His car was an autopilot as he drove through Fontana, California.

カリフォルニア州フォンタナを走る彼の車は自動操縦だった。

At about 2.30 AM, an overturned semi-truck appeared in front of him.

午前2時半頃、彼の目の前に横転したセミトラックが現れた。

Moments later, he was killed.

その数分後、彼は殺された。

The 35-year-old left behind his wife and two kids.

35歳の彼は妻と2人の子供を残した。

This crash is one of more than a thousand that Tesla has submitted to federal regulators since 2021, the details of which have been hidden from the public.

この事故は、テスラが2021年以降に連邦規制当局に提出した1000件以上の事故のひとつであり、その詳細は一般には隠されてきた。

Video and data gathered from these crashes by The Wall Street Journal shows that Tesla's heavy reliance on cameras for its autopilot technology, which differs from the rest of the industry, is putting the public at risk. Tesla's operating an autopilot have been involved in hundreds of crashes across U.S. roads and highways since 2016.

ウォール・ストリート・ジャーナル紙がこれらの事故から収集したビデオとデータは、テスラが他の業界とは異なる自動操縦技術をカメラに大きく依存していることが、一般市民を危険にさらしていることを示している。 自動操縦で走行するテスラは、2016年以降、米国の道路や高速道路で数百件の衝突事故を起こしている。

Over the years, Tesla CEO Elon Musk has maintained the technology is safe.

テスラのイーロン・マスクCEOは長年にわたり、この技術は安全だと主張してきた。

I do think that long-term, it can reduce accidents by a factor of 10.

長期的に見れば、事故を10分の1に減らすことは可能だと思う。

We're solving just a very important part of AI and one that can ultimately save millions of lives and prevent tens of millions of serious injuries.

私たちはAIの非常に重要な部分を解決しており、最終的には何百万人もの命を救い、何千万人もの重傷を防ぐことができる。

The safety for a mile is better than the safety for a car.

マイルの安全性は車の安全性よりも優れている。

Human driving.

人間の運転。

Leading expert on autonomous driving, Missy Cummings, who's been critical of Tesla, warned of the risks of semi-autonomous vehicles in 2016.

テスラに批判的な自律走行の第一人者ミッシー・カミングスは、2016年に半自律走行車のリスクを警告した。

There is no question that someone is going to die in this technology.

この技術で誰かが死ぬことは間違いない。

The question is when.

問題はその時期だ。

Cummings has also worked as a safety advisor for the federal regulator, the National Highway Traffic Safety Administration, or NHTSA.

カミングスはまた、連邦規制当局である国家道路交通安全局（NHTSA）の安全アドバイザーとしても働いてきた。

I am besieged with requests from families of people who have been killed in Tesla crashes.

テスラの墜落事故で亡くなった人たちの遺族から、私はたくさんの依頼を受けている。

It's really tough to explain to them that this is the way the tech was designed.

この技術はこのように設計されたのだと説明するのは本当に難しい。

Since 2021, NHTSA has launched a series of investigations into Autopilot.

2021年以降、NHTSAはオートパイロットに関する一連の調査を開始した。

They've released little information about them and the cars remain on the road.

彼らはほとんど情報を公開しておらず、車は道路上に残っている。

Also in 2021, NHTSA ordered carmakers to report all serious crashes involving semi-autonomous driving systems like Autopilot.

また2021年、NHTSAは自動車メーカー各社に対し、オートパイロットのような半自動運転システムが関係するすべての重大事故を報告するよう命じた。

But much of the data Tesla submitted has been hidden from public view because the company considers it proprietary.

しかし、テスラが提出したデータの多くは、同社が所有権を有すると判断したため、一般には公開されていない。

To unlock it, the journal gathered reports from individual states and matched them with the crash data Tesla submitted to NHTSA and found that longstanding concerns about the Autopilot technology are showing up on America's roads.

それを解き明かすため、同誌は各州からの報告書を集め、テスラがNHTSAに提出した事故データと照合したところ、オートパイロット技術に対する長年の懸念がアメリカの道路に現れていることが判明した。

Of the 1,000-plus crashes Tesla submitted so far, the journal pieced together 222 and found that 44 of them occurred when Teslas in Autopilot veered suddenly. 31 occurred when a Tesla in Autopilot failed to stop or yield for an obstacle in front of it.

テスラがこれまでに提出した1,000件以上の事故のうち、222件について同誌がまとめたところ、44件はオートパイロットのテスラが急ハンドルを切ったために発生したものだった。31件は、オートパイロット中のテスラが前方の障害物に対して停止または降車しなかった場合に発生した。

Orlando, Florida.

