Turing会社紹介資料

Turingの会社紹介資料です。（2024年5月更新）

Turingにはソフト・ハード問わずさまざまな才能が必要です。気になった方は採用ページの求人からご応募ください。

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https://tur.ing/jobs

▼Turing Tech Blog
https://zenn.dev/p/turing_motors

Transcript

1. COMPANY DECK Ver4 - May 2024
2. ©︎ 2023 Turing Motors. 2 1. 何を目指す会社か？ 2. どうやって完全自動運転を実現するのか？ 3. 3つの戦略について 1. E2E自動運転 2. マルチモーダル生成AI 3. アクセラレーター半導体 4. チーム・選考プロセスについて 5. カルチャーと待遇について 6. Appendix
3. ©︎ 2023 Turing Motors. 基本情報：当社の目標は「完全自動運転実現」 3 会社名称 Turing（チューリング）株式会社 創業年 2021年8月20日 事業内容 完全自動運転車両の開発・製造 本社所在地 東京都品川区大崎1丁目11−2 ゲートシティ大崎 イースト棟4階 工場所在地 千葉県柏市柏インター南2-4 役員 CEO：山本 一成　CTO：青木 俊介　COO：田中 大介 資本金 3,000万円（累計45.5億円の資金調達済） 社員数 45名（正社員39名、インターン・アルバイト6名） ※2024年4月現在
4. ©︎ 2023 Turing Motors. 当社の想い 4 米中では数百の自動運転・EVスタートアップが生まれ、Teslaのような時価総額100兆円を一時超えるような存在が誕 生しました。一方で日本では自動車産業からスタートアップは数えるほどしか生まれていない状況です。 日本にもたくさんの素晴らしいソフトウェア・ハードウェアエンジニアがいます。適切なリーダーシップがあれば私 たちにだって絶対に出来るはず。 日本からこの領域に挑戦する人が少ないのであればそれは逆に大きなチャンスになる。（世界で最も時価総額の高い 自動車会社である）Teslaを超えると言う人たちが出てきたっていいじゃないか。誰もやらないなら私たちがやる。 その様な思いを込めて “We Overtake Tesla” を合言葉に「完全自動運転を実現する」という前人未到の高い目標を 掲げ、チューリングは創業されました。 “We Overtake Tesla” という誓い
5. ©︎ 2023 Turing Motors. チューリングが目指す世界 5 AIは物理世界へと進出し、人間世界とより深く調和していく。 人類のグランドチャレンジ、完全自動運転を生成AIの力で超越する。 Software Is Eating the World. —Mark Andreessen 2011年に唱えられた詩はこの世界の変化を予兆しました。 2023年、生成AIによりAI Is Eating the World. と言ってもいい状態へと世界は進んでいます。 今世界ではTeslaやWayveを筆頭に米中欧のテック企業が自動運転領域で覇権争いを始めました。完全自動運転の道標がうっ すらと見え始め、人類のグランドチャレンジは手が届く距離に来ています。「完全自動運転は、人工知能が完成した未来から 見ると小さい目標だった。そう言われる日がくるでしょう」われわれは自らの手でその日を手繰り寄せたいと考えています。
6. ©︎ 2023 Turing Motors. AI先駆者・自動運転研究者・グロース企業IPO牽引者からなるリーダーシップ 6 Co-Founder, CEO 山本 一成 将棋AI ”Ponanza”を開発し将棋名人に 勝利、AI企業 HEROZの上場を牽引。 世界で戦える企業を創り上げるために チューリングを共同創業 Co-Founder, CTO 青木 俊介 米カーネギーメロン大学で自動運転の 開発に従事しPh.Dを取得。日本で産業 を興すことを誓い、チューリングを共 同創業 COO 田中 大介 Googleエバンジェリストとして活躍し 医療IT企業メドレーに参画、執行役 員/事業責任者として上場を牽引。 2023年1月チューリングのCOO就任
7. ©︎ 2023 Turing Motors. 創業から2年で圧倒的な進捗を実現 7 当社はこれまで2022年7月のシードラウンドで10億円、2023年8月のプレシリーズAラウンドで5.2億円、2024年4月に30.38 億円、累計45.58億円の資金調達を実施しています。そこで得た資金を活用して組織を作り、自動運転AI開発と車両開発の領域 で以下のようなマイルストーンを実現してきました。今後は「自動運転AI開発」にリソースを集中させ、End-to-End自動運転 AI、マルチモーダルAIや半導体の開発にリソースを集中させていきます。 2021/8 AI-based PoC 自動運転システム構築 北海道一周を（約1,500km）自動運転で走破 THE FIRST TURING CAR 1台限定で販売 Kashiwa Nova Factory の 獲得と整備完了 2021/12 2022/10 2023/2 2023/6 Navigator-Driver モデルに関する特許出願 2023/9 創業 2022/11 国内道路学習用 走行データ基盤作成 LLMで動かす車 PoC構築 マルチモーダル学習ライブラリ 「Heron」の公開 2023/10 自社開発したEV チューリング Machine Alphaを 1台製造しJMSに出展 2023/8 コアコンポーネントの サプライヤネットワーク構築 2022/4 車両改造用のガレージを獲得 2024/1 2024/2 2024/4 大崎へ本社を移転 経済産業省 GENIACに採択 約7.4億円のGPU計算資源を活用 プレシリーズA 1st Closeで 約30億円を調達 20% 達成率 完全自動運転実現
8. ©︎ 2023 Turing Motors. 8 1. 何を目指す会社か？ 2. どうやって完全自動運転を実現するのか？ 3. 3つの戦略について 1. E2E自動運転 2. マルチモーダル生成AI 3. アクセラレーター半導体 4. チーム・選考プロセスについて 5. カルチャーと待遇について 6. Appendix
