Pony.ai、ザグレブで完全無人運転のロボタクシー試験運行を開始

2026年9月10日、クロアチア・ザグレブ発。Pony.aiとVerneは、Verne本社、ザグレブのビジネス地区、フランヨ・トゥジマン空港を結ぶ全長22キロメートルの公道ルートにおいて、招待客を乗せた完全無人運転の試験運行を開始した。 今回の試験では、4月から両社の商用サービスで採用されていた車載自動運転オペレーターを排除し、完全無人運転に向けたプログラムを推進している。

Pony AI Inc.（Pony.aiまたは小馬智行としても知られる）は、中国で設立され、ナスダックおよび香港証券取引所に上場している自動運転企業である。 Verneはザグレブを拠点とする自動運転配車サービス事業者で、2019年から現地での展開と規制当局の認可取得に取り組んできた。Pony.aiが運転システムを供給し、Verneがサービスを運営し、Uberがそのプラットフォームを通じて乗客の需要へのアクセスを提供している。

空の運転席が実証試験の様相を変える

このルートが重要なのは、車両を閉鎖された実証エリア内に留めるのではなく、既存の運営拠点と空港を結んでいる点にある。空港へのアクセスルートには、高速なアプローチ道路、車線変更、トンネル、乗車タイミング、手荷物の多い乗客、そしてフライトの時間帯に合わせて急激に変化する交通パターンなど、繰り返されるが過酷な条件が課される。 したがって、この22キロメートルの走行ルートは、パートナー各社に、車両の動きだけでなくサービスモデルを検証するのに十分な変化を含む、範囲が限定された試験ルートを提供する。

現在のプログラムは、依然として招待された乗客を対象とした試験段階にある。これは制限のない商用自動運転サービスではなく、この区別は重要だ。4月以来、Verne社は自動運転車両のオペレーターを同乗させて運行を行ってきた。そのオペレーターを同乗させないことは、リスクモデルを変えることになる。なぜなら、人間が運転席から不測の事態に対処できなくなるからだ。 遠隔支援、インシデント対応、乗客とのコミュニケーション、路肩での復旧作業、規制当局への報告――これらすべてが製品の一部となる。

そのため、木曜日のこの動きは、Pony.aiが

NVIDIAのロボタクシー技術スタックを共有している。NVIDIAの事例は、共通の演算・シミュレーションインフラに関するものである。ザグレブの事例は、1つの事業者が、欧州の規制の下で、その技術を無人乗客サービスへと転換できるかどうかが焦点となっている。

5ヶ月にわたる監督下での運行が基盤を築いた

Pony.aiとVerneによると、ザグレブの車両群は4月のサービス開始以来、20万キロメートル以上を走行し、数千回の乗客輸送を完了し、乗客からの平均評価は5点満点中4.7点を獲得した。これらは企業側の報告による数値だが、有用な経緯を示している。 両社は、実験室でのテストからいきなり運転席を空ける形には移行しなかった。まず、訓練を受けた担当者が車内に同乗する状態で、運用経験を蓄積した。

この監督下での運用段階では、自動運転に必要な、一見華やかさのないデータが収集される。 各チームは、乗客が乗車地点のどこに立っているか、地元のドライバーがどのように車線合流を行うか、予告なくどの道路工事が発生するか、空港へのアクセス規則がルート設定にどのような影響を与えるか、そしてどの不具合を遠隔で解決できるかを学びます。また、乗客が指示に従うか、ドアを正しく閉めるか、荷物を固定するか、車が予期せず停止した際にどう行動すべきかを理解しているかについても把握します。

事業者にとって重要なのは、車両がルートを1回完走できるかどうかではありません。重要なのは、サービス全体として、人間の介入なしにどれだけの頻度で乗車完遂が可能かということです。 乗客が車両を見つけられなかったり、ドアセンサーが障害物を検知したり、縁石が塞がれて乗車ができなくなったり、ネットワーク障害で遠隔サポートが遅れたりしても、車両自体は完璧に走行している可能性があります。自動運転サービスの品質とは、車両、オペレーションセンター、アプリ、路上対応チーム、そして現地の規制当局の総合的なパフォーマンスによるものです。

