平成30年４月10日(第903号)

自動車会議所ニュース

自動運転：モノづくりからモビリティサービス事業への転換～AIやIoTによってもたらされる変革～

インテル㈱事業開発・政策推進ダイレクター兼名古屋大学客員准教授

野辺継男氏が講演第246回 会員研修会開催
本自動車会議所は3月27日、東京・港区の日本自日 動車会館「くるまプラザ」会議室で第246回会員

でいますが、実はインターネットを駆使したクルマへの研修会を開催し、インテル㈱事業開発・政策推進ダイレ

は、ナビゲーションシステムの高い市場浸透率という日クター兼名古屋大学客員准教授の野辺継男氏が「自動運本固有の現象と、これも日本特有の高度な技術革新を遂

転：モノづくりからモビリティサービス事業への転換～

げたガラケーの普及が結びついて、2000年以降、クルマAIやIoTによってもたらされる変革～」をテーマに講演

からデータセンターに位置データを送って渋滞情報などした。当会議所では、自動運転を支える技術に焦点を当が提供されるサービスが、海外に先行して行われていたてた自動運転第2シリーズを展開することにしており、からです。

ICTの導入は日本が世界に先駆けていました。というの今回はその第1弾として企画。野辺氏は、IT企業の最前不特定多数のクルマから位置データ、ワイパーのデー線から見た自動運転の現況について解説し、AIやIoTなタ、EV（電気自動車）の充電データなどが携帯を介しどによって、クルマや自動車ビジネス、クルマ社会にどてデータセンターに送られ「ここは渋滞している」、「このような変革がもたらされるのかを展望した。出席者はの先でゲリラ豪雨が発生している」、「新しい充電スポッ約100名。

トができた」などの情報に変えナビにフィードバックさ【講演要旨】れる。こうしたシステムは正にクルマがモノとなってイ

１．はじめにンターネットと接続された“IoT”ともいえるもので、３月のウーバーの事故によって、若干、政策的な進展2010年頃まで日本が非常に進展していました。

が遅れることもあるでしょうが、米国では完全自動運転

しかし、その後大きく状況が変わります。2008年にはによる商用サービスが生まれつつあります。現在のとデータ通信ができるiPhoneとandroid phoneが販売され、ころ、完全自動運転の開発は米グーグル系のウェイモ

この２つのプラットフォーム競争によって、2010年以降、（Waymo）が先行しています。さらに、自動運転技術スマートフォンが急速に世の中に浸透していきました。

は中国にすぐにキャッチアップされる可能性もあり、中スマホの浸透により、世界中から多様で莫大なデータ国も非常に脅威だと感じています。この二国は市場自体がスマホを介してデータセンターに集まり、その分析かが大きく、米国や中国のニーズの変化をきちんと理解しら情報やアプリケーションが生まれ、それらを“混ぜる”

なければ、日本の自動車産業は危機的な局面を迎えかね（マッシュアップする）ことで、さらにまた全く新しいず、日本の競争力を高めたいとの思いで、今日はお話をサービスが一瞬にして実現される世の中になりました。

させていただきます。

正にそれが2010年から2015年にかけて拡大したクラウ

クルマへのICT（情報通信技術）の導入が急激に進んド・コンピューティングです。

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2015年頃からはクルマに超音波やカメラやレーダーなどの各種センサーが装着され、安全性をさらに高める技術が進展しました。例えば白線を認識して白線の間を走り続ける、前の車との距離を維持して追従する、人や交通標識を認識する、障害物を検知して緊急ブレーキを掛ける、ということができるようになり、各種センサーより、人間の運転を支援したり、気付かないことを気付かせた
りして、高度な安全性を確保できるようになりました。
加えて、レーザー光線を使って空間に存在する物体の存在と距離を正確に把握することができるレーザー「ライダー」も搭載されるようになり、クルマの周囲環境を３次元的に認識することが可能となりました。そうしたデータを多数のクルマから集め、さらにECU（エンジ沌としており、海外の状況を見ても何が正しいのか判断ン・コントロール・ユニット）からのデータもデータセしにくい状況になっていると思います。

