車がどのように行動するかによって、シミュレーション内の世界がリアルタイムに変化し、その結果を検証できる必要がある。このワールドモデルを用いることで、Waabiは現実世界では数十年、数世紀かかるような実験を、クラウド上で並列かつ安全に実行できる。これにより、市場投入までの時間を劇的に短縮し、システムの安全性に対する理解を深め、エンジニアリングコストを削減することが可能になる。

Urtasunは、ワールドモデルと高精細地図（HDマップ）の関係についても言及した。業界では「HDマップ vs ワールドモデル」という二項対立の議論がしばしば見られるが、彼女は「両者は異なるレイヤーの問題だ」と指摘する。ワールドモデルはシステムの訓練とテストのための基盤であり、HDマップは自律システムが意思決定を行うための追加情報である。WaabiはAIを活用してHDマップを極めて効率的かつ堅牢に生成する技術を持っており、それが安全性を高めるのであれば、当然使用すべきだと主張する。重要なのは、HDマップが古くなったり誤っていたりした場合でも、車両が自律的に反応して走行を継続できる能力を持つことだ。つまり、WaabiのシステムはHDマップに依存しているわけではなく、あくまで安全性を高めるための補助的な情報として活用している。

35:59単一のAIブレイン：トラックからロボタクシーへの拡張

Waabiの戦略の特徴は、最初から「単一の物理AIプラットフォーム」を構想していた点にある。Urtasunは「私たちは初日から、この技術を複数の物理AIユースケースに活用することを念頭に置いていた」と語る。その結果、Waabiの自律システムは、18輪の大型トラックを運転する場合と、ロボタクシーを運転する場合で、同じ「脳」を使用する。人間が異なる車種を運転するたびに脳を変えないのと同じように、WaabiのAIは一つのブレインで多様な車両と走行環境に対応できる。これは、従来の自動運転企業のように、トラック用とロボタクシー用で別々のスタックを開発する必要があった「AV 1.0」とは決定的に異なる。

この単一ブレインのアプローチは、データと学習の面で大きなアドバンテージをもたらす。トラック輸送で得たデータはロボタクシーの性能向上に寄与し、その逆もまた然りである。Urtasunは「各プログラムが他のプログラムを加速させる」と表現し、これがWaabiの資本効率の高さの源泉の一つであると示唆する。ただし、AIが「自分が何を運転しているか」を認識していることは重要であり、18輪トレーラーと乗用車では運転スタイルが異なるべきだと彼女は付け加える。しかし、その認識は特殊なモジュールを必要とするものではなく、同じコア技術の上で実現可能な範囲内である。

WayveのKendallも同様の見解を示し、Wayveの技術はコンシューマー車両という最も難しい領域からスタートしたが、その汎用性はトラック、鉱山車両、倉庫ロジスティクス、さらには歩道配送ロボットにまで応用可能だと語る。彼は「少量のデータを基盤モデルに与えるだけで、これらの領域での振る舞いを学習できる」と述べ、Wayveのワールドモデルと運転ポリシーが、データさえあれば様々なモビリティ領域に転移可能であることを強調した。Kendallは「車輪がついているもので、自動化できないものは何か？」という問いを投げかけ、その可能性の広がりに期待を示した。

47:352026年、デプロイメントの年：AIの進化と市場の準備

なぜ今、自動運転のデプロイメントが現実味を帯びてきたのか。Urtasunは、27年にわたるAI研究の経験から、四つの「プレート」が同時に収束したと分析する。第一に、ハードウェアとOEMの準備が整ったこと。過去10年間の投資により、冗長性を持った安全なプラットフォームが量産可能になった。第二に、規制の枠組みが整備されつつあること。UN（国際連合）はL3およびL4運転のための法的な道筋を策定し、米国と中国を除く多くの国でデプロイメントが可能になりつつある。第三に、消費者の受容性が高まったこと。Waymoの展開が証明したように、人々は実際に体験することで、自動運転技術への信頼を急速に高めている。第四に、AI技術そのものが劇的に進化したこと。特に、推論能力を持つ次世代AIは、ほとんど例を見たことがない状況でも汎化できる能力を持ち、ロングテール問題への対処と地理的拡大のスピードを根本的に変えた。

WayveのKendallも、この「科学リスクからエンジニアリングリスクへの移行」を明確に認める。彼は、Wayveが昨年すでに世界500都市でテスト走行を実施し、Teslaと並んでエンドツーエンドのスタックがグローバルにスケールすることを実証したと述べる。しかし、現状の「ハンズオフ（L2）」から「アイズオフ（L4）」への移行には、まだパフォーマンスギャップが存在する。Waymoが地理的に制限されたエリアで実証したレベルの安全性を、グローバルスケールで、かつ量産可能なハードウェアで達成する必要がある。Kendallは「そのギャップを埋めるための明確な道筋は見えている」と断言し、それはLLMのスケーリングと同様に、データ、計算資源、そしてアルゴリズムの革新という予測可能なカーブに乗っていると説明する。

