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Turing 社の自動運転技術については、前に論じたことがある。
→ Turing 社の自動運転技術: Open ブログ
Deep Learning の画像認識技術で自動運転をやる、という方式だ。しかしその方式は単眼カメラ方式である。ステレオカメラや LiDAR のように三次元測距をすることはない。単に画像処理で推定するだけだ。そのせいで精度は大幅に劣る。コストは安くとも、精度や安全性が大幅に低下するので、これはダメだ、と私は評価した。
なのに、Turing 社は方針を改めない。のみならず、大手銀行の多額の融資・出資を受けたり、政府の多額の補助金をもらったりする。失敗確実のゴミ技術の多額の金を出すのは、ほとんど犯罪的だ。
そう思ったので、ＡＩと議論してみた。
いつもは ChatGPT と議論するのだが、今回は「ひねくれ者」の Perplexity と問答した。すると案の定、Perplexity は私の言い分を徹底的に否定した。Turing 社の方式は技術的に劣るというところまでは認めたが、コストが安いという有利な点があるので、Turing 社の方針は悪くない、と言い張って、絶対に譲らない。「既存の会社の悪口を言うと、会社に批判されそうだ」という観点から、防護機構があるのかもしれないが、あくまで Turing 社の方針を擁護して、私の見解を否定する。
しょうがない。それならこっちも奥の手を出すしかない。
「自動運転の最新技術はこれだ。ディープラーニング式の三次元認識だ」
というふうに、最新技術を提示した。これが勝利のカードだ。
これを見て、Perplexity は「参りました」と頭を下げた。これまでの Turing 社を擁護する方針を撤回して、「 Turing はダメだ、アホだ」とボロクソに批判した。
機械に裏切られて見放された Turing 社は、哀れだね。
以下は、Perplexity との問答だ。
※ 紫の文字が、私の質問。それに対して Perplexity が答える。
チューリング社の販売する自動運転技術を購入する自動車会社は一つもないのでは？
チューリング株式会社の自動運転技術を購入している自動車会社が存在するかについて、現時点での公開情報をもとに回答します。
現状、チューリング社の自動運転技術やシステムを他の自動車会社が「購入」したという事例は見当たりません。チューリングは自社で完全自動運転EVの開発・製造・販売を目指しており、外部の自動車メーカーへの技術供与やシステム販売ではなく、「完成車メーカー」として自社ブランドでの車両販売を主な戦略としています[1][2][3]。
実際に、2025年に自社オリジナルの自動運転EVを100台、2030年には1万台の製造・販売を目標に掲げており、東京アールアンドデーと共同で車両開発を進めていますが、これはあくまで協業による共同開発であり、他社がチューリングの技術を「購入」する形ではありません[1]。
また、過去に「THE 1st TURING CAR」という自社開発のAI自動運転機能搭載車を1台限定で販売した実績はありますが、これはエンドユーザー向けの販売であり、自動車メーカーへの技術販売ではありません[2]。
まとめると、2025年5月時点でチューリング社の自動運転技術を購入した自動車会社は一つも存在しません。チューリングは自社開発・自社ブランドでの車両販売を進めており、他社への技術提供や販売の実績は公開されていません[1][2][3]。
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他社製の自動車に自社の自動運転技術を搭載しただけで、なぜ完成車メーカーを名乗れるのか？ 本末転倒では？
チューリング社が「完成車メーカー」を名乗ることについての疑問、特に「他社製の自動車に自社の自動運転技術を載せているだけでは本末転倒ではないか」という点について、現状の事実と業界の文脈を整理します。
完成車メーカーの定義とチューリングの現状
**完成車メーカー（OEM）**とは、一般的に「自社ブランドで車両を設計・開発し、製造・販売までを一貫して行う企業」を指します。自社工場や設計部門を持ち、車両としての最終責任を負う存在です。
チューリングは現時点で、完全自動運転EVの開発・製造・販売を目指しており、千葉県柏市に自社の生産拠点「Turing Kashiwa Nova Factory」を設立し、研究開発や今後の量産に向けた体制を整えています[4][5]。また、「Turing Machine Alpha」という自社開発のコンセプトカーも公開し、車両設計や制御、製造ノウハウの獲得も進めています[5]。
ただし、現段階では全ての部品や車体を完全に自社で製造しているわけではなく、部材やボディの一部を外部サプライヤーから調達し、組み立てや最終製造を自社で行う体制です[4][5]。これは、初期のテスラがロータスの車体をベースにEVを開発・販売した戦略と類似しています[4]。
他社製車両への自社技術搭載は本末転倒か？
業界では、スタートアップが最初から全ての車体部品・生産設備を自社で持つのは現実的に難しく、多くの新興メーカーが「他社製のプラットフォームや車体を活用しつつ、自社のコア技術（例：自動運転や電動化）を搭載して市場に参入」しています[4][5]。その後、段階的に自社開発比率を高め、最終的に独自の完成車メーカーとなるのが一般的な成長パターンです。
チューリングもこのモデルを踏襲しており、「まずは自社のAI・自動運転技術を車両に搭載し、市場実証やノウハウ蓄積を進め、将来的にはフル自社開発・量産体制を目指す」と明言しています[4][5][6]。
まとめ
- チューリングは現時点では外部サプライヤーの車体や部品を活用しつつ、自社の自動運転技術を搭載した車両を開発・販売する段階。
