GPT-6 Astra、実車のコーンコースを完走――自動運転は実現したのか

「AIが本物の車を運転して完走した」。DrivingBenchの結果は確かにそう言える。ただし、完走したのはOpenAIのGPT-6 Astra（「GPT-6View Astra」ではない）による、厳しく条件を絞った試験だ。4モデルの比較で唯一、駐車場のコーンコースを走り切ったものの、成功は最初の失敗を踏まえた2回目の挑戦だった。1415

車をどう動かしたのか

Tobias Gessler、Simon Mahns、Aditya Ramabadranの3人は、汎用AIモデルがシミュレーターではなく実車を制御できるかを調べるため、DrivingBenchを構築した。使用車両はトヨタ・カローラ。Comma 4の機器と、運転支援ソフトopenpilotを基にした制御システムを介してモデルに操作させた。各モデルには、同じ会話を続けながら最大3回の挑戦機会が与えられた。1136

モデルは2台のカメラ映像などをobserveで確認し、set_motionで進行方向と速度を指示し、必要に応じてstop_nowで停止する。一度に一つずつ指示を出す方式だ。コースは人のいない駐車場に設けられ、運転席にはブレーキ操作に備える人が座っていた。各走行の映像や操作記録も公開されている。511

4モデルの結果

Astraの初回はコースの49％地点で終了した。研究者が失敗を振り返るよう促した後、2回目に134.7メートルを5分22秒で完走した。1534 停車時間を含む平均速度は約時速1.5キロ（0.94マイル）。これは平均値であり、走行中の速度が常に時速1マイル未満だったという意味ではない。34

ほかの3モデルは完走していない。Claude Fable 5.1の最高到達率は45％で、Grok 4.6とGPT-5.6 Solはさらに短い距離で止まった。最初の曲がり角は、多くのモデルがつまずいた地点と報じられている。440 したがって「初の完走」はこの比較試験での結果であって、あらゆる市販モデルや走行環境を検証したという意味ではない。1114

費用はどれくらいか

DrivingBenchが公開した完走回の記録では、使用量は660万トークン、モデルの推論費用は7.74米ドル。この134.7メートルの費用を単純に1マイルへ換算すると、約92.47米ドル／マイルになる。34 ただし、短い1回の走行から求めた数字であり、長距離走行の実測単価ではない。車両、機器、人による監督の費用も含まれない。1134

別の比較記事には、Astraの2回の挑戦を合計して約9.75米ドルという数字もある。一方、7.74米ドルは完走した2回目の記録だ。同じ走行について異なる価格が報告されたものとして扱うべきではない。834

証明されたこと、されていないこと

今回の成果は、汎用AIモデルがカメラから得た情報を基に操作を選び、フィードバックを受けた後、実車で一つの課題を達成できたことを示す。シミュレーションだけの成功とは異なる、実世界での実証だ。3615

一方、試験は短い固定コースでの低速走行であり、人がいつでもブレーキを踏める状態だった。交通のある道路での安定した運転、監督者なしでの緊急対応、長距離での採算性は示していない。51134 今回は、慎重に管理された条件下での能力の実証であり、検証済みの自動運転システムに代わるものではない。