特集の進化と暮らしへの影響「自動車」
自動運転をはじめとした特集

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自動運転の社会実装・普及に向けた課題と取り組みの在り方
百嶋 徹

Hyakushima Toru （株）
ニッセイ基礎研究所 社会研究部 上席研究員
1985 年（株）野村総合研究所入社、証券アナリスト業務、財務・事業戦略提言業務に従事。1998
年ニッセイ基礎研究所入社。専門は企業経営、イノベーション、AI・IoT・自動運転、スマートシティ、企業不動産・オフィス戦略、CSR・ESG 経営等。明治大学経営学部 特別招聘教授を歴任

自動運転は、ヒューマンエラーに起因する交うデザインされた「閉じた環境」
での限定的シー通事故の発生、路線バスなど公共交通の衰退に

ンでは、特定のタスクを明確なルールに基づい伴う自治体の財政負担（補助金）の増加、高齢者て実行させると、高精度に作動し非常に大きななど移動弱者の増加、運送業界のドライバーの成果をもたらします。

かか高齢化・人材不足といった、地域・都市が直面しAI の開発・実装においては、AIに関わる科学ている喫緊の交通課題の解決に向けて、AI（人工者・開発者や経営者など、人間が特化型 AI の性知能）などデジタル技術の利活用分野として大能を最大限に引き出すべく、AI が解くべき問題いに期待がかかっています。

および AI を利活用する環境・領域をしっかりとしかし、地域・都市での自動運転の導入状況設定することこそが最も重要である、と言っては、実証実験止まりとなっているケースが多くみも過言ではありません ＊ 1。現状の AI の実力・られるなど、社会実装に向けた課題はまだ多い

強みや限界を十分に理解したうえで、AI を上手と思われます。本稿では、自動運転の社会実装にに使いこなす工夫を凝らし、社会課題解決の向けた課題と取り組みについて考察します。

ツールとして利活用することが重要なのです。

AI は限定領域で大きな成果

自動運転も限定領域での実用化を先行センサーやソフトウェアなどの車載システムを中心に構成される自律型の自動運転技術では、基本的に現実社会の複雑な環境下で用いられ車両制御の判断・命令などの中核的機能に AI がる自動運転システムへの AIの実装は技術的難易用いられます。AI の社会実装には、留意しなけ度が極めて高く、とりわけ運転自動化レベルのればいけない重要なポイントがあります。

最上位に位置づけられる、限定条件なしでシスディープラーニング（深層学習）で学習した AIテムがすべての運転タスクを行う「レベル 5」は、モデルの場合、AI が判断した経緯や根拠を使う「AI の社会実装における最大のチャレンジ」
であ側の人間が理解できないという「ブラックボックる、と言っても過言ではありません。

ス」の問題に加え、学習過程で学んでいない想定自動運転システムに AI を搭載する場合も、究外の事象に対して、臨機応変に対応できないと極の自動運転であるレベル 5 への到達をいきないう問題があります。したがって、複数のタスりめざすのではなく、「閉じた環境」での実用化をクをこなせない現在の AI（特化型 AIと呼びます）先行させることが定石でしょう。まずは「運行設は、想定外の事象が無限に起こり得る複雑な現計領域（ODD: Operational Design Domain）」

実世界では、その力を発揮できなくなる一方、の限られた時空間での実用化を先行させることルールが明確で想定外の事象が起こりにくいよが望まれるのです。

＊ 1	百嶋徹「自動運転と AI のフレーム問題」基礎研レポート（ニッセイ基礎研究所、2019 年 11 月 18 日）にて指摘

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特集 2 自動運転の社会実装・普及に向けた課題と取り組みの在り方の条件が付されています。