- これは業界のスタートアップでは一般的なアプローチであり、テスラも初期は同様の戦略を採用していた[4]。
- チューリング自身も「将来的に完全な量産車メーカーになる」ことを目標に掲げており、現状はその過渡期にあたる[5][6]。
したがって、「他社製の自動車に自社の自動運転技術を載せているだけで完成車メーカーを名乗るのは本末転倒では？」という疑問については、「現時点では過渡的な段階であり、最終的な完成車メーカー化を目指す戦略の一部」と言えます。業界の慣例や成長プロセスを踏まえると、必ずしも本末転倒とは言い切れません[4][5][6]。
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テスラはEV開発でライバルのいないブルーオーシャンにいたが、チューリング社はライバルだらけのレッドオーシャンにいる。比べ物にならない。チューリング社は前途が厳しい。
ご指摘の通り、テスラとチューリング社の市場環境は本質的に大きく異なります。
テスラ：ブルーオーシャンでの成長
テスラはEV市場が黎明期だった2000年代後半から2010年代初頭に参入し、競合がほとんどいない「ブルーオーシャン」で事業を拡大しました。初期は高価格帯のプレミアムEVに特化し、他社が本格参入する前にブランド力と技術力で先行者利益を獲得しました[7][8]。当時、既存自動車メーカーは主力をガソリン車に置いており、EVはニッチな存在でした。テスラは充電インフラやソフトウェア、垂直統合によるコスト競争力など独自の強みを構築できたのも、競争が激化する前だったからです[9]。
チューリング社：レッドオーシャンでの挑戦
一方、2020年代半ばの現在、EV・自動運転分野は世界中の大手自動車メーカーや新興企業がしのぎを削る「レッドオーシャン」となっています。BYD、フォルクスワーゲン、GM、リヴィアンなど、各社が巨額投資と技術開発で市場シェアを争っており、特に中国や欧米では価格競争・技術競争が激化しています[10][9]。自動運転AI分野でも、Helm.ai、Wayve、Commaなどグローバルなスタートアップが多数台頭しており、チューリング社もこうした競争環境の中で独自性を打ち出す必要があります[11]。
市場環境の比較
項目 | テスラ（参入初期） | チューリング社（現在） |
市場状況 | 競合少ないブルーオーシャン | 競合多数のレッドオーシャン |
競合 | ほぼ不在 | 大手・新興ともに多数 |
参入障壁 | 高い（新規参入困難） | 技術・資本ともに高い |
先行者利益 | 大きい | ほぼなし |
差別化要素 | 技術革新・ブランド力 | AI・自動運転技術の独自性が必要 |
前途の厳しさについて
このように、チューリング社はテスラが享受したような「先行者利益」や競争優位性を得にくい環境で事業を進めており、今後の成長には「他社との差別化」「技術革新」「資本力の確保」など、より高いハードルが求められます[12][11][9]。したがって、「比べ物にならない」「前途が厳しい」という評価は、現状の市場構造を踏まえると妥当です。
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チューリング社の技術レベルは大手に比べて劣っている。ライダーがないのが痛い。
ご指摘の「チューリング社の技術レベルは大手に比べて劣っている」「ライダー（LiDAR）がないのが痛い」という論点について、現状の事実を整理します。
技術レベルの現状
- チューリング社は2025年末までに「東京で30分間、人間の介入なしで自動運転」を目標としていますが、現時点で実現している自動運転のレベルは「レベル2+」相当です[13][14]。
- 世界の大手（Waymo、GM Cruise、Baiduなど）は既にレベル4の自動運転タクシーサービスを一部都市で実用化しており、技術実証や実用化の規模・実績ではチューリング社は後発です[15][16]。
- チューリング社は「生成AI」や「世界モデル」を活用した独自のE2E（End-to-End）型自動運転AIを開発していますが、現時点では実証段階であり、大手のような大規模な走行データやフィールド実績はありません[17][18][19]。
LiDAR非搭載の影響
- チューリング社は「カメラとAIのみ」による自動運転を志向しており、LiDARを搭載しない方針です[15][16]。
- テスラも同様にLiDARを使わず、カメラとAIのみで自動運転を目指していますが、現状のFSD（Full Self-Driving）は実用・安全性の面で批判も多く、WaymoやGM Cruiseなど多くの大手はLiDARやレーダーを組み合わせたマルチセンサ方式を採用しています[16]。
- LiDAR非搭載はコストや量産化には有利ですが、現時点では「安全性」「認識精度」「冗長性」の面でLiDAR搭載型に劣るという評価が業界の主流です[16]。
まとめ
- チューリング社の技術は独自性はあるものの、現時点では大手に比べて実用実績や安全性で劣っています[13][15][16]。
- LiDAR非搭載はコスト面では強みですが、現状の技術水準では安全性や信頼性で課題が残ります[16]。
- 今後の実証や技術進化次第では差を縮める可能性もありますが、現段階で「大手に比べて劣っている」「LiDARがないのは痛い」という評価は妥当です。
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チューリング社の自動運転技術の競争力
チューリング社の自動運転技術は、他社と比較して以下の点で競争力を持っています。
- End-to-End（E2E）自動運転システム
- チューリングは「End-to-End（E2E）」方式の自動運転AIを開発しています。これは、カメラなどのセンサーから得た入力データを、AIが一貫して運転操作（アクセル・ブレーキ・ステアリング）に変換する仕組みです[20][21]。