9. ©︎ 2023 Turing Motors. レベル 名称 特徴 主体 Lv1 運転支援 アクセル・ブレーキ or ハンドルが部分的に自動化 人 Lv2 部分運転自動化 アクセル・ブレーキ and ハンドルが部分的に自動化 人 Lv3 条件付き運転自動化 特定の条件/領域下で運転操作の全部を代替（要ドライバー） 車 Lv4 高度運転自動化 特定の条件/領域下で運転操作の全部を代替（ドライバー不要） 車 Lv5 完全自動運転 あらゆる条件下で全ての運転操作を自動化（ドライバー不要） 車 自動運転のレベルとLv5完全自動運転の難しさについて 9 自動運転には以下の通りLv1〜Lv5 が 存在しており、当社はLv5完全自動運転をめざしています。現在市販されている車に搭載さ れている自動運転(運転支援)機能は基本的にLv2ま で で あり、Lv3やLv4の自動運転については「条件を限定」した上 で 一部の国 や地域において一部の会社や組織 が 実験的に車を走らせているという状況 で す。Lv4ま で は条件を絞ること で ある程度強引に実 現すること が 可能 で す が 、あらゆる条件に対応する必要のあるLv5の自動運転はLv4ま で とは異次元の難易度となり、現時点で 誰も成し遂げておらず、その実現のためには技術的な ブ レークスルー が 必要となります。 チューリングや他の自動車 会社の市販車の現在地 技術的な ブレークスルーが必要 ←
10. ©︎ 2023 Turing Motors. なぜ「完全自動運転」を目指すのか？ 10 レベル4の延長線上にレベル5があるように見えますが、実際はそうではありませ ん。レベル4は特定の条件下での自動運転を想定しているので、例えばルートが予 め決まっているバスなど決められた地域内での走行のみ可能となり、自家用車への 転用は難しいです。 未来を語る上でよく挙げられる自動運転の未来像、誰もが自家用車を使ってドライ ビング操作をせず目的地まで辿り着く完全自動運転の世界観は、レベル5でのみ実 現されるものです。しかしそれを実現するためには、交通整備員の誘導への対応や 複雑に信号機や標識が羅列している状況、倫理的な判断が求められるシーンにおけ る自動運転も含んでいるため、レベル4で求められる技術とは次元が異なります。 そのため、レベル5の完全自動運転を目指すのであれば、最初からレベル5を実現す るためのアプローチをとる必要があると私たちは考えています。 レベル5を実現するためのアプローチ
11. ©︎ 2023 Turing Motors. 既存の技術アプローチ（センサー＋ルールベース）では、 全てのイレギュラーケースに対応できず、完全自動運転（Lv5）は実現できない。 HDマップ GPS 様々なイレギュラーケースに柔軟に対応するのは不可能 周囲の人間や車両との協調 センサー×ルールベース：様々な状況を想定したプログラムを追加していくアプローチ 複雑な標識や指示 当社の仮説 自動運転技術の主流はどの様なもので、なぜそれだとLv5に到達しないのか？ 11 現在の自動運転技術の主流は、「センサー(LiDAR)」「HDマッ プ 」「GPS」をイン プ ット情報とし、車両の制御については様々 な状況を想定して「ルール ベ ース」 で プ ロ グ ラムを追加するというア プ ローチ で す。しかし、例えば複雑な標識や指示・周囲の 人間や車両との協調など「運転中の様々なイレ ギ ュラーケース」を全て「ルールベース」で定義することは不可能であり、この やり方ではLv5には到達しないというの が 当社の持つ仮説 で す。 日産プロパイロット2.0の場合 センサー(LiDAR)
12. ©︎ 2023 Turing Motors. 交通環境はロングテールで、アルゴリズムで対応するには限界がある 12 運転・交通の事象には大量のエッジケース・外れ値が存在します。事象が発生する頻度は少ない一方で、これらをアルゴリズム で解決するのは難しいです。すべてのケースに対応するには限界があります。複雑な交通標識、〇〇かもしれない運転、外部コ ミュニケーションには高度なコンテキスト理解が不可欠であり、それらに対応しなければなりません。数%の極めて難しい状況 に対応するには、より高度な判断能力が必要です。 多い / 簡単 頻度 運転状況の難しさ 易 小 多 難 少ない / 難しい
13. ©︎ 2023 Turing Motors. 自動運転の戦場が変わりつつある。 13 自動運転の技術基盤は「Lidar・HDマップ・ルールベース」からEnd-to-End（E2E）へと変化しています。生成AIの活用事例も 生まれており、今後ドラスティックな変化が生まれるでしょう。チューリングではこの領域にいち早くベットし世界で戦いま す。 Lidar・HDマップ・ルールベースの自動運転 カメラ映像 車両 E2E自動運転 HD-MAP Lidar カメラ 車線 認識 標識 認識 物体 認識 自己 位置 ルールベースで操舵指示 車両 生成AI（2030年頃） E2E自動運転に不足している 一般常識を生成AIが補足して レベル5の自動運転が完成する と我々は予測 世 界 は 急 速 に E2E自動運転に シフトしている 一個のAIモデル 物体 認識 マップ 認識 経路 生成 融合
14. ©︎ 2023 Turing Motors. 米・中・欧の自動運転実現に向けた進捗 14 視点を国外に向けて見ると、完全自動運転を目指しているのはTesla・Wayve・Baidu Apolloが主です。Pony.ai、Waymoはロボ タクシー中心でレベル4の自動運転に留まっています。Teslaは自動運転の領域に対して数千億円以上の開発予算を投じており、 開発メンバーも1000人以上います。またイギリスのWayveは2024年5月に約1600億円の資金調達を実施しました。中国では Baidu Apollo がレベル2+やレベル4の自動運転戦略を進めており、完全自動運転を目指しています。自動運転のシステム開発の 競争はかなり過熱しており、市販車レベルで自動運転の水準の高さをアピールしています。こういった状況から鑑みて、おそら く、2028年前後に完全自動運転AIを実現するプレイヤーは世界から出てくると私たちは考えています。米中欧では自動運転の 領域に大きな資本・人が投入されています。この領域でもしも彼らが覇権を握ることになった時、日本の自動車産業の未来は良 いシナリオへと進まない可能性が高いでしょう。
