エンドツーエンド（E2E）型自動運転を支える学習データとは？技術動向・作成方法・注意点を解説

はじめに

現在、自動運転技術の研究開発は主に二つの技術アプローチに分かれています。一つは従来からの「モジュール型」アーキテクチャであり、物体認識、行動予測、経路計画、制御といった処理を各モジュールで分担する方式です。この方法はシステムの可説明性が高く、日本をはじめとする多くの企業が採用しています。

もう一つが近年急速に注目を集める「エンドツーエンド型」（E2E）と呼ばれるアプローチです。この手法では、カメラやセンサーからの入力データから直接、操舵角やアクセル／ブレーキ出力を生成するため、従来のモジュール型アプローチ（認識→予測→判断→制御）とは異なるパラダイムでシステム設計が行われます。

特に、Tesla FSD v12 以降のリリースによって、E2E型モデルが「実用レベル」に達していることが示され、日本国内でも多くの研究者・開発者が関心を寄せています。しかし一方で、このモデルを構築するには膨大な質の高い訓練データと、高度なアノテーション技術が不可欠であり、その整備には多くの課題があります。

本稿では、E2E型自動運転技術の特徴と日本の市場動向、そしてそれに必要な学習データの内容、さらにNexdata株式会社が提供する専門的なアノテーションサービスについて詳しくご紹介します。

E2E自動運転とは？

E2E型自動運転（End-to-End Autonomous Driving）とは、複数の処理ステップ（物体検知、行動予測、経路計画など）を統合的に扱う代わりに、生のセンサーデータ（主に画像）を入力として、直接ドライビングコマンド（ハンドル操作、速度変更、停止判断）を出力する仕組みです。

 特徴：

- ブラックボックス的挙動：内部ロジックは人間には見えない

- 柔軟な適応性：大量の実走行データに基づく、自然なドライビングスタイルの学習

- 高速処理が可能：各段階のパイプラインが省略されるため、全体のレイテンシーが低減

 利点：

- 高度な非線形処理能力

- 複雑な状況下での直感的な判断力

- 大規模データによる汎化性能向上

グルーバルE2E型自動運転の動向

中国では、Tesla FSDの技術動向に影響を受け、多くのEVメーカーとAI企業がエンドツーエンド型アプローチを積極的に採用しています。小鵬汽車（XPeng）、理想汽車（Li Auto）、华为（Huawei）などが自社の自律走行プラットフォームにおいて、画像入力から直接操舵指令を生成するニューロンネットワークを導入しており、一部の限定領域では都市部の完全自律走行も実現されつつあります。また、BaiduなどのAIベンチャーもE2Eモデルの研究を強化しており、多モーダルデータのラベリングと高精度なトレーニングデータ構築が競争力の鍵となっています。

欧米市場では、TeslaによるFSD v12以降の進展が大きな注目を集め、特に北米では「生成AI」や「大規模言語モデル（LLM）との融合」が議論されています。WaymoやMobileyeなどは依然としてハイブリッド型アーキテクチャを採用していますが、補助的な判断処理にE2Eモデルを取り入れる動きも見られます。欧州では、安全性と法規制への対応が最優先課題であり、E2Eモデルの導入には慎重な姿勢が目立ちますが、BMWやValeoなどの自動車・部品メーカーは、限定域での適用性評価を進めています。今後の技術発展と監査体制の整備次第では、都市部向けのE2E型モデルの商用化が進むと予測されています。

日本の自動車メーカーは、トヨタや本田、日産など、依然としてモジュール型アーキテクチャを主流としています。これは、高い安全性と可説明性を重視する開発文化に根ざしております。ただし、Tier IVやZMPなどのベンチャー企業を中心に、E2E型モデルの研究開発は着実に進んでおり、限定されたエリアや低速域での適用検討が始まっています。一方で、訓練データの質と量、モデルの信頼性、法規制への対応といった課題もあり、今後は部分的なE2E技術の導入が想定されています。例えば、駐車支援や特定高速道路区間での自律走行機能として、E2Eモデルと既存パイプラインの併用が進む可能性が高いです。

E2E型モデルの学習データにおける課題

E2E型モデルは、大量かつ高品質な実走行データを必要とします。また、単なる画像認識ではなく、“意図”や“将来予測”といった抽象的な概念を含むラベリングが必要となるため、データ準備には以下の難しさがあります。

 1. 多様な走行情報の収集

- 同一道路条件であっても、天候、時間帯、周囲の歩行者・自転車・他の車両の存在により、最適な運転戦略が異なります。

- そのため、昼/夜、晴/雨、都市/郊外、混雑/空いている道路など、さまざまなシナリオでのデータ収集が求められます。

 2. 意図推定（Intention Prediction）の困難さ

- 自動運転車が「なぜそのように操作したのか」というドライバーの意思決定プロセスを反映させる必要があります。

- これは、ドライバーの視線情報、ハンドル操作、加減速パターンなどに基づいて、運転意図のラベリングを行うことで補完されます。

 3. 未来動作予測（Trajectory Prediction）の精度要求

- E2Eモデルは、単に現在の状況を把握するだけでなく、将来的な状況変化にも対応する必要があります。

- 例えば、前方の歩行者が横断するかどうか、交差点で他車両が右折するかなど、複雑な未来予測能力が求められ、それに対応する過去データと将来ラベルの両方を揃える必要があります。