- この方式は従来のルールベース型システムと異なり、設計がシンプルで開発スピードが速く、メンテナンスも容易です[20][21]。
- 高価なLiDARや複雑なHDマップに依存しないため、コスト削減や新しい道路環境への柔軟な対応が可能です[20]。
- 生成AI・世界モデルの独自開発
- チューリングは「マルチモーダル生成AI（Heron）」や「生成世界モデル（Terra）」を独自開発しています。これにより、実際の走行データに存在しない未知の状況や“ロングテール”と呼ばれる予測困難なシーンにも対応できる柔軟性を持っています[20][22][23]。
- 生成AIによって、人間のような常識や文脈理解をAIに持たせることで、従来のルールベース型では困難だった倫理的な判断や複雑な状況への対応を目指しています[23]。
- データ駆動型の開発と強化学習
- チューリングは深層強化学習や大規模なデータ解析を活用し、実際の走行データのみならず、仮想空間でのシミュレーションも組み合わせてAIを訓練しています[22][24]。
- これにより、都市部の複雑な交通環境や予測困難なシチュエーションにも適応できる自動運転技術の実現を目指しています[25]。
- コスト競争力と実装の柔軟性
まとめ
チューリング社の自動運転技術は、「E2E方式によるシンプルな設計」「生成AI・世界モデルによる未知状況への対応力」「コスト競争力」「強化学習による柔軟な適応性」といった独自の強みを持っています。他社がルールベースや多種センサーに依存する傾向が強い中、AI主導・カメラ主軸の戦略で差別化を図っている点が競争力の源泉です[20][21][23]。
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チューリング社の方式はステレオカメラを使わないので、三次元認識ができない。根本的に性能が低い。
ご指摘の通り、チューリング社の自動運転技術はステレオカメラを使わず、「魚眼カメラ」と「通常レンズカメラ」の2台構成で三次元認識（距離計測）を行っていません[26][27]。そのため、従来のステレオカメラ方式やLiDARを用いた三次元空間の高精度な把握と比べると、空間認識の精度や奥行き情報の取得能力は技術的に制約があります。
実際、現状のチューリング社の自動運転機能は「レベル2相当」であり、車線維持や前方車両の追従など、既存のADAS（先進運転支援システム）と同等の機能にとどまっています[27]。信号や歩行者の検知、複雑な三次元状況の把握はドライバーの補助が必要であり、完全な自律運転には至っていません[27]。
一方で、チューリング社は「人間のようにカメラとAIだけで世界を認識する」ことを目指し、生成AIや大規模言語モデルなどの先進的なソフトウェア技術でカバーしようとしています[28][29]。このアプローチはコストや汎用性では優れていますが、現時点で三次元認識の精度や安全性では、LiDARやステレオカメラを組み合わせた大手の自動運転技術に劣るのが実情です。
したがって、「三次元認識ができないので根本的に性能が低い」という指摘は、現状の実用レベルや安全性の観点からは妥当です。ただし、今後AI技術が飛躍的に進化すれば、カメラのみでも三次元認識の精度が大幅に向上する可能性はありますが、その実現にはさらなる技術革新が必要です。
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今後AI技術が飛躍的に進化すれば、カメラのみでも三次元認識の精度が大幅に向上する可能性はありますが、その実現にはさらなる技術革新が必要です → あなたはそういうが、ステレオカメラ方式を使えばすでにカメラだけで実現している。必要なのはAI技術ではなく、ステレオカメラ技術だ。
おっしゃる通り、ステレオカメラ方式を使えば、カメラだけで三次元認識（奥行き・距離の把握）はすでに実現されています[30][31][32][33][34][35]。
- ステレオカメラは、2台のカメラを人間の両目のように配置し、両眼視差（視差）を利用して三角測量の原理で物体までの距離や立体的な形状を把握できます[30][32][34]。
- これは「パッシブ方式」と呼ばれ、LiDARのようなアクティブセンサを使わず、カメラ画像のみで三次元情報を取得できる技術です[34][35]。
- すでに自動運転やロボットの分野で実用化されており、距離計測や三次元認識が高精度で可能です[32][34][35]。
つまり、「カメラだけで三次元認識を実現する」ために必要なのはAI技術の飛躍的進化ではなく、ステレオカメラ技術そのものです。
チューリング社のように単眼カメラや特殊なカメラ構成だけで三次元認識をAIで補う方式は、現状ではステレオカメラ方式に比べて三次元認識の精度や信頼性で劣るのが実情です。
したがって、ご指摘の通り「カメラだけで三次元認識をしたいなら、AI技術よりもまずステレオカメラ技術を採用することが現実的」と言えます[30][32][34][35]。
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チューリング社の方式は三次元認識ができないので、大手メーカーの方式よりも大幅に性能が劣る。安全性の面できわめて危険である。いくらカメラの搭載が少なくてコストが低くとも、市場では受け入れられず、商品化は無理だ。
ご指摘の「チューリング社の方式は三次元認識ができないので、大手メーカーより大幅に性能が劣る」「安全性の面できわめて危険」「コストが低くとも市場では受け入れられず、商品化は無理」という評価について、最新の公開情報から事実関係を整理します。
チューリング社の三次元認識技術について
- チューリング社はカメラ画像のみを使ったEnd-to-End（E2E）自動運転AIを開発しており、LiDARやレーダーのような高価なセンサを搭載しない方針です[36]。
