光輝く近未来の自動運転車

最近では、テレビCMなどでもよく耳にすることが多くなってきた「自動運転」だが、2020年代は、自動運転技術が大幅に進化し社会に普及していく自動運転時代になることが予想されており、条件付きで自動運転を可能とする自動運転レベル3や、無人運転を可能にする自動運転レベル4の社会実装が始まっている。

幕を開けたばかりの自動運転時代に乗り遅れないよう、自動運転の仕組みから要素となる技術、開発動向など、自動運転に関わる基礎知識を総括的に解説していこう。

自動運転のレベル

国内において、自動運転は運転タスクの主体や走行領域に応じて、便宜上レベル0~5の6段階にレベル分けされている。レベル分けの基準は、米国の非営利団体「SAE(米国自動車技術会/Society of Automotive Engineers)」が策定したものが世界で最も普及しており、日本もこれを採用している。

レベル

名称

運転主体

走行領域

0

運転自動化なし

適用外

1

運転支援

限定的

2

部分運転自動化

限定的

3

条件付運転自動化

システム

限定的

4

高度運転自動化

システム

限定的

5

完全運転自動化

システム

限定なし

自動運転のレベル分け(参考:JSAE「運転自動化レベルの概要」

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。

車のハンドルから手を離す日本人男性
自動運転レベル2「ハンズオフ」

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。

運転席で外に目を向ける日本人女性
自動運転レベル3「アイズオフ」

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。

運転席で本を読む西洋人男性
自動運転レベル4・5「ブレインオフ」

自動運転の仕組みと技術

人が自動車を運転する際、目や耳などの情報から周囲の車両、交通標識や自車の走行している場所などを「認知」し、その情報をもとに脳が加減速や進路変更などの判断を下す。そして、この「判断」に基づいた命令が全身に伝達され、手や足でステアリングやペダルを操作し、自動車を「制御」する。

自動運転は、この「認知」「判断」「制御」といったプロセスをすべてコンピュータが代替し、自動化する。各種センサーが目の役割を担い、周囲を走行している車両や歩行者、道路の白線や標識などを検知し、この情報をもとにAIが脳の役割を担って判断を下し、電気信号で車両に制御命令を下す仕組みだ。

従来、ドライバーが担っていた運転操作に関わるプロセスをコンピュータに置き換える技術が自動運転の肝となるのだ。

「認知」に関する技術

自動運転では、はじめに自車周辺の状況について知ることが求められる。周囲の車両や歩行者、交通標識などを検知して、自車の走行している位置を正確に把握することである。そのためには物体認識や位置特定などの技術が用いられる。

物体の認識において「機械の目」の役割を担うセンサーは、最も重要な要素である。カメラやLiDAR(ライダー)、ミリ波レーダー、超音波センサーなど、特性の異なるセンサーを併用し、自動車の周囲や進行方向の数百メートル先まで正確に検知する。

対象物の識別が得意なカメラを主力に、対象物までの距離測定が得意なLiDARなどを組み合わせることで、周囲の車両や歩行者などの存在を認識し、距離を把握することで衝突などを防止するほか、道路の白線や標識などを読み取り、自動車の制御に役立てる。

対象の物体が何であるかを認識するのは、様々な物体の特徴を学習させたAIが担っている。

LiDARセンサーで認識されている歩行者や車
LiDARによる物体認識

自車位置を特定する技術は、GPSをはじめとした衛星測位システム(GNSS)が中心となる。近年は準天頂衛星システム「みちびき」の実用化が始まり、誤差数センチレベルの測位が可能となっている。

トンネルなど衛星測位システムが機能し辛い環境に備え、タイヤの回転数から距離を計測する走行距離計(DMI)や、角速度や加速度を計測する慣性計測装置(IMU)なども併用されている。

また、SLAM技術も近年注目度を高めている。自己位置推定と地図作成を同時に行う技術で、目印となる一点との相対的な位置関係をベースに、周囲をマッピングしながら自車の移動量を計算する。

