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Physical AI 天候とエッジケース — Tesla FSD 対 Waymo：雨・雪・霧・工事区間のベンチマーク

Waymo は商業運用で雪上走行を行わない。Tesla FSD カメラは太陽光グレアに脆弱。レーダーは雨と霧で両アーキテクチャを支える全天候センサー。降雪が Waymo の商業拡大最大のボトルネック。

Physical AI ベンチマークシリーズ第 153 回 — Physical AI 天候とエッジケース：Tesla FSD と Waymo が雨・雪・霧・工事区間および長尾の異常シナリオをどう処理するか

天候とエッジケースは自動運転技術において最も技術的難易度が高い次元であり、Tesla も Waymo も全国規模の完全無人商業展開を実現できていない主要因の一つです。悪条件下のセンサー物理特性、各社が課す運用設計領域（ODD）制約、そして訓練データでは完全に網羅できない長尾の異常シナリオが、現在の AV 技術の実質的な上限を規定しています。本稿は Physical AI ベンチマークシリーズ第 153 回として、悪天候下のセンサー物理特性を評価し、会社・天候タイプ別の ODD 制約をマッピングし、記録されたエッジケース障害を整理した上で、二大 Physical AI アーキテクチャを天候・エッジケース次元全体で比較するスコアカードを提供します。

「（推定）」と表記されたすべての数値は、公開開示情報・業界調査・インシデント報告・アナリスト推定から導出されており、独自に検証された一次データではありません。

第 1 節 — センサー物理学：天候がカメラ・ライダー・レーダーに与える影響

センサー種別	降雨影響	降雪影響	霧影響	強光/グレア	夜間
カメラ（可視光）	中程度の劣化——レンズの水滴が明瞭度を低下；大雨は人間の視界と同様に視認性を低下	大きな劣化——レンズの積雪がカメラを機能不全に；降雪が視覚ノイズを生成	中程度から深刻——霧が光を散乱し、コントラストと感知距離を低下	深刻——直射日光がカメラを一時的に盲点化；NHTSA が Tesla FSD 太陽光グレア問題を調査	中程度——街灯と前照灯に依存；能動照明なし
ライダー（レーザーパルス）	中程度——雨滴がレーザー反射を散乱；大雨が誤検知を増加	深刻——雪片が強いレーザー回波を生成し固体物体を模倣；センサー窓の積雪が光束を遮断	深刻——水滴が 905nm および 1550nm レーザーを散乱；有効感知距離を大幅に短縮	影響極小——ライダーは能動照明のため可視光グレアの影響を受けない	優秀——能動照明で周囲光に非依存
レーダー（ミリ波）	優秀——レーダーは雨水を高い透過率で透過；劣化は極小	良好——レーダーは雪を透過；一部レドームの積雪が信号に影響する可能性	優秀——レーダーは霧を透過；劣化は極小	優秀——可視光の影響を受けない	優秀——能動照明で周囲光に非依存
カメラ+レーダー融合（Tesla HW4）	大雨時にカメラ劣化；レーダーが検知維持——融合で安全マージンを確保	大雪時にカメラ深刻劣化；レーダーが維持するがライダーバックアップなし	霧でカメラ劣化；レーダー維持——カメラのみより大幅に優位	カメラがグレアに脆弱；レーダーは非影響——NHTSA 調査後 OTA 改善展開	カメラは前照灯に依存；レーダーが能動検知を提供
カメラ+ライダー+レーダー融合（Waymo）	カメラ劣化；ライダー中程度劣化；レーダー優秀——三重冗長性が耐性を提供	カメラ深刻劣化；ライダー深刻劣化；レーダー良好——大雪時に二重の弱点	カメラ劣化；ライダー深刻劣化；レーダー優秀——レーダーが重要な全天候センサー	カメラがグレアに脆弱；ライダーとレーダーは可視光非依存——グレアへの構造的優位	カメラは周囲光が必要；ライダーとレーダーが能動照明——二重能動センサー優位
核心的洞察	レーダーが全天候センサー；ライダーは強降水で機能低下；カメラはグレアと暗闇で機能低下。Tesla のカメラ+レーダーはレーダーにより雨・霧・夜間で耐性を発揮。Waymo の三重融合は冗長性があるが、ライダーの雪中弱点は実際の運用上のギャップ。