15. ©︎ 2023 Turing Motors. 研究成果・論文発表 15 1.Yuichi Inoue, Yuki Yada, Kotaro Tanahashi, Yu Yamaguchi, NuScenes-MQA: Integrated Evaluation of Captions and QA for Autonomous Driving Datasets Using Markup Annotations, Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops, pp. 930-938, 2024. 2.Kotaro Tanahashi, Yuichi Inoue, Yu Yamaguchi, Hidetatsu Yaginuma, Daiki Shiotsuka, Hiroyuki Shimatani, Kohei Iwamasa, Yushiaki Inoue, Takafumi Yamaguchi, Koki Igari, Tsukasa Horinouchi, Kento Tokuhiro, Yugo Tokuchi, Shunsuke Aoki, Evaluation of Large Language Models for Decision Making in Autonomous Driving, Symposium on Machine Learning for Autonomous Driving collocated with NeurIPS, 2023. 3.Daiki Shiotsuka, Yuto Nakamura, Kohei Iwamasa, Yu Yamaguchi, Shunsuke Aoki, Camera-based Context-aware Traffic Light Detection for Self-Driving Vehicles, Symposium on Machine Learning for Autonomous Driving collocated with NeurIPS, 2023. 4.Shunsuke Aoki, Issei Yamamoto, Daiki Shiotsuka, Yuichi Inoue, Kento Tokuhiro, Keita Miwa, SuperDriverAI: Towards Design and Implementation for End-To-End Learning-Based Autonomous Driving, IEEE Vehicular Networking Conference (IEEE VNC), pp. 195-198, 2023. ほか特許3件・意匠2件出願中 主な学術論文・国際会議論文
16. ©︎ 2023 Turing Motors. 16 1. 何を目指す会社か？ 2. どうやって完全自動運転を実現するのか？ 3. 3つの戦略について 1. E2E自動運転 2. マルチモーダル生成AI 3. アクセラレーター半導体 4. チーム・選考プロセスについて 5. カルチャーと待遇について 6. Appendix
17. ©︎ 2023 Turing Motors. 完全自動運転AIの3つの軸 17 生成AIを自動運転につなげ、高度な自動運転を実現する「マルチモーダル生成AI」、AIを車載で動かす「アクセラレータ半導 体」、車両とAIを一体化させる「E2E自動運転システム」に取り組みます。自動運転システムに関しては2025年までに東京の街 を30分間以上、人間の介入なしで自動運転を行うTokyo30というプロジェクトを立ち上げました。TeslaがFSD12.0により完全 自動運転に近い体験を生み出していますが、われわれもこの2年間で彼らに追従していきます。2030年には自動運転システムに マルチモーダル生成AI・アクセラレータ半導体を掛け合わせ、レベル5完全自動運転の実現を目指しています。 マルチモーダル生成AI アクセラレーター半導体 E2E自動運転システム
18. ©︎ 2023 Turing Motors. E2E自動運転の価値の証明 18 データ収集 AI学習 走行テスト AI開発一連の流れを 完全に内製化 カメラ映像から操舵指令までを一つのAIモデルでこなす国内初のE2E自動運転システムの実現をすべく、Tokyo30というプロジ ェクトをスタートしました。都内の道を30分以上ハンドル介入無しでE2E自動運転することを目指しています。 カメラ映像 車両 一個のAIモデル 物体 認識 マップ 認識 経路 生成
19. ©︎ 2023 Turing Motors. 自動運転モデル開発の全体像について 19 カメラ映像からBEV（Bird-Eye-View）を作り、サブタスクとして3D物体認識 & 移動予測（3D Perception & Motion Prediction）、マップ認識（Mapping）、占有率推定 (Occupancy Prediction)を作り経路生成（Planning）を行います。 multi-camera images 3D物体認識 & 移動予測 future trajectory マップ認識 Neural Network 世界を表す ベクトル 経路生成
20. ©︎ 2023 Turing Motors. 開発プロセス 20 データ収集、ラベリング、モデル開発を一気通貫で回す体制を構築しています。Data-Centricなアプローチを志向しており、モ デル構造だけではなくデータを改善していくことで全体の精度を高めていきます。 モデル開発 自動運転のモデル開発 データ収集 走行データ、地図データなど 様々なデータを収集 ラベリング 学習に回すデータをラベリング キュレーション 学習に必要なデータを選択 νϡʔϦϯά AI։ൃͷϧʔϓ