4.7という評価は心強いものの、不完全です。購入者や交通当局は、この平均評価を算出するのに何件の評価対象となった乗車が反映されているか、評価が時間の経過とともに変化したかどうか、そしてどのような苦情があったかを尋ねるべきです。

発生した。乗客満足度調査からは、特に乗車場所の明確さ、ブレーキの乗り心地、車内の清潔さ、ルート変更時の対応などに関して、利用離脱率の統計では見落とされがちなサービス上の問題点が明らかになる。

3社のパートナーが展開リスクを分担

ザグレブ・モデルは、一部のロボタクシー企業が自社で一手に担おうとする3つの機能を分離している。Pony.aiが自動運転技術を提供し、Verneが現地での運営と規制対応を担当する。 Uberは配車プラットフォームを通じて顧客獲得に貢献する。この役割分担により、各企業が新規市場に参入するために投じなければならない資本額を抑えることができる一方で、責任の所在が曖昧になりかねない接点も増えることになる。

このサービスを航空会社の路線に例えてみよう。 自動運転システムは航空機、Verneは現地の航空会社、Uberはチケットカウンターに相当します。車両技術、日常の運用、予約チャネルを異なる当事者が管理しているにもかかわらず、乗客は一つの旅を体験します。問題が発生した場合、サービスの背後にある契約に基づき、対応、データ、顧客への連絡、および費用の責任が誰にあるかを決定しなければなりません。

こうした境界線は調達において重要です。このモデルを評価する自治体や交通当局は、どの企業が営業許可を保有しているか、誰が車両の保守を行うか、誰が安全上の事象を検証するか、誰が乗客データや道路データを保管するか、そしてサービスの一時停止に関する最終決定権を誰が持つかを問うべきです。 また、Uberが別の自動運転プロバイダーに切り替えることができるのか、あるいはVerneのオペレーティングシステムがPony.aiのハードウェアおよびソフトウェアと密接に結びついているのかについても確認すべきだ。

このモデルは、Grabのロボットタクシー提携の背後にある、より広範なプラットフォーム戦略に似ています。そこでは、需要の集約や現地市場へのアクセスは、運転システムを構築する企業から分離することが可能です。その利点はスピードにあります。リスクは、サービスが実用化される前にスケーラブルに見える可能性があることです。

パートナー各社は、技術的、商業的、規制上の責任が、ある都市から別の都市へと円滑に移管されることを実証してきました。

車両は安全ケースのほんの一部に過ぎない

ザグレブでの試験では、Pony.aiの第7世代ロボットタクシーが使用されており、NVIDIA DRIVE AGXを基盤とし、安全認証済みのHalosオペレーティングシステム上で動作する、同社が開発したレベル4ドメインコントローラーを搭載している。 Pony.aiによると、この車両は360度のセンサーカバレッジに加え、複数の冗長化層と故障時稼働機能を備えているという。これらの仕様は、車両がコンポーネントの故障にどのように対処することを意図しているかを示しているが、それだけでは安全なサービスの確立には至らない。

無人運転の安全ケースには、運用上の制限も必要です。 規制当局や購入者は、システムが稼働可能な気象条件、道路状況、速度、工事状況、サービスの停止手順、遠隔支援の応答時間、および運行ルートの拡大に必要な根拠について把握しておくべきである。最も示唆に富むデータは、完了した乗車の数だけでなく、乗車が開始できなかった理由や早期に終了せざるを得なかった理由となるだろう。

Pony.aiは、世界中で1億キロメートル以上の自動運転走行実績を報告しており、そのうち4,000万キロメートル以上が完全無人運転モードでの走行です。この経験は、その多くが交通量が密集し、不規則な中国の大都市で得られたものであるため、特に意義深いものです。欧州では依然として現地での実証が求められています。 交通規則、標識、緊急時の対応手順、プライバシー保護義務、保険制度、そして一般市民の期待といった要素は、ソフトウェアだけでは自動的に移行するものではない。