実際、日本政府は、移動サービス向け業務用車両（サービスカー）の公道実証プロジェクトの遠隔監視型システムの普及を急ぐ日本政府推進において、自動走行実現に向けた基本的なアプローチとして「社会課題の解決に向けたニー
ズの高い場所で、適切に安全を確保しながら、社限定された ODD のもとであっても、完全な専会受容性を高め、簡単なシーン（専用空間、地方）用道ではなく一般公道を走行する限りは、想定から複雑なシーン ( 一般道路、都市部 ) へ活用

外の事象は起こり得ます。実はそのような事例を拡大」していくことを想定してきました。

は枚挙にいとまがなく、例えば、車載センサーが自動運転システムが高精度に作動し得る、限風で揺れる街路樹の枝葉や積雪を障害物と誤認定された狭い ODD の具体例としては、過疎地識し、車両が停止した事例などがあります。このなど地方エリアでの低速走行、高速道路や専用ため、AI 主導の自律型自動運転システムの実装

レーンでの走行のほか、デジタル技術を駆使しを優先するよりも、柔軟な思考と責任を持ったて多様な社会課題を解決し、人々の利便性・快判断という AI にはない人間の強みを活かして、適性の向上をめざす先進都市である「スマートシ人間が介在・補完するシステムの構築も一法とティ」での走行が挙げられます。

考えられます。例えば前橋市は、わが国の自治体

いスマートシティの新規開発では、自動運転にの中で、自動運転バスの社会実装に向けていち適した道路交通インフラを最初から組み込んだ

早く取り組んできましたが、同市での実証実験街のデザインが可能です。実際、中国など海外に使用されてきた自動運転シャトルバスには、での最先端のスマートシティ開発プロジェクト

遠隔監視型システムが用いられており、中核的では、最初から自動運転システムを街の交通体機能としての AI は搭載されていません。

系に組み込むのが、世界的な潮流になっており、日本政府が策定する「官民 ITS 構想・ロード

そこでは巨大デジタル・プラットフォーマーなマップ」の 2021 年版では、2022 年度を目途にどの大企業が重要な役割を担っています。

限定地域での遠隔監視のみ（レベル 4）で無人自め

さんろく

ど

わが国では、トヨタ自動車が富士山麓の工場動運転移動サービスを実現し、2025 年度を目跡地で、自動運転のほか、パーソナルモビリ途に同サービスの 40 カ所以上への展開をう

ティ、ロボット、スマートホーム、AI など多様たっており、移動サービスの分野では、必ずしな先端技術・サービスを素早く導入・検証できも AI による判断の自動化に頼らない遠隔型自る実証都市として、「Woven City（ウーブン・シ

動運転サービスの普及が強調されています。

ティ）」と名づけたスマートシティを建設中です。

この政府方針を受けて、主として自治体主導

一方、オーナーカー（自家用車）の領域では、で遠隔監視型サービスカーの実証実験（主とし本田技研工業が、レベル 3（自動運転システムかてレベル 2）が数多く実施されています。その中らの運転の引き継ぎ要請時などを除き、限定条

でも、福井県永平寺町では、遠隔監視者 1 名が件下でシステムがすべての運転操作を行う条件

2 台の車両（小型電動カート）を運用する世界初付き自動運転）の自動運行装置を含む安全運転の公道実証（レベル2）
を2018年11月に開始し、支援システムを搭載した高級セダン「レジェン

2020 年 12 月より 1 名の遠隔監視者が運行するド」を 2021 年 3 月に発売しました。世界初のレ車両を 3 台に増やしたのに続き、車両を高度化

ベル 3 の量産車となった同車は、高速道路でのし国内で初めて認可を受けた遠隔監視・操作型渋滞時であること、強い雨・降雪・濃霧などののレベル 3 での運行を 2021年 3 月に開始したこ

悪天候でないことなど一定の自動運転走行環境とで、大きな注目を集めています。車両が道路

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特集 2 自動運転の社会実装・普及に向けた課題と取り組みの在り方に敷設した電磁誘導線と RFID ＊ 2 による走行経や AIを使わなくとも自動運転を実現することが路を最高時速 12 キロの低速で追従するもので、でき、地域の交通課題の解決に果敢に挑むこと

