レベル1～2はADAS（先進運転支援システム）に相当する

レベル0は「運転自動化なし」で、ドライバーが全ての動的運転タスクを実行する。旧来の自動車がこのレベルにあたる。

レベル1は「運転支援」で、システムが動的運転タスクの縦方向または横方向のいずれか一方の車両運動制御のサブタスクを特定の限定領域において持続的に実行する。衝突被害軽減ブレーキやアダプテッドクルーズコントロールといった縦方向の運転支援システム、またはレーンキープアシストなどの横方向の運転支援システムのどちらか一方を搭載しているケースだ。

縦方向と横方向の両方を備えるとレベル2になる。レベル2は「部分運転自動化」で、システムが動的運転タスクの縦方向と横方向の両方の車両運動制御のサブタスクを特定の限定領域において持続的に実行する。

レベル2が高度化すると、一定条件下でハンドルから手を離すことができる「ハンズオフ」運転が可能となる。あくまで運転支援システムであるため、ドライバーは車両周囲への監視を怠ってはならないが、こうした技術がより進化を遂げ、ドライバーの監視義務を要しない技術レベルに達すれば晴れて「自動運転」となる。

自動運転の初歩となるレベル3

レベル3は「条件付き運転自動化」で、システムが全ての動的運転タスクを限定領域において持続的に実行する。システムの作動中、ドライバーは車両周囲の監視義務を免れる「アイズオフ」運転が可能となり、車内で一定程度くつろぐことができるが、システムの作動継続が困難となった際、ドライバーは迅速に運転タスクを担わなければならないため、睡眠や飲酒などは厳禁となる。

国内では、道路交通法及び道路運送車両法の改正により2020年4月に解禁された。また、同年6月に国際基準も成立し、今後、2021年にかけて解禁の波が世界に広がっていくことが予想される。

国際基準では現状、自動運転システムの作動は高速道路などの自動車専用道路において時速60キロ以下の走行時に限られているが、実用化後の運用状況や技術の進展を踏まえ、徐々に作動条件（ODD／運行設計領域）も拡大していくものと思われる。

レベル4以上はドライバー不在の運転が可能に

レベル4は「高度運転自動化」で、システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を限定領域において持続的に実行する。自動運転システムごとに走行可能な条件となるODDが設定され、ドライバー不在の自動運転が実現する。レベル4以降はドライバーが運転動作を考える必要がなくなるため「ブレインオフ」と呼ばれることが多い。

レベル4による自動運転移動サービスの実用実証は国内外各地で積極的に行われている。多くは万が一に備えセーフティドライバー同乗のもと運行しているが、米アリゾナ州では、グーグル系Waymo（ウェイモ）が2019年からセーフティドライバーなしの事実上のレベル4サービスの提供を開始している。

中国でも実用実証が盛んで、2021年中にはセーフティドライバーなしの運行がスタートする可能性が高そうだ。日本では、遠隔監視のみの無人サービスは2023～2025年ごろの実現を目標に掲げている。

レベル5は「完全運転自動化」で、走行エリアや速度、天候など、あらゆる条件下でシステムが自動で走行する技術となる。2030年代の実現を目指す動きが多いが、ハードルが非常に高いため実現時期は現状不透明なものとなっている。

AI技術

自動運転における中枢的役割を担うのがAI技術だ。「脳」として車両に制御命令を下す役割をはじめ、各要素技術に広く活用されている。

近年、マシンラーニング（機械学習）やディープラーニング（深層学習）といったAIの学習方法が大きく進展したことが、自動運転の実現に直結していると言っても過言ではない。

認識技術

カメラやLiDARなどのセンサー本体の開発をはじめ、各センサーのデータに映し出されたものが何かを特定する技術開発は、自動運転分野において最も注目を集める開発領域だ。

センサーそのものの解像度や検知範囲の向上などをはじめ、データ内に映し出されたものが何か、その物体までの距離やサイズはどのくらいか、どういった変化を伴うのか――といった認識結果をもとにAIが車両をどのように制御するか判断するため、非常に重要な技術となっている。

位置特定技術

地球上（道路上）において自車両が現在どこに位置しているかを特定する技術だ。カーナビゲーションなどではGPSが活用されているが、誤差の範囲が広くトンネルなど電波の届かない場所では活用できないため、自動運転車では複数の手法を併用するのがスタンダードとなっている。