フロリダ州オーランド

A Model 3 drove into the back of a stopped police car that was attending to a disabled vehicle.

モデル3が、故障車両に対応中で停車中のパトカーの後部に突っ込んだのだ。

Guadalupe County, Texas.

テキサス州グアダルーペ郡

A Model 3 plowed through an intersection and off the road.

モデル3が交差点を突っ切り、道路から外れた。

These failure-to-stop crashes, like the one that killed Steven Hendrickson, account for the most serious injuries and deaths in the cases the journal unlocked.

スティーブン・ヘンドリクソンが死亡した事故のように、停止に失敗した事故は、同誌が解き明かした事例の中で最も深刻な負傷と死亡の原因となっている。

I had to hang up the phone and look at both my kids as they're crying, and they're telling me to tell them it's not true, that their dad was in a car accident, and he won't be coming home.

電話を切って、泣いている子供たちを見て、そんなことはない、お父さんは交通事故に遭って帰ってこないと言ってくれと言わなければならなかった。

Tesla has said drivers operating in Autopilot need to be ready to take control at all times.

テスラは、オートパイロットで運転するドライバーは、常にコントロールできる状態にしておく必要があると述べている。

They say Steven Hendrickson was warned to keep his hands on the wheel 19 times before he crashed and that his car initiated braking before impact.

スティーブン・ヘンドリクソンは事故前に19回もハンドルから手を離すよう警告され、衝突前にブレーキがかかったという。

But whether or not a driver is alert, it's important to know how Autopilot performed, and that can only be seen through the large amounts of internal video and data Teslas record.

しかし、ドライバーが警戒していようがいまいが、オートパイロットがどのようなパフォーマンスを発揮したかを知ることは重要であり、それはテスラが記録する大量の内部ビデオやデータによってのみ知ることができる。

The journal obtained video and partial data from the Hendrickson crash and asked experts to analyze it.

同誌はヘンドリクソン事故のビデオとデータの一部を入手し、専門家に分析を依頼した。

The kind of things that tend to go wrong with these systems are things like it was not trained on the pictures of an overturned double trailer.

こういったシステムでうまくいかないのは、横転したダブルトレーラーの写真で訓練されていなかったというようなことだ。

It just didn't know what it was.

ただ、それが何なのか分からなかった。

There were some lights there, but the lights were in unusual positions.

そこにはいくつかの明かりがあったが、その明かりはいつもと違う位置にあった。

A person would have clearly said something big is in the middle of the road, but the way machine learning works is it trains it on a bunch of examples, and if it encounters something it doesn't have a bunch of examples for, it may have no idea what's going on.

しかし、機械学習は多くの例に基づいて学習するため、多くの例を持っていないものに遭遇すると、何が起こっているのかわからなくなる可能性がある。

Experts say this illustrates a fundamental flaw in the Autopilot technology.

専門家によれば、これはオートパイロット技術の根本的な欠陥を示すものだという。

It relies mainly on cameras or computer vision, with radar as a backup in some models.

主にカメラかコンピューター・ビジョンに依存し、一部のモデルではレーダーがバックアップとなる。

Other driving assist cars, they have radar, computer vision, and LIDAR, laser ranging, that kind of helps you detect obstacles.

他の運転支援車には、レーダー、コンピュータービジョン、LIDAR（レーザー測距）があり、障害物の検知を助けてくれる。

But the LIDAR is very expensive.

しかし、ライダーは非常に高価だ。

Expensive sensors that are unnecessary.

不必要な高価なセンサー。

It's like having a whole bunch of expensive appendices.

高価な付録がたくさんついているようなものだ。

Instead, Tesla's camera-based system relies on humans to train it on obstacles it may encounter.

代わりに、テスラのカメラベースのシステムは、遭遇する可能性のある障害物について人間が訓練することに依存している。

Even though people think these cars are learning while they're driving, they're not.

これらの車は運転中に学習していると思われているが、そうではない。

They're only learning at the rate that the companies are deciding to retrain the algorithms.

企業がアルゴリズムの再教育を決定する速度でしか学習していないのだ。

So I'm gonna turn Autopilot on right now.

だから今すぐオートパイロットをオンにする。

I just pull my finger down like that one time.

一度だけ、そうやって指を引っ込めたんだ。

As you can see on the screen, the visualizations have started.

スクリーンに見えるように、ビジュアライゼーションが始まった。

John Bernal is a former Tesla employee who was fired in 2022 after posting videos of Autopilot failures.

