自動運転、ロボティクス、AI、ML、有人宇宙飛行に関する予測スコアカード（2025年更新）
(rodneybrooks.com)- MITロボティクス学科のRodney Brooks教授が毎年発行する年次技術予測レビュー報告書の第7回目の更新
- 彼は2018年から(1)自動運転車、(2)ロボティクス、AI、機械学習、(3)有人宇宙飛行について、毎年予測を見直すことを自分に約束している
- 2050年（著者の95歳の誕生日）まで、合計32年間にわたり予測の責任を負ってレビューする予定
- 来年からは、2026年1月1日から2036年1月1日までの新しい予測セットを追加する計画
AIとディープラーニングの過剰広告の問題点
- AI、機械学習、ロボティクスに関する誇大広告は、人々の現実理解を完全に歪めている
- VC資金が実現不可能な高収益を約束する場所だけに流れる現象が生じている
- 若手研究者が現在流行しているテーマだけを研究しようとする傾向がある
- 大学生が良い就職見通しを得るために特定分野だけを専攻しようとする傾向がある
予測評価基準
- NET（Not Earlier Than）：当該年より前には起こらないという予測
- BY（By）：当該年までに起こるという予測
- NIML（Not In My Lifetime）：2050年より前には起こらないという予測
- 時間が経過するにつれ、予測がどれだけ正確だったか、過度に悲観的だったか、過度に楽観的だったかを色で示す
2024年の主な変化
- 自動運転領域ではCruiseの没落とWaymoの人的サポート配置拡大があった
- AI領域ではロボティクスが誇大広告され、生成AIではスケーリング限界と推論メカニズム導入が激しい論争になった
- 有人宇宙飛行は昨年と同様に遅く進み、楽観的だった日程は引き続き延期
自動運転車の現状
- 自動運転車の定義は、7年前の当時の予測と比べて変化している
- 初期には、人間の追加制御入力なしで目的地まで自ら運転することを意味していた
- 現在は、運転席に人がいないが、遠隔地から人間が監視し、時折制御入力を送る形となっている
- 会社側はこの遠隔制御機能を大きく広告しないが、米国内の走行では1〜2マイルごとに一度は発生すると認めている
Waymoの2024年の成果
- 2024年下半期のサンフランシスコでは、運転者のいないWaymo車両が大幅に増加した
- 4方向停止標識がある交差点で順番に通行するなど、社会的ルールをよく順守している
- 時間の経過とともに、人間の運転者のように規則をやや柔軟に適用する様子を示している
- 乗客としては、人間の運転者よりも攻撃的でない運転スタイルのため移動時間が長くなる傾向がある
Cruiseの失敗
- 2024年12月、General MotorsはCruiseロボタクシー・プログラムを中止した
- 約10年間で100億ドルを投資したが、事業拡大に必要な時間と費用、競争の激化により放棄した
- GMは自動運転戦略を再調整し、先進運転支援システムの開発を優先する方針を持つ
- Super Cruiseシステムをベースにした個人用車両の完全自動運転技術開発は継続する予定
Teslaの自動運転の現状
- TeslaのCEOは11年連続で「来年は完全自動運転が可能になる」と予測してきた
- 2024年にハリウッド映画スタジオで行われたデモは、実際には遠隔操縦だったという疑いがある
- Teslaは現在、遠隔オペレーターを積極的に採用している
電気自動車販売の動向
- 米国のバッテリー式電気自動車（BEV）の販売率は、2022年第1四半期の5.3%から2024年第3四半期の8.9%へ着実に成長しているが、2027年までに30%達成は現実的には難しい
- 現在の成長率では販売率が倍増するまでに4〜5年かかると分析されており、3年以内に2回成長率倍増が必要な30%目標達成は非常に楽観的な見通しだったことを示唆している
- この分析は、ハイブリッド車や水素燃料電池車を除いた純粋なBEV販売台数のみを基準にしている点に注目する必要がある
- 電気自動車普及の主要障害要因
- 都市部居住者で住居内に駐車スペースがない場合、充電所を見つけるのが難しく、充電に数時間かかる問題が電気自動車採用をためらわせる要因となっている
- 電気自動車の重量でタイヤ摩耗が早く、維持費用が増える。内燃機関車と比較して全体の保守費は低いが、タイヤ交換周期が短いため実質的なコスト負担が生じる
空飛ぶ車の概念の変化
- 過去に道上走行と飛行の両方が可能な車を意味していた「空飛ぶ車」の定義は、現在では固定された離着陸場間を飛行する電動マルチローター式ヘリコプター（eVTOL）の概念へ変化している
- 多くのスタートアップが無人の電動エアタクシーの飛行映像を公開しているが、ほとんどが実際の乗客なしで水上でだけ試験飛行を行うなど、実用化段階とは距離がある