21. ©︎ 2023 Turing Motors. 開発マイルストーン 21 Tokyo30は2025年内での達成を目指しています。データ収集からモデル開発、評価の一連のプロセスを2024年内に回していく 予定です。初期は模倣学習、その後は能動学習でモデルの精度を高めていきます。 2024年 2025年 2025年12月 モデル開発 データ収集 車両開発 原理施策 実走行データを用いた机上開発 実車を用いた開発 データ収集&学習基盤の開発 テスト収集 ベースデータ収集&アノテーション 走行データ収集 地図データ制作 EPS制御開発 走行テスト Tokyo30 実現
22. ©︎ 2023 Turing Motors. マルチモーダル生成AIについて 22 2023年9月に画像・言語のマルチモーダル生成AI「Heron」をリリースしました。画像を与えると日本語でその画像を説明可 能、現在開発中のE2E自動運転と融合させることで完全自動運転の実現につなげていきます。 Q：現在は進んで良い状態か？ Q：道路の状況を説明し、どのように運転するべきか教えてください。 画像では、道路が工事中である。道路の状況を説明し、安全に運転するために、ドライバーはいくつ かの予防措置を講じることができる。まず、工事区域から安全な距離を保ち、事故を避けるために速 度を落とすこと。さらに、信号や道路標識に細心の注意を払い、交通の流れを誘導する信号機や標示 に注意を払う必要がある。また、建設作業員や他の道路利用者からの視認性を高めるため、反射材や 明るい色の衣服を着用することも考えられる。最後に、急停車や急旋回を避け、常に道路状況や工事 現場の変化に注意し続け、自分自身と道路上の他の人の安全を確保する必要がある。 いや、画像では道路が工事中なので、道路を進むのは難しいかもしれない。 Q：作業員の指示があれば、道路を進んでも良いか？ そう、作業員からの指示があれば、道路を進んでもよい。作業員は、工事区域を安全に回避するため の指示や指示を提供する。
23. ©︎ 2023 Turing Motors. 大規模な計算リソースを獲得。生成AI戦争への備えも着実と 23 経産省主導の生成AI支援プロジェクト「GENIAC」に採択され、2024年3月から 8月にかけてGoogle Cloudの大規模GPUの提供として最新のNVIDIA H100を最 大280基を活用。また、大規模モデル学習に特化した専用計算基盤を内製してお り、H100 96基 (12ノード)を確保しました。これを「Gaggle Cluster」と名付 け、2024年秋 稼働開始を計画しています。 なお、特徴として、分散学習における性能を最大化しています。「Infiniband/ NDR400でのFull-Bisectionネットワーク」「クラスタ全体で9.6TB/sの計算ネッ トワーク構成」「All-Flash分散ストレージの採用: Random read 60GB/s 以上」 が特徴です。 Gaggle Cluster
24. ©︎ 2023 Turing Motors. 1. マルチモーダル学習 完全自動運転に向けた学習戦略 24 今後はこの世界をより「リアル」に理解するために、動画、テキスト、音声、アクションなどさまざまなモーダルを扱える基盤 モデルを作成します。E2E自動運転とマルチモーダル生成AIを融合させ、完全自動運転実現を目指します。 フィルタリング Webデータ ペア抽出 言語データセット 画像・言語データセット 学習 視覚モデルと融合 車両に搭載 学習 空間把握・身体性の獲得 高速化 分散学習ライブラリ LLM 自動運転 マルチモーダル モデル GPUサーバ 走行データ テキストアノテーション 日本の道路に適合した 自動運転AI 2.運転ドメインへの適合 3. 分散環境による大規模化
25. ©︎ 2023 Turing Motors. アクセラレーター半導体開発について 25 完全自動運転に必要な出力を得るには 1,000 Token/s レベルの生成速度が必要です。これを実現可能なエッジデバイスは現時点 で存在しません。Apple, Google, Teslaなど、強い競争力をもつ企業は自社開発の半導体を導入しています。「車載環境で超高 速に生成AIを動かす」という特異な目標を達成するため、独自の半導体技術が必要だと考え、開発に着手しました。すでに生成 AIをFPGAで動かす実験的実装をスタートしています。 Swan 小規模なFPGAで言語モデルを動かす Hummingbird 生成AI専用アクセラレーター半導体
26. ©︎ 2023 Turing Motors. 大規模AIを車に搭載する 26 われわれが生み出すAIのモデルは非常に大きなものとなります。学習したAIを「実行」する際、クラウドでの通信ではレイテン シーの課題が発生する可能性が高いです。車でリアルタイムに動作させるにはその場（エッジ）で計算する必要があります。そ のため、われわれは生成AIをエッジコンピューティングできる高効率な半導体を生み出します。 データセンター方式 遠隔で実行 (映像入力や高速応答させるのが難しい) API API エッジ方式 その場で計算 （データ転送の問題がない）
27. ©︎ 2023 Turing Motors. アクセラテーター半導体の開発マイルストーン 27 2024年内にFPGAでの実装、2026年にテストチップ、2028年にMPチップの開発へと進めていきます。半導体開発専門のチー ムを立ち上げ、組織づくりも本格的に始めている状況です。 Swan Hummingbird 2021.8.20 創業 2023.12 チップ開発着手 2024 Phase 1 FPGA + フィージビリティ・スタディ 2026 Phase 2 Test Chip by shuttle service 2028 Phase 3 MP Chip MP: Mass Production 2030 完全自動運転車へ搭載
28. ©︎ 2023 Turing Motors. 28 1. 何を目指す会社か？ 2. どうやって完全自動運転を実現するのか？ 3. 3つの戦略について 1. E2E自動運転 2. マルチモーダル生成AI 3. アクセラレーター半導体 4. チーム・選考プロセスについて 5. カルチャーと待遇について 6. Appendix