ジョン・バーナルはテスラの元従業員で、オートパイロットの不具合の動画を投稿した後、2022年に解雇された。

Tesla has not commented publicly on his dismissal.

テスラは彼の解雇について公にはコメントしていない。

So as we go through this downtown, you'll see a lot of cars being visualized, just kind of on the side of the road being parked.

ダウンタウンを通り抜けると、多くの車が道路脇に駐車されているのが見えるだろう。

You'll see pedestrians walking the sidewalk.

歩道を歩く歩行者を見かけるだろう。

I originally started at Tesla in August 2020 as a data annotation specialist.

私はもともと、データ注釈のスペシャリストとして2020年8月にテスラに入社しました。

That role primarily relied on me taking image data and labeling it to train the technology on what a car was, what a pedestrian was, maybe an animal, a lane line, or what a red light was.

その役割は、主に私が画像データを取り込み、ラベリングして、車とは何か、歩行者とは何か、動物とは何か、車線とは何か、赤信号とは何か、といった技術を訓練することにあった。

That way, with this image data training, the vehicle would then know how to operate in a real-world situation when that data came through the cameras and through the car's computer.

そうすることで、この画像データのトレーニングによって、車両は、カメラを通して車のコンピューターにデータが送られてきたときに、実際の状況でどのように操作すればよいかを知ることができる。

The car has eight cameras, specifically three right here in the front.

この車には8つのカメラがあり、特にフロントにある3つのカメラが重要だ。

And so as that truck just went across us, it's actually going through the plane of multiple different cameras.

トラックは私たちの前を横切り、複数のカメラの前を通過した。

And one camera, it may have looked perfectly on the ground and centered, but another camera, it could have been six feet ahead or six feet behind or maybe five feet floating in the air.

そして、あるカメラでは地面にぴったりと固定され、中央に位置していたかもしれないが、別のカメラでは6フィート前方や6フィート後方、あるいは5フィート宙に浮いていたかもしれない。

And those are things I've noticed while labeling these image clips, is that these cameras are not calibrated properly.

そして、これらの画像クリップにラベリングしている間に気づいたことは、これらのカメラが適切にキャリブレーションされていないということだ。

And so what looks true in one camera will not be true in another camera.

だから、あるカメラでは正しく見えても、別のカメラでは正しくない。

If the cameras aren't seeing the same thing, they can encounter significant challenges identifying obstacles.

カメラが同じものを見ていない場合、障害物を特定するのに大きな問題が生じる可能性がある。

We can see this in an autopilot crash similar to Steven Hendrickson's near Los Angeles in 2021.

2021年にロサンゼルス近郊で起きたスティーブン・ヘンドリクソンの事故と同じような自動操縦による事故が起きるかもしれない。

The Journal obtained a rare set of raw data for the Tesla in this crash from an anonymous hacker.

Journal』紙は、匿名のハッカーからこの事故のテスラの珍しい生データを入手した。

When a crashed pickup truck becomes visible on the road, one of the car's cameras sees it, but the other doesn't.

衝突したピックアップトラックが道路に現れると、車のカメラの1台はそれをとらえるが、もう1台はとらえない。

Then, as the obstacle gets closer, the Tesla doesn't recognize it, and it crashes at full speed.

そして障害物が近づくにつれ、テスラはそれを認識できなくなり、全速力でクラッシュする。

Getting this degree of information off a Tesla after it crashes is nearly impossible for the average driver.

クラッシュしたテスラからこの程度の情報を得ることは、一般のドライバーには不可能に近い。

Tesla says they provide drivers with hundreds of data points with granularity down to the millisecond in a user-friendly format.

テスラは、ミリ秒単位の粒度で何百ものデータポイントを使いやすいフォーマットでドライバーに提供するという。

But that information doesn't show the exact decisions Autopilot made.

しかし、その情報はオートパイロットが下した正確な判断を示すものではない。

Those details need to be extracted from the car's internal computer.

これらの詳細は、車の内部コンピューターから抽出する必要がある。

A Tesla's pretty much a computer on wheels.

テスラは車輪の上にコンピューターが乗っているようなものだ。

I work on salvage Teslas, usually in accidents, wrecks.

私はテスラのサルベージを担当しているが、たいていは事故車や大破車だ。

I've seen a lot of videos where it's captured a lot of the drivers being reckless, and I've seen videos where it gives you that question mark of, like, how did that happen?

無謀な運転をしているドライバーの姿を捉えたビデオもたくさん見てきたし、どうしてこんなことになったんだろうという疑問符がつくようなビデオも見てきた。

And it makes you curious, like, was it the driver or was it the Autopilot?

