中国IT大手の百度（Baidu）が11月3日、自動運転ロボタクシー向けのAI世界モデル「Apollo World（アポロ・ワールド）」を発表した。1日に最大10万kmの模擬走行を生成でき、百度は、セーフティドライバー付きの実車1台が約3年間走り続ける距離に相当すると説明している。
Apollo Worldは、現実の道路環境をAIに学ばせ、周囲の変化を予測して再現する世界モデルである。すでに百度の自動運転タクシーApollo Go（アポロ・ゴー）の車両学習に使われ、海外展開でも活用する。ただし「3年分」は百度自身の説明で、第三者による検証は確認できない。日本の自動運転レベル4が抱える走行実績の不足を、シミュレーションでどこまで補えるのかも考える。
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■百度の自動運転向け世界モデル「Apollo World」 1日10万kmの模擬走行を生成
百度は11月3日、中国・深センで開いたAIイベント「AI Day」の自動運転部門のセッションで、世界モデルApollo Worldを披露した。世界モデルとは、AIが現実世界の仕組みを学び、次に何が起きるかを予測する仕組みを指す。
Apollo Worldは、カメラ画像とLiDAR（レーザー式の距離センサー）のデータをリアルタイムで生成する。自動運転システムは、この仮想環境の中で周囲を認識し、走り方を試せる。
規模について、百度は1日に最大10万kmの模擬走行を生成できると説明する。これはセーフティドライバー付きの実車1台が連続で約3年間走るのに相当するという。
すでに百度のロボタクシー事業Apollo Goの車両学習に使われ、海外展開向けのテストと検証にも活用している。Apollo Goは中国最大の自動運転タクシー事業者で、競合にはWeRide（ウィーライド）、Pony.ai（ポニー・エーアイ）、Momenta（モメンタ）がある。
ただし、この「3年分」は百度の説明である。報道を見る限り、算出の前提は示されておらず、第三者による検証も確認できない。数字は上限値である点にも注意が必要だ。
【参考】関連記事としては「百度（Baidu）の自動運転戦略（2023年最新版）」も参照。
実車で走る前に仮想都市で腕を磨く流れは、自動運転タクシー開発の競争条件を変えつつある。ただし3年分という数字は百度の主張にとどまる。実車の走行実績とどう組み合わせるかが、各社の差になるだろう。
■車両も歩行者も自ら判断するAIエージェント 従来のシミュレーションとの違い
Apollo Worldの特徴は、仮想の都市にいる車両や歩行者を、AIエージェント（自ら判断して動くAI）として扱う点にある。ロボタクシーが減速、車線変更、譲りといった動きをすると、周囲の車両や歩行者もそれに応じて行動を変える。
百度の説明や中国メディアの報道によると、従来のシミュレーションは、周囲の車両や歩行者が台本どおりに動き、自車の動きに反応しないものが多い。現地報道は、これでは決まった場面を暗記するだけの運転システムを育てかねないと指摘する。
現地報道によると、発表会で示した仮想シーンでは、無人車が高架の入口に差しかかる場面があった。無人車が高架に上がる選択をすると、隣の支線を走る車両が主線に合流する。側道を走り続ける選択をすると、支線の車両は止まって待つ。同じ交差点でも、無人車の選択によって周囲の動きが変わる。
百度の自動運転部門で世界モデルを率いるYang Ze氏は、多くの世界モデルが一つの場面の模擬にとどまるのに対し、Apollo Worldは配車から目的地までの一連の行程を通して模擬することに重点を置くと説明した。
同部門で首席アーキテクトを務めるWang Liang氏は、世界モデルは映像を生成する画家ではなく、自動運転の安全性を検証する試験官であるべきだと語った。見た目の美しさより、現実の物理法則や行動の因果をどれだけ忠実に再現できるかが問われる、という考え方である。
ロボタクシーの開発では、学習の方法は企業ごとに分かれる。米EV大手テスラ（Tesla）は、人間の運転映像で学習するエンドツーエンド方式を採る。センサーの情報から運転操作までを一つのAIでつなぐ方式で、実際の走行映像を学習の中心に置く。
【参考】関連記事としては「自動運転と「Sim-to-Real」の関係性解説」も参照。
■配車の受注から降車まで仮想都市で通し検証 新市場に入る前の試験場に
Apollo Worldは、仮想の都市で好きな起点と終点を選び、配車の受注から乗客を乗せ、目的地に着くまでの全行程のセンサーデータをリアルタイムで生成する。現地報道は、実際の移動は数十分に及び、路況も連続して変わるため、一つの場面の模擬より複雑さが一桁以上高いと説明している。
実際の走行データも組み合わせる。実走行で見つかった難しい場面を仮想環境で繰り返し試し、その結果を運転システムに戻す流れだ。
狙いは、新しい都市や国に入る前に仮想環境で試し、実走行にかかるコストと展開のリスクを抑えることにある。ロボタクシーの開発企業は、新しい市場に合わせて技術を調整する時間と費用の削減を急いでいる。
コンサルティング大手アーサー・D・リトル（Arthur D. Little）の専門家は、立ち上げの速さは、新しい環境でどれだけ学び、適応できるかで決まると指摘する。モデルの学習と車両にかかる設備投資は、すべての自動運転企業が直面する課題だとも述べた。
百度の海外展開は進んでいる。Apollo Goは2026年3月30日にドバイで完全無人の商用運行を始めた。報道によると、米配車大手のウーバー（Uber）とリフト（Lyft）と組み、ロンドンでも公道での試験を始めている。
米金融大手モルガン・スタンレー（Morgan Stanley）は、中国のロボタクシーが2035年に100万台規模へ増える可能性があると推計する。自動運転タクシーの市場が広がるほど、新しい都市に素早く入れる開発力が求められる。
【参考】関連記事としては「ロンドン 自動運転ロボタクシー最大の実験場に」も参照.
