リビアンの完全自動運転への賭け

2026年5月、RivianのCEOであるRJ Scaringeは、イリノイ州ノーマルにある同社の製造施設でR2が製造されているのを見ていました。

私はRivian R1S SUVに乗り込み、テクノロジーの歴史の象徴的な場所が点在するパロアルト（カリフォルニア州）の緑豊かな通りを自動運転で走行しています。私たちは、1939年にヒューレット・パッカード、そしておそらくシリコンバレーが誕生したとされる、わずか1台のワークショップであるHPガレージの近くを通過します。スタンフォード大学のそばをかすめ、そこではコンピュータサイエンス教授セバスチャン・スラン率いるチームが2005年に200万ドルのDARPAグランドチャレンジで優勝しました。チームのフォルクスワーゲンSUV、スタンレーと名付けられたその車は、人間の介入なしに過酷な212キロメートルのモハーベ砂漠コースを走破した世界初の車両となりました。

このRivianは、テック系起業家、ベンチャーキャピタル、スタートアップが集まるこの裕福な街では、他の電気SUVと変わらないように見えるかもしれません。しかし、この箱型のEVの内部には特別なものがあります。それは、オーナーが住所を入力し、座っているだけで、米国内およびカナダの地図上のあらゆる目的地まで車両が走行できる「Autonomy+」システムです。このポイント・ツー・ポイント・システムは、市場に登場する最も先進的な半自動運転システムの一つです。また、これは同社が自動運転車を、ロボタクシー、そして最終的には一般の自動車購入者向けに現実のものとするための試金石でもあります。長年の段階的な進歩とフラストレーションのたまる後退を経て、自動運転はAIの大きな復活に乗り、投資家や世界の自動車メーカーにとって最優先事項となり、莫大な新しい利益の流れを思い描いています。

こうして私は、あのDARPAチャレンジから21年後、スタンレーの遥かに進化した子孫の助手席に乗っています。RivianのAutonomy+は、これらの郊外の通りでシームレスに動作し、信号機、横断歩道、一時停止標識を感知して応答するように設計されています。このポイント・ツー・ポイント・システムは、今年末頃にRivianの全く新しいR2 SUVでデビューし、最新のR1SおよびR1Tモデルにはオーバー・ザ・エア・アップデートで提供される予定です。Rivianは、テスラの誤解を招きやすい「Full Self-Driving (Supervised)」またはFSDと呼ばれる競合システムが月額99ドルであるのに対し、月額49.99ドル、または一括2,500ドルを請求すると述べています。一方、メルセデスは、CLAクラスEVに搭載されるMB.Drive Assist Proに3年間のサブスクリプションとして3,950ドルを請求する予定ですが、そのシステムでは少なくとも片手をステアリングホイールに置く必要があります。

Rivianが公開したビデオによると、同社のR1 SUVは様々な都市部および地方の道路で運転されています。Rivianは、この自動運転システムを2026年末までにテスラの製品と競合させる計画です。

Rivian

印象的ではありますが、Autonomy+は自動車技術者協会（SAE）が定めた分類システムではレベル2+システムに過ぎません。レベル2+とは、人間が常に注意を払い、いつでも運転を引き継ぐ準備ができている必要があることを意味します。Rivianは、多くの資金力のある競合他社と共に、より印象的で（そして潜在的に収益性の高い）自動運転レベルに向けて積極的に取り組んでいます。レベル3では、ドライバーはメールをスクロールしたり映画を見たりするために、一時的に運転から「離れる」ことができますが、眠ることはできません。

現在、大きな競争はレベル4の自動運転の実現です。ピザを取りに行くために（理論上は）車を派遣でき、温められた空の運転席にピザを運んでもらう、あるいは後部座席で一人でくつろぎながら新聞を読み、ピザを楽しむことができる車です。

［画像: 緑のTシャツと青いジーンズを着た男性が、キーボードとコーヒーカップのあるテーブルの前に立ち、コンピューターモニターを見つめている。］パロアルト（カリフォルニア州）のRivianのソフトウェアラボで、技術者が同社の自動運転システムのコードを評価している。Jason Henry/Bloomberg/Getty Images