- 空飛ぶ車市場の展望
- 個人用飛行車両の普及可能性は低いと評価される。現在開発中の機体は既存の小型化石燃料ヘリコプターより大きく、個人所有の輸送手段としては不適切
- 数十億ドルの投資が投入されているにもかかわらず、実用化された空飛ぶ車は依然として未成熟で、ほとんどが億万長者の投資による空想に近いと評価される
自動運転自動車 - 予測更新
- Flying Car
- 空飛ぶ車が米国居住者に最初に販売される時期は実現可能と予測される（NET 2036）
- 空飛ぶ車が米国全体の自動車の0.01%（約26,000台）を占める時期が到来すると予測される（NET 2042）
- 0.1%占有率達成は近い将来に実現困難と判断される（NIML）
- 自動運転専用道路
- 完全自動運転モード車両のみ利用可能な第一の専用車線が導入されると予測される（NET 2021）
- 車車間通信により一般車両より高速で狭い間隔維持が可能な専用車線が導入されると予想される（NET 2024）
- 自動運転タクシーサービス
- 主要都市で、指定された乗降ポイントと天候・時間制限がある無人タクシーサービスが開始されると予測される（NET 2021）
- 10大都市で、一般運転と自動運転が混在するサービスが可能と見込まれる（NET 2025）
- 米国100都市中50都市への拡大が行われる見通し（NET 2028）
- 限定地域内で任意の乗降が可能な無人タクシーサービスが導入される見通し（NET 2032）
- ケンブリッジやグリニッジ・ビレッジなどの複雑な市街地で完全自動運転タクシーサービスが開始される見通し（NET 2035）
- 特殊用途自動運転
- 限定地域で無人宅配配送車が導入される見込み（NET 2023）
- 自動駐車システムを備えた収益性の高い駐車場が登場する見通し（NET 2023）
- 都市部内の自動運転車専用区域の導入が始まると予測される（NET 2027）
- 米国主要都市中心部の大半で自動運転車専用区域が拡大される見通し（NET 2045）
- 電気自動車普及
- 米国自動車販売における電気自動車比率30%達成が予想される（NET 2027）
- 電気自動車が100%に移行する見通し（NET 2038）
- 技術的限界
- 地下輸送システムは試験運用レベルにとどまる見込み（NIML）
- トロリ問題（倫理的判断が必要な事故状況）に対する実質的な解決策導入は近い将来に実現しにくいと判断される（NIML）
ロボティクス、AI、機械学習分野の2024年の変化分析
- 2024年、ロボティクス、AI、機械学習分野では過度な期待と興奮が蔓延し、非常に多くの研究者が自覚せずに技術の実際の可能性を過大評価しがちだった
- これは新しい現象ではないが、過去と比べてはるかに多くの関心と投資家が存在し、非合理的に高い企業価値を掲げて資金を引き付けようとする試みが増加している
AI将来予測の主な誤り要因
- 「性能と能力の混同」—特定タスクでの優れた性能を見て、AIシステム全体の能力を過大評価する傾向
- 「魔法と誤解すること」—仕組みを理解していないと、その限界も理解できず、無限の可能性を持つかのように誤って考える
- 「指数的成長の幻想」—半導体産業のムーアの法則のような指数的成長が他分野でも可能と誤予測する
- 「導入速度の過大評価」—新技術の実際の導入と適用には想定よりはるかに長い時間が必要
大規模言語モデル（LLM）の現状
- LLMは言語処理で驚異的な性能を示しているが、その動作原理の完全な理解はまだ不足している
- 2017年の『Attention Is All You Need』論文の構造を基に、数千億個の重みで次の単語を予測する方式で動作している
- 出力結果の信頼性の問題が存在し、正確な情報と虚偽が混在する可能性がある
- より多くの学習データとコンピューティングパワーで問題が解決する期待があるが、実際は限界にぶつかっている
ヒューマノイドロボット市場分析
- 現在ヒューマノイドロボットに対する過剰な期待が形成され、数億ドルの投資が流入している
- ロボットの外観が人間に似ているため、人間と同等の性能を期待する誤りが発生する
- 実際に商用化するためには、実験室デモ後10年以上の継続的な改良が必要で、信頼性確保にはさらに時間がかかると見込まれる
- 物理的制約により、半導体のような指数的なコスト低下は不可能と見られる
ロボティクス、AI、機械学習分野の予測更新
- ディープラーニング限界認識のタイムライン
- 学界でディープラーニングの限界に関する議論が始まる（BY 2017）
- テックメディアがディープラーニングと強化学習の限界を報じ始める（BY 2018）
- 一般大衆メディアでディープラーニング時代の終焉を扱い始める（BY 2020）
