ティアフォーは、9月9日から11日まで幕張メッセで開催されるAutomotive World 2026（オートモーティブワールド2026秋）に出展する。
同社は「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転の開発・実行を一体化するソフトウェア定義型車両（SDV）向けのソリューションを公開する。
展示では、AI・データ・コンピューティングを統合したソフトウェア定義型車両（SDV）向けとして、データ共有基盤「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング機能を紹介する。
あわせて、同機能を活用して開発したエンドツーエンド（E2E）型自動運転AIモデル「リファレンスE2E AIモデル」を取り上げる。デモでは、同モデルを車載コンピューター上で動作させ、データの収集や加工からE2E型自動運転AIモデルの開発、車載コンピューティング上での実行までを一体化した流れを示す。
同社によると、自動ラベリング機能は走行データに含まれる車両、歩行者、路面、構造物などをAIに正確に認識させるためのラベル付けを自動で行う。数百万単位のラベルを一定品質で即時に生成できるとしており、地域追加やセンサー追加、データ量増加時の処理効率を高める狙いがある。
また、衝突リスクに直結する希少なシーンや悪天候など、収集が難しい走行データは「NVIDIA Cosmos」による生成データで補完し、その生成データにも自動ラベリング機能を適用する。
「リファレンスE2E AIモデル」は、高精度地図に依存せず、車載カメラの映像のみで周囲環境の俯瞰認識から経路生成までを単一のニューラルネットワークで行う。3D空間での走路や物体認識、グリッド状に分割した各セル内の障害物判断、車両軌道予測などをサポートするとしている。車載向けのアーキテクチャにより、System-on-Chip（SoC）への実装が容易だとしている。
開発プロセスでは、エージェント型AIが「何を作るか」を指示され、E2E型自動運転AIモデルの開発や自動ラベル付けされた走行データの取り込み、データ変換、クレンジング、実装最適化、モデル管理までを主導し、学習・評価・改善のループを回すという。
Automotive World 2026のデモでは、Co-MLOpsプラットフォームの自動ラベリング機能でラベル付けした走行データを活用し、開発した「リファレンスE2E AIモデル」を「NVIDIA Jetson Orin」上で実行する。車載カメラ映像のみで俯瞰認識から経路生成までを行う一連の技術を紹介する。
ティアフォーは、Co-MLOpsプラットフォームによる大規模な走行データの収集や加工、E2E型自動運転AIモデルの継続的な開発・改善、車載コンピューティングへの実装を一体化し、自家用車向け自動運転システムの量産開発を支えるSDV向けソリューションの構築を進めるとしている。