現在、米国内および中国、中東の一部の都市で走行しているロボタクシーは、レベル4の無人自動運転が可能であることを証明しています。これらの車は、数ダースの都市で比較的少数で、商業サービスという特定の制約の中で運用されています。現在、Rivianとその多くの競合他社（テスラ、トヨタ、メルセデス、フォルクスワーゲン、中国のBYDなど）は、このレベルの自動運転モビリティを大衆に届けるために競い合っています。Rivianの戦略は、カメラ、レーダー、ライダーのスイート、センサーデータを処理するための社内開発されたカスタムシリコンチップセット、そしてそれらのチップで実行されるAI自動運転モデルを組み合わせています。Uberからの12.5億ドルの支援を受け、Rivianは2028年から自動運転レベル4のロボタクシーのフリートへと移行する計画です。これらのタクシーは、Rivianのコンシューマーフリートと共に、レベル4の能力をコンシューマー車両に拡張するための文字通りの「トレーニングホイール」となります。

一方、世界中のあらゆる場所を走行する何百万台ものコネクテッドカーは、すでに自動車メーカーのシステムをトレーニングするためのデータを送信しています。このデータは、急速に改善しているAIモデルに「エンド・ツー・エンド」の能力で流し込まれています。これは、ディープラーニングによって駆動されるAIアーキテクチャであり、生のセンサーデータを直接物理的な車両コマンドに処理します。この装備により、エンジニアはかつて解決不可能と思われていた、複雑な都市部の通り、独特な地理、群衆、悪天候といったエッジケースを解決できるようになると予想しています。

Rivianのレベル4自動運転への計画

MITで博士号を取得した同社の設立者兼CEOであるRJ Scaringe氏がメディアで注目されているにもかかわらず、Rivianは米国の乗用車市場で比較的わずかなシェアしか持っていません。昨年は、アドベンチャー志向のR1S SUV、R1Tピックアップ、そしてElectric Delivery Vanの3モデルでわずか42,000台を販売しました。テスラは約160万台を販売しました。世界最大の自動車メーカーであるトヨタは1,100万台以上を販売しました。

［画像: ひげを生やしたブレザー姿の男性が、プリント基板とコンピューターモニターのあるベンチの隣に立っている。］Rivianの社内開発されたAI処理チップである第一世代のRivian Autonomy Processorは、2025年12月にカリフォルニア州パロアルトのRivianラボでテストされました。Jason Henry/Bloomberg/Getty Images

Rivianのアウトサイダーストラテジーは、ソフトウェアとテクノロジーを活用して、同社を真剣なプレイヤーにすることです。世界最大の自動車メーカーの一つであるフォルクスワーゲンは、Rivian and Volkswagen Group Technologiesという合弁事業に最大58億ドルを投資する価値を見出しました。この合弁事業により、Rivianは開発のための重要な資本を得ます。フォルクスワーゲンは、Rivianの電気アーキテクチャと、6月に発売された新世代Rivian SUVであるR2のソフトウェアにアクセスできるようになります。

［画像: 青いSUVが正面から見える。フロントガラスの上部中央には、ライダーユニットを含む小さな台形のエンクロージャーがある。］

［画像: フロントガラスとルーフの接合部に、車両のフロント中央に取り付けられた、小さく洗練された台形のエンクロージャー。］

［画像: 台形のフロントセンサーと、背面に接続されたツイストペアワイヤーを備えたエンクロージャー。］車両のルーフからケーキの層のように突き出た従来のライダーユニットとは異なり、新しいR2 SUVのRivianユニットは、フロントガラスとルーフの接合部にある小さく洗練されたエンクロージャーに収められています。Rivian (2);Jason Henry/Bloomberg/Getty Images

MITの輸送・物流センターの研究科学者であるブライアン・ライマー氏は、「Rivianは、VWが自社で再創造しようとするのではなく、購入するために数十億ドルを費やすほど重要なアーキテクチャを開発しました」と述べています。

しかし、この合弁事業はVWにRivianの自動運転技術へのアクセスを与えません。3月には、そのR2アーキテクチャが、Uberに最大5万台のロボタクシーを供給するためのRivianの12.5億ドルの契約の基盤となりました。両社は、2028年にサンフランシスコとマイアミで最初の1万台のタクシーを配備し、その後米国内、カナダ、ヨーロッパの25都市に拡大する計画です。

