テスラどうなる？Waymo（ウエイモ）有利！2025年6月19日

ウェイモとテスラのロボタクシー事業を比較

テスラどうなる？Waymo（ウエイモ）有利！2025年6月19日

私は、テスラに関して非常に楽観的に期待していたようです
イーロンとトランプの和解的状況を見て、テスラ株保持を一旦決めたのですが、考え直しているところです

以下、Chat GPT利用

WaymoとTeslaのロボタクシー事業（2025年6月時点）の比較分析

1. 現状と展開状況
Waymo
商業展開は先行しており、現在アリゾナ州フェニックス、カリフォルニア州サンフランシスコ・ロサンゼルス・シリコンバレー、テキサス州オースティンでサービス提供中

週あたり250,000回超、累計1,000万回以上の有料乗車を記録

長距離運用（高速道路）や空港アクセス拡大など、サービスエリアも積極的に拡大中

今夏にはニューヨーク市での実験走行を再開、人間が運転席に同乗のうえで地図データ収集を開始予定。
将来的には完全自動運転を目指す

Tesla
初のロボタクシーサービスはテキサス州オースティンで、2025年6月22日開始予定（“pilot rollout”とされ、10～20台のModel?Yによる試行を実施）

参加は招待制、AIによる無人運転＋遠隔監視体制あり

将来的にはCybercab（専用機）やRobovanも導入予定で、一般オーナーによる車両登録機能（Tesla Network）も視野に

法規制の関係で、テキサス州議会から「9月まで展開延期要請」が入るなど調整中 。

2. 技術成熟度・レベル
Waymo：SAEレベル4。地図・センサー・運転ロジック・運用実績が成熟しており、完全無人運転を実証済

Tesla：現在のFSDはレベル2（ドライバー責任下）。Austinのサービスは「招待＋遠隔監視」で事実上レベル4を目指す急ごしらえの形態

3. 安全性
Waymo：
過去5700万マイルの運行において、事故率・怪我・エアバッグ展開などすべてのカテゴリで人間運転より圧倒的に低い（例：重大怪我率96％低減） 。

Tesla：
安全性についてはまだ実運用が始まっておらず、統計データは未公表。エキスパートの懐疑も多い 。

4. フリート規模と将来展望
Waymo：
現在1,500台超のロボタクシーを運用し、2026年までに3,500台規模へ拡張予定

Uberとの提携（Austin／Atlanta）、地図整備や法整備に合わせつつ新都市（NYC、DC、Miami、Atlanta、東京等）へ拡張中 。

Tesla：
初期は10?20台モデルY。将来的には数十万台の規模を目標に。Goldman Sachsは2026年末に数十万、2027年には2,500台程度と保守的に予測

独自製造のCybercabやRobovanを使った拡大も予定 。

5. 戦略の違い
Waymo
初期投入既存EV（Jaguar I?Pace等）にセンサー追加市販Model?Y＋FSDソフトで即稼働
技術手法レベル4専用設計・詳細マップ・地上センサー多数

Tesla
カメラ中心AI・ソフトウェア重視
拡張モデル都市ごとに慎重に拡大まずAustin、ソフト拡張で全国展開目指す
ガバナンス各州法整備と提携・許認可取得重視州法の変化に敏感、議会対応を調整中

総括
Waymoは既に実運用実績があり、安全性・運用体制が非常に成熟。
地図／規制面でも他社をリード。

TeslaはAI・スケーラビリティに自信。
市場参入も早く、CybercabやRobovanなど複数ライン構想で急速な拡大を狙う。
一方、実走データが乏しく安全性と規制対応には不確実要素。

今後は、数ヶ月～数年の間に両社の展開・法整備・利用データの比較が重要な注目ポイントとなります。

テスラは圧倒的に遅れをとっています

挽回し追い抜く可能性について教えてください
レーダーを積むことに関しての手法などについての懸念などを含めてお願いします

答え
現時点（2025年6月）では、Waymoがロボタクシー分野で圧倒的に先行しています。
テスラが挽回・追い抜くための可能性と戦略です
1. ソフトウェア中心戦略のスケーラビリティ
テスラは、車載ハードの汎用性（Model YやCybercab）とAIによる運転学習（Dojoなど）を武器にしています。

