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ウェイモ、停水に突っ込んだロボタクシー3,800台をアップデート

2026年5月16日原文(cnbc.com)

概要

Waymoはソフトウェアの不具合により約3,800台のロボタクシーを自主リコール。 問題は冠水道路への進入で、複数の都市で実際に発生。 リコール対象は第5世代・第6世代の自動運転システム搭載車両。 今後は追加のソフトウェア対策や運行エリア制限を実施。 サンアントニオでは運行一時停止中だが、再開準備中。

Waymoロボタクシーの自主リコールとその背景

  • Waymo が米国内で約 3,800台 のロボタクシーを自主リコール
  • National Highway Traffic Safety Administration（NHTSA） のウェブサイトに掲載された書簡によると、 ソフトウェアの問題 が原因
  • 問題内容は、ロボタクシーが 冠水した道路に進入する可能性 がある点
  • リコール対象はWaymoの 第5世代・第6世代自動運転システム（ADS） 搭載車両
  • Austin, Texas では、実際に冠水道路へ進入し立ち往生する様子がカメラで撮影された事例
  • 他の都市でも類似の事象が発生しており、Waymoの 安全性に関する懸念 が拡大
  • 過去には、 スクールバスへの対応不備 や 大規模停電時の交通渋滞 などの問題も指摘
  • Waymoは「 高速道路での冠水レーンへの対応改善が必要」と認識し、自主的な ソフトウェアリコール をNHTSAへ届け出
  • 「 安全が最優先」として追加のソフトウェア対策や 極端な天候下での運行エリア制限 を実施
  • 今後は、 集中豪雨時の冠水リスクが高いエリア での運行を制限する方針

Waymoサービスの現状と今後の対応

  • Waymoは 全米11都市 で商用ロボタクシーサービスを展開
    • San Francisco, Los Angeles, Phoenix, Austin, Miami などで一般向けサービス
    • 一部都市では 選定された利用者のみ サービス提供
  • San Antonio, Texas ではサービスが一時停止中
    • 2024年4月20日、WaymoのAVが冠水道路に進入し、 乗客なしで川に流される事故 が発生
    • この事故を受け、NHTSAが調査を開始し、今回の自主リコールに至る
  • Waymoは「 San Antonioでの一般向け運行再開の準備中」と発表
  • 今後は 追加のソフトウェア安全対策 や 運行制限 を強化予定

Waymoの今後の展望と課題

  • 安全性確保 のための継続的なソフトウェア改善
  • 極端な天候リスク への柔軟な運行制御
  • 新規市場拡大 時の安全基準強化
  • 利用者・社会からの信頼回復 が課題

Hackerたちの意見

それは難しい問題だね。濡れた舗装と深い水を区別するのは、人間でもよく間違えることがあるから。自動運転車には水センサーをつけた方がいいかもね。（2005年のDARPAグランドチャレンジの車両ではそれをやったんだ。）そうすれば、水に入るときも慎重に入って、深さを確認できる。でも、浅い水たまりに対しては、ちょっと過剰に慎重になっちゃうかもしれないね。

└

もし以前に道路のレーザー測定があれば、水のレベルと予想される道路の表面を比較できるんじゃない？

└

ランドローバーには昔からウェーディングセンサーがあったんじゃなかったっけ？

└

テキサスでは特に難しい問題だよ。豪雨があって、地形が比較的平坦だから。浅い土壌の上に石灰岩がたくさんあると、洪水が本当に普通に起こるんだ。あと、「低水位の交差点」っていう道路もあって、普段は乾いてる小川を横切る道が洪水になることがある。そこには水深の標識がよくあって（基本的には垂直の定規にフィートの目盛りがついてて、水位がどこまで来てるか分かるようになってる）、毎年この状況で人が亡くなってる。特に暗いときに警告標識を見逃すと、気づいたら深い水に入ってて、流れに押し流されて車が木に挟まれることもあるし、水が車の中に入ってくることもあるからね。

└

水センサーって、シャーシに対して水位を検出するセンサーのこと？下向きの超音波センサーが安価で使えるかもしれないね。

└

正しい答えは、主に車が天候やその他の緊急事態について知っていることに関係していると思う。

└

これが、自転車に乗るときに偏光レンズを使わないことを推奨する理由でもあるんだ。特定の場所で滑りや水を見えにくくしちゃうからね。僕はまだ使ってるけど、フォトクロミックレンズほど理想的じゃないのは分かってるよ。

└

もし彼らが水面の地図を自分たちに対して作っているなら…ゆっくりと水に入って、その3Dモデルに基づいて深さを計算できるんじゃないかな。急な崖がないことを前提にしてるけど…水中で3Dマップを作る能力がない限り、これは避けられないと思う。

└

ほんとに、道の脇に停めておくべきだよね（リアルタイムで観察するのもあり）。他の車が先に行くのを待って、その道を辿ればいいんじゃないかな。

└

私も同じことを考えた。ここではとても小さなフロートスイッチが役立つと思う。ラジエーターとバンパーの間あたりにね。浸水深は車両によって異なるから。

└

なんか、昔サンフランシスコで停電した時に立ち往生してたWaymoの車を思い出すな。Waymoが人間のドライバーより安全性で勝ってるっていう統計を見た時、いつも思うのは、それは「ハッピーパス」や「ハッピーロード」の場合だけだってこと。特定のシナリオでトレーニングデータや予測がないと、安全性の統計は一気に悪化する可能性があるし、そういう状況はいつでも起こり得るからね。

自動運転におけるLIDARとカメラのアプローチについて詳しい人、テスラがこういう状況をどう扱うか教えてくれない？

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