29. ©︎ 2023 Turing Motors. 組織図 29 シードから2年以内に組織の最小構成を保有しており、シリーズAの急拡大にも耐えうる人員を獲得しました。この1年でMLエン ジニア・ソフトウェアエンジニアの採用を急速に進め、正社員を40名から100名規模へと成長させます。 開発部 CXOs 内部統制室 法務・リスク管理 platformチーム 車両・自動運転に関するOS/アプリケーションを開発 生成AIチーム マルチモーダルモデルの開発・大規模GPUクラスタの構築と運用の開発 半導体チーム 将来的な Chip 化に向けての開発 E2Eチーム 自動運転モデルの開発 Novaチーム 部品単位の試作から車両レベルの評価 社長室 採用部 コーポレート本部 財務経理部 資金調達・PL管理 コーポレートチーム 法務・労務・経理・事務 広報／PRチーム 広報 事業開発チーム 採用チーム 人事
30. ©︎ 2023 Turing Motors. 組織構成 30 正社員 0 12.5 25 37.5 50 21年8月 22年8月 23年7月 23年12月 24年5月 38 32 27 15 2 Seed Round 構成員数 ※インターン、アルバイト、業務委託を含む Pre-Series A Round 財務経理部 事業開発チーム 広報／PRチーム コーポレートチーム 内部統制室 採用チーム 社長室 半導体チーム Novaチーム platformチーム e2eチーム 生成AIチーム CXO 財務経理部 事業開発チーム 広報／PRチーム コーポレートチーム 採用チーム 社長室 半導体チーム Novaチーム platformチーム e2eチーム 生成AIチーム CXO 38人 65人
31. ©︎ 2023 Turing Motors. 募集職種と人数 31 コーポレート 広報・技術広報 人事 2名 2名 2名 1名 3名 10名 ソフトウェアエンジニア 3名 24名 4名 2名 36名 職種 人員数 合計 チューリングではこの1年間で46名ほどの正社員を採用します。2024年はTokyo30のプロジェクト達成に注力しつつ、それと並行 してマルチモーダル生成AI・世界モデル開発のためのMLリサーチャーの獲得を進める予定です。今後官公庁や大企業とのアライ アンスにより大規模なプロジェクトが生まれる可能性もあるため、ビジネス・コーポレートの人員も増強していきます。 組み込みエンジニア 3名 事業開発 プロジェクトマネージャー ファイナンス・資金調達 MLリサーチャー インフラエンジニア MLエンジニア ビジネス・コーポレート ML・ソフトウェアエンジニア
32. ©︎ 2023 Turing Motors. チューリングにJoinする醍醐味 part1 32 「End-to-End」自動運転ソフトウ ェアを開発している会社は日本でチ ューリングのみ 「完全自動運転」という人類のグラ ンドチャレンジに挑める環境です。 自動運転 × LLMの領域は全世界で競 争がはじまったばかりの市場です。 世界水準の戦いを求められる場所 で、これまでにない経験が得られる でしょう。 醍醐味 1 生成AI・基盤モデルを物理世界に進 出させるために必要な、あらゆる技 術イシューに取り組める環境です。 大規模な計算資源・データセットを 用いて、世界に誇れる基盤モデルを 構築してください。 マルチモーダル生成AI・世界モデ ル・大規模GPUクラスターなど生成 AIのメインストリートを歩める 醍醐味 2 AI・ソフトウェアに強い経営チー ム、コアメンバーのもとで開発に取 り組むことができる チューリングの創業者・コアメンバ ーはAI・ソフトウェアに強いバック グラウンドをもちます。 適切なリーダーシップを発揮し、開 発戦略・方針・組織づくりを進めて います。前例のないことに取り組む チャンスも多く、多くの示唆や気づ きを得られるでしょう。 醍醐味 3
33. ©︎ 2023 Turing Motors. チューリングにJoinする醍醐味 part2 33 AI・ソフトウェア・ハードウェア領 域のトップランナーと働く機会を得 られる 上場企業AI部門のCXO経験者、メガ ベンチャー、AWS出身のシニ人材、 Kaggle Grandmaster、プレイステー シ ョ ン の 企 画 〜 量 産 経 験 者 、 A I Accelarator開発を手掛けてきたスタ ッフエンジニアなど、各領域のトッ プランナーと働けます。 醍醐味 4 AI・ソフト・ハードの各領域におい て、企画・構想段階のプロジェクト が多く存在します。そのため、0→1 の方針決めから実行までを経験でき ます。海外出張やカンファレンス登 壇の機会もあり、OSS公開なども実 施しています。 0→1の方針決めから取り組める。海 外出張や論文発表・カンファレンス 登壇の機会も 醍醐味 5 GENIAC採択やアライアンスなど事 業拡大の真っ只中。社会実装をこれ から進めていく 経産省主導のGENIACというプロジェ クトへの採択を筆頭に官公庁や大企 業とのアライアンスを進めていま す。社会実装をこれから進めていく タイミングなので、エンジニアリン グの観点でも面白い機会がたくさん あるでしょう。 醍醐味 6
34. ©︎ 2023 Turing Motors. Recruit Process｜正社員 34 1日体験入社について 1日体験入社では、SlackやNotionなど社員と同じレベルで社内情報にアクセスで きる情報を共有し、配属予定チームの社員と1日一緒に働いていただくプロセスで す。チューリングのカルチャーを体感いただき、お互いにミスマッチがないかを確 認するための場になります。 ※エンジニアポジションは技術試験と複数回の面接を体験入社時に実施するケース もあります。 ※選考期間の目安は、およそ2〜3週間です。 1. カジュアルに話す 2. 書類選考 3. 面接（1〜2回） 4. 1日体験入社 5. 最終面談 ※1日体験入社と前後する可能性あり 6. 内定・オファー面談
