なぜ、説明不可能な「E2E」自動運転を、Teslaだけが市場投入できるのか？

それではなぜ、自動車安全に関する基準があるにもかかわらず、なぜTeslaだけがFSD（E2E）をリリースできて、伝統的な自動車メーカーは足踏みしてしまっているでしょうか？ この問いに対する答えは、技術力の差以上に、「法律」と「規格」の巧みな使い分け、そして何よりリスクに対する経営思想の違いにあります。

現在の自動車法規（UN-R等）において、レベル2（運転支援）の枠組みでブラックボックスなAI（E2E）の使用を明確に禁止する条文はありません。 法が求めているのは主に「物理的な挙動の制限」や「ドライバー監視」であり、「内部ロジックがルールベースかAIか」までは踏み込んでいないのが現状です。

では、なぜ他社は躊躇するのか？ それは「ISO 26262 / SOTIF」という「安全規格」の存在です。

伝統的なOEMにとって、ISOなどの国際規格は「開発の教科書」であると同時に、万が一事故が起きた際に「やるべきことはやった」と主張し、製造物責任訴訟から会社を守るための「鎧」でもあります。（もちろん、だからといって必ずしも訴訟に勝てるわけではありません）しかし、E2Eのような巨大なニューラルネットワークは、「なぜその判断をしたかという説明可能性」や「コード1行ごとの追跡可能性」を求める既存のISOプロセスとは極めて相性が悪く、準拠しようとすれば開発は破綻します。

こういった状況の中でTeslaは、「ISOという鎧を脱ぎ捨て、データという武器だけで戦う」という他のOEMがとっていない全く別の戦略（＝リスク）をとっています。

彼らのロジックは割と明快で 「説明可能性を求めてプロセスを固めるより、莫大な実走行データで『統計的に人間より事故率が低い』という結果を示す方が、AI時代においては正義である」というものです。

つまり、Teslaはすごく直接的な表現をすると、「ISOはAI時代に合わない古い物差しだ」と見切りをつけ、プロセス保証からデータ保証へとゲームのルール自体を変えようとしているのです。
もちろん、これは「ISO準拠」という「鎧」を装着せずに市場に出ることを意味するため、極めてハイリスクな戦略です。しかし、彼らはそのリスクをとっている。

この「既存の自動車安全の枠組み（鎧）を守るか、捨てて素早く市場投入するのか」という構造的なスタンスの違いこそが、自動運転市場におけるTeslaと他社の決定的な違いです。

単純に、「Teslaは技術的に神！他のOEMは遅れている！」という話ではなく、彼らが「どういうリスクをとっているのか？」をしっかりと理解することはこの市場を理解する上でとても大切だと思います。

※ちなみに個人的に「Teslaは技術的に神！」は、本当にそうだと思いますけどね笑 November 11, 2025

宇宙人ムームー
アホでも先人が残したテクノロジーがあればそれがブラックボックス化してても高度文明人として振る舞えるとか、情報端末に支配された現代人なら情報操作によってある程度は扇動できるとか意図してんのか知らんけどなかなか風刺が効いてて良かったな November 11, 2025

ぼちぼちシーズン2報酬来るかな？？
先週はこの時間帯からだった🤑

まずは配布量が先週と同じ3800万枚なのかが気になる！

オプチャでも盛り上がってたけど、割り当て含めて報酬周りがブラックボックスなのも、また考察が弾んで面白いのかな？とも思います🪲
#ムシキング $MUSHI https://t.co/vJY1WrUYgi November 11, 2025

派遣やってたんだよ
ブラックボックスは
名前がヤバいでしょ
3ヶ月給料が入らねえから
それも月15万だよ
源泉徴収10パー引いたら
135,000円だよ
月に
仮払いでやりくりしたよ
あとパイセンの奢りでかわいがってもらた November 11, 2025

えすと
テレビマンユニオン
ドキュメンタリージャパン

イーストなんかADで30万スタートって聞いたな
おれはブラックボックスで3ヶ月未払いw
いまでもあの会社の担当者
まじでシバいておけばよかったと思ってるよw
おかげで害悪の夜明けに関われたんだけどね November 11, 2025

