自動運転AIの未来を拓く！NexdataがMLOps勉強会で語るデータ構築の最前線とは？初心者向け徹底解説
MLOpsとは？機械学習を社会で活かすための必須知識
1. なぜMLOpsが重要なのか？
自動運転データ構築の最前線！Nexdataが解説するエンジニアリングの課題と解決策
講演で得られる実務的な知見
1. イベント概要
Datatang株式会社（Nexdata）について
1. 会社概要
2. 関連リンク
まとめ

自動運転AIの未来を拓く！NexdataがMLOps勉強会で語るデータ構築の最前線とは？初心者向け徹底解説

現代社会において、自動運転技術は私たちの生活を大きく変える可能性を秘めています。しかし、その実現には高度なAI（人工知能）モデルが不可欠であり、AIモデルの性能を最大限に引き出すためには、質の高いデータの収集と加工（アノテーション）が極めて重要です。

この度、AI学習データサービスを提供するNexdata（Datatang株式会社）が、機械学習モデルの運用に関する専門知識を深める「第60回MLOps勉強会」に登壇することが発表されました。Nexdataは、自動運転のデータ構築における最前線の課題と、それらを解決するための実践的なアプローチについて詳細な解説を行います。本記事では、AI初心者の方にも理解しやすいように、講演の核心となるポイントを詳しくご紹介します。

MLOpsとは？機械学習を社会で活かすための必須知識

まず、「MLOps（エムエルオプス）」という言葉について解説します。MLOpsとは、「Machine Learning Operations（機械学習運用）」の略で、機械学習モデルの開発から実際の運用、そしてその後の管理までの一連の流れをスムーズに行うための考え方や手法を指します。

ソフトウェア開発の世界には「DevOps（デブオプス）」という概念があり、開発（Development）と運用（Operations）の連携を強化することで、より迅速かつ高品質なサービス提供を目指します。MLOpsは、このDevOpsの考え方を機械学習の領域に応用したものです。

なぜMLOpsが重要なのか？

機械学習モデルは、一度開発して終わりではありません。ビジネスや社会で活用するためには、以下のような継続的なプロセスが必要です。

データ前処理: 常に新しいデータを取り込み、モデルが学習しやすい形に加工する。
モデル開発・再学習: モデルの性能を維持・向上させるために、定期的に再学習を行う。
デプロイ: 開発したモデルを実際のシステムに組み込み、使える状態にする。
運用・監視: デプロイされたモデルが期待通りに動作しているか監視し、問題があれば修正する。

これらのプロセスは非常に複雑で、多くのエンジニアリング課題が伴います。例えば、データが変化するとモデルの性能が落ちる「モデルドリフト」や、新しいモデルを導入する際の互換性の問題などです。MLOpsは、これらの課題を体系的に解決し、機械学習モデルを安定して、かつ効率的に運用するための仕組みを提供します。

MLOps勉強会は、まさにこのような機械学習ライフサイクルに関する技術や知見を深めるためのコミュニティです。業界横断的に知識を共有し、最先端の事例から学び合う場として、多くの専門家が参加しています。

自動運転データ構築の最前線！Nexdataが解説するエンジニアリングの課題と解決策

Nexdataの山根慎平氏が登壇する講演「自動運転データ収集とアノテーション：エンジニアリングの課題と実践 ―データ収集からVLAアノテーションまで、現場で見逃されがちな課題とその打開策―」では、自動運転技術の根幹を支えるデータ構築の具体的な課題と、その解決策が実務の視点から詳細に語られます。

自動運転レベルと認識技術の進化

自動運転技術は、その自律性の度合いによって「レベル0」から「レベル5」までの6段階に分類されます。レベル0は人間が全ての運転操作を行う状態、レベル5はシステムが全ての運転操作を常時行う完全自動運転を指します。技術が進化するにつれて、車両が周囲の環境を認識する能力も飛躍的に向上してきました。