 4. 走行ルート判定・計画情報のアノテーション

- 意図だけではなく、どの車線を選ぶか、どこで加速するか、合流するタイミングなど、車両の行動履歴とラベルの一致が極めて重要です。

- これらは、LiDAR＋カメラ＋IMU＋GPSの時系列データを同期し、空間上での経路情報を正確に記録することで可能になります。

E2E型モデル向けアノテーションサービス

Nexdata株式会社では、E2E型自動運転モデルのトレーニングにおいて必要な高品質アノテーションサービスを提供しています。

サポート可能な項目：

ドライバーの行使意図に関するラベリング は、エンドツーエンド型自動運転モデルの精度向上において極めて重要な要素です。視線情報や操作タイミング、判断根拠などを画像やセンサーデータに付加することで、AIは「なぜそのように操作したのか」という背景まで学習可能となり、より人間らしい走行挙動を実現します。

また、周囲の交通参加者の将来動作予測アノテーションも同様に重要です。歩行者がどのタイミングで横断するか、他の車両が右折・左折する可能性があるかといった情報をラベルとして付与することで、モデルは複雑な交通状況下でも安全な行動を選択できるようになります。

さらに、車両の経路判断に関するデータも欠かせません。実際の走行中に選択された経路と、その理由（例：信号待ち中の最短経路選択、歩行者避讓時のルート変更など）を正確にマッピングすることにより、AIは状況に応じた適切な走行経路を学習することが可能です。

最後に、自動運転車による行使経路プランニングでは、複数の経路候補の中からどのように優先順位をつけて走行するかという判断プロセスをラベル化する必要があります。これにより、都市部や複雑な交差点での自律走行における柔軟性と安全性が大幅に向上します。

データ形式対応：

- カメラ画像（RGB、IR、Depth）

- LiDAR点群データ（Point Cloud）

- IMU＋GPSログ（位置・姿勢・タイムスタンプ付き）

- 動画＋音声＋操作ログのマルチモーダルデータ

アノテーション方式の詳細説明

 ① 行使意図（Driving Intention）

- ドライバーが「右折」「左折」「直進」「停車」を選んだ背景にある意図情報をアノテーション。

- 例：信号待ち中に停止したのは「赤信号の認識」、または「歩行者の横断を見越しての停止」など。

 ② 行動予測（Behavior Prediction）

- 歩行者、自転車、他車両の未来行動ラベルを付与。

- 例：「この歩行者は5秒後に横断する」「自転車が急に曲がる可能性あり」など。

 ③ 車両経路判断（Vehicle Path Selection）

- 車両が「どの車線を選んだか」「交差点でどのように通過したか」などの経路履歴を可視化。その中には、シーン記述、詳細記述、思考プロセス、反省、行動計画などが含まれます。推論・解釈可能なE2Eモデルの学習に活用可能。

- 複数の経路候補と選択理由をラベル化。

 ④ 行使経路プランニング（Driving Route Planning）

- 高速道路での追い越し、ICでの出入り、都市部での信号待機など、複雑な経路計画に関するラベルも対応。

- AIが「どうすべきか」を学ぶための正解ラベルを提供。

事例解説：ルート計画、車両の走行予測タスク向けたアノテーション

プロジェクト概要

お客様は自動運転関連の画像データ、質問と回答情報、ラベル付け対象の座標情報を提供します。質問と回答情報には、行動予測に関する質問と回答、ルート計画に関する質問と回答が含まれます。予測に関する質問と回答は特定のラベル付け対象をターゲットとし、ルート計画に関する質問と回答は特定のフレームを対象とします。

難点

アノテーション担当者は車両の運転経験を有し、車両の走行予測とルート計画を判断する必要があります。また、お客様から提供された注釈結果と対応する問題に対し、回答する必要があります。回答には一部議論の余地がある問題が含まれ、顧客との複数回の協議を経て解決されます。

成果：

１ヶ月50万件データ納品

まとめ

E2E型モデルは、従来のパイプライン型と比べて、より自然で人間らしい運転行動を模値できるという利点があります。しかしその反面、トレーニングデータの質と量、ラベリングの精度が、AIの性能を左右します。

Nexdata株式会社では、画像・点群・操作ログ・意図情報・未来予測までを網羅する、E2E型自動運転に特化したアノテーションソリューションをご提供しています。また、日本市場向けの法令準拠性、プライバシー保護、品質管理にも万全を期しており、安心してご利用いただけます。

今後、E2E型自動運転モデルの開発・導入を進める企業の皆様におかれましては、ぜひNexdataの高品質アノテーションサービスをご検討ください。