テスラFSD v14.3はどこが一番新しい自動運転なのか？経営者向けの技術解説レポート

↑画像はOpenAI GPT Image2で「FSD v14.3を搭載したテスラの最新モデルがロサンゼルス市内を走っているシーンを生成して下さい」と指示して生成したもの。こちらの初体験レポートも参照。

調べれば調べるほどテスラはすごい...。FSD v14.3ではMLIRという新しい技術的枠組みを採用して"脳"を書き換えたことで、人間の反射神経を凌駕する挙動も可能になったようです。

今泉が過去にnoteで発表した自動運転関連のレポート

資料：NVIDIA「Alpamayo」プラットフォーム概要 - 自動運転AIの新潮流（1万字レポート）（2026/1/9）
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）
【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）
なぜ、AI半導体のNVIDIAが自動車の未来構築に関与するのか？ - 関係者が知らないとマズいNVIDIAの野望（2025/6/12）
テスラの自動運転技術「FSD」を徹底的に調べ上げた【調査報告書】2万7千字（2025/5/9）
Waymoの技術スタックが全部わかる日本初の詳細な調査報告書 3万字（2025/5/17）

テスラの自動運転FSD v14.3に関する日本の自動車メーカー各社の経営者向けの技術解説レポートが出来ました。かなりキツイ提言が末尾にあります。同時並行で、日本の自動車メーカーはそろそろ全的にNVIDIAスタック（Alpamayo, DRIVE Hyperion, Drive Thorなど）に乗り換えた方が良い...という結論を導き出す高解像度のレポートも作成中です。

なお、このような優れた高解像度の自動運転に関するレポートを、なぜ、Gemini + Deep Researchで書くことができるのか？背景を説明したブログはこちら。（Geminiがなぜ高解像度の最新自動運転技術に関するレポートを書くことができるのか？Gemini自身による自己解説）

テスラFSD v14.3はどこが一番新しい自動運転なのか？経営者向けの技術解説レポート

ハイライトの引用

データ・フライホイール（弾み車）が創出する強固な参入障壁

投資家が注目すべきは、テスラが構築した「AIデータ・フライホイール」という自己強化型のサイクルである。（今泉注：AIデータ・フライホイールが競合他社との間に圧倒的な格差を生じさせるメカニズムについてはこちらの投稿を参照）

1. 公道データの大量収集: 世界中の数百万台のテスラ車が、毎日数千万マイルの走行データを生成する 。
2. エッジケースの抽出: AIが苦手とする複雑な交差点や、稀な交通状況（動物の飛び出し、工事現場など）の映像が自動的に本社サーバーへ送られる 。
3. スーパーコンピュータ（Dojo）による学習: 膨大なデータを特製AIチップで学習させ、モデルを強化する 。
4. OTAによる瞬時の展開: 賢くなった最新モデルが無線通信で全車両に配信され、一夜にしてフリート全体の運転能力が向上する 。

このサイクルが回転すればするほど、後発メーカーとの「経験の差」は幾何級数的に広がっていく。つまり、どれほど優れたアルゴリズムを開発しても、学習するための「良質な物理データ」の蓄積量で負けていれば、自動運転AIの精度においてテスラに追いつくことは理論上不可能ということだ 。

レポート本体は、例によって、開業準備中の「さっつーのAIエージェント：監修 今泉大輔」サイトに置いてあります。以下の目次をクリックすることでレポート本体に飛びます。

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