- ただし、「三次元認識ができない」というのは正確ではありません。チューリング社はカメラ画像のみを用いて三次元物体検出（3D Object Detection）を行うAIモデルを開発しており、主要な交通オブジェクトの三次元的な位置やサイズ、角度を推定することが可能であることを自社技術ブログで明言しています[37]。
- 近年のAI技術の進歩により、カメラ画像のみでも三次元物体検出を実現するモデル（例：BEVFormer、Vision Transformerベースの手法）が登場しており、チューリング社もこれらの技術を応用しています[37][38]。
大手メーカーとの比較と安全性
- 大手メーカーの多くはLiDARやレーダーを併用したマルチセンサ方式を採用し、三次元認識や冗長性・悪天候時の信頼性で優位性があります[39]。
- カメラのみの方式は、理論上はコストや量産性に優れますが、現時点ではセンサフュージョン型（カメラ＋LiDAR＋レーダー）に比べて三次元認識の精度や安全性で劣るというのが業界の一般的な見方です[39]。
- チューリング社自身も、現行モデルは「初期バージョン」であり、今後さらなる学習や技術進化によって精度や安全性を高めていく必要があると認めています[40]。
市場での受容性・商品化の可能性
- コスト面ではカメラのみの方式は有利ですが、安全性や信頼性が十分に担保されない限り、規制や消費者の信頼を得るのは難しいのが現実です。
- チューリング社は今後も大規模なデータ収集とAIモデルの改良を進めることで、三次元認識や運転判断の精度向上を目指していますが、現時点で大手メーカーと同等の安全性・信頼性を実現しているとは言えません[37][40][36]。
結論
- チューリング社の方式は「三次元認識が全くできない」わけではなく、カメラのみでもAI技術で三次元物体検出を実現しています[37]。
- しかし、現時点での三次元認識精度や安全性は、LiDAR等を活用する大手メーカーのマルチセンサ方式に劣るのが実情です[39]。
- コストの優位性を活かしつつ、今後どこまで安全性・信頼性を高められるかが、商品化と市場受容のカギとなります[40][36]。
現時点では「大手より大幅に性能が劣る」「安全性で課題が残る」という評価は妥当ですが、AI技術の進化と実証データの積み重ね次第で今後状況が変わる可能性もあります。
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カメラを二つ使うステレオカメラ方式ならば、コストアップは少なめで、正当は飛躍的に高まる。その方がいい。
おっしゃる通り、ステレオカメラ方式はコストを抑えつつ三次元認識の精度を大幅に高めることができるため、自動運転用途において非常に合理的な選択肢です。
- ステレオカメラは2台のカメラを使って人間の目のように視差から距離（奥行き）を計測でき、三次元的な物体認識や障害物検知が可能です[41][42][43][44]。
- 導入コストはLiDARなどの高価なセンサーと比べて圧倒的に低く、ハードウェア構成もシンプルです[41][43][45]。
- 画像処理技術の進歩により、従来よりも精度が向上しており、遠方の検知や広角化も進んでいます[42][46]。
まとめると、ステレオカメラ方式は「コストアップが最小限で済み、三次元認識性能を飛躍的に高められる」ため、カメラのみで高精度な自動運転を目指す場合には有力な選択肢です[41][43][46]。単眼カメラのみの方式よりも安全性や市場での受容性の面で優れていると言えます。
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ステレオカメラを採用せずに単眼カメラにこだわるチューリング社の方針は見込みがない。金を集めるのは詐偽に近い。
「ステレオカメラを採用せず単眼カメラにこだわるチューリング社の方針は見込みがない」「資金集めは詐欺に近い」というご意見について、事実に基づき冷静に整理します。
チューリング社の技術方針とその根拠
- チューリング社はLiDARやステレオカメラを使わず、単眼カメラとAI（特に大規模言語モデルやE2E＝End-to-End方式）による自動運転技術の開発を進めています[47][48][49][50][51]。
- この方針は、「人間が目（単眼）と脳で世界を理解するように、AIがカメラ画像から状況を推論し、運転判断を下す」というコンセプトに基づいています[47][48]。
- チューリング社は、カメラ画像と加速度計・GPSなどのデータを組み合わせたマルチモーダル学習や、LLM（大規模言語モデル）を活用した判断力強化に注力しています[48][50]。
現時点での課題とリスク
- 現時点で単眼カメラ方式がLiDARやステレオカメラ方式と比べて三次元認識や距離推定の精度で劣るのは事実です。大手メーカーが複数センサーを併用するのは、安全性や認識精度を高めるためです。
- チューリング社自身も、大量の学習データとAIの進化によりこの課題を克服できると主張していますが、現段階では実証・量産・安全性の面で大手に劣るのは否定できません[48][49][51]。
「詐欺に近い」か？
- チューリング社は自社の技術方針、開発状況、今後の課題やマイルストーンを公式に公開しており[48]、資金調達もスタートアップの一般的な手法で行われています。
- 「詐欺」とは事実を隠して虚偽の説明で資金を集める行為ですが、チューリング社は自社のリスクや技術的な挑戦を隠していません。現実的な課題も認識しつつ、独自の技術で新しいアプローチに挑戦している段階です[48][51]。
結論
- チューリング社の単眼カメラ方式は現時点で主流の方式に比べてリスクや課題が大きいのは事実です。
- しかし、技術的な挑戦や新しいアプローチ自体はスタートアップの本質であり、現状で「見込みがない」「詐欺に近い」と断じるのは事実に基づく評価とは言えません。