第 2 節 — 各社の運用設計領域（ODD）制約

ODD は AV システムが人間の監督なしに運用できる条件を定義します。ODD 制約はセンサー性能と同様に重要であり、センサー融合が優れているシステムでも、ODD が重要な地理市場を除外すれば商業的に制約を受けます。

条件	Waymo 商業 ODD	Tesla FSD 監督付き ODD	Tesla Robotaxi Austin ODD（推定）	備考
軽度から中程度の降雨	速度制限付きで運用（推定）	通常運用	通常運用（推定）	両者とも軽中度の降雨で運用可能
大雨	制限付き運用；大雨は安全停止をトリガーする可能性（推定）	運用可能だが離脱率上昇（推定）	制限付き（推定）	大雨は両社のシステム能力を低下させる
降雪（程度を問わず）	非運用——Waymo は雪上で商業的に運用しない；全 4 商業市場（SF・フェニックス・LA・オースティン）が低降雪地域；明確な ODD 制約	監督付き FSD：ドライバーが責任を負う形で雪中での使用可能；介入率が高い（推定）	Austin ODD 外（オースティンは降雪がほぼない）	Waymo の明確な雪上除外は根本的な地理的拡大障壁
軽度から中程度の霧	通常運用	通常運用	通常運用（推定）	両者とも軽中度の霧で運用可能
濃霧	速度低下；ほぼゼロ視程の濃霧は安全停止をトリガーする可能性（推定）	ドライバーの介入率が濃霧で上昇	制限付き（推定）	濃霧は両アーキテクチャに課題
夜間	完全運用——ライダー能動照明とレーダーが周囲光非依存	完全運用——カメラ+前照灯+レーダー	完全運用（推定）	Waymo は二重能動照明センサーにより構造的夜間優位
太陽光グレア	完全運用——ライダーとレーダーが可視光グレアの影響を受けない	NHTSA 調査済み；OTA 更新で改善；残存カメラグレアリスク	残存グレア課題（推定）	ライダーとレーダーを通じた Waymo の構造的優位
工事区間	事前地図更新が必要；未マッピング工事は安全停止とリモートアシスタンス要求をトリガー（推定）	ドライバーが継続監視；工事区間での離脱率は明らかに高い	継続的な課題（推定）	両社とも訓練データや HD マップにない新規工事レイアウトへの対応が困難
未標示または色褪せた路面標示	困難——HD マップが車線コンテキストを提供するが、色褪せた標示が車線検知の信頼度を低下	非常に困難——FSD は可視の車線標示に大きく依存；色褪せた標示は記録された障害モード	継続的な課題（推定）	カメラベースの車線検知は路面標示の劣化に対して構造的脆弱性
臨時交通規制（旗振り誘導員）	安全停止+リモートアシスタンス；AV は人間の誘導員のジェスチャーを確実に解釈できない（推定）	記録された FSD 障害モード；人間の誘導員がいる場合はドライバー介入が必要	継続的な課題（推定）	交通規制のための人間のジェスチャー解釈は全社で未解決の AV 問題