2022 年度内にレベル 4 をめざすといいます。

ができることを示しているのです。
自動運転の実用化においては、限定領域から枯れた技術を地域課題解決に活用広い領域へ面的拡大していくというやり方は難このようにわが国では、移動サービス領域で易度が極めて高く、なじみません。地域ごとにレベル 4 の遠隔型自動運転システムを実用化す走行環境が異なるため、おのおのに最適なシスることを急いでいます。これは、AI・自動運転のテムを構築することが基本であるからです。自先進国であるアメリカと中国で、AI 主導のレベ動運転システムが高精度に作動する狭い限定領ル 4 をめざしている自動車メーカーや巨大デジ域という「点」をいくつも作り出すことができれタル・プラットフォーマー、スタートアップなどば、それが「線」や「面」にならなくても、社会的が、ロボタクシー（無人タクシー）など自動運転意義の高い活動といえます。

サービスカーに頭脳として搭載するAIモデルの最先端技術は技術ポートフォリオに欠かせず精度向上のため、実走行試験やシミュレーションを重ねて膨大な走行データの収集に日夜しのぎを削っている動きとは対照的といえるでしょう。

私は、わが国では、当面の地域の課題解決のAI 主導の自律型自動運転システムなど最先端ためにフル活用すべき枯れた技術に加え、「テ技術のみにこだわらず、AI をあえて使わない遠クノロジードライバー（科学技術の抜本的進化隔監視型システムなど既存の成熟した「枯れたを駆動する技術要素）｣と位置づけるべき最先端技術」を使い倒して活かし切り、地域が足元で直技術を併せ持つことが、国レベルでの技術ポー面している喫緊の交通課題の解決にできるだけトフォリオ上、不可欠であると考えています＊ 3。

迅速にアプローチすることは、社会的意義が極最先端分野に関わるイノベーションを、科学技めて高いといえます。とりもなおさず、喫緊の術の発展ひいては中長期的な地球規模の課題解社会課題の迅速な解決が目的であって、技術は決に向けて先導することは、欧米とともに先進そのためのツールであるため、課題解決に資す国としてのわが国が産学官を挙げて取り組むべる最適な技術であれば、最先端であろうと成熟き責務、いわば先進国としての「国家の社会的責化しているものであろうと問題はないからです。

任」
であり、またそれに成功すれば、結果として電磁誘導線や IC タグなど既存の成熟技術で実わが国の産業競争力の抜本的な強化につながっ現する遠隔型自動運転システムは、最先端の AIていくと考えられるからです。わが国には、枯システムを搭載した自律型システムに比べコスれた成熟技術と最先端技術を併せ持つ、テクノト優位性が非常に高いため、喫緊の交通課題をロジーの「二刀流戦略」が求められるのです。

抱える自治体にとって導入に踏み切りやすい側

技術的難易度が高い最先端の研究開発のリス面も大きいとみられます。また、自動運転オペクに耐え得るだけの強い企業体力を有する日本レーターという新たな専門人材の雇用創出につを代表する大企業や、社会課題解決という「社会ながり得ることも重要な視点です。

的ミッション」の実現に向けてハードルの高い前橋市や永平寺町などでの先進的な取り組み研究開発に挑み、それをやり抜く気概を持つ起は、限定領域であれば、最先端のコンピュータ業家精神旺盛な企業など一部の選りすぐられたえ＊ 2	電波の送受信により非接触で IC タグのデータを読み書きする自動認識技術の 1 つ（「RFID Room」ウェブサイトより引用）＊ 3	百嶋徹「製造業を支える高度部材産業の国際競争力強化に向けて（後編）」
基礎研レポート（ニッセイ基礎研究所、2017 年 3 月31日）
にて考え方を提示

