⾃動運転⽤ 3 次元アノテーションツール「Automan」を開発〜オープンソースとして無償提供開始〜【概要】
⾃動運転システムの⼈⼯知能（AI）基盤には⾼品質な教師データが⼤量に必要となります
が、従来のような労働集約型の教師データ作成⽅法では、教師データの不⾜や品質の問題により⾃動運転 AI の研究開発が進まないという課題がありました。
東京⼤学⼤学院情報理⼯学系研究科の加藤真平准教授は、⾃動運転 AI の開発に不可⽋な教師データ作成のための 3 次元アノテーションツール「Automan」を FastLabel 株式会社、株式会社 Human Dataware Lab.と共同で開発し、2022 年 1 ⽉ 21 ⽇にオープンソースとして公開しました。「Automan」は従来、単⼀機能として設計することが⼀般的であった 3 次元アノテーションを⾃動運転システム全体の Continuous Integration / Continuous
Delivery (CI/CD)（注１）に組み込むことができるインターフェースを持ち、ウェブブラウザ等のアプリケーションを⽤いて誰でも無償で利⽤できることで、⾃動運転の領域においてAI の研究開発の加速が期待できます。

発表のポイント◆

⾃動運転 AI の開発に不可⽋な教師データ作成のための 3 次元アノテーションツール「Automan」を共同開発し、オープンソースとして公開した。
◆3 次元アノテーションを単⼀機能として提供するのではなく、⾃動運転システム全体の Continuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD)に組み込むことができるインターフェース設計を⾏った。
◆オープンソースとして公開することにより、誰でも無償で利⽤でき、⾃動運転の領域において AI の研究開発の加速が期待できる。

【発表内容】
東京⼤学⼤学院情報理⼯学系研究科の加藤真平准教授を中⼼とする JST-CREST プロジェ
クト「完全⾃動運転における危険と異常の予測」では、完全⾃動運転中の危険と異常を予測する技術、並びにその予測能⼒を持続的に発展させるためのデータ収集・解析・配信の⽅法論について、理論と実践の両⾯から実⽤的課題に取り組んでいます。本研究の提案時に、研究グループは「危険」と「異常」を以下のように定義しました。
危険（Risk）: 死⾓からの⾶出しや⾒通しの悪い交差点での出会い頭を含む環境側の危険および⾃動運転システムによる⾃⾞の運転の危険