さらに、センサーとAIには、対象物を認識したうえで、その動きなどを予測する技術も求められる。例えば、前走車両の加減速などをブレーキランプや前方の信号情報などをもとにいち早く予測する技術などが挙げられる。周囲の車両や自転車、歩行者がどのような動きを行うかを予測し、判断材料にすることで自動運転の安全性を高めることができる。

 また、道路標識や車線情報などを含めた高精度な3次元地図情報をベースに、自車の位置情報やセンサーデータを突合させることで自動運転システムの精度を飛躍的に高めることが可能になる。

「判断」に関する技術

次に、自動運転車が認知した様々な情報をもとに、その次の行動を判断する必要がある。ルーティングや走行レーンの選択、ひいては加減速などの判断は、自動運転における「脳」の役割としてAI技術を用いる。

一般的には、まず目的地までの情報をもとにどのルートを走行していくかといった行動計画を作成する。カーナビと同様のイメージだ。その後、実際にルートを走行しながら、渋滞情報をもとに適時ルートの変更やレーンチェンジといった変更を加えていく。

特にレーンチェンジを行う際は、周囲の車両の挙動などを予測・把握したうえで自車の軌道候補を作成し、リスクなどを考慮したうえでそれぞれの選択肢を評価し、最適な走行ルートを判断する。

また、周囲の車両や歩行者の動きや予測技術などをもとに、「念のため速度を抑える」「可能であれば車線上のやや右寄り(左寄り)を走行する」など、人間同様にその時々のシチュエーションに応じて柔軟に判断を下す能力が望まれる。

3Dマップ上の車と走行経路
自動運転車と走行ルート

「制御」に関する技術

最後に、認知をもとにAIが下した判断に従ってステアリングやアクセルペダルなどを制御する必要がある。AIの判断は電気信号化され、これを機械的な動作に変えるアクチュエータに送り、自動車の制御につなげていく。この際、ステアリングやアクセルペダルなどの操作を機械的な作動から電気信号による制御に置き換えるバイ・ワイヤ技術も必須となってくる。

また、遠隔操作技術も開発が盛んだ。自動運転車が何らかの理由で自律制御困難に陥った際、遠隔地から監視のみならず制御を行うシステムが大活躍する。遠隔操作による制御には、車両に搭載されたカメラの映像をリアルタイムで監視し、制御命令を即座に伝達する低遅延で安定した通信技術が必須となる。

自動運転のメリット

自動運転の実用化によって様々なメリットが期待できる。個人の移動における時間の使い方やコストはもちもんのこと、交通課題や労働などについて「人」や「社会」に大きな変化をもたらすことが予想される。

人にもたらすメリット

自動運転技術は、ドライバーを運転操作から解放する。ドライバーは事実上「乗客」となり、走行中の時間を自由に使うことが可能になる。また、「運転席」という概念がなくなることで、車内空間のレイアウトの自由度が高くなる。これによって、ユーザーはスマホ操作や読書、さらにはディスプレイを配置して映画鑑賞などのエンターテインメントを今までの移動時間を使って楽しむことができるようになる。

また、自動運転ではタクシーやバスなどのドライバーにかかる人件費を大幅に低下させ、これは様々な移動サービスにおける乗客のコストを引き下げることにつながる。米国の調査会社アーク・インベストメントによると、タクシーを自動運転化した場合、乗客が負担するコストは10分の1まで低下するという。

色分けされた棒グラフの自動車コスト比較

サービス別の自動車の総コスト(出典:ARK Invest

自動運転が普及すれば移動において「運転操作」の必要がなくなるため、運転免許を保有する必要もなくなっていく。運転能力が低下した高齢者や運転操作のできない障がい者、子供など誰もが自由に移動できる交通社会を生み出していくのだ。

さらに、自動運転は人の移動だけに限らず、モノの移動にも波及する。物流業界では、モノのデリバリーサービスを安価に利用できるようになることで、近隣のスーパーなど日常的な買い物も宅配へと変わり便利になる可能性がある。

社会にもたらすメリット

自動運転車は、安全な道路交通社会の実現にも大きく貢献する。国内における年間交通事故発生件数は40万件超を数えるが、国土交通省が2018年に発表した資料「自動車の安全確保に係る制度及び自動運転技術等の動向について」によると、交通死亡事故のうち97%がドライバーの違反に起因するという。自動運転車は、原則として道路交通法を順守した安全な走行を行うので、ヒューマンエラーによる交通事故の減少に期待できる。