両CEOの楽観論の背景には、規制環境の変化もある。Kendallは、UNの自動運転規制に関する業界委員会の共同議長を務めており、UNがL3/L4運転のための法的な枠組みを承認したことを強調する。これは、米国と中国を除くほぼ全ての国をカバーする。つまり、技術的な準備が整えば、すぐにでも市場投入できる環境が整いつつあるのだ。Urtasunは「今がその瞬間だ」と語り、2026年が自動運転デプロイメントの元年になるとの見解を示した。

52:28ビジネスモデルの革新：Driver-as-a-Serviceと資本効率

Waabiが最近調達した10億ドル（約1,500億円）超の資金について、Urtasunは「資本効率が良いからこそ、この金額が無限の資金のように感じられる」と説明する。同社は自ら車両を製造・保有するOEMモデルではなく、あくまで「テクノロジープロバイダー」としての立場を貫く。そのため、調達した資金は、自社の技術開発と、OEMやUberのようなパートナーとの協業に集中投資される。Urtasunは「私たちは市場で最も安定した企業であり、短期的な進捗を見せるために無理をする必要がない」と述べ、長期的な視点で技術を磨き、真に顧客が求める製品を提供することに注力する姿勢を示した。

両社が採用するビジネスモデルは「Driver-as-a-Service（ドライバー・アズ・ア・サービス）」である。WayveのKendallは、自動運転を市場に出す方法として三つのモデルを挙げる。第一にTeslaのように自社で車両を製造する方法、第二にWaymoのように自社でフリートを運用する方法、そして第三に、WaabiやWayveが採用する「ライセンス供与」モデルだ。Kendallは、この第三のモデルが最も大きなビジネスになると確信する。なぜなら、あらゆるOEMやフリートオペレーターに技術を提供できるからだ。WaabiのUrtasunも、収益モデルは「走行距離（パーマイル）課金」が基本だと明言する。これにより、顧客が技術を多く使えば使うほど、Waabiの収益も増えるという、完全にインセンティブが合致した構造が実現する。

コンシューマー向けの課金モデルについては、WayveのKendallは「業界はまだ模索中」としながらも、サブスクリプションモデルが主流になると予測する。Teslaが月額100ドルで「Full Self-Driving」を提供しているように、消費者は「自家用車に搭載されたプライベート運転手」に対して月額料金を支払うことになるだろう。ただし、一部のメーカーはシートベルトのように標準装備として無料で提供する可能性もあり、様々な価格戦略が試されると見ている。また、自動運転に伴う保険責任について、Kendallは「ハンズオフ（L2）ではドライバー、アイズオフ（L4）ではメーカーまたはオペレーターが責任を負う」とし、Waabiは自社で保険商品を開発するつもりはないと明言した。

58:52Uberとの大規模提携とWaabiの現在地

Waabiの現在地について、Urtasunは具体的な進捗を明かした。同社は2023年から北米で商業運航を開始しており、Uber Freightとの間で数十億マイルの展開に関する大規模なパートナーシップを結んでいる。現在、自社で所有するトラックは二桁台だが、OEMパートナーであるVolvoが「四半期以内」に量産可能な段階にあると発表しており、2027年には数百台規模の展開を見込んでいる。Urtasunは、業界が当初採用した「ハブ・トゥ・ハブ」モデル（高速道路間のみ自動運転）は、顧客が求める製品ではなかったと批判する。このモデルでは、ラストワンマイルの人間ドライバーに1マイルあたり0.6～0.8ドルものコストがかかり、経済性が成り立たない。Waabiは、一般道も走行できる真のエンドツーエンド技術を開発したことで、顧客の玄関先まで配送できる「より良い製品」を提供できるようになったと強調する。

そして、エピソードのハイライトの一つが、WaabiとUberのロボタクシーに関する提携発表である。Urtasunは、この提携が「最大25,000台」ではなく、「最低25,000台以上」であると訂正し、その規模の大きさを強調した。Waabiはテクノロジープロバイダーとして、Uberがマーケットプレイスを提供し、OEMが車両プラットフォームを提供するというエコシステムの中で役割を果たす。現時点でOEMは未公表だが、Urtasunは「冗長性を持ったプラットフォームを準備しているOEMは複数存在し、彼らが私たちとのパートナーシップに非常に興奮している」と語り、近い将来の発表を示唆した。

ホストのAlex Wilhelmは、WaabiとUberの関係の深さから、UberがWaabiを買収しようとしたかどうかを直接質問した。これに対しUrtasunは「Waabiは誰にも売却しない」と明確に否定した。彼女は「私の目標は、世界を変革する物理AIのパワーハウスを構築することだ」と述べ、独立した企業として成長を続ける決意を示した。この回答は、Waabiが単なる買収対象ではなく、業界をリードする独立系プレイヤーとしての地位を確立しようとしていることを強く印象付けた。