■累計2,300万回超の乗車と完全無人2.4億km 百度が積み上げた土台
百度は発表会で、Apollo Goの実績として、世界28都市に展開し、累計の乗車が2,300万回を超えたと示した。28都市は海外を含む世界全体の数字である。自動運転の総走行距離は3.5億km超で、このうち運転席が無人の完全無人走行が2.4億km超という。
百度はこの実走行データを、Apollo Worldの土台にしていると説明する。実際の運行と仮想環境での検証が互いを磨き合う循環をつくるという。
百度は、2025年2月以降、中国本土の運行を100%完全無人にしたと説明している。
報道によると、モデルを1回更新するたびに、平均70万km超の道路テストが必要になる。Apollo Worldが最大で1日10万kmを生成できるなら、単純計算で約7日分に当たる。上限値をもとにした計算であり、実車テストの負担をどこまで減らせるかを見る目安にとどまる。
新世代のエンドツーエンド方式の自動運転システムで見ると、完全無人の運行は100万kmを超えた段階だという。
100%無人の裏で起きた武漢の一斉停止
ただし、百度の運行が順調だったわけではない。中国メディアの報道では、2026年3月31日の夜、武漢で百度のApollo Goが100台超、一斉に路上で止まった。高架上で止まった車両もあり、乗客が車内に取り残された。原因は、政府も百度も公表していない。
安全性の検証が求められるなか、百度は世界モデルを「試験官」に位置づけた。
【参考】関連記事としては「中国で自動運転タクシー100台が公道で一斉停止、大パニックに」も参照。
■Apollo Worldと日本の自動運転の課題 世界モデルで走行データ格差は埋まるか
日本でも自動運転レベル4の運行は始まっている。運転者のいない状態で行うレベル4相当の運行を、特定自動運行と呼ぶ。
- 茨城交通が運行するひたちBRT（バス高速輸送システム）は、2024年12月に特定自動運行の許可を受け、2025年2月から専用道区間の約6.1kmで営業運行を始めた。
- 千葉県柏市の柏の葉では2026年1月13日、柏の葉キャンパス駅と東京大学柏キャンパスを結ぶシャトルバスの一部の便で、特定自動運行を始めた。
ただし、百度が示した28都市、完全無人2.4億kmという規模と比べると、日本の運行は区間も路線も限られる。
米Google系の自動運転開発企業ウェイモ（Waymo）を擁する米国が先頭を走り続け、中国勢も米国に並ぶ水準までサービスを拡大した。一方の日本は法規制を整えたものの、肝心のサービスが育っておらず、差は広がった。
では、世界モデルはこの差を埋める近道になるのか。百度の説明を見る限り、答えは単純ではない。Apollo Worldは、3.5億km超の実走行データを土台にしている。実際の運行で難しい場面を見つけ、仮想環境で繰り返し試し、結果を戻すという循環の一部だ。
ドイツの報道も、百度自身が仮想の都市が実際の道路に取って代わるとは主張していないと指摘する。仮想環境は、実走行の代わりではなく、実走行を増幅する手段という位置づけである。
Apollo Worldの発表からは、自動運転ロボタクシー開発の競争軸が、走った距離だけでなく、走る前にどれだけ仮想の都市で試せるかにも広がり始めたことがうかがえる。百度が掲げる「3年分を1日で」という数字は、現時点では百度の主張にとどまる。数字の真偽よりも、実走行と世界モデルによる仮想検証を循環させる仕組みを持てるかどうかが、日本の自動運転タクシーの課題になる。
【参考】関連記事としては「日本の自動運転「なんちゃってレベル4」で出遅れ鮮明 下山哲平の現状解説」も参照。