Rivianの脆弱性には、信頼性の問題や、同社が新しいR2で削減しようと努めたと述べている高価なボディ修理費用が含まれます。Rivianの社内技術は印象的かもしれませんが、同社はテスラに追いつくためにまだ道のりがあります。テスラは最近、FSDシステムの月間アクティブユーザーが110万人に達したと発表しました。トヨタもこのゲームに参入しています。その子会社であるWoven by Toyotaは、ロボタクシーとコンシューマー車の両方の自動運転プラットフォームを開発するために、Alphabet傘下のWaymoと提携しています。

［画像: 白いSUVには、ルーフに取り付けられた大きな黒い円筒形のエンクロージャーがある。］Waymoロボタクシーのライダーユニットは、車両のルーフから顕著に突き出ている。Andrej Sokolow/picture alliance/Getty Images

最近まで、ほとんどの観察者は自動運転競争の勝者としてテスラに賭けていたでしょう。イーロン・マスク氏の会社は、テキサス州の3都市とフロリダ州で少数のModel Yロボタクシーのテストフリートを運用開始しました。テスラは、専用の自動運転車両であるCybercabロボタクシーの生産も開始しました。しかし4月、マスク氏は一般消費者向けのレベル4自動運転のタイムラインを延期しました。「これは私の推測ですが、おそらく2026年の第4四半期でしょう」と彼は述べました。これは、かつて2020年までに100万台のロボタクシーを路上に走らせると約束した人物からの、期待を打ち砕く一連の後退の最新のものでした。

ユタ州立公園で同社の成否を分けるR2 SUVの試乗中に、Scaringe氏は、ショールームのRivianは遅くとも2030年までに、おそらく自動駐車機能から始まり、ロボタクシーのレベル4機能を一部採用し始めると述べています。

自動運転システムはどのように人間から学習しているか

ほとんどの自動運転車と同様に、Rivianのシステムは複数のセンサーからのデータを融合して、高速移動する環境とその障害物の堅牢な画像を作成します。データはニューラルネットワークに供給されます。Rivianが「Large Driving Model（LDM）」と呼ぶこのネットワークは、毎秒数百兆回の演算を処理して、カメラ、レーダー、ライダーからのデータを解釈・融合します。このネットワークはエンド・ツー・エンドであり、複数の生のセンサーデータストリーム（カメラのピクセルなど）を処理し、単一のデータパイプラインを通じて運転制御（ステアリング、ブレーキ、アクセル）を出力します。より従来のシステムは、データ収集、特徴抽出、予測、意思決定のために個別のステップをコーディングしていました。

この独自のAIドライバーは、画像や点群内の特徴を識別し、それらをオブジェクトにグループ化し、フレーム間で追跡します。ミリ秒単位でタイムスタンプが付けられ、異なるフレームレートに対応します。AIは、単一フレームでのカメラのちらつきによってブレーキを踏むのではなく、複数のフレームにわたって持続するオブジェクト検出に基づいて動作することで、時間とともに信頼性を構築します。仮想ドライバーは、センサーが矛盾する場合でも、持続的なデータを優先することで安全にナビゲートできます。出力（電気モーターやその他のシステムへのコマンド）は、ステアリングやブレーキなどのバイワイヤシステム用の冗長ハードウェアによってバックアップされています。

私のRivianのポイント・ツー・ポイントAutonomy+システムのデモ中、同社のテストドライバーがステアリングホイールの後ろに座っていました。自動運転に関連するRivianの製品とプログラムを指揮するエンジニア、ニック・グエン氏は後部座席から見ていました。ニュースやフィクションを書く大規模言語モデルと比較して、グエン氏によると、自動運転AIは主観性が低く評価しやすいため、エラーの余地はほとんどありません。「私たちは、ありきたりで、退屈なものを求めています。ただ安全で、繰り返し可能な運転を」と彼は言います。

［画像: 夕暮れ時に曲がりくねった山道を走るティール色のSUV。］Rivian R2 SUVは、2026年末頃までに自動運転システムを提供する予定です。R2は、より都市志向のTesla Yと競合します。Rivian