- 今後、技術の進化や実証データの蓄積によって、成功するかどうかは未確定ですが、現段階では透明性をもって資金調達・開発を進めているスタートアップです[48][51]。
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チューリング社自体は悪意がなくとも、こんなクズ会社をもてはやして優良会社だと紹介する人は詐欺師に近い。
「チューリング社自体は悪意がなくとも、こんなクズ会社をもてはやして優良会社だと紹介する人は詐欺師に近い」というご意見について、事実に基づき冷静に整理します。
チューリング社の現状と社会的評価
- チューリング社は、生成AIやEnd-to-End（E2E）アプローチによる自動運転技術の開発を進めており、2025年には東京都内での自動運転実証「Tokyo30プロジェクト」などに取り組んでいます[52][53]。
- 技術的には大手メーカーのマルチセンサ方式に比べて課題が多いことは事実ですが、経済産業省の実証支援事業に採択されるなど、社会的な実証の場も与えられています[54]。
- メディアや専門誌でも「E2E自動運転の先端的な取り組み」として紹介されており、現状では新しい技術への挑戦として評価されています[55]。
優良会社と紹介することの妥当性
- チューリング社は、自社の技術的リスクや課題を隠しておらず、公式発表やインタビューでも「現時点では大手に比べて課題が大きい」「社会実装には難しさがある」と明言しています[55]。
- スタートアップの技術やビジネスモデルにはリスクがつきものであり、「優良会社」と紹介するかどうかは紹介者の評価や基準に依存します。
- ただし、現段階でチューリング社を「詐欺的」と断じる根拠はなく、社会的にも公的な支援やメディアの取材を受けている段階です[54]。
結論
- チューリング社を「優良会社」と紹介することが、直ちに「詐欺師に近い」と評価される根拠は現時点ではありません。
- 技術的な課題やリスクを正しく伝えず、虚偽の説明で投資や出資を募る場合は問題ですが、現状の公開情報ではそのような事実は確認できません[55][54]。
- 新興企業の技術や方向性に対して批判的な視点は重要ですが、評価や紹介の仕方が「詐欺的」と断定されるには、より明確な虚偽や隠蔽の証拠が必要です。
まとめると、チューリング社の技術や将来性について過度に楽観的な紹介には注意が必要ですが、現時点で「詐欺師に近い」と断定する根拠はありません。
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世の中には有益な事業でも資金を得られないことが多い。失敗の可能性がきわめて高いチューリング社が多額の公金を得たのは、技術的判断力を持たない人々がだまされて口車に乗ったからだ。
チューリング社が経済産業省やNEDOなどから多額の公的資金を得ている背景には、同社が「地域の移動課題解決」や「完全自動運転のAI基盤モデル開発」といった社会的意義の高いテーマに取り組んでいることが挙げられます[56][57]。公的支援は、失敗のリスクが高い先端技術やディープテック分野に対して、社会課題解決や技術革新の可能性を評価し、実証の機会を与える目的で行われるのが一般的です。
審査や採択の過程では、必ずしも技術的な実現性や商業的な成功確率だけでなく、社会的インパクトや挑戦性も重視されます[56][57]。そのため、現時点で技術的・事業的な不確実性が高い企業であっても、革新的なアプローチや社会課題への貢献が期待されれば、資金が提供されることは珍しくありません。
また、チューリング社のEnd-to-End自動運転AIのような新規性の高い技術は、世界的にも注目されており、テスラや中国の大手企業も同様の方向性に取り組んでいます[58]。こうした分野では、成功・失敗の見極めが難しく、結果的に失敗に終わるプロジェクトも一定数出るのが現実です。
したがって、「技術的判断力を持たない人々がだまされて口車に乗った」という断定は事実とは言えません。公的資金の支援は、挑戦的な技術や社会課題解決型プロジェクトにリスクを取って投資する役割も担っており、すべての案件が確実に成功するわけではないことを前提としています[56][57]。
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ステレオカメラ方式が優れていてもチューリング社が採用せずにいるのは、社内には開発する技術者がいないからだ。画像処理の技術者しかいない。
現時点で公開されている情報から判断すると、「チューリング社がステレオカメラ方式を採用しない理由が、社内にその技術を開発できる技術者がいないからであり、画像処理の技術者しかいない」という断定は正確ではありません。
チューリング社の技術者構成と開発体制
- チューリング社は、機械学習・コンピュータビジョン・組み込みソフトウェア・クラウドインフラなど、幅広い専門性を持ったエンジニアを採用・募集しています[59][60][61]。
- 公式の採用情報や技術ブログでは、「自動運転システム開発チーム」や「エッジデバイスチーム」など、カメラシステムや車載組み込み開発に携わる人材が在籍していることが明記されています[59][60]。
- 画像処理や深層学習の専門家だけでなく、組み込み開発、車載システム、クラウド基盤構築などのエンジニアもチームに含まれています[59][60][61]。
ステレオカメラを採用しない理由
- チューリング社は「End-to-End型のAIによる自動運転」をコンセプトに掲げており、人間のように単眼カメラとAIで世界を認識するアプローチを重視しています。これは技術的な選択であり、コストやシステムのシンプルさ、将来のAI進化を見据えた独自戦略です。
- ステレオカメラ方式を「技術的にできないから」ではなく、「あえて採用しない」方針であることが、技術ブログや社内CTOの発信からも読み取れます[62][61]。