講演では、この認識技術の進化が詳しく解説されます。

2D画像認識: 初期段階では、カメラからの2次元画像を使って、車線や信号、他の車両などを認識していました。これは人間が目で見る情報に近いですが、奥行きや立体的な情報を直接得ることは困難です。
3D点群: LiDAR（ライダー）センサーの登場により、周囲の環境を3次元の点の集まり（点群）として捉えることが可能になりました。これにより、物体の正確な形状や距離を把握できるようになり、より精密な環境認識が可能になりました。
E2E（End-to-End）推論環境認識アーキテクチャ: 近年では、センサーから得られた生データを直接、運転に必要な判断（アクセル、ブレーキ、ハンドル操作など）に結びつけるE2E推論の技術も注目されています。これは、中間的な認識プロセスを減らし、より直接的かつ効率的な判断を目指すものです。

これらの技術進化は、自動運転の安全性と信頼性を高める上で不可欠であり、それぞれの技術がどのようなデータを必要とし、どのように処理されるかが重要になります。

自動運転データ収集の具体的な課題と実践的解決策

自動運転AIの学習には、膨大かつ高品質なデータが必要です。しかし、そのデータ収集には多くの課題が伴います。

センサー選定の重要性: 自動運転車には、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサーなど、さまざまな種類のセンサーが搭載されます。それぞれのセンサーには得意なことと苦手なことがあり、どのような環境で、どのような情報を、どの程度の精度で収集したいかによって、適切なセンサーを選定することが非常に重要です。例えば、カメラは色やテクスチャの情報を豊富に得られますが、夜間や悪天候に弱い側面があります。一方、LiDARは暗闇でも高精度な3次元情報を得られますが、雨や霧には影響を受けやすいといった特徴があります。
トリガー同期方式: 複数のセンサーから同時にデータを収集する際、それぞれのセンサーがバラバラのタイミングでデータを記録してしまうと、正確な状況を把握できません。例えば、LiDARが「A地点」を記録している瞬間に、カメラが「B地点」を記録していたら、それらのデータを組み合わせても意味のある情報にはなりません。そのため、全てのセンサーが同じタイミングでデータを記録できるよう、「トリガー同期方式」を確立することが不可欠です。これにより、各センサーが捉えた情報を正確に時間軸で合わせることができ、より信頼性の高いデータセットを構築できます。
LiDARとカメラの時間同期・空間キャリブレーション: 特にLiDARとカメラは、異なる原理で動作するため、その時間的なずれをなくす「時間同期」と、それぞれのセンサーが車両のどの位置からどのように世界を見ているかを正確に合わせる「空間キャリブレーション」が極めて重要です。これらのキャリブレーションが不正確だと、LiDARが捉えた物体とカメラが捉えた画像情報がずれてしまい、AIが誤った認識をする原因となります。講演では、これらの精度高いデータ収集を実現するための実践的なノウハウが解説されます。

アノテーションの現実と最新技術

収集したセンサーデータは、AIが学習できる形に「アノテーション（Annotation）」、つまりタグ付けやラベル付けをする必要があります。このアノテーションの質が、AIモデルの性能を直接的に決定します。講演では、自動運転の精度向上に不可欠な新しいアノテーション技術とその導入方法が紹介されます。

2D/3D目標検知: 2次元画像上で車両や歩行者などの目標物を四角い枠（バウンディングボックス）で囲んだり、3次元点群データ上で目標物の形状を正確にセグメンテーション（領域分割）したりするアノテーションです。これにより、AIはどこに何があるかを学習します。
点群セグメンテーション: LiDARなどで取得した3次元点群データに対して、一つ一つの点を「道路」「建物」「車両」「歩行者」といったカテゴリに分類するアノテーションです。これにより、AIは環境の構造を詳細に理解できるようになります。
HDマップ向け車線ラベリング: 自動運転の走行経路を決定する高精度地図（HDマップ）を作成するために、道路の車線や境界線、標識などの情報を正確にラベリングする作業です。非常に高い精度が求められます。
VLA（Vision-Language-Action）型QAアノテーション: これは、画像（Vision）と自然言語（Language）を組み合わせて、AIに特定の状況での行動（Action）を学習させる、より高度なアノテーション技術です。例えば、「この交差点で右折するにはどうすればいいか？」という質問に対して、画像情報と過去の走行データから適切な行動を導き出すような学習を可能にします。これにより、AIは単なる物体認識だけでなく、より複雑な状況判断や意思決定を学習できるようになります。各タスクの要件、スケール、品質課題についても詳細に解説されます。

