テスラFSDでカリフォルニア縦断：サンフランシスコからヨセミテ Part 4 – 自動運転の今の限界と課題を検証する
はじめに
サンフランシスコからヨセミテ国立公園への旅、第4部では現実的なFSDの性能と課題に直面します。
Turlockのスーパーチャージャーから再出発し、約130マイル地点まで走行する中で、複数の興味深いFSDの動作を観察しました。
理想的な環境だけでなく、実際の道路状況でのFSDの限界と可能性を、客観的な視点でレポートします。
本記事に記載されている課題については、随時アップデートで解消される可能性がありますのでご了承ください。
※今回の記事は以下の動画内容を文章でまとめたものになります。
気になるところを見つけた場合は、ぜひ動画本編を見てみてくださいね！
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🛣️ Part 4のルート概要
- 出発地：Turlockスーパーチャージャー
- 走行距離：101マイル → 130マイル（累計）
- 残り距離：約70マイル（ヨセミテまで）
- FSDバージョン：12.5以降
- 特記事項：複数のFSD動作課題を観察・分析
テスラスーパーチャージャー：オートパーク機能
今回の旅では、テスラの「オートパーク」機能も体験しました。
この機能を使用すると、自動的に後ろ向き駐車を実行でき、モニターには車両の動きがリアルタイムで表示されるため、安心して任せることができます。
🔋 スーパーチャージャー充電時間の目安
- 0→80%充電：約20-30分
- 満充電（100%）：約40-50分
- 推奨充電レベル：通常は80%まで（バッテリー保護のため）
- 長距離旅行時：必要に応じて満充電
FSD動作の詳細分析：複数のインシデント検証
今回の走行では、FSD ver12.5以降において複数の興味深い動作を観察しました。
これらは必ずしも「問題」ではありませんが、自動運転技術の現在の限界と改善点を理解する貴重な事例となります。
インシデント1：大型トラック周辺での不安定な動作
🚛 状況分析：トラック横通過時の予期しない車線変更
考察
この動作で最も不可解だったのは、なぜ右車線（トラック側）への車線変更を試みたかという点です。まだ出口までは距離があり、右車線に移る必要性は低い状況でした。
考えられる原因：
- 左後方車両の接近をより高いリスクと判断した可能性
- FSDの誤作動
- トラックのスピード変化が想定外だった
インシデント2：車線合流時の判断課題
🛣️ 状況分析：右車線合流での複雑な状況判断
改善の余地
この状況では、FSDが事前に合流を認識していたため、以下の対応が理想的でした：
- 事前に最左車線への移動
- 合流するトラックに合わせた減速
- より早い段階での車線変更判断
インシデント3：ナビゲーション判断の一時的混乱
🗺️ 状況分析：予定外出口への誤った進路変更
フリーウェイを直進するルート設定にも関わらず、FSDが一瞬別の出口に向かおうとする動作を見せました。
この動作は人間でも起こりうる「間違い」に似ており、ある意味で人間らしい判断ミスとも言えます。
⚠️ 重要な学び：間違った出口に出てしまうと、フリーウェイに戻るのに大幅な時間ロスが発生します。
このような状況では、迅速なFSD解除判断が重要です。
FSD vs LiDAR：技術的アプローチの比較
センサー技術の根本的違い
今回の体験を通じて、テスラのカメラベースアプローチと、Waymoが採用するLiDARベースアプローチの違いがより明確になりました。
LiDAR（Waymo方式）の特徴
- 動作原理：レーザー光を発射し、反射時間から距離・形状を測定
- 精度：ミリメートル単位での正確な距離計測
- 環境対応：暗闇や霧などの視覚不良環境に強い
- コスト：高価なセンサーのため車両価格が上昇
カメラ+AI（テスラ方式）の特徴
- 哲学：人間が目と脳で運転するのと同じアプローチ
- コスト：比較的安価で量産に適している
- 限界：強い日差し、霧、粉じんなどで性能が影響を受ける可能性
- 学習能力：大量のデータから継続的に改善
NHTSA調査と安全性の課題