衛星測位システムでは、GPSのほか誤差数センチレベルの測位を実現するQZSS（準天頂衛星システム）の本格導入に期待が寄せられている。この衛星測位システムをベースに、高精度3次元地図上のデータと車載センサーに映し出されたデータを照合して自車位置を確認する手法や、位置の特定と地図作成を同時に行うことが可能なSLAM技術などを組み合わせ、より正確な自車位置を特定する。

通信技術

現在、自家用車において通信機能を備えたコネクテッドカーの普及が進んでいるが、自動運転車は原則としてコネクテッド化され、常時通信しながら走行する。

センサーとAI主体の認識技術に加え、道路インフラや周囲の車両、サーバーなどからリアルタイムの道路交通情報を取得することで、走行安全性を高めるのだ。道路インフラとの通信を路車間通信（V2I）、他車両との通信を車車間通信（V2V）と呼び、交差点の信号情報や歩行者情報、走行レーンに関する情報などを送受信する。

また、センサーデータなどをサーバーに送信することで、自動運転開発企業はいっそうのシステム向上を図ることが可能になる。また、収集した道路交通情報や車両情報などをビッグデータ化することで、解析結果を改めて各車両に配信したり、新たな交通サービスに結び付けたりすることも可能になる。

膨大なデータを高速通信する必要があるため、移動通信システム「5G」をはじめさまざまな通信手法を組み合わせた通信技術が必要とされている。

サイバーセキュリティ技術

常時通信を行う自動運転車には、高度なサイバーセキュリティ技術も必要となる。自動運転車が万が一ハッキングを受けた場合、その被害は人命をはじめ道路交通社会全般に及ぶためだ。

業界を通じてセキュリティ情報を共有するほか、公道を走行する自動運転車が備えるべきセキュリティ技術の標準化なども求められる。

ヒューマンマシンインタフェース技術

機械と人が情報や意思を伝達するヒューマンマシンインタフェース（HMI）技術も必須となる。従直接自動車を制御していたドライバーが不在となるため、乗員の意向をいかに効率的かつ正確にコンピュータに伝えるか、逆に自動運転システムの作動具合などをいかに乗員に伝えるかといった人と機械の意思疎通を円滑にする技術も必要となるのだ。

合わせて、乗員を監視するドライバーモニタリングシステム（DMS）も進化を遂げる可能性が高い。車内カメラが乗員の挙動を観察し、車内における安全性の確保をはじめ、乗員の姿勢や行動、表情などから要望をくみ取る機能などが実装される可能性も高い。

データ処理技術

膨大な量のデータを取り扱う自動運転車においては、データ処理技術も必須となる。自動運転車に搭載されるGPUやストレージなどの高機能化はもちろんだが、自動運転車単体で全てのデータを処理するには非効率となり、サーバー・クラウドの有効活用が求められるが、クラウドなどを介することでデータ処理に遅延が生じることも想定される。

このため、エッジとなる自動運転車とクラウド、その中間に位置するエッジクラウドなどによる分散コンピューティングの導入を推進する動きもみられる。

レベル3は2021年に本格化

自家用車におけるレベル3は、独アウディがレベル3自動運転システム「Audi AIトラフィックジャムパイロット」を2017年に発表し、フラッグシップモデル「Audi A8」に搭載可能としていたが、法整備などが整っていないことを理由に実装されない状況が続いている。

2020年に入りレベル3に関する国際基準が成立すると、自動車メーカー各社の動きが活発になってきた。国内では、ホンダが2020年11月にレベル3の自動運転機能を搭載した新型車「レジェンド」で世界初の認可を受けたほか、中国の長安汽車やHuman Horizonsなども量産化を発表している。独BMWやダイムラーも2021年内に量産化やオプション追加形式によるレベル3機能の実装を目指すこととしている。

自動運転バスでは、仏Navyaが低速小型のEV自動運転バスを販売しており、日本をはじめ世界各地の実用実証に活用されている。日本では自動運転タクシーより定路線を走行する自動運転バスの実用化が先行する見込みで、2020年11月からは茨城県境町で当社マクニカとBOLDLY協力のもと公道での移動サービスの運用が開始されており、法律上ではレベル2に該当するが、技術的には実質レベル3相当を実現している。