私の短い試乗から判断すると、郊外の退屈さはこのRivian R1Sで達成されています。テスラのFull Self-Driving (Supervised) の一部のモードとは異なり、Rivianのシステムはサッカーパパのように運転し、速度制限を正確に守り、信号機で優雅に停止し、骨董品を運ぶドライバーのようにスピードバンプを乗り越えます。しかし、このロボットドライバーは臆病でも慎重でもありません。米国内および中国のロボタクシー企業にとって、これらの種類の日常的な旅行は、楽観主義と投資をめまぐる高さに押し上げています。Waymoは、2億2000万マイルの自動運転ライドデータに基づき、人間のドライバーと比較して「致命的または重傷事故が92%少ない」と主張しています。しかし、真の課題は、より高いレベルの自動運転がコンシューマー車に到達したときに、どれだけうまく機能するかということです（サイドバー、「自動運転車が命を救うという証拠が増えている」を参照）。

RivianのコアLDMは現在、分析と検証のために最大12万5000台の車からのクラウドデータを摂取しており、それがシミュレーションを通じてモデルを微調整します。オンボードコンピューティングは、異常なシナリオのみを記録するようにトリガーするのに十分賢いです。オーナーは、データ収集に事前に明示的に同意する必要があります。更新されたLDMは、毎月のオーバー・ザ・エア・アップデートを通じて顧客の車に配信されます。これは、自己強化データフライホイールの一部です。Scargine氏が「データフライホイール」と呼ぶ、システムを継続的に洗練する自己改善AIループの一部です。

競合他社の一部と同様に、Rivianはもはやナビゲーション目的で車両の位置を特定するために、オンボードの高精細マップやセルラーリンクに完全に依存する必要はありません。この戦略的なシフトにより、データ要求が削減され、接続のない都市部の峡谷やトンネルでも安定した運転が保証されます。代わりに、Rivianは、人間が標識を読み取り、車線マーカーに従い、危険に注意を払うのと同じように、認識と繰り返しを通じて周囲を認識し、応答します。

Rivian R2は、11台のハイビジョンカメラと5台のレーダーを搭載しています。来年初頭にはライダーユニットを統合し、将来の自動運転の基盤を築く予定です。この小型化されたライダーは、Waymo Jaguarや古い半自動運転モデルに見られるような、大きくて空気抵抗を生むユニットよりも改善された、R2の既存のルーフラインにスムーズに統合されます。Rivianの電気工学ハードウェア担当上級副社長であるVidya Rajagopalan氏は、ライダーのコストは10年未満で10,000ドル以上から数百ドルに低下したと述べています。

［画像: 暗い髪の女性が青いカーディガンを着て、緑色のコンピューターチップモジュールを持っている。］Rivianの電気工学ハードウェア担当上級副社長であるVidya Rajagopalan氏が、RAP1 AIプロセッサチップを持っている。Jason Henry/Bloomberg/Getty Images

Rajagopalan氏によると、センサーの組み合わせは、それぞれの強みを活かし、弱みを軽減します。カメラは色と質感を捉え、オブジェクトを区別できますが、暗闇や低コントラストの照明では苦労します。ライダーは暗闇や日差しに影響されず、形状を3次元で感知します。この固有の3D能力により、ライダーはランダムなオブジェクト（「道路上のタイヤ、あるいは大きな恐竜」とNguyen氏は冗談を言う）に対して減速または停止するために、より信頼性が高くなります。複数のカメラは、処理に短い遅延の後、さらに3Dデータを提供できます。

360度視野を持つセンサーは、特定の状況では人間の感覚を上回ることができます。レーダーとライダーは、数百メートル先の夜間の歩行者や動物を見つけることができますが、これは人間には不可能です。しかし、ライダーはほこり、霧、雪に影響される可能性があります。レーダーは雨や雪を通して「見え」ますが、空間解像度は比較的低いです。

なぜRivianはNvidiaを捨てたのか

センサーデータの洪水に対処するため、Rivianは野心的な課題に取り組んでいます。それは、社内でカスタム自動運転チップを設計することです。Rivian Autonomy Processor (RAP1) は、毎秒800兆回の演算を実行できる5ナノメートルプロセッサであり、以前のモデルで使用されていたNvidia Jetson Orinチップの3倍の速度です。このチップは、テスラ向けのカスタムチップも製造している台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー（TSMC）によってRivianの仕様に基づいて製造されます。