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企業が、最先端分野のイノベーションを主導す発に果敢に挑んでいます。一方で、この究極のることが望まれます。最先端分野の研究開発で目標に取り組むプロセスにおいても、できる限は、個社での自助努力に加え、国・政府系関係り多くの人命を極力早く救うことを追求しなけ機関の競争的研究資金などによる産学官連携プればならないとの認識のもとで、当面、人間がロジェクトへの研究開発助成や、産学官連携促運転することを前提に広い走行領域に適用され進の触媒機能を担うオープンイノベーションの得る、高度安全運転支援システムである「ガー拠点整備などの行政支援も欠かせません。

ディアン」の普及を急いでいます。両システム

自動運転分野では、最先端・高性能の AI・コの開発・普及に同時並行で取り組むのは、同社ンピュータ・通信技術を利活用した「広い ODDの高い志・社会的責任意識に裏打ちされたもの

で人間の操作が介在しないレベル 4 以上の完全といえ、自動運転技術の二刀流戦略の企業レベ自動運転システム」が、やはり最先端領域となるルでの先進事例として高く評価できるでしょう。

でしょう。とりわけレベル 4 から ODD の限定

人間とデジタル技術が共生するシステムを取り払ったレベル 5 という究極の目標への挑戦には、従来の延長線にない、より大胆な発想に基づく挑戦的な研究開発、いわゆる「ムーン人間とデジタル技術の強みを活かし合う「コショット」に果敢にチャレンジする強い使命感・ラボレーション（ハイブリッド）型システム」で気概・情熱を持って、高い志を成し遂げようとある遠隔型自動運転システムは、AI を含めたデする確固たるスタンスが欠かせません。

ジタル技術と人間がよきパートナーとして協調・共生することの重要性を示唆しています。

現時点では、サービスカーでもオーナーカー
でも自動運転の実用化段階は、限定された走行｢AIは雇用を奪う｣との AI 脅威論は、依然とし環境条件下ではレベル 3、広い ODD（オーナーて根強いですが、私は「AI を『人間と共生するよカーが中心）
ではレベル 2 におおむねとどまってきパートナー』と位置づけるべく、ビッグデータいるとみられます。中長期的には、長期間の実走から人間では気づけない関係性やわずかな予兆行試験・シミュレーションを続けることで、自をとらえるなど、AI にしかできない役割や、画律型自動運転システムの中核を担う AI の学習像認識など既に AI が人間の能力を上回っているが日々進み AIにとって想定外の事象が減少して機能を AI に担わせるように、科学者・開発者やいけば、技術的難易度は高いものの、広い ODD経営者などの人間自身が強い意思を持って導くでより高い運転自動化レベル（レベル 4 など）がことが重要である」「AI は、人間の潜在能力を引徐々に可能となっていくでしょう。ただし、実き出し能力を拡張させるために利活用すべきで世界では、いくら学習を重ねても AI にとって想ある」と主張してきました＊ 5。

定外の事象がゼロにはならない＊ 4 ため、最終的AI などのデジタル技術は、決められた合理には、自動運転の安全性評価（自動運転による事的なプロセスを高速で追求し続けることは得意故率がどれくらいの水準であれば安全とみなすですが、合理的プロセスから外れた偶発的事象のかという安全水準の設定）と社会的受容性のに対して臨機応変に対応することはできません醸成の問題に収れんしていくと考えられます。

し、人間のように柔軟に思考したり責任を持っトヨタ自動車は、最先端のレベル 4 以上の完て判断したりすることもできません。自動運転

全自動運転システムである「ショーファー」の開システムでも、遠隔監視型のように、人間とデ＊ 4	「AI のフレーム問題」と呼ばれ、AI 研究の最大の難問とされる。AI のフレーム問題に関わる詳細な考察は、脚注 1 の論文を参照＊ 5	百嶋徹「AI･IoT の利活用の在り方」ニッセイ基礎研所報（2019 年 6 月）Vol.63 等にて考え方を提示