35. ©︎ 2023 Turing Motors. Recruit Process｜インターン 35 体験入社について 体験入社では、SlackやNotionなど社員と同じレベルで社内情報にアクセスできる 情報を共有し、配属予定チームの社員と最長2週間一緒に働いていただくプロセス です。 チューリングのカルチャーを体感いただき、お互いにミスマッチがないかを確認す るための場になります。 1. カジュアルに話す 2. 書類選考 3. 面接（1〜2回） 4. 体験入社（最長2週間） 5. 最終面談 ※1日体験入社と前後する可能性あり 6. 内定・オファー面談
36. ©︎ 2023 Turing Motors. 面接で見極めているポイント 36 Q. どのような点を見ていますか？ 面接フェーズで大事にしているのは「貢献仮説を持っているか」という点です。 チューリングの事業戦略・開発タイムライン・現状の体制・自身の経験やスキルセットを鑑みた時に、どんな貢献ができる か、それはなぜかを仮説立てているかを見ています。 この資料やテックブログ、創業メンバーのXの発信など、チューリングでは発信を強化しています。そこから仮説立てを し、面接を有意義な時間にしてほしいです。採用イベント、オフィス・工場見学などカジュアルに話せる機会もあるので、 自身の貢献仮説を深める場として、そういった機会へのエントリーもお待ちしています。 Q. どんな人が面接を通過していますか？ 下記が揃っている方は面接のフェーズを通過し、体験入社へと進んでいます。 ・チューリングのビジョン・ミッションに共感している ・貢献仮説を持っており、自身のスキルとチューリングでの機会を紐づけている ・経験・スキルだけでなく業務に取り組む姿勢・スタンスの面でチューリングのカルチャーアップデートに 　貢献してくれる可能性がある チューリングではカルチャーにフィットしているかという点だけではなく、カルチャーをよりよくアップデートしてくれる かどうかも大事な点として選考の過程で見ています。ぜひ一緒に最高の組織をつくっていきましょう。
37. ©︎ 2023 Turing Motors. 体験入社で見極めているポイント 37 Q. どのような点を見ていますか？ チューリングではシニアな方を求めています。そのためミッションを高いレベル・スピードで遂行できるかどうか、経験が ない分野をアンラーニングしつつ自身の経験をアドオンしたアウトプットを出していただけるかを見ています。また、スタ ンスの面においてもチューリングのバリューを体現されているかを見ています。 チューリングでは、事業方針や戦略が都度変わります。この会社はSaaSやto Cスタートアップとは異なり、マーケットにプ ロダクトをまだ提供できていません。そのため、見えていない課題やボールを拾う嗅覚・推進力の高さ・視座高く業務を行 う姿勢などは重要な要素です。与えられた仕事をこなすスタンスではなく、自分で仕事を生み出しコトを前に進めるスタン スがあるかどうかを見ています。 Q. 体験入社通過におけるエッセンスはありますか？ 自身の貢献仮説を持ち、ナラティブで社員に説明をしてください。体験入社の終わりに1枚のナラティブを記載してもらいま す。内容は「チューリングの仲間になった場合、自身の経験やスキルを活かしてどんな活躍が可能か」というものです。弊 社の開発戦略・方針・進捗を見た上で仮説立てして説明していただきます。ナラティブについては下記のnoteを確認しまし ょう。 note記事：ナラティブにワクワクするなら、そのプロジェクトは成功する https://note.com/issei_y/n/n91538560e5d8
38. ©︎ 2023 Turing Motors. よくある質問 38 Q.すぐに転職を考えているわけではないですが、応募は可能ですか？ もちろん歓迎しています。「まだ応募までは…」という方は、社員とのカジュアル面談にぜひお申し込みください。 Q.リモートでも働けますか？ 原則出社としていますが、自身やご家族の体調など事前承認があった場合はリモートでの就業も可能です。 Q.フレックスタイム制度について教えてください 10:00~15:00がコアタイムのフレックス制度があるので柔軟な働き方ができます。 Q.社内で情報はどのようにオープンにされていますか？ チューリングでは所属する各メンバーが自律して意思決定ができるよう、可能な限り情報を公開しています。具体的には 経営陣の意思決定や開発進捗は毎週の全体会議やSlackなどオープンな場で、センシティブな項目（特に採用条件など人 事的な決定）を除き全てを公開しています。 Q.どんな人を採用したいですか？ We Overtake Teslaというビジョン・ミッションに共感してくれる方を求めています。われわれは前人未到の挑戦に数多 く取り組んでいます。勝つために果敢なチャレンジを一緒に進めてくれる方をお待ちしています。
39. ©︎ 2023 Turing Motors. 39 1. 何を目指す会社か？ 2. どうやって完全自動運転を実現するのか？ 3. 3つの戦略について 1. E2E自動運転 2. マルチモーダル生成AI 3. アクセラレーター半導体 4. チーム・選考プロセスについて 5. カルチャーと待遇について 6. Appendix
40. ©︎ 2023 Turing Motors. 私たちが「チューリングを創る」ために最も大切にしている価値観 40 社員数が20名を超えたタイミングで、社員全員で集まり、次のチューリングにとって必要なものを話し合いバリューを設定しま した。多くの意見があった中でも、全員の意見は不思議とこの4つの言葉に収束していきました。 安全第一 伝える努力と理解する努力 チューリングはさまざまなバックグラウンドを持つ人が働く 場所です。セクショナリズムを超えて良い製品をつくるため にも、言葉遣い・専門用語の使用に注意し、明快なコミュニ ケーションを心がけましょう。 いいやつになろう チューリングは明るいこと・元気なこと・やさしいことを大 切にする組織です。スキル・経験があっても周囲に悪い影響 を与える人は決して採用しませんし、評価しません。 チューリングは従業員の安全と健康を大切にします。安全に 関するルールを守り、事故・災害を防止すよう心がけましょ う。長い時間をかけて挑戦する組織です。健康面にも最大の ケアをしてください。 チューリングは大きな挑戦をし、社会にインパクトを与える ための会社です。大きな挑戦をするためにチューリングにい ることを忘れずに、「NoじゃなければGo」の精神を大切にし ましょう。 GO GO
