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title: ティアフォー、自動運転レベル4+向けE2Eアーキテクチャを公開　全国50箇所で実証へ
description: 自動運転の民主化をビジョンに掲げるティアフォーは、国際的に技術開発競争が激化するエンドツーエンド（E2E）自動運転に適した独自アーキテクチャを設計し、ティアフォーが開発を主導する自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware*」のレポジトリを通じて、その実装を公開しました。
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[最新情報｜株式会社ティアフォー ](https://tier4.co.jp/updates)

# [ティアフォー、自動運転レベル4+向けE2Eアーキテクチャを公開　全国50箇所で実証へ](https://tier4.co.jp/updates/press-release/20250716)

 作成者: [TIER IV](https://tier4.co.jp/updates/author/tieriv)｜Jul 16, 2025 1:00:00 AM

自動運転の民主化をビジョンに掲げる[ティアフォー](https://tier4.co.jp/?hsLang=ja)は、国際的に技術開発競争が激化するエンドツーエンド（E2E）自動運転に適した独自アーキテクチャを設計し、ティアフォーが開発を主導する自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware*」のレポジトリを通じて、その実装を公開しました。これにより、未経験のシナリオに対しても人間の運転操作が不要な自動運転レベル4+の実現を目指します。2026年春頃を目途に、全国50箇所で展開予定の自動運転移動サービスにおいて、本アーキテクチャを段階的に導入し、その有効性を実証していきます。

新たなE2Eアーキテクチャによる自車の経路生成の例

今回開発したE2Eアーキテクチャでは、周囲物体の動きの予測から自車の走行経路の生成に至る一連の処理に対して、拡散モデルに基づく機械学習を適用することで、障害物の回避や交差点での右左折など、複雑なシナリオにおいても規範的かつ人間らしい運転行動を模倣することが可能です。また、ルールベース型の設計と組み合わせることで、高い無人走行性能と解釈性・柔軟性の両立を実現しており、自動運転レベル4+の実現に向けた有力なアプローチと位置付けられます。さらに、既存の「Autoware」のコンポーネントおよびシミュレーション環境を活用することで、モデル学習の基礎となる大量の学習データを自動生成し、この合成データに実世界データを組み合わせることで、高性能なモデルを効率的に構築することに成功しました。

多種多様なAIモデルを含むE2Eアーキテクチャの構築

今後は、学習データのさらなる拡充とモデル性能の継続的な向上に取り組みます。また、用途に応じて多種多様なAIモデルを段階的に導入し、旅客・物流用の商用車から自家用の乗用車まで幅広く対応可能なE2Eアーキテクチャを構築していきます。ティアフォーは、自動運転レベル4+の実現を通じて、日本の重要課題である地方創生の推進および産業競争力の強化に貢献していきます。

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

 

**ティアフォーについて**

[TIER IV（ティアフォー）](https://tier4.co.jp/?hsLang=ja)は、「自動運転の民主化」をビジョンとし、世界初のオープンソースの自動運転ソフトウェア「[Autoware](https://github.com/autowarefoundation/autoware)」の開発を主導するディープテック企業として、自動運転システムの社会実装を推進しています。「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを自社製品として提供し、これらの製品を基盤に市場の需要に対応したサービスを展開しています。「Autoware」が生み出すエコシステムを通じて、世界各地のパートナーと協力して自動運転システムの可能性を拡大し、より良い社会の実現を目指しています。

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