データ外注運用で失敗しないための落とし穴と回避策

データ収集やアノテーション作業は膨大な量になるため、多くの企業が外部の専門業者に委託（外注）しています。しかし、この外注運用にはいくつかの落とし穴があり、適切に対処しないとプロジェクトの遅延やコスト増加につながる可能性があります。

仕様不明確による再作業の防止: 最もよくある問題の一つが、外注先に依頼する際の仕様が不明確であることです。例えば、「道路をアノテーションしてください」とだけ伝えても、どこまでを道路と定義するのか、どのような形状でアノテーションするのかが曖昧だと、外注先は意図しない形で作業を進めてしまい、結果として大量の再作業が発生します。これを防ぐためには、詳細なアノテーションガイドラインや具体的な例を事前に提示し、外注先との綿密なコミュニケーションを通じて、認識のずれをなくすことが不可欠です。
ベンダー選定基準と受け入れ基準の明確化: どの外注先に依頼するかを決める「ベンダー選定」の段階で、どのような品質レベルを求めるのか、どのような技術力を持っているのかといった基準を明確にすることが重要です。また、納品されたデータが期待通りの品質であるかを判断する「受け入れ基準」も具体的に定めておく必要があります。例えば、「アノテーションの精度は99%以上とする」「特定の条件下での誤認識は許容しない」など、具体的な数値や条件を明記することで、トラブルを未然に防ぎ、高品質なデータを効率的に受け取ることが可能になります。

講演で得られる実務的な知見

今回の講演は、自動運転開発に携わる機械学習エンジニア、ロボティクス研究者、データチームリーダーにとって、非常に価値のある内容です。データの現場がAIモデルの性能をどう決定づけるかを深く理解するための、実務に即した知見が詰まっています。AI初心者の方も、最先端の技術がどのように実社会で活用されているのか、その裏側を知る貴重な機会となるでしょう。

イベント概要

名称：第60回 MLOps 勉強会
開催：2026年1月20日（火）19時～
会場：オンライン ※申し込み後にURLが送られます
主催：MLOps
登壇者：Datatang株式会社山根慎平

Datatang株式会社（Nexdata）について

Datatang株式会社は、AI学習データ提供事業を専門とする企業です。現在は「Nexdata」というブランド名で事業を展開しており、最新のAIデータサービスとソリューションを提供しています。高品質なAI学習データは、AIモデルの性能を向上させる上で欠かせない要素であり、Nexdataはその分野で重要な役割を担っています。

会社概要

社名：データ・タング株式会社（Datatang株式会社）
ブランド名：Nexdata（ネクスデータ）
所在地：東京都千代田区神田淡路町2-105ワテラスアネックス6階
設立： 2020年2月
資本金： 5000万円
事業概要：
- AI学習データ提供事業（自社データ・カスタマイズデータ）
- AI学習データの収集・アノテーション・プラットフォーム提供事業

まとめ

自動運転技術の発展は、単に車両のハードウェアやソフトウェアの進化だけでなく、その基盤となるAI学習データの質と、それを効率的に管理・運用するMLOpsの仕組みにかかっています。NexdataがMLOps勉強会で解説する内容は、自動運転データ構築における現場の生の声と、最先端の技術的課題への実践的な解決策が詰まっており、今後の自動運転技術のさらなる進展に大きく貢献することでしょう。

AIや機械学習に興味を持つすべての人にとって、今回の講演は、自動運転という具体的な応用例を通じて、AI開発の奥深さと可能性を理解するための貴重な機会となるはずです。