レベル4は移動サービスから一般乗用車は2025年の市場化を目途

レベル4の開発・実用化は、自動運転タクシーで先行する米ウェイモをインターネット大手の百度やスタートアップのWeRide、Pony.ai、AutoXといった中国勢が猛追している状況だ。このほか、配車サービス大手の米Uber（ウーバー）や中国Didi Chuxing（ディディチューシン）、自動車部品大手のAptivなども豊富な実証実績を誇り、自動車メーカーよりも先行する形で自動運転移動サービスの実現を図っている。

日本国内では、日産とDeNAが共同で自由な移動をコンセプトに据えた移動サービス「Easy Ride（イージーライド）」の実証を重ねている。2019年には、自動運転開発スタートアップのティアフォーとJapanTaxi（現・Mobility Technologies）、損害保険ジャパン日本興亜、KDDI、アイサンテクノロジーの5社が自動運転タクシーの事業化に向け協業を始めることを発表しており、2020年11月に東京都内で自動運転タクシーの実証実験を実施した。

物流関連では、道路上を走行する自動運転宅配車両の開発を米Nuroや中国の京東集団などが進めているほか、歩道なども走行可能な小型タイプの開発を米Starship Technologiesや米Amazon.comらが手掛けている。

国が策定した「官民ITS構想・ロードマップ2020」によると、生活道路などの混在空間や、廃線跡やBRT（バス高速輸送システム）専用区間といった限定空間においては、それぞれ1カ所程度でセーフティドライバーによる監視付きのサービスを開始して徐々に対象を拡大し、2023～2025年を目途に遠隔監視のみの自動運転サービスを数カ所で開始する目標を掲げている。

一般乗用車では、レベル3の実現を踏まえた上で、高速道路の入口から出口まで自動運転が可能なレベル4の市場化を2025年目途と見込んでいる。

配送を担う物流サービスも、自動運転移動サービスの技術を応用する形で限定地域において2021年度以降の実現を図っていく構えだ。

自動運転システムの市場化・サービス実現のシナリオ（出典：ＩＴ総合戦略本部「官民 ITS 構想・ロードマップ 2020」）

スタートアップやベンチャー企業も台頭

スタートアップの台頭も著しい。WeRideら自動運転システム開発を手掛ける企業をはじめ、LiDAR開発やAIによる認識技術など、要素技術の開発に特化した企業も続々と誕生している。

専門性の高い先端技術が結集した自動運転分野では、多分野の企業がパートナーシップを結んで自動運転車を構築する傾向が強く、垂直統合型から水平分業型の構造への変化が進行している印象だ。

その一方で、自動車メーカーらによるスタートアップの買収や出資も相次いでおり、新たに登場したプレイヤーを傘下に収めることで再び垂直統合化するような動きも活発だ。

日本国内でも自動運転OS「Autoware」の開発を手掛けるティアフォーやAI開発を手掛けるPreferred Networks（プリファード・ネットワークス）などのスタートアップ・ベンチャーが活躍の場を広げている。

CASEとMaaS

現在、自動車業界で最も熱いキーワードが「CASE（ケース）」と「MaaS（マース）」だ。CASEはConnected（コネクテッド）、Autonomous（自動運転）、Shared & Services（シェアリングとサービス）、Electric（電動化）の頭文字をとった造語で、業界の開発指針となっている。

コネクテッドは通信機能を備えた自動車を指し、一般の自家用車においてもスマートフォンを介した操作やテレマティクス保険、エンターテインメント機能の充実などを可能にする。

シェアリング・サービスは、カーシェアやライドシェアといった自動車を活用したシェアサービスを指し、今後、自動車は「所有」するものから「共有」「利用」するものへと変化していくことを意味する。

ダイムラーがモーターショーで発表した「CASE」（出典：メルセデスベンツ）

この自動車を利用する観点に関連するのがMaaSだ。移動のサービス化を意味し、鉄道やタクシー、バスをはじめ、今後普及が見込まれる一人乗りの超小型モビリティやキックボードなどの各移動手段がシームレスに繋がり、利用するための予約や決済のワンストップ化をはじめ、乗り継ぎなどの利便性を高めていく取り組みだ。近い将来、自動運転技術を活用した新たな移動手段が導入される可能性も高い。

自動車業界や交通業界の近未来を示すキーワードとして自動運転とともに頻出することが予想されるため、しっかりと頭に入れておこう。