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ジタル技術が互いに得意分野を担って協働する大幅に遅れているように思われます。運転自動しくみが大きな効果を発揮し得るのです。

化レベルは前述のとおり、狭い限定領域でのレ一方、オーナーカーを中心に AI 主導の自律

ベル 3 まではおおむね実用化に到達しています

型自動運転システムでも、人間が運転に関与すが、今後、社会実装が本格化するためには、技術るレベル 3 までは、人間とシステムの協働が欠的ハードルが極めて高いレベル 4 以降の完全自かせません。前述のトヨタの高度安全運転支援

動運転へのチャレンジが欠かせません。このよシステム「ガーディアン」は、「人間の能力を置うに現時点では、自動運転車両の量産化が相対き換えるのではなく増大させるという考え方」

的に遅れているため、4 要素間のシナジーを通で開発されており、「人間と自動運転システム

じた CASE の抜本的進展は、自動運転の進化にがチームメイトとしてお互いのベストの能力をかかっている、と言っても過言ではありません。

引き出すようなシームレスで調和的な運転シス

自動運転車両はコネクテッドカーと電動車両＊6テム」 であるといいます。ガーディアンは、人の要素を併せ持ち、とりわけ C との一体的な進間の能力を拡張させるための技術であり「人間化が欠かせません。今年 7 月に発生した大規模とデジタル技術のコラボレーション型システム」

通信障害により、緊急通報サービスなどコネクの先進事例といえるでしょう。

テッドカーの一部機能が使えなくなりましたが、クルマの走行そのものへの影響はなかったとい

自動運転の社会実装の促進に向けています。自動運転のもとで通信障害が起こっても、人間による運転操作が可能なレベル 3 まで

今、自動車産業は「100 年に一度の大変革の時であれば、手動運転により走行への影響を回避代」に入っているとされ、この大変革の時代のできますが、システムがすべての操作を行うレキードライバー（ある事象を推進・駆動する重ベル 4 以降の完全自動運転では、走行への影響要な要素）は「CASE」であるといわれています。

が懸念されます。完全自動運転の実現には、無CASE は、「Connected（インターネットへの常線通信に極めて高い信頼性が求められるのです。

時接続）「」Autonomous（自動運転）「」Shared ＆

すべてのモノがインターネットにつながるIoT

Service（シェアリング・サービス化）「Electric」

時代を見据えて、通信障害ができるだけ起こら（電動化）」を指します。C、A、E は技術領域、S はないように通信ネットワークの強化が欠かせまサービス領域に分類できます。

せんが、万一の通信障害に備えた対策としては、4 要素の商用化・量産化については、「C ＝コ

通信側では緊急時に他の事業者のネットワークネクテッドカー（インターネットでつながる車）」を利用する事業者間ローミング、車両側では無が大きく先行し、続いて「E ＝ EV やプラグイン線通信回線の複線化などが考えられ、コストはハイブリッド車などの電動車両」がカーボンかかりますが回線の冗長化が必要となるでしょニュートラルの国際的機運が高まるなか、大手う。この通信障害対策は非競争領域として、自自動車メーカーの製品ラインアップが充実し本動車関連メーカー（完成車、部品）や通信キャリ格化しようとしています。また S では、クルマア、IT ベンダーなどが連携し、業界横断かつ産のサブスクリプションなど新たなサービスの事学官で取り組むべき重要課題です。
自動運転の社会実装の促進には、通信や電動業化が進展しています。
一方、「A ＝自動運転車両」は、技術的難易度化を含め、産学官が一体となったオープンイノが相対的に高く、C、S、E に比べ商用化の進捗はベーションの取り組みがいっそう求められます。

しんちょく

＊ 6	
「」
内は、トヨタ自動車 2019 年 1 月 8 日付ニュースリリースより引用

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