41. ©︎ 2023 Turing Motors. 開発スタイルと基本的な考え 41 チューリングではソフトウェアとハードウェアが高次元に融合した企業文化を構築することを目指しています。そのため、一部 の人だけが利用する閉じた技術ではなく、オープンな技術を採用することで多くの人が車の開発に携わる環境を作っています。 また、各開発の意思決定のスピードを高めるためにチームリーダーを軸とした組織運営をしています。これにより、各チームに は一定の裁量が与えられ、高速に開発を進めています。 優秀エンジニアにJoinしてもらうためにも、あくまでもプロダクトが最も大事であるという前提のもと、外部発表・学会参加・ 会食支援、テックブログの執筆は積極的に支援しています。 コミュニケーション グループリーダー・チームリーダーとCTOは定期的に1on1を行っています。チーム内でラ ンチに行くなどコミュニケーションは活発です。また、リアルなモノであるハードウェア （車）に関わる作業が多いため、全員が出社しています。 開発スタイルはスクラムを導入しています。また、JiraやNotionなどでチケットを作成 し、プロジェクト管理しながら開発を進めています。計算機やPCなど開発環境には積極的 に投資。大規模GPUクラスターへの投資などを筆頭に開発環境やリソースは潤沢です。 開発スタイル・環境
42. ©︎ 2023 Turing Motors. 出社・リモートワークなどの働き方についての考え 42 チューリングでは出社をベースとした働き方をしています。専門性が高いメンバー同士が密にコラボレーションしていく観点で リモートワークでは下記のようなシーンで相性が悪いです。そのため、社員が一つの場所に集まって仕事をしています。 「ミーティングセット前に、相手に状況を丁寧に伺わないといけない」「細かい認識合わせを複数回スピーディーに行う際にリ モートワークだと入社したばかりのメンバーの立ち上がりが悪くなってしまう」 一方でリモートワークを禁止しているわけではありません。正社員の40%ほどがパパ・ママ社員のため、家族の体調や家族行事 に合わせてリモートワークやフレックスタイムを活用しています。実際にCTOの青木やCOOの田中を中心にフレキシブルな働き 方をしており、社員も家庭と両立しながらうまく働けています。 それ以外 59% パパ・ママ社員 41% 50代 5% 40代 10% 30代 59% 20代 26% パパ・ママ社員の割合 年齢比率
43. ©︎ 2023 Turing Motors. 働く場所について 43 勤務地は東京都品川区、大崎駅から徒歩1分の場所です。（2024年1月22日に柏 の葉キャンパスから大崎に移転） また、2023年6月に車両生産拠点「チューリング Kashiwa Nova Factory」を千葉 県柏市で稼働開始しました。データ収集車両の改造や車両開発を行っています。 AI・ソフトウェアエンジニア・コーポレートは大崎に、車両開発は千葉県柏市に て推進する予定です。2024年内に50名ほどの人員拡大を予定しており、 2025~2026年には都内での本社予定の可能性もあります。 働き方は出社をベースとしていますが、リモートでの勤務も可能です。 Kashiwa Nova Factory ຊࣾΦϑΟε
44. ©︎ 2023 Turing Motors. 働く環境・福利厚生 44 We Overtake Teslaというミッションは数年ではなく20年近くの多くの時間をかけて達成するものです。そのため、中長期で家 族や仲間に応援し続けてもらえるような働き方やサポートを実現したいと考えています。 休日休暇 ・完全週休2日制（土日）、祝日 ・夏季休暇・年末年始休暇 ・産前産後・育児休暇 ・社会保険／労働保険完備 ・通勤手当：上限4万円/月 働き方・制度 ・フレックスタイム制度 ・服装自由 ・リモート勤務（社内規定有） ・1 on 1 ・ストックオプション 学習サポート・その他 ・PC等開発環境構築支援 ・書籍購入（社内規定有） ・イベント・カンファレンス支援 ・シャッフルランチ ・チューリング式オフィスグリコ
45. ©︎ 2023 Turing Motors. ストックオプションについて 45 ストックオプションとは、従業員に対して企業の株式を一定の価格で購入する権利を付与する制度です。 この仕組みの一例として、日本を代表するスタートアップの一つ、メルカリがあり、30名以上の従業員が6億円以上の資産を獲 得したと言われています。チューリングの創業も、代表の山本が前職であるHEROZの上場・ストックオプション活用によって得 られた資産が原資となっています。 チューリングでは可能な限りたくさんのメンバーにストックオプションを配り、次世代産業の育成や新たなエコノミクス創出に 挑戦していきます。ストックオプションの配布はこれからなので、選考に進む方は権利を付与される可能性が高いです。われわ れが定める条件は下記となっています。 ・チューリングが上場すること ・正社員であること ・入社から3年間経過後に50%の行使権利を付与 ・入社から6年間経過後に100%の行使権利を付与 また、詳細な期待値やストックオプション制度の構築背景はドキュメントでまとめられ、社員に公開されています。 ※社員数増加・事業フェーズ変化によりストックオプションの配布がなくなる可能性があります。
46. ©︎ 2023 Turing Motors. 46 1. 何を目指す会社か？ 2. どうやって完全自動運転を実現するのか？ 3. 3つの戦略について 1. E2E自動運転 2. マルチモーダル生成AI 3. アクセラレーター半導体 4. チーム・選考プロセスについて 5. カルチャーと待遇について 6. Appendix
47. ©︎ 2023 Turing Motors. チューリングという社名の由来について 47 AIの父：Alan チューリング Teslaが交流モーターの父「ニコラ・テスラ」 をその社名の由来とし、 EV化のパラダイムシフトを実現 チューリングはAIの父と呼ばれる 「アラン・チューリング」 を社名の由来とし、 AIベースの完全自動運転化を牽引 「AIをベースとした完全自動運転化」 の パラダイムシフトを起こす