ンターで分析することで、あらゆる場所や環境での走行自動運転の実現に向けては、図１のとおり、クルマの状態を分析することが可能となり、既存の２次元地図の速度や道路のタイプによって対応すべき技術課題が異な上に信号などの３次元的な位置情報や「ここは滑りやすります。例えば、高速道路では車間距離を維持して白線い」、「この地点は事故が多い」、「ここで工事が始まった」の間を走り続け、追い越しと合流ができればいい一方、といった走行支援情報も載せ、ADAS（高度運転支援シ

一般道は交差点があり、横断歩道があり、またそれ以外ステム）や自動運転に用いる３次元地図が作れるようにのところも人は横断します。信号や交通標識をすべて正なってきました。

確に把握して走行する必要があり、本来困難なバイクと２．完全自動運転は高速道路より生活道路から実現自転車を見分ける必要もある。コンピューターによる認ご承知の通り、自動走行には０～５までのレベルがあります。日本ではレベル２も自動運転と言われることが識と判断が非常に難しい世界です。さらに生活道路となると、白線さえない可能性が高い。

ありますが、海外ではレベル２は「自動化」であり、レこのため、現実的に速度が低い領域ほど技術的に難しベル３以上が自動運転とされています。さらに、最近海

く、2014年頃の予測では、自動運転は高速道路でのレベ外ではレベル３をスキップし、レベル４の開発に軸足をル３から2020年頃始まり、一般道での自動運転商用化は移す傾向にあります。

2025年以降、生活道路での実現性は不明というのが大方

米国DoT／NHTSAの定義するレベル３は、2016年９月以降、「自動運転システムが要請した場合、人間のドの見通しでした。しかし今、海外では状況が大きく変わっています。

ライバーは運転を代わる準備（レディ）ができていなけ

その背景にはディープ・ラーニングの発達がありまればいけない」と変更されています。しかし、現実的にす。2012年頃から人間の脳神経の構造を模したニューラは人間とシステムの切り替えや事故の際にドライバーがルネットワークを活用し、コンピューター自らが学習しレディであったのかの線引き・証明の困難性がありまて判断効率を上げるディープ・ラーニングというAIのす。それにより技術的にレベル３のクルマができたとし一種が急速に実用性を示し、その後さらに急速な成長をても、事業方針としてレベル２として売るという例もで見せてきています。この技術で高度な画像認識やセンサてきています。さらに、明確にレベル３をスキップしてーデータの分析ができるようになり、複数のクルマからレベル４の開発を促進すると表明しているクルマ会社も受け取った環境情報や走行情報から構築される３次元地出てきており、現実的に当面レベル３のクルマが出てき図の精度も向上してきています。さらに、それらを利用ませんので（例外１社）、海外では自動運転の市場導入

して自動運転を実現するアルゴリズム（ソフトウエア）というとレベル４を意味するという状況になっています。

を機械的に生成することも可能になってきています。

英語では人が全く運転しないことを前提とするレベル

このため、図２のように、最寄り駅から自宅までの４以上の完全自動運転を「セルフ・ドライビング」と表“ラストワンマイル”（1.6km）の範囲を区切って、そ現します。こうした点でメディアも含め日本では明確なの３次元地図を完璧に作り、そこに存在する道路の走り使い分けがされていないため、“自動運転”の意味が混方を学習し尽くせば、2020年頃にはむしろそうした狭領─ 12 ─

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まず、地政学的に途上国も含め全世界で都市部に人口が集中すると見られていることが挙げられます。2050年には66％もの人が都市に住むと言われています。都市に住むとクルマを所有するインセンティブが低下します。
次にスマホ等の高度移動通信の浸透です。2017年の世界出荷台数約15億台で、スマホは１人が２～３年ほど使いますので、40～50億人もの人がスマホを使いこなしていると見られます。その人たちにクラウド上で新たなサービスをつくってアプリを提供すると、世界規模で一気に新しい技術やサービスを提供することが可能となります。2014年に始めたスマホでクルマを呼び乗り捨てることができるウーバーのライドシェアは瞬く間に広まり、域でドライバーのいない完全自動運転ができるという認