Waymoのように都市ごとの地図整備やセンサー設置に依存せず、一度精度が出れば「アップデートだけで世界展開可能」なモデル。

コストもWaymoより低く済む可能性が高く、全世界数百万台の展開も視野に。

→ たとえばiPhoneのiOS更新のように「夜中のFSDアップデートで車が賢くなる」世界観。

2. FSDの進化とDojoの成功
テスラのFSD（Full Self Driving）は現在でもβテストで一部高評価を得ています。

自社開発のAIスーパーコンピュータ「Dojo」が機能すれば、自動運転モデルの学習効率が飛躍的に向上する可能性。

Waymoが地図やLiDARに依存する一方、テスラはカメラ映像とニューラルネットワークだけで世界中の交通環境を学習しようとしている。

3. 車両販売を通じた「フリート展開」の速度
テスラはすでに数百万台のFSD対応車を市場に投入済。

将来的に「ソフトウェア認可」だけで、これらの車をロボタクシー化（Tesla Network）できれば、Waymoの数千台とは比較にならないフリート規模に。

オーナーが車をロボタクシーとして貸し出すモデルはUber的でもあり、プラットフォームとしての可能性も大。

挽回への懸念と課題
1. 法規制と社会的信頼
現状、テスラのFSDはレベル2（運転補助）で、完全無人運転の認可はまだ取れていません。

Waymoはレベル4で多数の州から承認取得済、Teslaはこれから規制当局との関係構築が必要。
安全性の説明責任を果たせなければ、規制側から制限が入る可能性もあります（例：テキサス州での延期要請）。

2. 技術手法に対する批判：「カメラだけ」で本当に可能か？
テスラはLiDAR（レーザー）、HD地図、レーダーを使わず、「人間と同じように視覚情報（カメラ）だけで運転できるはず」と主張。

しかし専門家の多くはこの手法に疑問を呈しており、「夜間・雨天・霧・逆光などの環境でカメラは弱い」との批判も。

さらに、奥行き感や速度感を「画像処理だけで把握する」ことには物理的限界があるとも指摘されます。

レーダーの扱いと懸念
テスラは「レーダーレス→再導入？」の揺れ動き
2025年現在は、Cybercabなどでは再びレーダー搭載の可能性無人運転実現には「冗長性（Redundancy）」が不可欠との認識強化

カメラだけでは法的にも認可されにくく、レーダーやLiDARによる補完が求められるのが現実的な方向性です。

結論
テスラがWaymoを追い抜くには：
FSDのソフト精度とAI学習（Dojo）で圧倒的進化を見せること

法的に完全自動運転として承認されること

オーナー型ロボタクシーフリートの社会実装に成功すること

ただし現実には、Waymoのような「堅実で法対応を重視するプレイヤー」が都市展開と信頼を築いている現在、テスラの「夢」が現実に追いつくには数年単位の戦略実行が必要でしょう。

テキサス州での延期要請後はどんなものですか

答え
テキサス州オースティンでのロボタクシー開始について、民主党州議会議員らが2025年9月1日の新法施行まで延期を要請しています。概要を以下に整理します：

1. なぜ9月までの延期を求めているのか？
新たな自動運転規制法が2025年9月1日から施行予定で、公道で完全無人走行する際には以下を満たす必要があります：州DMV（運輸局）への許認可、緊急対応計画の提出、稼働車両の記録装置設置など

議員らは「公共の安全と信頼を築くためには新法施行後まで待つべき」と主張 。

もしTeslaが延期せずに6月中に開始する場合には、法令順守の詳細な説明を求める文書提出を要求されています 。

2. 法的拘束力と現実的なインパクト
現行法では、自動運転車は標準的な登録・保険のみで合法運用可能ですが、2025年9月以降は公道走行に許可と緊急対応体制が必須になります

テキサス州は共和党が優勢であり、延期要請は現在「要望」であって、法的な強制力は不明確です 。

3. テスラの対応と現地での進展
Teslaはまだ要請に正式回答していません 。

6月12日→22日と開始時期を予定より再調整していますが、これは安全性確認のためとも報道されています
またNHTSA（米運輸省道路交通安全局）からも、「低視界条件下での運転にどう対処するのか」について質問を受けています