異常（Anomaly）: アルゴリズムの失敗による異常、およびその処理の遅れや外部環境から得られる情報の誤りを含むシステム的な異常

現在の⾃動運転システムの主流は、⼈間並みの判断を可能にする機械学習技術にあります
が、本研究チームは、⾼度な判断によって複雑なケースを⾃動運転で乗り切ることよりも、致命的な事故を未然に防ぐために適切なタイミングで⾃動運転をあきらめる（停⽌する）ことのほうが社会的価値は⾼いという着想のもと、危険と異常の予測に焦点を絞り研究を進めてきました。特に運⾏設計領域（ODD: Operational Design Domain）（注２）を定義することによって、限りなく 100%に近い精度で危険と異常を予測し、そこから最⼩限の移動量によって安全に停⽌できる⾃動運転システムのプロトタイプを完成させました。
本研究成果を広く社会に普及させるためには、本研究チーム以外の第 3 者が本研究成果を再現できることが重要となります。特に⾃動運転システムの⼈⼯知能（AI）基盤には⾼品質な教師データが⼤量に必要となりますが、従来のようにマンパワーに頼った労働集約型の教師データ作成⽅法では、教師データの不⾜や品質の問題により⾃動運転 AI の研究開発が進まないという課題がありました。
そこで研究チームは、研究代表者の加藤真平准教授らが⼿掛けるオープンソースの⾃動運転 OS「Autoware(注３)」の開発知⾒を活かし、Autoware の開発をリードする株式会社ティアフォー、およびその⼦会社である株式会社 Human Dataware Lab.の協⼒のもと、⾃動運転 AI の研究開発のためのデータの取得・解析に関する業務やデータ解析の⾃動化に取り組んできました。また、FastLabel 株式会社が提供するアノテーションプラットフォーム「FastLabel」と連携し、⾃動運転 AI が⽤いる画像と点群のデータに対するアノテーションの⾃動化に取り組んできました。
今回、⾃動運転 AI の開発に不可⽋な教師データ作成のための 3 次元アノテーションツー
ル「Automan」を FastLabel 株式会社、株式会社 Human Dataware Lab.と共同開発し、2022 年 1 ⽉ 21 ⽇にオープンソースとして公開しました。これにより、ウェブブラウザ等のアプリケーションを⽤いて誰でも無償で利⽤できるようになり、⾃動運転の領域においてAI の研究開発の加速が期待できます。従来、3 次元アノテーションは単⼀機能として設計することが⼀般的であったが、本研究では、3 次元アノテーションを⾃動運転システム全体のContinuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD)に組み込むことができるインターフ
ェースを設計したことで、⾃動運転 AI の開発サイクルを⾶躍的に改善することを可能としました。
本研究では危険と異常という課題に対して実時間性と不確実性の観点からアプローチしましたが、今後は脆弱性に対する研究も進め、外部からの攻撃に備える必要もあります。そして、「⾛れば⾛るほど賢くなる⾃動運転システム」の構想を⽬指して、本共同開発を機に、⾃動運転 AI の領域において、⾃動運転の実⽤化をさらに加速すべく取り組みを進めます。
【研究⽀援】

本研究は、以下の事業・研究領域・研究課題の⽀援を受けて⾏われた。
科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業 チーム型研究（CREST）
研究課題：「完全⾃動運転における危険と異常の予測」（JPMJCR19F3）
研究代表者：加藤真平（東京⼤学 ⼤学院情報理⼯学系研究科准教授）【発表者】
加藤真平（東京⼤学⼤学院情報理⼯学系研究科コンピュータ科学専攻・准教授）
⼤⾕ 健登（株式会社 Human Dataware Lab.
上⽥ 英介（FastLabel 株式会社代表取締役 CEO）

取締役）

【問い合わせ先】（研究内容について）
東京⼤学

⼤学院情報理⼯学系研究科

コンピュータ科学専攻

准教授 加藤 真平（かとう しんぺい）
E-mail: shinpei.kato@pf.is.s.u-tokyo.ac.jp
Tel: 03-5841-6030
株式会社 Human Dataware Lab.
代表取締役 CEO ⼤⾕ 健登（おおたに けんと）E-mail: ohtani@hdwlab.co.jp
Tel: 080-2633-2623
FastLabel 株式会社取締役 上⽥ 英介（うえた えいすけ）
E-mail: eisuke.ueta@fastlabel.ai
Tel: 090-8727-2866（報道・取材について）
東京⼤学 ⼤学院情報理⼯学系研究科 広報室
⼟⽅ 智美
E-mail：ist_pr@adm.i.u-tokyo.ac.jp
Tel：090-1705-8416（直通）【⽤語解説】（注１）ソフトウェア開発において、ビルドやテスト、リリース、デプロイなどの⼯程を専⽤のツールなどを⽤いて⾃動化し、開発の効率化や省⼒化、本番環境への迅速な反映を図る⼿法のこと。
（注２）⾃動運転システムを開発・設計するうえで、それぞれのシステムが作動する前提となる⾛⾏環境条件のこと。

（注３） Autoware は The Autoware Foundation の登録商標です。 Linux と ROS をベースとした⾃動運転システム⽤オープンソースソフトウェアとなっており、名古屋⼤学、⻑崎⼤学、産総研による共同成果の⼀部として、⾃動運転の研究開発⽤途に無償で公開。プロジェクト公式サ
イト：https://automan.ai/【資料】
公開⽇時：2022 年 1 ⽉ 21 ⽇ 15 時（⽇本時間）
https://automan.ai/