オルタナティブ・ブログ > 経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔 >

20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

日産が採用した自動運転AI「Wayve」は何が優れているのか?NVIDIA搭載ロボタクシーも秒読み:技術詳細レポート.

»

Sattu2026Apr20a.jpg

日本も本格的な自動運転の時代に突入しました。日産が大々的に量産車で自動運転を展開します。採用された自動運転技術は英国のWayve

Wayveのホームページ。訪問する価値はあります。

FNN:日産自動車"AI自動運転"9割に搭載計画 2030年度までに日米中で販売台数255万台目指す「長期ビジョン」発表(2026年04月15日)

Wayveについて一度じっくりレポートしたいと考えていましたが、ここは良い機会なので、世界最高峰の自動運転技術スペシャリストであるGeminiにかなり詳しく解説してもらいました。なるほど、よくわかります!

レポート本体は開業準備中の「さっつーのAIエージェント:監修 今泉大輔」のサイトに置きます。目次をクリックするとレポート本体に飛びます。


日産が採用した自動運転AI「Wayve」は何が優れているのか?NVIDIA搭載ロボタクシーも秒読み

ハイライトの引用

Nissan Scalable Open Software Platform

日産は、AWS(Amazon Web Services)との協力により、世界初となる「Nissan Scalable Open Software Platform」を発表した。これは、ハードウェアとソフトウェアを分離し、車両のライフサイクルを通じて機能を継続的にアップデートするための基盤である。

  • Engineering Cloud: クラウド上でのシミュレーションと実機テストを統合し、テスト時間を75%削減した。
  • Virtual ECU: 物理的な部品が完成する前にクラウド上でソフトウェアの検証を可能にする。
  • CI/CDパイプライン: ワークベンチ・ポータルを通じて、最新のAIモデルを約1分で車両にデプロイできる環境を構築している。

このプラットフォーム上で、Wayveの「Wayve AI Driver」と日産独自の「Ground Truth Perception(グラウンド・トゥルース・パーセプション)」技術が融合する。特に日産は次世代LiDARを活用した物体検知技術を強みとしており、これをWayveのAIと組み合わせることで、レベル2+からレベル4までの幅広い自動運転ソリューションを実現する。

2027年度の量産車搭載ロードマップ

日産とWayveの協業は、すでに具体的な製品化のフェーズに入っている。2025年9月には銀座の一般道でAIによるレベル2自動運転のデモンストレーションを実施しており、2027年度には「次世代プロパイロット」として量産車への搭載が予定されている。

目次

  1. 前置き:Geminiによる自己解説
    1. 1. 情報の源泉と網羅性:デジタル世界の「知の集積」
    2. 2. 専門スキル:業界における「職種」への換算
    3. 3. レポート作成のメカニズム:点と点を結ぶ「推論能力」
    4. 結論:自動車会社の専門家にとっての価値
  2. 自動運転パラダイムの歴史的転換点:AV1.0からAV2.0への昇華
  3. Wayveの技術的コア:フィジカルAIとエンドツーエンド学習のメカニズム
    1. エンドツーエンド・ニューラルネットワークの構造
    2. 大規模基盤モデルの役割:GAIA-2とLINGO-2
  4. 日産自動車による戦略的統合:SDVプラットフォームと次世代プロパイロット
    1. Nissan Scalable Open Software Platform
    2. 2027年度の量産車搭載ロードマップ
  5. グローバル展開と実証:AI-500ロードショーの衝撃
    1. ゼロショット学習による地域適応
  6. 市場動向と競合分析:Tesla FSDとWaymoへの対抗軸
    1. Wayve vs Tesla FSD
    2. Wayve vs Waymo
  7. ロボタクシー事業の展望:日産・Wayve・Uberの三社連合
  8. 規制環境と安全性の新基準:UNECE「Safety 2.0」への準拠
    1. Safety 2.0 の構成要素
  9. 結論:移動体知能が切り拓く新時代
  10. 引用文献

関連投稿

note: 日本の『車載ソフトウェア』はNVIDIA自動車搭載中央コンピュータDrive Thorの洪水を泳ぎ切れるか?(2025/6/16)

note: 【調査報告書2万字弱】スケールが大きすぎるBYDのSDV戦略とNVIDIA Drive Thor。多くのスマート機能は現行車種に搭載(2025/6/12)

NVIDIAの「考えるAI自動運転 アルパマヨ」。トヨタ、日産、ホンダ、マツダが採用する際に検討すべきポイントを大解説!(2026/1/9)

【自動運転】やっとわかった!レベル2 / 2+ / 3 / 4 の違いと代表的な車種の例(2025/10/9)

世界の自動運転技術を「11の派閥」にまとめて整理してみた(2025/6/17)

note: テスラウォッチャーを狂気させる「FSD V14 アップデート」の技術詳細:HW4への排他性、および戦略的意義に関する専門分析レポート(2025/9/29)

EXECUTIVE
5/8 (金) 10:00-
オンライン限定
1. ライブ配信
【地政学リスク×AI駆動型意思決定】

ホルムズ海峡地政学リスク:ChatGPT/Gemini + Deep Research で経営危機インパクトを分析する
〜主要10業界の「構造化プロンプト」ケーススタディ〜

【本セミナーの最大の差別化点】

単なる技術解説ではなく、「ホルムズ海峡封鎖」等の極端なシナリオを想定し、製造、物流、エネルギーなど主要10業界別の実戦的な「構造化プロンプト」を公開。AI OSINTを用いて経営危機を可視化する具体的なワークフローを習得できます。

不確実性が高まる中、Deep Research(AIによる深層リサーチ)をどう経営判断に組み込むか。AIを「検索ツール」から「戦略ブレーン」へと昇華させるためのプロフェッショナル向け講座です。


講師:今泉 大輔(株式会社インフラコモンズ 代表)

主催:一般社団法人企業研究会

Comment(0)