安全デモでのテスラのFSD車両がスクールバスに止まる子供ダミーを連続して衝突する映像が公開され、安全性への懸念が高まっています

4. 今後のシナリオ
① Teslaが延期要請に従う安全性と規制への準拠を優先、9月以降の円滑展開が期待可能
② Teslaが予定通り実行議員・NHTSAとの対立が激化 → 許認可取得に影響、大衆の信頼低下・株価下押しのリスク
③ 政府が法改正を前倒し施行Teslaの初期展開に有利に作用 → 局地的な許可は可能だが、全国展開の足かせになる可能性あり

まとめ
テキサス州の延期要請は強制力ある法律ではなく、政治的・行政的な重みを持つ事実上のストッパーです。

Tesla側が法対応の説明を文書化し、NHTSAなどの信頼獲得に成功すれば、むしろ「延長のメリット」を強調できるかもしれません。

一方で、安全性問題が顕在化すると、全国展開のペースが鈍化する可能性は高いです。

レーダー開発があれば問題はある程度解決されますか。それには、さらに時間が相当かかるように感じますいかがでしょうか

答え
ご指摘のとおり、テスラがレーダー技術を再導入・強化することで一部の課題は緩和される可能性がありますが、それだけで問題が全面的に解決するわけではありません。
さらに、本格的な運用・社会実装には相当な時間がかかるという見通しも現実的です。

レーダー導入の効果
テスラが現在開発中とされる「Phoenixレーダー」
2023年末から特許・調達情報などで存在が確認された高性能レーダー。
高分解能ミリ波レーダーとされ、霧・夜間・逆光・豪雨といったカメラが苦手な環境でも「物体の形・動き・距離」を把握可能。

レーダーを加えるメリット：
改善される点
雨・霧など視界不良カメラで見えない物体を把握できる
奥行き・速度推定ピクセルではなく波長で正確に距離を測れる
センサー冗長性安全基準上「1種故障時も安全」要件を満たしやすくなる
規制・認可LiDAR非搭載でも、**「複数の感知系統」**という要件に近づく

それでも解決できない、または時間のかかる問題
1. AIの学習・判断精度は「時間と実走行データ」が必要
レーダーは「見る手段の一つ」にすぎません。重要なのはどう判断して行動するか（運転行動AI）。

現在のFSDでも、人や自転車、スクールバスなどの意味理解と対応に課題が残っている（誤進入、急ブレーキ等）。

特に「暗黙の了解（道を譲る、目で合図する）」などはまだ人間並みにできない領域。

2. システム全体の再設計と再認可
テスラは一度「レーダー非搭載モデル」として法規制対応を進めたため、レーダー再導入による安全評価、ソフト制御、テスト、申請のすべてがやり直しになる。

加えて、AIとレーダーをどう統合するか（センサーフュージョン）は極めて高度なアルゴリズム設計が必要。

3. 量産体制とフリート更新の時間
仮にレーダー搭載モデル（例：Cybercab）が完成しても、それを製造・認可・投入・配備するまで1～2年は現実的。

既存のFSDオーナー車両（数百万台）は「レーダー非対応」であるため、Tesla Network（所有車ロボタクシー構想）との整合性が取れなくなる可能性も。

時間軸の見通し（予測）
■レーダー試験運用社内テスト、制御ソフト開発～2025年末
■統合FSDバージョンの開発Vision＋Radarの新バージョン2026年上半期
■政府認可申請・各地テスト州単位の許可取得、パイロット展開2026年後半～2027年以降
■大規模量産と展開Cybercab含む新車種導入2027年～2028年以降

結論
テスラがレーダーを再導入することで、
現在のFSDの「見えない・わからない」問題を補完できる
法的・安全的な信頼性も高まる可能性がある
という点では非常に前向きです。

ただし、その統合・検証・展開までには、最短でも1.5～3年かかる見通しです。
WaymoやCruiseのように早期にレベル4を実現している競合に比べ、追い抜くには時間と地道な構築が不可欠となるでしょう。

レーダー以外の補助技術にしても三年ぐらいの時間はかかりますか

答え
はい、レーダー以外の補助技術を導入・統合してテスラのロボタクシー性能を飛躍的に高めるには、やはり「最低でも2～3年」はかかるのが現実的な見通しです。
以下に、主要な補助技術とその導入にかかる時間的要因を解説します。