また、自動運転の実用化は徐々に自家用車の減少へとつながっていく。様々な移動サービスをシェアする形で効率的な移動を実現することで、道路上を走行する車両の総数は減少し、渋滞解消につながっていく。

交差点をスムーズに行きかう自動運転車

慢性的な赤字で事業継続が困難な地方の公共交通では、自動運転バスをはじめ、AI(人工知能)を活用したオンデマンド交通で柔軟にサービスを提供するなどし、地域住民の移動手段を安定して確保することが可能になる。

さらに、自動運転技術は建機や農機、警察車両、点検車両など、いわゆる「働くクルマ」に応用されることで多方面において省人化を図ることが可能になる。

自動運転の法律

国内では、道路交通に関する規則を定めた道路交通法と、道路上を走行する車両の保安基準などを定めた道路運送車両法が主体となる。

2020年4月施行の改正により「自動運行装置」が定義され、ドライバーモニタリング機能や作動状態記録装置の搭載などレベル3に必要とされる要件も整備された。また、技術の電子化・高度化に伴い、自動車の性能に関わるシステムにおいても通信技術を活用したソフトウェア更新が可能なことから、従来の「分解整備」を「特定整備」に改め、対象を自動運行装置などの先進技術に関する整備まで拡大したほか、自動運行装置などに組み込まれたプログラムの改変などに係る許可制度も創設されている。

今後、より高度な自動運転を実現するため、道路交通法などのさらなる改正をはじめ道路法や電波法などの改正も行われる可能性が高い。

自動運転の実用化

条件付きで自動運転が可能となるレベル3の解禁をはじめ、無人走行を可能にするレベル4サービスの実用化に向けた取り組みも各地で盛んに行われるようになってきた。

2020年代はADAS(先進運転支援システム)主体の自動車が次第に自動運転化されていく時期となる。レベル3やレベル4の社会実装はまもなく本格化し、2030年頃にかけて進化と普及が図られていくことになりそうだ。

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202011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。

一列に並ぶ3台の自動運転バスARMA
茨城県境町で運行する自動運転バス「NAVYA ARMA」

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、202011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図

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」

自動運転の業界動向

従来の自動車業界は、自動車メーカーを筆頭に部品メーカーが連なる垂直統合型の産業構造を形成していたが、自動運転業界ではその構造に大きな変化が見られる。

グーグル系のウェイモを筆頭に、アマゾンや米マイクロソフト、米アップル、中国の百度やアリババといったIT・コンピュータ開発系企業がメインプレイヤーとして台頭し、移動サービスや配送サービスへの自動運転技術の導入やクラウド技術などの面で主導権を握っている。

また、米インテルや米エヌビディアといった半導体メーカーも存在感を高めている。インテルはADAS・自動運転開発を手掛けるイスラエルのMobileye(モービルアイ)を2017年に推定153億ドル(約1兆7500億円)、2020年にはMaaSプラットフォーマーの同じくイスラエルのMoovit(モービット)を約9億ドル(約960億円)でそれぞれ買収し、自動運転移動サービスの世界展開を視野に入れた動きを見せている。

エヌビディアも2020年に英半導体設計大手Arm(アーム)を400億ドル(約4兆2000億円)で買収することに合意したと発表した。自動運転開発に関する様々なコンテンツや製品を展開しており、自動運転分野における存在感を顕著に高めている印象だ。

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。

自動車業界のCASE

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。

最後に

現在、従来の自動車が自動運転へと移り変わっていく過渡期を迎えつつある。まだ実感は少ないかもしれないが、法律の改正などはその序章で、次第に目に映る範囲に自動運転車が登場する機会が増えてくることは間違いない。

自動運転やMaaSなどによって交通環境が激変する2020年代。既成概念に捉われていると新しい時代の波に乗り遅れることになりかねない。最新の情報をチェックし、自動運転車に負けぬよう自らの知識もしっかりとアップデートしていこう。

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