1:09:14L4への道：段階的進化か、一足飛びか

エピソードの終盤、Alex Wilhelmは「今後3年以内にL4またはL5の自動運転車を購入できるようになるか」と質問した。これに対しUrtasunは「それは難しい」と率直に答える。彼女は、自動運転の開発において、L2（ハンズオフ）からL3、そしてL4へと段階的に進化するという一般的な考え方は誤りであり、むしろ非効率だと主張する。Waymoが証明したように、真のL4システムを構築するには、最初からL4ネイティブの技術を開発する必要がある。L2で優れたパフォーマンスを示すことと、人間が介入しないL4システムを構築することは、全く異なる安全性の課題であり、同じ延長線上にはない。

Urtasunは「L2の指標（介入率の低さなど）は、L4の指標にはならない」と断言する。L4システムには、想定外の状況でも安全に動作することを保証する、はるかに高度な安全性の検証が必要となる。Waabiは創業時からこのL4ネイティブの技術を開発してきたため、ロボタクシーとしての展開は目前だが、個人向けL4車両の普及にはまだ時間がかかると見ている。彼女の見解は、WayveのKendallが「科学リスクは通過したが、エンジニアリングとデプロイメントのリスクが残っている」と述べたことと矛盾しない。Kendallは、コンシューマー車両へのL4搭載は、ロボタクシーよりも時間がかかると認めており、両者の見解は概ね一致している。

この議論は、自動運転業界における「二つの異なるゴール」を浮き彫りにする。一つは、WaymoやWaabi、Wayveが目指す、完全にドライバーレスで運用される「ロボタクシー」であり、もう一つは、個人が所有する車に搭載される「高度な運転支援システム（ADAS）」である。後者は、L2+やL3のレベルでも十分に価値があり、Teslaの「FSD」がその代表例だ。しかし、真の意味での「ハンズオフ、アイズオフ」を個人車両で実現するには、ロボタクシーとは異なる、より厳しいコストと安全性のハードルをクリアする必要がある。このエピソードは、自動運転の未来を語る上で、この二つの市場を区別して考えることの重要性を改めて認識させる。

結びに

このエピソードがリスナーに残すものは、自動運転が「いつか来る未来」から「今まさに始まろうとしている産業」へと変貌したという確かな実感である。WayveとWaabi、二社のCEOのインタビューを通じて、技術的な優位性だけでなく、ビジネスモデル、資金調達戦略、パートナーシップの構築など、多角的な視点から自動運転業界の現状を深く理解することができる。特に印象的なのは、両社が「エンドツーエンドのAI」と「ワールドモデル」という共通の技術基盤を持ちながらも、Wayveがコンシューマー車両とOEMとの協業を重視し、Waabiがトラックとロボタクシーという二つの垂直市場で「Driver-as-a-Service」モデルを追求するなど、異なる戦略を取っている点だ。この二つのアプローチのどちらが最終的に勝利を収めるのか、あるいは両方が共存するのか、その行方は自動運転業界全体の未来を占う上で極めて重要である。ホストのAlex Wilhelmが「WayveとWaabiは、Waymoのヘッドラインの陰で、今日最もエキサイティングな二社だ」と評した通り、このエピソードは、自動運転の「次の主役」を予感させる、非常に示唆に富んだ内容であった。

要点

• WayveとWaabiは、Waymoの「都市ごとの高精細地図＋ルールベース」アプローチに対し、「エンドツーエンドAI」と「ワールドモデル」を中核とする汎用的な戦略で、自動運転のスケーラビリティを追求している。
• WayveのAlex Kendallは、自動運転は「科学リスク」を通過し、現在は「エンジニアリングとデプロイメントのリスク」の段階にあると明確に宣言。2026年から2027年にかけての量産化を見据える。
• WaabiのRaquel Urtasunは、L2からL3、L4への段階的進化は非効率であり、真のL4システムは最初からL4ネイティブに構築すべきだと主張。Waabiはその技術を最初から開発してきた。
• 両社とも「Driver-as-a-Service」モデルを採用し、自社で車両を製造・保有せず、OEMやUberなどのプラットフォーマーに技術をライセンス供与する。収益は主に走行距離（パーマイル）課金となる。
• WaabiはUberと「最低25,000台以上」のロボタクシー展開で合意。OEMは未公表だが、近く発表される見込み。WaabiはUberからの買収提案も断固拒否し、独立路線を堅持する。
• WayveはNissanと、同社の年間生産台数300万台の90%に技術を搭載する契約を発表。これはTeslaの年間生産台数の約2倍に相当する規模であり、コンシューマー市場での圧倒的なリーチを目指す。
• コンシューマー向け自動運転の課金モデルは、月額サブスクリプションが主流になると予想される。Teslaの月額100ドルが一つのベンチマークとなるが、メーカーによっては標準装備や無料トライアルなど、様々な戦略が模索される。
• ワールドモデルは、単なるシミュレーターではなく、行動の結果を予測する「表現学習」の手法であり、センサー構成に依存しない柔軟性（Sensor Agnosticism）を実現する。これにより、多様なOEMとの協業が容易になる。