@ssomurice_local これはすごい取り決めですね。

ただ、広く政治と金について1人の国民にもわかるように自覚させる事はとてもいい事だと思う

ブラックボックスを無くそう November 11, 2025

こういう若手世代にこそ読んでもらうべき記事については、無料開放すべきと強く思う。

特に就業体験のない学生にとって、いったいどんな実務を想定して、今は何を学べばいいかが、最も謎多きブラックボックスではなかろうかと。 https://t.co/exJQELAisZ November 11, 2025

記事を投稿しました！ ブラックボックスECシステムを「因果推論」で解明：サーバー未経験者がログと現象から構造を読んだ方法 [トラブルシューティング] on #Qiita https://t.co/gPDNJ3P5k3 November 11, 2025

なぜ自動車業界の伝統的なプレイヤーがE2Eに本気でコミットしづらい（しづらかった）のか？

前回の投稿では構造的な観点から説明しましたが、自動車安全の考え方を起点とした制度・文化・組織のインセンティブ構造の違いも非常に重要な論点となります。

現在の自動車安全の枠組みはISO 26262、SOTIFを中心に「説明可能性」「追跡可能性」「プロセス証跡」に重心があります。
一方E2Eは「なぜそうなるのか？がブラックボックスとなり、挙動ベースで性能を保証せざるを得ない」という、いわば自動車安全の考え方とは真逆の状態になっています。
つまり、E2Eでどんなに性能が高いものができたとしても、「何故そうなるのか？」の説明が出来なければ既存の自動車安全の考え方では「安全である」と言うことが出来ません。
このミスマッチが、次のような構造問題を生みます。

・認証の思想と整合しない技術には、大規模投資の正当化ができない

・KPIが「安全認証を通すこと」にある組織では、制度外の挑戦が評価されない

・文書主義の安全保証文化と、データ主義のAI安全保証が衝突する

・「絶対に事故を起こさないこと」を前提にした思想と、「エラーから改善し続ける」思想が噛み合わない

めちゃくちゃ平たく言うと、

「一生懸命研究開発しても結局認証通らないんだったら意味なくない？」

という感じです。
E2Eに取り組むということは 「技術の挑戦」 はもちろんのこと 「安全保証モデル・制度・組織思想そのもののアップデート」 に挑むことも意味することになるのです。
（もちろんこのあたりの雰囲気は昨今のトレンドによって変わりつつはあります）

一方、ここにフォーカスしたスタートアップは、

「本当にすごいものが出来たら自動車安全の枠組みもきっと通せる、変えられる、に違いない」

という、ある種の楽観的見切り発車で思い切りリソースを集中することが出来たりします。

・既存枠組みに適応し続けることが合理な伝統的OEM

・技術革新を起こせば枠組みごと作り替えに行けると意気込むスタートアップ

この構図が、E2E自動運転市場で起きている“静かな非対称性”です。

もちろん、これは「だからスタートアップが良いんだ！」という話では全くありません。
資本、車両制御ノウハウ、物理アセット、積み上げてきた安全文化など、OEMが長年培ってきた強みは計り知れない価値があります。
だからこそ、E2Eの社会実装は対立ではなく共創の上で初めて成立します。

ちなみに予め言っておくと、現時点でチューリングがここに対する明確な「答え」を持っているわけではありません。
（もちろん、ノーアイデアという訳でもありません）
そして、僕達より先行するいくつかのグローバルプレイヤーはこのあたりにものすごいリソースを割いて取り組んでいると思います。

ただ、現時点の枠組みでは評価が難しいものでも「明らかに安全で便利である」というレベルまで性能が高められるのであれば、人類は必ずそれを受け入れるための新しい評価指標を生み出すはずです。

こういった要素もE2E自動運転スタートアップにおける技術開発と事業開発双方の難しさであり、醍醐味である、とも言えるんだと思います。 November 11, 2025

LLMが投げるクエリの内容や、ベクトルDBから返ってくるチャンクのリストと内容を直接読めるという点で、ブラックボックス感は無くていいんだけども

AIサービス付属RAGのような「裏方の挙動を予想して策を試しつつ、返答の焦点の鋭さで効果を見る」みたいな間接的なチューニングの鬱陶しさはないですね November 11, 2025