はじめに

本稿は「ミニ四駆にAIを搭載したら何が起きるか」を思考実験として検討します。
公式大会のレギュレーション尊重を前提に、非公式の研究用トラックで検証する想定です。
結論を先に述べると、ステアリング不能・レーン固定というハード制約下でも、スロットル時系列の最適化と安全フェイルセーフをAIで設計する余地は大きいです。一方で、競技の面白さと公平性を守るためには、導入範囲を丁寧に区切る必要があります。

1. 仮説と前提の整理（ODDと制約）

仮説：ミニ四駆の可動域はモータ出力と慣性・ローラー接触に限られるため、AIはスロットル・ブレーキ（許可範囲の制動）・補助アクチュエータの時系列最適化に集中すべきです。

運用設計領域（ODD）の前提

トラック：公式コース相当の上下動・コーナ・バンク・ドラゴンバック・スロープ
車体：ステアリング不可、スロットルのみ可変、許容される範囲の機械ブレーキ・アクティブ可変ウイングなどは研究用として仮採用
センサ：IMU（加速度・角速度）、ホール回転、下向き光学フロー、前方距離（軽量ToF）
計算：TinyMLが動くMCU中心（例：Cortex-M7 クラス）。高性能SoCは重量・消費電力のため基本非採用
評価指標：ラップタイム、コースアウト率、電池消費/周回、振動加速度のピーク

根拠やデータの裏付け（一般論）

ミニ四駆は舵角が無いため、速度プロファイルの巧拙がほぼ全て
コースアウトは主に縦方向の跳ねと横方向ローラー接触の衝撃が原因
IMUと回転数で区間同定は十分可能。下向き光学フローで実速度の推定精度が上がる

再検証の観点

軽量センサ追加の重量増がタイム悪化を招く可能性
バッテリ電圧降下で推定誤差が増える可能性

示唆

センサは最小限、モデルは小型、安全は決定論ロジックで担保し、AIは助言/補正に徹するのが適切です。

2. アーキテクチャ案（具体→抽象→具体）

2.1 システム構成（具体）

[IMU]──┐
[回転/ホール]──┤→ ①知覚: 前処理 → ②推定: 区間同定 / 実速度
[光学フロー]──┘
[ToF距離](任意) → ③方策: スロットル/制動の時系列出力(ML)
                    ④安全: コースアウト予兆の保護(PID/しきい値)
出力: PWM, 機械ブレーキ(許容範囲), 可変ウイング(研究用)

2.2 思想（抽象）

骨格は決定論、安全は工学、攻めは学習
モデルは小さく速く説明可能に
学習結果を“陰走行（shadow mode）”で検証し、差分が安全閾値を超えたら即座に保護側へフォールバック

2.3 実装の要点（具体）

区間同定：IMUの縦加速度パターンと回転数からスロープ/ドラゴンバック/バンクをオンライン同定
方策（攻め）：RLまたは模倣学習で区間別スロットル波形を獲得（例：踏み始めを遅らせてピッチ角ピークを抑制）
保護（守り）：PID系の縦加速度しきい値、横加速度しきい値、ローラー接触頻度で減速介入
最小モデル：1D-CNNや時系列GRUを量子化してMCU上で< 1 ms推論を目標
学習フロー：デジタルツインでsim2real→実走ログで微調整→陰走行→本番

3. 学習と制御の戦略

具体：RLは報酬を「ラップ短縮 − 介入回数 − コースアウトペナルティ」で設計。ドメインランダム化で電圧・摩擦・温度を揺らし頑健化
抽象：“速さ”と“再現性/安全”のトレードオフを多目的最適化でバランス
具体：陰走行時はAI出力を記録のみ、差分が安全帯に収まる区間から局所適用
抽象：学習を主役にせず、補助知能として段階導入するのが競技文化と相性が良い

再検証

トラック差分が大きいと過学習で破綻するため、区間特徴量に基づくメタ学習が有効
ハードの個体差はキャリブレーション周回で吸収

示唆・次のアクション

最初の目標は「コースアウト率を半減しつつ±α％のラップ短縮」
勝ち筋は「縦ノリ制御（跳ねさせない）」「回転数と実速度の乖離補正」

4. リスク・ルール・ステークホルダー

リスク

ルール逸脱（通信・遠隔操作・過度なアクチュエータ）
重量増・電池消耗で逆効果
“AI頼み”の不可解挙動でコミュニティ受容が下がる

代替案

完全自律ではなく“自己記録＋可視化”特化のAI-loggerから始める
安全介入だけAI、攻めは人のセッティングを尊重

ステークホルダー分析

競技者：速さ・再現性・楽しさ
運営：安全・公平・ルール明確性
観客/初心者：学習コストの低さ・ストーリー性
メーカー：拡張性・教育価値・市場拡大

再検証

公式戦は非AI、研究枠はAIなどレギュレーションの二層化が現実的
教育用キットとしての価値は高く、STEM教材として社会的意義がある

示唆・次のアクション

研究会/走行会での安全規約整備
ログ共有フォーマットとベンチマークコースの策定
「AI禁止の公式」と「AI可の研究競技」の棲み分け提案

おわりに

本稿の思考実験では、ミニ四駆におけるAIの最適な立ち位置は、主役ではなく参謀であると結論づけました。スロットル時系列の最適化と安全介入に絞り、小さく速いモデルで陰走行→段階適用という道筋を取れば、速さ・安全・文化の三立が可能です。実際に導入するかはさておき、最小センサ構成とログベンチマークを公開し、コミュニティで再現性のある検証を回すことが肝要です。
大人が大人げないことを真剣にやるのが、大人の醍醐味かもしれません。