メルマガや当サイト含め、あるジャンルのAIシステム開発に
14年以上関わっていることを何度が告知しております。
もとがコンピュータエンジニア出身でして、
どうしてもしがらみがあって続けざるを得ない職場で、
たまたまAIに関わったのが14年前ということです。
このジャンルのAIについても、たくさんのお問合せというかご依頼を継続的にいただいており、
このたびちょうどよい機会でもあるので詳しくご紹介いたします。
あなたの身近にある生成AIとはちょびっと味付けの異なるAI、
今日はそれをお話したいと思います。
ところであるジャンルとは、自動車の中に搭載されるソフトウェアのうち、
自動運転に関する世界の話です。
自動運転という言葉を耳にされている方は多いはずです。
自動運転には「AI」が深く関わっているのですが、お問合せ・ご質問は；
「自動運転AIってどんなふうになってるのですか？」
「車にAIを任せて大丈夫なのですか？」
「使われているのは生成AIですか？」
といったような主旨のものを多々いただいております。
2026年3月にリリースした私の商品である
【 人機共創プロジェクト HACC 】
の本質である「AIとの共創」は実はこの開発現場での
欠くべからざる要素なのです。
AIとの共創以外に解決できないのが自動運転の世界。
以下、98％以上の方が初めて聞かれる話かもです。
そんなこと当たり前だよね、と思う方は自動車メーカーや
部品メーカーなどで仕事をしている方だろうと想像しています。
機密保持に抵触しないように、自動運転AIの世界と
今、このページをご覧いただいている多くの個人事業主に
どんな関係があるのかをご紹介したいと思います。
ナノセカンドとミリセカンド
自動運転AIの話をする前に、前提にあたることを少しだけ。
パソコンのCPUを想像してみてください。
コンピュータの世界での動作は、ナノセカンド(nano second)単位です。
「10の9乗分の1」秒が1ナノセカンドです。
また、「10の6乗分の1」秒が1マイクロセカンド。
30年以上前のCPUはこの単位での動作でした。
言いたいことは、AIの動作は一般にナノセカンドの世界で動いていて、
1秒間というのは気の遠くなるほど長い、とご理解ください。
で、今度はマシン（機械）の話になります。
自動車はまさしく機械とソフトウェア（AIを含む）の融合体。
機械はさきほどのCPU動作に比べて、圧倒的に遅い。
それは誰でもわかることですが、具体的な数字で説明しますね。
例えば、今コックピットに、エンジン回転数が
3000RPM（1分間に3000回転という意味）と表示されています。
このとき、エンジン内部にはピストンがあって上下方向に動いているわけですが、
ピストンが一番上（上死点）から一番下（下死点）まで移動するのにかかる時間は10ms（0.01秒）。
msは、ミリセカンドという単位です。
（細かい説明は省略しますが、知りたい方は計算式を説明しますのでお問合せください）
3000rpmというと、街中では少しエンジンを回している状態です。
そのときピストンはわずか100分の1秒でシリンダー内を駆け抜けていることになります。
つまり、自動車における機械運動の世界ではナノでもマイクロでもなく、ミリセカンド単位。
1ミリセカンドは1/1000秒です。
先ほどのピストン運動は、10ミリセカンドの下降または上昇で往復20ミリセカンド。
要するに機械（アクセル、ブレーキ、ステアリングなど）をコントロールするには、
内部で考えるのはナノであっても、実際にはミリセカンドの世界での反応となります。
逆に言うと、何らかの情報をもとに車の挙動をコントロールするには、
ミリセカンドよりももっと小さな単位で決定されていないとならないということです。
ピストンを例にすると；
ピストンが10msで動いている間に、
AI含め他のプログラムが1回しか判断できなかったら、
制御は大雑把になり、またリスクも大きい。
しかし、AIと他のプログラムがナノ秒で動くなら、
ピストンが1mm動く間に数万回の「微調整」を検討できる。
この違いです。
自動運転ではマシンの動けるスピードに合わせて何もかも
十分な余裕をもって決め、調整できないとダメというのが大前提です。
自動運転ってこうなっている
現在、日本国内で販売されている新車なら何らか、
ドライバー向けの運転支援システムがついているのが常識ですよね。
今、販売されている車はほとんどが、
カメラあり、レーダーあり（＝ミリ波レーダー）、超音波あり、赤外線センサーあり・・・
とハリネズミ状態のセンサーだらけです。
ここに車内部の挙動として、車速、エンジン回転数、アクセル、ブレーキ、ハンドル
なんかの情報があって、さきほどのセンサーからの情報を加えて
「AI」が機能します。
ただしChatGPT、Gemini、NotebookLMなどの生成AIとは動き方がまるで異なります。
こういった生成AIは、ネットの向こうにAIの実態があり（クラウド）、
ネットを介して概ね数秒から数分でレスポンスがやってきます。
別に応答時間が厳しく制約されているわけでもありません。
ところが車の中にあるAIは、ネットを介して何らかの反応を待つこと自体
そもそも許されない、リアルタイム制御の世界です。
自動運転にはレベル0～レベル5とあり、多くの国内メーカーの車は
レベル2かレベル3どまりです。
またアメリカ、欧州、中国の現状を含めて整理すると
ざっとこんな感じです。
これが実態です。
で、AIがどう関わっているのか？
という本題に迫っていきます。
レベル２あたりから上は、全部の車ではありませんが
「AI」がそこで頑張っている可能性が高いです。
AIが頑張っている、という意味は
AIがすべてを仕切っている、という意味では決してありません。
それは危険過ぎます。
AIがやっていることと、人（人の作ったプログラム）との共創で成り立っているのです。
AIと人（人の作ったプログラム）との共創が自動運転
これをスライドで説明しますね。
以下、スライドは全部で11ページあります。
スライド左下に『次へ』、『戻る』の矢印ボタンがあります。
スライドのテキストを読みながら見ていただくと、
どのようにAIと人（または人の作ったプログラム）が共創しているか
なんとなくでもご理解いただけると思います。
人の作ったプログラムは、プロシージャル型（手続き型）とも呼ばれます。
以下のプロジェクト・ヘイル・メアリー紹介記事で引用した
プロシージャル生成と同じ意味合いです。
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プロジェクト・ヘイル・メアリー考察｜アンディ・ウィアーが描いたAIの本質に震えた！ - インフォレビュー（INFOREVIEW）
映画『プロジェクト・ヘイル・メアリー』をAI視点で考察。アンディ・ウィアーが描いたプロシージャル生成と生成AIの違いに迫る。
www.ifrv.net
つまり同じシード（初期値）を与えれば、100％同じ結果が生まれる。
普通、人が書くプログラムはこういう作りになります。
生成AIではそうはいかない。
同じシードでも同じ結果が得られず、確率論的になる。
確率で自動車にとって最優先事項でもある安全性を
犠牲にするわけにはいかないです。
だから最後は人のジャッジが何より大事だとなります。
AIに任せきりではなく、AIの特性を活かしてAIと共創しより良い結果を得る、
これが理想のAIとの接し方だと考えます。
冒頭に申し上げたように、この自動運転AIの現場は
「AIとの共創」そのものでして、これがHACCの出発点でした。
▼人機共創プロジェクト HACC
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人機共創プロジェクト HACC
AIを使うからAIと共創するへ。自分の強みを再発見し、商品化・収益化へつなげるHACC実践プログラム。