主な補助技術と導入に必要な時間
① 超音波センサー（Ultrasonic Sensors）
【役割】 近距離での障害物認識、縁石・車止め・壁などの検出

【テスラの現状】2022年以降、一時的に廃止（Visionのみで代替） → 精度低下の批判あり

【導入ハードル】比較的低く、再導入可能だが、ソフトウェアとの再調整に時間がかかる（～12か月）

【課題】夜間・雨天には強いが、高速走行時には役に立たないため限定的。

② 高精細地図（HDマップ）
【役割】道路の構造、車線、信号位置、交差点形状などの高精度情報を事前に把握

【WaymoやCruiseでは標準搭載】

【テスラの方針】「地図不要」＝リアルタイム認識で走行

【導入ハードル】テスラが導入に踏み切れば、全世界での地図作成・更新・維持に時間と費用がかかる（2～4年スパン）

【課題】リアルタイムAIとの整合が難しく、テスラの哲学に反するため優先度は低いと見られます。

③ V2X通信（Vehicle-to-Everything）
【役割】 他車両やインフラ（信号・交差点・歩行者など）と無線通信し、見えない情報を共有

【例】「この先の交差点で右からバイクが高速で接近中」などを把握可能

【導入ハードル】大規模なインフラ整備が必要で、政府・自治体との協力が不可欠（通常3?5年）

【課題】アメリカでも本格展開はこれから。テスラの車単独進化戦略とは逆方向

④ 冗長システム（Redundancy）設計
【役割】1系統のセンサーやシステムが故障しても安全に走行を継続。

【必要性】レベル4自動運転に必須（WaymoはLiDAR＋カメラ＋レーダー＋GPS）。

【テスラの現状】Vision単独で構成、冗長性が弱いとの指摘。

【改善には】新しい車載設計（Cybercabなど）とセットで1～2年の設計・試験・量産時間が必要。

時間の目安（技術別）
超音波センサー低～中6～12か月
HDマップ高2～4年（世界規模ならそれ以上）
V2X通信非常に高い3～5年（社会インフラの問題）
冗長システム中～高2～3年（設計変更と検証）

結論
補助技術を加えても「数年スパン」が必要
レーダーと並び、補助技術の導入はテスラのFSDをより安全・確実にする助けになります。

しかし、「ハードだけではなく、ソフト統合・法規制・実走データ収集と評価」という複数の工程が必要なため、
どの技術も1～3年は最低限必要な投資期間といえます。

特にテスラのように「地図を使わず、AIが世界をそのまま理解する」という挑戦的戦略では、新技術の導入が逆に開発戦略とぶつかるリスクも。

6月22日予定の「試験運用開始」で、進展があったとすればどういう可能性がありますか

答え
6月22日に何らかの進展があれば、Teslaのロボタクシーサービスが「試験運用開始」の段階に入った可能性が高いです。具体的には、以下のような事柄が確認できるでしょう。

想定される進展内容
1. テスト運用のスタート（Pilot）
Elon?Musk氏が「6月22日を目標に招待制での限定試験運用」と公言しており、実際に10～20台のModel?Yが地理的に区切られたエリアで運行開始される可能性が高いです

初期フェーズでは地図データ収集が進行中の地域に限定し、主要インターセクションを避けるなど安全性を意識した限定走行となるでしょう 。

2. 「工場→顧客宅」自動走行の実演
Musk氏は「6月28日に工場から顧客宅への完全自動走行を成功させる」と述べています 。

この動きは「無人運転」の技術的実現性を訴える象徴的な成果となり、テクノロジーの説得材料として重要です。

3. 地元当局やNHTSAによる監視＆テレオペレーター導入
テキサス州当局には、遠隔監視や緊急停止要員（teleoperation）による後方支援体制が求められる可能性があります

