Waymoの自動運転はすでに成功を収めているが、なぜスマートマネーは依然としてテスラに全額を投じているのか？

TradingKey — ロボタクシー分野における確実性の高い先駆者として、Waymoの成熟した自動運転技術は長らく市場で認められてきた。しかし、それが市場資本に好まれているとは限らない。明確な成長見通しを踏まえると、そのマクロ的なナラティブは概ね確立されている。Waymoの高い成熟度ゆえに、「スマートマネー」は同社において追求する並外れたリターンをほとんど見出すことができず、関心を以下へと移している テスラ（TSLA） 。

なぜWaymoの自動運転は成功したとみなされるのか？

「無人の、商業的に存続可能な自動運転サービスが実際の都市環境で実装されているか」を基準とするならば、Waymoは現在、世界で唯一、実質的な意味での真の成功例である。

さらに、Waymoはもはや技術的な実現可能性を証明する必要はない。同社はすでに自動運転輸送ネットワークを運営している。投資家の注目は、代替となる道、すなわちソフトウェアのように低コストで拡張性が高く、世界中で複製可能な道が存在するかどうかに注がれている。

しかし実際には、これほど大規模なロボタクシー・システムを複製することは一朝一夕にはいかない。同社が採用する「マルチセンサーフュージョン」は広範なテストと検証を必要とし、短期間で異なるシナリオに複製することは困難だ。それでも、商業運営の面では、Waymoが現在のリーダーであることに疑いの余地はない。

なぜテスラのロボタクシーには不確実性がつきまとうのか？

テスラのロボタクシーが極めて不確実である根本的な理由は、同社が「実行可能であるとまだ証明されていない技術ルートと、検証が済んでいない商業的クローズドループ」に賭けているからだ。

技術的な観点から見ると、テスラは「人間に似た汎用走行知能」に近づくために、ピュアビジョンとエンドツーエンドのニューラルネットワークの使用にこだわっている。これは、システムがルールや地図、エンジニアリング上の制約によって制御可能性を確保するのではなく、大規模なデータトレーニングを通じて統計的に正しい挙動を実現することを意味する。

技術が成熟すれば、理論的にはトレーニングモデルを低い限界費用で迅速に複製でき、それによって大幅な規模の経済を備えた商業ネットワークを形成できる。しかし、問題も同様に明白だ。エッジケースを網羅することが困難な極めて複雑な現実の交通環境において、この技術パラダイムが規制当局や一般市民が受け入れられる安全レベルに一貫して到達できるかどうかについては、いまだ十分なエンジニアリング上の検証と長期的な統計的証明が欠けている。

現在のFSDは依然として随時人間の介入を必要としており、現在のシステムと「法的責任を負うことが可能な完全自動運転」との間には大きな障壁があることを示唆している。この障壁を越えられない限り、ロボタクシーが規制当局から承認されることはなく、商業的にも成立しないままである。

たとえ技術的な道筋が実現可能であると証明されたとしても、ロボタクシーは単なる「ソフトウェアの実装」の問題ではない。車両の責任帰属、保険制度の再構築、事故時の法的責任の定義、都市規制への対応、そしてパブリックトラストの構築などが含まれるが、これらはいずれもテスラがエンジニアリングのスピードだけで一方的に解決できる変数ではない。

言い換えれば、テスラのロボタクシーが先進的でないというわけではなく、むしろその成功は、技術的なブレイクスルー、規制の枠組み、社会的受容という3つの要素が同時に揃うかどうかにかかっている。これらの分野のいずれか1つでも遅延や障害が生じれば、テスラのロボタクシーは実現しない。だからこそ、資本市場は同社に膨大な想像の余地を与えつつも、それが本質的に不確実性の高い賭けであることを認めざるを得ないのである。

なぜ投資家は依然としてテスラの自動運転技術を信じているのか？

投資家が依然としてテスラの自動運転技術を信じているのは、根本的にはその現在の技術的成熟度が競合他社をリードしているからではない。資本市場は決して「今誰が一番優れているか」を評価するのではなく、「誰が最終的な形を定義する可能性が最も高いか」を評価するからだ。

自動運転に関して、Waymoはコストのかかるエンジニアリング・ソリューションを用いることで、制限区域内での無人運転が可能であることを証明した。しかし、これはより大きな課題を解決してはいない。すなわち、いかにしてこの能力を世界規模で、数億台の車両に、そして多様な道路環境や使用シナリオにわたり、ソフトウェアの複製に近いコストで拡大するかという課題である。

テスラのナラティブは、まさにこの点に向けられている。同社は都市ごとの自動運転プロジェクトに取り組んでいるのではなく、現実世界全体で汎用化できる「汎用走行知能」のトレーニングを試みており、グローバルな生産フリートを活用して現実世界のデータを継続的に取得し、自己強化型のフライホイールを形成しようとしているのだ。

この論理が理論的に成り立つ限り、たとえ成功の確率が高くなくても、実装が成功した際にもたらされる商業的リターンと産業再編の潜在能力は、いかなるロボタクシー運営会社が提供しうるものをも遥かに凌駕する。これが、資本市場の目には、同社が本来備えている「時間を空間に変える」という特性として映るのである。

言い換えれば、投資家が信じているのは、テスラがすでに自動運転を解決したということではなく、それが成功すれば、交通システム全体のコスト構造と資産形態を書き換える道筋を象徴しているということだ。ベンチャーキャピタルや成長株のバリュエーション理論において、この可能性自体が、長期的なプレミアムと忍耐を支えるのに十分なのである。