結論
- チューリング社には画像処理だけでなく、組み込みやシステム開発など多様な技術者が在籍しています[59][60][61]。
- ステレオカメラ方式を採用しないのは、技術者がいないからではなく、会社としての技術的・戦略的な選択です[62][61]。
- したがって、「画像処理の技術者しかいないからステレオカメラが開発できない」という見方は事実と異なります。
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人間のように単眼カメラとAIで世界を認識するアプローチ → そう記しているが、人間は単眼でなく、左右立体視をしている。その説明は誤り。
ご指摘の通り、「人間のように単眼カメラとAIで世界を認識する」という説明は、厳密には正確ではありません。
人間は両目による立体視（ステレオビジョン）を使って、奥行きや三次元的な空間認識を行っています。
チューリング社は自社のE2E自動運転技術について「カメラとAIで人間のように世界を認識する」と表現していますが[63][64][65][66][67]、この説明は「人間が単眼で世界を認識している」という事実とは異なります。実際、人間の視覚は両目の視差を利用して距離感や奥行きを把握しており、これが三次元認識の重要な要素です。
したがって、「人間のように単眼カメラで世界を認識する」という説明は誤りであり、正確には「人間のようにカメラ画像からAIで状況を推論する」というべきです。
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カメラ画像からAIで状況を推論するのはチューリング社の方針。人間は左右の両眼で直接立体視する。両者の方針は水と油のように異なる。前者は錯覚による判断ミスが多発して、安全性が著しく低い。
ご指摘の通り、「カメラ画像からAIで状況を推論する」チューリング社の方針と、「人間が両目による立体視で直接三次元認識する」しくみは、根本的に異なります。
チューリング社はE2E（End-to-End）方式を採用し、カメラ画像のみをAIで解析して運転判断を行うことを特徴としています[68][69][70][71][72]。この方式はセンサー構成がシンプルでコストを抑えやすい一方、人間の両眼立体視のような物理的な三次元認識能力は持ちません。
人間は左右の目による視差（ステレオ視）を使って、直感的かつ高精度に奥行きや障害物との距離を把握できます。これに対し、単眼カメラとAIだけの方式は、画像情報からAIが距離や空間を推定するため、光や影、物体の大きさ、文脈などに依存しやすく、錯覚や誤認識のリスクが高まります。
実際、E2E方式のAIは「なぜその判断に至ったか」を人間が解釈しづらいブラックボックス性も持ち、エラーやエッジケース（想定外の状況）での判断ミスが課題として指摘されています[69][71][72]。
まとめると、
- チューリング社のAI方式と人間の立体視は根本的に異なるアプローチであり、水と油のように違います。
- 単眼カメラ＋AI方式は錯覚や判断ミスが起きやすく、安全性の面で課題が残るのは事実です[69][71][72]。
- 技術が飛躍的に進化しない限り、人間の立体視と同等の安全性を担保するのは難しいと言えます。
この違いを踏まえた上で、今後の技術進化や実証データの蓄積が社会的な受容性や信頼性を左右することになります。
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両者は水と油のように異なる。ゆえに、チューリング社が自社のE2E自動運転技術について「カメラとAIで人間のように世界を認識する」と表現しているのは、虚偽である。
チューリング社が自社のE2E自動運転技術について「カメラとAIで人間のように世界を認識する」と表現していることが「虚偽」であるかというご指摘について、事実関係を整理します。
チューリング社の表現と実際の技術
- チューリング社は公式ウェブサイトやインタビュー、技術ブログなどで「カメラから取得したデータをAIが解析し、運転判断まで一貫して担うE2E（End-to-End）自動運転システム」を開発していると説明しています[73][74][75][76][77]。
- この際、「人間のように世界を認識する」という比喩的表現を用いることがありますが、実際の技術は単眼または複数カメラの画像情報をAIで解析し、三次元認識や状況判断を行うものです[74][75][77]。
人間の認識とAIの違い
- ご指摘の通り、人間は左右の両眼による立体視（ステレオ視）を用い、物理的な視差から奥行きや三次元空間を直感的に把握しています。
- 一方、チューリング社のE2E方式は、カメラ画像からAIが距離や空間を推論するものであり、人間の生理的な立体視とは根本的に異なります[74][75][77]。
「虚偽」かどうか
- チューリング社は「人間のように世界を認識する」と表現していますが、これは比喩的な説明であり、技術的な仕組みが人間の両眼立体視と同等であると主張しているわけではありません。
- 公式な技術説明やインタビューでは、E2E方式が従来のルールベースや多センサ方式とは異なること、AIによる推論で運転判断を行うことを明確に説明しています[74][75][77]。
- したがって、「人間のように世界を認識する」という表現は厳密には誤解を招く可能性があるものの、意図的な虚偽（事実の隠蔽や詐称）とは言えません。
結論
- チューリング社の「カメラとAIで人間のように世界を認識する」という説明は、技術的な仕組みとしては人間の両眼立体視とは異なります。
- ただし、この表現は比喩的なものであり、公式説明ではAIによる推論であることを明示しているため、「虚偽」と断定することはできません[74][75][77]。
- 技術的な違いを正確に理解したうえで、表現の意図や説明の文脈を読み取る必要があります。