同時に、NHTSA（米道路交通安全局）にも安全性・低視界環境での運転に関する書面対応が必要です

4. 市場の反応と株価影響
Tesla株は、今後の公道試験や成功次第でさらに上下する可能性があります

投資家は成功を望む一方で、安全性や規制対応の失敗による短期的な調整リスクにも注目しています

5. Waymoなどとの比較焦点
WaymoはすでにAustinで商用展開中（Uber経由）。

Teslaの今回のトライアルは「商用化」ではなく、パイロット・テスト運用である点が重要です。

まとめ
22日に判明する可能性が高い項目
運行開始小規模な限定パイロット運行の開始（招待制）
地理的制限ジオフェンス内の低難度エリア
技術の実証工場→顧客宅の自動走行（6/28実演）
安全対策テレオペ対応やNHTSAへの報告が形になる
市場反応株価の有意な動き（上昇 or 調整）

「もし進展があれば」
Teslaは無人運転の技術に自信があると宣言し、テスト運用を実施。

遠隔監視体制や制限的条件下での運行で、安全性を最大限確保。

成功が見えれば、株価に追い風。失敗や事故なら、批判・規制圧力が強まり一時的な調整局面入り。

安全性・低視界環境での運転に関する書面対応についてです。

レーダーがないのでやはり記述にあったように非常に脆弱な感じがしますね

答え
テスラのFSD（Full Self-Driving）システムは、現時点でも「レーダーなし＝視覚（カメラ）のみ」で構成されているため、特に以下のような状況では脆弱性が高いと評価されています。

安全性と低視界環境におけるFSDの脆弱性（現状）
弱点①：悪天候下での認識力低下
雨・霧・雪・夜間・逆光などでは、カメラは視界を確保できず、「見えないものは判断できない」状態になります。

人間なら「なんとなくブレーキライトが見える」場面でも、AIには「真っ暗＝存在しない」と誤解されるリスク。

弱点②：奥行きや速度の判断
カメラは基本的に2D画像の変化（パターン）から動きを予測しており、LiDARやレーダーのような**「波長での距離測定」**ができません。

たとえば交差点に突っ込んでくるバイクや歩行者の「スピードと距離」を正確に判断できず、急ブレーキや誤進入の原因に。

弱点③：センサーフュージョンの欠如
WaymoやCruiseでは、カメラ・LiDAR・レーダー・GPSを統合して相互補完する冗長構成（Redundancy）を採用。

テスラは「視覚に全振り」のため、1系統故障＝システム停止のリスクが高い。

NHTSA（米運輸省交通安全局）からの書面対応とは？
2025年6月時点、NHTSAはテスラに対し：
「低視界環境下において、FSDがどのように安全を確保し、緊急時に対応できるのか」を詳細に説明せよ。
という正式な要請を出しています。

この要求は、以下の事実に基づいています：
NHTSAはFSD搭載車による人身事故・物損事故のデータを継続的に調査しており、雨天・夜間事故が目立つ。

最近の「スクールバスに止まる子供ダミーへFSD車両が突っ込んだ」実験映像が安全性懸念を再燃させた（6月に複数メディアが報道）。

結論
レーダーがない現在のFSDは、法的にも信頼構築に不利
観点テスラFSD（カメラのみ）
視認性（低視界）弱いLiDAR＋レーダーで強い
センサーフォールト耐性低い（1系統）高い（3系統以上）
規制当局への説明責任脆弱冗長性を証明しやすい
社会受容性分かれる（信者vs懐疑派）

Waymo・Cruise（複合センサー）
視認性　LiDAR＋レーダーで強い
センサーフォールト耐性高い（3系統以上）
規制当局への説明責任比較的高い

今後テスラが取るべき対応（現実的シナリオ）
高性能レーダー「Phoenix」の搭載と、FSDへの統合
これにより「悪条件での物体検出」「冗長性」が向上。

シナリオ別対応計画（オプションの停止・人間引き継ぎ）を整備し、当局へ提出
例：「視界が30m以下になったら緊急停止し、遠隔サポート要請」

AIの訓練データに「悪天候・夜間・逆光」を多く取り入れる
現在、米西部や南部の晴天地域での走行が中心で偏りあり。

補足
Musk氏の主張と現実のギャップ
Elon Musk氏は「人間はカメラ（目）だけで運転しているのだから、AIもそうあるべきだ」と繰り返しています。

しかし、現実のAIはまだ「人間のように意味や空気を読む段階」には至っておらず、センサー補完を放棄するのは現段階では無謀との見方が強まっています。