- ベンチャーキャピタルが単なる「ディープラーニング + X」型の投資では収益を上げにくいと判断（NET 2021）
- 新しいAIパラダイム
- ディープラーニング後の「次世代技術」が2023年に登場し、これは2017年に発表された『Attention Is All You Need』論文を基盤としたLLMである（NET 2023）
- 2022年以降、ChatGPTのようなAIシステムの性能が従来のチューリング・テストの基準を上回り、もはやこれをAI進化の指標としては用いられなくなった（NET 2022）
- ロボット技術発展予測
- 洗練されたロボットハンドが一般に使えるようになる時期は2030年以降と予想される（NET 2030）
- 米国家庭内で自由な移動が可能なロボットの場合:
- 研究室デモ: 2026年以降（NET 2026）
- 高価な製品発売: 2030年以降（NET 2030）
- 大衆向け価格帯製品: 2035年以降（NET 2035）
- 高齢者福祉向け多機能ロボットは2028年以降の登場が予想される（NET 2028）
- 宅配のラストワンマイル配送ロボット:
- 研究室デモ: 2025年以降（NET 2025）
- 実際の展開: 2028年以降（NET 2028）
- AIインタラクションと知能
- 長期コンテキスト保持と反復パターンを避ける対話エージェント:
- 研究室デモ: 2023年以降（NET 2023）
- 実際の展開: 2025年予定
- ネズミレベルの持続的存在感を持つAIシステムが登場すると予想される（NET 2030）
- 犬レベルの知能と忠実性を持つロボットは2048年以降に実現可能（NET 2048）
- 6歳児レベルの自我認識と人間理解を持つロボットは近い将来実現不可能と予測される（NIML）
- 長期コンテキスト保持と反復パターンを避ける対話エージェント:
宇宙飛行の現状
軌道有人飛行
- 2024年には米国、ロシア、中国の3か国で合計28名が軌道へ投入された
- 米国: 5回の打ち上げで16名を宇宙へ送った
- SpaceXのFalcon 9とDragonを使った国際宇宙ステーション（ISS）訪問が主軸
- BoeingのStarlinerは初の有人飛行に成功したが、帰還で問題が発生した
- ロシア: Soyuzを2回打ち上げて6名の宇宙飛行士をISSへ送った
- 3名のロシア宇宙飛行士、2名のNASA宇宙飛行士、1名のベラルーシ人非専門家で構成
- 中国: Shenzhouを2回打ち上げ、6名の宇宙飛行士を天宮宇宙ステーションへ送った
- 両回とも長期滞在ミッションを実施
- 天宮宇宙ステーションの連続居住が初めて開始
準軌道有人飛行
- Blue OriginとVirgin Galacticが宇宙観光サービスを提供している
- Blue Origin:
- 2024年に3回の有人飛行を成功裡に実施（5月、8月、11月）
- 各飛行に6名の乗客を搭載
- 合計9回の有人飛行で50名をカーマンライン（100km）以上に送り届けた
- Virgin Galactic:
- 2024年に2回の飛行を実施（1月、6月）
- 各飛行には会社従業員2名と乗客4名が搭乗
- 新宇宙船開発のため、約2年間の運航を中断する予定
SpaceXの実績
- Falcon 9:
- 2024年に132回の単一ブースター打ち上げを実施
- 1回の失敗を除きすべてのミッションが成功
- 1基のブースターが24回再使用という記録を樹立
- Starship:
- 4回の試験打ち上げを実施
- 3回目、4回目の打ち上げで相当の進展を示した
- 再突入時の熱防護シールド性能が改善
- ただし完全再使用と有人飛行まではまだ時間が必要
NASA Artemisプログラム
- Artemis II有人月飛行は2026年4月に延期
- Artemis III月面着陸ミッションは2027年半ばを予定しているが、この日程も不透明
- SpaceX Starshipを月着陸船として使用する計画だが、開発状況を考えると追加の遅延が予想される
有人宇宙飛行予測更新
- 民間宇宙企業の準軌道飛行
- Virgin Galacticは2021年に4回、2022年に3回、2023年に7回（顧客搭乗5回）の飛行を行ったが、Blue Originは2023年には飛行実績がない（BY 2018）
- 2026年までに週次定期飛行を達成するのは現実的に困難だと見られる（NET 2020）
- 特に両社のいずれかが2025年から2026年初頭まで運航を中断した状態のため、定期運航目標達成が不可能に見える（NET 2022）
- 軌道宇宙観光
- 2021年に3回、2022年に1回、2023年にAxiom 2ミッション1回など、SpaceXハードウェアを使った有償飛行が行われた（NET 2027）
- 2024年には2回の有償飛行があった（NET 2027）