48. ©︎ 2023 Turing Motors. 完全自動運転が変える世界 48 「人類の移動中の自由時間の総和」は確実に増加するため、車内でエンターテインメントなどに費やす時間が増えることで、車 内で広告を配信することで無料乗車可能なタクシーやカーシェアサービスなど新たな広告マーケットが出現するでしょう。自動 運転により交通事故が減り、責任の所在が変化することで個人で自動車保険に加入するというニーズは低下するでしょう。現状 運転技能に関わる仕事をしていた人たちの職は大きく減る可能性も高いですが、従来「移動」に払われていたコスト（お金/時 間/手間/リスク）が大きく低減することによって、人類全体の経済活動はトータルで大きく伸展することになるでしょう。 完全自動運転は世の中を大きく変え、人類の文明を大きく前進させると信じています。 自動車業界の中と外で以下のような変化が起きるとわれわれは考えています。 自動車関連業界における変化 自動車業界以外における変化 変化が起きることで「人類全体の経済活動が大きく伸展する」 ・単なる移動手段から、居住性を重視する車体設計へ ・タクシー・バスの完全自動化（ドライバー不要） ・移動するプライベート空間としての価値向上 ・完全自動運転により「移動のコスト」が大きく減少 ・「不動産の価値」の変化
49. ©︎ 2023 Turing Motors. 自動運転の技術は次のフェーズへ向かおうとしている 49 上述したEnd-to-Endの自動運転でもモデルに学習させることが難しいエッジケースは存在します。人間同士のネゴシエーショ ンが発生するシーンや輸送中の動物の脱走、不意な事故などにも対応しなければ完全自動運転は達成できないわけです。難しい 状況下における自動運転AIの判断能力獲得の1つの方向性として、深層学習ベースの自動運転の学習データは、大規模生成AIを ターゲットとした自然言語による状況理解に移行しつつあります。 [Li+ 2024] (arxiv.org/abs/2401.12888) 第1世代 （CNN,2012〜） • 前方カメラ • LiDAR 第2世代 （Transformer,2019〜） 第3世代 （LLM,2023〜） • 周囲カメラ • LiDAR • Radar • HDマップ • 周囲カメラ • 言語による質問/応答 KITTI[Geiger+2012] nuScenes[Caesar+2019] DriveLM[Sima+2023]
50. ©︎ 2023 Turing Motors. 汎用的なAIが世界を変えていく 50 性能 演算能力と時間 ルールベース+シンプルAI ൚༻తͰڧྗͳAI ボードゲーム・画像認識・自然言語処理(e.g. ChatGPT)など最終的に汎用で強力なAIがルールベースが上回ってきた。自動運転 も強力なAIが勝利する。弊社CEOが作った強力なAIもルールベースシステムより遥かに強くなり、最終的に将棋名人を倒した。
51. ©︎ 2023 Turing Motors. 2030年時点の想定市場規模 51 約 4.5兆円 SAM ʢServiceable Addressable Marketʣ 約 120兆円 約 300兆円 約 500兆円 SOM ʢServiceable & Obtainable Marketʣ TAM ʢTotal Addressable Marketʣ PAM ʢPotential Addressable Marketʣ 完全自動運転の 実現による未開市場 ※ 世界での 新車販売台数1億台×300万円 新車販売台数のうち EV化率を40%と想定 日本国内の新車販売台数のうち EV化率を25%で試算 ※運転免許未保有車への車両販売が出来るとし、車両販売可能数が1.7倍程度になると仮定 EV市場だけでもTAM300兆円、SAM120兆円、SOM4.5兆円の巨大なマーケットが存在しています。この巨大マーケットが完 全自動運転の実現により、さらに大きく広がる可能性も秘めています。
52. ©︎ 2023 Turing Motors. 想定市場がなぜ500兆円へと拡大するのか 52 完全自動運転の実現により「広大な未開の市場」が出現 現在、「完全自動運転」はまだ誰にも実現されていません。もし、チューリングが「完全自動運転」を実現できた場合、運転に 苦手意識がある、もしくは免許を持っていない「運転弱者」層への自動車販売、BtoBでの車両提供、他自動車メーカーへの自動 運転技術のライセンス提供 etc…といった大きなアップサイドを見込むことができます。例えば日本国内に限定しても「運転弱 者」の割合は43%にものぼり、この層に車両販売の可能性が広がるだけでも非常に大きな伸びが期待できます。また全世界の運 転免許保有者数は約20億人。一方20歳〜69歳の人口は約55億人おり、運転免許を持たない全ての層が対象になり得ると考える と、いかに新しく現れる市場が広大かがわかります。 運転免許適齢人口 1億959万7000人 免許を所有しており運転に抵抗なし 57% 25% 18% 免許未所有 免許所有しているが ペーパードライバー 43% 運転弱者比率 日本の運転免許適齢人口に占める運転弱者の割合(※) (※)内閣府「令和2年交通安全白書」と三井住友海上火災保険株式会社「ペーパードライバ ーに関する実態調査」のデータを元にチューリングが試算し、グラフを作成
53. ©︎ 2023 Turing Motors. BENCHMARK：TESLA 53 2003年創業 2004年 シリーズAで7.5M調達 イーロン・マスク参画 2005年 シリーズBで13M調達 2006年 シリーズCで40M調達 2007年 シリーズDで45M調達 2008年 ロードスター発売 シリーズEで40M調達 マスク個人が70M調達 2009年 ベンツから50M調達 米環境省から465M借入 2010年 NASDAQ上場 2012年 モデルS発売 2015年 モデルX発売 2017年 モデル3発売 2020年 モデルY発売 2014年 PanasonicとGigafactory （バッテリー工場）建設 2010年 NUMMI工場取得
54. ©︎ 2023 Turing Motors. 54