【自動運転開発の最前線に立つドライバーに密着】 「クルマと生きる。自動運転を作るドライバー達 Part3」を公開しました。 ▼視聴はこちら レーシングドライバー、カート場運営、タクシー運転手。 数々の挑戦と経験を重ね、チューリングに入社した自動運転開発ドライバー・田中。 雨天のデータ収集に密着し、これまでどのような道を辿ってきたのかを語っていただきました。

【チューリポ公開しました！】 「この規模を、このスピードで、学習を加速する基盤へ。——チューリングのインフラをつくる二人」 ▼記事全文はこちら AIの推論基盤やアプリケーション開発を経験し、学習を支える仕事を求めて入社したスタッフエンジニア 大戸。 長年IaaS基盤を作り、「この規模のインフラを、このスピードで作れるなら」と入社を決めたシニアエンジニア 神尾。 インフラチームで活躍する二人はなぜ、この挑戦を選んだのか。 どこまで技術に踏み込み、何を自分たちで変えるのか。 そして、次の仲間にどんな強さを求めているのかを二人に聞きました。

チューリングの自動運転AIは、プロドライバーの走行データから運転を学習しています。 運転技術と安全意識に自信のある人は是非ご応募ください。 ガソリン代・高速代支給、車・バイク通勤OK。多様な経歴を歓迎します。 ▼詳細はこちら ▼動画全編

【約40分ノーカット】48箇所の急カーブが続く峠道、日光・いろは坂をE2E自動運転で走る 上り20、下り28、あわせて48箇所の急カーブが続く峠道をチューリングのE2E自動運転で走った映像をYouTubeで公開しました。 道路を横断する野生の猿や、道路脇で食事中の鹿に遭遇するなど、この道ならではのイベント盛りだくさんです。 動画内ではCOO 田中とドライバー 三浦が、自動運転とドライバーの仕事などについても語っています。 ▼全編はこちら

【本日18:00〜配信！】 Turing Tech Talk#47# 「ストリーミング学習で実現する自動運転AI開発の高速化」 ▼詳細・お申し込みはこちら 自動運転AIの進化を学習速度で止めないため、1回の学習にかかる時間をいかに短縮するか。 オブジェクトストレージから直接データを読み込むストリーミング学習についてなど、MLOpsチームが取り組んできた学習パイプライン最適化の実践をお話しします。

【自動運転開発の最前線に立つ、チューリングのドライバーに密着】 「クルマと生きる。自動運転を作るドライバー達 Part1」を公開しました。 「クルマは僕にとって人生そのもの」—— モータースポーツの世界から自動運転の世界に飛び込んだドライバー・小倉が、 自身のクルマ好きのルーツから、とある1台の愛車、 そして「自動運転開発ドライバー」の仕事の醍醐味を語ります。 ▼全編動画はこちら

【当社を装った不審な採用連絡にご注意ください】 （English below） 当社（チューリング株式会社）は最近、無関係の第三者が、当社または当社グループ会社を装い、架空の役職名を用いて採用活動を行っているという不審な連絡を確認しました。 当社の採用応募や選考への参加にあたり、金銭の支払いを求めることはありません。また、銀行口座の暗証番号やクレジットカード情報、各種サービスのパスワードを伺うこともありません。不審な連絡を受けた場合は、十分にご注意ください。 ▼詳細はこちら --- [Beware of Recruitment Messages Impersonating Turing] Turing Inc. ("Turing") has recently become aware of suspicious messages in which unrelated third parties are impersonating Turing or its group companies and using fictitious job titles to recruit candidates. Turing never asks applicants to pay any fees to apply or to take part in its selection process. We also never ask for bank account PINs, credit card information, or passwords for any service. If you receive a suspicious message, please exercise caution. ▼Read more

【10月22日(木)開催！】 「Turing Tech Talk #47# ストリーミング学習で実現する自動運転AI開発の高速化」 ▼詳細・お申し込みはこちら 完全自動運転モデルの学習速度は、開発サイクルの加速度を決めます。 膨大なデータ量、複数基盤への分散、重い前処理——自動運転学習特有のボトルネックに、MLOpsチームはどのように取り組んできたのか。 より多くのモデルを、より速く試す。 自動運転AIの進化を学習速度で止めないための、MLOps高速化の現場をお届けします。

【約40分ノーカット】東京の難所を走るE2E自動運転 虎ノ門を出発し、銀座コリドー街、霞が関、首都高、青山通りへ。都心の難所をE2E自動運転で走った映像をYouTubeで公開しました。 COO 田中とCEO 山本がさまざまな話題を通じて自動運転について語っています。 ▼動画全編

【7月17日（金）自動運転車両見学会を開催！】 首都高の複雑な合流や分岐も、上手く扱えるようになってきました。 その裏側では、自動運転AIだけでなく、 データ収集車両、センサー、組み込みLinux、車載ミドルウェアなど、多くのシステムが動いています。 実際に都内を走る自動運転車両やデータ収集車両を見ながら、 開発の裏側をご紹介します。 ■ 開催日時 7月17日（金）18:30〜 ■ 開催場所 チューリング 平和島ラボ ■ 応募締切 7月14日（火）23:00 車両改造を行うラボを公開する貴重な機会です。 組み込み・ハードウェア・ソフトウェア・自動運転開発に興味のある方はぜひご参加ください。 ▼詳細・お申し込みについては コメント欄をご確認ください。 #TuringTechMeetup#

【本日 18:00より配信！】 Turing Tech Talk #40# 「世界モデル時代の自動運転 ── 2026年の最新トレンドとリアルタイム処理技術」 動画生成モデルや世界モデルを、 ロボットや自動運転へ接続する研究が加速している2026年。 今回のTech Talkでは、 「なぜ世界モデルで学習することが重要なのか」 をテーマに、最新トレンドやリアルタイム処理技術について掘り下げます。 Physical AI / 自動運転に興味のある方 ぜひご覧ください！ ▼詳細はこちら #Turing# #世界モデル# #PhysicalAI# #自動運転# #AI#

大阪市街地でのダイジェスト動画を公開します。 ハンドルやアクセル、ブレーキ介入の一切ない自動運転走行をゼロショットで実現しています。 大阪駅近くの狭い道をすり抜け、路地を抜けて広い通りへ。御堂筋の多車線道路では右折して細い道路へと入り、スケールの異なる道も滑らかに走行します。 歩行者や路上駐車の多い狭い路地も安全に通過しました。 注目していただきたいのは、随所にあらわれる「判断の質」です。 商店街を横切る交差点では、交差点内で停滞しないよう、前の車両が抜けるまであえて停止線で待機。 横断歩道に歩行者がいなくても、その先が詰まっていれば手前で停止し、交差点の中に踏み込みません。 阪神高速環状線ではぐるりと一周走行をしています。 これらはデータ収集ドライバーの質の高い運転を、AIがしっかりと学習しているからこその走りです。 チューリングは引き続き検証エリアを拡大し、完全自動運転の実現に向けて開発を加速していきます。

東京の走行データで学習したチューリングの自動運転モデルが、名古屋市街地で約30分間の無介入走行を達成しました。 こうした到達点は、モデル開発だけで実現できるものではありません。限られた車載計算資源のなかで、高性能なAIを安定して動作させるための学習・推論最適化も、欠かせない要素です。 チューリングでは、自動運転モデルの学習・推論最適化を担うソフトウェアエンジニアを募集しています。 ▶︎募集要項はコメント欄に。