企業は成熟した運転システムを保有していても、現地でのサービスが未熟なままの場合がある。技術的な信頼性は不可欠だが、商用無人運転の運用は、自治体の許可、車両基地でのプロセス、車両の清掃、充電、地図データの更新、乗客サポート、回収車両などにも依存する。これらのシステムのいずれかが車両台数の増加に追いつけない場合、展開は失敗に終わる。

ルート拡大によって真のコストが明らかになる

構造

Pony.aiとVerneは、今後数か月の間に自動運転ルートを拡大し、ザグレブのより広範な運行エリアをカバーする計画だ。この拡大こそが、経済性の真価を問う試金石となるだろう。固定されたルートであれば、地図作成、監視、および路傍でのサポートを集中させることができる。 運行エリアが広くなれば、交差点や乗車地点、道路工事、気象条件への曝露、そして車両群が対処しなければならない予期せぬ状況の数も増える。

両社は、地図の範囲が拡大するにつれてサポート要件がどのように変化するかという点で評価されるべきだ。ルートの延長ごとに遠隔オペレーターや現場要員の数が比例して増加する必要がある場合、車内は無人運転であっても、舞台裏では依然として人手がかかる状態が続く可能性がある。介入が減少して、1つのサポートチームがより大規模な車両群を監督できるようになれば、その運営モデルはより魅力的なものとなる。

Pony.aiによると、同社の海外での共同展開計画は4,000台以上のロボタクシーに上り、これには欧州全域で2,000台以上の車両を展開するUberとの計画も含まれています。また、2026年末までに20以上の都市で、世界全体の車両数を3,500台以上のロボタクシーにすることを目標としています。 これらはあくまで計画であり、実現済みの車両総数ではない。ザグレブが重要なのは、パートナーシップモデルがパイプラインを再現可能な運用テンプレートに変換できるかどうかを示す指標となるからだ。

したがって、投資家は以下の4つの数値に注目すべきだ。遠隔介入間の無人走行距離、乗客からのサポート要請なしに完了した乗車回数、故障後の平均復旧時間、そして運用要員と稼働車両の比率である。発表文にはこれらの数値は一切含まれていないが、これらを総合的に見れば、大規模なロードマップや新たな提携目標よりも、商業的な実用化への準備状況がより明確に示されるだろう。

欧州のロボタクシー競争は「運用力」の勝負へと移行しつつある

欧州市場への参入における技術的な障壁は依然として高いが、競争の焦点は移りつつある。現在、いくつかの企業が、限定的な条件下で無人走行が可能な車両を保有している。真に希少な能力とは、規制当局が認可し、乗客が利用可能なサービスを構築することである。

理解でき、現地の事業者が妥当なコストで運営できるようになります。

Pony.aiは中国で培った完全無人運転のノウハウを持ち込み、Verneは現地の運営組織と、クロアチア当局の要件を満たすために必要な業務を担う。 Uberは、利用者に馴染みのある乗客獲得チャネルを提供します。この組み合わせが機能すれば、Pony.aiがすべての車両基地、アプリ、顧客関係を所有することなく、欧州の都市に進出するためのモデルとなるでしょう。もしうまくいかなければ、その失敗は単一のセンサーやモデルではなく、パートナー間の連携の継ぎ目において発生する可能性が高いでしょう。

交通サービスの購入者や自治体関係者にとって、適切な対応は、そうした連携の「継ぎ目」における証拠を要求することだ。契約では、車両の増車に先立ち、インシデントの責任の所在、データへのアクセス、サービスの継続性、サイバーセキュリティ、保険、車両の回収、顧客サポートについて明確に定めるべきである。承認は、グローバル展開の発表規模ではなく、運用実績に基づいて段階的に進められるべきだ。

心に留めておくべきイメージは、運転席が空っぽの白いロボタクシーがザグレブ空港の通路を出ていく姿だ。その光景を可能にしたのは技術である。それが日常的なサービスになるかどうかは、車両を取り巻くオペレーティングシステム次第である。

ヘッダー画像提供：Pony.ai / Verne。

本分析は、ザグレブのロボタクシーサービスおよび完全無人乗客試験について、Pony.aiおよびVerneが公表した公式声明および技術資料に基づいています。本分析は一般的な情報提供のみを目的としており、投資、財務、または法律上の助言を構成するものではありません。