第 3 節 — Tesla FSD の記録されたエッジケース課題

エッジケース	FSD の挙動	現状	備考
太陽光グレア（カメラ直接盲点化）	FSD は直射太陽光グレアイベント中に視覚入力を一時的に失う；NHTSA が 2024 年に調査	OTA 更新展開済み；極端なグレア条件での残存リスク	純カメラ視覚入力はカメラが太陽光で盲点化された際のバックアップセンサーがない
ファントムブレーキ	FSD が実際の危険でない物体に対して予期しない急制動を適用；NHTSA が 2023 年に調査	OTA 更新で頻度を大幅改善；散発的な報告が継続	ファントムブレーキが実際の追突事故を引き起こした；NHTSA が重大な安全懸念として分類
工事区間（新規レイアウト）	FSD が訓練データのパターンに一致しない工事設定で車線境界を誤認識；ドライバー介入が必要	継続的な改善領域；工事区間での離脱率が依然高い（推定）	新規工事構成は定義上事前訓練不可能——根本的な長尾課題
緊急車両（静止）	FSD が最初は静止した緊急車両を認識できなかった；NHTSA が 2021 年に調査	OTA 更新で改善；NHTSA が継続監視	異常な位置の緊急車両（静止・傾斜・複雑な光パターン）が依然困難
ラウンドアバウト	FSD は多車線ラウンドアバウトのナビゲーションで苦戦；ドライバーが手動制御に切り替えることが多い	継続的な改善領域；v14 以降で進展中	ラウンドアバウトは管轄区域で異なる優先通行規則を持つ；多車線ナビゲーションには複雑なギャップ受入決定が必要
低速都市の複雑性	FSD は高速道路速度では良好；複雑な都市低速シナリオでは性能低下	v12 および v13 のエンドツーエンド神経網により大幅改善	エンドツーエンドモデルはルールベースの前任者より低速複雑シナリオを大幅改善
交通を横断する左折	歴史的に困難；ドライバーは複雑な無保護左折でしばしば離脱	v13 および v14 で改善中；離脱率は直進走行より依然高い（推定）	無保護左折は時間的プレッシャー下でのギャップ受入決定が必要
自転車乗りとスクーター	不一般的な二輪車両での分類課題；都市の自転車レーンでの予測誤差	継続的な改善；神経網アプローチはルールベースより新型物体を良好に処理	一般的でない車両タイプは訓練データでの比率が低く、訓練分布内のエッジケースとなる

第 4 節 — Waymo のエッジケース対応

エッジケース	Waymo の挙動	現状	備考
工事区間（事前マッピング済み）	良好——HD マップに既知の工事レイアウトが収録；車両はマッピング済み区域で高い信頼度でナビゲート	既知の工事区間で強力なパフォーマンス	マッピングチームが工事区間を更新；区域ごとのターンアラウンド時間は推定 1〜7 日
工事区間（未マッピング）	車両が安全に減速停止；リモートオペレーターに連絡；ルート再計算または指示待ちが可能	既知の運用ギャップ——新規工事はリモートアシスタンスが必要；自己解決不可能	HD マップのタイムリーな更新への依存が、マップ更新間隔中の突発的道路変更で脆弱性を生む
緊急車両	Waymo は緊急車両（警告灯とサイレン作動）への確実な譲歩を示すパフォーマンスデータを公開	強力——緊急車両対応への専用訓練；ライダーとレーダーがあらゆる光線条件で緊急車両を検知	Waymo の緊急車両譲歩の記録は最も公開証拠がある安全能力の一つ
歩行者行動（異常）	無断横断・異常な横断パターン・混雑した歩道——Waymo はサンフランシスコの都市歩行者行動で豊富な訓練	訓練済み市場で強力；新しい地理的市場では異なる可能性	サンフランシスコの密で多様な都市歩行者環境は世界最高の AV 歩行者エッジケース訓練場
自転車乗り	強力——都市サイクリングは Waymo 訓練市場で一般的；HD マップが自転車レーンを記録	自転車インフラを持つマッピング済み市場で強力	自転車レーン HD マップコンテキストがセンサーベースの自転車乗り検知を強化；カメラ+ライダーが純カメラより優れた分類を提供
夜間および低照明	強力——ライダー能動照明とレーダーが周囲光非依存；カメラ品質がより重要でなくなる	構造的優位——周囲光に非依存な二つの能動照明センサー	Waymo の二重能動照明アーキテクチャが真の構造的夜間優位を提供
大雨	性能低下——ライダーの点群が大雨で大幅劣化；安全停止をトリガーする可能性	既知のギャップ；低降水量市場（SF・フェニックス・LA・オースティン）での運用で部分的に緩和	地理的 ODD 選択が大雨の脆弱性を部分的に緩和するが、サービス可能市場を制限
降雪	商業的に雪上では運用しない——全四つの現在の商業市場にわたる明確な ODD 制約	継続的な能力ギャップ；ライダーの雪中問題を解決せずに降雪密集市場への商業拡大は不可能	雪地市場（シカゴ・ボストン・ニューヨーク・デンバー）への拡大にはライダーの雪中問題解決または監督運用限定の受け入れが必要