現在、80カ国、350都市以上で展開されています。

識に変わり、2016年の夏以降、海外の多くのクルマ会社さらに国際的な人手不足が挙げられます。タクシードが2021年を目途にレベル４の商用化を発表しています。

ライバーは海外でも高齢化しており、アマゾンなどによ順次そうした領域をスポット的に拡大していけば、駅とるEコマースの普及でトラックドライバーも急速に不足

駅の間は２～３kmですので、いずれ線路に沿った人のしています。

住む領域が概ねカバーできます。大量輸送は鉄道が担い、さらに中国で明確に指摘されている様に、各国ともクできるだけ国民がクルマを所有しない方向を目指すシンルマの所有が増え、販売が拡大すればエネルギーの確保

ガポールでは国を挙げてこうした事を推進しています。

や環境、渋滞が更に深刻な問題になりますので、EV化

米国国内では今年１月、GMがレベル４の商用化を2021を含めMaaSを推進する国が増えていきます。

年から2019年に前倒ししました。

日本ではあまり報道されていませんが、中国において３．欧米と中国の動向はシェアリングがいかに重要なことなのかが分かる数字

世界のクルマの巨大市場である米国と中国は、「EV、を紹介します。ライドシェアを週に１回以上利用する人

完全自動運転、モビリティサービス事業の３つを束ねたの割合は、欧米ともに20％であるのに対して、中国は49新たな移動サービス（MaaS）の実現が重要である」と％。約半分の人がシェアリングを経験しているという調訴えています。この２つの巨大市場でビジネスを優位に査報告があります。そのうちの半数が週に数回か毎日利展開したい欧州企業も同じ考えです。

用するというヘビーユーザーです。DiDiは既に中国国内

ICTの技術で世界ナンバーワンとの自負がある米国はクルマとICTの融合である自動運転の商用化で再び国内に４億人以上のユーザを持ち、ラッシュアワーには毎分３万件の乗車の要請があると言われています。

自動車産業を世界一に復活可能と政府を挙げて推進してこれは非常に重要なポイントで、先進国では所有するおりさまざまな支援策を官民を挙げて講じています。中ことからクルマとの付き合いが始まるのに対し、中国や国は既に世界一の自動車市場ですが、現在以上にクルマ今後の新興国や途上国では、シェアリングからクルマとの販売が増えると、エネルギー問題、環境問題、渋滞なの付き合いが始まる可能性を示唆しています。クルマとどの社会問題が深刻になるということで、明確にEVとの関係がこのように構築されると、所有することを前提シェアリングの拡大を目指しています。一方、日本ではとしたクルマは、今後成長する新興国や途上国では売れニーズが見えにくく、こうした世界の動向に気づきにくなくなります。モビリティサービス提供者に使ってもらい状況があるように思います。欧米のMaaSへの技術開うクルマを作らなければならなくなるか、自らがモビリ発投資が過去３年間で最低８兆円と言われる中、日本はティサービス事業を行い販売しなければ生き残れない時5,000億円程度との推計もあります。世界の自動車の３代がやってくるということです。

割ほどを生産している国にしては非常に少ないと言わざ

４．モノづくりからモビリティサービス事業へるを得ません。

完全自動運転によって販売体制のみならず、開発と製では、実際にはまだ実現されていない自動運転の開発造にも大きな影響が出てきます。現在のクルマの販売体に対して、欧米、さらに中国はなぜそこまで熱心なので制では自動車メーカーに売上が立つのは、概ねディーラしょうか。

