トヨタがティアフォーのエンド・ツー・エンド自動運転を採用することで、オープン戦略を軸に他社の相乗りとデータ共有が進む状況が浮き彫りになった。ティアフォーはAutowareを核とするオープンソース戦略で、Co-MLOpsを通じた協調型AI学習を推進している。
トヨタが採用したティアフォーのエンド・ツー・エンド自動運転は、従来のモジュール型開発を超え、入力となる車載映像から出力の車両制御までを単一の巨大AIが処理する“E2E”型を前提にしている。これにより、従来の伝言ゲーム的なデータ伝達のロスを排除し、柔軟性と適応力の高い走行が実現されるとされる。
オープン戦略の核として、ティアフォーは世界初のオープンソース自動運転ソフトウェア「Autoware」を推進しており、Co-MLOpsと呼ぶ協調型機械学習基盤で複数社が自動運転データを共同で学習・改善できる仕組みを打ち出している。日立Astemoなどの大手部品メーカーも資本業務提携を進め、オープン基盤を用いた量産化を視野に入れている。
これに対してテスラ型の垂直統合モデルと比較し、オープンエコシステムはデータの“重力”を活用することで、データ量と計算力の相互作用から競争優位を獲得するという見方が示されている。一方で、ブラックボックス性の課題や公道の認可、責任の所在といった現実的なハードルも併記され、現実的な普及にはハイブリッド型の設計が現実解として提案されている。