ドライバーのせいなのか、それともオートパイロットのせいなのか？

The video only tells part of the story.

ビデオはストーリーの一部しか伝えていない。

The data on the car's computer gives a fuller picture.

クルマのコンピューターに記録されたデータから、その全貌を知ることができる。

The computers, they all report data and link to Tesla mothership.

コンピューターはすべてデータを報告し、テスラ母船にリンクしている。

And we have the computer off.

コンピューターも切ってある。

Diaz sends Autopilot computers he doesn't need across the country to a hacker who then extracts the information.

ディアスは必要のないオートパイロットのコンピュータをハッカーに送り、情報を抜き取る。

Janelle Hendrickson has not been able to get data from her husband's car.

ジャネル・ヘンドリクソンは夫の車からデータを取得できていない。

Her lawyers requested it over a year ago.

彼女の弁護士は1年以上前に要請していた。

Tesla says they're in the process of gathering it.

テスラはそれを集めている最中だという。

It's actually been really difficult to get any information about this.

この件について情報を得るのは本当に難しかった。

We know that Tesla themselves has all the video and all the information, but they will not share it.

私たちは、テスラ自身がすべてのビデオとすべての情報を持っていることを知っていますが、彼らはそれを共有しようとしません。

One thing that's not reflected in the car's data is the driver's confidence in the technology.

クルマのデータに反映されていないことのひとつは、ドライバーのテクノロジーに対する信頼感だ。

He trusted that Autopilot, obviously, with his life.

彼はオートパイロットに命を託していた。

He trusted it with my kids' lives.

彼は私の子供たちの命を託してくれた。

He said that it let him be a little bit less worried when he was driving so much.

そのおかげで、運転が多くても少しは心配が減ったという。

He'd leave about 3 a.m. to get to work by 6 all over SoCal.

彼は午前3時頃に家を出て、カリフォルニアのあちこちで6時までに出勤していた。

If the cars do a pretty good job, not perfect, but pretty good, we develop a false sense of trust in them.

クルマが完璧ではないが、かなりいい仕事をしてくれれば、私たちはクルマに対して誤った信頼感を抱くようになる。

And this overconfidence is, it's both coming from the lovers of the tech, but it's also coming from the top down.

そして、この過信は、技術愛好家から来るものであると同時に、トップダウンから来るものでもある。

A Model S and Model X, at this point, can drive autonomously with greater safety than a person.

モデルSとモデルXは、現時点では人間よりも安全な自律走行が可能である。

We've gone over this multiple times, like, are we sure we have the right sensor suite?

何度も確認したんだ。正しいセンサー・スイートを持っているのか？

Should we add anything more?

これ以上何か加えるべきだろうか？

No.

そうだ。

The car currently drives me around Austin most of the time with no interventions.

現在、このクルマはオースティンの街をほとんど無介入で走り回っている。

The Department of Justice is investigating Tesla for its marketing of Autopilot.

司法省はオートパイロットのマーケティングについてテスラを調査している。

Tesla disputes claims they misled the public about the car's capabilities.

テスラは車の性能について大衆を欺いたという主張に反論している。

Janelle Hendrickson's case against Tesla is set to go to trial in 2025.

ジャネル・ヘンドリクソンのテスラに対する裁判は2025年に開かれる。

People are still gonna buy Tesla.

それでも人々はテスラを買うだろう。

They're still gonna support Elon Musk.

彼らはまだイーロン・マスクを支持するつもりだ。

Doesn't matter how many accidents there are.

事故が何件あろうと関係ない。

But at least understand your car and understand your car's capability before you just put your entire life behind that.

しかし、少なくとも自分のクルマを理解し、自分のクルマの能力を理解した上で、自分の人生すべてを賭けるのだ。

Computer vision is such a deeply flawed technology.

コンピューター・ビジョンは非常に欠陥のある技術だ。

And we're not doing enough to determine how to fix its gaps and how to make it recognize objects.

そして、そのギャップをどのように修正し、どのように物体を認識させるかを決定するのに十分なことをしていない。

I look into my crystal ball.

私は水晶玉を覗き込む。

You know, what do I see coming?

どうなるかな？

I see that having the car do most of the driving for you and requiring you to pay attention to make sure nothing bad happens.

私は、クルマがあなたのために運転のほとんどを行い、あなたは悪いことが起こらないように注意を払う必要があると見ている。

I don't think this is going to be a long-term technology that we're gonna keep in the cars.

私は、この技術が長期にわたって自動車に搭載され続ける技術になるとは思わない。