「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。

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。また、LiDARを活用し周辺の特徴点から自車位置を推定する技術を併用することも多い

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。

「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。

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、同年6月に国際基準も成立。また、2023年4月には2023年4月に国内では自動運転レベル4が解禁された。

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はドライバー不在の運転が可能

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、2022年8月にはレベル4のタクシーサービスがスタートしている。日本では、地域限定型のレベル４無人自動運転移動サービスは2025年ごろに50箇所以上での実現、2027年には100箇所以上での実現を目標に掲げている。2023年7月現在では、福井県永平寺町のみであるが、短い区間で実現している場所もある。また自家用車と物流トラックに関しては2025年以降に高速道路のみでレベル4を実現する目標を掲げている

レベル5はあらゆる条件化で自動運転が可能

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。レベル4でもドライバーはほぼ不要な自動運転ではあるが、それでも特定の条件下のもとのみでの運用となる。この特定の条件下というのは、道路条件・地理条件・環境条件などが主の条件であり、その他には保安するための人員が乗っている事や連続した運用時間に規定がある等の条件もある。

しかし、レベル5はこの特定の条件が一切ない状態でも運用が可能となるレベルだ。日常的に発生する雨や風、道路状況に全て対応してくれる。このレベル5は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。

この自動運転レベル5に対して、日本政府は2027年に開催予定の「国際園芸博覧会」で実証実験を計画しており、実現の目途の可否を検討する方針を明らかにしている。

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。

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。

サービス別の自動車の総コスト（出典：ARK Invest）

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。2022年の国内における年間人身事故件数は30万件超を数えるが、国土交通省が2022年に発表した資料「自動運転に関する昨今の国内・国際基準の動向」によると、交通死亡事故のうち95％が運転者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大幅な減少に期待できる。

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。

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。

日本における自動運転の現状はレベル3

2023年8月の現時点において、日本の自動運転はレベル3までが市販車として実用化されている。

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」に搭載可能となった。 

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、続いてメルセデスベンツのSクラスやEQも続いた。

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は国内では2025年の市場化を目途に

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といった中国勢の技術進歩が非常に早い。

2022年6月には中国で百度が自動運転レベル4を実装したSUVのプロトタイプモデルの予約を受付開始し、世界初となるレベル4自動運転車両が発売される。また、2022年8月には完全無人タクシーのサービスが登場し、こちらも世界をリードする形だ。

また、2023年4月に国内では自動運転レベル4が解禁された。巡回バスなど限定地域やエリア内で運行され始めている。

国が策定した「官民ITS構想・ロードマップ」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。その実現に向けて、2024年には、高速道路（新東名高速道路 駿河湾沼津SAー浜松SA）の深夜時間帯における自動運転車専用レーンの設置を支援策として計画している。

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2025年度以降の実現を図っていく構えだ。

（出典：ＩＴ総合戦略本部「官民 ITS 構想・ロードマップ」）

バスの実証実験・事例

バスの自動運転は、特定のルートやエリアを走る限定された条件化では既に多くの企業が実証実験に取り組み、公開している。

マクニカも自動運転バスの実証実験ならびにMaasを健康医療分野に活用する取り組みを行っている。国内では2020年には、茨城県の境町で国内初となる自動運転バスの定常運行を行った。

また2021年には、三菱商事や湖南ヘルスイノベーションパーク等と連携し、病院への送迎バスの自動走行の様子をメディアに公開している。こちらの取り組みでは自動運転だけではなく、送迎時に患者の健康状態の計測や問診を自動運転バス内で終わらせ、その結果を病院側へ事前に送るヘルスケアMaasを実験した。

2023年2月には海外のインドネシアでも三菱商事と連携し、ショッピングモール内で自動運転バスを実験的に検証する取り組みを行っている。

タクシーの実証実験・事例

タクシー業界もドライバーの人手不足によって稼働率が下がっている現状に危機感を持ち、自動運転の活用に向けた取り組みを勧めている。

また技術面では、国土交通省が2019年より実施している「平城宮跡歴史公園スマートチャレンジ」を活用しながら各事業者がタクシーの自動運転について検証を進めている。自動運転タクシーの実証実験弊社マクニカも運行企画や運用サービス検証の担当として参加した。

一方、2022年8月に中国の首都北京では、自動運転タクシーで完全無人で利用者を乗せて運行するレベルにまで到達している。 

トラックの実証実験・事例

トラック業界もタクシー業界と同様にドライバーの人手不足に危機感を持っており、実証実験に向けた取り組みが政府含めて勧められている。

今までには、新東名高速道路の浜松SA～遠州森町PAまでの区間で、隊列走行技術を実証実験し、成功を収めている。この実験は先頭のトラックのみドライバーあり、後続の2台のトラックは先頭トラックにドライバーなしで追従するというもの。そのため、まだレベル4の自動運転には至っていない。

しかし、 2024年度には新東名高速道路の一部区間（駿河湾沼津SA~浜松SAの間）に自動運転専用レーンを設け、2025年度には自動運転レベル4での実証実験が計画されている。

高速道路のトラック実証実験は、車両が少ない夜間時間帯のみ。2026年以降での実用化を目標として進められている。

軽自動車の実証実験・事例

国民の足ともいえる軽自動車においても、自動運転は進められており、レベル2は既に実用化され、現在はレベル3に向かっている。

2023年3月に一部の軽自動車メーカーから、高速道路などではなく一般道走行でのレベル3実証実験を行ったことが報告されている。 軽自動車は公共交通機関が少なく道も狭い地方の居住者などのため、一般道での走行の実用化を急いでいるといった背景もある。

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ソフトウェア「Autoware」の開発をリードするティアフォーや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。

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。