第 5 節 — 天候とエッジケースのベンチマークスコアカード

条件	Tesla FSD の優位性	Waymo の優位性	優劣判定	備考
軽度から中程度の降雨	カメラ+レーダーが良好に対応	カメラ+ライダー+レーダーが良好に対応	互角	両者とも軽中度の降雨で運用可能；レーダーが両アーキテクチャの耐性の鍵
降雪	カメラ+レーダー——レーダーが雪中で堅牢；カメラは劣化するがドライバーが監督	商業的に雪上では運用しない	Tesla（監督付きで試行可能；Waymo は完全に除外）	Tesla はドライバー監督下で雪地市場での運用可能；Waymo は商業的雪地運用から完全に除外
霧	カメラ劣化；レーダー維持；全体的な能力低下	カメラ劣化；ライダーが濃霧で劣化；レーダー維持	互角（レーダーが両者を救済）	両アーキテクチャとも濃霧では制限される；レーダーが両者の重要な全天候センサー
太陽光グレア	カメラベース；NHTSA 調査済み；OTA 改善済みだが残存カメラグレアリスク	ライダーとレーダーが可視光グレアの影響を受けない；構造的なグレア問題なし	Waymo	Waymo は非カメラ能動センサーを通じて太陽光グレアへの真の構造的優位を持つ
夜間	カメラ（周囲光が必要）+レーダー（能動）	カメラ+ライダー（能動照明）+レーダー（能動）	Waymo（二重能動照明）	Waymo の二つの能動照明センサーが構造的夜間優位を提供
工事区間	離脱率が高い；通常ドライバー介入が必要	事前マッピング済み区域では良好；未マッピング区域では停止；リモートオペレーターが支援	互角（異なる制限）	Tesla はドライバーに依存；Waymo はマップの最新性とリモートオペレーターに依存
複雑な都市の歩行者	エンドツーエンド神経網が複雑な歩行者シナリオで改善中	豊富な歩行者訓練データを持つ訓練済み都市市場で強力	やや Waymo（無人都市走行マイルの訓練が多い）	Waymo は複雑な歩行者環境でより多くの無人都市走行マイルを蓄積
地理的拡大	監督付き FSD で雪地および氷上市場での運用可能；より広い地理的 ODD	商業的無人運転は低降雪地域に制限	Tesla（監督下でより広い地理的 ODD）	Tesla のカメラ+レーダーはすべての天候で監督付き FSD を可能にする；Waymo は雪地で商業的無人運転不可
総合評価	Tesla のカメラ+レーダーアーキテクチャはレーダーにより雨・霧・夜間で天候耐性を持つ；直射太陽光グレアへの構造的脆弱性があり、雪地市場ではドライバー監督に依存。Waymo の三重融合はグレアと夜間で優位；ライダーにより強降水で構造的制限があり、商業的に雪地市場から除外される。逆説：Waymo の多センサー冗長性は運用域内でより多くの条件をより良く処理するが、Tesla のカメラ+レーダーは監督下でより広い地理的条件（雪地市場を含む）をカバーする。全国規模の商業無人展開には、今日どちらのアーキテクチャも天候を完全に解決していないが、降雪の解決が Waymo のより大きな商業拡大のボトルネック。

注記： 「（推定）」と表記されたすべての数値は、2026 年中頃時点の公開開示情報・業界調査・アナリスト推定・NHTSA 調査報告・報告データから導出されています。本稿は安全認証や規制評価を構成するものではありません。