LiDARかカメラか? 自動運転をめぐるセンサー戦争の成績表

自律走行とAI
著者: Lütfi Mete Odabaşı
作成: 11 10月 2026

自動運転において唯一の正しいセンサーは存在しない.勝者を決めるのは、コスト、安全性、そして規制のバランスだ.

このページを共有する

Lidarかカメラか?要するに:唯一の正解はない - Teslaはカメラとニューラルネットワークで、WaymoとMercedesはlidarをはじめとするマルチセンサーの冗長性で進んでいる.どちらが勝つかは、コスト、安全性、規制のバランス次第.つまりこれはセンサー戦争であり、まだ勝者は決まっていない.

注目ポイント

Waymoの第6世代ドライバーには カメラ13基、lidar 4基、レーダー6基 が搭載されている.一方Tesla FSDは2022年以降、完全にカメラベース.
IIHSの調査結果:暗闇ではカメラ・レーダーベースの緊急ブレーキシステムは どの例でも 歩行者を検知できなかった.米国の歩行者死亡の 75%は夜間 に発生している.
レーダーは 250メートルを 超える距離でlidar(約200 m)を上回るが、解像度は低い.
自動車用lidar市場は2030年までに 95億9000万ドル に達すると予測されている.
Mercedes Drive Pilotは、ドイツの高速道路で 95 km/s までのレベル3認証を取得している.

まずは状況を把握しよう:3つのセンサー、3つの異なる個性

Kamera sahneyi anlatır, radar mesafeyi ölçer, lidar ise santimetre hassasiyetinde üç boyutlu bir haritayı gözleri kapalı çizer.

自動運転の知覚スタックには3つの主要プレーヤーがあり、それぞれの性格はまったく異なる.映画の撮影チームに例えてみよう.一人は絶えず叫びながら状況を伝え、一人は距離を一つ一つ測り、もう一人はすべてを静かに記録する.

Lidarは、近赤外線のレーザー光を送信し、反射して戻ってくる光の時間を測定する(これを「time-of-flight」と呼ぶ).その結果は、センチメートル精度の3次元ポイントクラウド - 車両の周囲に実際に存在するものの、ほぼミリ単位の地図だ. Radar は電波を使用し、ドップラー効果のおかげで速度を直接測定できる.波長が長いため、霧や小雨に対して強く、距離は250メートルを超える(lidarは約200メートル). Kamera は受動的なセンサーだ.光を捉えて2次元のカラー画像を生成するだけ.深度情報はなく、暗闇では機能しない.しかし、シーン理解と物体分類では最も優れ、最も安価だ.

Lidarとradarは「アクティブ」センサーだ.独自の信号を生成するため、完全な暗闇や直射日光下でも機能する.カメラはこの2つの状況に深刻な影響を受ける.暗闇がどれほど重要か、ひとつの数字が物語っている:米国では2020年、歩行者死亡の75%が夜間に発生した.しかも自動緊急ブレーキシステムに関するあるテストでは、暗い条件下でカメラ・レーダーベースのシステムはどの例でも歩行者を検出できなかった.カメラは人々に愛されているが、真夜中に歩道を歩く人にとっては、この状況は不安を感じさせる.

センサーを並べて比較するとどうなる?

特徴	Lidar	Radar	Kamera
動作原理	レーザー光、time-of-flight距離測定	電波、ドップラー速度測定	受動的な画像取得
出力	3Dポイントクラウド(cm精度)	低解像度、多くの場合2D	カラー2D画像
距離	約200 m	250 m以上	光に依存
視野角	最大360°	約90°	レンズに依存
強み	高精度な距離と形状の測定	速度測定、気象条件への耐性	シーン理解、分類、低コスト
弱点	大雨、霧、雪、埃の影響を受けやすい	静止物を見誤ることがある	暗闇では動作せず、深度情報もない

雪の日になると事態は厄介になる.カメラは車線や標識を認識できず、ライダーのレーザーも誤動作しうる.レーダーは波長のおかげで気候条件に最も強いものの、最も細部を見る能力が低いセンサーだ.つまり、単独でヒーローになれるものはどれもない.問題は、どれがどの役割を担うかだ.