ーに新車を卸したときです。その新車が中古車として転─ 13 ─

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意向を常に把握し得るモビリティサービスプロバイダーが頂点に立つでしょう。そうしたことに気づいたからこそ、欧米では自らもモビリティサービス事業者になることを表明しているメーカーが出てきているわけです。
その核となるのは、より多くのクルマをより多く走らせて得た集合知からより正確に環境を認識し、３次元地図をアップデートし、自動運転ソフトウエアをより高度化する技術にあります。資産化されたクルマをより効率的に配車し稼働率と利用率を上げることで利益率を上げる。こうしたこと全てにディープ・ラーニングを有効に活用することが必要です。
そうした事業を通して得られた情報を地図会社やトラ売されても、自動車メーカーに売上は立ちません。そうンスポーテーションサービス会社、保険会社に売り、こいう意味ではメーカーは自動車のライフサイクルの中れまでになかった全く新しいサービスや事業を構築したで、結構損をしていると言うこともできます。現在、所り、情報を活用して鉄道などのほかの公共交通機関と連有されているクルマは１台当たり平均稼働率が４％（１携し新しい都市計画に利用したり、または自ら新たな事日１時間稼働）と低く、年間走行距離が１万km程度で、業を起こしたりと、既存の事業領域を超えて、どんどん耐久性から廃車まで平均13年ほど市場に存在します。

新しい事業を拡大していくことができるでしょう。

しかし、完全自動運転時代になると、概ねクルマは個さらに、完全自動運転を実現するのと同じIoTプラト

人に販売されるものではなく、モビリティサービス事業

フォームを利用して、自動化されたトラクターにセンサ者が所有するものになります。ある試算＝図３参照＝にーを付け、農地としてどこを開拓すればいいのかを探る。

よると、人もモノも、場合によってはＥＶとして電気エあるいは、ドローンも活用して３次元地図をつくり、建ネルギーも運び、稼働率が上がるため、１日120km走る設現場の進捗状況を把握したり、大規模土木工事の進捗として、３年間でちょうど13万kmの走行距離になりま管理を自動化させる。モノの流れや人の流れも把握できす。走行１km当たりの料金を100円、人や物やエネルギるので、衛星から鳥瞰した画像情報に人や物やエネルギーを運ぶ利用率を50％とすると、３年間で約650万円のーの流れを重ね合わせれば、シェアリング自転車のプー売り上げが期待できます。

ルや物流基地をどこに置けばいいのかを提案することもメーカーがディーラーに卸す価格は平均的なクルマでできるかもしれません。

約250万円。売り上げから完全自動運転化のコスト・電交通の便が良くなれば、土地の価値が上がるというこ

気代・メンテナンス料・保険代などの諸経費を差し引いとは既知の事実であり、最近、完全自動運転が進むと、ても、利益率は数倍になるという議論が海外では起こっ不動産業が最も影響を受けるという話もあります。まっています。しかも３年周期で新たにクルマを造り替えるたく価値がないと思われてきた土地により効率的な輸送ため、新しい市場の形成とともに生産量はむしろ拡大す手段を導入し、物流基地などを移転させ全体の効率を上る可能性があります。これまでのクルマは、中古で販売げることが情報として見えてくるからです。そうしたビされてしまえば、ほぼ回収困難ですが、今後のクルマはジネスによって、モノ・人・エネルギーなどをクラウド通信でつながっていますので、回収しリサイクル・リユで把握し管理しようという、所謂モビリティ・クラウドースすることも容易になります。いち早くそうした製造の構築の動きが今年に入って海外では急激に活発になっ過程に変更したところが製造能力として寡占化する可能てきました。モビリティという移動体に対するクラウド性もあります。メーカーにとってはメリットが大きく、のソリューションを提供する方向に、技術が大きくシフ

欧米中の企業間ではその実現に向けた競争が展開していトしてきています。

ます。

日本では気づきにくい、海外のこうした動向を正確にこれまで自動車産業のピラミッド構造の頂点には、ク把握し、開発投資をしていかなければ、日本の国際競争ルマを製造するメーカーが君臨してきましたが、完全自力が失われかねません。IoT的な概念やディープ・ラー動運転の時代を迎えると、クルマ産業とICT産業が融合ニングの本質をよく理解し、次の事業展開を考えていくし、その結果、人や物やエネルギーの動きからユーザのことが今後の企業競争力となると考えています。

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