［画像: 密集した緑色の回路基板には、2つの銀色のプロセッサと多数の他のチップとコンポーネントが含まれている。］Rivianの自動運転モジュールには、それぞれ毎秒800兆回の演算が可能な2つのRivian Autonomy Processorが含まれています。Rivian

Nvidiaの最新の自動車用システムオンチップ（SoC）、Drive AGX Thorプロセッサは、BYD、現代、Lucid、メルセデス、日産、ボルボ、Xiaomiなどの企業に加え、AuroraやWaabiといった自動運転トラック企業にも採用されています。

理論上、単一のAGX Thorチップは、毎秒1,000兆回の演算という点で、わずかに高速です。しかし、Rivianは各自動運転モジュールに2つのチップを組み合わせることで、1,600 TOPSの性能と毎秒約50億ピクセルのデータ処理能力を実現しており、NvidiaのThorの35億ピクセルを上回っています。

Rajagopalan氏によると、チップとAIソフトウェアを同時に開発したことで、開発期間が重要な1年間短縮されました。専門家は、これは中国が得意とし、従来の自動車メーカーが苦労している市場投入速度の一種だと述べています。社内設計により、Rivianはソフトウェアをチップに、そしてチップをソフトウェアにカスタムテーラリングできます。様々なニーズを持つ複数の顧客を満足させるために設計されたNvidiaの汎用チップは、オンボードインフォテインメント、ディスプレイ、その他のシステムにコンピューティングパワーを割り当てる必要があります。Rivianのチップは、自動運転のみを実行するように設計されています。

Rivianのシリコンバレーキャンパス訪問中、RivianのエンジニアであるPrasun Raha氏とMukund Chavan氏は、同社の自動運転進化の速いペースについて私に指導しました。雑然としたウォールボードには、Rivianがわずか5年前に発表した第一世代のアーキテクチャが表示されています。初期のR1S SUVとR1Tピックアップは、車両機能を伝統的に制御する「ブラックボックス」である約20個の電子制御ユニット（ECU）を使用していました。最新のR1モデルでは、RivianはECUの数を7個に削減しました。ゾーナルアーキテクチャは、ほぼすべての車両機能を3つのゾーンに整理し、エレクトロニクスを大幅に統合し、製造を簡素化しています。Rivianはまた、「早期融合」と呼ばれる自動運転のトレンドを取り入れています。これは、ニューラルネットワークが動作する前に、生の、時間と空間で整列されたセンサーデータを共有ビューに混合するものです。後期融合では、各センサーが単独で認識を実行してから、単一の画像に結合されます。

自動運転革命は、テクノロジーが管理されたタクシーフリートからコンシューマー車に移行する際に、通勤に費やす貴重な時間をオーナーに還元することで、真に始まるでしょう。

早期融合は、最大の精度を得るために、最もリッチなセンサーデータを保持します。しかし、それはRAP1が提供できる膨大なコンピューティングパワーを必要とします。Raha氏によると、このアプローチは、マルチモーダルシステムが段階的に性能を低下させ、例えばカメラのレンズが泥で覆われた場合でも、確実な動作を継続するのに役立ちます。

これらの要素を組み合わせることで、Rivianの第三世代自動運転プラットフォームが構成されています。テストベンチに表示された新しいAutonomy Compute Moduleは、2つのRAP1スーパーコンピューティングチップをペアにしています。同社によると、このモジュールは以前の8倍の性能を持ちながら、60%小型化されています。Raha氏は、このシステムは、今日のレベル2+からレベル4自動運転へとRivianを拡張するために特別に設計されたと述べています。自動車メーカーのインターコネクト技術であるRivLinkは、複数のRAPモジュールをブリッジして処理能力をスケーリングできます。「これにより、モデルのスケーリングに応じて、レベル3にはおそらく2つ、レベル4には4つのチップを追加して、この拡張可能なシステムを構築できます」とRaha氏は述べています。

完全自動運転へのRivianのロードマップ

自動運転に向けたRivianの次の計画マイルストーンは、レベル3自動運転です。これは、ハンズオフおよびアイズオフシステムですが、高速道路に限られます。（テスラの現在のFSDは技術的にはレベル2システムであり、ハンズオフですがアイズオフではありません。）高速道路では、グエン氏は、ドライバーはストップ＆ゴー交通の単調さから解放され、生産性を向上させたり、単に遊んだりできるようになると指摘しています。