テスラの賭け:カメラ+ニューラルネットワークで十分か?

テスラは2022年以降、Full Self-Drivingシステムを完全にカメラ頼みにしている.レーダーも、超音波センサーも、ライダーもない.その理由はかなり筋が通っている.余分なセンサーはアルゴリズムを複雑にしていた.異なる2つのデータストリームを調整する代わりに、人間のように視覚だけに基づき、膨大なデータで訓練されたニューラルネットワークを構築する方がクリーンな道だというわけだ.テスラのエンジニアAshok Elluswamyの発言によれば、カメラは運転スタックの基盤であり続けている.

テスラの公式サポートページは、FSD (Supervised) について、大小の衝突で7倍、高速道路以外の衝突で5倍リスクが低いと主張している.介入間隔も急速に改善している.2022年には0.8マイルに1回だったが、2026年初頭には11.3マイルに1回に達しており、620万マイルのデータに基づく1300%の信頼性向上だ.これは実に印象的な向上曲線だ.

しかし、裏の面もある.批判者たちの要約は短い. 「これは物理の問題だ.カメラは光、コントラスト、訓練データに制限されるが、ライダーは物理的現実を測る.」 戦略面もある.ライダーの価格が下がれば、競争が強まれば、あるいは規制当局が求めれば、テスラもライダーに戻る可能性があるという見方が広く存在する.さらにBrad TempletonはForbesの分析で、テスラの関係者によるFSDの安全性が「1000倍」向上したという主張に疑問を呈している.数字はそれほど輝かしく見えないからだ.

Waymoの処方箋:何でもたっぷり積む

Waymoは逆方向に進んでいる.第6世代のWaymo Driverには13台のカメラ、4つのライダー、6つのレーダー、外部マイクが搭載されており、車両あたりのセンサー総数は29に達し、システムは300メートルまでの詳細な視界を提供する.Waymoはこれを一言でこう要約する.カメラ、ライダー、レーダーの入力を組み合わせることで、単独のセンサーでは生み出せない、豊かで冗長性のある世界の見取り図を構築していると.Waymoの共同CEOも、埃や glare のような悪条件においては、安全性のため複数センサーが不可欠だと強調している.

では、コストはどうか?ここが興味深いところだ.第6世代Driverは、前世代と比べてコストを最適化し、より高い性能を持つパッケージとして発表され、2026年2月時点で完全自動運用を開始した.センサーの価格が下がるにつれ、「LiDARは高価だ」という主張は弱まっている.ロボタクシー競争における安全面の数値もWaymoに有利だ.約100,000マイルのテスラロボタクシーの「マイル/衝突」データに対し、Waymoの2025年の数値は134,410マイル/衝突.NHTSAに報告されたデータに基づく分析では、Waymoの無人タクシーはテスラロボタクシーより4.7倍安全とされている.2億7,100万無人マイルの実績を持つWaymoの車両は、人間のドライバーよりも警察に記録された衝突が68%少ないという評価もある.この分野でWaymoは現在首位を走っている - しかし、膨大なデータセットを武器に出発したテスラが追い上げてくるかどうかは、明確な疑問のままだ.

メルセデスの道: LiDAR + 法的責任

メルセデス・ベンツはこの戦争に全く別の戦線から参入している: レベル3.DRIVE PILOTは、ドイツの高速道路で時速95kmまでの支援を受け、法的なレベル3認可を獲得済みだ.初期バージョンの作動条件はかなり制限されていた - 速度制限や、前方に追従する車両が存在することなど.そしてメルセデスは、この事業に真剣に取り組んでいることを一言で明確に示している:

SAEレベル3以上でのLiDARの使用は、メルセデス・ベンツにとって安全な自動運転の要である.
Mercedes-Benz Group公式発表

ここでの重要なポイントは金銭ではなく、法律だ.メルセデスは、米国でレベル3技術の責任を負う初のメーカーとなった: システム作動中は「車両が責任主体」とみなされる.しかし自動車安全の専門家であるPhil Koopmanは、メルセデスがこの立場を時間とともに和らげ、本当に重要な場面でそれを守らなかったと主張している.それでも差は歴然だ.メルセデスはLiDARベースの段階的に制限されたシステムを、法的責任を負うことで販売している.一方テスラは、レベル2にとどまっているため、責任をドライバーに委ねている.テキサス州の最新の法ガイドは状況を明確に要約している: テスラ(L2)は責任をドライバーに、Waymo(L4)はメーカーに委ね、GM Super Cruiseは「グレーゾーン」を作り出している.

約束と現実の間の距離

さて、本題の質問に移ろう: これらのシステムは本当に「自動運転」なのか? SAEが定義した6段階を思い出そう: 0は完全手動、5は完全自動運転 - あらゆる場所で、あらゆる条件下で、人間の介入なし.0から2までのレベルでは、人間のドライバーがハンドルを握り、常に注意を払わなければならない.レベル3では、メルセデスのDrive Pilotのようなシステムにおいて、特定の条件下でハンドルから手を離すことが許される.

事実はこうです:レベル5については、専門家の評価は2035年以前には実現しないとしています.一方で、レベル2および2+の運転支援技術は、2030年以降も新車で販売される車両において最も主流な技術であり続けると予測されています.つまり、近い将来、私たち全員が購入する車は完全自律運転ではなく、自律運転は私たちの注意を補完するアシスタントになるということです.Nuroには、この議論のための興味深い枠組みがあります.「スーパー人間的なセンサー冗長性」のためにはカメラ+ライダー+レーダーの組み合わせを必須とする陣営と、ビジョンのみを信頼する陣営です.

センサーの未来:新世代がすぐそこに

この戦いの戦術も変化しています.ライダー側では、ドップラー効果によって速度を直接測定できるFMCW (4D) ライダーや、機械的な可動部を排除したソリッドステート設計が台頭しています.レーダーの分野では、MIMOアンテナによる高解像度の3Dポイントクラウドと速度測定を提供する4Dイメージングレーダーが急拡大しており、Mobileyeは2024年にFMCWライダー部門をすべて閉鎖し、独自開発の4Dイメージングレーダーに注力すると発表しました.

市場の数字もその行き先を物語っています:自動車用ライダー市場は2024年の11.9億ドルから2030年には95.9億ドルへ、レーダー市場は66億ドルから336億ドルへと成長する見込みです.つまり、「ライダーは死んだ」と言う人々に反して、両方の市場とも非常に活発です.エンドツーエンドの運転モデルに関する査読済みの研究も興味深い指摘をしています:見慣れた気象条件下での新しいルートでは、ライダーベースのモデルがカメラと同等以上のパフォーマンスを示したのです.

では、勝者は誰か?私の評価

この戦いに勝者はいません.あるのは2つの異なる戦略だけです.Teslaはレベル2にとどまり、責任をドライバーに委ねることで、コストをかけずにスケール可能な道を進んでいます.数十億マイルに及ぶ実際の道路データが蓄積されています.一方、WaymoとMercedesは、センサーの冗長性を備え、法的責任を引き受けることで、より遅いがより確実な歩みを進めています.規制の観点から見ても状況は明確です:レベル3以上の認証プロセスは、ライダーベースのシステムを後押ししています.

私見では、最も正直な答えはこうです:暗闇、霧、照明のない道路では物理法則は変わりません.片目では、両目で見る者のようには見えません.しかし、ニューラルネットワークも毎年改善されています.ライダーの価格が下がる一方で、カメラの知能は高まっています.もしかすると、この戦いの勝者は、この2つを最も安価かつ安全な形で組み合わせる陣営かもしれません.あなたならどちらの陣営を選びますか?鋭い片眼か、5つの異なる感覚か?