- ロシアはISSへの有償飛行を提供したが、合計8回（7名の観光客）にとどまり現在は無期限中断の状態（NET 2027）
- 米国打ち上げ機の有人宇宙飛行
- SpaceXは2020年に有人飛行を成功させた（NET 2019）
- BoeingのStarlinerは2023年に飛行がなく、2024年4月に初の有人飛行が予定されている（BY 2021）
- Boeingは2024年6月についに有人軌道飛行に成功したが、当初予測より3年、最初の約束より6年遅延した（BY 2022）
- 月軌道観光飛行
- 2023年にStarshipが2回打ち上げられたが、軌道投入に失敗した（NET 2020）
- 2017年に契約し巨額の保証金を支払っていた億万長者が2024年に契約を取り消したことで、この計画は現在中断状態である（NET 2020）
- 火星に関する予測
- 当初の予測よりはるかに時間がかかる見込みで、SpaceX CEOの楽観的な見通しにもかかわらず、4年間追加した予測でも速すぎた（NET 2026）
- 2025年に火星到着するには数か月前に打ち上げる必要があったが実行されなかった（NET 2026）
- 火星での人類活動は予想よりはるかに長い時間がかかると見られる（NET 2032）
- 最初の「恒久的」火星居住地建設が2036年までに実現すれば、人類にとって非常に大きなインスピレーションとなる（NET 2036）
- 地球上輸送手段関連
- 1時間以内に地球の反対側へ到達するBFロケット輸送は、現時点では実現不可能に見える（NIML）
- Hyperloopの州間定期運行サービスも26年間は早すぎると判断され、現在稼働している企業がない状態（NIML）
予測スコアカードの要約と結果分析
自動運転車予測の現状
- 2021年までに予想された「真の無人専用レーン」はまだ実現していない
- 遠隔制御が不要な完全自動運転タクシーは2032年までには登場しないものとして修正された
- 2027年までに電気自動車の販売比率が30%に達するという予測は、あまりに楽観的であったことが判明した
- 2024年第3四半期ベースでは電気自動車販売率は8.9%にとどまっている
- 現在の傾向では30%達成までさらに多くの時間が必要と見られる
AIとML予測評価
- ディープラーニングの限界に対する学界の懸念は、予想どおり2017年から始まっている
- 2023年に「ChatGPTとそのクジラ達」で代表されるLLMがAIの「次の大きな変革」として浮上
- これは2018年の予測と一致しており、2017年の『Attention is All You Need』論文で既に研究されていた
- チューリング・テストは2024年も報道でほとんど言及されず、AI進展の評価基準としての役割は低下
宇宙飛行予測レビュー
- BoeingのStarlinerが2024年6月に初の有人飛行に成功したが、再突入の問題で完全な成功とは言い難い
- 準軌道観光飛行の定期運航は2026年までに達成することも困難と見られる
- Virgin Galacticが2025年を通じて運航を中断する予定であるため
- SpaceXの月軌道観光計画は2024年にキャンセルされ、この分野の短期的実現可能性が下がった
結論としての示唆
- 技術進歩予測で過度な楽観論に警戒する必要がある
- 特に自動運転とAI分野で、商業的利害関係による誇大広告が多い
- 実際の技術進歩と商用化の間にはかなりのタイムラグが存在する
- 安全性と信頼性の確保には想定以上により多くの時間とリソースが必要
- 宇宙開発は技術的挑戦だけでなく人体生理学的限界の克服という課題も含む
1件のコメント
Hacker News 意見
Waymo の自動運転に関する主張はかなり自己満足的だ。Waymo が「自動運転ではない」とする基準があまりに曖昧で広すぎる
ディープラーニング以降の次の大きなブレークスルーは誤りだ。LLM はディープラーニングの拡張であり、ディープラーニングを超える新技術は見つかっていない
Waymo は自動運転性が不足しているという主張
フライングカーは 2028 年のロサンゼルス・オリンピックでデモが行われる可能性がある
予測市場の問題点は、目標をよく変更すること
eVTOL は富裕層向けフライングカーとして販売されている
LLM は単に答えを探すのではなく、新しいシナリオに関する質問に答えることができる
技術の成長曲線は S 字カーブに従い、現在の位置は分からない
予測の本質的な問題は、特定の予測が正しいか間違っているかではなく、全体像とトレンドを理解することだ
AI の現在の進化は自動運転車モデルを追う可能性がある
遠隔運用サポートが必要なシステムは経済的優位性を低下させる可能性がある
世界の予測を立て、それを評価し、バイアスを見直すことが重要だ
ロボタクシーに関する議論で中国への言及がない