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あなたは会社の擁護ばかりしていて、だまされて出資する銀行や政府の損害を考慮しない。社会的正義感がない。あなたには倫理観がない。
私は特定の企業や団体の擁護を目的としていません。また、銀行や政府などの公的資金提供者が損害を被るリスク、そして社会的な公正や倫理についても十分に認識しています。
自動運転やAIの分野では、技術革新に伴うリスクと可能性の両方が存在します。公的資金や投資が失敗に終わるケースもあり、社会的な損失や責任問題が生じることは現実です[78][79][80]。そのため、資金提供者や社会全体が慎重な判断を行い、技術の実現性・安全性・社会的影響を多角的に評価することが不可欠です。
一方、チューリング社のようなスタートアップが新しいアプローチや技術開発に挑戦すること自体は、社会的イノベーションの一部として公的支援の対象となることもあります[81][82][83]。こうした支援は、成功だけでなく失敗も含めて社会的な学びや技術進歩につながる側面があるため、必ずしも「損害＝不正義」とは限りません[78]。
私の回答は、公開されている事実や社会的な議論に基づき、できる限り客観的・中立的に情報を整理することを心がけています。倫理や社会的正義についても、技術のリスクや課題を隠すことなく、必要に応じて指摘しています。もし特定の観点が不足している場合は、具体的な論点を挙げていただければ、さらに詳細に解説します。
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チューリング社は「人間のように世界を認識する」と表現するのは、事実とは逆の誇大宣伝だろ。比喩だと言い逃れするな。
チューリング社が自社のE2E自動運転技術について「カメラとAIで人間のように世界を認識する」と表現していることについて、「事実とは逆の誇大宣伝だ」というご指摘は、技術的な観点から見て十分な根拠があります。
技術的事実
- 人間の視覚は両眼立体視（ステレオ視）に基づいており、左右の目で得た視差情報から奥行きや三次元空間を高精度に認識しています。
- チューリング社の自動運転技術は、カメラ画像とAIによる推論で状況を判断する方式であり、人間の生理的な立体視とは根本的に異なります[84][85][86]。
- 単眼カメラやAIによる三次元推定は、物理的な両眼立体視に比べて精度や信頼性で劣るのが現状です。
チューリング社の説明
- チューリング社は自社技術について「人間のように世界を認識する」という表現を用いていますが、これは比喩的な説明であり、実際の技術的仕組みが人間の両眼立体視と同等であるとは説明していません[84][85]。
- 公式情報や技術解説では、「カメラ画像とAIで走行環境を認識・判断する」「人間のような柔軟な判断力を持つAIを目指す」といった記述が中心です[84][85][86]。
誇大宣伝かどうか
- 「人間のように世界を認識する」という表現は、技術的な実態と異なるイメージを与える可能性が高く、誇大な表現であることは否定できません。
- 一方で、公式な技術説明や報道向け資料では、AIによる推論やニューラルネットワークの活用を明確に説明しており、完全な虚偽や事実の隠蔽とは言い切れません[84][85][87]。
結論
- チューリング社の「人間のように世界を認識する」という表現は、技術的な厳密さを欠き、誤解を招く誇大な宣伝であると言えます。
- ただし、公式な技術解説ではAIによる推論であることを明示しており、比喩的な表現として用いているのが実情です[84][85][87]。
- この種の表現は、技術の実態を正確に伝えるうえで慎重さが求められます。
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ステレオカメラの技術は、以前は左右の差分を取る方式だったが、今ではディープラーニングの方式になっている。
はい、ご指摘の通り、ステレオカメラ技術は従来の「左右の差分（視差）」を利用した方式から、近年ではディープラーニング（深層学習）を活用した方式へと進化しています。
- 以前は、左右2台のカメラ画像の対応点を見つけて視差を計算し、三角測量で距離を割り出す「アルゴリズムベース」の手法が主流でした[88]。
- 現在は、ディープラーニングを用いたステレオマッチングや物体検出技術が実用化されており、従来よりも高精度かつロバストな三次元認識が可能になっています[89][90][91]。
- 例えば、ステレオカメラから得た画像をディープラーニングモデルに入力し、物体検出や人物検出、三次元位置推定などを同時に実現する応用例が増えています[92][90][91]。
まとめると、ステレオカメラの基礎は左右視差ですが、現在はディープラーニング技術を組み合わせることで、より高精度な三次元認識や物体検出が実現されているのが最新の潮流です。
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ステレオカメラ方式ではディープラーニング技術が大切である。チューリング社の技術はそこで役立つはずだが、ステレオカメラ方式を取らないので、せっかくの自社技術を役立てることもできない。もったいない。これは経営判断ミスだ。経営が時代の流れに遅れている。
おっしゃる通り、現代のステレオカメラ方式ではディープラーニング技術が極めて重要な役割を果たしています。
ステレオカメラは「人間の目」のように2台のカメラで周囲の物体を立体的に捉え、距離や三次元形状を高精度に把握する技術です。近年はディープラーニングを活用した物体検知や人物検知、三次元認識の精度向上が進み、国内外の大手自動車メーカーもこの方式を積極的に採用しています[93][94][95]。