🚨 重要な安全情報：2024年に米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）が約240万台のテスラ車を対象とした調査を開始。
FSD関連事故が強い日差し、霧、粉じんなどの視界不良状況で発生しており、1件は死亡事故となっています。
この調査は、FSDが視界不良状況を適切に検知し、どう対応できるかを評価するものです。
カメラベースシステムの根本的な課題として、人間と同様に悪天候や視界不良時の判断能力に限界があることが浮き彫りになっています。
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シリコンバレー観光スポット（続編）
Fremont：テスラ工場の街の巨大公園
走行の合間に、テスラの主要工場があるFremont市の巨大公園をご紹介。
約396ヘクタール（東京ドーム約84個分）の広大な敷地を持つこの公園では、カリフォルニアでよく見かけるリスの他、野生の七面鳥や鹿なども観察できる自然豊かなスポットです。
Winchester Mystery House：サンノゼの謎の邸宅
サンノゼにあるWinchester Mystery Houseは、シリコンバレー観光で最も人気のスポットの一つ。
ウィンチェスター家の未亡人サラ・ウィンチェスターが38年間にわたって絶えず改築を続けた結果、160以上の部屋と迷路のような構造を持つ不思議な邸宅となりました。
まるでお化け屋敷のような体験ができる、ユニークな観光地です。
NASA Ames Research Center
フリーウェイから見えるNASAエイムズ研究センターは、航空宇宙に関する様々なプロジェクトが進行している主要研究拠点の一つ。
観光客が入れるエリアは限られていますが、お土産ショップで宇宙関連グッズを購入することができます。
FSD使用時の実践的な安全対策
✅ FSDの利点
- 長距離運転での疲労軽減
- 死角カバーによる安全性向上
- 一定の判断による運転の安定性
- 複数カメラでの全方位監視
⚠️ 注意すべき状況
- 大型トラック周辺での走行
- 複雑な車線合流地点
- 視界不良時（霧、強い日差し）
- 複数の判断が重なる状況
🛡️ 安全運転のための実践的アドバイス：
- 即座の対応準備：FSDに何らかの問題が発生した場合、即座に手動運転に切り替えられるよう常に準備
- 車外カメラ活用：スマートフォンから車外カメラの映像を確認し、FSDの認識状況を把握
- 状況別判断：快適な運転が目的のため、不安を感じたら躊躇なくFSDを解除
- 継続的観察：特に大型車両周辺やナビゲーション判断時の動作を注意深く観察
テスラFSDの現在地と将来性
今回の130マイル走行で観察されたFSDの動作は、自動運転技術の「現在地」を正確に示しています。
ver12.5以降でも完璧ではなく、特定の状況では人間の判断が必要になることが明確になりました。
しかし、これらの課題は技術の限界を示すものではなく、継続的な改善の対象です。
FSDはソフトウェアアップデートにより進化し続けており、現行バージョンでは今回観察された問題の多くが改善されている可能性があります。
⚠️ 重要な認識：FSDは運転支援システムであり、完全自動運転ではありません。
ドライバーは常に道路状況を監視し、必要に応じて即座に手動運転に切り替える準備が必要です。
まとめ：技術と現実のバランス
サンフランシスコからヨセミテへの旅、第4部では、テスラFSDの素晴らしい可能性と現実的な限界の両方を体験しました。
130マイル地点までの走行で遭遇した複数の課題は、自動運転技術がまだ発展途上にあることを示していますが、同時にその進歩の速さと可能性も実感できました。
特に注目すべきは、FSDの「人間らしい」判断ミスです。
完璧な機械的判断ではなく、時として人間が犯すような間違いを見せることは、ある意味でAIが人間の思考パターンに近づいている証拠とも言えるでしょう。
次回は残り70マイル、いよいよヨセミテ国立公園への最終アプローチです。
より自然に近い環境でのFSDの動作がどうなるか、そして国立公園での自動運転体験はどのようなものになるでしょうか。
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