自動運転アルゴリズムエンジニアがLLMを学び始めて感じたこと
Zenn / 3/12/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- LLMを学ぶことで自動運転開発の意思決定に新しい視点が生まれた
- 学習過程でデータ品質・プロンプト設計・評価指標の重要性を痛感した
- 実装の難易度と計算コストの現実的な制約が現場の取り組み方を変えると気づいた
- 将来の開発プロセスにおいて、AI/LLMを組み込んだワークフローがチームに及ぼす影響を見通せた
1. 自己紹介
今まで主に画像認識や自動運転分野のアルゴリズム開発に携わりました。
特に、自動運転におけるSLAMやセンサフュージョンによる自己位置推定の研究開発を中心に仕事をしました。
最近大規模モデルが急速に発展して、これまでのAIと違うアプローチだと感じてます。
そのため、現在LLMについて、実際に手を動かしながら学習しています。
この記事では、自動運転の開発の視点から、LLMを学び始めて感じたことを書いてみたいと思います。
2. なぜLLMを学び始める
ここ数年、LLMの進化はとても速いと感じています。
これまでのAI開発では、問題ごとにアルゴリズムを設計し、モデルを作り...
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