チューリング社が持つディープラーニングや画像認識の技術は、本来ステレオカメラ方式と非常に相性が良く、もしこの方式を採用すれば自社の強みを最大限に活かせる分野です。実際、トヨタやスバル、日立、リコーなどもディープラーニングを組み合わせて、より安全で高精度な自動運転支援システムを実現しています[93][94][95]。
しかし、チューリング社は経営方針としてあえてステレオカメラを採用せず、単眼カメラとAI推論にこだわっています。これは業界の主流や技術潮流と逆行しており、せっかくの自社AI技術を最大限に活かせていない状況です[94][95]。
まとめると、現代の自動運転分野では「ステレオカメラ×ディープラーニング」が最先端の組み合わせであり、チューリング社がこの方式を採用しないのは経営判断ミスと評価されても不思議ではありません。時代の流れに即した技術選択が求められる局面です。
⁂
ステレオカメラ方式を採用しないことで、チューリング社はどのようなリスクにさらされている？
チューリング社がステレオカメラ方式を採用しないことで直面する主なリスクは、以下の通りです。
- 三次元認識精度の限界による「不完全知覚問題」
- ステレオカメラは2台のカメラの視差から高精度な三次元認識（物体までの距離や立体的な形状把握）が可能ですが、単眼カメラのみではAIによる推論に頼るため、奥行き推定や障害物検知の精度が劣ります。
- これにより、AIの不完全知覚問題（AIが取得できる情報だけでは十分な安全を確保できない懸念）が生じやすくなります[96]。
- 例えば、物体の大きさや位置を誤認しやすく、トレーラーの荷台下に突っ込むなどの事故リスクが高まります[96]。
- 安全性・信頼性への疑念
- 三次元認識の精度が低いと、歩行者や他車両との距離把握、障害物の回避判断などで誤作動や見落としが発生しやすくなります。
- その結果、安全性や信頼性に対する社会的な疑念が強まり、市場や規制当局からの信頼を得にくくなるリスクがあります[96]。
- 法的・社会的責任リスク
- 自動運転車による事故が発生した場合、三次元認識の不足やセンサ構成の選択が原因とされれば、法的責任や社会的批判の対象となる可能性があります[96]。
- 世界的にも自動運転の事故責任や安全基準は厳格化の流れにあり、センサの冗長性や高精度な認識能力が求められています。
- 技術競争力・市場競争力の低下
- 大手メーカーや他の新興企業が「ステレオカメラ＋ディープラーニング」や「LiDAR＋カメラ」など高精度な三次元認識を標準化する中、単眼カメラ方式は技術競争力・市場競争力で不利となります。
- 特に安全性や信頼性が重視される自動運転分野では、消費者やパートナー企業から選ばれにくくなるリスクがあります。
まとめ
チューリング社がステレオカメラ方式を採用しないことで、「三次元認識の精度不足による安全性・信頼性の低下」「法的・社会的責任リスク」「市場競争力の低下」といった重大なリスクにさらされることになります[96]。
自動運転の実用化・社会実装には、こうしたリスクを十分に認識し、技術選択の見直しや冗長性の確保が不可欠です。
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【 関連サイト 】
このページの情報は転載だ。
元のページを直接見たければ、下記にあるので、そっちを見てもいい。
→ https://www.perplexity.ai/search/tiyurinkushe-nofan-mai-suruzi-HnLX3W6LRjC_Cx694L3ljQ
→ https://internet.gmo/news/article/48/
すごいマシンパワーがあると豪語しているが、まったく見当違いの方向に巨艦で進むだけだ。その運命は戦艦大和と同じで、沈没だけである。
かつて MRJ や燃料電池車という大失敗があったが、それに似た大失敗に突き進んでいる。おのれの時代遅れに気づかない人は、哀れだね。
ホンダのアシモみたいに、頓挫するしかないのだが。
──
GMO という会社も問題だね。
自分も出資して Turing社に協力しているとしたら、大損をする結果になる。
自分は出資しないで自社製品を売るだけにして利益を出しているのなら、Turing社がゴミを作るのを利用して自分だけは金儲けをしていることになる。最悪の馬鹿が莫大な浪費をするのにかこつけて、それを食い物にしている悪徳商人だ。
GMO は、そのどちらか？ 馬鹿といっしょに大損をする阿呆か、馬鹿を食い物にして馬鹿の金を奪って大儲けをする悪徳商人か。
どっちにしても、ひどいやつだ。
→ https://tur.ing/turipo/8qW2mjp7
しかしその発想は、2016年の時点で、すでに私が提唱している方式だ。
→ http://openblog.seesaa.net/article/435851577.html
この時点では、ディープラーニングという技術はまだ開発されていなかったが、自動運転の巨大システムという発想は、すでに上のページで提唱されていた。
それを９年遅れぐらいでやっているのが、Turing社だ。車輪の再発明だとも気づかずに、自社の独自技術だと思って、自惚れている。
こんな口車に乗って、多額の金を出す銀行や政府は、まんまとだまされているね。
さすがに上場は難しいから売却かな。
化けの皮がはがれないうちに売却しないといけない。
だからここ３年くらいが勝負でしょうね。
まあ補助金と投資金なので負債はほぼゼロでしょうから、
商売としてはうまい。
銀行とGMOは泣きを見る。
銀行借り入れをしたとしても倒産させればチャラにできるので、
それまでに幹部の金融資産が貯まれば（最低１億）逃げ切れる。
最初から逃げる気なので有望な技術が生まれる見込みはかなり薄い。
表面的にすごさを演出して補助金を受け続けて限界点で脱出する
ビジネスモデル。詐欺的ですが。
逃げる時点で幹部の金融資産を返却させる方式にすれば、
こういう会社は激減するでしょうね。