一部の自動運転批評家はレベル3に懐疑的であり、車が人間の注意を必要とせずに長距離を走行する際に、ドライバーを誤った安心感に陥らせる「 limbo zone」を想像しています。フォードやGMは、限定的なアイズオフ機能に転換している自動車メーカーの一つです。

Rivianの自動運転担当上級副社長であるジェームズ・フィリン氏は、レベル3をレベル4への避けられない踏み台と見なしています。同社は、当初は都市部の交通の激しさではなく、高速道路に限定されると予想しています。ドライバーが警告に応答しない場合、システムは車両を減速させ、路肩に寄せ、または911に通報します。Rivianは、限定的なレベル3機能の導入時期を発表していません。

莫大な利益への道における、トリッキーな責任シフトのナビゲート

準備ができているかどうかにかかわらず、これらのより高度な自動運転システムは、今日の半自動運転支援の自然な進化として登場しています。先進市場では、ショールームカーへの部分的から完全な自動運転機能の採用は、2024年の8%から2030年までに28%に跳ね上がると予測されています（Morgan Stanleyによる）。

「5年後には、世界で販売される車の4分の1がスマートドライビング技術を搭載する可能性があり、現在は8分の1です」と、Morgan Stanleyのアナリストであるティム・シャオ氏は、同社のウェブサイトに掲載されたメモで述べています。

カメラ、ライダー、レーダーを組み合わせることで、自動運転車は前方の人々や物体をより良く認識できるようになるとRivianは考えています。同社は2026年末までに、カメラのみを使用するテスラのシステムと競合する自動運転システムをリリースする予定です。

Rivian

MITのライマー氏は、自動運転革命は、管理されたタクシーフリートからコンシューマー車に技術が移行する際に、通勤に費やす貴重な時間をオーナーに還元することで、真に始まると信じています。オーナーが、自動運転車に安全に子供の送り迎えをさせたり、高齢の親を移動させたり、用事を済ませたりさせることができれば、その間オーナーは仕事を続けたり遊んだりできるでしょう。最初にそれを実現させた自動車メーカーは、巨大な競争優位性を享受するでしょう。自動車メーカーがサブスクリプションモデルへの買い手の転換に苦労する中、ライマー氏は、消費者が実際に多額を支払う可能性のある唯一の進歩は、自動運転であると考えています。

しかし、その革命の最大の障害は、技術とはほとんど関係がありません。自動運転に対する公衆の懐疑論は蔓延しており、ニューヨーク市での完全自動運転テストの運命は不確かです。レベル2からレベル3への移行でさえ、一部の事故の法的責任がドライバーから自動車メーカーに移る可能性があります。しかし、テスラがその初歩的なオートパイロットシステムに関する訴訟でまだ戦っている中、これらの問題は全く解決されていません。

専門家は、自動運転車がEVと同様に政治化される可能性があることを懸念しています。労働組合は、タクシーからトラック輸送までの雇用喪失を恐れて抵抗しています。州や地方の規制の混乱は、一貫した業界ガイドラインを作成できていません。公表された失敗（負傷につながっていないものさえも、Waymoが浸水した道路に乗り入れたり、緊急車両の通行を妨げたりしたようなもの）は、業界に汚点を残しています。テスラやWaymoのような企業は、ライマー氏によると、規制や監視に抵抗し、「私を信頼しろ」という傲慢なアプローチに依存しすぎることが多すぎました。

それにもかかわらず、真の自動運転車への勢いと、自動車メーカーおよびAIに夢中な投資家からの莫大な支援は、その時が来たことを示唆しています。残りの道のりは、技術的な問題と同様に、社会的および規制的な問題にも依存するため、ライマー氏はアドバイスをいくつか提供しています。

「正しく行い、すべてのデータを共有してください」と彼は言います。「スケールする権利を得てください…。それは信頼を確立し、これらのシステムが私たちの交通ネットワークの信頼できる一部として機能できるというフレームワークを開発することです。」

この記事は2026年9月8日に更新されました。